（来源：中国银河证券新发展研究院）

核心观点

2026年政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，并将深化拓展“人工智能＋”作为重要政策抓手，标志着我国对人工智能的认识正从技术层面上升到经济形态层面。人工智能不再仅仅被视为提升效率的技术工具，而是逐步成为推动经济运行和价值创造的重要源动力，战略地位显著提升。

智能经济尚未形成统一、权威的官方定义，处于概念演进与共识形成阶段。结合发改委、国家信息中心等表述，我们认为，可将其理解为：智能经济是以新一代人工智能为核心驱动力，以数据、算力和算法为关键生产要素，以数字技术和新型基础设施为重要支撑，以智能产业化和传统产业智能化双向促进，通过人机协同、跨界融合、共创分享，推动生产、分配、交换和消费等经济活动全面智能化升级，从而催生新产业、新业态和新模式的一种新型经济形态。

从数字经济，到“人工智能+”，再到智能经济，我国政策脉络层层递进。我国早在2016年就系统提出数字经济概念，但2022年才将其确认为主要经济形态，这期间数字经济经历一系列实践探索，发展壮大至能够提供稳定的经济贡献。在此背景下，我国2024年首提“人工智能+”，并于2025年深化其概念，旨在通过“人工智能+”行动，将智能经济培育为我国经济发展的重要增长极，这为今年政府工作报告提出打造智能经济新形态奠定了产业基础。

智能经济是数字经济向智能化跃迁后的更高阶段，象征着从“数据连接”走向“智能决策”。数字经济以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力。其核心在于“连接”与“信息化”，信息系统是“工具”，最终决策依赖人类经验。而智能经济的核心则在于“智能决策”，智能系统开始成为生产和服务过程的重要决策主体，由“人操作工具”向“人机协同”甚至“智能自主执行”演进。

智能经济是经济形态，而“人工智能+”是推动智能经济形成的重要实现路径。智能经济并非单纯技术进步的结果，而是人工智能与产业体系、社会治理和消费场景深度融合后形成的整体经济形态。“人工智能+”通过“AI赋能”与“AI原生”，实现技术在各行业广泛嵌入，使人工智能走向系统性集成。

当下正处于由数字化向智能化进阶的数智经济时代，未来有望全面进入AI主导的智能经济时代。当前我国大力推进“人工智能+”行动，经济社会由“数字化”向“智能化”迈进，传统产业在AI加持下实现提质增效，智能原生开始涌现。展望未来，我们有望步入人工智能‌无处不在、随需可用、服务无形‌的“智能泛在期”，随着人工智能能力的持续突破及其与物理世界的深度融合，届时智能经济有望成为继数字经济之后新的主要经济形态。

在加快发展新质生产力战略背景下，智能经济是新质生产力的关键载体和重要表现形式。智能经济的特征与新质生产力的核心要点高度契合，即创新起主导作用，具有“高科技、高效能、高质量”特征。新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级催生。而智能经济恰恰以人工智能技术为核心驱动，促进数据、算力、算法三要素协同发展，培育智能产业新形态，集成了新质生产力的三大催生因素，最终大幅提升全要素生产率。

风险提示：

1. 国内政策落实不及预期风险

2. 对政策理解不到位风险

3. 前沿技术发展路径不明晰风险

正文

2026年政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，并将深化拓展“人工智能＋”作为重要政策抓手。这一表述意味着，我国对人工智能的认识正发生阶段性变化——不再将其局限于技术工具层面，而是上升到经济形态层面的系统性理解。人工智能在经济体系中的作用，正在从单纯提升效率的工具，逐步转向支撑经济运行与价值创造的重要源动力。

“智能经济”概念的提出具有较为明确的技术和经济背景。一方面，以大模型为代表的新一代人工智能技术近年来取得突破性进展，人工智能发展正从单点技术突破迈向系统性产业生态构建。2025年人工智能核心产业规模达到1.2万亿元，具备了进一步产业化、规模化发展基础。另一方面，我国经济正处于由传统要素驱动向创新驱动转型的关键阶段，房地产等传统增长动能逐步减弱，提升全要素生产率成为推动经济持续发展的重要路径。站在“十五五”开局之年，加紧培育壮大新动能是我国经济高质量发展的必然要求，“智能经济新形态”的提出正是这一发展阶段的重要体现。

伴随“智能经济新形态”的提出，当前我国正处于“数智经济时代”，全社会逐渐由“数字化”向“智能化”迈进，智能水平持续提升。展望未来，随着人工智能深度融入社会基础设施与日常生活，我们将迎来人工智能‌无处不在、随需可用、服务无形‌的“智能泛在期”，步入“智能经济时代”。届时，智能经济有望成为继农业经济、工业经济、数字经济之后的主要经济形态。

一、智能经济是以人工智能为核心驱动的新经济形态

“智能经济”概念的提出具有深刻的技术和经济背景。随着以大模型为代表的新一代人工智能技术取得突破性进展，人工智能发展正从单点技术突破迈向系统性产业生态构建。在学术界与政策研究领域，关于智能经济的定义已有多维度的探讨，但尚未形成统一的官方定义。

2025年8月，伴随国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，国家发改委高技术司配套发布系列政策解读文章。北京师范大学教授焦豪指出，智能经济是以新一代人工智能技术为核心驱动力，以“数据+算力+算法”为有效支撑，以人机协同、跨界融合、共创分享为主要特征，通过各个应用场景深度融合催生新产业、新业态、新模式的新型经济形态。

2025年10月，南京大学教授任保平、刘备于《光明日报》刊文，指出智能经济是以新一代人工智能等数字技术和新型基础设施为支撑，通过构建“数据+算力+算法”的核心技术体系，研发出智能装备、智能穿戴设备等智能产品和服务，推动三次产业实现“智能+”，从而催生出的崭新经济形态。

2026年2月，国家信息中心信息化和产业发展部发布《智能经济就绪度指数与监测研究报告》。报告认为，智能经济是以人工智能技术为核心驱动力，以智能技术产业化和传统产业智能化双向促进，通过科技创新和产业创新深度融合，系统性引领产业升级，构建人机协作共生社会，实现生产方式、生活方式、治理方式和经济社会发展观智能化变革的一种新型经济形态。智能经济是数字经济发展的高端形态，是新质生产力的重要体现，更是高质量发展的重要特征。

综合以上权威机构和专家观点，我们可以从五个核心维度来理解智能经济的定义：一是核心驱动力，即新一代人工智能技术；二是关键要素支撑，即“数据+算力+算法”的协同体系；三是运行机制，表现为人机协同、跨界融合、共创分享，并贯穿于经济活动全环节；四是组成部分，包括智能产业化和产业智能化两大方向；五是最终目标，即催生新质生产力，实现经济高质量发展。

在此基础上，本文将智能经济定义为：智能经济是以新一代人工智能为核心驱动力，以数据、算力和算法为关键生产要素，以数字技术和新型基础设施为重要支撑，以智能产业化和传统产业智能化双向促进，通过人机协同、跨界融合、共创分享，推动生产、分配、交换和消费等经济活动全面智能化升级，从而催生新产业、新业态和新模式的一种新型经济形态。

二、国家层面，政策脉络日益完善

（一）数字经济：从概念提出到确立为主要经济形态

数字经济政策的发展经历了从概念引入，到国家战略地位提升，再到明确经济形态定位的过程。

概念引入：2016年9月，G20杭州峰会通过《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，我国主导推动了国际层面首次系统提出数字经济概念。

战略地位提升：2017年10月，党的十九大报告中提出要建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会，这是我国首次将数字中国写入党和国家纲领性文件，将其并列为强国建设之一。2021年10月，十九届中央政治局第三十四次集体学习以“把握数字经济发展趋势和规律 推动我国数字经济健康发展”为主题，系统阐述了数字经济的战略地位——数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

明确经济形态：2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，首次在国家级政策文件中明确指出“数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态”。在这一系统定调之前，我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重已于2020年底达到7.8%，其规模已足以构成我国支柱产业之一。由此可见，数字经济的战略定位是伴随其技术飞跃和产业规模发展壮大而持续深化的，同时也为后续智能经济的孕育奠定了坚实的数据、算力和产业基础。

（二）“人工智能+”：从单点技术到全面赋能的战略抓手

在数字经济深度发展背景下，随着大模型等技术突破，国家政策开始聚焦人工智能的融合应用。

首先是概念提出期：2024年政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动，标志着人工智能从技术研发阶段全面进入赋能千行百业的产业化落地阶段。在这一阶段，“人工智能+”更强调“将人工智能技术与实体经济各领域深度融合”，突出前沿技术的赋能作用，让人工智能尽可能在工业、农业、服务业中利用起来，以人工智能的产业转型升级赋能新质生产力。

其次是概念深化期：2025年8月，国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，围绕6大重点领域开展行动，将AI与经济社会发展深度融合。《意见》还首次提出了“智能原生”概念，明确要求培育一批智能原生企业。智能原生是指，将人工智能作为基础性、先导性生产要素，从系统设计之初就融入技术架构、业务流程、组织形态和价值创造全过程，实现业务与智能的深度融合、一体运行，这与过去在现有业务上叠加AI能力的模式形成了根本区别。自此，我们判断“人工智能+”的概念更加丰富，既包括“AI赋能”，也包括“AI原生”，这为2026年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”奠定了基础。

（三）智能经济：从战略愿景到新经济形态确立

我国国家层面关于智能经济的政策演进脉络，呈现“战略提出—目标体系化—经济形态化”的递进规律。2017年《新一代人工智能发展规划》发布，国家层面首次系统提出发展智能经济、建设智能社会，为人工智能产业发展和经济形态转型奠定顶层设计基础。2025年国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年、2030年和2035年的阶段性发展目标，使智能经济从战略愿景逐步转化为具有时间表的国家发展目标。2026年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”，并通过推进“人工智能+”、建设智算基础设施、完善数据要素制度等举措推动落地，标志着我国经济发展正从数字化阶段迈向以人工智能为核心驱动力的智能化新阶段。

三：从数字经济到智能经济：以“人工智能+”为抓手

数字经济、“人工智能+”与智能经济三者之间呈现出由基础到路径再到目标的层层递进、融合共生关系。理解三者的区别与联系，是把握当前经济转型方向的关键。

（一）智能经济是在数字经济基础上的进一步跃迁

数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。其核心在于“连接”与“信息化”——通过互联网、云计算等技术解决信息不对称，提升资源流通与匹配效率。这一阶段，信息系统虽然发挥了重要作用，但本质上仍是工具属性，关键决策依然依赖人类经验与判断。

与之相对，智能经济则是以人工智能为核心驱动力，以“数据+算力+算法”为关键要素的新型经济形态。其核心在于“智能决策”与“自动执行”——系统不仅能处理更复杂、更多样的非结构化信息，也开始在一定条件下承担推理、优化与执行任务。

因此，我们可以将智能经济理解为数字经济向智能化跃迁后的更高阶段：从“数字化连接”进一步走向“智能化决策”。这种跃迁集中体现在生产要素结构、技术角色、产业组织形态以及经济运行逻辑的系统性变化。

第一，关键生产要素由数据驱动升级为“数据+算力+算法”的协同体系。数字经济时代，数据是最核心的生产要素，其规模、质量以及流通效率，直接决定企业竞争力的强弱。而进入智能经济时代后，单一的数据要素难以支撑复杂决策过程，数据、算力与算法共同构成基础要素。其中，数据提供训练与推理的原料，算力决定模型训练与部署的效率边界，算法则将经验规则与统计学习机制固化为可执行的决策程序。三者合力决定了智能系统在特定任务上的决策与行动能力。

第二，技术角色从工具属性向智能主体延伸。在数字经济阶段，数字技术主要服务于信息处理与连接，由人操作、由人决策。而在智能经济阶段，人工智能系统开始在一定程度上参与甚至主导部分决策流程，使得经济运行逐步由“人机分离”走向“人机协同”，形成“人制定目标与边界—机器给出建议并执行—人监督校验”的协同结构。

第三，产业组织形态出现明显差异。数字经济以平台化和网络化为主要特征，平台企业通过数字基础设施连接供需两端，实现资源的集中与协同配置。而在智能经济阶段，随着人工智能深度嵌入生产与服务过程，产业组织结构正在发生变化，逐步向以智能系统和智能体为节点的协同网络演进，传统以平台为核心的结构开始出现新的拓展形态。

第四，经济运行逻辑从数字化连接迈向智能化决策。数字经济以互联网、云计算和移动通信为技术基础，通过信息化、数字化和平台化实现数据连接，提升信息传递与匹配效率，本质属于“信息处理范式”。而智能经济则以人工智能、大模型和智能算力为关键支撑，使技术系统具备认知、决策与执行能力，能够在复杂环境中进行分析判断并自动执行任务，从而改变价值创造方式，使经济运行从信息处理进一步升级为智能决策。

此外，从统计口径角度观察，两者在覆盖范围上也存在差异。数字经济核心产业指为产业数字化发展提供数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖数字技术、数据要素的经济活动，其范围相对广泛。而智能经济则通常聚焦人工智能核心产业以及人工智能深度赋能形成的智能制造、智能服务和智能终端等领域，呈现更高的智能化水平。2024年我国数字经济核心产业增加值已超过14万亿元，而2025年人工智能核心产业规模约为1.2万亿元，二者差距明显，但人工智能相关产业增长速度显著更快。展望“十五五”时期，人工智能核心产业规模有望发展至10万亿元，真正成为经济高质量发展的重要引擎与核心驱动力。

（二）“人工智能+”是智能经济新形态实现的重要手段

“人工智能+”是指将人工智能技术作为核心工具，广泛嵌入制造、服务、公共治理等各类行业场景的行动与过程。它强调通过智能技术的赋能与融合，在降本增效、风险控制和服务能力提升等方面形成可验证的改进。

从演进路径来看，“人工智能+”遵循递进逻辑的渐进式、阶跃式发展路径。随着2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，“人工智能+”的内涵也从初期更偏场景适配、辅助赋能，逐步走向对产业底层架构、商业模式及社会运行逻辑的系统性重塑——初期以技术突破为核心，表现为“旧业务+新技术”，在原有业务上叠加AI能力；中期进入人工智能与实体经济深度融合的产业变革阶段，人工智能逐渐成为价值创造主体；最终则指向“范式重构”，人工智能将演化为“智能无处不在”的关键基础设施，对经济社会各领域实现系统性重塑。

“人工智能+”与智能经济的关系可概括为：前者是实现路径与政策抓手，后者是经济形态与发展目标。智能经济并非单一技术进步的自然结果，而是人工智能与产业体系、社会治理和消费场景深度融合后形成的整体经济形态。“人工智能+”通过推动技术在各行业广泛嵌入，使人工智能从单点应用走向系统性集成，是推动智能经济形成的重要路径。从“人工智能+”到“智能经济”，可以从以下三大路径出发：

第一，人工智能+产业，重塑生产方式。“人工智能+”通过嵌入研发、制造、供应链及服务等关键环节，推动人工智能与实体产业深度融合。产业体系由自动化逐步向智能化演进，从而在整体上提升生产效率与资源配置效率。

第二，人工智能+场景，拓展经济空间。“人工智能+”不断推动技术从实验室走向现实生产力。随着智能终端、具身智能等方向的发展，人工智能正在交通、医疗、金融、教育等多个领域实现规模化落地，经济活动的边界也随之被进一步拓展。

第三，人工智能+生态，培育智能原生新业态新模式。“人工智能+”正在催生新的产业组织形态。围绕人工智能构建的技术体系、产品体系与服务体系不断完善，一批以人工智能为底层架构和运行逻辑的“智能原生”企业开始出现，并探索出不同于传统模式的商业路径。

四、立足“数智时代”，展望“智能时代”

随着人工智能从信息处理工具演进为具备认知与执行能力的通用技术，经济形态正经历从“数据驱动”向“智能主导”的深刻转型。为便于分析，我们以决策权结构与生产函数的变化为线索，将这一演进划分为三个阶段：第一阶段为数字经济时代，数据成为关键要素，但决策仍由人类主导；第二阶段为数智经济时代，人工智能深度嵌入生产与决策过程，形成“人机协同”的新型经济形态；第三阶段为智能经济时代，人工智能成为核心决策主体，经济系统呈现出高度自动化与自组织特征。

（一）第一阶段：“数据要素化+人类主导决策”的数字经济时代

数字经济时代的本质，在于数据从“信息载体”上升为关键生产要素，推动经济运行更多依赖数据来组织生产、交易与治理。在这一阶段，信息获取与处理成本显著下降，数据在资源配置中的作用快速增强；但就决策权而言，关键判断仍主要由人完成，技术更多发挥辅助性作用。

从技术与基础设施角度看，互联网、移动通信、大数据以及云计算共同构成了经济运行的基础支撑体系，社会整体呈现出以“数字化连接”为核心特征的运行模式。通过将现实世界的信息不断数字化，并借助网络实现快速传输，原有的时空约束被显著削弱，资源配置逐步向平台化与网络化方向发展，并催生出电商、移动支付、社交网络等一系列典型业态。

从生产函数角度看，数据已经从传统意义上的辅助变量，转变为可以与资本、劳动并列的重要投入要素。生产函数演进为：Y=f（资本，劳动，数据）。需要指出的是，尽管人工智能技术在这一阶段已经开始得到应用（如推荐算法、图像识别等），但总体来看仍主要用于优化既有流程，并未真正进入核心决策环节。

在这一阶段，制约经济效率进一步提升的关键矛盾，在于数据规模扩张与人类认知能力之间的不匹配：一方面，数据总量的快速增长使信息供给极为丰富，但也带来了明显的信息过载问题；另一方面，人类在信息处理与判断方面存在客观能力边界，使得决策效率难以随着数据规模同步提升。

（二）第二阶段：“AI赋能+人机协同决策”的数智经济时代

随着人工智能技术逐步实现工程化落地，经济运行动能开始由“数据驱动”向“数据与算法协同驱动”转变，经济形态由此进入数智经济阶段。在这一过程中，人工智能的角色发生了明显变化，不再局限于信息处理工具，而是逐步嵌入分析与决策环节，推动形成“人类+AI”的协同决策机制。

当前，全球经济处于这一关键过渡阶段。人工智能作为数字经济的重要技术延伸，正在经历从“外生赋能工具”向“内生驱动要素”的转变。一方面，各国持续推进人工智能相关战略，加快推动经济体系向智能化方向升级；另一方面，人工智能在自动驾驶、智能制造、智能金融等领域的应用不断深化，在部分场景中已经开始承担一定程度的认知与决策职能。

从运行机制角度看，数据、算法与算力之间的协同效应逐步显现。传统产业在人工智能加持下实现效率提升的同时，也催生出一批具有代表性的智能原生应用。例如，工业领域中的AI应用、金融领域中的量化投资与智能风控，以及以Copilot和早期Agent为代表的辅助决策系统，均在不同程度上推动了生产与决策流程的重构。

从生产函数角度看，人工智能逐步演变为“准生产要素”，生产函数拓展为：Y = f（资本，劳动，数据，AI）。更为关键的是，决策权结构在这一阶段开始发生边际变化——部分决策由模型承担，人类与AI形成分工协作关系，但整体仍处于“人类主导、AI辅助”的格局。

同时，这一阶段仍面临多方面约束，例如模型可靠性与泛化能力有待提升，数据质量对结果影响较大，人机之间的信任机制与责任划分尚未完全建立等，这些因素共同制约着人工智能由辅助工具向主导力量进一步演进的速度。

（三）第三阶段：人工智能主导的智能经济时代

展望未来，随着人工智能能力的持续突破及其与物理世界的深度融合，智能经济有望成为继农业经济、工业经济、数字经济之后的主要经济形态。在这一阶段，数字技术将逐步“基础设施化”，而智能能力成为经济运行的核心驱动力。其本质特征在于，人工智能由“辅助决策者”演进为“核心决策主体”，经济系统呈现出高度自动化、自组织与自进化特征。社会运行从“数字化连接”进一步跃迁至“智能化协同”，并在更高层面体现为“人机协同”与“系统自主运行”的统一。

从运行机制角度看，以AI Agent与具身智能为代表的智能体将广泛参与生产与服务活动，具备持续感知、复杂推理与自主执行能力，能够在无需人类实时干预的情况下完成任务闭环。在此基础上，传统以企业为核心的组织形态可能被去中心化的智能体网络部分重构，典型应用形态包括由AI Agent自主运营的企业组织、端到端自动化的供应链体系，以及基于算法运行的自主金融市场等。这些新形态标志着经济系统正逐步由“以人类为核心控制的复杂系统”，向“智能系统深度参与甚至主导的自组织系统”转变。

从生产函数角度看，该阶段的重要特征之一是劳动要素的重要性相对下降，经济增长对资本、数据以及人工智能能力的依赖程度持续提升。生产函数可以表达为：Y = f（资本，数据，AI）。在这一过程中，决策权结构也随之发生更为深刻的变化——人类逐步从直接参与具体决策的角色，转向以规则设定、系统约束与治理为主的角色，经济运行逻辑因此出现阶段性跃迁。

但与此同时，智能经济阶段也面临新的核心约束，包括系统运行的安全性与可控性、责任界定与治理机制的完善，以及能源供给与算力资源对经济扩张形成的现实约束等。这些因素不仅影响技术应用的边界，也在一定程度上决定智能经济能否实现稳定运行与持续演进。

总体来看，从数字经济到数智经济再到智能经济的演进，本质上是决策权由人类向智能系统逐步转移的过程，同时也是生产函数中“智能要素”权重不断上升的过程。这一演进不仅重塑经济增长逻辑，也将对产业组织结构以及宏观治理模式产生深远影响。

五、智能经济是新质生产力的关键载体与重要表现形式

当前我国经济发展正处于由传统要素驱动向创新驱动转变的关键阶段，经济增速已然放缓，房地产等传统动能明显减弱。要顺利实现第二个百年奋斗目标，需要经济可持续中高速增长，必须通过全要素生产率的提升来带动。基于此，我国将“培育和发展新质生产力”作为2026年乃至整个“十五五”时期推动经济高质量发展的重要方向与战略抓手。

具体来说，新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。

2026年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”，不仅是对人工智能产业政策的进一步深化，也是对发展新质生产力这一战略导向的精准呼应。总体来看，智能经济在核心理念、驱动机制以及目标导向等方面，与新质生产力之间具有较高一致性，是其重要载体之一，并在推动新质生产力加快形成过程中发挥关键作用。

1.智能经济全面契合新质生产力的核心要点

智能经济与新质生产力在核心理念上高度一致。首先，创新起主导作用。智能经济以AI技术为核心驱动力，从算法模型的持续迭代到应用场景的不断拓展，创新贯穿其发展全过程，这恰恰体现了创新在生产力变革中的主导地位。其次，智能经济有助于摆脱传统经济增长方式和传统生产力发展路径。通过数字化、智能化改造，传统产业正从“资源依赖型”向“技术密集型”转型，逐步减少对资源投入扩张的依赖，推动增长方式由粗放扩张转向更注重质量与效率的提升。最后，智能经济天然具备“高科技、高效能、高质量”的“三高”特征。它依托大模型、具身智能等前沿技术（高科技），通过更高水平的自动化执行与智能决策优化资源配置（高效能），并催生出高附加值的智能原生产品和服务（高质量），实现了“三高”的内在统一。

2.智能经济催生新质生产力的三大驱动路径

从形成机制来看，新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级三大路径催生，而智能经济恰恰在这三个方面都发挥着关键作用。在技术革命性突破方面，随着大模型、类脑智能以及量子计算等前沿方向持续突破，相关技术不断取得突破性进展。这些技术突破直接重塑了生产工具和生产关系，带来生产力的代际跃升。在生产要素创新性配置方面，智能经济推动形成了以“数据+算力+算法”为核心的要素组合方式。相较于传统要素结构，这一组合显著提升了资源配置效率：数据逐步转变为重要的生产资料与劳动对象，算力的提升使复杂模型能够广泛应用，而算法则承担起将数据转化为决策能力的关键职能。三者之间的协同效应，使资源配置过程中的摩擦成本明显下降。在产业深度转型升级方面，人工智能技术与制造业、服务业以及数字产业的深度融合，正在催生一系列新的产业形态。这一过程不仅带动传统产业加快转型升级，也为经济增长提供了新的动能来源，对构建现代化产业体系具有重要意义。

3.智能经济与新质生产力基本内涵相呼应

新质生产力的基本内涵体现在劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升上，智能经济在每一个维度都带来了深刻变化。就劳动者而言，AI正在推动其从“执行者”向“创新者”转变。人工智能将劳动者从重复性、程序化任务中解放出来，使其工作重心转向创意生成、策略决策、人机协作管理等更高价值的活动，实现了劳动者的“智力增强”。就劳动资料而言，传统“工具”正在进化为“智能体”。AI赋能传统机械装备和软件系统，使其具备感知、学习、决策和自主执行的能力。生产工具由此进化为能够与人类交互、主动优化任务的智能体，劳动资料的形态和能力边界被极大拓展。就劳动对象而言，其范畴正从“物质”向“数据+物质”拓展。数据成为核心的生产资料和劳动对象，数字孪生、虚拟仿真等技术使物理世界与数字世界实现实时交互，劳动对象的范围和深度都得到了前所未有的延伸。

综上所述，发展智能经济不仅是顺应全球技术变革趋势的必然选择，更是我国跨越中等收入陷阱、实现经济高质量发展、培育和壮大新质生产力的核心战略抓手，有助于大幅提升全要素生产率，为经济增长提供新的动力来源。

六、风险提示

国内政策落实不及预期风险；对政策理解不到位风险；前沿技术发展路径不明晰风险。

如需获取报告全文，请联系您的客户经理，谢谢！

本文摘自：中国银河证券2026年3月28日发布的研究报告《【CGS-NDI辩日】智能经济崛起：从“赋能”到“原生”》

首席经济学家：章俊 S0130523070003

分析师：彭雅哲 S0130525020001

研究助理：曾昭睿

评级标准：

评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。

行业评级

推荐：相对基准指数涨幅10%以上。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。

回避：相对基准指数跌幅5%以上。

公司评级

推荐：相对基准指数涨幅20%以上。

谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。

回避：相对基准指数跌幅5%以上。

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