2025年中央经济工作会议提出，“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”。今年的《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，并将其列为“加紧培育壮大新动能”的重点举措。这一重要部署，既是为经济高质量发展赋能增效的战略选择，也是顺应全球科技革命和产业变革潮流、抢占国际竞争制高点的必然要求，需进一步深化认识、明确方向。

重要意义与深刻内涵

当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术持续突破并加速向现实生产力转化。在此背景下，打造智能经济新形态着眼现实需要，对于推动我国经济顶压前行、向新向优发展具有重要意义。

从国内发展看，打造智能经济新形态是破解发展瓶颈、激活增长潜能的关键抓手。我国经济已进入高质量发展阶段，制造业转型升级、服务业提质增效以及推进农业现代化等方面还需加速突破。人工智能技术与千行百业的深度融合，能够推动生产流程优化、资源配置升级，为经济增长注入新动能。

从国际竞争看，人工智能已成为大国博弈的关键领域，打造智能经济新形态是抢占全球科技竞争制高点的必然选择。美国聚焦人工智能研发与安全，构建加速创新、基础设施建设、国际博弈三方面的发展框架；欧盟依托“数字欧洲计划”，通过资金扶持、技术突破、监管规范、协同联动，逐步提升欧盟的数字能力与国际竞争力。我国全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业，努力掌握人工智能发展和治理主动权。打造智能经济新形态正是落实相关要求的具体实践。

从技术演进看，不同于传统创新技术的局部应用，大模型、具身智能等人工智能领域的技术突破，推动智能终端和智能体深入生产生活各领域。这种技术变革不再是简单的效率提升，而是对生产要素、生产方式的全方位革新。当技术条件成熟，打造与之适配的经济新形态，成为顺应技术发展规律的自然结果。

打造智能经济新形态，就是构建以人工智能为核心驱动力、数据为关键生产要素、算力为基础支撑、深度融合一二三产业的经济新形态，其内涵体现为多维度的系统性变革。从生产要素层面看，实现从传统要素主导到数据要素赋能的转变。在智能经济时代，数据作为新型生产要素，与劳动、资本、技术等传统要素深度融合，让传统要素配置效率得到提升。从产业形态层面看，智能经济新形态并非传统产业的简单智能化改造，而是培育形成依托智能技术发展的全新业态。例如，“产品+智能服务”模式推动制造业向服务型制造转型，远程运维、预测性维护等增值服务拓展了产业价值链；人工智能生成内容技术催生了沉浸式消费等新型消费形态。

独特优势与鲜明特色

我国在长期发展中积累的制度、产业、数据等多重优势，为打造智能经济新形态提供了坚实支撑。

第一，强大的战略统筹能力提供保障。我国社会主义制度具有非凡的组织动员能力、统筹协调能力、贯彻执行能力，这在推动智能经济发展上体现得尤为突出。从提出“人工智能+”行动，到提出“打造智能经济新形态”，我国在宏观层面形成了循序渐进、持续深化、全链条推进的战略布局。在算力基础设施建设上，依托统一的电网体系推进超大规模智算集群和算电协同工程建设。这种跨部门、跨领域的协同推进，是依赖市场自发调节的国家难以实现的。

第二，显著的场景优势构筑应用生态。在工业领域，新能源汽车的智能生产线、电子产品的智能质检系统等场景，为工业大模型的训练与迭代提供了丰富数据；在民生领域，医疗诊疗、养老托育等场景，能够有效促进智能技术从实验室走向规模化应用。相比之下，美国的智能技术多集中于高端制造领域，场景覆盖面较窄；日本虽聚焦民生场景，但产业体系的完整性不足，难以形成技术复用与跨界融合的效应。我国的产业与场景优势不仅能快速转化技术成果，更有助于形成“创新—应用—迭代—优化”的良性循环。

第三，丰富的要素资源夯实发展根基。从某种意义上看，数据是智能经济的“石油”。我国拥有全门类的工业体系，数据生产量占全球比重超过四分之一，从原材料开采、中间品加工到终端产品制造的全要素、全过程、全环节有着丰富的数据资源，为大模型研发提供了充足“养料”。同时，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，形成了规模庞大的科研人才队伍。在开源生态建设上，我国正从使用者向引领者转变，一批优质开源项目降低了中小企业的技术应用成本，这种人才与生态的双重优势，促使我国在智能技术研发上实现快速突破。

与一些西方发达国家发展智能经济呈现出的技术垄断导向等特征相比，我国的智能经济新形态具有协同性、普惠性、开放性的鲜明特色。

一是协同性凸显，“技术—产业—政策”高效联动。与美国依赖科技巨头技术外溢、欧盟侧重标准制定的单一发展路径不同，我国的智能经济新形态构建了多主体协同的发展格局。在“链主引领+行业模型”机制下，能源、制造等领域的龙头企业与人工智能领军企业联合开发垂直领域大模型，通过“模型即服务”模式带动中小企业共同发展。从政策层面看，通过完善首台（套）、首批次、首版次应用政策，促进创新产品规模应用和迭代升级，形成政策支持技术研发、技术支撑产业升级、产业反哺技术创新的良性循环，这种协同效应显著提升了我国智能经济的创新效率与发展质量。

二是普惠性突出，兼顾效率提升与可及共享。坚持以人民为中心的发展思想，是我国经济发展的根本立场，打造智能经济新形态始终贯穿这一价值导向。在产业领域，通过算力普惠共享机制，让中小企业像用电一样便利地使用算力资源，降低智能化转型门槛；在消费领域，推动人工智能手机、智能网联汽车等产品通过以旧换新政策走进千家万户；在民生领域，智能诊疗、智能教育等服务向基层延伸，缩小城乡、区域间的公共服务差距。

三是开放性鲜明，为全球智能经济发展作出贡献。打造智能经济新形态并非封闭发展，而是坚持在开放合作中提升竞争力。一方面，支持人工智能开源社区建设，推动模型、工具等创新资源全球共享；另一方面，依托“一带一路”科技创新专项合作计划，推动智能解决方案在制造、物流等领域的跨国应用。这种开放不同于美国的技术封锁策略，也区别于欧盟的区域保护倾向，它是通过构建全球协作的开源生态，既吸收国外先进技术成果，又向世界提供发展智能经济的中国方案。

发展方向与实践路径

当前，我国打造智能经济新形态的主要矛盾在于快速迭代的智能技术与相对滞后的制度供给、碎片化的要素配置之间的矛盾，而矛盾的主要方面在于制度创新不足、核心技术存在短板、生态协同不够。需聚焦关键环节精准施策，推动智能经济发展壮大。

首先，数据要素的合规高效流动是智能经济运行的关键。当前数据确权难、共享难、交易难等问题，成为制约智能经济发展的首要堵点。这一问题的本质是新型生产要素与传统体制机制不适配，要通过制度创新构建数据要素流通的“高速公路”。一方面，建立分级分类的公共数据开放机制。在医疗、交通、环保等领域，推动公共数据向人工智能企业合规开放，采用多方安全计算、联邦学习等技术，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”。同时，探索基于数据价值贡献的收益分配机制，鼓励数据标注、数据合成等专业化服务发展，让数据提供者、加工者、使用者共享价值。另一方面，加快完善数据产权与交易规则。建立适配智能经济的产权认定体系，强化公共财政支持数字资源开放共享，打通数据从生产到应用的全链条堵点。

其次，核心技术自主可控是智能经济新形态的基础。当前我国在高端芯片、高精度传感器等领域仍存在瓶颈制约。需定期发布人工智能重大应用场景攻关清单，支持企业与高校院所组建创新联合体开展合作。在技术研发中，既要鼓励非对称赶超，也要注重开源生态建设，支持优质开源项目发展，形成“自主创新+开源协作”的技术突破路径。优化算力资源布局，完善全国一体化算力网络，通过算电协同降低算力成本，让中小企业能够以低成本获取算力。

再次，智能经济新形态的打造，离不开“技术—产业—市场”的生态协同。在工业领域，推动“5G+工业互联网”升级版建设，支持龙头企业开放生产场景，带动上下游企业智能化改造，在汽车制造、高端装备等行业形成可复制的智能生产模式。在服务业领域，培育“硬件+服务”的新型商业模式，推动智能终端从单一设备升级为跨场景交互入口，激发体验消费、个性消费等新需求。同时，建立人工智能应用中试平台，为技术提供从实验室到生产线的过渡场景，形成“技术研发—场景验证—产业应用—迭代优化”的闭环，提升智能经济竞争力。

此外，智能技术的快速发展也带来了数据安全、伦理规范等方面的新挑战，若相关领域治理滞后，不仅会制约智能经济发展，还可能引发社会风险。需坚持统筹发展和安全，在发展智能经济的同时，构建适配其特点的治理体系。建立涵盖技术、产品、伦理的智能经济标准体系，探索“沙盒监管”模式，在保障安全的前提下为创新留足空间。加强人工智能治理的国际合作，在数据跨境流动、伦理准则等方面提出中国方案，既防范技术滥用风险，又为我国智能产品、服务和标准走向世界创造有利条件。

（作者李鹏飞系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、工业经济研究所副所长）