当前在全球治理体系深度变革和数字化转型共振的新时代，人工智能技术正驱动智库研究发生革命性变革，成为构建国家战略决策核心支撑力的关键突破口。人工智能引发的不仅是技术工具升级，更是研究范式的代际跃迁，其核心特征表现为数据驱动的认知革命、算法赋能的决策升维、人机协同的智慧涌现。这种系统性变革正在重新定义政策研究的科学边界，为智库机构在智能时代的转型升级指明方向。

作为国家软实力的重要载体，中国特色新型智库如何在智能时代完成“智变”升级，既关乎决策科学化水平，更影响着国际话语权争夺的战略格局。我将从效率革命、范式跃迁、生态重塑、风险挑战等人工智能对于智库研究产生的四大影响展开阐释，并简要介绍这些年中石油经研院在推进数字转型方面所做的探索和实践。

（一）人工智能技术引发知识生产迎来效率革命

一是信息获取与处理能力实现指数级跃升。在传统的智库研究中，信息收集是一项耗时费力的工作，研究人员需要从海量的书籍、期刊、报告当中筛选出有用的信息。人工智能通过机器学习技术，将智库研究的信息数据处理效率提升了至少3—5倍。

二是信息数据分析与挖掘实现智能突破。在智库研究中，面对大量的统计数据、社会调查数据等，传统的数据分析方法往往难以处理极其复杂的关系，基于深度学习的知识图谱技术正在重构智库的知识生产流程，研究人员可以利用知识图谱将碎片化的研究成果进行有机结合，从而形成新的研究思路和观点。

三是复杂系统的动态映射技术和干预预测实现决策支撑的升维突破。人工智能正在突破人类认知的维度限制，通过复杂系统建模实现决策精准度的量级提升。动态映射技术通过多元数据融合与实时反馈机制，将物理世界中的复杂系统转化为高精度的数字模型，为决策者提供全景式的认知框架。

（二）人工智能给智慧研究范式带来代际跃迁

一是从经验驱动到数据驱动的范式转变。传统智库研究基于定性分析、文献归纳和专家经验判断，这种研究范式在一定程度上存在着主观性和局限性的问题。而人工智能的出现能够促使智库研究从经验驱动向数据驱动转变，在数据驱动的研究范式下，智库研究依赖于大量的数据收集和分析，以数据为依据提出观点和决策建议，从小数据归纳到大数据演绎，实现从经验推测到精准推演的跨越。

二是从静态分析到动态仿真推演的方法变革。传统智库研究多以横截面分析为主，难以刻画多变量间的动态交互与非线性反馈机制。而基于深度的神经网络、多智能体建模和系统动力学等方法的引入，使得智库得以对宏观政策变量、微观主体行为和中观治理结构进行耦合建模，从而实现对复杂系统的演化预测和政策干预的模拟。

三是从单一学科到跨学科协同研究的智能化实现。人工智能打破学科壁垒，催生“AI+社会科学”研究范式。在研究中生成的多学科交叉解决方案大幅度提高多学科融合研究效率。最后是从决策建议到决策参与的智能化重构。人工智能将智库的功能从传统的“政策建议提供者”演进为“决策过程参与者”乃至“实时策略优化引擎”。借助AI增强的模拟能力与推理逻辑，智库可实现动态评估、实时监测与敏捷响应，使决策支撑不再是事后分析报告，而成为过程型的决策协同系统。

（三）人工智能重塑智库建设生态体系

一是数据资源体系的系统化重构和智能化升级。人工智能技术正在对智库信息数据体系进行全链条、多维度的系统性重构，这种变革体现在数据采集、处理、存储到应用的完整闭环中。传统智库数据体系存在着“数据孤岛”“分析滞后”“知识断层”等痛点，目前这些问题正在被智能化技术体系所破解。

二是人机协同共创成为新常态。传统的以人文社会科学为主的智库人才结构逐渐向复合型人才结构转变。智库将不再仅仅是专家知识的集散地，而是混合智能体协同平台。人工智能在语言理解、模式识别、推演预测等方面具有巨大优势，但在价值判断、伦理辨析、制度设计等方面仍需依赖人类的智慧。未来智库的核心竞争力正是在于能否构建起人机协同的混合职能架构，实现从“替代式AI”到“增强式AI”的跃升。

三是实现封闭式研究到开放式创新的突围。基于人工智能技术的突破性发展，智库研究的要素配置、协作模式和成果应用正发生结构性改变，传统智库研究受限于数据获取成本和技术瓶颈，多采用封闭式数据采集和内部专家研讨方式，人工智能技术突破了研究的封闭边界。这种数据整合能力使智库正在突破部门壁垒，形成覆盖政府、企业、社会的立体化研究网络。此外人工智能技术显著增强了社会智慧整合能力，公众参与机制提升了决策的科学性。借助人工智能平台，智库研究人员可以与不同群体的人员进行更加便捷、高效的互动，同时人工智能可以对这些互动数据进行实时分析，将公众的关注点和诉求反馈到决策研究过程中，使决策研究更加符合实际。

四是形成资源整合与协同创新的新格局。一方面借助人工智能技术，智库可以整合分散的研究资源，打破地域、机构之间的壁垒，通过多模态数据处理、知识图谱构建与智能语义分析，突破了传统智库受制于数据规模、结构及处理效率的资源整合瓶颈。例如通过构建智库联盟共享数据库，各个智库可以共享研究数据、成果等资源，避免重复研究，提高研究资源的利用效率。另一方面人工智能技术构建的虚拟协作空间正在打破传统智库的物理边界和学科壁垒，推动知识共享机制的创新。

（四）人工智能给智库研究和智库建设带来的风险挑战

一是数据安全和隐私保护风险。智库研究高度依赖数据，随着数据的大量采集和使用，数据的泄露、被篡改等风险增加，特别是一些涉及国家安全、企业机密的智库研究数据一旦泄露，造成的后果非常严重。

二是算法偏见与伦理问题。由于算法是基于数据进行训练的，如果训练数据存在偏差，那么算法就可能产生偏见的结果，算法黑箱容易引发决策的可信度危机。

三是人类专业判断的边缘化风险。人工智能系统虽然能够处理大量数据并提供分析结果，但它们缺乏人类的直觉、情感和对复杂社会问题背景的深入理解，特别是在一些需要综合考虑各种非量化因素的研究中，如文化、战略等领域，过度依赖人工智能可能会导致研究结果偏离实际。

 （五）中石油经研院在数智赋能方面的实践探索

中石油经研院是中国石油集团直属从事战略研究的决策咨询机构，也是首批国家高端智库试点单位和国家能源局首批研究咨询基地，前身为1964年成立的石油工业部科学技术情报研究所，在60多年发展历程中，逐渐发展成为以战略研究和决策支撑为主的智库研究单位。近年来中石油经研院实施“数智赋能”工程，完成了多项数据采集、挖掘、算法设计、平台搭建、软件开发等任务，信息化、数字化和智能化能力取得了长足进步，为数智转型奠定了坚实基础。

具体包括以下几个方面：一是数据信息渠道不断拓宽。中石油经研院每年花费两三千万采集各种数据，形成各类数据库等相关产品，为做好研究打下了坚实基础。二是大力推进数据体系建设。形成涵盖3000多项指标体系、超150年跨度的9个数值型数据库和12个信息型数据库，初步构建起了一套具有大数据级规模的数据体系。三是算法模型持续创新。前不久中国石油集团发布了昆仑大模型，中石油经研院院作为昆仑大模型的首批试点单位负责整个昆仑大模型在决策和软科学方面的专业化研究，通过大模型在软科学研究的落地和积极开发，真正实现了算法数据模型的人工智能升级，在信息收集、自动分类、人机结合等方面取得一定进展，并且在探索知识图谱的研究工作方面也初具成效。四是形成数据共享、实验研究和管理办公平台，真正实现了成果共享、研究共享和成果全生命周期管理。