智能经济新形态加速成型：从技术爆发到产业重构的中国路径

2026年4月1日，当人工智能走过“概念验证”阶段，一场关于“智能经济新形态”的深刻变革正在中国大地上加速展开。从政府工作报告首次提出这一概念，到工信部发布具身智能行业标准，从日均Token调用量突破140万亿，到国产AI芯片市场份额逆势攀升至41%，一系列重磅信号显示：中国AI产业正从技术追赶迈向生态构建的新阶段，智能经济不再是遥远的未来，而是触手可及的当下。

政策定调：智能经济首次写入政府工作报告

今年全国两会期间，“打造智能经济新形态”首次被写入政府工作报告，这一新提法迅速成为产业界和学术界热议的焦点。国务院研究室副主任陈昌盛在解读时表示，打造智能经济新形态，就是要抓住人工智能发展的机遇，拓展人工智能赋能千行百业的广度和深度，尽快打开经济增长的新空间，培育新模式、壮大新动能。

什么是智能经济？中国电子信息产业发展研究院院长张立给出了清晰的定义：智能经济是以人工智能为核心，通过数据、算力、算法的集群式突破，重构传统生产要素配置的新型经济形态。在他看来，我国智能经济新业态的兴起，并非单一技术演进的偶然，而是立足超大规模市场优势与完备产业体系，主动引领新一轮科技革命的必然结果。

西南财经大学大数据研究院院长寇纲则用一组数据印证了智能经济的发展态势：当前，我国“人工智能+”行动成效显著，人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，企业数量超过6200家。中国企业推出的开源大模型下载量高居全球第一，成为全球AI开源生态的重要力量。

数据见证：Token经济爆发背后的产业跃迁

在智能经济新形态的构建过程中，Token——这一承载智能价值的计量单位，正在成为观察产业发展的关键指标。国家数据局最新数据显示，我国日均Token调用量从2024年初的1000亿飙升至2025年底的100万亿，2026年3月更是突破140万亿。两年间，增长超过千倍，仅过去三个月就又增长了40%以上。

国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏对此评价道，日均Token调用量的大量增加，充分表明我国人工智能发展进入了快速增长阶段，应用场景不断深化，从能对话到能决策执行的智能体，人工智能产业的竞争力显著增强。

Token经济的爆发，直接带动了国产大模型商业化的提速。在智谱2025年业绩说明会上，CEO张鹏透露了一组令人瞩目的数据：2026年一季度，智谱API调用定价提升83%，但市场需求不仅没有被抑制，调用量反而增长了400%。目前，智谱已成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一。

与此同时，国产AI芯片的市场份额也在稳步攀升。最新行业数据显示，中国厂商在本土AI加速卡市场的出货占比已达41%，英伟达份额降至55%。这一变化标志着国产替代正在从政策推动走向真实出货，本土算力生态建设进入加速期。

场景落地：从“会聊天”到“会办事”的质变

智能经济新形态的核心特征，是人工智能从“数字屏幕”走向“现实世界”，从“会聊天”转为“会办事”。这一转变正在千行百业中加速上演。

在日前举办的2026中关村论坛年会上，“机器人餐吧”成为现场人气最旺的展区之一。迎宾机器人来回引导客人，语音流畅、手势丝滑；“大厨”机器人穿起糖葫芦，动作灵巧精准。参观者下单后，只需几分钟，机器人就能送来美食套餐，全程无需人工干预。“就像来到了未来餐厅一样。”一位90后北京市民感叹道。

在制造业领域，人工智能的渗透更为深入。工业和信息化部信息技术发展司司长王彦青介绍，以人工智能为代表的新一代信息技术，正在深度融入制造业的全过程各环节。到2025年年末，我国重点行业企业的关键工序数控化率达到68.6%，开发了一批工业5G专用芯片、模组以及终端产品。

最新数据显示，我国工业互联网融合应用已覆盖全部41个工业大类，培育出504家卓越级智能工厂，1260家高水平5G工厂。全国已建成的高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB，相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。

在医疗领域，人工智能的赋能同样引人注目。从AI自动标注体检报告异常指标，到ICU大模型主动监控生命体征，再到心血管病辅助诊疗智能体结合多模态数据推理，人工智能正融入疾病预防、精准诊断与治疗、健康管理、医药研发、运营监管等全链条各环节。

在城市治理领域，上海的“交通治堵大模型”已覆盖360多个重点路口，通行效率平均提升12.9%。AI开始从辅助研判走向秒级调灯和车道优化，城市治理场景的复制价值正在不断显现。

标准先行：具身智能迎来首份行业规范

在智能经济加速落地的关键阶段，行业标准的出台为产业发展提供了重要保障。工信部日前批准发布具身智能基准测试方法行业标准，并将于6月1日起正式实施。

这一标准的出台意义重大。统一评测口径后，机器人和具身系统的“感知—决策—执行”能力将更容易被横向比较，行业有望减少无效内卷，将更多精力投入核心技术突破。业内人士指出，标准先行是中国智能经济健康发展的关键一步，也为中国参与全球AI治理提供了话语权基础。

工信部科技司司长魏巍在2026中关村论坛上进一步明确，将从三方面加快构建我国开源生态体系：打造应用实验场，加快技术产品落地赋能；下好创新先手棋，提升关键技术创新能力；完善开源生态圈，构建先进的开源服务体系。

论坛现场，中关村人工智能开源联盟正式成立，该联盟由北京智源研究院、北京大学等发起，汇聚超40家芯片、大模型、科研院所等单位，聚力构建自主可控AI开源生态。北京大学教授黄铁军表示，开源是当今世界最具活力的科技创新范式，也是人工智能创新的重要范式，更是我国新一代人工智能发展的基本原则。

开源引领：中国模式重塑全球AI竞争格局

中国智能经济的发展路径，与开源战略的深度实施密不可分。美国《政治报》网站3月30日发表题为《中国的开源战略正在重塑人工智能竞赛》的报道，指出中国AI实验室愿意公开模型源代码和权重，这种做法正在加速创新和应用，而美国尚未做好应对的准备。

美国国会美中经济与安全评估委员会近期发布的报告，将中国开源战略概括为“双重循环”：中国一方面继续致力于开发前沿模型，另一方面将性能已达要求的模型同步部署到各类生态系统中。这种策略形成了良性循环——收集机器人及各类模型生成的数据，并将这些数据回馈到系统中，用于训练模型并提升其效能。

该委员会副主席迈克尔·凯肯在受访时特别提到，中国在将小型开源模型部署到制造业生态系统、科研生态系统以及其他领域方面，“做得非常出色”。他举例说，用户可以下载阿里“千问”模型，然后在宇树科技机器人上进行调试和测试，实质上是在构建开源模型的自定义版本。这种数据飞轮效应让各方都能从中获益：用户受益于技术部署，机器人企业从数据中受益，开源模型同样从中受益。

这种模式也为中国在行业标准制定方面赢得了更大话语权。凯肯分析指出，中国模型的普及程度越高，就越能成为后续技术发展的基础。“这意味着你的代码最终将成为下一代工业机器人或无人机的基础层，供人们在此基础上进行研发。”

产业分化：IPO与裁员并存的市场洗牌

智能经济的快速发展，也在资本市场引发深刻变革。4月1日，甲骨文启动新一轮全球裁员的消息引发行业震动。此次裁员涉及研发、云服务运维、技术支持等部门，预估波及2-3万人，占全球员工总数的18%。值得注意的是，裁员并非经营不善——该公司手握超过5530亿美元的未履约订单。裁员的真实逻辑是：那些可被AI替代的重复性、标准化岗位正在被批量裁撤，资源被集中投向AI算力基础设施与大模型研发。

与此同时，OpenAI宣布完成最新一轮融资，募集资金达1220亿美元，投后估值达8520亿美元。公司月营收已达20亿美元，商业化能力持续增强。然而，在市场追捧头部企业的同时，竞争也在加剧。据私募二级市场消息，多家机构近期寻求出售约6亿美元OpenAI股票，但买家兴趣有限，投资者对竞品Anthropic的偏好更为明显。

国内方面，人形机器人头部企业宇树科技被抽中首发企业现场检查，其科创板IPO进入最严格的合规审核环节。财务数据显示，2025年宇树科技实现营业收入17.08亿元，同比增长335.36%，扣非净利润超6亿元，同比增长674.29%。其四足机器人销量超3万台，纯人形机器人出货量超5500台，均为全球第一。

不过，并非所有玩家都实现了盈利。优必选发布的2025年财报显示，公司当年实现营收20亿元，同比增长53.3%，但净亏损仍达7.9亿元。尽管全尺寸具身智能人形机器人产品已成为主要收入来源，占总收入41.1%，但仍未能扭转运营亏损局面。这一案例说明，智能经济的商业化之路仍任重道远。

资本风向：创投加速流向硬科技领域

资本的流向，往往预示着产业的未来。最新数据显示，中国今年前两个月新募创投资本已达860亿元，首季有望创下季度新高。资金重点流向AI、机器人和量子等方向，“硬科技+国家战略”仍是资本主线。

与此同时，中信证券发布研报认为，AI颠覆美股互联网的叙事短期过度演绎。消费场景下AI体验增量有限、AI替代存在成本约束、模型公司本身有能力边界，因此AI与现有互联网平台更可能是合作而非替代关系，部分优质公司被明显错杀。

中信证券建议，投资者应聚焦具备物理世界链接、强网络效应、数据与算法积累以及优质内容IP等AI时代竞争壁垒的公司，同时寻找需求随AI渗透而扩张的方向。

国际竞合：韩法加强合作，美国推动AI出口

在国际层面，AI合作与竞争呈现出新的格局。韩国总统李在明在法国总统马克龙访韩前夕表示，韩法两国需要在人工智能、先进技术、核能及太空领域扩大合作，超越简单的伙伴关系，迈向战略协调。李在明强调，在供应链脆弱和技术竞争加剧的时代，这种合作直接关系到经济安全和长期稳定。

与此同时，美国也在积极推动AI技术输出。据Axios报道，美国正征集相关提案，以协助企业将全栈式人工智能系统打包并推向全球市场。这一动向表明，AI技术的国际竞争已从单纯的研发竞赛，延伸至市场拓展和标准制定的多维博弈。

挑战与展望：从规模优势到核心竞争力

尽管智能经济发展势头强劲，但挑战依然不容忽视。中国电子信息产业发展研究院院长张立提醒，“规模优势不等于竞争优势，科技实力还未完全转化为产业竞争力”。多位专家指出，我国智能经济发展仍面临核心技术有待突破、要素流通存在壁垒、治理体系尚需完善等挑战。

寇纲建议，要前瞻性构建灵活就业权益保障体系，依托国家级公共算力平台降低创新门槛，聚焦智能制造、智慧能源等领域推动形成智能经济超级体，同时构建耐心资本体系，设立产业智能化引导基金，主动参与跨国数据流动、算法伦理审查等国际规则制定。

中国电子学会理事长徐晓兰则强调，面对智能经济这场变革，要进一步汇聚产学研用各方力量，加快形成新质生产力。坚持“智能原生”，夯实产业高质量发展底座；深化“应用牵引”，加速向消费级产品跨越，鼓励链上企业与用户紧密协同，共同挖掘典型应用，促进规模化发展。

结语

当机器人学会协同“上班”，当机械手能够穿针引线，当人工智能从“炫技”转向“实用”……智能经济的浪潮正以前所未有的速度重塑中国经济版图。从日均140万亿Token调用量到国产芯片41%市场份额，从具身智能行业标准到中关村开源联盟，中国正在走出一条独具特色的智能经济发展之路。

这条路，既非对硅谷模式的简单复制，也非封闭自守的内向循环。它以开源为底色，以产业为根基，以场景为牵引，在技术革命与产业变革的交汇处，书写着属于这个时代的智能篇章。正如《光明日报》所言：智能经济不是遥远的未来，而是触手可及的当下。