海通證券發布研究報告稱，從出口、工業增加值等維度看，我國出現新能源、通信等中高端產業發展加快，而紡服等低端產業優勢削弱的結構分化。分化背後是我國經濟驅動力在轉變，可能類似美國1980年代，科技創新提高全要素生產率，支撐產業升級。人工智能等信息技術或正引領新一輪科技創新，數據、算力、算法等是核心。

海通證券主要觀點如下：

背離現象：中高端產業向上，低端優勢削弱。

在總量和產業的視角下，中高端向上的勢頭正好，中低端優勢削弱的跡象初見端倪。從出口來看，外貿產品從原來的中低端逐步邁向中高端。結構上，“新三樣”取代了“老三樣”。類別上，機電產品出口增速顯著高於勞密產品，成爲出口主力;

從工業增加值來看，中高端產業增加值比重逐年增長，增速遠高於低端制造業，反映了產業結構正加快向中高端、新技術靠攏;從產業發展來看，中高端技術產業鏈具備全球競爭力，而勞動密集型產業鏈受生產要素成本上升等因素的影響，優勢有所削弱。

背後原因：科創成爲產業轉型的重要動力。

背離現象的背後是我國經濟驅動力轉換，產業結構升級逐漸演進。借鑑1980年代美國的經濟結構轉型升級歷史，科技創新不僅推動了美國高新技術產業的發展，而且通過生產方式的變革，生產設備的更新等手段提高了傳統行業的勞動生產率，推動了美國經濟增長，美國GDP增速中樞從1970-80年間的2.9%上升至1981-2000年的3.4%。

我國產業轉型升級過程中，也需重視技術進步的力量。這正符合羅默提出的內生增長理論，認爲企業追求利潤最大化的投資行爲將促進技術進步，而技術進步是長期經濟增長的根本動力，人力資本投入和政策支持都能夠有效促進技術進步和科技創新。

對照我國國情來看，2010年以來我國全要素生產率增長陷入瓶頸，但科創已經在人力資本、政策等方面具備堅實的基礎。人力資本方面，當前我國工程師紅利正在取代人口紅利，工程師紅利對於經濟增長的積極作用將逐漸顯現;政策方面，我國已經把科技自立自強作爲國家發展的战略支撐。

未來重點：抓住人工智能技術浪潮。

類似1980年代美國，我國已經處在經濟增長動能轉換關鍵階段，更需要重視科技創新對產業結構轉型升級的支撐作用。站在當下，以ChatGPT爲代表的人工智能超大規模預訓練模型，憑借良好的通用性和泛化性，正推動人工智能技術在各領域大規模落地，人工智能或將引領這一輪科技革命和產業變革。

在這樣的背景下，我國應抓住AI產業發展機遇，加快布局人工智能核心領域。其中，數據、算力、算法是人工智能發展的三大基礎要素。

數據是訓練和優化人工智能系統的基礎，大量、高質量的數據能夠提高模型預測和決策的准確性。算力是AI大模型發展的重要基礎，目前AI正從單模態向多模態演進，使用文字、圖像、音視頻等多種數據進行訓練，將驅動算力需求爆發。算法是實現人工智能的重要途徑，是挖掘人工智能的有效方法。得益於AI技術的發展，AI的商業化應用場景也或將逐漸落地，自動駕駛有希望率先受益。

風險提示：

政策落地不及預期，新技術發展和應用速度低於預期。

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標題：海通證券：人工智能等信息技術或正引領新一輪科技創新 數據、算力、算法等是核心

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