2026年我国数字经济发展形势展望_17页_5mb

2026年我国数字经济发展形势展望总结

核心内容

2026年，我国数字经济将进入体系化跃升关键期，以“数据+智能”双轮驱动，人工智能成为产业转型的核心驱动力。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需解决。

主要观点与关键信息

一、数字经济增长引擎“焕新”，“数智”主脉络加速形成

• 2025年表现：数字产业收入同比增长9.6%，利润总额增长8.5%，数字大省带动作用显著，集聚化、智能化发展态势明显。
• 2026年展望：
  • 数据价值化将从示范突破迈向规模扩散。
  • 重点行业“人工智能+”将从试点向规模化推广。
  • 数字产业集群将形成梯度发展格局，推动产业迈向价值链中高端。

二、数字产业新动能“成势”，“智能+”赛道创新育新

• 2025年表现：
  • 人工智能企业数量超5000家，国家级“小巨人”企业超400家。
  • 产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等关键环节。
• 2026年展望：
  • 新领域新赛道场景加速新兴技术产业化。
  • 行业大模型深度融入全生产环节，推动产业形态变革。
  • 数字产业集群将实现数据化共享、网络化协作、平台化运营、链群化共治。

三、数据要素化探索“破局”，数据与场景培育双向赋能

• 2025年表现：
  • 数据标注基地建设成果显著，建设高质量数据集524个，赋能163个大模型研发。
  • 公共数据资源登记平台达51个，公示登记信息2808项，存储总量超932TB。
• 2026年展望：
  • 公共数据授权运营将加速探索，通过平台建设、供需对接、场景示范等方式引导资源开发。
  • 行业数据基础设施将先行先试，推进可信数据空间等试点，支撑全国一体化数据要素市场建设。

四、实数融合扩面“提效”，产业转型向“新”向“智”

• 2025年表现：
  • 制造业数字化研发设计工具普及率达84.0%，关键工序数控化率达66.8%。
  • 智能工厂数量达3.5万多家，重点工业互联网平台设备连接数超1亿台。
• 2026年展望：
  • 数实融合将迈入“智联共生、原生创新”阶段，实现跨域智联协同与智能原生态发展。
  • 产业转型重心转向价值创造，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。

五、数字消费服务“至上”，城市智能体惠及民生

• 2025年表现：
  • 数字消费服务持续扩容提质，网上零售额同比增长9.6%。
  • 智能康养、在线教育、数字文创等场景快速落地。
• 2026年展望：
  • 数字消费场景将加速商业化，智慧健康与数字文创成为增长双引擎。
  • 城市智能体推动消费服务全链路效率革命，实现精准匹配与高效调度。

六、数字企业出海“转向”，多元新兴市场协同并进

• 2025年表现：
  • 数字企业出海呈现多元化趋势，东南亚、中东、拉美等新兴市场比重持续上升。
  • 服务模式升级为“智链全球”，提供全球连接、云计算、ICT等综合解决方案。
• 2026年展望：
  • 新兴市场将成为主要增长极，云服务、人工智能、跨境电商、数字娱乐等需求持续增长。
  • 核心业务与技术布局更加聚焦，强化区域布局与本地化运营。
  • 战略协同与运营模式全面优化，推动跨区域资源整合与市场渗透。

需要关注的问题

（一）行业数据集发展参差不齐，高质量标准仍待厘清

• 行业数据供给不足，医疗、制造等行业面临数据整合与隐私保护难题。
• 数据标准不一，数据标注与质量评估体系尚未统一。
• 数据集缺失、尺度不一，存在采集与处理误差。

（二）数字产业高价值场景稀缺，“投资于人”仍有不足

• 部分场景建设陷入“伪创新”误区，缺乏实际产业需求支撑。
• 新场景推广面临成本高、部署难、政策依赖等问题。
• 投资偏好硬件设施，忽视消费型场景的长期可持续发展。

（三）数智经济“泡沫论”甚嚣，不确定性增长仍将持续

• 内部泡沫化风险持续显性，部分前沿领域企业脱离实际产业需求。
• 技术落地转化效率偏低，创新成果难以转化为实际生产力。
• 外部不确定性因素叠加，全球数字治理碎片化与技术竞争加剧。

对策建议

（一）打造高质量数据集标杆，增强数据与场景联动

• 加速行业数据集汇聚共享，推动高质量数据集建设。
• 完善质量与标准体系，规范数据标注流程。
• 建立揭榜挂帅、技术竞赛等机制，促进场景应用创新。

（二）注重高价值场景建设应用，加强数字消费型场景投资

• 平衡场景供给与应用推广，放大已有成果应用效能。
• 完善场景建设和应用互促机制，推动软件、平台、服务纳入评价体系。
• 加大数字消费型场景的导向与激励，激发供给侧创新与用户需求释放。

（三）筑牢商业模式“护城河”，提升数创企业核心价值

• 锚定需求精准变现，开发标准化数据产品或定制化技术服务。
• 深耕细分场景壁垒，强化差异化竞争。
• 建立动态迭代机制，紧跟技术趋势，确保商业模式贴合市场需求与技术前沿。