问题：智能浪潮来势更快，如何把“技术变量”转化为高质量发展的“最大增量”，已成为各地产业升级和新动能培育的共同课题。随着大模型、边缘计算、智能体等技术迭代提速，人工智能应用正从试点验证走向规模推广，但也同时面临算力供给、能耗约束、数据要素流通、产业协同以及安全治理等多重挑战。能否抢抓机遇的同时保持稳健推进，将影响智能经济的发展速度和可持续性。 原因：智能经济的崛起并非由单一技术推动，而是政策引导、场景牵引、产业基础与生态体系共同作用的结果。一上，顶层设计持续释放明确信号。今年政府工作报告提出打造智能经济新形态，并对深化拓展“人工智能+”、促进开源生态发展、打造“5G+工业互联网”升级版等作出部署，为各地完善产业链布局、形成应用闭环提供了方向指引。另一方面，我国超大规模市场带来丰富应用场景，制造业门类齐全、产业链配套完善，为技术从实验室走向生产线提供了扎实基础。同时，算力与网络基础设施持续完善，工业互联网与5G融合应用不断深化，为人工智能工业、城市治理、民生服务等领域加快落地提供了支撑。 影响：从实践看，人工智能正以“融合式”路径进入生产生活各环节，带动效率提升与模式创新。在合肥等地，多模态数字人实现语音与表情识别、自然交互，推动智能服务从“能用”走向“好用”；在沿海地区，无人机与边缘计算结合用于巡检治理，明显提升响应速度和覆盖效率；在钢铁等流程工业，工业大模型推动生产从“经验驱动”转向“数据与模型驱动”，帮助打开高温高压环境下的生产“黑箱”，提升质量稳定性与能效水平。更广泛的变化还体现在制造业数智化转型加快、服务业智能化供给扩容、低空经济等新应用加速成形，以及民生领域的普惠服务持续拓展。涉及的数据也反映出此趋势：我国智能算力规模持续扩大，规上制造业企业人工智能技术应用普及率稳步提升，工业互联网融合应用覆盖主要工业门类，技术扩散效应不断显现。 对策：打造智能经济新形态，关键在于夯实技术底座、培育生态体系，并在发展与安全之间保持动态平衡。 一是强化绿色算力体系建设。政府工作报告提出“算电协同”，传递出以能源约束推动算力基础设施绿色升级的信号。各地应统筹算力布局与电力保障，推进算网与电网协同调度，探索跨区域绿电供给与算力协作，提升算力供给稳定性与低碳水平，避免以高耗能扩张影响可持续发展。 二是做强开源生态与产业协同。开源是推动技术扩散和应用创新的重要路径。应持续支持开源社区建设，完善从基础模型、工具链到行业数据集的协同供给机制，鼓励龙头企业、科研机构与中小企业共同参与，形成“可复用、可迭代、可验证”创新体系，降低行业智能化门槛，提升生态活力与自主可控能力。 三是以场景牵引推进规模化落地。智能经济的竞争，最终取决于能否形成可复制、可推广、可持续的商业闭环。应围绕制造、交通、能源、政务、医疗、教育等重点领域，打通“数据—算法—算力—应用”链条，培育智能终端、智能体等新载体，加快形成一批行业标杆与标准化解决方案，带动更多企业“用得起、用得好、用得稳”。 四是健全治理体系守牢安全底线。人工智能带来效率红利的同时，也可能引发数据安全、隐私保护、算法偏见、内容风险与供应链安全等问题。应统筹发展与安全，完善规则体系与技术防护，推进安全评估、可追溯管理和合规审查机制建设，推动关键领域应用在可控、可靠、可解释的框架内运行。 前景：多重因素叠加下，智能经济发展正进入政策与产业同频共振的加速阶段。未来一段时间，行业大模型将继续向垂直化、工程化演进，算力与能源协同将成为基础设施竞争的新焦点，开源与产业链协作将深入提升创新扩散速度。随着“人工智能+”与新型工业化、数字中国建设深入融合，人工智能有望在提升全要素生产率、推动产业链现代化、催生新业态新模式上释放更大潜力。同时也要看到，智能经济的长周期竞争取决于基础研究、数据要素治理、人才供给、工程化能力与安全治理水平的综合提升，需要持续投入，避免“一哄而上”和同质化重复建设。
从写入政府工作报告到各地加快布局，智能经济正在从概念走向体系化建设；把握窗口期，既要以开放协同做强创新生态，也要以制度规范守住安全底线，让技术进步更多转化为企业竞争力、产业带动力和民生获得感。持续深耕、推进，智能经济新形态将为中国式现代化提供更强劲、更可持续的发展动能。