作者：蒲松涛（中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心所长）

　　2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着我国经济发展正式迈进以人工智能为重要引擎的智能驱动新阶段。当前，新一代人工智能技术加速迭代，正在引发生产方式、商业模式和经济形态的系统性变革。抓住此次战略机遇，持续拓展人工智能赋能千行百业的广度和深度，是培育发展新质生产力、推动经济高质量发展的重要抓手，也是打开经济增长新空间、培育新模式、壮大新动能的关键路径。

　　智能经济是具有显著变革特征的经济形态

　　智能经济是以深度学习、大模型、智能体等新一代人工智能技术为核心驱动，将智能能力全方位融入生产、分配、流通、消费等经济全链条，重构生产函数、产业生态与价值创造模式，兼具通用性、创造性、普惠性的新型经济形态，是数字经济的升级版。与工业经济、数字经济相比，智能经济具有以下三个方面显著特征。

　　一是人机关系范式跃迁，实现生产组织方式的根本性重构。工业经济时代机器是被动执行指令的工具，数字经济时代信息技术是流程优化的辅助手段，而智能经济时代人工智能具备自主感知、自主学习、自主决策、持续进化的能力，人机关系从“单向使用”转向“双向协同共生”。智能体无需人工实时干预即可独立完成复杂场景的决策执行，将重新定义生产分工格局与组织模式。

　　二是价值创造逻辑重构，实现生产力增长的指数级跃升。智能经济以数据、算力、算法为基本要素，数据作为“原料”支撑模型训练，算力作为“引擎”提升决策效率，算法作为“大脑”提升能力边界，三者形成动态闭环的进化系统，价值创造从传统的物理资源消耗转向数据价值挖掘与算法效能释放，边际成本递减效应显著。通用大模型可复用在金融风控、医疗诊断、工业质检等多个领域，边际应用成本大幅下降，创造的价值将显著增长。

　　三是产业渗透形态升级，实现全产业体系的智能化跃迁。智能经济并非独立于现有产业体系的孤立赛道，也不是简单叠加在传统产业上的新增业态，而是将智能能力深度嵌入农业、工业、服务业的每一个环节，打破产业边界与流程壁垒，催生出大量“智能原生”的新业态新模式。例如，智能汽车不再是单一的交通工具，而是融合自动驾驶算法、能源管理系统、出行服务生态的智能终端，将重构汽车产业链的价值分配逻辑。

　　我国智能经济具备先发优势但仍面临挑战

　　全球人工智能创新与应用第三波浪潮正向经济社会各领域深度渗透，我国智能经济正处于技术突破向规模化应用转换的关键窗口期，已具备多维度先发优势，但整体仍处于发展初期，亟待破解结构性瓶颈。

　　在发展基础方面，我国已形成支撑智能经济发展的完整体系：一是政策框架清晰明确，从人工智能发展规划到“人工智能+”行动实施方案，已形成覆盖技术创新、产业应用、基础设施、安全治理的全链条政策体系。二是技术底座坚实完备。人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，智能算力规模居全球前列，高质量数据集数量快速增长，开源大模型下载量居全球首位，计算机视觉、自然语言处理等技术处于全球第一梯队。三是应用落地初见成效。规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，全国建成数万个智能工厂与数字化车间，工业视觉检测使产品缺陷检出率显著提升，AI预测性维护系统可有效降低设备停机时间；智慧农场、智能医疗、普惠金融等场景加速普及，300多款人形机器人产品落地应用，形成一批可复制推广的智能化模式。

　　我国智能经济在拥有多维度先发优势的同时，也面临不少挑战：一是应用渗透深度不足，“人工智能+”尚未形成规模化生产力，多数AI应用仍停留在单点、碎片化的示范场景，中小企业普遍面临“不会用、用不起、不敢用”的困境。二是核心技术仍有短板，高端AI芯片、核心工业软件、基础算法等领域仍存在“卡脖子”问题，开源生态的国际话语权仍需加强。三是基础设施协同性不够，算力供需存在结构性矛盾，东西部算力资源不平衡，算力、电力一体化调动能力有待提升，算法资源的普惠化共享机制尚未健全。四是制度适配性不足，高质量行业数据供给不足，数据要素市场化配置机制仍不健全，人工智能相关法律法规、标准规范、伦理框架仍需完善。

　　体系化推进智能经济演进与发展

　　加快打造智能经济，必须坚持系统观念，统筹技术创新、产业应用、基础设施、要素支撑、安全治理等，构建全链条、全维度的体系化发展格局。

　　深化“人工智能+”全域渗透，打造规模化现实生产力。牢牢把握赋能实体经济的根本方向，拓展人工智能赋能千行百业的广度和深度。分行业推进全链条智能化改造，聚焦制造业重点产业链打造覆盖研发设计、生产制造、运维服务、供应链管理全流程的智能化解决方案；加快农业智能育种、精准种养、智慧农机、农产品溯源全链条赋能；推进医疗、教育、金融、物流等服务业智能化改造。加快培育AI手机、AI电脑、AI眼镜、智能网联汽车等新型智能产品，发展一人公司（OPC）、共创平台等新模式，支持全新形态、功能的智能产品与服务创新。围绕民生保障、城市治理、产业升级等重点领域，遴选可复制推广的标杆项目，加快智能体在客服、研发、生产等领域的落地应用。

　　推进算电协同，夯实新型基础设施底座。立足智能经济长期发展需求，构建布局合理、绿色低碳、协同高效的智能基础设施体系。优化算力基础设施布局，深入推进“东数西算”工程，统筹国家算力枢纽与数据中心集群建设，优化算力网络架构，降低跨区域算力调度的时延与成本。推动算力电力一体化协同发展，将数据中心布局与可再生能源基地建设深度结合，推进绿电直供、源网荷储一体化建设，实现算力调度与电力调度的联动协同。构建普惠化算法资源供给体系，建设国家级行业算法库、模型库，推动通用大模型向行业大模型、轻量化模型迭代优化，打造开放共享的算法服务平台。

　　发力开源生态体系构建，巩固人工智能全球引领的技术优势。开源是降低人工智能创新门槛、激发全社会创新活力的核心路径。加大自主开源平台培育力度，支持自主开源框架、开源大模型的持续迭代与生态建设，提升我国在全球开源领域的话语权与影响力。打造一批汇聚全球开发者的高质量开源社区，形成一批优质开源数据集和工具集，培育一批人工智能、大模型、具身智能等领域的优质开源项目。完善开源创新激励机制，健全开源知识产权保护制度，用好国家人工智能产业投资基金，支持AI创新创业，吸引全球开发者参与共建底层技术。

　　完善要素供给与包容治理体系，锚定服务实体与惠及民生方向。强化核心要素支撑，加快数据要素市场化配置，完善公共数据开放共享机制，健全数据产权、流通交易、收益分配等制度规则；深化产教融合培育复合型AI人才，加大全球高端人才引进力度；发挥政府引导基金作用，加大对人工智能初创企业、专精特新企业的支持力度，拓宽企业融资渠道。构建适配智能经济的治理体系，加快完善人工智能相关法律法规，制定人工智能安全、伦理、可解释性等领域的标准，形成覆盖全生命周期的标准体系；创新“沙盒监管”“触发式监管”等模式，在守住安全底线的前提下为技术创新预留空间。完善民生导向的保障机制，构建适应人机协同的新型劳动关系，动态调整职业分类，完善适应人工智能发展的就业创业措施，培育能够与AI高效协作的新型劳动者，推动优质公共服务资源通过智能技术普惠下沉，让技术进步成果更多惠及全体人民。