使能技术（Enabling Technology）是一类具有广泛应用前景和跨学科特性的关键技术，它们能够作为基础支撑，推动多个行业或领域实现重大进步与创新。使能技术的主要类别和一些典型例子

从赋能到使能。理解“使能”技术，一个关键点是区分它与“赋能”的细微差别：赋能——更侧重于提升现有业务的效率，可以看作是渐进式创新。例如，在现有生产线上引入AI进行质量检测，提升了检测速度和准确率，这就是赋能。使能——则更侧重于开创全新的业务模式、产品乃至产业赛道，属于颠覆性创新。它不仅仅是改善旧有事物，更是创造前所未有的可能性。例如，没有5G和边缘计算技术，就不可能实现远程高精度手术或大规模车联网，这些技术“使”这些新应用“能”够发生。简单来说，赋能是“做得更好”，而使能是“做出全新的东西”。后面会进一步阐述。人工智能等技术正展现出从赋能效应向使能效应转变的强大趋势，这对于培育未来产业至关重要。

使能技术的核心价值。使能技术的重要性体现在多个层面：产业升级的基石：它们是推动制造业等传统产业向智能化、数字化转型的基础。例如，半导体制造技术、材料计算模拟、生物制造等关键使能技术，是支撑从日用消费品到航空航天等“国之重器”的核心 。创新扩散的引擎：使能技术往往具有强大的溢出效应。一项使能技术的突破，可以辐射到无数个应用领域，催生出一系列新产品、新服务和新业态。国家战略的焦点：正因为其基础性和战略性，世界主要国家和地区（如美国、欧盟、中国等）都将发展关键使能技术作为国家战略的核心部分，竞相布局，以抢占未来科技和产业竞争的制高点。

应用场景举例。使能技术已深入各行各业，以下是一些典型场景：智能制造：在工厂中，通过工业互联网连接设备，利用人工智能和数字孪生技术，可以在虚拟世界中映射和优化物理实体的运行，实现预测性维护、生产流程动态优化等高阶目标。智慧城市：在智慧交通管理中，人工智能大模型可以分析实时交通流量，优化信号灯控制，为驾驶员规划最佳路线，从而减少拥堵和碳排放。医疗健康：人工智能技术能够辅助医生进行疾病诊断（如分析医学影像），并推动个性化治疗和康复方案的制定。通信网络：网络切片技术使得一张5G物理网络可以虚拟出多个满足不同业务需求（如超低时延的工业控制、大带宽的高清视频）的端到端逻辑网络，为千行百业提供确定性网络保障。

发展趋势与挑战。未来使能技术的发展呈现出以下趋势和挑战：深度融合与系统集成：单一技术的突破固然重要，但更大的价值来自于多种使能技术（如AI、大数据、物联网、边缘计算）的交叉融合和系统集成，从而形成完整的解决方案。“以人为本”的使能：技术的发展越来越强调人与机器的协同。未来的使能技术将更注重“以人为本”，让机器承担重复、繁重的工作，而人类则专注于创造性的决策和解决问题，实现人机优势互补。面临的挑战：主要挑战包括技术标准统一、数据安全与隐私保护、跨领域人才短缺，以及在高歌猛进的技术创新中如何确保其符合伦理规范 。

理解“使能技术”和“赋能技术”的异同，关键在于把握它们核心作用方向的不同。使能技术与赋能技术的核心关系

从“使能”到“赋能”的技术价值实现。“使能技术”和“赋能技术”并非割裂，它们常常在技术价值实现的链条上相继出现，协同作用。一种典型路径是，使能技术作为基础和平台，为赋能提供前提。例如，人工智能（AI）本身是一项强大的使能技术，它让机器获得感知、认知、决策的能力。而当AI技术被具体应用于提升工厂的质检效率、优化供应链管理时，它就在扮演赋能技术的角色，为制造业赋能。云计算平台为中小企业提供了强大的算力支持，这是一种使能；企业利用云上的数据分析工具优化营销决策，则是一种赋能。

此外两者在实践中可能存在交叉和转化。例如，大数据技术最初是作为使能技术，解决了海量数据的存储和处理问题。随着技术成熟，它直接赋能于企业的精准营销和风险控制。物联网（IoT）技术作为使能技术，连接物理世界与数字世界；而其产生的数据直接用于预测性维护，则是对运维工作的赋能。简单来说，“使能”是创造条件和可能性，是“使之能”，强调技术的基础支撑和平台作用。“赋能”是增强能力和效率，是“赋之能”，强调技术对具体对象效能的提升。把握住“使能”侧重于奠定基础、开创可能，而“赋能”侧重于应用增强、提升价值这一核心区别，就能更好地理解这两个概念在不同语境下的含义。

要理解人工智能从“赋能”到“使能”的转变，核心在于把握其角色从“效率提升工具”到“产业变革核心引擎”的深刻变化。赋能效应与使能效应的核心区别

演进路径与内在逻辑。这种从赋能到使能的演进并非偶然，而是技术成熟和应用深化的必然结果，其背后有清晰的逻辑链条。技术驱动：从“专用”到“通用”。早期AI多用于解决特定、界限清晰的“狭隘”任务，如图像识别、语音转换等，这时的价值主要体现在为特定环节赋能。随着大模型、生成式AI等技术的发展，AI开始具备更强的通用性、理解力和内容生成能力，能够处理更复杂、更模糊的目标，这就为它使能全新的应用场景和商业模式奠定了技术基础。例如，AI不再仅是质检工具，而是能参与到新材料的创成式设计中。

重心转移：从“解决问题”到“发现与创造价值”。赋能阶段，AI的应用主要是为了应对现有的业务挑战，比如降低成本、提升良品率、提高决策效率。而进入使能阶段，AI的价值体现在价值发现、价值实现和价值优化三种动态能力的培养上。它能够主动挖掘用户自己都未曾察觉的潜在需求（价值发现），并通过快速迭代和超定制化服务，将这些需求转化为真实的市场价值（价值实现）。

实践中的体现。这种转变在产业实践中已经非常清晰：赋能效应的典型场景：在制造业，AI视觉检测将产品不良率从3%降至1%；智能仓储系统将库存周转效率提升30%；智能客服自动处理大量标准问答。这些都是在既有业务框架内，针对特定“痛点”进行的高效优化。使能效应的深远影响：AI正在催生全新的产业形态。例如，它使得“超定制”成为可能，为每位客户提供完全个性化的产品解决方案，这彻底改变了传统的大规模生产模式。在能源领域，AI驱动的虚拟电厂能够高效聚合和调度分散的能源资源，重塑了能源系统的运行方式。AI还与量子科技、生物制造、脑机接口等前沿领域深度融合，共同开辟未来产业的全新赛道。

迈向使能的关键。实现从赋能到使能的跨越，仅靠技术本身是不够的，还需要系统和生态的支撑。组织与文化的重构：企业需从“职能为轴”转向“场景为轴”，组建跨职能的混合团队，以快速响应业务需求。同时，推动AI转型成为“全员行动”，让员工从工具使用者变为积极共创者。“以人为本”的协同智能：使能效应的核心是人机协同，充分发挥人类在创造性、策略思维、同理心方面的优势，和机器在计算、精度、持久性方面的特长，实现优势互补。构建数字信任体系：随着AI深度融入，算法的公平性、决策的透明性、数据的安全与隐私保护变得至关重要。建立负责任的AI治理框架，赢得各方信任，将成为企业最宝贵的资产。总而言之，人工智能从“赋能”到“使能”的演进，是一条从工具性的效率提升走向范式级的产业革命之路。它标志着AI正从一个优秀的“副驾驶”，成长为能够共同定义新航向的“领航员”。

在医疗健康领域，使能技术正像一套强大的“杠杆”组合，从根本上改变着医疗服务的模式、效率和边界。使能技术及其在医疗系统中的核心作用

从诊疗到预防：技术如何重塑医疗全流程。这些使能技术并非孤立存在，而是深度融合到疾病预防、诊断、治疗、康复的完整链条中，催生了众多创新应用。诊断环节：从“辅助”到“增强”。人工智能正在成为医生的“超级助手”。例如，AI影像系统能对CT影像进行毫秒级的分析，精准标记出易被忽视的微小肺结节，大幅提升早期肺癌的检出率。在眼科，通过一张眼睛照片，AI模型不仅能快速筛查闭角型青光眼风险，甚至能评估血糖、血压等指标。在黑龙江，基层医生利用智能辅助诊断系统，使电子病历的规范率从不足8%提升至超过53%，有效提升了诊疗质量。

治疗环节：从“有创”到“微无创”。使能技术正推动外科手术向精准化、微创化发展。高强度聚焦超声（HIFU） 技术融合AI后，能根据肿瘤位置和大小定制化投放能量，像“隔山打牛”一样精准灭活肿瘤组织，避免损伤周围健康组织，实现“绿色治疗”。脉冲电场消融（PFA） 技术则利用高压电场在肿瘤细胞上产生不可逆的电穿孔，导致细胞死亡，其过程非热依赖，能更好地保护血管、神经等敏感结构。西安交大一附院成功实施的世界首例内镜下脉冲电场肿瘤消融术，为晚期胰腺癌患者提供了新的治疗希望。

康复与慢病管理：从“医院”到“居家”。基于可穿戴设备和远程监测平台的慢病管理系统，让患者成为管理的主动参与者。动态葡萄糖监测系统（CGM）可每3分钟生成一次血糖值，结合AI算法为糖尿病患者提供个性化的饮食、运动建议，并在异常时及时预警，形成“监测-分析-干预”的数字化闭环。脑机接口技术在康复领域也展现出巨大潜力，帮助截瘫患者通过意念控制外部设备，为功能重建带来可能。中医药创新：从“经验”到“数据”。中医药与AI的结合让“老中医”步入了新赛道。AI“中医”通过学习近海量的方剂和医案，可以辅助辨证施治和经典方剂匹配。中医智能穿戴设备、舌象脉象采集仪等则试图将“望闻问切”的过程客观化、数据化，推动中医药的传承与创新。

根本性变革：重塑医疗产业模式。使能技术的深度应用，不仅提升了单一环节的效率，更在引发医疗健康系统性的模式变革，主要体现在以下三方面：医疗服务模式转变：技术推动医疗从被动、粗放式的“急性病治疗”模式，转向预测性、个性化、参与式的“全程健康管理”模式。借助智能体温管理系统等设备，医疗服务更加精准高效，并逐步向社区和家庭延伸。优化资源配置：人工智能辅助诊断系统、医疗影像数据共享平台等技术，有效助力优质医疗资源下沉到基层。智能语音机器人承担起健康宣教、随访提醒等重复性工作，极大释放了医护人力。

激发诊疗新范式：医工交叉融合成为创新的重要源泉。例如，西安交大一附院与工科院所在脉冲电场消融技术上的合作，是“医学研产用”协同的成功范例。基于大数据和AI的精准医疗和预防性干预也变得更加可行，通过对人群健康数据的分析，能够更早识别疾病风险并进行干预。拥抱机遇，应对挑战。展望未来，使能技术在医疗健康领域的深度发展，将更加注重多种技术的系统性集成（如脑机接口与AI的结合），并持续深化以人为本的理念，实现更优的人机协同。然而，发展的道路上也面临数据安全与隐私保护、技术标准化、跨领域复合型人才短缺以及确保技术普惠性等挑战。这意味着，技术的发展必须与建立健全的伦理规范、法律法规和人才培养体系同步推进。

新质生产力与使能技术都是当前推动经济社会发展的关键概念。新质生产力代表着先进生产力的质态，而使能技术则是驱动这一质变发生的核心技术基础。

使能技术如何催化新质生产力。使能技术并非单一技术，而是一个能够深刻赋能各行各业，并可能催生新产业、新模式、新动能的关键技术集群。它通过重塑生产力的基本要素，直接催生和推动新质生产力的发展。塑造新型劳动者：使能技术对劳动者的素质和技能提出了更高要求，驱动其向能够创造新质生产力的战略人才和能够熟练掌握新质生产资料的应用型人才转变。例如，在智能化工厂中，工人需要能够操作和维护先进的自动化设备，并利用数据进行分析决策。

创造新型劳动资料（生产工具）：以人工智能、工业互联网、智能制造装备等为代表的使能技术，本身就是更高技术含量的劳动资料，是识别新质生产力与传统生产力的显著标志。例如，TCL华星通过自主研发的MES（制造执行系统）和新CIM（计算机集成制造）系统，实现了生产过程的“最强大脑”管控，大幅提升了运营效率和良品率。拓展新型劳动对象：使能技术极大地拓展了劳动对象的范围和形态。一方面，数据作为一种新型生产要素，成为重要的劳动对象；另一方面，科技发展使得人类利用和改造自然的范围扩展至深空、深海、深地等更广领域，并创造出新材料、新能源等。

从理论到实践的典型路径。使能技术催生新质生产力，主要体现在其对产业的深度重塑上，具体路径如下：赋能传统产业，实现“老树发新枝”：使能技术对传统产业的改造提升效果显著。例如，海尔卡奥斯工业互联网平台通过先进算法赋能智慧制造，能显著提升中央空调互联工厂的整体效率。济宁市通过实施“技改提升年”活动，支持企业向“高端化、智能化、绿色化、安全化”方向改造，有效赋能了产业转型升级和制造强市建设。

孕育新兴产业，开辟“新赛道”：使能技术是培育战略性新兴产业和未来产业的温床。例如，“5G+北斗”定位导航技术不仅服务于精准管理城市地下空间，更能带动建设“空天地一体化”网络布局，催生新一代信息技术、高端制造等新兴产业发展。绿色发展理念下的新能源技术、环保技术等使能技术，正在推动绿色低碳产业快速成长，使新质生产力本身成为一种绿色生产力。实现跨界融合，激发“乘数效应”：使能技术的强大之处在于其渗透性和融合性，能够打破产业边界，催生新业态新模式。例如，数字技术与实体经济的深度融合，能够精准匹配供需，衍生出智能制造、数字贸易等新业态，实现更大范围的资源优化配置和价值创造。

发展新质生产力的关键原则。在发展新质生产力的过程中，需要注意方式方法，避免走入误区。先立后破，因地制宜：发展新质生产力不是忽视、放弃传统产业。各地需要坚持从实际出发，根据自身的资源禀赋、产业基础、科研条件等，有选择地推动新产业、新模式、新动能发展，用新技术改造提升传统产业。例如，常州抢抓新能源产业风口，合肥以“芯屏汽合”为产业地标，都是因地制宜的成功探索。深化改革，适配关系：发展新质生产力，必须进一步全面深化改革，形成与之相适应的新型生产关系。这包括深化科技体制、教育体制、人才体制等改革，打通束缚新质生产力发展的堵点卡点，让各类先进优质生产要素向发展新质生产力顺畅流动和高效配置。

总结与实践前瞻。新质生产力代表了先进生产力的发展方向，而使能技术则是激发和实现这一质变的核心驱动力。二者共同勾勒出中国经济迈向高质量发展的清晰路径：以科技创新为核心引擎，以现代化产业为主战场，通过生产要素的创新性配置和产业的深度转型升级，全面提升全要素生产率。展望未来，数字技术与绿色转型将继续为新质生产力提供关键赛道。这意味着我们需要持续关注人工智能、大数据、工业互联网等数字技术的突破与融合应用，同时大力推动绿色科技创新和先进绿色技术推广应用。