全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，随着人工智能成为生产力发展的重要变量，智能经济新形态成为经济转型关键方向。我国将打造智能经济新形态纳入重点部署，推动智能经济进入形态重塑新阶段。智能经济新形态以五大理论为基石，遵循“技术突破—要素重构—产业融合—生态形成—治理完善”的演进逻辑，具备智能驱动、要素协同、产业融合、生态开放、治理协同、价值普惠六大本质特征。当前，我国已具备技术、基建、要素、产业、政策、市场发展基础，但在核心技术、算力配置、数据流通、产业融合、治理体系等方面仍面临瓶颈，应从技术创新、基建支撑、要素激活、产业融合、生态培育、治理完善六方面系统推进，以新质生产力驱动经济高质量发展，抢占全球智能经济制高点。

国外智能经济研究起步早，历经三个阶段：20世纪90年代至21世纪初的概念萌芽期，聚焦智能技术对经济活动的初步影响； 2010～2020年的技术赋能期，探讨人工智能对产业升级的赋能作用； 2021年至今的形态重塑期，聚焦智能经济新形态与发展规律。总体来看，国外研究侧重技术应用与经济影响的实证分析，但对智能经济新形态的学理界定与体系化阐释有所欠缺，且与我国制度环境和发展阶段的适配性尚显不足。近年来，国内智能经济研究快速升温，2026年后呈现爆发式增长，主要集中于四个方面：一是概念与内涵研究，学者从不同视角界定智能经济；二是与新质生产力的关联研究，明确其作为新质生产力重要载体的定位；三是实践路径研究，从技术、基建、要素等维度提出推进策略；四是治理研究，聚焦人工智能伦理规范与安全监管。国内研究虽形成初步理论体系，但存在学理化阐释不深入、系统性研究不足、现实瓶颈破解研究针对性不强等问题。

智能经济与智能经济新形态。智能经济是继农业经济、工业经济、数字经济之后的新型经济形态，其核心内涵可从三个层面理解。在技术层面，形成以人工智能为中心的“多技术协同”体系，人工智能成为新质生产力的核心引擎，大数据、算力、新一代网络技术分别提供数据、动力与网络支撑。在要素层面，构建“传统要素＋新型要素”协同配置体系，数据、算法、算力成为关键新型生产要素，形成正向循环。在产业层面，实现“技术产业化＋产业智能化”深度融合，既形成人工智能核心产业与智能终端产业，又推动传统产业的智能化改造。

智能经济的外延随技术进步不断延伸，涵盖四个维度。产业外延包括智能核心产业、智能应用产业、智能赋能产业三大板块，覆盖从技术研发到产业应用的全链条。空间外延实现城市与农村、国内与国际的全域覆盖与全球协同，智能技术渗透经济社会各个角落并推动跨境合作。主体外延涵盖企业、高校、科研机构、政府、消费者等多个主体，各主体各司其职、协同发力。环节外延覆盖生产、分配、交换、消费等经济活动全链条，实现各环节的智能化升级。

智能经济新形态是智能经济发展到高级阶段的产物，是2026年政府工作报告提出的重大战略部署。其以人工智能为核心引擎，以算力为硬件底座，以数据为关键要素，以场景应用为价值载体，以治理体系为保障支撑，以新质生产力培育为主要目标，旨在实现技术产业化与产业智能化深度融合、人机协同与跨界融合广泛推进、开源共享与安全可控有机统一的新型经济形态。简言之，智能经济新形态是以人工智能为核心驱动力，融合数据、算力、算法等新型生产要素，重塑生产、分配、交换、消费全链条的新型经济形态。其关键特征是从“技术赋能”向“形态重塑”跃迁，即从单一技术应用转向对生产方式、产业结构、治理体系的系统性重构。

智能经济新形态的理论基础。智能经济新形态的形成与发展植根于马克思主义政治经济学、产业经济学、技术经济学、新制度经济学和新质生产力理论五大理论体系。这些理论从生产力与生产关系变革、产业结构演进、技术创新逻辑、制度保障构建及新时代生产力发展要求等维度，为智能经济新形态的演进规律、关键特征与发展路径提供系统且坚实的理论支撑，共同构成其发展的理论基石。

马克思主义政治经济学。马克思主义政治经济学是阐释智能经济新形态形成与发展的重要理论基础，其生产力与生产关系矛盾运动、劳动价值论、资本积累理论三大核心范畴在智能经济时代得到全新拓展。生产力与生产关系的矛盾运动在智能经济新形态中体现得尤为鲜明。人工智能作为新型生产工具的重要载体，重构生产要素的配置方式与生产过程的组织形式，将数据、算法、算力纳入生产要素体系，推动生产过程向“人机协同、自主决策”的深度融合转变。生产力的革命性变革推动生产关系发生适应性调整，数据要素参与收益分配成为新趋势，企业组织形式从科层制向扁平化、网络化转型，“人机协同生产”成为主流生产模式，这些变革丰富和发展了马克思主义生产力与生产关系的辩证统一理论。同时，劳动价值论在智能经济新形态下实现时代拓展。“人机协同劳动”成为新型劳动方式，人工智能机器承担重复性、标准化、高强度的体力与脑力劳动，人类则更多聚焦于创造性、战略性、情感性的复杂劳动。数据、算法等新型生产要素的价值本质，仍是人类劳动的凝结，人工智能放大人类劳动的效率与边界，使创造性劳动产生更大的价值增量。资本积累理论在智能经济时代呈现出新的特征。资本的投向发生结构性转变，更多资本涌入人工智能技术研发、算力基础设施建设、数据资源整合等领域，形成“技术资本”“数据资本”等新型资本形态。新型资本的积累与循环，加速传统产业的智能化改造，催生新兴智能产业，推动产业结构向高端化、智能化转型。

产业经济学。产业经济学的产业融合、产业结构升级、产业生态三大理论，为分析智能经济新形态的产业特征与演进路径提供关键分析框架。产业融合理论是理解智能经济产业形态的重要视角。人工智能作为通用目的技术，能够打破第一、二、三产业的传统边界，推动不同产业之间的技术、资源、市场深度融合：在工业领域培育智能制造，在农业领域推动智慧农业，在服务业领域催生智能金融、智慧物流等新业态，形成“你中有我、我中有你”的产业发展新格局。产业结构升级理论指引智能经济的产业发展方向。智能经济推动产业结构向“智能密集型”加速升级，一方面，传统产业通过植入人工智能技术实现全方位智能化改造，向价值链高端攀升；另一方面，人工智能、大数据、云计算等新兴产业不断发展壮大，形成独立的智能产业集群，实现传统产业焕新与新兴产业崛起的协同发展。产业生态理论为智能经济的可持续发展提供重要指引。智能经济通过构建开放、协同、共生的产业生态，打通产学研协同创新链条，促进大中小企业融通发展，强化政企协同；通过多方主体的协同联动，形成“创新—应用—迭代—再创新”的良性循环。

技术经济学。技术经济学的技术创新、技术扩散、技术产业化三大理论，构成智能经济新形态发展的技术逻辑支撑。技术创新是智能经济发展的关键动力。智能经济时代的技术创新是全维度的创新体系，既包括人工智能算法、芯片、基础软件等核心技术的原始创新，也涵盖应用模式与商业模式的创新。核心技术的每一次突破都直接推动智能经济的形态升级，而应用模式与商业模式的创新则让技术创新的价值得以落地。技术扩散是实现技术创新价值的关键环节。人工智能技术的扩散遵循“从中心到外围、从高端到普惠”的路径，从科研机构走向龙头企业，逐步向传统制造业、农业、服务业渗透。数字基础设施的完善和人才的流动加速了技术扩散进程，使人工智能技术成为赋能各行各业的通用工具。技术产业化要求打通技术创新向现实生产力转化的全链条；构建“研发—中试—产业化—市场化”的完整闭环，避免技术创新与产业应用脱节，形成“技术创新—产业化应用—市场反馈—再创新”的良性循环，让人工智能技术真正转化为推动经济发展的现实生产力。

新制度经济学。新制度经济学的制度变迁、产权、交易成本三大理论，为智能经济新形态的制度支撑与治理体系构建提供重要依据。制度变迁理论认为，技术进步是推动制度创新的主要动力，而制度创新又为技术发展提供保障。智能经济对传统制度体系提出全新挑战，要求制度体系进行适应性变革，通过完善数据产权制度、人工智能伦理规范、新型市场监管体系等，破除技术创新与产业发展的制度障碍。产权理论强调，清晰的产权界定是要素高效流通的前提。数据作为关键生产要素，其产权界定的模糊性成为制约要素流通的关键瓶颈。必须厘清数据的所有权、使用权、收益权的归属，规范数据使用权的流转规则，建立合理的收益分配机制，充分释放数据要素的价值。交易成本理论揭示了制度与技术对经济效率的提升作用。人工智能技术通过大数据分析、智能匹配等方式降低信息获取成本与交易对接成本，完善的制度体系能够明确交易规则、减少道德风险与逆向选择。技术创新与制度完善的协同作用，显著降低市场交易成本，为智能经济的规模化发展奠定基础。

新质生产力理论。发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。新质生产力是以科技创新为主导，具有高科技、高效能、高质量特征的先进生产力质态，其重点是技术创新与产业升级的深度融合。智能经济新形态与新质生产力存在着辩证统一、相互促进的紧密关系，智能经济新形态是新质生产力的重要载体。智能经济新形态的发展过程，就是新质生产力从“技术突破”向“规模应用”“产业落地”转变的过程。人工智能作为新质生产力的关键技术支撑，通过与数据、算力等要素融合，推动生产方式的革命性变革；智能制造、智慧产业等新业态成为新质生产力落地的具体场景。同时，新质生产力的培育为智能经济新形态提供坚实基础。新质生产力强调科技创新的重要地位，其持续培育能够推动人工智能、量子计算、生物技术等前沿技术的不断突破，为智能经济新形态的发展提供核心技术支撑，其“创新驱动、绿色低碳、高效协同”的重要特征与智能经济新形态的发展要求高度契合。从本质上讲，打造智能经济新形态的过程，就是培育和发展新质生产力的过程，二者共同推动我国经济实现高质量发展。

综上所述，在智能经济新形态的理论基础中，马克思主义政治经济学提供关键本质阐释，产业经济学提供产业特征分析框架，技术经济学提供技术逻辑支撑，新制度经济学提供制度保障依据，新质生产力理论则阐明时代发展要求。五大理论体系相互支撑、有机统一，共同构成智能经济新形态发展的理论图景。

智能经济新形态的形成与发展是技术进步、要素变革、产业升级、制度创新、需求升级等多重因素共同作用的结果，遵循“技术突破—要素重构—产业融合—生态形成—治理完善”的演进逻辑，可分为四个发展阶段。

第一阶段：技术萌芽与试点探索期（约2015～2020年）。特征是人工智能技术初步突破与试点应用，智能经济处于“技术赋能”初级阶段。技术层面，机器学习、深度学习取得初步突破，生成式人工智能、大模型处于研发阶段，算力与数据要素的重要性开始显现但成熟度有限；要素层面，数据开始成为重要要素，但产权界定不清、流通不畅，算法与算力能力不足，新型要素体系尚未形成；产业层面，人工智能核心产业初步发展，传统产业智能化改造处于起步阶段，融合程度低；治理层面，人工智能治理体系尚未建立，相关规则标准缺失，数据安全等问题开始显现。在这一阶段，发达国家已开始布局核心技术研发，美国聚焦高端芯片、核心算法等基础研究，既为后续技术突破奠定基础，也为相关产业发展开辟技术研发的重要方向。

第二阶段：规模化应用与雏形孕育期（约2021～2025年）。特征是人工智能技术快速迭代与规模化应用，智能经济向“形态培育”过渡并逐步形成。技术层面，生成式人工智能、大模型取得重大突破，智能体、新一代智能终端快速发展，算力基建加快建设，多技术深度融合；要素层面，数据要素重要性凸显，产权制度与流通机制逐步完善，“数据＋算法＋算力”要素体系初步形成；产业层面，人工智能核心产业规模快速扩大，传统产业智能化改造加速，新型产业形态逐步形成；治理层面，人工智能治理体系初步建立，规则标准与监管力度逐步提升，“确保人工智能发展安全、可靠、可控”。在这一阶段，欧盟率先出台《人工智能法案》，构建分类监管体系，为全球人工智能治理树立标杆；借鉴欧盟“规则引领”的发展思路，我国逐步完善数据安全、个人信息保护等制度；日本则聚焦人机协同，推动机器人在养老、制造等领域应用，为我国结合国情推进技术场景化应用提供参考。

第三阶段：系统集成与形态成型期（约2026～2030年）。特征是智能经济新形态基本成型，成为推动经济高质量发展的关键力量。为此，应“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”。技术层面，人工智能技术全面突破，大模型、智能体规模化应用，算力基建实现全国一体化布局，6G、卫星互联网逐步普及，形成多技术协同体系；要素层面，新型要素体系更加完善，数据要素市场化配置效率大幅提升，算法与算力的普惠性显著增强，传统与新型要素高效协同；产业层面，智能产业体系完善，智能原生新业态大量涌现，产业融合达到新高度，智能化成为新型工业化重要标识；治理层面，形成多方协同的治理体系，规则标准完善，监管方式精准，实现发展与规范并重。在这一阶段，美国依托“技术引领＋市场驱动”模式，推动核心技术产业化应用，其完善的市场经济体系与资本市场支撑为我国提供借鉴，我国需进一步发挥市场在资源配置中的决定性作用，推动技术与市场深度融合；借鉴欧盟成员国协同发展经验，推动我国东中西部智能经济协调发展，打破区域壁垒。

第四阶段：成熟运行与全球引领期（21世纪30年代以后）。特征是智能经济新形态走向成熟，实现“全域智能、全球协同、价值普惠”，我国成为全球智能经济发展引领者。技术层面，人工智能技术达到全球领先水平，智能体全场景应用，算力基建实现全球协同调度，形成“空天地一体”的算力与网络体系；要素层面，数据要素全球流通，算法与算力普惠共享，新型要素价值充分释放；产业层面，智能产业全球领先，形成大中小企业协同的产业生态，智能技术与实体经济全方位融合，推动全球产业结构升级；治理层面，形成国内与全球治理协同的体系，我国在全球人工智能治理中的话语权显著提升，致力于推动构建全球智能经济治理新格局。在这一阶段，美国、日本均积极参与全球技术标准制定与产业合作，我国需坚持高水平对外开放，在开放合作中提升自主创新能力；结合自身国情，打造具有中国特色的智能经济发展模式，为全球智能经济发展贡献中国方案。

总体而言，中外智能经济的实践历程为今后各国发展智能经济新形态提供重要启示。一是坚持技术自主与开放创新并重，核心技术自主可控是根本前提，同时需融入全球创新网络；二是坚持规则治理与产业发展协同，以健全的治理体系护航产业发展，以产业发展完善治理规则；三是坚持场景驱动与产业融合落地，立足市场优势打造典型应用场景，推动技术与实体经济深度融合；四是坚持统筹协同与生态化发展，推动多方主体协同发力，完善全要素支撑体系，培育良好产业生态。

智能经济新形态摆脱传统经济对物质资源、劳动力数量的过度依赖，以技术创新为内核、生态协同为支撑、价值普惠为目标，展现出区别于工业经济、数字经济初级阶段的六大鲜明特征。六大特征相互关联、互为支撑，共同构成智能经济新形态的中心轮廓，揭示其内在发展逻辑与价值导向，为把握智能经济规律、推动高质量发展提供关键指引。

智能驱动性：以人工智能为关键引擎的全域赋能。智能驱动性是智能经济新形态最关键、最根本的特征，标志着经济发展核心动力从传统资本、劳动力转向人工智能技术，实现对经济活动全领域、全环节的深度赋能，推动智能技术从“辅助工具”跃升为核心生产力。这一驱动贯穿技术创新、生产实践、产业发展全过程，形成立体化驱动体系。在技术层面，生成式人工智能、通用大模型、具身智能等前沿突破构成主要动力源，具备自主学习、决策与创造能力，突破人类脑力边界，为经济升级提供持续技术支撑。生产层面，“人机协同”成为主流生产方式，智能系统承担重复性、高精度劳动，人类专注创造性、战略性工作，大幅提升生产效率与产品质量。发展层面，智能技术优化产业结构，催生新业态新模式，推动经济从规模扩张型转向质量效益型。相较于工业经济、数字经济初级阶段，智能驱动性体现为三大特点：一是全域渗透，覆盖所有产业与环节；二是深度重构，重塑生产组织与价值创造方式；三是自我迭代，通过数据反馈实现持续优化。

要素协同性：“数据＋算法＋算力”的新型要素体系。要素协同性打破传统经济以劳动力、资本、土地为主的要素配置模式，构建以“数据＋算法＋算力”为核心的新型要素体系，实现传统要素与新型要素深度协同、双向赋能，是智能经济运行的重要基础。在新型要素体系中，三者各司其职、紧密耦合，共同构成智能经济要素底座。数据是“原料”，作为数字时代的关键资源，为智能技术训练与迭代提供基础支撑；算法是“工具”，作为人工智能的“大脑”，决定数据处理效率与决策精准度，是价值实现的关键桥梁；算力是“动力”，作为智能系统的“心脏”，为数据运算与算法运行提供硬件保障，决定技术应用边界与规模。三者缺一不可，唯有协同联动才能产生最大要素价值。与此同时，劳动力、资本、土地等传统要素与新型要素深度融合，形成双向赋能格局。劳动力向“智能＋技能”复合型人才转型，更高效驾驭新型要素；资本加速向智能研发、算力基建、数据整合领域集聚；土地与资源依托智能技术实现精细化管理与高效利用，突破资源约束瓶颈。这种传统与新型要素的高效配置，充分释放要素活力，为智能经济持续发展提供坚实保障。

产业融合性：技术产业化与产业智能化的深度融合。产业融合性是智能经济新形态的鲜明特征，人工智能作为通用目的技术，凭借强渗透性打破产业边界，实现技术产业化与产业智能化双向深度融合，构建全方位、多层次的智能产业体系。技术产业化与产业智能化相互支撑、双向循环。技术产业化是产业智能化的基础，通过核心技术转化形成智能核心产业与应用产业，为传统产业升级提供技术、产品与服务支撑；产业智能化是技术产业化的场景与市场，传统产业在生产、管理、服务环节的智能化需求，推动技术迭代优化，为技术成果提供广阔应用空间与市场保障。二者深度融合推动智能经济从“点上突破”走向“面上开花”，制造业实现柔性生产与精益管理，农业迈向精准种植与高效养殖，服务业完成场景重构与体验升级，传统产业价值链大幅延伸；数字孪生、智能诊疗、自动驾驶等智能原生新业态不断涌现，成为新的经济增长点；最终推动产业结构向智能密集型升级，形成传统产业智能化焕新、新兴智能产业蓬勃发展的现代化产业格局。

生态开放性：开源共享与全球协同的创新生态。生态开放性是智能经济新形态持续发展的活力源泉，智能技术的通用性、数据的流动性与产业的关联性，决定智能经济必须走开放协同之路，开源共享与全球协同是这一生态的重要内容与发展方向。开源共享是创新生态建设的重要理念，能够有效降低创新门槛。人工智能研发投入高、风险大、门槛高，通过建设开源社区、共享算法框架与大模型技术，可汇聚全球开发者协同攻关，加速技术迭代；中小企业依托开源资源开展二次创新，形成大企业引领、中小企业补位的创新格局，同时推动技术标准统一，为要素流通与产业融合奠定基础。全球协同是智能经济的必然选择。智能技术与数据流动具有天然全球化属性，各国需主动融入全球智能经济体系，在技术上推动跨境交流与成果互鉴，在要素上促进数据、算力、人才合理流通，在规则上积极参与全球治理与标准制定。通过全方位全球协同，构建共商共建共享的全球发展格局，实现互利共赢、共同发展。

治理协同性：发展与规范并重的多方治理体系。治理协同性是智能经济新形态健康发展的重要保障。人工智能快速普及带来数据安全、算法偏见、伦理风险、就业结构调整等新挑战，传统单一治理模式难以适配，必须构建政府引导、市场主导、社会参与、多方协同的治理体系，坚持发展与规范并重。这一治理体系具备多方协同、动态适配、安全可控三大特点。多方协同要求政府定规则、守底线，企业担主体责任、规范经营，行业协会强自律、定标准，社会公众与媒体强化监督，形成四方联动的治理合力。动态适配要求治理规则紧跟技术与产业发展步伐，针对新场景、新业态及时优化调整，避免监管滞后或过度管制。安全可控要求坚守国家安全、数据安全、伦理安全底线，建立风险预警与应急处置机制，防范技术滥用、数据泄露、算法歧视等风险，确保智能经济在规范轨道上运行。

价值普惠性：惠及全民与全域的高质量发展。价值普惠性是智能经济新形态的终极价值特征，彰显“智能向善”理念，目标是让智能经济成果惠及全民、覆盖全域，缩小数字鸿沟与智能差距，服务于全体人民共同富裕与经济社会高质量发展。价值普惠性体现在产业、民生、区域三个维度。产业普惠聚焦中小企业，通过算力普惠、开源共享、产业链赋能，降低创新与转型成本，打破头部企业垄断的马太效应，激发市场整体活力。民生普惠聚焦公共服务，以智慧医疗、智慧教育、智慧养老、智慧交通等场景为载体，推动优质资源下沉基层，提升服务均等化水平，增强群众获得感与幸福感。区域普惠聚焦城乡与区域协调，加大中西部与农村地区数字基建投入，推动智能技术向乡村延伸，发展智慧农业与数字乡村，缩小区域智能发展差距，实现全域协调发展。价值普惠性让智能经济不再局限于发达地区、头部企业与特定群体，真正实现全民共享、全域覆盖，将技术创新转化为全民福祉，赋予智能经济新形态深刻的社会意义与时代价值。

值得注意的是，智能经济及其新形态在驱动效率革新与产业升级的同时，潜藏着不容忽视的结构性风险。数字技术的普及并未实现普惠式红利，反而可能加剧数字鸿沟，掌握技术、数据与资本的群体持续获益，而老年群体、低收入群体与偏远地区人群因硬件条件制约、技能与信息获取能力不足，可能进一步被边缘化。算法决策看似客观中立，实则可能固化甚至放大社会偏见，在就业、信贷、教育等领域形成隐性歧视，加剧机会分配不均。智能经济若缺乏伦理约束与制度监管，可能导致权力向技术与平台集中，削弱个体自主性，拉大阶层差距。因此，推动智能经济新形态健康发展，必须兼顾效率与公平，以制度设计防范技术带来的社会风险。

经过多年积累，中国人工智能技术快速突破，创新能力持续提升；算力网络加快布局，网络支撑能力持续增强；数据资源丰富，要素配置机制逐步完善；产业体系逐步完善，融合程度持续提升；顶层设计逐步完善，政策支持力度持续加大；超大规模市场优势明显，需求潜力持续释放。简言之，打造智能经济新形态已具备坚实的技术、基建、要素、产业、政策、市场基础条件，为新形态发展提供全方位支撑。与此同时，智能技术快速发展与制度体系滞后、要素配置效率不高、产业融合不足、治理能力不匹配之间的矛盾仍然突出。以下从技术创新、基建支撑、要素激活、产业融合、生态培育、治理完善六个方面，系统性提出具有针对性和操作性的实现路径，以推动智能经济新形态高质量发展。

强化技术创新引领，突破核心技术瓶颈。以核心技术自主可控为目标，完善创新体系，提升原始创新能力与成果转化效率。一是加强基础研究与前沿技术攻关，加大对人工智能基础理论、大模型、智能芯片、核心算法等领域的研发投入，布局重大科技项目，支持高校、科研机构与企业共建联合实验室、创新中心，开展协同攻关，突破“卡脖子”技术；二是完善技术创新与成果转化体系，健全“基础研究＋技术攻关＋成果产业化＋市场推广”全链条创新机制，建设中试平台与成果转化基地，强化知识产权保护，提高技术成果转化率；三是加快创新人才引育，完善人工智能学科体系与人才培养机制，培养战略科学家、顶尖工程师与复合型技术人才，健全人才引进、评价、激励与保障机制，打造高水平人才队伍。

夯实算力基建底座，提升支撑保障能力。构建“全国一体、绿色高效、空天地协同”的算力与网络体系，提升基建普惠性与支撑能力。一是加快全国一体化算力网络建设，深入实施“东数西算”工程，优化算力空间布局，推进国家枢纽节点与智算中心建设，推动算网融合、云边协同，实现算力高效调度与按需使用，提升算力普惠水平；二是推动算力绿色化、集约化发展，加强算电协同，推广绿色节能技术，降低算力中心能耗，提高能源利用效率，推动算力资源开放共享，降低中小企业算力使用成本；三是构建空天地一体化网络支撑体系，加快5G深化普及、6G研发创新与卫星互联网布局，提升农村与偏远地区网络质量，实现网络覆盖广度、传输速率与稳定性的全面提升，为智能经济全域发展提供高速、安全、泛在的网络支撑。

激活数据要素价值，健全要素市场体系。以数据要素市场化配置为核心，完善制度规则，推动数据要素合规高效流通，实现“数据＋算法＋算力”协同发力。一是完善数据产权制度与基础规则，明确数据所有权、使用权、收益权、处置权归属，建立分类分级确权授权规则，为数据流通提供制度保障；二是建设高标准数据要素市场，培育规范的数据交易所与数据服务商，完善数据定价、交易、登记、结算机制，加强数据安全与隐私保护，运用区块链等技术实现数据“可用不可见、可控可计量”；三是提升数据质量与供给能力，推动公共数据开放共享与企业数据市场化流通，建设高质量标注数据集，加强数据治理，提升数据的标准化、准确性与可用性。

深化产业融合升级，构建现代智能产业体系。以“技术产业化＋产业智能化”深度融合为重点，做强智能核心产业、改造传统产业、培育新兴业态，构建全方位智能产业体系。一是做强做优智能核心产业，壮大人工智能、算力服务、智能芯片、智能终端、智能机器人等核心产业，培育具有国际竞争力的龙头企业与专精特新企业，完善产业链供应链；二是推动传统产业全方位智能化改造，深入实施“人工智能＋”行动，推进智能制造、智慧农业、智慧物流、智慧医疗、智慧教育、智慧城市等场景深度应用，促进传统产业提质增效、转型升级；三是培育智能原生新业态新模式，支持智能体、生成式人工智能、行业大模型、数字孪生等新技术新产品的场景化落地，培育新产业、新赛道、新动能，推动产业向高端化、智能化、绿色化迈进。

构建开放创新生态，提升协同发展水平。打造“开源共享、产学研协同、区域协调、全球合作”的创新生态，激发全社会创新活力。一是打造繁荣开放的开源生态，支持大模型、算法框架、开发平台的开源开放，鼓励企业、科研机构、开发者共建开源社区，降低创新门槛，推动创新资源共享；二是推动产学研用深度融合，建立以企业为主体、市场为导向、产学研用协同的创新体系，促进技术、人才、资本、数据等要素高效配置，形成创新合力；三是加强区域协同与全球合作，推动东中西部、城乡智能经济协调发展，缩小数字鸿沟与智能差距，坚持高水平对外开放，积极参与全球人工智能治理、技术标准制定与产业合作，引进全球优质创新资源，提升国际竞争力。

健全协同治理体系，实现安全规范发展。构建“规则完善、多方协同、监管精准、安全可控”的治理体系，坚持发展与规范并重，为智能经济新形态保驾护航。一是完善智能经济治理规则体系，加快人工智能伦理、安全、算法、数据等领域的制度建设，构建分类分级、敏捷适配的监管框架，守住安全、伦理、法律底线；二是提升多方协同治理能力，形成政府监管、企业自治、行业自律、社会监督、公众参与的多方共治格局，推动监管技术创新，运用人工智能、大数据等技术提升智能化、精准化监管水平；三是统筹发展和安全，强化数据安全、技术安全、产业链供应链安全保障，加强全生命周期持续管理，健全风险监测、预警与处置机制，防范人工智能技术带来的伦理、就业、安全等风险，确保智能经济新形态健康、有序、可持续发展。

智能经济新形态是数字经济向高级阶段演进的必然结果，是新一轮科技革命和产业变革深度融合的重要体现，其以人工智能为引擎，以“数据＋算法＋算力”为核心要素体系，具有智能驱动性、要素协同性、产业融合性、生态开放性、治理协同性、价值普惠性六大本质特征，遵循“技术突破—要素重构—产业融合—生态形成—治理完善”的演进逻辑，历经技术萌芽、快速发展、形态成型、成熟完善四个阶段，其发展本质是培育新质生产力的过程。我国打造智能经济新形态已具备坚实的技术、基建、要素、产业、政策、市场基础，但仍面临核心技术“卡脖子”、算力配置不均、数据流通不畅、产业融合不足、开源生态薄弱、治理体系不完善等现实瓶颈，主要矛盾是技术快速发展与制度、要素、产业、治理的适配性不足。针对上述问题，应从技术创新、基建支撑、要素激活、产业融合、生态培育、治理完善六大维度构建实现路径，形成全方位、系统性的推进策略，为我国打造智能经济新形态提供了实践指引。

2026～2030年是我国智能经济新形态的成型关键期，随着核心技术的持续突破、算力基建的不断完善、数据要素的高效配置、产业融合的深度推进、创新生态的逐步成熟与治理体系的日益健全，智能经济新形态将逐步成为我国经济高质量发展的重要力量。此后我国智能经济新形态将走向成熟，实现“全域智能、全球协同、价值普惠”的发展目标，成为全球智能经济发展的引领者，为世界经济转型与发展贡献中国方案。