深刻把握智能经济新形态的特征及规律

【观察与思考】

2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”。智能经济新形态是以人工智能技术为核心驱动力，以数据为关键生产要素，以算力和算法为基础支撑，通过人、机、物全域互联与深度协同，重构生产、分配、交换、消费全链条，推动生产方式、组织模式、价值创造和治理范式发生系统性变革，实现经济系统全环节智能化转型、供需精准匹配和全要素生产率显著提升的新型经济形态。

生产要素之新：数据成为核心资源

经济形态的演进，往往伴随着关键生产要素的更替。农业经济时代，土地是最重要的生产要素。工业经济时代，资本和劳动力居于核心地位。进入智能经济时代后，数据跃升为新型生产要素，并与劳动、资本、土地、技术、管理等传统要素深度融合，形成全新的要素配置格局。

与传统物质性生产要素所具有的稀缺性和排他性不同，数据作为新型生产要素，具有可复制性、可再生性、非竞争性、非排他性、边际成本低等独特属性。首先，数据不仅自身能够创造价值，还能够与劳动、资本、技术等传统要素深度融合，形成显著的要素协同效应，提升全要素生产率。其次，数据的价值随着数据规模扩大、种类增多和应用场景拓展而呈指数级增长，形成“数据越多—价值越大—应用越广—数据越多”的正向循环。再次，数据要素能够跨越产业、地域和部门边界，促进资源优化配置和高效流动。

数据要素的市场化配置是智能经济高效运行的关键支撑。当前，我国正在加快构建数据基础制度，推进数据产权三权分置，建立数据流通交易制度，完善数据要素收益分配机制。这些制度创新旨在破解数据确权难、定价难、流通难等瓶颈，充分释放数据要素的价值潜能。随着数据要素市场化配置改革的深入推进，数据将在智能经济发展中发挥日益重要的基础性、战略性作用。

生产方式之新：智能化驱动全要素生产率跃升

生产方式的变革深刻影响着经济发展的质量与效益。智能化对生产方式的改造，并非简单的技术叠加，而是通过推动全要素生产率提升，为经济高质量发展注入强劲动能。一方面，智能技术大幅提升了生产效率，缩短了产品研发周期，降低了运营成本，提高了资源利用效率。另一方面，智能技术推动了生产要素的精准匹配和优化配置，减少了信息不对称带来的交易成本和资源错配，使经济运行更加高效。

智能化条件下生产方式的核心特征在于，智能算法的介入使机器具备了感知、学习、推理和决策的能力，能够在复杂、动态、不确定的环境中自主完成任务，并依托大数据、物联网等技术，构建起要素流动的“数字神经网络”，实现生产要素的精准匹配与动态优化。从工业互联网赋能的智能工厂、黑灯车间到农业领域的智慧农场、无人农机，从医疗领域的AI辅助诊断、智能手术机器人到金融领域的智能投顾、风险预警，从交通领域的自动驾驶、智慧物流到教育领域的个性化学习、智能导师，从毫秒级的设备故障预判到海量个性化订单的实时排产，在处理不同行业的各类情况时，机器不再仅是执行预设指令的工具，而成为能够持续优化决策的“认知主体”。智能化向各行各业、各个环节深度渗透，推动各类要素突破时空限制，形成协同高效的配置体系，从而大幅降低资源闲置与浪费，为全要素生产率的提升筑牢基础。

组织形态之新：人机协同推动组织秩序变革

智能经济新形态不仅体现为技术迭代与要素重组，也体现在生产组织方式的变革。其组织形态之“新”，核心在于人机协同由局部技术应用上升为系统性的生产架构，从而形成一种更具弹性、包容性与创造力的组织秩序。

劳动过程从“串联分工”转向“并联共创”。在传统组织形态下，人与机器大体上是一种“操作者—工具”的线性支配关系，劳动过程呈现清晰的串联式分工。智能经济时代，具备感知、学习与决策能力的智能体成为“协同伙伴”，深度嵌入研发、设计、服务等全链条。劳动过程不再是人单方面发号施令，而是人与机器围绕共同任务目标，进行动态的信息交互、方案比选与行动协调。这种“并联共创”模式，打破了僵化的岗位边界，使人的认知优势与机器的计算、执行优势在实时互动中持续耦合，催生出大量人机复合型岗位与弹性协作团队。

组织结构从“刚性科层”转向“柔性网络”。人机协同使信息传递与资源调配能够跨越诸多中间层级，组织形态呈现出明显的平台化、网络化特征：前端由人机协同团队敏捷响应多样化需求，后台则通过数据中台和算法中枢提供能力支撑。组织边界日益模糊，跨时空、跨实体的虚拟集群与动态联盟大量涌现，管理范式随之从科层管控转向赋能与协调，组织更像一个开放的创新生态，各类人机协同单元在其中自组织、自驱动，按照任务需要进行快速组合与分离，极大提升了应对不确定性的韧性。

劳动关系从“单一从属”转向“多元契约”。当智能体深度参与价值创造，劳动者的劳动时间、场所与方式获得空前自由度，“人机共享”的工作格局重塑了雇佣模式。平台上大量按需匹配的智力服务、人机协同开展的远程作业，使劳动者与组织的关系不再固化为长期从属，而是呈现为项目式、合作式的多元契约联结。这种柔性的劳动关系既释放了个体潜能，也提出了权责界定、算法治理、数字技能权益保障等新课题。

效率之新：从规模经济到范围经济

智能经济突破了以规模扩张为主线的增长范式，更注重向范围经济延展，从而扩大了效率的源泉和经济增量的空间。

供给模式更加强调“按需精作”。传统规模经济依赖于标准化产品的大批量生产，通过摊薄固定成本来获取价格优势，其隐含前提是需求具有较强的同质性。智能经济则依托数据洞察与柔性制造能力，能够以接近规模化生产的成本和效率，精准响应碎片化、个性化的长尾需求。无论是智能推荐系统对消费意愿的即时捕捉，还是C2M模式对个性化订单的快速转化，都表明“大规模个性化定制”正在化解规模与范围的传统矛盾，进而在精准满足差异化需求的过程中扩大经济增长的空间。

协同方式更加注重“生态共享”。范围经济强调通过多样化业务的共享与协同来降低成本、创造增值。在智能经济条件下，这种协同不再局限于共享渠道或品牌，而是更多体现为数据、算法、算力等核心能力的跨场景复用。一个智能算法在出行领域的优化经验，可以迁移至物流调度；一套用户画像体系，能够同时服务于内容推荐、健康管理、金融服务等多个场景。平台型组织正是这种范围经济的典型——通过构建数字基础设施与规则体系，使生态内多元主体共享技术外溢与流量红利，创造出单一企业难以企及的组合价值。

价值创造更加体现“智慧创值”。当智能系统具备从海量数据中自主学习、发现规律、生成洞见的能力时，知识与智慧本身便成为直接的生产要素和最终产品。从AI辅助药物研发大幅缩短新药发现周期，到工业大脑对生产过程的动态优化带来能效跃升，再到生成式AI将创意转化为可商用的内容资产，智能经济正将人类的部分高阶认知能力工程化、规模化。这是对传统“资源加工—产品增值”路径的超越，标志着价值创造更加强调知识生产与智能涌现。

（作者：李洪波，系浙江省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、杭州师范大学马克思主义学院院长）