无人经济是技术创新催生的新业态，是中国经济社会迈向智能化发展新阶段的重要标志，也是中国经济社会结构性转型的重要体现。随着人工智能、大数据、物联网和云计算等新技术的广泛应用，无人经济正从零散试点向场景化、体系化、规模化方向发展，并将与更多行业深度融合，成为推动中国经济转型升级的重要力量。
一、什么是无人经济
近年来，无人零售、无人工厂、无人驾驶等新业态迅速发展，无人经济成为学界与业界共同关注的前沿议题。尽管相关研究不断增多，但学界对其尚无统一定义，学者主要从技术、组织和功能三个维度展开讨论。从技术驱动视角看，学者普遍认为无人经济是以新一代信息技术为主要支撑，运用算法、感知技术、自动化系统替代人工作业，实现经济活动智能化与自主化的经济形态。从组织运行视角看，无人经济是一种“去人工化”的新型经济运行方式，使企业或平台在较少人力参与的条件下实现连续运转。从功能特征视角看，学界普遍认可无人经济的“无人工化”和“智能自主化”特征，即通过智能系统承担经济活动的感知、决策与执行功能，减少人力直接参与并降低交易成本。
综合既有文献与实践，可对无人经济作如下界定：无人经济是指在人工智能、大数据、物联网、云计算等新技术支撑下，智能系统在感知、决策与执行层面替代人力，使生产、流通和服务活动能够自主运行、实时协同的新型经济形态。无人经济的本质是劳动过程的再组织和生产工具的智能化升级，体现了“人退至后台、系统走上前台”的经济运行方式新特点。
从经济运行环节看，无人经济可划分为三个相互关联的层次：一是无人化生产，以无人工厂、无人农场为代表，体现生产环节的自动化与智能决策；二是无人化流通，以无人仓储、无人配送、无人零售为代表，突出物流与交易环节的智能协同、降本增效；三是无人化服务，以无人酒店、无人银行、智能客服为代表，突出服务环节的智能交互与定制化供给。
从发展演进看，无人经济经历了机械化、网络化、智能化三个阶段，其本质是技术进步推动的生产组织方式变革。早期，以自动售货机为代表的机械化无人服务主要解决营业时长和人力成本问题；随着移动支付与物联网的普及，无人零售、无人酒店、无人加油站等业态兴起；而在新一代信息技术的推动下，智能系统逐步接管生产、仓储、配送与运营，形成了以无人工厂、无人物流、自动驾驶等为代表的深度无人化体系。
总之，无人经济是数据、算法、云端与终端设备嵌入“生产—流通—消费—治理”全过程的重要载体，不仅代表着生产力的提高，也反映了劳动关系与经济结构的重塑。无人经济的发展是数字经济深化发展与智能化转型的集中体现，为在中国式现代化进程中培育新质生产力提供了重要支撑。
二、发展无人经济的重大意义
无人经济能够创造新场景、带来新体验，进而改变人民群众的生活面貌。加快发展无人经济对推动高质量发展、推进中国式现代化具有重大意义。
（一）推动经济发展由要素驱动迈向创新驱动
从宏观视角看，无人经济是中国经济由要素驱动迈向创新驱动的关键抓手。随着劳动力成本上升，企业利润空间不断被压缩，传统制造业难以继续依靠低价要素维持竞争优势。以人工智能、机器人、物联网为代表的无人化生产与运营体系，帮助企业实现了生产效率与供给质量的同步提升，有效缓解了企业的成本压力。无人经济既是推动传统产业向高附加值方向发展的重要路径，也是相关产业从要素驱动迈向创新驱动的现实体现。
（二）以智能化升级带动产业体系重构
从产业生态看，无人经济通过智能化改造推动产业链重构。以智慧物流为例，自动化仓储、智能分拣系统、无人配送系统形成闭环协同，可以实现仓储、分拨、运输与末端配送的系统集成。京东物流“亚洲一号”智能物流园区便是典型案例，其依托自动化设备、智能调度系统，实现全天候精准作业，大幅提升仓配效率。类似的无人驾驶、智能调度等技术正重塑制造、物流等产业体系。这种贯穿生产、流通与服务全过程的智能化重构，意味着无人经济是产业基础设施升级的关键支撑力量。
（三）以智能场景创新引领消费模式变革
从消费结构看，无人经济推动消费模式从“满足型”向“体验型、便利型”转变。随着“Z世代”（Generation Z，指在互联网时代成长起来的人群）成为主流消费群体，消费需求的重心逐步转向“好用、便捷、即时”。无人零售、无人酒店、共享自助空间与即时配送等场景，打破了消费的时间与空间边界，使消费从固定场所模式向无接触、碎片化、按需即取的即时模式转变。这一转变使消费更加高频化与场景化，带动了体验消费与服务消费扩张，成为释放内需潜力、促进经济增长的重要动力源。
（四）以技术赋能提升社会治理韧性与安全性
从社会治理角度看，无人经济在公共安全与应急管理领域发挥着重要作用。在矿井开采、化工生产等高危作业场景中，以机器人为主的无人化作业模式能显著降低人身安全风险，并在突发情况下有效降低经济损失。由此，无人经济不仅是商业模式创新的重要方向，也是增强社会韧性与提升公共安全治理能力的关键支撑。
（五）推动劳动力市场从人口红利向人才与技术红利转型
从劳动力市场看，无人经济并非追求简单的“替代劳动”，而是在“重构劳动”。在一般重复性岗位被机器与算法部分替代的同时，智能设备运维工程师、算法运营专员、数据安全管理师等新岗位大量涌现，企业用工需求从前端转向后台，从体力劳动岗位转向技术密集、数据驱动岗位。发展无人经济不仅能够缓解用工压力，还能推动劳动者技能提升和就业结构优化，成为从人口红利向人才与技术红利转型的重要路径。
三、当前无人经济发展面临的挑战
尽管无人经济展现出巨大潜能，但其仍处于从试点探索迈向长期发展的阶段，面临技术、制度、商业、数据与人力等多重结构性挑战。能否有效应对这些挑战，不仅决定着无人经济能否实现可持续增长，也决定着其能否形成稳定的产业格局。
（一）自主控制能力有待提升
无人经济并非依赖单一终端，而是依托由“感知—决策—执行—反馈”等环节构成的系统化技术链，涉及高性能传感器网络、环境识别算法、导航定位系统、实时数据传输等技术或工具。目前，我国部分企业的系统架构存在“前端国产、后端进口”的情况。这种自主控制能力不足的问题，不仅削弱了产业链安全性，也带来潜在发展风险。
（二）行业监管有待完善
目前，对无人经济的监管多采取“先行试点、边走边调”的模式，这在一定程度上激发了无人经济的发展活力。然而，面对新业态的快速发展，现有监管模式在产权界定、责任划分等方面仍存在不同程度的空白。例如，在无人交通运输中，针对交通事故、数据泄露、财物损害等问题，平台公司、硬件生产商、算法设计方三者之间的责任边界尚不明晰。这种监管缺位不仅增加了企业合规成本与运营风险，也削弱了消费者信任，进而影响行业口碑。
（三）商业模式有待优化
此前，无人零售等新业态在利好因素的推动下快速发展，但高峰过后，不少项目面临盈利难、运营难、续约难等问题。究其
原因，无人场景在节省门店人力成本的同时，增加了系统维护、数据保护、货品保管等方面的隐性成本。换而言之，如果企业在门店密度、客单价、复购率与成本之间难以实现动态平衡，就容易陷入经营困境。如果这种结构性失衡一直持续，依赖政策红利与资本助推的发展模式，将使无人业态面临投资回报率下滑的挑战。因此，行业未来必须从追逐概念的资本热潮，转向以运营效率与盈利能力为主要内容的可持续发展轨道。
（四）数据治理有待加强
无人经济的运行依赖数据采集、分析、传输等环节，由此引发的隐私泄露与算法歧视问题也日益突出。在消费端，无人经济平台往往会对消费者的浏览轨迹、定位信息、交易记录等进行实时收集与分析。部分消费者担心在“无人模式”下消费会出现信息安全问题。在生产端，数据治理问题表现为无人经济产业链中的数据垄断——行业头部企业凭借技术优势垄断关键生产数据，中小企业难以获取这些数据。此外，数据治理体系对一些新兴业态应用场景的认定、评判仍存在一定疏漏。这种治理滞后可能会降低消费者的消费意愿、阻碍无人产业的生产协同，进而制约无人经济的发展。
（五）人才短缺制约发展
随着无人经济的发展，一些重复性岗位逐步被无人生产工具替代，劳动力市场对复合型人才的需求显著增加。然而，现行的职业教育仍以单一技能培训为主，未形成涵盖工程技术、经营管理、安全防护等多维度能力的综合培养体系，也缺少对接企业需求的实训环节，导致无人经济发展面临“无人化却缺人”的困境。
四、推动无人经济高质量发展的实践路径
针对当前的突出问题，应从突破关键技术、健全制度体系、促进社会融合三个方面系统推动无人经济高质量发展，形成技术驱动、制度保障与社会认同协同发力的多轮驱动格局。
（一）强化技术支撑，夯实产业基础
推动无人经济高质量发展，关键要从技术、产业生态、人才三个方向入手，构建安全可控的技术与产业支撑体系。其一，加快关键技术的自主研发进程，完善从感知、决策到执行的全链条创新体系，形成具有自主知识产权的行业技术标准，以此保障产业自主可控。其二，以区域级示范项目为抓手，推动无人工厂、无人仓储、无人物流、无人零售系统化融合，逐步形成一体化智能产业链生态。其三，通过政府引导与企业协同，完善复合型人才培养体系。高校应建立跨学科课程与校企合作机制；企业应建立常态化内部培训机制，为新员工提供专项技术补充培训，为在职人员畅通技能提升通道。要构建“技术创新—产业应用—人才供给”的良性循环，为无人经济的持续发展注入智力动能。
（二）健全治理体系，优化监管方式
随着无人经济跨领域、跨场景的快速发展，传统监管体系亟须更新，以适应无人经济发展的复杂性。应以鼓励创新和有效监管为原则，建立既能激励创新又能防范风险的制度体系。一方面，通过专项立法，明确无人驾驶事故、无人零售消费纠纷等场景的责任归属，厘清平台企业、硬件生产商、算法设计方等主体的法律责任边界。另一方面，建立健全覆盖数据采集、存储、使用、流通全链条的监管框架，并设立专门的投诉举报与应急处理通道，确保监管公正高效。同时，要与时俱进更新监管手段，如对数据进行分级管理、要求企业遵守算法透明度规定等，提升治理的可操作性。要通过事前明确责任划分、事中建立数据监管框架、事后强化执法和权益保障，形成政府有效监管、企业降低风险、消费者增强信任的格局。
（三）坚持人本导向，营造良好氛围
无人经济发展的最终目标并非“去人化”，而是通过“有温度的智能化”增进社会整体福祉。以人为本的无人经济应体现在两个层面。其一，在生产与流通环节，妥善应对无人化对劳动力市场的冲击。政府需完善职业教育与就业转型支持政策，建立终身技能培训体系，帮助劳动者更好适应高技能岗位的要求，实现技术进步与就业转型的良性互动。其二，在消费场景中，应以构建信任为核心，提升无人系统的可靠性与人机交互体验。企业需强化用户导向，注重消费者的情感需求和体验反馈。可通过引入智能客服、构建大语言模型交互系统、推出透明投诉机制等方式，建立有温度的服务体系，让消费者感受到安全与尊重。同时，政府应加强科普教育与社会认知引导，营造公众理性认知、积极参与无人经济发展的社会氛围。
（欧阳耀福，中国社会科学院经济研究所副研究员；何洞明，中国社会科学院大学经济学院硕士研究生；祝康宸，中国社会科学院大学经济学院硕士研究生）
