最近国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。《意见》强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动，涌现一批新基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位等，加快培育发展新质生产力，使全体人民共享人工智能发展成果，更好服务中国式现代化建设。深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。

智能经济是以人工智能（AI）为核心驱动力，通过数据、算力、算法的协同支撑，深度融合各产业领域，形成人机协同、跨界融合、共创分享的新型经济形态。它标志着从数字经济向更高阶智能化阶段的演进，是推动全球经济增长的核心引擎。以下是其核心特征与表现：1.人机协同。AI具备自主推理与决策能力，与人类形成“双向赋能”关系。人类负责情感、创造等非结构化任务，AI处理重复性工作，共同提升生产效率与知识创新水平。2.跨界融合。以“人工智能+各行各业”为路径，打破行业边界。例如制造业：柔性定制化生产（如智能工厂实时优化生产参数）；医疗：AI辅助诊断与手术精准操作；农业：物联网与遥感技术实现灾害预警与智能管理。3.共创分享。数据、算力等资源需多主体协同开发（如企业联合建设算法平台），价值分配强调贡献匹配，推动生态化创新。

与传统经济的区别：

典型应用场景。1.认知决策优化。城市治理：智能交通系统实时分析路况，动态规划路线，提升通行效率30%以上。金融风控：AI预测市场波动，辅助投资决策。2.感知自动执行。自动驾驶：激光雷达+多传感器融合，实现全环境感知与安全驾驶。家庭服务：机器人自主完成清洁、搬运等任务（如识别障碍物并避让）。3.交互体验重构。虚拟试衣间：3D建模实现“指尖换装”。AR导览：博物馆文物通过智能眼镜“复活”，提供沉浸式解说。政策与战略支撑。国家层面：中国出台《新一代人工智能发展规划》（2017）、《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（2025），明确构建“智能经济形态”。产业实践：建设国家级智能制造工厂，90%应用AI与数字孪生技术，推动工业互联网覆盖49个经济大类。

挑战与应对。技术瓶颈：高端芯片、算法受制于人，需加强核心技术攻关。数字鸿沟：地区间技术资源不均，需通过东西协作与开放数据填补差距。监管需求：建立算法公平性审查、数据安全法规。智能经济不仅是技术升级，更是经济范式的根本变革：数据驱动决策、机器自主行动、人机共生共创。其发展依赖政策引导、技术突破与生态协同，最终实现生产效率跃升与社会福祉深化。当前中国正通过“人工智能+”行动加速这一转型，为全球智能经济提供重要实践样本。

智能社会（或称智慧社会）是继农业社会、工业社会、信息社会之后的一种更高级的社会形态，其核心特征是以人工智能（AI）、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术为支撑，推动社会生产、治理、服务和生活方式的全面智能化重构，目标是实现更高效、普惠、可持续的发展模式。定义与本质。1.社会形态的演进。智能社会是人类社会发展的新阶段，以数字化、网络化、智能化深度融合为标志。它不仅是技术升级，更是生产关系、治理模式和文明形态的系统性变革。例如工业社会以机械化为核心，信息社会以互联网为核心，而智能社会则以人工智能驱动的数据价值释放为核心。2.技术支撑体系。依赖五大关键技术：人工智能（如大模型、智能决策系统）；物联网（万物互联与实时感知）；大数据（数据资源成为核心生产要素）；5G/6G网络（泛在化高速通信）；区块链（保障数据可信与关系智能化）。

核心特征。1.治理智能化。智慧政府：通过数据共享平台实现精准政策匹配（如医疗、交通资源的动态调度），提升公共服务效率；政务流程重塑，打破部门壁垒，构建“整体政府”。社会治理精细化：利用AI进行环境监测、治安防控、信用评估等，例如构建“天地一体化”生态监测体系，实现对污染源的实时追踪。2.经济智能化。智能经济形态：人工智能深度融入产业全链条，推动工业互联网、柔性制造、智慧农业等发展，释放数据对经济的放大、叠加、倍增效应。新质生产力：大模型等技术成为“基底技术”，催生智能生产力工具（如自主决策的工业系统），重构生产方式。3.民生服务普惠化。公共服务均等化：远程医疗、智慧教育、电子社保等消除区域差异；例如诊间结算系统减少就医等待时间，智慧养老平台实现远程看护。生活场景智能化：智能家居、自动驾驶、无感支付等渗透日常。

4.基础设施融合化。泛在信息网络：5G全覆盖、千兆入户、万兆入企，支撑“人—机—物”三元融合。物理设施智能化：智能电网按需配电，智慧交通系统动态优化路线，地下管廊可视化杜绝城市内涝。中国推进智能社会的战略路径。1.政策引领。国家出台《新一代人工智能发展规划》（2017）和《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（2025），明确到2035年“全面步入智能社会和智能经济新阶段”。目标：2027年AI与6大重点领域深度融合，2030年智能经济成为核心增长极。2.实践重点。数据资源整合：破除“信息孤岛”，构建国家级数据共享平台。技术伦理规范：建立算法公平审查机制，防范“大数据杀熟”等风险。城乡协同发展：通过“东数西算”等工程弥合区域数字鸿沟。

挑战与未来方向。1.技术瓶颈。高端芯片、核心算法受制于人，需强化自主创新。智能涌现的不可控性：大模型可能产生预期外的决策逻辑。2.社会风险。伦理冲突；安全威胁：万物互联加剧网络攻击风险，需构建“安全可视化平台”。3.治理升级。转向“多元协同治理”，鼓励企业、公众参与智慧生态建设。推动“用数据说话、用数据决策”的政府运行新模式。智能社会是以技术赋能人本发展为内核的社会范式革命：通过泛在智能技术重构生产力和生产关系，最终实现社会资源优化配置、公共服务均等可及、治理效能精准高效。中国正以“人工智能+”行动为牵引，通过技术突破、制度创新与生态协同，探索智能社会的中国路径，为全球提供“技术向善”的实践样本。

在智能经济时代，企业需通过战略重塑、技术赋能与组织变革实现转型。基于政策指南、产业实践和前沿研究的系统性路径。战略重构：明确转型方向。1.顶层设计先行。制定与业务深度融合的数字化战略，避免“为转型而转型”。参考《制造业企业数字化转型实施指南》提出的“PDCA循环”（计划-执行-检查-优化），结合企业规模分层推进：龙头企业：聚焦产业链协同，构建工业互联网平台（如海尔COSMOPlat），带动上下游数据互通。中小企业：选择核心场景突破（如生产管控或客户服务），采用轻量化SaaS工具降低试错成本。例如，美的通过“T+3”模式（订单到交付≤3天）重构供应链战略，库存周转效率提升30%。

2.场景驱动转型。基于“一图四清单”方法（场景图谱+数据/模型/工具/人才清单），将复杂转型拆解为可操作单元。生产环节：部署工业传感器实时优化参数。服务环节：应用生成式AI客服，服务成本降低40%。技术赋能：夯实智能底座。1.关键技术融合应用。人工智能+生产：离散制造（如电子设备）采用MBSE打通设计-生产数据链；流程工业部署APC系统实现碳捕集与能耗优化。数据驱动决策：构建企业级数据中台，破除“信息孤岛”。案例：华星电子用AI检测半导体缺陷，效率提升50%。

2.分阶段技术投入。短期：设备数控化改造。长期：布局数字孪生、工业大模型，推动产品全生命周期管理。组织变革：构建适配体系。1.打破部门壁垒。建立跨职能数字化团队（IT+业务部门融合），推动数据共享。案例：某制造企业通过OA/ERP/CRM系统集成，决策响应速度提升60%。培育数据驱动文化，从“经验决策”转向“算法辅助决策”。2.复合型人才建设。分层培养：管理层：提升数字战略素养（如央国企专项培训）；技术层：联合高校开发AI+工艺课程；一线员工：实训AR/VR操作模拟器。政策支持：利用政府“数字素养提升行动”资源，降低培训成本。

生态协同：借力外部资源。1.融入产业生态。中小企业加入行业平台，共享算法库与算力资源。通过“东西协作”填补数字鸿沟。2.政策与金融支持。申请智能制造专项补贴（如《制造业数字化转型行动方案》定向贷款）。参与政府试点（如“数字领航”企业遴选），获取技术认证与市场背书。风险规避：转型中的关键防线。1.数据安全与治理。建立DSG（数据安全治理）框架，符合《数据安全法》要求，对敏感数据脱敏处理。工业数据分级防护（参考工信部网络安全分类分级指南）。2.小步快跑验证模式。采用MVP（最小可行产品）策略：先试点单条产线AI质检，验证ROI后再推广；避免盲目投入高风险项目（如全厂无人化）。

3.转型价值与成效（典型企业案例）

转型成功三要素。战略锚点：从“技术应用”升维至“价值链重构”，避免碎片化改造；人机协同：AI处理标准化流程，人类聚焦创新与情感交互；敏捷迭代：建立“评估-优化”闭环（如《指南》成效评估模块）。企业需认识到：智能经济不是“替代人力”，而是通过数据贯通业务、算法优化决策、人机共创价值，最终实现全要素生产率跃升。政策、技术、人才的三维驱动下，主动转型者将重塑行业竞争格局。

中小企业评估自身智能转型基础条件，需结合国家权威标准与行业实践，从技术基础、数据能力、管理机制及资源投入四个维度系统诊断。基础能力评估：硬件与系统适配性。1.设备数字化率。定义：实现数字化控制的生产设备占比（如数控机床、传感器设备）。参考值：初级（L1）：≤10%；进阶（L3）：≥40%。工信部标准：设备数字化率是数字化基础核心指标，直接影响数据采集能力。2.设备联网率。定义：支持联网通信的设备比例（如通过5G/工业物联网接入）。关键作用：实现远程监控与实时数据分析。参考等级：L4级企业要求设备联网率大于60%，支撑全流程协同优化。3.信息系统覆盖度。评估内容：核心业务环节（生产、仓储、财务等）是否应用本地或云化系统（如MES、ERP）。达标标准：规范级（L2）：至少3个约束性场景（如生产管控、质量管理）实现数字化管理。

数据能力评估：采集与应用深度。1.数据采集覆盖范围。要求：自动采集数据的业务环节数量（如生产排程、能耗管理、设备状态）。参考：L3级企业需覆盖80%以上核心环节，实现跨部门数据互通。2.数据分析能力。成熟度分级：初级：人工记录+电子表格分析。高级：应用AI模型预测设备故障或优化排产（如视觉质检、智能调度系统）。典型案例：达到L4级的企业需具备全链数据驱动决策能力。管理能力评估：战略与组织保障。1.数字化战略规划。政策要求：工信部明确需实施“一把手负责制”，设立专项部门或岗位。2.人才与培训机制。关键指标：专职数字化团队配置；员工年培训时长≥20小时。四川省实践：L3级以上企业需建立人才梯度培育机制。

成效与可行性评估：成本效益与资源匹配。

1.成本效益分析。核心指标：

2.资源可行性。资金：数字化投入占营收比（L2级建议≥1%，L4级≥5%）。外部支持：政府补贴、产业链协同资源（如共用工业互联网平台）。评估路径建议：四步诊断法。1.使用官方评测工具。登录工信部“中小企业数字化水平评测系统”，免费获取定制化报告。2.开展第三方智能诊断。通过公共服务平台申请“入驻式问诊”，利用AI模型分析业务流程数据，识别潜在问题。3.对标行业标杆实践。参考省级试点案例，选择同规模、同行业标杆比对。

4.制定阶梯式改进计划。短期：优先改造高价值场景（如生产管控数字化）；长期：接入产业生态平台，实现供应链协同（如通过工业APP商店获取轻量化工具）。转型避坑提示：避免盲目追求“全场景覆盖”，中小企业应遵循 “单点突破→多环节集成→生态协同” 路径。例如，先以AI质检提升合格率（降本20%以上），再逐步扩展至智能排产。

附：数字化转型等级判定简表

数据来源：工信部《评测指标2024》&四川《指标体系2025》。通过上述结构化评估，中小企业可精准定位转型起点，结合政策红利（如专项贷款、平台资源）稳步推进智能化升级。

智能经济发展面临的技术瓶颈是一个系统性挑战，涉及硬件、数据、算法、软件生态及产业适配性等多维度问题。结合当前政策导向和产业实践，主要技术瓶颈可归纳为以下五类：硬件与算力瓶颈。1.高端芯片代际差距。2.算力基础设施不足。大模型训练消耗的算力和能源呈指数级增长，但我国自主可控的智能算力中心布局尚未完善，绿色计算技术（如模型压缩、蒸馏）的应用仍需优化。3.工具链依赖性强。数据要素瓶颈。1.数据质量与供给不足。2.数据流通机制缺失。数据确权、定价、交易制度不完善，隐私保护与数据开放的矛盾突出，企业因合规成本高不愿共享数据。3.跨境数据流动受限。算法与模型瓶颈。1.基础理论原创不足。在神经网络架构、因果推理等前沿领域缺乏突破性成果，多依赖对国外理论的改进，制约原始创新能力。2.工业场景适配性差。3.算法可解释性欠缺。

软件生态与开源瓶颈。1.开发框架影响力弱。2.工具链自主性不足。3.开源社区建设滞后。产业适配与人才瓶颈。1.技术与场景融合困难。2.复合型人才短缺。既懂AI算法又熟悉产业工艺的跨界人才严重不足。3.中小企业转型能力弱。瓶颈的系统性与关联性。智能经济的技术瓶颈本质是 “基础研究—技术转化—产业落地”链条的断裂：硬件与数据是底层支撑，制约算力与模型训练效率；算法与软件决定技术可用性，影响场景落地深度；人才与生态则是贯通全局的纽带，需政策、资本与教育协同破局。当前我国正通过 “人工智能+”行动（如建设国家级数据交易所、设立基础理论攻关专项）加速突破，但需持续强化核心技术自主性、构建开放生态，方能实现从“技术跟随”到“创新引领”的跨越。

下表对比传统经济与智能经济的关键要素差异，突显技术瓶颈的深层原因：

智能社会与传统信息社会在治理模式上的本质区别，主要体现在治理理念、决策机制、服务模式、主体结构和风险应对五个维度。治理理念：从经验主义转向数据驱动。智能社会：以数据为治理核心，通过全域数据采集构建结构化知识图谱，实现“循数治理”。治理目标从解决显性问题转向预测隐性风险，强调“主动预防”和“精准施治”。政府角色转变为协同者，推动多元主体共建共治。决策机制：从层级化到智能化。智能社会：构建“数据-知识-决策”智能系统：通过“数据中台”打破信息孤岛，实现跨领域资源调度。服务模式：从标准化到个性化。智能社会：以用户需求为中心重构服务。精准画像：通过数据分析识别个体需求（如教育领域智能导学系统定制学习路径）。

无界服务：打破时空限制，如远程医疗覆盖偏远地区、政务“秒批”实现零跑动。体验升级：智能终端（如语音助手、无障碍交互）提升残障群体服务可及性。主体结构：从单一政府到多元协同。智能社会：构建“政府-市场-社会-公民”治理共同体：政企协作：企业成为治理研判者（如科技公司参与算法设计）。公众赋权：智能平台（如民意分析系统）支持公众参与政策制定与监督。基层创新：社区通过“智慧平台”整合居民意见，实现资源精准配置（如智能垃圾分类系统）。风险应对：从末端治理到源头防控。智能社会：依托技术实现全周期防控：超前预警：通过多源数据感知风险（如金融欺诈识别、群体事件预测）。法治保障：程序化治理流程（如区块链存证）确保决策透明可追溯。技术伦理：新增挑战与应对机制。应对策略包括：算法审计制度、数据匿名化技术、适应性法律框架（如《个人信息保护法》）。

总结：本质区别对照表

智能社会的治理模式通过技术重塑了社会运行的逻辑，其本质是以数据智能为核心、多元协同为框架、预见性服务为目标的系统性变革，最终实现从“治已病”到“治未病”的跨越。

新质生产力与智能经济是当前中国推动高质量发展的两大核心战略，二者在技术创新、要素配置和产业变革上深度耦合，共同构成经济转型升级的核心驱动力。概念内涵：创新驱动的生产力质变与高阶经济形态。1.新质生产力：技术革命催生的先进生产力质态。定义：以科技创新为主导，摆脱传统要素依赖，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力。核心要素：技术革命性突破：颠覆性技术（如人工智能、量子计算）推动生产力能级跃迁。要素创新性配置：数据成为新型生产要素，与劳动者、资本等重构组合方式。产业深度转型：战略性新兴产业（新能源、生物医药）和未来产业（脑机接口、深空开发）是核心载体。2.智能经济：数字经济的高阶演进形态。

定义：以人工智能为核心引擎，通过数据、算法、算力协同驱动生产决策自主化，实现资源配置智能化、服务个性化的经济形态。关键特征：决策自主性：AI替代人脑参与生产调度（如工业机器人自主优化产线）。要素高阶化：数据要素价值通过算法深度释放，边际成本趋近于零。形态泛在化：从智能制造延伸至智慧城市、智能服务等全域场景。内在关联：技术同源、要素互通与产业共融。1.技术同源性：人工智能为核心纽带。人工智能既是新质生产力的“推进器”（驱动科技跨越发展），也是智能经济的“神经中枢”（实现决策自主化）。例如：工业场景：AI视觉质检将产品良率从85%提至99%，同时降低人工成本40%。研发创新：生成式AI加速新药研发周期，使生物医药产业研发效率提升50%。

2.要素配置创新：数据要素的双向赋能。新质生产力视角：数据确权、流通机制（如国家级数据交易所）释放要素潜能。智能经济视角：联邦学习等技术实现“数据可用不可见”，支撑跨企业协同（如供应链智能调度）。典型案例：山东建设语料中心、训练中心标准化流水线，推动区域产业智能化升级。

3.产业融合共生：从数字化到智能化的跃迁

实践路径：双向赋能与制度协同。1.技术-产业深度融合。短期攻坚：突破高端芯片、工业软件等“卡脖子”技术，国产AI框架（如PaddlePaddle）加速替代。场景规模化：实施“人工智能+”行动，重点领域包括：生产端：工业互联网平台连接设备超8900万台，优化排产效率。消费端：AR眼镜、智能家居渗透率超50%，创造沉浸式体验新需求。2.制度创新与风险治理。激励机制：构建“科技-产业-金融”循环，扩大科创金融试点，支撑长期研发投入。风险防控：算法偏见治理：建立第三方审计制度，防范招聘、信贷场景歧视。就业结构转型：2027年前AI预计替代2600万岗位，需通过“AI+技能”培训推动劳动力升级。

3.区域协同与绿色化发展。东西协作：通过“东数西算”工程优化算力布局，西部数据中心PUE值降至1.15以下。绿色智能：AI赋能电网动态调峰，可再生能源消纳率提升至95%；碳捕集技术降低制造业碳排放40%。挑战与未来方向。技术瓶颈：高端芯片代际差距（5nm以下制程受限）、工业AI模型泛化能力不足。制度滞后：数据跨境流动规则缺失、未来产业标准未统一。社会公平：银发群体数字渗透率仅52%，需强化适老化改造与普惠接入。新质生产力与智能经济本质是 “创新驱动质变”与“智能决策升级”的双螺旋：新质生产力为智能经济提供技术根基与产业载体，智能经济则为新质生产力提供落地场景与效能放大器。未来需以 “技术攻坚×制度适配×人文关怀” 三位一体模式，推动中国从“数字大国”迈向“智能强国”。

新质生产力与智能社会是当前中国推动高质量发展和现代化建设的核心战略概念，二者在技术驱动、要素配置和社会形态变革上深度关联，共同构成未来发展的基石。概念内涵与演进逻辑。智能社会：技术社会形态的范式革命。定义：以人工智能、物联网、区块链为支柱，实现社会治理、经济活动和民生服务的全面智能化。其核心是数据驱动决策、机器自主行动、人机协同共创，标志着从工业社会向“虚实融合”社会的跃迁。演进逻辑：智能社会是继农业社会、工业社会后的高阶形态，其技术基础（如算力网络）支撑新质生产力的落地，而新质生产力又反向推动社会智能化升级，形成双向赋能闭环。

内在关联：技术同源与双向赋能。1.技术同源性。人工智能、大数据等既是新质生产力的核心驱动力（如工业大模型优化制造流程），也是智能社会的“神经中枢”（如城市大脑实现全域治理）。案例：生成式AI（如ChatGPT）重塑知识生产（新质生产力），同时赋能智慧医疗诊断（智能社会应用）。2.要素配置创新。数据要素：在新质生产力中作为核心生产资料（如国家级数据交易所促进流通），在智能社会中成为治理基石（如联邦学习保障跨部门数据安全共享）。算法与算力：驱动生产力升级（如芯片设计优化），同时构建社会信任机制（如区块链智能合约自动执行政策）。

3.产业与社会协同演进。

技术支撑体系：智能社会的三大支柱。1.人工智能（生产力智能化）。替代重复劳动（如黑灯工厂），释放人类聚焦创新；深度学习模型提升医疗诊断准确率至99%。2.大数据（决策科学化）。全域数据采集支撑精准治理（如环境监测实时追踪污染源），但需解决隐私保护与数据孤岛矛盾。3.区块链（生产关系重构）。通过智能合约实现“机器信任”，取代传统依赖人治的合同执行与政策落实，提升社会协作效率与公平性。中国实践：政策引领与区域探索。1.国家战略布局。“人工智能+”行动：写入2024年《政府工作报告》，推动AI与实体经济融合，目标2027年形成万亿级产业集群。制度创新：建立数据确权机制（如上海数据交易所）、算法审计制度，防范“大数据杀熟”。

2.区域协同案例。陕西路径：依托秦创原平台整合高校、军工资源，2023年战略性新兴产业增加值达1791亿元，占GDP11.6%；聚焦半导体、空天动力等领域突破“卡脖子”技术。东数西算工程：优化算力布局，西部数据中心PUE值降至1.15，支撑智能社会算力需求。挑战与未来方向。1.技术瓶颈。硬件制约：5纳米以下高端芯片依赖进口，工业AI模型泛化能力不足。算法伦理：黑箱决策导致歧视（如招聘AI偏好男性），需推动可解释AI（XAI）。2.社会风险。生产关系滞后：私有制与数据要素可共享性冲突（如医疗数据垄断加剧诊疗不公）。就业结构失衡：2027年全球预计2600万岗位被AI替代，需强化“AI+技能”再培训。

3.发展路径优化。短期：突破核心芯片、工业软件等技术封锁，建设自主创新链。长期：构建“技术-制度-人文”三角框架：技术向善：立法约束高风险AI应用；制度适配：动态监管沙盒（如深圳试点）；人文兜底：保留10%人工服务通道保障普惠性。迈向“智能-共生”协同范式。新质生产力与智能社会的深度融合，正在催生一种新社会形态：智能生产力推动物质极大丰富，为共产主义“按需分配”提供可能；区块链重构的生产关系趋向共享化，削弱资本垄断；人机共生则使劳动从谋生手段转化为“创造性活动”。中国的实践表明，唯有通过技术攻坚、制度创新与人文关怀三重合力，才能实现从“量变积累”到“质变跃迁”的跨越，为全球贡献智能社会发展的中国方案。