2026年政府工作报告系列解读(四):从数字经济到智能经济-经济发展模式进阶
2026年政府工作报告中明确提出“打造智能经济新形态”，将人工智能置于产业发展战略的核心位置，要求“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”。这是“智能经济”概念首次写入政府工作报告，标志着经济发展正式迈向“智能经济”新阶段。一、智能经济何以成为政策焦点
（一）人工智能处于变革的关键节点
大模型技术的突破性进展，正在引爆一场产业革命。2022年ChatGPT发布后，人工智能加速从“专用智能”向“通用智能”进阶。截至2025年底，中国已备案的生成式人工智能服务达439款，涵盖煤炭、航空、汽车、物流、新闻、教育等数十个行业领域。人工智能已位于从“实验室技术”变身为“产业基础设施”的重点节点。（二）经济增长动力转换需要新引擎
当前，中国经济正处于从高速增长向高质量发展的关键转型期，综合来看，转型面临着“三大约束”。改革开放前三十年，经济增长主要依靠劳动力、资本、土地等要素投入。进入新时代，要素红利逐渐减弱，传统增长模式难以为继。2024年，中国劳动年龄人口占比降至68%左右，资本形成率从高峰期的45%左右回落至40%左右，传统要素投入边际收益持续递减。从国际来看，2024年，中国制造业全员劳动生产率为32万元/人，仅为德国的45%、日本的60%，提升空间巨大。数据显示，我国工业互联网标识注册量突破4000亿个，连接工业设备超9000万台，但这些连接如何转化为效率提升，还需要智能化赋能。数字经济规模从2015年的18万亿元增长至2024年的50万亿元以上，占GDP比重超过43%。2025年，AI核心产业规模突破8000亿元，同比增长超过35%，展现出成为新增长引擎的潜力。当数字经济完成“从0到1”的规模化积累后，向“从1到N”的智能化跃升成为必然选择。（三）新时代大国博弈的战略制高点
美国通过《2021年美国创新和竞争法案》投入超2500亿美元，重点支持AI、半导体等关键技术研发。2025年，美国AI初创企业融资额超过600亿美元，占全球比重超过50%。以OpenAI、Google、Meta为代表的科技巨头持续主导大模型前沿突破。2024年，欧盟《人工智能法案》正式生效，建立了全球首个全面AI监管框架。该法案采用风险分级监管思路，同时设立监管沙盒机制，允许创新企业在受控环境中测试前沿AI技术，试图通过规则先行，在保障公民权利与安全的前提下培育本土AI产业，以制度优势弥补其在技术和资本方面的相对劣势。日本于2024年修订《AI战略2024》，将AI定位为“国家基础技术”，在超算资源、人才培养、产业应用三方面加大投入，重点突破半导体制造设备、精密机器人、自动驾驶等优势领域。韩国于2025年发布《AI国家战略2.0》，提出到2028年将AI产业规模提升至50万亿韩元，重点聚焦AI芯片、智能机器人、AI医疗三大方向，并在半导体领域强化与全球产业链的深度绑定。新加坡于2025年推出“国家AI战略2.0”，计划未来五年投入5亿新元用于AI研发和应用推广，在金融科技、港口自动化、智慧医疗等场景推动AI规模化应用。二、从“数据经济”到“智能经济”
（一）角色定位差异
数字经济与智能经济的根本区别，在于“数据”与“智能”在生产函数中的角色不同。数据作为关键生产要素，通过采集、传输、分析优化业务流程，但决策主体仍以人为主。在数字经济形态中，数据是“燃料””，人的判断是“引擎”。典型形态包括电子商务、在线支付、工业互联网等。人工智能系统具备自主感知、决策、执行能力，开始成为“人机协同”新型生产关系中的参与主体。在智能经济形态中，算法模型成为“新引擎”，智能系统能够独立完成从感知到执行的闭环。典型形态包括智能体、生成式AI、具身智能等。其价值创造逻辑是：数据→训练→模型→智能→自主决策→价值。（二）运行模式差异
数字经济阶段，数据服务于人的决策，人是决策主体；智能经济阶段，智能系统成为生产力主体，形成“人机协同”的新型生产关系。数字经济主要解决“业务数字化”问题，通过信息化手段优化管理流程、提升运营效率；智能经济则推动“决策智能化”，人工智能嵌入核心业务环节，重构生产方式。数字经济时代，平台连接是价值创造的主要方式，价值源于连接效率；智能经济时代，生成式AI直接创造新内容、新方案、新服务，价值源于创造能力。（三）作用机制差异
数字经济的核心逻辑是“赋能”，通过数字化工具提升人的工作效率。智能经济的核心逻辑则是“替代”，智能系统直接承担原本由人完成的工作。这种从“赋能”到“替代”的转变，意味着AI不再只是提高效率的手段，而是重构生产方式的主体。数字经济主要作用于现有业务流程的优化，通过数据分析发现瓶颈、提高效率、降低成本。智能经济则能够创造全新的价值，在内容创作、产品设计、新药发现等方面，生成式AI已经展现出强大的生产力。三、智能经济如何重塑经济运行方式
（一）生产方式：从“人控”到“人机协同”
在传统工业时代，生产方式的核心是“人控”，人的经验主导生产决策，机器是执行工具。在智能经济时代，生产方式向“人机协同”演进。以工业智能体为例，传统工业AI应用多为“报警式”，发现问题但不解决问题，而智能体则能实现闭环控制，特别是善于处理多变量、非线性、强耦合的复杂过程，这正是人类经验难以精准把控的地方。（二）消费模式：从“人找服务”到“服务找人”
传统消费模式的核心是“人找服务”，消费者主动搜索、比价、选择。而在智能经济时代，智能终端正从“工具”变为“助手”，智能体可根据用户需求主动提供服务。此外，Token经济正在成为新的价值锚点。消费模式正在从“按产品付费”向“按智能服务付费”转变。用户不再为软件许可付费，而为AI能力调用付费，不再购买“功能”，而直接购买“服务”。（三）产业组织：从“链式结构”到“智能网络”
传统产业链是线性的，上游原材料、中游制造、下游销售，信息传递存在时滞和损耗。在智能经济时代，AI系统可实时感知市场需求，自主调度生产资源，实现跨工厂、跨区域的弹性响应。从消费互联网平台到产业互联网平台，再到智能平台，平台的演进路径日益清晰。智能平台的核心特征是，AI即服务（AIaaS）、平台化智能运营成为主流模式，平台从“连接者”升级为“智能调度者”。四、智能经济的支柱产业
（一）智能终端产业：智能经济的“神经末梢”
智能终端是智能经济与物理世界交互的接口，也是人工智能能力向现实场景延伸的载体，正从“单一功能”走向“全能助手”，从“被动响应”走向“主动服务”。未来的智能终端将不再是独立设备，而是智能体网络的节点，与其他终端协同工作，形成“泛在智能”生态。一是具身智能，通过将AI能力嵌入实体设备，使其具备感知、决策、执行能力。区别于纯软件的AI应用，具身智能强调“身体”与“大脑”的结合，让AI能够真正“动手”改变物理世界。二是端侧智能，通过将大模型压缩到终端设备上运行，降低对云端算力的依赖，提升响应速度和隐私安全性。端侧智能的发展，将推动AI应用从“云端集中”走向“云边端协同”。（二）智能基础设施产业：智能经济的“骨架”
智能基础设施包括算力基础设施、数据基础设施、网络基础设施三大类，是智能经济发展的“底座”。算力基础设施方面，从“单一计算”向“算力+数据+算法”一体化服务平台演进，“算电协同”首次写入政府工作报告，截至2025年底，智算总规模达159万PFlops，八大国家枢纽节点建成智算规模达138.8万PFlops，占全国比重超80%。数据基础设施方面，全国已建成省级数据交易所超30家，数据交易规模突破5000亿元，建设数据标注基地7个，形成高质量数据集335个，赋能121个国产大模型研发。初步估计，数据产业产值超2万亿元，进入“价值生态阶段”。网络基础设施方面，正从“连接””向“智能”演进，不仅提供数据传输通道，更嵌入计算能力，形成“通算一体”的新型网络。卫星互联网加速布局，“千帆星座”等低轨卫星星座计划启动部署。5G基站已超400万个，5G移动用户超10亿。（三）智能服务产业：智能经济的“血液”
智能服务产业包括智能体服务、模型即服务（MaaS）、AI咨询与集成服务等，是智能经济价值实现的关键环节。智能体服务：智能体正成为打通AI落地“最后一公里”的关键载体。加速渗透各行各业。研究显示，智能体服务市场规模2025年突破2000亿元，年增长率超过60%。模型即服务（MaaS）：大模型API调用成为标准化服务，企业不再需要自建大模型，只需通过API调用即可获得AI能力。围绕Token的调用、分发与结算，正在形成新的产业变现路径。2026年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，两年增长超千倍。
*本文基于公开统计数据进行分析，具体数据以官方发布为准。分析仅供参考，不构成投资建议。*
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