【摘要】当前，以人工智能技术驱动的智能经济正从虚拟数字世界加速涌向物理实体世界，成为重塑全球竞争格局、驱动高质量发展的重要力量。2026年世界人工智能大会上具身智能与多模态世界模型的爆发，必将深刻影响智能经济发展。智能经济的竞争，本质上是国家科技实力与战略意志的全面角力。发展智能经济，应抓住人工智能技术创新带来的新机遇，构建包含核心技术、基础硬件、开源生态、垂直应用的产业体系，从而在激烈的国际竞争中构筑起强大的产业优势，赢得发展主动权。
【关键词】人工智能 智能经济 智能终端 数字经济
【中图分类号】F49 【文献标识码】A
人工智能技术历经七十年演进，其阶段性突破正在深刻改变全球经济格局，成为当前新一轮经济增长周期的重要驱动力量。习近平主席7月17日在上海世界会客厅出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式并发表主旨讲话时指出：“近年来，中国坚持有效市场和有为政府相结合，加强人工智能科技创新，积极推进‘人工智能+’行动，培育各类主体共生共荣的健康生态，智能经济核心产业规模已经超过万亿元人民币。各类智能终端走进千家万户，切实惠及民生，‘中国智造’已成为中国式现代化的又一亮丽名片”①。当前，世界百年未有之大变局加速演进，科技革命与大国博弈相互交织。智能经济作为数字经济的高级形态，正成为重塑全球竞争格局、驱动高质量发展的重要力量。大力发展智能经济，是抢占科技发展制高点、打开经济增长新空间、赢得战略主动、全面提升国家竞争优势的必然选择。
智能经济正成为全球经济的主导形态
技术重塑国家竞争力的历史经验。纵观人类历史，每一次重大技术革命都伴随着全球国家竞争力的重新洗牌，深刻改变世界经济与政治格局。发端于18世纪的工业革命，开启了人类社会工业化的宏大进程。工业化的浪潮从英国逐步向西欧、北美、亚洲蔓延，形成各国之间在发展阶段上的巨大差异，这在经济史上被称为“大分流”②。由于复杂的历史原因，中国与第一次和第二次工业革命的浪潮失之交臂，直到20世纪50年代以后开启了艰苦卓绝的工业化追赶进程。
新的机遇总在孕育之中。中国敏锐地抓住了20世纪90年代以来信息技术和数字经济发展的历史机遇，实现经济的跨越式发展。这不仅体现在我国经济总量的显著增长，而且体现在培育出一大批具有国际竞争力的数字经济企业，在电子商务、移动支付、共享经济等领域走在了世界前列。与之形成鲜明对比的是，一些传统欧洲工业强国在信息化与数字经济革命的浪潮中未能完全保持其往日的工业辉煌，经济增长相对滞后，在数字经济领域缺乏具有全球影响力的本土巨头。
能力赛道切换下的战略选择。回顾上世纪80至90年代，在工业化后期，美国经济曾面临来自日本和德国制造业的激烈冲击，其在全球经济中的影响力一度大幅下降。然而，美国精准地抓住了信息技术发展的历史机遇，在90年代成功实现了经济的数字化转型。这一战略性的转变使其得以继续保持全球经济的领先地位，避免了因传统工业优势相对减弱可能导致的竞争力衰落。从更微观的视角看，在传统燃油汽车向电动汽车的技术转型中，由于赛道的切换，催生了中国电动汽车和电池产业的蓬勃发展，成为近年来中国重要的出口增长点，使我国在汽车这一欧美长期占据优势的产业领域实现了赶超。这再次证明，技术变革，无论其大小，都具有改变经济结构的潜在可能。
智能经济正从数字世界加速涌向物理世界。智能经济是人工智能与各产业领域深度融合的经济形态，以算力、网络和数据为基础支撑，通过对数据进行智能分析推动自主决策、精准执行等，促进经济发展从数字化转向智能化，正在成为全球经济的主导形态。当前，全球资本以前所未有的热情涌入人工智能领域，在人工智能领域的累计投资和资本支出已经跨越新的台阶，远超互联网时代电信支出的峰值，与19世纪铁路基础设施建设的投资峰值不相上下。美国的亚马逊、微软、谷歌，以及中国的腾讯、百度、华为等科技巨头正引领着这轮投资热潮，其资本支出占收入的比例已从十年前的8%加速增长到15%。在这一背景下，发展智能经济，就是要抓住人工智能技术创新带来的新机遇，构建包含核心技术、基础硬件、开源生态、垂直应用的产业体系，从而在激烈的国际竞争中构筑起强大的产业优势，赢得发展的主动权。
智能经济的深远影响
近年来，新兴技术概念层出不穷，从5G、量子通信到元宇宙、区块链，都在不同程度上引发了市场的关注。然而，需清醒地认识到，并非所有技术都能引发一场全局性的经济变革。判断一项技术是否具有革命性潜力，关键在于其是否实现了底层突破，能否作为一种通用目的技术赋能千行百业。人工智能正是这样一项具有划时代意义的技术。2026年世界人工智能大会上具身智能与多模态世界模型的爆发，必将深刻影响智能经济发展。
重塑现有数字经济的格局。过去二十年由搜索、社交、电商等构筑的数字经济大厦，正在被人工智能改变。以信息获取为例，传统的搜索引擎承担“连接人”的角色，提供链接列表供用户筛选；而以大模型为基础的智能体，则可以直接理解用户意图，通过整合、推理、生成，直接提供答案乃至行动方案，这从根本上改变了信息分发和消费的模式。在消费领域，电商平台将从“货架式”推荐进化为“伙伴式”导购，人工智能将扮演私人消费顾问，提供深度个性化的购买建议。人机交互的方式也将从图形用户界面（GUI）向对话式界面（CUI）跃迁，自然语言将成为新的“通用接口”，这意味着原有数字经济应用的入口、形态和用户体验都将被重新定义。这种变革不仅仅是单个产品的革新，更是人机协同范式下对整个数字经济价值网络和竞争格局的颠覆性重构。
显著拉动宏观经济增长。当前，人工智能技术已与我国经济社会各行业各领域广泛融合，尤其是在科研、医疗等服务领域，人工智能的影响将是革命性的。由于科学研究是经济内生增长的根本动力，因此，人工智能通过加速科学发现的进程，对经济增长的间接贡献将是难以估量的。例如，在生命科学领域，利用人工智能进行药物筛选和蛋白质设计，大大缩短研发周期。在医疗领域，人工智能技术在医学影像分析、辅助诊断、新药研发等方面展现出巨大潜力。基于生产函数法测算发现，在基准情形下，2030年和2035年人工智能将分别带动国内生产总值增长约1.41%、1.55%。随着行业模型与应用场景工程化能力的不断提升，人工智能带动经济增长的潜力空间仍将不断释放③。
催生新产业与新服务。每一次技术革命都会带来全新的产业。人工智能正在催生一批前所未有的新产品、新服务和新业态。其中，以多模态大模型驱动的具身智能机器人与全场景智能伙伴成为最具代表性的两大产业。在2026年世界人工智能大会所展示的创新成果中，具备高度感知与协作能力的智能体与人形机器人加速走向实体环境，开始广泛进入工厂、家庭以及公共服务等多元实景应用中，成为人类重要的生产和生活伙伴。此外，在内容创作、个性化娱乐、生物制药、新材料发现等领域，人工智能也正在催生大量突破性的创新。
进一步促进生产率的提升，尤其是在服务业领域。生产率增长是经济长期发展的核心动力。近年来，全球生产率增长放缓已成为一大挑战。多项研究表明，人工智能有潜力打破这一僵局，开启新一轮生产率繁荣。与以往技术主要影响农业和制造业不同，人工智能对以知识工作和信息处理为核心的服务业将产生巨大影响。服务业在现代经济中占据主导地位，通常贡献国内生产总值的50%至70%，然而其生产率提升长期滞后，经济学上称之为“鲍莫尔成本病”，即服务业因难以实现规模化、自动化，劳动生产率增速远低于制造业，却不得不跟随整体工资水平上涨，导致成本持续攀升。人工智能通过自动化复杂脑力劳动、辅助决策与优化业务流程，有望从根本上打破这一困局，开启服务业生产率提升的新纪元。
应对人口结构变化的挑战并推动普惠智能化发展。当前，包括中国在内的许多国家都面临着人口老龄化、劳动力供给减少的挑战。这不仅对经济增长构成压力，也给社会保障体系带来沉重负担。人工智能与人形机器人的发展，为缓解这一挑战提供可行的解决方案。通过自动化替代部分劳动力，可以弥补劳动力缺口，维持社会生产能力的稳定。同时，智能机器人和服务系统可以在养老、康护等领域发挥重要作用，提升老年人的生活质量，减轻社会和家庭的照护压力。更重要的是，随着高质量数据集的规模化开放与共享机制的建立，智能红利正加速向中小企业和区域经济渗透，这不仅有助于破除数字经济时代的智能鸿沟，更能确保智能经济的发展成果惠及各类市场主体。
中国发展智能经济面临的挑战
国际竞争与地缘政治的挑战。智能经济的竞争，本质上是国家科技实力与战略意志的全面角力。近年来，随着人工智能在军事、经济和社会治理领域战略价值的日益凸显，部分西方国家将技术封锁作为遏制中国崛起的手段。以芯片领域为例，美国希望通过先进芯片出口管制维护技术优势，并不断压低算力门槛，使中国科研机构和企业在大规模模型训练中面临严峻算力瓶颈。这一限制不仅影响国内大模型的研发进程，而且波及智能驾驶、科学计算、生物医药等依赖高性能算力的前沿领域。
在国际规则层面，人工智能治理标准的话语权争夺同样不容忽视。国际标准化组织（ISO）、经济合作与发展组织（OECD）、电气与电子工程师协会（IEEE）等国际标准组织正在加快推进人工智能伦理、安全与互操作性标准的制定，欧盟《人工智能法案》的落地重塑全球人工智能监管的基准框架。如果中国不能在这一进程中发出有力声音，未来的智能经济产品和服务在进入国际市场时将面临更高的合规壁垒。如何在复杂的地缘政治博弈中，既维护本国技术发展的战略空间，又积极参与全球人工智能治理规则的构建，是中国智能经济发展需正视的深层挑战。
算力基础设施短板。算力是智能经济的核心生产要素，其重要性犹如工业时代的电力。然而，随着具身智能与工业世界模型的爆发，大模型训练正从单纯的文本和图像向复杂的物理世界规律模拟延伸，这使得中国在算力基础设施领域的短板更加凸显。
在芯片自主供给层面，高端人工智能芯片的国产替代仍处于攻坚阶段。华为昇腾系列芯片、寒武纪思元系列等国产人工智能芯片虽已取得阶段性突破，但在算力峰值、能效比、软件生态成熟度及大规模集群互联能力等关键指标上，与英伟达旗舰产品之间仍存在一定差距。大规模模型训练对芯片集群的稳定性和互联带宽要求极高，国产芯片在这一场景下的综合竞争力尚待进一步验证和提升。这一瓶颈直接制约了国内头部人工智能企业在前沿模型研发上的迭代速度。
在基础设施建设层面，算力扩张与绿色发展目标之间的矛盾日益突出。大型数据中心是高耗能设施，训练一个主流大语言模型需要消耗大量的电力。OpenAI训练一次GPT-4大模型的耗电量为2.6亿度，相当我国一座中型城市数天的用电量，凸显大模型训练对能源需求的严峻挑战④。随着智算中心建设提速，如何在“双碳”目标约束下实现绿色、低碳的算力扩张，是摆在政策制定者和产业界面前的现实难题。此外，算力资源的分布不均衡问题同样不容忽视。当前，优质算力高度集中于北京、上海、深圳等少数经济发达地区的头部科技企业，广大中西部地区和中小企业面临的“算力鸿沟”，将在客观上加剧智能经济发展的区域不平衡，制约普惠智能化的实现进程。
法律法规较为滞后。当前，中国在人工智能法律法规与治理体系建设上虽已迈出重要步伐，但随着人工智能从单一效率工具演进为全场景智能伙伴，整体上仍然存在法律顶层设计滞后于技术范式转换的问题。在监管政策层面，生成式人工智能、具身智能机器人、人脸识别等具有高社会影响力的技术应用，目前主要依靠行政法规和部门规章加以规范，尚缺乏系统性的上位法支撑。当智能伙伴具备了自主协同与多模态交互能力时，其在工业生产或家庭看护中发生的侵权或安全事故，其法律责任应由机器人制造商、算法开发者、数据提供方还是人类使用者承担，现行法律框架对此尚未给出清晰的界定，直接制约了相关产业的商业化落地信心。在知识产权保护层面，人工智能生成内容（AIGC）的版权归属问题悬而未决。人工智能创作的图片、文章、代码、音乐能否获得著作权保护？若能，权利主体是开发者、使用者还是人工智能本身？与此同时，大模型训练过程中大量使用受版权保护的数据集，其合规性边界同样有待厘清。这些问题的模糊性，既可能引发大量知识产权纠纷，也在一定程度上抑制了内容创作者和科技企业的创新积极性。在算法治理层面，黑箱模型带来的决策风险已成为不可回避的社会议题。在金融风控、司法辅助、医疗诊断等高风险领域，智能算法决策的透明度不足和责任认定机制的缺失，使得人工智能出现错误判断时，受害方往往难以获得有效救济。建立健全人工智能的可解释性和问责机制，是完善人工智能治理体系的当务之急。
推动智能经济发展壮大
2025年我国智能经济核心产业营收达4.77万亿元，预计到2035年，这一数字将达到29.6万亿元，占数字产业比重从当前的13.7%攀升至47.7%⑤。智能经济大有可为，潜力巨大。习近平总书记指出：“要培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。”⑥智能经济迭代快、覆盖面广，需要系统谋划、协同推进，在攻克技术短板的同时，构建与智能经济时代相匹配的制度环境与产业生态。
强化自主可控的算力底座。算力自主可控是中国智能经济发展的战略基石。应进一步加大对国产人工智能芯片全产业链的研发投入，重点突破先进制程工艺、高速互联芯片、人工智能编译器和软件等“卡脖子”环节，加快缩小与国际先进水平的差距。同时，积极探索量子计算、存算一体等新型计算架构，寻找换道超车的技术路径。
在绿色算力布局上，应统筹推进东数西算工程的深度落地，引导大型智算中心向可再生能源丰富的西部地区集聚，推动数据中心采用液冷散热、余热回收等绿色技术，力争在算力规模扩张的同时实现碳排放强度的持续下降。在要素共享机制上，着力构建全国统一的算力调度平台，并大力推动国家级大型企业和科研机构面向产业生态大规模开放高质量数据集。通过政策性价格补贴和算力券等手段，支持中小企业和高校科研团队低门槛接入优质算力与行业数据资源，切实缩小智能鸿沟，推动智能经济发展成果的普惠共享。
引领全球人工智能多边治理。中国坚持发展和安全并重，不断完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，确保人工智能安全、可靠、可控。作为负责任大国，中国在人工智能领域始终致力于做国际公共产品的提供者，源源不断贡献中国方案。从2023年提出《全球人工智能治理倡议》，到先后推动联合国大会协商一致通过中国主提的加强人工智能能力建设国际合作决议，发布《人工智能能力建设普惠计划》《人工智能全球治理行动计划》和《“人工智能+”国际合作倡议》，倡议成立世界人工智能合作组织，中国方案立足不同阶段、着眼不同层面，为弥合治理赤字展现中国担当。
在地缘政治竞争加剧的背景下，坚持多边主义立场，以世界人工智能大会凝聚的国际共识为契机，深度参与并引领全球人工智能治理框架的构建。加强与联合国、国际电信联盟等多边平台的协调合作，积极推进世界人工智能合作组织的建设，主动提出体现人工智能向善、包容发展理念的中国方案，在伦理准则、安全标准和数据跨境流通规则等议题上争取更大话语权。
为了打破部分国家的封锁孤立效应，中国可面向东盟、阿盟、非盟等区域积极建设国际人工智能应用合作中心，以中国的技术能力和解决方案服务广大发展中国家的智能化转型需求。与此同时，积极支持国内领军企业走向国际市场，通过参与国际开源社区建设和向国际组织输送技术专家等方式，形成政府引导与市场主导相互配合的发展方式，以实际应用的广泛落地带动中国标准与技术生态的国际化拓展。
构建与智能经济相适应的法律法规体系。立法与监管体系的完善，是为智能经济健康发展提供制度保障的关键所在。可坚持“包容审慎、敏捷治理”的原则，建立人工智能监管沙盒机制，允许具有创新潜力的新业态、新应用在划定的边界内先行先试，通过真实场景的测试积累监管经验，避免一刀切式的过度监管扼杀创新活力。针对具身智能机器人、自动驾驶、医疗人工智能辅助诊断等社会敏感度高、潜在风险大的领域，可率先探索“监管沙盒”机制，明确准入门槛、测试标准和退出机制，为产业规模化落地提供清晰的合规路径。
在算法与责任治理层面，建议尽快建立分级分类的算法备案与评估制度，针对具备自主协同能力的智能伙伴，强制要求开发者进行透明度披露和伦理影响评估，并加紧研究确立多模态交互场景下的法律责任归属机制，明确事故发生时制造商、开发者与使用者之间的责任边界。在生成式人工智能版权保护方面，建议加快出台专项法规，明确智能伙伴生成内容的权利边界和训练数据的合规使用规则，同时积极参与全球知识产权规则的多边谈判，将保护我国科技企业创新成果的诉求纳入国际规则制定议程。通过国内立法与国际规则的协调推进，为智能经济的持续创新构建稳定、可预期的法治环境。
推动产业应用落地，构建智能经济生态。技术的价值最终要在产业应用中得到检验和放大。围绕制造、医疗、教育、金融、农业等国民经济重点行业，系统规划和推进“人工智能+”示范应用场景建设，打造一批可复制、可推广的行业标杆案例。通过以应用需求牵引技术迭代，形成“场景创新—技术突破—产品化—规模推广”的正向循环，推动人工智能与实体经济深度融合，进一步提升产业竞争力。在推动大企业发挥引领示范作用的同时，需关注中小企业的智能化转型需求。可通过建立行业公共大模型平台、提供普惠性人工智能云服务、设立中小企业数智化转型专项补贴等方式，帮助中小企业以较低成本接入优质人工智能能力，防止因技术获取门槛过高而形成新的“智能鸿沟”，确保智能经济的红利能够惠及各类市场主体。
从更长远的视角看，构建健康可持续的智能经济生态，有赖于基础研究、技术开发与产业应用的全链条贯通。进一步加大对人工智能基础理论研究的财政投入，支持高校和科研院所在可解释人工智能、具身智能、多模态大模型等前沿方向开展原始创新，同时通过产学研合作机制、科技成果转化激励政策等手段，打通从实验室到市场的“最后一公里”，形成以科技创新引领产业升级，以产业需求反哺基础研究的良性互动格局，为中国智能经济高质量发展奠定坚实根基。
【注释】
①习近平：《携手构建公正合理的全球人工智能治理体系——在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话》，《人民日报》，2026年7月18日。
②彭慕兰：《大分流：欧洲、中国及现代世界经济的发展》，南京：江苏人民出版社，2004年。
③张于喆：《智能经济新形态打开发展新空间》，《人民论坛》，2026年第9期。
④苑卫国：《我国数据基础设施建设现状、挑战与优化路径》，《学术前沿》，2025年第10期。
⑤《用好优势壮大智能经济》，《经济日报》，2026年7月10日。
⑥习近平：《加强领导做好规划明确任务夯实基础 推动我国新一代人工智能健康发展》，《人民日报》，2018年11月1日。
责编/李一丹 美编/王梦雅
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