2026年《政府工作報告》里，一個新提法格外醒目：智能經(jīng)濟新形態(tài)。

它出現(xiàn)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(qū)、智算集群、算電協(xié)同、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、人工智能治理等一整套部署。

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

為什么偏偏是“新形態(tài)”，而不是“新產(chǎn)業(yè)”“新業(yè)態(tài)”或“新模態(tài)”？這幾個字，看上去差別不大，實際上很不一樣。

說它是“新產(chǎn)業(yè)”，仍嫌狹窄。產(chǎn)業(yè)這個詞，強調(diào)邊界，強調(diào)可統(tǒng)計、可分類、可掛牌。而智能經(jīng)濟首先打破的，恰恰是邊界。它讓制造業(yè)不再只是制造業(yè)，服務業(yè)不再只是服務業(yè)，平臺不再只是平臺，設備也不再只是設備。一個終端既是產(chǎn)品，也可以是服務入口。一個模型可以是工具，也可以是伙伴。一個工廠既生產(chǎn)實物，也持續(xù)生成數(shù)據(jù)、知識與決策。它改寫的，不是一條產(chǎn)業(yè)鏈，而是產(chǎn)業(yè)之間原本涇渭分明的分工方式。

說它是“新業(yè)態(tài)”，也不夠。業(yè)態(tài)講的是商業(yè)表層，是怎么賣、在哪賣、賣給誰。而智能經(jīng)濟觸動的是更深的一層：資源怎么配，勞動怎么組織，價值怎么產(chǎn)生，責任怎么劃分。過去，企業(yè)比拼規(guī)模、成本和渠道；未來，企業(yè)越來越多比拼的將是模型能力、場景密度、知識閉環(huán)和生態(tài)協(xié)同。過去，數(shù)據(jù)只是要素之一；現(xiàn)在，數(shù)據(jù)、算力、算法正在結成新的復合型生產(chǎn)要素。

至于“新模態(tài)”，那更接近技術語言，適合描述多模態(tài)交互、感知融合，卻不足以概括一個時代的經(jīng)濟組織方式。模態(tài)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(tài)，卻不足以命名經(jīng)濟形態(tài)。

所以，“新形態(tài)”這三個字用得很準。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(jīng)濟秩序。人工智能開始從工具層、應用層，進入組織層、制度層和結構層。在我看來，所謂智能經(jīng)濟新形態(tài)，至少會呈現(xiàn)出以下四種值得重視的樣子。

第一種新形態(tài)，是“智能體嵌入型經(jīng)濟”

這恐怕是未來幾年最先大規(guī)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(nèi)容的模型，而是能夠調(diào)工具、跑流程、真正下場做事的智能體。

過去的軟件，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(shù)字勞動力。它不只是回答問題，還能理解任務、調(diào)用工具、連接系統(tǒng)、分解流程、持續(xù)迭代。一個采購智能體可以比價、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；一個制造智能體可以盯參數(shù)、做調(diào)度、提預警、促優(yōu)化。

這意味著，經(jīng)濟活動里會出現(xiàn)一種新的基本單元：不是崗位，不是APP，而是智能體節(jié)點。企業(yè)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。一個中層管理者手里，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(guī)則、設計協(xié)作。

從這個意義上說，智能經(jīng)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(chǎn)、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(tài)，是“智能原生型產(chǎn)業(yè)”

報告里專門提到“培育智能原生新業(yè)態(tài)新模式”，這比“AI+”更進一步。眼下許多企業(yè)還只是使用AI的傳統(tǒng)企業(yè)。原有產(chǎn)品、流程和組織都沒變，只是在舊流程貼一層AI，在傳統(tǒng)產(chǎn)品邊上外掛一個聊天助手，把部分人工作業(yè)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(tǒng)可學習、流程可進化的邏輯，重寫產(chǎn)品、業(yè)務和組織。

不是在舊船上多裝一臺發(fā)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(qū)別。今天很多行業(yè)還停留在數(shù)字化改造上：把紙搬上云，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(yè)務流程天然適配模型調(diào)用，知識庫天然可沉淀，設備系統(tǒng)可以實時連接，用戶反饋能夠反哺迭代，產(chǎn)品本身具備不斷進化的能力。沿著這條邏輯推進，產(chǎn)業(yè)升級就不只是傳統(tǒng)企業(yè)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(xiàn)。

比如，未來的工業(yè)裝備企業(yè)，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(yōu)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(nèi)容+陪練+評估+成長路徑生成”的持續(xù)服務。未來的醫(yī)療服務，不只是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，而是圍繞個體長期運轉的健康管理與風險干預網(wǎng)絡。

第三種新形態(tài)，是“算力—能源—數(shù)據(jù)協(xié)同型基礎設施經(jīng)濟”

這一形態(tài)看似藏在底層，實際上決定著智能經(jīng)濟能長多高、走多遠。報告把“超大規(guī)模智算集群”“算電協(xié)同”“全國一體化算力監(jiān)測調(diào)度”“公共云發(fā)展”“數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用”“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集”并列提出，這說明未來的競爭，已經(jīng)從單點算力競爭，轉向系統(tǒng)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(qū)。進入數(shù)字時代，想到的是5G、數(shù)據(jù)中心、云平臺。而在智能經(jīng)濟時代，新基礎設施是一套高度耦合的復合系統(tǒng)。算力離不開電力，模型離不開數(shù)據(jù)，應用離不開網(wǎng)絡，規(guī)?；涞仉x不開調(diào)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(xié)同起來。

這背后對應著一種新的基礎設施經(jīng)濟學。哪里的電更穩(wěn)、更綠、更便宜，哪里的智算成本就更有優(yōu)勢。哪里的行業(yè)數(shù)據(jù)更豐富、更規(guī)范、更可用，哪里的模型就更容易拉開差距。哪里的公共云、行業(yè)云和邊緣側協(xié)同得更順，哪里的智能應用就更容易規(guī)?；涞亍Ｎ磥沓鞘兄g、區(qū)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(qū)，重的是物理空間；未來建智能經(jīng)濟園區(qū)，重的是復合生態(tài)。有沒有穩(wěn)定可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給，有沒有低時延的算力調(diào)度能力，有沒有開源社區(qū)和開發(fā)者氛圍，有沒有中試場景、監(jiān)管沙盒和倫理治理機制。誰還停留在“給地、給稅、給政策”的老辦法里，誰就很可能接不住真正意義上的智能產(chǎn)業(yè)集聚。

第四種新形態(tài)，是“智能治理型公共經(jīng)濟”

前幾種形態(tài)更多決定企業(yè)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。報告最后落腳到“完善人工智能治理”，這不是收尾句，而是壓軸句。因為智能經(jīng)濟能否成立，最終不取決于模型有多強，而取決于社會能否建立與之相適配的規(guī)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(chuàng)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。

更深的變化在于，治理本身也在被重寫。首先，治理對象變了。過去主要管企業(yè)、管平臺、管產(chǎn)品；未來還要面對模型、智能體以及越來越復雜的自動決策鏈條。其次，治理顆粒度變了。過去偏重結果監(jiān)管，出了問題再追責；未來則要把治理前移到訓練、部署、調(diào)用、反饋等環(huán)節(jié)，形成過程監(jiān)管、動態(tài)監(jiān)管和可解釋監(jiān)管。再次，治理能力本身也要變。面對海量自動生成內(nèi)容、復雜算法調(diào)用鏈和跨域數(shù)據(jù)流轉，僅靠傳統(tǒng)人工監(jiān)管已經(jīng)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，智能治理并不是智能經(jīng)濟的外部約束，而是它的內(nèi)部組成部分。沒有治理，繁榮可能很快失序；治理過度，創(chuàng)新又會被做成盆景。未來真正高水平的競爭，不是誰跑得最野，而是誰既跑得快，又跑得穩(wěn)。

那么，智能經(jīng)濟新形態(tài)，究竟“新”在哪里？歸根到底，新就新在它改變的不是某個行業(yè)、某種產(chǎn)品、某條賽道，而是經(jīng)濟運行的底層結構。生產(chǎn)函數(shù)變了，數(shù)據(jù)、算力、算法、場景和知識庫開始形成新的組合式生產(chǎn)力。組織邏輯變了，企業(yè)越來越像“人類能力+機器能力+制度能力”的協(xié)同體。價值邊界也變了，價值不再只產(chǎn)生于生產(chǎn)和交易本身，而越來越產(chǎn)生于學習、反饋、協(xié)作與持續(xù)演化。也正因如此，“智能經(jīng)濟新形態(tài)”比“新產(chǎn)業(yè)”更有解釋力。產(chǎn)業(yè)只是切片，形態(tài)才是全景。

我們迎來的，是一個更會重組的時代

很多人談人工智能，眼睛總盯著模型參數(shù)、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(chǎn)品一夜爆紅，而是整個經(jīng)濟開始悄悄換結構。

智能經(jīng)濟新形態(tài)，不會以一聲巨響降臨。它更像潮水，先漫過客服、營銷、辦公，再漫過工廠、醫(yī)院、城市和家庭。先改變工具，再改變流程，繼而改變組織。最后改變的，也許是人們對工作、服務、企業(yè)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(yè)仍把人工智能當作招商標簽、展示技術和展廳里的新名詞。但“新形態(tài)”不是擺出來的，而是長出來的。它長在真實場景里，長在高質(zhì)量數(shù)據(jù)里，長在制度創(chuàng)新里，也長在組織有沒有勇氣重做流程、重配資源、重塑責任。

人工智能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(jīng)濟新形態(tài)，不是給舊世界刷一層亮漆，而是舊結構開始松動、新秩序開始生長的那個時刻。

（作者胡逸為數(shù)據(jù)工作者，著有《未來可期：與人工智能同行》一書）