以场景创新引领智能经济新未来

　　（中国国际新闻杂志社张洁副社长推荐）当前，数字技术迭代推动全球经济进入“场景驱动”新阶段，“场景”成为重构产业价值链条、优化资源配置的核心枢纽。今年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》（以下简称《意见》），这是继“互联网 +”后的重量级国家行动。《意见》明确“三步走”目标：2027 年 AI 应用普及率超 70%，2030 年普及率超 90%且智能经济成重要增长极，2035 年全面步入智能经济与智能社会新阶段。《意见》聚焦“AI + 科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作”六大行动，这是一份引领生产力与生产关系发生系统性变革的纲领性文件，而场景创新理论体系正是破解传统产业困局、培育新质生产力、推动智能经济落地的核心路径。

　　贵州省荔波小七孔景区巡逻警察牵引机器狗在景区内巡逻（图源：新华社）

　　一、场景创新理论体系为智能经济提供理论支撑

　　场景创新理论体系通过“宏观规律 - 中观机制 - 微观工具”三层协同，形成闭环逻辑，揭示“需求定义—要素整合—生态协同”的价值创造路径，为智能经济发展提供全链条理论支撑，核心由三大学科构成：场景经济学聚焦规律，回答“为什么创新”；场景创新经济学聚焦机制，明确“做什么创新”；场景工程学聚焦工具，解决“怎么实现创新” 。

　　（一）场景经济学锚定智能经济的创新逻辑。以“要素协同性、空间边界性、需求导向性、价值生成性”场景四大特征为基础，核心探索“流动创造价值、连接重构价值、场景定义价值”三大规律。“流动创造价值”指导“东数西算”工程，推动算力跨区域调配，为“AI + 科学技术、产业发展”提供基础设施；“场景定义价值”明确 AI 需围绕“消费提质、民生福祉”开发场景，避免技术脱离需求；同时论证“场景驱动型经济”的科学性，界定场景从“要素集合→协同网络→价值生态”的演化路径，为智能经济锚定宏观方向。

　　（二）场景创新经济学搭建智能经济的落地桥梁。以“场景逻辑”为核心，将场景特征转化为“场景即生产要素、场景即服务、场景即创新、场景即生产力”四大命题，构建“场景三力”（场景引力、场景力、场景生产力）机制与“场景价值 = Σ（生态×文化×科技×流量×制度）”非线性模型。“场景引力”整合政企研资源，为“AI + 全球合作”聚合合力；“场景生产力”推动“AI + 产业发展”落地智能工厂场景，引导企业从“产品提供者”转型为“场景解决方案运营者”，明确智能经济落地路径与资源配置方式。

　　手机碰一下“杭小忆智能贴”唤起智能体，查询部分景区实时客流（图源：杭州文广旅发布）

　　（三）场景工程学提供智能经济的实操工具。以“场景方法”为指引，遵循“解构建模—需求洞察—技术融合—验证优化”流程，通过 AI、数字孪生强化场景特征。“解构建模”优化“空间边界性”，如用数字孪生模拟城市运行；“AI 需求洞察”强化“需求导向性”，如零售场景识别消费偏好；同时收集技术适配问题（如工业高温环境下 AI 设备稳定性不足），反向推动理论完善与机制调整，破解创新“最后一公里”难题，确保智能经济方案可落地。

　　二、“人工智能 +”六大行动推动智能经济从理论走向实践

　　基于场景创新理论体系，将《意见》六大行动转化为可操作场景方案，推动智能经济从理论框架转化为实际生产力，覆盖技术、产业、民生等关键领域。

　　（一）AI + 科学技术：以场景重构科研范式。依托场景工程学工具，科研机构用 AI 整合实验数据，模拟新材料合成、药物分子作用机制，推动科研从“经验驱动”转向“数据智能驱动”，加速基础与应用研究突破，为智能经济提供技术支撑。

　　（二）AI + 产业发展：以场景推动产业升级。借场景创新经济学“场景三力”机制，制造业落地“智能工厂”，AI 融入生产调度、设备巡检；农业开发“AI 种植”，通过物联网实现精准灌溉；服务业打造“无人服务”，破解零售、物流效率痛点，推动产业向智能经济转型。

　　（三）AI + 消费提质：以场景优化消费体验。以场景经济学“场景定义价值”为指引，开发智能家居（AI 自动调节设备）、智能汽车（AI 优化通勤）场景；文娱推个性化内容推荐，零售建“AI 导购 + 精准营销”体系，推动消费从“功能满足”转向“场景体验”。

　　在U·SEA奇幻海世界，游客利用AI和MR技术，走进虚拟空间，开启海洋冒险（图源：青岛宣传）

　　（四）AI + 民生福祉：以场景变革公共服务。通过场景创新经济学机制，教育构建“AI 个性化教学”，依据学生数据定制课程；医疗落地“智能诊疗”，AI 辅助影像诊断；就业开发 AI 岗位匹配系统，推动民生服务从“批量供给”转向“精准化”。

　　（五）AI + 治理能力：以场景提升治理水平。三大学科协同建设智慧城市：场景经济学明确数据协同方向，场景创新经济学设计协作规则，场景工程学开发 AI 监测工具，实现智能交通、政务与安全预警，推动治理从“被动响应”向“主动预判”转型。

　　（六）AI + 全球合作：以场景构建开放生态。以场景经济学宏观规律为指导，联合跨国企业研发跨境物流智能调度方案，与各国共定 AI 安全规则（如数据跨境标准），确保 AI 在开放中可控发展，为智能经济拓展国际空间。

　　三、分阶段推动场景创新落地实现智能经济发展目标

　　结合《意见》“三步走”时间节点，按“需求锚定—要素整合—生态协同”逻辑，分阶段推动场景创新落地，确保智能经济目标有序实现。

　　（一）启动期（至 2027 年）需求锚定，夯实基础。以场景工程学为核心，聚焦“AI + 消费、民生”领域，建国家级场景示范区，测试技术适配性；推动智能终端（智能家电、可穿戴设备）场景化升级，落地“场景即服务”，破解价值同质困局，确保 AI 普及率超 70%。

　　（二）成长期（至 2030 年）要素整合，壮大增长极。以场景创新经济学为指导，组建“AI 场景产业联盟”，推动跨领域协同（如“AI + 产业 + 供应链”）；建立场景评价体系（技术成熟度、经济/社会价值），形成“需求—技术—价值”闭环，落地“场景即生产要素”，确保 AI 普及率超 90%，智能经济成重要增长极。

　　（三）成熟期（至 2035 年）生态协同，完善范式。以场景经济学为统领，推动 AI 场景融入各领域，形成“场景即基础设施”生态；落地“场景即创新”“场景即生产力”，场景成为经济核心单元，彻底破解产业困局，实现“全面步入智能经济与智能社会”目标。

　　西安市大唐不夜城AI虚拟人“唐小宝”可与游客社交互动（图源：陕西省对外文化交流促进会）

　　四、场景创新引领智能经济发展的现实挑战

　　当前推进场景创新落地、发展智能经济，面临四大核心制约，需精准识别症结。

　　（一）技术适配不足。通用 AI、高可靠物联网在复杂场景（工业高温、医疗手术）中稳定性低，场景工程学工具与需求匹配差，方案“落地即失效”；

　　（二）数据协同受阻。数据“孤岛效应”突出（政企研数据不通），安全法规不完善，敏感数据共享难，制约“场景引力”机制与 AI 模型训练；

　　（三）监管体系滞后。场景创新突破传统监管边界（如自动驾驶规则、医疗 AI 责任），现有政策难覆盖新业态，试点“不敢试”，延缓智能经济推进；

　　（四）复合型人才短缺。“懂技术 + 懂机制 + 懂理论”的人才供给不足，高校培养单一化，企业实操人才匮乏，制约场景方案设计与执行。

　　五、加强场景创新引领智能经济发展的保障体系建设

　　针对上述挑战，构建“技术—数据—政策—人才”四位一体保障体系，为场景创新与智能经济发展扫清障碍。

　　（一）技术攻坚保障，突破适配瓶颈。设立“场景创新技术专项”，研发工业 AI 故障诊断、医疗隐私计算等“卡脖子”技术；搭技术共享平台，推动科研成果转化，提升工具与场景适配性。

　　（二）数据治理保障，打通协同壁垒。推动政府开放公共数据（交通、气象），建跨部门共享平台；完善数据安全法规，推广隐私计算，实现“数据可用不可见”，强化要素协同。

　　（三）监管创新保障，适配业态需求。建立“场景创新试点备案制”，对新场景实施“边试点、边监管”（如划自动驾驶测试区）；出台补贴、税收优惠，激发市场主体创新积极性。

　　（四）人才培育保障，补齐人才短板。高校开设“智能场景设计”专业，增设三大学科融合课程；校企共建人才基地，“订单式培养”复合型人才，夯实智能经济人才基础。

　　市民在陕西省图书馆高新分馆体验AI技术构筑的“造梦空间”（图源：西安日报）

　　综上所述，场景创新是破解产业困局、推动《意见》“人工智能 +”战略落地、引领智能经济发展的核心路径。场景创新理论体系通过场景经济学（为什么创新）、场景创新经济学（做什么创新）、场景工程学（怎么创新）的协同，揭示“需求定义—要素整合—生态协同”价值逻辑，为“场景驱动型经济”新范式提供支撑。尽管面临技术适配不足、数据协同受阻、监管滞后、人才短缺等挑战，但“技术—数据—政策—人才”保障体系可实现靶向突破。未来，随着场景创新实践深化与理论完善，我国将形成“场景驱动 + AI 赋能”的智能经济模式，推动产业从资源依赖型向场景创新型转型，如期实现《意见》2035 年目标，为全球数字经济高质量发展提供“中国方案”。