“龙虾”等智能体持续引爆市场、Seedance 2.0视频生成模型以“电影级”效果风靡全球、“一人公司”加速兴起……放眼今日中国，人工智能已深嵌经济社会发展的肌理。

“十五五”规划纲要部署全面实施“人工智能+”行动，今年政府工作报告首提“打造智能经济新形态”，一系列顶层设计推动人工智能持续激活全域创新活力。

连日来，记者赴各地采访，走进工厂园区、田间地头、科研机构，感受着人工智能深度赋能实体经济、推动创造价值增量，系统性提升全要素生产率，以智能经济新形态开拓高质量发展新空间。

新形态涌现 打造经济运行新范式

50分26秒完赛！

4月19日，2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松赛场上，“闪电”机器人冲线夺冠，并超过57分20秒的人类男子半马纪录。

算法完成毫秒级姿态修正、多源数据支撑模型迭代，人形机器人跑出的每一步，都是智能经济日益焕新的足印。

打造智能经济新形态，是一场从技术赋能向系统性经济形态重构的变革。

“智能经济新形态是以人工智能为核心引擎、数据为关键要素、算力与算法为基础支撑，实现全要素生产率系统性跃升的‘智能原生’新型经济形态。”国研新经济研究院创始院长朱克力认为，从“人工智能+”到“智能经济新形态”，意味着人工智能不再是与产业简单叠加，而是形成独立完整的经济体系，政策体系从单点支持转向系统布局。

今年政府工作报告明确，“促进新一代智能终端和智能体加快推广”“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”“培育智能原生新业态新模式”。

一路调研，记者真切感受到，人工智能正在丰富产品形态、重组生产要素、更新产业业态。

广交会场馆内，在首次增设的智能穿戴专区，多款智能终端尽显科技新意：AI翻译耳机支持52种语言同传、AI眼镜实时感知周边场景、智能手表接入健康大模型；

河南周口国家农高区，万亩小麦示范田里，多光谱无人机低空巡航，实时采集苗情、墒情等数据，回传至农业大数据平台，再由AI算法分析，生成个性化管理处方；

江苏无锡市，智能体“员工”陆续上岗，“图审事、真省心”智能体将图模相符率提升至93%，优路城市交通决策智能体在试点区域实现路口通行效率提升21%。

不断涌现的新技术、新产品、新场景，为首季中国经济成绩单增添更多“智能”元素：规模以上高技术制造业增加值同比增长12.5%，规上数字产品制造业增加值同比增长11.2%，3D打印设备、工业机器人产量分别增长54.0%和33.2%。

与此同时，智能经济的带动效应也沿产业链深度传导：上游电子专用材料制造业增加值同比增长32.5%，中游集成电路制造业增加值增长49.4%，下游智能设备制造业增加值增长16.9%。

跃升的数据间，智能浪潮奔涌而来，“算力”“词元（Token）”成为记者在调研中听到的高频词。

在贵州贵安数据中心集群，一批数据中心正在同时建设。“1月初，公司词元日调用量还不到30亿，到4月已飙升至近120亿。订单数量也从不到7万笔增长到超过28万笔。”贵州数据宝网络科技有限公司董事长汤寒林说。

放眼全国，今年3月的日均词元调用量已超过140万亿，相较2024年初的1000亿增长了1000多倍。

“日均词元调用量的大量增加，充分表明我国人工智能发展进入了快速增长阶段。”国家数据局局长刘烈宏认为，从能对话到能决策执行的智能体，中国人工智能产业的竞争力显著增强。

彭博社发文称，中国经济新蓝图释放出人工智能战略的转型信号，人工智能将步入更广阔的商业推广阶段。

全链条重塑 深度赋能千行百业

智能经济的生命力，在于与实体经济深度融合。

在国务院研究室副主任陈昌盛看来，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。

走进位于江苏盐城的悦达纺织集团有限公司10万锭绿色智能工厂，不见“千人纱、万人布”的喧嚣，取而代之的是一排排数字化设备高速运转、自动导引车在智能传输通道上穿梭自如……

“以前纺纱靠的是老师傅的‘一把抓’。现在靠的是会思考、能优化的‘工业大脑’。”在悦达纺织的生产运营中心，信息中心主任刘琦介绍，经过智能化改造，全员劳动生产率提升4倍以上，单位能耗降低15%，加工成本下降26%。

走出制造车间，目光转向科研院所、医院等场所，记者发现，人工智能应用不断拓展，赋能千行百业由“数字化”向“数智化”跃迁。

在中国科学院深圳先进技术研究院，研究团队打造出一支“AI科学家团队”，实现新材料创制重大突破，研发周期从4个月缩短至4小时；在甘肃西北铅锌冶炼厂熔铸车间，智能配料、自动浇铸，数智化手段实现熔铸全流程精准控制；在河北南皮县，人工智能逐步应用于县医院及部分基层卫生院的CT、超声等环节……

数据显示，我国超过30%的规模以上制造业企业已实现人工智能技术覆盖；人工智能已渗透领航级智能工厂70%以上的业务场景，沉淀了超过6000个垂直领域模型。

调研中，记者发现，智能经济正在催生越来越多的新业态新模式。

位于杭州余杭的一个“AI+”产业社区，“一人公司”创业者庞昊洋正在指挥十几名“AI员工”创作一部AI短剧，有的写剧本、有的负责画面生成、有的忙于后期制作。

“依托大模型、算力平台和AI工具，一个人就能做过去一个团队的事。”庞昊洋告诉记者，公司自去年初成立以来，已经营收一百多万元。

武汉提出，大力发展智能原生技术、产品和服务，加快培育智能原生企业；雄安新区明确，要打造具有全球影响力的AI原生城市；北京亦庄宣布，要培育国际领先的智能原生产业集群……

朱克力认为，智能原生新业态新模式有利于推动人工智能从“赋能配角”向“核心主角”转变，真正发挥技术对经济形态的重塑作用，培育全新经济增长点，抢占全球智能经济发展产业制高点。

夯实制度基础 推动发展提质增效

卤菜店的冷链无人车跑上街头、紧急药品借助智慧医疗物流线可以15分钟送达、仿真恐龙装上AI关节开始“说话”……

四川自贡以场景开放牵引智能经济发展，目前已开放人工智能应用场景超50个，推动技术成果走出实验室，深度融入车间、医院、街区和社区。

打造智能经济新形态是一项系统工程。记者调研发现，智能经济推进过程中还存在不少短板弱项，需要各方在技术创新、制度变革与生态构建等方面协同发力。

智能经济的蓬勃发展，离不开坚实的数字底座。

踏入宁夏中卫工业园区，成片的光伏板在阳光下泛起蓝色光泽。这些清洁电力通过专线直送几公里外的服务器集群。算电协同下，光伏板上的“瓦特”高效转化为服务器里的“比特”。

工业和信息化部部署推进国家算力互联互通节点体系建设；国家数据局组织72家链主单位签署工作任务书，明确推动行业高质量数据集建设；普惠算力赋能中小企业发展专项行动启动，探索“算力银行”“算力超市”等创新业务……一系列举措正逐步构建起要素支撑体系。

智能经济的高效运转，需要协同发展的产业生态。

3月中旬，我国首个聚焦具身智能数据集开源社区成立。“社区将开放全尺寸人形机器人真机数据、模型训练工具链，构建起开发者生态，加速技术研发和产业落地。”乐聚机器人董事长冷晓琨说。

浙江明确营造最优开源开放生态，北京提出建设国家人工智能应用中试基地，海南发布首批30个人工智能应用场景，福建等地支持建设人工智能产业园区……各地持续营造良好创新生态，加力推动人工智能产业向新向优发展。

新的经济形态，呼唤新的治理范式。今年政府工作报告明确提出，“完善人工智能治理”。

《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》正式发布；“沙盒监管”、触发式监管等新型监管方式在多地先行先试；世界数据组织在北京成立，为全球数据合作提供对话与协作平台……各方不断完善人工智能安全治理，强化智能经济韧性。

智能经济并非遥远的未来，而是触手可及的当下。面对这一历史性机遇，唯有乘势而上，坚持发展与安全并重，才能在打造智能经济新形态中不断探索新的增长逻辑、锻造新的竞争优势。  

人形机器人从“会跳舞”到“能干活”还有多远

2026年汉诺威工业博览会上，会跳舞的人形机器人极具科技感，但目前人形机器人离大规模、高效融入复杂产线尚有距离。不少受访的具身智能机器人企业表示，正积极推动将机器人部署到产线，实践经验将有力推动机器人技术向更深层次的应用迈进，最终使人形机器人跨越实验室“磨合期”，大规模进入工厂。

展会上，无论是精密的机械臂，还是高大灵巧的完整人形机器人，都展现出工业机器人从核心零部件到整机系统的全面进化。从未来工厂蓝图中可以看到，工业企业对机器人的想象，远不止于模仿人类行走、跑步、跳舞。在多行业、多线交织的复杂工业场景中，行业真正的核心需求是机器人能够长期、稳定且低成本地完成各项工序。

现场演示中，已有人形机器人能完成搬运、抓取、巡检等动作，但从互动来看，仍存在动作迟缓、错误率较高等问题，即使是单一工序的稳定执行，目前仍然面临不小的挑战。

“训练机器人跳舞，可以帮助研发人员理解机器人运动控制、机械结构和能力，但这不一定会直接成为工业产品。工业客户真正需要的是能解决问题、带来投资回报的方案。”一家参展企业的高管罗里说。

德国管理咨询公司罗兰贝格在4月发布的相关报告中指出，人形机器人的整机硬件已趋于商业化成熟，且预计运营成本仅为每小时两美元。相比于硬件的快速发展，“软件能力、数据体系以及供应链生态整体仍落后约三到五年”。人形机器人要真正跨越实验室的磨合期并大规模进入工厂，仍需数年时间来补齐产业链生态的短板。

多位现场的业内专家认为，让人形机器人“能干活”，也就是向具身智能跨越，需要物理身体、人工智能（AI）大脑，以及让大脑学习新任务的数据和经验的协同。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋今年年初曾表示，具身智能就像“刚毕业的大学生”——硬件已成熟，基础模型已被训练，但尚需在真实工厂积累实战经验。

在真实工厂中，一个看似简单的装配动作，可能要拆解成多个技术步骤。中联重科中科云谷总经理曾光告诉新华社记者，人形机器人要识别零件、判断位置、规划路径、调整动作、控制力度，不同阶段可能还要调用不同模型。只要其中一个动作无法稳定完成，整个任务就难以顺利完成。

曾光说，在实际研发与应用中，人形机器人走向工业最大的难点之一，是要把工业软件和机器人真正连接起来。传统机器人企业往往懂机器人，人工智能企业懂模型，工业软件企业懂系统，制造企业懂场景，但真正能把这些能力贯通起来难度还很大。

业内正在积极寻求解决方案以加快数据收集和应用强化的进程。中联重科此次在汉诺威展出的具身智能操作系统RobotOps，旨在降低机器人技能开发、数据收集、模型训练和部署运维的门槛，从而推动人形机器人更好融入工业互联网和工业软件体系。

不少传统工业企业正利用自身制造体系进入机器人领域。一些拥有大型工厂和成熟产线的企业，将机器人研发与真实工业场景结合，通过自有产线进行测试和训练。如上海电气推出“星云智造”AI模型和智能体体系，覆盖研发设计、生产制造和运行维护等环节，并不断训练机器人能力。中联重科也依托工程机械制造体系累积的多场景数据库加快机器人发展。

此外，也有不少机器人企业专注于硬件与算法研发，通过与制造企业合作，将机器人部署到工厂产线上，在真实生产环境中积累数据和经验。

值得注意的是，具身智能机器人正呈现出明显的全球协同特征，未来机器人企业趋向全球化发展，集成全球不同地区的技术与产业资源。可以预见，随着全球技术与产业资源不断融合，以及更多真实生产场景的加入，人形机器人从“会跳舞”走向“能干活”的距离正在逐步缩短。