文/李建斌 中国铁路工程集团有限公司专家、中铁装备集团重大专项研究院院长
二十大报告指出，要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，并将建设数字中国与建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国作为推进新型工业化的重要内容。此前，习近平总书记也在政治局学习、全国网络安全和信息化工作会议、中央经济工作会议等重要会议上多次强调，要“发展数字经济，加快推动数字产业化，推动产业数字化”。
2021年12月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》指出，“数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态”，并将数字经济定义为“以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态”。
数字经济的重要性主要体现在以下几个方面：
一是促进经济增长。数字经济的快速发展，可以有效促进整个国家和地区的经济增长。通过数字技术的支持，传统产业可以实现数字化升级，创造更多的就业机会，实现优质服务和高效运营，提高生产效率。数字经济可以激发全球经济增长潜力、提高社会效益，带来更好的社会福利。
二是带动产业升级。数字经济可以带动各行各业实现产业升级。数字技术的普及和应用可以激发企业的管理创新和技术创新，提升产品和服务的质量和效率，增强企业竞争力。
三是促进国际贸易。数字经济在国际贸易中起到了重要作用，数字技术的快速发展和应用，使得跨境贸易更加便利和高效，加速了国际贸易的发展。数字经济全球化程度高，可以促进跨境合作，推动国际合作的深化。
四是提高社会福利。数字经济的兴起，可以提高社会福利水平。数字技术的应用可以改善生活质量、提高便民服务的质量和效率;同时，数字经济也可以促进教育、医疗、养老、文化等领域的发展，提高人民的生活水平。
总的来说，数字经济的发展对于推动中国经济的高质量发展具有重要意义。随着国家和企业在数字化转型道路上的不断推进和深入实施，数字经济将成为国家经济发展和企业创新发展的新动能。
在促进数字经济发展的时代背景下，用马克思政治经济学的基本理论分析其中蕴涵的生产力和生产关系，对我们解决现实问题具有重要的意义。
一、智能生产力的出现及其典型特征
(一)什么是智能生产力
生产力是马克思主义政治经济学研究的重要内容，一般认为生产力是指人类利用资源以生产物质利益的力量，从构成要素分析，可将生产力的构成要素分为生产者、生产对象和生产资料。互联网的出现，让我们进入信息化时代;大数据、云计算的出现，让我们进入数字化与人工智能时代。与此同时，也就出现了数字经济，既有数字产业化，也有产业数字化，前者代表新行业、新产品，后者代表产业转型升级和新业态。
数字经济中，智能生产力也可称为“智能化生产力”，它是人工智能技术“武装”生产力的产物，是当代信息技术(芯片、计算机、互联网、大数据、云计算、虚拟现实、智能算法等)汇聚为人工智能后对生产力实施的颠覆性改造的结果。(摘自《智能生产力与中国特色现代化强国之路》)。也可以理解为利用先进的信息技术和智能化设备来提高生产效率和产品质量的能力。一个例子是自动化和人工智能(AI)在制造业中的使用，在机器和机器人的帮助下，制造工厂可以提高产能，提高质量，减少浪费。人工智能传感器还可以实时收集数据，识别缺陷或不一致，并提醒操作员采取纠正措施。
我们仍然可用生产力的构成要素分析智能生产力：智能生产力包含智能生产者、智能生产对象和智能生产资料，其中智能生产者是掌握了智能生产技能的算力，即拟人化的智能劳动者;智能生产对象主要包括大数据、图表、照片、视频、波形、音频、知识和信息;智能生产资料则包括了算法、互联网、区块链、5G、人工智能等智能生产工具和技术。在智能生产力的构成要素中，大数据、算法和算力具有重要的地位。
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1. 大数据。智能生产力需要数据来指导决策和行动，越多的数据参考，就可以更准确地进行预测、规划、优化和决策。在现代经济中，政府、企业和机构产生的数据数量巨大，包括基本经济数据、市场营销数据、客户数据、生产数据、物流数据、财务数据等，这些数据在经过分析、挖掘后，可以为企业带来巨大的商业价值。
2. 算法。智能生产力需要算法来分析和处理数据，通过算法可以找到数据之间的关联和规律，进行数据建模和预测，实现自动化决策、自动化控制和自动化优化。目前，机器学习、深度学习、人工智能等算法已经成为智能生产力的核心技术，在各个领域得到广泛应用，包括智能驾驶、智能制造、智能家居、金融科技等。
3. 算力。智能生产力需要足够强大的计算能力来支持算法运行和决策，越强大的算力可以处理更复杂的问题，提高决策速度和准确性。目前，云计算、高性能计算、分布式计算等技术为智能生产力提供了强有力的支撑，使得机器学习、深度学习等算法可以在强大的计算力下得到充分的发挥。
(二)智能生产力的突出特征
马克思认为生产力是决定社会形态的最根本要素，“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎么生产，用什么劳动资料生产”。(马克思恩格斯文集: 第 5 卷[M]. 北京: 人民出版社, 2009.P20.)智能生产力区别于以往形态生产力的突出特点在于，通过智能化的生产方式和技术组织生产，用数字、知识和信息进行生产。以智能制造为例，智能制造区别于传统制造，最突出的不同点在于智能工具和智能技术加入到制造过程中，算法等成为最重要的生产资料。
例如，1960年左右出现稀土作为励磁介质应用于感应电机的改进，其优势是更高的效率与稳定性，劣势是更高的制造成本。美国人马斯克提出感应电机去稀土的设想，原由稀土负责电机的效率与稳定性，由智能算力进行替代性解决，智能算力相当于或替代了工业材料和工程技术。
再如，智能算法可以解答具有“标准”答案的数学、物理、化学等题目，也可以计算具有概率的判断问题，为决策提供重要依据。
二、数字生产关系的出现及其典型特征
(一)什么是数字生产关系
从生产力发展变化来研究生产关系，马克思主义认为，生产力是决定生产关系的最根本的力量，生产关系是随着生产力的发展而不断变化的。因此，伴随着智能生产力的发展，数字生产关系随之出现。概括来说，数字生产关系是智能生产力出现后发生的一定的、必然的、不以人们意志为转移的经济利益关系。智能生产力对应的生产关系可以称为数字生产关系。
(二)数字生产关系的突出特征
研究数字生产关系，可以和研究生产关系一样，从多个维度进行多角度的研究。
从生产资料所有制为基础研究数字生产关系，数据、知识和信息的所有制成为研究的重点，数字化的生产资料可以归属于国家、企业、个人、第三方组织等不同主体，我们无法用简单的公有制或私有制进行界定。
从生产与分配、交换、消费的总体关系进行研究，数据、知识和信息既是生产对象也可以是商品，存在着新的更为复杂的生产、分配、交换与消费关系，特别是平台经济的出现拓展了研究的范畴。从数字经济的角度研究生产关系，数字化的知识和信息成为关键生产要素，在运用现代信息网络和信息通信技术中形成了新的生产关系。
归纳来讲，数据、知识和信息在新时代成为最重要的生产资料，围绕这一生产资料，衍生出更为复杂的生产关系，数字生产关系成为一种新的生产关系。智能生产力和数字生产关系是密不可分的，这种生产关系侧重于智能技术的应用和人机协同生产，以提高生产效率和产品质量，同时也在一定程度上改变了传统生产关系中劳资、上下级等对立关系。数字生产关系具有经济属性和价值属性。
三、发展数字经济需要对数字生产关系进行调整
智能生产力和数字生产关系构成了数字经济的发展。智能生产力可以促进数字生产关系的发展，例如智能化设备和技术可以帮助企业实现数字化生产，进而提升生产效率和产出质量。在数字化生产过程中，智能化设备可以自动化完成生产过程，减少人力投入和出错率，提高生产的稳定性和效率，同时数字系统也可以实施全面的产品追溯、质量监管和管理，进一步提高了生产的透明度和可控性。
另外，数字化生产关系也可以推动智能生产力的应用和发展。数字化生产关系的建立，可以收集大量的数据，并通过数据分析和处理，挖掘生产数据中的价值，为企业提供更优秀的驱动力和战略思路。同时，数字化生产也为智能化设备提供了更多的数据和信息，从而推动了智能化设备和技术的创新和发展。
总的来说，智能生产力和数字化生产关系是相互促进的关系，而数字经济的发展正是由于这两者的协同作用而逐步崛起的。随着数字经济的不断深入发展，智能生产力和数字化生产关系的协同作用也将不断加强，为未来经济的发展带来更多的可能性和机遇。
从唯物辩证法的角度来看，智能生产力决定数字生产关系，而数字生产关系同样反作用于智能生产力，数字生产关系中的存在的问题和不足，成为影响智能生产力持续发展的掣肘。数字生产关系中存在哪些新的普遍性的问题呢?
5G超远程机器人手术 图源：人民网
一是数字的所有权界定复杂。在数字化的知识和信息成为关键生产要素后，这些生产对象、生产资料可以归属于国家、企业、个人、第三方组织等不同主体，如何正确处理这些所有权关系、为数字化生产关系的构建提供法律保障，是数字经济发展的基础问题，所有权关系的界定，决定了后续的生产、分配、交换和消费。
二是数字化生产资料的交换和消费市场尚未有效建立。数字化生产资料作为智能生产力的重要内容，其价格、交换和消费等方面的市场机制尚未完善和健全，导致数字生产关系中存在互利互通不畅、利益分配不均、公平问题等瓶颈，限制了数字化生产资料作用的发挥。
三是数字生产关系中的风险与安全问题不容忽视。数字化的发展带来了诸多新的风险和安全隐患，如网络安全、数据安全、隐私保护等问题都需要有效的方法和手段得到有效解决。
四是数字生产关系的生态需要构建。数字化的生产关系尚未打造数据共享与专项的生态环境，在伦理、法律、文化等方面未能达成有效共识。
以隧道掘进机产业的数字化发展为例，我们可以看到数字生产关系面临的困境。掘进机在制造和掘进的过程中，产生了大量的有价值数据，如果能够对这些数据进行有效的搜集、存储和分析，这些数据将会成为重要的生产资料，可大大提高掘进机的研制水平和使用效率，进而从整体上提升产业的发展质量，也就是形成了隧道掘进机的智能生产力。
但在产业发展的实际过程中，却无法做到对数据的有效搜集、存储，特别是分析，因为不同的设备制造方、工程建设方、工程投资方等产业主体分散掌握了不同的数据，未能实现数据的互联互通，形成了诸多的数据孤岛，其本质就是数字化的生产关系未能得到有效的建立，数字化生产关系和智能化生产力形成了新的矛盾，进而影响了智能生产力的解放和发展。
通过以上分析可见，在发展数字经济、建设数字中国的进程中，我们有必要对数字化的生产关系进行调整，以尽快解放和发展智能生产力。具体可从以下几个方面进行入手：
一是建立完善的数字化生产资料所有权界定机制，防止因所有权界定不清而导致的无法共享、不愿共享、利益分配不均等问题的出现。在界定标准上，要基于公正、公平的原则，综合考虑数字化生产资料的类型、规模、价值等评价因素，对什么属于数字化生产资料进行清晰界定;在所有权归属上，要明确哪些主体拥有这些数字化生产资料的所有权，并明确主体的权利和义务。
二是加快建立数据要素市场，为数据确权、定价、交易的有序开展奠定坚实基础，探索建立数字化生产资料的生产、交换、分配、消费机制，充分激发这一市场中生产方、消费方、服务方等不同主体的创新活力。
三是推动数字生产关系与数字技术的深度融合，充分发挥数字技术的作用，实现数字生产关系的高效、智能、可持续发展。如对产业数字化来讲，要对数据标准进行统一，大力发展产业互联网，确保数据的互联互通。
四是加强数字生产关系中的风险与安全管理，用“看得见的手”有效约束“看不见的手”，建立完善的网络安全、数据安全、隐私保护等方面的制度和机制，保障数字生产关系的稳定和安全。
