金思宇/文

2026年政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，标志着我国“人工智能+”战略已完成从试点探索向体系化布局与规模化应用的全面转型。从2024年“战略起航”到2025年“场景落地”，再到2026年“打造智能经济新形态”，中国科学院党组副书记、副院长吴朝晖指出，这一演进标志着我国人工智能已经进入体系化布局、规模化应用的新时期。这一新提法释放出清晰的政策信号：人工智能的政策定位正在由技术突破、产业培育进一步上升到经济运行方式层面。人工智能不再是简单的技术赋权工具，而是正在成为驱动经济和社会运行的核心内生变量，推动生产要素体系、产业组织形态与社会治理结构的系统性重塑。从理论上理解智能经济新形态“新”在何处，对于把握未来一段时间的发展机遇至关重要。

习近平总书记指出，要深化供给侧结构性改革，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。当人工智能与实体经济深度融合，其丰富的数据资源、多元的应用场景和庞大的用户基础，正转化为我国建设现代化产业体系、实现高质量发展的独特优势和强大势能。

一、政策演进：从“工具赋能”到“经济形态”的战略跃迁

我国“人工智能+”战略走过了清晰的三阶段演进之路。

第一阶段为2024年“战略起航”。政府工作报告首次提出“人工智能+”行动，将其上升为国家战略抓手，聚焦技术布局与场景探索。这一阶段的核心任务在于搭建政策框架、明确发展方向。

第二阶段为2025年“场景落地”。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年智能经济成为我国经济发展重要增长极，到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。《意见》围绕科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作六大重点领域提出系统性部署。

第三阶段为2026年“打造智能经济新形态”。政府工作报告首次将“智能经济”作为独立经济形态提出，同时首次将“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”写入报告，标志着智能经济发展已从“增量补充”全面转向经济增长的核心支柱。今年《政府工作报告》提出，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，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。2026年是“十五五”规划的开局之年，这一部署标志着我国经济发展正式从数字化迈向智能化的全新阶段。

这一演进脉络的核心逻辑在于：政策重心从“技术有没有”转向“技术用不用”，再从“技术用不用”跃升至“经济形态变没变”。正如国务院研究室副主任陈昌盛所指出的，要“拓展规模化应用，努力使‘人工智能+’加得更快速”，加快垂直领域应用，建设中试应用基地，推动AI与工业、农业、教育、医疗等垂直领域深度结合。当人工智能开始系统性地介入生产、分配、交换、消费等经济活动各环节时，其影响已经超越了单一产业层面，进入了重塑经济运行方式的深水区。

二、最新进展：规模化应用步入快车道

从产业规模来看，我国人工智能产业正以前所未有的速度实现跨越式增长。工业和信息化部最新数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。而这一数字到“十五五”末预计将增长至10万亿元以上。中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚教授发布《中国新一代人工智能科技产业发展报告2026》，指出2026年是人工智能发展的转折之年：大模型性能跃升，智能体和具身智能大量走向应用，信息智能和物理智能的边界被迅速打破，人工智能不再只处理信息，开始能够感知、决策并执行物理任务。

在全国数据资源层面，《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年我国数据生产总量达到52.26泽字节，其中用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节，推理数据首次超过训练数据量，标志着人工智能正在从训练驱动向训练与推理双驱动加速演进。这一结构性变化意味着AI正在从“学知识”阶段全面转向“用知识”阶段。

与此同时，技术成本的持续降低为规模化应用提供了坚实的经济基础。大模型推理成本从2022年的高昂水平降至当前行业可接受的普惠区间，行业竞争逻辑正从单芯片性能比拼，转向推理成本、系统总拥有成本与软硬件协同的综合能力竞赛。中国AI芯片市场规模预计将从2023年的100亿美元增至2030年的670亿美元，国产化率同步从2025年的41%跃升至2030年的86%。

在资本市场层面，据摩根士丹利首席跨资产策略师Andrew Sheets在该行2026年中期展望报告中估算，美国大型超大规模云计算企业2026年资本支出将达8050亿美元，较之前预测近乎翻倍。全球AI竞赛进入白热化阶段，巨额资本正以前所未有的规模涌入这一赛道。2026年正成为人工智能从“辅助思考”向“自主执行”跃迁的奇点之年，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强将AI演进划分为两个本质不同的阶段——AI 1.0即生成式AI，核心功能是辅助人类思考；AI 2.0即代理式AI，不再被动等待提示词，而是具备逻辑推理、跨工具调用和长期记忆能力。中国产业链在全球AI价值分配格局中的角色正在发生根本性变化，从AI 1.0时代主要承担制造配套的“喝汤”角色，向AI 2.0时代深度参与价值创造的“吃肉”阶段过渡。

在企业应用层面，图灵智能研究院院长刘江给出大胆预判：未来3年内，每一家公司都将演变为“智能体公司”。这并非指企业的主营业务转向智能体开发，而是指无论身处何种行业，企业的运营模式、业务流程与决策机制均将以智能体为基本单元进行重构。正如互联网曾重新定义企业的存在方式，智能体也将开启企业能力边界与协作逻辑的全新维度。

2026年5月28日，以“智行天下 能动未来”为主题的2026世界智能产业博览会在天津国家会展中心盛大开幕，来自全国的740余家企业参展，集中展示了智能科技领域的新技术、新产品与新场景。博览会设置了人工智能核心技术、具身智能、智能网联车、低空经济与商业航天、智能制造、智慧生活等展区，中国科协主席万钢指出，人工智能推动科研从“依赖实验试错”的传统模式转向“数据驱动正向设计”的跨越，例如在蛋白结构预测、药物分子设计、新材料研发等场景中，人工智能大幅加快研发进程。工信部副部长柯吉欣表示，下一步将推进人形机器人实景实训，打造一批高价值应用场景。

摩根士丹利邢自强在分析中指出，中国AI发展选择了一条高度差异化的路径——摒弃了极致技术追赶策略，转而聚焦低成本、快部署、全场景渗透的差异化路径。这条路径的选择，使中国企业能够在更广泛的行业领域快速落地AI应用，以更具性价比的方式推动全社会智能化转型。

三、智能经济新形态的深层逻辑：认知能力的社会化配置

理解智能经济新形态，仅从“人工智能应用更广泛”的表层判断是不够的。从政治经济学角度看，智能经济新形态实质上标志着部分认知能力开始通过认知基础设施被规模化供给，并重新配置到市场交易、组织运行和治理过程之中，推动经济运行方式发生系统性变革。

如果说工业经济的本质是机械动力的规模化配置，数字经济的本质是信息能力的规模化配置，那么智能经济更深层的特征则在于认知能力的规模化配置。过去，识别、理解、生成、判断、调度和协同等活动主要依靠人的经验、专业人员和组织层级来完成；如今，这些认知活动越来越多地通过模型、知识系统、智能体和大模型平台被外显化、结构化和系统化，并重新嵌入经济过程。正如学者所指出的，智能经济真正压低的，不只是一般性交易成本，而是认知型交易成本和认知型组织成本。

智能经济新形态不是对新质生产力概念的简单重复，也不是数字经济的自然延伸，而是新质生产力在人工智能条件下于经济运行层面的形态展开。它所指向的，不只是某项技术更先进、某个产业更壮大，而是人工智能正在由单点突破、局部嵌入走向对经济体系的广泛渗透和结构重塑。

从技术维度审视，智能经济的核心在于“数据驱动”与“人机协同”。数据成为关键生产要素，具有非竞争性、可共享、自生长的特性，使用过程中不仅不产生损耗，反而能持续增值。中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚教授指出，与数字经济不同，智能经济的关键驱动力不是数据本身，而是由数据、算法和算力融合形成的“智能要素”。智能系统不断产出“智能”，并与人的智慧组成“混合智能”，这种混合智能突破了人脑的局限，让企业决策、资源利用和科学研究都有更大的想象空间，是新一轮生产力跃升的基础。与此同时，“人机协同”正在重构生产流程，人与智能系统形成优势互补的协作关系。

从经济维度审视，智能经济推动生产方式从线性模式向循环模式转变，从大规模标准化向个性化定制转变。价值创造的核心已从传统的原材料加工、体力劳动替代，转向基于大数据和高级算法的“认知决策”与“价值创造”本身。从信息经济到数字经济，再到智能经济，不仅是技术升级的结果，还是从生产要素结构优化到生产力跃升，再到生产关系重构的系统性跃迁。

从社会维度审视，智能经济将创造一个人机共融的社会。当人工智能开始理解因果，当智能体逐步拥有“自主决策”能力，它就不再是简单的执行工具，而是真正的“物理代理”。智能经济催生的新业态新模式，使得人机协作从生产领域向生活领域全面渗透，这需要与之匹配的新型治理体系。人机关系深刻变革，正在倒逼社会治理模式从单向管理向协同共治转型，推动形成政府、企业、社会、公众共同参与的数字治理新格局。

四、地方布局：31个省份差异化突围

智能经济的浪潮正在全国范围内掀起一场深刻的经济形态变革。梳理各地2026年政府工作报告，全国31个省份无一例外都对人工智能、智能经济相关领域作出部署，期望在新一轮激烈竞逐中赢得先机。从省级政府到地方市县，人工智能已从单一产业培育上升为全域赋能的核心战略，布局已从单纯建设算力中心，转向“算力+数据+模型+场景”的全链条生态构建。各地面临的不再是单一技术竞赛，而是一场因地制宜的生态重塑。

北京作为科技创新策源地，截至目前已服务保障216款大模型完成备案，居全国首位。北京入围AI 2000全球最具影响力学者榜单人数在全国占比超40%，AI学者总量达1.5万人，占全国30%。按照规划，北京将用两年左右时间实现人工智能核心产业规模突破万亿元，成为具有技术策源力、产业竞争力的全球人工智能创新高地。

上海则提供了另一种“探路”范式。由工信部、财政部牵头设立的国家人工智能产业投资基金，总规模600.6亿元，落户上海徐汇区。在此之前，规模225亿元的人工智能母基金已于2024年落地徐汇区。国家级AI战略资本“入场”，不仅是对人工智能全产业链的深度渗透，更是对未来产业主导权的战略性投资。

制造业大省默契地将“人工智能+”的主战场锁定在制造升级。广东省作为制造业第一大省，拥有制造业全部31个国民经济大类，2025年数字经济规模已突破8万亿元，连续9年居全国首位。5月28日，广东省工业和信息化厅主办了2026年“大手拉小手”产业链供应链对接活动（AI人工智能+制造业专场），广东省制造业协会人工智能与机器人专委会正式成立，为广东制造业AI转型提供智力支持。《广东省AI赋能制造业场景落地白皮书》同步发布，系统梳理了从信息化、数字化到智慧化的递进路径，提炼了20余个典型应用场景及多个标杆案例。

黑龙江省印发《黑龙江省深入实施“人工智能+”行动的实施方案》，明确提出到2027年全省算力规模达到50EFlops，打造面向行业的高质量数据集30个以上，建设典型应用场景300个以上，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。在农业领域，推动人工智能赋能种植、养殖、育种、智能农机等重点领域，建设高水平智慧农（牧、渔）场200个以上。四川则聚焦“一号创新工程”，到2027年实现人工智能与重点领域广泛深度融合，形成2至3个具有全国竞争力的细分赛道产业集群，重点支持打造10个左右具有全国影响力的行业标杆大模型。

国家信息中心研究指出，“十五五”时期，智能经济对GDP的贡献将完成从“增量补充”到“核心支柱”的关键转变。

五、智能经济创造就业新机遇与制度回应

智能经济在以技术为引擎驱动社会变革的同时，也在深刻重塑就业市场。技术进步不仅带来了经济发展的增量和生产效率的跃升，智能经济的全方位演进，将持续开辟就业发展新空间、孕育就业新机遇，推动就业形态、岗位结构、劳动方式发生系统性革新。从岗位迭代来看，智能技术深度赋能千行百业，催生出数据标注、模型训练、算法运维、算力调度等一批新兴职业岗位，持续壮大就业增量、丰富就业形态。从劳动方式来看，传统单一的人与人之间的协作模式加速向人机协同新模式转变，推动劳动者向创新研发、决策研判、统筹协调等高价值岗位转型。

然而，技术替代与岗位创造之间存在时间差，青年群体的入门级岗位正在发生变化，中年劳动者面临技能过时的压力，年龄偏大的劳动者数字素养相对薄弱。技能供需错配导致的结构性矛盾，迫切需要构建终身学习体系和职业培训体系加以应对。

2026年政府工作报告明确提出“打造智能经济新形态”的同时，强调“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”“加大各类政策对就业的支持力度，构建就业友好型发展方式”。2026年5月18日，国家印发《稳岗扩容提质行动方案》，针对包括AI带来的担忧等就业需求，国家给出一整套行动方案，既包括政策扶持，也包括多种服务支撑。方案明确提出“鼓励企业在应用人工智能时同步开展转型转岗培训，帮助劳动者尽可能稳在企业”，并从发展新质生产力创造就业、支持创业、完善终身技能培训体系等方面作出系统部署，确保劳动者在智能时代“不掉队”。

打造就业友好型智能经济新形态，核心要义是将就业优先理念贯穿于经济社会发展的全过程各领域，实现经济增长与就业扩容的良性互动、结构优化与就业提质的相互促进、创新驱动与就业赋能的有机统一。这要求制度建设跑在技术发展前面，形成一种既拥抱技术进步、又守护民生底线的智能经济发展模式。

六、前沿实践：智能体与具身智能的产业落地

智能体的规模化应用正在从根本上改变微观经济组织的运行方式。近期，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确了19个典型应用场景，为智能体产业的落地按下了“加速键”。智能体作为具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，正在从“帮我想一想”向“帮我办成这件事”实现质的跨越。

在工业制造领域，智能体的实践成果令人瞩目。在浙江永康一家保温杯制造企业的车间，依托“数据分析智能体”，产线能自主监测并调控焊接参数，实现AI智能检测100%，精确度达到99.99%。工厂部署了十多个协同工作的智能体，包括统筹全局的决策大脑、提升焊线效率的效能专家、负责预防设备停机的维保管家，实现了人均生产效率提升50%，交付生产周期缩短40%，单只能耗耗用量下降20%。这一案例生动诠释了数据与AI协同驱动下飞轮效应的转化路径。

在人形机器人前沿领域，北京人形机器人创新中心展示的搭载“慧思开悟”智能体的机器人，摆脱了传统瞬时视觉局限，通过智能体赋予的空间感知能力，即使物品离开视野仍可精准定位。具身智能体负责人朱前崗介绍，搭载的智能体可以让机器人记住用户身份和偏好，并主动提供服务，“眼裏有活，手裏有數”。

智能制造正在加速走向全链条数字化。河北省工业和信息化厅组织28家智能制造重点企业参展智博会，集中展示了可信安全计算芯片、人形机器人、轮式具身智能机器人、大模型训推一体机、AI视觉检测方案等“硬核”成果。在机器人展区，河北汇博科技推出灵巧双臂加折叠腿式底盘的轮式具身智能机器人，百川集团打造全国首个机器人非标产品研发制造共享平台。

工业大模型的垂直应用也取得关键突破。2026年6月1日，博清科技自主研发的“际銮”焊接大模型正式通过国家生成式人工智能服务备案，成为国内首个通过国家备案的工业焊接垂类大模型。“际銮”焊接大模型可实现焊接工艺智能生成、质量预测及参数优化等功能，经工业现场验证，可将焊接工艺开发周期缩短60%，综合生产成本降低40%以上，推动焊接作业从“经验驱动”向“数据驱动、智能决策”的范式跨越。

企业智能化转型的效果正在产业链上层层传导。重庆携长安、赛力斯、七腾机器人等30家企业参展智博会，将智能制造、低空经济、民生服务等领域的AI实践推向全国舞台。这些成果表明，智能体正在从“辅助工具”向“自主生产单元”演进，推动人机协作从单向指令执行转向任务协同与合作共创。

七、深层挑战与系统性推进路径

在深刻认识智能经济新形态带来的发展机遇的同时，必须正视当前面临的深层挑战。当前AI产业正在从“模型能力驱动阶段”进入“算力组织与效率驱动阶段”，亟需在算力架构、数据传输和能源效率等多维度实现协同突破。

在数据层面，高质量数据集仍然是当前发展的关键瓶颈。行业真正缺乏的并非数据总量，而是可用、可信、可共享的高质量数据。制造业中普遍存在数据碎片化、“采不全、采不准”的问题，跨企业数据共享因权属不清与安全顾虑而受阻。加快数据确权与流通制度建设，构建高质量行业数据集，是实现智能经济深度转型的基础性工程。

在技术层面，工业AI模型在复杂工况下易出现“模型幻觉”或性能衰减，可解释性不足制约核心环节应用。中小企业因数字化基础薄弱、复合型人才短缺，普遍面临“想用不敢用、不会用、用不起”的困境。技术先进并不等于产业领先，如何跨越从技术创新到产业应用的鸿沟，是当前最紧迫的课题。

更深层次的挑战在于，认知能力的社会化供给与既有制度结构之间存在不适配。能力越来越可以由系统提供，责任却仍主要要求自然人或传统组织承担；智能体越来越可以进入执行层，但权限设计、审计规则和问责机制却明显滞后；平台开始不仅连接供需，而且配置认知能力，但制度仍主要按连接型平台来理解和监管。这不是技术能不能应用的问题，而是新的能力供给方式如何与旧的社会秩序相协调的问题。

面对上述挑战，需要在政策、产业、治理三个层面协同发力。

夯实底座，构建开源开放的智能基础设施。国家层面已明确将实施超大规模智算集群建设和算电协同等新基建工程，推动算力从分散的孤立资源向统一调度、共创共享的新型基础设施演进。2026年5月17日，以“芯领算力 智创未来”为主题的首届人工智能院士论坛在京举办，中国科学院院士钱德沛强调，建立全国一体化算力网是国家数字基础的核心，要提升国产算力，把算力像水、电一样变成社会的基础设施。

分业施策，推动重点领域的规模化应用。四川省在《加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》中明确提出建立“管行业必须管人工智能应用”的责任机制，每个行业每年推出不少于5个标杆场景，“一业一策”加快推进“人工智能+”落地应用。河北启动“模数共振”行动，围绕构建行业通识数据集和特色智能体，逐步打造为“智能体工厂”。

治理同步，构建适应智能经济时代的制度体系。坚持发展与治理并重，完善智能经济时代的标准、伦理、安全、监管体系，建设一批国家人工智能应用中试基地，探索形成既拥抱技术进步、又守护民生底线的智能经济发展模式。

坚持智能向善与就业优先。将就业优先理念贯穿于经济社会发展的全过程各领域，构建就业友好型发展方式，实现经济增长与就业扩容的良性互动。这既是智能经济健康有序发展的应有之义，也是全体人民共享人工智能发展成果的根本保障。

八、迈向智能经济发展的新阶段

当前，我国“人工智能+”的规模化应用已超越单纯的技术工具层面，正在通过数据要素激活、智能体大规模部署、算力网络化供给，系统性地重构经济运行的内在逻辑。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，目标是“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”。

智能经济新形态的关键“新”在三个方面：一是新在资源配置方式，数据、算法、算力等正在成为重要生产要素；二是新在生产组织方式，人机协同正加快替代传统的单向、线性生产模式；三是新在价值创造方式，人工智能不仅提高效率、降低成本，也不断催生新产品、新服务、新业态。

站在智能经济新形态的战略起点上，未来的关键突破在于数据质量提升、行业适配深化与治理制度创新三方面协同发力。当认知能力从个体专属走向社会共享，当智能体从辅助工具演进为自主生产单元，当算力网络从技术资源升格为公共服务，智能经济才能真正从“技术先进”迈向“产业领先”和“制度成熟”，成为推动经济社会高质量发展的核心增长引擎，让全体人民共享人工智能发展的丰硕成果。

作者金思宇，中国智库高级研究员、经济学家