中共中央党校(国家行政学院)主管
学习时报社主办
理论视点 学习评论
|
思想理论
|
党的建设
|
民主法治
|
党史国史
|
经济社会
|
领导论苑
|
高端智库 读书治学
|
文化教育
|
生态文明
|
学习文苑
|
当代世界
|
科技前沿
|
文史参阅
|
首页 >> 经济社会 >> 正文
智能经济新形态“新”在何处
来源:学习时报     肖宏伟     2026-07-08 08:28
字体:

  今年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”,表明我国经济发展正进入以人工智能为重要驱动力的新阶段。智能经济不是数字经济的简单延伸,而是经济运行方式的一次重要变革。深入理解智能经济新形态的新意所在,有助于把握这一经济形态的基本特征,为培育新动能提供理论支撑。总的来看,智能经济的“新”主要体现在动力机制、要素体系、生产方式、产业组织与价值逻辑五个方面。

  在动力机制上从赋能工具转向关键驱动。智能经济最明显的变化在于人工智能的角色定位发生了根本调整。此前的“人工智能+”行动主要将人工智能作为赋能工具,用于改造传统产业;而“打造智能经济新形态”意味着人工智能从辅助性工具上升为驱动经济运行的关键力量。在智能经济中,人工智能具备自主感知、智能决策和自适应执行的能力,这些能力逐渐嵌入经济活动的全过程,改变了经济运行的底层逻辑,即从依赖规模扩张转向依靠认知能力驱动。目前,具备多模态理解、复杂推理与智能体能力的大模型正深入参与生产、交换、分配、消费等环节,催生出智能原生企业,为经济增长带来新的发展空间。截至2025年底,我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元,规模以上制造业企业中人工智能技术应用普及率超过30%。人工智能正在成为驱动经济增长的关键变量。

  在要素体系上从传统资源转向数据算力算法协同。农业经济时代,生产活动主要依赖土地和劳动力等传统要素;工业经济时代,生产活动以土地、资本等为核心要素;而智能经济时代,数据、算力、算法则成为核心生产要素。从政治经济学角度看,劳动对象发生了重要改变:互联网上的海量数据以及物理场景中的专有数据,成为可以被深度加工的新型生产资料。数据具有非竞争性、可共享、自生长等特性,在使用过程中持续增值,是智能经济的基础资源。我国凭借超大规模市场和完善的产业体系,数据总量位居全球前列,应用场景丰富。算力相当于智能经济的动力支撑,已成为继热力、电力、网力之后的新型基础设施。截至2026年一季度,我国智能算力规模达到每秒1882百亿亿次浮点运算,位居全球前列。算法则决定了人工智能系统理解和处理信息的深度与广度。大模型的训练与部署对算力提出较高要求,需要适度超前建设超大规模智算集群,并同步带动能源、网络等配套基础设施的升级。数据、算力、算法三者相互支撑、协同发力,构成了智能经济运行的基础框架,这是智能经济区别于工业经济和数字经济的要素特征。

  在生产方式上从被动执行转向人机智能协同。生产方式的变革是智能经济在微观层面的集中体现。工业经济时代的机器被动执行指令,数字经济时代的信息技术充当流程优化的辅助工具,而智能经济中的人工智能具备了自主感知、学习、决策和持续进化的能力。这一能力变化,使得人工智能从被动执行指令的工具发展为能够自主决策的智能体,推动生产方式和生产函数发生深刻变化。具身智能机器人已在汽车压铸、电池生产等高精度场景中自主完成复杂任务,人机协同从概念走向实际应用。在生产过程优化方面,不再主要依赖经验判断,而是基于实时数据流进行动态调优,形成智能生产的新模式。制造业正从传统的自动化流水线转向由人工智能赋能的柔性化、协同化生产,能够更有效地满足多品种、小批量、个性化的市场需求。同时,人与机器的关系也在变化:机器不仅继续承担体力劳动,也开始分担复杂的脑力任务,逐步从工具转变为人类的工作伙伴,推动传统的人人协作模式向人机协同的新形态演进。这种从被动工具到主动伙伴的转变,使得人工智能真正嵌入生产过程的各个环节,成为经济运行中不可忽视的组成部分。

  在产业组织上从线性链条转向网络化生态重构。智能经济在产业组织层面的变化体现为生态级的系统调整。数字化和网络化主要解决产业内部的连接与效率问题,而智能经济则打破了传统产业的线性关联与垂直边界,推动产业运行从要素驱动向协同驱动升级。智能经济并非独立于现有产业体系的新赛道,而是将智能能力深度嵌入农业、工业、服务业的各个环节,催生出大量智能原生型的新业态新模式。例如,智能汽车不仅仅是单纯的交通工具,而是融合了自动驾驶算法、能源管理系统和出行服务生态的智能终端,从基础上改变了汽车产业链的价值分配格局。在微观组织形态上,智能经济催生了“一人公司”,依托多智能体协同系统,单人即可完成研发、生产、营销、售后全链条业务,效率可与数十人的传统团队相当。制造业中的“黑灯工厂”依托智能体自主决策能力实现24小时无人值守,生产效率大幅提升。开源社区与共享平台的兴起促进了创新资源的广泛流动与重组,使产业组织从垂直分工走向网络化协作。生态级的产业重构,打破了传统产业的线性关联与垂直边界,推动产业运行从要素驱动向协同驱动转变,这是智能经济区别于数字经济的一个显著特征。

  在价值逻辑上从效率提高转向共创能力提升。智能经济最深层的变化在于经济系统价值创造逻辑的转变。数字经济主要解决信息不对称问题,通过提高信息流动效率来优化资源配置;而智能经济依托的是价值共创能力,推动经济系统从信息驱动向共创能力驱动转变。一方面,技术层面实现深度融合。人工智能与量子科技、生物制造、6G等前沿领域深度结合,技术供给与场景需求在互动中催生新业态、新模式;另一方面,价值层面实现范式转换。智能技术加速向新能源汽车、量子信息、核聚变、低空经济等新领域渗透,推动经济系统从行业分割、线性关联的价值链,走向跨界共创、网状协同的价值网络。价值创造不再局限于企业内部,而是在多元主体、动态组合的协作网络中实时进行。通用大模型可以复用在金融风控、医疗诊断、工业质检等多个领域,边际应用成本大幅下降,而创造的价值明显增长,边际成本递减效应突出。此外,人工智能发展还带来一系列新的工作任务,如数据治理、模型训练、算法部署、伦理治理等,由此衍生出大量新就业岗位,拓展了价值创造的新空间。智能经济超越了传统意义上的效率提升,驱动经济系统从信息驱动向共创能力驱动转变。

  总之,智能经济新形态之“新”体现在动力机制、要素体系、生产方式、产业组织、价值逻辑的系统性、深层次转变。这一新形态的加速形成,将为拓展经济增长空间、挖掘经济发展潜力提供新的动能。当前,我国智能经济发展势头良好,2025年生成式人工智能用户已达6.02亿人,形成了覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。面向未来,应继续深化对智能经济规律的认识,以更加主动的姿态迎接智能经济时代的全面到来。

(责编:常滨海)

【版权声明】凡来源学习时报网的内容,其版权均属中央党校报刊社所有。任何媒体、网站以及微信公众平台在引用、复制、转载、摘编或以其他任何方式使用上述内容时请注明来源为学习时报网