引言：智能化时代的必然抉择

当人类文明的指针驶入二十一世纪第三个十年，一场远超工业革命烈度的生产力变革已然来临。人工智能不再仅仅作为辅助工具存在，而是正在演变为与自然人并存的新型主体，深刻重塑着生产关系的底层逻辑。2026年政府工作报告明确提出“完善人工智能治理”与“打造智能经济新形态”，标志着我国人工智能发展从技术突破阶段正式迈入形态塑造与制度重构的新阶段。

作为一名长期致力于政策改进的研究者，笔者深切感受到：智能化时代到来，人们生活必须智能化，政治经济劳动生产必须智能化。这绝非技术浪漫主义的口号，而是基于生产力发展规律的必然判断。传统工业时代的科层制管理模式、条块分割的监管体制、人与工具的主客关系，在人工智能体大规模应用的场景下正在失去解释力与约束力。面向未来，我们必须构建一套与智能经济相匹配的人工智能体制，并以智能化穿透式监管作为国家治理现代化的核心抓手，方能在全球智能经济制度竞争中抢占先机。

本文立足于“十五五”规划前瞻与2035年远景目标，系统阐述智能经济背景下人工智能体制的构建原则、运行机理与穿透式监管的实施路径，力求为中国特色智能经济发展提供可操作的政策框架。

一、智能经济：从技术应用到经济形态的系统跃迁

智能经济并非“数字经济”的简单延伸，而是以数据为关键要素、以算法为核心引擎、以人机协同为基本生产方式的全新经济形态。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，这一表述的背后，是国家层面对人工智能演进规律的深刻把握。

1.1 智能经济的本质特征

智能经济的首要特征是数据驱动的自进化机制。在工业经济时代，生产要素主要是土地、资本与劳动力，生产函数遵循边际收益递减规律。而在智能经济时代，数据成为第五大生产要素，且具备非竞争性、非排他性与边际收益递增的独特属性。每一笔交易、每一次交互、每一个生产动作都在产生数据，数据经过算法的清洗、加工与反哺，又能够持续优化生产过程。这种“使用即增值”的特征，使得智能经济具备了持续进化的内生动力。

第二个特征是人机协同的新型劳动形态。中国科学院大学孙毅教授指出，当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统的生产方式与组织形式必须因时而变。未来的劳动场景中，自然人将专注于价值判断、伦理抉择与创造性突破，而人工智能体承担重复性、高强度、高精度的执行任务。这种人机协同不是简单的替代关系，而是能力互补与价值共创。劳动者的核心竞争力将从“操作技能”转向“驾驭人工智能的能力”。

第三个特征是跨界融合的产业生态。智能经济的生命力在于解构传统壁垒、重构产业边界。制造业与服务业的界限日益模糊，产品交付与持续服务的融合成为常态。一家智能汽车企业，既是制造企业，也是数据企业与出行服务企业。这种跨界融合使得传统的行业分类标准与统计口径面临严峻挑战，也对基于行业边界的监管体制提出了根本性质疑。

1.2 从“人工智能+”到“智能经济”的政策演进逻辑

回顾近年政策脉络，可以清晰看到一条从技术赋能到形态重构的演进路径。2024年“人工智能+”首次写入政府工作报告，聚焦于推动人工智能在各行业的落地应用；2025年延续这一部署，重点转向深化拓展与规模化应用；至2026年，政策目标已跃升至“智能经济新形态”，这标志着顶层设计从“工具论”走向“形态论”。

这一跃迁的内在逻辑在于：当人工智能在经济社会各领域的渗透率达到临界点（国务院目标设定为2027年超70%），量变必然引发质变。技术应用不再仅仅是提高效率的手段，而是开始重构生产方式、重塑分配机制、重组组织形态。此时，传统的政策框架必须进行系统性升级，从“鼓励应用”转向“制度适配”。

二、人工智能体制：面向人机共生的制度设计

构建中国特色人工智能治理体系，是掌握人工智能发展主动权的必然要求。这一体制的核心要义在于：在承认人工智能体成为经济社会活动参与者的前提下，建立一整套界定其地位、规范其行为、明确其责任的制度安排。

2.1 人工智能体的法律地位问题

智能经济时代面临的首要法理挑战是：人工智能体能否成为经济活动的主体？当前，人工智能体已在实际经济活动中扮演着谈判、签约、交易执行等角色。若继续将其简单视为“工具”，则当出现合同纠纷、侵权责任时，责任主体将悬空——是开发者、所有者，还是使用者？

对此，有必要探索建立智能体法律人格制度。可参照公司法人的拟制路径，将符合条件的智能体纳入特殊法律主体范畴，赋予其有限的财产权利与责任能力。具体而言，可设立分级分类的智能体登记备案制度：对于从事高风险金融交易、公共服务、关键基础设施运营的智能体，必须进行法律人格登记，明确其控制主体、责任边界与资产隔离要求；对于一般性辅助智能体，则可适用代理制度，由使用方承担最终责任。

这一制度设计的理论支撑在于：正如公司法人制度将投资者的无限责任转化为有限责任，从而释放了资本活力；智能体法律人格制度也将开发者和使用者的风险进行合理切割，从而释放智能生产力的活力。

2.2 算法分配与新型分配机制

智能经济引发的另一深层变革是分配机制的重构。在传统生产中，劳动贡献相对清晰；而在人机协同生产中，价值的创造来自数据提供者、算法开发者、行业知识沉淀者与智能体执行者的共同贡献。沿用传统的按劳分配框架，难以体现数据要素与算法要素的贡献度。

必须建立与共创模式相匹配的价值分配体系。这一体系应包含三个层次：第一层是数据要素的收益分配，对于个人数据在商业应用中的价值创造，应探索通过数据信托、数据分红等方式让个人分享收益；第二层是算法贡献的确认，对于开源算法、行业模型的改进者，应建立基于贡献度的知识产权共享机制；第三层是人机协同劳动的工资定价，需制定人机协同劳动标准，明确智能体参与生产时的权益分配比例。

值得强调的是，分配机制设计必须坚守“以人为本”的底线。无论智能体发展到何种程度，最终的价值归属必须是增进人类福祉。任何算法分配机制都应嵌入伦理审查，防止出现“算法剥削”或“数据压榨”。

2.3 人机共生的社会治理范式

人工智能体制不仅作用于经济领域，更将深刻改变社会治理的基本范式。王春晖教授指出，人机共生是智能社会治理的核心范式——这并非机器对人的替代，而是“人机协同、人类主导”的新型模式。

在城市治理层面，人工智能将实现从“被动应对”向“主动预判”的跨越。传统的城市管理依赖网格员巡查与市民投诉，响应滞后且覆盖面有限。引入智能感知系统后，城市基础设施的运行状态可实时监测，交通拥堵、环境异常、安全隐患可在发生前被预警。但这种能力的提升也带来了“技术依赖”的风险——一旦系统失灵或遭受攻击，城市运行将面临瘫痪。因此，人机共生治理必须保留人工介入的“冗余通道”，确保关键决策始终掌握在人类手中。

在基层治理层面，人工智能有助于破解“小马拉大车”的困境。通过智能体承担报表填报、信息核验、政策咨询等事务性工作，基层干部得以从文山会海中解放出来，将更多精力投入群众工作与矛盾调解。但这也要求对现有的考核机制进行相应调整，防止出现“上面千条线、下面一张网”的新型形式主义。

三、智能化穿透式监管：从合规监管到技术嵌入

穿透式监管并非全新概念，在金融监管领域已有多年实践。然而，智能化时代的穿透式监管，其内涵与外延均发生了根本性变化：它不再是监管机构对数据的单向获取，而是将监管规则以代码形式嵌入经济运行全过程，实现“无感监管、无处不在”的治理效果。

3.1 穿透式监管的概念演进与技术基础

传统的穿透式监管，主要解决的是多层嵌套、虚假出资、关联交易等隐蔽风险问题。其核心在于“打破信息不对称”，通过穿透股权结构、资金流向、交易实质，揭示业务的真实面目。然而，这一模式高度依赖人工核查与事后报送，监管效率难以应对智能经济的迭代速度。

智能化穿透式监管，则是将人工智能技术应用于监管全过程，实现监管能力的指数级提升。其技术基础包括三个方面：

第一是数据全息画像。依托国家数据基础设施，对每一家企业的工商登记、股权结构、关联交易、资金流水、合同履约、环保排放、社保缴纳等数据进行跨部门整合，形成全景式的企业信用画像。这种画像不再是静态的档案，而是随着企业经营动态实时更新的“活数据”。

第二是监管规则代码化。将法律法规、行业标准、伦理准则转化为计算机可识别、可执行的代码模块，嵌入企业的业务系统与交易平台。当一笔交易触发违规风险时，系统自动拦截或预警，实现“违规不能发生”而非“违规事后处罚”。

第三是算法审计与算法对抗。对于使用人工智能体进行经营活动的企业，监管机构需具备算法审计能力——即对算法的逻辑、数据训练过程、决策依据进行审查，防止算法歧视与黑箱操作。同时，发展“以智管智”的对抗性监管算法，通过模拟攻击、压力测试等方式检验企业智能系统的安全性与合规性。

3.2 分层分类的智能化监管框架

面对千差万别的智能应用场景，必须建立分层分类的智能化监管框架，避免“一刀切”扼杀创新，也防止监管真空酿成风险。

高风险领域实行准入式监管。对于涉及金融安全、生命健康、关键基础设施、公共秩序的智能应用，应设置明确的市场准入条件。智能体在进入这些领域前，必须通过安全评估、伦理审查与压力测试，并持续接受实时监测。例如，用于辅助诊疗的人工智能系统，必须经过临床验证与伦理审批，且其诊断建议的决策过程需全程留痕、可追溯。

中风险领域实行备案式监管。对于电商推荐、内容推送、智能客服等具有算法影响但风险可控的应用，实行算法备案与信息披露制度。企业需向监管部门备案算法的基本原理、训练数据来源、主要参数与效果评估指标，并向用户明示算法推荐机制。监管部门通过抽查与用户投诉进行事后监督。

低风险领域实行自律式监管。对于简单的自动化工具、娱乐性应用，主要依靠行业标准与企业自律，监管部门仅对明显违法或造成实质损害的个案进行干预。

3.3 穿透式监管的实践探索与挑战

穿透式监管并非理论构想，已在多个领域展开实践。工业领域，福化古雷基于工业互联网的安健环管理平台，实现了集团侧对事业部、事业部对生产企业的“三级穿透式监管”，监管响应效率和问题处置时效显著提升。金融领域，央行正推动构建与现代中央银行制度相匹配的金融统计制度，依托“一表通”实现跨机构、跨市场数据的有效关联与风险洞察。

然而，穿透式监管也面临严峻挑战。首先是数据孤岛问题。尽管我国拥有全球最丰富的数据资源，但各部门、各层级、各区域之间的数据并未有效整合，形成了大量的“数据烟囱”。穿透式监管要真正落地，必须通过体制机制改革，打破部门利益与条块分割，形成全国一体化的数据要素市场。

其次是隐私保护与数据安全的平衡。穿透式监管必然要求数据的采集、汇聚与共享，这与个人隐私保护存在一定张力。必须在制度层面明确数据采集的边界、使用的权限与保护的义务，推行“最小必要”原则与“可用不可见”技术，防止监管扩张侵犯公民合法权益。

再次是算法黑箱的可解释性问题。深度学习算法往往具有不可解释性，即便是开发者也难以说清模型为何作出特定决策。当这类算法应用于监管领域，被监管者可能面临“不明不白被处罚”的困境。这要求监管算法本身必须具备可解释性，监管决策的逻辑链条必须清晰呈现。

四、制度创新：智能经济治理的突破口

如果说技术突破决定了智能经济的高度，那么制度创新则决定了智能经济的宽度与厚度。在全球智能经济竞争中，最终的胜负手是“制度软实力”。

4.1 数据要素市场化配置的制度突破

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”。我国拥有全球最丰富的应用场景与数据资源，但这些资源并未充分流动、高效配置。核心障碍在于数据的确权、定价与交易机制尚未健全。

必须加快构建全国一体化数据要素市场。在确权层面，区分个人信息、企业数据与公共数据的不同权属性质，建立分类确权规则。公共数据应坚持“取之于民、用之于民”的原则，推动依法开放与授权运营；企业数据应在保护商业秘密的前提下，鼓励流通与共享；个人信息应在充分授权的前提下，保障主体的知情权与收益权。

在定价层面，探索基于价值贡献的数据成本补偿与收益分成机制。数据的价值在于使用，而非占有。应鼓励数据交易所探索数据资产的评估模型，推动数据要素的资产化与资本化。

在交易层面，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。可借鉴欧盟“共同市场”的形成经验，先以区域数据共同体为突破口——大湾区、长三角、京津冀等有条件地区率先实现数据互联互通，逐步向全国统一大市场迈进。

4.2 包容审慎与敏捷治理的平衡艺术

人工智能技术的迭代速度远超传统立法周期。若等法律完善再行规范，技术早已跑远；若不加约束任其发展，又可能酿成难以挽回的风险。这就要求治理范式实现从“静态滞后”向“动态敏捷”的根本性转型。

郑永年教授提出“抓小放大”的治理思路：对于大企业，应减少不必要的补贴与优惠，让其在市场竞争中优胜劣汰；对于中小企业，则应加大扶持力度，帮助其跨越技术门槛。这一思路同样适用于监管领域——对大型平台企业的智能应用，应实施更严格的反垄断审查与算法审计；对初创企业的创新探索，则应给予一定的“监管沙盒”空间，允许在可控范围内试错容错。

同时，必须坚持“发展和安全两条腿走路”。既要避免欧洲模式“越监管越发展不起来”的陷阱，也要防止美国模式“毫无监管”带来的安全隐患。中国的路径应是：以发展为目标，以安全为底线，在动态发展中寻求平衡。

4.3 全民智能素养与就业保障体系

智能化时代的最大风险，不是机器取代人类，而是部分人群被智能鸿沟所隔离。当人工智能成为基本生存技能，缺乏智能素养的群体将面临边缘化困境。

必须将全民智能素养提升上升为国家战略。从基础教育抓起，推动人工智能通识教育进课堂、进教材；在职业教育与继续教育领域，大规模开展人工智能技能培训，帮助劳动者实现技能转型；对老年人、残疾人等特殊群体，开发适老化、无障碍的智能产品与服务，确保共享智能化红利。

就业保障层面，应建立智能经济就业影响评估与预警机制。密切监测各行业、各岗位的被替代风险，提前布局转岗培训与再就业服务。同时，积极开发陪伴型、照护型、创意型等人工智能难以替代的新岗位，拓宽个体价值实现通道。正如国务院文件所指出的，要“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”。

五、全球视野：参与人工智能国际治理体系建构

人工智能是跨越国界的通用技术，其机遇与风险具有全球性。任何国家都无法独善其身，也没有国家能够独霸天下。中国必须在人工智能全球治理中发挥负责任大国的作用。

5.1 秉持“以人为本、智能向善”的治理理念

中国提出的《全球人工智能治理倡议》确立了“以人为本、智能向善”的根本宗旨。这一理念与人类命运共同体理念一脉相承，强调人工智能应成为造福人类的国际公共产品，而非少数国家的私器。

在全球治理体系建构中，中国应积极推动建立广泛参与、平等协商的国际治理框架。依托联合国、G20等多边机制，推动各国在人工智能伦理准则、数据跨境流动、算法透明度等关键议题上达成共识。坚决反对将人工智能泛政治化、武器化，抵制技术封锁与阵营对抗。

5.2 弥合全球智能鸿沟

当前，人工智能技术和能力高度集中于中美两国，广大发展中国家面临被边缘化的风险。这种“智能鸿沟”可能加剧全球发展的不平衡。

中国应将人工智能作为南南合作的重要内容，深化与发展中国家在算力基础设施、人才培养、应用场景开发等领域的合作。通过技术开源、能力建设援助、联合研发等方式，帮助更多国家平等参与智能化发展进程。这既是构建人类命运共同体的应有之义，也有助于培育未来智能经济的增量市场。

5.3 推动中国方案与国际规则衔接

在参与全球治理的过程中，必须处理好中国特色与国际规则的衔接问题。一方面，要坚持自身的发展道路与治理理念，不被某些国家的标准所绑架；另一方面，也要积极推动国内标准与国际规则的协同互认。

在数据治理、算法伦理、人工智能安全等关键领域，中国应加快技术标准研制，并通过ISO、IEC等国际标准化组织，推动中国方案上升为国际标准。这不仅是技术实力的体现，更是制度影响力的拓展。

结语：迈向智能文明的中国道路

智能化不是遥远的未来图景，而是正在发生的现实变革。面对这场深刻的社会转型，我们既不能盲目乐观，放任技术野蛮生长；也不能因噎废食，用旧的监管框架束缚新的生产力。必须在发展与安全、创新与规范、自主与开放之间寻找动态平衡。

构建智能经济人工智能体制与智能化穿透式监管体系，是一项前无古人的制度创新工程。它没有现成的模板可供拷贝，必须在实践中摸索、在试错中完善。但方向是明确的：必须坚持“以人为本、智能向善”的根本宗旨，确保人工智能始终朝着有益、安全、公平的方向健康发展。

当我们站在2035年回望，或许会发现，今天我们所探讨的制度设计，正是智能文明中国道路的奠基之作。在这条道路上，技术进步与制度创新双轮驱动，生产力跃迁与分配公平协同并进，民族复兴与人类福祉交相辉映。这，就是《未来国策》所要承载的历史使命。