本文来自微信公众号“学习时报”，【作者】李海舰，中国社会科学院大学教授、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员。
党的二十届三中全会强调，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快构建促进数字经济发展体制机制，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。数字经济快速发展必须依托实体经济支撑，实体经济转型升级需要依赖数字经济加持。只有数实深度融合发展，相互支持相互促进，才能充分发挥二者的叠加效应、乘数效应、指数效应、倍增效应作用，促进整个经济实现质的有效提升和量的合理增长。
把握实体经济和数字经济深度融合机理
实体经济和数字经济能够实现深度融合，是由数智技术、数据要素、算力算法、人工智能高连接性、高渗透性、高通用性、高赋能性的特征所决定的。
连接是融合的基础。数智技术互联互通，连接一切，去边界化。一是跨界竞争、跨界合作、跨界创新、跨界协同、跨界共生、跨界融合；二是内外部、上下游、全产业、多变量、多环境，是一体的。各产品、企业、产业、生态通过数智技术实现了前所未有的连接，打破了时空限制，实现了信息的即时精准传递，促进了资源的高效配置和优化利用。
数字经济具有高渗透性的特点，无时不在，无处不达。数智技术能够广泛渗透到生产、分配、交换、消费的全领域、全过程、全环节。根据中国信息通信研究院的数据，2022年，中国第三产业、第二产业、第一产业数字经济的渗透率分别为44.7%、24.0%和10.5%，同比分别提升1.6、1.2和0.4个百分点，二产渗透率增幅与三产渗透率增幅差距进一步缩小，形成服务业和制造业引领数实融合发展格局。
高通用性是数字经济的最大特征，包括通用目的技术、通用数据资源、通用绿色能源、通用网络能力、通用算力算法、通用人工智能等。基于高通用性，数字经济可以融入全部实体经济之中，促使实体经济全方位从量变发生质变，引致新农业、新制造业、新服务业的产生。以人工智能为例，随着人工智能成本的不断下降，三次产业中融入人工智能的数量不断增加，推动实体经济转型升级，促进实体经济快速增长。
赋能包括数智技术赋能、数据要素赋能、数智劳动赋能、数字空间赋能、数智治理赋能等。其中，数智技术不仅群体突破，它们之间不断聚合、组合、整合、复合，技术融合导致产业融合，具有巨大的价值倍增效应；数据要素具有成本趋零、供应无限、应用广泛的特征，可以高效赋能实体经济；数智劳动在破解劳动力短缺困局的同时，大大降低企业的生产成本；数字空间极大拓展经济活动空间，打破物理空间约束；数智治理促进信息透明、提高监管效率、降低交易成本，推动更加公平、更可持续的价值创造。
畅通实体经济和数字经济深度融合路径
基于高维能量考虑，数字经济包括但不限于大数据经济、大算力经济、大模型经济、人工智能经济等，每一形态可从技术、产品、产业、基础设施四个层面与实体经济融为一体。以大数据为例，可有大数据技术、大数据产品、大数据产业和大数据基础设施。实体经济和数字经济深度融合可有如下四种高维路径。
实体经济和大数据融合。数据成为新型生产要素，实体经济借助大数据正处于转型发展的关键时期。实体经济和大数据融合，对于整个经济发展具有重要意义。农业领域，大数据在精细化农业、农业智能化和机械化设备、农业供应链、农产品销售、农产品质量与安全管理中都有广泛应用。制造业领域，大数据融入研发、制造、营销、营运的全过程，用数据说话、用数据服务、用数据管理、用数据决策。零售业领域，与大数据的深度融合正在改变行业的运营模式和客户体验，包括客户行为分析、个性化推荐与精准营销、库存管理与供应链优化、定价策略优化、店铺选址与布局优化、市场趋势预测、社交媒体与口碑管理等。
实体经济和大算力融合。算力作为新质生产力的先进代表，在数据处理上规模大、速度快，把经济活动时间压缩到一个新极限。不论传统产业还是新兴产业、未来产业，都需要算力的加持，尤其是以新材料、生物制药、基因技术、深海空天等为代表的前沿科技和未来产业，对算力融合提出了前所未有的需求。新材料领域，通过高性能计算和数据分析，研究人员可以更高效地设计、模拟和优化新材料，加速材料研发进程，推动材料科学和工程的创新发展。生物制药领域，通过利用高性能计算和数据分析，研究人员可以更深入地理解疾病机制、优化药物设计、预测药物效果和副作用，极大地加速了药物发现、开发和生产过程。基因技术领域，高性能计算和数据分析技术的进步，使得处理和分析海量基因数据成为可能，为精准医学、遗传研究和生物技术创新提供了强大支持。深海空天领域，高性能计算和数据分析技术帮助科学家和工程师处理大量复杂数据，模拟极端环境中的物理过程，并支持创新工程设计。
实体经济和大模型融合。目前，大模型的迅速发展正助力农业、工业和服务业的创新升级。农业领域，大模型在智能农业管理、农业数据分析、精准农业、农作物品种改良等方面的应用正变得越来越广泛。制造业领域，大模型尤其是基于深度学习和自然语言处理的预训练模型，具备强大的数据处理和分析能力，能够应对制造业中的复杂问题，在智能制造、供应链管理、产品设计、个性化定制等方面具有广泛应用。服务业领域，以医疗行业为例，大模型凭借其强大的数据处理、学习推理能力，深度融入医疗诊断治疗、临床决策支持、患者管理与健康监控等方面，提升诊断治疗的精准度，优化患者管理和医疗资源分配。
实体经济和人工智能融合。人工智能，既是新质技术、新质资本、新质劳动、新质管理，又是知识集合、数据集合、算法集合，它是诸生产要素的集合体、混合体、融合体、综合体。人工智能研发环节高投入成本、应用环节零边际成本的特点，使得数实融合发展更具内在动力。根据中金公司估计，人工智能的引入将为我国带来GDP的额外提升，若以2024年为基准，2030年约4.8万亿元，2035年约12.4万亿元，2050年约50.4万亿元，对应额外提升幅度分别为3.6%、9.8%和39.9%，对应年化增长率分别约为0.5%、0.8%和1.3%。人形机器人既是人工智能与高端制造业融合的典型产品，更是人工智能与制造业、服务业、农业深度融合的切入点和突破口，它能实现更广范围资源优化配置、更深程度生产方式变革、更高水平经济价值创造。
促进实体经济和数字经济深度融合对策
加快科技创新向产业创新转化。关键在于把科技创新和产业创新由“两张皮”变为一个整体。企业是技术创新的主体，需要加强企业主导的产学研深度融合，强化目标导向，把科技创新切实转化为产业创新，营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境。创新依赖足够大的市场，科技创新转化为产业创新需要创新成果被市场需求吸纳，甚至是依托创新产品创造市场需求，这一过程是“科技植入经济”的市场实现和确认过程，需要瞄准未来科技和产业发展制高点，迎合或创造潜在需求。
推进四链协同一体化闭环发展。推动创新链产业链资金链人才链深度融合，促进产学研融一体发展。以创新链推动产业链，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业新模式新动能；以产业链完善资金链，实体经济和数字经济发展需要资金投入并借助金融力量，要注意金融有风险，不能脱离实业；以资金链汇聚人才链，资金是助力人才发挥创新引领作用的催化剂，着力构建人才资金保障体系；以人才链支撑创新链，加快建设战略人才力量，努力培养造就更多战略科学家、一流科技领军人才和创新团队、青年科技人才、卓越工程师、大国工匠和高技能人才。由此，把四链闭环化，循环往复下去。
加快新质生产力促进中心建设。培育发展新质生产力是推动我国经济高质量发展的关键抓手，而数字经济是加快形成新质生产力的重要载体。建设新质生产力促进中心，旨在促进实体经济和数字经济“双向”深度融合。一方面，把大数据、大算力、大模型、人工智能等数智高科技产品化、产业化、基础设施化，就是数实融合发展；另一方面，把大数据、大算力、大模型、人工智能在技术、产品、产业、基础设施层面分别融入实体经济之中，更是数实融合发展。
以场景应用倒逼数实融合发展。中国人口多市场大、应用场景丰富，在应用层可孕育出引领性的创新，即在实体经济和数字经济深度融合上优势明显。医疗卫生、教育领域、司法存证、前沿科学、智慧城市、智能家居，这些都是数字经济应用的典型场景。充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势，推动新技术新场景新模式从经济领域拓展至政治、文化、社会、生态等非经济领域。通过在各行各业创造海量应用场景，倒逼大数据、大算力、大模型、人工智能加快应用落地，既在供给侧加快数实融合发展，又在需求侧促进数实融合发展。（作者系中国社会科学院大学教授、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员）
