建言 | 打造智能經濟新形態

智能經濟是以人工智能為核心驅動力的新型經濟形態。依托數據、算力與算法的深度融合，智能經濟對生產、分配、交換和消費等經濟運行全過程進行重塑。從傳統制造向智能制造轉型，從單一產業發展向產業鏈協同升級延伸，在技術革命與制度創新的協同作用下，智能經濟不斷突破行業邊界，成為培育新質生產力、推動高質量發展的重要動力。

原文 ：《打造智能經濟新形態》

作者 |四川大學經濟學院助理研究員 孫義卿

圖片 |網絡

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智能經濟具有顯著創新變革特征

智能經濟以人工智能為核心驅動力，深度融入生產與生活各環節，重塑人類生產生活范式。智能經濟促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革，促進組織結構、要素配置和人機協同方式不斷優化。

智能經濟催生新模式新業態，人機關系發生根本性重構。人工智能逐漸融入戰略規劃、組織架構和業務流程中，推動生產要素、生產方式與商業模式的系統性重構。以人工智能為底層架構的智能原生企業，通過數據驅動決策、算法優化流程與智能體參與運營，形成更加靈活高效的生產與服務體系。人工智能與元宇宙、低空經濟、生物制造等新興技術的融合，孕育新的經濟增長點。人機協同、跨界融合的智能經濟和智能社會不斷發展，促進新基礎設施、新技術體系、新產業生態、新就業崗位等的不斷涌現。

智能經濟促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革。依托工業互聯網平臺，推動設備、系統與人員之間的互聯互通，實現供應鏈上下游的智能協同與動態匹配；人工智能驅動育種技術、智能農機與農業機器人不斷發展，推動農業生產由經驗驅動向數據驅動轉變，提高資源利用效率和生產管理水平；智能終端與智能體廣泛應用，在金融、醫療、物流、商務等領域形成更加高效、精準和個性化的服務供給。

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智能經濟的發展基礎與演進路徑

如何打造智能經濟新形態，抓住人工智能發展的機遇，進而培育經濟增長新模式、壯大經濟增長新動能，需要全面剖析智能經濟的發展與演進。

基礎配套保障技術突破。一是數據創新為人工智能提供學習和訓練的資源基礎。截至2025年9月，我國數據生產總量超40澤字節（ZB），我國數據產業規模超過5.8萬億元，數據產業從業人員超500萬人。二是算法優化提高人工智能能力邊界。我國已經發布了多個大型人工智能模型，通義千問、DeepSeek R1等大模型不斷升級，對我國乃至全球的人工智能產業帶來深刻變革。三是算力提升為復雜模型的訓練和應用提供關鍵支撐。截至2025年6月底，中國有1085萬個標準機架在運行，其智能計算能力達到788EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），存儲容量超過1680埃字節，市場規模預計達到8351億元。三者相互協同，保障人工智能技術持續突破，使其更加廣泛地應用于產業生產、企業管理和社會服務之中。

“人工智能+”推動產業深度融合。“人工智能+”行動推動人工智能與各行業各領域深度融合，產業滲透形態升級，實現全產業體系的智能化躍遷。智能經濟的發展從早期的單點技術突破和局部場景賦能，逐步邁向以基礎設施、技術平臺與創新生態協同支撐的系統性重構階段。我國持續推進算力基礎設施建設，基于云-邊-端協同邏輯架構，構建國家級-區域性-本地化人工智能算力網絡。“5G+工業互聯網”加速升級，推動信息技術與工業生產深度融合，設備互聯、數據共享與智能決策成為現實。截至2025年底，我國5G基站總數達483.8萬個，建設超過2萬張5G工業專網，覆蓋全國97%以上地級行政區。“5G+工業互聯網”項目超過2.3萬個，在41個工業大類實現全覆蓋，形成1260個具有示范效應的5G工廠，推動工業體系由“人控”向“智控”轉型。衛星互聯網的發展進一步拓展了網絡連接邊界。2025年中國衛星互聯網產業規模達到454.1億元，為偏遠地區及跨區域場景應用提供了重要支撐。開放協同的創新生態加速形成。人工智能開源社區持續壯大，開源模型與工具顯著降低技術門檻，促進多主體協同創新與技術擴散。從算力基礎設施到網絡體系再到開源生態，智能經濟構建多要素協同的產業支撐體系，推動人工智能由局部應用走向系統性重構。

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多維度推進智能經濟發展

在戰略布局上，應完善頂層設計、加強工作部署，突破技術壁壘，推動我國智能經濟實現綜合實力整體性、系統性躍升。一方面，人才是智能經濟的活力和動力之源。推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，構建涵蓋基礎教育、高等教育、職業教育和繼續教育的多層次人才培養體系。另一方面，基礎研究是智能經濟創新的源頭。集中力量攻克高端芯片、基礎軟件等核心技術，構建自主可控、協同運行的人工智能基礎軟硬件系統。通過基礎研究支持，突破技術瓶頸，提升自主創新能力。

在發展著力點上，健全技術研發與應用轉化機制。一方面，深化科技成果使用權、處置權和收益權改革，賦予高校院所更大的成果轉化自主權；另一方面，完善科技成果評價機制，建立市場導向的成果評價體系，將技術創新性與產業應用價值相結合，改變傳統評價模式。建立基礎研究、應用研究、技術轉化、商業實現的全鏈條創新體系，實現科技成果的梯次轉化和產業化應用。

在制度和法律上，完善相關法規與制度體系，確保人工智能安全、可靠、可控。建立健全風險預警與應急響應體系，識別和應對可能出現的安全風險和社會挑戰。一方面，構建人工智能技術風險評估框架，對重點研發和關鍵應用領域開展常態化的風險評估和安全審查，及時發現和消除潛在隱患；另一方面，建立人工智能事件監測和預警機制，對異常行為、系統失效、安全漏洞等情況進行實時監測和分析，提前發出預警信號。形成一套以“明晰要件”為基本前提、“風險識別”為關鍵中樞、“有效治理”為根本保障的“三位一體”常態化監管體系。

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1996期第2版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：程鑫云

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