AI助推新质生产力发展的具体路径和方式可以从多个层面和角度进行深入探讨。以下是从微观、中观和宏观三个层面进行的详细分析：
微观层面：以企业技术创新支撑新质生产力形成
1.研发环节：
技术赋能：以生成式人工智能技术为代表的新一代人工智能技术为产品和方案的设计提供新思路。通过参数校核和布局优化，减少企业研发设计耗时，降低研发成本，推动产品不断更新，打造企业新的价值增长点。
智能辅助：AI智能体具备类人特质、角色属性，能够自主完成多种类型任务，逐步成为信息服务的新入口，助力企业研发创新。
2.生产环节：
流程优化：深度学习、算法优化、数据分析等人工智能技术帮助企业广泛采集市场数据信息，并借助其高效的信息整合生成能力以及较低的试错成本，根据客户需求不断调整参数，创新企业生产流程。
智能制造：构建涵盖智能算力、MaaS（模型即服务）平台、行业大模型、产品应用的AI+DICT服务体系，面向工业、能源、交通等重点行业，培育“辅助驾驶”和“自动驾驶”级AI解决方案，推动AI深度融入企业生产制造等关键环节。
3.营销环节：
精准营销：人工智能利用关键词提取、情感分析等技术，对消费者行为、偏好等数据进行收集分析，帮助企业更好把握市场趋势，进行个性化、精准化的产品服务推送。
中观层面：以构建现代产业体系赋能新质生产力发展
1.传统产业转型升级：
产品高端化：通过人工智能技术开发更加高端化的产品，实现传统产业的跃升。
流程再造：利用人工智能技术再造传统产业生产流程和工艺技术，提升生产效率和产品质量。
2.新兴产业和未来产业发展：
技术创新：人工智能作为引领未来的战略性技术，为科技创新提供动力，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业。
协同发展：联合产业伙伴，共同推动计算智能、感知智能、认知智能、运动智能的协同发展、交叉渗透，加速人形机器人、脑机接口等新业态成熟。
宏观层面：以实现宏观经济精准调控助力新质生产力发展
1.关键技术研发：
算法支撑：加大人工智能关键核心技术研发，发挥新型举国体制优势，加强对人工智能技术的基础理论研究，加快建立关键共性技术理论体系。
算力支撑：加快构建全国一体化算力网络，提升算力资源综合利用效率，为人工智能赋能新质生产力提供强大算力支持。
2.数据要素供给：
数据资源：加强高质量数据要素供给，打造数据开放共享平台，实现全数据类型和全业务范围数据的统一管理，推动数据高效利用。
3.场景应用拓展：
落地推广：拓展人工智能赋能场景应用，加强人工智能赋能新质生产力的落地推广，培育一批人工智能领域的科技领军企业。
4.人才培养与引进：
人才培养：加强人工智能专业技术人才培养，推进高校人工智能相关专业建设，加强产学研用合作。
人才引进：加快人工智能全球顶尖人才引进，完善人才引进相关政策，为国际国内高端人工智能人才引进提供便利条件。
5.安全监管：
安全支撑：加强人工智能领域安全监管，确保人工智能技术安全可靠。完善隐私安全、数据保护等相关法律法规，加大对违规行为的处罚力度。
总之，AI助推新质生产力发展的具体路径和方式涉及企业技术创新、产业体系构建和宏观经济调控等多个层面和角度。通过这些路径和方式的实施，可以充分发挥人工智能在新质生产力发展中的重要作用，推动经济高质量发展和社会全面进步。