人工智能作為引領未來的戰略性技術，與各產業的結合能夠并且正在引發各領域的重大變革與產業升級。發展新質生產力，需要進一步激發人工智能的重要引擎作用。對企業而言，僅僅投資人工智能技術是不夠的，還應當創新與人工智能技術相適配的商業模式，統籌人工智能能力提升與商業模式創新，形成科技創新和產業應用互相促進的良好發展局面。

人工智能不會簡單、直接地轉化為新質生產力——

人工智能具備變革企業產品、服務、創新流程、業務活動等的巨大潛力。然而，企業如果僅僅依靠在人工智能基礎設施方面的投資，是無法發揮人工智能技術的巨大潛力和引擎作用的。

在調研過程中我們發現，基于人工智能成功實現新質生產力培育的企業具有一個共同特點，那就是不僅將人工智能作為一項技術來看待，還作為一種新的商業模式來構建。根據人工智能技術特點，將其深度集成到企業業務流程的各個環節，包括建立起能夠推動人工智能技術在更大范圍內應用的流程、結構、系統，從而將人工智能投資切實轉化為實際的產出和效益。

僅有人工智能基礎設施投資，無法實現績效突破——

人工智能具有降低成本、提升服務質量、提高交付效率、創造新價值的潛力。但在實踐中，一些企業并不具備將人工智能潛力發揮出來的管理和組織能力，在將人工智能融入企業運營中面臨重重困難。

德勤發布的企業人工智能應用現狀分析報告顯示，在全球2620家受訪企業中，近四成企業積極投資部署人工智能基礎設施，但面臨將人工智能與既有業務系統、工作流程進行整合的困境，從而導致績效不佳，且該比例比上一年增加了29%。

企業需要“兩手抓，兩手都要硬”——

一方面，構筑、提升企業的人工智能能力，有效區分人工智能技術與人工智能能力。

例如，人工智能能夠基于海量數據展開機器學習，并為管理者提供診斷、決策等參考。然而，從企業角度來講，有必要建立一套系統、安全、可持續的流程和經營慣例來收集、清理、標注、集成和傳輸數據，形成高質量數據，以充分發揮數據的訓練作用。

在此基礎上，還要有一批了解該領域實踐、掌握該領域產業知識的工程師和業務骨干，從海量數據中識別和選擇所需要的關鍵數據，進而建立和訓練人工智能模型。

另一方面，企業需要根據人工智能技術特點創新商業模式。

與互聯網技術不同，人工智能具有自主性、互動性特征。因此，企業需要通過商業模式創新來推進人工智能技術在更多產品、服務的應用，推動新商業模式在更大的市場、更多的用戶群體中得以擴展，進而深入挖掘人工智能的經濟價值。

許多接受調研的企業家、管理者強調，“兩手抓，兩手都要硬”的策略不僅僅是同時推進人工智能技術研發和商業模式創新，更重要的是實現二者的深度融合與相促共進。

例如，寶武集團作為中國最大的鋼鐵制造商之一，通過引進和自主研發人工智能技術，包括智能制造系統、質量預測模型和能耗管理系統等，不僅推動了生產流程的智能化，提高了生產效率和產品質量，還創新了商業模式，實現了能源的高效利用和環境保護。

又如，一家全球縫制設備行業龍頭企業通過同步推進智能化轉型和商業模式創新，實現了從單機供應商到成套智聯服務商的轉型。數字化、服務化的過程，使得這家公司由傳統的制造企業轉向智能解決方案提供商，通過數字平臺賦能企業數字化升級，并最終實現“破浪前行”。

總之，新質生產力的顯著特點是創新，既包括技術和業態模式層面的創新，也包括管理和制度層面的創新。發展新質生產力，不僅需要人工智能技術上的投入和創新，還需要積極推進商業模式創新。發展新質生產力不是忽視、放棄傳統產業。傳統產業的改造升級，也能發展新質生產力。