近年来，以人工智能为核心牵引、以数智空间与物理空间深度融合为典型特征的经济形态加速形成。从2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，到2025年深入实施“人工智能+”行动，将“智能经济”写入政策文件，再到2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，我国精准把握新一轮科技革命和产业变革趋势，培育新质生产力、拓展经济增长新空间、塑造经济社会发展新优势。打造智能经济新形态，对于推动我国经济高质量发展具有重要意义。

　　从技术—经济范式的视角来看，绝大多数重大技术变革都会经历从“技术导入”到“经济重塑”的演进过程。智能经济继承了数字经济的基础设施和数据资源，但通过引入“智能”这一新的变量，改变了经济活动的组织方式和价值创造逻辑。这既关乎科学技术的演进，也关乎发展范式的跃迁。智能经济以数据为关键生产要素，以人工智能技术为核心驱动力，通过构建能够自主感知、学习、决策与执行的智能体网络平台，实现资源配置全局动态优化、生产组织方式深刻变革、经济增长动力根本转换。

　　智能经济新形态的“新”具体体现为：“算力+电力”时空协同的新型基础设施，高质量、高价值密度的行业数据集成为新的生产要素，智能原生企业创造前所未有的新产业组织，智能系统打造价值创造新机制。人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济新形态，将重新定义生产函数、交易方式、消费模式、分配机制。

　　打造智能经济新形态是加快培育发展新质生产力的重要举措。一方面，智能经济推动现代产业体系智能化、绿色化、融合化。制造业向更具感知能力和决策能力的智能化转型，智能终端从单一工具进化为“智能伙伴”，不仅提升了生产效率和产品质量，更重要的是赋予了制造系统应对复杂场景、实现柔性生产的能力。另一方面，智能经济的发展，归根结底要增进人类福祉，在医疗、教育、养老等关系人民群众切身利益的重点领域不断拓展应用场景，让技术真正服务于人民美好生活需要。

　　当前，我国为智能经济的系统构建奠定了坚实基础。从基础设施看，“东数西算”工程已使算力成本大幅下降，算电协同、卫星互联网等新基建加速布局，智能算力规模达1590EFLOPS。从技术能力看，凭借在技术创新、落地应用、生态搭建等多个维度的突破，国产大模型已进入全球第一梯队，中国是全球大模型技术迭代速度最快的国家之一，中国研发的开源人工智能模型全球下载量位居全球第一。从数据要素看，行业高质量数据集建设全面铺开，数据从“能用”向“好用”转变。2026年初，国家数据局组织72家链主单位签署工作任务书，推动行业高质量数据集建设。从产业规模看，2025年我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，人工智能企业超过6200家。更重要的是，我国拥有全球最完整的工业体系和最大规模的互联网用户市场，为人工智能提供了海量应用场景和丰富数据资源。可以说，打造智能经济新形态，既有技术准备，也有产业基础，更有市场条件。

　　从全球视角来看，我国打造智能经济新形态仍面临着一些短板。其一，基础算法与原创架构仍有差距，在Transformer架构之后，下一代基础性算法原创性贡献尚未充分显现。其二，高端算力供给存在“卡脖子”风险，先进制程、高带宽存储、先进封装等环节在一定程度上仍受制于人，可能影响超大规模智算集群的建设和运营成本。其三，高质量数据集的价值释放不足，行业高质量数据集的开放共享机制尚不健全，数据产权、收益分配等制度安排亟待健全。其四，智能经济治理体系滞后于技术创新，生成式AI带来了内容安全、算法歧视、隐私保护、就业冲击等问题，我国在风险分级治理、责任认定、监管沙盒等方面仍需加强。这些短板需要人们在战略层面加以正视，并以制度创新和技术攻关双轮驱动加以突破。因此，打造智能经济新形态，应从以下四个方面统筹谋划、协同推进。

　　夯实算电协同的基础设施底座。加快构建“算电协同”发展格局，优化算力设施与电力设施的布局匹配，推动算力中心向可再生能源富集地区集聚，实现算力发展与绿色能源利用的协同共进。同时，加快推进卫星互联网建设，构建天地一体化的通信网络，为智能经济提供覆盖全域、连接万物的网络支撑。

　　突破关键算法与“卡脖子”技术。在基础研究层面，加大对新型神经网络架构、类脑计算、符号推理与深度学习融合等方向的投入，支持“从0到1”的原创突破。支持开源开放生态建设，降低中小企业应用大模型的门槛。针对高端算力瓶颈，应坚持长期和短期相结合。短期内可优化算法效率，减少对先进制程的依赖；长期则需持续推进芯片设计、先进封装、新型存储等自主攻关。

　　以场景创新牵引应用落地。场景是智能经济的“试验场”，要摒弃“拿着锤子找钉子”的技术驱动思维，坚持“从场景中来到场景中去”的需求导向。推动具身智能在制造领域的深度应用，支持工业机器人、人形机器人等具身智能产品的研发应用，推动生产流程全链条智能优化。鼓励龙头企业建设智能工厂，带动产业链上下游协同转型，打造大中小企业融通发展的智能经济生态。

　　构建开放包容的数智治理体系。鼓励智能原生新业态的探索，对初创企业给予包容审慎的监管环境，让市场验证创新价值。建立基于应用场景的分级分类监管框架，对高风险应用如社会信用评分、大规模生物识别监控等从严监管，对低风险应用如智能推荐、内容生成等采取备案制或自律管理。建立健全产业沙盒和监管沙盒机制，允许创新企业在受控环境中测试新模式。

　　（作者系中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授）