沈艳兵（天津社会科学院经济分析与预测研究所）
摘 要：智能经济正成为我国经济高质量发展的新引擎。作为以智能产业化和产业智能化为核心的新型经济形态和数字经济的高级阶段，智能经济与新质生产力具有辩证统一的关系。我国智能经济在产业规模、算力设施、应用场景等方面已形成显著发展优势，但仍面临核心技术“卡脖子”、数据要素流通不畅、产业融合深度不足、治理体系滞后等系统性挑战。面向“十五五”，推动智能经济高质量发展，应循序“技术创新—基础底座—产业融合—治理体系”协同推进，重点强化以算电协同为代表的新型基础设施、以轻量化模型为核心的普惠化算法供给，以及以敏捷治理为导向的监管创新，从而实现从“技术赋能”向“经济形态重构”的范式跃迁。
关键词：智能经济；新质生产力；人工智能+；数字经济
当前，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术深度融入经济社会各领域，催生了智能经济。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”。加快推进智能经济发展，既是顺应科技革命浪潮、抢占未来发展制高点的战略选择，也是推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革的迫切需求。大力发展智能经济将有助于构建更加高效、绿色、韧性的现代化产业体系，推动制造业、农业、服务业等各领域智能化升级，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。把握时代机遇，持续深化“人工智能+”行动，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、新模式、新动能的关键路径，对推进中国式现代化具有重要意义。
一、智能经济的内涵
“十五五”时期，智能经济将加速从概念走向实践，重塑我国经济发展的底层逻辑。因此，准确把握智能经济的内涵，厘清与数字经济、新质生产力的逻辑关系，是研究智能经济发展的前提。
（一）智能经济的定义与特征
智能经济是以人工智能为核心驱动，融合5G、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的新型经济形态。它通过数据、算法与算力的协同，实现生产要素的智能配置、商业模式的持续创新与社会生产力的全域跃升，将重构生产、分配、交换与消费全流程，并全面赋能传统产业和新兴产业，推动经济增长方式从过去的“要素投入”向“创新与智能驱动”转变。智能经济有三个显著特征：一是人机协同的智能生产方式，机器不再是单纯的工具，而是能够与人类共同完成工作的合作伙伴；二是跨界融合的协同创新体系，人工智能与医疗、金融、制造等各行业将无缝连接；三是共创共享的开放经济系统，通过平台化、开放式创新实现技术与资源的广泛共享。
（二）智能经济是数字经济发展的高级阶段
相较于数字经济，智能经济在两方面呈现出本质差异。一是驱动内核截然不同。数字经济建立在信息通信技术基础之上，以数据的采集、传输与处理为核心；智能经济则以人工智能为核心驱动力，强调通过人工智能实现经济行为的智能化决策与自我驱动。二是演进逻辑发生转变。数字经济侧重于资源配置与效能提升，智能经济则致力于通过人工智能深化智能应用。智能经济并非数字经济的简单延续，而是以智能为核心的新经济形态，是数字经济的高级阶段，二者相互融合、协同共生，推动增长范式向创新驱动与智能驱动转变。
（三）智能经济与新质生产力的关系
智能经济与新质生产力本质上是路径与目标、动力与结果的辩证统一关系。简单来说，新质生产力是目标，智能经济是路径。新质生产力是发展的宏观战略，指由技术革命性突破、生产要素创新性配置催生的先进生产力，核心是“质”的跃升，代表发展的目标指向。智能经济是新质生产力的重要组成部分和关键支撑，作为核心载体和具体实现路径，通过“数据+算力+算法”的核心技术体系推动生产要素创新性配置与产业深度转型升级，激活和形成新质生产力。二者深度融合且双向驱动：发展智能经济是培育新质生产力的具体实践路径，而新质生产力的形成又将进一步推动智能经济向更高阶形态演进。
二、我国智能经济发展现状
智能经济正从技术突破期迈向规模化应用的新阶段，呈现出“量”的增长和“质”的跃升的良好发展态势。
（一）产业规模稳步扩张
近年来，我国智能经济产业规模增长迅速，形成了覆盖基础底座、行业应用的完整产业体系和“模芯云用”协同发展的产业生态。人工智能产业规模呈现爆发式增长态势，工业和信息化部的数据显示，2025年，我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，人工智能企业数量超过6200家。随着人工智能的深度应用，AI芯片的需求快速增长。据艾媒咨询发布的《2025年国产芯片领域市场状况及标杆企业经营数据分析报告》，2025年我国国产芯片产业规模突破1.8万亿元，同比增长21.7%，增速远超全球半导体产业平均水平。
（二）国产人工智能核心技术加速突破
AI芯片和大模型作为人工智能领域的两大核心技术，国产技术水平不断突破，成为推动智能经济发展的关键。例如，中星微“星光智能五号”是首款同时运行通用语言大模型和视觉大模型的嵌入式AI芯片，在运行效率、实时性、安全性和性价比等方面实现大幅提升。中兴通讯“凌云”AI交换芯片实现了国产GPU卡的大规模高速互联。我国大模型发展已从“规模扩张”转向“效能提升”的新阶段。据新华社报道，截至2025年6月，我国已发布1509个大模型，占全球总数的40%以上，居全球首位。同时，在推理能力优化与成本控制两个维度均取得显著突破，有力推动了人工智能从“能用”向“好用”“普惠”迈进。
（三）算力规模持续增长
算力是智能经济发展的基石。近年来，我国算力规模持续增长，中国信息通信研究院发布的《先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2025年）》显示，截至2025年6月，我国在用算力中心标准机架达1085万架，算力总规模达到962EFlops，全球占比约为21%，同比增速达73%，智能算力规模达到782EFlops，同比增长96%，在我国算力中占比达81%。在算力产业迅速发展的同时，重点领域实现技术突破，算网协同能力显著增强，“东数西算”工程成效显著，规划建设超过250条“东数西算”干线光缆，算力投资保持稳定增长，数据市场结构持续优化，产业重心正从模型训练向场景应用迁移。同时，2026年算力网被正式纳入国家“六张网”战略性基础设施阵列，成为支撑数字经济发展与人工智能产业的关键底座。
（四）智能产品和应用场景向深度拓展
智能经济不仅涵盖人工智能产业本身，更包括AI向各行各业渗透所带来的经济能效。在智能消费市场，人形机器人正成为消费热点，截至2026年7月，国内企业已发布400多款人形机器人产品。同时，AI工具已在制造、农业、医疗、金融等行业广泛渗透，推动产业效率系统性提升。据工业和信息化部消息，截至2025年底，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%。AI在农业领域的应用正持续拓展，不仅通过算法优化农产品从产地到消费者的全链路流程，还构建了AI病虫害识别系统与智能灌溉系统等创新方案；在医疗领域，AI应用已经涵盖智慧医疗、医药创新与健康管理三大方向，能够自动化分析各种医学影像、解析海量的基因数据、整合医疗资源并辅助决策等；在金融领域，AI技术已在风控、投研、客户服务等核心环节落地，腾讯云联合金融机构在超100个业务场景应用AI大模型。
三、智能经济发展面临的机遇与挑战
（一）智能经济发展面临的机遇
1.国家战略规划驱动智能经济高质量发展
在国家战略规划引领下，我国智能经济经历了从“人工智能”到“人工智能+”，再到“智能经济”的持续深化演进。演进过程分为三个阶段，每个阶段都以政策为先导，指明了发展方向。萌芽阶段（2017—2020年），重点在于顶层设计，2017年印发的《新一代人工智能发展规划》确立了人工智能的国家战略地位，2019年印发的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》提出构建智能经济形态；规范阶段（2020—2023年），政策转向具体监管，《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等文件聚焦于安全与治理体系的构建；深化阶段（2024年至今），政策导向转向安全与发展的协同，强调技术创新和全球治理。2025年发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动 “人工智能 +” 由阶段性试点转向常态化持续推进；2026年政府工作报告明确提出“打造智能经济新形态”，推动重点行业领域人工智能商业化和规模化应用。总体来看，国家战略规划实现了从宏观布局到精准治理、再到发展赋能的逻辑跃迁，为智能经济高质量发展提供了清晰的政策路径和持续动力。
2.地方政府加快布局智能经济，形成发展合力
地方政府紧跟国家战略导向，结合各自资源禀赋，因地制宜制定发展政策，加快推动智能经济形成“技术突破—产业集聚—场景赋能”的全链条发展格局。在政策层面，各省市纷纷聚焦智能经济产业规模、算力建设、技术攻关、应用场景开放及人才要素保障等方向，构建起“目标引领—要素支撑—生态优化”的政策体系。从发展目标来看，呈现四大特征：一是算力基础设施建设全面提速，安徽、福建、四川等省份明确大规模智能算力部署目标，河南、河北力争将算力规模纳入全国第一梯队竞争行列。二是产业规模壮大与企业梯度培育双轮驱动，浙江、陕西、四川设定阶梯式核心产业营收目标，山东、深圳聚焦细分领域龙头企业培育。三是应用场景深度拓展，福建、湖南、山东推动智能技术与实体经济深度融合，北京、上海着力打造标杆场景并推动规模化复制。四是区域协同发展特色鲜明，京津冀、长三角、珠三角形成产业增长极，中西部省份依托算力优势实现差异化发展或跨越式赶超。
3.核心竞争优势为智能经济筑牢坚实底座
我国拥有全球领先的产业链体系与雄厚的制造产能，从芯片制造、智能硬件、算法研发到下游多元应用场景及终端产品，已构建起较为完整的人工智能产业链生态。同时，我国具备完善的基础设施体系，覆盖全国的5G移动通信网络、云计算平台及大数据中心等，为人工智能的训练与部署提供了坚实的硬件支撑。我国也是全球最大的电力生产与消费国，风电、光伏等可再生能源装机容量位居世界首位，加之全球最长的特高压输电网络，为高能耗的人工智能算力产业提供了充足且成本低廉的电力保障。此外，在数学、计算机科学、工程技术等领域，我国培养了规模庞大的本科及研究生人才群体，为人工智能产业注入了强劲的人才动能。这些核心优势共同构筑起我国智能经济高质量发展的坚实底座。
4.高技术制造业与战略性新兴产业成为智能经济发展的重要力量
近年来，集成电路、航空航天、生物医药及低空经济等高技术制造业与新兴产业被赋予新的战略定位，在推动智能经济发展中发挥着日益重要的作用。以集成电路为例，其与人工智能的深度融合构成先进制造业升级的核心驱动力。集成电路产业的高质量发展有助于打通人工智能技术与产业化应用之间的壁垒，以应用场景为导向加速核心技术的示范落地，并通过产业需求反馈推动技术持续迭代。2026年政府工作报告明确提出发展卫星互联网，这不仅关乎航空航天业的壮大，更是智能经济的关键组成部分。卫星互联网为人工智能的规模化应用提供了“随时随地在线”的连接能力，使智能服务得以从城市延伸至更广阔的区域。
（二）智能经济发展面临的挑战
我国智能经济在拥有多维度先发优势的同时，也面临着一系列系统性、结构性的挑战。其一，关键核心技术受制于人的局面尚未根本扭转。高端AI芯片、基础算法框架及核心工业软件等领域仍存在“卡脖子”风险；技术创新资源分散且投入不足，底层基础研究与产业应用需求存在脱节；开源生态的国际话语权仍有待加强，制约了产业链的自主可控与系统性创新能力。其二，数据要素的供给与治理面临瓶颈。高质量行业数据集稀缺，数据孤岛现象普遍存在，跨机构、跨领域的数据流通与共享机制尚不完善。数据产权界定不清、交易机制不健全，加之隐私保护与数据安全的法律约束，使得数据要素的市场化配置机制难以有效运转，拖慢了产业智能化转型的步伐。其三，产业融合的深度与广度不足。传统行业数字化改造未完成，智能化渗透慢，技术适配壁垒较高，导致AI应用呈现碎片化态势。中小企业面临使用门槛高、成本负担重的困境，智能技术尚未深入融入生产核心环节。其四，基础设施的协同性与普惠性偏弱。算力供需矛盾突出，调度能力待提升，资源共享机制尚未健全。其五，治理体系与伦理规范相对滞后。算法歧视、数据隐私泄露等风险频发，冲击个人权益与社会认知，传统治理模式难以适应AI技术的快速迭代。上述系统性挑战共同构成了我国智能经济迈向高质量发展必须跨越的障碍。
四、“十五五”时期推动智能经济发展的路径
“十五五”时期，随着经济社会发展重心从信息化、数字化向智能化演进，智能经济将成为我国经济增长的核心支柱。加快打造智能经济，要坚持系统观念，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。
（一）强化科技自主创新，打造智能经济发展的良好生态
强化科技自主创新是打造智能经济发展良好生态的核心驱动力，需发挥举国体制优势，构建“国家主导、企业研发、产业应用”的协同创新体系。设立国家级创新中心、算力枢纽与共性技术平台，集中突破关键核心技术。强化企业创新主体地位，支持企业与科研机构联合开展基础理论、方法工具及共性技术攻关，依托国家级创新中心等载体推动科技成果高效转化，构建多元主体协同、网络化运作的创新生态，促进政产学研用协同。强化政策支持，提升各级政策效能，构建系统化人工智能政策体系，促进算力、数据、场景、资金等要素供给，建设智能经济试验区，在落实中央政策的同时形成地方发展特色。构建“教育—科技—产业”深度融合的人才培养体系，探索跨学科复合型人才培养路径，建立人才双向流动机制，加强国际人才引进与合作，构建具有全球竞争力的人才制度。深化国际合作，支持AI领域龙头企业整合全球创新资源，形成跨境协同生态，推动技术、产品、伦理标准“走出去”。
（二）夯实基础底座，实现智能经济高质量发展
数据、算法、算力是智能经济的三大核心技术底座。在我国新基建战略与“十五五”规划的引领下，要不断提升这三大要素的发展能效，促进智能经济高质量发展。第一，要构建覆盖数据采集、存储、流通、应用的完整数据体系，充分释放数据要素价值。加快推动数据产权“持有权、使用权、经营权”三权分置改革，为数据供给、流通、使用提供权责清晰的产权配置方案。第二，通过深度学习、机器学习等算法的持续研发创新，让国产大模型实现从“跟跑”“并跑”到“领跑”的跨越。推进模型算法迭代创新，加速推进智能体、具身智能等从技术突破向价值创造演进，构建普惠化算法资源供给体系，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。第三，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，探索建立“算力—电力”联合调度市场机制，通过数字化技术、智能算法、信息网络，将算力基础设施与电力系统深度融合，推动资源动态匹配与优化配置，实现“以电强算、以算促电”的良性循环。
（三）深化产业融合，拓宽应用场景的深度与广度
深化产业融合，拓展智能经济应用场景的深度与广度。这是推动人工智能技术向价值创造转化、实现规模化落地的关键所在。第一，着力推进人工智能与实体经济各领域的深度融合，以“人工智能+”战略为引领，聚焦制造业、生物制造、量子科技、第六代移动通信等重点领域，推动人工智能赋能全要素智能化升级。依托《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，推动人工智能深度嵌入研发、生产、管理、服务链条，促进行业大模型和高水平工业智能体的深度应用，推广典型应用场景，实现规模化落地。同时，构建产业融合创新联合体，鼓励龙头企业与专精特新中小企业形成“模型+场景”结对开发模式。第二，构建多层次、立体化的应用场景体系，为应用场景的孵化、验证、推广提供技术支撑与服务保障；鼓励企业将人工智能融入战略规划与业务流程，积极开辟战略性新兴产业和未来产业的发展新赛道。第三，深化AI区域协同与全域融合，打造面向全社会的公共智能服务体系，在城市治理、交通、医疗、教育等民生领域实现全域深度融合，形成系统性应用生态。第四，强化政策引导与要素保障，充分发挥“两重”“两新”政策效能，深入挖掘人工智能应用潜力与新型智能消费需求，培育一批易用好用、普惠便捷的人工智能产品与服务体系，为应用场景的持续拓展提供坚实支撑。
（四）完善治理与监管体系，实现智能经济普惠共享
完善的治理与监管体系是智能经济持续健康发展的保障，也是推动人工智能实现普惠共享的重要支撑。第一，充分发挥我国制度优势，构建“关口前移、防患未然”的安全治理机制。集中攻关人工智能领域的共性安全问题，推动共性技术引擎嵌入各类人工智能产品与应用场景，避免先发展后治理的失控风险。第二，加快人工智能立法进程，建立健全数据产权交易、算法审查、AI伦理监管等制度体系，为智能经济发展提供法治化、规范化的运行环境。第三，强化智能普惠建设，部署国家人工智能公共服务能力建设工程，打造开放共享的算力网络、公共数据服务平台与开源生态，降低中小企业和各类创新主体应用人工智能的技术门槛与成本负担，让智能资源更加普惠。第四，推动区域协同发展与城乡均衡共享，探索建立数据要素的“贡献—回报”机制，引导智能经济向中西部、农村地区延伸，缩小数字鸿沟，实现城乡协同、东西互济的均衡发展格局。通过治理体系与普惠机制的双轮驱动，智能经济将在安全有序的轨道上实现更广泛、更公平、更可持续的价值共享。
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【本文系天津社会科学院重点项目:“十五五”时期天津经济社会发展战略与定位研究”（2025YZD-05）的阶段性研究成果】
（沈艳兵系天津社会科学院经济分析与预测研究所副研究员）