问题：新动能转换进入关键期，数字技术红利亟待从“局部试点”走向“系统跃升”。
当前，人工智能技术迭代加速，应用从工具型向系统型、从单点场景向全链条渗透发展，但在落地过程中仍面临供需对接不充分、行业数据与工具碎片化、算力与用能协同不足、企业尤其是中小企业使用成本偏高等现实瓶颈。
如何在保持安全可控的前提下，推动人工智能从“能用”向“好用、普惠用”跃升，成为培育新质生产力的重要课题。
原因：一方面，全球产业竞争已从单纯的算法比拼扩展到“算力—数据—场景—生态”的综合较量。
谁能更快形成规模化应用和生态黏性，谁就更可能占据产业制高点。
另一方面，我国拥有超大规模市场、完备产业体系和丰富应用场景，但要把场景优势转化为增长优势，需要政策牵引把技术创新、产业升级和消费扩容贯通起来，以更强的组织化方式打通“技术供给—行业需求—商业模式—治理规则”的链条。
陈昌盛在吹风会上指出，今年报告提出“智能经济新形态”，正是要抓住机遇，把人工智能赋能千行百业的广度和深度做实做强，尽快打开经济增长新空间。
影响：这一新表述释放出清晰信号——人工智能不再仅被视作单一产业或工具性技术，而是推动经济结构优化、产业体系重塑与增长方式转换的重要牵引。
对供给侧而言，制造、农业、教育、医疗、科研等领域将加速形成可复制、可推广的应用范式，推动流程再造与效率提升；对需求侧而言，智能终端和智能服务将带动新型消费扩容，促进产品更新换代与服务供给升级；对发展环境而言，开源与治理并重有助于培育创新土壤，提升产业韧性与国际合作空间。
对策：围绕“智能经济新形态”，报告部署可从三条主线把握。
第一，推动规模化应用，提升“人工智能+”落地速度与覆盖面。
在硬件和智能终端方面，延续并用好以旧换新等政策工具，促进AI手机、AI电脑、智能座舱、智能网联汽车等产品更快进入消费市场，以需求扩容带动产业链升级。
在软件与服务方面，加快智能体等新业态成长，推动面向行业的智能化服务从“项目制”向“产品化、平台化”转变。
在行业应用方面，强化垂直领域深度融合，建设一批中试应用基地，缩短从实验室到生产线的距离，形成可验证、可迭代的行业解决方案。
同时，支持公共云发展，推动企业“上云用数赋智”更普遍、更便利，让数据、算力、模型和场景形成正向循环。
第二，深化开源开发，壮大开放协同的创新生态。
加快开源社区、开源数据集与工具集建设，围绕大模型、具身智能等方向培育一批高质量开源项目，通过开放协作提升迭代效率与生态黏性。
针对中小企业面临的模型应用门槛，着力降低获取与使用成本，推动形成“用得起、用得好”的普惠供给。
同时，发挥国家相关产业投资基金作用，支持创新创业和成果转化，培育尊重创新、鼓励共享、合规有序的开源文化。
第三，夯实发展底座，构建“算力—能源—网络—应用”协同的新型基础设施体系。
在硬件与基础设施方面，依托我国电网体系优势，推进超大规模智算集群建设，探索算电协同等新模式，提高算力供给能力与运行效率。
在技术路线方面，支持提升大模型能力与算力效能，多路径布局具身智能、世界模型等前沿方向，增强持续创新能力。
在产业生态方面，加快促进“模、芯、云、用”协同发展，吸引技术、人才、资本等要素集聚，打造更具竞争力的创新高地和产业“强磁场”。
与此同时，人工智能治理将同步提速。
完善规则体系与风险防控机制，强化安全、可靠、可控要求，并加强国际对话与合作，推动技术发展朝着有益、安全、公平的方向前进。
前景：随着政策引导、基础设施完善与开源生态壮大相互叠加，人工智能有望在更多行业形成从“提效”到“创新”的跃迁：既提升传统产业竞争力，也催生新产品、新服务与新模式，进而带动就业结构优化与产业链价值攀升。
可以预期，未来一段时期，“规模化应用+开源协作+底座夯实”将成为推动智能经济成长的关键路径，而治理体系与国际合作的同步推进，将为技术长期健康发展提供稳定预期。
智能经济新形态的提出，反映了我国对人工智能发展规律的深刻认识。
从技术创新到产业应用，从企业发展到生态建设，从国内推进到国际合作，这一系列举措形成了完整的战略框架。
当前，全球人工智能竞争日趋激烈，我国需要抓住这一战略机遇，通过规模化应用、开源生态、基础设施等多维度的协同推进，加快释放人工智能的经济潜能，为高质量发展注入新的动力。
这既是应对全球竞争的必然选择，也是推动经济转型升级的重要路径。