当历史的车轮驶入智能文明时代，人工智能已不再是单纯的工具或技术变量，而是正在演变为如同土地、资本、数据一样的基础性生产要素，甚至开始具备“主体性”特征，深度介入生产关系的重构。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着我国人工智能发展正式进入“形态塑造”新阶段。与此同时，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，到2035年我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。在这一宏阔背景下，传统的政治经济运行逻辑正在发生根本性变革：经济体制从“市场与政府”的二元调节，转向“市场、政府与算法”的三元共治；政治参与从“代议制”的周期性授权，转向“智能化全民参与”的全天候实时互动。本文旨在系统阐述《未来国策》框架下的经济人工智能体制与智能化全民参与机制，描绘智能化时代政治经济运行的新图景。

一、智能经济体制：从“技术应用”到“形态重塑”

智能经济的本质并非技术的简单叠加，而是生产关系的系统性重构。传统工业经济以标准化、规模化、科层化为特征，而智能经济则以数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享为核心逻辑。这一逻辑的跃迁，要求我们必须在制度层面进行前瞻性设计。

（一）数据要素的市场化配置与价值释放

数据是智能经济的“原油”，但原油未经提炼无法直接驱动引擎。当前，智能经济发展的主要矛盾已从“算力不足”转向“数据要素焦虑”。要破解这一难题，必须构建高效合规的数据流通体系。

在产权制度层面，需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。在流通机制层面，要加快构建全国一体化数据要素市场，建立健全数据流通安全治理标准，建设互联互通的国家数据基础设施。在收益分配层面，应探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成机制，激励数据供给主体持续投入。例如，在医疗健康领域，可通过多方安全计算、联邦学习等技术路径，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的融合开发，既保障隐私安全，又释放数据价值。

（二）人机协同的新型生产方式

当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统以“人-人协作”为主的生产组织形式必然向“人-机协作”转型。这种转型不仅是技术升级，更是劳动形态的根本性变革。

首先，需要建立适应人机协同的新型生产任务分配体系。在企业内部，智能体可承担信息处理、流程监控、初步决策等重复性、高精度工作，而人类则专注于创造性决策、情感交互、价值判断等优势领域。其次，必须审慎界定智能体在经济活动中的主体地位。当智能体自主完成交易、创造价值时，传统的“劳动者-雇主”二元框架面临挑战。需要探索建立基于算法共享、数据提供与行业知识沉淀的成果共享机制，让人与机器在价值创造中各尽其能、各得其所。再次，要推动职业分类动态调整，及时将提示工程师、数据标注师、智能体训练师等新兴职业纳入国家职业目录，为劳动者转型提供制度指引。

（三）跨界融合的产业创新网络

智能经济的生命力在于解构传统壁垒、重构产业生态。传统的产业边界在智能时代日益模糊，制造与服务、生产与消费、线上与线下深度融合。

从组织形态看，需要推动建立“链主引领+行业模型”的协同创新机制。鼓励能源、制造、金融等领域的头部企业联合人工智能领军企业，开放核心业务场景与长期积累的行业知识，共同开发垂直领域大模型，形成可复用的行业智能中枢。通过“模型即服务”的灵活供给模式，降低中小企业智能化改造成本。

从业态创新看，要加快培育智能原生企业——那些底层架构和运行逻辑完全基于人工智能的新型经济组织。这类企业不再将AI视为外部工具，而是将其内化为组织基因，探索全新的商业模式，如算法订阅、智能体即服务、结果经济等。

从空间布局看，应支持建设面向重点产业的智能平台，推动生产与消费、制造与服务深度融合，最终形成以数据和算法高效流动为基础的新型产业协作网络。

（四）算力资源的普惠化配置

算力是智能经济的“电力”，但当前算力资源配置仍存在区域不均、获取门槛高等问题。必须优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，充分发挥“东数西算”国家枢纽作用。创新智能算力基础设施运营模式，鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务，让中小企业像用电一样用算力，真正降低智能化转型的门槛。同时，要加强算力、数据、网络、电力等资源的协同配置，推动智能算力供给向低成本、高可用、绿色低碳方向升级。

二、人工智能治理体制：从“工具赋能”到“人机共生”

政治智能化是社会智能化的核心维度。当前，人工智能已广泛介入政务服务、政民互动、决策辅助等国家治理全过程。但必须警惕两种极端倾向：一是将AI视为纯粹工具，忽视其对治理逻辑的深层重塑；二是走向“人工智能君主制”的歧路，由AI全面接管人类治理权，导致技术霸权与人文价值的消解。真正的智能化治理，应当是“人机共生”——人的价值判断与机器的智能计算相互配合，产生“一加一大于二”的治理效应。

（一）国家计算与社会计算的双轮驱动

清华大学孟天广教授提出，数字国家的兴起伴随着国家计算与社会计算两大系统的演化。国家计算重在政治系统内部运行，如政策执行、考核激励、政治安全等，其核心逻辑是简约化和标准化；社会计算重在社会系统运行，如社情民意分析、社会心态计算、公共舆论治理等，其核心逻辑是理解与应对复杂性。

在未来国策框架下，两大计算系统需实现深度融合。一方面，国家计算要吸纳社会计算的复杂性视角，避免陷入“唯效率论”。例如，在政策效果评估中，不能仅看统计数据，还需通过社会计算感知民众的真实体验与潜在诉求。另一方面，社会计算要借助国家计算的制度优势，确保算法运行不偏离公共价值。例如，在社交媒体舆情分析中，既要精准捕捉社会心态变化，又要防止算法偏见加剧社会撕裂。

（二）算法治理的制度化约束

算法是智能治理的“大脑”，但算法绝非价值中立。如果算法设计缺乏伦理嵌入，可能导致治理决策偏离公平正义。必须构建价值引导、动态调适、人机协同、技术民主四维一体的技术治理范式。

在价值引导层面，要将社会主义核心价值观融入算法设计全过程。这意味着在技术研发初期，就需明确“技术为谁服务、如何更好服务”的根本命题。例如，在智慧城市安防系统中，既要追求识别效率，也要兼顾隐私保护与弱势群体权益。

在动态调适层面，要建立“穿透式监管”与“场景化立法”相结合的治理框架。穿透式监管要求构建完整的技术监测系统、风险预警机制、应急处置闭环，防止技术滥用。场景化立法则针对生成式AI、基因编辑等前沿技术进行专项立法，推动规制规则与技术发展迭代共振。

在可解释性层面，要推动可解释性人工智能成为治理工具的内在要求。算法的“黑箱”特性可能使政策执行失去公众可理解性，削弱治理合法性。因此，需建立第三方评估体系，要求关键领域的算法逻辑具备透明性与可解释性。

（三）人机协同的权责配置

随着智能代理越来越多地参与公共事务，责任界定问题日益凸显。如果AI系统在医疗诊断、司法辅助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？这种模糊化可能削弱治理的责任感。

必须完善人机协同的职权界定和决策程序及追责机制。在制度设计上，要明晰人与机在决策过程中的角色与权责：AI负责信息处理、风险预警、方案模拟，人类负责价值判断、最终决策、责任承担。同时，需设计责任拓扑扩散机制，确保责任在算法、人类和组织之间得到合理分配。只有在清晰的责任链条下，治理合法性才能获得持久的社会认同。

三、智能化全民参与：从“周期性授权”到“全天候互动”

全过程人民民主是社会主义民主政治的本质属性。智能化时代的到来，为全过程人民民主提供了全新的技术支撑与实现路径。传统的民主参与多表现为“周期性授权”——选民在选举日行使权利，之后便将治理权委托给代表。而智能化全民参与，则通过技术手段实现“全天候互动”，让民众在政策制定、执行、监督全过程中持续发声。

（一）技术民主化的四重保障

推进技术民主化，核心在于打破技术壁垒，推动公众从技术治理的“旁观者”转变为“参与者”。这需要建设四重保障体系。

一是数字基座赋能。加强新的数字基础设施建设，保障社会成员能够平等地共享技术成果。这意味着不仅要解决“有没有网络”的问题，更要解决“网络快不快、智能终端普不普及”的问题，弥合数字断层。

二是数字工具助力。研发简单、透明化、可视化的技术参与工具，降低公众参与的技术成本。例如，通过自然语言交互界面，让普通民众无需学习复杂操作即可参与政策讨论、提交意见建议。

三是数字素养培育。开展全民数字技能与数字思维培训，强化社会民众参与的技术意识和能力。当每个人都具备基本的算法素养，能够理解AI如何辅助决策时，技术民主化才有坚实的社会基础。

四是数字民意回流。畅通技术民主化的民意反馈渠道，完成“征询意见—智能解析—合理回馈”的数字闭环。民众的每一条意见都应有回音，每一次参与都应有价值感，这样才能形成参与的正向激励。

（二）政策制定中的智能众包

传统的政策制定往往依赖有限样本的调研与专家咨询，难免存在信息盲区。智能化时代，可通过“智能众包”机制，在更广范围内汇聚民智。

例如，在城市规划中，政府可发布智能决策平台，让市民通过AR/VR技术模拟体验不同规划方案的效果，并通过AI助手收集、整理、分析市民反馈。在重大民生政策出台前，可通过大模型模拟政策对不同群体的影响，并将模拟结果公之于众，邀请公众参与讨论修正。这种“模拟—反馈—优化”的闭环，让政策制定真正从“为民做主”走向“由民做主”。

（三）全过程监督的实时化

智能化技术让监督不再局限于事后检查，而是嵌入权力运行的全过程。通过区块链技术，可将公共资源交易、行政审批流程等关键信息上链存证，确保不可篡改、全程追溯。通过智能合约技术，可实现政策资金的自动拨付与自动审计，减少人为干预空间。

更重要的是，民众可通过移动端实时了解政府工作进展，对公共服务进行即时评价。这种“好差评”机制如果与算法结合，可形成动态的政府绩效画像，推动政府部门持续改进服务。上海“一网通办”平台已初步实现这一功能：依托大数据分析，精准匹配符合条件的市民和企业，实现政策“免申即享”；同时，通过AI助手收集用户反馈，持续优化服务流程。

（四）协商民主的智能化拓展

协商民主是全过程人民民主的重要形式。智能化技术可极大拓展协商的广度与深度。在线协商平台可突破时空限制，让不同地域、不同行业的利益相关方同步参与讨论。AI调解员可在矛盾纠纷化解中提供中立的法律意见与相似案例参考，辅助当事人理性协商。多轮协商中的观点演化，可通过数据可视化技术呈现，帮助参与者更清晰地理解分歧所在与共识空间。

但需警惕的是，技术介入不应替代面对面的真诚沟通。智能化协商平台应定位为“辅助”而非“替代”，让技术服务于增进理解、凝聚共识，而非用算法简化甚至消解复杂的利益协调过程。

四、风险规制与未来展望

任何新范式的生成都伴随风险与张力。智能化时代，我们必须在拥抱技术的同时保持清醒的问题意识。

一是算法黑箱对治理透明性的冲击。当政策执行过度依赖复杂模型，可能使治理过程失去公众可理解性。这要求在关键治理领域建立算法解释义务制度，让受算法决策影响的个体有权获得解释。

二是智能鸿沟对社会公平的侵蚀。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机会，社会不平等将进一步加剧。国家必须通过财政转移支付、智能基础设施普及以及全民AI素养培训来弥合鸿沟，实现治理智能化真正普惠共享。

三是技术霸权对人文价值的消解。人工智能君主制所追求的“最优决策”或“完美政治”，并不具有理论上的合理性和现实中的可行性。无论算法多么先进，政治的本质始终是人类基于价值共识的集体选择。AI只能是辅助者，而不能是替代者。我们必须坚守一个原则：任何重大的政治决策，最终都必须由人来做最终裁决。

展望未来，随着《未来国策》的深入实施，我国将逐步形成“经济体制智能高效、政治参与全民共享、人机协同和谐有序”的新型社会形态。在这一形态中，人工智能不再是异己的力量，而是人的能力的延伸；全民参与不再是口号，而是可感知的日常实践；制度优势与技术优势相互赋能，共同服务于人的全面发展与美好生活需要。

正如国务院《意见》所擘画的蓝图，到2035年，我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。这一阶段的到来，不仅需要技术的持续突破，更需要制度的不断创新、伦理的持续完善、全民的广泛参与。唯有如此，我们才能真正走出一条既发挥智能技术优势、又坚守人文价值底线的智能化发展道路，为人类政治文明贡献中国智慧与中国方案。