以高價值應用場景推動人工智能賦能企業創新

【觀察與思考】

近日，《中共中央、國務院關於發展新質生產力的意見》（以下簡稱《意見》）明確提出，“因地制宜、分業施策布局國家人工智能行業應用中試基地和高價值應用場景，大力推動人工智能在各行業應用”。以高價值應用場景牽引企業創新，是推動人工智能由“可用”邁向“好用”、由“示范”邁向“常態”的重要著力點，關鍵在於讓通用人工智能與產業知識深度融合，以場景開放促進技術迭代，以技術迭代反哺場景拓展，以能力沉澱支撐規模推廣。

高價值應用場景的內涵與篩選標准

根據國家發展改革委等四部門《關於組織實施國家層面標志性重大應用場景項目工作的通知》，高價值應用場景是指“聚焦引領示范作用強的行業領域集成式場景、高價值小切口場景，通過新技術新產品應用、原型產品、原創技術商業化驗証和產業化應用、技術升級、產業引領、商業模式創新、特定領域管理制度完善和優化等，發揮連接技術和產業、打通研發和市場的橋梁作用，打造具有突破性引領性的新場景”。其價值高低，不隻看技術是否前沿，更要看能否支撐國家戰略落地或產業能級躍升。

場景挖掘必須立足國情、服務產業。《意見》將中試基地與高價值應用場景並提，其深意在於打通從技術中試到場景應用的完整創新鏈條。中試上接科技攻關，下接產業示范和量產推廣。中試基地承擔技術從原型到產品的中間驗証，高價值場景承擔從產品到市場價值的終端驗証。二者銜接，構成接力式轉化鏈條。

高價值場景的篩選，需要建立可操作的評價標准。各地各部門可將戰略必要性、需求緊迫性、技術賦能潛力、商業可持續性和復制推廣作為選擇高價值場景的標准，建立遴選及清單發布機制，分類分層推進建設。從場景類型看，高價值場景可分為貫通行業全鏈條的行業領域集成式場景和聚焦單一行業關鍵環節的高價值小切口場景。前者解決共性問題、帶動效應更廣，后者落地快、實用性強。需要注意的是，技術展示型場景若脫離真實生產條件，不僅浪費資源，還會造成人工智能“萬能”的錯覺，因此實踐中對高價值場景的核心判斷標准，就是技術是否在真實生產環境中解決了真問題。

以高價值場景推動企業創新的內在機理

習近平總書記指出，要“用好超大規模市場優勢和豐富應用場景，培育更多世界一流企業和領先技術”，這一重要論述深刻揭示了場景優勢與企業創新的內在關聯。場景驅動企業創新，實質是通用人工智能與具體產業知識深度融合，實現技術、價值、能力三個層面的遞進轉化。技術轉化解決“能不能用”，價值轉化回答“值不值得用”，能力轉化回應“能不能持續用”。三者貫通，形成場景發現問題、技術形成方案、價值驗証成效、能力支撐復制的創新循環，推動企業創新從局部實踐走向系統變革。

場景推動技術從通用走向專用。人工智能的通用能力不會自動構成企業創新能力，必須在具體場景中轉化為參數、標准和驗証條件。例如，在半導體顯示面板制造中，將人工智能視覺技術從自動識別缺陷延伸至自動判定和修復缺陷，實現面板生產檢測、判定、修復全鏈路自動化。場景為技術提供了優化目標和驗証標准，使人工智能從通用工具變為行業能力。

場景促進價值從降本走向增值。當人工智能深度嵌入企業核心業務流程，改變的不只是某個環節的效率，更是價值創造方式和競爭格局。例如，在客戶服務與銷售領域，人工智能已融入全流程，相關智能體覆蓋官網、門店、客服等場景，能完成產品咨詢、故障診斷、個性化推薦等任務。人工智能不再只是輔助工具，而是企業獲取市場價值的新基礎設施。

場景支撐能力從項目走向體系。項目是一次性交付，場景則是持續的能力積累。各地在推進“人工智能+制造”行動中，圍繞研發設計、生產制造、經營管理等環節，可以發掘一系列高價值應用場景，推動場景能力系統化沉澱，引導企業從項目式應用轉向體系化應用。

以高價值場景推動企業創新的實踐路徑

把高價值場景的潛力轉化為企業創新實效，需要在挖掘、推進、迭代、開放、合作上形成系統化路徑。

一是精准挖掘場景，建立企業出題、技術解題、政府搭台的需求發現機制。高價值場景不會自動浮現，各地各部門要從企業真實痛點出發，依據前述標准建立遴選、發布和動態調整機制，有效降低技術供給方尋找場景的信息成本，也為中小企業參與場景創新提供入口。

二是分層推進場景，從小切口突破走向全鏈條滲透。企業人工智能應用遵循起步、深化、躍升的遞進邏輯。起步階段選擇智能質檢、預測性維護、智能客服、能耗優化等痛點明確、見效較快的場景﹔深化階段向研發設計、供應鏈協同、生產排程、經營管理等高復雜度的場景延伸﹔躍升階段推動數據貫通與能力復用，建設企業級人工智能平台、行業模型和智能體協作網絡。大型企業可建平台、開放場景，中小企業可依托公共服務平台和行業模型，採用輕量化、按需訂閱的方案，降低試錯成本。

三是建立場景迭代閉環，實現場景驗証、數據反饋、技術升級、場景拓展的良性循環。場景不是一次性驗証的終點，而是持續迭代的起點。每一次應用產生的數據反饋、用戶評價和流程知識，都應成為技術優化和場景拓展的輸入。企業要建立以產業貢獻、效率提升、成本下降、質量改善、用戶滿意度和復制推廣能力為核心的評估體系，對成功場景形成標准化解決方案，對效果不佳場景及時復盤調整。完善數據、算力、算法、人才、金融和安全支撐，推動人工智能在發展中規范、在規范中發展。推動中試基地與高價值場景銜接，打通從技術中試到場景驗証、再到產業應用的完整鏈條，使成果更快進入產業體系。

四是開放共建場景，構建場景方、技術方、生態方協同網絡。龍頭企業應開放場景資源，同時人工智能企業要深入理解行業工藝、流程和制度﹔高校、科研機構、金融機構、中試基地和園區提供算法、人才、資金、驗証和孵化服務﹔政府則為場景培育和落地提供政策支持。

五是深化協同合作，以場景為紐帶匯聚各方合力。高價值場景的培育，往往涉及跨行業、跨區域、跨領域的資源整合。從區域看，東中西部產業基礎不同、場景資源各異，應因地制宜開展協作，鼓勵東部地區將成熟場景解決方案向中西部推廣，支持中西部地區依托特色產業打造差異化場景。各級政府發揮統籌引導作用，推動各地因地制宜推進場景建設。政府和企業還應積極參與全球人工智能場景合作，在智能制造、智慧醫療、智慧交通等領域貢獻中國方案。

（作者：李淑悅，系對外經濟貿易大學國際經濟貿易學院博士后）