2026 年作为 “十五五” 规划的开局之年，《政府工作报告》对人工智能的部署实现了里程碑式的升级：

从 2024 年首次提出的 “人工智能 +” 行动倡议，

到 2025 年的专项工作推进，

再到 2026 年明确提出 “打造智能经济新形态” 的战略目标。

这一转变标志着 AI 已从 “辅助性工具” 升格为驱动中国经济高质量发展的 “核心引擎”，政策重心正式从技术攻关与场景试点，转向全行业商业化规模化应用与新型经济形态构建。

2025年中国AI核心产业规模已突破1.2万亿元，同比增长近30%，企业数量超6000家。

国产开源大模型全球累计下载量超100亿次，中国成为AI专利最大拥有国。

规模以上制造业企业AI技术应用普及率超30%；国内企业发布超300款人形机器人产品。

2026年政策呈现"强化供给、深化应用、完善制度"三大特征，预计将推动AI核心产业规模突破2万亿元，智能算力规模增长超40%。

政策的核心要求是 “推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”。这将实现 “商业化” 与 “规模化” 的叠加。

技术底座上，通过超大规模智算集群、算电协同新基建及开源社区建设，夯实自主可控的 AI 生态基础。

在产业应用上，深化 “人工智能 +” 在制造、医疗、金融、公众服务等领域的渗透，培育智能原生新业态。

基于 2026 年政府工作报告原文及官方权威解读，我们将对上述部署进行系统拆解与深度分析。

1

政策定位

从 “工具赋能” 到 “形态构建” 的战略升级

2026 年政府工作报告中 “打造智能经济新形态” 的提出，是国家对 AI 产业发展阶段的精准判断。经过 2024-2025 年的技术积累与场景试点，AI 已具备支撑独立经济形态的基础条件。

正如《政府工作报告》起草组成员陈昌盛所言，全新提法的核心目标，是 “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，尽快打开经济增长的新空间”。

转变的本质，是 AI 角色的三重迭代：

1、从 “技术应用” 到 “经济形态”。

它以 AI 技术为核心生产要素，以智能终端、智能体为基础设施，以算法创新为价值创造的核心动力，具备完整的产业闭环与增长逻辑。

2、从 “辅助工具” 到 “核心引擎”。

此前政策更强调 AI 对传统产业的 “加法” 赋能（如 “AI + 制造” 提升生产效率），而 2026 年的部署更突出 AI 对产业的 “乘法” 重构。通过生成式 AI、具身智能等技术，催生出智能设计、预测性维护、自主决策等此前不存在的新生产模式，最终成为经济增长的独立动力源。

3、从 “政策引导” 到 “生态协同”。

2026 年的 “智能经济新形态”，要构建 “政府引导、市场主导、主体协同” 的生态体系。政府负责筑牢算力底座、完善数据规则，市场负责催生新业态，产学研用各主体形成协同创新的格局。

2

算电协同

破解算力与能源的双重约束

“算电协同” 是 2026 年报告中最具创新性的基建部署，也是针对 AI 产业核心痛点的 “精准施策”。此前的算力基建仅聚焦 “算力规模扩张”，但随着大模型训练、超大规模数据处理的需求爆发，算力的能源成本已占部分企业运营成本的 30% 以上，且传统算力中心的高能耗与 “双碳” 目标形成冲突。

数据显示，2025年中国算力产业规模突破1.5万亿元。

中国智能算力规模达到1,037 EFLOPS，同比增长43%。到2028年，智能算力规模预计将达到2,781EFLOPS。

2025年日均Token消耗量已超30万亿，2026年有望突破百万亿级别。

正如行业报告指出，“AI 的尽头是能源”，若不能解决算力与能源的协同问题，中国 AI 产业的规模化发展将面临不可持续的风险。

根据配套政策，“算电协同” 的落地将通过三大工程推进，形成 “国家引导、地方落实、市场参与” 的协同机制。

1、国家算力枢纽节点升级工程。

在内蒙古、贵州、宁夏等能源富集地区的国家算力枢纽节点，布局超大规模智算集群，优先接入风电、光伏等绿电资源，建设 “源网荷储算” 一体化示范基地。比如内蒙古枢纽将依托当地的风电资源，打造全球最大的绿电智算集群；

2、算网调度平台建设工程。

构建全国一体化的算力调度平台，实现跨区域算力资源的动态分配。东部企业无需在本地建设高成本算力集群，可通过平台一键调用西部绿电算力，大幅降低算力使用成本，同时缓解东部能源压力；

3、地方绿电算力示范工程。

鼓励浙江、江苏等东部经济发达省份，将本地算力需求与西部绿电资源对接，通过 “东数西算” 工程的升级，实现算力的跨区域优化配置。例如浙江2026 年经济新政中，明确将 “算电协同” 纳入算力基建重点，单个项目最高可获 500 万元支持。

3

“模芯云用” 生态

打通技术与产业的转化链路

国务院研究室副主任陈昌盛在解读报告时，特别强调了 “模芯云用” 生态的重要性。打通 “模型 - 芯片 - 算力 - 应用” 全链条的具体机制，解决长期存在的 “技术与产业脱节” 问题。

“模芯云用” 的核心逻辑，是构建 “从技术突破到产业应用” 的闭环。

模型：聚焦行业级垂直大模型，而非通用大模型。政策明确支持开源社区建设，鼓励企业针对制造、医疗、金融等特定场景，开发轻量化、低成本的行业模型，避免通用大模型的重复建设与资源浪费。

芯片：推动国产 AI 芯片（如飞腾、昇腾）与大模型的深度适配。通过专项研发资金支持，突破芯片与模型之间的兼容性瓶颈，让国产芯片的算力优势真正转化为产业应用的效率优势，提升供应链的自主可控水平。

云计算：依托公共云实现算力的普惠化。政策明确 “支持公共云发展”，推动算力资源从 “私有化部署” 向 “公共化服务” 转型，中小企业无需投入巨资建设自有算力设施，即可通过公共云获取低成本、高性能的算力支撑，大幅降低 AI 应用的门槛。

应用：面向重点行业的规模化应用，建设一批中试应用基地。中试基地将为企业提供从技术验证到商业化落地的 “桥梁”，比如针对工业视觉检测、医疗影像辅助诊断等场景，提供标准化的测试环境与政策支持，加速技术的产业化进程。

这一生态的构建，将彻底打破 AI 技术从 “实验室” 到 “市场” 的壁垒，让技术创新的价值快速转化为产业增长的动力。

4

制造业

AI + 工业互联网的 “全流程重构”

制造业是 2026 年 “人工智能 +” 的核心战场。作为实体经济的支柱，制造业的 AI 渗透深度，直接决定了智能经济的基础厚度。

2025 年政府工作报告已明确支持大模型在制造业的广泛应用，而 2026 年的政策则进一步升级为 “全流程重构”，即 AI 不再是辅助单一环节的工具，而是贯穿研发、生产、管理、服务全链条的核心动力。

政策的具体支持方向包括：

生产流程智能化改造：支持企业利用计算机视觉、预测性维护等技术，对生产线进行全流程改造。例如通过 AI 传感器实时监测设备运行状态，提前 7-14 天预警故障，将设备停机时间降低 30% 以上；通过 AI 优化生产调度，将生产效率提升 15%-20%；

供应链协同优化：构建 “AI + 工业互联网” 供应链协同平台，实现供应商、制造商、经销商之间的实时数据共享。例如通过 AI 算法预测市场需求，动态调整原材料采购量与生产计划，将库存周转效率提升 20% 以上，大幅降低供应链风险；

质量管控模式升级：推动 AI 视觉检测在制造业的普及。传统的人工检测效率低、误差率高，而 AI 视觉检测的精度可达 99.9% 以上，检测速度是人工的 10 倍以上，可实现产品质量的全流程追溯，大幅提升产品合格率。

配套支持方面，工信部明确提出 “2026 年将大力推动人工智能与制造业双向奔赴”，打造一批 “AI + 全链条改造” 示范工厂，对符合条件的项目给予最高 500 万元的补贴，同时鼓励行业龙头企业开放自身的 AI 应用场景，带动中小企业共同升级。

5

医疗健康

从 “辅助工具” 到 “标准化服务”

医疗健康是 AI 应用的民生核心领域。 2026 年的政策则重点解决 “技术落地的可持续性” 问题，即让 AI 技术从 “实验室的科研成果” 转化为 “基层医疗机构可及的标准化服务”。

政策的具体支持方向包括：

AI 辅助诊疗的基层普及：推动 AI 在辅助诊疗、健康管理等场景的深度应用，重点支持 AI医疗设备向县域、基层医疗机构下沉。例如通过 AI 影像辅助诊断系统，让基层医院的影像诊断精度达到三甲医院水平，解决基层医疗资源不足的痛点；

智慧医疗服务模式创新：探索 “AI + 家庭医生”“AI + 慢病管理” 等新模式。例如通过 AI 穿戴设备实时监测慢性病患者的健康数据，自动生成健康建议，降低患者的就医频率与医疗成本，同时提升医疗服务的个性化水平；

商业化路径明确：将 AI 医疗服务纳入医保支付体系。这是 2026 年政策的关键突破，此前 AI 医疗服务主要依赖自费，而医保支付将为 AI 医疗企业提供稳定的收入来源，直接打破商业化瓶颈，推动 AI 医疗的规模化普及。

6

金融服务

自主智能体驱动的 “业技融合”

金融领域的 AI 应用，2025 年重点是 “大模型 + 风控” 的单点突破，而 2026 年的政策则升级为 “自主智能体驱动的全流程重构”。央行明确提出，“十五五” 期间金融科技将从 “辅助人类的工具”，全面进化为 “能独立处理复杂业务的自主智能体”，彻底重塑金融前中后台的运营模式。

政策的具体支持方向包括前中后台全流程智能化等。

前端通过 AI 智能客服、精准营销提升用户体验，中端通过 AI 风控模型提升风险识别效率，后端通过 RPA（机器人流程自动化）实现报表生成、合规审计等流程的自动化。例如某国有银行的 AI 风控模型，可将信贷审批时间从 72 小时缩短至 1 小时，同时将不良率降低 20% 以上。

结论

2026 年政府工作报告对人工智能的部署，标志着中国 AI 产业进入了从 “技术突破” 向 “产业爆发” 跨越的关键期。

随着政策的落地与生态的完善，2026 年将成为中国智能经济的 “元年”。

对于产业界而言，企业需聚焦垂直行业的真实需求，开发能解决实际问题的 AI 产品，同时兼顾 “智能向善” 的要求，实现可持续发展。