AI重塑發(fā)展藍圖：中國規(guī)劃的智能躍遷
2025-03-28 15:16:07
來源：西部決策網(wǎng)
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一、引言：數(shù)智浪潮下的規(guī)劃新征程
在數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模突破60萬億美元、人工智能技術(shù)迭代周期縮短至6個月的大背景下，全球經(jīng)濟社會格局正經(jīng)歷著深刻變革。自1953年我國啟動首個五年計劃，規(guī)劃體系始終是國家發(fā)展的重要牽引，從計劃經(jīng)濟時期的指令性計劃，成功轉(zhuǎn)型為市場經(jīng)濟體制下的戰(zhàn)略性規(guī)劃。然而，面對數(shù)字時代海量、多元、高速流轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)，以及復(fù)雜多變的經(jīng)濟社會環(huán)境，傳統(tǒng)規(guī)劃在數(shù)據(jù)獲取、分析預(yù)測與執(zhí)行反饋等環(huán)節(jié)的短板逐漸暴露。AI技術(shù)的興起，為規(guī)劃范式的革新帶來了全新契機，推動其從基于經(jīng)驗判斷的靜態(tài)藍圖，向依靠數(shù)據(jù)與算法的動態(tài)治理模式轉(zhuǎn)變。深入探究AI如何重塑我國規(guī)劃體系，對提升規(guī)劃科學(xué)性、引領(lǐng)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，以及推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化，具有極為重要的現(xiàn)實意義。
二、回溯與剖析：規(guī)劃體系變遷與傳統(tǒng)規(guī)劃困局
（一）規(guī)劃方法論的四次迭代
1. 1.0時代（1953-1978年）：指令性計劃范式
新中國成立初期，為迅速構(gòu)建獨立的工業(yè)體系，我國采用指令性計劃模式。以物資平衡表為核心，通過高度集中的資源調(diào)配，成功推動156個重點項目落地，搭建起國家工業(yè)體系的基本框架，為國民經(jīng)濟的初步發(fā)展筑牢根基。據(jù)統(tǒng)計，“一五”計劃期間，工業(yè)總產(chǎn)值年均增長18%，156項重點工程的建成，使我國工業(yè)生產(chǎn)能力大幅提升，為后續(xù)工業(yè)化發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。但這種模式缺乏市場靈活性，難以適應(yīng)經(jīng)濟多元化發(fā)展的需求，隨著經(jīng)濟規(guī)模擴大和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，資源配置效率低下等問題逐漸凸顯。
2. 2.0時代（1979-2002年）：目標(biāo)導(dǎo)向型規(guī)劃
改革開放后，市場機制逐步引入，規(guī)劃從指令性向目標(biāo)導(dǎo)向型轉(zhuǎn)變。五年計劃向規(guī)劃過渡，規(guī)劃開始注重經(jīng)濟發(fā)展的多元性與協(xié)調(diào)性，極大激發(fā)了市場活力，推動經(jīng)濟實現(xiàn)高速增長，使我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)更加優(yōu)化。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)為例，在這一時期迅速崛起，1990年鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)總產(chǎn)值占全國社會總產(chǎn)值的25%，吸納農(nóng)村勞動力超9000萬人，成為推動經(jīng)濟增長的重要力量。同時，這一階段的規(guī)劃通過設(shè)定明確的發(fā)展目標(biāo)，引導(dǎo)資源向重點領(lǐng)域和關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)流動，促進了產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)進步。
3. 3.0時代（2003-2017年）：多規(guī)合一與統(tǒng)籌協(xié)同
隨著城市化進程的加速，各類規(guī)劃之間的沖突和矛盾日益突出?！岸嘁?guī)合一”改革隨之展開，旨在整合空間規(guī)劃，強化統(tǒng)籌引領(lǐng)，提升規(guī)劃的系統(tǒng)性與整體性，促進城市可持續(xù)發(fā)展，有效解決了規(guī)劃分散、缺乏協(xié)同的問題。例如，浙江省德清縣通過“多規(guī)合一”改革，實現(xiàn)了土地利用總體規(guī)劃、城鄉(xiāng)規(guī)劃等“多規(guī)”數(shù)據(jù)的整合，審批時間縮短了30%，項目落地周期從18個月降至12個月，為其他地區(qū)提供了可借鑒的經(jīng)驗。
4. 4.0時代（2018年以來）：智能規(guī)劃時代
大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)的興起，促使規(guī)劃進入智能時代。數(shù)據(jù)驅(qū)動的規(guī)劃方法重塑規(guī)劃流程，規(guī)劃從靜態(tài)藍圖邁向動態(tài)治理，更加注重對實時數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用，以適應(yīng)經(jīng)濟社會的快速變化。各地紛紛探索智能規(guī)劃實踐，如雄安新區(qū)在規(guī)劃建設(shè)過程中，構(gòu)建了包含300億參數(shù)的城市智能模型，通過數(shù)字孿生技術(shù)對城市空間布局、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等進行模擬分析，為規(guī)劃決策提供了強大支持。
（二）傳統(tǒng)規(guī)劃的三重困境
1. 數(shù)據(jù)采集滯后：時效性與全面性的缺失
長期以來，規(guī)劃數(shù)據(jù)主要依賴政府統(tǒng)計部門的抽樣調(diào)查，更新周期長達8個月，難以實時反映經(jīng)濟社會的快速變化。根據(jù)2024年國家統(tǒng)計局相關(guān)調(diào)研，部分新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計周期甚至更長。同時，數(shù)據(jù)來源較為單一，無法覆蓋新興經(jīng)濟業(yè)態(tài)和社會生活的各個領(lǐng)域，導(dǎo)致規(guī)劃與現(xiàn)實存在較大脫節(jié)。以共享經(jīng)濟為例，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法難以準(zhǔn)確統(tǒng)計其規(guī)模和發(fā)展趨勢，使得相關(guān)規(guī)劃在制定時缺乏充分的數(shù)據(jù)支持。這不僅是數(shù)據(jù)采集技術(shù)的局限，更涉及數(shù)據(jù)共享機制的不完善，使得規(guī)劃者難以及時獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。
2. 模型預(yù)測失準(zhǔn)：對復(fù)雜系統(tǒng)的認知不足
現(xiàn)有預(yù)測模型多為線性模型，難以捕捉數(shù)字經(jīng)濟等新興業(yè)態(tài)的復(fù)雜特征和動態(tài)變化。根據(jù)2024年《中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)劃評估報告》，部分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)劃誤差率高達18.7%，嚴重影響了規(guī)劃的科學(xué)性與前瞻性。例如，在預(yù)測區(qū)塊鏈、元宇宙等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展時，傳統(tǒng)線性模型無法準(zhǔn)確預(yù)測其爆發(fā)式增長和發(fā)展路徑，導(dǎo)致規(guī)劃與實際發(fā)展脫節(jié)。這是由于傳統(tǒng)模型無法充分利用海量多元數(shù)據(jù)，對經(jīng)濟社會系統(tǒng)的非線性關(guān)系和不確定性認識不夠。
3. 執(zhí)行反饋遲緩：缺乏動態(tài)調(diào)整機制
規(guī)劃實施過程中，偏差率普遍高于15%，部分領(lǐng)域政策落地效果與預(yù)期相差30%以上。依據(jù)2024年發(fā)改委對多個地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃執(zhí)行情況的評估報告，傳統(tǒng)規(guī)劃缺乏有效的動態(tài)調(diào)整與反饋機制，無法根據(jù)實時數(shù)據(jù)及時發(fā)現(xiàn)和糾正偏差，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的發(fā)展環(huán)境。以某地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃為例，由于未能及時根據(jù)市場變化調(diào)整規(guī)劃，導(dǎo)致部分產(chǎn)業(yè)項目產(chǎn)能過剩，資源浪費嚴重。
三、革新與突破：AI驅(qū)動規(guī)劃范式的系統(tǒng)性重構(gòu)
（一）數(shù)據(jù)采集與分析：從抽樣統(tǒng)計到全量感知
依據(jù)復(fù)雜系統(tǒng)理論，經(jīng)濟社會系統(tǒng)由眾多相互關(guān)聯(lián)的要素組成，具有顯著的動態(tài)性與復(fù)雜性。Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿算法，借助其強大的自學(xué)習(xí)與關(guān)系挖掘能力，契合了復(fù)雜系統(tǒng)的特性，革新了規(guī)劃數(shù)據(jù)采集與分析模式。物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、衛(wèi)星遙感等多源數(shù)據(jù)采集渠道的打通，實現(xiàn)了對經(jīng)濟社會運行數(shù)據(jù)的實時、全面采集。據(jù)埃森哲2025年報告顯示，全球物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量年增長率達40%，為規(guī)劃數(shù)據(jù)采集提供源源不斷的信息。
以青島為例，該市基于復(fù)雜系統(tǒng)理論搭建城市數(shù)據(jù)中臺。在交通規(guī)劃場景中，中臺整合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的交通流量、車速數(shù)據(jù)，以及社交媒體上居民的出行反饋，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析各要素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，挖掘潛在的交通優(yōu)化節(jié)點。與美國波士頓智能城市數(shù)據(jù)采集項目對比，波士頓在數(shù)據(jù)采集覆蓋度上為60%，而青島通過這種多源數(shù)據(jù)深度融合模式，數(shù)據(jù)采集覆蓋度達到85%，大幅提升了交通規(guī)劃決策的科學(xué)性與精準(zhǔn)性。在農(nóng)業(yè)規(guī)劃領(lǐng)域，衛(wèi)星遙感與AI結(jié)合，依據(jù)農(nóng)作物生長環(huán)境要素的動態(tài)變化，指導(dǎo)農(nóng)民精準(zhǔn)灌溉施肥，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。
（二）預(yù)測與模擬：從線性推斷到智能推演
傳統(tǒng)規(guī)劃預(yù)測多依賴線性模型，在復(fù)雜多變的經(jīng)濟社會環(huán)境面前顯得力不從心。AI技術(shù)的引入，特別是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，極大地提升了規(guī)劃的預(yù)測和模擬能力。以長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）為代表的深度學(xué)習(xí)模型，能夠基于海量的歷史數(shù)據(jù)和實時信息，對經(jīng)濟增長、人口變化、市場需求等關(guān)鍵指標(biāo)進行精準(zhǔn)預(yù)測。數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展，使得構(gòu)建高度逼真的城市或區(qū)域模型成為可能，可模擬不同規(guī)劃方案的實施效果。
以城市規(guī)劃為例，利用數(shù)字孿生模型模擬不同交通規(guī)劃方案，能夠直觀展示其對城市交通擁堵狀況的影響，幫助決策者選擇最優(yōu)方案，提升城市運行效率。深圳前海自貿(mào)區(qū)運用數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建包含10萬個體的產(chǎn)業(yè)模擬系統(tǒng)，實現(xiàn)政策效果的實時推演，為規(guī)劃決策提供了有力支持。與新加坡在城市規(guī)劃模擬方面的實踐相比，新加坡城市規(guī)劃模擬模型場景數(shù)量為200種，我國深圳前海自貿(mào)區(qū)產(chǎn)業(yè)模擬系統(tǒng)場景數(shù)量達到300種，在模型的精細化和場景的豐富度上不斷提升，能夠更好地適應(yīng)多樣化的規(guī)劃需求。在能源規(guī)劃領(lǐng)域，AI模型通過對能源消耗數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，為能源供應(yīng)和儲備提供科學(xué)依據(jù)，助力能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
（三）決策支持：從經(jīng)驗判斷到智能輔助
AI為規(guī)劃決策提供了強大的智能支持。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，使AI能夠快速分析海量的政策文件、研究報告等文本信息，提取關(guān)鍵信息，為決策者提供參考。智能推薦算法還能根據(jù)決策者的需求和偏好，給出個性化的決策建議。
在某區(qū)域產(chǎn)業(yè)規(guī)劃中，AI系統(tǒng)通過分析產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)和政策信息，為決策者推薦了一系列符合當(dāng)?shù)匕l(fā)展需求的產(chǎn)業(yè)項目，有效提升了決策的科學(xué)性和效率。國家發(fā)改委“智慧規(guī)劃”平臺集成20類算法模型，將規(guī)劃編制周期縮短40%。在長三角一體化規(guī)劃中，自然語言處理技術(shù)自動分析3000份政策文件，識別出關(guān)鍵政策著力點，機器學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn)新能源汽車與電網(wǎng)調(diào)峰的協(xié)同效應(yīng)，進一步凸顯了AI在規(guī)劃決策中的重要作用。與歐盟在區(qū)域規(guī)劃決策支持方面的經(jīng)驗相比，歐盟區(qū)域規(guī)劃決策支持系統(tǒng)對政策文件的分析準(zhǔn)確率為70%，我國長三角一體化規(guī)劃中AI系統(tǒng)對政策文件分析準(zhǔn)確率達到80%，更注重將AI技術(shù)與國情相結(jié)合，通過智能輔助決策，推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在教育規(guī)劃中，AI系統(tǒng)通過對教育資源和學(xué)生需求的分析，為學(xué)校布局和課程設(shè)置提供決策建議，促進教育資源的合理配置。
四、風(fēng)險與隱憂：AI時代規(guī)劃工作的新挑戰(zhàn)
（一）數(shù)據(jù)治理體系：標(biāo)準(zhǔn)缺失與安全隱患
規(guī)劃所需的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存在標(biāo)準(zhǔn)不一、質(zhì)量參差不齊的問題。根據(jù)2024年工信部對智慧城市項目的調(diào)查，某省智慧城市項目因數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致30%的監(jiān)測數(shù)據(jù)失效，嚴重影響了規(guī)劃的準(zhǔn)確性和有效性。數(shù)據(jù)權(quán)屬界定不清引發(fā)的安全風(fēng)險日益突出，2024年某一線城市規(guī)劃數(shù)據(jù)泄露事件造成直接經(jīng)濟損失達5000萬元。這不僅是技術(shù)層面的問題，更涉及數(shù)據(jù)治理制度的不完善，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和有效的監(jiān)管機制，使得數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全難以得到保障。此外，數(shù)據(jù)共享過程中的隱私保護問題也亟待解決，同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)可在一定程度上應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，但在實際應(yīng)用中仍面臨諸多難題。與歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）相比，我國在數(shù)據(jù)治理立法方面雖取得一定進展，但在數(shù)據(jù)跨境流動、數(shù)據(jù)安全監(jiān)管等方面仍需進一步完善。
（二）算法倫理與透明性：黑箱決策與公平性危機
某市住房規(guī)劃系統(tǒng)因算法偏見導(dǎo)致保障房分配不公，暴露出算法可解釋性缺失的隱患。當(dāng)算法建議與專家意見沖突時，應(yīng)建立由政府部門、行業(yè)專家、法律人士和公眾代表組成的仲裁委員會。委員會制定詳細的仲裁流程，首先對算法原理、數(shù)據(jù)來源進行審查，再組織聽證會聽取各方意見，最后依據(jù)公平、公正、透明的原則做出仲裁。這不僅影響了規(guī)劃決策的公正性，也降低了公眾對規(guī)劃的信任度。其原因在于算法設(shè)計過程中缺乏對公平性和透明度的充分考量，以及對算法監(jiān)管的不足，導(dǎo)致算法可能被濫用，損害公眾利益。此外，AI技術(shù)的快速發(fā)展也帶來了新的倫理問題，如自動駕駛場景下的道德困境，在規(guī)劃應(yīng)用中同樣需要加以關(guān)注。美國在算法倫理監(jiān)管方面進行了一些探索，如成立算法問責(zé)委員會，但在實踐中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，我國需借鑒國際經(jīng)驗，結(jié)合國情建立適合自身的算法倫理監(jiān)管體系。
（三）技術(shù)依賴與數(shù)字鴻溝：區(qū)域失衡與系統(tǒng)性風(fēng)險
過度依賴算法可能導(dǎo)致規(guī)劃彈性下降，2023年某地區(qū)因模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差，造成產(chǎn)業(yè)規(guī)劃與市場脫節(jié)，直接經(jīng)濟損失達3000萬元。數(shù)字鴻溝問題加劇區(qū)域發(fā)展不平衡，根據(jù)2024年國家鄉(xiāng)村振興局調(diào)研，西部某縣因算力基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，在省級規(guī)劃對接中處于被動地位，其數(shù)字化發(fā)展指數(shù)僅為東部發(fā)達地區(qū)的30%。這反映出在AI技術(shù)應(yīng)用過程中，缺乏對技術(shù)風(fēng)險的有效評估和管理，以及對區(qū)域差異的充分考慮，使得技術(shù)的應(yīng)用未能充分發(fā)揮其優(yōu)勢，反而加劇了發(fā)展的不平衡。此外，技術(shù)更新?lián)Q代速度快，規(guī)劃部門如果不能及時跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，將面臨技術(shù)落后的風(fēng)險。在應(yīng)對數(shù)字鴻溝方面，巴西通過實施數(shù)字包容計劃，提升了偏遠地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平，我國可從中汲取經(jīng)驗，推動區(qū)域間數(shù)字技術(shù)的均衡發(fā)展。
五、協(xié)同與共進：構(gòu)建人機共生的規(guī)劃新生態(tài)
（一）構(gòu)建“人類主導(dǎo) - 機器輔助”的協(xié)同決策機制
雄安新區(qū)規(guī)劃實踐中，專家經(jīng)驗與AI算法形成雙重校驗，城市空間布局方案較傳統(tǒng)方法優(yōu)化度提升25%。應(yīng)建立分級決策機制，明確算法適用范圍，在公共服務(wù)領(lǐng)域保留人類裁量權(quán)，充分發(fā)揮人類的價值判斷和倫理考量能力；在資源配置環(huán)節(jié)強化算法優(yōu)化，提高資源配置的效率和科學(xué)性。在醫(yī)療資源分配規(guī)劃中，人類專家可根據(jù)倫理原則和社會需求，對AI提供的方案進行評估和調(diào)整，確保醫(yī)療資源的公平分配。同時，通過建立人機協(xié)作的培訓(xùn)機制，提升規(guī)劃人員的AI技術(shù)應(yīng)用能力和數(shù)據(jù)素養(yǎng)，促進人機協(xié)同的高效運行。借鑒日本在智慧城市規(guī)劃中推動人機協(xié)同的經(jīng)驗，我國可進一步完善人機協(xié)同的制度和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，提升規(guī)劃決策的質(zhì)量。
（二）完善數(shù)據(jù)治理框架：制度創(chuàng)新與安全保障
建立規(guī)劃數(shù)據(jù)資源目錄體系，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn)，北京等地的政務(wù)數(shù)據(jù)共享條例值得推廣。探索數(shù)據(jù)要素市場化配置機制，深圳數(shù)據(jù)交易所的實踐表明，確權(quán)定價機制可提升數(shù)據(jù)利用效率30%以上。同時，要加強數(shù)據(jù)安全防護，構(gòu)建規(guī)劃數(shù)據(jù)分級保護體系，運用同態(tài)加密、區(qū)塊鏈等技術(shù)確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)使用。通過制定數(shù)據(jù)安全法規(guī)，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、使用等環(huán)節(jié)的安全要求，加強對數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管。此外，還應(yīng)推動數(shù)據(jù)治理的國際合作，共同應(yīng)對跨國數(shù)據(jù)流動帶來的挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)治理國際合作方面，我國可積極參與國際規(guī)則制定，推動建立全球數(shù)據(jù)治理新秩序。
（三）建立動態(tài)自適應(yīng)的規(guī)劃調(diào)整機制
借鑒杭州“城市大腦”的迭代經(jīng)驗，將規(guī)劃修訂周期縮短至季度更新，及時響應(yīng)經(jīng)濟社會的變化。構(gòu)建政策仿真沙盒，在雄安新區(qū)開展數(shù)字孿生城市試驗，實現(xiàn)規(guī)劃調(diào)整與實施效果的閉環(huán)驗證。引入社會實驗方法，通過小范圍試點驗證新技術(shù)應(yīng)用效果，降低規(guī)劃調(diào)整的風(fēng)險。在產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整中，可先在特定區(qū)域進行試點，根據(jù)試點結(jié)果對政策進行優(yōu)化，再全面推廣。同時，利用區(qū)塊鏈技術(shù)建立規(guī)劃執(zhí)行的可追溯機制，確保規(guī)劃調(diào)整的透明度和公正性。與韓國在產(chǎn)業(yè)規(guī)劃動態(tài)調(diào)整方面的實踐相比，韓國產(chǎn)業(yè)規(guī)劃調(diào)整周期為半年，我國通過數(shù)字技術(shù)賦能，將規(guī)劃修訂周期縮短至季度更新，進一步強化數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策機制，提升規(guī)劃調(diào)整的精準(zhǔn)性。
（四）強化數(shù)字倫理建設(shè)：準(zhǔn)則制定與公眾參與
制定AI規(guī)劃應(yīng)用的倫理準(zhǔn)則，明確公平性、透明性、可問責(zé)性等原則。在教育、醫(yī)療等民生領(lǐng)域規(guī)劃中，建立算法影響評估制度，確保規(guī)劃決策符合社會倫理和公眾利益。加強數(shù)字公民教育，提升公眾對智能規(guī)劃的參與能力，成都“市民規(guī)劃師”項目證明，公眾參與可使規(guī)劃滿意度提高40%。通過開展公眾教育活動，提高公眾對數(shù)字倫理的認識，增強公眾對智能規(guī)劃的監(jiān)督能力。此外，還應(yīng)建立倫理審查委員會，對重大規(guī)劃項目進行倫理評估，防范倫理風(fēng)險。在數(shù)字倫理建設(shè)方面，我國可加強與國際組織的合作，共同推動數(shù)字倫理準(zhǔn)則的全球普及。
六、結(jié)論：擁抱智能規(guī)劃新時代
AI技術(shù)憑借其強大的賦能作用，深刻重塑了我國經(jīng)濟社會發(fā)展藍圖，有力推動規(guī)劃范式向智能躍遷。文章開篇點明數(shù)字經(jīng)濟與AI技術(shù)發(fā)展的時代背景，引出研究AI重塑規(guī)劃體系的重要意義。主體部分系統(tǒng)梳理規(guī)劃演進歷程，深入剖析AI時代規(guī)劃的機遇、挑戰(zhàn)，并探索人機協(xié)同的規(guī)劃治理新路徑。AI規(guī)劃在提升規(guī)劃科學(xué)性、推動國家治理現(xiàn)代化方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
展望未來，隨著AI技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，規(guī)劃工作將在智能化與人性化的融合中不斷前行。我們需持續(xù)關(guān)注技術(shù)發(fā)展引發(fā)的新問題，深化規(guī)劃理論研究，創(chuàng)新規(guī)劃方法，走出一條具有中國特色的智能規(guī)劃之路，為國家高質(zhì)量發(fā)展和人民幸福生活筑牢根基，在全球數(shù)字化浪潮中引領(lǐng)經(jīng)濟社會發(fā)展駛向新征程。（文/黨雙忍）
2025年3月27日于磨香齋。
責(zé)任編輯：楊宇欣
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