许丹荔，石河子大学马克思主义学院副教授，西北工业大学马克思主义学院博士研究生。

王炳涵，西北工业大学马克思主义学院博士研究生。

摘 要：“十五五”时期是我国实现第二个百年奋斗目标的关键阶段，打造智能经济新形态是推动高质量发展的重要战略选择。智能经济是数字经济发展的高级形态，是继农业经济、工业经济之后，以数据为关键生产要素、以人工智能为核心驱动力，以人机协同、跨界融合、共创分享为主要特征的新型经济形态，正深刻重塑中国经济的底层逻辑。科技革命加速演进、传统动能衰减倒逼、数字经济厚积薄发与中国式现代化战略需求，构成打造智能经济新形态的多维驱动因素。深刻理解智能经济新形态“算力+数据+人工智能+治理”四位一体协同发展的核心内涵，从统筹算力布局、深化数据要素市场化改革、拓展“人工智能+”场景应用、完善人工智能协同治理体系等方面施策，推动人工智能与产业发展深度融合，对于我国以高质量发展全面推进中国式现代化具有重要意义。

关 键 词：智能经济新形态；数字经济；“人工智能+”；“十五五”时期

一、问题的提出

“十五五”时期是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期。2026年，政府工作报告提出打造智能经济新形态，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式［1］。2025年，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态［2］。这表明，“人工智能+”迈向“智能经济新形态”，绝非简单的加法升级，而是以数据为关键生产要素、以人工智能为核心驱动力，推动智能技术从单点工具应用跃升为经济运行底层逻辑的根本性变革，是经济形态层面的整体性跨越。

近年来，数字经济与“人工智能+”相关领域的研究越发受到社会各界的青睐。学者们普遍认为，数字经济以数字技术为依托，以数据为关键生产要素［3］，是推动实体经济实现高质量发展的关键驱动力［4］。随着智能技术的突破性发展，人工智能产业创新体系成为培育和发展新质生产力［5］、推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸的核心驱动力［6］，我国智能经济发展正从“技术爆发期”转向“价值创造期”，逐渐形成了“以场景为土壤、以生态为支撑、以治理为保障”的中国特色路径［7］。聚焦如何深化拓展“人工智能+”行动，有学者指出，人工智能在服务于高水平科技自立自强的过程中，底层技术与基础设施的“卡脖子”风险是最基础、最紧迫的挑战［8］。也有学者指出，要打造AI原生组织，带动千行百业加速数智化转型，让智能从单一功能升级为具有“生命体征”，采取强化投资支撑［9］，完善以巩固壮大实体经济为根基的数实深度融合顶层设计与协同机制［10］，推动产业结构转型升级［11］等。然而，已有研究多停留于技术层面的现象描述与路径探讨，鲜有从政治经济学视角对智能经济的内在逻辑与本质特征作出系统性理论阐释。

据此，本文立足于马克思主义政治经济学视角，充分把握智能经济新形态诞生的时代背景，着力回答“打造什么样的智能经济”“如何打造智能经济”的核心问题，阐释智能经济新形态的核心内涵，提出在智能经济新形态未来发展进程中具有针对性、可行性和前沿性的实践方略，进而为制造强国、网络强国和数字中国建设奠定坚实基础。

二、“十五五”时期打造智能经济新形态的驱动因素

“十五五”时期人工智能作为引领未来的战略性技术，正以前所未有的速度和规模重塑产业格局、改变生产生活方式。一方面，大模型、生成式人工智能等技术实现突破性进展，算法迭代速度加快，算力支撑能力显著提升，为智能经济发展提供了强大的前提保障。另一方面，由于传统经济增长依赖的土地、劳动力、资本等要素边际效益逐渐递减，资源环境约束日益趋紧，使得经济发展向智能驱动转型的需求尤为迫切。因此，深刻把握打造智能经济新形态的多元驱动因素，是更好培育新增长动能的关键要义。

（一）科技革命态势加速演进，智能经济发展迎来历史机遇窗口

人类历史上每一次经济形态的根本性跃迁，都以特定的技术革命为前提。从蒸汽机的轰鸣开启工业经济时代，到计算机与互联网的普及催生数字经济浪潮，技术突破始终是推动经济形态迭代的核心动力。当前，新一代智能信息技术正处于从“单点突破”向“系统能力跃升”的关键转型阶段，大模型技术的持续迭代使机器在自然语言理解、多模态交互、复杂任务处理等方面的能力大幅提升。深度学习与脑科学、量子计算等领域的交叉融合，进一步拓宽了智能技术的应用边界。这种技术体系的系统性变革，为智能经济的发展提供了有效支撑，也为我国在全球智能经济竞争中抢占先机创造了历史机遇。

科技革命带来的不仅是技术层面的突破，更是产业结构的重塑。人工智能技术与制造业、服务业、农业等各领域的深度融合，催生了一批全新的产业形态和商业模式。例如，智能客服、智能推荐、智能金融等新业态不断涌现，改变了传统服务模式，提升了服务的精准度和用户体验。与此同时，以DeepSeek大模型为代表的中国本土通用模型的广泛应用，表明我国在人工智能领域已经积累了技术基础和产业优势，并有能力实现人工智能从局部赋能走向全产业链的系统渗透，推动智能经济实现跨越式发展。

如今，科技创新已成为大国博弈的核心焦点［12］。然而，技术突破只是必要条件而非充分条件。技术进步要真正转化为新的经济形态，还需要与生产组织方式、要素配置体系、制度安排等深层结构相互适应、协同演进。2026年政府工作报告指出，要“抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，全面增强自主创新能力，为高质量发展提供科技支撑”［1］。中国正处于新一轮科技革命、产业转型升级的关键时期［13］。把握历史机遇，加快打造中国特色的智能经济新形态，既是顺应时代潮流的必然选择，也是在新一轮科技革命中赢得战略主动的关键举措。

（二）传统要素动能加速衰减，经济发展方式转型升级压力倒逼

改革开放以来，我国经济规模的快速扩张，很大程度上得益于劳动、土地、资本等要素的大规模投入。然而，随着人口结构的历史性转变，劳动年龄人口总量进入收缩区间，人口红利加速消退，劳动力成本快速上升。同时，土地资源的硬约束日益显现，环境承载力趋近临界，传统要素投入驱动的增长逻辑遭遇深层结构性障碍。2026年政府工作报告将经济增长目标设定为4.5%至5%［1］，单纯依赖传统要素的大规模投入难以实现目标，必须依靠全要素生产率的系统性提升。

传统增长动能衰减的压力，倒逼智能经济新形态加速发展。一方面，工业领域长期依赖的“高投入、高能耗、高排放”发展模式难以为继，在资源环境约束下，钢铁、水泥、化工等传统高耗能行业亟须通过智能化改造实现绿色低碳转型，以提升能源利用效率和污染物处理能力。另一方面，服务业在吸纳就业、拉动内需中扮演重要角色，但传统服务业多以人力密集型为主，效率提升空间有限，而智能技术的融入能够推动服务流程再造、服务模式创新。此外，农业作为国民经济的基础，面临着生产效率不高、抗风险能力较弱等问题，智能农业技术如精准灌溉、智能病虫害监测、农业机器人的应用，能够有效提高土地产出率和资源利用率，推动农业向现代化、集约化方向发展。

受历史的客观规律性限制，人类实践在特定历史生产力水平下具有可能性边界［14］。在传统要素驱动力减弱的背景下，经济发展对创新要素的依赖程度显著提升。人工智能作为与各类产业深度融合的技术，能够通过优化生产流程、提升管理效率、创新产品服务等方式，有效破解传统发展模式的瓶颈，实现在有限的资源条件下获得更高的产出。由此，打造智能经济新形态，以新的生产力形态取代旧的要素组合方式，以新的要素体系突破传统要素约束，正是开辟经济高质量发展新路径的必然选择。

（三）数字经济积累厚积薄发，智能经济跃升具备坚实应用基础

数字经济是推动社会再生产方式转型发展的关键因素［15］。打造智能经济新形态区别于单纯技术推广的关键在于它有充分的内生条件支撑。在数字基础设施建设方面，我国5G网络覆盖持续深化，截至2025年底，5G基站达483.8万个［16］，实现了“市市通千兆、县县通5G、村村通宽带”。2026年政府工作报告显示，数字经济核心产业增加值占GDP比重已提升至10.5%以上［1］，这既体现了我国产业数字化与数字产业化双轮驱动的扎实积累，也表明数字经济已形成支撑智能经济跃升的坚实产业基底。

制度条件的系统积累是打造智能经济新形态的前提性保障。经过多年持续探索，数据要素市场化的制度框架已初步成型，数据确权、流通与交易的基础规则体系逐步确立，数字治理的法治架构不断完善。《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《数字中国建设整体布局规划》等重要法规与战略文件的相继颁布，为推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革提供了制度通道。同时，数字经济领域的市场主体活力持续增强，一批掌握核心技术的科技企业快速成长，在人工智能算法研发、算力调度、场景应用等方面形成了较强的市场竞争力，为智能经济从概念走向实践奠定了坚实基础。

应用场景的规模积淀构成数字经济向智能经济跃升的关键转化界面。我国超大规模市场天然孕育了体量庞大、结构复杂、层次丰富的应用场景集群。数字民生全方位描摹出数字生活“吃住行、游购娱、医学办”的数字美好生活场景［17］，在居民生活层面积累起高频、海量、真实的场景数据与行为样本。这种覆盖生产与生活双重维度的场景积累，使人工智能应用得以在最贴近真实条件的环境中持续接受检验与迭代，技术能力与场景需求在长期互动中形成了相互强化的内生循环，为打造智能经济新形态积累了实践土壤。

（四）中国式现代化全面推进，高质量发展亟需新的战略增长极

进入新时代，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。经济高质量发展是实现中国式现代化的必然要求［18］。现代化不仅要求经济总量提升，更强调经济结构优化、创新能力增强和社会全面进步。中国式现代化以马克思主义政治经济学为理论根基［19］，不仅强调物质的繁荣，更注重社会的全面发展和技术创新的引领作用。经济发展到一定阶段，必然对“质”提出更高的要求［20］，高质量发展已成为现代化进程中必须解决的核心命题。

当前，中国经济增长呈现深刻的结构性矛盾和动能转换压力。传统支柱产业与基础设施投资进入调整期，出口导向型产业受到国际需求收缩和贸易摩擦上升的约束。同时，居民消费率偏低、内需增长不稳的问题仍未得到有效改善。传统产业边际贡献下降，而新兴产业规模尚不足以填补空缺，旧动能退潮与新动能尚未成势的矛盾加剧了经济发展的不确定性，也增加了对特定领域路径依赖的风险。因此，高效融合人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术与实体经济，不断催生新业态、新模式、新产业，打造智能经济新形态，将成为破解发展瓶颈、重塑经济增长格局的关键战略选择。

中国作为世界上人口最多的发展中国家，其现代化进程对经济体系提出了独特要求。“全面现代化”是中国式现代化的现实形态［21］。14亿多人口大国实现充分就业、收入持续增长以及内需扩张，需要经济体系具备广度与深度兼顾的产业承载能力。伴随智能化水平提升，传统制造业的就业吸纳能力下降；服务业虽持续扩张，但生产率偏低，新兴产业体量有限。单点突破或局部增长难以满足如此规模的现代化进程对经济体系的整体承载要求。在推动全产业链智能化升级的同时，提升传统产业的劳动生产率，实现就业结构与产业结构的协同优化，已成为缓解结构性矛盾、支撑经济转型升级和实现高质量发展的战略性紧迫任务［22］。

三、“十五五”时期打造智能经济新形态的核心内涵

列宁指出：“只有把社会关系归结于生产关系，把生产关系归结于生产力的水平，才能有可靠的根据把社会形态的发展看作自然历史过程。”［23］“智能经济新形态”这一概念，精准把握了中国经济发展的核心趋势，标志着我国人工智能正从“数字屏幕”迈向“现实场景”应用，推动我国数字经济由“数字化”转向“智能化”发展新阶段。打造智能经济新形态，需要深刻理解算力设施、数据要素、人工智能与协同治理四位一体的丰富内涵，积极回应时代要求，从而把握新发展机遇、探索新发展路向。

（一）算力跃升为经济运行的新型基础设施

生产力是推动社会形态演变的基础与动力。马克思指出：“手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会。”［24］生产工具的历史性跃迁，深刻形塑着社会的经济结构与制度形态。当前，我国算力基础设施飞速发展，截至2025年智能算力规模超过1590EFLOPS、位居全球前列［25］。在智能经济新形态中，算力已完成从辅助性生产工具向新型基础设施的根本性跃迁，它不再是嵌入生产流程的环节性手段，而是整个经济生活赖以运行的前提性条件。

其一，算力是支撑人工智能算法运行和数据处理的基础设施。大语言模型的训练、推理与迭代，全程依赖持续稳定的算力供给；具身智能的实时感知与决策，依赖边缘算力的毫秒级响应；智能体的自主行动，依赖分布式算力的协同调度。有研究显示，算力基础设施投入对企业新质生产力的促进作用在高科技行业与战略性新兴产业尤为显著［26］，更有学者将算力视为生产力，其作为驱动要素创造价值、促进各类产业智能发展的新质生产力［27］，将有利于催生智能经济发展新业态、释放新潜能、打造新体系。

其二，算力具有准公共品属性与网络外部性。传统生产工具的使用具有竞争性与排他性，一套设备在同一时间只能服务于一个生产主体。算力则不同，公共云平台上的算力资源可以同时为数以万计的企业和个人提供服务，算力网络的规模越大，单位算力的社会效益越高，具有典型的规模报酬递增特征。例如，百度于2015年实现神经网络机器翻译的大规模产业级应用，2021年已实现203种语言互译，服务数亿用户［28］，其规模效益正是算力网络外部性持续扩散的典型体现。

其三，算力与能源体系形成协同发展的新型关系。智能经济时代，算力对能源的依赖程度已超越传统工业范畴，这成为制约算力规模扩张与推高运营成本的关键因素。国家提出明确约束指标：国家枢纽节点新建数据中心绿电占比不低于80%、PUE值控制在1.25以内，以刚性标准推动绿色转型［29］。算力建设的选址逻辑、成本结构与能源体系由此深度融合，算电协同成为支撑算力产业长期可持续发展的内在机制。

（二）数据确立为驱动价值创造的关键要素

习近平总书记指出：“要构建以数据为关键要素的数字经济。”［30］数据作为新型生产要素的价值日益凸显［31］，数据要素已成为数字经济时代重要的生产要素［32］。与算力的基础设施属性不同，数据在智能经济新形态中完成的是从辅助性生产资料到独立关键要素的质变。数据要素作为关键生产要素，具有价值共享、批量复制、即时传输、无限供给等特点。

其一，在人工智能作用环境下，数据要素激活各行各业的价值效应更加突显。在制造生产中，企业通过收集生产设备运行数据，利用人工智能算法进行生产流程优化、预测性维护和质量精准管控，能够显著降低生产成本并提升产品合格率。在日常消费中，电商平台基于用户浏览记录、购买行为、评价反馈等数据，构建用户画像并进行需求预测，实现商品精准推送和库存智能管理，促进消费升级和供需高效匹配。数据不再是辅助生产决策的参考信息，而是价值生成过程的直接投入。

其二，数据与场景应用的融合复用，是智能经济时代以“智变”引起“质变”的关键抓手。2026年政府工作报告中所强调的“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式”，预示着我国未来发展将从“AI+传统产业/传统领域”的赋能模式，升级为面向整体产业布局、聚焦具体场景创新应用与推动产品有效落地的深度融合模式。数据与场景的要素创新融合模式，可以形成“一次采集、多次利用、多方受益”的良性循环，从而推动智能经济新形态向更深层次、更广领域拓展。

其三，数据要素乘数效应是驱动各类产业向智能化跃进的强力支撑。数据是人工智能的燃料，高质量数据是高质量AI的基础。劳动要素与资本要素在使用过程中遵循边际递减规律，单纯追加劳动力投入或资金投入，所能带来的产出增量是递减的。数据要素与算力、模型深度结合之后，往往呈现边际递增的特征。例如，同一批制造业工艺数据，导入工业大模型后，可同时驱动产线调度优化、质量检测精度提升、能耗管理效率改善与供应链协同能力增强，其综合价值倍增效应远超数据本身的采集与处理成本。

（三）人机协同催生智能原生新业态新模式

“培育智能原生新业态新模式”［1］，归根到底是为了人、依靠人、服务人。人机协同催生的智能原生新业态新模式，是智能经济新形态在生产关系层面最具现实可感性的表征。这种业态与模式不是在既有经济形态的基础上叠加智能技术的产物，而是依托智能技术的本质特性生长出来的全新经济形态。

其一，智能原生新业态突破了传统服务业的规模约束。当前，我国以具身智能为代表的前沿技术，正以前所未有的深度推动智能原生应用与实体经济加速融合。智能原生企业将人工智能作为企业技术底座和核心驱动力，以AI原生思维模式取代AI工具化认知，将AI深度融入战略规划、组织架构与业务流程等全流程要素。例如，人机协作增强型制造将工人与智能体结合，实现柔性生产；个性化服务工厂则基于智能体动态生成千人千面的服务体验；自动驾驶及服务重构物流、出行、交通管理及城市空间利用方式。

其二，智能原生新模式改变了市场交易与价值实现方式。传统商业模式的价值主张建立在标准化供给之上，规模化生产的前提是需求的同质化处理。智能原生模式的价值主张则建立在个性化、实时化与自主化供给之上。例如，2026年除夕当天豆包AI总互动19亿次［33］，其商业逻辑的核心不是向用户推送标准化内容，而是依托大模型对用户意图的实时理解，生成高度个性化的内容与任务反馈。传统互联网平台“人找内容”的交互逻辑，在智能原生新模式中已演变为“智能体理解意图、主动匹配需求”的全新范式，人与经济活动之间的关系结构由此发生了系统性重构。

其三，智能原生新业态催生出新需求与新职业。一方面，智能原生应用的爆炸性增长，正催生一批以智能原生为内核的“具身+智能”应用与产业发展模式。新需求主要体现为对高可靠智能系统、海量实时数据挖掘、跨领域人机协同解决方案等的高需求；新职业则包括数据工厂训练师、人机协作流程设计师、数字人内容创意师、AI伦理审计师等新岗位。另一方面，与传统“+AI”业务转型模式和“AI+”赋能模式不同，智能原生企业以人机协同为基础，以AI为核心，研发核心技术、开发产品功能、提升交互体验、探索全新商业模式，并在千行百业的海量场景中实现价值创造。

（四）人工智能治理形成协同共治新体系

2026年政府工作报告明确提出“完善人工智能治理”［1］，将治理议题纳入智能经济新形态顶层设计的核心位置。智能经济新形态的治理体系之“新”，不在于监管工具或规则内容的局部调整，而在于治理范式本身的根本转型，即从工业经济时代的“行为规制”和数字经济时代的“平台管理”，跃升为以安全与发展并重为根本目标导向、以协同共治为基本组织形式、以动态调适为制度运行机制的全新治理范式。

其一，治理主体由单一管制走向多元协同。智能经济新形态的治理对象是人工智能系统，它具有技术复杂性高、影响范围广、风险传导快的特点，任何单一主体均不具备独立承担全面治理职责的能力。协同共治新体系实质上是将技术开发者、模型部署方、数据提供者、应用场景运营者与政府监管机构纳入同一治理框架，明确各方在风险防控、合规义务与责任承担上的具体边界。治理责任的合理分配，既是智能经济治理新体系有效运转的组织基础，也是区别于传统监管体制的制度标志。

其二，治理目标以安全和发展并重为导向。保障安全是智能经济发展的前提和底线，有序发展是规避智能技术应用风险、缓解安全难题的有效途径。智能经济新形态的治理目标不是单一的风险防范，而是在有效管控安全风险的同时，为技术创新与产业发展保留必要的制度空间。国家互联网信息办公室等部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，在划定内容安全底线的同时，明确支持技术创新与应用探索，为生成式AI产业的发展预留了合理空间。坚持安全和发展并重的治理取向，形成安全和发展相互促进、良性互动的局面，是智能经济治理新体系区别于传统监管的深层标志。

其三，治理规则由静态供给转向动态调适。智能经济核心技术的迭代速度远超以往任何技术形态，静态的一次性规则制定在技术代际更迭面前极易失效。协同共治新体系的制度设计，须将动态更新机制内嵌于治理框架之中，既有相对稳定的原则性规范锚定底线，又有随技术发展持续修订的具体规则保持有效性。治理能力与技术能力的同步生长，是协同共治新体系成熟的根本标志，也是智能经济新形态得以健康持续演进的制度根基。

四、“十五五”时期打造智能经济新形态的实践方略

“十五五”时期打造智能经济新形态是一项复杂的系统工程，要抓住人工智能发展的机遇，拓展人工智能赋能千行百业的广度和深度打开经济增长的新空间，培育新模式、壮大新动能。伴随“人工智能+”与生产生活加速融合，在算力基础设施建设、数据要素制度改革、重点行业应用拓展与智能治理体系等方面，完善形成系统集成、协同推进的整体合力，聚焦深化拓展“人工智能+”行动，对于我国加快实现高质量发展具有重要意义。

（一）统筹算力布局，夯实智能经济的基础设施支撑

生产工具的革新是生产力水平进步的重要标志［34］。算力是支撑数字经济发展的关键生产力［35］，加快优化国家算力战略布局，构建全国一体、分类分级、场景驱动的国家算力体系，将成为打造智能经济新形态的最优先战略任务。

其一，优化算力空间布局，建立差异化运行机制。算力网是支撑智能经济发展的关键基础设施，深入实施“东数西算”工程，将东部算力需求有序引导至西部，推进算力空间布局优化，需要供需两端同步发力［36］。在需求端，基于区域产业结构、经济发展水平和多元场景特点，科学评估算力需求规模与类型，引导东部地区数据中心向集约化、高端化、绿色化转型，重点承载实时性算力需求；在供给端，充分发挥西部地区等资源优势，建设规模化、低成本的算力基地，承接非实时性算力需求，形成“东数西算、东数西存、东数西训”的协同格局。

其二，建立跨主体调度机制，提升存量算力的利用效率。一方面，加大对算力底层技术研发的投入力度，支持国产CPU、GPU、AI芯片等核心硬件的研发与产业化，突破国外技术垄断，提升算力基础设施的自主创新能力。另一方面，建立算力资源国家注册制度，明确各类主体向公共调度平台开放闲置算力的义务边界与补偿标准；推动算力资源接入的标准化与计量规范化，形成可互操作的算力交易基础。

其三，推动算电协同与公共云发展，构建绿色普惠算力体系。2026年政府工作报告明确提出“支持公共云发展”［1］，公共云是实现算力公共品属性的关键制度载体。应推动云算力市场的竞争性监管，防止少数平台形成事实性垄断；引导政府算力采购向公共云倾斜，以公共部门需求带动市场规模扩展；推动超大规模智算集群建设与新能源开发统筹规划，探索“风光储算”一体化运营模式，形成以清洁能源支撑算力扩张的绿色算力发展路径，将能源结构转型与算力体系建设协同推进。

（二）深化要素市场化改革，释放智能经济的核心动能

2026年政府工作报告提出“深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集”［1］。深化要素市场化改革，关键在于扫清数据要素自由流动过程中的体制机制障碍，破除确权模糊、流通壁垒高、价值分配机制缺失等制度性堵点，建立健全数据产权、流通、交易、收益分配等基础制度，让数据要素在市场中自由流动、高效配置，充分释放其作为关键生产要素的核心动能。

其一，加快完善数据产权制度，明确数据权属划分。数据产权制度是数据要素市场建设的基石，需要在保障数据安全和个人隐私的前提下，探索建立数据资源所有权、使用权、收益权等权利分置的产权运行机制。一方面，要加快推进数据分类分级管理制度落地，对公共数据、企业数据、个人数据确立差异化的权属边界与流通规则。要通过明晰数据产权，保护数据提供者的合法权益，激发其参与数据要素市场的积极性，为数据的高效流通和价值挖掘提供制度保障。另一方面，有效促进各类数据开放共享，探索建立收益共享机制，建立统一的政府数据开放平台，将数据要素收益用于公共服务和数据基础设施建设，推动医疗、交通、教育、气象等高价值数据集向社会有序开放。

其二，推进国家级数据集建设，补齐行业大模型的供给侧短板。首先，推动由政府或行业协会主导，在医疗影像、司法文书、工业工艺参数、农业病虫害识别等领域建立国家级高质量标注数据集，统一标注标准与质量认证体系，面向行业主体开放共享。其次，培育专业化的数据标注与数据治理服务产业，形成覆盖采集、清洗、标注、评估全链条的服务体系。再者，支持建立多模态数据集的跨机构汇聚机制，为具身智能、工业视觉检测、自动驾驶等前沿场景提供充分的训练数据支撑。

其三，健全按要素参与收益分配的体制机制，建立要素生产与共享的持续激励机制。一方面，坚持数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，推动将数据要素收益分配规则纳入数据要素基础制度的整体框架，建立完善合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，明确数据生产者、数据平台与数据使用者之间的收益分成基准，充分实现数据要素与人工智能合规有序协同。另一方面，探索数据贡献积分、数据红利返还等具体激励机制，创新智能经济环境下数据“贡献—分成”新机制，逐步破解“数据垄断”中“价值截留、供给无力、质量偏低”等问题，让数据生产者从“数据燃料提供者”转变为“数据价值共享者”。

（三）扩大“人工智能+”应用，培育智能原生新业态新模式

人工智能已进入场景牵引新阶段［37］。智能经济新形态的实现程度，最终取决于人工智能能否在真实产业场景中大规模落地。场景开拓决定渗透深度，主体协同决定扩散广度，需求牵引决定转化速度，共同构成智能经济新形态从战略部署走向现实形态的实践支撑。

其一，实现“找场景”与“造场景”双轮驱动，推进制造业与人工智能深度融合。一方面，“找场景”强调系统挖掘传统制造流程中的存量应用空间。以智能工厂、灯塔工厂建设为示范引领，将工业机器人、机器视觉、预测性维护、智能质检等已具备成熟度的AI技术向全行业推广。另一方面，“造场景”则围绕新型制造范式主动创造增量应用空间。依托柔性制造、个性化定制、工业元宇宙等新兴方向，推动AI与制造流程的深层嵌合，催生传统制造模式下不具备商业可行性的新型应用场景，实现产业能级的跃迁式提升。

其二，发挥开源生态贯穿大中小企业技术鸿沟的作用机制，形成创新能力梯度扩散机制。一个繁荣的智能经济体，离不开开放包容的生态［38］。开源是推动AI技术跨越大中小企业能力鸿沟的关键制度安排。一方面，推动设立国家级人工智能开源基金，对优质开源大模型、开源数据集、开源工具链的开发与维护提供稳定支持。另一方面，在大中小企业协同层面，推动大型科技企业向垂直行业开放行业大模型接口，通过合理定价向中小企业提供模型调用服务，依托“人工智能+制造业”示范工厂项目总结可复制的改造范本，以点带面推动全行业扩散。

其三，着眼公共服务场景，优先激活公共服务领域的场景规模效应。一方面，“人工智能+政府”并非简单的技术叠加［39］，而是通过政府数字化转型的杠杆，系统释放公共服务场景的规模示范效应。应在政务服务、城市治理、医疗、教育、社会保障等公共服务领域率先扩大AI采购规模，推动政府数据在合规前提下向AI应用开放。另一方面，产业是智能技术实现价值创造与转化的场域［40］，要坚持政府主导与需求导向相结合，完善供需对接平台建设，将分散的技术潜力与行业需求精准匹配，最终实现人工智能由点及面的规模化产业落地。

（四）完善人工智能治理，筑牢智能经济的协同治理根基

安全有效的治理体系是智能经济新形态持续健康运行的制度保障。推进人工智能与实体产业的深度融合，是打造智能经济新形态的关键实践方略。智能经济的持续健康运行，有赖于一套能够与技术演进同步调适的治理制度体系。治理的核心任务不是管住技术，而是为创新划定可预期的边界。

其一，促进治理主体由单一监管转向多元协同、治理取向由限制管控转向安全和发展并重。一方面，充分发挥政府主导、企业牵头、科研机构、社会组织等多元主体相协同的作用。坚持党的领导，明确人工智能研发、使用的方向和底线；地方政府积极出台支持人工智能技术创新和产业融合的政策措施；落实企业主体责任，加强企业内部治理和自律管理。另一方面，智能经济背景下的治理体制机制建设要更加强调在保障安全前提下促发展。相关部门建立健全人工智能安全评估和风险预警机制，加强对人工智能产品和服务全生命周期监督与管理，同时也要注意为生成式AI产业的发展预留适当合理的自由空间，逐步打造安全与发展相互促进、良性互动的局面，厚植智能经济发展坚实基底。

其二，健全算法安全审查与伦理规范制度，守住技术应用的底线边界。一方面，推动建立算法安全审查制度，对涉及公共利益、群体权益和关键基础设施的算法应用实施强制性安全测评，明确算法提供者的安全责任边界。另一方面，在伦理规范层面，推动制定人工智能伦理准则，将公平性、无歧视性、隐私保护、人类可控等核心原则转化为可操作的技术标准与合规要求。

其三，推动劳动者权益保障制度与智能化转型同步更新，维护劳动者合法权益。一方面，推动将智能化程度较高行业的劳动合同、工时认定、绩效考核纳入专项监管，防止算法管理异化为对劳动者的过度监控与不合理考核。另一方面，建立智能化改造的就业影响评估机制，对大规模替代劳动力岗位的智能化项目实施事前影响评估，将再就业培训、岗位过渡支持纳入企业转型方案的前置条件。

五、结语

“十五五”时期打造智能经济新形态，是中国在新一轮科技革命和产业变革的历史交汇点上，以主动精神推进中国式现代化的重大战略抉择。从“互联网+”到“人工智能+”再到“智能经济新形态”，标志着我国对人工智能发展的认识与实践达到了新高度。这不仅为产业转型升级带来契机，更是一场深刻的经济与社会范式革命。面向未来，我们要在技术创新、制度创新、组织创新等各方面形成系统集成与协同推进，主动塑造与之匹配的“技术—经济—社会范式”。同时，也要看到，智能经济还处在发展初期，它和实体经济的融合之路需要各参与主体乃至全社会携手发力。打造智能经济发展新形态，须以开放包容的态度接纳新变化、新趋向，用系统性、创新性破解阻力障碍，靠务实为民的可行举措推进政策落地，凝聚各方力量，共同书写“十五五”时期智能经济高质量发展新篇章。

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