今年的政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”。智能經濟作為數字經濟的更高階形態，必將成為推動新質生產力躍升的重要支點。我國在發展智能經濟上既有獨特的優勢，也面臨一些瓶頸。應立足各地資源稟賦、產業基礎，因地制宜精準施策，不斷推動智能經濟高質量發展，釋放經濟增長新動能。

發展智能經濟是一項系統性工程，需要算法、算力、場景、能源、數據的協同支撐。經過多年積累，我國在這些領域已經具備一定基礎。算法層面，我國在應用算法領域已接近世界前沿，開源模型核心性能追平國際主流水平。算力方面，“東數西算”工程有序推進，智算集群加快布局。場景方面，我國依托門類齊全的實體經濟體系，在智能生產線、文旅數字孿生平臺、金融科技、智慧醫療等領域的應用落地初見成效。能源領域，我國光伏產能位居全球領先地位，西部省份豐富的綠電資源為算力發展提供了低碳支撐。數據要素方面，我國擁有全球最多的互聯網用戶和活躍的產業數字化實踐，海量中文數據和行業數據為 AI模型的訓練迭代提供了要素支撐。

與此同時，我們在算法、數據、人才等方面還面臨諸多結構性問題。算法層面，目前多數算法聚焦應用層優化，在顛覆性技術探索上相對滯后，部分地區算法同質化嚴重，缺乏與本地產業的深度適配。數據領域，數據要素治理尚不完善，部分行業“數據孤島”問題突出，數據標準不統一、工具鏈不完善，制約了數據要素價值的釋放。人才層面，高端算法研發人才、專業數據標注人才，以及懂產業又懂智能的復合型人才供給不足。此外，行業場景碎片化特征顯著，也制約了智能技術的規模化落地。這些結構性問題決定了，發展智能經濟需立足區域差異、產業特色，采取差異化、創新性策略，不能搞“一刀切”。

區域層面，東部地區應發揮研發、人才優勢，聚焦底層算法原創研發、具身智能與制造業融合、高質量數據標注產業集聚等領域，主打高端突破。中西部地區應依托豐富綠色能源打造算力樞紐，聚焦農業、能源等領域，開發適配本地場景的專用算法，挖掘本地數據價值，助力全國算電數據協同聯動。東北老工業基地應聚焦產業重塑，圍繞冰雪經濟開發適配算法，搭建和拓展應用場景。

產業層面，不同領域應針對算法、數據等方面痛點，創新思路破解適配難題。如工業領域可聚焦安全巡檢、設備運維、供應鏈等環節的痛點，整合生產、運營數據，用智能調度算法優化生產流程。農業領域結合產區特色，整合氣候、土壤、種植等數據，研發精準灌溉、病蟲害預警專用算法，破解“靠天吃飯”的困境。金融領域優化風險識別算法，建立合規的數據采集、使用機制，研發專業智能體以強化風險防控。文旅領域整合景區、交通、文旅資源數據，運用AI算法打造高精度虛擬游覽場景。醫療領域整合基層醫療機構診療數據，研發適配基層場景的輕量化診斷算法，推動AI輔助診斷落地基層，助力醫療資源的均衡化。此外，交通運輸、餐飲服務、教育等領域都能通過人工智能技術的賦能改造，催生出新模式、新業態，大幅提升運行效率、降低運營成本。

總之，智能經濟的發展是一場深刻的經濟社會變革。立足各地資源稟賦，聚焦產業需求，突破技術瓶頸，才能推動智能經濟與實體經濟深度融合，并成為各地高質量發展的“加速器”，助力我國在全球競爭中搶占主動。（作者：中國數實融合50人論壇副秘書長 胡麒牧）