【摘 要】当前，数智技术正在重构全球发展格局，推动生产方式、组织模式与治理逻辑发生根本性变革，人类文明走向数智文明时代。数智文明是历史逻辑、理论逻辑与实践逻辑共同作用的结果，数据、算法与算力构成了数智文明的技术底座。在数智文明时代，传统领导力面临严峻挑战，数智领导力顺势出场。数智领导力作为数智时代适配组织数智化转型、应对复杂环境变化的新型领导力形态，由数智思维、数智素养、数智能力和数智行为组成。根据数智文明时代组织发展的核心需求，可以构建“核心层（数智愿景引领）—支撑层（数智变革赋能与数智技术赋能）—机制层（数智契约保障）—产出层（数智绩效提升）”四层级数智领导力结构模型。基于该结构模型，组织可以从认知重塑、能力培育、机制完善、环境优化、伦理建构等维度着力，提升数智领导力，成功实现组织的数智化转型。
【关 键 词】数智时代；数智文明；领导者；数智领导力；数智化转型
当前，世界百年未有之大变局加速演进与中华民族伟大复兴战略全局深度交织。以人工智能（AI）为代表的数智技术正在重构全球发展格局，推动生产方式、组织模式与治理逻辑发生根本性变革，世界各国均将推进数字化、智能化作为实现创新发展的最大动能。在这波澜壮阔而又复杂多变的时代语境下，以习近平同志为核心的党中央准确把握时代大势，把加快建设数字中国、网络强国作为国家发展的重大战略，意义重大，影响深远。
数智领导力作为数智时代适配组织数智化转型、应对复杂环境变化的新型领导力形态，是落实国家数智化发展要求、适应AI技术创新趋势与组织发展需求的重要变量，更是应对AI伦理挑战、规范AI技术应用的关键抓手。习近平总书记深刻指出，要“更加重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平”。为此，领导者要切实提升数智领导力，主动适应数智化要求，强化数智化思维，不断提高对互联网规律的把握能力、对网络舆论的引导能力、对网络安全的保障能力，保障国家治理体系和治理能力现代化的顺利推进。本文从“两个大局”的时代背景出发，遵循“文明演进—技术底座—领导力转型—实践提升”的逻辑主线，系统阐释数智领导力的理论内涵与实践路径，以期为组织的数智化转型和领导者的领导思维变革提供理论支撑与实践指引。
一、走向数智时代：从文字文明到数智文明
人类文明演进的每一次重大跨越，都是核心技术取得历史性突破的结果。从结绳记事到文字诞生，从活字印刷到数字编码，信息的记录与传递方式深刻塑造了文明的形态与边界。而今，以人工智能为代表的新一代数智技术，正推动人类文明经历一场根本性变革——从以文字为载体的传统文明，走向以数据、算法、算力为底座的数智文明。这一转型不仅意味着技术范式的更迭，更预示着生产方式、组织形态与治理逻辑的系统性重构。
（一）人类文明的四次跃迁
在人类文明发展史上，每一次文明形态的更替都与核心技术的革命性突破紧密相伴。燧石点燃了蒙昧，文字奠基了文明，蒸汽机催动了工业革命，而此刻，我们正站在人工智能驱动的文明转型路口。从农业社会到工业社会，从工业社会到信息社会，从信息社会到智能社会，技术迭代的节奏日益加快，文明形态的变革愈发深刻。继农业文明、工业文明、信息文明之后，我们迎来了数智文明。
人类社会此前已经历了三次工业革命。第一次工业革命始于18世纪60年代末，英国人詹姆斯·瓦特制造出第一台有实用价值的蒸汽机，人类得以进入工业时代，实现了能源开发利用的革命性突破。第二次工业革命始于19世纪60年代，美国实现了电力的广泛使用，人类得以从蒸汽时代进入电气时代，完成了动力系统的根本性变革。第三次工业革命始于1946年，美国生产出第一台二进制计算机，人类得以从电气时代进入信息时代，以计算机与互联网重构了生产生活方式。当前，第四次工业革命正在发生，它以人工智能为基础，意味着人类从信息时代进入人工智能时代，信息技术从感知和“计算机视觉”发展到了生成式AI，现在又发展到了具有推理能力的AI，并正在迎来的下一波浪潮——机器人技术。英伟达创始人黄仁勋断言：“通用机器人时代已经到来。”
面对从碳基生命主导向人机共生、从机械决定论向量子思维深刻转型的“新轴心文明时代”，我们应该积极拥抱、主动适应。拥抱AI，是我们赢得科技竞争主动权的关键所在。当前，新一轮科技革命和产业变革的浪潮汹涌澎湃，前沿技术创新从“前夜”到曙光乍现，再到产业落地、集中爆发的窗口期不断收窄，未来产业发展呈现出新的特征和趋势，战略性意义日益彰显。未来产业成为大国博弈的新焦点、新战场，是塑造国家长期竞争优势的必争之地、关键之举。为此，习近平总书记强调，“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展”。“十五五”规划纲要指出，要“把握数字化、网络化、智能化发展大势，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔优势，激活数据要素潜能，加快数智技术创新，深化拓展‘人工智能+’，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁”。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要重塑人类生活范式，促进生产力的革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态；要抢占人工智能应用制高点，全方位赋能千行百业，加强人工智能治理。
（二）数智文明的概念、出场逻辑与技术底座
1.数智文明的概念
从信息化到数字化，再到数智化，是一条技术演进与文明跃迁的必然路径。信息化以计算机单体应用和互联网应用为标志，实现了信息的采集、传输与共享。数字化将物理世界转化为可计算、可存储的数字代码，使信息成为核心生产要素。数智化是数字化和智能化的融合，即通过大数据、人工智能、云计算等技术的支持，实现数据应用和智能分析。与数字化相比，数智代表的是一种更具创新性的发展模式。数字化是数智化的基础，数智化是数字化的升级和应用拓展。数智化是通过智能分析，对数字信息进行深度挖掘和分析，从而发现其背后的规律和趋势。
数智文明并非数字文明的简单延伸，而是一次质的飞跃。数字文明以信息的数字化存储与传输为核心特征，数智文明则以信息的智能化处理与数据驱动决策为根本标志。数智文明是数字化与智能化的深度融合体。在数智文明时代，数据、算法、算力成为最重要的生产资料和要素资源，它们与农业社会的土地、工业社会的资本不同，具有不排他的可共享性。
基于以上分析，数智文明可概括为：以数据为关键生产要素，以算法为核心生产工具，以算力为重要生产保障，实现数字化与智能化深度融合的新型文明形态。它标志着人类信息文明从“数字存储与传输”阶段跃升至“智能感知、自主决策、精准执行”的高级发展阶段。
2.数智文明的出场逻辑
任何一种文明形态的生成都不是偶然事件，而是历史演进、理论突破与实践探索三者共同推进的必然结果。只有基于历史逻辑、理论逻辑、实践逻辑的三维视角，我们才能真正理解数智文明何以成为人类文明史上的第四次重大跃迁。
首先，从历史逻辑来看，数智文明并非凭空出现的，而是人类文明长期演进的必然结果。从历史维度看，每一次文明形态的更替，都源于核心生产资料的变迁：农业文明以土地为根本，工业文明以资本和能源为驱动，信息文明以数据和知识为资源。进入21世纪，随着互联网的普及、物联网的泛在、云计算能力的爆发，数据量呈指数级增长，传统的信息处理方式已无法满足复杂系统的运行需求。正是这种“数据爆炸”与信息处理能力不足之间的矛盾，催生了人工智能技术的突破性发展，进而推动信息文明向数智文明跃迁。
人工智能的关键演进阶段，清晰地勾勒出这一历史逻辑的技术脉络。第一阶段：图灵之问——认知铁幕的撕裂。1950年，“人工智能之父”艾伦·图灵以一篇《计算机与智能》向人类提出了“机器能否思考”的惊世之问。他写道：“如果隔着窗帘聊天，你能分清对面是人还是机器吗？”这一后来被称为“图灵测试”的猜想，像一颗子弹一样击穿了人类数千年的认知铁幕。图灵的远见卓识不仅在于提出问题，更在于他对智能本质的深刻理解——他主张智能不是以正确答案来衡量，而是以学习、适应和出奇制胜的能力来衡量。他从策略游戏中汲取灵感，认识到机器不仅能够执行命令，还能不断进化，从而设计出能够随着经验的积累不断改进、从错误中学习的程序。在博弈论与早期的机器学习构想中，图灵为人工智能奠定了第一块基石。第二阶段：数据与算力双轮驱动。人工智能的崛起需要两把钥匙：一是数据燃料，二是算力引擎。在数据方面，爬虫技术与互联网的普及使得海量信息的采集与标注成为可能；在算力方面，从CPU到GPU的跃迁，使得算力逐渐从稀缺资源变为可随时调用的“自来水”。没有数据的喂养，算法无从学习；没有算力的支撑，模型无法运行。正是这两大基础条件的成熟，为深度学习的爆发铺平了道路。第三阶段：深度学习。深度学习改变了机器感知世界的方式。通过多层神经网络的构建，计算机开始在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域超越人类水平。这一阶段标志着人工智能从“规则驱动”转向“数据驱动”。第四阶段：通用人工智能的曙光。2022年11月30日，ChatGPT横空出世。这场智能革命终于冲出实验室，进入亿万普通人的日常生活。大语言模型展现出的推理能力、生成能力与对话能力，让人类第一次真切地感受到通用人工智能的曙光。人工智能不再局限于感知层面的识别，而是开始具备生成式创造与认知推理的能力。第五阶段：智能革命的深化元年。DeepSeek的出现标志着人工智能进入了一个新的发展阶段——更高效、更开源、更普惠。这不仅意味着技术范式的迭代，更预示着智能技术将从被少数科技巨头垄断走向广泛普及，从功能单一走向能力泛化。
其次，从理论逻辑来看，数智文明诞生于脑科学的发展和人类对机器性质的重新认识。2021年，美国发明家、计算机科学家和神经科学家杰夫·霍金斯提出了重塑智能理解框架的“千脑智能理论”。点燃霍金斯梦想的则是克里克，这位因发现DNA双螺旋结构而闻名于世的科学家曾说：“脑科学研究明显缺乏的是一个可以解释这些研究结果的普适的思想框架。”受此启发，霍金斯渴望以大脑理论为基础创造智能机器。他在《千脑智能》中揭示：人类大脑新皮质中包含了数万个皮质柱，每个皮质柱都能独立学习世界模型——我们并非拥有“一个”大脑，而是拥有“一千个”大脑同时工作。由此，霍金斯提出了大脑智能的第一性原理：由新皮质中成百上千根皮质柱所构建的世界模型。他形象地指出，就像人类最终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学发明飞行器一样，在我们改进机器和深度学习的时候，我们需要首先了解大脑是如何工作的。在脑科学中，我们所感知的现实不过是大脑构建的现实模型，它通过接收来自感官的刺激而不断更新。人类只有理解大脑的工作方式，并从中获得可借鉴的经验，才能加速人工智能的发展。
图灵的理论遗产同样构成了数智文明理论逻辑的重要源头。他在简单的游戏中找到了破译未来的钥匙——在一个个受控制的空间里，逻辑、直觉和创造力都在接受测试和检验。机器学习、神经网络的雏形，早已在这位先驱的思想中埋下了种子。他的远见卓识，至今仍在塑造着人类的技术现状和未来。
再次，从实践逻辑来看，数智文明不是一个抽象的“技术乌托邦”，而是在具体场景中逐步展开的现实进程。当前，山姆·奥特曼、黄仁勋、埃隆·马斯克都是全球人工智能领域的重要人物，他们从不同维度定义和推动了AI时代。如果说山姆·奥特曼定义了AI的应用（大模型），黄仁勋提供了AI的算力（GPU），埃隆·马斯克则拓展了AI的边界，将AI与汽车、航天、医疗等领域深度结合。应用场景是检验人工智能成色的最终战场。DeepSeek的开源大模型极大地拓展了人工智能的应用场景。如今，随着“词元经济”的提出，人工智能的发展趋势正在从“拼免费”走向“拼价值”。乔布斯有一句名言：“技术不是为工程师而生的，而是为应用而生的。”这一洞察深刻揭示了技术价值的最终归宿。当前，人工智能的发展正沿着两条并行的轨道推进：一是通用人工智能（AGI）的持续突破，追求更广泛、更深层的智能能力；二是垂直型应用的深度渗透，将AI嵌入千行百业的具体场景之中。通用人工智能提供底层能力，垂直应用释放场景价值，二者相辅相成，构成了数智文明从技术到生产力的转化通道。
数智文明的落地不是单一力量所能完成的，而是需要政府、企业、科研机构、社会公众的多元协同。其中，政府制定政策框架与标准规范，企业提供技术方案与商业创新，科研机构深耕基础理论与技术前沿，社会公众则是最终的需求方、使用者和评判者。四者的良性互动，决定了数智文明从蓝图走向现实的路径选择与演进节奏。这一实践逻辑表明，数智文明既不是技术的狂飙突进，也不是人文的消极退守，而是人类在新的技术条件下重整生产方式、重构治理模式、重塑生活方式。它要求我们既要有拥抱技术的勇气，也要有驾驭技术的智慧；既要有全球视野的战略眼光，也要有落地生根的务实行动。这条路，正在我们的脚下延伸。
3.数智文明的技术底座
数智文明的运行并非空中楼阁，而是建立在坚实的技术基础之上。其中，数据、算法与算力构成了三大核心技术底座，三者相互支撑、缺一不可，共同驱动着从感知到认知、从分析到生成、从专用到通用的智能跃迁。
一是数据。数据是数智文明的原料与养分，是算法学习、算力发挥作用的依据。大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据组合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。物联网、云计算、大数据、人工智能、5G、区块链、虚拟现实等新一代信息技术，构成了一个相互关联、相辅相成的技术生态：物联网采集数据，云计算处理数据，大数据和人工智能分析数据，5G传输数据，区块链保证数据的真实性，虚拟现实使数据可视化。
二是算法。算法是人工智能的灵魂，是数智文明的大脑与核心驱动力。AI最厉害之处并不在于自动化，更不在于它像人一样思考，而在于它能找到人类理解范围之外的解决方案。从感知智能到认知智能，从分析判断式到生成式，从专用智能到通用智能，算法的持续突破正不断拓展人工智能的边界。然而，需要警惕的是，人工智能有可能从人类手中接管治理权力，反过来统治人类，形成“技术利维坦”。生物技术革命与信息技术革命融合之后，大数据算法有可能比我们更了解我们的感受和需求，而掌控一切的权力也可能从人类手中转移到计算机手中。这意味着“自动化危害”不再是危言耸听。
三是算力。算力是数智文明的动力与血液，是算法得以运行、数据得以处理的物质基础。没有足够的算力，再精妙的算法也只是空中楼阁。从CPU到GPU，从云计算到边缘计算，从量子计算到神经形态计算，算力的指数级增长为大规模模型训练与实时智能推理提供了可能。AI的每一次突破性进展，几乎都伴随着算力数量级的跃升。以深度学习为例，2012年问世的AlexNet标志着深度学习的崛起，其算力需求约为1018次浮点运算；而到了2020年的GPT-3，算力需求已达到1023次浮点运算，增长了10万倍。这种指数级增长的背后，是半导体工艺、并行计算架构、分布式系统等领域的系统性突破。当前，算力已成为大国博弈的核心战略资源，各国纷纷布局算力基础设施建设，争夺人工智能时代的制高点。2025年7月，美国发布《赢得竞争：美国AI行动计划》，提出要把AI变成重塑全球经济、军事、外交格局的核心力量，通过AI同步开启工业革命、信息革命和文艺复兴。为了能够快速实现这一目标，解决AI发展所需的算力、能源、半导体基础资源缺口，美国甚至主张突破可能阻碍基础设施建设的环保和行政壁垒。我国也在加速推进全国一体化算力网建设，形成了以8大国家算力枢纽、10个国家算力集群、3个算电协同发展区域为重点的“8+10+3”算力空间布局，全国算力基础设施总量规模快速增长、算电协同深入推进、算网融合加速发展［12］，为数字经济发展提供了坚实的算力底座。
数据、算法与算力之间的协同关系可以表述为：数据是原料，算法是加工方法，算力是加工能力。没有数据，算法无从学习；没有算法，数据无法产生价值；没有算力，算法无法运行。三者构成一个相互支撑、协同演化的有机整体。
二、数智文明时代的领导力——数智领导力理论的提出
厘清数智文明的内在逻辑之后，一些与之紧密相关且更具实践指向的问题便自然浮现：在这样一个以数据为关键生产要素、以算法为核心生产工具的全新文明形态中，领导力发生了怎样的根本性变化？传统的领导力理论能否有效回应数智时代的治理挑战与组织变革需求？领导者又需要具备怎样的新思维、新素养与新能力才能驾驭这场由人工智能深度驱动的文明跃迁？为回应这些问题，数智领导力理论应运而生。
（一）从传统领导力到数智领导力的范式跃迁
传统领导力理论经历了从领导特质理论、领导行为理论、领导权变理论到变革型领导、服务型领导的演进历程，其每一次演进与创新都与特定时代的命题紧密相连。当前，以AI为核心的数智技术正对传统领导力形成颠覆性挑战：经验决策让位于“数据+智能驱动”决策，层级管理让位于扁平化、网络化管理，人工协调让位于智能协同，静态规划让位于动态适应。传统领导力理论赖以生成的工业时代的组织环境已发生根本性变化，其所强调的层级管理、经验决策、人工协调，已难以适应数智时代扁平化、协同化、数据化、智能化的组织环境与领导需求。
在数字技术引发组织环境变革的背景下，学者们开始聚焦于数智时代的领导力形态，探讨AI等数智技术对领导力的影响，先后提出了电子领导力（信息领导力）、数字领导力等相关概念，为数智领导力概念的形成奠定了一定的理论基础。
21世纪初期，美国学者Avolio等将信息通信技术与领导力相结合，称之为“E-Leadership”，国内有学者将其译为“信息领导力”或“电子领导力”。随着信息技术的快速发展，Roman等人对“E-Leadership”有了新的认识，认为“E-Leadership”是一种社会影响过程，该影响作用的发挥既需要领导者具备传统的组织、沟通、协调、管理等特质，又需要领导者能够准确感知、快速理解和融入信息技术环境。国内部分学者基于Roman等人的定义，将“E-Leadership”升级为“Digital Leadership”，简称“D-Leadership”，中文名译为“数字领导力”，指的是在数字时代的组织管理过程中，领导者通过数字技术改变自身的领导特质、思维方式与行为模式，进而影响下属的思维、情感与行为，提高团队组织绩效的能力。数字领导力聚焦于数字技术的应用与组织数字化转型的推进，强调数字化认知、数字化战略、数字化变革等能力。随着人工智能技术的广泛应用及其赋能价值的充分体现，学者们又提出了“数智领导力”的概念，它不再是将传统业务数字化，而是将数字化业务智能化，是数据驱动与AI赋能深度融合的新型领导力形态。
“数智领导力”概念的提出是“两个大局”深度交织、以人工智能为核心的数智技术加速迭代、领导力理论持续演进三者协同作用的必然结果。它是时代发展赋予领导力理论的新内涵，可以为数智时代的领导者应对AI赋能的组织变革提供理论支撑和现实指导。
（二）数智领导力的内涵
数智领导力是一个新的概念，目前国内外学者对数智领导力尚未形成统一的认知。陈志霞等认为，政府数智领导力是政府基于数智时代社会共治的实践需要，摒弃传统的等级结构与“领导—从属”逻辑，以一种平等、开放、协作、创新和敏捷的智能服务理念，运用数智技术对公民、企业、社会组织等主体进行身份重构、价值引领和政策服务，从而在虚实共融的数智空间构建起一种具有共时、共识、共情特征的智能结构和社会秩序，以提高数智社会治理绩效的能力。陈涛认为，在数智技术深度融入组织管理的背景下，数智领导力的内涵已发生本质跃迁，因而将其重新界定为：数智领导力是指在数字化、智能化技术深度应用于组织管理的复杂环境中，领导者通过理解智能体运行逻辑、建立人类智慧与人工智能互动规则、驱动人机混合协作等行为，将对人的领导拓展至对智能体管理的新型领导模式。结合以AI为核心的数智文明时代特征、组织发展需求以及领导力理论的演进过程，本文认为，数智领导力是指在数智时代领导者依托以人工智能为代表的数智技术体系，以数据为核心驱动，以AI为关键赋能要素，以引领组织数智化转型、实现组织高质量发展为目标所形成的新型领导力范式。数智思维、数智素养、数智能力和数智行为构成了数智领导力的四要素。
1.数智思维
数智思维是指领导者以AI赋能领导工作的数智化视角主动认识问题、分析问题、解决问题的意识，是领导者适应数智时代、引领数智变革的核心思维方式。数智思维不同于传统的经验思维、线性思维，它强调数据与智能双轮驱动、人机协同、敏捷应变、创新突破，要求领导者突破传统思维的局限，树立数据意识、AI技术意识、创新意识、协同意识，能够从海量数据中挖掘价值、发现规律，并借助AI技术实现形势研判与趋势预测，科学谋划组织发展战略，优化组织管理模式，推动组织创新发展。数智思维是数智领导力的灵魂，没有数智思维，领导者就无法准确把握数智文明时代的发展趋势，无法有效运用数智技术引领组织发展。与传统的经验决策相比，数智决策是一种更加科学的决策，主要体现为“人机协同”“算断协同”和“价值共创”。
2.数智素养
数智素养是指领导者应具备的以AI为核心的数智态度、知识、伦理责任等构成的综合素养，是领导者运用数智技术开展领导工作的基础。数智素养主要包括三个方面：一是数智态度，即领导者应对数智技术持正确态度，能够主动适应AI技术的迭代升级，积极推动组织数智化转型。二是数智知识，即领导者应掌握人工智能、大数据、区块链、云计算等技术的基本原理、发展趋势以及应用场景等相关知识，尤其是要掌握AI技术的应用逻辑与行业适配方法。三是数智伦理责任，即领导者应严守数据应用边界，主动识别并抵制因数据偏差或数据失真带来的社会歧视和不公，确保AI技术辅助领导决策，而不是主导领导决策。
3.数智能力
数智能力是指领导者在数智化环境中，运用数智思维、数智素养，引领组织数智化转型、实现组织发展目标的实践能力，是数智领导力的关键构成。数智能力并非单一的能力，而是一个多元化的能力体系，主要包括数据驱动决策能力、数智技术应用能力、数智化变革引领能力、数智化协同管理能力、数智化创新能力等。数智能力要求重塑人、组织、技术之间的关系，实现从人机协同到人机共生、人机融合的转变，从工具理性到价值理性的转变，从组织架构到生态架构的转变。这些能力相互支撑、相互促进，共同构成了数智领导力的核心内容，是领导者引领组织实现数智化转型和高质量发展的关键支撑。
4.数智行为
数智行为是数智领导力的具体表现，其有效性直接关系到组织数智化转型的成败。数智行为是指领导者在AI赋能的数智化环境中，基于数智思维、数智素养与数智能力所实施的一系列领导行为，主要包括制定以AI为核心的数智化发展战略、推动AI等数智技术的应用与创新、搭建数智化管理平台、培育数智化人才队伍、营造数智化组织文化等。数智行为不同于传统的领导行为，它强调“数据+智能驱动”、技术赋能、协同创新、个性化关怀，要求实现从领导权威到人机协同、从效率驱动到价值锚定、从管控性治理到适应性治理和敏捷性治理的转变。
以上四个要素相互关联、相互支撑，共同构成了数智领导力的内容体系。其中，数智思维是前提，数智素养是基础，数智能力是关键，数智行为是外在表现。
（三）数智领导力结构模型的构建
基于数智文明时代组织发展需求，本文尝试构建“核心层—支撑层—机制层—产出层”四层级数智领导力结构模型。该模型的逻辑是：以数智愿景引领为核心，以数智变革赋能与数智技术赋能为双重支撑，以交易契约保障为落地机制，最终实现数智化绩效提升的产出效果，各层级相互作用、层层递进，形成完整的数智领导力结构体系。
一是核心层：数智愿景引领。核心层是数智领导力的灵魂，决定数智领导力的方向与核心目标，适配数智场景下“破局定向”的需求，是整个模型的基础。其包括两个相互关联、协同作用的核心维度：其一，数智愿景构建。领导者应结合数智技术发展趋势、行业竞争格局与组织核心优势，构建清晰、具体、具有感召力的数智化愿景，明确组织数智化转型的长远目标与阶段性任务，避免转型的盲目性。其二，数智共识凝聚。领导者应通过沟通、宣讲、示范等方式，向组织成员传递数智愿景的价值和意义，阐明数智化转型对组织和成员个人发展的作用，化解组织成员对技术变革的迷茫、恐惧与抵触情绪，凝聚全员对组织数智化转型的共识，激发全员主动参与组织数智化转型的内在动机。
二是支撑层：数智变革赋能与数智技术赋能。支撑层是数智领导力的动力，为核心层的愿景落地提供双重支撑——数智变革赋能（解决“愿不愿转型”的问题）与数智技术赋能（解决“能不能转型”的问题），是数智领导力发挥作用的关键载体。数智变革赋能维度主要包括四个方面：其一，行为示范引领。领导者应将自身树立为数智化转型的榜样，主动学习和应用数智技术，以自身行动影响组织成员，增强组织成员对组织数智愿景的信任与认同。其二，精神鼓舞激励。领导者应通过语言、行动传递数智化转型的信心，肯定组织成员在数智化转型中的努力与成果，通过愿景感召、精神激励等方式，激发组织成员的变革热情与工作积极性，缓解数智化转型带来的压力。其三，数智思维培养。领导者应引导组织成员突破传统思维模式，积极探索和拓展数智技术的应用场景，提出数智化创新建议，以此培养组织成员的创新意识与数智思维。其四，数智需求满足。领导者应关注组织成员在数智化转型中的个性化需求，针对组织成员的个体发展需求、数智技术短板，提供个性化的指导、培训与支持，疏导组织成员的数智化转型压力，帮助组织成员提升数智能力。数智技术赋能维度主要包括两个方面：其一，数智素养。领导者应具备识别数智技术发展趋势、解读数据价值、运用数智技术的基本能力，同时引导组织成员提升数智素养，夯实组织数智化转型的人才基础。其二，数智技术应用。领导者应能够精准把握数智技术与组织的业务、管理工作的融合点，推动数智技术在业务流程优化、决策效率提升等方面的应用，充分挖掘数据价值，以数智技术赋能组织创新发展。
三是机制层：数智契约保障。机制层是数智领导力的“落地保障”，为核心层与支撑层的有效运转提供规范，解决“数智化转型如何落地”的问题，确保组织数智化转型有序推进。该层级主要包含三个核心维度：其一，数智权责划分。领导者需明确组织各部门、各成员在数智化转型中的职责与分工，明确各自的工作重点、核心要求与考核标准，避免权责模糊、推诿扯皮等问题，确保数智化转型的各项举措落实到位。其二，数智奖惩机制。领导者应建立与数智绩效挂钩的奖惩体系，对在数智技术应用、数智化创新、数据价值挖掘等方面成效显著的部门和个人给予奖励，对未完成数智化转型任务、违反数智工作规范者给予一定惩戒，强化结果导向，激发组织成员数智化转型的工作主动性。其三，数智流程规范。领导者应建立完善的数智工作流程与规范，明确数据的采集、存储及使用标准，制定数智技术应用流程、数智化业务操作规范等，保障数智技术的安全、合规应用，避免数智技术滥用、数据泄露等问题。
四是产出层：数智绩效产出。产出层是数智领导力发挥作用的最终成果，是核心层、支撑层、机制层协同作用的产物，体现了数智领导力的价值功用。该层级主要包含三个核心维度：其一，组织运营效率提升。通过数智技术的融合应用与流程优化，减少冗余环节、提升工作效率、降低运营成本，这是数智领导力的短期产出，契合数智技术提质增效的基本价值。其二，组织创新能力提升。通过激发组织成员的数智创新意识、挖掘数据价值、拓展数智技术应用场景，推动组织在各方面的数智化创新，形成组织创新优势，这是数智领导力的长期产出。其三，组织数智化转型落地。推动组织完成业务流程、组织架构、文化理念的数智化升级，提升组织在数智文明时代的核心竞争力，实现组织的数智愿景目标，这是数智领导力的最终产出。
三、数智领导力的提升路径
在数智文明时代，提升领导者的数智领导力已成为组织生存与发展必须面对的战略命题。为此，本文针对数智领导力提升面临的多重制约因素，从认知、能力、机制、环境、伦理等维度提出系统化的数智领导力提升路径。
（一）认知重塑：树立数智思维，纠正认知偏差
当前，领导者的数智认知存在明显偏差。一是过于依赖传统思维路径，习惯于传统的经验决策、层级管理的思维模式，将数智技术视为单纯的工具，忽视其对组织发展的重塑作用。二是对数智技术的认知存在二元偏差，或者是过度夸大其效用，脱离实际地盲目推进数智技术应用，或者是过于低估其价值，对数智技术的应用停留在浅层，使组织数智化转型流于形式。三是对AI技术原理、行业适配场景缺乏系统认知，没有深刻认识到其在领导决策、组织创新等核心环节的深度应用价值。
因此，要把认知重塑作为领导者提升数智领导力的前提，培育其数智思维，纠正其认知偏差。一是加强数智思维培养。通过专题培训、案例研讨等方式，引导领导者树立数智思维，深刻认识到数智思维区别于传统的经验思维、线性思维，其重点强调“数据+智能”驱动、系统协同、敏捷应变以及创新突破。二是纠正认知偏差。加强对数智领导力的核心内涵与时代价值的宣传普及，界定其与相关概念的区别与联系，让领导者清醒地认识到，数智领导力既不是对传统领导力的简单否定，也不是对数智技术的盲目崇拜，而是在数智文明时代继承传统领导力核心价值基础上的范式跃迁，从而树立科学的数智化发展理念，增强提升数智领导力、引领组织数智化转型的责任感与使命感。三是深化对AI技术的认知。通过系统培训、实地考察等方式，引导领导者深入了解数智技术的应用场景，树牢“技术为我所用”的理念，既要充分发挥数智技术的赋能作用，又要避免“技术崇拜”心态，防止陷入技术依赖的窠臼。要让领导者深刻认识到数智技术的核心能力边界、应用逻辑与潜在风险，认识到技术从来不是价值中立的，算法设计、数据使用都蕴含着价值选择，从而建立技术与管理深度融合的认知体系。
（二）能力培育：强化能力体系，优化素养结构
当前，一些领导者存在明显的数智能力差距与数智素养不足的问题。一是数智能力存在系统性短板。“数据+智能”驱动决策的核心能力明显不足，仍过多依赖经验决策；AI技术应用能力薄弱，无法实现技术与领导工作的深度融合；数智化变革引领与AI协同创新能力严重不足，难以制定科学的数智化发展战略，无法有效整合资源、实现人机协同推动组织创新。二是数智素养不足。数智知识储备明显不足，对数智技术的工作原理和应用逻辑缺乏深入系统的了解和掌握；数智态度不积极，对数智技术抱有抵触心理，主动学习意愿不强。三是持续学习能力不足。面对当前知识更新周期指数级缩短的情况，一些领导者AI学习意愿不强、方法不当、韧性不足，跟不上AI知识更新的速度，无法实现数智能力的持续动态提升，难以适应AI技术高速迭代的状况。
因此，要把能力培育作为领导者提升数智领导力的核心。一是强化数智能力体系化培育。通过加强理论培训与实践演练，着力培育领导者的“数据+智能”驱动决策能力，使其掌握算法这一数智文明的核心驱动力，尽快实现从“经验决策”到“数据+智能决策”的转变。开展数智工具应用训练，提升领导者对AI平台、大数据分析系统的实际操作能力，使数智技术真正赋能领导工作实践。通过案例教学、情景模拟等实践演练，着力培养领导者的数智化变革引领能力，使其掌握数智时代组织战略制定与流程优化方法，能够科学制定组织的数智化转型战略并推动其成功落地。二是全面提高数智素养。构建系统化的数智知识培训体系，持续丰富领导者的数智知识储备，丰富数智知识存量。通过岗位练兵、项目实操，提升领导者的数据处理、数字资源统筹整合等重要技能，确保领导者不仅会用数智技术，更善用数智技术。营造改革创新的良好环境，引导领导者树立开放包容、敢于尝试的数智态度，对数智技术从被动适应转向主动拥抱。三是提升持续学习能力。适应知识更新周期指数级缩短、AI技术快速迭代的节奏，健全系统化与碎片化相结合、线上与线下相结合的学习机制，配套建立相应的学习激励机制，使领导者愿学、能学、会学，增强其将所学知识用于领导工作实践的积极性和主动性。
（三）机制完善：健全培育机制，强化保障支撑
数智领导力的系统化提升需要建立完善的机制与保障体系，当前相关制度机制亟待完善。一是培育机制缺乏系统性与针对性，培育目标模糊，未结合领导者的层级、行业特征采取个性化培育方式；现有培育内容多以AI技术知识普及为主，数智思维与数智能力的综合培育不够；培育师资缺乏兼具AI技术知识与领导实践经验的复合型人才。二是激励约束机制存在缺陷，激励方式传统单一，对在组织数智化转型中表现突出的领导者缺乏物质、精神与职业发展的综合激励。三是人才保障机制不完善，复合型数智人才引育机制不健全，难以引进和培养兼具AI技术与管理能力的人才；人才团队建设滞后，技术人才与管理人才难以协同发力，无法为数智化领导工作提供有效的人才支撑。
因此，要把相关制度机制完善作为领导者提升数智领导力的重要保障。一是健全数智领导力培育机制。结合领导者的层级、岗位与行业特征，制订个性化培育目标和方案，将AI技术应用能力作为核心目标。优化培育内容体系，融合技术知识、数智思维、能力与态度培育，增加行业化AI应用案例教学，使培训内容与领导实际工作紧密对接。创新培育方式，采用案例教学、实践演练等多种形式，建设AI技术实训平台，开展实操训练。构建复合型师资队伍，加强师资培训，提升培训的针对性和实操性。二是健全激励约束机制。探索建立物质、精神、职业发展相结合的多元化系统性激励体系，使在组织数智化转型中表现突出的领导者有获得感。将数智领导力纳入领导干部考核评价体系，制定科学的考核指标，加大考核力度，使领导者主动提升数智领导力。建立考核结果应用机制，将考核结果与晋升、奖惩、培训挂钩，强化考核的导向作用。三是完善数智人才保障机制。制订科学的数智人才引育规划，加大对兼具AI技术与管理能力的复合型人才的引进力度，通过培训、轮岗等方式培育内部人才，形成“外引+内培”双轮驱动。建立健全数智人才薪酬福利与晋升体系，给予人才充分的发展空间。加强数智人才团队建设，推动技术人才与管理人才协同合作、融合发展，避免“技术人才不懂管理、管理人才不懂技术”的割裂状态。
（四）环境优化：打造适配环境，强化外部支撑
数智领导力的培养受组织内部环境与外部生态的双重影响，当前内外环境存在明显的适配性不足问题。一方面，组织管理仍沿袭层级化、封闭化模式，部门之间存在信息壁垒；组织数智化基础设施建设不强，缺乏高质量数据资源；组织数智文化氛围不浓，员工数智意识淡薄，难以形成协同推进组织数智化转型的良好环境。另一方面，外部支撑体系存在短板，核心技术研发存在“卡脖子”难题，数智技术应用场景在传统行业的适配性不足；数智化服务体系不完善，缺乏专业的咨询、培训、技术支持等机构；数字鸿沟现象依然突出，不同地区、行业、组织的数智化发展程度差距较大。
因此，要同步优化组织内部环境与外部数智化发展生态。一是要优化组织内部的数智化环境。改革创新管理模式，构建扁平化、协同性、开放型的管理体系，破除部门与层级壁垒，建立跨部门数智化协同机制，打破“数据孤岛”。加大数智化基础设施建设投入力度，完善硬件设施，建设以AI为核心的数智化管理平台，整合数据资源，为领导工作提供技术支撑。积极培育组织数智文化，增强员工的数智技术应用与创新意识，营造鼓励创新、包容试错的组织文化氛围，形成协同推进组织数智化转型的内部合力。二是要强化外部数智化生态支撑。健全政策支撑体系，加强顶层设计，出台数智领导力培育专项政策，将数智技术应用能力作为培育体系的核心内容。聚焦解决“卡脖子”问题，加大核心技术研发的政策与资金支持力度，推动数智技术应用标准化、规范化发展，缩小区域、行业数智化发展差距。完善数智化服务体系，促进专业的咨询、培训、技术支持机构发展。打造政府引导、市场运作、专业支撑的服务格局，为组织数智化转型提供全方位服务。加强数智化宣传工作，通过媒体、行业协会等多渠道宣传数智化发展的意义和前景，提高社会认知程度，大力营造重视数智、拥抱数智的社会氛围。加强国际交流合作，搭建数智领域的国际交流平台，吸收引进先进的数智领导力培育经验，推动我国数智领导力研究和建设工作与国际接轨。
（五）伦理建构：深化伦理认知，加强伦理规制
AI技术的迅猛发展对传统伦理体系形成多重挑战，领导者在AI伦理认知和规制能力方面的不足成为数智领导力提升的重要阻碍因素。一是AI伦理认知不足，一些领导者将数智技术发展作为单纯的技术问题，忽视其伦理内涵与社会影响，对算法偏见、数据隐私泄露等核心伦理问题认知不深，伦理风险前置研判能力不足。二是AI伦理规制能力匮乏，算法的黑箱特性使领导者很难开展全流程伦理监督，难以协调技术进步与伦理规范。三是AI伦理治理体系存在缺失，尚未建立技术应用的伦理审查制度机制，伦理责任界定不清晰，导致伦理治理处于被动状态。
因此，要把AI伦理建构作为领导者的数智领导力提升的重要内容，这是数智领导力有别于以往各类领导力形态的重要方面，也是“AI向善”的根本保障。一是深化AI伦理认知。要将AI伦理作为领导者数智素养培育的重要内容，通过专题培训、伦理探讨等方式，深入讲解算法伦理、数据伦理等知识。通过典型伦理案例教学，深入分析算法歧视、隐私泄露、深度伪造等问题的成因与危害，使领导者树牢“伦理先行、技术向善”的理念。构建AI伦理跨领域交流平台，促进领导者与技术专家、伦理学者深度交流，使其形成系统的伦理认知体系。二是提升AI伦理能力。将AI伦理能力纳入数智领导力评价核心指标体系，着力培育领导者的伦理风险前置评估能力，使其掌握数智技术全流程的伦理风险评估方法；培育领导者的算法与数据伦理规制能力，建立算法透明化、数据分级管理制度，确保技术应用的公平性和合规性；培育领导者的技术与伦理平衡能力，使其摒弃“技术至上”或“伦理保守”的二元思维，在技术创新与伦理规范之间寻找动态平衡。三是构建系统化的AI伦理治理体系。政府组织要探索建立AI技术应用伦理审查机制，加强对技术应用全生命周期伦理审查，从根源上防控伦理风险；建立清晰的伦理责任界定与问责机制，明确技术研发者、应用者、管理者的具体责任，制定伦理失范行为的惩戒办法，防止“算法背锅”“责任虚化”等情形。企业组织要建立跨部门AI伦理治理平台，建强具备技术与伦理素养的复合型人才队伍，使AI伦理治理融入技术开发和应用的整个过程。社会组织要着力构建行业与社会AI伦理治理体系，并强化监督执行。通过凝聚各方力量，形成政府引导、行业自律、组织落实、社会监督的多元协同数智伦理治理格局，实现经济效益、社会效益与伦理价值的统一。
编辑 萧 劼
