2026年我国数字经济发展形势展望

【内容提要】2026年，我国数字经济将进入体系化跃升关键期。数据基础制度持续完善，公共数据授权运营、全国统一数据要素市场等加快建设，数据价值化从示范突破迈向规模扩散。人工智能成为产业转型核心驱动力，“人工智能+”在研发、生产、服务等环节加速渗透，推动产业高端化、智能化、绿色化升级，实数融合推动产业模式重构。数字产业加速集聚，算力、数据、算法协同创新体系逐步成型。但同时，高质量数据供给不足、数字产业投资放缓、数智经济发展不确定性等问题仍然存在，亟需在制度、技术和应【关键词】数字经济发展形势展望2025年，我国数字经济统筹“量”的合理增长和“质”的有效提升，以“数据+智能”双轮驱动，人工智能赋能产业转型深入推进，数字产业集聚化、融合化发展格局加速形成。展望2026年，数字经济将成为拉动经济增长的重要引擎，人工智能与实体经济融合加速形成更多新模式、新场景，数字产业创新链、产业链协同重构迈向更高水平，数字经2025年，我国数字经济以“新”谋“进”，在保持整体规模不断提赛迪智库升的同时，竞争新优势不断构筑，成为国民经济稳增长的重要支撑。前三季度，电子信息制造业增长加快，计算机通信和其他电子设备制造业增加值同比增长10.9%，高于同期工业4.7个百分点；软件和信息技术服务业保持快速增长，实现收入11.11万亿元，同比增长13.0%，利润总额1.44万亿元，同比增长8.7%；互联网行业平稳发展，完成收入1.44万亿元，同比增长2.8%。新赛道新动能持续增强，国产开源模型在全球AI社区中9月份使用量占比63%，开源鸿蒙操作系统搭载设备种类超1300款、展望2026年，随着数字技术加速演进和实数融合持续深入，数字经数据价值化加速拓展。数字基础设施和数据要素建设重心将从“平台建设”向“解决行业痛点、释放数据价值”转变，更加注重多源异构数据的共享融合、模型训练和融合应用，发展数据驱动型商业模式和新兴服是重点领域“人工智能+”激活新质生产力发展新动能。以“智能+”为代表的赛道创新正在从行业试点与单环节应用向流程重构与规模化推广加速升级，科研、制造、金融、医疗、教育等领域的“人工智能+”应用将逐步走向工程化落地，AIGC与行业模型将深度嵌入研发、生产、供应链、服务等全链条，不断催生新模式、新应用、新场景，加速形成数智经济新形态。三是重点地区适数化改革激发数字化变革新动力。上海、江苏、浙江等7个国家数字经济创新发展试验区改革创新先行先试，在数据要素市场化配置、基础设施建设、区域协同等领域158项改革清单的指引下，引导各方细化实施细则和推进举措，谋划数字经济创新型企业培育、数字经济新场景大规模应用等领域新思路新布局，协同数据基础制度和数字基础设施建设，打造具有国际竞争力的数字产业集群，创新数赛迪智库（二）数字产业新动能“成势”，“智能+”赛道创新育新2025年，数字产业稳步回升，数字大省带动作用强劲，集聚化、智能化发展态势显著。据工信部数据统计，前三季度，数字产业收入增速稳中有进，实现业务收入28.5万亿元，同比增长9.6%；利润较快增长，实现利润总额2.3万亿元，同比增长8.5%；收入规模前10的省份合计完成收入20.6万亿元，占全国总量的81.7%，对全国增长贡献率达97.3%。数字产业集群蓬勃发展，围绕数字领域的国家先进制造业集群、国家中小企业集群、国家创新型产业集群累计170余个，实现数字经济核心产业全覆盖。人工智能产业新赛道加快布局，人工智能芯片、算法框架等关键核心技术上持续取得突破，自主开源大模型正引领全球开源创新生态，截至2025年9月，人工智能企业数量已超5000家，国家级人工智能专精特新“小巨人”企业超400家，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用展望2026年，随着人工智能、大数据、云计算等新兴数字技术的应用潜能与产业价值进一步释放，数字产业将呈现以应用场景牵引与技术创新赋能的“双轮驱动”产业生态化发展格局，数字产业集群将形成梯度发展格局，引领数字产业迈向价值链中高端水平。一是新领域新赛道场景加速新兴技术大规模产业化进程，办公、社交、消费、娱乐等领域将加速探索应用元宇宙、虚拟现实、机器人等新兴技术，以新一代智能终端、智能体为载体的高价值新应用新场景加快拓展，数字技术赋能制造、交通、物流、农业等产业转型新场景将深入探索，催生智能工厂、自主调度、无人配送、智慧农场等一批高成长性新产业新赛道。二是行业“人工智能+”技术创新将由试验探索走向规模化应用，基于“大模型+小模型”协同的智能应用将有可能突破模型“幻觉”、事实性错误、理解力局限等瓶颈，加速在实际场景中落地，“数据+模型+场景”协同部署将推动数字仿真设计、柔性生产线、精准供应链、人机协作智能体等应用走向成熟示范，催生新企业新业态形成。三是数字产业集群梯度培育将深入探索，在数字技术赋能下，“数据+技术”深度嵌入数字产业集群活动，推动集群发展模式走向数据化共享、网络化协作、平台化运营、链群化共治，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域将布局形成一批具有国际竞争力的数字产业集群，在创新策源能力、大规模产业化能赛迪智库2025年，我国围绕数据供给、流通、应用全链条推出一系列新举措，创新实践多点突破。数据标注基地先行先试，截至6月，合肥、成都等7个数据标注基地数据标注规模超29PB，建设行业高质量数据集524个，赋能163个大模型研发。高质量数据集建设流通应用加快，截至6月，全国已建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB；数据交易机构挂牌高质量数据集3364个，累计交易额近40亿元；北京、南京等18个城市数据基础设施节点实现互联互通，汇聚各类主体超过3900家，对外提供数据产品超过1.3万个。公共数据授权运营全面推进，公共数据资源开发利用及登记、授权运营和价格形成“1+3”制度体系初步建立，全国一体化公共数据资源登记体系建设进展明显，截止2025年6月，国家公共数据资源登记平台已公开运营或在建的平台或专区达51个，已公示登记信息2808项，公共数据资源存储总量超过932TB，覆盖60个行业类型，我国展望2026年，各地将积极推进数据流通基础设施建设和应用，进一步加大公共数据授权运营和开发利用力度，以数据共享融通、复用创新为牵引，推动数据领域新场景培育和应用推广，促进数据要素产品化、价值化发展。一方面，公共数据授权运营将加速探索，各地将灵活运用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式加大公共数据资源开放，通过平台建设、供需对接、场景示范等方式引导社会各界发现资源、提面，“数据要素×”场景挖掘将走向深入，各行业高质量数据集建设步伐加快，数字经济、数字社会、数字文化等领域典型场景将加速数据要素共享融通、复用创新、价值释放，构建政府引导、行业协同、企业参与的数据开放创新生态共同体。同时，在国家数据基础设施总体框架下，行业数据基础设施将先行先试，以实际应用需求为牵引，推进可信赛迪智库2025年，我国实数融合发展迈入高质量新阶段。数字技术深度赋能传统产业转型跃升，在制造业、农业、交通运输业和文化旅游业等多个领域表现突出。如制造领域，数实融合已从流通环节的单一模式，向技术研发、生产制造、数字生态等多环节的全方位融合深度演进。截至2025年6月底，工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达到84.0%、66.8%。目前，累计建成3.5万多家基础级、230多家卓越级智能工厂；重点工业互联网平台设备连接数超过了1亿台（套），大飞机、新能源汽车、高速动车组等重点领域的智能制造示范工厂研制周期平均缩短近30。涌现多个达到国际先进水平的通用大模型，行业大模型呈现专业化、轻量化、本地化显著趋势，适配各行业场景需求并降低应用门槛。如，黑龙江率先建成省内国资系统首个私域大模型，并通过本地化部署DeepSeek等大模型，构建起覆盖办公管理、智能客服、物流展望2026年，数实融合将迈入“智联共生、原生创新”的深化发展阶段，全方位释放产业升级新动能。一是跨域智联协同全面突破。行业智能体加速落地应用，依托统一数据标准与协同技术架构，有效打破制造、能源、交通等产业间的数据壁垒与业务孤岛，实现产业链、供应链、创新链全链条、全要素智联联动，产业协同发展的整体性和协同性显著增强；二是智能原生业态蓬勃兴起。企业逐步摆脱传统数字化改造路径依赖，以人工智能、大数据等智能技术为原生基因，重构业务模式与生产流程，催生柔性生产、按需定制、预测性维护、服务型制造等新型商业模式。工业大模型深度融入研发设计、生产制造、供应链管理等全生产环节，推动产业形态和生产方式根本性变革；三是转型重心转向价值创造。产业数字化转型从单纯追求效率提升转向“效率优化+成本管控+价值增值”多维突破。数字孪生、AI决策、绿色低碳技术广泛应用于全流程精益化管理，在能耗控制、污染治理、循环经济等领域成效尤为赛迪智库2025年，我国数字消费服务持续扩容提质，在提振消费惠民生、促进现代产业体系建设等方面发挥积极作用，成为激发内需潜力、推动经济循环的重要引擎。1-10月，全国网上零售额同比增长9.6%。数字消费场景深度不断拓展，智能康养、在线教育、数字文创等民生场景快速落地，短视频直播、沉浸式体验类消费保持高热度。智能产品、网络服务成为拉动内需的核心增长点，AI眼镜、智能手表等智能穿戴网零额增长23.1%，网络服务消费增长21%，即时电商便利消费需求，销售额增长24.3%。数字贸易对提升外贸效率和韧性形成重要的牵引作用，前三季展望2026年，城市全域数字化将以“精准服务民生”为核心，实现数字技术与生活场景的深度融合。一是数字消费场景加速商业化，健康与文创赛道成增长双引擎。多元消费场景拓展，AI心理疏导、居家虚拟教练等智慧健康服务加速普及渗透，服务响应效率与专业水准双重提升；非遗数字体验、跨地域文化联动展览等数字文创场景持续丰富，VR/AR技术的深度应用实现文化资源“活化”流转，助力精神消费品质升级。二是“一老一小”需求牵引市场细分，数字民生消费服务进入精准化发展阶段。智慧养老设备从单一功能向定制化服务解决方案升级；优质教育资源的数字化整合与远程传输技术成熟落地，推动教育数字化资源向偏远地区下沉，倒逼产业从“资源覆盖”向“精准供给”转型，催生细分领域新增长点。三是城市智能体构建产业协同生态，推动消费服务全链路效率革命。传统商圈数字化改造加速推进，智慧商店、人工智能产品体验店等新型业态成为产业转型重要载体；“到店体验、线上下单、零售到家”的全流程数字化链路全面打通，实现消费需求精准匹2025年，中国数字企业出海呈现多元化转向，重点加码新兴市场。赛迪智库一方面，出海市场与赛道多元化加速扩展。“出海”目标国由发达地区向新兴市场拓展，东南亚、中东、拉美等新兴市场的市场比重持续攀升，60%的“出海”企业海外业务已经涉足三个以上大洲或地区；“出海”业务已由传统制造驱动向技术与服务驱动转型，跨境电商、云计算/技术服务、游戏与在线娱乐、智能制造等领域成为核心发力点。另一方面，服务模式升级为“智链全球”。数字企业出海已从传统产品输出升级为品牌化、技术化和价值链深度参与的新阶段。如，华为云作为全球领先的云服务厂商，目前已经在全球布局33个区域，96个可用区。中国联通国际服务已覆盖全球达到41个分支机构，提供全球连接、云计算、数据中心、ICT、物联网等综合信息解决方案。阿里巴巴、京东等平台企业依靠本地化运营、技术输出和强化合规能力提升竞争优势，在全球多展望2026年，中国数字企业出海将迈向“多市场、多技术、多协同”新阶段。一是新兴市场将是主要增长极。在人口红利、数字基础设施改善和政策推动下，东南亚、拉美、中东、非洲对云服务、人工智能、跨境电商、数字娱乐等需求持续增长，成为企业重点深耕的结构性增量市场。二是核心业务与技术布局更加聚焦。跨境电商依托本地化运营、品牌共建和智慧物流加快渗透；云服务与AI企业将在东南亚、拉美建设区域数据中心和客户服务体系，以满足本地数据合规与安全要求；智能制造、在线教育、游戏和内容平台加速全球同步上线，通过深度本土化提升用户黏性。三是战略协同与运营模式全面优化。企业通过并购、本地团队建设、研发中心落地等方式强化区域布局，推动跨区域技术、供应链和营销资源整合。在监管趋严背景下，完善的合规机制、数当前，行业数据集匮乏、标准缺失、质量低下等问题直接影响了人工智能模型训练效果与应用成效。一是部分行业数据供给不足，如医疗行业患者诊疗、健康管理、临床试验等数据涉及个人隐私，医院等机构在数据整合共享时面临诸多阻碍和风险，导致医疗影像识别、疾病预测等相关数据集建设困难；制造行业存在设备运行数据分散、数据格式不统一、接口不兼容等问题，数据采集、整合成本高昂，难以形成基于真实工业场景的数据集。二是数据标准不一，不同数据场景下所需数据格式和版本、数据标注标准、数据质量评估评价标准等不统一，重点行业主流价值数据集引领带动作用未充分体现。三是数据集缺失、尺度不一，在数据采集加工过程中，由于存在设备故障、人员操作不当、数据赛迪智库传输等问题导致数据采集误差或数据清洗不当、数据转换错误等问题导致数据处理误差，导致数据集普遍具有分布偏差、颗粒度不一致、采集当前，数字产业领域新场景培育和新应用推广势头强劲，“硬科技”场景投资热度持续上升，但受国际环境变化、技术更新迭代、产业结构调整、政策引导等因素影响，场景建设在创新性、实用性、可持续性方面将面临较大考验，高价值场景成为稀缺品，以人为本、“投资于人”的消费型场景需加大挖掘。一是部分场景建设陷入“伪创新”误区，过度追捧前沿技术和新兴技术，忽略了技术创新是否触达行业的核心痛点与人们生活的本质需求，这种创新模式是由技术供给方单向驱动，而非与用户、市场共同演进。二是部分场景缺乏大规模推广的基础和条件，数字产业的新技术、新应用往往需要在实践中验证，但存在场景原型在示范和实验室环节看似成功，却因高昂的成本、复杂的部署条件或特定的政策依赖而无法推广。三是部分场景存在项目化思维，习惯投资于短期看得见的硬件设施，却疏于投资以激发人的潜能、满足人的深层情感与成长需求的消费型场景，且在持续运营、内容迭代、技术升当前数智经济发展面临“内部泡沫积聚”与“外部环境动荡”的双重压力，不确定性显著增加。一方面，内部泡沫化风险持续显性。概念性项目扎堆涌现，元宇宙、量子计算、通用AI等前沿领域部分企业脱离实际产业需求，仅依托技术概念进行炒作估值，缺乏可持续盈利模式，导致企业估值与营收、利润水平严重脱节，形成“空转式”产业泡沫。同时，技术落地转化效率偏低，大量智能技术成果停留在实验室阶段，未能与制造业、服务业等实体经济场景深度结合，难以转化为实际生产力和商业价值，造成创新资源的浪费。另一方面，外部不确定性因素持续叠加。全球数字治理碎片化与技术竞争加剧，欧美等国通过技术出口限制、数据跨境流动规则壁垒等手段，导致我国部分数智产业面临“断链”风险，尽管我国通过全球数字贸易博览会、“丝路电商”等拓展数字贸易合作，但仍难以完全对冲外部环境冲击。此外，市场预期波动加剧，投资热度易受短期舆情、政策传闻等因素扰动，进一步加剧数智经加速行业数据集汇聚共享。建立高质量数据集汇聚平台，推动重赛迪智库点行业高质量中文数据集、思维链数据集和主流价值数据集建设，支持行业专业机构深度参与数据集建设、训练、应用全流程。推动公共高质量数据集开放共享，支持由专业机构配合全流程数据开放合规工作，推动数据集高效安全开放共享。完善质量与标准体系。加快研究制定行业高质量数据集质量评估标准、重点行业和主流价值数据标注评估标准等，规范面向人工智能模型训练的高质量数据集数据标注流程，推动行业数据集有序建设。促进场景应用创新。建立揭榜挂帅、