问题：新一轮科技革命和产业变革的背景下，经济增长动能正从要素驱动、投资驱动转向创新驱动和效率提升。如何让人工智能从技术展示走向规模应用，在制造、政务、医疗等领域形成可持续的产业化路径，成为培育新质生产力的关键。2026年《政府工作报告》首次明确提出打造智能经济新形态，并将“人工智能+”作为重要抓手，强调超大规模智能算力集群布局和数据要素制度建设，传递出加快产业智能化升级的明确信号。 原因：智能经济的落地需要技术底座、产业体系、场景牵引和制度供给的共同推进。长三角地区拥有数字产业集聚、制造业门类齐全、应用场景丰富、开放创新活跃等优势，并通过一体化协同机制优化跨区域资源配置，降低技术扩散成本。同时，超大模型训练和推理对算力、能耗、数据质量提出更高要求，倒逼地方加快补齐基础设施、数据治理、人才与资本等短板。 影响：从区域实践来看，长三角正加速形成“算力供给—模型迭代—场景落地—产业增值”的正向循环。上海在模型研发与算力供给上发挥引领作用：张江智算中心日均承载超千次大模型训练任务；全市已备案大模型138款，2025年前三季度394家规模以上人工智能企业实现产业规模4354.92亿元，智能终端产业正朝着2027年突破3000亿元的目标迈进。江苏将“人工智能+”融入制造业升级主线，《江苏省“人工智能+”行动方案》提出到2027年全省智能终端与智能体普及率超过70%，2030年产业规模突破万亿元；常州梅特勒-托利多“灯塔工厂”通过智能质检系统实时监控8000余种产品精度，生产效率提升40%；苏州正培育150个工业垂类大模型，建设200个高质量工业数据集，推动智能化从质检、运维向研发设计等全流程延伸。浙江聚焦场景创新与生态构建，2025年人工智能核心产业营收目标为7100亿元，增速超过20%；杭州加快建设“人工智能第一城”，布局多模态大模型与具身智能，同步推进开源生态与算力集群建设，降低中小微企业应用门槛；温州数安港已吸引超900家企业入驻，2025年前10个月落地智能化改造项目1168个，助力传统制造转型升级。安徽以算力与场景“双轮驱动”，计划2026年新建5G基站1.4万座、5G-A基站4000座，智能算力规模超过6.5万P，并设立数据要素改革专项资金，对场景创新项目最高支持1000万元，推动应用规模化落地。 对策：打造智能经济新形态，需兼顾“硬投入”与“软环境”。一是加快跨区域算力协同与绿色低碳供给，推动算力资源统筹调度和异地灾备，降低企业训练与推理成本。二是完善数据要素制度，提升工业数据和公共数据的可用性与可信度，优化确权、流通、定价与安全治理规则。三是以制造业为主战场推进“人工智能+”，围绕质量检测、设备运维、工艺优化等环节形成可复制的解决方案，帮助中小企业“用得起、用得上、用得好”。四是强化产业生态培育与风险治理，完善开源生态、标准体系与测试评估机制，提升模型安全、内容治理与隐私保护能力。 前景：随着政策顶层设计深入明确、算力网络与数据制度持续完善，长三角有望在智能终端、智能制造、城市治理、医疗健康、金融服务等领域形成一批全国领先的标志性成果。通过一体化协同机制，技术能力与应用场景将更高效匹配，推动智能经济从局部示范走向系统跃升。未来竞争的关键不仅在于模型性能，更在于产业组织方式、数据治理能力与场景落地速度。谁能率先打通“技术—产业—制度—人才”的闭环，谁就能在新质生产力赛道上占据优势。
长三角的实践表明，发展智能经济需要技术创新、产业升级与政策支持的多维协同。随着各地特色化探索的深入，一个更具活力、以新质生产力为支撑的经济新图景正在形成。这不仅将重塑区域竞争格局，也将为现代化产业体系建设提供关键支撑。未来，如何平衡技术突破与普惠应用、市场主导与政策引导的关系，仍需在实践中不断探索。