賽迪專家蒲松濤：體系化培育智能經濟新形態

2026年政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”，標志著我國經濟發展正式邁進以人工智能為重要引擎的智能驅動新階段。當前，新一代人工智能技術加速迭代，正在引發生產方式、商業模式和經濟形態的系統性變革。抓住此次戰略機遇，持續拓展人工智能賦能千行百業的廣度和深度，是培育發展新質生產力、推動經濟高質量發展的重要抓手，也是打開經濟增長新空間、培育新模式、壯大新動能的關鍵路徑。

智能經濟是具有顯著變革特征的經濟形態

智能經濟是以深度學習、大模型、智能體等新一代人工智能技術為核心驅動，將智能能力全方位融入生產、分配、流通、消費等經濟全鏈條，重構生產函數、產業生態與價值創造模式，兼具通用性、創造性、普惠性的新型經濟形態，是數字經濟的升級版。與工業經濟、數字經濟相比，智能經濟具有以下三個方面顯著特征。

一是人機關系范式躍遷，實現生產組織方式的根本性重構。工業經濟時代機器是被動執行指令的工具，數字經濟時代信息技術是流程優化的輔助手段，而智能經濟時代人工智能具備自主感知、自主學習、自主決策、持續進化的能力，人機關系從“單向使用”轉向“雙向協同共生”。智能體無需人工實時干預即可獨立完成復雜場景的決策執行，將重新定義生產分工格局與組織模式。

二是價值創造邏輯重構，實現生產力增長的指數級躍升。智能經濟以數據、算力、算法為基本要素，數據作為“原料”支撐模型訓練，算力作為“引擎”提升決策效率，算法作為“大腦”提升能力邊界，三者形成動態閉環的進化系統，價值創造從傳統的物理資源消耗轉向數據價值挖掘與算法效能釋放，邊際成本遞減效應顯著。通用大模型可復用在金融風控、醫療診斷、工業質檢等多個領域，邊際應用成本大幅下降，創造的價值將顯著增長。

三是產業滲透形態升級，實現全產業體系的智能化躍遷。智能經濟并非獨立于現有產業體系的孤立賽道，也不是簡單疊加在傳統產業上的新增業態，而是將智能能力深度嵌入農業、工業、服務業的每一個環節，打破產業邊界與流程壁壘，催生出大量“智能原生”的新業態新模式。例如，智能汽車不再是單一的交通工具，而是融合自動駕駛算法、能源管理系統、出行服務生態的智能終端，將重構汽車產業鏈的價值分配邏輯。

我國智能經濟具備先發優勢但仍面臨挑戰

全球人工智能創新與應用第三波浪潮正向經濟社會各領域深度滲透，我國智能經濟正處于技術突破向規模化應用轉換的關鍵窗口期，已具備多維度先發優勢，但整體仍處于發展初期，亟待破解結構性瓶頸。

在發展基礎方面，我國已形成支撐智能經濟發展的完整體系：一是政策框架清晰明確，從人工智能發展規劃到“人工智能+”行動實施方案，已形成覆蓋技術創新、產業應用、基礎設施、安全治理的全鏈條政策體系。二是技術底座堅實完備。人工智能核心產業規模超過1.2萬億元，智能算力規模居全球前列，高質量數據集數量快速增長，開源大模型下載量居全球首位，計算機視覺、自然語言處理等技術處于全球第一梯隊。三是應用落地初見成效。規上制造業企業人工智能技術應用普及率超30%，全國建成數萬個智能工廠與數字化車間，工業視覺檢測使產品缺陷檢出率顯著提升，AI預測性維護系統可有效降低設備停機時間；智慧農場、智能醫療、普惠金融等場景加速普及，300多款人形機器人產品落地應用，形成一批可復制推廣的智能化模式。

我國智能經濟在擁有多維度先發優勢的同時，也面臨不少挑戰：一是應用滲透深度不足，“人工智能+”尚未形成規模化生產力，多數AI應用仍停留在單點、碎片化的示范場景，中小企業普遍面臨“不會用、用不起、不敢用”的困境。二是核心技術仍有短板，高端AI芯片、核心工業軟件、基礎算法等領域仍存在“卡脖子”問題，開源生態的國際話語權仍需加強。三是基礎設施協同性不夠，算力供需存在結構性矛盾，東西部算力資源不平衡，算力、電力一體化調動能力有待提升，算法資源的普惠化共享機制尚未健全。四是制度適配性不足，高質量行業數據供給不足，數據要素市場化配置機制仍不健全，人工智能相關法律法規、標準規范、倫理框架仍需完善。

體系化推進智能經濟演進與發展

加快打造智能經濟，必須堅持系統觀念，統籌技術創新、產業應用、基礎設施、要素支撐、安全治理等，構建全鏈條、全維度的體系化發展格局。

深化“人工智能+”全域滲透，打造規模化現實生產力。牢牢把握賦能實體經濟的根本方向，拓展人工智能賦能千行百業的廣度和深度。分行業推進全鏈條智能化改造，聚焦制造業重點產業鏈打造覆蓋研發設計、生產制造、運維服務、供應鏈管理全流程的智能化解決方案；加快農業智能育種、精準種養、智慧農機、農產品溯源全鏈條賦能；推進醫療、教育、金融、物流等服務業智能化改造。加快培育AI手機、AI電腦、AI眼鏡、智能網聯汽車等新型智能產品，發展一人公司（OPC）、共創平臺等新模式，支持全新形態、功能的智能產品與服務創新。圍繞民生保障、城市治理、產業升級等重點領域，遴選可復制推廣的標桿項目，加快智能體在客服、研發、生產等領域的落地應用。

推進算電協同，夯實新型基礎設施底座。立足智能經濟長期發展需求，構建布局合理、綠色低碳、協同高效的智能基礎設施體系。優化算力基礎設施布局，深入推進“東數西算”工程，統籌國家算力樞紐與數據中心集群建設，優化算力網絡架構，降低跨區域算力調度的時延與成本。推動算力電力一體化協同發展，將數據中心布局與可再生能源基地建設深度結合，推進綠電直供、源網荷儲一體化建設，實現算力調度與電力調度的聯動協同。構建普惠化算法資源供給體系，建設國家級行業算法庫、模型庫，推動通用大模型向行業大模型、輕量化模型迭代優化，打造開放共享的算法服務平臺。

發力開源生態體系構建，鞏固人工智能全球引領的技術優勢。開源是降低人工智能創新門檻、激發全社會創新活力的核心路徑。加大自主開源平臺培育力度，支持自主開源框架、開源大模型的持續迭代與生態建設，提升我國在全球開源領域的話語權與影響力。打造一批匯聚全球開發者的高質量開源社區，形成一批優質開源數據集和工具集，培育一批人工智能、大模型、具身智能等領域的優質開源項目。完善開源創新激勵機制，健全開源知識產權保護制度，用好國家人工智能產業投資基金，支持AI創新創業，吸引全球開發者參與共建底層技術。

完善要素供給與包容治理體系，錨定服務實體與惠及民生方向。強化核心要素支撐，加快數據要素市場化配置，完善公共數據開放共享機制，健全數據產權、流通交易、收益分配等制度規則；深化產教融合培育復合型AI人才，加大全球高端人才引進力度；發揮政府引導基金作用，加大對人工智能初創企業、專精特新企業的支持力度，拓寬企業融資渠道。構建適配智能經濟的治理體系，加快完善人工智能相關法律法規，制定人工智能安全、倫理、可解釋性等領域的標準，形成覆蓋全生命周期的標準體系；創新“沙盒監管”“觸發式監管”等模式，在守住安全底線的前提下為技術創新預留空間。完善民生導向的保障機制，構建適應人機協同的新型勞動關系，動態調整職業分類，完善適應人工智能發展的就業創業措施，培育能夠與AI高效協作的新型勞動者，推動優質公共服務資源通過智能技術普惠下沉，讓技術進步成果更多惠及全體人民。

來源 | 《學習時報》2026年3月18日第2版

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