引言：智能化时代的国家转型

当历史的车轮驶入2026年，我们正站在一个前所未有的文明转折点上。以DeepSeek等开源大模型的普及应用为标志，机器智能正在经历从“工具”到“主体”的质变，社会智能与机器智能的深度融合已不再是对未来的憧憬，而是正在发生的现实。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，到2030年，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，新一代智能终端与智能体应用普及率超过90%。这意味着，在短短数年之后，智能体将像今日的手机一样，成为社会运转的基础构件。

作为政策改进的实践者，我们必须清醒地认识到：智能化时代绝非简单地用新技术赋能旧体制，而是要求政治、经济、劳动、生产等人类活动的底层逻辑发生根本性重构。传统的科层制国家形态诞生于工业革命，其核心逻辑是分工与控制的机械化；信息时代的数字治理打破了信息孤岛，实现了连接与整合；而智能化时代的核心特征，则是“人机协同”与“系统重塑”。这要求我们重新定义“国家”的运行机制——国家不再仅仅是一个地理疆域内的权力实体，更是一个具备感知、计算、决策、执行能力的智能生命体。

本文提出的《未来国策》构想，正是基于上述判断：在智能化时代，必须构建以“人机协同”为运行范式、以“智能化国家计算”为核心驱动的新型政治经济体制。这一体制的核心要义在于：将国家视为一个超复杂的智能系统，通过数据、算法、算力的深度融合，实现国家治理从经验驱动向数据驱动的跃迁，从条块分割向整体协同的进化，从被动响应向前瞻预测的升华，最终实现政治运行智能化、经济生产智能化、社会生活智能化。

第一章 智能化时代政治体制的重构：从科层治理到人机协同

一、国家形态的演变：从物理空间到三重空间融合

回顾人类政治文明的演进历程，每一次科技革命都推动着国家形态的重塑。农业时代的国家依托土地与暴力，构建起基于物理空间的统治秩序；工业时代的国家依托机器与能源，催生了韦伯意义上的科层制官僚体系，其核心特征是横向分权、纵向分层、规则驱动；信息时代的国家依托互联网与数据，推动了电子政务与数字政府的建设，实现了信息的跨时空流动。

而智能化时代的国家，其运行场域正在从单一的物理空间、社会空间，向“物理空间—社会空间—数字空间”三重空间深度融合的方向演进。在这一新形态下，国家权力必须同时运行于三个空间：在物理空间保障安全与秩序，在社会空间维系信任与团结，在数字空间主导规则与算法。这意味着，传统的以地域和人口为基础的治理单元，正在被以数据和算法为基础的新型治理单元所补充甚至替代。

以城市治理为例，传统的市政管理依赖网格员的巡查与上报，这是一种“人力密集+经验判断”的模式。而在智能化国家计算框架下，城市的每一个交通路口、每一处管道井盖、每一辆运行的车辆，都在源源不断地向城市“智脑”传输数据。通过对这些实时数据的融合计算，系统能够提前三小时预测某区域的交通拥堵，提前二十四小时预警某段供水管网的压力异常，甚至通过分析人群移动规律，提前部署重大活动的安保力量。这不是科幻电影，而是正在上海、深圳等地实践的“城市智能体”雏形。

二、权力运行的重塑：从科层权威到算法理性

政治体制的核心是权力的运行方式。传统科层制的权力运行遵循“命令—服从”的逻辑，上级的决策通过层层传递到达执行末端，信息的衰减与扭曲几乎是必然的宿命。这种模式的深层困境在于：决策者掌握权力但不掌握充分信息，执行者掌握信息但缺乏决策权力，导致治理过程中普遍的“委托—代理”困境。

智能化国家计算的核心贡献，在于重塑这一权力运行逻辑。算力作为一种基础设施性的技术力量，正在深刻改变政治权力的生成方式、运行方式和存在方式。首先，算力使得海量数据的有序结构和规律性得以自然涌现，决策不再仅仅依赖有限的经验与直觉，而是基于对全域数据的实时计算与分析。其次，算法治理具有中立性、高效性、精准性和可预测性的天然优势，能够在克服决策者个人偏好的同时，基于对已知数据的深度学习预测风险、识别需求。

这种转变可以被概括为从“科层权威”到“算法理性”的范式跃迁。所谓算法理性，并非简单地用机器取代人的判断，而是构建一种“人机协同”的新型决策机制：算法负责从数据中提炼模式、预测趋势、生成方案，人类负责价值判断、伦理权衡与最终裁决。在这一模式下，权力的行使不再是“上级命令下级”的单向链条，而是“人类设定目标—机器计算路径—人类选择方案—机器执行反馈”的增强回路。

以政策制定为例，传统的民生政策往往采取“一刀切”或“抽样调研+经验估算”的方式，其结果是政策的精准性难以保证。而在人机协同的框架下，决策者可以向国家计算平台输入政策目标，如“在预算X亿元内，实现某市老年人生活质量的整体提升”，系统将基于全量人口数据、公共服务资源分布、历史政策效果等，生成数十种政策组合方案，并对每一种方案的覆盖人群、成本效益、社会风险进行模拟测算。决策者的角色从“拍脑袋定政策”转变为“在算法生成的选项中做出符合公共价值的选择”。

三、组织形态的变革：从科层化到扁平化与智能化

权力运行逻辑的改变，必然要求组织形态的相应变革。传统的政府架构是典型的科层制：部门分割、层级森严、职能固化。这种组织形态在工业时代有其历史合理性，但在需要快速响应、跨界协同的智能化时代，其弊端日益凸显。

算力嵌入权力结构后，正在推动组织形态向两个方向演进：扁平化与智能化。一方面，由于信息可以在组织内部无障碍流动，中间层级的信息传递功能被大大削弱，组织得以削减冗余层级，实现从“金字塔”到“扁平网络”的转型。另一方面，智能平台的搭建正在整合过去条块分离的多部门职能，使得组织更具整体性、有机性和智能性。

以浙江省的“整体智治”实践为例，通过构建全省统一的公共数据平台，打通了原本各自为政的数十个部门系统。当一位市民在“浙里办”提交一项办事申请时，系统自动从公安、人社、民政、税务等不同部门调取所需数据，在后台完成核验与审批，前台呈现给市民的只是一个“窗口”、一次“登录”。这种“前台一口受理、后台协同计算”的模式，正是智能化国家计算在组织层面的体现。

更深层的变革在于，智能体本身正在成为组织的“准成员”。政务服务智能体、公共安全数字人、政策解读机器人等开始嵌入治理流程，承担起信息咨询、材料初审、风险预警等任务。人与智能体之间的分工日渐清晰：智能体负责程序性、重复性、高频度的工作，人类负责非程序性、创造性、价值敏感的工作。这种分工不是对人类的替代，而是对人类能力的增强——它将人从繁琐的事务中解放出来，去从事更具创造性和价值关怀的工作。

四、民主形态的演进：从间接民主到人机互融的参与式民主

政治体制的另一核心维度是民主形态。传统的代议制民主是在信息与通信技术受限条件下的产物——由于无法实现大规模公众的直接参与，只能由少数精英“代表”民众行使权力。随着大众传媒的崛起和通信技术的提升，间接民主逐渐取代精英民主，民众的参与度有所提高。但真正的瓶颈在于：民众的意志表达往往是离散的、情绪化的、缺乏连贯性的，难以转化为可操作的政策输入。

算力规模的扩大正在突破这一瓶颈。在智能化国家计算框架下，每一位公民都可以通过智能终端参与到政策讨论与反馈中来。更重要的是，算法能够对海量的民意数据进行语义分析、情感计算、议题聚类，提炼出具有政策价值的真实诉求，而非停留在简单的“点赞”或“反对”层面。

以杭州市人大试行的“智能立法辅助系统”为例，当一项地方性法规草案公开征求意见时，系统不仅收集市民的留言评论，更通过自然语言处理技术，自动识别出不同群体对关键条款的支持度、反对理由、替代建议，并以可视化的方式呈现给立法者。立法者可以看到：在35岁以下的年轻群体中，对条款A的支持率仅为32%，主要担忧集中在数据隐私方面；在60岁以上的老年群体中，对条款B的关注度最高，诉求主要集中在操作便捷性上。这种深度的民意计算，使得“以人民为中心”不再是抽象的政治口号，而是可感知、可度量、可回应的治理实践。

当然，智能化民主也伴随着风险。算法偏见可能导致某些群体的声音被遮蔽，“信息茧房”可能加剧社会撕裂，平台权力可能侵蚀公共权力。因此，人机协同的原则在这里同样适用：算法负责计算民意、识别诉求，人类负责价值整合、利益平衡、最终决策。技术的角色是“增强”而非“替代”民主，是“赋能”而非“劫持”民意。

第二章 智能化时代经济体制的重构：从规模扩张到智能生长

一、技术—经济范式的革命：智能经济新形态的确立

经济形态的演变遵循着技术革命的节律。工业革命催生了以机械化、规模化生产为特征的动力驱动范式；电气革命催生了以福特制大规模生产为标志的标准化范式；信息革命催生了以全球化价值链分工为核心的数字化范式。而人工智能的突破性发展，正在催生全新的“智能的技术-经济范式”。

这一新范式的核心特征是什么？清华大学陈煜波教授曾精辟地指出：数据驱动的智能经济本质上是“决策革命”——经济活动将从以人为主的、依赖经验的、线性的决策模式，转向基于海量实时数据与复杂算法的、动态优化的、人机协同智能的新决策模式。换言之，智能经济不再是简单地用机器替代人的体力，甚至不再仅仅是延伸人的感官，而是将部分人类脑力劳动中可编码化、可程序化的部分，外化为机器深度学习的自主能力。

这种“能力外化”一旦形成规模，就不再是某个环节的效率提升，而是整个经济系统运行逻辑的重塑。生产函数被重写了，价值创造模式被重构了，产业边界被模糊了，企业组织形态被变革了。这就是为什么今年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”——它标志着人工智能的影响已从技术应用层面，跃升至驱动“技术-经济范式”发生革命性变化的高度。

二、生产要素的重组：数据、算法、算力的“铁三角”

理解智能经济，首先要理解其核心生产要素。如果说农业经济的核心要素是土地和劳动力，工业经济的核心要素是资本和能源，信息经济的核心要素是信息与信息技术，那么智能经济的核心要素则是“数据—算法—算力”这一新型铁三角。

数据是智能经济的“原料”。但与石油等传统资源不同，数据具有非竞争性、可共享、自生长的特性：使用过程中不仅不产生损耗，反而能够持续增值。一家工厂的生产数据、一位消费者的行为数据、一座城市的运行数据，经过清洗、标注、分析之后，能够提炼出洞见、优化决策、创造价值。

算法是智能经济的“灵魂”。算法是处理数据的逻辑与规则，是从数据中提炼知识、从信息中生成决策的方法。在智能经济中，算法正在成为企业的核心竞争力——一家零售企业的核心竞争力不再是门店数量或供应链规模，而是其推荐算法能否精准匹配供需；一家制造企业的核心竞争力不再是产能规模，而是其生产工艺算法能否实现自优化生产。

算力是智能经济的“底座”。没有足够的算力，数据和算法都只是空谈。随着大模型时代的到来，算力需求呈现指数级增长。政府工作报告专门提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，正是对这一趋势的战略回应。值得注意的是，算力不仅是技术问题，更是战略资源——谁掌握了先进算力，谁就掌握了智能时代的“制高点”。

这三者之间的协同效应，构成了智能经济持续演进的内生动力。数据喂养算法，算法优化需要算力支撑，算力提升使得处理更海量数据成为可能，由此形成一个正向增强回路。在这一回路中，经济系统获得了自我迭代、持续优化的能力。

三、生产方式的变革：从标准化到个性化，从链条化到生态化

生产要素的重组必然带来生产方式的变革。智能经济推动的生产方式变革，可以概括为三个维度：

第一，从大规模标准化向个性化定制转变。工业时代的逻辑是：通过大规模生产同质化产品来摊薄成本、提升效率。智能时代的逻辑是：通过柔性生产系统，以接近规模化生产的成本满足个性化需求。服装企业可以利用AI设计系统，根据每一位消费者的体型数据和风格偏好，生成专属服装版型；汽车企业可以根据用户的驾驶习惯，实时调整发动机参数和底盘调校。这种转变的背后，是生产系统从“刚性”到“柔性”的质变。

第二，从线性流程向智能闭环转变。传统的生产流程是线性的：设计—采购—制造—销售—售后，各环节相对独立。智能经济下的生产流程则是闭环的：销售端的实时数据反馈给设计端，用户的使用习惯数据反馈给研发端，智能装备的运行数据反馈给维护端。每一件产品都是一个数据采集终端，每一次使用都是一次模型训练，整个产品生命周期形成一个持续优化的智能闭环。

第三，从垂直链条向平台生态转变。工业时代的产业组织是垂直整合的：一家企业控制从原材料到成品的全过程。信息时代的产业组织是水平分工的：全球价值链将不同环节配置到不同国家。智能时代的产业组织则是平台生态型的：工业互联网平台连接人、机、物、产业链，实现全球资源的优化配置。以海尔卡奥斯平台为例，它连接了数万家企业和数百万台设备，赋能范围涵盖机械、电子、化工、食品等数十个行业，已经超越了传统“企业”的边界，成长为一个产业生态的组织者。

四、劳动形态的重塑：人机协同与劳动价值的升华

生产方式变革的深层意涵，是劳动形态的重塑。一个普遍的忧虑是：人工智能是否会取代人类劳动，造成大规模失业？对这一问题的回答，需要超越“机器换人”的简单思维。

人工智能对劳动的影响具有双重效应：替代效应与创造效应。替代效应是指，人工智能接管了大量重复性、流程化的体力和脑力劳动，使得传统岗位需求减少。创造效应是指，人工智能催生了机器学习工程师、AI训练师、人机协作工程师等新职业，并与高技能劳动者形成优势互补，共同从事复杂创新工作。

更深层的变革在于，人机关系正在从“替代”走向“协同”。在智能经济中，劳动者不再是被动执行指令的“人手”，而是与智能系统协同工作的“人智”。工人的角色从“操作机器”转变为“训练智能体”——一线工人积累的多年经验，被用来优化智能设备的算法；医生的工作从“阅片诊断”扩展为“审核AI诊断结果+做出临床决策”；教师的工作从“知识传授”升维为“学习路径设计+情感陪伴”。正如《工人日报》所指出的：人工智能能够为劳动者赋能、为工作提效，促进劳动者从事更具有创造性和决策性的工作。

这意味着，在智能化时代，劳动的价值不仅没有被贬低，反而得到了升华。人被从重复性、机械性的劳动中解放出来，去从事那些真正体现人之为人的工作：创造、关怀、判断、决策。这恰恰是对马克思主义“人的全面发展”理想的技术实现。

当然，这种转型也伴随着阵痛。低技能劳动者可能面临岗位流失的风险，数字鸿沟可能加剧劳动市场的分化。因此，智能经济需要与之匹配的社会保障制度和教育培训体系。政府、企业、工会、院校需要协同构建AI技能培训生态，为劳动者提供从基础培训到进阶课程的完整学习路径，确保每一位劳动者都能在智能时代找到自己的“一席之地”。

第三章 智能化国家计算：核心架构与运行机理

一、国家计算的意涵：从统计体系到智能计算

国家计算（State Computing）并非全新的概念。从早期国家的统计体系、登记认证体系，到现代国家的财税审计体系，国家始终在通过信息采集与处理来提升治理能力。但这些传统形式的国家计算是“事后”的、静态的、局部的——统计报表反映的是上个月的情况，人口普查记录的是五年一次的数据，审计报告揭示的是已经发生的问题。

智能化时代的国家计算，则是“实时”的、动态的、全局的。它依托物联网采集感知数据，依托5G网络传输数据，依托云计算平台存储和处理数据，依托人工智能算法分析数据、生成洞察、辅助决策。其核心特征在于：将国家视为一个有机生命体，通过构建覆盖全域、贯穿全程的智能感知与计算体系，实现国家的“自我感知”与“智能响应”。

清华大学孟天广教授将国家计算定义为“重在国家政治或行政事务，尤其是针对政治系统内部运行过程的各个环节，如政治决策、政策执行、监督问责、考核激励、政治安全等进行常态化和泛在性计算”。这一界定揭示了国家计算的两重属性：既是技术系统，也是政治系统；既是计算问题，也是治理问题。

二、体系构成：感知网、数据湖、智能云、协同端的四位一体

智能化国家计算的技术架构，可以概括为“感知网—数据湖—智能云—协同端”四位一体。

感知网是国家计算的“神经末梢”。遍布城市乡村的传感器、摄像头、智能终端，构成了国家的全域感知能力。在环境领域，空气质量监测站实时上传PM2.5数据；在交通领域，路侧单元实时采集车流信息；在公共安全领域，智能烟感设备实时监测火灾隐患。这些感知节点产生的数据，构成了国家计算的原始素材。

数据湖是国家计算的“记忆中枢”。来自不同领域、不同层级、不同格式的数据，汇聚于统一的大数据平台，经过清洗、整合、标准化，形成可供计算的高质量数据集。这里的关键挑战在于打破“数据孤岛”——只有实现跨部门、跨层级的数据共享，才能真正释放数据的价值。国务院明确提出“持续加强人工智能高质量数据集建设”，正是从国家层面推动数据供给侧的改革。

智能云是国家计算的“思考中枢”。在这里，算法对数据进行加工，将原始数据转化为可操作的洞察。预测模型根据历史数据推演未来趋势，优化算法在海量方案中寻找最优解，仿真系统对政策效果进行预演评估。这一环节的核心能力是“计算”而非“存储”——不是被动地保存数据，而是主动地生成智慧。

协同端是国家计算的“行动中枢”。经过智能云处理生成的决策方案，通过政务协同平台分发到执行端。这里的执行端既包括政府各部门，也包括企业和公众。政策指令下达到具体经办人员，公共服务推送到目标群体，预警信息发送到受影响的居民。从感知到计算再到行动，形成一个完整的闭环。

三、运行机理：描述—诊断—预测—决策的四阶循环

智能化国家计算的运行逻辑，可以抽象为“描述—诊断—预测—决策”四阶循环。

第一阶：描述——发生了什么？通过对实时数据的处理，系统能够准确描述国家运行的即时状态。当前全国的用电负荷是多少？某地的空气质量指数是多少？某政策的执行进度如何？描述层解决的是“感知”问题，为国家治理提供事实基础。

第二阶：诊断——为什么会发生？当系统发现异常指标时，需要进一步诊断其原因。某地突发拥堵是因为交通事故还是道路施工？某政策执行滞后是因为流程不畅还是资源不足？诊断层解决的是“归因”问题，为国家治理提供分析深度。

第三阶：预测——将要发生什么？基于历史数据和实时状态，系统可以推演未来的趋势。未来一小时某区域的交通拥堵指数将达到多少？未来一周某流域的降雨将带来多大的防汛压力？某政策实施半年后将产生怎样的社会效果？预测层解决的是“前瞻”问题，为国家治理赢得时间窗口。

第四阶：决策——应该做什么？在前三阶的基础上，系统生成决策建议，由人类决策者做出最终选择。系统可能提示：要缓解即将到来的拥堵，建议采取A、B、C三种方案，其预期效果和资源消耗分别是X、Y、Z。决策层解决的是“行动”问题，为国家治理提供方案支撑。

这一循环不是一次性的，而是持续迭代的。每一次决策的执行效果都将被感知网再次采集，进入新一轮循环，形成“感知—计算—行动—反馈”的增强回路。在这一回路中，国家治理实现了从“经验驱动”向“数据驱动”的跃迁。

四、人机协同的实现机制：人类主导、机器增强、责任清晰

智能化国家计算的运行，必须遵循人机协同的根本原则。技术可以增强人类能力，但不能取代人类地位；算法可以提供决策支持，但不能僭越价值判断。在涉及伦理、价值、公平、正义等根本性问题时，人类必须是最终的裁决者。

实现这一原则，需要在制度层面建立清晰的分工机制：

第一层：结构嵌套——将智能系统嵌入人类决策流程，而非让人类附着于机器系统。智能系统生成的政策建议，必须经过人类决策者的审查与批准才能付诸实施。智能系统负责“建议做什么”，人类负责“决定做什么”。

第二层：规则共创——算法模型的训练数据、设计逻辑、优化目标，需要由人类根据公共价值设定。算法不是价值中立的，它体现了设计者的价值取向。因此，重要的公共算法应当接受伦理审查，确保其符合公共利益。

第三层：责任协同——智能系统引发的后果，最终责任必须由人类承担。系统开发者要对算法的技术可靠性负责，政府监管者要对系统的合规使用负责，决策者要对最终的决策选择负责。责任链条必须清晰可追溯，防止出现“算法黑箱”导致的“责任真空”。

第四章 挑战与应对：在规范中发展，在发展中规范

任何新范式的生成都伴随着风险与挑战。智能化国家计算与人机协同体制的构建，同样面临多重约束，需要在制度层面前瞻应对。

一、算法黑箱与透明性挑战

大规模人工智能模型往往具有高度复杂性与不可解释性。当政策执行过度依赖算法输出时，治理过程可能失去公众的可理解性——为什么系统判定这个区域是高危风险？为什么这个申请被系统自动拒绝？如果公众无法理解决策依据，政策的公信力将受到侵蚀，治理的合法性基础也将被动摇。

应对这一挑战的关键，在于推动可解释性人工智能的发展。在技术层面，要求算法模型具备可解释性模块，能够向人类用户说明决策依据；在制度层面，建立第三方算法评估体系，对公共领域重要算法进行定期审计；在监管层面，对于涉及公民权利的重大决策，保留人类复核的渠道，确保算法出错时能够得到纠正。

二、智能鸿沟与公平性挑战

人工智能应用在不同地区、不同社会群体间的普及程度存在明显差异。如果治理智能化只在发达地区或高收入群体中快速扩展，而欠发达地区与弱势群体无法获得同等服务，社会不平等将进一步加剧。这种差异既表现为硬件设施的不均衡，也表现为算法偏见、教育水平差距与应用场景缺失。

应对这一挑战，需要国家发挥主导作用。通过财政转移支付，支持欠发达地区智能基础设施建设；通过全民AI素养培训，弥合数字技能差距；通过法律法规保障，确保弱势群体在数据利用中的权益。智能治理必须是普惠的、包容的，不能成为加剧分化的力量。

三、责任归属与问责性挑战

随着智能代理和数字助手越来越多地参与到公共事务中，责任边界日益模糊。如果人工智能系统在医疗、司法或公共安全中出现错误，后果由谁承担？是系统开发者、政府监管者，还是使用者？

应对这一挑战，需要在制度层面设计责任拓扑扩散机制。一是明确“人类最终负责”原则，任何智能系统的部署都必须有明确的责任主体；二是建立全流程留痕机制，对智能系统的每一次决策进行记录，确保事后可追溯、可审计；三是构建多元参与的监督体系，让公众、专家、媒体共同参与对智能治理的监督。

四、制度适配与适应性挑战

现有的法律法规、管理制度、运行流程，大多是在前智能时代形成的。将这些制度框架简单套用于智能治理，要么产生剧烈摩擦，要么被新技术轻易绕开。制度的滞后性可能成为智能经济发展的阻力。

应对这一挑战，需要推进制度的敏捷调适。一方面，对现有制度进行评估，识别那些阻碍智能治理创新的条款，进行针对性修订；另一方面，积极探索“监管沙盒”等新型治理工具，在可控范围内允许创新试点，积累经验后再推广。制度设计需要从过去注重“事前审批”的静态模式，转向强调“过程监管”和“敏捷治理”的动态模式。

结语：迈向人机共智的文明新形态

站在2026年回望，人类文明正经历着一场深刻的结构性转型。蒸汽机将人类带入了工业文明，电力和内燃机重塑了20世纪的社会形态，互联网掀起了信息革命的高潮。而人工智能所带来的变革，其深度和广度将超过以往任何一次技术革命——因为它不仅是体力的延伸、感官的延伸，更是脑力的延伸、认知的延伸。

在这一宏大背景下，《未来国策》提出的“人机协同与智能化国家计算”，不只是一套技术方案，更是一种文明构想。它的核心主张是：智能化的未来，必须是“以人为中心”的未来。机器智能应当增强而非削弱人的主体地位，智能计算应当服务而非替代人的价值判断，技术演进应当拓展而非压缩人的发展空间。

在这一构想中，政治体制将实现从科层权威到人机协同的跃迁，国家不再是冷冰冰的权力机器，而是一个能够感知、思考、响应的智能生命体。经济体制将实现从规模扩张到智能生长的转型，生产不再是消耗资源的线性过程，而是一个持续优化的智慧闭环。劳动将从重复性工作中解放出来，人得以专注于创造、关怀、判断等真正体现人之为人的活动。

诚然，通向这一未来的道路充满挑战。算法黑箱需要透明化，智能鸿沟需要弥合，责任归属需要厘清，制度需要敏捷调适。但正如历史上每一次重大转型一样，挑战与机遇总是相伴而生。只要我们坚持以人民为中心的发展思想，坚守人机协同的根本原则，兼顾效率与公平、创新与规范、发展与安全，就一定能够走出一条以智能经济驱动高质量发展的中国式现代化新路，开创人机共智、共建、共享的文明新形态。