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摘要：随着人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，智能经济作为数字经济的高级形态和典型代表，正成为引领全球产业变革和经济发展的核心力量。本文系统探讨了智能经济的概念定义、理论公式、主要内涵、基本特征及实践路径，分析了其以数据、算法、算力为核心驱动要素，通过智能技术产业化和传统产业智能化推动经济社会全方位变革的内在机理。研究表明，智能经济具有数据驱动、人机协同、跨界融合和共创分享四大特征，并通过“人工智能+”的广泛赋能，构建起涵盖智能制造、智能交通、智慧医疗等多领域的应用生态。同时，本文也剖析了当前智能经济发展面临的技术短板、数据瓶颈与治理挑战，并从技术、产业、制度三个维度提出了相应的发展路径与对策建议。最后，对未来智能经济的发展趋势进行了展望，指出其将推动社会全面迈向人机协同、共创分享的智能新时代。
智能经济的概念最早可追溯至1994年，中国学者刘永红在《论智能经济系统》一文中首次提出智能经济系统概念，并将人工智能基本思想和方法引入经济系统分析。随着技术的不断演进，智能经济的内涵和外延不断丰富。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》正式提出培育智能经济的战略目标，标志着智能经济上升为国家战略。随着《国务院关于深入实施人工智能+行动的意见》的出台，中国智能经济发展进入快车道，预计到2030年，智能经济将成为中国经济发展的重要增长极。
智能经济是以人工智能为核心驱动力，以5G、云计算、大数据、物联网、边缘计算、区块链、混合现实（MR）、量子计算等新一代信息技术为支撑，通过人、机、物全域互联与深度协同，实现经济活动的智能化、网络化和自进化的一种新型经济形态。它通过智能技术产业化和传统产业智能化，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态，重构生产、分配、交换、消费等经济活动的各个环节，形成的一种更加高效、精准、灵活且具有持续创新能力的经济范式；是由智能科技、智能产业、智能应用、智能商业、智能金融、智能文化等一体化智能生态体系为驱动和支撑的经济跃迁形态。
智能经济的演进经历了从概念萌芽到实践推广的漫长过程。早在1994年，中国学者刘永红就首次提出了智能经济系统的概念，并将人工智能基本思想和方法引入经济系统分析。然而，智能经济的真正兴起是在近年来人工智能技术取得突破性进展后才成为可能。为什么人工智能研究了较长时间，而智能经济仅仅在最近十年才出现？研究表明，在人工智能发展的前期，信息技术和网络的发展仍然存在很多限制，更多的时候是作为人类的工具出现在生产、生活中。而对人类生产方式产生革命性的影响，是在网络速度、存储能力以及计算技术取得重要进展后才开始显现。
这不仅仅指单一技术，而是一个技术簇，包括：人工智能、大数据、云计算、物联网、5G/6G通信等；智能经济是具有较强的智能化、自适应与实时优化功效。智能技术具有强大的渗透功能和替代功能，无论是在微观、中观或宏观层面，还是在生产、流通、消费和分配各个环节，它都无所不在，甚至无所不能。智能经济具有外部经济性、内生增长性与边际收益递增的特征；智能经济是虚拟现实技术和模拟试验效果的提高，改变了微观经济主体原有的运行模式，也改变了宏观经济运行周期，宏观经济预警和调控能力大为增强。
（1）数据驱动是智能经济的首要特征。在智能经济中，数据已成为关键生产要素，通过对海量数据的采集、分析和应用，实现精准决策和效率提升。根据全球管理咨询公司埃森哲的报告，到2035年，人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点，并将中国的劳动生产率提升27%。这一提升的核心机制正是数据驱动下的资源配置优化和决策效率提升。在智能经济中，数据不仅是最活跃的生产要素，更是企业核心竞争力的重要组成部分。通过数据的流动、共享与融合，传统产业链得以重构，价值链得以优化，新的商业模式和经济形态得以诞生。
（2）人机协同是智能经济的典型特征。随着人工智能技术的发展，人类与智能机器之间的分工协作日益深化，形成人机互补、优势叠加的新型生产模式。在智能经济环境中，机器擅长处理标准化、重复性和海量数据运算的任务，而人类则专注于创造性、情感性和复杂决策的工作。在智能制造领域，工业机器人与人类工程师协同完成产品设计和生产；在医疗领域，AI辅助诊断系统与医生协同提供更精准的诊疗方案。人机协同不仅大幅提升了生产效率，还催生了新的职业形态和工作方式。据世界经济论坛的报告预测，到2020年，受人工智能与机器人等科技发展的影响，超过500万份工作将会消失，但同时也会创造出大量新的就业岗位，尤其是人机协作相关的职位。
（3）跨界融合是智能经济的结构特征。智能经济通过打破产业边界，促进不同行业间的技术渗透与业务融合，形成新的产业生态和价值网络。这种融合体现在三个层面：技术融合、产业融合和业务融合。在技术层面，人工智能与大数据、云计算、物联网等技术相互渗透，形成集成创新的技术体系；在产业层面，智能技术赋能传统产业，推动制造业与服务业的深度融合，形成制造即服务（MaaS）等新业态；在业务层面，不同行业的交叉融合催生了诸如智能交通、智慧医疗、智慧金融等新兴领域。百度公司推出的阿波罗（Apollo）自动驾驶平台，就整合了汽车制造、人工智能、地图导航、交通管理等多个行业的技术和资源，形成了全新的智能交通生态。
（4）共创分享是智能经济的价值特征。基于平台经济和开源技术，智能经济构建了多方参与、价值共享的开放式创新体系。在智能经济中，企业、用户、开发者等多元主体通过平台进行协作创新，共同创造价值并分享收益。开源框架和开放平台极大地降低了创新门槛，促进了技术的快速迭代和应用的广泛普及。中国的Qwen、DeepSeek等开源模型在核心性能上追平甚至超越国际主流产品，实现从跟跑到并跑的历史性跨越，为众多中小企业提供了技术创新基础。同时，共创分享也体现在数据共享、算力共享和应用共享等方面，通过资源的高效利用和价值释放，形成良性循环的智能经济生态。
（1）创新经济学为智能经济提供了理论起点。熊彼特的创新理论强调了技术创新在经济变革中的核心作用，这一观点为理解智能经济的技术驱动特征提供了理论基础。智能经济本质上是由人工智能等新一代信息技术引发的经济形态变革，是一种典型的创新驱动型经济。随着智能技术的发展和应用，全要素生产率得到显著提升，经济结构实现优化升级。根据理论推演，智能经济通过数据+算法+算力的决策机制，有效应对经济活动中的不确定性，优化资源配置效率，这正是技术创新对经济系统的根本性影响。
（3）制度经济学为智能经济提供了制度分析框架。智能经济的发展离不开制度创新和政策支持，有效的制度安排能够降低交易成本，促进技术创新和扩散。从制度经济学的角度看，智能经济的发展需要建立适应其特点的法律法规、标准规范和治理体系。特别是在数据产权、算法伦理、隐私保护等方面，制度创新显得尤为重要。中国发布的《新一代人工智能发展规划》和《关于深入实施人工智能+行动的意见》等政策文件，正是为智能经济发展提供制度保障的重要举措。
（1）技术赋能路径是智能经济发展的基础。智能经济以数据、算法、算力为核心技术要素，通过三者的协同互动实现经济活动的智能化。在数据层面，通过建设数据采集、存储、流通和应用的完整体系，释放数据要素价值。百度智能云打造的数字员工，能够自动化完成业务处理，已在75家金融机构客户落地，助力客户运营效率提升50%以上。在算法层面，通过深度学习、机器学习等算法的研发创新，提升决策精准度和效率。2024年，国内大模型发展成效显著，Qwen、DeepSeek等开源模型在核心性能上追平甚至超越国际主流产品，实现从跟跑到并跑的历史性跨越。在算力层面，通过构建智能计算中心、边缘计算节点等基础设施，提供强大的计算能力支撑。
（2）产业融合路径是智能经济发展的核心。智能经济通过智能产业化和产业智能化两条路径推动产业转型升级。智能产业化是指通过人工智能等智能技术的研发和应用，催生新的产业链和产业集群，包括智能芯片、智能传感器、智能机器人、智能驾驶等新兴产业。产业智能化则是指利用智能技术改造提升传统产业，实现降本增效和模式创新，涵盖智能制造、智慧农业、智能物流、智能商务等多个领域。在产业智能化过程中，不同行业处于不同发展阶段：农林业仍处于数据资源建设阶段，能源、建筑、制造等行业正探索应用场景，软件、金融、文娱、医疗等数据密集型行业凭借丰富积累率先实现规模化落地。这种分层推进的格局，反映了智能经济扩散的自然规律和路径特点。
（3）政策支持路径是智能经济发展的保障。政府通过战略引导、制度创新和环境营造，为智能经济发展提供有力支撑。在战略引导方面，我国先后发布了《新一代人工智能发展规划》《关于深入实施人工智能+行动的意见》等政策文件，明确了智能经济发展的目标、路径和重点任务。在制度创新方面，需要建立健全数据产权交易、算法审查、AI伦理监管等制度体系，为智能经济健康发展提供制度保障。在环境营造方面，通过建设智能经济试验区、推动政产学研用协同创新、培育智能经济人才等措施，构建良好的智能经济发展生态。《国务院关于深入实施人工智能+行动的意见》为智能经济发展提供了明确的政策指引，旨在“推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态”。
（1）在智能制造领域，智能经济通过工业互联网、数字孪生、智能机器人等技术，实现生产过程的智能化升级。特斯拉通过大数据分析优化电池性能，利用人工智能技术提升自动驾驶系统的安全性，推动了整个新能源汽车行业的技术进步和产业升级。根据特斯拉2023年的财报，其自动驾驶系统Autopilot的更新频率显著提高，事故率降低了40%。智能制造不仅提升了生产效率和产品质量，还实现了大规模个性化定制，满足了消费者多样化需求。
（2）在智能交通领域，基于自动驾驶、车路协同、智能调度等技术，构建安全、高效、绿色的交通系统。百度阿波罗（Apollo）已经形成自动驾驶、车路协同、智能车联三大开放平台。2018-2019年，百度无人驾驶汽车总计路测里程近90万公里。智能交通系统通过优化交通流量分配、减少拥堵、提升安全性，带来显著的经济和社会效益。北京和广州等地均开始了智能交通试点推行，利用大数据进行交通路线）在智慧金融领域，人工智能技术在风控、投顾、客服等方面广泛应用，提升了金融服务效率和用户体验。据艾瑞研究院的统计数据显示，2016年到2018年，我国智能理财市场规模从300.7亿元增长到2546.9亿元，年复合增长率达191%。智能金融通过大数据风控、智能投顾、智能客服等应用，实现了金融服务的普惠化和个性化，同时降低了金融风险和维护成本。
（4）在智慧医疗领域，智能技术应用于诊断、手术、健康管理等方面，提高了医疗服务的精准性和可及性。在药物研发方面，人工智能技术将显著缩小潜在候选药物分子的筛选范围，节省后续测试的时间与开支，减少临床试验失败的概率，极大缩短新药的上市时间。在诊断方面，AI辅助诊断系统已在肺结节、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等多种疾病的诊断中表现出高准确率，有效辅助医生提升诊断效率和精度。在医保控费方面，智能化监管有望成为有效提高医保监管水平的新手段。
我国在智能经济的核心技术基础方面仍存在短板。针对相关问题，需要从多方面着手：一是加强基础研究与关键技术攻关，重点突破AI芯片、算法框架等关键核心技术。应加强国产化AI芯片架构创新投入，重点布局可重构芯片、存算一体、类脑智能芯片等前沿技术，提升自主可控能力。二是构建协同创新生态，推动产学研用深度融合，形成技术创新合力。鼓励科技领军企业牵头组建创新联合体，开展共性技术攻关。三是优化算力资源分配，建立普惠性算力服务体系，降低中小企业算力使用成本，推动智能经济普惠发展。
数据是智能经济的核心生产要素，但目前我国在数据要素市场培育方面仍面临多重瓶颈。一方面，行业数据普遍存在质量参差不齐、准确性不足、完整性缺失等问题，数据流通效率偏低，高质量行业训练数据集稀缺，直接拖累产业智能化转型速度。另一方面，数据产权界定不清、数据交易机制不健全、数据安全保障不足等问题，也制约了数据要素价值的有效释放。针对数据要素瓶颈，需要系统构建数据治理体系：一是建立行业数据标准，提升数据质量和可用性。可以通过行业主管部门为搭台、企业为主体的统筹模式，聚焦生产运营复杂的重资产行业，采用授权运营模式构建公共数据平台，系统性地提升企业数据治理和管理能力。二是完善数据产权制度，明确数据权属和利益分配机制，促进数据依法有序流动。三是平衡数据利用与保护，在保障数据安全和个人隐私的前提下，最大化数据要素价值。
智能经济的快速发展对传统治理模式构成严峻挑战。AI大模型在重塑生产生活方式同时，带来安全风险挑战。传统治理模式难以适应技术快速迭代，亟需构建更加敏捷灵活的治理框架。具体而言，智能经济治理面临算法公平、数据隐私、人机责任界定、就业冲击等多重伦理和社会挑战。针对治理与伦理挑战，需要构建敏捷包容的治理体系：一是完善大模型监管基础设施，强化平台建设和技术工具配备。构建涵盖模型测试验证、供需对接等服务体系，重点落实对抗攻击、后门检测、可解释性分析等关键安全能力。二是加强伦理规范建设，确保人工智能发展始终朝着有利于人类社会的方向前进。需要重点关注技术与伦理的关系，技术创新与伦理治理要同步推进。三是建立健全终身学习体系，应对就业结构变革带来的挑战。应支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能技能培训，大幅提升就业人员专业技能，满足人工智能发展带来的高技能高质量就业岗位需要。
人才是智能经济发展的核心要素，但目前我国在智能经济人才培养方面存在明显短缺，尤其是兼具技术能力和行业知识的复合型人才不足。据预测，到2025年，我国人工智能人才缺口将超过1000万。针对人才短缺问题，需要深化教育改革和创新人才发展机制：一是加强人工智能通识教育，从小培养学生的数字素养和人工智能基础能力。二是优化高等教育学科布局，鼓励跨学科人才培养，加强人工智能与经济学、管理学、社会学等学科的交叉融合。三是建立健全在职培训体系，帮助劳动者适应智能经济时代的技能要求，减少结构性失业风险。
随着技术的不断进步，智能经济的内涵不断丰富，应用场景不断拓展。从最初的智能制造、智能交通，扩展到智能医疗、智慧教育、智慧金融、智能家居等多个领域，形成了全方位的赋能态势。特别是2025年《国务院关于深入实施人工智能+行动的意见》的发布，为智能经济的发展明确了时间表和路线年，率先实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合；到2030年，智能经济成为我国经济发展的重要增长极；到2035年，全面步入智能经济和智能社会新发展阶段。
