加速形成具有地方特色的智能经济新生态

　　当前智能经济发展席卷全球，其不仅深刻影响社会生产生活方式，对地方如何发展经济产业也带来直接影响。从现状来看，当前地方在发展智能经济上还存在不少盲区或误区，这突出表现为：其一，部分地方政府对智能经济的认识不够全面，还停留在传统产业框架中，将发展智能经济简单理解为培育大模型、人形机器人等新兴产业，产业布局上呈现出明显的追热点、抢项目、挖企业等特征。其二，地方政府对智能经济与当地产业优势深度融合发展的认识不够。面对智能经济的浪潮，地方政府担心在智能经济发展上掉队，一股脑将地方资源集中投入到智能经济相关领域，反而弱化了对本土优势产业和基础产业的支持，容易形成智能经济缺乏传统产业支撑难以落地，而传统产业优势又日渐弱化的双重困境。其三，地方政府尚未形成适配智能经济发展新要求的政策思路和框架。与传统工业经济不同，智能经济发展对传统要素、厂房建设、园区运营的依赖度明显下降，人才、算力、数据等成为推动产业发展的重要因素，如果地方政府不及时转变思路，在智能经济的竞争浪潮中极容易掉队，尤其是就中西部城市而言，其在人力、资本、数据要素方面的积累较弱，极有可能继先进制造业落后半拍、现代服务业落后半拍后，再度在智能经济上落后半拍，进一步拉大区域经济差距。“十五五”时期为加快发展智能经济新形态，我国要充分调动和发挥地方政府的引导作用，全面提升地方政府对智能经济的认知，鼓励地方政府从当地资源禀赋出发积极布局智能经济核心产业、打造差异化应用场景、补全智能经济发展的基础设施和公共资源，形成特色化、差异化和协同化的地方智能经济发展新生态。

　　一、改变认知，将智能经济打造成支撑地方经济发展的重要基座

　　当前，人工智能逐步从感知AI向生成式AI、代理AI、物理AI融合发展阶段演进，DeepSeek、智谱、宇树科技等人工智能核心企业迅速进入公众视野，以颠覆性的产品形态与商业模式引爆全球智能经济发展热潮。各地一方面从发展数字经济加速转变为布局智能经济，另一方面对数字经济与智能经济之间的内在关系与发展差异也存在较多的认识盲区，全面理解智能经济，扭转传统发展理念成为当前各地发展智能经济新形态的重要前提。

　　智能经济是建立在数字经济基础上的新型经济运行形态，数据作为关键驱动要素的核心地位未曾改变。过往地方政府在发展数字经济的过程中，大力布局大数据、云计算、物联网等底层技术与产业基础设施，重视数据的规模化采集、存储与处理，这为智能经济发展提供了重要的基础设施。值得关注的是，智能经济对数据要素的运用呈现两大变化：一方面，数据要素的使用逻辑发生根本性变化。数字经济发展的基础是通过数据的确权、流通和交易让数据集中起来、流动起来，重点在于打通数据壁垒、提升信息流通效率，智能经济在数据流动的基础上，通过数据要素的整合分析进一步让数据“智慧起来”，以人工智能为核心驱动力，对数据进行深度分析、自主推理与智能生成，推动经济运行由数据驱动向智能驱动演进。另一方面，数据与算力、算法共同构成智能要素体系，算力决定模型训练与推理的速度与规模，算法决定模型对数据的理解与利用深度，三者协同驱动智能经济的系统性运行。各地政府既要充分用好数字经济阶段积累的数据资产与基础设施，也要着力补齐算力供给与算法能力等新型要素短板，推动数据、算力、算法三位一体协同发展。

　　智能经济基本延续数字经济三段式的产业分工体系。随着新一代信息技术的加速突破应用，数字经济时代产业结构已不再简单是上中下游结构，而是基于技术链、数字链、应用链的“三段式”结构。其中核心技术企业以技术控制力和资源主导力支撑产业发展，转化平台将核心技术转化为可规模应用的系统解决方案，应用企业则实现数字经济与实体经济的深度融合。相比来看，智能经济“三段式”结构的主体构成与核心能力有所变化，通过技术形态升级与要素结构重组，实现核心技术能力、平台转化能力、场景应用能力的全面智能化重构与协同演进。具体而言，核心技术企业由云计算、数据中心等企业拓展至大模型研发、算法创新、算力中心等企业，转化平台由以SaaS、PaaS为代表的云服务平台、数字化服务商向通用大模型平台、行业大模型平台、智能体平台转变，应用企业从购买云服务、部署数字化系统转向调用大模型能力、购买智能算力服务、部署智能化系统。各地政府要在发展数字经济的基础上，从智能经济核心技术、转化平台、应用场景等环节的特征出发，统筹推进核心产业、转化平台和特色场景建设，因地制宜谋划智能经济发展路径。

　　智能经济不是单一的产业形态，而是支撑地方经济运行的基座，对经济产业将产生广泛影响。在经济数字化趋势下，智能经济通过对生产方式、组织方式、运营方式的彻底重构，实现经济运行体系的整体性变革、全要素生产率的系统性优化。目前不少地方政府对智能经济的理解还停留在单一产业形态或产业新概念上，一方面，部分中西部、欠发达地区政府认为数字经济建设尚未完成，智能经济距离本地产业发展过于遥远，存在“数字经济已经够用、智能经济为时过早”的发展心态，将智能经济视为东部发达地区的发展议题。另一方面，部分东部发达地区地方政府将智能经济简单理解为生成式大模型、具身智能等具象产业业态，将智能经济视为现有产业体系外的新产业（300832），还没充分意识到智能经济正在全面重塑产业形态、经济业态和社会运行方式，已经成为影响社会经济运行的重要基座。各地政府要加速转变发展理念，从智能经济的数据主导性、产业智能化、影响全局性等多维度出发，全面认识到发展智能经济的紧迫性及必要性，推动智能技术向全产业链、全领域渗透。

　　二、紧抓智能经济五层级特征，支持智能经济核心产业发展

　　智能经济对经济产业结构的影响呈现出五个层级特征。一是能源层，主要包含能源网、电力网等，能源电力是推动智能经济发展的底层基础，发展核心在于为智能经济上层环节提供持续、稳定、可扩展的动力来源。二是芯片与硬件层，主要包含芯片、光通信、存储等，是智能经济中技术壁垒最高的层级，技术门槛、芯片及硬件水平会极大影响后续模型的训练及智能化的水平。三是基础设施层，主要包括数据中心、算力网、通信网等，其作用在于将芯片组织为可调度、可扩展的算力服务体系，能够为算法与模型层所用，为数据的智能化以及产业智能化提供基础设施服务。四是算法与模型层，主要包括基础大模型、垂直行业模型等，是连接算力与应用的关键桥梁，模型能力直接决定其是否实用、是否能真正解决现实问题。五是平台与应用层，是智能经济价值的兑现终端，具体表现为人工智能平台在工业制造、医疗研发、金融服务、内容创作等海量场景中广泛应用，应用广度与深度直接决定了智能经济的市场规模。地方政府要从智能经济发展的五个层级出发，结合自身禀赋优势，积极培育智能经济核心产业。

　　东部经济发达、科教人才资源富集区域要发挥创新引领能力，打通芯片与硬件层、算法与模型层的产业发展堵点，构筑智能经济发展的技术底座。在智能经济核心产业中，芯片与硬件层、算法与模型层的行业集中度高，例如英伟达占据训练芯片市场份额远超半数，2025年下半年千问、豆包、DeepSeek日均Tokens调用量占国内企业级市场大模型日均总消耗量的比重超70%，相关领域呈现出明显的龙头垄断特征。当前，国产芯片替代、大模型原生框架研发、基础软件自主创新等工作如火如荼展开，东部经济发达、科教人才富集区域更有机会在芯片与硬件层、算法与模型层建立产业比较优势。从芯片与硬件层来看，地方政府要支持区域内集成电路企业重点攻关AI推理芯片、存储控制芯片等智能经济专用芯片的设计制造能力。要围绕优势环节精准布局，加快打造跨区域智算基础产业协同机制，例如北京、上海可重点发展芯片设计，苏州、无锡可重点发展先进封装，武汉可重点发展光通信，合肥可重点发展存储，支持区域产业龙头企业加强合作，探索组建跨区域创新联合体，推进国产替代的同时避免同质化竞争。从算法与模型层面来看，地方政府要积极引导支持大模型企业及项目的发展，一方面支持大模型企业向上突破，积极提升区域知识密度与人才密度，推动科研团队、企业团队在模型架构、训练框架等底层技术上持续攻关，提升国产大模型在全球市场上的竞争力。另一方面支持企业向下延伸，在现有通用大模型基础上进行行业微调与场景适配，打造契合本地产业特征的行业模型、垂直模型和专业智能体，推进模型技术发展路径的多元化和差异化，降低单一路径的技术风险。

　　中西部经济欠发达、能源资源富集区域要找准能源层与基础设施层发展机遇，夯实智能经济发展的能源基础，推动资源优势转化为发展优势。随着智能经济加速发展，区域产业发展驱动力由厂房、设备加速向电力、算力转变，培育适配智能经济发展的新型要素体系至关重要，这也为中西部经济欠发达、能源资源富集区域切入智能经济核心产业提供关键入口。从能源层面来看，地方政府既要用好风、光、水等资源禀赋优势，大力发展绿色电力，积极建设智能电网和分布式能源体系，加大布局源网荷储一体化项目，提高能源供应规模、弹性及可靠性，也要支持能源产业智能化改造，利用大数据、预测算法提升能源企业的生产调度和负荷管理能力，革新能源产业发展范式。从基础设施层来看，地方政府要紧抓新型基础设施布局机遇，重点建设区域性智算中心、行业算力平台、公共算力服务平台和算力调度节点，加强与“东数西算”等国家战略衔接，推动区域算力节点融入全国一体化算力网络。从层次协同来看，能源资源富集区域要重点打造算电协同示范区，参照贵阳大数据产业发展模式，将电力、算力作为重要的产业招商资源，形成自下而上的智能经济产业链发展模式。例如乌兰察布市依托丰富风光资源和电力优势，以算力产业为核心实现“链式发展”。截至2025年6月，乌兰察布市不仅签约落地超50个智算中心项目，而且带动半导体电子特气、服务器和机柜硬件制造、人工智能等上下游产业协同发展，落地60余家创新企业。

　　三、深耕当地产业，打造地方特色化智能经济应用场景

　　丰富智能经济应用场景是地方政府推动智能经济发展，打造地方特色新业态的关键路径。智能经济应用场景具有公共属性与正外部性强、建设投入成本高、回报不确定性高等特征，单纯依靠市场力量难以形成规模化、体系化的应用场景生态，亟须政府力量的支持。从发展智能经济的可行路径看，我国绝大多数地级市既不具备能源资源优势，也不具备创新资源优势，但在制造经济、服务经济、数字经济的发展过程中积累了大量场景资源与数据资源，具备打造智能经济应用场景的基础。近年来，中央高度关注智能经济应用场景打造工作，科技部将智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂等十大场景作为首批人工智能示范应用场景，国务院强调以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动。考虑到不同区域的生活场景、产业场景以及生态场景各不相同，各地政府要从自身实际出发，聚焦科技创新、自然生态资源、特色产业、公共服务、生活消费五大领域，分类打造智能经济差异化应用场景。

　　科技创新场景涉及新兴产业、未来产业等前沿领域，打造重点在于通过人工智能降低科技创新的成本和风险，推进更多创新成果向产品应用转换。地方政府一要积极梳理整合区域内研发数据密集、计算需求大、跨学科属性强的科研产业，围绕生物医药、新材料等重点领域形成新药靶点发现、新材料发现等应用导向的技术问题清单，明确各地科技创新突破的优先方向。二要引导区域高等学校、科研院所、企业研发机构等科研机构开放研发环境，积极完善人工智能赋能科技研发场景的基础设施，加快建设面向科研的高性能算力平台，推动传统实验室向自动化实验室、智能仿真实验室升级。例如天津支持合成生物企业打造AI自主实验室，推动科研效率提升至少20%。三要建立科研数据及成果的规范使用机制，推动科研机构与大模型企业明确科研数据使用权限、成果归属与收益分配规则，促进科研资源在更大范围内高效流动与价值转化。

　　自然生态资源场景的打造重点在于从各地的自然、地势、物种等生态资源出发，通过垂直领域的深化，打造特色的生态场景和资源场景。地方政府可按照“场景试验+数据积累+渐进优化”的方式组织实施，通过小范围试点运行、长期数据采集与模型持续迭代，推动人工智能在特定垂直领域的深化应用。具体来看，农业大省可结合气候带与种植结构，推动形成区域性智能种植与病虫害预测模型，打造智能育种、智能农场等场景；矿产资源丰富的省市可结合地质勘探与开采作业环境，推动无人化设备协同与智能安全管理体系建设，打造无人矿山、矿产资源智能勘探等场景；生态资源丰富的地区可通过遥感监测与多源数据融合，利用人工智能技术实现生物多样性监测、碳汇核算、生态环境预警等应用，打造生态修复、碳汇开发、生态文旅等场景。

　　特色产业应用场景是各地从当地产业特色和资源禀赋出发，重点打造的差异化应用场景。以装备制造、汽车制造等设备制造为主导产业的地区，要加速推动人工智能重点嵌入产品研发设计、生产质量和质量控制等环节，加速建设智能工厂、数字孪生工厂等智能产业载体，推动生产排产优化、设备预测性维护与智能质检等应用场景落地。以绿色石化、有色金属等流程制造为主导产业的地区，要重点聚焦连续生产过程中的安全控制、能耗管理与工业优化，推动人工智能在复杂工业过程控制中的应用，积极打造智能炼化场景、安全生产智能监测场景。对于跨境贸易、港口贸易发展强劲的地区，要推动人工智能在港口调度、航运组织、通关服务环节的深度应用，加快建设智慧港口、智慧班列等场景，全面提升跨境贸易效率。对于金融审计等专业服务业聚集的地区，要推动人工智能加速嵌入风险控制、合规管理等重点环节，有序建设智能投研、异常交易识别、自动审计等场景，助力大量专业服务业人才脱离基础性工作，更多聚焦于专业资源整合、解决方案设计等高附加值工作。

　　公共服务场景以政务、医疗、教育等领域为主，重点在于用好公共场景及数据资源，推动公共治理和公共服务的智能化。地方政府一方面要有序开放医保诊疗、教育评测、政府服务等领域的数据及场景，推动相关领域的产业数据、业务流程、行业标准、专家经验等知识资源数字化沉淀，形成可训练、可调用、可迭代的专业语料体系，例如政务数据整理完善区域可建设政策法规语料库，医疗资源丰富地区可建设临床诊疗语料库、医学知识语料库，教育资源丰富地区可建设学情评测语料库、学科知识图谱等。另一方面要通过政府采购、首台（套）重大技术装备支持等形式，提高大模型企业在垂直领域的研发调试积极性，加速推出适配区域政务、医疗、教育的行业大模型与专用智能系统。据智能超参数统计，2025年政务行业在大模型中标金额中排名第一，政府采购已成为各地政府推动垂直大模型商业化落地的重要手段之一。

　　生活消费场景打造重点在于以场景创新为核心，推动人工智能赋能体验经济、文旅经济等新兴业态。随着我国经济结构转型，内需消费，尤其是服务消费将成为支撑经济发展的重要内生动力，也是地方政府推动经济从工业制造驱动向内需服务驱动转型的关键抓手。地方政府一要利用人工智能放大本地文化资源、历史资源和城市IP价值，统筹推动人工智能与文旅、演艺、文创、体育、夜间经济等场景深度融合，打造具有城市辨识度的特色消费场景。二要加速建设示范性消费应用空间与场景试点，依托重点商圈、社区与公共服务空间建设“AI消费示范区”“智慧社区服务场景”“智能生活服务综合体”，培育人工智能驱动的新消费业态。三要推动景区、商圈、酒店、赛事场馆等消费场景数据整合利用，支持企业利用人工智能开展消费行为分析、游客画像构建和消费趋势预测，形成“场景运营—消费反馈—场景迭代”的创新闭环。

　　四、完善公共配套供给，构建智能经济发展的良好环境

　　地方政府主动谋求发展的积极性是推动中国经济发展的重要动力。在智能经济浪潮下，地方政府作为战略制定者、资源组织者、生态构建者，在推动区域经济产业智能化转型中扮演重要角色。各地政府要在转变理念、培育产业、创新场景的基础上，持续加大智能经济公共配套资源的供给，创造良好的智能经济发展生态。

　　加大制度供给，形成鼓励智能经济新业态发展的包容制度环境。要形成支持智能经济发展的系统性政策支持体系，全面覆盖核心产业培育、场景开放、要素流通、主体培育的智能经济关键环节，避免政策碎片化、短期化。要推进算力、场景等标准化政策建设，制定算力资源调度、接入与服务的统一技术标准与计量规范，建立场景开放与建设的标准化流程，明确场景遴选、数据接入、效果评估等环节的规范要求，规范产业发展。要建立智能经济先行先试容错机制，针对人工智能技术迭代快、应用边界不清晰等特点，在算法决策、智能体部署等领域探索推行沙盒监管机制，以制度弹性换取技术应用空间。

　　强化外部资源保障，为智能经济发展提供坚实的基础支撑。一要强化算力供给保障，加强改造与建设区域算力网、新型电网、新一代通信网，创新算力券、智能算力租金补贴等政策工具，降低中小企业使用智能算力的门槛与成本。二要积极建设两级数据要素市场，一级市场重点推动政务、医疗、教育等公共治理数据分级分类管理与开发应用，二级市场主要开展制造业、消费产业数据入场交易，提高数据要素流通效率。三要构建分层次的人才引育体系，差异化提供安家补贴、职业晋升、薪酬激励等优惠政策，重点招引顶尖人才、复合应用型人才、基础技能型人才，提高区域从业人员的人工智能应用能力。四要培育与智能经济发展相适配的专业服务业，重点发展数据标注、数据资产评估、算力经纪、AI合规审计等新兴专业服务业态，打通智能要素从供给到应用的服务链条。

　　构建多元金融支持体系，为智能经济新业态的发展提供全产业链、全生命周期接力式的资本支持。与传统产业高固定资产投入、稳定现金流的特征不同，智能经济下的各类新业态企业前期研发投入成本高、早期现金流为负，以银行信贷、抵押贷款为代表的间接融资方式难以满足企业的资金需求，亟需转变金融服务方式，更好匹配智能经济对长期资本、风险资本和耐心资本的需求。地方政府一要整合好各类地方产业投资基金资源，推动区域内现有天使类、科创类政府引导基金加速投向智能经济核心产业，有条件的地区可以设置人工智能引导基金、人形机器人引导基金、智能网联汽车引导基金的专项基金，重点支持智能经济产业链集聚发展。二要充分调动区内金融机构及社会资本的积极性，支持银行类机构大力发展科技支行、数字支行，引导金融机构创新知识产权质押、数据资产质押、算法成果证券化等融资产品，通过贷款贴息、担保补助、风险补偿池等财政金融协同模式，助力企业更好获得金融支持。三要强化关键领域的资金与项目支撑，用好“两新”政策支持制造业、能源等领域企业加速开展智能化设备更新与系统升级，引导“两重”项目资金加速投向区域算力中心、数据中心等新型基础设施领域。

　　以企业培育与园区建设为抓手，加快建设智能经济发展载体。一是建设区域智能经济发展平台体系，积极打造大模型训练与中试公共平台、智能场景开放平台、人工智能安全治理与监管平台，为企业搭建、训练以及应用大模型提供关键性公共平台与基础设施支撑。二是构建智能经济企业梯度培育体系，积极引导大模型、大平台、大终端企业发挥引领带动作用，为龙头企业申报国家级、省级、市级示范认证提供辅导支持；建设智能经济配套企业库，对入库企业设置独角兽企业、专精特新企业、高新技术企业成长路径，针对不同阶段提供差异化扶持，优化智能经济产业生态。三是有条件的地区可探索建设智能经济产业园区，园区发展理念由招商引资向招商引智转变，推动园区从单纯的物理空间向算力设施、数据平台、智能企业、科研机构、专业服务、金融投资一体化智能经济综合体升级，为入驻企业提供普惠算力、共享语料、模型服务、场景对接等一站式综合服务。