未来产业分论坛 智能经济发展研究

智能经济发展研究 版权声明 本报告版权属于中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）信息化与软件产业研究所、电子信息研究所，受法律保护。转载、摘编、视频引用等任何使用本报告的文字内容，应注明来源。违反声明者，编者将追究其法律责任。 核心观点 （一）智能经济的内涵与特征。智能经济是以人工智能（AI）为核心驱动力，以高质量数据、知识型人才为关键要素，通过人、机、物全域智联和泛在协同，推动技术创新向模拟计算、主动创造升级，资源配置向模型定义、系统优化转变，产业形态向软硬一体、平台共生演进，促进公平和效率高水平动态平衡的一系列经济活动。智能经济的四大特征是数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享，随AI技术的变化和应用的扩张，其蕴含的内容不断丰富和深化。 （二）智能经济与信息经济、数字经济的关系辨析。信息经济、数字经济与智能经济都是新质生产力发展带动形成的新经济形态，是对经济发展新实践的概括。我们认为，决定三者的联系和区别的关键在于通用目的技术的迭代演进和对人赋能的水平提升。概括而言：信息技术催生了信息经济，以信息的传输和加工为中心，提高了人获取信息的效率，推动信息成为独立的产业形态，让信息本身创造价值。数字技术催生了数字经济，以数据的流通和处理为中心，构建了物理世界的数字李生空间，扩大了人掌握规律、认识世界的能力，将数据处理成信息的过程转化为价值，并以数据流引领传统要素优化配置。人工智能催生了智能经济，以算法的训练和生成为中心，通过人机协 同，极大地拓展人类的智力边界，通过资源配置的系统优化和主动创造产生新价值。三者承前启后、层层递进、螺旋上升。 （三）智能经济的基本构成和核心产业规模。智能经济可概括为“五维”架构体系，由智能基础设施体系、驱动力及关键要素、运行机制、智能产业、智能系统（智创、智造、智流、智享、智配）五个部分构成。当前，我国智能经济尚处在规则算法主导、大模型能力初步嵌入的初级阶段。2025 年，智能经济核心产业营收规模达 47718.8亿元，三年复合增长率超54%，占数字产业业务收入的比重为13.7%。2025-2035年间，智能经济核心产业规模增长将“先快后慢”，复合增长率为20%，预计2030年将达到12.6万亿元，占数字产业业务收入比重达25.1%；2035年将达到29.6万亿元，占数字产业业务收入比重达47.7%。 （四）智能经济的新质领域。我国智能经济多头并进、新形态萌芽成型，日益成为驱动经济转型升级的重要引擎和新增长极，十大新质领域值得关注，包括：基础技术创新迭代；计算体系逐步完善；大模型商用加快；数据市场全面成势；AI+终端加速发展；AI+软件创新变革；智能原生孕育而生；智能引领产业转型；智能场景全新激活；开源生态竞争加剧。 （五）智能经济的风险启示。AI技术呈现非线性发展特点，在应 用领域拓宽走深中易出现系统性风险，需要前瞻研判、适时化解风险。AI商业模式尚不成熟，投资突进引发经济周期失衡；AI 技术垄断趋于集中，市场生态和应用安全可能遭遇系统性风险；AI对就业的冲击加剧，行业岗位呈现被分级替代的趋势；AI应用边界日益模糊，科技向善与主权安全规则博奔加剧。 关键词：智能经济；人工智能；智能经济核心产业 “现代计算机之父”约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）曾指出，“技术正以其前所未有的速度增长.…..….我们将朝看某种类似奇点的方向发展，一旦超越了这个奇点，我们现在熟知的人类社会将变得大不相同”。当前，以大模型、智能体等为代表的新一代人工智能（以下简称“AI”）迅猛发展，智能经济加速演化成型，推动创新、生产、流通、交换、消费等环节深刻调整，并将促使全球产业分工体系、经济竞争格局和数字空间规则治理深刻调整。充分认识智能经济、准确把握其规律性变化，率先布局AI技术、产业和场景，抢占发展新赛道新先机，并在激发涌现式创新和守住安全底线之间做好平衡，正是我们作为新时代的“冲浪者”需要不断探寻并为之努力的方向。 一、智能经济的基本画像 （一）内涵与特征 智能经济是以AI为核心驱动力，以高质量数据、知识型人才为关键要素，通过人、机、物全域智联和泛在协同，推动技术创新向模拟计算、主动创造升级，资源配置向模型定义、系统优化转变，产业形态向软硬一体、平台共生演进，促进公平和效率高水平动态平衡的一系列经济活动。 2018年10月，习近平总书记在中央政治局关于人工智能发展现状和趋势的集体学习中指出，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、 共创分享的智能经济。随看大模型、智能体等新一代人工智能技术的迅猛发展和应用的扩张，智能经济这四大主要特征所其蕴含的内容不断丰富和深化。 1.数据驱动。智能经济时代，数据已经成为创造新价值、新业态、新模式的源头和关键要素。面向AI大模型海量计算需要，高质量数据的深度挖掘与系统供给已经成为其发展的必不可少的燃料，原始私域数据正成为构筑AI差异化竞争力的关键。数据通过算法的筛选、模型的封装、智能体的分配，重构产业链、优化价值链。随着互联网数据的消耗殆尽，通过算法生成、具有真实世界特征的合成数据将变得不可或缺。 2.．人机协同。智能经济时代，人机协同是生产工具的革命，培育壮大了新质生产力，并正在倒逼生产关系进行深刻调整。AI技术角色从辅助工具转向智能代理，生产力在场景落地和应用创新中持续释放，人类与智能机器之间的分工协作正在动态演变。行业普遍认为，在智能经济环境中，机器擅长处理标准化、重复性和海量数据运算的执行任务，人类则专注于创造性、情感性和复杂决策的工作，负责判断、监督与战略分解，在人机协同中占据决策的主导地位。 3.跨界融合。智能经济时代，不同行业间的技术渗透、业务融合和价值整合，大幅拓展生产力作用边界，构建形成全新产业生态和价 值网络。智能体跨越组织边界，通过自主链接、动态协作促进系统性创新。产业网络协作正在形成，数据共享和算法融合，使资源要素跨界流动与重组，催生新业态新产业。 4.共创分享。智能经济时代，遵循“共生共创”的价值逻辑，以开源生态为基础、多元主体参与的新型价值创造体系正在加速构建。企业、开发者、用户乃至智能体共同参与创新活动，共建、共享、共治的开源创新生态基本形成。基于贡献度的价值分配将取代传统的交易关系，每个参与者既是价值的创造者，也是收益的共享者，在开源共治的生态中进发创新活力、推动价值创造正向循环。 （二）信息经济、数字经济与智能经济的关系辨析 信息经济、数字经济与智能经济都是新质生产力发展带动形成的新经济形态，是对经济发展新实践的概括，遵循“技术革命性突破一创新扩散和产业化一生产力跃迁-生产关系适应性调整”的发展逻辑。其中，技术突破是驱动经济形态持续更迭的决定性力量，三种经济形态的技术变革一代超越一代，但其本质始终是促进数据在人、物理世界、数学世界之间的循环流通和价值释放。 决定三者的联系和区别的关键在于通用目的技术的迭代演进和对人赋能的水平提升。概括而言：信息技术催生了信息经济，以信息的传输和加工为中心，提高了人获取信息的效率，推动信 息成为独立的产业形态，让信息本身创造价值。数字技术催生了数学经济，以数据的流通和处理为中心，构建了物理世界的数学李生空间，扩大了人掌握规律、认识世界的能力，将数据处理成信息的过程转化为价值，提升了传统要素配置效率。人工智能催生了智能经济，以算法的训练和生成为串心，通过人机协同，极大地拓展人类的智力边界，通过资源配置的系统优化和王动创造产生新价值。三者承前启后、层层递进、螺旋上升。 智能经济作为超越前两者的跃升形态，在系统认知、智能决策和知识创造上更具突出优势。一是系统认知能力的实时全面。智能经济依托全域感知网络、多源数据融合与算法推演能力，在数字空间中构建经济社会李生系统，在全局尺度上识别关键节点、预判传导路径评估事件外溢效应。二是智能决策能力的人机协同。智能体作为新型决策主体，能够理解模糊意图、自动拆解复杂任务、动态规划最优路径。人类专注于价值判断、伦理治理与例外处置，与智能体在基础决策环节形成互补，在终极决策环节展现主导。三是知识创造能力的边际递增效应。智能系统将复杂知识编码为轻量化、可调用的服务模，“，并“在赋能。当知识共享的边际成本趋近于零，知识便从稀缺资源变为普惠要素，价值创造门槛极大降低，知识创造能力空前激发。 新模式的经济价值仍在孕育当中。 （三）智能经济核心产业规模 在智能经济发展阶段研判的基础上，根据国家统计局《国民经济行业分类（2017)》、《数学经济及其核心产业统计分类（2021)》、工信部数字产业运行发展相关报告，我们选取了跟智能产品制造、智能技术服务相关的 12个细分领域 91个行业门类，定义为智能经济核心产业。同时，结合产业调研，对这些细分领域按照高、中高、中、中低、低五类智能程度进行系数加权、折算经济产出价值。 经测算发现，2023-2025年，我国智能经济核心产业营收规模从20082.2亿元增长至47718.8亿元，年复合增长率超过54%，2025年占数字产业业务收入的比重为13.7%，其中智能产品制造产业营收31908.2亿元，智能技术应用产业营收15810.6亿元。2025-2035年间，智能经济核心产业规模增长将呈现“先快后慢”态势，总体复合增长率为20%，预计2030年我国智能核心产业规模将达到12.6万亿元，占数字产业业务收入比重达25.1%；2035年核心产业规模达到29.6万亿元，占数字产业比重达47.7%。 会融合程度的差异所决定。主要包括 基础智能阶段，AI作为专用工具，单点赋能。该阶段AI 技术渗透呈现“点状分布”特征，以专用工具形态渗透于特定场景，能力边界局限于单一任务执行，传统行业引入AI解决局部问题，尚未形成系统性融合，如工业视觉质检、语音识别客服等。 增强智能阶段，AI 作为决策副驾驶，系统融合。该阶段 AI 技术渗透呈现“线面结合”特征，产业链上下游形成数据闭环与决策协同，AI 能力走向系统集成，传统行业被AI 赋能的部分开始独立创造经济价值，在企业管理、生产制造、客户服务等核心流程中与人类形成协同关系。 原生智能阶段，AI作为智能体代理人，生态重构。该阶段自主智能体成为经济活动的基础单元，研发、生产、流通、消费的全链条以智能体为核心构建，智能原生业态全面普及，包括具身智能机器人、自主无人系统等智能原生领域，以及由此催生的智能体协同平台、数学劳动力市场、算法治理服务等全新产业。 综合研判分析，当前我国智能经济尚处在规则算法主导、大模型能力初步嵌入的初级阶段，基于大模型、智能体技术的应用加速扩散，规模化商业模式尚未形成，其产生的经济价值大部分仍附看于传统的规则算法作用之上，以Token、智能体等为代表的新产品新业态 从内在动力看，智能经济的运行以AI为核心驱动，以高质量数据为基础燃料，以知识型人才作为价值创造的主导力量，三者相互依存、相互赋能，共同构成智能经济持续进化的内生动力。而智能体代理人、自主决策、模型定义的资源优化配置机制构成智能经济运行核心机制，共同驱动经济活动从“人驱指令”向“机驱智能”转变 （二）智能经济发展阶段研判 智能经济的演进遵循技术渗透由浅入深、能力层次由低到高的内在规律，可划分为基础智能的初级阶段、增强智能的中级阶段和原生智能的高级阶段。不同阶段划分的基本依据是经济社会全领域的人工智能能力从初始级、优化级、最优级逐级跃升，这是由AI与经济社赛迪智库 二、智能经济的核心构成 （一）智能经济五维架构体系“， 施体系、驱动力及关键要素、运行机制、智能产业、智能系统五个部分构成。 从外在表现看，智能基础设施作为基础底座，为智能经济提供硬件、软件、连接支撑，相当于工业时代的铁路与电网，包括支撑智能经济运行所需的物理设施、数据要素、网络及算力资源的总和，由数据要素设施、多元算力设施、算法和模型设施、泛在连接网络设施、“网，）与载体，实现智能技术的产业化落地与价值创造，主要指以AI技术与数据为核心要素进行生产和服务的一系列经济活动，涵盖智能产品制造、智能技术