中国走向高收入阶段的供给侧结构性改革的重点，就是产业结构的调整和劳动生产率的提高。我认为这是目前面临最为关键的挑战。

中国经济经过40年的改革，大家可以看到，走到了今天，那是很了不得的，我们的人均GDP已经走到了一万美元左右。在这个过程当中，经济增长速度也慢慢地，缓缓地下降，这是非常典型的国际经验。在这个阶段，下一步怎么走，就变得特别的关键和重要。从人均GDP3千美元走到1万美元的过程比较来看，如果未来接着往上走，我们会进入高收入国家阶段；如果跨不过，我们就会停留在中等收入阶段。所以，未来的五年决定中国经济未来的50年，也会决定世界经济未来的20年。因为中国是世界上第二大经济体，如果跨越中等收入阶段，那会是第一大经济体。

新经济国家经济增长的过程从来不易。整体发展中国家的赶超，在60年代的时候，增长速度开始起来，增长速度达到了4%，5%以上，然后开始赶超，从15%开始赶超到20%，25%，但是在70年代、80年代开始往回走，然后反复，开始往回走，经过了20年的来回的波动，从进入新世纪以来，经济增长再一次上升，同时再一次开始赶超，这是一个很不容易的过程。举一个拉美的案例，拉美在1962年到1966年，已经占美国人均GDP的30%左右了，但是70年代波动，80年代危机，增长速度下降，赶超变成倒退。再之后增速的上升，成了一个动态的概念，因为美国同时也在增长。一直到进入本世纪开始，经济增长开始恢复。1962年到1966年，2007年到2011年，2012年到2016年的指标显示，50年来拉美国家整体几乎没有赶超，这是世界经济史上最为深刻的教训案例。50年，虽然经济有增长，人民生活水平有提高，但是和世界比，并没有赶超。

我们走在关键点的时候，发生了深刻的结构性变化。比如说农业的就业和占GDP的比重在下降，工业是逐渐上升后逐渐下降，服务业普遍在直线上升，比重不断地提高。这是个典型的世界发展结构的变化，中国同样是这个结构。中国也正在走这个过程，中国的服务业在2014年超过了工业，占据GDP50%以上。同时，工业占GDP的比重在缓缓下降。但是，当我们把工业的劳动生产率除以服务业的劳动生产率进行比较可以发现，最初服务业劳动生产率是高的，工业和服务业劳动生产率之比只有0.6%，但是进入高科技制造以后，工业的劳动生产率不断提高。今天，工业劳动生产率是服务业劳动生产率的120%，这就是挑战。当提高一个百分点服务业的比重时，就会丢掉零点二个百分点的劳动生产率，如此下去，将面临增速的下降。这不仅是中国，这是全世界在过去50年、80年的经验，同样符合这条线。所以提高服务业的劳动生产率，成为了最大的挑战。

服务业可以分为两类：市场化的服务业和非市场化的服务业。比如金融业、酒店业都是市场化的服务业，而大部分的教育、医疗等都是非市场化的服务业。我们做了大量数据的分析发现，市场化的服务业在2000年以后整个劳动生产率是不断提高的，但是非市场化的服务业进展比较缓慢。所以提高非市场化的服务业变成了一个很重要的方面。 如果和国际比，中国市场化服务业的劳动生产率和整个世界的格局在人均1万美元的水平是相符的。

整个市场化金融业的劳动生产率高于世界平均水平，我们的商业、零售和电商，劳动生产率与世界比是高的，这是因为我们在电商领域是走在世界前面的。但是，我们的信息和计算机服务业，我们的商务服务业劳动生产率特别低，这是因为中国没有这样的专业服务，而这个服务业又是未来的前景。还有我们的医疗卫生，我们的教育水平，跟国际水平比的话，相对是很低的。这些领域恰恰和现在的改革是联系的，因为很多都是非市场化的服务业。

毫无疑问，市场化的改革和开放是提高服务业劳动生产率的特别重要的方面。但是从世界的经验来看，在今天这个环境下，不仅要改革开放，还要加上科技的力量。所以人工智能在这里会起很大的作用，它正在颠覆未来，它几乎改变了所有的制造业和服务业。

我把人工智能现在在应用的，已经能够用的模块化的十大技术做了一个总结：机器视觉、语音和声音感知、自然语言处理、探索信息处理、预测性分析、规划、语音生成、操作、导航，这里包括人像识别这是很普遍的，包括质量检测，包括最优化的生产，也包括无人车、无人机，现在技术在应用方面，其实已经非常成熟，这十大技术完全可以在服务业落地，所以这是给了我们在服务业提供劳动生产率一个很大的信心。

我在做深圳市人工智能发展战略研究期间，走访了大量的企业和科技单位，学了很多东西。人工智能现在可用的东西很多：计算机视觉，语音感知和处理，无人机等等，这样技术已经很成熟，只是一个应用、系统化和平台的问题。

我在深圳观察发现，制造业进入三个维度的数字化过程：

第一，垂直维度。第一次能够把制造业从生产的车间这个平面产生数据，汇总到财务、战略和云。所以每一分钟都在产生无数的数据，这是我们第一次有海量的实际生产线的数据，能够应用，这改变了整个的生产过程；

第二，供应链的管理，供应链的管理它的效率和迭代也改变了整个的产品质量，这又是一个很大的变化。300多家供应链的企业都在深圳一个小时的车程之内，他们可以每周一次会议，通过人工智能网络不断的迭代，不断的创新和出新产品。所以这个供应链的管理，是一个很大的事情。 

第三，产品在开始生产的时候，就会出现一个虚拟的产品过程。实体产品在生产的过程中，虚拟产品根据两维的信息不断的更新和设计自己，生产的过程就是新产品的设计过程，整个设计完全变化了。制造业的三维变化这是一个巨大的发展空间。  我们看到富士康、海尔运用三维空间的管理已经很明显。

制造业的自动化是一个巨大的过程。机器人和自动化，这是一个巨大的市场。而中国制造业是全世界最大的，2004年的时候中国的制造业还只是和德国相等，今年中国的制造业是美国、日本和德国的总和。所以把这些都加起来，制造业提高劳动生产率未来的空间是巨大的。与此同时，也创造了更大的压力给服务业，所以服务业还要猛追。

物流，这是一个典型的服务业劳动生产率的体现。物流现在从生产地到客户的整个过程自动化程度非常高，我们都可以看到完全自动化的仓库、库存。我们现在看到的外卖小哥、快递小哥那么多的物流只是整体物流产业链的7%，所以这是一个巨大的市场。物流是一个12万亿人民币，占GDP15%的市场，从7%到70%的话，是一个巨大的发展。

金融，改变时刻都在发生。2000年我去美国瑞士银行考察时看到，1000人的大厅里进行着全球24小时的交易，令我感到震撼。那时候我在中国银行，我想中国银行能有这样一个交易平台就好了。15年以后，人去楼空，怎么回事？全部被机器取代，机器不是第三方支付，不是存款和贷款，是资源配置、财富管理执行、股票交易等等的全球配置，现在人工智能用得非常普遍。未来金融一定是数字世界和物理世界的组合，经过人工智能化服务客户。

医疗，这是一个巨大的服务业，然而我们开放还很不够。 我把我们国家所有的医疗行业分成远程预防和护理，整段支持，医疗方案支持，研发、运营和市场营销……我们国家在医疗方面的智能企业真是很多。然而，弱的是医院运营的优化和营销，这个恰恰表明和制度有关，很多医院还是国有，所以这个技术进不去，前面技术的医疗机构都是在外面赋能、帮助医院，所以医疗卫生系统的改革和智能化，前景是巨大的。

纵览中国的人工智能企业，可分成金融、安防、无人机、家居、医疗、客服、个人助理、移动互联、无人驾驶、机器人等10个方面。从应用层、技术层和基础层来看，我们领先的第一个是在计算机视觉，第二个是在语音，第三个在云计算。先是阿里巴巴，然后再是三大综合企业，在全球范围内还是有竞争力的。中国的人工智能企业遍布很广，应用很多，那怎样和产业，和服务业的结合？这需要政策的支持，也需要科技的引导。

技术的应用引发了新的技术发展。我们以前技术都是从基础往下走，人工智能第一次开创了从应用和数据往上走发展的通道。人工智能最大的特点是规模会推动技术，这又是一个很新的办法，给了我们一个新的创新和赶超的新途径。

中国正在迈入高收入阶段，关键是经济结构转型和劳动生产率的提高。我们需要继续改革开放，迎接挑战，我们需要加快科技的发展，这是最大的助力。未来五年，世界一定精彩！

（作者系清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织原副总裁；来源：清华大学五道口金融学院、第一财经；昆仑策网转自新华网思客）