人工智能重塑全球生產網絡的政治經濟學分析

摘 要：人工智能技術革命正在驅動全球生產網絡經歷系統性變革。作為生產組織變革與全球資本積累的重要驅動力，人工智能重塑全球生產網絡呈現四重表征：勞動過程的智能化重組催生跨國生產組織新形態，本土化收縮與聯盟式分散并存構成空間重構的雙重運動，數字高科技企業主導重塑跨國生產網絡競合格局，智能權力分配的結構性分化強化網絡層級間的非對稱控制。技術革命、資本跨國循環、價值鏈分工變革與世界體系重構的交互作用，構成了人工智能重塑全球生產網絡的動力機制。這一轉型過程衍生出勞動控制強化、數字租金掠奪、價值鏈收縮風險與技術霸權極化等主要問題，折射出資本主義智能生產體系的深層矛盾。中國需構建多維度應對策略，通過提高勞動者數字素養與優化勞動關系化解智能技術沖擊、強化反壟斷機制與國際合作框架以遏制無形資產壟斷、提升產業鏈供應鏈韌性與現代化水平以應對產業轉移和斷供風險以及積極參與并引領技術規范與公平競爭的全球治理框架建設，推動全球生產網絡向技術普惠與可持續發展方向演進。

關鍵詞：人工智能；全球生產網絡；政治經濟學

作者簡介：陳航，西南財經大學經濟學院講師（成都 611130）；韓文龍，西南財經大學經濟學院教授（成都 611130）

基金項目：四川省哲學社會科學規劃重點研究基地資助項目“新發展階段推動數字經濟創新與治理協同互促的政治經濟學研究”（SC23E024）

DOI編碼：10.19667/j.cnki.cn23-1070/c.2025.05.008

習近平總書記指出：“中國高度重視人工智能發展，積極推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育壯大智能產業，加快發展新質生產力，為高質量發展提供新動能。”人工智能是基于概率論和機器學習的方法，在不確定性下做出決策以獲得最佳期望成果的綜合技術體系，能夠感知環境且通過學習提高認知能力并采取影響環境的行動，具有滲透性、替代性、協同性、創造性等四大基本特征。隨著移動互聯網和云計算加速商業化，人工智能的深度學習和優化迭代得到大量數據樣本和相應的計算能力支持，大模型和生成式 AI 應運而生，在社會再生產各個環節展現出廣泛的應用潛力。近年來全球人工智能產業規模快速增長，2023 年全球人工智能市場收入達到 5132 億美元，同比增長20.7%，預計2026年將達到8941億美元。2024年上半年，全球人工智能領域的投融資金額達到316億美元，同比增長84%。我國已構建起覆蓋芯片、數據、算法、平臺和應用等上下游關鍵環節的人工智能產業體系，核心產業規模接近6000億元人民幣，相關企業數量超過4500家。

在生產領域，人工智能通過輔助勞動者作業、優化生產流程和促進組織變革來提升效率并降低運營成本，所創造的社會價值隨著應用場景擴展而不斷增加，深刻且持續地影響一國生產率、就業狀況及其在全球生產網絡中的參與模式。全球生產網絡是指跨國企業將生產過程的各個環節分散于不同國家和區域，通過分工協作與資源整合形成的以跨國企業為中心、多價值鏈相互交織的復雜經濟活動網絡，體現出全球、區域和地方層面的經濟和社會融入全球化進程的具體方式和多元化形態，商品和服務通過全球生產網絡得以生產和分配。⑩現有研究已經關注到技術發展與全球生產網絡變化之間的內在聯系。一方面，企業通過引進技術、自主創新或者對原有技術資源進行重新整合和升級，實現自身生產層次從低到高的跨越，在供應鏈體系中的運作效率得以優化，從而推動全球生產網絡朝著有利于經濟治理和可持續發展的方向轉變。另一方面，企業在全球生產網絡中參與程度的加深，能夠承接跨國企業的技術轉移和創新溢出，有利于技術水平升級，形成新的比較優勢，推動價值鏈地位的提升。隨著人工智能和自動化技術的不斷發展，全球生產網絡的結構和運作模式正在經歷深刻變化。深入探究人工智能重塑全球生產網絡的作用機制和影響對新時代中國技術創新、產業轉型和價值鏈升級具有重要現實意義。盡管人工智能重塑全球生產網絡蘊含重大機遇與創新潛力，但不可忽視的是，這一過程中同樣存在資源攫取、環境損耗、勞動力剝削、隱私侵犯和權力不對等問題，亟須探索相應的治理模式和針對性的政策措施，以確保技術發展能夠促進全球生產網絡的平衡和可持續發展。

本文基于馬克思主義政治經濟學視角，剖析人工智能重塑全球生產網絡的現實表征與內在機理，系統闡釋人工智能技術發展與生產網絡節點的勞動過程重構、資本循環以及跨國生產組織的空間重組、全球價值鏈分工變革與生產網絡智能化以及現代世界體系重構和智能權力分配結構調整的內在邏輯，以期揭示出人工智能重塑全球生產網絡過程中面臨的主要挑戰，并據此提出相應的政策建議。

一、人工智能重塑全球生產網絡的四重表征

企業的生產行為是涵蓋研發設計、生產制造、物流運輸與銷售管理等多個環節的復雜體系，這些環節既相互獨立又緊密關聯，既可依托自身資源和能力在企業內部完成，也可通過技術許可等手段外包給具有專業化優勢和規模經濟的供應商合作完成。當企業與外部供應商之間的交易成本和阻礙減少時，企業傾向于將內部生產工序拆分并外包給合作企業。20世紀 90年代，信息與通信技術的革命顯著降低了跨時空協作完成復雜經濟活動的成本，促使跨國企業加大離岸外包力度，推動了全球生產的高度網絡化，并進一步鞏固了跨國企業在全球生產網絡中的核心地位和影響力。隨著人工智能作為新一代信息與通信技術的不斷發展，跨國企業的勞動過程、生產組織模式及其構筑的全球生產網絡將經歷更為深刻的變化。

1. 勞動過程的智能化重組與跨國生產組織創新

機器體系自動化是資本主義生產方式演進的技術趨勢。傳統的機器體系自動化主要替代體力勞動，依賴人工指令和實時糾偏來完成操作；新一輪科技革命和產業變革的核心在于推動機器體系智能化，以進一步替代人類圍繞特定目標進行腦力勞動。通過人工智能技術分解、模擬和延伸人類腦力勞動，再將其以標準化形式應用于勞動過程，推動勞動過程的數字化和智能化改造，實現生產流程的重新分割和組織優化。工業機器人是人工智能在生產領域的重要載體，能夠替代或輔助勞動者完成創新性任務，通過優化勞動力、技術與生產流程的要素組合，顯著降低勞動成本并提升生產效率。數據顯示，2012年至2022年間，全球工業機器人銷量從15.9萬臺增至55.3萬臺，年均增長約13.3%，全球在運工業機器人累計數量從123.5萬臺增至390.4萬臺，年均增長約12.2%。人工智能嵌入數字平臺則成為組織勞動過程的智能中樞，通過平臺化整合生產資源，實現跨時空的優化配置和協同利用，推動了產業鏈上生產設備與控制過程的智能化管理，使企業能夠以更少的投入獲得更多的產出。據高盛研究部估計，未來10年，人工智能技術在商業和社會的廣泛應用將推動全球GDP增長7%、凈增7萬億美元，并使勞動生產率年均提高1.5個百分點。

人工智能通過推進生產流程智能化、要素組合優化以及生產組織平臺化，正在深刻重塑全球生產網絡中的勞動結構和雇傭關系。與以往的信息和通信技術變革主要影響常規性任務不同，人工智能通過替代部分腦力勞動，能夠執行高技能或非程序化工作，承擔更多復雜的社會角色，從而擴大其對就業的影響范圍。研究顯示，隨著時間的推移，這一影響將持續加深，全球近40%的就業崗位會受到人工智能的沖擊。然而，人工智能的普及并不意味著人類勞動將完全被取代，機器體系智能化帶來的效率提升會推動相關產業規模擴展，從而彌補單位產出就業崗位的減少，造成的部分失業還會被新創造的工作機會所補充，而這些依托人工智能和數字平臺發展所催生的就業新形態則構成長期就業增長的主要動力。據預測，到2027年，人工智能和機器學習專家、數據分析師、大數據專家和網絡安全人士等崗位需求將平均增長30%，新增的新型數字化崗位數量將達到約200萬個。在這種就業新形態下，雇傭關系趨于靈活化，依托智能平臺的算法調度和分配機制，靈活雇傭模式逐漸成為長期合同制固定雇傭關系的重要補充，為跨國企業提供了更高的用工彈性，使其能夠有效節約成本，并更好地適應快速變化的市場需求以及資本主義生產方式的智能化轉型。數據顯示，2005 年全球非正規就業人數約為 17 億人，占全球就業總人數的61.4%；到2015年，這一數字增至18.3億人。自2015年以來，非正規就業人數以年均1%的速度增長。

人工智能驅動勞動過程重組，機器人和智能平臺得以廣泛應用，勞動結構和雇傭關系發生變動，從而改變了一國生產要素的稟賦結構，引起國際間相對生產成本變動，資本與產品的跨國流向發生調整，推動跨國生產組織的邊界、流程和結構不斷創新。一般而言，跨國生產組織的基本形態可分為“蛇形”和“蛛形”兩種模式，前者表現為從上游到下游逐級展開的線性生產流程，后者則表現為以某一核心生產環節為中心、其他生產環節圍繞其進行組織和分布。當生產過程越過國家邊界時，無論采取哪種模式，都會面臨著運輸成本上升以及協調和管理費用增加的挑戰。在實際生產中，這兩種模式通常交替出現，最終的均衡分工不僅取決于國家間的要素稟賦差異，還會受到生產各環節空間拆分成本的影響。人工智能推動資源和信息的跨國流動和有效整合，提升了生產各環節的對接效率和協同水平，降低了遠程組織復雜活動的成本，地理距離、語言文化差異以及制度阻礙所引發的貿易摩擦也隨之減少，使得全球價值鏈中冗長的分工體系趨于扁平化，跨國生產組織逐漸由“蛇形”模式向“蛛形”模式過渡，形成了線性分層與多節點交互并存的全新生產網絡格局。

2. 全球生產網絡兼具本土化收縮與聯盟式分散趨勢

2008年金融危機爆發以來，經濟全球化速度明顯放緩，進入了規則重構的調整階段。全球生產網絡也隨之呈現格局分化態勢，逐漸形成了以美國為核心的北美生產網絡、以德國為核心的歐盟生產網絡以及以中日韓為核心的東亞生產網絡。這三大網絡各具優勢和產業特色，輻射帶動周邊經濟體，構成全球制造業分工格局的三足鼎立態勢。據世界銀行數據顯示，2008—2021年北美、歐洲和中亞、東亞和太平洋這三大主要區域的制造業增加值在全球的占比分別由 19.28%、33.29%、33.92% 變為16.57%、22.28%、46.87%，東亞地區在全球生產和貿易中的市場份額和重要性顯著提升。

隨著人工智能等信息技術的飛速發展，國際競爭日益激烈，主要經濟體相繼制定并實施各類科技發展計劃，借由政策支持與規則調整契機，力圖搶占科技競爭制高點。這一背景下，跨國企業，尤其是涉及數字高科技領域的跨國企業，將對其主導的生產網絡進行重新布局和調整，推動芯片等關鍵產品的生產回流，以重構母國為主體的供應鏈體系；同時加強對成本和效率的嚴格管控，在全球范圍內采取更加謹慎的投資活動，如減少前景不明的海外業務或剝離不良資產，力求在效率和安全之間取得平衡，以保持在數字高科技領域內的競爭優勢。這些變化導致全球生產網絡在一定程度上呈現本土化收縮趨勢。以美國為例，從2010年到2023年，美國制造業通過回流和吸引外商直接投資（FDI）的方式新增就業崗位數量由1.09萬個增至28.73萬個，累計增長約189.84萬個崗位，這一增量相當于美國因離岸外包所流失就業崗位數量的40%。在2021年至2024年第一季度期間，半導體和芯片領域通過回流和FDI新增就業崗位占該時期新增就業崗位總量的22%。與此同時，人工智能技術在制造業的廣泛應用，實現了從研發設計、生產制造、物流運輸到銷售管理的全鏈條網絡化和智能化，有利于減少生產端到消費端的距離和成本，使得跨國企業能夠通過縮短價值鏈實現跨境集成和產業區域化，有效保護知識產權并防止前沿技術外溢，為原本處于高成本的國家或經濟體重建比較優勢、實現產業回流提供了新的可能，進一步推動了關鍵生產環節朝向本土轉移。

然而，由于市場規模、技術限制以及生產環節的復雜特征，任何現代產業都難以在本土實現自給自足的全產業鏈供應。由此，跨國企業往往在國家戰略要求和利益驅動下，選擇基于政治性聯盟的“友岸外包”方式，以規避更高的成本和效率損失，同時增強供應鏈的安全和韌性。在聯盟內部，通過自由貿易協定、降低關稅等措施，不斷增強經濟貿易合作；而在不同聯盟之間，則利用高標準的排他性措施，構筑以聯盟為邊界的投資和貿易壁壘。例如，美國通過《2021年戰略競爭法案》《2022年美國競爭法案》《2022年芯片與科學法案》等立法構建技術聯盟，在聯盟內部推進關鍵新興技術的緊密合作與資源共享，在規則、標準和監管等方面形成強大共識，限制對華出口管制產品和技術，減少對中國供應鏈的依賴，企圖對中國的創新能力和科技發展形成全面圍堵。人工智能和數字技術的應用則為管理聯盟內部精細化分工提供了有效手段，能夠提升跨國企業協調分散活動以及應對不確定風險的能力，打破了各類生產要素跨時空流動的限制，增強了不同生產要素之間網絡化智能化互動的便利性。由此，制造活動在聯盟內部得以進一步分解和碎片化，支持“友岸外包”與生產活動的聯盟式擴張持續深化。總之，人工智能的發展和應用驅動跨國生產網絡逐漸逆轉了過去由利益最大化的經濟決策和市場發展所驅動的分散化趨勢，呈現出關鍵生產環節朝向本土化收縮與聯盟區域內生產活動不斷分散并存的典型特征。

3. 數字高科技企業主導的跨國生產網絡競爭格局變化

理查德·鮑德溫將全球化進程視為成本約束降低引發的解綁過程。前全球化世界的商品運輸距離短且規模有限，生產和消費呈現地理上的依賴性。全球化的第一次解綁體現為生產和消費的空間分離，工業革命和鐵路發展顯著降低了運輸成本，消費者可以在全球范圍內購買商品，而生產卻囿于通信和協調成本形成區域性集聚。全球化的第二次解綁則涉及生產流程的空間分離，信息與通信技術發展使得交流和協調成本降低，跨時空協作完成復雜經濟活動成為可能，跨國企業將勞動密集型生產流程離岸轉移至勞動力成本低的發展中國家，從而推動全球生產網絡化。第一次解綁促成以國家為邊界的經濟競爭，各國通過發揮要素稟賦的比較優勢在自由貿易中獲益；而第二次解綁則推動跨國企業重新整合生產網絡內各國的比較優勢，增強整體競爭力，經濟競爭逐漸由國家層面的競爭演化為不同跨國生產網絡之間的競爭。人工智能發展推動了技術融合以及產業綜合體的重構與再造，能夠重塑跨國生產網絡的比較優勢，逐漸成為各國提升競爭力的重要戰略工具和關鍵手段。人工智能強國為了鞏固既得利益并增強其國際合法性，會積極主導人工智能國際規則和標準的制定，掌握網絡空間話語權與意識形態輸出，強化其在跨國生產網絡的主導地位和內部控制力。這一趨勢推動以數字高科技企業為核心、以跨國生產網絡為邊界的新競爭持續加劇。

而在跨國生產網絡內部，數字高科技企業的離岸生產加速了人工智能技術和知識在其主導生產網絡中的流動和擴散，重新塑造了不同層級或節點國家的競爭優勢，進而改變這些國家在全球價值鏈中的分工與地位。數字高科技企業及其母國占據著生產網絡的核心位置，一方面依靠對關鍵資源和技術的控制、創新能力以及跨節點協調和管理能力，持續強化自身競爭優勢，迅速識別并有效應對供應鏈各層級風險，以確保其在價值鏈高端的領導地位；另一方面則通過生產組織創新、數字化生產渠道建設，以及打造面向消費者需求變化的柔性制造系統，逐步改變了全球價值鏈形態和結構，影響其他國家和企業在生產網絡中的嵌入方式和地位。部分處于較低層級或節點的國家和企業從離岸生產以及伴隨的技術和知識流動中受益。通過人工智能優化生產流程與經營管理，這些國家和企業提升了技術投入和經營績效，將新技術、新知識與其原有的低勞動力成本、靈活交貨和快速響應等競爭優勢相結合，創造出新的國際競爭力，從而提升這些國家在國際分工中的地位，助推他們向價值鏈中更高附加值環節攀升。例如，為降低風險并減少對中國的依賴，美國數字高科技企業積極推動富士康等合作伙伴在墨西哥設廠，布局人工智能相關硬件生產，促使墨西哥成為《美國-墨西哥-加拿大自由貿易協定（USMCA）》框架下的關鍵智能制造基地。然而，絕大多數在生產網絡中遠離領導廠商、長期被鎖定在價值鏈低端的底層供應商，以及那些因供應鏈斷裂和切割而受到影響的國家和企業，由于無法獲得關鍵技術與知識的轉移，且缺乏自主創新能力，將面臨競爭力下降的風險，在全球價值鏈中愈發邊緣化。

4. 不同網絡層級經濟行為體的智能權力分化加劇

在全球生產網絡中，國家不再是擁有強大權力的孤立行為者，其權力會受到其他關鍵節點、關聯子網絡以及競爭網絡的影響和挑戰。根據網絡權力理論，生產網絡的權力源自內部結構及其產生的能動作用，網絡中相互鏈接的節點（如個人、企業、組織和國家）通過共享技術和知識，共同完成產品的生產和交換，由此形成的互動關系影響著網絡內外的經濟行為體。單個網絡節點的力量則在于其建立廣泛且有價值聯系的能力，能以切斷與其他節點的鏈接為威脅，或者對共享技術和知識設置條件與限制，從而在一定程度上影響其他節點的行為、結果乃至整體結構。由于網絡節點在規模、位置、參與度和控制能力上存在差異，處于樞紐的關鍵節點往往具備更大的鏈接能力和支配權。由此，全球生產網絡的發展并未形成權力的分散化格局，反而鞏固了不對稱的國際權力結構。

正如前述，信息與通信技術，尤其是人工智能的發展，已經顯著降低跨國生產活動的準入門檻，使得嵌入全球生產網絡的經濟行為體愈發多元化。然而，網絡中的權力分配并未因此變得平等，不同層級、不同節點的經濟行為體始終處于智能權力的動態博弈之中，技術、經濟、政治的交叉關系愈加復雜且充滿不確定性。關鍵節點的經濟行為體通過掌握更多的信息和技術控制權，能夠有效協調和控制全球供應鏈中的各個環節，影響其他經濟行為體的生產流程和資源配置。這種智能技術主導下的動態博弈加劇了全球生產網絡內部的權力差異，特別是發達經濟體和發展中經濟體之間將面臨更加復雜的權力失衡局面。

回顧全球化進程，發達經濟體依靠對核心技術和知識的控制，塑造了全球生產網絡的層級結構，進而確立了其主導的國際經濟秩序和權力體系。盡管發展中經濟體可以通過參與全球分工融入全球生產網絡，但他們長期面臨著技術壁壘和貿易壁壘，難以在全球價值鏈上游取得突破，在具有比較優勢的下游產業也容易遭受發達經濟體產業回流的不利影響。隨著全球經濟進入數字時代，數據和算法的控制權日益集中于發達經濟體的數字高科技企業手中，進一步強化了全球權力的不對稱分布。與其他數字技術相比，人工智能研發和應用門檻更高，要求具備高性能計算機系統、獲取和分析海量數據的能力以及充足的人才儲備，這些條件的獲得依賴于巨額的資本投入以及長期的技術積累。例如，訓練先進的大語言模型通常需要成千上萬張高端顯卡以及巨大的計算能力支持，據估計，OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini Ultra的訓練成本分別高達7800萬美元和1.91億美元。發達經濟體憑借雄厚的資本優勢和豐富的技術資源，能夠持續滿足這些需求，而發展中經濟體則難以承擔如此大規模的投資，在人工智能領域的研究和應用受限。數據顯示，美國在人工智能領域的私人投資長期處于全球領先地位，2013年至2023年累計達到3352億美元，逐漸拉大了與其他國家和地區的投資差距。與此同時，發達經濟體利用技術優勢，積極推進人工智能與實體經濟的深度融合，從而實現了從技術創新到內容生產、從軟件開發到硬件生產、從單個企業到全產業綜合體的重構。這一過程不僅拉大了發達經濟體與發展中經濟體之間的技術鴻溝，還依托“摩爾定律”和“梅特卡夫定律”放大了“技術代差”。發達經濟體的技術領先地位，使得全球智能權力日益集中于少數大型數字高科技企業，這些公司持續占據著全球生產網絡的核心位置，并據此攫取更多價值鏈收益，進而加劇全球經濟不平等。

二、人工智能重塑全球生產網絡的作用機理

根據歷次工業革命的回顧與分析，新技術采用及其影響力會隨著時間和投入呈現 S 型的曲線特征。最初的學習階段歷時較長，少數先行者不斷試錯探索技術應用的可行路徑；隨著技術基石逐漸穩固，新技術發展進入實踐階段，企業在生產網絡中部署相關技術，但在不同的網絡層級中復制單一工廠方法來推廣新技術并非易事，可能經歷規模化擴展低迷；只有經過廣泛實踐驗證的生產方式才能進入優化階段，各行業圍繞新技術的最佳實踐不斷調整，推動技術采用率及其影響力快速增長。當前，人工智能技術發展正在從學習階段向實踐階段過渡，處于價值鏈關鍵節點的少數數字高科技企業為了追求超額利潤，積極推進人工智能的技術創新和生產應用，直接推動勞動過程重組和勞動關系改變，整個生產方式發生改變。隨著資本循環和全球競爭的推進，人工智能生產方式逐步應用于跨國生產組織的空間重組，并在全球范圍內實現規模化擴張，推動價值鏈的國際分工格局變革和生產力變化、競爭方式實現創新。在此基礎上，國際生產關系總和發生深刻調整，全球生產網絡得以重塑和發展，內部經濟行為體的權力分配結構也相應變革，影響并改變了國際關系作為上層建筑的整體格局。

1. 技術變革與生產網絡節點的勞動過程重構

大衛·哈維認為，“競爭會把資本主義推向生產力的持續革命”，資本家傾向于采用新的技術和組織形式來重塑勞動過程，以提高生產效率和競爭優勢，獲取超額利潤。數字時代的競爭加劇促使少數大型數字高科技企業積極推動人工智能技術變革，賦予生產資料以新的內涵和特征，加速了生產自動化向智能化邁進，引發勞動過程和勞動關系的深刻變化。

以往的生產自動化主要是利用自動控制系統來接收和處理信息，實現機器加工工序的電子化同步，通過控制和調節機器及傳送裝置的運動來提升標準化產品的勞動生產率。然而，這種自動化過程僅實現了機器對體力勞動的部分替代，動態多變的運行工況仍然依賴于決策層的戰略指導以及技術人員的干預與調整，特別是原料或產品品種發生改變時，還需要借助人工手段重新配置工藝參數并將其精確集成至控制系統中。隨著市場趨勢和生產條件不斷變化，人工決策可能會因經驗局限或者判斷偏差，導致效率損失、精細化不足以及全局優化困難等問題，也限制了個性定制的高效實現。人工智能技術能增強機器對體力勞動的替代，更關鍵的是，它能夠賦予自動控制系統原先所不具備的數據采集和分析、自動程序設計、深度學習以及動態感知和決策能力，使之能夠取代部分可規則化的腦力勞動。由此，整個生產系統不僅能夠根據既定的生產目標和實時收集的環境與設備數據，進行類似人類思維的綜合分析，從而實現企業綜合指標的優化與協同決策；還能靈活應對當前生產條件的變化，智能調整生產工藝流程，實現生產設施的自組織集成與動態優化，從而提升生產線的柔性與響應速度，推進個性定制的高效化。

生產過程中的技術變革積累到一定程度后會引起生產力總結構的質變，特別是勞動者地位和作用的變化以及勞動關系的變化。技術進步和社會分工的深化使得制造任務被不斷細分為僅需極少技能即可完成的多個步驟，原本完全由專業工匠獨立制造的產品，現在可以通過配備特定工具或機器的低技能勞動者來聯合生產。在這一過程中，勞動者相對于機器等勞動資料的重要性逐漸下降，淪為馬克思所謂的“機器的單純的附屬品”。而機器則由最初節省體力的設備轉變成為生產活動的中心，決定著工作的速度和特征。人工智能技術不僅可用于提高勞動的物質生產率，還被資本家用來控制機器的運行速度，借助算法管理勞動者的工作強度和節奏，進一步加強對勞動者的控制和價值攫取，加劇勞動對資本的“實際上的從屬”。在現代工作場所中，越來越多的生產過程應用人工智能來監控勞動，包括使用程序跟蹤并分析勞動者行為，利用平臺智能算法進行評估和時間調度，甚至通過情感識別系統來檢測面部微表情和聲音語調，以判斷勞動者是否充分地投入工作。從表面上看，人工智能似乎使得勞動者的勞動時間、勞動場所以及雇傭方式更加靈活；而實際上，人工智能的資本主義應用卻導致勞動者越發“去技能化”，成為隨時可被替代的產業后備軍以壓低工資率，資本則獲得對勞動過程日益完整的控制權，致使智能生產方式下的勞資矛盾變得越發隱匿。

2. 資本循環與跨國生產組織的空間重組

馬克思將資本主義的經濟發展視為自我驅動、不斷擴張的資本循環過程。在產業資本循環的各個階段，貨幣資本、生產資本和商品資本三種職能形態在空間上同時存在并相互轉化，不斷創造和實現剩余價值。哈維進一步探討了產業資本的三種形態在空間上遷移的能力及其限制。他指出，資本家會根據長期總體目標來塑造空間組織和資本的循環運動，促使產業資本的不同形態通過遷移實現互補，最大限度地發揮技術優勢、區位優勢或者改變二者的結合以獲取超額利潤，并建立新的空間秩序。

如前所述，全球化的第一次解綁是交通運輸技術發展降低了商品交換成本，為了獲取更廉價的資源和開拓更廣闊的市場，不同國家和不同生產方式被納入資本主義主導的世界體系，各國內部具有獨立的資本循環和積累，通過商品交換和資本流動與其他國家的循環和積累發生聯結。由此推動商品資本和貨幣資本先后實現了跨國循環，主要表現為世界貿易的興起和海外風險投資的增加。全球化的第二次解綁是信息與通信技術發展降低了遠距離協作生產的交流和管理成本，使得生產資本的跨國循環也逐漸增強，生產過程的全球化程度顯著提高，跨國企業依據利益最大化原則來重組全球生產體系，通過轉包外包、新的管理模式以及跨國商業聯盟等組織形式，為生產過程的不同環節尋求最優的經濟和政治條件，包括廉價勞動力、低稅率政策以及穩定的社會環境等。這一進程中，國家內部原有的獨立生產體系和積累循環被打破，并整合進新的全球積累循環中，跨國生產組織大規模擴張，生產鏈條日益分散化和碎片化，但這一鏈條上各部分經濟活動卻呈現出價值運動和功能一體化特征，跨國資本及其代理人在世界范圍內的經濟管理和決策權也日益集中化。

由于全球競爭持續加劇，數字高科技企業逐漸將人工智能技術視為解決生產鏈條上勞動力短缺、降低生產成本以及提升生產效率的重要手段。經過人工智能重構的生產方式，伴隨著生產資本的跨國循環，以及人工智能領域風險投資的顯著增長，被廣泛應用于生產組織的空間重組。這些發生在單個企業內部的生產過程變化，會通過經濟體和行業間的投入產出聯系，進一步影響世界各國生產力的分工組合，改變各行業生產組織中經濟主體間的聯系緊密度和連接方式，從而推動人工智能生產方式在全球范圍內的規模化擴張。由此，人工智能的廣泛應用使得主導企業可以根據自身需求或者母國的利益訴求，在全球范圍內選擇和替換生產鏈條或供應商，使得跨國生產組織的形態變化更加靈活多樣，形成了現階段線性分層與多節點交互并存的全新生產網絡格局。然而，值得注意的是，與以往的信息與通信技術相比，人工智能技術發展進一步降低了跨時空協作生產的交流和管理成本，使得生產鏈條上各環節的經濟管理和決策權愈加集中于主導企業及其母國，主導企業能夠通過網絡來組織、指揮和監督位于不同地理位置的勞動者進行生產勞動，對整個生產體系的潛在控制不斷集中和增強。

3. 全球價值鏈分工變革與生產網絡的智能化重塑

人工智能生產方式逐步應用于跨國生產組織的空間重組，實現全球范圍內的規模化擴張，推動價值鏈的國際分工格局和生產力變化、競爭方式實現創新，使得國際生產關系總和也發生深刻調整，全球生產網絡得以智能化重塑和發展。

哈維在研究生產的空間格局時指出，資本家會通過技術變革或者生產的空間遷移來尋求超額利潤，而生產遷移的位置取決于不變資本和可變資本的比例、距離市場的交通成本、利息和土地價格等多重因素及其變化。資本家之間會為了爭奪有利位置、支配特殊的市場范圍而相互競爭。在過去的全球化進程中，為降低成本、擴大市場并獲得更多的超額利潤，資本家通常將生產轉移到勞動力和土地成本更低的發展中國家，導致制造階段在產品價值鏈中的增加值占比下降，形成“微笑曲線”。然而，隨著新一輪科技革命和產業革命的推進、發展中國家成本結構變化以及國際競爭加劇，從原有技術或區位優勢中獲取超額利潤的機會逐漸消失，個別資本家會在更復雜的經濟或政治條件下加速人工智能變革和組織調整，或者改變生產的空間格局，以重塑產品價值鏈，尋找新的收益機會。這一過程引發了資本家之間的動態競爭，個別資本家改變技術或者區位實現價值前景最大化，將導致其他資本家也被迫跟進，紛紛改變技術或者區位，以捍衛自己在競爭中的地位。由此，全球價值鏈的分工格局和生產力持續變革，全球生產網絡的整體格局也隨之改變。

對于處在主導地位的資本家或企業而言，一方面，人工智能能夠優化內部決策、激勵機制以及管理流程，并為全球價值鏈的精細化管理與協調提供技術手段。面對日趨復雜的國際政治經濟環境，發達國家的主導企業會基于政治和經濟方面的利益考量，將制造流程進一步切割并模塊化處理，在戰略聯盟內部實施外包策略，以推動價值鏈分工體系在聯盟框架內的深化與升級。另一方面，隨著人工智能技術的持續發展及廣泛應用，相關要素的相對價格不斷降低，促使主導企業傾向于采用自動化與智能設備替代傳統勞動力要素，從而打破過去在低成本國家設置制造工廠的生產慣性。由于發達國家自身在交通運輸、法律制度與市場規模等方面具備顯著優勢，便于獲取備用配件、補給品及客戶定制組件，并能雇傭到高質量勞動力，更有利于資源集聚與成本優化，因此，推動中間品生產由外包轉向內包，促使制造業回流并縮短價值鏈長度，成為資本家創新技術、改變區位以追求超額利潤的戰略調整與路徑選擇，由此推動全球生產網絡的形態變化呈現出朝向本土化收縮與聯盟式分散并存趨勢。

位于生產網絡較低層級或節點的資本家和企業則在主導企業的智能控制下進行分工協作，從而提升價值鏈分工體系的響應速度、資源配置效率和運營能力，實現了生產環節的精準決策和庫存優化。同時，相似層級或節點的資本家和企業之間也會為了提升價值鏈地位而展開競爭。一些國家和企業借助人工智能技術的網絡流動與知識溢出，促進技術創新、降低貿易成本，提高了制造階段的增加值，增強了在全球價值鏈中的參與度與分工地位。相比之下，以低成本勞動力作為競爭優勢的發展中國家，則面臨人工智能替代勞動力以及產業回流的雙重挑戰。主導企業通過不斷加強對勞動過程和生產分工的智能控制，從離岸外包中攫取更多價值，進一步降低了發展中國家制造活動的增加值，導致其喪失國際競爭優勢。

4. 現代世界體系重構與智能權力分配結構的動態調整

作為國際生產關系的總和，全球生產網絡的形變與智能化重塑會帶來上層建筑發生變革，推動現代世界體系進行重構。在這一過程中，經濟行為體的智能權力分配結構也隨之動態調整，生產網絡之間圍繞智能權力的競爭愈發激烈，從而影響國際權力平衡。關鍵節點的經濟行為體憑借數字化平臺和基礎設施壟斷，從生產網絡其他層級攫取更多剩余價值，擴大世界體系的智能權力差距。

沃勒斯坦將世界體系視為“具有廣泛勞動分工的實體”，是“包含有各種職能性任務的層級體系”。世界體系的不同區域，包括中心區域、半邊緣區域以及邊緣區域，各自承擔著不同的勞動分工與經濟角色，發展出不同的階級結構以及勞動控制方式。中心區域的資本家和企業通過多種方式整合不同區域的生產單元，利用不平等交換將邊緣區域的剩余價值轉移到中心區域，從而提升了中心國家的資本積累水平和集權化程度。世界體系以外的國家或地區要融入資本主義世界體系，必須加入由中心區域主導的生產網絡或商品交換的鏈條，成為更廣泛勞動分工的組成部分。由于勞動分工的復雜性與職能分布的不均衡，世界體系的不同區域呈現出不平衡的發展態勢，技術進步往往會導致不同國家和地區受益不均，進一步加劇世界體系的不平衡。

在新一輪科技革命和產業革命的浪潮中，人工智能技術已成為重塑知識體系、交流方式和權力格局的關鍵工具。中心區域的大型數字高科技企業壟斷了全球生產網絡的信息基礎設施，通過人工智能改造生產、分配、交換和消費各個環節，整合產業鏈和供應鏈，實現協同增殖和資本積累，進而影響世界體系中的剩余價值分配，為這些企業及其母國集中智能權力提供了物質基礎。不同數字高科技企業之間則通過智能權力的合作和博弈，調整各自在世界體系中的結構和角色，以新的經濟基礎為依托重構價值鏈、擴大資本積累，從而應對來自新興競爭國家的挑戰。為了鞏固利益并尋求合法性，這些企業還會傾向于在技術平臺的開發與設計中嵌入自身導向的技術規則、標準和價值判斷，發展出跨國界且具有廣泛影響力的立法、行政和司法體系。這一體系不僅深入到生產網絡和社會生活的方方面面，還被延伸至與國際關系密切相連的關鍵領域，如戰略博弈與軍事系統的國際互動，從而增強這些企業及其母國在塑造國際政治經濟秩序與結構方面的影響力，催生出基于數據收集和算法控制實現利潤積累和權力再生產的數字資本主義邏輯。隨著人工智能的大規模應用，信息處理和遠程協調的成本顯著降低，國際貿易的準入門檻也隨之下降，促使更多國家和地區通過全球生產網絡融入世界體系。然而，大多數發展中國家在這一過程中仍然面臨邊緣化，被鎖定在價值鏈低端，新的資本主義積累邏輯使得更多剩余價值流向中心區域，進一步鞏固中心國家在資本積累和再生產過程中的主導地位，加重智能權力分配的地理不平衡。

三、人工智能重塑全球生產網絡帶來的挑戰與中國應對

“技術變革是與飛速流動的潮流和深層的不安定相聯系的”。人工智能重塑全球生產網絡為全球經濟帶來了效率提升與創新機遇，但也引發了諸多挑戰，折射出資本主義智能生產體系的深層矛盾。中國需積極應對挑戰，探索在技術變革中實現效率與公平、創新與包容的平衡路徑。

1. 主要挑戰

人工智能重塑全球生產網絡面臨著勞動控制強化、數字租金掠奪、價值鏈收縮風險與技術霸權極化等主要挑戰，進一步加劇資本主義智能生產體系的深層矛盾，推動全球生產網絡向等級化與碎片化發展，固化技術、資本、權力向少數國家和企業集中的趨勢，使得技術后發國家與勞動者群體在新型分工體系中面臨邊緣化危機。

首先，智能生產網絡的勞動控制加強與分配失衡。在全球生產網絡中，主導企業將部分生產流程沿著價值鏈轉移到勞動力成本較低或勞動保障不足的地區，實現了成本降低、風險轉移以及勞資問題潛在阻力的減少，保障了自身在功能和用工方面的靈活性。然而，這一策略的負面影響在于價值鏈下游的勞動者面臨著較差的勞動環境和不穩定的雇傭關系。人工智能技術促使主導企業將精力進一步集中于精簡化和高效的內部管理，在利用機器替代勞動力并通過算法優化生產流程的同時，也在從勞動者身體僅存的功能中榨取最大產出，使得勞動過程越發受制于工作場所的監控設施、生產流程的自動化以及工作與休息時間界限模糊化的影響。以全球范圍內的亞馬遜履行中心為例，商品上附著的條形碼通過掃描儀被轉化為全流程監控和記錄的數字信息，勞動者受制于物流系統對數字信息的追蹤和督促，必須在規定的時間內完成商品的接收、儲存、挑選、打包并發送到指定地址。在這一過程中，人工智能技術主導著亞馬遜的工作節奏，調節并分配標準化任務，甚至決定勞動者的去留，使資本獲取對勞動力越發完整的控制力。技術性控制的不斷強化加劇了勞資矛盾以及勞動階層的內部分化，少數資本家和掌握專業知識的高技能勞動者成為技術性控制系統的核心，而絕大多數普通勞動者則淪為邊緣性的臨時工，進一步惡化收入分配格局的不平等狀況。在勞資之間，人工智能帶來生產效率提升擴大了資本在生產中執行任務的范圍，使得勞動者失去了原有的比較優勢，加劇了資本和勞動的回報差距。在勞動者內部，高技能人群和低技能人群的工資差距不斷擴大，自1980年以來的收入數據表明，盡管自動化和技術進步帶來了顯著的生產力提升和經濟收益，但這些成果并未能普遍惠及絕大多數勞動者。

其次，無形資產集中與租金掠奪的積累效應凸顯。塞德里克·迪朗將無形資產界定為計算機代碼、數據庫、設計或程序等可復制且非競爭性的資產。在人工智能時代，信息技術發展與信息流動加速，使得無形資產嵌入社會體制、改變社會機構決策系統的程度和廣度不斷提升。生產網絡乃至社會生活的各個層面，日益依賴于由無形資產所塑造的生產、生活與創新環境。由于網絡的互補性、組織整合分散活動的規模經濟效應以及投資的沉沒成本等因素，人工智能推動跨國生產的空間重組進一步加劇了資源和無形資產向數字高科技企業集中，使得他們無須直接參與生產，通過無形資產的租賃和應用便能攫取租金，從沿價值鏈發生的傳統雇傭方式、零工經濟或數字勞動形式中分割剩余價值，進而實現資本積累。以蘋果公司為例，該企業將更多的制造流程轉移到美國以外的企業完成，通過專利許可獲取知識產權租金，向使用其通信網絡基礎設施的企業和個人征收自然壟斷租金，向尋求加入其產業鏈以提升市場地位和收益的企業收取無形資產的級差地租，并利用內在的數據積累與分析能力進行持續創新，從遍布全球的各級供應商身上收取動態創新租金。因此，數字高科技企業及其技術平臺能夠憑借知識壟斷與無形資產的控制權攫取經濟剩余，他們與金融資本相結合，優先進行保護和擴大數字租金控制權的投資，而非生產性投資，試圖在更大的范圍內掠奪生產企業、勞動者和普通用戶的經濟價值。由于大數據、算法和人工智能正在從根本上重塑市場和社會的運行方式，處于生產網絡不同層級的生產企業、勞動者和普通用戶只能愈發依賴無形資產，潛移默化地服從于算法的統計、預測與控制邏輯，以及數字高科技企業主導的租金積累體系。

再次，價值鏈收縮風險與生產網絡變化不穩定性增強。價值鏈形態改變必然導致全球生產網絡的形態和布局變化。現階段尚處于弱人工智能時代，技術更新和迭代速度較快，在不同生產領域的應用程度不一，對價值鏈的影響方向也不盡相同，因此全球生產網絡形態和布局變化仍然處于調整之中。從技術層面來看，人工智能降低交換成本、通信和管理成本，會推動跨國企業切割并分散生產環節以適應多變的市場需求和成本考量。然而，發達國家出于對所謂國家安全和經濟利益的考量，推進生產回流或集中于盟友國家，導致價值鏈收縮或回流，全球生產、貿易和投資的不確定性與風險增加。發展中國家面臨著產業轉移和斷供風險，擾亂上下游相關市場的運行秩序，對企業績效、勞動就業和社會穩定造成嚴重打擊。有研究表明，基于動態可計算一般均衡模型測算，在美國主導的對華禁運聯盟背景下，若出現芯片進口中斷的極端情形，中國當年實際 GDP 和出口將分別下降 0.49%、8.02%，就業減少0.18%，失業人口增加136.35萬人。跨國企業面臨著兩難局面：一方面，跨國企業的海外業務和投資，需要在一定程度上順應生產網絡中心國家的政府訴求，推動產業本土化、友岸化；另一方面，跨國企業的海外業務和投資回流又面臨著熟練勞動力短缺、基礎設施的更新成本以及嚴格的監管標準等諸多問題。為了實現管理優化、成本控制和利潤最大化，這些企業難以完全放棄投資具有成長潛力和高回報性的發展中國家。這種矛盾迫使跨國企業只能變通方式，在安全和效率之間尋求平衡，使得企業整體運營管理難度增加，協調成本上升，面臨著供應鏈安全風險的加劇。例如，2024年，美國政府出臺禁令限制臺積電向中國客戶供應7納米及以下制程的先進芯片，預估將導致臺積電整體營收下滑約5—8%。

最后，全球競爭格局下的技術霸權與空間分化加劇。人工智能技術的持續突破和跨界應用正在重構物理世界和數字空間的交互規則，全球競爭格局的核心邏輯逐漸從傳統的地緣政治物理競爭轉向對數字空間主導權與技術價值鏈制高點的激烈博弈。技術領先國家通過算力壟斷、專利壁壘與標準主導權等多種手段，加速虹吸全球創新要素，推動全球生產網絡中的高附加值環節如核心算法研發、高端芯片制造等向本國集聚，不斷強化其技術霸權地位。而技術后發國家則被鎖定在資源開采、硬件組裝、基礎性服務或數據標注等低附加值環節，被迫依附于技術霸權主導的全球分工體系。由此，傳統國際分工和產業布局被重塑，全球生產網絡中的技術力量和創新能力日益集中于算力樞紐節點，技術優勢加速向少數國家傾斜，空間分化不斷加劇，發達國家與發展中國家之間、乃至發達國家內部的差距進一步擴大。以美國為首的發達國家主導全球創新生態，通過技術霸權引領全球生產網絡的變革；而大多數發展中國家則逐步淪為數據殖民地，為全球生產網絡的低附加值環節提供支持。谷歌、Meta等美國數字高科技企業在發展中國家推廣數字公共產品（如Free Basics計劃），表面上似乎在彌合南北國家之間的數字鴻溝，實則卻通過免費互聯網服務收集用戶數據，借助黑箱算法過濾信息、控制用戶內容訪問，嚴重侵犯了發展中國家的數字主權。在發達國家內部，盡管歐洲在數據隱私和倫理監管上具有優勢，但在創新投入和技術突破等方面仍遠落后于美國。據統計，2023年美國人工智能領域的私人投資達到625億歐元，而歐盟和英國的總和不超過 90億歐元。這種投入差距直接轉化為技術代差，當前約 73%的前沿人工智能大語言模型由美國企業主導開發，而歐盟企業在這一領域進展相對滯后。技術霸權與空間分化的加劇，不僅擾亂了全球生產網絡的穩定，也在加深各國之間的經濟和技術不平衡，并推動著全球競爭格局向更加復雜和多極化方向發展。

2. 中國應對

中國需積極應對人工智能重塑全球生產網絡帶來的挑戰，構建多維度應對策略，包括提高勞動者數字素養并優化勞動關系、加強反壟斷機制與推動國際合作、提升產業鏈供應鏈韌性與現代化水平、積極參與并引領技術規范與公平競爭的全球治理框架建設，為全球經濟的數字化轉型提供制度保障，推動全球生產網絡向技術普惠與可持續發展方向演進。

首先，提高勞動者數字素養并優化勞動關系。為此，需構建全民數字素養教育體系，提升不同行業和技能層次群體的數字技術應用能力，推動教育與產業需求的深度融合，完善行業導向的培訓機制與技能再培訓計劃，建立靈活高效的終身學習體系，確保勞動者能夠持續獲取與技術變革相適應的知識和技能，有效應對快速變化的勞動力市場。同時，通過政策引導和產業支持，促進人工智能技術驅動的高附加值崗位增長，如 AI系統設計、開發和維護等，以拓展新的就業空間。積極推動人機協作的創新探索，正如美國數據記者布魯薩德所指出，“人類與機器合作的表現要優于人類或機器單獨工作”，通過促進人類的認知優勢與人工智能的計算和自動化能力的有機結合，使人工智能成為不同教育背景與技能層次的勞動者的有效補充，從而拓展勞動的邊界與效能，提高生產效率。優化勞動關系和勞動法，為彈性就業群體提供更加完善的社會保障體系，健全失業保險制度，推行技術性失業的漸進過渡方案，以減緩技術變革對個人和社會的沖擊。針對人工智能帶來的勞動控制加強和剝削問題，應實施算法透明度審查制度，確保企業在勞動管理與績效評估中遵循公平、公正和合理原則，避免算法歧視和數據濫用。建立基于智能監測的勞動強度閾值體系，科學評估工作負荷、工時安排和勞動節奏，防止過度監控或不合理的勞動要求，以維護勞動者基本權益。構建更加公平、包容的收入分配機制，合理運用稅收調節和最低工資保障等再分配政策優化勞動報酬體系，縮小因技術進步所導致的收入差距，保障更廣泛的勞動群體能夠共享技術變革帶來的紅利。

其次，完善反壟斷政策體系并建立更加有效的國際合作框架。一是要完善反壟斷法和監管措施，強化事前監管和預防性保護機制，防止數字高科技企業利用壟斷地位損害新興企業及其創新行為。加強跨國監管協作，推動世界貿易組織等國際組織在全球科技與經濟治理中的協調作用，確保國際競爭環境的公平性。二是要優化無形資產管理和評估機制，推動無形資產保護立法。鑒于無形資產的價值生成和損耗模式與傳統有形資產不同，估值難以量化、易受市場波動和技術進步影響，應采取更加科學的折舊辦法，綜合考慮技術發展速度、資產的物理和數字特性以及用戶交互情況，精準衡量無形資產的價值動態。同時應制定積極的知識產權戰略，確保自主技術成果得到充分保護和有效利用，防止無形資產過度集中。三是推動建立公平、開放的國際合作框架，促進數據共享、知識產權保護以及技術援助合作，以優化全球科技資源和價值的合理分配，防止技術壟斷對全球產業鏈和價值鏈的破壞。加快提升自主創新能力，推動數據要素流動與開源技術發展，以開放共享的理念推動AI生態建設。國內企業開發的人工智能模型DeepSeek為此提供了典型示范。DeepSeek通過算法優化和模型壓縮技術降低大模型的開發成本和使用門檻，減少對高性能芯片的依賴，從而有效打破美國數字高科技企業（如OpenAI和英偉達）依托高成本、高定價策略形成的市場壟斷。通過開源模型代碼和訓練細節，DeepSeek支持定制優化、二次開發及應用創新，為全球開發者提供了平等的技術獲取機會，加速技術擴散與迭代升級，幫助更多國家和企業突破技術壁壘，探索新的技術路線和商業模式，在全球生產網絡中向更高的技術層級攀升。

再次，提升產業鏈供應鏈韌性與現代化水平。一是優化生產布局，推動供應鏈多元化和穩定性。鼓勵國內企業拓展全球供應鏈合作，避免對單一市場或供應商的過度依賴。支持企業建立靈活生產體系和跨區域應急生產能力，增強關鍵零部件和核心原材料的自主供給能力，以應對局部產業鏈斷裂引發的生產停滯和市場波動，確保生產活動的持續性和市場競爭力。二是積極推進區域一體化協議，構建互補共贏的供應鏈體系。依托我國龐大的市場需求和獨特的產業優勢，積極推進區域一體化協議，促進本土資源創新與外部資源的深度融合，實現先進生產設備、管理經驗以及研發能力的共享與合作，全面提升國內產業和生產環節的技術含量和附加值。三是強化科技創新驅動，增強關鍵環節的自主可控能力。充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，同時更好地發揮政府作用，推動生產要素的稟賦優勢與前沿技術實現深度融合。聚焦戰略性新興產業和關鍵核心領域，設立專項基金、優化審批流程、提供研發補貼和稅收抵免，激勵社會資本加大研發投入，突破關鍵技術瓶頸。推動傳統制造業的數字化轉型，根據不同行業的自動化需求，制定自動化率和工業機器人使用目標，利用投資補貼、加速折舊等政策支持企業引進自動化設備和智能系統，提升生產線的精益管理和智能化水平。四是強化供應鏈風險管理與應急響應能力，增強突發事件應對能力。建立產業鏈供應鏈風險檢測與預警體系，通過智能調度和數據分析優化資源配置和生產布局，提升企業應對市場波動、原材料短缺及突發危機的能力，確保在全球生產網絡重塑過程中保持競爭優勢。

最后，積極參與并引領技術規范與公平競爭的全球治理框架建設。當前，全球已有若干關于人工智能的行為準則和標準，包括經濟合作與發展組織制定的《經合組織人工智能原則》（The OECD AI Principles）、歐盟的《人工智能法案》（EU AI Act）以及我國發布的《全球人工智能治理倡議》《人工智能安全治理框架（1.0版）》等等，旨在推動人工智能技術的安全、透明和公正應用。然而，人工智能技術在全球分工和生產網絡中的應用范圍廣泛，且不同領域的應用程度和實踐目標各不相同，國際治理面臨諸多困難。為應對技術的快速迭代和全球市場的復雜變化，中國應引領構建更加靈活且適應性強的國際治理框架，實現技術發展與社會價值之間的動態平衡，避免過度監管抑制創新或者削弱技術進步，對全球生產力發展造成負面影響。具體措施包括：一是可以設置專門機構定期發布人工智能的最新進展、主要特征、行業需求和技術安全標準化報告，為全球范圍內的政策制定者、研究者和行業參與者提供可靠的信息支持。二是不斷開發先進的技術工具，對人工智能的軟硬件進行全方位的檢測、評估和優化，及時發現并糾正技術漏洞、系統缺陷和潛在風險，確保人工智能在不同領域和各種復雜情況下能夠安全穩定運行。三是重視與人工智能相關的倫理隱私、數據安全和社會權利等問題，確保技術應用服務于人類福祉和社會進步，符合社會主義核心價值觀。四是推動國際間的信息交流與技術合作，共同制定并完善人工智能國際治理框架和政策措施，促進全球人工智能治理體系的協調與一致，確保人工智能知識共享和技術平等應用，使得發展中國家和欠發達地區也有機會參與技術創新和產業發展，縮小全球數字鴻溝和技術代差。

［責任編輯 求實］