场景是用于系统性验证新技术、新产品、新业态产业化应用以及配套基础设施、商业模式、制度政策的具体情境，是连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁，是推动科技创新和产业创新融合发展的重要载体，对促进新技术新产品规模化商业化应用具有重要牵引作用。“十五五”时期是北京加快建设北京（京津冀）国际科技创新中心、培育新质生产力的关键阶段。人工智能作为引领未来的战略性技术，其价值的实现日益依赖于与复杂现实场景的深度融合与迭代反馈，发展范式正从技术驱动向“技术－场景”双轮驱动深刻转变。北京应通过系统场景开放助力技术深度迭代创新，通过建立精准的供需翻译机制来弥合供需鸿沟，通过构建开放的中间平台与利益纽带来凝聚生态合力。

一、场景已成为科技创新与产业创新的重要载体

（一）国家战略层面形势要求

加快场景培育和开放是提升科技创新与产业竞争力的必由之路。当前，全球科技竞争与产业变革的逻辑正发生根本性演变，竞争制高点已从单一技术的“点状突破”，转向由复杂应用场景牵引的“体系化构建”能力。在此背景下，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，将“场景”提升至国家基础性战略资源的新高度，通过制度型开放与系统性培育，为新技术的“首试首用”提供广阔空间，是国家塑造未来发展新动能、赢得战略主动的关键举措。

“人工智能+”行动的本质是全方位、深层次的场景赋能。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的出台，标志着我国推动人工智能发展进入以深度融合与系统赋能为核心的新阶段。其根本目的在于推动人工智能像水电网络一样，广泛、稳定、深入地融入千行百业并赋能各领域高质量发展，重塑生产模式、治理范式与服务形态。这一国家战略的实现，依赖于千行百业中无数具体“场景”的开放贯通。场景已成为推动科技创新和产业创新融合发展的重要载体，推动场景赋能的过程，就是落实“人工智能+”行动的过程。

（二）北京发展的内在需求

场景开放是将技术策源优势转化为产业发展胜势的重要抓手。北京集聚了全国顶尖的人工智能人才、科研机构与创新企业，技术策源能力突出。将这种“创新密度”高效转化为“产业浓度”与“经济贡献度”，须依赖真实、大规模市场应用的牵引。今年1月，北京市发展和改革委员会发布《北京人工智能创新高地建设行动计划》，提出“全域应用赋能行动”，其深层逻辑正是通过主动设计并开放城市治理、产业发展、民生服务等各领域的丰富场景，为人工智能技术提供练兵场，从而牵引产业链上下游集聚，催生具有市场竞争力的产品与解决方案，将技术优势转化为真实的产业规模与经济效益。

场景开放是提升超大城市治理现代化水平的必然选择。北京作为超大城市，其运行管理面临着交通拥堵、应急响应、环境治理、公共服务均衡化等复杂挑战。传统的治理模式在方法、效率和精准性上，已难以满足当前治理现代化的更高要求。将人工智能深度嵌入城市治理流程，是实现治理能力系统性跃升的突破口，这就必须将城市治理中的难点、堵点、痛点，主动转化为可供人工智能技术攻关与应用的“靶向场景”。通过场景开放，以具体问题倒逼技术创新与治理模式创新协同并进，是构建智慧、韧性、高效超大城市治理体系的必由之路。

场景开放是培育未来产业与新质生产力的核心引擎。在具身智能、自主智能体、生成式人工智能等决定未来竞争格局的前沿领域，其技术突破与产业孵化高度依赖于早期、专用场景的同步构建与开放。例如，具身智能的进化依赖于在真实的工厂流水线、家庭环境或公开道路中持续学习与适配；生成式人工智能的可靠性与价值，则需在金融分析、工业设计、药物研发等垂直领域的高标准场景中得到闭环验证。因此系统性布局并开放此类前沿探索场景，实质上是在为未来产业的萌芽培育“土壤”，为塑造新质生产力进行超前布局。

二、场景驱动人工智能产业发展的核心作用机制

（一）驱动技术创新

一是淬炼技术的可靠性。城市场景的极端复杂性和高可靠性要求，为人工智能技术提供了实验室无法模拟的压力测试环境。在应对真实场景中的海量并发、复杂干扰、长周期运行等挑战的过程中，技术必须在可用性、安全性和适应性上完成实质性跨越，推动技术从“实验室原型”迈向“工业级可靠”。二是驱动多技术融合创新。城市治理等复杂问题无法依靠单一AI技术解决。智慧交通、城市生命线管理等综合性场景，天然要求计算机视觉、自然语言处理、物联网、大数据、机器人等多种技术协同作业、融合创新。这种需求是打破技术壁垒、催生跨领域系统性解决方案、推动集成创新的最强动力。三是前沿技术创新引领。在解决具体场景应用难题时，必然会触及现有基础理论与核心算法的瓶颈与局限。这些来自实践中的真实挑战，为人工智能的前沿基础研究和颠覆性技术探索，提供了最清晰、最精准的需求清单，能够有效引导研发资源进行定向投入，实现应用研究与基础研究的双向促进。

（二）驱动产业创新

一是催生智能原生新业态。人工智能应用场景推动交通、能源、城市管理等领域的核心数据在安全可控前提下实现高质量汇聚与融合，使数据成为定义新产品、提供新服务的核心生产资料。例如，融合实时交通与物流数据可催生“自适应城市物流”服务，整合多领域能耗数据可诞生“城市级智慧能碳运营商”。这类业态标志着从传统产业中裂变出全新的、根植于数据智能的经济增长新赛道。二是加速国产化技术体系的成熟与落地。国产AI技术体系的成功，最终取决于市场认可与规模化应用。通过在政务、金融、能源、交通等关键领域的核心场景中，以“揭榜挂帅”等方式主动创设对国产芯片、基础软件、框架与大模型的“首用首试”机会，能在真实应用中快速完成技术迭代、生态适配与品牌建立，是实现技术自立自强、自主可控不可或缺的市场化环节。三是构建大中小企业融通的创新梯队。复杂城市场景的建设，需由龙头企业主导系统集成，而其中涉及的大量细分技术模块、垂直行业算法、专用硬件设备等，则为众多专精特新中小企业提供了精准的市场入口和协作节点。场景成为关键的产业合作平台，形成“龙头引领、中小配套”的协同模式。促进大企业聚焦系统创新，中小企业深耕专业领域，提升产业链的整体韧性。

（三）赋能城市发展

一是实现数字经济与实体经济深度融合，提高全要素生产率。人工智能通过具体的工业制造、商业服务、现代农业等产业场景，渗透到实体经济的研发、生产、流通、服务各环节。这种深度融合能够优化资源配置，革新生产流程，创造智能产品与提供相关服务，是推动产业数字化和数字产业化、全面提升经济发展质量与效率的核心驱动力。二是推动城市治理模式向数据驱动、智能决策转变。人工智能在交通信号优化、公共卫生预警、基础设施智能巡检、政务服务“一网通办”等场景中的应用，正逐步改变以往依赖经验判断、人力巡查的传统治理模式。通过构建“感知－决策－执行”的智能闭环，城市治理正朝着实时感知、科学决策、精准干预的数智化治理新范式演进，从根本上提升治理的预见性、精准性与高效性。

三、北京市人工智能场景应用发展现状

（一）发展优势

当前，北京市人工智能产业已具备领跑全国的发展基础。一是顶层设计清晰。以《北京人工智能创新高地建设行动计划》为纲领，构建了从技术策源、算力基础到场景赋能、生态建设的完整政策体系，特别是“全域应用赋能行动”的提出，将场景开放与产业赋能提升至核心战略位置，明确了以应用牵引创新、以市场培育产业生态的清晰发展路径。二是创新资源富集。北京汇聚了全国密级的人工智能创新要素，人才方面，拥有全国近三成的人工智能高层次学者，为基础研究与前沿探索提供智力核心；产业方面，集聚占全国半数的人工智能核心企业，在AI芯片、底层框架、基础大模型、关键算法及智能硬件等全技术链条环节布局完整，形成了国内领先的全栈式技术供给能力。三是空间载体具备特色。北京正通过特色化、差异化的空间布局为产业凝聚物理载体。当前重点打造的海淀区“原点社区”、经开区“模数世界”、朝阳区“光智空间”、石景山区“文化智境”四大创新街区，坚持“一区一品”发展理念，分别聚焦原始创新与生态培育、算法模型与智能硬件、先进计算与光子集成、数字文化与融合应用等方向，为场景创新提供了物理空间和产业生态。

（二）面临挑战

人工智能场景创新在从局部试点向体系化赋能演进的过程中，仍面临一些系统性瓶颈。一是场景开放深度不足。当前已开放的场景多由单一部门或企业发起，呈“点状”和“碎片化”分布。缺乏从城市系统运行和产业发展全局出发、跨领域、跨层级的系统场景设计与开放。这导致技术应用局限在局部，难以形成合力解决综合性难题，场景的牵引价值和示范效应未能最大化。二是场景适配性不足，供给侧与需求侧衔接不畅。供给侧（技术企业）与需求侧（政府部门、传统行业）之间存在显著的语言鸿沟和认知差。技术方提供的解决方案有时与业务核心痛点匹配不精准，需求方又难以清晰定义技术参数和验收标准。这种供需错配导致大量创新成果难以落地生根，或落地后效果不及预期。

四、对策建议

（一）强化顶层设计，谋划体系化高价值综合性场景

一是建立市级场景统筹与设计机制。市级层面建立跨部门的常态化统筹协调机构，加快高价值应用场景的主动规划与系统开放。围绕满足科技创新、产业升级、消费促进、民生改善、城市治理及全球合作等多维度发展需要，主动策划并动态发布跨领域、跨层级的综合性场景清单，将分散的需求和挑战，整合为能够牵引多技术融合、多部门协同、多主体参与的集成式创新载体。二是推行标杆场景计划。围绕城市级标杆场景，设立AI场景专项资金，采用“赛马制”或“揭榜挂帅”模式，遴选最优团队实施。建立新型考核评价体系，除技术指标的达成外，还要将数据共享质量、业务流程优化实效、跨部门协同效率等作为关键绩效指标。项目成果不仅要形成技术解决方案，更要输出可复制推广的场景建设标准与跨域协同工作范式。

（二）深化供需对接，推进关键要素配套改革

一是设立场景技术专员，将业务痛点转化为清晰的技术参数与功能需求。在发展和改革委员会、经济和信息化局、卫生健康委员会、交通委员会等关键业务主管部门，设立专职或兼职的“AI场景技术专员”岗位。核心职责是深耕本领域业务，成为连接技术与业务的翻译官与产品经理，能够将模糊的业务痛点，精准转化为可供企业研发和投标的、清晰的技术需求规格书与功能定义。二是提高创新产品“首购首用”的比例，探索建立场景应用风险分担机制。系统性地修订政府及国有企事业单位的采购管理规定，对纳入市级标杆场景清单的、符合条件的本地人工智能创新产品与服务，给予更高比例的“首购首用”支持。同时，研究设立“场景创新风险补偿金”，对积极应用本地创新产品并达成预期效果的单位给予奖励；对因技术前沿性、复杂性导致的、程序合规前提下的探索性失败，经认定后可予以一定限度的风险免责或补偿，切实降低创新应用的隐性门槛和后顾之忧。

作者介绍

刘怡璇

咨询师

长期关注数字经济、平台经济、城市场景等领域，深度开展产业研究、政策研究及项目咨询，参与负责多项重大项目可研、重大课题研究与专项项目评估。

编辑：张　华 

审核：赵佳菲