本文刊发于《东岳论丛》2026年第6期

作者：杜传忠，男，南开大学经济与社会发展研究院教授、博士生导师，研究方向：产业经济、智能经济；吴倩敏，南开大学经济学院博士研究生，研究方向：产业经济、智能经济。

摘要：培育智能原生新业态新模式是促进实体经济和数字经济深度融合、打造智能经济新形态的重要一环。智能原生新业态新模式是以人工智能为底层逻辑的产业生态和商业模式，具备自主进化、意图驱动、人机协同、普惠共享等特征。培育智能原生新业态新模式，关键在于构建“动力—传导—支撑”的“三位一体”协同培育机制，以技术供给与市场需求为双向动力，以组织形态变革与价值创造逻辑创新为传导路径，以要素配置与制度环境为底层支撑，协同推进其从微观个体探索、中观模式提炼向宏观系统集成的演进与提升。现阶段我国智能原生新业态新模式培育发展已取得明显成效，但在技术、制度、培育机制等方面也存在诸多问题与制约。“十五五”期间，为加快培育发展智能原生新业态新模式，促进智能经济新形态高质量发展，应夯实以数据、算力、算法为核心的智能原生新业态新模式发展的技术底座，激发相应市场活力，推动产业全要素智能化发展，完善相应保障体系。

关键词：智能原生；智能经济新形态；人工智能；新质生产力

一、培育发展智能原生新业态新模式：加快培育发展智能经济新形态的重要一环

智能经济作为以人工智能为核心驱动力的新型经济形态，将全面重塑生产、分配、交换、消费等经济活动各环节。培育智能原生新业态新模式，是打造智能经济新形态的重要载体和关键一环。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，前瞻性地将智能原生新模式新业态列为“人工智能+”产业发展的首要任务。2025年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。2026年3月，全国两会《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，强调培育智能原生新业态新模式；同月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称“十五五”规划）对“全方位推进数智技术赋能”作出具体部署，强调要“培育智能原生新模式新业态”。这一系列紧密衔接的战略规划与部署，旨在促进实体经济和数字经济深度融合，推动人工智能全方位赋能千行百业，重塑人类生产生活范式，打造数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济新形态。

在国家宏观战略加速推进实施的同时，企业微观层面的产业实践面临着高投入、低产出的现实困境。尽管以DeepSeek为代表的大模型技术大幅降低了人工智能落地应用的门槛，但全要素生产率并未呈现出与之匹配的爆发式增长，智能化时代的“索洛悖论”在一定程度上显现。人工智能是继蒸汽动力、电力和信息技术之后的新一代通用目的技术（General Purpose Technology，GPT），其与企业的生产率间往往呈现“J型曲线”关系。由于GPT的技术互补性特征，企业在技术导入初期需要投入大量无形资本，导致全要素生产率不升反降。当前，我国大量传统制造与服务型企业正处于这一“J型曲线”的底部阵痛期。智能原生新业态新模式以人工智能的核心能力作为底层逻辑和能力中枢，对技术、业务、流程等方面进行系统性重构，具备促进全要素生产率加速跃升的内在潜能。通过加快发展智能原生新业态新模式，将助力企业跨越“J型曲线”底部，为破解智能时代的“索洛悖论”提供全新的动力与途径。这种从底层逻辑发生的深刻变革与系统重塑，成为微观主体跨越技术扩散滞后陷阱、显著提升全要素生产率的关键路径。

从全球产业竞争格局看，培育智能原生新业态新模式不仅是发展新质生产力的内在需求，更是有效应对地缘政治博弈、保障国家产业与技术安全的必然选择。当前，全球人工智能治理体系加速重构。欧盟发布《人工智能法案》，试图通过政策法规确立“布鲁塞尔效应”；美国发布《人工智能创新未来法案》并采取出口管制措施，在基础模型和高端芯片领域构建排他性壁垒，从而进一步加剧了技术“脱钩断链”的风险。面对日趋激烈的国际产业和技术竞争，中国加快培育智能原生新业态新模式，更加凸显出其重要的现实意义和长远价值。一方面，它是构建我国自主可控的现代化产业体系的关键抓手。通过培育智能原生新业态新模式，有助于在场景驱动下，形成具有智能化、绿色化、融合化特征的现代化产业体系。另一方面，它是培育新质生产力的有效载体。新兴产业是新质生产力发展的基础和载体，发展智能原生新业态新模式有利于引领和驱动新旧动能转换，推进科技创新和产业创新深度融合，从而促进形成具有高科技、高效能、高质量特征的先进生产力质态，为我国加快培育发展新质生产力、抢占新一轮国际产业竞争制高点提供强大的驱动力。

尽管“智能原生新业态新模式”已进入政策话语体系，但学界对其研究尚处于起步阶段，存在诸如概念内涵不清、培育机制不明、实践路径模糊等问题。鉴于此，本文重点围绕智能原生新业态新模式的主要特征和功能、成长机制与演进逻辑、现实发展制约因素与“十五五”期间发展路径等展开探讨。

二、智能原生新业态新模式的内涵、特征与功能定位

智能原生新业态新模式是人工智能从工具赋能向经济底座跃迁的具象载体。培育发展这一全新经济业态与商业模式，首先要深刻把握其基本内涵、特征及发展要求。为此，需要将智能原生新业态新模式置于历次工业革命发展的长周期中进行分析和认识，以便更加全面深入地把握其基本内涵、时代属性与功能定位。

（一）基于技术—经济范式理论的智能原生新业态新模式的内涵界定

著名演化经济学家佩蕾丝指出，每一次技术革命都伴随着“一种重要的、通用的低成本投入品”的出现，并“远远超出它所源起的产业或部门的界限，扩散到广泛的领域”。当今第四次工业革命正由导人期进入拓展期，人工智能正加速驱动技术一经济范式发生新一轮深度变革。基于该理论框架，本文将“智能原生新业态新模式”界定为：以人工智能为底层逻辑的产业生态和商业模式。智能原生是新技术一经济范式的具象化，它彻底摒弃了在现有系统上“打补丁”或“外挂”AI功能的传统改良做法，代表着一场以智能技术重构生产逻辑的深刻范式革命。这一范式跃迁，从成本结构与生产效率两个维度引发生产方式系统性变革。一方面，智能原生新业态新模式带来边际成本的显著降低。在传统生产模式下，生产主要依赖于高技能人力资本，但受限于劳动者的生理极限与薪酬刚性，难以降低生产的边际成本。而智能原生新业态新模式依托数据、算力、算法等新型生产要素的组合和技术基座，推动知识生产的要素投入从昂贵的人力资源转向具备非竞争性的数据要素与规模化的算力。这一转变有效打破了传统产品生成方式的成本刚性，使得内容生成与基础服务领域的边际成本显著降低。另一方面，智能原生新业态新模式为全要素生产率加速跃升提供了新动能。全要素生产率的提升，本质在于提高资源利用率与配置效率。人工智能技术通过优化劳动力配置、资本等要素配置结构，提高要素使用效率，提升科技研发的智能化和协同化水平，从而提高资源配置效率和技术创新能力。同时，算力赋予企业即时响应能力和价值挖掘能力，捕获数据要素的即时价值和潜在价值，促进资源的优化配置，从而促进全要素生产率的提升。

为进一步厘清智能原生新业态新模式的学术边界，避免概念泛化，有必要将其与其他相近概念加以比较和辨析。首先，智能经济与智能原生新业态新模式是宏观与中微观的对应关系。前者是继农业经济、工业经济、信息经济之后的经济形态演进，是数字经济进一步发展演进的高级形态；而后者则是该经济形态在中微观层面的具象化。其次，智能原生新业态新模式与互联网下的平台经济在运行机制上存在明显差别。前者虽然在组织形态上也呈现出一定的平台化特征，但其核心在于人工智能的自主感知、自主决策与进化能力；后者的核心在于连接，通过消除信息不对称以降低交易成本。第三，相较于一般产业的数字化转型，智能原生新业态新模式在技术定位上实现了根本转变。传统数字化转型往往将数字技术作为“外挂”工具；而智能原生新业态新模式则秉持“AI优先”原则，将人工智能作为核心动力引擎，从根本上改变了企业的运作方式。第四，智能原生企业与智能原生新业态新模式是微观主体与中观业态和模式的关系。前者指自创立伊始便将机器智能内嵌于战略规划、组织架构、运营管理、生产实践等全流程环节的新型企业。根据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，后者不但强调包含有条件的存量企业、智能原生企业等各类市场主体，更强调这些主体在重构技术架构、重塑人机关系、重建价值网络之后所形成的全新产业生态与商业模式。

（二）智能原生新业态新模式的基本特征

基于技术—经济范式理论与产业实践，智能原生新业态新模式以人工智能为底层逻辑和能力中枢，驱动技术架构、交互方式、组织形态、价值导向等系统性重构，由此呈现出以下主要特征。首先，技术架构具有自主进化性。传统产业的底层技术架构始终遵循“代码即规则”的确定性运行逻辑，本质上是固定指令的集合体，其价值会随着时间的推移和技术的迭代而折旧。而智能原生新业态新模式的核心技术标志是依托人工智能技术搭建起具备自主感知、自主决策与进化能力的动态自适应系统。该系统通过“用户交互—数据积累—模型训练—迭代优化—服务升级—生态扩张”的“数据飞轮”机制，形成持续迭代的正向循环，赋予底层核心模型长期知识积累与跨场景适配的能力，从根本上突破了传统系统的静态或机械性局限。依托这一技术架构，智能原生新业态新模式展现出越使用越完善、越应用越高值的正向反馈资产属性。由此，使人工智能不再局限于被动响应指令的工具范畴，而是逐步演进为一种具备较强自主运行与优化能力的运行主体。

其次，交互方式向意图驱动的生成式范式转变。传统数字化业态的人机交互模式，高度依赖于图形操作界面与层级化菜单指令，操作逻辑固定且标准化，这种模式本质上要求用户主动适配机器。智能原生新业态新模式彻底革新了人机交互方式，从指令式交互转向基于自然语言和意图理解的对话式和任务式交互。用户仅需通过自然语言表述目标需求，在不规划具体执行路径，也不掌握专业操作技巧条件下，即可实现与系统的高效对接，完成从“人适应机器”到“机器适应人”的核心转变。在运行层面，智能原生新业态新模式彻底打破了传统数据库依托存量信息匹配输出的局限，能够基于用户真实需求，实时生成文本、代码、专业化解决方案等多种服务。这一范式变革大幅压缩了生产的边际成本，推动产业升级与创新从存量信息搬运整合转向实时需求创造供给，成为打造智能经济新形态的核心动力。

再次，组织形态向人机协同的深度融合演进。传统生产流程高度依赖人类脑力劳动与体力劳动的配合，组织形态分工边界较为清晰，层级架构相对固定，协作效率受物理空间与人力规模的双重约束而在智能原生新业态新模式范式下，人工智能以“数字员工”等新型劳动力形态嵌入业务全流程与核心决策环节，打破了传统科层制架构的层级壁垒，重构了组织间的分工逻辑与协作方式。劳动者从常规性、重复性任务的执行者转变为需求界定、目标管控的决策主体，人工智能系统则跳出被动响应指令的阶段，主动承担起信息梳理、最优路径探索、复杂流程调度等规模化、高强度的工作。这种人机协同的新型关系，推动企业组织架构向轻量化、扁平化的人机共治现代治理结构转型，显著提高了组织整体运行效率与市场响应速度。

最后，价值导向体现为普惠共享。在传统经济增长模式下，优质服务的扩张高度依赖于土地、资本劳动等实体化要素的投入量增加，受这些要素稀缺性的约束，难以兼顾个性化定制服务与低成本供给优质专业化服务仅能覆盖少数高收入群体，难以实现大众普惠。智能原生新业态新模式将数据、算力算法作为核心要素，相互融合、协同发力，重塑了价值创造方式与分配逻辑。随着数据规模快速扩张、算法持续优化与算力大幅提升，智能系统提供专业化专家级知识服务的边际成本持续下降。这一变革彻底打破了传统商业模式中定制化服务的高成本壁垒，让个性化教育辅导、专业法律服务等原本属于少数群体的优质资源，突破阶层与地域限制，赋予更多社会阶层人员以极低的进入门槛即可获取高质量的个性化服务。

（三）基于工业革命视角的智能原生新业态新模式的功能定位

将智能原生新业态新模式置于工业革命的长周期视域下，通过横向对比历次工业革命的核心特征，能够更加客观地揭示其作为第四次工业革命核心载体的独特功能定位（见表1所示）。

根据表1，前三次工业革命分别聚焦生产动力、生产规模、信息连接等方面的重大科技创新。第四次工业革命并不是简单地延续和承接前三次工业革命，而是在技术能级、组织形态、价值逻辑等方面发生根本性变革和全方位跃迁。相应的，其功能定位与前三次工业革命催生的新业态新模式相比也有根本性差别，具体表现：一是从技术能级维度看，前三次工业革命的主导技术均属于帮助人类完成生产活动的辅助性工具，其中第一次工业革命的蒸汽机替代人的体力，主要解决生产动力不足问题；第二次工业革命的电力、内燃机优化生产流程，主要解决工业规模化和生产效率问题；第三次工业革命的信息通信技术、互联网技术等通过实现信息连接，主要解决交易成本与供需匹配问题。这三类在当时处于前沿地位的新兴技术始终处于人类操控的辅助地位，不具备自主决策能力。而作为第四次工业革命战略核心技术的人工智能，则突破了传统产业工具的辅助属性局限，具备自主感知、自主决策与进化的特征，从而实现了技术能级的根本性跃升。具体看，数据、算力、算法成为新的基本生产要素，重塑了产业生产函数和运行模式，实现了对前三次工业革命生产模式的根本性变革和能级超越。二是从组织形态迭代维度看，第一次工业革命下形成工厂组织，第二次工业革命下出现企业科层制组织，第三次工业革命则进步使网络化组织成为主流企业组织形态，以上三次工业革命下的组织都具有层级化、中心化的特征。第四次工业革命依托人工智能为代表的新一代信息技术，推动组织形态向人机协同和智能协作网络演进。人工智能具备自适应、自学习、自进化等核心特征，人机协同越来越成为占支配地位的生产方式。组织内部无需实行多层级管控，组织结构呈现出极致扁平化、敏捷化、生态化特征。同时，组织能够根据市场需求、生产数据实时调整生产策略，自主优化资源配置，由此突破了传统组织僵化、响应滞后等痛点，更好地适配了智能经济时代的个性化、动态化、多元化市场需求，这是智能原生新业态新模式区别于以往所有产业业态模式的基本组织特征。三是从价值创造逻辑维度看，第一次工业革命聚焦机械化生产，主要靠产能扩张获取盈利；第二次工业革命主要追求规模经济与范围经济，通过标准化量产降低成本、提高利润水平；第三次工业革命则主要依托互联网流量变现、促进供需匹配，以提高价值创造能力。另外，第四次工业革命下的智能原生新业态新模式转向人工智能生成内容与个性化服务，在很大程度上实现了制造业、服务业与信息网络智能产业的深度融合，价值创造不再主要依赖标准化生产或流量积累，而是主要依托算力、数据、算法等数智化生产要素的深度融合，构建起人机协同、智能匹配的新型产业运行范式，显著提升企业生产效率。

三、智能原生新业态新模式的培育机制与演化逻辑

智能原生新业态新模式的形成绝非单一技术的线性延伸，而是一场交织着要素重组、组织变革与制度适配的复杂系统跃迁。为此，其培育发展必须充分发挥空间维度上的作用机制与时间维度上的演化逻辑系统合力，构建“动力—传导—支撑”“三位一体”的协同培育机制，顺应数智技术范式扩散的内在逻辑，推进智能原生新业态新模式从微观个体创新、中观模式提炼向宏观系统集成的协同演进，加快使其成为我国智能经济新形态的重要支撑力量。

（一）智能原生新业态新模式的培育机制

培育智能原生新业态新模式的核心逻辑在于“数据飞轮”与智能网络效应的双向叠加与功能倍增。具体来说，一方面，数据、算力、算法驱动“数据飞轮”持续运转，推动生产的边际成本显著降低；另一方面，通过智能体协作与人机协同产生显著网络效应，推动服务的边际收益提高。以上两方面效应相互激发、协同作用，共同驱动智能原生新业态新模式实现指数级增长。基于此，可将智能原生新业态新模式的培育机制划分为动力机制、传导机制与支撑机制（见图1）。

1.技术与市场双向驱动的动力机制

技术供给侧的“推力”与市场需求侧的“拉力”共同构成智能原生新业态新模式的基本动力。习近平总书记提出：“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素”。从技术供给侧来看，关键技术创新为促进人工智能与实体经济深度融合、催生智能原生新业态新模式提供根本驱动力。首先，多模态人工智能变革了人机交互模式，重塑了服务形态。多模态人工智能技术在处理复杂任务方面具有明显优势，能够精准理解用户的模糊意图，并以文本、图像、语音等多模态形式实时生成反馈。这种交互方式的转变极大地降低了人工智能技术的使用门槛，催生了对话式搜索、人工智能生成内容（AIGC）数字人等全新的服务业态与商业模式。其次，AI智能体所具有的复杂任务自主规划与执行能力跃升驱动了业务流程的智能化重构。智能体作为一种能够自主行动、感知环境、作出决策并与环境实现交互的智能应用实体，广泛应用于客服、编程、知识获取、工业制造等多个领域，催生了AI助教、AI医疗顾问、自动驾驶汽车、具身智能机器人等智能原生产品或服务。最后，通用大模型和行业大模型为新业态新模式提供技术底座与运行载体。大模型的时空数据理解、分析和推理能力不断增强，实现了在广泛的应用场景落地，大幅降低了生产的边际成本，为智能原生新业态新模式的涌现提供了基本技术支撑。

在市场需求侧，广阔的应用场景与个性化、动态化市场需求，构成了牵引智能原生新业态新模式落地的强劲牵引力。市场需求不仅为前沿技术提供了商业化环境，更决定了新业态新模式的演进方向与价值落脚点。首先，需求结构的升级确立了智能原生新业态新模式的商业价值基座。人工智能技术推动了精准营销、个性化推荐、创新式消费场景的发展，同时经济发展和居民人均收入水平的提升，激发了消费者对个性化体验的追求，以及企业对降本增效与定制化解决方案的多元化需求。这种从标准化大众产品转向“千人千面”智能服务的需求变迁，极大地推动了消费结构的升级和消费质量的提升，产生了巨大的市场供需缺口。智能原生新业态新模式凭借大规模个性化定制和精准化社会服务，能够有效弥补这一巨大市场缺口。其次，场景拓展与即时化的反馈需求驱动供给侧业务模式的系统性重构。在实体经济和数字经济深度融合过程中，用户期望系统能够理解其模糊意图并提供全天候响应与主动式服务。面对大量、碎片化的场景需求，市场供给主体加速从依托大模型的自然语言解析与环境感知能力，转向意图捕获、即时生成、精准交付的新型服务模式。这种由需求端强力发起的实时化、规模化定制浪潮，直接催生了柔性生产、按需制造、智能陪伴等新型商业形态。最后，长尾需求释放拓展了智能原生新业态新模式规模化生存的广阔空间。传统商业模式往往受制于高昂的服务门槛，只能服务于少数消费者，而大量中小企业与普通用户的专业化需求被长期抑制，得不到充分满足。智能原生新业态新模式的普惠性精准契合，通过开源技术降低各类主体享受智能服务的准入成本，将专业服务拆解成即时获取的轻量化服务，促进中小企业获得生产管理、市场推广等定制化服务，个体创业者利用智能原生工具快速生成营销方案，精准捕捉零散、需求规模较小的长尾需求，释放这部分未被满足的长尾市场红利。

2.组织形态与价值创造协同演进的传导机制

技术与市场结合时，通过克服传统企业架构和产业结构的阻力，加速推进技术势能和市场需求转化为经济价值，由此构成智能原生新业态新模式演进的传导机制。该机制通过组织架构重构和价值创造逻辑的转变，降低技术与市场间的适应性摩擦，加速智能原生新业态新模式落地生成。相应的，企业组织形态向去中心化、扁平化、敏捷性的人机协同和智能协同网络演进。首先，企业组织架构的扁平化与人机协同打通了新业态新模式落地的内部执行堵点。传统科层制企业由于层级过多，对市场需求变化响应相对迟缓。在智能原生范式下，企业将智能体融入组织架构、业务流程等环节，构建起人机协同共治的新型决策机制。例如，在通用应用层和内容生成领域，催生了以“单人+AI”为核心的OPC（One Person Company，“一人公司”）创业模式，创业者借助AI完成原本需要团队协作的客户对接、内容生成、市场营销、产品交付等全流程业务。这种极具弹性的微观组织载体，大幅降低了企业内部的信息传递损耗与协调成本，为新商业模式的敏捷试错、快速迭代与低成本扩张提供了有力保障。其次，产业组织向网络化、生态化方向演进。人工智能技术与实体经济深度融合，依托“端、网、云”重构行业价值分配逻辑改变了传统产业组织结构和商业模式，催生智能原生新业态新模式的发展演进。产业链群生态体系是适宜于数字经济发展的产业组织形态，当底层大模型的能力被封装为标准化的API接口，借助于接口的跨界调用机制，促进企业之间的合作与资源共享，直接为人工智能全方位赋能千行百业等融合型新业态的涌现提供了底层基础。最后，数智化发展生态为智能原生新业态新模式营造良好发展环境。通过产业链、价值链、供应链、创新链的融合发展，政府、大中小企业、科研院所、金融机构、国家人工智能应用中试基地等多元产业发展主体共同构成数智化发展生态。该生态通过技术开源、算力协同等公共资源的共享协同，为人工智能技术的应用落地提供基础条件，并催生智能原生新业态新模式不断成长壮大。

价值创造与变现逻辑的根本性转变，是打通技术走向市场“最后一公里”的动力引擎。人工智能深刻改变了产业价值创造的逻辑。信息经济和网络经济下传统软件主要卖授权，互联网主要卖流量与广告，智能原生新业态新模式背景下转向主要卖核心能力与业务结果。首先，按需调用模式大幅降低新业态新模式的创新门槛。智能经济在供给侧呈现出极高的固定成本与极低的边际成本并存的显著特征。传统数字经济模式下，高昂的模型研发与算力成本是阻碍创新的壁垒。智能原生新业态新模式通过“模型即服务（MaaS）”的逻辑，将大模型高昂的沉没成本转化为低成本调用的可变运营成本。这种机制使得中小企业、个体创业者和开发者无需自己研发底层模型，即可调用顶尖的人工智能技术来开发垂直应用，从而催生出大量聚焦特定场景的智能原生新业态新模式。其次，“按结果付费”方式促进市场接受度提高。试错风险高是传统数字化转型面临的阻力之一，企业购买产品或接受服务后仍需投入大量人力去学习和使用。而智能原生新业态新模式具备极强的自主学习、自主执行与操作能力，其交付形态从提供辅助工具跃升为直接输出业务结果。由此，商业收费模式顺势演进为按生成的有效内容、完成的特定任务等实际产出计费。这种为结果买单的价值创造机制，实质上将技术不确定性的风险从需求方转移到了供给方，极大降低了传统产业使用人工智能技术改造升级的顾虑，为智能原生新业态新模式的规模化发展创造了有利条件。最后，平台收益共享能够全面激发大众的创新活力。智能原生新业态新模式的发展繁荣需要广泛的大众共创生态。底层大模型企业通过构建多边平台市场，向第三方开发者开放标准化的开发套件，并建立起透明、合理的利润分成与收益共享机制。这种基于经济利益的正向激励，是吸引无数深耕垂直领域的开发者参与其中的有效方式，从而推动智能技术与海量细分行业的需求深度结合，源源不断地孵化出多元化的智能原生新业态新模式。

3.要素与制度深度融合的支撑机制

支撑机制是智能原生新业态新模式持续健康发展的“压舱石”，为动力机制和传导机制的有效运行提供要素资源的硬支撑与制度环境的软约束。

数据、算力、算法、人才等要素的高效协同，构成了智能原生新业态新模式从概念走向落地的关键支撑。首先，数据是驱动智能原生新业态新模式的关键要素。习近平总书记指出，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响。数据具有独特的非竞争性，高质量的数据要素供给体系是确保新业态在各类细分场景中提供精准、有效智能服务的前提，决定了新业态新模式演进的速率与生命力。其次，算力构筑起新业态规模化部署的物理底座。智能原生新业态新模式高度依赖于庞大的计算资源和基础设施。算力正日益呈现出智能性、泛在性、普惠型和高移动性的特征，高质量高性能的智算资源供给加速了前沿人工智能技术商业价值的实现。再次，迭代创新的模型算法通过发挥乘数效应助推智能原生新业态新模式持续升级。先进算法能够从海量数据中提取特征、发现规律甚至生成新知识，打破了传统生产要素边际收益递减的规律，极大拓展了数智化生产的可能性边界，为智能原生新业态新模式发展提供了源源不断的驱动力。最后，跨界复合型人才构筑起智能原生新业态新模式发展的“智力基座”。智能原生新业态新模式的商业化落地具有高技术壁垒和深厚的行业壁垒，需要具备智能原生认知和应用能力的复合型人才。这些人才既包括精通前沿算法、数据挖掘等前沿AI技术的专业研发人员，也包括具备丰富产业经验的应用型人才。复合型数智化人才生态保障了技术创新精准对接实体经济的真实痛点，为推动数智技术从实验室走向生产线，实现产业化、规模化落地转化提供智力支撑。

适应性的政策法规体系是智能原生新业态新模式实现有效拓展和成长的制度支撑。习近平总书记指出，“以信息技术、人工智能为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们认知范围，人类正在进入一个‘人机物’三元融合的万物智能互联时代。”面对新兴技术范式与传统治理框架之间的适应性摩擦，必须树立前瞻思维，通过制度创新降低市场不确定性与制度性交易成本，为新业态新模式的落地提供有效制度保障。首先，包容审慎的监管制度为新业态新模式的早期探索提供合法的试错空间。2025年9月，全国网络安全标准化技术委员会等部门发布《人工智能安全治理框架》2.0版，明确提出了“包容审慎、确保安全”的人工智能治理原则。当前，智能原生新业态新模式总体处于初期探索阶段，针对技术迭代过程中产生的新情况、新问题，需实施分类分级监管，为企业开展创新活动提供空间，降低新业态在探索期的合规成本与政策阻力。其次，精准的资金支持制度是培育新业态新模式的重要支撑。智能原生企业往往面临大额前期投入和长周期的试错成本，专项财政补贴、研发税收加计、耐心资本等政策工具，能够在很大程度上缓解企业探索新业态新模式面临的资金压力。再次，人工智能标准通过构建统一技术框架、破除数据与接口壁垒、激活网络效应与资源共享，为智能原生新业态新模式提供底层支撑与规范指引，推动技术、场景、产业深度融合，并形成可复制可推广的创新范式。最后，清晰界定的产权保护制度为智能原生新业态新模式核心要素的市场化配置提供有力制度保障。明晰数据、人工智能生成物等的产权归属，提高治理的科学化、规范化水平，有利于缓解企业在数据共享与技术开源条件下产生的隐私泄露和知识产权受损担忧，为数据要素的顺畅流通与底层技术的持续迭代提供长效正向激励。

（二）智能原生新业态新模式的演化逻辑

智能原生新业态新模式的发展以创新主体的零散实践为起点，在过程中不断形成可复制、可推广的通用模式，最终形成宏观层面的系统范式，其演化过程遵循复杂系统从无序到有序、从简单到复杂的自组织演进逻辑。

首先，微观层面体现为创新主体的开创性探索。初始阶段，智能原生新业态新模式多由高科技企业以及独立开发者群体等零散的创新主体，利用大模型等技术开展自发探索。在这一阶段，创新主体的创新成果主要表现为操作性强、应用场景广泛的智能原生产品或服务。例如，AI客服、AI助手、AIGC产业等，往往聚焦于单一功能的实现。这些创新实践充分证实了智能原生新业态新模式形成的可能性，但此阶段的智能原生业态和模式尚缺乏统一的技术标准、组织规范和市场规则，仍处于相对分离状态。微观层面的个体创新具有高度的异质性与分散性特征，尚未形成可复制的模式框架，不具备规模化推广的条件。其次，中观层面体现为可复制模式的提炼与推广。随着个体创新实践的积累，成功案例的共性特征逐渐显现，智能原生新业态新模式进人模式提炼阶段。此阶段的核心任务是从海量的创新实践中识别出可复制、可推广的模式要素，将零散的经验提炼为系统化的技术范式、组织范式与市场范式。在技术维度，形成基于大模型的API接口规范、数据治理框架等技术范式。在组织维度，形成敏捷开发、智能体协同的组织范式。在市场维度，形成Maas、按结果付费等新模式。通过行业标准制定、构建典型案例库等方式，提炼传统产业、新兴产业和未来产业智能原生发展的共性特点和差异性规律，推动成功经验从个别企业向行业群体扩散。在这一过程中，行业协会、领先企业等主体通过发布技术白皮书、制定行业标准等方式，加速模式的提炼与推广应用，发挥重要的引领和范式塑造作用。最后，宏观层面体现为技术、组织、市场范式的系统集成。可复制、可推广的智能原生业态和模式在行业内获得广泛认同时，智能原生形成涵盖技术架构、组织形态、市场机制的完整范式体系。智能原生新业态新模式的规模一旦突破临界点，将带来宏观层面的系统性变化。在这一阶段，技术范式规定了智能原生新业态新模式应用的基础架构与能力边界；组织范式规定了创新主体的协作方式与价值分配机制；市场范式则规定了产品服务的交易规则与竞争秩序。技术范式、组织范式与市场范式三者相互嵌人、相互强化，共同形成成熟的新业态新模式集成体系。由此，智能原生新业态新模式从探索性创新上升到规范化发展，数智化发展水平相应得到大幅提升，最终形成宏观层面的系统范式。

四、智能原生新业态新模式发展中的中国路径

（一）我国智能原生新业态新模式发展成效与问题制约

在“人工智能+”战略牵引下，我国正全力推动人工智能与经济社会各领域深度融合，智能原生新业态新模式已展现出良好的发展势能。首先，技术底座不断突破，人工智能技术的应用边界持续拓展。截至2025年12月，我国已备案生成式人工智能服务达748个，全国已建成高质量数据集10万余个。2025年人工智能核心产业规模有望突破1.2万亿元，中国企业推出的开源大模型下载量位居全球首位。Dify、FastGPT、Coze等一批开源平台与云端一体化平台涌现，大幅降低非专业群体的技术使用门槛。在智能硬件领域，具身智能通过物理世界互动实现高层次自动化和智能化，2025年国内人形机器人整机企业超140家、发布产品超330款，占据全球半数以上市场。数字人这一典型业态的商业价值持续释放，2025年“双11”期间，百度发布的慧播兴“实时互动型数字人”的带货商品交易总额同比提升91%，成为消费领域的新增长点。其次，智能原生应用的行业标杆不断涌现。2025年12月，长安深蓝SL03、北汽极狐阿尔法S等首批L3级有条件自动驾驶车型，获得重庆、北京路段的运营许可，标志着我国自动驾驶产业正式迈入商业化新阶段。

这一突破也带动激光雷达等核心零部件产业加速发展，大量产业资本向智能驾驶赛道集聚，形成良性产业循环。在金融、证券等数据密集型行业，智能原生已进入到核心业务的流程重造。例如，北京银行在行业领先通用大模型基础上研发出符合自身特色的金融垂类模型，打造“人工智能驱动的商业银行”，构建“ALL in AI”新模式。国泰海通灵犀APP2.0作为证券业首个AI原生智能APP，将AI能力嵌入洞察、决策、执行、复盘全投资链条，6款不同人设智能助手提供全天候陪伴式服务，通过智能体实现了从工具服务到投资伙伴的角色升级。最后，智能原生新业态新模式创新生态不断完善，智能原生产品的普惠价值持续释放。国内自主大模型的低成本优势，有效降低了创新创业门槛。北京、上海、苏州、杭州、深圳等多地发布人工智能OPC创业服务计划，通过社区载体、工具赋能和生态支撑，为有想法的青年、科研人员提供快速验证、降低创业门槛的可行路径。中小企业、农业合作社等群体得以通过极低成本，享受定制化智能客服、植保无人机精准施药等高阶智能服务。公共服务领域的智能化水平不断提高，智能原生的正外部效应逐步显现，2025年12月，深圳地铁黄木岗交通枢纽试点启用智能导盲犬“小蒜”，借助多模态交互技术，帮助视障群体实现从被动受助到自主出行的转变。此外，冬奥会场馆AI手语主播、智能养老陪伴机器人、山区AI教师等产品相继落地，智能原生朝着情感陪伴、生活辅助、教育赋能等多元场景延伸，成为提升民生福祉的重要支撑。

与此同时，我国智能原生新业态新模式培育发展也存在一定问题与制约，主要表现为：其一，现阶段技术成熟度和可靠性不足，提高了特定领域的落地验证成本。目前，人工智能基础理论和核心技术仍需突破，应用过程中容易出现错误输出、信息偏差等问题。特别是在医疗、金融等对于严谨性、精确性要求较高的场景中，这种输出内容的不确定性，往往需要投入大量人力进行校验。因此，在特定领域和环节，人工智能完全独立主导核心决策的壁垒依然较高。其二，生态协同性不足，商业化落地存在多重挑战。智能原生新业态新模式要求企业底层架构和运行逻辑以人工智能为核心，这本质上是一场对企业发展理念和运营模式的深刻变革。但当前多数企业领导者对如何利用人工智能重构业务流程、重塑价值逻辑缺乏深入认知；同时精通前沿数智技术又精通企业业务运营的复合型人才较为紧缺。此外，智能原生发展的商业价值变现存在明显时滞，进一步加剧了智能原生技术、模式落地的难度。其三，制度和标准未能有效覆盖新兴业态模式的应用场景。现有政策体系中，针对智能原生业态特征的前瞻性制度设计较为缺乏，制度滞后不仅难以满足行业发展要求，而且提高了智能原生新业态新模式发展的合规性风险。其四，人机协同认知摩擦与伦理风险并存。人机协同关系正经历从工具依赖向伙伴协作、共济共生转化的过程。这一过程中，人机双方的角色定位、责任归属、权益分配等关键问题缺乏社会共识，部分传统岗位存在被替代的风险，导致劳动者的技能贬值焦虑提高，进一步加剧了劳动力市场的结构性矛盾。数据滥用、隐私泄露、算法偏见等风险，给社会公共安全和个人信息保护带来了严峻挑战，降低了公众的信任度，制约智能原生新业态新模式的持续健康发展。

（二）智能原生新业态新模式的发展路径及对策

基于以上对智能原生新业态新模式培育机制、演化逻辑以及现阶段问题制约，“十五五”时期，应重点在以下方面采取积极有效对策，加快培育发展智能原生新业态新模式，促进智能经济新形态高质量发展。首先，夯实以数据、算力、算法为核心的智能原生新业态新模式发展的技术底座。一是深化数据资源开发利用。健全数据资源体系与标准体系，纵深推进“数据要素x”行动，推动数据与其他生产要素协同联动，赋能大模型和智能体应用落地。二是加强算力设施支撑。统筹推进算力资源规模化、集约化绿色化、普惠化发展，加快构建算力互联互通体系。探索绿电、绿算、绿产协同发展新路径，推动算力布局与绿色转型深度融合。三是促进模型算法迭代创新。加快突破人工智能基础理论，研究更高效的模型训练与推理方法。坚持通用大模型与行业专用模型同步发展，支持龙头企业开放数字场景和技术资源，依托高价值场景推动模型应用落地。四是攻坚核心技术。强化产学研用深度协同，支持龙头企业牵头组建创新联合体，带动产业链上下游协同创新，推动创新成果快速转化为智能原生现实生产力。

其次，激发智能原生新业态新模式发展的市场活力。一是优化要素配置。坚持有效市场与有为政府相结合，打造智能原生创新社区，提供涵盖空间、算力、数据、资金、人才等一站式政策服务。建立有效的筛选和激励机制，促进优质资源向智能原生企业的精准配置。鼓励耐心资本为智能原生新业态新模式发展提供支持。二是推进开源体系建设。支持人工智能开源社区建设，完善开源运行机制，促进开源生态繁荣。聚焦具身智能等前沿领域，推动高质量数据集、模型训练工具链等资源的开源开放，构建活跃的开发者生态，积极孵化智能原生创新团队。推动开源数据与人工智能技术、实体经济深度融合，加速智能原生技术的研发创新与产业落地，让开源成为驱动科技创新、构筑产业发展新优势以及打造智能经济新形态的重要引擎。

再次，推动产业全要素智能化发展。一是以场景为牵引推动科技创新与产业创新深度融合。鼓励个人创业者或初创团队将时代需求、AI技术与产业场景融合，以解决现实问题为导向创造实际价值，探索智能原生商业模式。二是助力传统产业改造升级。鼓励制造、能源、交通等传统行业引入智能原生产品，让人工智能为机器设备等产业要素赋智。支持企业打破要素信息壁垒，构建人机高效协作、任务自动流转的智能工作网络，引导传统产业商业模式向按服务结果付费转型，实现全流程降本增效与智能化升级。三是开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。聚焦网络安全、智慧医疗、智能运维、人形机器人等前沿方向，深化智能原生技术与行业核心业务场景的融合应用。支持打造一批具备专家级能力的行业智能体标杆，推动智能原生服务规模化推广应用，催生以人工智能为核心驱动力的高附加值新兴服务业态，壮大产业发展新动能。

最后，完善智能原生新业态新模式发展的保障体系。一是推进包容审慎监管。紧跟智能原生技术迭代升级的步伐，前瞻性谋划相匹配的法律规章与伦理准则，加速健全行业通用及细分领域的标准规范。在守住安全底线的前提下，为新技术、新模式的落地应用留足试错与探索空间。二是积极营造智能原生发展环境。围绕智能原生发展，完善知识产权保护制度，强化核心算法、原创模型及数据等的知识产权保护，切实保障创新主体的合法权益。优化创新服务体系，搭建技术交流、成果转化、资源对接平台，落实税收优惠、资金扶持等激励政策，激发企业、科研机构、高校及个人等各类创新主体的积极性。三是加快培养复合型人才。拓宽校企联动通道，精准对接智能原生产业链的实际需求，培育兼具前沿技术研发能力与深刻行业理解力的复合型人才，为培育智能原生新业态新模式提供人才支撑。

五、结语

随着人工智能技术的加速迭代以及与经济社会的广泛深度融合，人工智能正成为引领经济社会深刻变革的强力引擎。根据全国两会《政府工作报告》和“十五五”规划的战略部署，培育智能原生新业态新模式是打造智能经济新形态、促进实体经济和数字经济深度融合的关键举措。智能原生新业态新模式以人工智能为底层基因，促进企业产品、业务、流程重构，推动产业全要素智能化发展，蕴含着极大的经济潜力和社会价值。“十五五”时期，我们要准确把握智能原生新业态新模式的发展特征、培育机制与成长规律，构建更加契合智能经济发展逻辑和运行规律的敏捷治理框架，保障智能原生新业态新模式健康发展。培育智能原生新业态新模式是一项跨越技术研发与产业落地的复杂系统工程，需要产业界、科技界和学术界优势互补、协同推进，共同努力打造具有中国特色的智能原生新业态新模式，培育发展高质量智能经济新形态。