人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，重塑经济发展与社会生活的运作方式，对于推动经济高质量发展和增进民生福祉具有重大意义。国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确指出加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，为加快人工智能与经济社会深度融合提供重要战略指引。新一代人工智能技术的不断突破，驱动人类社会从数字经济时代大踏步迈入智能经济新时代。

　　一、智能经济新特征：人工智能驱动经济新形态涌现

　　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。智能经济的特征主要包括以下三个方面：

　　第一，人机协同。新一代人工智能基于机器学习等算法实现与人类相似的自主推理、决策等高阶思维和认知能力，以及能够在动态环境中完成“感知—学习—决策—行动”的全过程，通过自主执行任务寻求符合人类预期的结果。这种特性使得人类与人工智能的关系从“单向使用”转向“双向赋能”的新型互动关系。人机协同基于专业化分工充分发挥双方优势，将人类从结构化、重复性工作中解放出来，基于情感、直觉和创造性思维等人类特有的心智模式充分释放创造潜力，使集体智慧从依赖人类经验的知识积累模式转向由技术理性逻辑与人类感性逻辑深层交互的新型知识生产范式。

　　第二，跨界融合。随着人工智能技术从单点突破逐步向系统化能力过渡，开启了人工智能应用场景落地的新阶段。以大模型为主的人工智能具有强大的泛化能力和可供性，形成了“人工智能+各行各业”的跨界融合趋势，推动各领域间的知识融合创新与行业边界拓展。从技术创新角度来看，人工智能与基础研究产生乘数效应，加速生物医药、材料科学等行业的传统研发创新效率；从商业模式创新角度来看，人工智能与辅助驾驶等产业的深度融合催生产品和服务的新形态，延展原有价值创造与价值获取的底层逻辑。

　　第三，共创分享。数据融通发展、算力基础设施建设以及算法持续改进的研发投入等活动难以在单一企业内部实现。因此，智能经济更加强调多主体协同的价值实现逻辑，推动共创导向的价值创造以及分享导向的价值分配。从价值创造角度来看，企业需要联动产业链、供应链激活数据资源、专业人才、多元场景等关键要素，在生态系统层面实现利益相关者之间的优势互补与协同创新。从价值获取角度来看，人工智能所产生的价值增量需要在不同主体之间建立合理的分配机制，确保各方获取与贡献相匹配的价值份额。

　　二、智能经济新变革：生产要素、服务体验与竞争逻辑的范式跃迁

　　在数字经济时代，数字技术的行动逻辑相对受限于预设的确定性规则系统，本质上是技术设计者知识的显性编码与有限扩展。新一代人工智能技术涌现出两大全新特征：一是自主决策。人工智能的决策规则极为复杂，其角色从被动响应的辅助工具转向主动应对复杂情境的类人实体；二是自主行动。人工智能自主地与外部环境交互并执行行动且无需人类直接干预，其关键在于代替人类解决问题。相比于数字经济，新一代人工智能涌现的两大新特征驱动智能经济新形态涌现，重塑生产要素、服务体验与竞争逻辑的运行范式，引发经济社会的深刻变革。

　　第一，关键生产要素：从“数据作为关键生产要素”转向“数据+算力+算法的协同配置”。在数字经济时代，数据作为关键生产要素，其规模、质量和配置效率是在数字经济时代企业获取战略先机的基础。智能经济时代，数据、算力和算法是人工智能的三大核心要素，其中数据是模型训练的基础，为提升预测精度提供原始燃料；算力则决定了数据处理的速度，优化人工智能的生产效率；算法是人工智能与人类产生共性的核心，通过机器学习等算法确定决策规则，模拟人类的思考和认知范式。“数据+算力+算法”的协同配置深刻影响人工智能自主决策和自主行动的有效性，成为智能经济时代的关键生产要素。

　　第二，服务体验升级：从“以交易为核心的静态服务”转向“以交互为核心的动态服务”。在数字经济时代，产品和服务为用户提供的价值随着生产端与需求端的交易完成而结束。在智能经济时代，基于多模态交互的新一代人工智能具有感知、推理与表达能力，通过与环境实时互动自主学习和适应用户偏好，调整产品功能和服务模式，实现在整个产品生命周期的持续优化。人工智能将商业模式从以产品为核心的一次性交易，转向以交互为核心的动态服务过程，不仅为用户带来精准化、个性化体验，还能根据用户行为数据帮助企业调整产品迭代路径，形成了“企业-AI智能体-用户”协同演进的服务范式。

　　第三，竞争逻辑转变：从“基于产品与服务的市场竞争”转向“基于‘人工智能+’的生态竞争”。数字经济时代，企业主要通过成本领先战略、产品功能优化以及多元化业务布局等基于产品和服务的市场竞争策略获取竞争优势。在智能经济时代，企业需要将大语言模型、机器学习算法等AI技术深入嵌入其战略、创新、组织架构中，通过部署基于AI的生态战略获取竞争优势。

　　三、智能经济新趋势：认知决策、感知执行与交互体验的三维应用场景

　　智能经济的蓬勃发展催生了多样化应用场景，这些场景以人工智能技术为核心驱动力，深刻改变着传统的生产生活方式和人机交互模式。

　　第一，认知智能驱动的决策优化场景。认知智能驱动的决策优化场景是指通过深度学习、神经网络等人工智能技术，模拟和超越人类认知过程，在复杂数据环境中进行模式识别、趋势预测和最优决策的应用场景。这类场景的核心特征在于AI智能体能够处理和分析超出人类认知能力范围的海量信息，并在此基础上形成具有前瞻性和准确性的智能判断。例如，在城市治理中，智能交通管理系统实时分析路况和天气等多维数据，为司机动态调整和推荐最优路径，显著提升城市交通运行效率。在医疗领域，医疗机器人利用人工智能算法导航技术在手术过程中实现高稳定性和精准性的操作。

　　第二，感知智能驱动的自动化执行场景。感知智能驱动的自动化执行场景是指通过集成计算机视觉、语音识别、传感器技术等多模态感知能力，自主理解信息并执行复杂物理操作的应用场景。这类场景的显著特点是将环境感知、智能分析和自动执行形成闭环，让机器具备了类似生物的“感知-思考-行动”能力，实现人机协同向无人化作业的转变。例如，自动驾驶汽车集成了激光雷达、GPS定位等多种感知技术，能够实时识别行人、车辆等道路环境，并做出安全的驾驶决策，远超数字经济时代的导航功能。家用服务机器人通过融合视觉识别、语音交互和环境传感技术，能够自主导航并执行清扫、物品搬运、洗衣服等操作。通过人工智能技术识别家庭环境中的障碍物和目标物品，根据用户的语音指令自动调整任务执行，为满足家庭需求提供高效的智能解决方案。

　　第三，交互智能重构的服务体验场景。交互智能重构的服务体验场景是指通过自然语言处理和虚拟现实等技术，实现人机之间沉浸式交互体验，这类场景的核心在于突破信息传递的局限，重新定义了人与技术的关系边界。例如，智能客服和虚拟助手通过自然语言处理技术，不仅能理解用户的文字和语音指令，还能理解情感色彩和隐含意图，提供拟人化的对话体验。在依托感知显示技术、跟踪交互技术和计算机视觉技术的增强现实应用中，AI智能体能够实时识别用户的视觉环境和手势动作，将虚拟信息精准叠加到真实世界，为用户创造出前所未有的交互体验。这些场景通过融合数字信息与物理世界，实现了更加自然和直观的人机交互方式。

　　四、智能经济新发展：顶层制度设计、产业智能升级与社会治理创新的路径探索

　　智能经济作为一种新兴经济形态，其发展需要针对智能技术的独特属性和应用场景，开展系统性的战略布局和差异化的政策支撑体系。

　　第一，打造智能经济发展的制度性基础设施。国家层面发展智能经济的核心在于重点解决人工智能技术与经济社会融合过程中的系统性问题。一方面，需要建立智能经济发展的顶层设计框架，明确智能经济在国家现代化进程中的战略定位和发展路径，建设智能化基础设施体系，为各行业的智能化转型提供底层支撑。另一方面，要构建适应智能经济特点的法律法规体系，特别是针对自主决策系统的责任认定、算法公平性监管、智能系统安全标准等制定专门法律框架。在基础设施建设方面，国家需要超越传统的网络基础设施概念，同时，建立国家级的人工智能伦理委员会和技术标准制定机构，确保智能经济发展的安全性和可控性。

　　第二，推动传统产业由数字化向智能化生产方式转型。产业层面发展智能经济的核心是推动从数字化向智能化的生产方式变革，实现产业价值链的重构和商业模式的根本性创新。传统的数字化转型主要是将线下业务迁移到线上，而智能化转型则是让机器具备类人的认知和决策能力，从根本上改变生产组织方式。例如，制造业需要建设智能工厂，不仅实现设备的互联互通，更要构建能够自主学习、预测和优化的生产系统，让生产线能够根据市场需求变化和设备状态实时优化生产参数。服务业应当发展智能服务生态，利用人工智能技术创造智能医疗诊断和智能金融顾问等全新的服务体验。产业发展还需要培育新的商业生态，包括算法服务提供商、智能硬件制造商、人机协作解决方案提供商等新兴产业形态，形成围绕智能技术的完整产业链条。

　　第三，构建人机协作共生的社会治理新模式。社会层面发展智能经济的核心在于构建适应人工智能时代的社会治理体系，解决智能技术普及带来的社会结构转型挑战。在社会治理方面，要建立智能经济时代的社会保障制度，应对智能技术可能带来的结构性失业问题。要推进智能治理体系建设，利用人工智能技术提升公共服务效率和治理精准度，如智能交通管理、智能环境监测和智能应急响应等，实现治理方式从人工决策向人机协同共生决策的转变。此外，还要加强智能经济素养教育，提高全社会对人工智能技术的理解和应用能力，培育适应智能经济发展的社会文化环境。（北京师范大学京师特聘教授，博士生导师  焦豪）