当生成式人工智能渗透到寻常百姓家，当工业机器人开始理解老师傅的操作手法，当城市治理系统能够实时调度数以万计的智能体，我们不得不正视一个根本性的命题：智能化不仅仅是技术的升级，更是生产关系的系统性重构。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，标志着我国人工智能发展正式进入“形态塑造”新阶段。这不再仅仅是“人工智能+”行动的简单延续，而是对数字经济演进规律的深刻把握，是从“技术应用”到“经济形态”的质变跃升。

作为一名长期从事政策改进的研究者，我深切感受到，现有的政治经济体制框架正在经历前所未有的冲击。当智能体逐步演进为“经济主体”，当算法开始参与资源配置，当数据成为核心生产要素，我们必须在制度层面做出回应。本文试图从《未来国策》的视角出发，探讨面向智能时代的生产关系设计，以及如何通过智能化处理机制驾驭智能经济这一新型经济形态。

一、智能经济的本质：不仅仅是技术迭代，更是生产关系重塑

要理解我们即将面对的未来，首先必须厘清智能经济与数字经济的本质区别。数字经济时代，我们关注的是信息化、网络化对经济活动的效率提升；而智能经济时代，人工智能从“辅助工具”升级为经济发展的“底层逻辑”。这种跃迁体现在三个层面。

第一，生产要素的质变。在农业经济时代，土地和劳动力是核心要素；工业经济时代，资本和技术登上舞台；数字经济时代，数据开始发挥重要作用；而智能经济时代，真正驱动增长的已经不仅仅是数据本身，而是“数据+算法+算力”的复合体。其中，算法正在成为一种独立的生产要素，它不仅仅是处理数据的工具，更是知识沉淀和价值创造的载体。当我们把一个行业的专家经验训练成垂直领域大模型时，这个模型本身就具备了生产要素的属性。

第二，生产主体的扩展。传统经济学讨论的生产者，始终限定在“人”的范畴。但在智能经济时代，智能体正在成为新型生产主体。从工业生产线上的智能机械臂，到软件系统中的数字员工，再到具备自主决策能力的服务机器人，这些智能体不仅参与生产，甚至开始主导某些环节的决策。这就带来了一个深刻的制度追问：智能体在经济活动中的法律地位如何界定？当一个人形机器人在工厂里完成了相当于三个熟练工人的工作量，这个“劳动者”创造的剩余价值如何分配？

第三，生产方式的变革。人机协同正在从概念走向现实。传统的生产方式是人操作机器，机器是人的延伸；而智能时代的生产方式是人机协作，机器开始具备自主感知、决策、行动的能力。劳动者从重复性、流程化的体力和脑力劳动中解放出来，转向更具创造性、决策性的工作。但与此同时，“人主机辅”的关系正在被打破，在某些场景下，甚至出现了“机主人辅”的新型协作模式。

正是这三个层面的质变，决定了我们必须从政治经济学的根本范畴出发，重新思考智能时代的生产关系设计。这不仅是技术问题，更是制度问题；不仅是经济问题，更是政治问题。

二、政治体制的智能化演进：从工具赋能到制度重塑

政治智能化是社会智能化的核心维度之一。人工智能正在从治理工具上升为“新制度性基础设施”，广泛嵌入社会运转的各个环节。但我们必须清醒地认识到，政治智能化不等于“人工智能君主制”——那种主张由AI全面接管人类治理权的设想，已经被学界明确指出是一条歧路。我们需要探索的，是一种人机协同、以人为本的智能治理新范式。

（一）智能治理的三重逻辑转向

治理范式的智能化转向体现为三重逻辑的叠加。首先是治理认知从经验理性转向算法理性。传统的公共决策高度依赖决策者的经验积累和直觉判断，而智能治理通过算法对海量数据的实时分析，能够实现对风险的精准研判和对社会趋势的科学预测。这种认知方式的变革，使得治理的前瞻性和科学性显著增强。

其次是治理过程从部门流程导向转向数据驱动。传统行政模式下，政策执行遵循预设的科层程序和部门分工；而在智能治理中，实时数据流的动态更新驱动着治理资源的调度、政策的调整和执行效果的反馈。政策不再仅仅是静态的制度文本，而是能够根据实际情况动态优化的自适应系统。

第三是治理主体形态从科层体系走向人机共生。政务服务智能体、公共安全数字人、生态环境智能监测系统正在逐步嵌入治理流程。在不久的将来，市民办理行政审批时，面对的可能是既有温度又精通业务的数字公务员；城市管理者决策时，身后站着的将是能够实时推演政策后果的智能参谋系统。

（二）算法、数据与制度的系统耦合

政治智能化的核心挑战，在于如何实现算法、数据与制度的系统耦合。算法提供了认知跃迁的可能，使治理决策能够超越有限理性；但算法并非天然中立，它依赖的数据和模型可能包含偏见和局限。如果缺乏制度化的可解释机制，算法的治理价值将被严重削弱。

这就提出了可解释人工智能发展的制度要求。当算法参与公共资源配置、当智能系统影响公民权利义务时，我们必须有能力追问：这个决策是怎么做出的？依据是什么？有没有存在歧视或偏见？这需要建立第三方评估体系，推动算法逻辑的透明化，让“算法黑箱”变成“玻璃箱”。

数据的地位甚至比算法更为根本。高质量的治理数据是智能治理运行的燃料，而数据产权、数据安全与数据流通的制度安排，决定了治理资源能否公平配置。在教育、医疗、社会保障等民生领域实现智能化优化，必须以跨部门、跨层级的数据共享机制为基础。更重要的是，要通过公共财政和法律法规保障弱势群体在数据利用中的权益，防止“数据鸿沟”演变为新的治理鸿沟。

（三）智能治理的制度边界

在追求治理效率的同时，我们必须为智能治理划定制度边界。算法透明性、智能鸿沟、责任归属是当前最为紧迫的三个问题。

算法透明性关乎治理的公信力。如果政策执行过度依赖算法输出，而公众又无法理解算法的逻辑，治理过程就可能失去公众可理解性。这不仅削弱政策公信力，更可能动摇治理的合法性基础。因此，必须在技术设计和制度安排两个层面，推动算法的透明化与可解释化。

智能鸿沟问题考验治理的公平性。如果治理智能化只在发达地区或高收入群体中快速扩展，而欠发达地区和弱势群体无法享受同等服务，社会不平等将进一步加剧。这就需要通过财政转移支付、智能基础设施普及和全民数字素养提升，实现治理智能化的普惠共享。

责任归属问题挑战治理的合法性。当智能系统在医疗诊断、司法裁判或公共安全中出现错误时，责任由谁承担？是系统开发者、部署单位还是监管者？这种模糊化可能削弱治理的责任感，引发公众信任危机。必须在制度层面设计清晰的责任分配机制，确保在算法、人类和组织之间形成闭环的责任链条。

三、智能经济的制度设计：从要素市场化到分配正义

智能经济的健康发展，离不开基础性的制度供给。2026年《政府工作报告》明确提出“打造智能经济新形态”，其背后的政策逻辑是从“应用示范”迈向“制度创新”。我们需要在以下几个关键领域实现制度突破。

（一）数据要素的市场化配置

数据是智能经济的血液。当前智能经济发展的主要矛盾，已经从“算力不足”转向“数据要素焦虑”。中国要走出区别于美国“算力堆砌”模式的差异化路径，必须在数据应用的定价、确权、入表等制度创新上取得突破。

首先，要构建高效合规的数据流通体系。只有流动才能创造价值，只有合规才能确保安全。这需要加快构建全国一体化数据要素市场，完善合规高效的市场运行规则，推动公共数据依法开放与授权运营。同时，建立健全数据流通安全治理标准，建设互联互通的国家数据基础设施。

其次，要建立公共数据“多源融合”的开发机制。在医疗健康、交通出行、城市治理等领域，推动公共数据资源向人工智能企业合规开放。探索多方安全计算、联邦学习等技术路径，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的融合开发利用。这既保障了数据安全，又释放了数据价值。

第三，要创新数据价值贡献的收益分配机制。数据要素的价值创造具有多方参与、边际成本低、复用价值高等特点，传统的按要素贡献分配机制需要调整。应鼓励基于数据价值贡献的收益分配创新，加强数据供给激励，培育壮大数据要素市场。

（二）新型生产关系的构建

当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统的劳动关系和生产组织形式必须因时而变。

在劳动关系层面，需要探索建立适应人机协同的新型生产任务分配体系。推动职业分类动态调整，审慎界定智能体在经济活动中的合理地位。这不仅仅是技术问题，更是权益问题。劳动者可通过工会等渠道，向企业提出“技能培训配套”“岗位调整保障”等合理诉求，通过集体协商争取合理的薪酬回报和职业发展空间。

在价值分配层面，需要建立基于算法贡献、数据提供与行业知识沉淀的成果共享机制。当一家制造企业利用老师傅多年的操作经验训练出工艺优化模型，这个模型创造的额外收益如何在企业和老师傅之间分配？当数据提供者为算法训练贡献了原始数据，他们是否有权分享算法商业化带来的收益？这些都是智能经济时代必须回答的分配正义问题。

在产业组织层面，需要建立“链主引领+行业模型”的协同创新机制。推动能源、制造、金融等领域的头部企业联合AI领军企业，开放核心业务场景与行业知识，共同开发垂直领域大模型，形成可复用的行业智能中枢。通过“模型即服务”的灵活供给模式，降低中小企业智能化改造成本。

（三）人机协同的劳动标准与权益保障

劳动者在智能时代的命运，是智能经济制度设计的核心关切。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要“创造更加智能的工作方式”，既要在劳动力紧缺、环境高危岗位推广智能应用，减少高强度、高风险劳动；也要培育“智能代理”等新工作形态，催生数据标注师、智能训练师、人机协作工程师等新职业。

在技能提升方面，劳动者应主动补齐“人工智能通识”短板，了解人工智能的基本原理和常用工具；同时善于利用“人机协同专业技能”长板，成为能驾驭智能装备的技术大拿。政府应支持企业与高校共建实训基地，在职业院校增设“AI+制造”“AI+医疗”等交叉专业，为技术工人提供算法优化、人机协作等进阶课程。

在权益保障方面，需要加强人工智能时代劳动者的工作风险评估，减少人工智能对就业的冲击。不断完善符合人工智能时代人才职业属性和岗位特点的劳动者能力多元化评价体系，支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式。让人工智能不仅创造财富，更惠及创造财富的劳动者。

四、智能经济运行的智能化处理机制

如果说前面讨论的是制度层面的“硬件设计”，那么智能经济的日常运行还需要一套智能化的“操作系统”——这就是本文提出的“智能化处理机制”。这套机制的核心，是通过算法、数据和算力的协同，实现对经济活动的实时感知、精准调控和动态优化。

（一）供需两侧的智能匹配机制

智能经济区别于传统经济的一个重要特征，是供需匹配方式的根本变革。在工业经济时代，大规模标准化生产与大众化消费相匹配；在智能经济时代，个性化定制与柔性化生产成为可能。这种变革的实现，需要一套智能化的供需匹配机制。

在需求侧，智能终端和智能体的规模化应用正在催生新型消费需求。智能网联汽车、AI手机、智能家居等新一代智能终端，不仅是消费品，更是需求数据的采集入口和个性化服务的交付界面。通过“硬件+服务”的融合监管创新，可以打通硬件销售与软件服务的价值闭环，催生“产品+算法订阅”等新型商业模式。

在供给侧，智能化的生产系统能够根据实时需求数据进行动态调整。工业互联网平台连接着生产线、供应链和消费市场，通过算法模型对订单变化、原材料价格、产能利用率的实时分析，实现生产计划的自动优化和资源的智能调度。这种供给侧的智能化转型，正在从局部试点向全行业扩展。

（二）要素资源的智能调度机制

算力正在成为像电力一样的基础资源。优化智能算力“普惠共享”的配置机制，加快人工智能芯片技术攻关与软件生态培育，完善全国一体化算力网络，充分发挥国家枢纽节点集聚效应。未来的目标是，让中小企业像用电一样用算力，真正降低智能化转型的门槛。

数据资源的流动同样需要智能调度。跨部门、跨层级的数据共享机制，是智能经济运行的底层支撑。通过隐私计算、联邦学习等技术，实现数据“可用不可见”，在保障数据安全的前提下释放数据价值。同时，推动合成数据产业健康发展，通过人工生成数据弥补真实数据的不足，为模型训练提供更加丰富的素材。

场景资源的开放也是智能调度的重要内容。定期发布人工智能重大应用场景攻关清单，支持企业与高校院所组建创新联合体“揭榜”攻关，在真实复杂场景中验证和迭代技术方案。对在场景应用中表现优异的产品方案，纳入政府采购目录并支持其参与国际标准制定。

（三）政策响应的智能决策机制

传统政策制定往往滞后于经济形势变化，等到统计数据出来，市场环境可能已经发生了新的变化。智能经济时代的政策响应，需要建立在实时数据监测和智能分析预测的基础上。

建立宏观经济运行的智能监测预警系统，整合生产、消费、投资、贸易等各领域的实时数据，通过算法模型对经济走势进行预判，对潜在风险进行预警。当某些指标出现异常波动时，系统能够自动触发预警机制，为政策制定者提供决策参考。

在产业政策层面，通过“首台套+迭代升级”的容错激励机制，鼓励企业在真实生产环境中率先采用工业AI控制系统、智能机器人等关键装备。建立应用场景数据反馈闭环，允许企业在使用过程中持续优化算法模型，形成以应用牵引技术成熟的良性发展格局。

五、制度竞争：智能时代的国家治理新命题

智能经济的竞争，归根结底是制度软实力的竞争。当智能体逐步演进为“经济主体”，将触发产权、税收、劳动法的系统性变革。中国要在新一轮国际竞争中占据主动，必须在制度创新上走在前列。

（一）智能体的法律地位问题

这是智能经济制度设计中最为前沿也最具挑战性的问题。当智能体能够自主决策、自主行动，并在经济活动中创造价值时，我们如何从法律上界定它的地位？是继续作为工具，还是赋予其某种程度的“电子人格”？

从政策改进的角度看，现阶段更为务实的做法是探索智能体分级分类治理框架，明确备案、审计、问责机制。在特定的经济活动中，可以试点承认智能体的“有限主体地位”，使其能够以自己的名义参与某些经济往来，同时由其开发者或运营者承担最终的民事责任。这既释放了智能体的经济潜力，又不至于突破现行法律的基本框架。

（二）跨界融合的制度协同

智能经济的生命力在于解构传统壁垒、重构产业生态。传统上按行业划分的监管体系，在面对“AI+制造”“AI+医疗”“AI+金融”等跨界融合时，往往显得捉襟见肘。智能网联汽车的硬件准入与算法合规分属不同部门，标准协同不足的问题一直困扰着产业发展。

探索建立跨部门联合审批与检测认证体系，变分头监管为全周期协同管理，成为当务之急。通过监管机制的创新，为跨界融合扫清制度障碍，让企业能够聚焦于技术研发和模式创新，而不是在部门壁垒之间疲于奔命。

（三）全球治理的中国方案

作为负责任的大国，中国在智能经济治理方面应当贡献更多的中国智慧。积极参与国际人工智能治理标准与规则的制定，主动贡献具有中国特色的治理方案。倡导在技术标准、发展战略和治理规则等方面达成广泛共识，推动全球智能发展差距的弥合。

同时，通过“一带一路”数字合作网络，与发展中国家共享智能经济发展的经验和技术。帮助更多国家平等参与智能化发展进程，共同缩小全球智能鸿沟。这不仅是大国责任的体现，也是构建人类命运共同体的题中应有之义。

六、结语：迈向有温度的智能社会

智能化不是目的，而是手段。我们追求智能经济的发展、政治体制的智能化演进，归根结底是为了让人民生活更美好。在技术加速迭代的今天，我们不能忘记那个最根本的出发点：人。

在智能经济新形态的构建过程中，必须始终坚持以人民为中心的发展思想。让智能技术赋能劳动者，而不是替代劳动者；让算法服务于公平正义，而不是放大社会偏见；让数据流动创造价值，而不是侵蚀个人隐私；让智能治理提升效能，而不是消解人文关怀。

未来的中国，应当是智能技术与人文精神交相辉映的中国。在智能工厂里，老师傅的经验通过算法得以传承和优化；在智慧社区里，独居老人得到智能设备的贴心照护；在广袤田野上，智能农机让农民从繁重劳作中解放出来；在政务大厅里，数字公务员让群众办事更加便捷高效。这些才是智能化真正的意义所在。

《未来国策》所设想的，正是这样一个既有技术高度、又有民生温度的未来。生产关系的重构，是为了让生产力发展成果更公平地惠及每一个人；智能经济的驾驭，是为了让经济增长更有质量、更可持续；政治体制的智能化演进，是为了让国家治理更科学、更高效、更贴近人民需求。在这个意义上，智能化不是冷冰冰的技术革命，而是充满温度的社会进步。

站在2026年眺望2035年，我们既充满期待，也深感责任重大。智能经济新形态的打造，需要政策制定者的前瞻布局，需要企业家的创新勇气，需要科研工作者的刻苦攻关，更需要每一位劳动者的积极参与。让我们共同努力，在智能时代书写中国特色社会主义的新篇章。