今年政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”，并對此做出具體安排，勾勒出我國智能經濟高質量發展的路線圖。

當前，新一輪科技革命和產業變革加速演進，人工智能作為引領未來的重要戰略性技術，正從“技術變量”加快轉化為“經濟增量”。

打造智能經濟新形態，重在促進人工智能應用廣度、融合深度和發展高度協同提升，并完善人工智能治理，從而把技術勢能轉化為高質量發展的強勁動能。

拓展應用廣度，構建普惠共享的產業生態

要夯實智能經濟發展基礎，首先要解決技術普及問題，推動人工智能技術更廣泛地進入生產生活場景。近年來，我國人工智能應用場景持續拓展，智能終端普及率不斷提升。按照有關部署，到2027年，新一代智能終端、智能體等應用普及率將超過70%。與此同時，“東數西算”工程加快推進，全國一體化算力網絡建設持續推進，長三角、粵港澳大灣區、京津冀等地區也在加快集聚人工智能創新資源。

但從整體看，人工智能應用仍存在結構性不均衡。頭部企業在算力資源、數據規模和技術能力方面占據優勢，大量中小企業則在算力成本、技術能力和應用場景開發方面面臨較高門檻，人工智能應用在不同行業和企業之間仍存在較大差異。如果技術應用長期停留在少數頭部企業和示范場景之中，就難以夯實智能經濟的產業基礎。

推動應用廣度持續拓展，重點是要讓人工智能具備更強的可及性、可用性和可擴展性。首先，應以算力普惠為導向，優化基礎設施布局，通過全國一體化算力網絡提升資源調度效率，降低中小企業獲取和使用人工智能技術的成本。其次，應以開源模型和公共技術平臺為支撐，降低企業接入算法、工具和服務的門檻，提升中小企業應用人工智能技術的便利度和可操作性。再次，以場景牽引促進應用轉化，從重點行業、典型區域和示范項目入手，加快推動人工智能走向規模化應用。只有逐步形成大企業建生態、小企業用服務的產業格局，才能更好推動人工智能技術普惠和成果共享，筑牢智能經濟廣泛而堅實的產業基礎。

挖掘融合深度，提升全要素生產率

人工智能與實體經濟的融合深度決定了智能經濟能否真正轉化為現實生產力。人工智能的價值在于通過與實體經濟深度融合，推動生產要素重組和生產方式變革，提升全要素生產率。近年來，人工智能正從單一技術工具升級為產業運行的重要基礎能力。在制造業、科研創新和現代服務業中，人工智能應用不斷拓展，數據、算力和算法也逐步成為關鍵生產要素，推動產業體系由“數字化”向“數智化”躍遷。

但從整體看，人工智能與實體經濟的深度融合目前仍處于探索階段。一些行業數據資源分散，標準體系尚未統一，“數據孤島”問題仍然存在;不少企業在生產流程改造和技術應用能力方面存在不足，人工智能技術對復雜工業場景的理解和適配仍不充分;在基礎算法、工業軟件等關鍵領域，我國尚存技術瓶頸。如果這些問題得不到有效解決，人工智能就難以真正嵌入產業運行體系。

推動融合深度持續提升，重在圍繞能力補強、數據打通和協同落地持續發力。首先，應聚焦基礎算法、工業軟件等薄弱領域加強攻關，提升人工智能對復雜產業場景的理解能力和適配能力，解決技術嵌入不深、應用不透的問題。其次，應加快工業數據標準體系建設和接口規則統一，推動數據資源在安全可控前提下高效流通，打通模型訓練、場景識別和業務協同中的數據堵點。再次，應以重點行業、重點企業和典型場景為牽引，推動研發、生產和服務環節協同改造，加快形成可復制、可推廣的融合模式，促進人工智能與實體經濟深度融合。

提升發展高度，增強全球競爭優勢

智能經濟的發展高度關系我國能否在新一輪全球科技競爭中贏得戰略主動。在新一輪科技革命和產業變革加速推進的背景下，主要國家和地區都在加快布局人工智能產業。關鍵技術能力、產業體系完整性和規則參與能力，將共同決定一國在智能經濟競爭中的主動權。

從發展基礎看，我國在智能經濟領域已具備較為明顯的綜合優勢。在計算機視覺、自然語言處理等領域，我國已進入全球第一梯隊，一批具有國際影響力的人工智能企業不斷涌現。此外，我國還擁有豐富的人工智能應用場景和龐大的數據資源。但在高端芯片、基礎算法、核心軟件等關鍵領域，我國仍面臨一定技術瓶頸。更重要的是，全球人工智能競爭正在從單一技術突破轉向技術體系、產業生態和治理能力的整體競爭，如果關鍵環節受制于人，就難以在未來科技競爭中形成穩定優勢。

提升發展高度，應重在圍繞補短板、搶前沿、爭主動三方面持續發力。首先，要依托新型舉國體制，聚焦高端芯片、基礎算法、核心軟件等關鍵領域持續攻關，補上制約智能經濟發展的底層短板，夯實自主可控的技術基礎。其次，要立足具身智能、通用人工智能等前沿方向提前布局，推動科研、產業和資本力量有效銜接，培育新的技術增長點和產業增長極，增強未來競爭的持續后勁。再次，要把參與全球人工智能治理規則制定同技術發展和產業布局統籌起來，加強國際科技合作與規則對話，在標準制定、治理原則和國際合作機制中爭取更大主動，推動競爭優勢由技術層面延伸到制度層面。

完善安全治理，護航智能經濟發展

智能經濟加快發展，既釋放出新的增長潛能，也帶來新的治理挑戰。隨著人工智能不斷向經濟社會各領域深入拓展，數據泄露、算法偏見、深度偽造、自動化決策失當以及技術倫理失范等問題日益受到關注。因此，推進數據基礎制度規則建設和人工智能治理，成為當前政策部署的重要方向。

夯實智能經濟安全韌性，首先要加強人工智能治理，完善相關法律法規、政策制度、應用規范和倫理準則，推動形成覆蓋研發、訓練、部署和應用全過程的治理框架，為人工智能健康發展提供清晰穩定的制度邊界。其次，要在數據要素市場化配置改革中完善制度安排，統籌推進數據分類分級、授權使用和安全流通機制建設，在保障安全和隱私的前提下提升數據治理能力，促進數據資源規范流動和高效利用。再次，支持人工智能安全技術研發，加強模型可解釋性研究和安全檢測能力建設，推動風險識別和防控關口前移。

總之，智能經濟的發展，不只是技術擴散的過程，更是產業體系重塑、發展動能轉換的系統演進。打造智能經濟新形態，不能停留于技術應用的增量擴展，而要推動人工智能由局部賦能走向整體嵌入、由場景突破走向體系重塑，從而在高質量發展中不斷塑造新的增長邏輯和競爭優勢。

(作者系中國計量大學教授)