引言：智能时代的双重命题

当第四次工业革命的浪潮以指数级速度席卷全球，人类社会正经历着从工业文明向数智文明的根本性跃迁。人工智能已不再是单纯的工具性存在，而是深度嵌入经济社会肌理，成为重塑生产方式、生活方式与治理方式的革命性力量。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出构建“人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济与智能社会新形态，锚定2035年全面步入智能社会发展新阶段的目标。这一战略擘画揭示了智能化时代的核心命题：技术理性必须与人文价值深度融合，效率追求必须与情感福祉动态平衡。

本文提出的《未来国策》构想，旨在回应这一时代命题。其核心在于构建“社会情感财富与智能化处理智能治理体制”——一个以人民为中心、以情感计算为纽带、以人机共生为特征的新型治理范式。该体制的逻辑起点在于：智能化不仅意味着劳动生产的自动化与精准化，更意味着政治经济体制必须能够识别、响应并滋养社会成员的情感需求，将“温度”嵌入治理的全流程。正如有学者指出的，数智文明时代的治理正在从科层规训走向共生秩序，治理主体从单一向复合飞跃，治理制度从对人类规范向多元主体覆盖。在这一背景下，社会情感财富不再是被动的治理客体，而是智能化处理的活性资源，是衡量治理效能的核心标尺。

一、智能化时代的社会情感财富：内涵与价值

1.1 社会情感财富的概念界定

社会情感财富（Social-Emotional Wealth，SEW）并非全新概念，但在智能化语境下被赋予新的理论内涵。传统上，社会情感财富指嵌入社会关系网络中的情感资源总和，包括信任、归属感、社会认同、共同体意识等非物质性要素。在智能治理体制中，社会情感财富被定义为：在数智化生存条件下，社会成员通过人机互动与人际交往积累的情感资本，是数字身份与生物身份融合过程中产生的价值存量的集中体现。

这一概念包含三个层次：其一，个体情感财富，即个人在智能环境中获得的情感满足与心理安全感，包括被理解、被尊重、被关怀的体验；其二，关系情感财富，即人机关系与人际关系中积淀的信任存量，表现为对算法系统的信赖与社会网络的凝聚力；其三，共同体情感财富，即社会整体层面的认同感与归属感，是智能社会得以稳定运行的“社会黏合剂”。这三者共同构成智能治理的情感基础，也是衡量“有温度的智能化”的核心指标。

1.2 技术发展的幸福悖论与情感需求凸显

智能化进程并非自动通向幸福。回顾技术发展历史，工业革命以来的每一次技术飞跃都伴随着技术与幸福之间的内在张力。从19世纪工人捣毁机器到20世纪卓别林《摩登时代》对机械化异化的讽刺，再到当代对算法倦怠、信息茧房的普遍焦虑，技术发展的“幸福悖论”始终存在。在数智时代，这一悖论以新的形式显现：一方面，人工智能极大提升生产效率，提供前所未有的便捷服务；另一方面，生活节奏加快、劳动压力加大、隐私空间压缩、社会距离疏远，导致幸福感的潜在流失。

中央党校何哲教授深刻指出，数智时代由于极大加快了人们生活的节奏、劳动的效率，加大了劳动压力和失业风险，缩小了基于个体隐私的个人空间，增加了大脑的信息处理量，疏远了人们的线下距离，加大了社会分配的极化，很容易导致人们幸福感的下降。这一判断揭示了智能化进程中情感需求的凸显：当物质丰裕达到一定程度，幸福的天平日益向情感满足倾斜。社会情感财富因此成为智能社会建设的核心议题，也是检验治理体制优劣的根本尺度。

1.3 社会情感财富的可计算性与可治理性

传统观点认为，情感是主观的、模糊的、难以量化的，因而难以纳入治理体系。但数智技术的突破正在改变这一认知。情感计算（Affective Computing）作为人工智能的重要分支，通过对多模态数据——包括面部表情、语音语调、生理信号、行为轨迹、语言文本——的深度学习，能够实现对人类情感状态的识别、建模与预测。卷积神经网络在非结构化数据流中捕捉社会治理的隐性规律，知识图谱将碎片化信息升维为全域时空矩阵，政策仿真系统将事后的反馈性修正转变为事前的预见性测试。这些技术突破为社会情感财富的可计算性奠定了科学基础。

更重要的是，社会情感财富不仅可计算，而且可治理。通过构建情感指标体系——如社会信任指数、群体焦虑水平、共同体归属感强度、公共服务满意度——治理主体能够实时监测社会情感状态的动态变化，识别情感风险的早期信号，预警情感危机的潜在爆发点。这种“情感可视化”为社会治理提供了全新的认知维度，使情感成为与经济增长、社会稳定并列的治理目标。正如清华大学苏竣教授团队所倡导的，要通过深入开展人工智能社会实验，追踪人工智能应用的社会影响，为智能社会转型过程中涉及群众心理、生产生活、社会演变的跨域性问题提供有效治理方案。

二、智能化处理：技术架构与运行机理

2.1 从数据驱动到情感智能的范式跃迁

智能治理的技术演进经历了从信息化到数字化再到智能化的三个阶段。在信息化阶段，核心是流程的电子化与数据的标准化；在数字化阶段，核心是数据的互联互通与业务协同；在智能化阶段，核心则是认知的增强与决策的优化。当前，智能治理正在经历从数据驱动到情感智能的第三次范式跃迁。

情感智能（Emotional Intelligence，EI）在人工智能领域的实现，依托于三个技术支点：其一，多模态情感识别，通过融合视觉、听觉、文本等多源数据，实现对人类情感状态的高精度识别；其二，情感理解与共情建模，基于心理学的情绪理论，构建情感演化的计算模型，使机器能够理解情感产生的语境与因果；其三，情感反馈与价值对齐，通过强化学习与人类反馈，确保智能系统的情感响应符合社会伦理与文化规范。这一技术架构使机器从冰冷的工具进化为具有情感感知能力的“共在者”，为人机协同治理奠定认知基础。

2.2 情感计算与价值对齐的技术实现

情感计算的核心技术路径包括：基于深度学习的表情识别、基于语音信号处理的情感分析、基于自然语言处理的情感挖掘、基于生理信号的情绪监测。在政策实践中，这些技术正被广泛应用于公共服务场景。例如，在浙江省杭州市上城区，智能巡逻机器狗“汪汪仔”搭载具身智能大脑和高清摄像头，不仅能够识别违规行为，还能以清晰语音向市民发出温馨提示，实现“有温度”的秩序维护。在贵州省贵阳市观山湖区云潭街道宇虹社区，智能教育机器人陪伴孩子玩耍学习，智能客服24小时在线响应居民需求，社区党支部书记龚玲深有感触地说：“科技是冷的，但人心是暖的。最好的智能治理，是让科技成为纽带，把居民的心紧紧连在一起。”

然而，情感智能的应用也面临重大挑战：如何确保算法的情感判断符合人类的伦理期待？这就是“价值对齐”（Value Alignment）问题。价值对齐要求智能系统的目标与人类价值观保持一致，避免算法偏见、情感误判、伦理偏离等风险。当前的技术路径包括：基于宪法原则的硬约束，将人类社会的根本规范编码为算法设计的底线；基于人类反馈的强化学习，在迭代优化中使系统习得符合期望的行为模式；基于可解释人工智能的透明机制，使情感决策的过程可追溯、可问责。清华大学智能社会治理研究院提出的“增进福祉、注重和谐；以人为本，保障权益；包容创新，持续优化”三项原则，为情感智能的价值对齐提供了制度性指引。

2.3 智能感知-情感计算-精准响应的治理闭环

智能化处理的核心在于构建“智能感知-情感计算-精准响应”的治理闭环。这一闭环的运转机理如下：

智能感知层：依托泛在的物联网传感器、社会感知设备、移动终端、社交媒体数据，实现对社会情感状态的实时采集。云南省曲靖市麒麟区白石江街道的实践具有代表性：社区依托AI算法对各类场景数据进行实时解析，一旦捕捉到异常情况——无论是独居老人长时间未出门，还是出现疑似明火、烟雾等安全隐患，系统立即将预警信息同步推送至指挥中心及值班人员手机端。这种“异常即预警”的能力，为情感风险的前置干预提供了可能。

情感计算层：通过深度学习模型对感知数据进行情感分类、强度评估、趋势预测。北京市朝阳区常营地区住欣家园社区的“一户一码”实践展示了情感计算的应用潜力：居民的咨询类问题由机器人即时应答，复杂问题自动转接至社区工作者处理，投诉事项在智能工单系统直接派发给相关责任人。系统通过分析诉求类型、情绪强度、处理时效，持续优化情感响应的策略。

精准响应层：基于情感计算的输出，生成差异化的治理策略。对于普遍性的情感需求——如社保医保咨询、入学政策解读——由AI助手提供标准化服务；对于特殊性的情感危机——如突发心理危机、家庭暴力风险——启动人工干预机制；对于系统性的情感风险——如群体性焦虑、社会信任下降——调整公共政策供给。江苏省宿豫区联合豫新街道试点的社区专属AI助手，实现了“诉求收集—智能分拨—闭环处置”的全流程工作链条，预计节约基层行政人力成本百分之十以上，通过“未诉先办”预警可将欠薪纠纷、安全事故等高风险事件的被动处置支出降低百分之十五至百分之三十。这一闭环体现了从“事后追溯”到“事前防控”的治理范式转换。

三、智能治理体制：架构设计与运行机制

3.1 治理主体的重构：人机共生与复合主体

智能治理体制的首要特征在于治理主体的根本性重构。传统治理理论囿于人类行动者的单维主体性预设，治理效能受限于生物智能的认知带宽与情感偏好。数智文明的涌现彻底解构了这种一元叙事，智能系统从被操纵的“持存物”进阶为具备认知代理能力的“共在者”，治理主体的存在形态不可逆地跃迁至人机共生的新维度。

在人机共生治理模式中，人类与机器各司其职、优势互补。机器智能承担起“规定性判断”的政策执行任务——海量数据处理、规则匹配、异常监测、方案优化，将人类治理者从简单、机械、操作性的治理活动中解放出来；人类治理主体则专注于“反思性的判断力”的治理哲学建构——复杂价值排序中的伦理决断、模糊情境下的溯因推理、非线性系统中的涌现应对、公共价值的动态平衡。在战略决策层，人类治理者的历史意识提供长周期价值锚点，防范算法优化导致的短期主义陷阱；在战术执行层，数智系统的实时响应能力能够化解突发事件的连锁反应，规避因官僚系统运转迟滞引发的系统性风险。

这种人机共生的复合主体结构，使治理体系有望摆脱工具理性与复杂现实的反复角力。经验知识与算法洞察的相互校验形成决策可靠性屏障，直觉判断与概率推论的辩证互动提升政策创新速率，价值理性与工具理性的交织共振优化治理效能。这正是《未来国策》所设想的理想治理状态：人类智慧与机器智能在互补中融合，在协同中升华。

3.2 治理制度的创新：电子人格与双向嵌入

治理主体的重构必然要求治理制度的创新。传统治理制度设计的认识论基础在于人类中心主义的预设，将非人行动者降格为被规训的客体。随着智能系统深度参与治理过程，这种哲学层面的视域局限遭遇根本性挑战：算法系统是否应承担治理责任？机器行为是否应受制度约束？人机协同中的权利义务如何分配？

《未来国策》提出的解决方案是：将算法系统作为有限权利主体纳入制度框架，确立其“电子人格”（Electronic Personhood）的法律地位，明确其权利义务边界。这意味着：对于自主决策的智能系统，其输出结果应具有可解释性与可问责性；对于造成损害的算法行为，应建立责任追溯与损害赔偿机制；对于涉及公共利益的算法应用，应实施算法备案、影响评估、合规审计等制度安排。重庆市江津区珞璜镇构建的“空天地一体”智能感知系统，通过“智能发现—自动派单—处置反馈—考核评估”的闭环管理机制，已经在实践中探索了算法责任的初步形态。

与此同时，治理制度需要实现责任的双向嵌入。在人类维度，应发展出基于算法透明性要求的解释责任，借助可解释人工智能技术建立决策追溯机制，使治理主体不再以“技术黑箱”为借口逃避治理责任；在技术维度，需要依托制度性制衡体系对数智技术形成反向规制——加强开源社区的分布式监督，构建技术发展的公共讨论场域，强化学习模型的价值对齐机制，将人类宪法原则转化为算法设计的硬约束。在这种双向嵌入的责任体系中，人类主体与技术主体互为条件、相互塑造，共同承担起智能社会的治理责任。

3.3 治理价值的融合：合理性与合意性的动态平衡

智能治理体制的核心追求，在于实现合理性与合意性的动态平衡。中国社会科学院江小涓教授深刻指出，经济社会秩序优劣之根本，在于是否有利于经济发展和社会和谐。从经济学角度，将“社会资源配置效率提高和发展成果相对公平分配”定义为合理；从社会学的角度，将“具有最大公约数的社会共识和社会稳定”定义为合意。向这两个维度趋近和收敛，就是效率较高、相对公平、共识度高的社会秩序。

在智能化语境下，合理性与合意性的平衡具有新的内涵。合理性体现在：智能治理必须提升资源配置效率，优化公共服务供给，增强决策的科学性与精准性。重庆市珞璜镇的智能感知系统使问题发现率提升约百分之三百，处置效率大幅提高；江苏省宿豫区的AI助手预计节约基层行政人力成本百分之十以上——这些都是合理性的具体体现。合意性则体现在：智能治理必须增进社会情感财富，保障公民基本权利，维护社会公平正义，使技术进步的红利惠及全体人民。北京市朝阳区的“一户一码”让居民满意度显著提升；贵州省贵阳市宇虹社区通过智慧平台精准掌握居民需求，让社区更有温度、更有凝聚力——这些都是合意性的生动注脚。

然而，合理性与合意性之间并非自动协调。追求效率可能导致算法歧视与数字鸿沟；追求公平可能抑制创新活力。智能治理体制的核心功能，就是在两者之间寻求动态平衡——在成本—收益分析中增加道德密度的指标，强化数智治理的伦理价值；在政策制定过程中充分考虑罗尔斯的最大最小值原则，确保社会最弱势群体也能公平受益；借鉴约纳斯的责任伦理观，将代际公平和对未来社会的影响纳入考量范围。这种动态平衡框架，使治理体系能够有效避免陷入过度官僚化、技术化的僵化模式，确保数智文明时代的国家治理始终沿着正确方向前进。

四、政治经济体制的智能化转型

4.1 劳动生产的智能化与人机协同新范式

智能化时代的经济体制，以劳动生产的智能化为核心特征。这一转型体现为三个层面：生产工具的智能化、生产过程的智能化、生产关系的智能化。

生产工具的智能化表现为从机械化设备向具身智能机器的演进。智能新形体成为劳动者，数据成为生产资料，元宇宙等虚实交互空间构筑了人类有史以来的劳动新场域。机器狗巡逻、AI客服答疑、数据自动流转等场景已深度融入基层治理实践，智能机器不再是被动的执行工具，而是具备感知、决策、学习能力的认知主体。

生产过程的智能化体现为全流程的自动化与优化。从需求预测到资源配置，从生产调度到质量控制，从供应链管理到客户服务，人工智能系统实时监测、动态调整、持续优化。知识图谱构建的知识汇聚、处理、融合、挖掘应用将碎片化信息升维为全域时空矩阵；政策仿真系统将事后的反馈性修正转变为事前的预见性测试，并通过深度学习算法优化策略选择。

生产关系的智能化则表现为人机协同的新型分工模式。人和机器的分工机制将人类劳动者从简单、机械、操作性的劳动中解放出来，促使其核心价值向创造性、战略性、情感性的工作转移。当算法系统承担起规定性判断的执行任务时，人类劳动者的认知资源可以有效配置到机器智能的薄弱领域——复杂价值排序中的伦理决断、人际互动中的情感交流、创新探索中的灵感迸发。正如有学者所言，这种分工推进了人类智慧的解放，也使亚里士多德所言的“实践智慧”在数智文明中获得新生。

4.2 政治决策的智能化：从经验判断到循证治理

政治体制的智能化转型，体现为决策模式的根本变革。传统政治决策主要依赖决策者的经验判断、利益博弈与政治妥协，信息的有限性与认知的局限性制约着决策质量。智能治理体制将政治决策推进到循证治理（Evidence-based Governance）的新阶段。

循证治理的核心是：基于全域数据与智能分析，形成对政策问题的精准诊断；基于政策仿真与情景推演，预判不同政策选项的潜在影响；基于动态监测与实时反馈，持续优化政策执行策略。美国兰德公司的研究展示了这一模式的实践潜力：在住房、健康与环境政策的交叉领域，人工智能能够综合地方与州政府的各类计划、预算与社区数据，匹配社区需求与政府服务，识别住房需求与政策供给之间的错配，推荐最优的政策干预点位。这种能力使决策者能够基于多源数据与公众输入，快速做出符合复杂情境与多元目标的政策决断。

在中国语境下，循证治理与全过程人民民主相结合，展现出独特的制度优势。通过人工智能辅助的公众参与平台，居民可以对规划草案和政策方案提出意见建议；人工智能系统将这些意见进行汇总、分类、分析，为决策者提供民意画像；决策者在综合考量技术理性与民意诉求的基础上，做出最终的政策选择。这种“技术赋能民主、民主引导技术”的良性循环，既提升了决策的科学性，也增强了决策的合法性。

4.3 社会财富分配的智能化调节

智能化时代的经济体制，必须回应分配正义的核心议题。人工智能技术的指数级发展，一方面创造了前所未有的物质财富，另一方面也加剧了财富分配的两极分化。高技能劳动者从人机协同中获益，低技能劳动者面临被替代的风险；资本所有者获取算法红利，数据贡献者被排除在收益分配之外；发达国家集聚技术优势，发展中国家沦为数据原料产地。这种分配失衡如果得不到有效纠正，将引发严重的社会危机。

《未来国策》提出的解决方案是：构建基于数据贡献的普惠分配机制。这一机制的核心在于：承认个人数据的经济价值，将数据确权为一种新型财产形式；建立数据收益的分享制度，使数据贡献者能够从数据价值的实现中获得合理回报；探索数据资本的社会化持有，通过公共数据信托、数据合作社等制度安排，实现数据红利的公平分配。杜克大学桑福德公共政策学院的研究指出，将人工智能视为公共池塘资源（Common-Pool Resource）进行治理，需要建立明确的边界界定、公平的参与渠道、有效的监督机制、渐进的制裁措施。这些原则为社会财富的智能化调节提供了制度指引。

与此同时，智能治理体制需要强化再分配功能。通过对算法垄断的合理规制、对数据收益的适当课税、对自动化替代的社会补偿，构建适应智能时代的福利保障体系。江苏省宿豫区的实践表明，通过“未诉先办”预警，可将高风险事件的被动处置支出降低百分之十五至百分之三十——这不仅是效率的提升，更是社会风险的预防性化解，体现了智能治理在分配正义领域的积极作为。

五、智能社会的秩序重构与治理合作

5.1 弱秩序与强秩序的共生演进

智能社会的秩序重构，呈现出弱秩序与强秩序共生演进的特征。所谓弱秩序，主要指不能运用公权力保障实施的市场与社会自发秩序，包括开源社区的协作规范、技术社群的专业标准、网络空间的交往惯例；所谓强秩序，主要指使用公权力保障实施的制度秩序，包括法律法规、行政规章、司法判决。

在数智时代，弱秩序的作用尤为突出。人工智能技术发展迅速，应用方式复杂多元，形成普适性的共识困难重重，因此往往从有共识的社群开始起步。从软件到网络到硬件到大模型，各类开源社区依赖于成员的自愿贡献和合作，而非严格的合同或规则；国际电气与电子工程师协会所构建的算法安全印章、算法标识和算法伦理认证制度，推动了社团共同遵守规则的实施。这些自发形成的弱秩序，是智能社会治理的重要资源。

然而，弱秩序并非万能。当市场与社会中出现强势者的垄断行为、搅局者的失范行为、信息控制者的欺诈行为时，自发规则体系无法有效运转，这就生发了对强秩序的诉求。强秩序必须“在场”，筑牢合理合意的底线并为弱秩序保驾护航。在人工智能治理领域，这意味着：对于涉及公共利益、基本权利、社会公平的核心议题，必须有明确的法律规定和有力的监管执行；对于具有系统性风险的人工智能应用，必须实施强制性的安全评估与合规审计；对于造成重大损害的算法失范，必须追究相应的法律责任。弱秩序与强秩序的有机结合，构成智能社会秩序重构的合理路径。

5.2 多中心治理与嵌套制度设计

智能治理的复杂性决定了单一中心的治理模式难以奏效。诺贝尔经济学奖得主埃莉诺·奥斯特罗姆提出的多中心治理原则，为智能社会治理提供了重要启示：当社区成员能够建立信任、沟通机制和惩罚规则时，社区可以通过自主治理有效管理公共资源；但这种自主治理需要社区、区域和国家的协同，即所谓的多层次嵌套制度。

在智能治理领域，多中心治理意味着：地方政府可以根据本地实际，探索适合的人工智能发展路径和应用模式；技术社群可以根据专业判断，制定行业公认的技术标准与伦理规范；公民组织可以通过参与式治理，表达对人工智能应用的关切与诉求；国际社会可以通过多边对话，形成全球性的治理框架与协作机制。这些不同层级、不同领域的治理中心，相互嵌套、彼此协调，形成覆盖全面的治理网络。

中国在智能社会治理领域的探索，体现了多中心治理的制度优势。截至目前，我国已在城市治理、乡村振兴、民生服务等大量应用场景中开展人工智能社会实验，在全国设立九十二家智能社会治理实验基地、十八个新一代人工智能创新发展试验区。这些实验基地立足地方实际，聚焦特定场景，在实践中探索智能社会治理的有效路径，为全国层面的制度建设积累了宝贵经验。这种“从局部试点到全局推广”的改革路径，正是多中心治理与嵌套制度设计的生动体现。

5.3 全球智能治理的中国方案

人工智能是全球性的技术革命，需要全球性的治理回应。当前，人工智能治理面临深刻的“治理赤字”：技术发展超越监管速度，跨国公司突破国家边界，算法影响跨越文化差异。如果没有有效的全球治理，人工智能可能沦为新一轮地缘政治竞争的工具，加剧数字鸿沟与文明冲突。

在这一背景下，中国提出构建“有温度的智能社会”的理念，为全球智能治理贡献了中国方案。这一方案的核心要义包括：坚持以人民为中心的发展思想，确保人工智能发展服务于人类福祉而非资本逻辑；坚持共商共建共享的全球治理观，推动形成广泛参与的国际治理机制；坚持技术向善的价值导向，将伦理考量嵌入人工智能全生命周期；坚持多边主义的合作路径，在联合国框架下推进人工智能治理规则制定。

清华大学智能社会治理研究院倡导的“开展人工智能社会实验，探索智能社会治理的中国道路”，已得到国际社会的广泛关注。通过深入开展人工智能社会实验，追踪人工智能应用的社会影响，更新治理工具和手段，着力为智能社会转型过程中涉及群众心理、生产生活、社会演变、治国理政的跨域性、系统性问提供有效治理方案。这既是在实践中促进“智能向善”的重要探索，也是破解智能社会建设“未知大于已知”难题的关键举措，为人类命运共同体建设贡献了有价值的中国智慧。

六、结论与展望：走向有温度的智能社会

智能化时代不可逆转地到来，政治经济体制的智能化转型势在必行。《未来国策》所描绘的社会情感财富与智能化处理智能治理体制，正是在这一历史背景下应运而生的制度构想。其核心命题在于：如何在技术理性与人文价值之间寻求平衡，如何在效率追求与情感福祉之间实现协调，如何在智能治理与人的尊严之间达成和谐。

回顾全文，本文阐述了以下核心观点：第一，社会情感财富是智能治理的核心资源，情感的可计算性与可治理性为智能化处理奠定技术基础；第二，人机共生是智能治理的主体形态，人类智慧与机器智能在互补协同中实现治理效能的最优配置；第三，合理性与合意性是智能治理的双重目标，动态平衡的治理框架确保技术发展服务于人的全面发展；第四，弱秩序与强秩序的共生演进、多中心治理的嵌套设计、全球治理的开放合作，构成智能社会秩序重构的基本路径。

展望未来，智能治理体制的完善仍需应对多重挑战：如何防范技术异化导致的新型现代性风险？如何确保算法决策的公平正义？如何保护数字时代的个人隐私与数据权利？如何弥合智能鸿沟避免新的社会排斥？这些问题的解决，既需要技术创新的持续突破，更需要制度创新的与时俱进；既需要专业人士的智慧贡献，更需要全社会的共同参与。

正如有学者所言，幸福作为人类社会发展与建设的核心目标，其实现与社会整体治理的导向、方式、水平息息相关。在人类进入数智时代的初期，必须要把建设幸福的智能社会作为一个提前考虑的重要主题，在国家治理的各个层面给予引导、完善与弥补，从而真正使得数智技术造福于每一个体。这是《未来国策》的根本追求，也是智能化时代政治经济体制改革的终极指向——让技术回归服务于人的本质，让智能社会不仅有智商，更有温度；不仅有效率，更有情感；不仅有秩序，更有幸福。