人工智能作为通用目的技术，正开启全新的智能时代
思瀚产业研究院    2025-07-21

通用目的技术（General Purpose Technology, GPT）因其技术渗透性、创新互补性和生产力重构性，往往成为技术经济范式转换的核心驱动力。历史上每一次科技革命都提供了一种由通用目的技术、新型基础设施和经济组织制度所构成的新技术经济范式，这种新的技术经济范式能够推动经济社会现代化并逐步提高其生产率。

人工智能技术，特别是大模型引发的认知革命，正展现出与前三次科技革命中蒸汽机、电力、信息技术等相似的通用目的技术特性，带来新一轮的技术经济范式重构，并引领新质生产力发展。

一是展现跨领域泛化能力，具备多任务适应性。大模型具有强大的自然语言理解、多模态理解、意图识别、内容生成等能力，同时具有通用问题求解能力。相比传统的“小模型”，大模型具备较强的泛化能力，可适应跨领域的不同任务，从而在各行业发挥作用，不仅可以提升传统制造业中视觉检测的精度，适应复杂场景，还延伸至医疗诊断、法律文书、创意生成等知识密集型领域。

二是基于基础模型的能力可塑性，支持行业知识迁移与创新。基于预训练模型的基座创新模式打破了传统技术创新的线性路径，使技术创新呈现“平台化”特征。基于基础大模型，通过增量预训练、有监督微调、强化学习、知识图谱等方法，实现将垂直领域和行业的专业数据、知识注入模型中，提升大模型在专业领域的应用能力。基于大模型的二次创新效率较传统研发模式大大提升，特别是在药物发现、材料科学等领域，传统研发模式面临超高成本和超长试错周期，AI大模型通过快速解析文献专利、构建学科知识图谱，识别并发现潜在组合规律，实现研发效率的指数级跃升，大大缩短创新周期。当前，人工智能正融入科学发现的假设形成、实验设计、数据收集和分析、生产工艺升级等各个阶段，为科学研究及试验开辟了新路径。

三是通过慢思考推理过程，提升自主解决复杂问题的能力。大模型通过模拟人类“系统2思维”模式（即主动控制的、有意识进行的思考），采用强化学习等机制，能够自主构建推理链条，使机器具备动态环境中的策略优化能力和自我进化能力。当前，人工智能正在演变为主动的认知协作者，进一步提升在逻辑推理、数学计算及多因素决策等复杂任务的能力，表现出越来越强的思考和认知能力。

四是推动人机交互革命，实现认知增强与决策优化的智能闭环。每一次的技术进步都带来新的人机协作模式，过去的人机交互需要依赖产品经理和程序员预设的算法逻辑，将现实世界的数据流程翻译成机器语言。当前由大模型支撑的 AI 智能体，能够通过自然语言交互，实现自主感知、决策、行动与执行能力。人机交互革命将重构一切软件，大模型将驱动一切硬件，并催生出具身智能、AI眼镜、AI耳机等人工智能原生终端产业，给生活、产业、科研等方方面面带来全局性、根本性、长期性的变革。

人工智能作为划时代的通用目的技术， 正通过领域泛化、创新模式变革和人机协同进化等，推动技术经济范式的系统性跃迁。其不仅延续了历次科技革命中通用目的技术对生产力的解放，更通过认知能力的突破开创了智能增强的新维度。从制造车间的视觉检测到科学发现的假设推演，从城市治理的全局优化到个体能力的数字延伸，人工智能正在重构人类认识世界和改造世界的方式。麦肯锡在《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》报告中预测，生成式AI每年将为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。