2026年《政府工作報告》裏，一個新提法格外醒目：智能經濟新形態。

它出現在2026年政府工作任務第二段落“加緊培育壯大新動能”之中，點出了智能終端、智能體、開源社區、智算集群、算電協同、高質量數據集、人工智慧治理等一整套部署。

這樣的表述，顯然不是修辭翻新，也不是“數字經濟”的簡單改寫。它更像一個清晰的政策判斷：人工智慧正在告別單純的技術敘事，開始進入經濟結構重組的視野。它不再只是一個產業熱點，而正在成長為一種新的經濟形態。

為什麼偏偏是“新形態”，而不是“新產業”“新業態”或“新模態”？這幾個字，看上去差別不大，實際上很不一樣。

說它是“新產業”，仍嫌狹窄。產業這個詞，強調邊界，強調可統計、可分類、可掛牌。而智能經濟首先打破的，恰恰是邊界。它讓製造業不再只是製造業，服務業不再只是服務業，平臺不再只是平臺，設備也不再只是設備。一個終端既是產品，也可以是服務入口。一個模型可以是工具，也可以是夥伴。一個工廠既生產實物，也持續生成數據、知識與決策。它改寫的，不是一條產業鏈，而是產業之間原本涇渭分明的分工方式。

說它是“新業態”，也不夠。業態講的是商業表層，是怎麼賣、在哪賣、賣給誰。而智能經濟觸動的是更深的一層：資源怎麼配，勞動怎麼組織，價值怎麼產生，責任怎麼劃分。過去，企業比拼規模、成本和管道；未來，企業越來越多比拼的將是模型能力、場景密度、知識閉環和生態協同。過去，數據只是要素之一；現在，數據、算力、演算法正在結成新的複合型生產要素。

至於“新模態”，那更接近技術語言，適合描述多模態交互、感知融合，卻不足以概括一個時代的經濟組織方式。模態可以解釋機器如何看、如何聽、如何說，但解釋不了城市如何運轉、工廠如何決策、服務如何交付、社會如何治理。它能描述能力形態，卻不足以命名經濟形態。

所以，“新形態”這三個字用得很准。它不是在命名一個新賽道，而是在命名一種正在生成中的經濟秩序。人工智慧開始從工具層、應用層，進入組織層、制度層和結構層。在我看來，所謂智能經濟新形態，至少會呈現出以下四種值得重視的樣子。

第一種新形態，是“智能體嵌入型經濟”

這恐怕是未來幾年最先大規模浮出水面、也最容易被誤讀的一種變化。最近OpenClaw的走紅，就是一個很直觀的信號：市場開始興奮的，不再只是會生成內容的模型，而是能夠調工具、跑流程、真正下場做事的智能體。

過去的軟體，是等人操作的工具；未來的智能體，更像是帶著目標進入流程的數字勞動力。它不只是回答問題，還能理解任務、調用工具、連接系統、分解流程、持續迭代。一個採購智能體可以比價、審單、預測交付風險；一個政務智能體可以輔助受理、審查、分撥、回訪；一個製造智能體可以盯參數、做調度、提預警、促優化。

這意味著，經濟活動裏會出現一種新的基本單元：不是崗位，不是APP，而是智能體節點。企業組織也會隨之變化。很多工作不再按“部門—科層—審批鏈”展開，而會按“人類負責人+智能體群組”來運行。一個中層管理者手裏，未來帶的可能不只是10個員工，而是10個員工+50個專屬智能體。真正的組織能力，未必只是管理人，更是編排機器、校準規則、設計協作。

從這個意義上說，智能經濟不是簡單的“人機替代”，而更像一次“組織改寫”。誰先學會把智能體嵌入生產、服務、管理和治理全流程，誰就更可能率先擁有下一輪效率紅利。

第二種新形態，是“智能原生型產業”

報告裏專門提到“培育智能原生新業態新模式”，這比“AI+”更進一步。眼下許多企業還只是使用AI的傳統企業。原有產品、流程和組織都沒變，只是在舊流程貼一層AI，在傳統產品邊上外掛一個聊天助手，把部分人工作業換成機器識別。而智能原生不是“加裝”，而是“重做”，從一開始就按機器可理解、系統可學習、流程可進化的邏輯，重寫產品、業務和組織。

不是在舊船上多裝一臺發動機，而是從龍骨開始重造一條船，這正是“改造”與“原生”的根本區別。今天很多行業還停留在數位化改造上：把紙搬上雲，把流程搬到線上，把線下交易搬成線上交易。但智能原生不是搬遷，而是重構。它要求業務流程天然適配模型調用，知識庫天然可沉澱，設備系統可以即時連接，用戶回饋能夠反哺迭代，產品本身具備不斷進化的能力。沿著這條邏輯推進，產業升級就不只是傳統企業學會用AI，而是越來越多以AI為基礎設施的新物種開始出現。

比如，未來的工業裝備企業，賣的可能不再是自動化設備，而是“設備+模型+運維智能體+工藝優化服務”的整體能力。未來的教育平臺，交付的也不只是線上課程，而是“內容+陪練+評估+成長路徑生成”的持續服務。未來的醫療服務，不只是互聯網醫院，而是圍繞個體長期運轉的健康管理與風險干預網路。

第三種新形態，是“算力—能源—數據協同型基礎設施經濟”

這一形態看似藏在底層，實際上決定著智能經濟能長多高、走多遠。報告把“超大規模智算集群”“算電協同”“全國一體化算力監測調度”“公共雲發展”“數據資源開發利用”“高質量數據集”並列提出，這說明未來的競爭，已經從單點算力競爭，轉向系統性供給能力競爭。

過去說基礎設施，人們首先想到的是路橋、港口、機場和園區。進入數字時代，想到的是5G、數據中心、雲平臺。而在智能經濟時代，新基礎設施是一套高度耦合的複合系統。算力離不開電力，模型離不開數據，應用離不開網路，規模化落地離不開調度機制。換句話說，未來真正重要的，不是誰單點更強，而是誰更能把這些要素協同起來。

這背後對應著一種新的基礎設施經濟學。哪里的電更穩、更綠、更便宜，哪里的智算成本就更有優勢。哪里的行業數據更豐富、更規範、更可用，哪里的模型就更容易拉開差距。哪里的公共雲、行業雲和邊緣側協同得更順，哪里的智能應用就更容易規模化落地。未來城市之間、區域之間的競爭，不會只是招商政策之爭、土地成本之爭，更是“綜合智能供給能力”之爭。

對地方治理來說，這是一場不小的觀念轉換。過去建園區，重的是物理空間；未來建智能經濟園區，重的是複合生態。有沒有穩定可用的高質量數據供給，有沒有低時延的算力調度能力，有沒有開源社區和開發者氛圍，有沒有中試場景、監管沙盒和倫理治理機制。誰還停留在“給地、給稅、給政策”的老辦法裏，誰就很可能接不住真正意義上的智能產業集聚。

第四種新形態，是“智能治理型公共經濟”

前幾種形態更多決定企業如何競爭，而這一種決定的，是社會能不能接得住這場技術躍遷。報告最後落腳到“完善人工智慧治理”，這不是收尾句，而是壓軸句。因為智能經濟能否成立，最終不取決於模型有多強，而取決於社會能否建立與之相適配的規則體系。

智能治理不是簡單地給AI套個籠頭，也不是把風險管理理解成“多審幾道、多批幾層”。真正有效的治理，不是簡單地把門關緊，而是在鼓勵創新和守住底線之間找到新的制度平衡。它既要防止技術失控，也不能把一切新生事物都堵在門外。

更深的變化在於，治理本身也在被重寫。首先，治理對象變了。過去主要管企業、管平臺、管產品；未來還要面對模型、智能體以及越來越複雜的自動決策鏈條。其次，治理顆粒度變了。過去偏重結果監管，出了問題再追責；未來則要把治理前移到訓練、部署、調用、回饋等環節，形成過程監管、動態監管和可解釋監管。再次，治理能力本身也要變。面對海量自動生成內容、複雜演算法調用鏈和跨域數據流轉，僅靠傳統人工監管已經遠遠不夠，公共治理本身也要學會借助技術，形成“以智能治理智能”的新能力。

從更長的視角看，智能治理並不是智能經濟的外部約束，而是它的內部組成部分。沒有治理，繁榮可能很快失序；治理過度，創新又會被做成盆景。未來真正高水準的競爭，不是誰跑得最野，而是誰既跑得快，又跑得穩。

那麼，智能經濟新形態，究竟“新”在哪里？歸根到底，新就新在它改變的不是某個行業、某種產品、某條賽道，而是經濟運行的底層結構。生產函數變了，數據、算力、演算法、場景和知識庫開始形成新的組合式生產力。組織邏輯變了，企業越來越像“人類能力+機器能力+制度能力”的協同體。價值邊界也變了，價值不再只產生於生產和交易本身，而越來越產生於學習、回饋、協作與持續演化。也正因如此，“智能經濟新形態”比“新產業”更有解釋力。產業只是切片，形態才是全景。

我們迎來的，是一個更會重組的時代

很多人談人工智慧，眼睛總盯著模型參數、爆款應用和融資金額，仿佛誰最像風口，誰就代表未來。但真正深刻的變化，往往不是某個產品一夜爆紅，而是整個經濟開始悄悄換結構。

智能經濟新形態，不會以一聲巨響降臨。它更像潮水，先漫過客服、行銷、辦公，再漫過工廠、醫院、城市和家庭。先改變工具，再改變流程，繼而改變組織。最後改變的，也許是人們對工作、服務、企業和政府的基本理解。

也正因此，今天最需要警惕的，不是技術來得太快，而是一些地方和行業仍把人工智慧當作招商標籤、展示技術和展廳裏的新名詞。但“新形態”不是擺出來的，而是長出來的。它長在真實場景裏，長在高質量數據裏，長在制度創新裏，也長在組織有沒有勇氣重做流程、重配資源、重塑責任。

人工智慧不是來給舊體系貼金的，而是來逼舊體系重寫的。看它是熱鬧，得到的就是泡沫；看它是重組，爭取到的才是未來。智能經濟新形態，不是給舊世界刷一層亮漆，而是舊結構開始鬆動、新秩序開始生長的那個時刻。

（作者胡逸為數據工作者，著有《未來可期：與人工智慧同行》一書）

來源：中國澎湃新聞