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近日，國務(wù)院《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11號）出臺，分三個階段提出明確的總體要求：

到2027年，率先實現(xiàn)人工智能與6大重點領(lǐng)域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超70%，智能經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L。

到2030年，我國人工智能全面賦能高質(zhì)量發(fā)展，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超90%，智能經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極，推動技術(shù)普惠和成果共享。

到2035年，我國全面步入智能經(jīng)濟和智能社會發(fā)展新階段，為基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化提供有力支撐。

《意見》有兩處針對“人工智能應(yīng)用場景”提出行動要求：

其一：驅(qū)動技術(shù)研發(fā)模式創(chuàng)新和效能提升。以新的科研成果支撐場景應(yīng)用落地，以新的應(yīng)用需求牽引科技創(chuàng)新突破。

其二：強化基礎(chǔ)支撐能力，優(yōu)化應(yīng)用發(fā)展環(huán)境。健全人工智能應(yīng)用場景建設(shè)指引、開放度評價與激勵政策，完善應(yīng)用試錯容錯管理制度。

圖源：上海經(jīng)信委

毋庸置疑，“場景”是AI技術(shù)從實驗室走向生產(chǎn)生活的“轉(zhuǎn)換器”。當(dāng)前，我國人工智能場景建設(shè)正處于從技術(shù)研發(fā)向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用跨越的關(guān)鍵階段，如果缺乏一個系統(tǒng)的場景建設(shè)體系和完善的開放應(yīng)用機制，那么，要想“推動人工智能與經(jīng)濟社會各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合”將淪為空談。在此，筆者歸納了當(dāng)前有關(guān)“人工智能場景建設(shè)和應(yīng)用”中存在的最突出的三個共性問題，以期探索一條破局之道。

問題一：重大場景系統(tǒng)設(shè)計不足與碎片化難題

人工智能應(yīng)用場景呈現(xiàn)“大場景稀缺、小場景零散”的格局。雖然在部分領(lǐng)域（如消費互聯(lián)網(wǎng)、智能安防）已形成若干超大場景，但在很多潛力領(lǐng)域（如智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、自動駕駛），重大場景仍處于培育階段。比如，在制造業(yè)中，物體搬運物流、智能計劃排產(chǎn)、質(zhì)量控制等場景應(yīng)用規(guī)模分散，還未能形成協(xié)同效應(yīng)；再如能源行業(yè)的AI場景大多由大型央企主導(dǎo)，且局限于自有體系內(nèi)循環(huán)，跨企業(yè)、跨領(lǐng)域的整合應(yīng)用極少。這種碎片化導(dǎo)致AI技術(shù)難以形成規(guī)模效應(yīng)，“一個場景一個模型”的小作坊式開發(fā)模式普遍存在，不僅推高了落地成本，也制約了技術(shù)迭代速度。

問題二：場景開放程度不足與市場壁壘突出

場景機會的開放共享是人工智能技術(shù)快速迭代的重要前提，但目前場景開放存在明顯的體制機制障礙。政府、公共機構(gòu)和大型國企掌握的大量高價值場景，對民營企業(yè)特別是初創(chuàng)科技企業(yè)的開放程度有限。比如能源領(lǐng)域的“揭榜掛帥”項目多由系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)承接，工業(yè)領(lǐng)域的核心場景多被鏈主企業(yè)掌控，導(dǎo)致創(chuàng)新能力強的AI企業(yè)面臨“看得見場景、進不去大門”的困境。這種封閉性不僅限制了技術(shù)應(yīng)用的廣度，也使得場景需求與技術(shù)供給之間難以形成有效對接，延緩了人工智能與實體經(jīng)濟的融合進程。

問題三：數(shù)據(jù)瓶頸制約場景深度應(yīng)用

數(shù)據(jù)作為人工智能的“燃料”，其質(zhì)量、規(guī)模和流通效率直接決定場景應(yīng)用的深度。當(dāng)前，數(shù)據(jù)問題已成為制約AI落地的核心瓶頸：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，制造業(yè)中接近一半的設(shè)備數(shù)據(jù)缺乏相關(guān)性，能源行業(yè)的“小樣本”數(shù)據(jù)難以滿足深度學(xué)習(xí)需求；二是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，跨組織、跨環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享機制缺失，醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的異構(gòu)數(shù)據(jù)整合成本極高；三是高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)匱乏，專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注不僅成本高昂，且一致性難以保證；四是數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展滯后，數(shù)據(jù)確權(quán)、授權(quán)、流轉(zhuǎn)等機制不完善，導(dǎo)致大量有價值數(shù)據(jù)難以進入應(yīng)用環(huán)節(jié)。

圖源：21經(jīng)濟網(wǎng)

由此可見，上述這些場景建設(shè)和應(yīng)用的問題共同構(gòu)成了AI技術(shù)落地的“攔路虎”。而上海作為全國人工智能發(fā)展的領(lǐng)先城市，盡管已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新和場景資源等方面具備獨特優(yōu)勢，但同樣也面臨上述問題的挑戰(zhàn)。因此，筆者認(rèn)為，構(gòu)建一個“上海AI場景地圖”，既是應(yīng)對當(dāng)下挑戰(zhàn)的務(wù)實之舉，也是推動人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。

首先，構(gòu)建“上海AI場景地圖”是破解場景碎片化的迫切需要。

上海作為工業(yè)重鎮(zhèn)，擁有“空天陸海能”全領(lǐng)域的豐富場景資源，大飛機、航天器、汽車、核電等高端制造環(huán)節(jié)蘊含大量高價值A(chǔ)I應(yīng)用場景。但這些場景目前分散在不同企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域，缺乏系統(tǒng)性梳理和整合。通過構(gòu)建場景地圖，可將分散的工業(yè)場景、城市治理場景、民生服務(wù)場景進行標(biāo)準(zhǔn)化梳理和分類，形成“化整為零”到“串珠成鏈”的發(fā)展路徑，既能為AI企業(yè)提供清晰的需求指引，也能推動跨環(huán)節(jié)的智能協(xié)同，有效解決場景碎片化問題。

其次，構(gòu)建“上海AI場景地圖”是促進供需精準(zhǔn)對接的關(guān)鍵路徑。

上海人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)已初具規(guī)模，擁有諸多頭部企業(yè)以及幾百家集聚在“模速空間”的大模型企業(yè)，但場景需求與技術(shù)供給之間仍存在明顯的信息差。一方面，制造業(yè)企業(yè)不知道哪些AI技術(shù)能解決實際問題；另一方面，AI企業(yè)難以精準(zhǔn)把握產(chǎn)業(yè)的真實需求。場景地圖可通過清晰標(biāo)注場景類型、技術(shù)需求、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、開放程度等關(guān)鍵信息，搭建起需求方與供給方的“橋梁”，減少企業(yè)市場拓展的盲目性，提高合作效率。

第三，構(gòu)建“上海AI場景地圖”是提升資源配置效率的重要手段。

上海在算力、數(shù)據(jù)等資源方面具備顯著優(yōu)勢，已建成“一平臺+5中心”的智算中心格局，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系日趨完善，但資源與場景的匹配效率仍有提升空間。場景地圖可實現(xiàn)資源與場景的智能匹配，如將頭部企業(yè)的AI算力與醫(yī)療影像診斷場景關(guān)聯(lián)，從而提高算力、數(shù)據(jù)等資源的利用效率。同時，通過地圖動態(tài)監(jiān)測場景應(yīng)用效果，可引導(dǎo)政策資源、資本資源向高價值場景傾斜，形成“好鋼用在刀刃上”的資源配置機制。

最后，構(gòu)建“上海AI場景地圖”也是防范風(fēng)險與優(yōu)化治理的創(chuàng)新方式。

人工智能場景應(yīng)用在數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范等方面面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的場景涉及敏感信息。場景地圖可納入安全風(fēng)險評估維度，對不同場景的安全等級、數(shù)據(jù)敏感度進行標(biāo)注，引導(dǎo)AI企業(yè)在合規(guī)框架內(nèi)開展應(yīng)用。如對涉及核心工藝數(shù)據(jù)的工業(yè)場景，在地圖中標(biāo)注數(shù)據(jù)加密、權(quán)限管理等要求，既保障場景開放，又防范安全風(fēng)險。這種“地圖+治理”的模式，可為人工智能場景的安全可控發(fā)展提供全新路徑。

誠然，場景地圖的生命力在于廣泛參與，構(gòu)建“上海AI場景地圖”必然是一項系統(tǒng)工程，不僅需要一個“政府引導(dǎo)+市場參與”的共建機制，更需要從頂層設(shè)計、技術(shù)支撐、運營機制等多方面協(xié)同推進，確保地圖的科學(xué)性、實用性和動態(tài)性。

政府：負(fù)責(zé)制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、統(tǒng)籌公共場景資源。

行業(yè)協(xié)會：負(fù)責(zé)組織企業(yè)參與、收集場景需求。

鏈主企業(yè)和AI企業(yè)：負(fù)責(zé)提供實際場景案例和技術(shù)解決方案。

科研機構(gòu)：負(fù)責(zé)場景價值評估和技術(shù)趨勢預(yù)測。

與此同時，還要特別注重發(fā)揮“模速空間”“模力社區(qū)”等創(chuàng)新社區(qū)的作用，鼓勵大模型企業(yè)貢獻場景應(yīng)用案例，真正形成“共建共享、動態(tài)更新”的良性循環(huán)。

當(dāng)然，與“上海AI場景地圖”相匹配的必然是根據(jù)場景的重要性和敏感性，建立一個“分層分級的場景開放機制”：

對城市治理、民生服務(wù)等公共場景，實行完全開放，任何符合資質(zhì)的AI企業(yè)均可申請對接；

對工業(yè)領(lǐng)域的非核心場景，由鏈主企業(yè)主導(dǎo)開放，政府給予適當(dāng)激勵；

對涉及核心技術(shù)和敏感數(shù)據(jù)的場景，可采用“白名單”制度，僅向具備安全保障能力的AI企業(yè)開放。

如此，通過地圖明確各類場景的開放條件和合作模式，既保障技術(shù)應(yīng)用，又保護企業(yè)核心利益。

相信“上海AI場景地圖”的構(gòu)建，將推動人工智能場景建設(shè)從“單點突破”邁向“系統(tǒng)升級”，加速形成“場景牽引技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)反哺場景迭代”的良性循環(huán)，助力上海打造全球人工智能場景創(chuàng)新高地，助力我國人工智能全面賦能高質(zhì)量發(fā)展。

原創(chuàng)作者：上海產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展研究院常務(wù)副院長

責(zé)任編輯：胡珊毓

策劃審核：夏 雨

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書名：《城市更新：上海的實踐與創(chuàng)新》

定價：168.00元

書號：ISBN 978-7-5765-1676-0

出版：同濟大學(xué)出版社

出版時間：2025年7月

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