李三希等：准确把握智能经济新形态的内涵与着力点

李三希 中国人民大学经济学院副院长、数字经济研究中心主任、中国宏观经济论坛（CMF）主要成员

罗 茸 中国人民大学经济学院副教授

本文转载自4月20日光明网。

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2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，并对深化拓展人工智能应用、推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用、培育智能原生新业态新模式、建设高质量数据集、完善人工智能治理等作出部署。这一新提法，表明我国推动人工智能发展的政策重点正在从单项技术突破和场景试点，转向经济运行体系的整体升级。打造智能经济新形态，既是顺应新一轮科技革命和产业变革的主动选择，也是培育新质生产力、打开高质量发展新空间的重要抓手。把这一部署落到实处，关键是把握其内涵、基础和着力点。

准确把握智能经济的内涵

智能经济是以人工智能为核心驱动，以高质量数据为关键要素，以算力和网络为基础设施，以人机协同为主要组织方式，以治理规则为保障条件，通过持续把知识、经验和流程转化为可调用、可扩展的智能能力，进而重塑生产、分配、交换和消费过程的经济形态。智能经济并未脱离数字化基础，但与数字经济更多解决信息连接、数据流动和资源匹配问题相比，智能经济进一步把认知、决策和执行能力嵌入经济活动，把以往依赖个体经验和隐性知识完成的环节，转化为可调用、可复制、可扩展的能力供给。

从运行机理看，智能经济有几个鲜明特征。其一，人工智能正在从辅助工具变成通用能力，越来越多行业开始用它改造研发、生产、管理、服务的全流程。其二，数据、算力、模型、场景之间的耦合更紧密，单一要素难以形成真正竞争力，只有把高质量数据、普惠算力、行业知识和应用场景结合起来，才能把智能能力沉淀为现实生产力。其三，人机协同正在成为新的组织方式，企业竞争不再只看资本和设备，也要看能否形成稳定的人机分工、流程再造和持续学习机制。其四，智能经济的价值不只体现在降成本、提效率上，更体现在催生新产品、新服务、新业态和新治理方式上。

还要看到，智能经济与数字经济前后衔接。没有数字基础设施、平台体系、工业互联网和长期数据积累，智能经济很难形成规模；进入智能经济阶段后，增长动力开始更多来自知识生产、流程再造和组织协同效率提升。由此看，打造智能经济新形态，不只是技术升级，更是发展方式、产业形态和治理方式的同步升级。

从这个意义上说，打造智能经济新形态，核心并非单纯追求智能产品数量上的扩张，其实质在于推动经济体系从数字积累向智能重构演进，使人工智能成为推动高质量发展的重要引擎。

我国发展智能经济已具备较好基础

从政策演进看，“打造智能经济新形态”并非突然提出。2015年“互联网+”提出时，重点在于通过网络连接供给与需求，催生平台经济、共享经济和移动支付等新模式。随后数字经济成为政策高频词，发展重心转向产业数字化与数字产业化，稳步推进数字中国建设。2025年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。2026年政府工作报告在此基础上作出更具体部署，说明我国人工智能发展已经从单点技术突破转向系统生态构建，从示范性应用转向商业化规模化应用，政策导向也从单纯追求技术性能，转向更加注重应用成效、产业带动和制度配套。

从需求侧看，智能经济的市场基础正在快速形成。中国互联网络信息中心发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，普及率达42.8%。这说明人工智能已从少数行业和少数群体使用的技术工具，走向更广泛的社会应用和消费使用，为产业扩散提供了广阔的市场空间。

从供给侧看，产业规模和创新主体也在同步壮大。工业和信息化部负责人在2026年全国两会“部长通道”上介绍，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。与此同时，国新办发布的信息显示，我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590EFLOPS，5G和千兆光网融入97个国民经济大类中的91个，工业互联网实现41个工业大类全覆盖，100家高水平5G工厂达到全球领先水平，平均产能提升25%、产品质量提升21%、运营成本降低19%。这些数据表明，我国在产业体系、应用场景和基础设施方面已形成较强支撑，智能经济具备加快成长的现实条件。

抓住打造智能经济新形态的关键着力点

一是坚持应用牵引。人工智能的生命力在于进入真实场景、解决实际问题、形成可持续收益。要围绕制造业、现代服务业、农业、教育、医疗、交通、城市治理等重点领域，推动人工智能更深融入研发设计、生产调度、质量管控、供应链协同、个性化服务和公共治理环节，让技术进步在大规模应用中迭代升级。尤其要把推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用作为发力重点，避免停留在展示性项目和碎片化试点上。

二是坚持分业施策。制造业数据链条长、收益闭环相对清晰，应着力推动工业大模型、智能终端、智能装备和工业软件协同发展；服务业与消费者接触面广，应更加重视服务质量提升、流程优化和风险控制；农业应用则要聚焦稳产保供、精准作业和经营管理，提升技术使用的可及性和适配性。只有尊重行业差异，形成符合产业特点的推进路径，智能经济才能真正落地见效。

三是夯实数据和算力底座。智能经济能不能做大做强，关键看智能能力能否以合理成本、稳定质量进入千行百业。为此，既要加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展，提升算力资源的普惠性和可获得性，也要加快建设高质量数据集，健全数据要素基础制度，打通数据采集、治理、授权、流通、训练和应用链条。当前不少行业并不缺数据总量，真正缺的是可用、可信、可共享的高质量数据，这正是下一步要补的短板。

四是培育智能原生新业态新模式。智能经济的新增量更多来自底层架构重构和产品服务再造，简单叠加智能功能很难形成持续优势。要鼓励企业把人工智能能力嵌入产品设计、组织管理和商业模式创新全过程，推动更多智能终端、智能体、行业模型和新型服务形态成长起来。同时，要支持开源社区建设，壮大开源生态，降低中小企业和创业团队使用人工智能的门槛，形成大中小企业协同创新的局面。还要更好发挥有效市场和有为政府作用，完善场景开放、投融资支持、中试验证、标准接口和公共服务平台，降低新技术从研发走向产业化的制度成本，让更多创新成果能够转化为现实生产力。

在统筹发展和安全中释放智能经济红利

智能经济的纵深推进要求不断强化治理体系与制度保障。2026年政府工作报告把完善人工智能治理同应用推广、基础设施建设、数据开发利用并列部署，说明治理已成为智能经济的重要组成部分。要加快完善标准体系、备案管理、内容标识、算法评测、数据安全、知识产权保护等规则，推动发展和监管同向发力，让创新有边界、市场有秩序、社会有预期。国家网信办发布的信息显示，截至2025年12月31日，累计已有748款生成式人工智能服务完成备案，435款应用或功能完成登记，这说明我国人工智能治理正在朝着规范化、体系化方向推进。

与此同时，必须将人的全面发展置于更加重要的位置。智能经济会重塑岗位结构、技能需求和组织方式，这既会带来新机会，也会带来适应压力。应加快完善职业教育、技能培训、终身学习和公共就业服务体系，提升劳动者使用智能工具、理解数据、协同创新和责任判断的能力，让更多劳动者在智能化进程中实现能力升级和岗位转换。推进智能经济，归根到底要促进人的全面发展、提高社会整体福祉，让更多劳动者分享技术进步成果。

打造智能经济新形态是一项复杂的系统工程，涉及多个部门和地区，需要科技、产业、数据、教育、就业、治理等政策协同发力，形成从创新供给到扩散应用再到社会适应的完整链条。打造智能经济新形态，是在数字中国建设基础上的再升级，也是以科技创新引领产业创新、以改革开放激发发展活力的重要实践。顺应这一趋势，关键在于坚持应用导向，夯实底座支撑，强化制度保障，促进人工智能同实体经济深度融合。把这些工作做深做实，智能经济就能更好承载新质生产力，为中国式现代化注入更强动能。