AI助推新質生產力發展的具體路徑和方式可以從多個層面和角度進行深入探討。以下是從微觀、中觀和宏觀三個層面進行的詳細分析：

微觀層面：以企業技術創新支撐新質生產力形成

1.研發環節：

技術賦能：以生成式人工智能技術為代表的新一代人工智能技術為產品和方案的設計提供新思路。通過參數校核和布局優化，減少企業研發設計耗時，降低研發成本，推動產品不斷更新，打造企業新的價值增長點。

智能輔助：AI智能體具備類人特質、角色屬性，能夠自主完成多種類型任務，逐步成為信息服務的新入口，助力企業研發創新。

2.生產環節：

流程優化：深度學習、算法優化、數據分析等人工智能技術幫助企業廣泛采集市場數據信息，并借助其高效的信息整合生成能力以及較低的試錯成本，根據客戶需求不斷調整參數，創新企業生產流程。

智能制造：構建涵蓋智能算力、MaaS（模型即服務）平臺、行業大模型、產品應用的AI+DICT服務體系，面向工業、能源、交通等重點行業，培育“輔助駕駛”和“自動駕駛”級AI解決方案，推動AI深度融入企業生產制造等關鍵環節。

3.營銷環節：

精準營銷：人工智能利用關鍵詞提取、情感分析等技術，對消費者行為、偏好等數據進行收集分析，幫助企業更好把握市場趨勢，進行個性化、精準化的產品服務推送。

中觀層面：以構建現代產業體系賦能新質生產力發展

1.傳統產業轉型升級：

產品高端化：通過人工智能技術開發更加高端化的產品，實現傳統產業的躍升。

流程再造：利用人工智能技術再造傳統產業生產流程和工藝技術，提升生產效率和產品質量。

2.新興產業和未來產業發展：

技術創新：人工智能作為引領未來的戰略性技術，為科技創新提供動力，培育壯大新興產業，布局建設未來產業。

協同發展：聯合產業伙伴，共同推動計算智能、感知智能、認知智能、運動智能的協同發展、交叉滲透，加速人形機器人、腦機接口等新業態成熟。

宏觀層面：以實現宏觀經濟精準調控助力新質生產力發展

1.關鍵技術研發：

算法支撐：加大人工智能關鍵核心技術研發，發揮新型舉國體制優勢，加強對人工智能技術的基礎理論研究，加快建立關鍵共性技術理論體系。

算力支撐：加快構建全國一體化算力網絡，提升算力資源綜合利用效率，為人工智能賦能新質生產力提供強大算力支持。

2.數據要素供給：

數據資源：加強高質量數據要素供給，打造數據開放共享平臺，實現全數據類型和全業務范圍數據的統一管理，推動數據高效利用。

3.場景應用拓展：

落地推廣：拓展人工智能賦能場景應用，加強人工智能賦能新質生產力的落地推廣，培育一批人工智能領域的科技領軍企業。

4.人才培養與引進：

人才培養：加強人工智能專業技術人才培養，推進高校人工智能相關專業建設，加強產學研用合作。

人才引進：加快人工智能全球頂尖人才引進，完善人才引進相關政策，為國際國內高端人工智能人才引進提供便利條件。

5.安全監管：

安全支撐：加強人工智能領域安全監管，確保人工智能技術安全可靠。完善隱私安全、數據保護等相關法律法規，加大對違規行為的處罰力度。

總之，AI助推新質生產力發展的具體路徑和方式涉及企業技術創新、產業體系構建和宏觀經濟調控等多個層面和角度。通過這些路徑和方式的實施，可以充分發揮人工智能在新質生產力發展中的重要作用，推動經濟高質量發展和社會全面進步。