2026年是浙江高质量发展建设共同富裕示范区五周年。共同富裕成效如何量化、政策出台前能否提前推演、民生发展趋势可否预判，始终是实践中的难点。近日，教育部第二批培育建设的哲学社会科学实验室——浙江工商大学共同富裕统计监测与智能治理实验室发布阶段性成果，依托社会仿真模拟、政策模拟推演、数据研究等系列平台，为破解上述难题提供了全新路径。

浙江工商大学校长王永贵近日接受中新社浙江分社《钱塘观澜》专访，予以解答。

问：作为文科实验室，浙江工商大学共同富裕统计监测与智能治理实验室的总体定位是什么？

答：浙江工商大学共同富裕统计监测与智能治理实验室是教育部第二批培育建设的哲学社会科学实验室，核心探索AI for Social Sciences，开辟人工智能技术赋能社会科学高质量发展的新路径。传统社会科学研究多依托理论思辨、事后归纳统计分析，面对共同富裕这类中国式现代化进程中的复杂系统性议题，往往存在难以量化、难以开展可控实验的现实短板。该实验室的核心定位，就是打通“软科学”与“硬技术”的壁垒，推动共同富裕研究由传统理论阐释，转向可视化、可验证、可预测的新型实验范式。简言之，我们坚持以重大现实问题为牵引，以数字技术激活社科研究，让社会科学不止能够解释已然，更可以预判发展趋势、支撑政府科学决策。

面向未来，学校将深入推进教科人一体化发展，让实验室成为人才培养的“孵化器”、科研创新的“策源地”、学科交叉的“强磁场”、服务社会的“桥头堡”。

第一，做人才培养的“孵化器”。实验室依托统计学、应用经济学等校级优势学科，构建“AI+社会科学”复合型人才培养体系。通过真实数据、真实场景、真实课题的浸润式训练，让学生在参与共同富裕重大命题研究的过程中，锤炼数据思维与治理智慧，培养兼具家国情怀与技术素养的哲学社会科学新型人才。

第二，做科研创新的“策源地”。实验室围绕共同富裕统计测度与监测预警、收入分配与发展共享、政策仿真与智能治理、社会科学实验装置及应用等研究方向，立足国家重大战略需求，致力于提出原创性概念、方法与理论框架，服务中国哲学社会科学自主知识体系构建，产出具有标识度的思想成果与制度性成果。

第三，做学科交叉的“强磁场”。该实验室以共同富裕这一复杂系统性议题为牵引，打破统计学、经济学、公共管理、计算机科学等学科壁垒，自主研发社会科学实验装置与政策仿真平台，让人工智能、大数据技术与社会科学理论深度融合、双向赋能，形成“数据—模型—理论”相互印证的交叉创新生态。

第四，做服务社会的“桥头堡”。实验室依托共富数据仓完成千万级多维民生数据的实时监测与精准分析，推动科研成果加速转化为实时的政策咨询与治理服务，积极服务国家共同富裕决策部署与浙江示范区建设。

问：此次实验室发布了哪些核心创新成果？

答：本次我们主要发布六项创新成果，聚焦共同富裕统计监测与智能治理领域，是数字技术与社会科学深度融合的重要探索，覆盖数据基础、社会模拟、政策分析、科研服务等多个方向。其中，“共同富裕研究数据服务平台”整合多源异构数据，搭建规范化、可追溯数据体系，为共同富裕相关研究、监测评估筑牢数据底座。依托大语言模型打造的“FOS社会仿真平台”“Agent-Kernel模拟框架”创新AI社会模拟方法，支持社会实验构建与反事实推演，降低智能体系统的开发门槛。“共同富裕政策大脑平台”新增政策溯源、一致性检验功能，推动数据成果向决策支撑转化。“ACL政策模拟推演平台”融合宏微观模型，实现政策落地前仿真测试与风险研判。“百晓智能・教学科研写作一站式平台”面向全国高校师生，以AI赋能教学科研全流程。

六项成果相互支撑、协同联动，形成从数据建设、智能模拟、政策推演到科研服务的完整创新链条，助力推动社会科学研究方法革新，提升智能治理效能。

问：大语言模型、多智能体仿真正在重塑社会科学研究范式，在您看来，新时代文科实验室的核心竞争力是什么？

答：大语言模型、多智能体仿真技术蓬勃发展，为解析复杂社会运行规律开辟了全新数字化路径，但技术始终是服务研究的工具，不能替代社会科学固有的价值内核。对比纯技术导向的实验室，文科实验室的独特核心竞争力主要体现在四个方面：

第一，海量数据归集与精准治理能力。数据是社会科学研究的根基，而民生台账、收入分配、政策文本、社会调查等各类社会数据来源分散、结构异构，普遍存在标准不统一、溯源难度大等难题。未来的文科实验室首要任务，就是破解数据可信、可用、可对比和滞后性等现实难题。我们打造CPRD共同富裕研究数据服务平台，不局限于简单的数据汇集，更着力开展实时数据采集、数据清洗、校准与标准化加工，为社会仿真模拟、政策推演筑牢坚实可靠的数据底座。

第二，服务国家与区域重大问题的能力，这是未来文科实验室的立身之本。平台、算法、技术工具都只是载体，根本目标是回应时代提出的真问题。实验室研发的“FOS社会仿真平台”“ACL政策模拟推演平台”，并非追求通用技术层面的展示，而是紧紧围绕共同富裕、收入分配、人的全面发展等重大时代命题，推动学术研究与国家战略需求深度对接。

第三，实验室产品的场景应用能力。新时代文科科研不能止步于论文产出与原型样机。实验室打造Agent-Kernel多智能体开发框架、共同富裕政策大脑2.0、百晓智能等一批成果，目标就是实现从理念探索向实用工具落地转化，既要降低广大科研工作者运用仿真、大模型工具的使用门槛，也要推动实验成果深度嵌入政策制定、成效评估、情景推演等真实治理场景。这里也涉及一个值得关注的新趋势：随着人工智能从单纯的信息辅助工具走向能够自主决策、执行任务的智能体，如何界定智能体的行为边界、如何追溯其决策责任，如何让智能体在政策仿真中“可用、可信、可控”，正在成为学界和实务界共同关心的问题。实验室建设任重而道远。

第四，技术赋能服务人文学科与社会高质量发展。大模型与仿真推演可以输出多维度实时数据分析证据，展现社会发展的复杂多元可能，但经济社会发展涉及价值取舍、民情实际与制度约束等，绝不能简单交由算法做最终决断。我们拥抱数字技术，并非以技术取代人文思辨，而是依靠技术提升社会科学的洞察能力，将人的全面发展、社会公平正义等人文价值贯穿平台设计、模型推演、成果转化全过程，牢牢守住社会科学的人文底色。

问：实验室下一步的核心工作是什么？

答：这次发布的系列平台，标志着我们在社会仿真、政策推演、数据治理领域，完成了从理念探索到工具落地的系统性跨越。但这只是阶段性成果，后续还有很长的路要走。接下来我们的工作重点集中在四个方面。

第一，打磨、迭代已发布的实验装置与平台，推进开放共享。未来要面向全国社科研究者、政府相关部门开放，持续迭代模型、优化算力，降低社会科学家使用多智能体仿真、政策推演的门槛，让更多同行不用从零搭建底层框架，把精力聚焦在研究社会科学问题本身。

第二，服务国家与地方治理实践。未来要把仿真平台真正嵌入政策全链条，做到政策出台前推演评估、实施中动态监测、实施后复盘检验并实时纠偏。持续聚焦收入分配、公共服务均等化、人的全面发展等关键议题，产出更多可落地的政策咨询成果，把仿真推演输出的证据集转化为治理的重要参考，继续做好智力支撑。

第三，开展人才培养与学术共同体建设。新范式需要新一代人才。我们要依托这些实验平台，培养既懂社会科学理论，又掌握仿真、大数据技术特别是人工智能最新技术的复合型人才；同时联合国内高校、科研院所，构建跨校、跨学科的科研共同体，把实验室打造成为全国“AI+社会科学”的公共创新平台。

第四，深化AI智能体的治理研究。随着大语言模型和多智能体技术的发展，智能体正在从被动执行指令的工具，逐步转变为能够自主决策、代表组织或个人行事的“代理人”，这对传统的委托代理理论提出了新挑战，也带来数据流转与内容生成、决策责任追溯、人机信任建构等一系列现实风险，这正是我的研究团队正在研究和攻关的事情，我们团队把智能体风险治理作为重要研究方向，从制度规范、技术手段、人机协同三个层面推进相关研究，为智能体在政策仿真、公共治理场景中的负责任应用提供理论支撑和实践方案。

https://m.chinanews.com/wap/detail/chs/zw/2204760hfkhckzdf.shtml