人工智能如何影响宏观经济系列报告之三：第四次科技革命对经济增长的影响如何

请务必阅读正文之后的免责条款部分——人工智能如何影响宏观经济系列报告之三核心观点我们认为，基于人工智能科技革命的演进特征类似第三次科技革命的“转置”，展望未来十年，人工智能对中国、美国和全球经济的影响总体表现为先慢后快，由弱及强的节奏。在新的技术不断出现和扩散下，支撑经济呈现总体较为稳定的潜在增长路径。在我们的框架中，人工智能渗透率与效率提升强度是我们预测模型中的关键变量，呈现由弱变强的非线性特点。展望未来十年，AI科技革命对经济增长的影响将逐步显性化，未来十年内主要经济体将稳步实现新的潜在增速均衡。测算结果显示，预计至2033年AI科技革命可分别使中国、美国的GDP潜在增速分别提升约0.3个百分点和0.2个百分点。AI科技革命对中国未来1年、5年、10年经济增长影响几何？从我们梳理前人对科技革命研究的情况来看，科技革命如何从总量上影响经济增长的定量研究往往会滞后于科技革命对经济影响效果发生之时，可见研究难度和不确定性较大。由于现有权威资料较为有限，我们开创性地构建定量模型，尝试以较少的假设条件来测算人工智能对经济的影响，未来随着相关数据的完善，模型参数有望得到更为准确地校正。我们认为，基于人工智能科技革命的演进特征类似第三次科技革命的“转置”，展望未来十年，人工智能对我国经济的影响将从局部扩散到全局，对经济增长的提振由慢后快，由弱到强，节奏上前五年润物无声、未来五年效力渐显。从未来五年维度来看，人工智能对中国经济增速的影响或较为有限，从未来十年维度来看，预计十年后即2033年对中国整体经济的提质强度约8.4%，或可使整体GDP潜在增速相较无AI科技革命时的潜在增速提高约0.3个百分点。AI科技革命对美国未来1年、5年、10年经济增长影响几何？我们认为，基于人工智能科技革命的演进特征，展望未来十年，人工智能对美国经济的影响逐步增加，对经济增长的提振作用渐强，节奏上一年内效果不明显，十年内效果逐步增强。我们认为展望未来1年，人工智能对2024年美国经济增长的拉动效果较弱。展望未来10年，预计2033年对美国整体经济的提质强度约11.7%，可使整体GDP潜在增速相较无AI科技革命时的潜在增速增加约0.20个百分点，从更长期的维度看，随着人形机器人大面积量产，生产方式变革下引发商业模式革新，多行业规模化降本，从而拉动全要素生产率大幅提升，拐点将至。未来需高度关注美国人工智能相关基础设施落地情况、行业自动化情况、人形机器人量产进展及美国再工业化进程。风险提示测算模型中关键变量假设，如人工智能渗透率、人工智能对经济效率提升强度的设定不及预期或超预期；样本有限带来的统计偏误；传统GDP潜在增速线性外推假设但实际不及预期或超预期；逆全球化、战争等其他宏观变量对实际GDP增速的扰动;人工智能可能带来的潜在负面影响暂难测度linchengwei@stocke.pangaoyuan@相关报告2.每日分享：6份行研精选报告、3个行业主题4.严禁广告：仅限行业报告交流，禁止一切无关信息宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分正文目录5 41.1两个关键问题：人工智能渗透率与效率提升强度 41.2影响强度展望：前五年润物无声、后五年效力渐显 75 82.1美国人工智能渗透率与效率提升强度 82.2影响强度展望：一年内作用有限、十年内逐步增强 103风险提示 13请务必阅读正文之后的免责条款部分图1：未来十年中国人工智能渗透率非线性假设（%） 6图2：2023年预计美国分行业生成式人工智能渗透率（%） 9图3：大模型技术群快速壮大：中国在大模型的开发上略迟于美国 9图4：中国和美国制造业行业增加值占GDP比重（%美国制造业空心化程度严重 10表1：本模型中涉及的相关概念释义 5表2：新技术在经济生产生活中的渗透率呈现非线性增长的规律 6表3：我们对人工智能影响中国潜在增速的预测 7表4：我们对人工智能影响美国潜在增速的预测 11表5：美国国家人工智能研究资源（NAIRR）基础设施建设路线图 12表6：美国制造业研究所梳理 13宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分从我们回溯国内外市场机构及研究机构相关研究的情况来看，尚未发现总量层面对科技革命如何影响经济增长的定量前瞻性研究（例如相关权威机构对互联网革命科技革命影响全要素生产率的研究，出现在美国全要素生产率的陡然提升后十年左右）。我们认为，由于科技革命本身的不确定性，以及科技革命对整体经济的影响需要一定的渗透过程，因此，相比于细分行业，在科技革命发生的初期就尝试前瞻性地定量研究其对经济总量的影响，其研究难度和不确定性都十分巨大。此轮人工智能科技革命中，例如高盛、麦肯锡等机构采用了“自下而上”的专家预测统计数据库法进行了分析，但是受到数据量的限制，预测的准确性也有待考量。由于当前总量层面的权威数据资料很少，我们尝试以较少的假设条件和相对合理的经济逻辑，创造性地构建定量预测模型，作为一种方法供有意定量前瞻的研究者参考，未来随着总量层面相关数据的完善，模型中关键参数也会得到更为准确的校正。我们认为，基于人工智能科技革命的演进特征类似第三次科技革命的“转置”，展望未来十年，人工智能对我国经济的影响将从局部扩散到全局，对经济增长的提振由慢后快，由由于现有权威资料较为有限，我们开创性地构建非线性模型，尝试以较少的假设条件来测算人工智能对经济的影响。从未来五年维度来看，人工智能对中国经济增速的影响或较为有限，从未来十年维度来看，预计十年后即2033年对中国整体经济的提质强度约8.4%，或可使整体GDP潜在增速相较无AI科技革命时的潜在增速提高约0.3个百分点。当前人工智能方兴未艾，对经济增长影响的定量分析较为少见，我们从生产端的角度出发，基于人工智能在经济体中的渗透程度，以及通过人工智能赋能后对整体经济的效率提升强度两个关键变量构建模型。其经济逻辑是人工智能在传统经济中的持续渗透，对传统经济赋能或变革使其经济效率提升。为方便讨论，我们将整体经济中，AI及经济中与AI结合的部分称之为“智能经济”，是传统经济与人工智能相结合后提质增效的结果，随着AI科技革命的推进，智能经济的比重将逐步提高，传统经济的占比将逐步下降。智能经济的占比越高，意味着人工智能对整体经济增长的影响越明显。模型构建方法如下：第一，在人工智能革命演进过程中，经济可区分为未被人工智能化的传统GDP和人工智能化的智能经济GDP两部分。即整体GDP=传统经济GDP+智能经济GDP。第二，AI科技革命改变传统经济的生产生活方式，从生产端的角度来看，人工智能的运用提升了传统行业的生产效率，将对GDP潜在增速有一定的正面强化作用。为便于讨论，我们将从传统经济转变为智能经济时，人工智能赋能带来的效率提升强度简称为增效强度，智能经济GDP=被赋能的传统经济GDP*（1+增效强度智能经济GDP增速=传统经济GDP第三，随着AI科技革命的推进，人工智能在整体经济中的渗透率越来越高，越来越多的传统经济被人工智能赋能转变为智能经济，智能经济在GDP中的比重不断提升，这与其宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分对整体GDP增速的拉动作用呈正相关关系，这一提升来源于传统经济被人工智能赋能后的提质增效。我们将智能经济对整体GDP增速的拉动作用称为提质强度，等于智能经济GDP在整体GDP中的占比与增效强度的乘积。为便于讨论，我们将智能经济GDP在整体GDP中的占比称为人工智能在GDP中的渗透率。综上，人工智能对整体GDP增速的提质强度=人工智能在GDP中的渗透率*增效强度。人工智能对整体GDP潜在增速的拉动值=人工智能对整体GDP增速的提质强度*AI科技革命前的整体GDP潜在增速。通过数学方法亦可推导出此结论，在此不赘述。由智能经济形成的GDP，与未被人工智能赋能的传统经济GDP之和为整体经济AI科技革命前的GDP潜在增速即为无AI科技革命提升强度提质强度智能经济对整体经济GDP增速的拉动强度，与问题一：人工智能在中国经济中的渗透率将如何演绎？我们认为，结合专业人士的研究及主要国家互联网、移动通信网络的渗透率发展规律来看，人工智能渗透率或将呈现非线性加速特征，大致呈现为10%之前渗透率缓慢增长，10%至20%逐步提速，20%至40%加速，40%之后渗透率有所放缓进入到波动提升的阶段。我国当前人工智能渗透率约为7%，正在向10%大关迈进，后将进入非线性加速阶段。据华为中国政企数据中心解决方案总裁常成的数据，2018年人工智能的行业渗透率仅为4%，截至2022年人工智能的行业渗透率达7%。他预测2026年人工智能的行业渗透率将达到20%。在2023长三角·嘉善现代服务业（上海）推介会上，上海人工智能研究院执行院长宋海涛认为，未来三年（即至2026年AI技术对于全行业的渗透率将超过20%。我们认为，人工智能渗透率的提升一方面需要人工智能技术的发展，另一方面也需要人工智能技术与各行业具体的商业模式、居民消费习惯等相结合，其渗透过程需要一定的时间。虽然我们采用的互联网、移动通信网络渗透率在定义上无法与智能经济在GDP中的比重完全相等，但逻辑及变化方向上较为相似，因此在无直接数据时或是较优的替代方式。由于当前人工智能技术发展的不确定性，我们假设渗透率类比于移动通信、互联网渗透率用时较长40%至50%约4年等，以此类推至十年后即2033年渗透率或为36%。宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分57687433131233232333333233243312142123325450问题二：人工智能对中国传统经济效率的提升强度有多大？结合相关调查数据，当前人工智能对部分产业效率的提升强度约为14%至35%区间。据工业和信息化部副部长徐晓兰在2023世界人工智能大会上的表述，我国已建成2500多个数字化车间和智能工厂，经过智能化改造，生产效率提升了约34.8%。据美国消费者新闻与商业频道（CNBC）对《财富》杂志500强榜单上一家软件企业的5000多名员工的调查结果显示，负责技术支持的员工使用对话式人工智能工具后，平均工作效率提高14%；“新手和低技能员工”的工作速度则能提升35%。由于当前对人工智能未来发展节奏的权威资料较为有限，同时技术变革的不确定性较大，探讨未来十年人工智能对经济效率的提升强度及节奏难度不小。我们当前只能暂时基于现有资料及一定的假设进行推演，未来随着人工智能技术变革及相关权威资料的迭代，本模型对经济效率提升强度这一参数的设置也需要跟随调整。在节奏上我们基于经济逻辑，假定对于整体经济而言，人工智能渗透率较低时，对整体经济的效率提升较弱，随着人工智能渗透率的提高，人们对人工智能在生产生活中的应用更宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分为熟悉，其所能带来的经济效率也将随之提高。基于此，我们假定人工智能对整体经济的增效强度为渗透率与当前提升产业效率上限的乘积。1.2影响强度展望：前五年润物无声、后我们在前期报告（《第四次科技革命与前两次哪个更像？》）中提出，由人工智能发展推动的第四次科技革命，其进展节奏和对全要素生产率的影响将呈现出先慢后快的特征，类似第三次科技革命的“转置”。先慢是由于人工智能不同赛道开始起步并呈现出碎片化、差异化的发展特征，全要素生产率和潜在增速暂未出现大幅提升。后快是由于，我们预计随着技术进一步发展，人形机器人作为第四次科技革命的最终产物，其规模化应用将会带来全要素生产率的突破性增长。因此，从短期一年的维度来看人工智能对我国的宏观经济影响，我们预计其对总体经济的带动作用较为有限，但与人工智能直接相关的细分行业增速有望较快发展，例如制造业机器人、服务机器人、特种机器人在仓储物流、教育娱乐、清洁服务、安防巡检、医疗康复等领域实现规模应用。由于渗透率较低，人工智能对传统经济赋能体量在我国经济总量中占比较小，从而对经济总量影响较为有限。据我们测算（表2未来五年，由于人工智能渗透率和对整体经济的效率提升强度相对较低，AI对传统GDP的拉动强度较小可忽略不计，若至2028年人工智能渗透率假设为20%，人工智能增效强度假设为12%，则AI对传统GDP的拉动强度或可达2.5%（表2）。需要说明的是，我们的传统GDP增速假设中2024至2025年约为4.5%，2026至2030年约为4%，2031至2033年约为3.5%。依据来源于《中国人民银行工作论文》中对中国潜在增速的测算结果，以及2023年政府工作中的GDP目标与该论文的差异值，推测潜在增速中枢大致呈现每五年下降0.5个百分点的态势。年份2024202520262027202820292030203120322033人工智能渗透率假设9%10%13%16%20%23%26%30%33%36%人工智能增效强度假设3%4%7%9%12%15%18%20%22%23%人工智能对整体GDP增速的提质强度0.3%0.4%0.9%1.5%2.5%3.5%4.6%5.9%7.2%8.4%无AI科技革命时GDP潜在增速假设4.5%4.5%4%4%4%4%4%3.5%3.5%3.5%AI科技革命对整体GDP潜在增速的拉动增量值0.013%0.019%0.036%0.060%0.098%0.138%0.182%0.206%0.251%0.295%AI科技革命时GDP潜在增速预测4.5%4.5%4.0%4.1%4.1%4.1%4.2%3.7%3.8%3.8%资料来源：工信部，人民银行，中国政府网，华为、CNBC，浙商证券研究所从十年的维度来看，人工智能对我国的宏观经济影响或将逐步增强，对整体GDP的提质强度逐步向或可逐步提升至8.4%，对GDP潜在增速的支撑作用已有些许显现。从结构上看，十四五规划对机器人的基础设施、核心技术等规划若能如期实现，则我国人工智能与各传统行业融合将更为顺畅，我们在前期报告中提出的七大智能赛道有望加快发展，分别为：智能汽车、智能家居、智能家电、智能建筑、智能医疗和智能教育（详细请参考前期报告《拥抱“AI+”，助力长期增长》）。但七大赛道的智能化进展对潜在增速的拉动呈现碎片化特征故较难形成更强支撑。宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分从长期十年的维度来看，人工智能对我国的宏观经济影响将更为广泛，各产业的智能化将逐步走向成熟，渗透率逐步提高并且提升经济效率。据“十四五”机器人产业发展规划的愿景，”到2035年，我国机器人产业综合实力达到国际领先水平，机器人成为经济发展、人民生活、社会治理的重要组成。”据我们的模型预计，至2033年，人工智能渗透率或将突破30%关口约为36%，人工智能对经济效率的提升强度提升至23%，预计至2033年人工智能对传统GDP的拉动强度或为8.4%，相较于无AI科技革命时的GDP潜在增速，人工智能科技革命将拉动整体GDP增速约0.3个百分点，即也即GDP潜在增速在人工智能革命推动下由3.5%增加至3.8%（表2）。我们预计由人工智能发展推动的第四次科技革命，类似第三次科技革命的“转置”，人工智能对美国经济的拉动作用呈现出先慢后快的特征。据我们测算，从未来一年维度来看，人工智能对2024年美国经济增长的拉动效果较弱，从未来十年维度来看，预计2033年对美国整体经济的提质强度约11.7%，可使整体GDP潜在增速相较无AI科技革命时的潜在增速增加约0.20个百分点，从更长期的维度看，随着人形机器人大面积量产，生产方式变革下引发商业模式革新，多行业规模化降本，从而拉动全要素生产率大幅提升，拐点将至。与前文对中国的研究方法保持一致，人工智能对美国整体GDP增速的提质强度=人工智能在美国GDP中的渗透率*增效强度。人工智能对美国整体GDP潜在增速的拉动值=人工智能对美国整体GDP增速的提质强度*AI科技革命前的美国整体GDP潜在增速。问题一：人工智能在美国经济中的渗透率将如何演绎？我们认为，结合专业机构的研究及前文提到的主要国家互联网、移动通信网络的渗透率发展规律来看，预计美国当前人工智能渗透率约为25%，后续将进入稳步增长，预计2033年渗透率增长至45%。根据美国第二大职业社交应用Fishbowl的数据统计根据美国数据统计平台DataAI从使用人数、评价等方面进行的的评估，Fishbowl为仅次于领英的全球第二大综合类职业应用软件预计2023年美国人工智能分行业渗透率中广告、技术和咨询类排名靠前，分别为37%、35%和30%，医疗行业人工智能渗透率最低为15%，行业平均渗透率为25%，我们对美国2024年整体人工智能渗透率给出25%的保守估计，预计2025-2033年美国人工智能的渗透率逐步增长，到2023年渗透率可以实现45%。由于中国和美国的人工智能渗透率计算方式略有差异，因此此处的人工智能渗透率不能简单进行国别之间渗透率的横向对比，要综合考虑国家之间技术和应用的进展。在技术层面，美国领先于国内，OpenAI在2022年11月推出了ChatGPT，在2023年3月推出了GPT4，GPT4作为大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出虽然在许多现实场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，而根据中国科学技术信息研究所、科技部新一代人工智能发展研究中心联合相关研究机构编写的《中国人工智能大模型地图研究报告》梳理的大模型技术群历程，可以看出国内大模型发展进程略滞后于美国。宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分在应用层面，海外AI应用产品上线时间早于国内，2023年2月OpenAI推出每月20美元的付费试点订阅服务ChatGPTPlus，ChatGPT/GPT-4向开发者开放API且价格下探，全面带动了大模型在应用层面落地。国内自2023年8月15日《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施后，百度的文心一言、抖音的云雀大模型、中科院的紫东太初大模型等8款由中国科技企业或科研机构自主研发的人工智能大模型于8月31日面向公众开放服务。2023年预计美国分行业生成式人工智能渗问题二：人工智能对美国传统经济效率的提升强度有多大？宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分结合相关调查数据，人工智能对美国经济效率的提升强度约为14%至26%区间。我们认为，在经济生产生活中，由于不同年龄段、不同行业工作人员对人工智能的运用需要学习过程，当处于初级阶段时，对生产效率提升较弱。由于美国当前制造业空心化程度严重，因此综合考虑下，我们假设未来十年人工智能对美国传统经济效率的提升强度（增效强度）由14%逐步提升至26%。斯坦福大学和麻省理工学院在2023年4月发表研究，人工智能将工人的生产力提高了14%，尤其是针对经验不足或者较为重复性的工作，例如研究发现经验不足的工人可以通过使用人工智能快速学习过往经验，从而提升技能。此外，研究发现具有两个月工作经验的客户服务相关人员在使用人工智能支持的情况下与具有六个月工作经验的客户服务相关人员工作效果近似。当前美国制造业的空心化程度明显高于1996-1997年间。美国自60年代中后期至今制造业持续外流，当前制造业的空心化程度明显高于90年代。以1996-1997年为例，彼时制造业在GDP中的比重约为15.8%，但2022年美国GDP中的制造业占比已低至11%。当前制造业进一步空心化后，意味着新一轮AI产业革命对广义制造业的带动能力可能低于上一轮产业变革周期，但相对应可能对我国产生更多的技术红利外溢。在节奏上，我们基于学术研究、中美经济现状及经济逻辑，假定美国人工智能渗透率在34%之前时，对传统经济的增效强度为14%；人工智能渗透率在34%至37%之间时，对传统经济的增效强度为18%；人工智能渗透率在37%以上时，对传统经济的增效强度从24%上涨到26%。美国:行业增加值占GDP比重:制造业年%2.2影响强度展望：一年内作用有限、十年内逐步增强我们在前期报告（《第四次科技革命与前两次哪个更像？》）中提出，由人工智能发展推动的第四次科技革命，其进展节奏和对全要素生产率的影响将呈现出先慢后快的特征，类似第三次科技革命的“转置”。我们预计人工智能对美国经济的影响强度在未来十年内呈现缓慢增长的态势，随着技术的突破和应用层面渗透率的增加，后续可能走出“加快”的趋势。从短期一年的维度来看人工智能对美国的宏观经济影响，我们预计其对总体经济的带动作用较为有限。特斯拉在今年二季度财报会议中称其预计在今年11月份制作完成搭载自宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分主设计执行器的人形机器人并进行行走测试，2024年进行实用性测试；其目前正在搭建一个量产生产团队，产线搭建、调试到试生产需要约0.5-1.5年。参考特斯拉的人形机器人生产计划，我们认为短期一年内人工智能对美国的宏观经济影响拉动有限。在计算上，我们预计2024年美国人工智能渗透率为25%，人工智能增效强度为14%，因此AI对美国传统GDP的拉动强度为3.5%。其中2024年美国传统GDP增速假设为1.7%，依据来源于美国国会预算办公室（CongressionalBudgetOffice，下称CBO）对美国潜在增速的测算结果，2024至2033年美国传统GDP增速假设均参考CBO的测算预测。年份2024202520262027202820292030203120322033人工智能渗透率假设25%27%29%31%34%34%36%37%40%45%人工智能增效强度假设14%14%14%14%18%18%18%18%24%26%人工智能对整体GDP的提质强度3.5%3.8%4.1%4.3%6.1%6.1%6.5%6.7%9.6%11.7%无Al科技革命时GDP潜在增速假设1.7%1.7%1.8%1.9%1.9%1.9%1.9%1.8%1.8%1.7%Al科技革命对整体GDP潜在增速的拉动增量值0.06%0.07%0.07%0.08%0.11%0.11%0.12%0.12%0.17%0.20%Al科技革命时GDP潜在增速预测1.8%1.8%1.8%1.9%2.0%2.0%2.0%2.0%2.0%2.0%注：CBO在测算说明文件中并未提及其对GDP增速的预测已经估计了AI对其影响，因此我们将其作为无科技革命时GDP的潜在增速假设展望未来十年，人工智能对美国的宏观经济影响或将逐步增强，对整体GDP的提质强度逐步向或可逐步提升至11.7%，对GDP潜在增速的支撑作用已有些许显现。未来需高度关注美国人工智能相关基础设施落地情况、行业自动化情况、人形机器人量产进展、美国再工业化进程：美国国家人工智能研究资源（NAIRR）基础设施建设路线图为人工智能应用后续大规模推广已经打下了基础。在2024年美国大选完成后，再工业化政策路径有望更加清晰，推动全要素生产率增速逐步提升。基于以上条件，我们预计2033年人工智能对美国整体GDP的提质强度或为11.7%。在2033年，相较于无AI科技革命时美国GDP潜在增速1.7%，人工智能对整体对美国GDP潜在增速或将拉动0.20个百分点，即在人工智能革命推动下美国GDP潜在增速由1.7%增加至约2.0%。.人工智能基础设施搭建有望加速应用落地普及。根据2020年美国《国家人工智能倡议法案》（NationalAIInitiativeActof2020国会要求国家科学基金会（NSF）与白宫科学和技术政策办公室（OSTP）组建工作组，2023年1月研究制定美国国家人工智能研究资源（NAIRR）基础设施建设路线图，增强美国在人工智能领域的竞争优势。建设方案提出6年申请26亿美元资金，基础设施分阶段建设，试运行阶段将可支撑5万用户的规模，稳定运行后将支撑15万用户使用。公共基础设施项目对于生产率的显著改善与促进或扩大主要新技术的使用有关。例如，对于内燃机技术来说，道路建设是公共工程项目。20世纪30年代，农村电气化管理局提供的贷款促进了农业生产率的提高。因此，基础设施投资所带来的长期生产率提高和对应的增长虽然很重要，但短期内对于经济增长的拉动作用可能较小。宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分.制造业自动化程度加深有望带动制造业增速提升。以机器人安装量衡量与预测行业自动化程度，根据国际机器人联合会（IFR）的数据，2021年美洲地区安装量第化程度逐步加深、广义制造业增速有望逐步提升。加之2024年美国大选开启，再工业化政策路径有望更加清晰，有望推动全要素生产率增速逐步提升。.美国“制造研究所”有望协同加速推进应用普及。2023年美国白宫科技政策办公室修订的《国家人工智能研发战略计划》强调：“与学术界、工业界、国际合作伙伴和其他非联邦实体合作，促进对负责任的人工智能研发进行持续投资的机会以及先进成果转移转化的能力。”该战略包含三个优先事项：将公私合作伙伴关系的协同效应利益最大化；扩大与更多不同利益相关者的伙伴关系；改进、扩大和创建研发合作机制。2023年版“战略8”凝练出具体优先事项。美国“先进制造研究识产权的利用，通过共享资产降低风险和成本，加速应用落地和大面积普及。.在多行业自动化逐步应用普及下，虽然部分传统工作被替代，但是工作岗位、技能类型可能增加。根据2019年《世界发展报告》统计，1999年至2016年期间，取代重复性劳作的技术变革据估计同时在欧洲创造了2300多万工作岗位，技术变革创造了同期新增就业量中几乎一半的工作岗位。预计随着人工智能技术的发展，尽管技术可能取代在某些岗位上就业的工人，但是从总体上来看，技术增加了岗位类型、扩大了对劳动力的需求。自动化应用普及带动生产方式变革、工作流程改进，从而实现商业模式革新，人工智能对美国全要素生产效率拉动效果有望迅速提升。从更长期的维度看，随着人形机器人大面积量产，生产方式变革下引发商业模式革新，多行业规模化降本，从而拉动全要素生产率大幅提升，拐点将至。行政部门机构授权NAIRR并设立美国政府项目管理会；与NAIRR成员接件环境和数据标准；建立董事动NAIRR初始运营监督评估；提供持续的服务；为用户提NAIRR稳态运营监督评估；提供持续的服务；为用户提宏观深度报告请务必阅读正文之后的免责条款部分研究所名称数字化制造和设计创新研究所成立于2014年，总部未来轻金属创新研究所成立于2014年。联邦政府通过海军研究办公们则提供了7000万美元的配套资金。该研究所致力美国电力研究所于2015年成立，旨在开发先进复合材料制造创新研究所成立于2015年，轻质、高强度和高刚度的复合材料已美国集成光子制造研究所成立于2015年，在纽约州奥尔巴尼和罗柔性混合电子制造研究所成立于2015年，中心设在加利福2016年6月，奥巴马总统宣布了新智能制造测算模型中关键变量假设，如人工智能渗透率、人工智能对经济效率提升强度的设定不及预期或超预期；样本有限带来的统计偏误；传统GDP潜在增速线性外推假设，但实际不及预期或超预期；逆全球化、战争等其他宏观变量对实际GDP增速的扰动；人工智能可能带来的潜在负面影响暂难测度。2.