深刻把握智能經濟新形態的特征及規律

【觀察與思考】

2026年《政府工作報告》首次提出“打造智能經濟新形態”。智能經濟新形態是以人工智能技術為核心驅動力，以數據為關鍵生產要素，以算力和算法為基礎支撐，通過人、機、物全域互聯與深度協同，重構生產、分配、交換、消費全鏈條，推動生產方式、組織模式、價值創造和治理范式發生系統性變革，實現經濟系統全環節智能化轉型、供需精準匹配和全要素生產率顯著提升的新型經濟形態。

生產要素之新：數據成為核心資源

經濟形態的演進，往往伴隨著關鍵生產要素的更替。農業經濟時代，土地是最重要的生產要素。工業經濟時代，資本和勞動力居于核心地位。進入智能經濟時代后，數據躍升為新型生產要素，并與勞動、資本、土地、技術、管理等傳統要素深度融合，形成全新的要素配置格局。

與傳統物質性生產要素所具有的稀缺性和排他性不同，數據作為新型生產要素，具有可復制性、可再生性、非競爭性、非排他性、邊際成本低等獨特屬性。首先，數據不僅自身能夠創造價值，還能夠與勞動、資本、技術等傳統要素深度融合，形成顯著的要素協同效應，提升全要素生產率。其次，數據的價值隨著數據規模擴大、種類增多和應用場景拓展而呈指數級增長，形成“數據越多—價值越大—應用越廣—數據越多”的正向循環。再次，數據要素能夠跨越產業、地域和部門邊界，促進資源優化配置和高效流動。

數據要素的市場化配置是智能經濟高效運行的關鍵支撐。當前，我國正在加快構建數據基礎制度，推進數據產權三權分置，建立數據流通交易制度，完善數據要素收益分配機制。這些制度創新旨在破解數據確權難、定價難、流通難等瓶頸，充分釋放數據要素的價值潛能。隨著數據要素市場化配置改革的深入推進，數據將在智能經濟發展中發揮日益重要的基礎性、戰略性作用。

生產方式之新：智能化驅動全要素生產率躍升

生產方式的變革深刻影響著經濟發展的質量與效益。智能化對生產方式的改造，并非簡單的技術疊加，而是通過推動全要素生產率提升，為經濟高質量發展注入強勁動能。一方面，智能技術大幅提升了生產效率，縮短了產品研發周期，降低了運營成本，提高了資源利用效率。另一方面，智能技術推動了生產要素的精準匹配和優化配置，減少了信息不對稱帶來的交易成本和資源錯配，使經濟運行更加高效。

智能化條件下生產方式的核心特征在于，智能算法的介入使機器具備了感知、學習、推理和決策的能力，能夠在復雜、動態、不確定的環境中自主完成任務，并依托大數據、物聯網等技術，構建起要素流動的“數字神經網絡”，實現生產要素的精準匹配與動態優化。從工業互聯網賦能的智能工廠、黑燈車間到農業領域的智慧農場、無人農機，從醫療領域的AI輔助診斷、智能手術機器人到金融領域的智能投顧、風險預警，從交通領域的自動駕駛、智慧物流到教育領域的個性化學習、智能導師，從毫秒級的設備故障預判到海量個性化訂單的實時排產，在處理不同行業的各類情況時，機器不再僅是執行預設指令的工具，而成為能夠持續優化決策的“認知主體”。智能化向各行各業、各個環節深度滲透，推動各類要素突破時空限制，形成協同高效的配置體系，從而大幅降低資源閑置與浪費，為全要素生產率的提升筑牢基礎。

組織形態之新：人機協同推動組織秩序變革

智能經濟新形態不僅體現為技術迭代與要素重組，也體現在生產組織方式的變革。其組織形態之“新”，核心在于人機協同由局部技術應用上升為系統性的生產架構，從而形成一種更具彈性、包容性與創造力的組織秩序。

勞動過程從“串聯分工”轉向“并聯共創”。在傳統組織形態下，人與機器大體上是一種“操作者—工具”的線性支配關系，勞動過程呈現清晰的串聯式分工。智能經濟時代，具備感知、學習與決策能力的智能體成為“協同伙伴”，深度嵌入研發、設計、服務等全鏈條。勞動過程不再是人單方面發號施令，而是人與機器圍繞共同任務目標，進行動態的信息交互、方案比選與行動協調。這種“并聯共創”模式，打破了僵化的崗位邊界，使人的認知優勢與機器的計算、執行優勢在實時互動中持續耦合，催生出大量人機復合型崗位與彈性協作團隊。

組織結構從“剛性科層”轉向“柔性網絡”。人機協同使信息傳遞與資源調配能夠跨越諸多中間層級，組織形態呈現出明顯的平臺化、網絡化特征：前端由人機協同團隊敏捷響應多樣化需求，后臺則通過數據中臺和算法中樞提供能力支撐。組織邊界日益模糊，跨時空、跨實體的虛擬集群與動態聯盟大量涌現，管理范式隨之從科層管控轉向賦能與協調，組織更像一個開放的創新生態，各類人機協同單元在其中自組織、自驅動，按照任務需要進行快速組合與分離，極大提升了應對不確定性的韌性。

勞動關系從“單一從屬”轉向“多元契約”。當智能體深度參與價值創造，勞動者的勞動時間、場所與方式獲得空前自由度，“人機共享”的工作格局重塑了雇傭模式。平臺上大量按需匹配的智力服務、人機協同開展的遠程作業，使勞動者與組織的關系不再固化為長期從屬，而是呈現為項目式、合作式的多元契約聯結。這種柔性的勞動關系既釋放了個體潛能，也提出了權責界定、算法治理、數字技能權益保障等新課題。

效率之新：從規模經濟到范圍經濟

智能經濟突破了以規模擴張為主線的增長范式，更注重向范圍經濟延展，從而擴大了效率的源泉和經濟增量的空間。

供給模式更加強調“按需精作”。傳統規模經濟依賴于標準化產品的大批量生產，通過攤薄固定成本來獲取價格優勢，其隱含前提是需求具有較強的同質性。智能經濟則依托數據洞察與柔性制造能力，能夠以接近規模化生產的成本和效率，精準響應碎片化、個性化的長尾需求。無論是智能推薦系統對消費意愿的即時捕捉，還是C2M模式對個性化訂單的快速轉化，都表明“大規模個性化定制”正在化解規模與范圍的傳統矛盾，進而在精準滿足差異化需求的過程中擴大經濟增長的空間。

協同方式更加注重“生態共享”。范圍經濟強調通過多樣化業務的共享與協同來降低成本、創造增值。在智能經濟條件下，這種協同不再局限于共享渠道或品牌，而是更多體現為數據、算法、算力等核心能力的跨場景復用。一個智能算法在出行領域的優化經驗，可以遷移至物流調度；一套用戶畫像體系，能夠同時服務于內容推薦、健康管理、金融服務等多個場景。平臺型組織正是這種范圍經濟的典型——通過構建數字基礎設施與規則體系，使生態內多元主體共享技術外溢與流量紅利，創造出單一企業難以企及的組合價值。

價值創造更加體現“智慧創值”。當智能系統具備從海量數據中自主學習、發現規律、生成洞見的能力時，知識與智慧本身便成為直接的生產要素和最終產品。從AI輔助藥物研發大幅縮短新藥發現周期，到工業大腦對生產過程的動態優化帶來能效躍升，再到生成式AI將創意轉化為可商用的內容資產，智能經濟正將人類的部分高階認知能力工程化、規模化。這是對傳統“資源加工—產品增值”路徑的超越，標志著價值創造更加強調知識生產與智能涌現。

（作者：李洪波，系浙江省習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員、杭州師范大學馬克思主義學院院長）