智能经济的特征及架构体系

（一）智能经济内涵及范畴

智能经济以人工智能、物联网、边缘计算等数智技术为核心驱动力，以数据为关键生产要素，以算力、算法为核心生产工具，依托数智技术对生产、分配、交换、消费全链条实施智能化改造，持续优化资源配置效率、提升全要素生产率、迭代升级价值创造模式，推动经济社会各领域的智能化变革。

智能经济的整体范畴可从生产要素、产业形态、技术应用与价值实现四个维度系统界定。在生产要素层面，智能经济以数据、算力、算法为核心生产要素，以智能基础设施、智能体、网络、传感器等软硬件体系为基础支撑；在产业形态层面，其范畴既包含大模型、算力设施、智能硬件、行业智能解决方案等人工智能核心产业，也涵盖经过智能化改造升级的现代农业、先进制造、现代服务等传统产业；在技术应用层面，依托人工智能模型训练、智能控制、智能决策、大数据分析、物联网、边缘计算等数智技术，全面渗透并应用于经济生产与社会服务全领域；在价值实现层面，通过供给多元化智能产品与服务，满足企业、居民、政府的各类市场与公共需求，最终形成效率提升、创新增强、经济增长与社会价值共创的闭环发展模式。

（二）智能经济发展特征

智能经济重构传统经济的底层增长逻辑、生产协作范式、产业价值体系与发展保障底座，形成区别于传统工业经济、通用数字经济的“四新”特征，包括三要素闭环驱动的增长新逻辑、人机共协同的生产新范式、全链条融合的产业新价值、多元共治理的生态新底座。“四新”特征层层递进、环环相扣，共同构成智能经济的发展逻辑，既是智能经济高质量发展的核心支撑，也是衡量智能经济成熟度的核心判定标准。

一是三要素闭环，驱动增长新逻辑。智能经济带来底层变革，重构依赖土地、劳动、资本等线性投入拉动增长的逻辑，以数据、算法、算力为核心生产要素，形成“数据采集—算法训练—算力调度—价值反哺”的闭环协同体系。数据为算法提供训练原料，算法为算力明确调度方向，算力为数据和算法提供落地支撑，三者相互赋能，让要素价值实现指数级释放，为经济高质量发展提供全新的内生动力。

二是人机共协同，重塑生产新范式。智能经济带来模式变革，重塑人与机器的生产协作范式，人与机器形成“各展所长、共生共赢”的全流程协同关系。机器擅长处理标准化、重复性、海量数据运算的任务，人类则专注于创造性、情感性、复杂决策的工作，二者精准匹配、双向赋能。人机协同从单一的生产车间，全面渗透到研发设计、经营管理、市场服务的全业务流程，让生产效率和创新能力实现翻倍跃升。

三是全链条融合，重构产业新价值。智能经济带来结构变革，重构全链条的产业价值体系，通过人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术深度融合，打破技术、产业、业务、区域的多重边界，推动一二三产深度融合、跨区域资源协同联动，从原来的线性价值链，升级为全链条、全场景的网状价值创造生态。融合应用催生了智慧制造、数字孪生、车路云一体化等大量新业态，改变产业结构和价值分配逻辑。

四是多元共治理，打造生态新底座。智能经济带来保障变革，打造多元共治的开放式生态底座，构建政府、企业、用户、开发者、科研机构等多元主体共同参与的生态体系，形成“协同创新、价值共享、多元共治”的发展格局。开放式创新平台和开源技术降低了创新门槛，多元共治的治理体系既守住了安全底线，给行业发展留足了空间，为智能经济的长期可持续发展筑牢了生态底座。

（三）智能经济架构体系

智能经济的完整运行体系由基础支撑层、核心产业层、融合应用层、模式创新层、治理保障层五个核心层级构成，按照“底层能力支撑→产业价值转化→场景价值落地→创新迭代升级→顶层制度保障”的逻辑形成环环相扣的闭环运行体系。

1.基础支撑层：智能经济的底层能力底座。基础支撑层是智能经济运行的物理与能力基础，是整个架构的底层核心，决定智能经济的发展上限与安全底线。该层由数据、算法、算力、智能体等新型生产要素，以及智算中心、云网融合、智能传感网络等新型基础设施以及配套支撑板块构成。其中，数据是智能经济的基础资源，为模型训练与智能决策提供核心素材；算力是支撑海量数据处理的核心引擎；算法是实现智能推理与决策的中枢；新型基础设施则为所有智能应用提供稳定高效的运行环境。

2.核心产业层：智能经济的产业价值转化核心。核心产业层是智能经济的产业载体与价值转化中枢，承担着将底层基础要素转化为智能产品、技术与服务的核心功能，是智能经济的核心增长极。该层主要涵盖大模型产业、算力产业、智能硬件产业、行业解决方案产业四大核心板块。其中，大模型是智能能力的核心平台，持续推动知识生成与智能决策能力升级；算力产业通过芯片、智算中心建设为智能应用提供计算支撑；智能硬件产业推动机器人、智能装备等产品创新；行业解决方案产业则将AI技术与行业知识深度融合，形成面向各领域的专业化服务。

3.融合应用层：智能经济的场景价值落地核心。融合应用层是智能经济价值创造与释放的核心场景，是智能技术赋能实体经济、实现商业价值与社会价值落地的关键环节，也是智能经济规模化发展的核心终端。该层聚焦人工智能技术向农业、工业、服务业、公共服务的全场景渗透，实现产业链、供应链、价值链的全面智能化升级。在农业领域，智能种植、精准管理、智慧农机大幅提升资源利用效率；在工业领域，智能制造、工业互联网、数字孪生推动生产模式深度变革；在服务业领域，智慧金融、智慧医疗、智慧物流等持续催生新业态；在公共服务领域，智慧医院、智慧交通、跨部门数据共享等大幅提升服务效能。

4.模式创新层：智能经济的创新迭代升级核心。模式创新层是智能经济区别于传统数字经济的核心创新体现，是智能经济持续迭代升级、保持长期增长活力的核心动力。该层围绕技术创新、场景创新、模式创新形成完整的创新闭环，核心涵盖技术驱动型新业态、产业融合型新模式、平台生态型新范式三大方向。其中，技术驱动型新业态以大模型、生成式AI、具身智能等技术突破为核心，催生全新的产业形态；产业融合型新模式打破传统产业边界，形成“制造+服务”“农业+文旅”等融合发展模式；平台生态型新范式通过开源平台、创新平台构建多元协同的创新生态，降低创新门槛，推动技术快速迭代与应用普及。

5.治理保障层：智能经济的制度安全底座。治理保障层是智能经济稳健、安全、可持续发展的制度基础与安全屏障，是整个架构的顶层保障，为所有层级的运行提供制度支撑、规则约束与安全保障。该层主要涵盖法律法规、产业政策、标准规范、伦理治理、监管体系五大核心内容，构建覆盖技术研发、产品应用、市场运行全过程的全周期治理体系。通过完善数据产权、知识产权、AI治理等法律制度，为创新发展提供明确的制度保障；通过产业规划、财政金融支持、标准体系建设，引导资源优化配置与产业有序发展；通过监管科技、风险防控体系建设，实现事前预警、事中管控、事后复盘的全流程闭环治理。

智能经济成熟度评估主要思路

（一）成熟度评估的重要性

一是锚定阶梯式发展路径，推动智能经济全周期有序迭代升级。遵循智能经济从基础数字化、核心产业智能化到全域数智融合的成长规律，结合成熟度分级标准，科学划定短期补短板、中期提质量、长期创标杆的分阶段发展目标，形成循序渐进的建设路线图。重点推动传统产业智能化改造、新兴智能产业培育、融合应用场景落地分层分类推进，实现智能经济从萌芽期到领跑期的平稳有序迭代升级。

二是以评估为核心依据，完善智能经济政策与制度保障体系。通过成熟度评估对全国及各区域智能经济发展进行全维度量化测评，精准呈现各区域发展现状，形成客观全面的发展画像。以评估数据为核心支撑，精准匹配不同区域的发展需求，大幅提升政策的针对性与落地性；加快完善数据产权、AI伦理、安全监管等法律法规与标准体系，为智能经济高质量发展筑牢制度保障与安全底线。

三是对标国际国内先进标杆，打造区域智能经济差异化核心竞争力。横向对标国内国际领先区域的智能经济成熟度基准，对比分析自身发展差距、区位禀赋与比较优势。立足本地主导产业，聚焦优势赛道打造特色化智能应用场景，培育具有本地特色的智能经济新业态新模式，通过差异化布局、特色化发展避开同质化竞争红海，构筑区域智能经济的核心竞争力，实现区域智能经济的错位发展、特色领跑。

（二）成熟度评估原则

一是系统性与整体性原则。智能经济是多维度、全链条、闭环运行的复杂生态系统，评估坚持全局视角，完整覆盖核心要素、基础支撑、产业供给、融合应用、模式创新、治理保障的全维度全生命周期，全面反映智能经济的系统成熟度。

二是可量化与可落地原则。采用国家部委、地方政府、权威行业协会发布的官方统计数据，以及合规的企业调研数据、行业研究数据、问卷数据等，确保数据可获取、可验证、可重复测评，实现评估精准客观、可落地执行。

三是动态性与迭代性原则。智能经济处于技术高速迭代、产业快速升级、场景持续拓展的动态发展过程中，评估建立常态化动态调整机制，对评估要素、指标权重、统计口径进行系统性优化迭代，确保体系时效性与适配性。

四是国内对标与国际接轨原则。智能经济是全球科技竞争、产业竞争的核心赛道，评估兼顾国内发展实际与国际发展趋势，既对标国内先进水平，也接轨国际一流标准，全面评估我国智能经济的全球竞争力。

（三）成熟度评估要点

以系统性整体性、可量化可落地、动态性迭代性、国内对标国际接轨四大核心原则为根本遵循，以智能经济“基础支撑—核心产业—融合应用—模式创新—治理保障”五层运行体系为核心框架，拆解覆盖智能经济全生命周期的五大维度核心评估要素；遵循智能经济从底层基础数字化、到核心产业智能化、再到全域数智融合的成长规律，科学区分萌芽期、成长期、成熟期、领跑期等阶梯式发展阶段，精准锚定不同发展阶段的核心特征、发展目标与测评重点，为其锚定阶梯式发展路径、制定差异化发展策略提供科学的量化依据，通过常态化动态评估实现评估体系与产业发展的同步迭代优化，推动智能经济循序渐进迭代升级与高质量发展。

智能经济成熟度指数构建

智能经济成熟度指标体系，以基础支撑、核心产业供给、融合应用、新业态新模式、治理保障为一级指标。新型基础设施服务能力、配套支撑体系、增长效能、产业链闭环发展、产业创新与价值创造、全行业应用覆盖、场景应用深度与价值实现、应用生态协同、创新闭环发展、人机协同、制度规则体系、监管与风险防控体系、社会效益等13个要素为二级指标。二级指标下设了40余项可量化三级指标，指标对应明确的统计口径、权威数据来源与差异化的成熟度等级判定标准，完整覆盖智能经济全生命周期的发展全链条。

（一）指标体系的建立

智能经济成熟度指标遵循“底层支撑—产业供给—场景应用—创新升级—顶层保障”的智能经济核心运行逻辑，采用一级指标定维度、二级指标定模块、三级指标定测评项的三级层级架构，完整覆盖智能经济发展的全维度、全链条、全环节，为智能经济成熟度的精准测评、路径规划提供科学的量化依据。

（二）成熟度评估等级

根据智能经济发展成熟度情况，对指标进行了等级划分，每个等级对应达标要求和判定标准，并对应到发展阶段。5个等级分别为初始级、发展级、融合级、跨越级、标杆级，对应5个发展阶段，为试点探索阶段（萌芽期）、局部规模化阶段（成长期）、系统化运营阶段（成熟期）、驱动转型阶段（优化期）、智能原生阶段（领跑期）。

【专家简介】

金永花，中国工业互联网研究院政策研究所，正高级研究员，经济学博士，研究方向为智能经济、数字化转型、产业链供应链、安全应急产业等，工业和信息化部安全应急装备标准化工作组委员，发表论文30余篇，完成8部专著和合著，牵头20余项部省级课题，参与多项国家重大政策文件起草。

谭玥宁，中国工业互联网研究院政策研究所，助理研究员，经济学博士，研究方向为智能经济、工业互联网、链网融合、新兴产业等相关领域，主要从事国际智库动态追踪、产业发展分析与政策研究等工作。曾参与工信部重大课题，以及国家自然科学基金委员会与中国科学院联合项目等多项重点课题研究，多项研究成果获评工信部优秀科研成果。

张 义，中国工业互联网研究院政策研究所所长、正高级工程师、系统分析师。工业和信息化部工业互联网、人工智能产业、大数据、信息通信领域高级专家。主持多项重大工程实施,支撑工业互联网和人工智能领域多项重大政策文件编制。在人工智能产业、工业互联网、大数据等方面具有丰富的研究经验。