摘要：智能经济新形态标志着数字经济向更高阶段演进，智能经济新形态与数字经济之间不是替代关系，而是深度融合的关系。随着人工智能技术的持续突破，智能经济新形态与数字经济深度融合将进入加速期，全面赋能千行百业。智能经济新形态与数字经济深度融合的理论逻辑涵盖技术、要素、组织、产业、发展和治理等维度，其核心任务包括培育智能生产力、构建以智能化为特征的现代化产业体系、释放数据要素价值、提升公共服务精准度。智能经济新形态与数字经济深度融合的基本路径包括重构新型智能设施底座、深化全要素全场景融合、完善政策与制度保障、强化技术与人才支撑。
关键词：智能经济新形态 数字经济 现代化产业体系 全场景融合
任保平，南京大学至诚特聘教授，南京大学数字经济与管理学院院长、教授、博士生导师
2026年《政府工作报告》明确提出“打造智能经济新形态”，同年4月28日，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时进一步强调，“全面实施‘人工智能+’行动，发展智能经济新形态，完善人工智能治理”。从“人工智能+”战略到智能经济新形态的提出，标志着数字经济向更高阶段演进。智能经济新形态与数字经济不是替代关系，而是深度融合的关系。智能经济新形态与数字经济深度融合是从数字化向智能化的范式跃迁，是对生产要素、生产方式和产业逻辑的系统性重构，其正在成为经济高质量发展的新引擎。
智能经济新形态与数字经济深度融合的理论逻辑
智能经济之所以是一种新形态，是因为智能经济不是对旧经济模式的简单优化，而是以人工智能技术为核心驱动力，对技术底层、生产方式、社会结构的系统性重构，标志着一种新的经济范式的诞生。智能经济新形态的“新”体现在四个方面：一是新的技术形态，人工智能技术反映了从人用机器到机器协人的质变。二是新的经济形态，颠覆传统规模经济逻辑，重构了生产函数与价值逻辑。三是新的产业形态，从数字产业化和产业数字化转向智能产业化和产业智能化，催生智能原生新业态。四是新的社会形态，塑造了一种人机共存的新社会形态。“如同农业革命驱动农业经济演进，工业革命驱动工业经济演进一样，智能革命必然驱动智能经济的产生、发展和演进，这是人类社会演进的基本规律。”
卡萝塔·佩蕾丝将由技术引发的系统革新所形成的“最佳惯行模式”称为“技术—经济范式”。技术—经济范式理论认为，技术创新是推动经济变革的核心力量,具有全面渗透性。智能经济新形态将人工智能从技术工具上升为重塑经济系统运行逻辑的主导力量，通过数据、算力、算法三位一体，重构生产要素、组织模式与价值创造方式。从技术—经济范式的角度来看，智能经济新形态不仅是技术的升级，更是生产组织、价值创造和商业模式的系统性重构，集中体现在生产要素革新、人机关系重构和产业生态重塑等方面。智能经济新形态并非独立于数字经济的全新赛道，而是数字经济发展到高级阶段的必然演进方向。数字经济是基础版，智能经济新形态是数字经济的升级版，智能经济新形态与数字经济深度融合构成基础—升级的递进关系。
（一）智能经济新形态与数字经济深度融合的技术逻辑
智能经济新形态的技术内核是“人脑智慧+电脑网络+物理设备”的三位一体结构，这与数字经济具有本质差异。数字经济的技术逻辑以连接为核心，数据作为新的生产要素发挥融合作用，通过人、机、物的广泛连接实现产品生产与价值创造。而智能经济新形态强调系统集成，通过人脑智慧的主导、电脑网络的计算、物理设备的执行形成深度耦合，实现复杂场景下的智能决策。通过技术范式的升级重构生产方式、要素配置与产业生态，推动大模型与机器人技术深度融合，成为智能经济新形态的标志性技术方向。目前，智能经济新形态与数字经济的融合已经超越了信息化改造阶段，深入研发、制造、服务等核心环节，推动了人工智能技术在制造业、服务业、农业等领域的广泛应用，实现了更广范围的资源优化配置。智能经济新形态与数字经济深度融合的技术逻辑体现在三个方面：一是技术架构从数字底座演进到智能中枢。通过引入人工智能大模型等技术，构建具备感知、推理、决策能力的智能中枢，实现系统自主优化。二是人机交互与系统自治的深度融合。构建各种智能体，使其主动感知任务、跨系统协作、自动执行流程。三是数据要素的智能化激活。通过人工智能等先进技术将海量的数据资源转化为可驱动决策、优化流程和创造价值的生产要素，并经由深度学习模型训练转化为可执行的知识策略，使数据成为活化的资产。
（二）智能经济新形态与数字经济深度融合的要素逻辑
在数字经济条件下，数据主要用于分析与辅助决策，通过数据“采集—分析—应用”的流程实现价值转化。而智能经济新形态则通过“数据+算力+算法”的协同，实现从数据使用到智能生成的价值跃升，数据经由大模型处理后可自动生成内容、策略和新产品。智能经济新形态与数字经济深度融合的要素逻辑体现在三个层面：一是算力成为核心基础设施。智能经济新形态依赖超大规模、低延迟、绿色化的智算中心支撑。我国建成全球规模最大的光纤和5G网络，算力总规模位居全球前列，“东数西算工程”为智能经济提供了坚实硬件底座。二是算法成为价值创造的核心引擎。大模型和强化学习算法已成为组织生产、协调资源的新机制。供应链系统可通过多智能体博弈算法完成订单分配、路径规划与库存调节，形成去中心化、自适应的产业协作网络。三是数据要素的价值实现从乘数效应向指数效应升级。数据在人工智能驱动下实现自我迭代和跨域融合，通过“技术—应用—数据—再升级”的良性循环实现跨行业、跨主体的智能共振，催生新产业、新模式、新生态，不断释放数据要素的潜在价值，从乘数效应升级为指数效应。
（三）智能经济新形态与数字经济深度融合的组织逻辑
数字经济的组织逻辑以人机协同为核心，人工智能作为技术工具辅助人类决策，其组织形态呈现平台化、模块化特征。而智能经济新形态是数字经济在组织形态上的系统性重构，催生了“公司+多个智能体”的新型组织模式，一个人可借助人工智能技术完成原本需数十人协作完成的任务，智能体成为组织运行的关键节点。智能经济新形态与数字经济深度融合的组织逻辑在于，构建以平台化、生态化、自组织为特征的新型协作网络，形成新的分工网络体系，实现资源的动态配置与价值的共创。与传统数字经济中的企业数字化改造不同，智能经济新形态与数字经济深度融合推动组织从封闭向开放协同转型，引致组织模式的深刻调整：一是组织结构平台化。通过互联网平台实现人、机、物、产业链的互联，打破组织边界，使企业可以作为参与者融入生态，形成新型组织形态。二是产业关系生态化。产业边界日益模糊，推动产业向平台生态演进，催生出智能原生新业态，构建起跨行业、跨领域的产业协同创新生态。三是运行机制自组织化。通过供给侧与需求侧相互牵引、相互支撑形成自组织路径：在供给侧，智能产业化依托新技术创造新产业，产业智能化运用新技术改造传统产业；在需求侧，通过消费智能化形成需求牵引供给的自组织传导机制。
（四）智能经济新形态与数字经济深度融合的产业逻辑
数字经济通过产业渗透、交叉与重组催生跨界融合的新业态，核心是打破行业壁垒，促进要素自由流动。与传统数字经济侧重于信息技术在生产环节的辅助应用不同，智能经济侧重于产业视角，是智能技术主导的一种新型产业形态。智能经济推动产业体系的系统性重构，通过人工智能深度嵌入研发、制造、服务等全链条，催生出自感知、自决策、自优化的新型产业运行模式，即依托“人工智能+”的全域全时全行业应用，构建以智能为核心的新型产业生态。智能经济新形态与数字经济深度融合的产业逻辑在于，以人工智能为通用技术引擎，推动产业链从单点数字化迈向全链智能化，实现生产方式、价值创造与产业生态的根本性重构。具体体现在三个维度：一是推动传统产业的全链条智能化改造，从生产制造到服务运营实现端到端的智能升级，打通从研发设计、生产制造到营销服务的全环节，实现效率跃升与模式重构；二是推动智能产业化的加速扩张，以人工智能、智能终端相关产品和服务供给为核心的智能产业迎来爆发式增长；三是推动未来产业的超前布局，量子科技、具身智能、脑机接口等前沿领域成为智能经济新形态的重要组成部分。
（五）智能经济新形态与数字经济深度融合的发展逻辑
在数字经济发展中，数字技术、数据要素、数字平台三者相互依赖、相互促进，数字技术和数字平台为数据要素转化为现实生产力提供技术手段和应用场景，数据要素又反哺数字技术的迭代升级和数字平台的生态构建。与数字经济侧重于利用信息技术提升效率不同，智能经济新形态以人工智能为核心引擎，通过对生产组织模式和价值创造方式的系统性重塑，实现经济发展底层逻辑的变革。智能经济新形态与数字经济深度融合形成内循环—外循环相互促进的双循环系统，在内循环中智能经济新形态推动数字经济从效率提升向价值创造转变，在外循环中智能经济新形态通过与实体经济深度融合，推动传统产业智能化升级，培育新型实体企业，构建现代化产业体系。智能经济新形态与数字经济深度融合的发展逻辑主要表现为三个方面：一是发展动力的升级。以“数据+算力+算法”为核心生产系统，催生具有自我学习与决策能力的智能体，实现价值创造方式的质变。二是发展路径的全链重塑。推动全产业链智能化重构，通过人工智能实现研发、生产、服务一体化协同。三是发展格局的生态共治。强调普惠化与协同化发展，通过建设开源社区、开放公共数据集等措施使中小企业广泛参与创新。
（六）智能经济新形态与数字经济深度融合的治理逻辑
数字经济的治理逻辑以被动监管为主，“核心在于构建符合数字经济发展规律的治理框架，破解数字经济发展中的结构性难题，防范和化解系统性风险”。与传统数字经济治理侧重于规则制定与合规审查不同，智能经济新形态因人工智能深度参与决策、算法自主演化、多元场景应用、数据跨域流动等特征，对治理提出更高要求，治理目标转向构建有利于持续创新的生态系统，推动形成协同创新的产业格局。而且智能经济新形态要求构建包括技术治理、基建治理、应用治理、规则治理等全方位、全链条的治理体系。智能经济新形态与数字经济深度融合的治理逻辑集中体现在三个层面：一是技术治理层面，要求治理体系能够支持大规模科学数据的流通、共享与安全使用，构建自主可控、安全可靠的智能技术体系，大幅提升研发效率，推动从人工监管到算法监管的转变，实现监管能力的智能化。二是产业治理层面，要求治理机制同步智能化、动态化、生态化，保障产业链数据融合的安全与效率，实现数据要素在科技、产业、民生等场景的深度应用。三是社会治理层面，要求打破数据壁垒，构建跨领域协同的服务平台，通过多源数据实现对社会治理风险的科学预判与精准干预，使社会治理逻辑从条块分割、经验驱动转向系统集成、数据驱动、生态协同。
智能经济新形态
与数字经济深度融合的核心任务
智能经济新形态与数字经济深度融合的最终目标是构建可持续的现代化经济体系。当前，我国已具备智能经济新形态与数字经济深度融合的独特优势，超大规模市场提供丰富的应用场景、全球领先的算力基础设施筑牢硬件底座、完整的工业门类支撑产业技术深度融合。未来，随着大模型、具身智能等技术持续突破，智能经济新形态与数字经济深度融合的核心任务是加速实现“人脑智慧+电脑网络+物理设备”的深度耦合，开启一场由智能驱动的全域经济变革。
（一）培育智能生产力
“智能生产力具有以人工智能生产力要素化为引擎的先进性，以生产力要素智能化为依托的快速迭代性，满足多样发展需求的普惠性，使各领域联系日益紧密的通约性，推动人类持续发展的绿色性。智能生产力是适应社会化大生产的新质态的生产力。”智能经济新形态以人工智能为核心驱动力，通过“数据+算力+算法”有机结合推动生产力实现智能系统自主协同。智能经济新形态与数字经济深度融合催生了具备自主决策与持续进化能力的新型产业生态，成为智能生产力发展的关键载体。一是智能经济新形态与数字经济深度融合推动技术的颠覆式创新。通过人工智能等新兴技术的交叉融合以及人工智能与产业场景的深度耦合，实现技术范式、应用逻辑与价值创造方式的根本性变革，推动劳动力、资本、土地等传统生产要素与数据要素实现智能协同，促使技术创新从单一技术突破转向系统性技术演进，重构生产范式，推动生产力的质变。二是智能经济新形态与数字经济深度融合实现产业重构。推动产业从线性链条向智能生态转型，催生智能原生型产业体系，实现全链条智能化贯通，构建起全新的产业生态系统，推动形成更具活力的产业新格局。在制造业领域，通过AI算法实现需求预测、产能匹配与物流调度的实时优化，促使产业链从推式生产转向拉式响应，提升生产精度与响应速度。三是智能经济新形态与数字经济深度融合加速要素升级。数字经济的基本要素是数据，智能经济新形态的基本要素是数据、算力和算法的结合，二者的深度融合推动生产要素从数据要素的传统组合向“数据+算力+算法”新组合的体系化升级。
（二）构建以智能化为特征的现代化产业体系
智能经济新形态与数字经济深度融合推动我国产业体系向智能化、绿色化、融合化方向跃迁，加速构建以智能化为特征的现代化产业体系，实现产业发展从要素驱动向创新驱动的转变，系统性重塑产业体系。因此，发展智能经济新形态是重塑现代化产业体系的核心引擎，标志着产业从数字化改造迈向智能化系统性变革。智能经济新形态与数字经济深度融合重塑现代化产业体系的过程本质上是产业逻辑、产业组织形态与产业价值创造方式的根本性变革。一是从人工驱动到智能体自主协同推动产业发展模式的根本转变。智能经济新形态与数字经济深度融合催生了具备决策与执行能力的智能体，推动产业发展模式从人控流程转向系统自驱、从自动化转向自主决策，打通创新链、产业链、供应链与价值链，构建具备强协同能力的新型产业生态。二是从产业数字化到产业智能化推动现代化产业体系构建。智能经济新形态与数字经济深度融合通过“数据+算力+算法”与实体经济的全要素、全链条、全场景融合，推动产业发展从数字化迈向智能化。产业智能化以人工智能为核心驱动力，推动产业体系向智能化、绿色化、融合化方向加速演进。三是全链条重构推动产业组织深度协同。智能经济新形态与数字经济深度融合推动产业组织迈向“感知—决策—执行—进化”一体化的全域协同时代，通过人机协同、跨界融合与共创分享等机制打破行业边界，推动先进制造业与现代服务业深度融合，使产业链上各主体能够动态调整策略，实现产业组织的深度协同。四是开源共创加速产业生态开放演进。智能经济新形态与数字经济深度融合依赖开放生态支撑技术创新与规模化落地，开源共创通过开放协作、资源共享与生态共建推动产业生态的开放演进，促使产业生态从封闭割裂走向协同共生，催生出智能产业生态体系。
（三）释放数据要素价值
智能经济新形态与数字经济深度融合通过数据、算力、算法的协同作用，推动生产要素从传统模式向智能化模式转变。智能经济新形态与数字经济深度融合释放数据要素价值的关键在于，打通数据要素配置的全链条，实现数据从资源积累向价值开发的质变。一是通过算法与算力的协同支撑释放数据要素价值。运用算法挖掘数据的内在规律，借助算力实现数据的高效处理，将数据转化为可参与价值创造的生产要素。算法是数据价值释放的工具，算力提供动力支撑，数据支撑模型训练与决策优化，通过“算法驱动—算力赋能—数据闭环”的动态耦合实现数据要素价值的指数级释放。智能经济新形态与数字经济深度融合推动数据要素实现从数据资源到数据资产再到数据资本的转化，“数据+算法+算力”的协同构成了数据要素价值释放的基础框架。二是通过智能化手段实现数据价值倍增释放。依托数据建模与分析以及算法与算力的深度协同，数据要素的价值得以通过智能化手段实现倍增释放，进而推动数据要素在更广范围、更深程度上赋能智能经济新形态与数字经济深度融合。三是以人工智能技术驱动数据价值深度挖掘。数智时代，数据成为与土地、资本、技术并列的关键生产要素，迫切需要通过完善数据价值开发机制，实现从数据资源到数据资产再到数据资本的三阶段转化。智能经济新形态与数字经济深度融合形成数据驱动智能和智能优化数据的良性循环，以人工智能技术驱动“数据—信息—知识—决策”过程，让数据主动创造价值。
（四）提升公共服务精准度
智能经济新形态与数字经济深度融合通过数据驱动、智能算法与场景化应用，重构公共服务供给逻辑，使公共服务供给步入从普适供给转向按需定制、从广覆盖迈向精准化的新阶段。一是精准识别公共服务需求。以“数据+算力+算法”为核心支撑，利用大模型提前识别公共服务的潜在风险、把握公共服务需求，提高公共服务的响应能力。二是智能匹配公共服务资源。依托大数据、人工智能、区块链等新技术，研发公共服务设施供需精准匹配技术，推动数字智能技术与公共服务深度融合，提高公共服务资源配置的数智化水平。三是公共服务供给智能决策。构建全流程数字化管理体系，推动公共服务供给决策从经验驱动决策向智能决策转变。随着人工智能、物联网、区块链等技术的持续突破，公共服务决策将不再局限于流程优化与效率提升，而是突破传统数据维度，加速迈向人机共治的新阶段。
智能经济新形态
与数字经济深度融合的路径
实现智能经济新形态与数字经济深度融合是把握新一轮科技革命和产业变革历史机遇、构建现代化产业体系、推动高质量发展的关键战略选择。智能经济新形态与数字经济深度融合的意义在于，推动经济从数字化迈向智能化的新范式，实现生产力跃升与产业结构重塑，为高质量发展注入系统性新动能。因此，应聚焦技术融合、产业重构与制度协同，通过人工智能实现决策自主化、生产自适应、服务个性化，真正将人工智能嵌入经济运行的底层逻辑。
（一）重构智能经济新形态与数字经济深度融合的新型智能设施底座
智能经济新形态背景下，数字基础设施已不再局限于5G、数据中心等传统范畴，而是以人工智能为核心牵引，重构为支撑“数据+算法+算力”高效协同的新型智能底座。
在智能经济新形态与数字经济深度融合中，数字基础设施升级有三大方向：一是算力基础设施从单点集中到超大规模智算集群+算电协同。智能经济新形态与数字经济深度融合需要海量算力支撑大模型训练与推理，要求加快实施超大规模智算集群和算电协同新基建工程建设。我国迫切需要进一步加大算力基础设施投资，推动东数西算工程落地，实现算力资源的均衡布局与高效调度。二是网络基础设施从人联物联到智能体互联。随着各类智能体规模快速增长，传统网络难以满足其跨域协作、可信交互需求。因此，要加快构建标准化、可信赖的通信与协作体系，特别是加强卫星互联网建设，弥补地面网络盲区，为远洋、应急、农业等智能场景提供关键支撑。三是数据基础设施从数据存储到高质量数据集+要素流通平台。数据是智能经济的燃料，其价值释放依赖于数据高质量供给与安全流通。因此，要打造高标准数据综合服务平台，健全数据产权、流通交易等基础制度，打通数据孤岛，激活跨行业价值流动。
（二）深化智能经济新形态与数字经济深度融合的全要素全场景融合
全要素全场景融合是智能经济新形态与数字经济深度融合的核心路径，标志着我国经济从局部智能应用迈向系统性智能重构，实现技术、产业、应用场景、制度与社会的深度协同演进。
其一，实现生产、生活、治理全场景的智能化贯通，形成人机协同、跨界融合的新生态。一是生产场景从智能制造延伸到智能原生。制造业加快建设智能工厂，推广柔性生产、能耗优化、质量管控等全流程智能应用；农业重点发展智慧种植、精准农机，实现从播种到收获的全链条数据驱动；服务业全面拓展智慧物流、智慧文旅、智能医疗，催生提效型、陪伴型智能服务新入口。二是生活场景从智能终端迈向智能体普及。探索将人工智能手机、人工智能眼镜、智能网联汽车等新一代智能终端纳入以旧换新补贴范围，使其加速走进千家万户；推动智能助理、情感陪伴机器人等智能体在康养、教育等领域广泛应用，提升生活服务品质。三是治理场景从一网通办迈向一网统管。城市管理系统结合人工智能大模型，实现群众诉求的智能识别与精准派单；交通管理通过城市大脑动态优化信号灯配置；应急管理利用人工智能生成灾情响应方案，提升跨部门协同效率。
其二，实现在实体经济各领域的全方位、全周期融合。一是在融合范围上，以“人工智能+”为引擎，推动智能技术从消费互联网向产业全链条、社会全领域深度渗透，实现从局部试点到全域融合的跃迁。二是在融合内容上，智能经济延伸到实体经济与社会治理的各个方面，形成覆盖更广和协同更强的经济社会发展格局，实现人工智能从技术应用到社会形态的全面跃迁。三是在融合深度上，覆盖制造业、服务业、农业等全产业链，推进制造业智改数转网联，加快生产性服务业数智化转型。在宏观上，推动数据、算力、算法深度融入经济社会发展全过程，提高经济运行效率，实现经济社会运行的智能化、精准化与可持续性。在微观上，企业以人工智能为核心引擎，实现生产智能化、管理智能化和服务智能化，重构组织架构与商业模式，加速向数据驱动转变，全面融入智能经济新范式。四是在融合周期上，扎实推进从数字化到智能化的渐进式转型，推动生产要素、产业逻辑与治理模式的系统性重构，实现数据、智能与组织的深度融合，使智能化成为构建现代化产业体系与现代智慧社会的引擎，将人工智能从工具升级为经济运行的底层逻辑，构建以智能为核心驱动力的全新经济形态。
（三）完善智能经济新形态与数字经济深度融合的政策与制度保障
完善制度与政策保障核心在于构建覆盖“技术—产业—治理”全链条的制度体系，为智能经济新形态与数字经济深度融合提供稳定的政策环境。
其一，构建敏捷、包容、可持续的制度体系。一是健全数据要素基础制度。推动数据分类分级管理，明确公共数据、企业数据、个人数据的权属边界与使用规则；建设全国一体化数据市场，促进跨部门、跨行业、跨区域的数据安全共享与有序交易；探索数据资产入表、质押融资等创新模式，让数据资源转化为可估值、可流通的生产资本。二是完善人工智能治理框架。制定人工智能法律法规与伦理准则，规范研发、训练、部署与应用各环节行为，防范算法偏见、深度伪造、自动化决策失当等风险。建立模型可解释性与安全检测机制，提升人工智能系统的透明度与可控性，推动风险识别关口前移；加强知识产权保护，激励原创性技术创新，保障开发者合法权益。
其二，构建创新友好型政策支持体系。一是强化财政金融政策支持，培育创新生态。加大财政资金与政府采购倾斜力度，支持关键核心技术攻关；发展人工智能产业投资基金，引导社会资本投向早期项目与中小企业；完善风险分担与投资退出机制，降低创新不确定性带来的融资障碍。二是优化应用场景创新发展环境。加速智能产业规模化落地，布局建设国家人工智能应用中试基地，为垂直领域提供共性平台与测试验证环境；完善应用场景开放与激励政策，鼓励政府、国企率先采用智能解决方案。三是加快构建人工智能供需对接平台。促进技术供给方与需求方的有效匹配，推动公共数据确权、定价与交易机制建设，破解数据流通中的制度障碍；建立人工智能伦理审查机制与安全监管体系，确保技术应用的合规性与可控性。
（四）强化智能经济新形态与数字经济深度融合的技术与人才支撑
以核心技术自主可控为根基，以人才结构系统性升级为支撑，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，构建科学家攻坚底层、工程师落地转化、技能者高效运维的支撑智能经济新形态与数字经济深度融合的全链条生态体系。
其一，在技术创新方面，以核心技术自主可控为主线，加快突破人工智能领域的“卡脖子”技术，强化算力、算法、数据三大要素的协同供给能力，推动国产化进程。一是攻坚通用人工智能底层技术。聚焦大模型基础理论、多模态融合等前沿方向，提升模型泛化能力；发展开源框架与工具链，构建安全可信的软件生态，降低对国外技术的依赖。二是推动“人工智能+”跨域协同创新。强化人工智能等前沿科技的融合，催生颠覆性技术突破；支持建设科学智能物质创制中心等大平台，利用人工智能技术加速新材料、新药物的研发进程。三是推动科技创新与产业创新深度融合。依托智能“技术—经济”范式，以互嵌、互构、互促机制穿透科技与产业的底层界限，重构价值网络，催生全新价值获取逻辑，构建产学研用深度融合的创新生态；构建创新联合体，建设国家级人工智能创新中心，集中力量攻关“卡脖子”难题，推动科研成果快速转化，缩短技术落地周期。
其二，在人才培养方面，构建学科融合、产教协同、全链贯通人才培养模式，匹配智能经济新形态对研究型、复合型、技能型人才的多层次需求。当前，智能经济已从技术应用迈向系统性变革，必须推动教育链、人才链与产业链、创新链深度融合，形成动态适配的人才培养生态。一是教育改革先行。高校应加强人工智能、数据科学等交叉学科建设，培养具备跨界能力的复合型人才，将人工智能设为通识课或核心课程，依托产教融合推进人工智能赋能教育行动，全面提升大学生的数字素养与智能思维。二是人才引育并举。建设全国一体化的智能制造人才数据平台，实现人才供需智能匹配；加大对引领型、复合型人工智能人才的引进力度，打造一批人才集聚高地。三是优化评价机制。建立以创新力、质量、实效、贡献为导向的多元化人才评价体系，基础型人才强调原创性，应用型人才突出成果转化与产业落地。
本文原载《江海学刊》2026年第3期
