基于生產率視角。目前，關于人工智能對產業結構轉型升級的作用機制主要來源于自動化對生產率影響的討論延伸。一般而言，基于經典的自動化生產理論模型下，假定工業產品使用自動化和手工兩種技術進行生產。

　　在極限情況下，手工技術可以完全替代勞動力，在自動化條件下，傳統人力技術將完全被資本所著代。結合新古典增長理論可知，資本份額與勞動生產率同向變化，即與任何形式的資本深化方式相同，自動化生產模式推動勞動生產家提升，Graetz和Michaels(2018)采用英美等發達國家數據進行研究發現，工業機器人的使用對本國勞動生產率具有正向作用。

　　目前，工業機器人使用最為廣泛的領城集中于制造業。因此工業機器人的使用對制造業生產率的提升作用將更為顯著。而制造業生產效率的提高，進一步提升對數字化制造業、智能化制造業等高端制造業的有效需求，這正是推動制造業產業結構優化升級的決定性動力。

　　高端制造業智能化的有效需求規模擴大促使制造業進行規模化、專業化生產和技術創新，促進制造業從傳統產業向高端化過渡轉變，從而推動整體產業結構升級。從更深層次而言，生產率的提升可以從產業關聯和產業融合的視角進一步解釋。

　　一方面，產業關聯關系隨著技術進步而動態變化。以機器人、大數據、云計算、物聯網的廣泛應用為主要標志的人工智能時代改變了傳統的產業關聯關系。利用人工智能化生產技術，企業可以加快推動生產鏈條智能化，從而更為準確滿足市場需求和供給，規避生產過程的盲目性與隨機性，進而提升勞動生產率，推動產業發展協同趨向，最終實現產業結構合理化發展。

　　另一方面，人工智能化的技術創新發展勢必促進了產業融合，推動整體產業結構高級化發展。推動產業融合既是產業自身生產效率提升的現實需要，也是技術變革、經濟全球化等外部環境因素推動的必然結果。

　　產業融合具有多方面的影響因素，而技術變革是最為重要的驅動力之一。以工業機器人為特征的人工智能作為新型經濟資源逐漸成為重要的技術變革形式，通過推動與傳統制造業深入融合，促進傳統制造業更有效實現資源配置，從而推動生產率提升，實現產業結構升級。

　　與此同時，人工智能與傳統制造業的深度融合可以推動高新制造業和生產性服務業的快速發展，促使產業結構實現高級化提升。以人工智能直接產業(智能機器人、機器學習、圖象識別等)、人工智能關聯業態產業(集成電路、軟件開發、智能終端)和人工智能滲透作用產業(工業機器人、大數據處理、云計算處理、智慧能源等)為代表的一系列新興產業。

　　依托人工智能產業發展而出現，并與人工智能相適應發展，將為新興制造業和現代服務業的發展提供新動能。人工智能產業的發展通過產業融合帶動高端制造業、現代服務業發展，同時促進制造業和服務業結構高級化發展，使得經濟效益和社會效益同步提開，進一步地優化經濟發展結構。

　　基于勞動力結構視角。人工智能在通過資本深化推動生產率提升的同時，對整體勞動力就業結構也存在重要的影響，從而實現產業結構轉型升級。Autor等(2003)率先提出生產任務理論模型，認為生產活動由兩種不同類型的任務組成，即程序化生產任務和非程序化生產任務。

　　其中，程序化生產任務為重復性勞動和認知任務，僅依靠低技能勞動力;而非程序化生產任務具有靈活性和創造性，依賴于高技能勞動力。人工智能等自動化生產模式對低技能勞動的程序化生產產生譽代效應，對高技能化勞動的非程序化生產具有互補作用。

　　伴隨著人工智能自動化發展的是，近年來全球發達經濟體呈現出不同程度的就業極化現象。即總體而言，不僅高級技術工人的就業崗位與工資得到提升，而且更容易被人工智能著代的低級技術工人的就業崗位和工資也在增加。

　　學術界關于這一現象做出了很多有益的探索，例如Autor和Dorn (2013)基于非平衡生產率增長模型發現，由于產業之間在在較大的產品差異性。因而兩者具有較低的產品替代性。