实体经济是国民经济的根基，也是人工智能赋能应用的主战场。我国工业门类齐全，随着“人工智能+”行动深入实施，国产大模型API（应用程序编程接口）价格大幅下降，实体企业智能化需求正从零散试点转向系统重构。以Token（词元）为计量单位和计价基准的Token经济，开辟了智能服务可计量、可结算、可评价的市场化通道。同时也要看到，其赋能实体经济仍面临场景适配不深、产业数据薄弱、应用成本偏高、标准评价缺失等堵点，需要深化场景落地、提升数据质量、降低应用门槛、健全标准体系，让智能服务真正进入千行百业核心生产环节。
释放赋能实体经济的核心价值
Token经济的可计量性让智能服务成为实体经济可计价的生产要素。Token经济使人工智能首次被标准化为可计量、可定价、可交易的经济要素，实体企业使用人工智能服务可以像用电一样按量付费、精细核算。由此，企业引入人工智能从“一次性建设项目”转变为“按需采购的生产经营要素”，智能化投入由模糊的成本项变成清晰的效益账，为智能服务在实体经济中的大规模市场化流通奠定了基础。
Token经济的产消同步性让实体经济获得弹性适配的智能供给。Token在调用时实时生成、即时消费，生产与消费瞬间完成、无需库存，供给与需求实现精准匹配。实体企业不必自建机房、自训模型，即可按业务峰谷弹性获取人工智能能力，忙时多调用、闲时零沉淀，把固定投入转化为可变成本。这种“即取即用”的供给方式，显著降低了智能化改造的资产门槛，尤其适合生产节奏多变、资金实力有限的广大中小企业。
Token经济的场景放大效应让实体经济成为智能价值落地的核心载体。同一组Token因使用场景不同，创造的经济价值存在量级差异：用于一般问答，价值有限；嵌入研发设计、生产制造等核心环节，价值则成倍放大。同时，Token调用具有自我强化特征，场景越深、调用越多、模型越优，实体经济的丰富场景正是Token价值密度最高、成长空间最大的领域。更进一步看，随着智能体跨企业执行复杂任务链日益普遍，Token正在成为产业链上下游之间智能服务协作与结算的统一标尺，为产业协同创新打开新的空间。
正视赋能实体经济的现实堵点
我国实体经济应用场景丰富、转型需求旺盛，但对照高质量发展的要求，Token经济赋能实体经济仍面临一些结构性堵点，制约智能价值向现实生产力充分转化。
一是行业场景适配深度不足。通用大模型能力日趋同质，但工业机理、工艺诀窍等行业知识与模型能力融合不深，面向特定产线、特定工艺的适配仍需大量定制开发；实体场景碎片化特征明显，成功案例多停留在单点示范，跨企业、跨行业的规模化复制推广困难，智能服务尚未深度嵌入实体企业核心业务流程，不少应用仍停留在“助手”层面，未能进入“能手”角色，Token消费的价值密度有待提升。
二是产业数据质量支撑不够。我国数据资源开发利用效率偏低，部分高价值产业数据在生产流转过程中被遗弃。全球主流网络内容中，中文优质语料占比较低，高质量中文语料相对匮乏。不少企事业单位尚未建设数据管理系统，也不具备数据集标注加工能力，高质量行业数据集供给不足，尤其是工业机理、工艺参数等深层数据长期沉淀在企业内部，影响了行业模型训练和场景落地的效果。
三是中小企业应用成本偏高。尽管大模型API价格已大幅下降，但这只是显性成本，面向垂直场景的二次开发、数据治理、微调适配、持续调用等隐性成本依然较高，智能化改造的综合投入仍超出多数中小企业的承受能力，“用不起、不会用、不敢用”的现象较为普遍，中小企业与大型企业之间的智能化差距存在进一步拉大风险。
四是行业标准与评价体系缺失。面向实体经济的行业语料标准、工业数据接口规范、模型选型指南尚未健全。智能化改造成效缺乏统一的评价基准和投入产出核算方法，企业改造前“算不清账”、改造后“说不清效”，既影响实体企业拥抱人工智能服务的信心和决策效率，也造成不同服务商之间难以横向比价、行业经验难以沉淀复用。
畅通赋能实体经济的实践路径
释放Token经济的赋能价值，关键在于坚持系统观念，从场景、数据、成本、标准四个环节协同发力，将Token经济的技术优势和制度优势切实转化为千行百业的转型实效。
一是深化重点行业场景落地。围绕制造业智能化改造、数字化转型与网络化升级，聚焦研发设计、生产制造、供应链管理等核心环节，培育行业大模型和智能体应用，优先在装备制造、电子信息、原材料等基础优势行业开展试点，推动智能能力嵌入工艺优化、排产调度、设备运维等高频生产场景，依托国家人工智能应用中试基地打造一批可复制、可推广的标杆场景。鼓励行业龙头企业牵头研发垂直领域模型、沉淀行业知识，带动产业链上下游共同拥抱智能化，推动智能服务由业务外围的辅助支撑转向生产核心的深度重构。
二是提升产业数据供给质量。高质量数据决定大模型能力的上限。应深化公共数据授权运营，面向重点行业建设高质量数据集和人工智能语料库。引导行业协会、产业联盟牵头搭建数据共享协作平台，在保障数据安全与商业秘密的前提下，推动产业链上下游数据合规流通与联合训练，拓宽产业数据供给边界。推广大模型辅助标注、人机协同标注等技术工具，提升企事业单位数据加工能力。完善数据贡献评价与收益激励机制，让高价值数据多贡献、多得利，从源头激发各类主体供给优质产业数据的积极性，为行业模型训练和场景落地提供坚实数据底座。
三是降低实体企业应用门槛。发展规模化、集约化、普惠化的智能算力服务，通过算力券、模型券等方式降低中小企业初次使用成本。鼓励地方结合产业集群特色打造公共智能服务平台，打包提供轻量化模型调用、基础数据治理、通用场景解决方案等一站式服务，压缩改造时间与技术成本。推广“模型即服务”“智能体即服务”等轻量化应用模式，减少企业自建自研负担，支持面向中小企业的智能化诊断与改造服务。探索定价机制从“按量计价”向“按效果计价”演进，让实体企业用得起、用得好、算得清账。
四是健全行业标准与评价体系。面向实体经济重点领域，加快研制行业语料库、工业数据接口、模型选型适配等标准规范。推动建立模型能力与场景适配度分级评估机制，围绕生产效率提升、运营成本下降、产品质量优化等核心维度设置量化评价指标。建立智能化改造成效评价指标体系和投入产出核算指引，为企业提供可操作的决策参考。培育专业化的第三方评测、咨询和审计服务机构，构建贯穿“诊断—改造—评价”全流程的服务生态，以统一规范和科学评价稳定企业预期，为Token经济赋能实体经济数智化转型提供坚实支撑。（作者王海斌、诚然系中国电信党校研究员）
