随深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键技术领域的显著进展，人工智能（AI）正全面渗透到经济社会发展的各个领域，海量信息检索、秒级文本解读、智能推演建模等新兴应用场景加速涌现。在决策咨询领域，AI在信息处理、数据分析、模型构建等方面的优势，既为智库研究提供了前所未有的便利，也对传统研究范式形成系统性冲击，甚至一定程度上加速了智库机构的分化与出清进程。深入研究这一影响、积极探索转型路径，对于智库适应新时代发展需求至关重要。在技术赋能与范式颠覆的叠加影响下，智库只有进一步围绕“参谋辅政”的责任使命，推进“智能工具”与“智库本体”的有机共生，方能在人机协作的新型研究生态中，持续释放决策支持的创新势能。

新机遇：赋能五重提质增效

在数智化浪潮驱动下，AI技术正加速从五方面打开智库研究的效率提升通道，推动智库向更高效、更即时、更多元的决策支持体系转型。

1.知识萃取的工业化。凭借强大的定向搜集能力，AI技术能够高效整合互联网空间中的信息资源，为智库提供主题更聚焦、信源更多元的数据支持。通过自然语言处理等技术，AI能够实现对海量信息的智能分析，帮助智库快速洞察社会经济发展的趋势和规律，拓展研究视角、提升研究起点。

2.分析建模的精准化。AI技术的发展为智库带来了整合优化分析框架、提出全新的工具方法的机会，有望在不远的将来，实现对复杂问题的精准建模和测评，为政策制定提供更加直观、可信的依据，增强决策的科学性与合理性。

3.观点输出的涌现化。AI工具通过对海量知识库的深度学习，可有效激发跨学科、跨行业、跨文化边界的知识融合，并加速发现数据之间的隐含关联和一致性，进而激发智库产生创新性观点与独特见解，通过持续涌现而突破传统思维和专业背景局限，为决策咨询注入新活力。

4.决策推演的即时化。借助AI的快速分析能力，智库可依据既有逻辑框架与政策知识库，更迅速地开展匹配性分析，及时响应政府与社会需求，实现政策建议供给的快速产出，提升决策支持的时效性。

5.成果‌表达的适配化。AI技术能够辅助智库进行高质量的文本生成和编辑，提高各类研究报告、内参专报、政策草案等的规范化、专业化、风格化呈现，并可依托多模态转化能力，增强成果的可读性和传播力，扩大智库影响力。‌

新挑战：加剧三大竞争压力

AI技术在带来生产效率提升的同时，也正加速重构智库的竞争格局。一方面，技术带来的专业能力普及，有可能改变行业准入门槛，吸引了更多潜在参与者；另一方面，既有参与者必然面对政府和社会的更高要求，传统的研究方法、研究节奏、研究手段、研究成果面临日益加大的转型压力。

1.准入门槛遭遇技术消弭，专业‌护城河变窄

过去，传统智库依靠其深厚的信息积累、专业的分析团队以及丰富的政策储备，在市场中占据了举足轻重的地位。随着AI技术的日益普及与深入应用，信息获取、资料分析、观点提炼以及文字表达的门槛被显著地降低，不仅提升了数据处理与知识生产的效率，还使得各行各业的咨询机构更容易涉足决策咨询领域，加剧市场竞争，传统智库的信息优势与专业壁垒受到冲击。

2.时效与实效比拼升级，赛道突围竞争加剧

在AI技术加持下，政府与社会对智库的决策咨询效率必将提出更高要求。面对重热点问题，迅速响应、高效应对成为必选项。在此基础上，成果还需兼顾效能与落地性，要求直击裉节问题，提供切实方案。这意味着智库需在更紧迫的时间内，保证更高质量的政策建议输出，无疑对决策咨询的流程构建和资源配置带来新的考验。

3.成果价值链重构，倒逼研究范式转型

AI时代，决策咨询建议的提出，需要突破以往的样本观察、定性预判、建议汇集路线，需要更多可解释、可复现、可泛化的证据链条和评估支撑，传统调查研究方法的局限性日益突出，守旧路线难以为继。这意味着，传统智库的分析框架和论述逻辑有可能不再适用，循证分析、群体决策等新方法的融入有可能成为研究范式转型的重要方向。

新路径探索：平衡守正与创新的“达尔文进化”

可以预见，AI正在驱动智库行业的“达尔文进化”——尽管总体影响是积极的，但不可避免会加速竞争与分化。智库作为国家治理现代化进程中的思想引擎，面对AI普及化的大背景，应进一步明确新时期的角色定位，强化自身作为联结政治逻辑、治理需求与技术可能的转换中枢功能。在此基础上，固本培元、守正创新，以实现智力成果的深度转化与应用。

1.锚定使命担当，以价值理性统领工具理性‌

中国特色智库建设，要根植于深厚的政治责任和使命担当之中，以战略问题和公共政策为主要研究对象，以服务党和政府科学民主依法决策为宗旨，坚持以人民为中心的研究导向。在引入AI技术时，应明确其作为创新工具的辅助角色，避免技术逻辑凌驾于价值理性之上。通过政治判断的精准介入，不断校准算法模型的价值取向，确保技术赋能与价值导向的同频共振。

2.立足国情土壤，以实践逻辑引导技术逻辑‌

智库研究的生命力在于其贴近实际情况、解决实际问题。一切研究应以国情实际为基点，深入挖掘真实问题、把握核心矛盾、探索破解之道。因此，在AI技术的应用上，需要以一线调研为根本依托，通过收集改革发展实践中的真实数据，为技术工具提供丰富可靠的信息支撑，并引导其从实践中挖掘新材料、发现新问题，辅助研究机构提炼新观点、构建新理论，最终揭示实践规律，总结成功经验，为政策制定提供坚实依据。

3.响应治理需求，以治理常量转化技术变量‌

智库成果的转化与应用，需紧密围绕党的治国理政需求，契合实践应用的地区和群体特点，构建一套涵盖技术预研、影响评估、政策储备的闭环体系。在此框架下，AI技术应发挥其在深度学习和模拟推演方面的优势，精准对接“高效能”和“可操作”双重要求，将技术变量转化输出为治理常量，追求适优解而非最优解，将技术成果转化为符合治理实践需求的解决方案，以应对治理实践的多样性和复杂性。

综上所述，回归本源与初心，深刻理解中国特色智库的使命和功能，确保研究方向的战略定力，避免技术异化导致的价值观偏移‌，是应对技术迭代浪潮的关键前提；呼应技术变革的外在要求，‌强化技术赋能下的方法论突破与跨界融合，则是实现决策支持能力跃升的必然方向。

新素养构建：融合数据智能与政治智慧

面对数据驱动、算法变革的AI时代，智库需在坚守使命与功能基础上，先期探索构建“数据智能+政治智慧”能力矩阵。这要求既掌握机器学习、交叉测评等技术工具，更需强化战略思维、系统思维等核心素养，在技术应用中始终贯穿政治判断力、理论穿透力、实践指导力，使智库真正成为驾驭技术变革、服务国家战略的“最强大脑”。

1.从“线性跟踪”向“广角洞察”的能力转换

随着AI技术赋能海量数据搜索和多信源渠道构建，智库迎来了摆脱部门单一、资料局限的契机，有望实现多维信息的透视与验证。然而，这一转型必须警惕片面信息乃至虚假数据谬误，要求智库进一步加强对现状与趋势的复合洞察能力。

促进实地调研与AI搜索的深度融合。推动实地调研信息的系统化纳入，结合网络信息缺失点捕捉，共同构建可信数据空间。例如，可探索建立双轨制的调研模式，一方面，利用AI技术结合专业知识库，绘制经济社会数据画像，同时针对异常值开展实地驻点调查，进而揭示传统统计方法难以捕捉瓶颈问题，提升数据获取的全面性与准确性。

强化多维视角下的综合把控能力。智库需进一步增强从政治敏锐力、哲学思维力和理论支撑力多视角的思考研判能力，准确把握事物的本质规律和底层逻辑，为AI的逻辑思维框架提供清晰的边界设定和价值导向。例如，可进一步深化AI的政策语义解读系统，通过引入对抗训练机制，增强AI对政治语境的识别、对政策隐含条件的解析、对执行风险的预判，从而辅助决策者构建更为科学合理的决策路径。

2.从“领题解题”向“出题破题”的能力转换

AI时代，掌握提问的艺术将成为比单纯学会解答更为关键且深层次的能力。在AI技术的辅助下，智库需要上前一步，从原有的领题、解题模式中跳脱出来，更加注重根据环境、现状以及思想积累精准选题、主动破题，为政策制定提供有针对性的建议。

建立数据驱动与专业判断相结合的选题机制。借助AI实时抓取社会热点、舆情动态等多源信息获取能力，智库需进一步提升发现真问题的能力，要善于在AI辅助下实现隐形困境识别，突破政策热点跟风局限，为政策制定提供有针对性的建议，提升研究的前瞻性与引领性。例如，基于自然语言处理技术对社交媒体文本进行城市发展关键要素的聚类分析，有助于发现就业形势与产业转型、年龄分布与服务布局等结构性错位问题。

探索主责推动与交叉赋能相结合的破题路径。充分利用AI对跨界数据的统计积累和交叉分析能力，智库可进一步强化探究实践问题的多变量互动机理，进而拓展多通道、一揽子解决途径，增强解决方案的实效性与创新性。例如，针对基层养老服务问题，可以通过AI就养老需求响应开展政策层、技术层、伦理层多因素交叉分析，在基层为老服务体系构建中提出设施优化、服务分层与代际互助机制相融合的跨界方案，实现破题路径从设施主导向服务增能、人文关怀的范式升级。

3.从“症结罗列”向“矛盾剖析”的能力转换

在AI时代，格式化的问题分析变得相对容易，智库的核心价值则应体现在对问题的“深层诊断”而非“浅层扫描”上，需穿透表象、直达内核，通过对作用机理的深入剖析，精准选择突破口，提供关键对策。

强化系统思维下的矛盾发现机制。在AI分析工具支持下，智库需进一步厘清复杂问题的关联性，找到主要矛盾和矛盾的主要方面，突破传统思维局限，提出根本性解决途径。例如，面对交通拥堵问题，在AI分析工具支持下，就可突破简单的“车辆增加与设施不足”传统矛盾思维，将城市功能、土地利用纳入评估变量，进而提出优化职住空间的根本性解决途径。

深化因果逻辑下的推导诊断能力。通过实地调研与AI比对相结合的方式，理解数据表征后的驱动因子，区分症结与诱因，准确诊断问题根源。例如，某地通过AI比对，发现“一网统管”与“市政热线”系统高频接诉内容差异较大，通过实地调研发现并非系统技术缺陷，而是基层治理目标要求偏差所致，进而改良政策执行绩效考核方式，提升对策的根治性。

4.从“经验推演”向“模拟测评”的能力转换

在AI测评手段的助力下，智库需要在政策工具的选择和组合中，更加深入开展施政效果的评估与比较，提升政策合理有效性，提升方案漏洞预检能力。

善用情景分析与压力测试。根据不同环境条件开展政策效果评估和压力测试，以切实提升政策的适应性和实施韧性。例如，结合未来城市人口和经济规模的不同情景，测评土地利用高效集约利用的目标阈值，进而提出低效用地退出时间表和路线图。

突出综合研判与多维评估。充分利用专业分析框架和AI关联视角，建立包含经济、社会、生态、情感等多维度的评估坐标，实现政策效力的最佳平衡点。例如，在推进老旧小区改造过程中，将传统成本效益模型拓展至民生温度与财政压力双轴模型，可有效避免居民协商成本过高而导致的推进困难。

新生态畅想：人机协同的共生咨询机制

可以预见，伴随智库新能力矩阵和AI技术的不断交互与促进，人类智慧与人工智能将不再是主从关系，而是通过有机共生，开启一种新型决策咨询生态：智库的“第一性思维”（人类特有的价值认知与战略直觉）与AI的“第二性思维”（数据驱动的规律发现与路径推演）形成动态耦合，通过协同闭环‌实现决策进化，最终形成服务决策咨询的高效智能体。

1.认知耦合：智库神经元与AI突触的能量交换

智库类似于建构认知区块的神经元，AI有如执行学习和探索任务的突触，通过两者的能量交换，实现抽象理念的具象解构。智库专家将发展理念和价值判断坐标注入AI系统，AI通过知识图谱解构思维认知，并形成算法框架与搜索路径，在PB级数据中验证坐标的可行性。两者通过反复对话和双向校验，实现抽象理念的具象解构，为政策制定提供现实支点。

2.定向涌现：智库战略直觉与AI策略基因互为引导

智库多年经验积累下的战略直觉，与AI所广泛涵盖的策略基因紧密结合、相互引导，进而实现涌现效应的定向培育。利用深度学习框架，智库可通过对主要矛盾的剖析，设定策略涌现的激励函数，引导AI策略生成方向。融合人工智能的跨界思维优势与人类的辩证智慧，策略片段实现定向涌现，为解决经济社会复杂问题提供创新策略支持。

3.决策对焦：智库方向力与AI穿透力双向反馈

一方面，智库对大政方针、改革方向和价值导向的深刻把握，形成对AI分析方向的强大指引；另一方面，AI强大的信息挖掘和测评能力，则可对智库的经验策略方向赋予穿透性验证。两者通过双向反馈，可推动AI的算法算力与人类对政治伦理、社会规则和文化基因的把握更好融合，实现政策模拟从静态推演向动态沙盘升级，实现决策密度的提升和政策的精准对焦。

通过有机共生，智库与AI实现相互映射和认知纠缠，使“第一性”与“第二性”最终融合为‌战略智能‌——既能穿透数据捕捉本质规律，又能在处理复杂问题中保持动态平衡——推动智库真正成为提升国家和地区治理能力的智慧推进器。

结语

在AI技术日新月异的时代背景下，智库需在“变与不变”中把握平衡：变的是认知渠道、方法工具和组织形态，不变的是使命担当、价值定锚与智谋策行。那些能率先在思想深度、技术锐度和行动速度上发挥乘数效应的机构，将在新一轮智库格局中占据制高点。AI时代的中国特色智库，需要以算法拓展认知边疆、以理念校准价值航向、以实践检验治理药方，加速构建新形势下的能力矩阵，推动有机共生的协同机制，在工具理性与价值理性的交响中，奏响中国式治理现代化的时代强音。

[作者徐珺系上海市发展改革研究院发展战略研究所（筹）副所长]