發展智能經濟新形態

【觀察與思考】

7月30日，中共中央政治局召開會議，分析研究當前經濟形勢，部署下半年經濟工作，會議強調“加快現代化產業體系建設，加強對基礎研究的長期穩定支持，深入實施‘人工智能+’行動，發展智能經濟新形態，完善人工智能治理體系”。當前，人工智能正加速從實驗室走向生產生活、從單點工具走向通用技術、從輔助應用走向系統重構。發展智能經濟新形態，就是要以人工智能科技創新和產業創新深度融合為牽引，促進生產要素創新性配置、產業體系智能化升級和經濟治理方式變革，為發展新質生產力、推動高質量發展注入新動能。

深刻認識智能經濟新形態

智能經濟是以人工智能為核心驅動力，以數據、算力、算法為重要支撐，以人機協同、跨界融合和智能決策為主要特征的新型經濟形態。相較於數字化，智能化進一步把感知、理解、生成、推理和執行能力嵌入經濟活動，使知識能夠被快速生產、調用和重組，進而改變資源配置方式和價值創造機制。

從生產力發展來看，人工智能正加速轉變為具備核心感知、深度分析、自主學習與決策能力的新型勞動資料。它不僅能夠精准替代部分重復性、程序化的勞動以有效降低生產經營成本，而且能夠深度輔助勞動者開展前沿研發、趨勢研判與復雜決策，極大拓展了人類認識世界與改造世界的廣度和深度。與此同時，它與機器人、工業互聯網等前沿技術實現深度融合，全方位推動勞動資料智能化、勞動對象數據化及勞動過程協同化，進而促進生產要素的優化組合、生產方式的深刻變革，助力全要素生產率實現持續提升。

從產業形態看，人工智能具有顯著的通用技術屬性、廣泛滲透能力和溢出帶動效應。它既能夠賦能制造業、農業和服務業數字化、智能化轉型，提升傳統產業發展質量和運行效率，也能夠催生智能終端、智能體、具身智能等新產業、新業態和新模式，拓展經濟增長新空間。隨著人工智能技術加快嵌入研發設計、生產制造、物流流通和消費服務各環節，產業鏈將由傳統的線性分工轉向實時感知、動態協同和柔性響應，企業組織也由層級化信息傳遞轉向人機協作、網絡化連接和敏捷化決策，推動產業體系整體性重塑。

從發展方式來看，智能經濟的價值不僅僅局限於降本增效，更在於前瞻性地創造出前所未有的新知識、新產品、新場景和新需求，從而為整個經濟社會注入創新活力。我們不能僅憑模型參數、算力規模以及應用數量等表面的技術指標，去簡單衡量智能經濟的發展成效，必須精准把准實踐導向，從深層次考察和評估其綜合成效：既要看它能否真正轉化為現實生產力來賦能實體經濟，還要看它能否推動傳統產業實現深度的結構優化與迭代升級，更要看它能否切實增進人民福祉、真正滿足人民群眾對美好生活的向往。

筑牢智能經濟發展的實體根基

實體經濟是智能經濟的根基。我國擁有完整的產業體系、超大規模市場和海量應用場景，應當將應用牽引貫穿智能經濟發展全過程，強化技術與產業深度融合，推動人工智能從“能用”向“好用”跨越，為經濟高質量發展注入強勁動能。

以智能制造為主攻方向。圍繞研發設計、中試驗証、生產制造、質量檢測、供應鏈管理和售后服務，推動行業大模型、工業智能體和智能機器人進入生產一線，著力解決工藝優化、設備維護、質量控制、能源管理等實際問題，形成可復制、可推廣、可持續的解決方案。建設面向中小企業的公共服務平台，提供低成本、模塊化的智能化工具，防止智能化轉型成為少數大型企業的“專屬能力”。

拓展農業和服務業智能化場景。在農業領域，發展智能育種、精准種植、災害預警、智能農機和質量追溯，提高農業生產的精准化、集約化水平和抗風險能力。在服務業領域，推動人工智能賦能金融、物流、商貿、文旅、養老、醫療、教育等行業，擴大優質服務供給，提升公共服務的可及性。重視智能技術在基層治理、鄉村振興和民生保障中的應用，讓技術進步更多轉化為群眾可感可及的實際成效。

培育智能原生企業和新型消費。以人工智能重新設計產品、流程、組織和商業模式，鼓勵企業發展智能代理、模型服務、新一代智能終端等新業態，推動生產端智能化與消費端場景創新相互促進。同時，尊重市場規律，防止重復建設和低水平同質化競爭，把創造真實價值、形成持續收益、改善用戶體驗作為檢驗智能應用的重要標准。

夯實智能經濟發展的基礎能力

智能經濟領域的競爭是基礎研究、關鍵技術、要素配置和創新生態的綜合競爭。促進智能經濟發展必須堅持自立自強，在技術、數據、算力、人才和資本等關鍵環節夯實基礎能力。

增強關鍵核心技術供給能力。圍繞高端芯片、基礎軟件、模型架構、工業軟件、智能傳感器等領域，加強有組織的科研，強化企業科技創新主體地位，促進產學研用深度融合。人工智能技術路線迭代快、研發周期長、投入風險高，必須完善支持長期創新的體制機制，給予基礎研究和前沿探索穩定支持。

提升數據和算力配置效率。高質量數據是人工智能訓練和應用的重要基礎。統籌推進數據產權、流通交易、收益分配、安全治理，加快構建數據基礎制度，推動公共數據、企業數據和科研數據依法合規開發利用，加快建設高質量行業數據集。統籌算力基礎設施布局，推進算力、網絡和能源協同，提高跨區域、跨行業調度能力，降低企業特別是中小企業使用成本。重視算力利用效率以及數據、算法與場景的有效匹配。

構建開放協同的創新生態。支持開源模型、開源工具和開發者社區建設，推動大中小企業融通創新。充分發揮長期資本、耐心資本作用，引導更多資金投向基礎研究、早期項目和關鍵環節。加快培養既懂人工智能技術、又懂產業運行規律的復合型人才，把人工智能素養納入教育培訓和終身學習體系，使更多勞動者能夠掌握和運用智能工具。

完善促進智能經濟發展的治理體系

人工智能越是深入經濟社會肌理，越需要統籌發展與安全、效率與公平、創新與治理的動態平衡。要堅持以人為本、智能向善的原則，著力完善促進技術創新與有效防范風險相統一的現代化治理體系。

完善分級分類、敏捷包容的治理機制。針對不同技術形態、不同行業的差異化風險，加快健全模型評測、安全審查、算法治理與責任追溯等制度體系。對於風險較低且社會價值明確的創新應用，應積極採用試點示范等包容審慎的方式，為其留足試錯與發展空間﹔對於直接涉及公共安全、生命健康及公民重大權益的深度應用，必須強化准入管理，實施嚴格的全過程動態監督。智能治理既不能出現監管缺位，也不能因過度防范風險而扼殺正常的技術創新活力。

促進人工智能發展與就業擴容提質相協調。人工智能雖然會替代部分常規任務，但也會催生出大量新職業、新崗位與新分工。為此，應健全就業影響評估機制，大力加強職業教育、技能培訓和轉崗支持體系，精准引導人工智能優先應用於高危、繁重及勞動力短缺的崗位，推動形成以增強人的能力、改善勞動條件為導向的人機協同模式。

推動智能發展成果普惠共享。關注地區、城鄉、行業和群體之間的智能鴻溝，加強適老化、無障礙和普惠性設計，保留必要的非智能服務方式，避免部分群體因不會使用智能技術而被排除在公共服務之外。積極參與全球人工智能治理，推動技術發展朝著有益、安全、公平的方向前進。

（作者：盧現祥 羅小芳，均系中南財經政法大學經濟學院教授）