本文转自：中国工业报
■ 李心蕊 袁菲 李思瑶 陆文仙
新质生产力是推动我国制造业高质量发展的着力点，其核心在于新能源汽车产业作为战略性新兴产业与未来产业的交汇点，是制造业转型升级的关键抓手，也是观察新质生产力生成与转化的核心场域。长三角地区凭借雄厚的产业基础、集聚的创新资源和完善的配套体系，成为我国新能源汽车产业的核心承载区，覆盖全产业链环节，为人工智能与先进制造深度融合提供了丰富场景。在此背景下，人工智能正从数字工具演进为重塑新能源汽车企业研发、制造、组织及价值创造体系的核心力量。对新能源汽车企业而言，人工智能的嵌入不是单纯导入算法、数据和算力，而是对企业核心业务模式的全方位重构，所改变的是企业资源配置与价值生成的深层结构。因此，人工智能能否转化为新质生产力，关键在于能否围绕核心业务实现技术深度嵌入，从而带动企业组织与能力升级。
人工智能重塑新能源汽车企业新质生产力的作用逻辑。结合长三角新能源汽车企业实践，人工智能对新质生产力的促进作用，首先体现在研发体系的重塑上。人工智能可显著提升企业在知识搜索、仿真测试、技术迭代等环节的效率，从而缩短研发周期、降低研发成本。例如，在动力电池研发中，人工智能可快速筛选材料配比、模拟电池性能；在智能驾驶领域，可依托海量数据加速算法迭代。与此同时，人工智能还倒逼研发团队向复合型、协同型方向转变，推动企业打造适应产业需求的研发队伍，提升技术吸收与成果转化能力。其次，人工智能对新质生产力的推动作用体现在创新产出效率的提升上。当前，新能源汽车产业竞争已转向技术、产品、软件等全方位竞争，人工智能可在电池管理、生产检测等关键场景提升决策精度，缩短研发周期、降低试错成本，推动高技术含量创新成果向现实生产力转化，助力企业构建竞争优势。
需明确的是，人工智能赋能新质生产力是一项长期系统性工程。短期内，企业需同步推进数字基建、流程再造等工作，可能出现投入与产出不成正比的情况。衡量赋能成效的关键，在于资源是否流向关键技术攻关、成果转化等高效领域，而非单纯看投入规模。这一认知可避免地方与企业出现盲目投入、形式化转型。
主要发现与现实启示。结合研究与实践，人工智能赋能长三角新能源汽车企业新质生产力高质量发展呈现四大特征：一是人工智能对新质生产力具有显著且稳定的促进作用，已内嵌于企业生产函数，成为核心变量；二是促进作用主要通过研发人员结构优化和创新产出提升实现，且后者作用更为突出；三是人工智能导入存在阶段性调整成本，需以长期视角看待转型；四是赋能效应受区域产业基础、企业组织特征等影响，呈现非均衡分布。这些特征为后续工作提供了重要启示。
人工智能赋能长三角新能源汽车企业新质生产力高质量发展的建议。基于上述认知，推动人工智能有效赋能，需重点做好四方面工作。一是聚焦核心场景，推动人工智能从点状应用向链式嵌入转变。企业需围绕智能驾驶、供应链协同等核心环节，实现技术全流程贯通；政府则应加快基础能力建设，为中小企业转型创造有利条件。二是优化人才结构，夯实技术落地根基。政府应将复合型研发人才培养置于突出位置，推动产学研用一体化培养模式，鼓励龙头企业搭建实训平台；企业需转变人才理念，注重研发团队知识结构优化与协同能力提升，打造适应转型需求的人才队伍。三是注重资源配置效率，避免以短期投入取代转型质量。政府可通过财政补贴、税收优惠等方式降低企业转型初期成本；企业应树立精准投入理念，将资源投向关键技术攻关等高效环节，减少低效投入。四是坚持分类施策，促进赋能效应均衡释放。应针对长三角不同地区、不同规模企业的差异，避免政策“一刀切”，强化龙头企业引领作用，为中小企业提供轻量化解决方案，推动区域与产业协同转型。
总的来看，人工智能赋能长三角新能源汽车企业培育新质生产力，并非单纯的技术替代问题，而是一个涵盖技术嵌入、组织重构、人才升级、资源优化与制度协同的系统性命题。对地方政府而言，关键在于构建更完善的产业生态、创新生态与政策生态；对企业而言，核心是将人工智能深度嵌入核心场景，转化为流程效率、创新能力与市场竞争力的提升。唯有将技术进步与产业基础再造、创新体系重塑及区域协同发展更紧密地结合，才能持续释放人工智能的赋能效应，推动长三角新能源汽车产业在更高水平上培育和壮大新质生产力。
（李心蕊、陆文仙单位：安徽财经大学；袁菲单位：中央民族大学；李思瑶单位：西华大学）
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