从“人工智能+”到“智能经济”：自驱动实验室的下一个十年
2026年3月5日，十四届全国人大四次会议开幕。李强总理在政府工作报告中首次提出一个备受关注的新概念——“智能经济”。
报告明确提出，深化拓展“人工智能+”行动，推动人工智能在重点行业的商业化规模化应用，并加快新一代智能终端和智能体加快推广。因此，“智能经济”也被视为继农业经济、工业经济、数字经济之后的“第四大经济形态”。
这一提法也与青葵智造的战略方向高度契合，今年2月，公司董事长在年度工作会上明确：2026年将持续聚焦自驱动实验室与AI for Science。两会“智能经济”的提出，正为这条主线铺展出最广阔的时代背景。
什么是“智能经济”？
今年2月，国家信息中心发布了国内首个《智能经济就绪度指数与监测研究报告》，对智能经济给出了清晰的定义：
智能经济是以人工智能技术为核心驱动力，以智能技术产业化和传统产业智能化双向促进，通过科技创新和产业创新深度融合，系统性引领产业升级，构建人机协作共生社会，实现生产方式、生活方式、治理方式和经济社会发展观智能化变革的一种新型经济形态。智能经济是数字经济发展的高端形态，是新质生产力的重要体现，更是高质量发展的重要特征。
通俗来说，智能经济的核心逻辑是 “数据x算法x算力”，通过三者的协同作用，实现数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享，最终形成完整的智能生态体系。
智能经济与“人工智能+”的关系？
“人工智能+”是AI在具体场景的单点应用，而智能经济则将AI从“工具”升级为经济体系的“内置核心”。简言之，“人工智能+”是局部赋能，智能经济是系统变革。
根据国家信息中心的报告，智能经济的成熟度可以从五个维度衡量：资源要素能力、核心产业繁荣、跨界融合应用、人机协同效能、共创分享生态。其中 AI在具体行业场景的深度落地，正是智能经济从“准备”走向“繁荣”的关键路径。
到2030年，智能经济有望成为经济发展重要增长极。
青葵智造：智能经济在科研领域的深度践行者
智能经济在科研领域的关键基础设施，即AI for Science与自驱动实验室。而青葵智造，正是这一方向的探索者，公司致力于以自驱动实验室重构科学研发——将人工智能、机器人、仿真技术与化学研发、智能制造场景深度耦合，让算法在真实的实验数据中持续进化。这种“技术+场景”的深度融合，正是智能经济在科研领域最核心的落地方式。
具体而言，我们的实践体现在三个层面：
· 第一，打造自驱动实验体系的“智能执行层”
两会热词“智能体”，指的是能感知环境、自主决策、执行任务的智能系统。青葵构建的“干湿闭环”自驱动实验体系，正是智能经济“人机协同”的集中体现：AI设计实验、机器人自动化执行、实时反馈与自适应迭代，实现7×24小时自主稳定运行。无论是自动化工作站，还是智能检测机器人，本质上都是物理世界与数字智能交融的行业智能体，构成了自驱动实验室的“双手”与“感官”。
· 第二，构建驱动模型迭代的“数据资产层”
智能经济的核心生产要素是数据。我们的自动化实验室，本质是一座数据工厂：通过“硬件+软件+模型”一体化架构，批量采集实验数据，包括成功数据与宝贵的“失败数据”。截至2025年底，已累计沉淀几十万篇文献与高质量实验数据。2025年9月启动的“星曜云实验室”战略，正是通过云端规模化运行，持续沉淀高质量数据，驱动AI模型迭代——这构成了自驱动实验室的“记忆”与“养料”。
第三，深耕“智能原生”的核心赛道：AI辅助研发
“智能原生”与深度赋能的行业应用，是智能经济创造价值的主战场。报告强调要“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”，其中生物医药、化工材料等研发领域，正是AI辅助研发提升效率的关键阵地。
青葵智造与头部药企、能源企业共创的，正是这样的“智能原生”样板间：在某药物中间体合成场景中，通过AI辅助配方优化与自动化试制闭环，将产率从20%提升至95%，验证了自驱动实验体系在复杂研发任务中的精准干预能力。这不仅是单一场景的突破，更标志着AI正在从“辅助工具”变为研发流程的“内置引擎”。
立于“十五五”开局之年的新起点
“智能经济”的大幕已经拉开，它的提出标志着，AI与真实场景的深度融合，将成为未来十年的核心趋势。在科研领域，自驱动实验室正逐渐成为新的基础设施。
青葵智造将深耕“AI for Science”，以机器人、人工智能与仿真技术，在医药研发、能源化工与先进材料等领域，持续构建“智能原生”新图景。因为我们深知：当自驱动实验室成为下一代科研的基础设施，“智能经济”的蓝图，才算真正在实验室的方寸之间落地生根。
智能经济浪潮已至，让数据驱动研发，让创新回归科学。
