引言：智能化时代的范式重构

我们正站在一个历史性的转折点上。人工智能不再仅仅是提高效率的工具，而是正在演变为像电力、互联网一样的基础设施，深度渗透至社会机体的每一个细胞。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”的新阶段。这不仅意味着生产工具的升级，更预示着从经济基础到上层建筑的全面重构。

作为一名政策改进工作者，笔者深切感受到，智能化浪潮带来的冲击正在倒逼体制层面的深刻变革。然而，在各地推进智能化建设的实践中，一种危险的倾向正在蔓延：重技术引进轻制度配套，重系统建设轻人文关怀，重形式上的“智能化标签”轻实质上的“治理效能提升”。从AWE2026展会上那些贴着AI标签却无法真正解决用户痛点的家电产品，到一些地方盲目上马“智能政务”系统却导致基层工作者负担加重的现象，无不警示我们：智能化的核心不在于披上技术的华服，而在于实现政治经济运行的实质性变革。

本文将从智能经济形态的重构、人工智能体制的构建以及“实质重于形式”的方法论三个维度，系统阐述未来国策的基本框架。核心论点在于：智能化时代，人们的生活必须智能化，政治经济运行必须智能化，但这种智能化必须以实质性的制度创新为内核，而非停留于技术应用的表面功夫。

一、智能经济：从技术叠加到形态重塑

（一）智能经济的本质特征

理解智能经济，首先需要超越“技术应用”的狭隘视角。智能经济并非在工业经济或数字经济之上简单叠加人工智能技术，而是一种全新的经济形态，其本质是生产关系的系统性重构。

从生产力维度看，智能经济以数据为关键生产要素，以算法为核心生产工具，以算力为基础基础设施。传统经济形态中，土地、资本、劳动力是主要生产要素；而在智能经济中，数据流动创造价值，算法迭代驱动效率提升，算力规模决定生产可能性边界。麦肯锡全球研究院的研究显示，生成式人工智能技术每年可为全球经济贡献超过4万亿美元，其对经济的影响已远超传统自动化技术。

从生产关系维度看，智能经济呈现出数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享四大本质特征。数据驱动意味着经济活动的决策基础从经验判断转向实时数据分析；人机协同标志着劳动力式从“人操作工具”演进为“人与智能体协作”；跨界融合打破了传统产业边界，制造与服务、生产与消费的界限日益模糊；共创分享则重塑了价值创造与分配的机制，算法开发者、数据提供者、行业专家共同参与价值创造，也共同分享收益。

（二）智能经济新形态的制度内涵

2026年《政府工作报告》提出“打造智能经济新形态”，这一定位的战略意义在于：国家层面已经认识到，智能经济的发展不能仅仅依靠技术突破，更需要制度创新的支撑。当前智能经济发展的主要矛盾，已从技术侧的“算力不足”转向制度侧的“数据要素焦虑”。

数据要素市场化配置是智能经济制度创新的核心议题。数据只有流动才能创造价值，只有合规才能确保安全。然而，当前数据确权、定价、交易、监管等基础制度尚不完善，导致大量数据沉睡在政府机构和企业的服务器中，无法释放其应有价值。破解这一困境，需要加快构建全国一体化数据要素市场，完善合规高效的市场运行规则，推动公共数据依法开放与授权运营，建立数据流通安全治理标准。

人机协同的新型劳动关系是智能经济制度创新的另一关键领域。当人工智能从辅助工具演变为协作伙伴，传统的劳动关系认定框架面临严峻挑战。劳动者与智能体之间的关系如何界定？算法指挥下的劳动过程如何保障劳动者权益？人机协作产生的成果如何分配？这些问题都需要制度创新予以回应。探索建立适应人机协同的新型生产任务分配体系，推动职业分类动态调整，审慎界定AI智能体在经济活动中的合理地位，成为当务之急。

（三）智能经济时代的劳动转型

人工智能技术对劳动的冲击是智能经济发展中无法回避的现实议题。高盛2023年公布的研究显示，全球约3亿岗位面临AI替代风险，其中行政支持、法律事务等中高端岗位首当其冲。麦肯锡的长期预测则表明，在2030年至2060年间，全球将会有50%的现有职业被AI取代。当脑力劳动不再是人类独特的能力，启蒙运动以来基于逻辑推理、知识生产确立的人类主体性根基正面临深刻质疑。

然而，技术替代并非劳动转型的全部图景。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要“创造更加智能的工作方式”，既要在劳动力紧缺、环境高危岗位推广智能应用，减少高强度、高风险劳动；也要培育“智能代理”等新工作形态，催生数据标注师、智能训练师、人机协作工程师等新职业。在工业领域，人工智能将优化生产工艺、实现供应链智能协同，让劳动者从重复操作中解放出来，聚焦更具创造性的环节；在服务业，智能终端、智能体的广泛应用将拓展服务场景，让劳动者服务更精准、更高效；在传统农业，智能农机、农业机器人也会让劳作变得更轻松。

把握这些新机遇，劳动者需要主动提升工作技能，学习人工智能新技术。无论是补齐“人工智能通识”短板，还是深耕“智能装备操作与维护”等专业技能，核心都在于实现从“被动执行”到“主动创造”的职业蜕变。与此同时，人工智能时代更应关注劳动者权益保障，加强工作风险评估，完善能力多元化评价体系，通过集体协商等方式为劳动者争取合理的薪酬回报和职业发展空间。

二、人工智能体制：从工具辅助到治理嵌入

（一）政治智能化的必然与歧路

政治智能化是社会智能化的重要侧面。随着人工智能技术普遍而深度地应用于社会治理各领域，算法决策、智能治理日益成为国家治理的常规机制。清华大学孟天广教授指出，数智技术正在推动数字国家兴起，这绝非简单的技术治理，而是国家形态的重塑、国家运行的变革和国家范畴的拓宽。

然而，政治智能化的进程中同样存在歧路。“人工智能君主制”作为一种由AI全面接管人类治理权的假想政府形式，虽然在决策效率、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。算法和数据如果出现偏差，难保决策的公平正义性；AI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AI，有可能引发新的“技术霸权”。人工智能君主制所追求的“最优决策”或“完美政治”，既不具有理论上的合理性，也不具有现实中的可行性，其对政治本质的扭曲、对人类主体性的消解，使其成为政治智能化的歧路。

这一警示的核心启示在于：智能化治理必须以人为中心，而非以技术为中心。人工智能应当服务于增强人类决策能力，而非取代人类决策主体地位。

（二）算法治理的形式理性与实质理性

深入理解人工智能体制构建的方法论基础，需要引入马克斯·韦伯提出的形式理性和实质理性两个重要概念。形式理性强调可计算性、可预测性和效率最大化，体现为算法的精确、高效、一致；实质理性则关注价值、伦理、公平、正义等人类社会的基本规范。

算法决策的困境在于：人工智能技术天然倾向于形式理性的极致化，追求通过数据计算找到“最优解”；然而，社会运行的复杂性决定了单纯依靠形式理性难以做出真正合理的决策。当算法过度追求效率而忽视公平，过度依赖数据而漠视个体差异，就会出现“技术脱嵌”——算法决策脱离社会规范体系，导致算法歧视、算法合谋、算法垄断等失当现象频发。

破解这一困境，需要在人工智能体制构建中实现形式理性与实质理性的动态平衡。这种平衡并非简单的折中，而是通过制度设计使算法决策“社会再嵌入”——让技术能力与人类认知能力有机统合，使算法能够更准确地感知人类需求，最终服务于现实问题的妥善解决。具体而言，需要建立大模型价值对齐机制，确保算法行为与决策者的价值意图及社会规范系统保持一致，实现“高形式理性-高实质理性”的动态对齐状态。

（三）国家计算与社会计算的协同治理

人工智能体制的构建还需要统筹国家计算与社会计算两大系统。国家计算源于数智技术赋能国家，重在政治系统内部运行过程的常态化和泛在性计算，其核心逻辑是简约化和标准化。社会计算则源于数智技术赋权社会，重在社会复杂性感知、社情民意分析、公共舆论治理等领域的计算式治理，其设计逻辑尤为强调理解或应对复杂性。

有效的智能化治理，需要实现国家计算与社会计算的协同。一方面，国家计算系统为社会治理提供制度化的基础能力，如数据治理体系、算力基础设施等；另一方面，社会计算系统为国家治理输入对社会复杂性的深刻理解，弥补标准化计算的认知盲区。二者的良性互动，既能发挥技术赋能的效率优势，又能保障技术赋权的民主价值，最终推动国家与社会在智能化时代的协同演进。

三、实质重于形式：智能化建设的方法论革命

（一）从“贴标签”到“深融合”的范式转换

当前智能化建设中最为突出的问题，莫过于“形式压倒实质”的倾向。从AWE展会上那些“带AI都不好意思跟人打招呼”的家电产品，到一些地方“为智能化而智能化”的政务系统采购，形式主义在技术时代找到了新的温床。那些被媒体热捧的“智能冰箱”需要手动输入食材信息、“智能机器人”叠一件衣服需要两分钟而人只需十五秒，这些案例无不揭示一个尴尬的事实：展台上的热闹，不等于家庭里的有用；厂商以为的有用，不等于用户觉得的有用。

这种“形式智能化”的危害不容小觑。它不仅造成资源浪费，更可能引发公众对智能化转型的信任危机。当人们发现标榜“智能”的产品和服务并不能真正解决实际问题，技术赋能就可能演变为技术负担，智能化进程就可能遭遇社会阻力。

推进从“形式智能化”向“实质智能化”的范式转换，需要确立三个基本原则：第一，需求导向而非技术导向，智能化建设必须从真实需求出发，而非从技术可能性出发；第二，效能检验而非标签检验，衡量智能化成效的标准应当是实际效能的提升，而非系统建设的有无；第三，人文关怀而非工具理性，智能化必须服务于人的全面发展，而非让人适应技术逻辑。

（二）制度创新的实质化路径

在智能经济领域，实质重于形式要求制度创新必须解决真问题、创造真价值。数据要素市场化配置不能止步于出台文件、成立机构，而要在确权、定价、交易、监管等关键环节取得实质性突破。人机协同新型劳动关系的构建，不能停留在原则性表述，而要细化到职业分类调整、权益分配机制、劳动保障标准等可操作层面。

在人工智能体制构建中，实质重于形式要求治理体系建设必须超越“建系统”“上项目”的表层逻辑，深入到算法价值对齐、决策可解释性、责任可追溯等核心议题。算法治理不能止步于备案登记，而要建立分级分类治理框架，明确算法备案、审计、问责的完整机制。智能体法律人格制度的研究探索，需要为智能经济主体参与市场活动提供坚实的法理基础，而非停留在概念炒作层面。

（三）人的主体性：智能化建设的价值锚点

实质重于形式的最终指向，是人的主体性地位的坚守。历史唯物主义始终坚持：人是生产力发展的目的而非手段。智能化时代重申这一立场尤为重要。无论技术如何演进，智能化的最终目标应当是人的解放——从重复性劳动中解放出来，从信息过载中解放出来，从决策焦虑中解放出来，从而有更多时间和精力从事创造性活动，实现自我价值。

这意味着，智能化建设的价值锚点应当是人的全面发展，而非技术指标的单向度提升。在智能经济领域，这意味着关注劳动者的技能提升、收入增长与职业晋升形成良性循环；在人工智能体制领域，这意味着确保公民在算法决策中的知情权、参与权和救济权；在生活智能化领域，这意味着让技术真正服务于人的生活质量的提升，而非让人陷入技术的奴役。

结语：迈向以人为本的智能化未来

智能化时代的大幕已经拉开，技术变革的浪潮势不可挡。作为政策工作者，我们既不能对技术变革视而不见，固守传统体制的窠臼；也不能被技术神话所迷惑，放弃对智能化方向的引导和规范。未来国策的制定，需要在拥抱变革与坚守价值之间找到平衡点。

本文的核心主张可以归纳为三点：第一，智能经济和人工智能体制的构建，必须以制度创新为引领，以数据要素市场化、人机协同新型劳动关系、跨界融合创新网络为突破口，推动经济形态和社会治理的实质性变革。第二，智能化建设必须警惕“形式压倒实质”的倾向，从需求导向、效能检验、人文关怀三个维度推进范式转换，确保技术应用真正创造价值。第三，无论技术如何演进，人的主体性地位不可动摇，智能化必须以人的解放和全面发展为最终目标。

智能化的实质，不在于机器有多“聪明”，而在于人因此能有多“自由”；不在于系统有多“高效”，而在于社会因此能有多“公平”；不在于技术有多“先进”，而在于生活因此能有多“美好”。这应当成为未来国策的根本遵循，也应成为衡量智能化建设成效的最高标准。