以高价值应用场景推动人工智能赋能企业创新
【观察与思考】
近日，《中共中央、国务院关于发展新质生产力的意见》（以下简称《意见》）明确提出，“因地制宜、分业施策布局国家人工智能行业应用中试基地和高价值应用场景，大力推动人工智能在各行业应用”。以高价值应用场景牵引企业创新，是推动人工智能由“可用”迈向“好用”、由“示范”迈向“常态”的重要着力点，关键在于让通用人工智能与产业知识深度融合，以场景开放促进技术迭代，以技术迭代反哺场景拓展，以能力沉淀支撑规模推广。
高价值应用场景的内涵与筛选标准
根据国家发展改革委等四部门《关于组织实施国家层面标志性重大应用场景项目工作的通知》，高价值应用场景是指“聚焦引领示范作用强的行业领域集成式场景、高价值小切口场景，通过新技术新产品应用、原型产品、原创技术商业化验证和产业化应用、技术升级、产业引领、商业模式创新、特定领域管理制度完善和优化等，发挥连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁作用，打造具有突破性引领性的新场景”。其价值高低，不只看技术是否前沿，更要看能否支撑国家战略落地或产业能级跃升。
场景挖掘必须立足国情、服务产业。《意见》将中试基地与高价值应用场景并提，其深意在于打通从技术中试到场景应用的完整创新链条。中试上接科技攻关，下接产业示范和量产推广。中试基地承担技术从原型到产品的中间验证，高价值场景承担从产品到市场价值的终端验证。二者衔接，构成接力式转化链条。
高价值场景的筛选，需要建立可操作的评价标准。各地各部门可将战略必要性、需求紧迫性、技术赋能潜力、商业可持续性和复制推广作为选择高价值场景的标准，建立遴选及清单发布机制，分类分层推进建设。从场景类型看，高价值场景可分为贯通行业全链条的行业领域集成式场景和聚焦单一行业关键环节的高价值小切口场景。前者解决共性问题、带动效应更广，后者落地快、实用性强。需要注意的是，技术展示型场景若脱离真实生产条件，不仅浪费资源，还会造成人工智能“万能”的错觉，因此实践中对高价值场景的核心判断标准，就是技术是否在真实生产环境中解决了真问题。
以高价值场景推动企业创新的内在机理
习近平总书记指出，要“用好超大规模市场优势和丰富应用场景，培育更多世界一流企业和领先技术”，这一重要论述深刻揭示了场景优势与企业创新的内在关联。场景驱动企业创新，实质是通用人工智能与具体产业知识深度融合，实现技术、价值、能力三个层面的递进转化。技术转化解决“能不能用”，价值转化回答“值不值得用”，能力转化回应“能不能持续用”。三者贯通，形成场景发现问题、技术形成方案、价值验证成效、能力支撑复制的创新循环，推动企业创新从局部实践走向系统变革。
场景推动技术从通用走向专用。人工智能的通用能力不会自动构成企业创新能力，必须在具体场景中转化为参数、标准和验证条件。例如，在半导体显示面板制造中，将人工智能视觉技术从自动识别缺陷延伸至自动判定和修复缺陷，实现面板生产检测、判定、修复全链路自动化。场景为技术提供了优化目标和验证标准，使人工智能从通用工具变为行业能力。
场景促进价值从降本走向增值。当人工智能深度嵌入企业核心业务流程，改变的不只是某个环节的效率，更是价值创造方式和竞争格局。例如，在客户服务与销售领域，人工智能已融入全流程，相关智能体覆盖官网、门店、客服等场景，能完成产品咨询、故障诊断、个性化推荐等任务。人工智能不再只是辅助工具，而是企业获取市场价值的新基础设施。
场景支撑能力从项目走向体系。项目是一次性交付，场景则是持续的能力积累。各地在推进“人工智能+制造”行动中，围绕研发设计、生产制造、经营管理等环节，可以发掘一系列高价值应用场景，推动场景能力系统化沉淀，引导企业从项目式应用转向体系化应用。
以高价值场景推动企业创新的实践路径
把高价值场景的潜力转化为企业创新实效，需要在挖掘、推进、迭代、开放、合作上形成系统化路径。
一是精准挖掘场景，建立企业出题、技术解题、政府搭台的需求发现机制。高价值场景不会自动浮现，各地各部门要从企业真实痛点出发，依据前述标准建立遴选、发布和动态调整机制，有效降低技术供给方寻找场景的信息成本，也为中小企业参与场景创新提供入口。
二是分层推进场景，从小切口突破走向全链条渗透。企业人工智能应用遵循起步、深化、跃升的递进逻辑。起步阶段选择智能质检、预测性维护、智能客服、能耗优化等痛点明确、见效较快的场景；深化阶段向研发设计、供应链协同、生产排程、经营管理等高复杂度的场景延伸；跃升阶段推动数据贯通与能力复用，建设企业级人工智能平台、行业模型和智能体协作网络。大型企业可建平台、开放场景，中小企业可依托公共服务平台和行业模型，采用轻量化、按需订阅的方案，降低试错成本。
三是建立场景迭代闭环，实现场景验证、数据反馈、技术升级、场景拓展的良性循环。场景不是一次性验证的终点，而是持续迭代的起点。每一次应用产生的数据反馈、用户评价和流程知识，都应成为技术优化和场景拓展的输入。企业要建立以产业贡献、效率提升、成本下降、质量改善、用户满意度和复制推广能力为核心的评估体系，对成功场景形成标准化解决方案，对效果不佳场景及时复盘调整。完善数据、算力、算法、人才、金融和安全支撑，推动人工智能在发展中规范、在规范中发展。推动中试基地与高价值场景衔接，打通从技术中试到场景验证、再到产业应用的完整链条，使成果更快进入产业体系。
四是开放共建场景，构建场景方、技术方、生态方协同网络。龙头企业应开放场景资源，同时人工智能企业要深入理解行业工艺、流程和制度；高校、科研机构、金融机构、中试基地和园区提供算法、人才、资金、验证和孵化服务；政府则为场景培育和落地提供政策支持。
五是深化协同合作，以场景为纽带汇聚各方合力。高价值场景的培育，往往涉及跨行业、跨区域、跨领域的资源整合。从区域看，东中西部产业基础不同、场景资源各异，应因地制宜开展协作，鼓励东部地区将成熟场景解决方案向中西部推广，支持中西部地区依托特色产业打造差异化场景。各级政府发挥统筹引导作用，推动各地因地制宜推进场景建设。政府和企业还应积极参与全球人工智能场景合作，在智能制造、智慧医疗、智慧交通等领域贡献中国方案。
（作者：李淑悦，系对外经济贸易大学国际经济贸易学院博士后）