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随着政府工作报告明确提出“打造智能经济新形态”，人工智能已不再局限于单一技术的突破，而是转向驱动经济高质量发展的核心引擎：从“人工智能+”行动的深化，到智能终端与智能体的普及，一场关于生产方式与商业逻辑的深刻变革正在发生。对于企业管理者与HR而言，理解这一新形态的内涵，把握基建、数据与应用三大维度的协同逻辑，不仅是顺应政策导向的需要，更是抢占未来人才高地、重塑组织竞争力的关键。
一、战略转向：从技术创新迈向经济形态重塑
打造智能经济新形态，标志着我国以人工智能为核心驱动力的经济发展战略进入了新阶段，这一概念的提出并非简单强调技术层面的迭代，而是明确了要将人工智能技术深度融入经济社会发展的毛细血管中，形成一种全新的经济运行模式。政府工作报告首次提出这一表述，释放出明确的政策信号：新型经济形态的加速形成已成定局，人工智能正从实验室的技术创新加速迈向全方位、深层次的产业应用阶段。
在这一过程中，深化拓展“人工智能+”是关键路径，这要求我们不能仅停留在“看懂”人工智能的层面，而是要将其作为基础工具，赋能千行百业。促进新一代智能终端和智能体的加快推广，正是这一战略的具体抓手：智能终端不再仅仅是手机或电脑，而是涵盖了各类具备感知、交互能力的硬件设备；智能体则具备了自主决策和执行任务的能力。这两者的普及，将直接培育出智能原生的新业态和新模式。
这种变革使得传统的生产方式和商业逻辑正在被重构，企业需要重新审视自身的价值链，从产品设计、生产制造到市场营销、客户服务，每一个环节都存在被智能化改造的可能。对于人力资源管理而言，这意味着岗位定义、技能需求以及组织架构都需要围绕“智能化”进行重新定义，能够快速适应这一变化，利用智能体提升效率的企业，将在未来的竞争中占据主动。
二、生态构建：开源协同与开放创新
推动智能经济新形态的健康发展，离不开一个活跃、共生、共赢的创新生态体系。过去，技术创新往往依赖于企业的封闭研发，这种模式虽然能保护知识产权，但也限制了技术溢出和迭代的速度。在智能经济时代，支持人工智能开源社区建设、促进开源生态繁荣，成为推动技术快速进步的重要选择。通过共享技术资源和创新成果，整个行业能够降低重复研发的成本，加速技术标准的统一，这种开放协同的转变使得中小企业也能站在巨人的肩膀上进行应用创新，从而丰富了整个生态的多样性。
开源生态的繁荣，意味着技术门槛的降低，这将催生更多专注于垂直领域的创新型企业。对于企业而言，参与或利用开源生态，不再是“可选项”而是“必选项”，因此在招聘技术人才时，具备开源项目经验、熟悉主流开源框架的人才将更具竞争力。同时，企业自身的研发策略也需要调整，“如何在保护核心机密的同时积极拥抱开源社区、利用外部技术资源加速内部创新”，是管理者需要思考的问题。
三、基建支撑：算力与网络的硬核底座
智能经济的腾飞离不开坚实的新型基础设施，因此在基础设施层面，建设超大规模智算集群、推进算电协同等工程，是支撑AI大模型训练和推理的物理基础。算力是智能时代的“电力”，没有强大的算力支持，一切智能应用都将成为无源之水，而加强全国一体化算力监测调度，旨在解决算力资源分布不均、利用率不高的问题。通过统一的调度平台，企业可以实现算力的优化配置，让数据在最合适的地方进行处理；与此同时，算电协同的推进则解决了能耗问题，随着智算中心规模的扩大，其对电力的需求日益增长，如何实现绿色计算、降低能耗成本，是基建层面必须攻克的难题。
在应用牵引方面，加快发展卫星互联网，为智能制造和现代化产业体系建设提供了完备的网络条件——卫星互联网能够弥补地面网络的不足，实现全球覆盖、万物互联，这对于偏远地区的工业控制、物流追踪以及海洋作业等场景至关重要，只因高速、低延时的网络环境是智能制造得以实现的“神经系统”，而只有当数据能够在设备之间实时、无损地传输，智能化的决策才能真正落地。
四、要素赋能：数据资源的深度开发
除了算力和网络，数据是人工智能时代的另一大核心要素。在要素赋能方面，深化数据资源开发利用、健全数据要素基础制度、建设高质量数据集，是提升AI模型性能的关键。数据被誉为“新时代的石油”，但未经加工的原油无法直接使用，只有经过清洗、标注的高质量数据集，才能训练出聪明的模型。
健全数据要素基础制度，旨在明确数据的所有权、使用权和收益权，消除企业间数据共享的顾虑，这有助于打破“数据孤岛”，促进数据的合规流通。对于企业来说，数据资产的管理能力将成为核心竞争力之一。如何收集、治理、挖掘业务数据，并将其转化为指导经营决策的智能，是每个企业都需要面对的课题。特别是对于人力资源领域，数据的价值同样巨大：通过分析员工的行为数据、绩效数据和潜力数据，企业可以实现更精准的人岗匹配和人才盘点，高质量的数据集能够让人力资源决策从“凭经验”转向“凭数据”，从而提升管理的科学性和有效性。
五、应用落地与就业结构的重塑
通过算力、网络、数据与治理等多方面的协同推进，人工智能在各行业领域的应用空间将持续拓展。更多智能化应用场景的落地，不仅是生产效率的提升，更是社会分工的重新洗牌，而随着智能经济的深入发展，大量新职业和新工种将应运而生。这些新岗位往往具有高技术含量、高附加值的特征，比方说提示词工程师、AI训练师、智能体运维专家等职业已经开始出现在招聘市场上。与此同时，传统岗位的工作内容也将发生深刻变化，重复性、规律性的劳动将被机器取代，而需要创造力、同理心和复杂决策能力的工作将变得更加重要。
这一变化对广大劳动者既是挑战也是机遇。在提升生产效率的同时，技术变革为广大劳动者提供了更多高附加值的就业岗位，关键在于劳动者能否及时更新知识结构，掌握与智能机器协作的技能。对于企业而言，建立完善的员工培训体系，帮助现有员工转型，比直接裁员招聘新人更具社会价值和长远意义。让劳动者在技术变革中共享发展红利，是企业社会责任的体现，也是构建和谐劳资关系的基础。
结语
打造智能经济新形态是一场涉及技术、基建、制度与人才的多维变革，它不仅要求我们在宏观层面加强算力基础设施建设、完善数据要素制度，更要求企业在微观层面积极拥抱“人工智能+”，推动业务模式的智能化转型。在这场变革中，人才是连接技术与应用的桥梁——随着生产方式和商业逻辑的重构，就业市场将迎来新一轮的洗牌。高技能、高适应性的人才将获得更广阔的发展空间，而企业则需要通过组织变革和人才培养，激活数据要素的价值，构建适应智能时代的核心竞争力。
