引言：智能化时代的体制命题

当2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，当国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确到2035年我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，一个深刻的时代转向已经清晰呈现：智能化不再是单一的技术革命，而是正在成为重塑经济基础与政治上层建筑的根本力量。作为政策改进的实践者，我们必须正视这一转向背后的体制命题——智能经济需要与之适配的人工智能体制，智能化政治需要探索新型的治理架构。

本文从“未来国策”的视角出发，系统阐释智能经济人工智能体制与智能化政治人工智能体制的演化路径。核心论点在于：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。这不仅是技术的必然，更是生产关系适应生产力发展的历史规律。智能经济将形成以数据为要素、算法为工具、算力为基础设施的新型生产体制，而智能化政治则将经历从“权力政治”向“权利政治”、从“科层治理”向“人机共治”的深刻转型。

一、智能经济的内涵与体制基础

（一）从数字经济到智能经济的范式跃迁

理解智能经济，必须把握其与数字经济的本质区别。数字经济以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为核心，解决的是信息的采集、传输和处理问题；而智能经济则是以人工智能为核心驱动力，以数据、算法、算力为关键生产要素，通过人、机、物全域互联与深度协同，实现经济活动智能化、网络化和自进化的新型经济形态。

有研究者将其理论公式表述为：智能经济等于数据加算法加算力的总和，再乘以场景加协同加进化的乘积。这一公式揭示出智能经济的核心特征：数据成为新生产要素，算法成为新生产工具，算力成为新基础设施，而场景协同与系统进化则决定了智能经济的价值释放空间。换言之，智能经济不再是“人工智能加产业”的简单叠加，而是人工智能成为经济运行底层逻辑的“能力经济”。

从政策演进看，这一跃迁的轨迹清晰可循：2024年政府工作报告提出“深入推进数字经济创新发展，开展‘人工智能+’行动”；2025年聚焦“激发数字经济创新活力，持续推进‘人工智能+’行动”；2026年则首次提出“打造智能经济新形态”。三年三步走，人工智能从技术工具升级为经济形态，这背后是国家战略的深刻考量——将人工智能打造为继农业经济、工业经济、数字经济之后的新型经济形态，使其成为支撑未来发展的“经济底盘”和“增长主轴”。

（二）智能经济体制的三要素构型

智能经济体制的构建，核心在于数据、算法、算力三要素的制度化配置。

数据作为新生产要素，其地位比算法更为根本。高质量的数据是人工智能运行的燃料，而数据产权、数据安全与数据流通的制度安排，则决定了经济资源能否公平配置。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”。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。截至2025年，我国已建成高质量数据集超10万个，规模超890PB，这为数据要素的市场化配置奠定了物质基础。

算法作为新生产工具，正在重塑劳动形态与价值创造方式。传统生产中，劳动者直接作用于劳动对象；而在智能经济中，算法成为连接劳动者与劳动对象的中介环节。人机协同成为基本劳动形态：人类负责价值判断、创造性思维和伦理决策，人工智能负责数据处理、模式识别和重复性执行。这种分工的重构，要求我们重新界定劳动过程的价值创造机制，建立人机协同的劳动标准和权益分配规则。

算力作为新基础设施，其战略地位堪比工业时代的电力。2026年政府工作报告明确提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展”。截至2025年6月底，我国智算规模达788EFLOPS（FP16），但算力资源的区域分布不均、利用效率不高仍是突出问题。未来的方向是让算力像水电一样，通过全国一体化调度和公共云普惠，实现“即取即用、便宜好用”。

（三）智能经济体制的制度特征

基于上述三要素的构型，智能经济体制呈现出鲜明的制度特征。

其一，生产主体的多元化。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。智能体作为自主决策、自主执行的经济活动参与者，其法律地位如何界定？智能体与人类劳动者的关系如何规范？智能体创造的价值如何分配？这些问题构成了智能经济体制的基础性命题。

其二，分配机制的数据化。数据要素参与分配，是智能经济的核心特征。但数据的价值创造具有多主体性、非竞争性和边际收益递增等特征，传统基于边际生产力的分配理论难以适用。需要探索数据要素按贡献参与分配的新机制，既激励数据生产与流通，又防止数据垄断与算法合谋。

其三，产业组织的平台化与生态化。智能经济时代，企业竞争将从产品和服务竞争转向基于人工智能的生态战略竞争。大型人工智能平台成为产业组织的核心，中小企业通过接入平台获得智能能力，形成“平台加生态”的新型产业组织形态。这种形态既带来规模经济和范围经济效应，也蕴含着平台垄断、算法歧视等治理挑战。

二、智能经济人工智能体制的演化路径

（一）从“工具叠加”到“智能原生”的体制演进

智能经济体制的演化，核心是从“人工智能加”走向“人工智能驱动”，从“工具叠加”走向“智能原生”。

在“人工智能加”阶段，人工智能被视为赋能工具，叠加到现有工作流程和业务流程之上。这种模式只能产生碎片化的效率改善，无法形成系统性的能力跃迁。大量研究证实，人工智能对个人工作效率有显著提升，但企业层面的人工智能转型成功率却远低于预期。背后的根本原因在于：简单地将人工智能工具叠加到现有流程上，只能解决局部效率问题，无法重塑价值创造的核心逻辑。

“智能原生”则意味着在制度设计之初就将人工智能内嵌于经济运行的各个环节。政府工作报告首次提出“智能原生”这一概念，本质上是在呼唤经济组织的深层次变革。智能原生企业不是“传统业务加人工智能”，而是以人工智能为核心重构业务流程、组织架构和价值模式。这意味着，我们需要配套一系列行业标准、转型指引和制度创新，引导各行各业从“工具引进”走向“流程重构”和“组织再造”。

（二）智能经济体制演化的三阶段

从更宏观的历史视角看，智能经济体制的演化将经历三个阶段。

第一阶段：试点突破期（当前至2027年）。这一阶段的重点是“促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”。截至2025年底，我国规上制造业企业人工智能技术应用普及率已超过30%，AI手机、AI眼镜、人形机器人等智能终端加速普及。这一阶段的核心任务是打通人工智能应用的“最后一公里”障碍，通过布局国家人工智能应用中试基地，解决共性问题、沉淀共性能力。

第二阶段：体制成型期（至2030年）。按照《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的部署，到2030年，智能经济要成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。这一阶段的核心特征是智能经济体制初步成型：数据要素市场基本成熟，算法治理框架基本建立，算力资源配置基本优化。智能体作为新型经济主体的法律地位得到明确，人机协同的劳动标准和权益分配规则基本确立。

第三阶段：全面成熟期（至2035年）。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。在这一阶段，智能经济体制全面成熟，人工智能真正成为经济运行的底层逻辑。生产、分配、交换、消费全链条实现智能化重构，“智能无处不在”成为经济社会发展常态。

（三）智能经济体制演化的关键制度创新

推动智能经济体制演化，需要突破一系列关键制度创新。

一是智能体法律人格制度。当智能体广泛参与经济活动，能够自主缔约、自主履约、自主担责时，传统民事主体制度难以完全适用。需要探索智能体的法律人格制度，明确其权利能力、行为能力和责任能力，为智能经济主体参与市场活动提供法理基础。这并非赋予智能体与人类同等的法律地位，而是建立一种功能性的、有限的法律人格，使其能够作为经济活动的主体参与市场。

二是人机协同劳动标准。智能经济的基本劳动形态是人机协同，需要建立新型的劳动标准体系，明确人机协同中的工时计算、劳动定额、职业安全、技能要求等标准。同时，需要重新设计人才成长路径。人工智能倾向于替代标准化、流程化的基础性工作，而这些工作恰恰是年轻人积累经验、培养判断力的重要阶梯。如果只关注短期效率释放而忽视人才成长路径的重新设计，就可能在获得当下生产力红利的同时透支未来的人才储备。

三是数据要素市场化配置制度。数据是智能经济的核心要素，但数据的产权界定、价值评估、交易流通仍面临制度障碍。需要在国家层面完善数据产权制度，建立数据确权、定价、交易的基础规则，推动数据要素从“资源”向“资产”转化。同时，要防止数据垄断，促进数据共享，确保中小企业和社会公众能够公平获取数据资源。

三、智能化政治的内涵与转型方向

（一）从数字国家到智能国家的跃升

与经济领域的智能化同步，政治领域的智能化也在加速推进。进入数智时代，“科技革命”和“治理革命”的碰撞促使数字国家兴起，并正在向智能国家跃升。

数字国家的兴起绝非单纯将大数据、人工智能、区块链等新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。一方面，数智技术促使国家形态、国家结构、国家社会关系快速演变，促进以数字治理、数字民主、数字科层制、人工智能决策辅助等为代表的新生政治萌芽；另一方面，人类社会的数字化转型为政治学研究提供了新范式，计算政治学作为计算科学与政治学的交叉领域快速兴起。

从数字国家到智能国家的跃升，核心在于“计算的政治”与“政治的计算”两个路径的交织与融合。“计算的政治”重在对国家运行中的计算实践展开政治学分析，帮助我们认识国家计算或社会计算的政治规律；“政治的计算”则重在从方法论意义上对政治实践进行计算化研究。二者的融合，为推进数智时代政治体制演化提供了兼具理论意涵与方法价值的学科范式。

（二）智能化政治的核心特征

智能化政治的核心特征，可以从国家组织形态、国家运行场域、国家治理机制三个维度加以把握。

国家组织形态从科层化、部门化转向扁平化、协同化。传统依赖正式制度和组织边界来加以界定的政府架构正在日益模糊化，跨层级、跨部门、跨系统的业务协同和统筹联动快速扩张。基于数字技术的业务流程重塑和组织结构变革快速推进，适应于数智时代的整体性政府成为世界各国政府改革的共同方向。人工智能体正在深度嵌入政府运行，政务服务智能体、公共安全数字人、生态环境智能监测系统等逐渐成为治理流程的有机组成部分，使治理不再是官僚制的单一执行，而成为人机协作的复合结构。

国家运行场域从物理空间拓展到数字空间。基于物理空间、社会空间、数字空间三重空间的耦合效应，国家权力通过进入数字空间建立新机构、新规则和新能力，加快推进政府数字化转型，促进三重空间的深度融合。智慧城市的感知终端、便民服务一体机让城市治理更有“温度”，数字政府建设让政务服务更加便捷高效。这种空间拓展不仅改变了国家治理的技术手段，更重塑了国家与社会互动的底层逻辑。

国家治理机制从经验理性转向算法理性。传统治理依赖决策者的经验判断，而智能治理则通过算法对风险的实时研判和对社会趋势的预测，使治理的科学化、前瞻性显著增强。治理过程从传统部门流程导向转向数据驱动，政策执行不再仅依赖于预设程序，而是通过实时数据流的动态更新，实现调度、调整与预测的闭环。算法对风险的实时研判和对社会趋势的预测，正在改变治理的认知模式和决策逻辑。

（三）智能化政治转型的根本方向：从权力政治到权利政治

智能化政治的深层转型，是政治逻辑的根本转变——从权力政治走向权利政治。华中科技大学虞崇胜教授提出，面对人工智能这一时代背景，“权力政治向权利政治转型”具有迫切性：智能化不应止步于技术应用，而应聚焦于减轻人类劳动负担、保障个体权利。

传统政治学构建了以权力获取、分配、运用为核心的理论框架，但在历史实践中逐渐陷入权力宰制的困局。面对人工智能带来的治理范式变革，需要实现三重转向：从技术工具思维转向人本价值思维、从权力优先逻辑转向权利本位逻辑、从管理控制模式转向协同共治模式。民法典实施、政务透明化建设、全民权利意识培育构成转型的三大支柱，其核心在于“让治理成果穿透制度屏障惠及每个个体”。

这意味着，智能化政治不是将权力交给人工智能，而是用人工智能更好地保障公民权利。人工智能君主制——由人工智能全面接管人类治理权的假想政府形式——是政治智能化的歧路。虽然它在决策效率、精准性和复杂问题处理上具有技术优势，但也存在多方面的负面效应：算法和数据偏差可能危及决策的公平正义；人工智能缺乏情感和伦理意识，可能无法做出符合人类社会道德标准和价值观念的决策；权力高度集中于人工智能，可能引发新的“技术霸权”。智能化政治的正确方向，是让人工智能服务于人的权利保障，而非让人工智能成为新的权力主体。

四、智能化政治人工智能体制的演化路径

（一）国家计算与社会计算的双重构建

智能化政治人工智能体制的构建，核心在于国家计算与社会计算两大系统的协同演化。

国家计算源于数智技术赋能国家，集中反映为数据、算法、人工智能等新治理要素进入政府体系。国家计算重在国家政治或行政事务，尤其是针对政治系统内部运行过程的各个环节，如政治决策、政策执行、监督问责、考核激励、政治安全等进行常态化和泛在性计算。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。

国家计算系统的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。这要求国家计算系统采取中心化、科层制的组织结构，由行政体系实施和运行，以确保其制度化、稳定化和高效化运行。

社会计算则源于数智技术赋权社会。随着移动互联网和智能化应用的普及，计算系统与社会系统日趋深度融合：一方面，广泛覆盖的互联网基础设施和弥散的数智化应用，为基于全社会的数据、算力和智慧提升计算系统运行效率提供了社会基础；另一方面，计算系统正在广泛嵌入社会运行的方方面面，为构建社会连接、加速社会交互、培育信任文化、促进社会协同提供了技术基础。

社会计算重在社会或社群事务计算，尤其是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。社会计算系统的设计逻辑尤为强调理解或应对复杂性，因此非标准化地处理多样化数据和解读多维度信息是其内在特征。社会计算更依赖于多元主体的广泛介入和深度协同，如社会公众、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。

智能化政治人工智能体制的演化，核心是国家计算与社会计算的协同。一方面，国家计算需要吸纳社会计算的智慧，避免脱离社会实际的“算法独裁”；另一方面，社会计算需要与国家计算对接，避免碎片化和无序化。二者的融合，将形成“国家计算引领社会计算、社会计算支撑国家计算”的新型治理格局。

（二）智能化政治体制的三阶段演化

与经济体制演化相对应，智能化政治体制的演化也将经历三个阶段。

第一阶段：技术嵌入期（当前至2027年）。这一阶段的重点是人工智能技术在政务服务、公共安全、城市治理等领域的嵌入应用。按照《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的部署，到2027年，人工智能在公共治理中的作用明显增强。政务服务智能体开始普及，算法辅助决策逐步推广，智能监测系统广泛部署。这一阶段的核心任务是建立智能体分级分类治理框架，明确备案、审计、问责机制，为人工智能深度嵌入治理奠定制度基础。

第二阶段：体制重构期（至2030年）。这一阶段的特征是人工智能开始重塑治理流程和组织形态。治理不再是人使用工具的单向过程，而成为人机协作的复合结构。决策过程的算法支持更加深入，政策执行的实时监测更加精准，公众参与的数字渠道更加畅通。这一阶段需要重点解决算法黑箱、智能鸿沟、责任界定等治理挑战，建立适应人机共治的制度体系。

第三阶段：人机共治期（至2035年）。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，智能化政治体制基本成熟。国家计算与社会计算深度融合，形成“人机共生”的治理新图景。治理决策既有算法的理性计算，又有人类的价值判断；政策执行既有智能体的高效精准，又有科层制的规范有序；公众参与既有数字渠道的便捷畅通，又有社会组织的有机联结。在这一阶段，智能化真正实现了从“智治”向“善治”的跃迁——人工智能不仅带来治理效能的提升，更支撑治理秩序与价值体系的再平衡。

（三）智能化政治体制的关键制度设计

推动智能化政治体制演化，需要一系列关键制度设计。

一是算法透明与可解释性制度。算法黑箱对治理透明性的冲击是智能化政治的核心挑战。当前，大规模人工智能模型往往具有高度复杂性与不可解释性，政策执行一旦过度依赖算法输出，可能使治理过程失去公众可理解性，削弱政策公信力，甚至动摇治理的合法性基础。因此，需要推动可解释性人工智能成为治理工具的内在要求，建立第三方评估体系，明确算法逻辑的透明标准，确保算法决策可追溯、可解释、可问责。

二是人机责任界定制度。随着智能代理和数字助手越来越多地参与到公共事务中，责任边界日益模糊。如果人工智能系统在医疗、司法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？这种模糊化不仅可能削弱治理的责任感，还可能带来信任危机。需要在制度层面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。

三是智能鸿沟弥合制度。人工智能应用在不同地区、不同社会群体间的普及程度差异明显。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。这种差异不仅表现为硬件设施的不均衡，更体现为算法偏见、教育水平差距与应用场景缺失。因此，国家必须通过财政转移支付、智能基础设施普及以及人工智能素养培训来弥合智能鸿沟，实现治理智能化真正普惠共享。

四是权利保障的算法化制度。从权力政治走向权利政治，核心是用算法保障权利而非用算法强化权力。这要求在算法设计中嵌入权利保障逻辑：在数据采集环节保护个人信息权，在算法决策环节保障程序参与权，在结果输出环节确保救济请求权。民法典、个人信息保护法等构成权利保障的制度基础，而将这些权利保障要求“算法化”，转化为可计算、可执行的技术规则，是智能化政治体制的关键设计。

五、智能化时代的人本价值

（一）人始终处于价值创造的中心

在智能经济和智能化政治的双重演化中，一个根本性的问题必须始终牢记：人应当始终处于价值创造的中心。

清华大学经济管理学院李宁教授强调，人工智能治理的关键不是为人工智能设置天花板，而是要确保在迈向智能经济的进程中，技术进步、组织变革和人的发展能够协调推进，让人始终处于价值创造的中心。这一判断同样适用于智能化政治。无论算法如何优化、智能体如何普及，治理的最终目的不是提升效率本身，而是保障人的权利、促进人的发展、增进人的福祉。

这意味着，智能化的评价标准不能仅仅是效率指标。如果治理仅仅以效率为核心，可能带来制度有效性的削弱。智能化不能以牺牲公平为代价，不能以扩大鸿沟为成本，不能以消解人的主体性为代价。真正的智能化，应当是效率与公平的统一、技术与价值的统一、发展与福祉的统一。

（二）人与人工智能的新型关系

随着智能化深度嵌入经济政治全过程，人与人工智能的关系正在发生深刻变化。从“单向使用”转向“双向赋能”的新型互动关系正在形成。

在传统技术形态中，人是技术的使用者，技术是人的工具。而在智能时代，人工智能具备自主学习和自主决策能力，能够与人类形成交互、协同、互补的新型关系。人类负责价值判断、创造性思维和伦理决策，人工智能负责数据处理、模式识别和重复性执行。这种分工不是替代关系，而是互补关系；不是主从关系，而是协作关系。

但这种新型关系也带来新的挑战。人工智能在个体层面带来的生产力提升，并不会自动汇聚为组织和产业层面的能力升级。关键在于如何设计人机协作的组织形态和工作流程，如何建立人机互信的沟通机制和决策规则，如何培养人机协同的能力素质和价值观念。

（三）智能向善的制度保障

“智能向善”是智能化时代的核心价值理念。它意味着人工智能的发展应当服务于人类的共同福祉，应当促进社会公平正义，应当尊重人的尊严和权利。

实现智能向善，需要制度保障。从经济体制看，需要建立数据要素公平配置、算法收益合理分配、智能体规范运行的制度体系；从政治体制看，需要建立算法透明可解释、人机责任清晰界定、智能鸿沟有效弥合、权利保障算法化的制度框架。这些制度的共同指向，是确保人工智能始终服务于人的发展，而非人服务于人工智能的运转。

国家层面的治理部署已明确这一方向。2026年政府工作报告提出“完善人工智能治理”，党的二十届四中全会、中央经济工作会议均将人工智能治理纳入重点任务，形成了“顶层设计加专项政策加行业标准”的治理体系，明确了发展与安全协同、创新与监管平衡的治理方向。全国人大常委会工作报告也显示，将加强人工智能等领域立法研究。这些制度建设的推进，将为智能向善提供坚实的法治保障。

六、结论与展望

智能化时代的到来，是人类文明史上的一次深刻变革。它不仅改变着生产方式、生活方式，更重塑着经济体制和政治体制的底层逻辑。作为政策改进的实践者，我们需要深刻把握这一变革的方向和规律，以制度创新引领智能化进程。

本文的核心结论是：智能经济人工智能体制与智能化政治人工智能体制的演化，是生产力与生产关系矛盾运动的必然结果。智能经济将形成以数据为要素、算法为工具、算力为基础设施的新型生产体制，其演化路径是从“工具叠加”走向“智能原生”，从点状突破走向系统化布局。智能化政治将经历从“权力政治”向“权利政治”的深刻转型，其演化路径是国家计算与社会计算的协同、从技术嵌入走向人机共治。

展望未来，从当前到2027年，是智能经济和智能化政治的试点突破期；到2030年，是体制成型期；到2035年，是全面成熟期。在这一演进过程中，我们必须始终坚持人本价值，确保人始终处于价值创造的中心，确保智能化的成果惠及每一个社会成员，确保技术进步与人的发展相协调。

智能经济的制度竞争时代已然开启，中国智能经济的国际竞争，归根结底是“制度软实力”的竞争。在这场竞争中，我们既要发挥超大规模市场、丰富应用场景、海量数据资源的优势，更要在数据要素市场化配置、智能体法律地位界定、人机协同权益分配、算法透明与可解释性、权利保障的算法化等制度创新上取得突破。唯有如此，才能让人工智能真正成为服务人民、造福社会的善治工具，才能为全球智能治理贡献中国方案。

智能化时代，人们生活必须智能化，政治经济劳动生产必须智能化。这不仅是技术的必然，更是制度的使命。让我们以制度创新引领智能化进程，让智能经济和智能化政治在服务人的全面发展中展现其真正价值。