■ 中国工业报 左宗鑫 王珊珊

7月30日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议在部署现代化产业体系建设时明确提出，深入实施“人工智能+”行动，发展智能经济新形态和着力打造新兴支柱产业。

专家表示，这种语序上的紧密衔接，揭示出一条清晰的战略逻辑，智能经济正以其独特的跨产业融合能力，将集成电路、航空航天、生物医药、低空经济、新型储能、智能机器人等六大新兴支柱产业，串联成我国现代化产业体系“项链”上最闪亮的“六颗珍珠”。

战略升维

从数字经济到智能经济

要理解智能经济的串联作用，首先需要厘清智能经济与数字经济的差别。

“数字经济侧重连接、量化、上云的基础数字化迁移，智能经济则以AI为核心动力，实现全链条自主决策与价值增值。”北京市社会科学院副研究员王鹏用简单一句话向中国工业报解释了两者的区别。

事实上，智能经济并非横空出世，早在2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》便首次提出培育高端高效的智能经济。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。2026年国务院政府工作报告首次提出打造智能经济新形态，“十五五”规划纲要进一步提出培育智能原生新模式新业态。7月30日的中共中央政治局会议再次强调发展智能经济新形态，这意味着智能经济从战略构想全面转入规模化培育、实体化推进阶段。

为何此时会着重强调发展智能经济新形态？答案或许藏在发展阶段的变化里。

“传统产业是上下游线性的合作模式，而智能经济是网络化、生态化的协同模式。”艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅在接受中国工业报采访时表示，这一转变打破了过去的行业边界，使价值的指数级增长得以实现，是传统工业走向更高质量发展的必由之路。

苏商银行特约研究员高政扬也对中国工业报表示，智能经济新形态的核心逻辑是以人工智能、算力基础设施等新一代技术为关键驱动力，推动技术创新、产业创新和应用创新深度融合，从而突破传统产业边界，形成跨领域协同发展的产业体系。

串珠成链

智能经济重塑全产业链

2026年全国两会期间，国家发展改革委主任郑栅洁首次公开提出“六大新兴支柱产业”，即集成电路、航空航天、生物医药、低空经济、新型储能、智能机器人。它们不仅是人工智能技术落地的主要场景，也是产业体系扩容升级的主要阵地。

那智能经济又是靠什么把六大产业“串”起来？科技部国家科技专家库专家周迪在接受中国工业报采访时将其归纳为三重能力：首先，是技术底座贯通能力。把集成电路的芯片算力、生物医药的生物数据、低空经济的感知控制、新型储能的能源调度放在同一套智能体系下，不是简单系统对接，而是算法层面的复用，例如AI大模型同时服务芯片仿真、药物分子筛选、低空飞行器调度。

其次，是跨产业价值重构能力。打破各产业原有线性产业链，催生交叉新业态，比如智能机器人融合芯片、储能、航空零部件，生物医药借助AI+算力加速靶点研发。

第三，是需求反向牵引能力。智能应用场景可以反向定义上游技术指标，倒逼六大产业同步迭代，而不是各产业各自研发、事后拼接，实现从“物理连通”升级到“要素互嵌”的协同。

王鹏则从数字经济和智能经济两代经济形态的底层逻辑差异切入向中国工业报解释道：“智能经济跨产业串联优势，在于可以打破六大新兴支柱产业的线性边界，以智能体、算力网络为纽带，打通技术、数据、场景的流通壁垒，实现从单点赋能向全产业链重塑的升级。”

在这条“智慧纽带”上，六大产业各居其位、各司其职。高政扬向中国工业报逐一拆解：集成电路是智能经济发展的底层支撑，为人工智能、高端装备、智能终端提供核心硬件基础；航空航天、低空经济拓展智能技术在空间应用和复杂场景中的延伸；生物医药通过人工智能辅助研发、智能诊疗等方式提升创新效率；新型储能为新能源体系和智能化基础设施提供能源保障；智能机器人则成为人工智能与实体结合的重要载体。

同时，值得注意的是，智能经济与传统产业协同最大的区别，或在于产业融合逻辑发生了变化。高政扬指出，传统产业协同更多依赖供应链上下游关系，通过产品、资源和生产环节线性连接。而智能经济更加依赖数据、技术和场景的网络化连接，强调跨产业的创新协同。纽带变了，链的形态自然随之改变。

从2017年《新一代人工智能发展规划》首提培育高端高效的智能经济，到7月30日的中共中央政治局会议将发展智能经济新形态与着力打造新兴支柱产业并置部署，一条清晰的政策主线贯穿始终——以人工智能为中枢，重构产业组织逻辑。当集成电路、航空航天、生物医药、低空经济、新型储能、智能机器人从六条平行赛道变为一条链上的六个环节，串起它们的既是数据、算力、算法编织的“智慧纽带”，也是智能经济在市场机制与制度供给推动下共同锻造的“珍珠”。“十五五”已开局，这条日渐成形的产业“项链”，正为新型工业化夯实底色、为高质量发展积蓄新势能。

场景示范

市场与政策双轮驱动

“不管是机器人、储能还是芯片，都可以在各自领域里发挥到极致，从而构筑起完整的产业生态体系。”高政扬表示，关键在于发挥人工智能作为通用技术平台的连接作用。技术层面，可依托AI大模型、工业软件、边缘计算等提升产业间的数据交互和智能决策能力。场景层面，需推动六大产业之间形成更多融合型应用。同时，可构建开放型产业平台机制，建立跨行业数据流通体系，让产业数据真正转化为创新资源。

蓝图绘就之后，最大的考验在于落地。周迪认为，行政推动容易出现重立项、轻落地，产业协同要把政府定方向转为市场出需求，构建内生动力。为此，他提出以下四条市场机制发展路径：

资本市场层面，鼓励跨产业并购、产业链基金，引导耐心资本投向六大产业交叉环节。对跨领域创新项目给予估值、再融资层面的包容，用资本回报引导企业主动跨界合作，而不是依靠行政指令撮合。

创新联合体层面，以链主企业牵头，吸纳不同产业的专精特新企业及科研院所。完善知识产权收益分配机制，联合承接重大攻关任务，解决跨行业攻关的利益分配难题，避免联合体流于形式。

开源生态层面，建设共性技术开源底座，开放算法工具、仿真库、行业数据集，降低跨产业二次开发成本。让集成电路、机器人、生物医药企业可以共享底层技术成果，减少重复研发投入。

场景市场化招投标层面，建立分级场景库，将跨产业集成方案纳入政府采购与国企招标，不以单一行业资质设门槛。把实际落地效果作为核心评标标准，用真实市场订单激励企业开展跨产业集成创新，形成“场景需求—联合研发—产品落地”闭环。

王鹏也提出了场景牵引迭代、要素自由流动、生态协同共生的市场化路径。针对跨区域要素流通存在的政策藩篱，他特别强调应破除区域间产业政策壁垒，建立产值分计、税收分成、成果共享的协同机制，完善中小微企业普惠性数智服务供给体系。

除此之外，市场机制要转起来，还须直面堵点。周迪判断，当前最大堵点是复合型跨学科人才缺口，算力、数据可通过基建和制度较快改善，但人才培养周期长。张毅同样指出，互联网时代形成的巨大数据孤岛有待打通，算力分配仍存在诸多不均衡，过去的人才培养模式导致人才“相对过专、过细”，复合型人才整体布局不足。王鹏则提示产业链供应链韧性不足、技术生态碎片化、创新资源过度向头部企业集聚等结构性问题。

关于未来政策走向，周迪认为，推动落地“人工智能+”、出台六大产业融合指引、开放国家级跨行业示范场景、补齐跨产业统一技术标准；产业融合场景清单发布并落地招标、产业基金设立跨赛道专项、高校新增交叉学科、行业智算中心与可信数据空间建成投用，都是关键落地信号。