今年的政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”。在本月的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）主席声明中，进一步明确提出“培育以大模型为基础、智能体驱动为引领的词元经济新模式”。

从数字经济到智能经济，再到词元经济，运行方式发生了怎样的变化？很多消费者已经习惯用人工智能（AI）购物、做攻略、点外卖和叫车了，未来几年，智能经济可能催生哪些新的消费场景？在智能经济时代，人力价值是否依然重要？

《智能经济新形态：中国高质量发展新引擎》一书的作者、国研新经济研究院创始院长、国信智能经济发展中心首席专家朱克力在接受长安街知事（微信ID：Capitalnews）专访时表示，智能经济的根基始终是实体经济，它不是互联网时代依靠流量赚钱的新概念，而是真正帮助企业提高竞争力的新模式。词元经济的提出，则意味着AI服务开始拥有可计量、可交易、可持续的价值体系。

智能经济是全方位升级

知事：怎么理解“词元经济新模式”？它和智能经济的关系是什么？

朱克力：词元（Token）就是大模型处理信息最小计算单位，通俗讲就是AI思考、干活产生的计量单位。过去做AI生意，大多是软件一次性售卖、年费打包授权，核算很模糊。现在各类智能体自主处理任务、持续调用模型，消耗的词元能精准统计、按量收费，由此形成一套完整的交易产业链就是词元经济。

算力服务器负责生成词元，各行各业的智能体消耗词元完成办公、生产、服务工作，上下游围绕词元定价、采购、结算开展合作。它把看不见的AI推理能力，变成像水电一样可计量交易的服务，解决了AI落地最难的商业化算账问题，是智能体普及后自然催生的新模式。

智能经济是一个整体概念，不是数字经济的升级版，也不是“AI+”换了一套表述，而是依靠大模型、一体化算力形成自主感知、推理、调度的闭环，系统能够根据实时情况自主调整运行方案，不再需要人工持续下发指令。

我认为，智能经济是AI改造各行各业形成的全新经济形态，是顶层发展方向。词元经济则是智能经济里负责价值流通的关键一环，是落地抓手，二者是整体和局部的关系。

简单来说，智能经济定了发展目标，要让AI赋能实体经济；词元经济搭建交易规则，让AI服务能公平计价、持续运转。词元经济成熟起来，会反过来带动算力、大模型、行业智能应用加快扩张，给整个智能经济规模化发展提供市场化支撑，缺一不可。

知事：今年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，本次WAIC大会主席声明又再次强调。“打造智能经济新形态”在时机和条件上有哪些战略考量？

朱克力：当前提出智能经济新形态，是技术、产业、国际竞争三重条件全部成熟后的战略抉择，时机恰到好处。

从技术端看，国内通用大模型、一体化算力网络完成规模化落地，2026年3月全国日均词元调用量暴涨至140万亿；

从产业看，我国拥有全球唯一全门类工业体系和海量应用场景，制造业提质、内需扩容都需要全新增长引擎。

从国际竞争看，全球AI竞争早已从模型性能比拼转向产业生态对抗。此时定型智能经济顶层框架，不仅有利于培育经济增长新动能，也有助于依托中国场景优势抢占产业规则话语权。

我一直强调，智能经济的根基始终是实体经济，它不是互联网时代那种依靠流量赚钱的新概念，而是真正帮助企业提高竞争力的新模式，让企业从采购、生产到仓储、售后，都变得更智能、更高效。真正有生产能力、有应用场景的实体企业，将借助智能化打开新的增长空间。

传统制造企业落地AI要先抓小切口

知事：很多传统制造企业现在最大的焦虑就是“别人都在搞AI，我是不是也要搞”。中国发展智能经济最需要避免哪些误区？传统制造企业应该先做什么？

朱克力：现在不少制造企业都有一种焦虑：“同行都在上AI，我不上就落后？”但真正需要关注的，不是上不上AI，而是怎么上。

最常见的误区有三个：

第一是炫技式投入，盲目采购人形机器人、超大参数通用大模型，却解决不了车间里的实际问题，最后设备成了摆设。

第二是割裂式改造，技术团队单独上线AI系统，不和生产、仓储业务打通，数据孤岛无法产生实际收益；

第三是短期投机心态，不愿持续沉淀车间工业数据，有近四成中小企业改造失败根源在于数据积累不足。

除此之外还有两种极端：完全观望，错失转型窗口，或是一次性全产线智能化，结果资金压力过大。

传统制造企业落地AI的第一步必须抓小切口，优先挑选高损耗、高误差、人工重复的单点场景，先验证收益再逐步扩面；同步打通车间零散设备数据，搭建简易数据底座，为后续全链路智能化铺垫基础，拒绝一步到位的重资产盲目投入。

消费端会成为智能经济的重要增量

知事：很多消费者已经习惯用AI购物、做攻略、点外卖和叫车了。您觉得中国目前处在“智能经济”发展周期的什么阶段？未来几年，智能经济最有可能催生哪些新的消费场景？

朱克力：综合产业落地、大众普及度来判断，我国智能经济正处在基础设施成型、消费场景加速培育的中期过渡阶段。

算力网络、通用大模型底座基本建成，工业端落地成熟，消费者日常AI购物、出行规划、外卖调度已经普及，但完整原生智能消费业态还未大规模铺开。

未来三年，将涌现四类规模化全新消费场景：

一是全域个人智能体。未来购物、养老、出行、学习全流程自主规划，不再需要用户分步操作；

二是线下沉浸式文旅商圈，AI数字光影、互动体验持续扩容，各地夜间文旅集聚区都在落地相关改造；

三是居家一体化智能陪护，养老监测、家用服务机器人下沉县域市场；

四是柔性定制消费，AI根据需求定制服饰、家居，义乌服饰工厂已经实现小批量智能打样交付。

下沉市场轻量化智能服务会同步普及，告别一二线专属标签，城乡分层多元智能消费格局逐步成型，消费端会成为智能经济增长重要增量。

人的核心价值将持续提升

知事：无论是OPC（一人公司），还是AI大模型以及具身机器人的发展，似乎对人力的需求正在下降，您如何看待这个问题？

朱克力：我的判断恰恰相反，这只是分工重构，绝非人力价值的下降。

机器人、AI工具可以不间断完成高精度作业、海量数据筛选运算，OPC依托智能工具就能独立完成过去多人协作的执行类工作。但商业全局判断、原创创意产出、多方资源协同、综合风险研判，都离不开人的阅历、共情与独立思考，这是技术载体难以复刻的核心优势。

从市场实际变化来看，机器人运维、模型调优、创业咨询、场景规划等新兴岗位持续扩容，复合型人才薪酬稳步提升。富士康相关测算能够印证，批量落地人形机器人仅替代少量基础装配岗位，同步衍生大量配套技术岗，整体就业规模保持稳定，只是岗位价值出现明显分层。

智能经济最终走向人机协同、轻量化创业共存的格局。机械、高危、低附加值劳动交由机器人与智能工具，而人的统筹能力、价值判断、情感交互能力具备不可替代性，伴随智能经济持续发展，人的核心价值只会持续提升。