其一，数据要素进入生产函数。生产要素的构成及其在经济活动中的地位，是区分历次工业革命性质的重要标尺。在以“有形要素”为主的第一次工业革命中，土地、劳动力和资本构成了最基本的生产要素，且都遵循边际报酬递减的基本规律。第二次工业革命中，随着生产复杂度的提高和重资本的投入，技术和管理开始作为一种“隐性要素”进入生产函数，优化劳动力和资本的组合效率。第三次工业革命中，知识和信息对生产效率的提升发挥了重要作用，但信息本身尚未成为生产函数的独立变量，只是以“辅助工具”形式存在。与前三次工业革命中的传统生产要素不同，数据要素遵循边际报酬递增规律，数据具有非竞争性和正外部性，边际成本趋近于零。数据要素进入生产函数，改变了要素之间的组合方式，大幅提升了人力资本的效率和全要素生产率。数据要素深度嵌入企业研发创新网络与生产制造网络，并推动制造与服务实现融合发展。

 

其二，新型基础设施加速布局。每一次工业革命都伴随着基础设施的根本性变革。基础设施的形态决定了生产活动的空间布局和运行效率。工业时代的基础设施，如运河、铁路、公路、电力与石油运输网络本质是“物理连接”，解决的是原材料和产品空间位移问题，其建设周期长、投资巨大、覆盖范围有限。信息时代的基础设施是互联网和通信网络，它们虽然仍是连接工具，但流动的是信息，目标是实现信息的流通。智能制造推动基础设施从物理基础设施到数字信息基础设施的扩展。与新一代智能制造相适应的新型基础设施体系，其核心是工业互联网、5G专网、人工智能算力、大数据平台和工业互联网标识解析体系。与新一代信息技术有机结合所形成的数字型基础设施实现的是“人、机、物、系统的全面连接”，是从“单一功能”到“体系化智能”的构建。工业互联网与人工智能的融合，正在推动基础设施实现体系化智能跃升。这意味着新型基础设施不再是大规模的“广覆盖”，而是针对工业生产场景的“精准部署”，为每个工厂、每条生产线量身定制数字化基础设施。

 

其三，发展与减排协同推进。工业革命与环境保护的关系，一直是人类社会发展中最深刻的矛盾之一。智能制造正在从根本上改变这一关系。从产业变革与能源转型总是如影相随的发展规律来看，数字化推动绿色化发展，智能制造能显著提升企业的能源效率和绿色技术创新能力，精准调控生产过程中的能源消耗，从而有效降低企业碳排放强度；在全生命周期层面，智能制造从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的整个生命周期中，通过全过程的数据监控和优化，实现对环境负面影响极小、资源利用率极高。智能化和绿色化的协同也促进能源结构由以化石能源为主转向以绿色低碳能源为主，环境治理手段由“末端治理”转向“源头预防”“系统优化”。

 

其四，价值链重构正在形成。谁掌握了核心技术、谁占据了产业高地，谁就成为世界经济的主导力量。每一次工业革命都重塑了全球经济格局，其根本原因是关键技术的控制者的变化。第一次工业革命使英国的蒸汽机和纺织机械遥遥领先，其工业产品行销全球，是首轮“世界工厂”。受此影响，全球经济格局的核心特征呈现“中心—边缘”结构，工业国生产制成品，殖民地提供原材料和市场。第二次工业革命主要源于电力和内燃机的广泛应用，美国和德国崛起为工业强国，重化工业成为其经济支柱。美国的大规模流水线生产模式奠定了其制造业霸主的地位。市场竞争的核心优势是规模竞争，竞争优势来自“谁能大规模生产”。第三次工业革命中，日本和亚洲“四小龙”借助信息技术和精细化管理实现制造业崛起，全球价值链开始分解，研发、设计、生产、组装分布在不同国家和地区。中国在这一时期凭借劳动力比较优势和规模优势成为新的“世界工厂”。这一时期全球经济格局的核心特征是“价值链分工”，发达国家占据高附加值的设计和品牌环节，发展中国家从事低附加值的加工组装环节。