引言：智能化时代的底层逻辑重构

当人类文明的钟摆摆向2026年的刻度，我们已然站在了工业时代与智能时代的分水岭之上。第十四届全国人大四次会议审议通过的政府工作报告，首次将“打造智能经济新形态”确立为国家战略，这不仅是一个政策性表述的更新，更是对经济社会发展底层逻辑的根本性重铸 。作为政策改进的研究者与实践者，我们必须清醒地认识到：智能化不再是技术工具的简单叠加，而是正在成为如同蒸汽机之于工业文明、电力之于现代经济一般的基础性生存范式。

李强总理在政府工作报告中明确指出，要“将‘数据与人工智能’确立为培育新质生产力、推动数字经济发展的核心抓手” 。国家发改委随后宣布，2026年在算力网、“人工智能+”等方面的投资将超过7万亿元人民币 。这一系列信号昭示着：未来的国策制定，必须建立在“数据资产化、处理智能化、经济形态智能化、治理体制人机化”的全新坐标体系之中。本文旨在系统阐述《未来国策》框架下，数据资产的确权与流通机制、智能化处理的技术与制度基础、智能经济的运行范式，以及与之相适应的人工智能政治体制与治理模式。

一、数据资产：智能时代的核心生产要素

（一）数据作为资产的本体论转向

在马克思主义政治经济学的分析框架中，劳动对象的演变标志着生产力质变的核心维度。从原始自然的直接索取，到工业文明的物质改造，再到智能时代的信息加工，劳动对象经历了从实体向虚体的决定性跃迁 。数据，这一在过往经济形态中仅作为记录附庸的存在，如今已升格为与土地、资本、劳动力并列的核心生产要素。

国家数据局党组书记、局长刘烈宏提出的数据要素市场化配置改革“5+3+1”工作体系，为数据资产化提供了顶层设计框架。其中，“5”代表数据基础制度、数据基础设施、数据融合应用、全国一体化数据市场建设、数据产业培育的组合拳；“3”代表核心技术攻关、数据标准化、数字人才培养的基础支撑；“1”则突出数据要素赋能人工智能创新发展的核心重点 。这一体系的本质，是将数据从无序的信息沉淀，改造为可度量、可交易、可增值的资产形态。

数据作为资产的特殊性在于其“使用非排他性”与“价值累积性”。传统物质资产在使用中消耗，而数据资产在使用中增值——每一次分析、每一次训练、每一次反馈，都在为数据注入新的价值维度。正如华东师范大学余南平教授所言，通用人工智能时代形成了“数据→智能→数据”的闭合回路，以更低的成本实现更高的价值效应 。这一特性决定了数据资产的配置逻辑必须区别于传统要素：它不是被“分配”掉的稀缺资源，而是被“激活”的无限资源。

（二）数据确权与权益分配的制度设计

数据资产化的最大障碍，在于权属界定的模糊性。全国人大代表王杜娟在两会建言中提出，应建立数据所有权、使用权分离机制，明确数据权属与权益分配，构建合理的数据资产评估体系，并将企业合规数据资产购置费用视同研发费用享受百分之百加计扣除 。这一建议触及了数据资产制度的核心：数据的所有权与使用权分离。

在《未来国策》的制度构想中，个人数据的“人格权”属性与“财产权”属性应当剥离。个人作为数据原发者，享有对其数据的人格权保护——即数据采集的知情权、同意权、更正权与删除权；而数据的财产权——即经过匿名化、聚合化处理后的数据集合的收益权，则应在数据生产者（个人）、数据采集者（平台）、数据加工者（算法企业）之间进行公平分配。这一分配机制可借鉴“数据信托”模式，由第三方信托机构代表数据主体行使集体谈判权，打破个人在平台面前的议价劣势。

对于公共数据，全国人大代表苗伟建议构建公共数据授权运营负面清单，明确运营“禁区”，在保障安全与使用公平的同时，捍卫公共数据的公益本色 。这意味着，政府掌握的海量数据不应成为部门利益的“私产”，而应在“原始数据不出域、数据可用不可见”的原则下，通过授权运营方式向社会开放，赋能中小企业的智能化转型。

（三）数据资产入表与估值体系

2026年，数据资源入表的管理要求正式纳入监管视野。全国人大代表朱建弟建议，应明确数据资源入表的确认、计量、核算、披露要求，建立跨机构数据共享审核和追溯机制 。这一建议的落地，意味着数据资产将从财务报表的附注走向资产负债表的核心科目。

数据资产的估值逻辑迥异于传统资产。传统资产的价值取决于历史成本或市场重置成本，而数据资产的价值取决于其“未来预期收益流”的折现。一个数据集的估值，不在于它存储了多少TB的信息，而在于它能够在多少次机器学习迭代中产生多少模型精度的提升，能够为多少场景应用提供决策支持。这要求我们必须发展出一套全新的资产评估方法论——从“成本法”走向“收益法”，从“静态计量”走向“动态评估”。

二、智能化处理：从数据到智能的价值跃迁

（一）算力、算法、数据的协同进化

数据本身并不产生价值，价值产生于数据的智能化处理过程。这一过程的三要素——算力、算法、数据——构成了智能经济的“铁三角” 。

算力是基础。国家发改委宣布的超过7万亿元投资中，算力网建设占据核心位置。重庆市发布的城市全域数字化转型行动计划提出，到2027年可调度智算规模达到十万千万亿次浮点运算每秒（PFLOPS），建设高质量数据集五千个 。算力正在从企业层面的生产工具，上升为国家层面的基础设施。正如电力网之于工业经济，算力网之于智能经济，将成为决定国家竞争力的核心命脉。

算法是灵魂。从卷积神经网络（CNN）到生成式预训练变换模型（GPT），算法的每一次突破都带来智能水平的阶跃。算法的本质是将人类的知识生产模式从“试验试错型”转向“数据驱动型”，从“线性递进式”转向“协同并行与持续迭代” 。当算法能够从非结构化数据流中捕捉社会治理的隐性规律，能够通过深度学习优化策略选择，政策制定就从“经验依赖”走向“数据驱动” 。

数据是燃料。高质量数据集的建设成为重中之重。正如工业和信息化部部长李乐成所言，要大力推动人工智能和制造业“双向奔赴”，努力推动人工智能电脑、人工智能手机、智能家居满足人民群众需求，全力推进新一代人工智能产品的攻关和迭代 。这一切都依赖于高质量的训练数据——不是任何数据都行，而是经过清洗、标注、对齐的高质量数据。

（二）智能体与具身智能的普及

政府工作报告提出“促进新一代智能终端和智能体加快推广” 。这里的“智能体”（AI Agent）不同于传统软件，它具备自主感知环境、自主决策、自主执行的能力，是从“工具”向“行动者”的跃迁。

智能体的普及将彻底改变生产现场的运行逻辑。在制造业，智能体不再是固定在流水线上的机械臂，而是能够感知环境变化、调整生产参数、预测设备故障的“数字工友”。在农业，智能体能够根据土壤墒情、气象数据、市场行情自动调整种植方案。在服务业，智能体能够理解客户意图、调用后台资源、完成复杂服务流程。正如中国社会科学院专家所指出的，人工智能正在推动产业劳动形态向“个体化”转变，市场供需实现更智能的匹配，创新型平台生态系统逐步建立 。

具身智能（Embodied AI）则是智能体的物理延伸。当人工智能拥有物理身体——无论是人形机器人、自动驾驶汽车还是智能医疗器械——它就获得了改造物理世界的能力。具身智能的普及，意味着智能化从“比特世界”走向“原子世界”，从“信息处理”走向“物质生产”。

（三）知识图谱与政策仿真

在政治与治理领域，智能化处理的核心应用是知识图谱与政策仿真。北京大学学者提出的“主权人工智能”（Sovereign AI）框架，强调政治、技术、文化自主性在智能时代的重要性 。知识图谱正是实现这种自主性的技术基础——它能够将碎片化的政务信息升维为全域时空矩阵，帮助决策者理解复杂社会系统的内在关联。

政策仿真系统则是智能化处理的更高阶应用。传统政策制定是“事后评估”——政策出台后观察效果，发现问题再行调整。而政策仿真系统实现了“事前预测”——在虚拟空间中模拟不同政策方案的潜在影响，通过深度学习算法优化策略选择 。这使得治理活动从“被动响应”走向“主动预见”，从“试错学习”走向“仿真优化”。

三、智能经济：新形态的运行逻辑

（一）智能经济的定义与特征

国家信息中心研究员易成岐指出，智能经济是以人工智能为核心驱动力的新型经济形态，将全面重塑生产、分配、交换、消费等经济活动各环节 。国研新经济研究院创始院长朱克力强调，智能经济是数字经济的更高形态，意味着政策重心从信息化、数字化全面转向智能化，智能技术从“工具”升级为经济发展的“底层逻辑” 。

智能经济的首要特征是“智能原生”。这不是在传统经济形态上叠加智能技术，而是从底层开始就按照智能逻辑重新设计经济活动。正如“互联网原生企业”不同于“传统企业触网”，“智能原生企业”从一开始就将数据作为核心资产，将算法作为核心能力，将智能体作为核心员工。

智能经济的第二个特征是“人机协同”。劳动者不再是单纯的生物人，而是“人类+智能体”的复合体。人类提供价值判断、伦理决断、复杂情境下的溯因推理；智能体提供信息处理、模式识别、大规模协同的执行能力 。这种分工使人类从简单重复的劳动中解放出来，专注于创造性、战略性的工作。

智能经济的第三个特征是“实时响应”。在智能经济中，供给与需求的匹配不再依赖价格信号的滞后调节，而是通过智能系统实现实时适配。消费者需求的微小变化，能够即时传导至生产端，触发生产参数的动态调整，最终实现“个性化定制、规模化生产”的统一 。

（二）产业融合与价值链重构

人工智能正在模糊传统产业的边界。在制造业，服务型制造业成为重要发展方向；在服务业，制造型服务业也在兴起。这种“产业融合”使得传统的产业分类体系面临重构 。

从价值链角度看，人工智能正在重塑“微笑曲线”。传统观点认为，研发和营销环节附加值高，制造环节附加值低。但在智能经济中，制造环节因嵌入智能系统而获得价值跃升——智能制造不再是简单的加工组装，而是包含软件定义、数据驱动、持续优化的复杂系统。加工制造环节成为未来高端价值创造的核心，全球分工体系向更为扁平化的方向发展 。

从企业组织角度看，人工智能推动了“总部+职能”的空间布局。总部集中于中心城市，承担决策、规划、设计等高智力功能；生产制造、物流配送布局于要素集中的区域。总部企业通过对产业链资源进行跨区域配置，形成覆盖区域乃至全球的生产营销网络 。这既是效率提升的逻辑，也是区域协调发展的机遇。

（三）智能经济对GDP的贡献

“十五五”规划纲要草案明确提出，到“十五五”期末，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到百分之十二点五 。而易成岐研究员进一步指出，“十五五”时期，智能经济对国内生产总值的贡献将完成从“增量补充”到“核心支柱”的关键转变 。

这意味着，未来五年，智能经济将成为经济增长的主引擎。传统产业的智能化改造、智能原生新业态的涌现、智能终端的普及、智能服务的深化，将共同推动生产力实现革命性跃迁。正如马克思所言，随着新生产力的获得，人们改变自己的生产方式，随着生产方式的改变，人们也就会改变自己的一切社会关系 。智能经济不仅改变着“物”的生产，更改变着“人”的关系。

四、人工智能体制：政治体系的智能化重构

（一）治理主体：从单一人格化权威到人机共生

数智文明对政治体系的最深刻改造，发生在治理主体维度。传统治理理论的疆域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“工具”进阶为具备认知代理能力的“共在者”，治理体系不可逆地跃迁至人机共生新维度 。

在政策执行层面，算法系统承担起“规定性判断”的任务，将人类从机械重复的操作中解放出来，使其认知资源得以配置到机器智能的薄弱领域——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 。在战略决策层面，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；数智系统的实时响应能力化解突发事件的连锁反应，规避官僚系统运转迟滞引发的系统性风险 。

这种人机协同的治理生态，孕育了具有自组织与自适应特征的“共生秩序”。治理结构突破传统科层制的平衡态束缚，转向远离平衡态的动态有序。在战略决策层与战术执行层的双向互动中，经验知识与算法洞察相互校验，直觉判断与概率推论辩证互动，价值理性与工具理性交织共振 。

（二）治理结构：从科层制到网络化扁平化

算力对政治权力结构的重塑，体现在三个层面：从一元化走向多元化，从等级化走向扁平化，从模糊化走向清晰化 。

“一元化走向多元化”意味着权力中心的分散。传统的以国家政权为主要代表的“一元化”政治权力结构，正在向着以政党、政府组织、大型科技公司、技术社群为主体的“多元化”结构转变 。大型科技公司作为主要的数字智能技术开发者和应用者，依靠算力支撑、数据控制、算法优化影响公众舆论乃至政策制定，从权力边缘走向权力中心。技术社群通过制定算法伦理标准、开源社区规则，也在塑造着“弱秩序”层面的治理格局 。

“等级化走向扁平化”意味着中间层级的削减。当算力嵌入权力结构中，数据与信息能够在组织内部无障碍流动，传统科层中起“上情下达”作用的中间层级变得多余。组织被迫简化职能部门，砍掉“中间层”，实现扁平化重构 。

“模糊化走向清晰化”意味着自由裁量权的收缩。传统权力结构中，上级必须留给基层足够的“自由裁量空间”，这容易造成权责模糊。算力能够实现对政治系统和社会面数据的高效收集处理，使信息间的关系和逻辑得以被即时计算，真相随数据的规律性自动涌现，信息不对称走向信息对称 。权力运行被限制在“数据铁笼”之中，腐败行为在信息对称条件下无处藏匿 。

（三）治理制度：从人类规范到多元覆盖

传统治理制度设计的认识论基础在于人类中心主义预设，将非人行动者降格为被规训的客体。这种视域局限在数智时代遭遇根本性挑战。治理制度建设必须实现三重适配创新 ：

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”（Electronic Personhood）的权利义务边界。这意味着算法不能仅被视为工具，其“行为”也需要纳入法律规制范畴——当算法系统造成损害时，谁应承担责任？当算法系统做出歧视性决策时，如何追究责任？这些问题需要制度层面的回应。

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 。法律不再仅仅是写给人类看的条文，也需要成为机器可执行、可验证的代码。这要求立法过程吸收技术专家参与，将法律语言转化为算法可理解的规则。

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。传统的立法修法周期以年为单位，而技术迭代以月为单位。制度设计必须引入“监管沙盒”等弹性机制，在控制风险的同时为创新留出空间。

（四）治理伦理：技术理性与价值平衡

破解海德格尔所言“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，需要构建“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 。

技术理性与伦理价值的动态平衡，可以有效避免治理体系陷入过度技术化、官僚化的僵化模式。正如北京大学中国政治学研究中心俞可平教授所言，数字时代正在重塑国家主权的内涵与边界，算法权力与跨境数据流动等新要素正在挑战传统的国家主权理论 。国家数字主权实验室的成立，正是为了系统研究数字主权对国家政治生活的深刻影响。

五、从“治理AI”到“以AI治理”：未来国策的实践路径

（一）开源生态与国家竞争力

政府工作报告明确提出“支持人工智能开源社区建设，促进开源生态繁荣” 。开源不仅是技术模式，更是治理模式。以DeepSeek为代表的中国自主开源大模型的成功实践，显示了中国在推动通用人工智能发展中的独特优势 。

开源生态的繁荣，意味着技术权力的分散化。当关键技术掌握在少数闭源企业手中时，存在着技术垄断和政治依附的风险；当技术通过开源社区广泛传播时，更多的创新主体能够参与其中，形成分布式创新的格局。从治理角度看，开源社区本身就是一种“弱秩序”的典范——依靠社区成员的自愿贡献和合作，形成共同遵守的规范与规则 。

（二）弱秩序与强秩序的协同

中国社会科学院江小涓教授提出了“弱秩序”（自发秩序）与“强秩序”（制度秩序）的分析框架 。在数智时代，这两类秩序的关系需要重新审视。

弱秩序内生于市场和社会，是解决经济社会秩序问题的基础。开源社区、技术社群、行业自律公约等，都属于弱秩序的范畴。弱秩序的优势在于其灵活性和适应性——能够快速响应技术变化，能够在共识基础上形成规则，能够在执行中依靠社群压力而非国家强制力。

强秩序外生于公权力，包括行政监管秩序、法律秩序和管制秩序。强秩序的优势在于其强制力和普遍性——能够处理具有明显外部性、市场失灵和社会失序的问题，能够为弱秩序划定底线和边界。

适宜的治理架构是两类秩序的合作。弱秩序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”意味着资源配置效率提升和发展成果相对公平分配，“合意”意味着具有最大公约数的社会共识和社会稳定 。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。

（三）直接民主的技术可能

算力能够在最大程度上将海量的原始数据收集起来加以计算，通过先进的算法设计将其中的有效信息以最迅捷的速度在最广阔的空间内传播，极大地突破政治体成员之间“信息不对称”的桎梏 。这使得“直接民主”从乌托邦走向技术可能。

在信息流通不畅的时代，民主只能采取“间接”形式——公众选举代表，由代表进行决策。当算力足够强大、信息能够实时对称传播时，公众直接参与决策成为可能。每一个公民的“内容提供者”身份将在信息持续性流通中得以增强，其人民参与、民意表达、政治回应等民主诉求在信息的双向流动中得以实现 。

当然，直接民主的技术可能性不等于直接民主的制度可行性。公众参与的成本、决策质量的保障、少数人权益的保护等问题仍需审慎考量。但可以肯定的是，智能化正在重塑民主的形态——从“周期性投票”走向“持续性参与”，从“代表代理”走向“公众在场”。

（四）复合型人才培养

“人工智能+”复合型人才的培养，成为智能经济发展的关键支撑 。在政治学领域，这意味着要走向“文工结合”的创新路径，在理论反思与技术实践之间寻求新的平衡 。

未来的政策制定者，需要同时具备人文素养和技术素养——既懂得价值判断和伦理权衡，也理解算法逻辑和数据含义。未来的公务员队伍，需要吸纳更多具有技术背景的专业人才，也需要对现有公务员进行系统性技术培训。未来的政策研究，需要打破学科壁垒，推动政治学、经济学、计算机科学、数据科学的交叉融合。

结语：走向“自由王国”的智能之路

马克思曾预言，当生产力高度发展，人类将从“必然王国”走向“自由王国”。在智能时代，这一预言获得了新的实现路径。当人工智能承担起繁重的生产劳动和重复的治理操作，人类得以从生存压力的束缚中解放出来，专注于创造性、精神性、伦理性的事务。当算力足够强大、信息足够对称，权力将不再是政治统治和规训约束的工具，而是一种自由而平等的实践，是人类自我解放和全面发展的保障 。

当然，通往“自由王国”的道路并非坦途。技术异化的风险、算法歧视的挑战、数字鸿沟的扩大、数据垄断的形成，都需要我们在制度建设层面予以积极应对。正如张明军教授所言，在数智文明时代，只有明确正向的价值取向，规范治理行动，“以技治技”约束技术异变，涵养国家治理生态，才能推动国家治理的可持续发展 。

《未来国策》的制定，正是在这一历史关口的关键抉择。数据资产的确权与流通，智能化处理的技术与制度，智能经济的运行与治理，人工智能体制的重构与调适，都需要我们在实践中探索、在探索中完善。当智能化成为生活的常态，当人机共生成为治理的常态，我们有理由相信，一个更加合理、更加合意的社会秩序正在生成，一个更具效率、更具温度的未来正在到来。