當前，全球正迎來新一輪科技革命與產業變革。人工智能技術作為這一變革的核心驅動力，正深刻改變著傳統經濟形態與社會發展模式。從ChatGPT到DeepSeek，從大模型到智能體，人工智能技術正在從“實驗室”加速走向“市場”，從“工具賦能”轉向“經濟重構”。這一趨勢表明，人工智能技術競爭已成為全球科技競爭的制高點，正引領全球經濟形態向智能化方向加速演進。

圖/中經視覺

在中國，智能經濟已上升為國家戰略。2017年，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》正式提出“培育智能經濟”的戰略目標。2025年，《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》進一步明確階段性目標，即到2027年，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%；到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。2026年《政府工作報告》首次提出“打造智能經濟新形態”，將“培育智能原生新業態新模式”作為深化拓展“人工智能+”行動的關鍵舉措。

厘清智能經濟概念

智能經濟是以人工智能為核心驅動力，以第五代移動通信技術（5G）、云計算、大數據、物聯網、邊緣計算、區塊鏈、混合現實（MR）、量子計算等新一代信息技術為支撐，通過人、機、物全域互聯與深度協同，實現經濟活動的智能化、網絡化和自進化的一種新型經濟形態。具體而言，智能經濟通過智能技術產業化和傳統產業智能化，推動生產生活方式和社會治理方式實現智能化變革，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動的各個環節，形成一種更加高效、精準、靈活且具有持續創新能力的經濟范式。

這一概念界定包含四個層面的內涵。第一，在核心驅動力層面，智能經濟以人工智能技術為“核心引擎”，這意味著智能經濟不僅關注數據的“連接”和“流通”，更關注基于數據和算法的“決策”與“優化”。第二，在要素構成層面，智能經濟以數據、算法、算力為核心生產要素，其中，數據是最活躍的生產要素，算法是價值創造的邏輯框架，算力是支撐運行的物質基礎，三者相互依存、協同作用。與傳統經濟形態中的勞動、土地、資本不同，這些新要素具有非競爭性、可復制性、邊際收益遞增等特征，使得智能經濟呈現出與傳統經濟迥異的運行規律。第三，在實現路徑層面，智能經濟通過“智能技術產業化”和“傳統產業智能化”雙向發力。前者指的是人工智能及相關技術本身形成的新興產業，如智能芯片、大模型、智能體等；后者則是指智能技術對傳統產業的滲透改造，如智能制造、智慧農業、智慧物流等。兩條路徑相互促進、融合發展。第四，在目標指向層面，智能經濟的根本目的是提升全要素生產率與創造新價值。通過科學技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級，優化勞動力、勞動工具、勞動對象的組織，大幅提升生產效率，同時催生出全新的產品、服務、商業模式和產業，驅動經濟高質量、可持續增長。

智能經濟具有四大核心特征：數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享。具體來看，數據驅動是智能經濟的首要特征。在智能經濟中，數據已成為關鍵生產要素，通過對海量數據的采集、分析和應用，實現精準決策和效率提升。這種驅動機制體現在三個層面：在微觀層面，企業基于數據分析優化生產流程、精準營銷、預測需求；在中觀層面，產業鏈基于數據共享實現協同優化、柔性配置；在宏觀層面，政府基于數據洞察進行精準調控、科學決策。數據驅動的核心機制在于“數據—信息—知識—智能”的轉化鏈條。原始數據經過清洗、整合形成信息，信息經過分析、提煉形成知識，知識經過學習、推理形成智能，智能最終轉化為決策和行動。這一轉化過程正是智能經濟區別于傳統經濟的關鍵所在。

人機協同是智能經濟的典型特征。隨著人工智能技術的發展，人類與智能機器之間的分工協作日益深化，形成人機互補、優勢疊加的新型生產模式。在智能經濟環境中，機器擅長處理標準化、重復性和海量數據運算的任務，而人類則專注于創造性、情感性和復雜決策的工作。這種協同關系正在重塑生產方式。在智能制造領域，工業機器人與人類工程師協同完成產品設計和生產；在醫療領域，人工智能（AI）輔助診斷系統與醫生協同提供更精準的診療方案；在創意領域，生成式AI與設計師、作家協同創作。

跨界融合是智能經濟的結構特征。智能經濟通過打破產業邊界，促進不同行業間的技術滲透與業務融合，形成新的產業生態和價值網絡。這種融合體現在三個層面：技術融合層面，人工智能與大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等技術相互滲透，形成集成創新的技術體系；產業融合層面，智能技術賦能傳統產業，推動制造業與服務業的深度融合，形成“制造即服務”（MaaS）等新業態；業務融合層面，不同行業的交叉融合催生了智能交通、智慧醫療、智慧金融等新興領域。

共創分享是智能經濟的價值特征。基于平臺經濟和開源技術，智能經濟構建了多方參與、價值共享的開放式創新體系。在智能經濟中，企業、用戶、開發者等多元主體通過平臺進行協作創新，共同創造價值并分享收益。開源框架和開放平臺極大地降低了創新門檻，促進了技術的快速迭代和應用的廣泛普及。中國的Qwen、DeepSeek等開源模型在核心性能上追平甚至超越國際主流產品，實現從“跟跑”到“并跑”的歷史性跨越，為眾多中小企業提供了技術創新基礎。同時，共創分享也體現在數據共享、算力共享和應用共享等方面，通過資源的高效利用和價值釋放，形成良性循環的智能經濟生態。

明確智能經濟新方略

2026年《政府工作報告》首次提出“打造智能經濟新形態”，這標志著我國智能經濟發展從“技術賦能”階段邁向“經濟形態重塑”新階段。智能經濟的核心就是要抓住人工智能發展的機遇，拓展人工智能賦能千行百業的廣度和深度，盡快打開經濟增長的新空間，培育新模式、壯大新動能。從政策演進脈絡看，2024年至2026年，《政府工作報告》連續三年部署“人工智能+”，但“智能經濟新形態”寫入《政府工作報告》尚屬首次。如果說“人工智能+”側重于技術對產業的呼喚，那么，“打造智能經濟新形態”就意味著發展重心正從技術應用轉向產業深度融合。

這一戰略躍遷體現在三個維度。首先，從“工具賦能”到“形態重塑”。“人工智能+”更多強調將AI作為工具賦能各行各業，而“智能經濟新形態”則意味著AI正在重構經濟運行的全過程、全環節，形成以智能為核心驅動力的全新經濟范式，實現全產業鏈智能重構。其次，從“技術應用”到“要素重構”。“人工智能+”關注技術的落地應用，而智能經濟則將數據、算法、算力作為核心生產要素，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節。這意味著，AI不再僅僅是提高效率的工具，而是創造價值的新源泉。最后，從“單點突破”到“生態構建”。“人工智能+”更多是鼓勵各行業探索AI應用場景，而智能經濟則強調構建涵蓋技術研發、產業應用、制度保障、人才培養的完整生態體系。

智能經濟的戰略部署可提煉為四方面。第一，以智能終端和智能體為載體的場景落地戰略。2026年《政府工作報告》明確提出，“促進新一代智能終端和智能體加快推廣”，而連接大眾與智能經濟的主要載體正是新一代智能終端和智能體。在智能終端方面，AI手機、AI電腦、智能家居、智能網聯汽車、人形機器人等新一代智能產品正加速涌現，將更好滿足人民群眾對美好生活的向往；在智能體方面，人工智能正進入以智能體為重要形態和應用載體的新階段。多款智能體相繼“出圈”，相關應用在個人工具、企業服務等領域展現出蓬勃活力。以AI手機為例，其已率先實現圖形用戶界面（GUI）技術路徑落地，在理解用戶意圖、解決海量長尾場景問題上取得顯著突破，整個過程清晰展現了智能體從意圖理解、任務分解、執行校驗到需求達成的全流程能力。

第二，以開源生態為動力的創新范式轉換戰略。2026年《政府工作報告》提出，“支持人工智能開源社區建設，促進開源生態繁榮”，這是對DeepSeek等開源模型成功經驗的戰略回應，要加快開源社區的建設，加快開源數據集、開源工具集的建設，還要針對人工智能、大模型、具身智能等，培育一批優質的開源項目。開源戰略的深層邏輯在于降低創新門檻、加速技術擴散。通過開源社區建設，可以讓更多創新主體參與智能經濟建設，形成“眾人拾柴火焰高”的創新生態。

第三，以“五鏈協同”為支撐的系統性驅動戰略。智能經濟的健康發展，高度依賴于一個能實現“五鏈”高效協同的生態系統。這“五鏈協同”框架指的是創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈和政策鏈，其中，創新鏈提供技術源頭供給，產業鏈承載價值實現，人才鏈提供智力支撐，資金鏈保障要素投入，政策鏈則發揮催化與護航作用。

第四，以算電協同為基礎的基礎設施重構戰略。2026年《政府工作報告》提出，“實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程”。算電協同的核心邏輯在于，人工智能發展對電力供應的穩定性、質量提出了更高要求，而算力中心的建設和運營需要與能源供給體系協同優化。核電作為穩定、高效的低碳基荷電源，能為人工智能發展提供優質的電力保障，能讓企業獲得穩定、低成本的算力支撐，助力生產智能升級，并帶動產業集群發展。

正視智能經濟發展桎梏

在技術瓶頸方面，智能經濟發展存在從“并跑”到“領跑”的跨越難題。盡管我國人工智能技術取得顯著進展，但核心技術瓶頸依然存在。在高端芯片領域，對先進制程的依賴尚未根本改變；在基礎軟件和開發框架方面，國際主導的生態格局短期內難以撼動；在原創算法和理論突破上，從“跟跑”到“并跑”已成現實，但實現“領跑”仍需持續攻堅。目前，我國算力發展態勢向好，但仍面臨結構單一、工具鏈不完善、價格內卷等問題，“算力圍城”的困境有待突破。建議結合超級計算與人工智能計算的優勢，建設大算力、全精度、高互聯的高端智算中心。

在數據瓶頸方面，智能經濟發展面臨流通障礙與價值釋放困境。數據是智能經濟的核心生產要素，但數據流通與價值釋放面臨多重障礙。具體而言，一是數據孤島問題依然突出。政府數據、行業數據、企業數據之間壁壘森嚴，跨部門、跨區域、跨行業的數據共享機制不健全。當前網盤、個人云等面向廣大用戶的普惠型云服務，在跨省數據傳輸方面普遍存在限速、時延高、成本不均等問題。二是數據產權制度尚未完善。數據確權、交易、收益分配等基礎制度仍處于探索階段，制約了數據要素的市場化配置。數據隱私保護與數據價值釋放之間的平衡，也是亟待解決的制度難題。三是高質量數據集供給不足。大模型訓練需要大規模、高質量、多模態的數據支撐，而中文高質量數據集的建設仍滯后于需求。

在制度瓶頸方面，智能經濟發展面臨治理滯后與監管平衡難題。智能經濟的快速發展對制度創新提出迫切需求，但治理體系建設相對滯后。首先，監管平衡難題突出。如何在鼓勵創新與規范發展之間尋求精準平衡，避免喪失技術競爭窗口期，同時防范化解風險，是政策制定者面臨的嚴峻挑戰。監管需平衡規范安全與創新發展，避免初期監管過嚴制約技術進步。其次，標準體系尚未健全。人工智能技術標準、數據標準、評估標準等建設滯后，影響技術的規模化應用和產業的有序發展。特別是在智能終端、智能體等新興領域，標準缺失制約產品推廣和市場拓展。最后，倫理治理框架亟待完善。算法偏見、責任歸屬、隱私保護等倫理問題日益凸顯，需要建立適應智能經濟發展階段的倫理治理框架。

在人才瓶頸方面，智能經濟發展面臨結構性短缺與供需錯配。智能經濟的人才需求呈現爆炸式增長，但人才供給存在結構性短缺。其一，頂尖人才缺口巨大。人工智能基礎研究、算法創新等領域需要頂尖科學家和工程師，而這類人才培養周期長、難度大，短期內難以滿足需求。其二，復合型人才尤為稀缺。既懂技術又懂行業、既懂研發又懂管理的復合型人才，是智能經濟落地應用的關鍵，但這類人才培養體系尚不健全。其三，“智能工匠”供給不足。智能技術的應用推廣需要大量技術熟練的應用型人才，而職業教育和繼續教育體系對這類人才的培養能力有限。

在安全挑戰方面，智能經濟發展存在風險交織與治理復雜性。智能經濟發展伴生著多重安全風險。技術安全風險包括算法漏洞、系統故障、數據泄露等；社會安全風險包括就業沖擊、算法歧視、信息繭房等；國家安全風險包括技術霸權、數據主權、意識形態滲透等。

擘畫智能經濟發展新藍圖

加強系統設計，凝聚各方力量形成發展合力。發展智能經濟，應加強在理論研究、組成體系、頂層設計、發展路線、要素支撐、安全要求等方面的協同合作，加快推動中國智能經濟行動計劃。該行動計劃應重點圍繞“發展路線體系、基礎支撐體系、基礎建設體系、技術創新體系、產業創新體系、測試示范體系、場景應用體系、測評指數體系、生態發展體系”9個方面展開。具體而言，發展路線體系指的是“場景切入、系統建設、整體迭代”；基礎支撐體系指的是“政策鏈+創新鏈+產業鏈+人才鏈+資本鏈”；基礎建設體系指的是“智能科技+智能產業+智能應用+智能商業+智能文化”；技術創新體系指的是“共性技術+標準研制+協同創新”；產業創新體系指的是“行業聯合體+資本聯合體+產業創新載體”三體聯合；測試示范體系指的是“智能測試+智能示范+智能服務”；場景應用體系指的是“場景驅動+項目運營+商業閉環”；測評指數體系指的是基于“可靠性指數、穩定性指數、安全性指數、功能性指數、綠色化指數”的五大測評指數體系；生態發展體系指的是“政、產、學、研、金、服、用”一致行動的生態發展體系。

加強技術攻關，構建自主可控的創新體系。一是強化基礎研究。加大對人工智能基礎理論、數學基礎、認知科學的投入，鼓勵科學家勇闖“無人區”，力爭在原創性、顛覆性技術上實現突破。設立面向長周期、高風險基礎研究的專項基金，營造“十年磨一劍”的科研環境。二是突破關鍵核心技術。聚焦高端芯片、基礎軟件、開發框架等環節，組織產學研優勢力量協同攻關。發揮新型舉國體制優勢，激發企業創新活力，形成技術突破的強大合力。三是構建自主生態。以開源開放為抓手，培育自主可控的技術生態。支持國產開源框架、開源數據集、開源工具集的建設，降低中小企業創新門檻，吸引更多開發者參與生態共建。

加強產業融合，深化“人工智能+”的落地實踐。首先，推進制造業智能化轉型。深入落實《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，推動人工智能技術在制造業全鏈條、全流程的融合應用。拓展智能制造，新建一批智能工廠和智慧供應鏈。推動工業互聯網和人工智能融合賦能，打造“5G+工業互聯網”升級版。其次，培育智能原生新業態。支持智能終端和智能體的創新與推廣，培育智能原生新業態新模式。在智能家居、人形機器人等領域，孕育更多世界級智能產品。最后，拓展高價值應用場景。人工智能已進入場景牽引新階段。鼓勵遵循“非禁即入”原則，推動人工智能在更多場景的創新應用。針對制造業、物流業、商業服務、養老照護等領域，加速推動人工智能落地應用。

加大制度創新，構建包容審慎的治理框架。一是完善數據基礎制度。加快數據產權、交易流通、收益分配等基礎制度建設，探索建立數據要素市場化配置機制。推動公共數據開放共享，引導企業數據合規流通，釋放數據要素價值。二是創新監管治理模式。堅持包容審慎監管原則，在鼓勵創新與規范發展之間尋求精準平衡。構建智能體助手“可試點、可規模化、可閉環監管”的落地路徑。建立人工智能倫理審查和風險評估機制，防范化解潛在風險。三是健全標準規范體系。加快人工智能技術標準、數據標準、評估標準建設，推動國內標準與國際標準銜接。鼓勵平臺企業參與智能制造、供應鏈協同等領域的行業標準制定。

加大要素保障，優化人才、資金、算力的供給結構。在強化人才支撐方面，完善適應人工智能發展的就業創業措施。深化產教融合，鼓勵高校、職業院校與龍頭企業合作培養人工智能人才。既要培養頂尖的科學家和工程師，也要培養大量“智能工匠”和復合型人才。建立更具競爭力的人才引進和激勵機制，吸引全球頂尖人才；在優化資金供給方面，發揮國家人工智能產業投資基金的引導作用，帶動社會資本投入人工智能領域。將企業購買云計算服務支出納入研發費用范疇，切實為企業減負。構建覆蓋企業全生命周期的資本支持體系，鼓勵長期資本、耐心資本投向人工智能領域；在夯實算力底座方面，實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程。加強全國一體化算力監測調度，支持公共云發展。落實“東數西算”工程部署，推動我國從算力大國向算力強國跨越。打破區域帶寬壁壘，建立全國統一的云數據傳輸調度規則。

加大安全保障，筑牢智能經濟的安全防線。其一，強化技術安全保障。加強算法安全、數據安全、系統安全的技術研發和標準建設，提升人工智能系統的可靠性和安全性。建立健全人工智能安全評估和風險預警機制。其二，完善倫理治理框架。制定人工智能倫理準則和治理規范，確保人工智能發展符合人類價值觀和倫理底線。加強人工智能倫理研究和教育，提升全社會的人工智能倫理意識。其三，防范系統性風險。密切跟蹤人工智能發展可能帶來的就業沖擊、社會分化、市場壟斷等系統性風險，建立健全風險識別、預警和應對機制。加強國際對話與合作，推動人工智能朝著有益、安全、公平的方向發展。

隨著智能技術的持續突破和應用場景的不斷拓展，智能經濟將深刻改變生產生活方式和社會治理方式，推動社會全面邁向人機協同、共創分享的智能新時代。“打造智能經濟新形態”是抓住人工智能發展機遇、拓展經濟增長新空間、培育新動能的關鍵之舉。以“五鏈協同”為支撐，中國智能經濟必將為經濟高質量發展注入強勁動力。

（中國生產力促進中心協會副理事長兼秘書長 王羽）