(网经社讯)当前，中国经济要持续增长，内需不足是核心瓶颈之一。现有的研究大多是从居民收入预期、社会保障、消费信贷等需求侧角度来解释消费不足现象。但是，供给端吸引力不够的结构性矛盾不容小觑。中产阶层和高收入群体是消费增量的核心人群，传统大宗消费品需求（如购买家电、汽车、住宅等）已经基本饱和，市场很难持续提供符合其个性化、精细化需求的新品类。同时，大众化劳动密集型产品被越南、印度等低成本国家挤压，高端制造受到海外技术封锁，传统“规模化量产、货架式售卖”的商业模式陷入两头承压的发展困境，消费范式亟须重构。 

“所想即所得”的全新消费形态正在出现

长期以来，全球消费市场根据“所见即所得”这一底层逻辑运作，消费者只能在已有的商品里进行筛选、比价、购买，交易起始点就是货架、电商页面这类已经成形的供给载体。一方面，小众需求总量难以计算，企业对市场风险估计过高；另一方面，中小创新者缺少流量曝光的途径，潜在的需求和供给之间存在信息差，很多细分需求痛点被市场忽视。

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，到2027年，我国新一代智能体应用普及率要突破70%，把“人工智能+消费提质”当作重点行动，给消费范式转型给予顶层政策支持。具备自主感知、任务执行、跨平台交互能力的消费智能体，正打破传统消费“人找货”的单向信息壁垒，构建起“用户需求—智能体汇总—生产者柔性响应”的双向闭环，催生“所想即所得”的全新消费形态。

两类消费范式的核心概念

笔者对两类消费范式进行了学术化界定。

“所见即所得”消费模式。在这种消费模式里，供给端先完成产品生产与上架，消费者在已有供给范围内主动搜寻、比价并完成交易，其核心特征是“供给前置、人找货”。从几千年之前出现的农贸市场，到后来的商超，再到传统电商、直播电商，都可归结为该范式，只是展示渠道和交互方式不同，没有改变“供给定义需求边界”的底层逻辑。

“所想即所得”消费模式。这是一种消费者以自然语言表达内在需求，由智能体全域供给匹配、需求聚合、反向传导至生产端，最终达成个性化需求落地的消费形态，其核心特征是“需求前置、货找人”。该范式跟传统C2M（反向定制）、大规模定制的差别是：C2M以企业主动发起定制为核心，而“所想即所得”以用户原生需求为起点，由智能体完成分散需求的自动化聚合和供需匹配，大大降低了中间的人工干预。

理论基础：交易成本视角的范式演进

从交易成本理论来讲，消费范式的演进其实就是交易成本不断降低的过程。AI智能体对消费模式进行重构的核心就是借助技术手段来削减三类交易成本。

一是减少消费者的搜寻和决策成本，让智能体代替人工去完成跨平台检索、参数对比、评价筛选工作。

二是减少企业对需求的识别成本，借助聚合大量需求信号来代替传统的市场调研，从而精准地计算出市场规模。

三是降低供需匹配的契约成本，标准化的数据接口减少了供需双方的沟通损耗。正是交易成本系统性的降低，使得分散的个性化需求有了商业化落地的可能性。

智能体驱动“所想即所得”消费模式的实现机制

从用户的需求表达到定制商品的交付，智能体构建起三层闭环链路，打通了消费、商业、制造全链条。

消费者是需求的源头，专属智能体承担着“需求翻译官”职能，需要完成两大核心任务：一是拆解多模态意图，把显性需求（预算、品类）和隐性需求（使用场景、材质偏好、售后要求）区分出来，把口语化诉求转变成标准化的结构化数据；二是进行全域的供给检索匹配工作，对跨平台的商品进行检索，从而完成比价、履约能力以及合规认证方面的筛选，并最终输出最优方案。若市场无匹配产品，则加密留存需求标签。

海量的C端智能体所上传的碎片化需求，经由中立数据中台进行脱敏、归类以及量化统计，生成标准化的需求报告，同步推送给商家和工厂的B端智能体。该中台是“所想即所得”模式的关键所在：在传统模式里，厂商不能知晓分散的隐性需求，而数据中台可以借助智能体的聚合，把个性化需求变成可商业化的市场信号。

厂商会部署专属的生产智能体，对接需求中台，从而获取细分市场信号，联动柔性生产线完成定制化生产，重构制造业全流程。在产品设计这一环节，智能体会向设计师推送实时的需求趋势，同时自动生成适配用户场景的设计图纸，以此降低新品研发失败的概率。在生产排产阶段，借助产业集群的模块化生产线，接收小型定制订单之后就能快速调整生产，达成小单快反的目标。在售后方面，工业互联网智能体会实时采集商品使用数据，提前找出产品缺陷，主动给予服务。

消费新范式的意义

消费范式的迭代不单是技术应用的升级，它对不同经济体的战略价值有着明显的差别。在我国扩大内需攻坚期、制造业转型关键期，“所想即所得”模式的落地不只是消费体验的优化，还有破解深层次结构性矛盾、抢占全球产业竞争先机的诸多战略价值，是畅通国内国际双循环、培育新质生产力的重要手段。

当前，我国消费市场的核心矛盾已经从“商品供给总量不够”转变成“有效供给和升级需求错配”。一方面，传统标准化大宗消费品在城镇家庭的普及率逐渐饱和，低端同质化供给过剩，行业价格竞争加剧；另一方面，中高端需求越来越追求品质化、个性化、场景化，但长期缺乏对应供给的承接，这就造成了“低端过剩、高端短缺”的结构性失衡。

“所想即所得”模式，就是从供给侧着手来解决这一问题。智能体可以聚合和传导分散需求，把那些原本因为体量小、太细分而被市场忽视的消费痛点，变成有商业价值的产品开发信号，不断催生小众新品类和服务，拓展消费的范围与深度。相较于传统“企业先行研发、再培育市场”的模式，智能体需求前置这一逻辑大幅减少了新品孵化的试错成本，能形成“需求涌现—供给响应—消费升级—新需求衍生”的正向循环，与2025年11月出台的《关于增强消费品供需适配性进一步促进消费的实施方案》里“以供需高效协同促消费”的政策方向高度契合，为扩大内需战略提供可持续的内生动力。

我国制造业正处在“双向挤压”发展的关键阶段：高端领域受到发达国家技术的封锁以及壁垒的限制，关键核心环节对外依赖度较高，很难突破价值链上游。中低端市场受到越南、印度等低成本经济体的分流影响，传统规模化量产的价格优势在缩小，一些行业产能过剩，同质化竞争加剧，产业利润空间不断被压缩。“高端上不去、低端留不住”的两头承压格局，迫使制造业摆脱规模依赖，寻找新的增长路径。

“所想即所得”的需求驱动型生产，正好契合我国制造业的禀赋优势，为产业突围提供了新方向。

其一，长三角、珠三角地区有着全球最完备的产业集群和供应链协同体系，有模块化改造、小单快反的天然基础，能承接智能体聚合的个性化定制订单，促使生产模式从大规模标准化量产迈向规模化柔性定制。

其二，以销定产的逻辑从根本上降低了企业的库存积压风险，让传统行业的产能过剩压力得以缓解，避免资源错配和浪费。

其三，个性化定制产品有较高的溢价能力，比标准化商品更能推动制造业朝着设计研发、场景服务、品牌运营等高附加值环节发展，避免陷入低价竞争的红海，达成从“规模优势”到“效率优势、创新优势”的系统性转变。

抢占全球消费新范式的制高点，打造国际竞争的新优势。当前，全球智能体零售（Agentic Commerce）的商业化阶段还没到成熟期，各国都在探寻下一代零售与消费的底层形态，没有形成稳定的行业标准以及竞争格局。中国在这个全新的赛道里有着明显的先发优势。

一是拥有全球最大的数字消费市场以及最完备的工业体系，能给“所想即所得”模式提供最丰富的应用场景和产业落地支持。

二是中国AI智能体技术的运用落地速度在全球范围内处于领先地位，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》已经从顶层设计方面明确了2027年智能体普及率要达到70%的目标以及相应的路径。

三是中国跨境电商已经借助SHEIN等企业验证了“需求数据+柔性供应链”模式在全球的竞争能力，有着向全品类、全场景复制的产业基础。

消费范式转型的现实约束

智能体驱动的“所想即所得”模式有着很广阔的空间，不过，它不是一蹴而就的，当下还面临不少现实的限制。

第一，需求表达的约束。大量消费者的需求是模糊的、感性的，很难转化为可量化、可生产的结构化参数。智能体仅能处理清晰且可描述的需求，像“好看”“高级感”这类主观诉求，仍然难以精准解读并匹配。

第二，成本边界的约束。柔性定制的单位成本比规模化量产高很多，如果个性化需求的支付意愿不能覆盖定制溢价，那么商业模式就不成立。智能体只能解决信息不对称的问题，不能突破规模经济的基本规律，多数标准化大众消费品还是会保留“所见即所得”的模式。

第三，互操作的约束。当前，消费智能体分属不同科技企业，其数据接口、商品标注标准不兼容，很难达成全域需求的聚合。如果缺乏行业统一的标准，需求数据就会分散在各个封闭的生态里，不能形成规模化的需求信号。

第四，数据治理的约束。消费智能体需要采集用户消费习惯、偏好、支付能力等敏感数据，如果没有规范管控，那么就容易出现数据泄露、过度采集等问题。同时，头部平台如果垄断了全域需求的数据，或许会形成新的需求垄断，从而挤压中小厂商的生存空间。

推进消费范式转型的实施路径

要让“所想即所得”模式落地，不能只靠技术迭代，需要制度、产业、治理等方面的协同配套。

在制度方面，要明确核心规则，以防范新型风险。界定需求数据的产权以及收益分配规则，明确用户对自身需求数据的所有权，平台聚合需求数据应得到用户授权，探索数据收益合理分配的机制。应构建智能体决策责任认定机制，明确智能体自主下单时出现差错、假货、售后纠纷时，运营方、商家、用户的责任划分；要对新型反垄断监管加以完善，禁止平台凭借需求数据的优势进行不正当竞争，确保中小厂商有平等获取需求信号的权利。

在产业层面，要统一数据标准，降低适配门槛。由行业协会牵头，制定零售、跨境、制造全品类商品的结构化数据标注统一规范，明确材质、参数、合规认证、售后等必填字段，以此降低不同智能体之间的互操作成本。出台中小工厂数字化改造补贴政策，推广低成本柔性生产线解决方案，以此来降低中小企业对接智能体的技术门槛与资金压力。

在企业方面，构建并完善智能体体系，实现全链路打通。消费端企业着重优化意图识别能力，以此降低用户需求表达的门槛。商家端构建需求洞察、运营协同、客户服务三类智能体，以此来提高和消费智能体的适配效率。制造端借助工业互联网平台来部署生产智能体，推动生产线模块化改造，提高小单快反能力。跨境企业应重点完善多语言、海外合规数据适配，依托国内柔性供应链来承接全球个性化订单。

在治理方面，要平衡创新与规范，培育市场认知。在数据安全与隐私得到保护的前提下，对智能体消费新模式给予监管包容，鼓励企业进行试点创新。面向不同群体进行分层推广，针对年轻群体可拓展个性化消费场景，针对中老年群体可简化交互方式，逐步提高用户接受度。

结论与展望

AI智能体推动消费从“所见即所得”模式迈向“所想即所得”模式，不是对传统模式的全面取代，而是在“消费—生产”全链条里进行结构性优化，其核心价值在于激活海量个性化需求，为扩大内需、推动制造业升级提供新的动力。

这场转型的本质，就是技术进步让交易成本降下来，消费者主权逐步回归，生产效率不断提高。未来，智能体技术会迭代，行业标准会统一，柔性制造会普及，“表达需求就能得到适配产品”会慢慢从高端小众变成大众普及。同时，在转型进程里必然会面临数据治理、垄断风险、就业冲击这类新问题，需要通过技术创新、制度规范以及产业适配来协同推动，达成效率提高和权益保护的平衡。

人物介绍：汤敏，国务院原参事（2024年4月退休）。中国经济五十人论坛成员，跨境电商50人论坛主席， 中国教育30人论坛成员，欧美同学会商会理事。1998年中国大学扩招的建议者和倡导者。 现任友成企业家乡村发展基金会副理事长。曾任国务院发展研究中心中国发展研究基金会副秘书长，原中国人民银行研究生部部务委员会副主席。曾任亚洲开发银行经济发展研究中心经济学家，原亚洲开发银行驻中国代表处任首席经济学家。 长期从事经济政策和社会发展研究， 近年来着力参与推动人工智能赋能新兴产业和传统产业发展、跨境电商和乡村产业发展。