（一）AIGC赋能新质生产力涌现的技术机理
1.自然语言处理技术加快数据感知
数据感知是利用新一代信息采集技术，实时获取和监测数据的过程，采集对象包括消费者、采购、设计、研发、生产、销售、售后等与生产经营活动密切相关的数据或信息。通过数据感知，及时发现某一领域的发展趋势，从而调整生产或经营模式，优化资源分配。自然语言处理技术（NLP）致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，在信息提取和数据感知领域发挥重要作用。通过NLP技术，可以从非结构化文本中自动提取有用信息，以填充数据库，实现更智能的文本分析和应用。具体应用方法如下：一是分词和词性标注。分词是将文本拆分为单词或标记的过程，将文本转化为单词序列，使每个单词成为信息提取的基本序列。通过为每个词汇分配词性，降低构建词汇表和理解句子结构的难度，从而协助数据的自动标记和注释，提高数据质量和可用性。二是命名体识别（Named Entity Recognition，简称NER）。作为一种信息提取技术，NER主要用于在文本中识别和分类命名实体，即文本中具有特定名称或标识的实际对象，通常包括人名、地名、组织名、日期、时间、货币、产品名称等，有助于区分文本中的具体实体和其他文本内容，提取关键信息，理解文本语境，构建更智能的文本处理应用程序。三是自动化生成数据。自然语言处理技术可以借助生成式对抗网络生成逼真的图像、视频和声音数据，用于模拟不同情景，进行测试和训练机器学习模型，更加灵活地开展研究和实验，推动科技成果在相关产业的应用与成果转化，促进新质生产力涌现。
2.深度学习神经网络实现智能认知
智能认知是机器或者计算机系统模拟人类认知过程的能力，借助一系列分析模型，将物理世界运行原理逻辑化、代码化，使系统能够模仿人类思维模式，对数据进行加工处理，转化为信息和知识，并应用于各产业链条以提升其竞争力。拥有一定程度的认知和交互能力是AIGC技术发展的重要趋势。从卷积神经网络、递归神经网络到生成对抗网络，学习模型不断更新发展的量变积累，成功引发AIGC技术能力的质变提升。内容生产方式的变革形成“机械反馈→智能识别→深度学习”的技术生产驱动逻辑，人机交互实现了从被动式反馈向多维操控再到智能交互的变迁。深度学习神经网络在学习范式和网络结构上的不断迭代，极大提升了人工智能算法的学习能力。AIGC技术可以用于模式识别、图像识别、强化学习等多个领域，为智能认知提供技术支持。特别是深度学习神经网络，可以模拟人类大脑的信息处理方式，这与智能认知的目标密切相关。传统人工智能算法需要手动设计特征提取器，深度学习中的损失函数和梯度下降算法可以快速灵活地调整深度神经网络中的参数，从而实现直接从数据中进行学习，降低数据转化成本，实现智能认知。
3.人类反馈强化学习支持动态决策
动态决策是在不断变化的环境中，基于实时信息和智能认知的反馈，通过智能评估、智能求解、模拟择优等方式，确定最优方案以实现特定目标或最大化某种性能指标的过程。动态决策通常涉及复杂系统和不确定性，需要灵活处理和实时响应。企业通过动态决策可以进行无人为或低人为干预的动态资源优化配置，从而实现资源利用的最优化和价值创造的高效化，促进新质生产力涌现。
人类反馈强化学习是一种结合强化学习和人类反馈的学习框架，在不断更新优化过程中，使自然语言模型生成的内容更符合人类的语言习惯。在传统强化学习中，代理系统（例如机器学习算法、机器人或虚拟角色）通过与环境互动来学习最佳的行为策略，以最大化累积奖励。人类反馈强化学习将人类的专家知识和经验引入强化学习框架中，利用强化学习的优化策略使用奖励函数以训练监督模型，从而优化模型生成的答案质量，更好地理解用户的需求，以加速代理系统的学习过程。这种方法通常包括几个关键元素。一是人类反馈引导，在传统的强化学习中，代理系统可能需要花费大量时间进行随机探索，以找到最佳策略。人类反馈可以通过提供奖励信号或指令来指导代理的行为，为代理系统提供有针对性的指导，减少学习时间。二是模仿学习，代理系统通过观察人类专家的示范主动学习。这种方法适用于许多任务，包括机器人控制、游戏玩法和医疗诊断。三是人类专家评估，专家通过模型学习人类指令与回答的这一过程，对语言模型进行监督微调，再经过标注人员对模型输出结果按人类偏好进行排序，以帮助代理系统改进其策略。四是交互式学习，代理系统和人类之间的互动是人类反馈强化学习的核心。在互动中，代理系统接收来自人类的反馈，然后根据反馈信息调整其策略。这种互动可以是持续的，代理系统可以不断地从人类反馈中学习和改进。
4.多模态大模型架构推动精准执行
精准执行是企业通过动态决策形成资源配置后，在执行计划、决策或战略时，以高度准确性和效率实施行动的过程。这意味着要在预定时间内，按照既定标准和目标完成任务，以确保实现预期结果，也是创造价值的直接手段。多模态大模型架构能够较好地处理不同类型数据的交互和关联，通常在大规模数据上进行预训练，不断微调以适应特定任务，为精准执行提供技术支持。
首先，对模型进行预训练。在大规模的多模态数据上进行数据预处理，将不同类型的数据转换为模型可接受的输入形式，包括图像和文本的编码、语音的转录等。使用多模态数据集，对模型进行预训练，学习模型对于各种模态的表示和关联的理解，使模型能够捕捉到数据之间的丰富语义信息。
其次，对模型不断微调。使用与目标任务相关的小规模数据集，对模型进行微调。定义适用于任务的目标函数，用于衡量模型在分类准确性、生成图像质量等特定任务的性能。使用反向传播和梯度下降等优化算法，调整模型参数以适应任务要求。
最后，迭代优化模型。将符合模型设计和任务要求的数据输入微调后的模型中，使用与微调阶段相似的任务特定目标函数对模型在实际执行任务中的性能进行评估。根据反馈结果，调整模型架构或数据处理策略，不断迭代优化，提高多模态大模型架构在执行特定任务时的精准度，以适应不同领域和应用场景。
（二）AIGC技术赋能新质生产力涌现的效能机理
1.战略决策创新，整合数据资源
AIGC技术通过深度学习和优化模型，能够提高决策的准确性和效率，推动决策模式由以经验为主的决策模式向以数据为主的决策模式转变，呈现出战略场景可视化、战略分析算法化、战略决策动态化等特征。
第一，AIGC技术可以实现战略场景可视化。AIGC技术可以生成交互式数据可视化工具和仪表板，根据不同的企业需求个性化展示与战略决策相关的关键指标，这种以直观形式呈现市场趋势和市场行情的关系图，突破了既有限制，创新了应用场景。通过实时显示生产排单、在产数量、库存数量、在途数量、在销销量，乃至市场占有率、竞争对手市场数据等关键指标数据的变动情况，便于管理者及时获取有效信息，为战略决策提供有力支持。
第二，AIGC技术可以实现战略分析算法化。AIGC技术可以快速高效地分析大量数据，帮助企业快速响应消费需求、市场竞争的变化，同时可以高效识别非结构化数据中的关键信息，生成更准确有效的营销策略。以前瞻性思考、全局性谋划、系统性布局的思路来构建数据标准，实现项目全周期核心数据“采集、存储、管理、应用”闭环，并生成项目数据库，充分发挥项目数据价值，辅助高效决策。
第三，AIGC技术可以实现战略决策动态化。动态战略决策要求从传统的长期规划模式转向更加灵活的应变模式。这意味着企业不仅要动态调整企业经营目标，还要灵活执行战略计划和实施战术，确保企业能够快速适应复杂多变的市场条件和竞争环境。同时，依靠AIGC技术实时监测战略决策的执行结果，依据反馈及时调整，灵活处置突发情况。
2.生产制造创新，推动人机协作
在大规模生产模式下，采用固定的生产计划和库存管理策略，难以适应突发性市场需求变动。AIGC技术可以提高边际生产率、预测市场以及创造高额利润。凭借高效智慧的信息采集、整合和生成能力以及较低的试错成本，AIGC技术不断尝试新的生产制造模式，以实现个性化、精准化的生产过程。鼓励人机协作，机器可以处理重复性简单任务，人类更加专注于复杂的问题和决策，释放人机协作对提高生产效率的驱动力。
一方面，AIGC技术可以加速信息传递，推动协同工作。通过数据化和网络化实现数据采集与数据的互联互通，能分辨信息真伪、整合订单，提高产品从研发到生产的转化效率，有助于打通研发、生产和市场的信息通道，从而创新生产制造模式。AIGC技术在生产过程中可以根据客户需求自动调整参数，使生产线能够灵活地适应不同客户的需求，实现批量生产的个性化。AIGC技术可以通过视觉检测和数据分析，实时监测生产过程中的机器数据和产品质量，预测潜在故障和维护需求，及时处理产品缺陷、损坏问题，提高质量控制水平，避免突发机器故障影响产品生产效率。同时，利用深度学习技术和仿真系统模拟，可以优化物流路线和仓储配置，通过分析运输、库存和需求数据，实现更加快速高效的产品分发。
另一方面，AIGC技术可以降低内容生产边际成本，推动人机协作。AIGC技术可以帮助设计师及工程师设计新产品和部件，不仅能够生成设计方案、预测性能、优化产品参数，还能利用智能助手完成组装、搬运和质检等基础性任务，提高生产制造过程的自动化水平，推动人机协作，降低企业的生产成本。即使目前AIGC技术仍需海量数据和强大算力支撑，但随着技术的普及和多行业的涉猎，AIGC技术的自动化生产内容正在逐步实现“流水线”作业模式，巨大的规模效应必然显著地降低内容生产的边际成本。能够适应多样化场景需求的AIGC技术，开辟了产业转型新方向，具有显著的规模经济性。
3.营销服务创新，培育竞争优势
随着市场及消费者需求的变化，以用户价值为导向的开放式营销，才是企业提高竞争优势的现实选择。AIGC技术通过从社交媒体平台、在线论坛和社区、电商平台和应用商店等渠道自动采集公开数据，构建海量多源的文本语料库。对语料库中的数据信息初步筛选、清洗，减少错误和冗余信息，选择合适的内容生成模型进行预训练，根据专家建议和用户反馈，不断对模型微调，充分满足用户需求，自动生成个性化营销内容。创新营销服务模式的核心在于借助AIGC的技术优势，吸引、影响和转化目标用户，通过可靠的消费者行为数据，实现用户精准画像，创造出与消费者具有深度连接的内容，深度挖掘消费者需求，提升品牌价值和营销效果。
第一，优化营销数据搜集和处理。AIGC技术可以实现自动化数据搜集和自然语言处理，从社交媒体、在线评论采集用户需求数据后，利用情感分析、主题建模、关键词提取等技术，提高数据搜集的效率，帮助理解客户意见和市场趋势。以全球搜索巨头谷歌为例，其应用于Google Maps（谷歌地图）和Google Earth（谷歌地球）中的Google Street View（谷歌街景）技术，需要员工现场实地检查矫正，以确保为用户提供的街景服务的准确性。在引入Google Brain（谷歌大脑）后，利用AIGC技术，自主进行图像识别，降低应用成本，提升用户体验。
第二，创新营销内容生成方式。AIGC技术可以在短时间内生成文字、图像、语音、视频等多模态内容，有效满足数字平台日益增长的内容需求。内容创作者可以借助AIGC生成的创意为起点，结合多种风格和元素，创造全新的营销方案。这种多样性和创新性的内容生成方式，打破了传统的思维定式，激发出更为独特和突破性的创意，有助于提升品牌在竞争激烈的市场中的知名度和影响力。例如飞猪旅行在地铁站投放由AIGC技术生成的户外旅行广告，依据不同的景色特点，AIGC技术大胆尝试不同的画风。“1小时，飞猪用AI做了1000张平面广告！”的广告标语迅速在各平台引发热议。
第三，实现营销广告精准投放。AIGC技术通过分析消费行为、消费偏好等数据，精准划分消费者需求，实现个性化品牌内容和产品推送。例如，美的集团基于美的美居App对用户需求精准分析，个性化推送产品服务，提升客户黏性。同时，提倡开展全渠道运营，线下智慧门店与线上品牌相互引流，减小企业获取前端客户信息的难度，缩短用户信息在企业内部上下流通的周期，有利于增强企业灵活性和执行力，培育竞争优势。
4.组织管理创新，提高运营效率
AIGC技术赋能新质生产力涌现的产业升级模式，改变了传统产业“生产-分配-消费”的链状关系，被重新组合成以平台为中心的网状关系，促使组织结构平台化，提高企业运营效率。AIGC技术的出现使生产活动引入新的管理对象，驱动管理模式更加智能化，以适应复杂多变的市场环境，同时要求管理者具备甄别信息的能力，以充分发挥AIGC技术赋能效用。此外，AIGC技术还为企业提供多角度、全流程的风险监管，协助企业监测预警、响应处置各类生产经营风险，最大限度保护企业部门权益，减少潜在风险危害。
第一，组织结构平台化。不同于传统科层制组织结构，AIGC技术工作模式改变了组织内外信息的处理和协作方式，组织功能由管控向赋能转变。首先，AIGC技术以虚拟助手、智能聊天机器人身份，为市场团队提供支持，可以帮助市场部门快速获取产品信息、解答常见问题并提供个性化建议，提高客户满意度，增强客户黏性。其次，运营团队利用AIGC技术整合和管理企业核心数据，提高数据的一致性和可访问性，提供一致的决策支持和服务能力，促进不同部门之间的协同和共享，提升整体效率和灵活性。最后，AIGC技术为研发部门提供技术支持，提升专业深度。研发部门可以获取相关领域知识、技术指导和问题解决方案。通过智能化培训和学习，帮助研发部门更新知识、提高专业水平。
第二，管理模式智能化。在传统的绩效管理中，员工的评估通常基于主管的主观判断，可能存在偏见和不公平现象。在绩效管理中引入AIGC技术，通过数据分析和机器深度学习技术监测员工的工作表现，可以识别出不同个体的绩效强项和待提升之处，为绩效管理提供更准确的评估依据。此外，AIGC技术还可以实时跟踪绩效指标，帮助员工及时调整工作重心，以达到更高的绩效水平。