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作者：贺立龙（四川大学经济学院教授）；武晓洋（四川大学经济学院博士生）
2026年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”，要求深化拓展“人工智能+”，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，培育智能原生新业态新模式。从2024年“人工智能+”行动首次写入报告，到此次政府工作报告中首次出现“打造智能经济新形态”这一提法，人工智能正在成为像工业经济、数字经济一样，越来越具备独立形态和完整体系的全新经济范式。
当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术突破正加速向现实生产力转化，而生产力的跃升必然要求生产关系的适应性调整。其与千行百业的深度融合，已不再是简单的工具嵌入，而是对生产要素配置方式、产业组织形态、居民消费模式的全局性重塑。让人工智能真正从“技术变量”转化为经济发展的“最大增量”，关键在于破除体制机制藩篱，构建起适应技术快速迭代、产业深度融合、应用场景爆发的新型生产关系，推动我国在智能经济新赛道上形成持续领先的竞争优势。
深化产业融合机制，将技术变量转化为产业增量
人工智能对产业发展的贡献不应止步于局部的“降本增效”，而应通过机制创新，催生新业态、新模式，重塑产业链价值，使技术突破真正内化为产业的持续增长动力。当前，亟需构建适应人机协同、数据驱动的新型产业组织方式，推动人工智能从“辅助工具”向“生产核心”跃升。
建立“链主引领+行业模型”的协同创新机制。推动能源、制造、金融等领域的头部企业联合人工智能领军企业，开放核心业务场景与长期积累的行业知识，共同开发垂直领域大模型，形成可复用的行业智能中枢。通过模型即服务的灵活供给模式，降低中小企业智能化改造成本，使人工智能技术深度融入研发设计、生产工艺、供应链管理等关键环节，推动产业全要素生产率系统性提升。
健全“首台套+迭代升级”的容错激励机制。优化首台套重大装备保险补偿政策，鼓励企业在真实生产环境中率先采用工业AI控制系统、智能机器人、农业无人机等关键装备。建立应用场景数据反馈闭环，允许企业在使用过程中持续优化算法模型，形成以应用牵引技术成熟的良性发展格局。推广人工智能驱动的生产工艺动态优化方法，深化智能技术与工业互联网融合应用，增强制造系统的自主感知与智能决策能力，加快工业软件体系化突破。
构建“服务型制造”的业态培育机制。长期以来，传统制造企业“重硬轻软、卖产品不卖服务”的经营惯性制约着价值链延伸。在“人工智能+”行动背景下，可以推动制造业企业向“产品+智能服务”模式转型，支持企业利用人工智能拓展远程运维、预测性维护、产能共享等增值服务。探索无人化服务与人工作业协同的新型服务模式，在软件信息、金融服务、现代物流等领域推动智能终端和智能体规模化应用，培育智能原生新业态，为战略性新兴产业和未来产业发展开辟新赛道。
创新消费供给模式，让数智赋能转化为消费动能
人工智能正在深刻重塑消费场景与人机交互方式，激发智能硬件、新型内容消费的巨大潜力。要通过体制机制创新，打通从技术供给到消费需求的堵点，让技术红利真正转化为居民消费活力，培育覆盖更广、层次更丰富的智能服务业态。
探索“硬件+服务”的融合监管机制。智能网联汽车、AI手机等新一代智能终端面临硬件准入与算法合规分属不同部门、标准协同不足的堵点，可以建立跨部门联合审批与检测认证体系，变分头监管为全周期协同管理，为企业打通硬件销售与软件服务的价值闭环扫清障碍。同时，可以以监管机制创新催生“产品+算法订阅”等新型商业模式，推动智能终端从孤立设备升级为跨场景交互入口，以高品质智能供给激发体验消费、个性消费、情感消费等新需求，真正让数智赋能转化为可感知的消费动能。
构建“生成式内容”的产权与交易机制。人工智能生成内容呈爆发式增长，但版权归属不清、价值评估缺失、交易渠道不畅等问题日益凸显。应加快探索AIGC的版权认定、价值评估与交易流转规则，建立与人工智能发展需求相适应的数据确权与版权保护体系。此外，推动公共财政资助项目形成的数字内容资源依法合规开放共享；鼓励文旅、教育、娱乐等行业利用AIGC工具开发沉浸式、交互式数字体验产品，培育壮大新型数字消费市场；并加快人工智能与元宇宙、低空经济、脑机接口等前沿技术融合创新，拓展智能产品形态与应用边界。
完善“智能服务”的普惠供给机制。当前，个性化、高品质的智能消费服务需求正在快速释放，但同时，优质公共服务资源分布不均的问题依然存在。在民生领域，可以推动人工智能在辅助诊疗、健康管理等场景深度应用，让居民“愿为健康服务付费”；在教育领域，可以创新智能学伴、智能导师等人机协同教学模式，构建情境化、交互式的智能学习环境，催生“知识订阅”“能力按需购买”等教育消费新形态；在生活服务领域，可以拓展人工智能在情感陪伴、养老托育等方面的集成应用，发展陪伴机器人租赁、远程家人互动等消费型服务。通过公益性服务兜底、市场化服务供给，既提升民生温度，又激活消费动能。
完善要素流动配置，将场景优势转化为竞争优势
我国拥有全球最丰富的产业场景、最完备的产业体系和海量数据资源，这是发展人工智能的独特优势。要通过制度设计，将分散的场景优势整合为系统性的国际竞争力，使我国在智能经济全球竞争中占据战略主动。
建立公共数据“多源融合”的开发机制。在医疗健康、交通出行、城市治理、生态环保等领域，应推动公共数据资源向人工智能企业合规开放。一方面，探索多方安全计算、联邦学习等技术路径，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的融合开发利用。另一方面，鼓励基于数据价值贡献的收益分配机制创新，加强数据供给激励，支持数据标注、数据合成等专业化服务发展，培育壮大数据要素市场，为人工智能企业开发具有全球竞争力的解决方案提供高质量数据支撑。
健全场景驱动的“揭榜挂帅”机制。定期发布人工智能重大应用场景攻关清单，支持企业与高校院所组建创新联合体“揭榜”攻关，在真实复杂场景中验证和迭代技术方案。布局建设一批国家人工智能应用中试平台，搭建行业共性技术服务体系。对在场景应用中表现优异的产品方案，纳入政府采购目录并支持其参与国际标准制定，助力中国智能方案“走出去”，深化人工智能领域高水平开放合作。
优化智能算力“普惠共享”的配置机制。加快人工智能芯片技术攻关与软件生态培育，优化全国算力资源布局，完善一体化算力网络，充分发挥国家枢纽节点集聚效应。提升智能算力跨区域调度能力和供需精准匹配水平，创新算力云服务模式，推动智能算力供给向低成本、高可用、绿色低碳方向升级。强化算力、数据、网络、电力等要素协同配置，让中小企业像用电一样用算力，真正降低智能化转型的门槛。
构建开源创新“全球协作”的生态机制。我国开源生态正经历从“使用者”向“贡献者”再向“引领者”的深刻转型。在此基础上，应进一步支持人工智能开源社区发展，推动模型、工具、数据集等创新资源开放共享，培育优质开源项目。建立开源贡献评价与激励机制，鼓励高校将开源实践纳入人才培养体系。加快构建面向全球的开源技术生态，发展具有国际影响力的开源框架和开发工具，推动人工智能技术开放共享，支持全球南方国家智能能力建设，助力各国平等参与智能化发展进程，共同缩小全球智能鸿沟。
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