摘要：本文立足于智能化时代全面到来的历史节点，系统阐述了政治体制与经济体制迈向智能化转向的必然逻辑与实施路径。通过对“双循环”战略在数智语境下的重新解读，本文提出未来国策的核心在于构建“内循环智能化跃升”与“外循环生态圈重塑”的双重动力结构。在政治体制层面，文章深入分析了从传统科层制向“人机协同”的智算治理范式转型的机理，探讨了国家计算与社会计算体系的融合机制，并前瞻性地提出了构建算法正义与数据主权的制度框架。在经济体制层面，本文阐释了以数据、算法、算力为核心生产要素的智能经济形态，分析了劳动形态从“岗位依附”向“任务协同”的深刻变革，并探讨了包容性增长与制度软实力竞争的命题。研究认为，智能化治理并非单纯的技术赋能，而是涉及国家形态重塑、生产关系变革与文明范式迭代的系统工程，唯有坚持“以人为本、智能向善”，方能在数智文明时代构建起兼具合理性与合意性的未来秩序。

一、引言：智能化时代的文明重构

当机械臂完成毫秒级焊接、智能排程系统指挥千辆港口物流车、大模型自动生成代码，劳动世界正在经历一场比蒸汽机、流水线更为深刻的整体转型。2026年3月，《政府工作报告》首次将“智能经济”写入国家战略文件，标志着继农业经济、工业经济、数字经济之后，一种以“经济”命名的全新产业形态正式进入国家议程。这不仅是技术迭代的必然，更是文明形态的根本性跃迁。

从人类文明演进的长周期视角审视，判断一种文明是否发生转型，主要依据三个维度的质变：生产力和生产关系是否发生飞跃；人类社会生活模式是否出现跃迁；国家治理模式是否发生根本性变革。当前，以大数据、人工智能、物联网为代表的数智技术，在这三个维度上均已产生具有质变意义的推进功效。数据成为生产资料，智能新形体成为劳动者，元宇宙等虚实交互空间构筑了劳动的新场域；社会结构呈现虚实结合的二元特征；国家治理模式正由工业文明时代的科层制向人机共生的新型治理模式演进。

“十五五”时期（2026—2030年）是我国基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期。党的二十届四中全会审议通过的“十五五”规划建议明确提出，“现代化产业体系是中国式现代化的物质技术基础”，要“坚持智能化、绿色化、融合化方向”。在这一背景下，本文旨在系统阐述“未来国策”的核心框架——双循环与智能化治理转向，探讨如何通过智能化重构政治经济运行逻辑，使整个社会机体完成向数智文明的深刻转型。

二、双循环战略的智能化新解

2.1 内循环主导：智能化的产业跃迁

传统意义上的“内循环”侧重于国内生产、分配、流通、消费各环节的畅通，而智能化时代的内循环，其核心命题已升级为“以智能技术重塑经济循环的效率与能级”。2025年国务院文件已明确目标：到2030年，智能终端、智能体等普及率要超百分之九十，智能经济要成为经济发展重要增长极。这意味着未来五年内，内循环的主要载体将从“物理空间的经济集聚”转向“数字空间的智能协同”。

在内循环的智能化转向中，最为核心的机制是“创造性破坏”。著名经济学家熊彼特提出的这一理论，在数智时代展现出前所未有的冲击力——人工智能一方面淘汰传统生产模式和低技能岗位，另一方面创造新业态、新产业和高质量就业。以山西华翔集团为例，这家传统制造企业通过引进精益管理系统，对生产车间三千多台设备数据进行毫秒级传输直采，实现全流程数字化管理后，人均产量提升百分之三十，减员最多的机加工产线人员减少百分之九十。而减下来的工人并未失业，而是经过培训补充到新产线或转型为自动化工程师、系统运维工程师，企业总产量从三十万吨提升到五十多万吨，职工人数从五千多人增加到六千五百多人。这一案例生动诠释了智能化如何通过“创造性破坏”实现产业能级的整体跃升。

从生产要素的视角看，内循环的智能化重构了传统的要素结构。在古典农业时代，土地与劳动是核心生产要素；工业时代，资本与技术登上舞台；信息时代，数据成为新型生产要素；而在智能时代，数据、算法、算力将共同构成新一代的生产要素体系。其中数据作为基础性资源，算法作为核心能力，算力作为支撑平台，三者协同驱动产业的创新发展。这种要素结构的变化，使内循环的动力机制从“规模报酬递减”转向“网络效应递增”——更多的数据催生更优的算法，更优的算法吸引更多用户，更多用户产生更多数据，形成自我强化的良性循环。

2.2 外循环重塑：从“产品输出”到“规则共生”

在智能化时代，外循环的内涵也在发生深刻变化。传统意义上的外循环以货物贸易、资本流动为载体，而智能时代的外循环将日益表现为数据流动、算法交互与规则协同。中国智能经济要走出区别于美国“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。

这意味着外循环的战略重心正从“市场开拓”转向“制度竞合”。当阿尔巴尼亚任命全球首位AI生成的虚拟部长“迪埃拉”负责公共采购、尼泊尔基于ChatGPT的建议选出首位女性临时总理时，一个深层问题浮出水面：当国家在追求现代化过程中，核心政府职能依赖他国技术产品、依赖无法被充分解释和审查的算法时，国家主权独立的边界何在？这一问题同样适用于经济领域——当一国经济系统深度嵌入他国主导的智能平台与算法规则时，其经济主权是否面临侵蚀风险？

因此，智能化时代的外循环战略必须包含“制度软实力”的构建。两会期间，“智能体焦虑”成为热议话题——在智能体广泛应用的裹挟下，如何保证使用的安全性？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。中国智能经济的国际竞争，归根结底是“制度软实力”的竞争。这就要求我们在参与全球智能经济分工的同时，积极输出数据治理、算法伦理、人机协同的中国标准，在“双循环”的互动中形成规则话语权的良性循环。

三、政治体制的智能化转向：从科层规制到人机共生

3.1 国家计算与社会计算的双重构建

数智时代的政治体制转型，其深层机理可从“计算的政治”视角加以把握。清华大学孟天广教授提出，数字国家的兴起绝非单纯将大数据、人工智能等技术应用于国家治理场景，而是国家形态的重塑、国家运行的变革和国家范畴的拓宽。在这一进程中，国家计算与社会计算两大系统的形成和快速发展，构成了政治体制智能化的底层架构。

国家计算是指数智技术赋能国家治理所形成的计算系统，其核心逻辑是简约化和标准化——通过标准化程序和技术工具对多来源、多模态、多属性的国家运行数据进行简化处理和理解。现代以来兴起的国家统计体系、登记认证体系、财税审计体系，以及数智时代产生的数据治理体系、计算传播体系、国家算力基础设施等，均为国家计算的典型案例。国家计算的重心在于国家政治或行政事务，针对政治决策、政策执行、监督问责、考核激励等各环节进行常态化和泛在性计算，其计算主体主要由采取中心化、科层制组织结构的行政体系来实施和运行。

社会计算则源于数智技术赋权社会，其设计逻辑尤为强调理解或应对复杂性。社会计算的重心在于社会或社群事务计算，围绕社会系统运行过程、国家社会互动过程，如在社会复杂性感知、社情民意分析、社会心态计算、公共舆论治理等领域的计算式治理。社会计算体系更依赖于多元主体的广泛介入和深度协同，社会公众、专业机构、社会团体、媒体和社群网络等均为社会计算的主体，不同主体间通过构建生态性网络和发挥志愿性、互惠性优势来实现合作与协同。

政治体制的智能化转向，核心在于实现国家计算与社会计算的有机融合。传统科层制中“信息向上集中、决策向下传达”的金字塔，正被“数据向下沉淀、智能向上汇聚”的扁平网络所取代。当算法系统承担起“规定性判断”的政策执行任务时，人类治理主体的认知资源可以有效配置到机器智能的薄弱领域，例如复杂价值排序中的伦理决断、模糊情境下的溯因推理以及非线性系统中的涌现应对等。这种人机各司其职的分工机制，使人类治理者得以从简单、机械、操作性的治理活动中解放出来，核心价值向战略引领与高阶决策层面实现系统性升华。

3.2 治理制度的多元适配与价值平衡

政治体制智能化转向的另一核心命题，是治理制度如何实现从“对人类规范”向“多元主体覆盖”的跃迁。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新维度，治理制度必须进行三重适配创新。

第一，重构主体适用范围。将算法系统作为有限权利主体纳入制度框架，确立其作为“电子人格”的权利义务边界。这并非赋予机器与人类同等的法律地位，而是在功能意义上承认其作为治理参与者的角色，明确其在授权范围内的决策权限与责任归属。上海财经大学学者建议，应探索智能体法律人格制度，为智能经济主体参与市场活动提供法理基础。

第二，重塑规则解释机制。借助形式化验证技术确保法律条款的机器可读性，利用线性时序逻辑表达合同条款中“对时间与逻辑的约束”。这意味着法律制度设计必须考虑算法的可解释性与可审计性，使治理主体不再以“技术黑箱”为借口逃避治理责任。

第三，增强制度弹性设计。基于演化博弈论构建规则的自适应调整机制，使法律体系能够响应技术系统的自组织演进。智能时代的技术创新具有高速度、不确定性特征，与法律规制调整的稳健审慎性之间存在天然张力。这就要求制度设计具备“敏捷治理”能力，在维护核心价值底线的同时，为技术创新留出必要空间。

更深层的问题是价值平衡。海德格尔用“座架”一词说明现代技术的本质，凸显“技术与表象、订置、制造的联系”，作为“座架”的技术“将一切人与物重新构造在技术等级之中”。破解“技术座架”的现代性困境，需要建立多维价值评估体系，在技术效益计算中加入道德考量。具体而言，应构建技术伦理矩阵，在成本—收益分析中增加道德密度的指标；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。

3.3 “弱秩序”与“强秩序”的协同治理

江小涓教授在论述数智时代秩序重构时提出了一组重要概念：“弱秩序”与“强秩序”。弱秩序主要是指不能运用公权力保障实施的市场与社会自发秩序，如开源社区、技术社群、非政府机构制定的各类指南和标准；强秩序主要是指使用公权力保障实施的制度秩序，包括行政监管秩序、法律秩序和管制秩序。

在数智时代，弱秩序的地位和作用特别突出。原因是数智技术发展快，应用方式和经济社会影响极为复杂，形成普适性的共识困难，因此往往从有共识的群体开始起步。与普遍适应的自发秩序无具体控制者相比，社群秩序的约束力更强，多数存在着局部“控制者”或协调者。例如，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，就属于典型的弱秩序，它们推动了社团共同遵守规则的实施。

政治体制的智能化转向，并非要用强秩序取代弱秩序，而是要构建二者协同互补的治理格局。弱秩序具有向合理与合意方向趋近的内在驱动力，将长期存在并迭代演进；强秩序必须在场，筑牢合理合意底线并为弱秩序保驾护航。合理性与合意性是评估新秩序优劣的两个核心维度——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。

四、经济体制的智能化重构：从工业逻辑到智能逻辑

4.1 生产要素的质变：数据、算法、算力三位一体

经济体制的智能化转向，首先表现为生产要素的根本性质变。在传统产业体系中，土地、劳动力、资本与技术是主要的生产要素；而在智能经济时代，数据、算法、算力共同构成新一代的生产要素体系。

数据要素具有独特的属性：非竞争性、规模报酬递增和多维度价值。数据可以被无限次复用，使用越多价值越大，且在不同场景中可挖掘出不同价值。这些特性决定了基于数据的人工智能应用具有自我强化的良性循环机制——更多的数据催生更优的算法，更优的算法吸引更多用户，更多用户产生更多数据。这种正反馈机制使得智能经济产业呈现出典型的网络效应和规模效应。

算法是智能经济的“核心能力”。从卷积神经网络通过层与层之间的转换进行前向和反向传播、在非结构化数据流中捕捉社会治理的隐性规律，到大模型通过海量数据学习发现隐藏的规律与模式，算法正在成为价值创造的关键环节。2025年诺贝尔经济学奖得主之一的乔尔·莫基尔在对知识经济的历史研究中发现，工业革命的持续性源于“命题性知识”与“指令性知识”之间首次形成了强大的正向反馈循环。人工智能，特别是大语言模型，正成为一种新的“命题性知识”生产与组织方式，它通过对海量数据的学习，发现隐藏的规律与模式，并与传统产业相结合，实现“指令性知识”的自动化完成，最终指导、优化和执行复杂的生产与服务任务。

算力则是智能经济的“支撑平台”。从超级计算中心到云计算基础设施，算力的规模和成本直接决定了智能经济的发展边界。当前我国人工智能产业规模已超过七千亿元，连续多年保持百分之二十以上的增长率，生成式人工智能用户规模达五点一五亿人，总体普及率超百分之三十六。这些成就的背后，是算力基础设施的持续投入与优化。

4.2 劳动形态的变革：从“岗位依附”到“人机协同”

经济体制智能化转向的最直观体现，是劳动形态的深刻变革。中国社科院法学研究所王天玉研究员指出，人工智能正在解构工业时代劳动制度的核心——“用人单位—劳动者”捆绑关系。大模型把全球知识打包成一个智能知识库，智能代理则在授权范围内自主决策，使个人无需“依赖单位”即可获得海量知识、实时反馈与多线程协同等诸多能力。

这种劳动能力外部化将传统认知的“人与人”转向“人与智能模型”，劳动行为衔接的节点由“岗位”转向“任务”，使得人力价值由“职业技能”转向“认知单元”。在智能时代，劳动者不再仅仅是某一部门和岗位的固定身份，而可以在任务市场、模型市场、数据市场之间自由实施不同类型的劳动行为——这一刻他可能在撰写大模型提示语言，下一刻在做数据标注，再下一刻在审查AI的伦理问题。劳动场景也由办公场所变为API网关，劳动者的“身份”由职位头衔变为系统权限和密钥。

这种去中心化的趋势并不意味着团队消失，而是团队被重构为“智能化联结”的多个人机协同——为了完成一个复杂任务，开发者、设计师、人工智能代理等角色在云端迅速集结，任务完成后即刻解散。在精密轴承加工的例子中，过去磨削生产线需要六名工人，以团队的形式完成抬料、装夹、盯砂轮、测圆度和记录的全流程。如今在人工智能视觉与力控系统上，机械臂自动抓取毛坯并装夹到位，高速工业相机在磨削过程中实时捕捉圆度误差，算法即时调整砂轮进给量与冷却液流量，完成后由激光测头二次确认，整条线只剩一名巡检工程师。

这一变革对经济体制的调整提出了全新要求。新的制度设计需要回答：在“人工智能+劳动行为”的语境下，如何为流动的、多节点的、人机交互的劳动行为配置权利、义务与保障？一个可行的方向是超越以劳动合同作为职业劳动的基本载体，把每一次具体任务作为基本单元，以“任务—行为—结果”为最小登记单元。劳动者每完成一次与人工智能协同的任务，其行为数据、模型调用记录、结果贡献度即被加密上链，形成可追溯的“劳动行为凭证”。该凭证即是后续权益计算、技能认证、风险分担的原始依据。整个劳动法律制度应围绕“行为权利清单”建立可追踪、可验证、可救济的规则体系，基于“最低保障+动态加成”的思路构建，将休息权、最低报酬、职业安全、算法透明、数据收益等设为不可让渡的“核心权利”，同时依据任务风险等级、人工智能自治程度、数据贡献度等变量，创设由收益分成、技能积分等构成的“浮动权利包”。

4.3 包容性增长与制度软实力竞争

人工智能驱动的经济增长，天然具有技能偏向性与资本偏向性特征，容易导致收入差距扩大和数字鸿沟加深。2024年诺贝尔经济学奖获得者阿西莫格鲁的技术包容性增长理论警示：技术创新的方向与制度架构共同决定技术红利的分配格局。为避免技术冲击带来的分化趋势极端化，需要通过制度创新引导人工智能向包容性方向发展，让更多群体共享智能经济发展成果。

实现人工智能的包容性发展，需要建立多层次的治理框架。在技术层面，推动开发易用、可及的人工智能工具，降低中小企业应用门槛；在市场层面，构建公平竞争的环境，防止数据垄断和算法共谋；在社会层面，建立健全社会保障体系，应对就业结构变化带来的挑战；在国际层面，推动全球人工智能治理合作，防止单边主导和技术霸权。这一多层次治理框架的本质是构建“有为政府”与“有效市场”的良性互动机制，通过制度创新引导技术向善。

更深层看，智能经济时代国与国之间的竞争，正在演变为制度软实力的竞争。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。一国能否在这场制度竞争中占据优势，取决于其能否构建起既激励创新又防范风险、既提升效率又保障公平、既开放包容又维护主权的制度体系。中国智能经济要走出区别于美国“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。

五、结论：迈向以人为本的智能文明

习近平总书记强调：“要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新。”这是立足数字时代，洞察经济社会发展演化规律，对推进治理现代化作出的重要指示。面向未来，智能化治理转向的核心要义在于一个“zhì”字——首在治理之“治”，核心是运用系统观念，构建政府、市场、社会协同共治的现代化治理体系；重在智能之“智”，关键是运用先进技术，实现对经济运行的精准感知、科学决策与智慧响应；本在质量之“质”，最终是坚持人民至上，落脚于更高质量、更加公平、更可持续的发展。

人工智能在政治治理领域的应用已成为全球趋势。美国公开的联邦人工智能应用案例超过一千七百例，英国政府为工作人员提供了名为“汉弗莱”的AI系统用于帮助日常工作处理，法国政府也在着手为公共部门部署生成式人工智能工具。但技术应用不等于文明进步。中国一向主张“以人为本、智能向善”的人工智能治理核心理念，具体到政治经济领域，意味着AI技术应该被定位为辅助人类决策的工具，而非替代人类进行决策的主体。

善治与良治从来不是源自先进的工具，而在于对人的尊重、对正义的追求和对共同体的责任。有关工作无法外包给算法，需要的是持久的制度建设、理性的政治文化。当每一次人机协同都被系统性地记录、评估与保障，当技术进步真正兑现劳动者的尊严与繁荣，当弱秩序与强秩序在合理性与合意性的双维标尺下协同演进，我们才能说，一个真正意义上的智能文明时代已然到来。

“未来国策”的核心，正是在于把握这一历史机遇，以双循环为战略框架，以智能化治理为实施路径，推动政治经济体制完成向数智文明的深刻转型。这既是对工业文明的继承与超越，也是对人类文明新形态的探索与开创。