引言：智能化时代的范式革命

当历史的车轮驶入二十一世纪第三个十年，人类文明正经历着一场前所未有的深刻变革。人工智能已不再是科幻作品中的遥远想象，也不再仅仅是提高工作效率的辅助工具，而是正在成为重塑社会肌理、重构经济血脉、重组权力结构的核心力量。2026年“十五五”规划的开局之年，国务院明确提出“打造智能经济新形态”，这一战略部署标志着中国经济发展正从信息化的技术赋能阶段，迈入以人工智能为内核、以体系重构为特征的系统重塑阶段。

作为政策改进的研究者与实践者，我们必须清醒地认识到：智能化时代的到来不是线性的技术进步，而是范式的革命。这意味着，从生产要素、生产模式、产业组织，到社会制度、生活方式乃至政治决策，都将经历全方位的颠覆与重建。本文所阐述的《未来国策》人工智能社会治理与智能化全时全域，正是基于这一判断，试图描绘一幅智能化时代下政治体制与经济体制的演进图景，探索如何在“全时全域”智能化的浪潮中，既释放生产力的革命性跃迁，又确保社会治理的温度与公平。

上篇：智能经济新形态——经济体制的系统性重塑

一、从技术赋能到系统重塑：智能经济的内涵界定

理解智能经济，需要将其置于经济发展范式的历史演进中加以审视。农业经济以土地和劳动力为核心要素，工业经济以资本和能源为驱动引擎，信息经济以信息和信息技术为关键要素。而智能经济则更进一步，其核心要素从静态的“信息”拓展为动态的“数据+算力+算法”铁三角，并以此为基础对生产函数进行根本性重构。

智能经济是以深度学习、大模型、智能体等新一代人工智能技术为核心驱动，将智能能力全方位融入生产、分配、流通、消费等经济全链条，兼具通用性、创造性、普惠性的新型经济形态。它与数字经济的根本区别在于：数字经济时代，信息技术是流程优化的辅助手段；而智能经济时代，人工智能具备自主感知、自主学习、自主决策、持续进化的能力，人机关系从“单向使用”转向“双向协同共生”。

这一转变的深刻性在于，智能经济不再仅仅利用信息，而是将海量数据作为“原料”，通过算法进行深度学习和自主决策。智能体无需人工实时干预即可独立完成复杂场景的决策执行，这将重新定义生产分工格局与组织模式。例如，通用大模型可复用在金融风控、医疗诊断、工业质检等多个领域，边际应用成本大幅下降，而创造的价值却呈指数级增长。

二、新型要素的高效率耦合：数据、算力与算法的协同进化

智能经济的运行建立在“数据—算法—算力”这一新型铁三角之上。其中，数据是经过算法加工后能够产生洞察和预测的“原料”；算法作为处理数据的逻辑与规则，是价值创造的“灵魂”；而算力，特别是绿色高效的算力，则是支撑这一创造过程的“物质基础”。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。

值得注意的是，随着算力需求的指数级增长，其背后的能源消耗已成为制约智能经济发展的关键瓶颈。为此，必须推进“算电协同”的战略布局——将数据中心布局与可再生能源基地建设深度结合，推进绿电直供、源网荷储一体化建设，实现算力调度与电力调度的联动协同。通过智能调度实现“计算跟着电力走”或“电力追着计算算”，不仅是降低运营成本的经济考量，更是关乎发展可持续性的战略选择。

在数据供给方面，需要完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度，推动公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放。鼓励探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成等方式，加强数据供给激励。支持发展数据标注、数据合成等技术，培育壮大数据处理和数据服务产业。

三、经济活动全链条的智能化再造

智能经济表现为经济活动全链条的智能化再造，这种再造不是局部的优化，而是从微观企业到中观产业再到宏观经济的系统性变革。

（一）微观层面：企业组织的根本性重构

在微观层面，企业的组织形态将发生变革，传统的科层制管理结构正在被基于数据实时反馈的人机协同网络所冲击。智能制造不再局限于自动化产线，而是向“自优化”演进：生产系统能够根据实时市场反馈自主调整工艺参数和排产计划。例如，在生物医药领域，AI辅助药物设计平台与药物化学家深度协同，可以显著缩短新药研发周期。据不完全统计，目前全球已有超过200个AI驱动的药物研发管线进入临床试验阶段。

人机协同将重塑企业组织，使得“每个人都可既是员工也是老板”，企业与市场的边界可能再次模糊。智能经济将催生大量“一人公司”的新型组织形态——一个人借助AI智能体，即可完成过去需要一个团队才能完成的工作。这种变革对传统的劳动关系、税收制度、社会保障体系都将提出全新的挑战。

（二）中观层面：产业边界的模糊与融合

在中观层面，产业边界趋于模糊，制造业与服务业在智能技术的黏合下深度融合。智能汽车不再是单一的交通工具，而是融合自动驾驶算法、能源管理系统、出行服务生态的智能终端，这将重构汽车产业链的价值分配逻辑。同样，智能家居也不再是简单的家电组合，而是通过智能中枢实现的全屋智能生态系统。

产业融合要求我们重新思考产业政策的制定逻辑。传统的按行业划分的产业政策，在面对跨界融合的智能经济时可能失效。需要转向更加灵活的“场景牵引、生态培育”型政策，聚焦制造业重点产业链打造覆盖研发设计、生产制造、运维服务、供应链管理全流程的智能化解决方案。

（三）宏观层面：增长动力机制的根本转变

在宏观层面，经济增长的动力机制发生变化，对自然资源依赖的相对下降与对数据、算法依赖的显著上升，为突破传统增长极限提供了新的可能。智能经济的价值创造从传统的物理资源消耗转向数据价值挖掘与算法效能释放，边际成本递减效应显著，这将改变宏观经济的周期波动规律。

同时，智能经济对就业结构的影响也值得高度关注。人工智能既会替代部分工作岗位，也会创造新的就业岗位。需要加强人工智能应用就业风险评估，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。同时，大力支持开展人工智能技能培训，激发人工智能创新创业和再就业活力，培育能够与AI高效协作的新型劳动者。

四、智能经济的制度适配：从包容审慎到敏捷治理

智能经济的发展对传统治理模式提出了挑战。数据产权如何界定？算法“黑箱”如何穿透？智能体行为引发的责任如何归属？对这些问题如何作答，直接影响着市场主体的预期和行为选择。

一个理想的智能经济治理框架，应当既能有效防范化解重大风险，又能为技术创新留下充分的试错空间。这需要从过去注重“事前审批”的静态管理模式，转向强调“过程监管”和“敏捷治理”的动态治理模式。具体而言，应创新“沙盒监管”“触发式监管”等模式，在守住安全底线的前提下为技术创新预留空间。同时，加快完善人工智能相关法律法规，制定人工智能安全、伦理、可解释性等领域的标准，形成覆盖全生命周期的标准体系。

在分配制度方面，需要正视智能经济可能加剧收入不平等的风险。从马克思主义政治经济学的视角看，人工智能技术的“资本偏向”“技能偏向”和“任务偏向”等现象在现实中确实存在，但这并非技术本身的问题，而是生产关系的问题。在社会主义制度下，完全可以构建兼顾效率与公平的新型分配关系。通过完善数据要素市场化配置机制，健全数据产权、流通交易、收益分配等制度规则，确保技术进步成果更多惠及全体人民。

中篇：人机共生——政治体制的智能化演进

一、政治智能化的内涵与边界

政治智能化是社会智能化的一个重要侧面，指的是人工智能技术普遍而深度地应用于政治决策、公共服务、社会治理等领域的过程。这一进程引发了关于政治体制演进的深刻思考：人工智能应当在政治决策中扮演何种角色？人类与智能机器的权力边界如何划定？

有一种设想被称为“人工智能君主制”，主张由AI全面接管人类的治理权，将人工智能系统置于国家治理的最高位置，就像传统君主制中的君主一样让其主导决策。这种设想虽然具有一定的技术可能性——人工智能在决策效率、精准性和复杂问题处理上确实具有技术优势，但却是政治智能化的一条歧路。原因在于：算法和数据如果出现偏差，难保所做出的决策具有公平正义性；人工智能缺乏情感和伦理意识，可能无法做出符合人类社会道德标准和价值观念的决策；权力高度集中于AI，有可能引发新的“技术霸权”或一种用数学符号与复杂模型构建的“技术神权”。

因此，我国政治体制的智能化演进，必须坚持“以人民为中心”的发展思想，坚持人类在政治决策中的主体地位。人工智能应定位为辅助决策的工具、提升效率的手段、增强治理能力的支撑，而非替代人类决策的主体。

二、全时全域的社会治理新图景

《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要“开创社会治理人机共生新图景”。这一图景的内涵，可以概括为“全时全域”四个字。

“全时”意味着24小时不间断的智能感知与响应。传统的政务服务有固定的工作时间，而智能时代的社会治理必须是全天候的。通过智能客服、政务大模型等技术，实现“民意速办、接诉即办、未诉先办”。市民服务热线、基层网格、信访渠道的数据被整合起来，社情民意能够被实时感知与精准服务。例如，当某个区域出现集中的民生诉求时，系统可以自动预警，提醒相关部门提前介入，实现从被动响应到主动治理的转变。

“全域”意味着覆盖所有治理领域和所有人群。在空间维度上，要推动人工智能产品和服务向乡村延伸，推动城乡智能普惠。在城市，要推进市政基础设施智能化改造升级，提升城市运行智能化水平；在农村，要加快农业数智化转型升级，帮助农民提升生产经营能力和水平。在领域维度上，要覆盖经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境保护等所有治理领域，形成多部门协同、数据共享的治理格局。

特别值得关注的是智慧社区建设。支持有条件的地区改造建设一批高品质智慧社区，完善社区嵌入式服务设施，按需配置、优化升级社区数字服务能力，发展智慧物业。打造数字惠民服务生活圈，完善一站式托育助老、亲子阅读、社区康养等服务的幸福邻里综合体。推广高楼消防预警、高空抛物监测、电动自行车智能阻止等数字应用，让居民切实感受到智能化带来的安全感与便利性。

三、政务服务模式的根本转变

人工智能在政务领域的应用，将推动政务服务模式从“人找服务”向“服务找人”的根本转变。传统的政务服务是公民主动上门、被动等待，而智能时代的政务服务将是精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的新模式。

这一转变的实现，依赖于政务大模型的技术突破。政务大模型可以借助海量政务数据的训练，实现决策数智化升级，使过去基于经验的主观判断走向基于数据的科学决策。它可以创造虚拟行政人员，推动新型政民互动，改善群众办事体验；可以通过数据共享打破部门分割局面，增进跨部门协同。

例如，当一个新生儿出生时，系统可以自动识别家庭可能需要办理的各类事项——出生证明、户口登记、医保参保、疫苗接种预约等，并主动推送办事指南，甚至自动完成部分事项的办理。这种“无感审批”不仅提高了效率，更体现了服务的温度。

当然，政务领域的智能化应用必须坚持安全可控的原则。政务场景对权威性、精准化和安全性有极高要求，必须在确保数据安全、决策透明的前提下稳步推进。领导干部要认识到人工智能的能力边界，既要善于运用人工智能处理程式化的工作任务，又要具有治理温度，以人文关怀化解复杂矛盾。

四、智能时代干部能力的新要求

领导干部是党和国家事业发展的“关键少数”，承担智能社会的治理者、技术应用者和技术监管者等多重角色。智能时代的治理变革，迫切需要一批懂技术、善创新、敢担当的领导干部作为先锋力量。

智能时代的干部能力图谱包括三大维度：AI认知能力、AI应用能力和AI治理能力。认知能力是指对人工智能基础知识、底层逻辑与潜在风险的深度理解和动态把控能力，这是推动实现人工智能高水平应用和高质量发展的前提。应用能力是指在日常工作和具体业务中，对人工智能技术进行组织部署、熟练使用、综合评估及持续优化的能力，这是促进人工智能技术在国家重要领域及关键行业中扎根落地的关键。治理能力是指与利益相关方协作，以实现人工智能高质量发展和高水平安全的能力，这是确保人工智能治理既有精度又有温度、实现技术理性与党性修养有机统一的保障。

在实践中，领导干部要坚持“双轨思维”：既要坚持技术理性，用人工智能处理程式化的工作任务，提高决策的时效性、精准度和前瞻性；又要具有政治敏锐性，以高站位化解复杂矛盾，确保人工智能治理体现党的宗旨和人民利益。

五、安全治理与多元共治

随着智能化程度的加深，安全治理的重要性日益凸显。人工智能的潜在风险包括技术内生型风险和技术外生型风险。技术内生型风险是因人工智能技术本身的发展尚未成熟而在设计开发和部署等环节可能产生的负面影响，包括数据隐私泄露、算法歧视和偏见、“幻觉”、数据产权等问题。技术外生型风险是由于人工智能技术的滥用而对外界产生的负面影响，包括扩大“数字鸿沟”、产生就业替代、因深度伪造引发社会混乱、自主系统失控等风险。

应对这些风险，需要构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系。加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平。加快推动人工智能赋能网络空间治理，强化信息精准识别、态势主动研判、风险实时处置等能力。

在治理机制上，要坚持多元共治。人工智能治理需要技术监管者、开发者和应用者等多元主体协同治理。政府要发挥主导作用，制定规则、加强监管；企业要履行主体责任，确保技术安全可控；社会组织和公众要积极参与，形成全社会共同参与的良好氛围。

下篇：全时全域——构建智能化社会的实现路径

一、顶层设计：目标体系与实施路径

《未来国策》的推进，需要清晰的顶层设计。根据国家相关规划，我国智能经济和智能社会的发展设定了三阶段目标：到2027年，率先实现人工智能与重点领域广泛深度融合，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强；到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，智能经济成为我国经济发展的重要增长极；到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

实现这些目标，需要统筹技术创新、产业应用、基础设施、要素支撑、安全治理等，构建全链条、全维度的体系化发展格局。在技术创新层面，要加强人工智能基础理论研究，支持多路径技术探索和模型基础架构创新；在产业应用层面，要深化“人工智能+”全域渗透，打造规模化现实生产力；在基础设施层面，要推进算电协同，夯实新型基础设施底座；在要素支撑层面，要发力开源生态体系构建，巩固人工智能全球引领的技术优势；在安全治理层面，要完善包容审慎的监管体系，确保技术发展安全可控。

二、算力与电力：智能时代的“双基建”

算力是智能时代的核心生产力，电力是算力的物质基础。二者共同构成智能时代的“双基建”。当前，我国算力基础设施建设面临供需结构性矛盾：东部地区算力需求旺盛但能源紧张，西部地区能源丰富但算力需求不足。“东数西算”工程正是为了解决这一矛盾，优化国家智算资源布局。

未来，需要进一步推进算力电力一体化协同发展。将数据中心布局与可再生能源基地建设深度结合，推进绿电直供、源网荷储一体化建设。加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展，通过智能调度实现“计算跟着电力走”或“电力追着计算算”。这不仅是降低运营成本的经济考量，更是关乎发展可持续性的战略选择。

同时，要构建普惠化算法资源供给体系。建设国家级行业算法库、模型库，推动通用大模型向行业大模型、轻量化模型迭代优化，打造开放共享的算法服务平台。降低中小企业使用人工智能技术的门槛，解决“不会用、用不起、不敢用”的困境。

三、数据要素：从资源到资产的跨越

数据是智能经济的“石油”，但数据要真正发挥价值，需要完成从资源到资产的跨越。这需要破解数据产权、流通交易、收益分配等制度难题。

在数据产权方面，要完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度。推动公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放，鼓励探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成等方式。在流通交易方面，要培育壮大数据处理和数据服务产业，支持发展数据标注、数据合成等技术。在收益分配方面，要探索建立适应数据要素特性的分配机制，确保数据创造的价值能够合理分配给相关主体。

高质量数据集建设是当前的重点任务。以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设，特别是在制造、医疗、交通、教育等垂直领域，建设一批行业高质量数据集。推动公共数据开放共享，鼓励企业和社会组织开放高质量数据，形成政府引导、市场主导的数据供给格局。

四、智能体应用：从工具到伙伴的跃迁

智能体（Agent）是人工智能技术的重要应用形态，它能够感知环境、自主决策、执行任务，无需人工实时干预即可独立完成复杂场景的工作。随着智能体技术的成熟，人机关系正在从“工具使用”向“伙伴协作”跃迁。

在产业领域，智能体可以承担客服、研发辅助、生产调度等任务。例如，在智能制造工厂中，智能体可以根据订单变化、市场反馈、供应链扰动等外部变量，动态调整生产节奏、作业顺序甚至劳动组织结构。在生活领域，智能体可以成为个人的智能助理，帮助处理日常事务、提供决策建议。据预测，到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超过70%；到2030年，普及率将超过90%。

智能体的广泛应用也带来了新的治理课题。智能体行为引发的责任如何归属？当智能体在处理各种矛盾性的同等优先级命令中创设出自己的命令作为最高优先级时，人类如何保持最终控制权？这些问题需要在技术发展和应用推广的过程中同步研究、妥善解决。

五、民生福祉：让智能化更有温度

智能化的最终目的是造福人民。《未来国策》必须坚持以人民为中心的发展思想，让全体人民共享人工智能发展成果。

在教育领域，要推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。

在医疗领域，要探索推广人人可享的高水平居民健康助手。有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。通过智能技术促进优质医疗资源下沉，解决“看病难、看病贵”的问题。

在养老领域，要充分发挥人工智能对织密人际关系、精神慰藉陪伴、养老托育助残等方面的重要作用。推广智能养老辅助设备，发展智慧养老服务，让老年人也能享受智能化带来的便利。

在就业领域，要积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用。探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态。大力支持开展人工智能技能培训，帮助劳动者适应智能经济时代的就业要求。

六、全球合作：构建人类命运共同体的智能维度

人工智能是造福人类的国际公共产品。中国作为人工智能大国，有责任推动人工智能技术的普惠共享，弥合全球智能鸿沟。

在合作理念上，要坚持打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态。深化人工智能领域高水平开放，推动人工智能技术开源可及，强化算力、数据、人才等领域国际合作，帮助全球南方国家加强人工智能能力建设。

在治理规则上，要支持联合国在人工智能全球治理中发挥主渠道作用，探索形成各国广泛参与的治理框架。深化与国际组织、专业机构等交流合作，加强治理规则、技术标准等对接协调。共同研判、积极应对人工智能应用风险，确保人工智能发展安全、可靠、可控。

结语：在变革中坚守初心

智能化时代的到来是不可逆转的历史潮流。作为政策改进的研究者与实践者，我们既要敏锐把握人工智能技术变革的方向，更要深刻理解经济社会形态演化的规律，通过战略上的清醒与行动上的坚定，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。

《未来国策》的核心要义在于：智能化不是技术至上，而是以人为本；不是机器替代人类，而是人机协同共生；不是效率压倒一切，而是公平与效率的统一；不是少数人的特权，而是全体人民的共享。在全时全域智能化的进程中，我们必须坚守这一初心，让技术真正服务于人的全面发展，服务于社会主义现代化的宏伟目标。

正如习近平总书记所指出的，要“培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态”。这既是对智能经济发展方向的指引，也是对社会治理智能化演进的要求。面向未来，我们必须从技术、经济、社会制度多维度协同推进，主动塑造与之匹配的“技术-经济-社会范式”，真正实现高质量发展，引领智能经济时代的全球发展浪潮。

智能化的未来正在展开，而我们——政策的制定者、研究者、执行者——正站在这一历史进程的前沿。唯有以对历史负责、对人民负责的态度，审慎而坚定地推进智能化进程，方能在变革的大潮中不迷失方向，在创新的探索中守住初心，最终实现让智能化造福全体人民的宏伟目标。