潮新闻客户端 编辑 陈彩燕
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今天为您带来清华大学经济管理学院讲席教授、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波发表的题为《数字经济、人工智能与创新人才培养》的主旨演讲，从以浙商为代表的中国企业家勇立潮头的奋斗史，理解数字经济和人工智能何以成为改变国运的关键力量，以及我们究竟需要培养什么样的创新人才来回应时代之问。
陈煜波 浙大城市学院供图
数字经济、人工智能与创新人才培养
陈煜波
浙商、杭州、浙江改革开放近五十年的发展史，也是一部以浙商为代表的中国企业家勇立潮头的奋斗史。从中国工业化的起步，到数字化转型的深入，再到当下“数智化”浪潮的全面兴起，浙商群体始终走在时代前沿，将企业家精神发挥到了淋漓尽致的境界。回顾这段历程，有助于我们理解数字经济和人工智能何以成为改变国运的关键力量，以及我们究竟需要培养什么样的创新人才来回应时代之问。
审视人工智能与中国数字经济的发展脉络，可以清晰地划分出三个递进阶段。
第一个阶段是以信息通信技术驱动的信息化转型。这一时期的核心动力来自基础设施的升级换代——计算机的普及、通信技术的迭代为中国经济注入了全新的数字基因，传统产业信息化建设蔓然成风。
第二个阶段是以互联网驱动的网络化转型。以马云为代表的一批互联网企业家，敏锐地捕捉到数字技术与商业模式结合的巨大潜能，催生了电子商务、移动支付、共享经济等一系列深刻改变国民生活方式的创新实践。
第三个阶段也正是我们当下正在经历的——是以大数据和人工智能驱动的“数智化”转型。以杭州“六小龙”为代表的创新企业集群，标志着人工智能技术从实验室走向产业一线，从辅助工具升级为核心驱动力。值得注意的是，这一阶段的开端远早于“六小龙”引发广泛关注的时间节点。
研究发现，2016年AlphaGo事件显著带动了基本认知和专业认知的提升，而最深层次的技术认知搜索在2017年3月后出现井喷态势。换言之，早在2017年，从技术认知和产业需求的双重视角审视，中国事实上已经进入了人工智能时代的门槛。以宇树科技为代表的具身智能机器人企业，正是从2017年人工智能1.0时代起步成长，并在生成式人工智能2.0时代——大模型技术加持之下——实现了飞跃式发展。
当前，我们正处于第二代生成式人工智能的浪潮之中。纵观生成式人工智能的里程碑式发展，三个标志性节点值得铭记。2022年，ChatGPT的问世宣告了生成式人工智能时代的正式开启。2025年1月，杭州的DeepSeek发布R1推理模型，更重要的是其宣布了兼具极致性价比的开源大模型路线。这一举措不仅重塑了中国人工智能的生态格局，更深刻变革了全球人工智能产业版图，奠定了中国在生成式人工智能领域可以与美国并驾齐驱的全方位产业生态基础——这是一个具有里程碑意义的标志性事件。
进入2025年，业内专家普遍将这一年定义为“智能体元年”。但彼时智能体的应用仍停留在若干细分市场之中。真正的转折出现在OpenClaw的发布——它宣告智能体开始走入千家万户。从2026年起，智能体正在加速渗透千行百业，成为数字经济新一轮增长的重要引擎。可以说，在生成式人工智能时代，杭州不仅在中国引领潮流，更为中国在全球人工智能版图中确立了举足轻重的战略地位。
数字经济的核心是数据成为关键生产要素，而非技术本身。人类经济形态历经三次变革：农业经济以土地、劳动力为核心要素；工业经济以资本、技术为核心；数字经济时代，数据成为最关键生产要素，人工智能是数据开发应用的核心手段。生产要素的重构，决定了国家在全球竞争中的地位。
回望五百年大国兴衰史，经济转型关乎国运更替。近代中国衰落、欧洲崛起，根源是中国错失农业经济向工业经济转型的机遇。1776年，亚当・斯密《国富论》提出劳动分工创造价值，欧洲通过大航海建立贸易分工体系积累财富；同年瓦特改良蒸汽机，让技术成为核心生产要素，蒸汽机作为通用技术，如同当下的人工智能，推动工业革命爆发。
这一历史逻辑在今天依然适用。人工智能和数字经济要真正改变国运，不仅需要科学家和工程师驱动的科技创新，同等重要的是以浙商为代表的企业家精神引领的产业创新。什么是企业家精神？其本质在于重新定义约束条件。从鲁冠球到马云，再到梁文锋，每一代浙商的崛起都伴随着对既有范式和约束条件的重新定义与突破。
如何具象地理解工业经济与数字经济的分水岭？我认为最佳案例莫过于苹果与诺基亚的兴衰更替。2007年，乔布斯推出iPhone，短短一年之内便将诺基亚这一昔日巨头击溃。很多人说诺基亚输给了时代——这话不无道理。诺基亚与苹果都是伟大的IT企业，但诺基亚是工业经济时代的伟大企业，它倒在了数字经济的前夜。
二者最本质的差别在于：诺基亚依靠硬件的多样化来满足不同用户群体的诉求，而iPhone从初代到如今的iPhone17，硬件形态始终如一——差异化来自每部手机上不同的应用程序。这就是“软件定义”的精髓，特斯拉所实践的“软件定义汽车”亦是同理，其核心都是数据驱动。
以DeepSeek为例，某种意义上是用户在为其创造价值——因为用户贡献了数据，而DeepSeek则在“消费”用户的数据以提升模型能力。在这一过程中，市场的功能更多地体现为资源整合与价值共创。当下绝大多数大模型应用——无论是DeepSeek还是通义千问——都向用户免费开放，价格在这些场景中不再是核心调节机制。因此，数据不仅成为关键的生产要素，也正在成为市场的重要调节机制——这是数字经济与工业经济最深层的差异所在。
数字经济时代最核心的要素是数据，而数据是“死”的，必须有人来释放其价值。2016年起，我们对数字人才进行了多年的深入研究，提出了一个重要论断：数字人才不等同于技术人才，更不等同于“码农”。数字人才的内涵应当覆盖价值链的所有环节。我们发现，当前数字人才的结构性问题十分突出——约95%的数字人才集中于产品的数字化研发与运营领域，而数字经济真正亟需的数字战略管理、深度数据分析、先进制造以及数字营销类人才严重匾乏。
2019年开始，我们基于领英平台4亿用户中的4000万数字化人才数据，开展了全球数字人才研究。在全球31个主要城市的数字人才技能画像中，杭州是排名前五的技能中唯一包含人工智能的城市，说明杭州在人工智能人才方面已具有相当的优势。但与欧美发达国家相比，中国在人才结构上仍有不足。以旧金山湾区和硅谷为例，其数字人才排名前列的技能涵盖了房地产、医疗、管理等行业领域与数字技能的交叉组合，他们的人才既懂行业又懂数字化；而中国的数字人才目前仍以纯数字技能为主，交叉型、复合型人才的培养任重道远。
改革开放后，以浙商为代表的几代企业家的创业历程，浓缩了中国从农业经济出发、抓住250年前错失的工业化机遇、同时把握工业经济向数字经济迈进的伟大跨越。而今天的年轻一代同样幸运——身处三百年未有之大变局与大机遇的交汇点，这一代人是引领数字经济和人工智能时代的弄潮儿，有机会改变和决定中国新的国运。面向以人工智能为代表的科技革命和产业变革，这一代人需要的不仅仅是解决既有问题的能力，更重要的是重新定义约束条件、提出新问题的创新性思维。在人工智能时代，我们亟需培养兼具数字化素养、深耕行业洞察、通晓经济管理的交叉型人才——这既是时代的呼唤，也是历史的必然。
（根据演讲内容有删改，此演讲发表于2026浙大城市学院年度星光大课现场）
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