智能经济新形态打开发展新空间

【中图分类号】F124 【文献标识码】A

当前，全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能作为具有通用性、渗透性和颠覆性的关键技术，正从“技术变量”加快转化为“经济增量”。2026年4月28日召开的中央政治局会议强调，“全面实施‘人工智能+’行动，发展智能经济新形态”。①打造智能经济新形态，重在促进人工智能应用广度、融合深度及发展高度协同提升，完善人工智能治理，从而把技术势能转化为高质量发展的强劲动能。

2026年一季度，国内生产总值334193亿元，同比增长5.0%，全国规模以上工业增加值同比增长6.1%，主要宏观指标增速回升，国民经济实现良好开局。②既体现出中国经济强大的发展韧性、旺盛的内生活力，又彰显新质生产力加速培育、经济结构持续优化的高质量发展导向。不断涌现的新技术、新产品、新场景，为一季度成绩单增添更多智能元素。“十五五”时期，人工智能成为我国高质量发展的关键驱动力之一。打造智能经济新形态，是一场从技术赋能向系统性经济形态重构的变革，需抓住人工智能发展机遇，打开经济增长新空间，培育新模式、壮大新动能。

拓展人工智能赋能千行百业的广度和深度，打开经济增长新空间

打造智能经济新形态是一项系统工程，智能经济的蓬勃发展，离不开坚实的数字底座，需要协同发展的产业生态，新的经济形态，呼唤新的治理范式。推动人工智能高质量发展，打造智能经济新形态，既是培育新质生产力、塑造发展新动能的重要抓手，又是提升国家竞争力、促进高质量发展的战略选择。尽管当前人工智能技术在演进过程中，暴露出一些局限与风险，但总体看，这些问题是新技术成长过程中不可避免的阶段性现象，也是技术创新由孕育走向成熟的客观表现。“十五五”时期，人工智能有望成为驱动科技与产业繁荣的关键力量，通过壮大相关产业规模、拉动宏观经济增长、推动产业结构升级和加速创新范式变革等途径，持续释放发展动能。

产业规模持续壮大。从算法开发、算力供给、模型训练到行业落地应用，人工智能核心技术持续突破，产业链条不断延伸拓展。以生成式人工智能为代表的前沿模型在自然语言处理、图像识别、视频分析、智能搜索、智能客服等场景加速落地，带动信息传输、软件和信息技术服务业，以及电子机械和器材制造业快速发展。据笔者测算，人工智能将推动信息传输、软件和信息技术服务业产值在2030年提升5.5万亿元、2035年提升至9.9万亿元；将推动电子机械和器材制造业2030年增长3.67万亿元、2035年增长6.09万亿元，呈现出强劲的拉动效应。

显著拉动宏观经济增长。人工智能对经济的拉动作用不再局限于个别产业，而是全面扩展至社会生产各环节，具有长期性和持续性。基于生产函数法测算发现，在基准情形下，2030年和2035年人工智能将分别带动国内生产总值增长约1.41%、1.55%。而且，即便至2035年，人工智能对经济的全面渗透仍未达到峰值，随着行业模型与应用场景工程化能力的不断提升、基础设施建设和制度供给体系的持续完善，人工智能带动经济增长的潜力空间仍将不断释放。

推动产业结构优化升级。相较于蒸汽、电力、信息等通用技术，人工智能对产业升级的赋能作用更加突出。通过加快产业链供应链重构、提升创新效率、优化资源配置、推动生产方式变革和拓展价值创造空间，人工智能正在深刻改变传统产业发展模式。具体而言，一是推动产业组织由链条式协同向网络化协同转变。二是推动创新模式由经验驱动向数据驱动、智能驱动转变。三是推动数据、算法、算力等新型生产要素加快融入产业发展全过程。四是推动生产模式由刚性生产向柔性化、智能化生产转变。五是推动产业价值创造由单一产品供给向产品服务融合延伸。

加速科技创新范式变革。加速科学发现层面，人工智能具备强大的数据分析与推理能力，在材料、药物、气候等领域显著缩短实验周期，降低成本，推动科学研究从“经验驱动”向“数据驱动”转变。拓展研究边界层面，人工智能可模拟复杂系统、预测未知规律，助力量子物理、生命科学等前沿探索，成为继理论与实验后的“第三范式”。重塑科研组织层面，人工智能推动科研由单学科走向跨界协同，从人类独立探索转向人机共智协作。强化国家创新体系层面，“人工智能+科学”通过建设科研大模型、共享平台与标准体系，提升我国基础研究与原始创新能力，成为“十五五”时期科技创新和发展新质生产力的重要引擎。

在消费扩容升级、国际合作拓展和投资带动增长等方面，持续释放动能。人工智能通过智能推荐和个性化服务推动消费模式创新，促进内需扩大和品质提升；通过加强国际技术交流与产业协作，拓展开放共赢新格局；通过引导资本流向智能制造、智慧能源等领域，优化投资结构、提升能源效率，进一步增强经济增长动力。由此，人工智能正多维度赋能经济社会发展，成为“十五五”时期高质量发展的重要引擎。

在技术创新、制度变革与生态构建等方面协同发力

人工智能正通过自身相关产业持续壮大、释放宏观经济增长动能、推动产业结构优化升级、加速创新范式变革等方式，展现出促进经济增长的巨大潜力。同时需看到，智能经济发展过程中还存在不少短板弱项，需在技术创新、制度变革与生态构建等方面协同发力。

关注人工智能对重点行业、重点群体就业的影响。人工智能在不同行业应用广度和深度决定了就业影响差别，对传统制造业冲击较为明显。从细分行业看，电子、汽车、金属和机械行业等领域，人工智能渗透率较高。《2025世界机器人报告》显示，全球工业机器人安装量从2014年的22.1万台攀升至2024年的54.2万台。2024年，电气/电子行业安装量为12.9万台；汽车行业安装量为12.6万台。③人工智能对农民工、大学生等重点群体影响较大。农民工主要集中在程式化、高替代风险的制造业、建筑业和传统服务业等岗位，总体技能水平不高，人工智能创造的岗位与农民工基本不兼容，以体力劳动力为主的工业岗位、流程标准化的服务岗位等，压力较大。大学生人工智能素养提升需要较长周期，不可能一蹴而就，时间上的“剪刀差”常导致就业市场上大学生就业困难，特别是智能素养低、动手能力弱的大学应届毕业生，短时间内难以跨越智能化带来的高技能需求与低技能供给的“鸿沟”，从而导致结构性失业。

在重点行业应用不足，以及数据资源碎片化等问题，制约产业高质量发展。尽管人工智能技术的发展势头强劲，但我国大多数传统行业的应用还处于小规模试点，人工智能与实体经济的深度融合尚不够充分。截至2025年底，我国规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，④还有发展潜力和提升空间。另一方面，在重点应用领域，尤其是工业制造行业，大模型技术的应用案例尚显不足。目前，工业领域对大模型的探索性应用主要集中在设计辅助、质量预测、设备维护等方面，距离广泛应用和形成可复制、可推广的工业大模型还有一定距离。同时需看到，在数据层，供人工智能大模型训练的优质数据资源还呈碎片化、分散状态，高质量的中文语料、专业领域数据供给不足，成为国产人工智能大模型性能提升的主要瓶颈。

核心技术受制于人，应对国际竞争压力较大，核心技术自主可控挑战尤为突出。尽管我国在语音识别、计算机视觉等应用层取得突破，但芯片制造、深度学习框架等底层技术仍受制于人，如大模型训练依赖的A100芯片目前仍主要依赖进口。个别西方国家政府泛化国家安全概念，滥用出口管制和“长臂管辖”，对中国芯片产品和人工智能产业进行恶意封锁和打压，在技术出口管控上动作频频。关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。结合人工智能技术，围绕产业链薄弱环节部署创新链，将更快补齐我国产业链短板，提高我国产业链自主可控水平。⑤

治理节奏与技术发展错配现象突出。人工智能技术发展呈指数型演进态势，而治理体系的演进则普遍存在滞后与碎片化现象，导致技术发展与技术治理之间的步调不一致。监管政策的制定、立法程序、标准建设等过程均具有特定的周期性与协商性等特征，很难与技术迭代的速度实现同步对接。当前最为严峻的全球治理障碍，是地缘政治冲突对人工智能合作形成的壁垒。原本可以在技术、伦理、标准等层面展开广泛合作的人工智能治理议题，越来越多地被纳入战略博弈框架之中，需高度警惕产业封闭和竞争力缺失风险。

深化拓展“人工智能+”，打造智能经济新形态

进入新一轮人工智能繁荣期，世界范围的技术竞逐与产业变革正进入深水区。面对这场前所未有的智能浪潮，关键在于如何拥抱并引领这场繁荣。我国要实现由“跟跑者”向“引领者”的跃升，既要以完善的结构性投资布局夯实发展根基，又要以健全的治理体系建设引导技术向善、保障安全与公平。在投资层面，坚持投资于物和投资于人紧密结合，聚焦公共价值和算力共享基础设施建设，优化结构性投资布局；在治理层面，健全多方协同、科学高效的人工智能治理体系，合理划定治理边界，完善风险防控和伦理规范。

完善结构性投资布局，构筑人工智能高质量发展基础。为进一步释放人工智能对经济增长的结构性拉动潜力，需在投资层面优化结构、突出重点、提升效率，系统完善人力资本、公共领域、算力共享等关键环节的投入布局，推动人工智能高质量、普惠化发展。

坚持投资于物和投资于人紧密结合，把教育、培训和科研作为人工智能高质量发展的关键投入方向，持续加大对人工智能相关学科、技术培训与科研团队的投入力度。重点支持算法工程师、数据标注师、智能系统开发者等新职业群体发展，提升劳动者数字素养、工程能力与创新潜力。通过财政引导和社会资本参与，推动资金更多流向核心算法、算力运维、数据安全等关键环节，促进人机协同与技能升级，使人力资本投资成为人工智能高质量、普惠化发展的坚实根基。

聚焦公共价值，加大对市场失灵领域的战略性投入。聚焦市场机制作用有限但社会效益显著的关键领域，加大公共投资和政策引导力度。针对基础算法研究、通用大模型、开源算力平台、数据共享基础设施等高风险、长周期、低回报的环节，需发挥“耐心资本”和“引导资本”作用，构建多层次投入体系，带动社会资金协同投入。同时，强化对公共服务、偏远地区、困难群体等市场难以覆盖领域的支持，推动人工智能技术普惠化应用，避免“数字鸿沟”扩大。通过在市场失灵环节的有效补位，实现社会效益最大化与产业生态的长期健康发展。

以共享促增效，深化算力资源体系化与高效化投资布局。需把投资重点放在能够推动算力、数据和算法等基础资源高效共享的关键领域，把提升资源使用效率作为结构性投资的重要方向。加大对算力基础设施互联互通、区域统筹调度及跨行业协同平台建设的投入力度，支持建设国家级和区域级算力枢纽，推动形成算力资源“全国一张网”格局。需引导社会资本参与算力共享平台、数据开放体系和算法资源库等新型公共基础设施建设，激发企业和科研机构的投资积极性。

健全治理体系建设，释放人工智能发展红利。人工智能治理不是对技术发展的简单限制，而是通过规则完善、预期稳定和风险防控，为技术创新和产业应用创造更可持续的发展环境。尤其是在人工智能加速渗透经济社会各领域的背景下，治理体系越完善，越有利于降低创新成本、稳定市场预期、增强社会信任，从而更好释放人工智能发展红利。健全人工智能治理体系，应在原则确立、边界划定、架构完善、制度优化与底线防控等方面协同发力，构建有序、安全、普惠的发展格局。

统筹技术进步、风险防控与民生福祉三者关系。在全球人工智能竞争中把握战略主动，把发展置于优先位置，提升自主创新能力，加快突破核心技术、关键算力和基础模型，打造从底层架构到高端应用的全链条生态体系。构建完善的风险防控体系，在数据安全、算法透明、内容可控等方面加强制度供给，预置应对风险的治理机制。同时，将人民福祉作为治理落脚点，推动人工智能在教育、医疗、养老、交通等民生领域的普惠化应用，缩小数字鸿沟，防止技术扩散过程中的不平等风险。

在治理边界上，科学划定政府治理“可为、可不为、不可为”的边界。需注重科学划定人工智能治理中的政府行动边界，并将释放发展潜力作为首要考量，确保治理不是束缚创新，而是为创新提供更清晰、更稳定的预期。明确政府“可为”领域，在数据共享、算力供给、产业标准、基础研发等公共性强、外溢性大的领域，政府应主动作为，通过制度供给与资源投入强化引导和支撑，并在亟需管控的环节及时介入。识别“可不为”领域，对于尚处于技术萌芽阶段、风险认知尚不充分或治理工具尚不成熟的场景，宜通过设立监管沙箱、开展试点示范等方式，先行观察、审慎介入、事后择机监管，积累经验后再逐步推进系统治理。划定“不可为”领域，对于市场机制能够有效自发调节的场景，以及政策寻租风险极高、制度适配性极差的领域，应避免政府过度干预、陷入治理误区。

在治理架构上，健全部门间、央地间、政府和市场之间的协同架构。人工智能治理涉及多个层级和政策领域，需构建纵向联动、横向协同的多维治理架构。部门协同合作，推动数据、算力、监管等关键资源跨部门共享，建立由发改、工信、网信、科技、司法等多方参与的协同议事平台，汇聚政策合力、释放发展动能。央地间，建立央地分工明确、责权清晰的协同治理机制。一方面，强化中央战略统筹作用，推动形成统一的法规、标准和技术规范体系，为全国整体发展提供方向引领。另一方面，赋予地方更大灵活性和创新空间，鼓励试点探索和场景创新，充分激发地方活力，使基层实践成为推动人工智能潜力加速释放的重要源泉。政府和市场间，扩大社会参与度和治理透明度。需积极引入企业、高校、行业协会和公众等社会主体，通过行业自律、公众监督等机制，形成良性发展生态。

在制度安排上，需建立放大收益及正外部性、抑制风险及负外部性的制度安排。在放大收益及正外部性方面，充分发挥人工智能在规模经济、范围经济和资源配置效率改善等方面的优势，通过推动算力开放共享、促进跨行业融合创新、完善数据要素市场等举措，降低技术扩散门槛，扩大技术进步的社会整体收益。在抑制风险及负外部性方面，针对隐私泄露、算法歧视、深度伪造等问题，实施差异化、精准化的治理策略，结合技术与制度手段，构建风险识别、分类响应和责任追溯机制。同时，对于客观上难以完全解决、冲击呈现渐进性和结构性特征的风险，可以探索实施人机协作、伦理监管、数据流通、技能培训等举措，缓释其对社会的瞬时冲击，缓解公众焦虑感，强化短中长期的治理协同。

在底线防控上，守牢政治底线，强化价值观导向风险防控。高度重视价值观风险防控，在涉及政治安全、意识形态安全和社会稳定的领域，必须坚决守住红线底线。强化训练语料的价值审查与分级管理，剔除含有历史虚无、民族分裂等有害内容的数据源。完善生成式内容溯源与操作日志记录机制，确保关键场景下的可追溯、可问责。同时，防止价值观导向风险防控的过度泛化，确保措施在关键领域精准适用、边界清晰。对内注重不泛化延展，对外则必须突出我方价值立场与导向。

（中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所副研究员郑腾飞、盛如旭、朱子阳，对本文亦有贡献）

【注释】

①《中共中央政治局召开会议 分析研究当前经济形势和经济工作 中共中央总书记习近平主持会议》，《人民日报》，2026年4月29日。

②《一季度国民经济实现良好开局》，国家统计局网站，2026年4月16日。

③国际机器人联合会（IFR）：《2025世界机器人报告》，2025年9月。

④《两会速递丨工业和信息化部部长李乐成：我国规上制造业企业人工智能（AI）技术应用普及率超30%》，新华网，2026年3月5日。

⑤张辉：《着眼国家经济安全加快建设现代化产业体系》，《国家治理》，2025年第24期。