智能经济是人工智能技术驱动的经济新范式。2026年国务院政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着在信息经济、数字经济持续演进升级的基础上，更高阶的智能经济形态正加速形成并迈入规模化涌现的新阶段，为我国高质量发展注入强劲动能。作为经济大省，江苏产业根基雄厚、数据资源丰富、应用场景广阔、人才支撑有力，具备打造智能经济新形态的坚实基础，理应率先突破、抢占智能经济发展制高点。
智能经济新形态的生成逻辑
智能经济新形态以大模型、智能体、具身智能等新一代人工智能技术为核心驱动力，深刻重构生产方式、生活方式和价值创造模式，其孕育发展有着清晰的内在生成逻辑。
智能原生：以AI为核心的内生创造。智能原生不是简单的“AI+”或“+AI”，而是在涵盖设计、生产、服务、流通的产业全链条上，依托AI核心能力展开布局，进而形成智能原生技术、产品和服务新业态。在智能原生模式中，AI发挥“智能增强”功能，促进劳动者减少重复性、单向度工作，更多转向创新创意、复杂劳动等高价值工作；深度赋能劳动资料，使其成为自主感知、自主学习、自主决策、自主执行、持续进化的智能体；运用数字孪生、虚拟仿真等技术，实现物理世界和数字世界实时交互，极大拓展劳动对象的范围和深度。
智能进化：形成持续迭代的商业闭环。智能经济新形态是现代经济的最新样态。在现代市场经济条件下，一个经济体要产生相较于农业经济、工业经济、数字经济更为高阶的经济形态，必然要形成具备市场竞争力、能实现投资回报的商业模式，以此获得持续进化、迭代升级的内驱力。智能经济以数据为“基础原料”、以算力为“智能引擎”、以算法为“超级大脑”，三者构成动态闭环的进化系统，推动形成从技术研发、产品转化到市场推广的商业闭环，并广泛应用于生产生活各领域，从而产生不可估量的经济价值。
智能泛在：万物智联的全场景应用。人工智能技术和智能体具有强大的泛化能力和应用可供性，能够有力促进各领域、各行业跨界融合和边界拓展。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。江苏也提出推动人工智能赋能千行百业、进入千商万店和千家万户，到2030年人工智能产业规模超万亿。一个智能业态无处不在、智能技术随需可用、智能服务便利可及的全域智能化经济形态正快速走进现实。
智能经济新形态的鲜明特质
智能经济新形态是人工智能与各产业领域深度融合的经济形态，具有数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享等显著特征，是具有颠覆性影响的变革性力量。
基于数智技术的高度自主性。数字经济推动数据成为驱动发展的关键生产要素，而智能经济则依托多模态交互等新一代人工智能技术，构建起以智能系统为主导的人机互动型生产方式。在智能经济范式中，数智技术从被动响应的辅助工具转变为可应对复杂情境、完成复杂任务的类人实体，极大提升智能型生产工具的能动性，推动人机关系从“单向使用”转向“双向赋能”，使智能体成为能够预判需求、自主响应的人类伙伴和合作者。
基于产业应用的广域渗透性。智能经济新形态作为一种全新的经济范式，其影响力集中体现在以市场为导向的商业化、规模化应用上。在智能产业化方面，以具身智能为代表的智能产品和智能终端，推动人工智能技术从虚拟空间拓展到物理世界，构建起芯片、大模型、智能体、应用服务等协同发展的全产业链格局。在产业智能化方面，智能经济将人工智能算法、垂类大模型技术全链条融入产品设计、中试、生产、服务、运营等环节，全领域赋能一二三产业转型升级，推动农业数智化提质、工业全要素智能联动、服务业向智向新发展。
基于开放竞争的体系协同性。智能经济建立在芯片、算力基础设施、数据、算法模型、能源电力等要素共同构成的人工智能体系之上，并全面融入基建体系、产业体系与市场体系，催生了大量新基建需求、新产业业态、新消费形态和新就业岗位。因此，发展智能经济，必须强化体系支撑，高标准构建新型算力体系，加快算法模型研发，打造高质量数据集，推动场景开放创新，构建开源生态，筑牢安全底座，培育适配智能经济发展的综合创新生态体系。
找准打造智能经济新形态的发力点
智能经济是江苏经济发展的重要增长极。进入“十五五”，江苏既要坚持体系化布局，加快形成智能经济新形态；也要坚持重点化突破，推动智能经济在关键领域率先成势。
深化工业智能体应用创新。把握工业互联网的底层逻辑，依托海量数据汇聚、模型沉淀和应用开发，推动工业要素资源实现泛在连接、弹性供给和高效配置，促进人工智能和工业互联网深度融合。探索建设一批省级工业智能体创新中心，支持苏州市工业智能体和工业智能体创新中心等平台强化核心功能，构建自主可控技术基座，研发具备环境感知、自主决策、动态适应能力的工业智能体。围绕优势传统产业、“51010”战略性新兴产业和重点未来产业布局，支持“小场景、快试错”局部验证，推进算法、数据与策略接口标准化整合，逐步构建覆盖全流程的预测、模拟、优化一体化能力体系。
加速高质量模型开发应用。立足算法模型供给在智能经济体系中的核心定位，聚力推动引领型、适配型模型开发应用。加强模型基础能力建设，加快研究更加高效的模型训练和推理方法，提升模型复杂任务处理能力。面向产业需求，以开发垂类大模型为重点，持续增强模型的逻辑推理能力、跨模态数据处理能力、语义理解能力、可靠输出能力，构建“大模型夯基+小模型深耕”的“模型池”。支持平台企业发展模型即服务（Mass）等模式，构建AI模型共享生态，促进模型资源汇聚和高效流通。
促进市场主体智能化升级。发挥各类市场主体在智能经济发展中的基础性作用，协同推进传统市场主体智能焕新和智能原生企业培育壮大。深入实施智能工厂梯度建设行动、中小企业数字化转型行动，一体推进基础级、先进级、卓越级、领航级智能工厂建设。培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业，开展潜在独角兽企业培育，探索全新商业模式，催生智能原生新业态。加快人工智能专业服务商培育，为企业提供智能匹配、使用指导、咨询服务以及行业级智能化解决方案。
推动高价值场景开发创新。把握应用场景在打通智能技术开发到应用通道中的独特作用，因地制宜开发高价值、适配性的应用场景。布局一批场景开放创新中心，加强人工智能开源社区建设，以开源模式推动资源汇聚和供需对接，满足模型“开发—训练—测试—托管—运营”全链条需求。支持平台企业加大解决方案开发力度，加速数据、模型、软件等资源向典型场景集聚。鼓励平台企业解构数智化产品服务，开发面向典型场景的通用功能模块，提升解决方案可迁移、可复制能力。
（作者系江苏省社会科学院经济研究所所长、研究员）
