核心提示   智能经济新形态是以人工智能为核心驱动力、数据为关键生产要素、算力和算法为重要生产工具的新型经济形态。2026年政府工作报告首次提出打造智能经济新形态，标志着人工智能从技术产业层面上升至经济战略层次。对县域而言，培育智能经济是重塑发展格局、实现跨越发展的重大机遇。然而，区县普遍面临人才短缺、资金不足、设施滞后、数据治理能力弱、产业基础薄弱、政策支撑不足等现实挑战。关键路径在于因地制宜找准切口，完善算力等新型基础设施，实施“人工智能+”行动解决真实痛点，聚焦企业“不想转、不敢转、不会转”难题培育转型主体，并协同保障算力、电力、人才、资金四大要素。核心在于追求“有效性”，通过解决具体问题构建数字时代竞争力。

当前，世界新科技革命蓬勃兴起，人工智能技术加速演进，全球经济形态在底层动力、要素供给、组织生态、跨界融合等领域开始实现整体重构。习近平总书记强调，要培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。2026年政府工作报告首次提出打造智能经济新形态，标志着对“人工智能”的整体定位正由技术产业层面快速上升到经济战略层次。

内涵特征及培育价值

“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，以算力和算法为重要生产工具，通过人机协同、跨界融合和共创分享等场景，实现经济活动智能化、网络化和自进化发展的新经济形态。其与数字经济的本质区别在于人工智能从“赋能工具”升维为“驱动内核”。所以，以“人工智能+”催生的智能经济可看作数字经济发展的高级阶段。

当前，智能经济新形态相较传统经济形态呈现出四个突出特征。一是从驱动逻辑看，数字经济以“信息驱动”为核心，重在破解信息不对称、降低交易成本；而智能经济以“能力驱动”为核心，将人工智能的决策与执行能力转化为新的生产要素。例如，京东物流智能供应链系统，以大模型为决策中枢，构建自主智能体集群（包含需求预测智能体、库存调度智能体、路径规划智能体和异常处理智能体），本质是将AI的决策与执行能力转化为生产要素，形成“感知—决策—行动—反馈”闭环，从“信息协同”升级为“能力自治”。二是从要素配置看，智能经济将“数据”确立为关键生产要素、新的战略资源与新资产，是算法训练的基础资源、智能决策的核心依据与价值创造的重要来源。这与以往数字经济形态将“数据”定位于经济运行的记录性产物有本质区别。例如，深圳市福田区将90亿条公共数据定位为战略资源与新型资产，通过合规运营释放价值。尤其是医疗、政务、商旅等数据脱敏后，供给大模型训练（如商保理赔智能体、婚恋背调模型），是模型泛化能力的关键。三是从组织形态看，智能经济催生了以智能体、词元（Token)为代表的崭新经济单元，大量以“大模型”为决策中枢的自主智能体作为独立主体参与各类经济活动，形成去中心化的自组织网络，从而改变了产业链、供应链、价值链运作方式，经济生态体系进一步重构。例如，震坤行基于自研多模态大模型，打造AI物料管家智能体，成为MRO（工业用品）供应链中的独立经济单元，将原本需要几天的跨角色沟通压缩至分钟级。四是从跨界融合看，智能经济通过产业渗透、交叉与重组，持续催生跨界融合的新业态。例如，智能经济通过人工智能+无人机 /eVTOL（电动垂直起降飞行器），向物流、文旅、城市治理等领域深度渗透，推动航空产业与传统产业交叉重组，形成低空经济新业态。

培育智能经济新形态不仅是宏观战略层面的方向选择，对于承载着近七成人口的我国广大县域而言，更是重塑发展格局、破解深层矛盾、实现跨越发展的重大历史机遇。一是智能经济激发内生增长新动能，培育区域竞争新优势。县域是国民经济的基本单元，也是培育新质生产力、构建现代化产业体系的重要载体。当前，县域经济发展不平衡、产业升级乏力等共性问题依然突出。通过打造智能经济新形态，县域能够立足资源禀赋，摆脱传统工业化路径依赖，直接切入高附加值产业新赛道，实现“换道超车”。二是智能经济推动传统产业蝶变升级，赋能实体经济提质增效。智能经济新形态的核心价值在于通过技术革新对传统产业进行全方位改造，将数据资源转化为实实在在的生产力。例如，河北将AI技术全面融入县域工农商产业，107个省级重点特色产业集群已实现“共享智造”全覆盖。三是智能经济夯实共同富裕根基，缩小城乡发展“数字鸿沟”。我国县域人口占比超过45%，县域的发展水平直接决定着共同富裕的成色和底色。AI技术能够有效弥补城乡间的公共服务差距、教育资源不均和人才鸿沟。例如，四川盐边县启动“AI赋能共同富裕”工程，以“裂变式培训”模式培育上千名AI培训师，让1.5万余人掌握AI技能，将手机从通讯工具变为知识生产工具，推动“一户一AI明白人”落地见效，为缩小三大差距、促进共同富裕提供了可复制的基层实践。四是智能经济提升县域治理现代化水平，增强民生服务可及性。智能经济新形态不仅重塑产业形态，更深刻改变基层治理的方式与效率。各地积极推动AI技术向民生服务下沉，打造政务服务智能助手，实现“数据多跑路、群众少跑腿”。例如，广西江州区上线“边江智州”人工智能开放平台，构建起覆盖产业升级、政务服务、城市治理、民生保障四大领域的智能支撑系统。

现实挑战

智能经济新形态为县域跨越发展带来历史机遇，然而从“AI助推器”向“AI发动机”的跃迁过程中，大多数县域面临人才、资金、设施、数据、产业、政策等多重系统性挑战，智能经济“最后一公里”落地尤为艰难。

人才结构性短缺：引不来、留不住。县域薪资待遇、发展空间与大城市差距明显，难以吸引高端数字化人才。例如，广西桂平市本地高校少、人工智能相关专业设置滞后，人才供给难以满足产业需求；贵州息烽县大数据产业薄弱，生活配套不足，既难引才更难留才；湖南新田县则面临产业工人技能与AI技术迭代脱节的核心矛盾。

资金约束突出：投入高、来源窄。智能经济属技术密集型，研发、算力、平台建设耗资巨大，加之县域财力有限，产业基金规模小，市场化融资能力弱。县域传统产业嫁接AI普遍面临成本阻碍，中小企业“不想转、不敢转、不会转”现象突出。例如，广西桂平市企业因资金不足未能大规模引入AI技术；贵州息烽县多数企业表示转型升级成本过高、负担重、风险大，宁愿维持现状。

数字基础设施滞后：“硬梗阻”与“软不适”并存。广泛的县域层面，数字基础设施薄弱、技术软件“水土不服”、迭代快速带来“成本陷阱”。算力资源高度集中于发达地区，城乡网络基建代差明显。智能鸿沟不仅体现为硬件差距，更表现为技术应用能力与社会认知的“软性鸿沟”。

数据治理能力不足：孤岛林立、制度缺位。跨部门、跨层级数据共享协同机制尚未贯通，公共数据归集存在标准不统一、权责不明、共享意愿不足等问题。数据确权、定价、交易、安全监管等基础制度尚在探索，市场化配置机制缺位。现有智慧城市平台功能集成、系统协同水平有待提升，从“管数据”到“用数据”的跃迁挑战重重。

此外，多数县域产业基础薄弱，加之政策体系支撑不足，导致传统产业数字化转型缓慢、数智融合程度不深，新兴产业培育难。

关键路径

县域培育智能经济新形态的关键，在于找到“小切口、真场景、快回报”的路径，用数智化技术解决经济社会运行的实际问题和树立新的发展优势，而非追求大而全的蓝图。

找准切口：因地制宜分类推进，拒绝千篇一律。智能经济不是“另起炉灶”，而是立足本地资源禀赋，让人工智能技术为特色产业赋能。不同发展类型的区县，转型的重点也应有所不同。

第一，工业强县：聚焦生产线智能化改造与数字化转型实现降本增效。例如，江西遂川县在硅基、电子信息产业推行“一企一策”数字化转型，龙头企业改造后带动26家配套企业接入平台，供应链响应速度提升了40%。

第二，农业大县/文旅名县：利用电商与AI扩大销路、提升体验。例如，四川苍溪县通过打造“中国播谷”，培育本土直播矩阵，2025年当地特色农产品网络交易额突破5.46亿元；湖北利川市则孵化出服务游客与商家的文旅大模型“AI游利川”，带动游客平均停留时长从1.8天延长至2.3天。

第三，交通枢纽县：可发挥能源与区位优势，切入算力服务赛道。例如，福建闽清县利用绿电优势，规划打造“闽江流域智算产业集群”，试图在算力市场中分得一杯羹。

完善新型基建：既要适度超前，又要“以用定建”。算力底座是智能经济的“水电煤”，但区县财力有限，必须讲究策略。

第一，灵活建设模式。湖北利川市采取“O+EPC”运营前置模式，即“先想好应用再建底座”，在建设阶段就与中科大、奇瑞汽车等头部客户谈好合作，确保算力中心建成即饱和运营，建成仅一年就实现2000万元收入。

第二，降低使用门槛。县（市、区）政府可效仿福建闽清县的做法，谋划出台“算力券”、“语料券”等扶持政策，直接降低中小企业使用AI工具和公共数据的成本，解决“用不起”的难题。

第三，注重实用优先。广西崇左市江州区“边江智州”平台构建了“1+4+N”体系，明确先聚焦农业、城管、政务等4个最急需的领域，不追求大而全，而是解决真问题。

核心抓手：实施“人工智能+”行动，解决真实痛点。技术必须嵌入具体的业务流程才能产生价值。县域应重点在以下场景突破。

第一，治理提效。不仅是智慧城管（如广西崇左市江州区自动识别违建），更在于政务便民。如推广“政务数字人”进行智能导办、材料预审，缓解基层人手不足的压力。

第二，工业质检。对于制造业区县，AI质检是见效最快的场景。如遂川县的法萨实业引入AI质检后，产品良品率提高至99.3%，直接转化为经济效益。

第三，能源管理。针对高耗能产业或园区，引入虚拟电厂和智能调度系统。例如，福建闽清县通过归集水电、风电资源，不仅保障了自身算力中心的绿电供应，还能通过电力交易降低成本。

实施主体培育：聚焦企业“不想转、不敢转、不会转”难题。企业是转型主体，政府的主要职责是搭建服务平台、消除转型顾虑。

第一，建立“促进中心”。例如，江西遂川县设立了数字化转型服务中心，组建专家团队入企诊断，提供“评估—设计—改造—验收”的全流程服务。

第二，推行“链式”转型。单纯让中小企业自己买软件不现实，更高效的方式是由链主企业搭建平台，带动上下游上云。例如，江西遂川县的奥海科技（L8级）带动供应链企业接入，湖北利川市的“产业飞地”模式则让县内企业能共享武汉的研发资源。

第三，数据资产化探索。例如，湖北利川市率先推动国企数据资产入表，完成了总值约2400万元的数字资产入账，打通了“资源—资产—资金”的转化路径，让沉睡的数据变成真金白银。

提供要素保障：算力、电力、人才与资金。发展智能经济新形态，离不开算力、电力、人才与资金这四大核心要素的协同支撑。

第一，算力作为智能经济的核心生产力，各地正通过“统筹建设+政策扶持”的方式构建普惠性算力支撑体系。例如，在算力基础设施建设上，江苏连云港市海州区依托“悟空智算”省市一体化调度平台，运营算力规模已突破1.2万P，为企业和科研机构提供低成本、高精度的垂直领域算力服务；湖北竹山县实施分期建设策略，2026年先落地50PFLOPS算力（编者注：PFLOPS指每秒运算能力一千万亿次，下同），逐年扩容至500PFLOPS。此外，多地密集出台算力券政策，湖北省发放5000万元算力券，按实际使用费用10%补贴，单个主体每年最高补100万元；广东中山市发放5亿元算力券，单个租赁方年补最高100万元；浙江温州市创新推出“算力贷”，将算力资产纳入授信评价。这些举措有效降低了中小企业“用不起”的算力门槛。

第二，电力保障方面，“算力的尽头是电力”已成为行业共识，各地正积极探索绿电与算力的深度融合。江苏如东县依托亚洲最大海上风电群，配套建设储能设施，构建“风光互补、储能托底”的稳定供能体系，可实现智算中心绿电直供，从根本上实现零碳算力；福建闽清县则落地了全省首个县域虚拟电厂，通过归集区域内的水电、风电等清洁能源资源，为算力中心提供低成本绿电保障，还能通过电力交易进一步降低运营成本。

第三，人才是智能经济发展的根本动力。面对人才“引不进、留不住”的县域困境，各地探索出“引育并重、产教融合”的差异化路径。湖南常德市武陵区以深度产教融合破局，创新推行“校企双导师制”和沉浸式实战实训——127名学生全程参与智柚数据的真实商业项目，实现了“课堂即实训场、学习即实战”，年均培育专业人才超1000人，有效破解了本地高校毕业生留常率仅14.6%的困局；江苏金湖县充分发挥全省首个数智政务协会的平台优势，推动政校企三方联动，促成职业院校与行业领军企业共建“人工智能实习实训基地”和“数据标注实训基地”，将企业一线的技术难题直接转化为课堂上的实战课题，成功培育了一批既懂数据技术又懂产业逻辑的复合型实用人才。

第四，资金保障是智能经济持续发展的重要基石。各地正通过设立产业基金、创新金融产品、盘活数据资产等方式，构建多元化的资金保障体系。在产业基金方面，四川内江市东兴区设立了人工智能产业投资基金，吸引社会资本共同参与。在金融创新方面，上海农商银行发布了“算力贷”“智驾贷”等专项金融产品，“算力贷”聚焦算力芯片、算力支撑、算力应用三大板块，期限最长10年，为智算中心建设和算力应用注入长周期资金。同时，随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的全面落地，数据资产入表为企业开辟了全新的融资路径。安徽来安县率先完成全市首例数据资产“登记—确权—入表—融资”全链条运作——将全县36座充电桩场站、317台充电桩运营数据纳入核心资产标的，成功获取数据产权登记证书，资产获评价值490.88万元，并成功争取银行贷款300万元，为县域数据要素市场化配置提供了可复制的实践样本。

从未来发展趋势看，县域培育智能经济，核心不是追求技术的“高精尖”，而在于“有效性”。关键在于找准特色产业、建好算力底座、服务好本土企业，通过解决一个个具体的降本增效问题，逐步构建起数字时代的核心竞争力。

童晶  中共成都市委党校经济学教研部副主任、副教授