习近平总书记在2024年中央经济工作会议中强调，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动。2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，健全人工智能应用场景建设指引、开放度评价与激励政策，为我国人工智能应用场景建设提供了明确的政策导向与战略部署。2025年11月，《国务院办公厅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》提出“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的路径，明确场景是连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁。推动人工智能与实体经济深度融合，是发展新质生产力、构筑未来竞争优势的战略选择。应用场景作为技术迭代、产业适配和价值实现的核心试验场，是衡量人工智能与实体经济融合成效的重要标尺。

一、先进地区人工智能应用场景的政策布局

在国家人工智能发展战略的指引下，北京、上海、江苏、广东、浙江等省市立足自身资源禀赋与发展定位，围绕技术策源、生态构建、成果转化、治理赋能等方向精准发力，人工智能应用场景布局已呈现出体系化、生态化、前瞻性的战略特点，形成差异化竞争、各展所长的区域发展格局。

（一）战略定位与核心领域

北京的战略重心是前沿技术策源，依托顶尖科研资源，在医疗健康、人形机器人和自动驾驶等领域布局国家级应用场景与创新街区，推动场景需求反向定义芯片等硬科技攻关方向。上海的核心路径是构建国际化生态与标准，在金融科技、智能网联汽车、生物医药等领域深化应用，系统推进模型即服务等平台建设与标准制定，并强制市属国企开放场景资源。江苏的战略主线是产业深融与系统布局，依托制造业规模优势与产业集群基础，聚焦智能制造、智慧城市、未来网络、生物医药等领域，系统推进“综合性+垂直类+消费端”立体场景体系建设。广东的主要特点是市场驱动与产业融合，依托强大的制造业基础和消费市场，在智能终端、智慧交通等领域大规模开放应用场景，并通过创新产品清单和首购政策，强力推动技术成果的产品化与市场化。浙江的实施策略是未来产业与全域治理并重，结合数字经济优势，前瞻培育具身智能、飞行汽车等未来产业体验中心，同时将人工智能深度融入城市管理、工程建设等社会治理全流程。

（二）核心政策举措

围绕上述战略定位，各省市在政策工具层面形成了以下四类共性举措。一是主动设计与制度性开放，普遍采用机会清单发布与“揭榜挂帅”模式，主动引导社会创新。如，北京实施场景创新合伙人计划，通过“揭榜挂帅”鼓励企业开放场景。上海明确要求国资国企深入开展“人工智能+”行动，开放更多大模型应用场景，并试点百台以上机器人规模应用，将公共数据与高价值场景转化为关键创新资源。二是平台化与生态化支撑，着力建设降低企业应用门槛的公共技术平台。如，上海打造模力社区等模型服务平台、工业语料公共服务平台及数字孪生实训场。北京建设人工智能场景联合研发平台与场景创新研究院。这些平台在提供共性技术、数据和测试服务、形成创新生态基础等方面发挥了重要作用。三是产品转化与市场通道，通过系统性政策打通从场景到商品的路径。如，广东定期发布应用场景与创新产品清单，并对纳入目录的产品给予装备首台套、软件首版次等政策支持，鼓励在场景单位首购订购。江苏面向科技服务、数据服务、交通物流、金融服务等领域，打造首用场景样板。浙江同样建立定期发布场景需求与产品清单的机制，鼓励终端企业与用户基于需求开展产品共创。四是全链条金融支持，设立政府引导基金，带动社会资本覆盖创新全链条。如，上海推动市区产业基金、社会资本精准投向语料建设、模型开发、场景应用等项目。北京为场景创新合伙人提供算力优惠、模型奖励等资金支持，降低企业研发与设备更新成本。江苏每年遴选一批人工智能典型场景项目，对符合条件的给予资金支持。

总体来看，北京、上海、江苏、广东、浙江等省市已率先构建起各具特色的人工智能场景建设路径，在制度开放、平台支撑、产品转化和金融支持等方面形成了差异化、体系化的实践探索。先进地区已将场景建设上升为汇聚技术、产业、资本、数据等核心要素的战略性平台工程，为全国人工智能场景布局提供了有益参照。

二、先进地区人工智能应用场景建设的实践经验

上述政策布局在各地催生了丰富的落地实践。这些实践表明，先进地区正以场景建设为抓手，让人工智能扎根产业现场、解决真实问题、创造实在价值，加速推进技术突破向现实生产力转化。

（一）锚定产业刚需，筑牢实体经济应用根基

先进地区示范场景扎根重点产业体系，精准对接产业痛点，实现技术供给与产业需求深度匹配，确保人工智能应用落地有针对性、可持续、见实效。江苏南京康尼机电轨道交通设备智能运维平台以人工智能赋能预测性维护与复杂工艺优化，有效提升产品良品率、降低设备非计划停机；苏交科排水行业AI智能体、南京智慧交通跨路隧一体化养护巡检等场景，将AI技术系统性融入城市生命线工程。广东在智能终端、智慧交通等领域大规模开放场景，比亚迪将人工智能深度融入智能驾驶与座舱体验，美的、TCL等龙头企业围绕智能家居场景持续推出AI赋能的消费终端产品，推动技术成果快速产品化与市场化。

（二）深耕垂直融合，打造要素融合新路径

先进地区场景建设坚持问题导向与技术导向相结合，推动AI技术下沉至产业核心流程，探索形成“行业知识+专用数据+AI模型”的有效融合模式。江苏南京中新赛克网络安全智能化运维场景，深度整合威胁情报、流量数据与安全策略，构建动态智能防御体系。广东弓叶科技将高光谱成像技术与AI算法深度融合，在垃圾分类分拣细分领域培育出具备全球竞争力的垂直领域产品。浙江海康智联构建车路云一体化系统，融合路侧感知与交通运行数据，建成“中心云—区域云—边缘云”三级协同云控平台，向吉利、零跑等车企开放信控数据上车服务，形成“路侧数据+云端模型+车企应用”的垂直融合模式。

（三）放大标杆效应，深化平台赋能新机制

先进地区坚持“点”上突破与“面”上推广相统一，推动标杆引领与复制推广同步发力，从单点应用向体系化赋能升级。北京经济技术开发区与百度智能云合作打造“亦城慧眼”视觉中枢平台，该平台已接入经开区全域视频，实现对市容环境等场景的智能巡检。上海中国宝武研发的“钢铁大模型”，是钢铁行业首个全场景集成式AI解决方案，实现了工业大模型从单点突破向系统赋能新阶段的跨越。江苏南京熊猫信息轨道交通AI票务具备全国地铁网络推广潜力，通过标杆项目沉淀标准化技术组件与模块化解决方案，降低中小企业智能化转型门槛。广东佳都科技推出首个面向交通行业的国产操作系统“交通佳鸿”，参与深圳地铁全国首个开源鸿蒙智慧车站的建设，并在多个城市、地铁线路、车站部署应用。

（四）激活市场主体，凝聚产学研协同创新合力

先进地区坚持市场主导与政府引导相结合，强化企业主体地位，促进多元主体协同，从各自为战向协同攻关转变，提升了人工智能创新体系整体效能。粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室以腾讯、OPPO、小鹏汽车等企业为主体，联合中山大学、广州大学等高校和科研机构，以及南方报业传媒集团等主流媒体，构建“政产学研用”深度融合的创新治理联合体，为场景驱动的技术创新提供了可持续的人才与知识供给。浙江阿里巴巴与浙江大学共建人工智能安全联合实验室，围绕大语言模型安全机制、智能体安全评测等关键问题开展联合攻关，通过资源共享、人才联合培养及核心技术研发实现相互赋能，打通“教育—科研—产业”闭环。

三、面临的瓶颈

近年来，我国人工智能应用场景建设取得积极进展，但对照高质量发展要求，仍面临一些共性瓶颈，制约着场景建设向规模化应用跨越。

一是场景不够贯通，规模化复制与协同机制存在障碍。当前，示范项目多为特定领域的单个案例，跨行业、跨区域的推广应用方面进展缓慢。部分企业面临高质量训练数据获取难、数据安全与隐私合规压力大、持续研发与市场推广资金不足等现实内部困境。究其根源，核心痛点集中在三个方面：不同主体间的数据格式、接口协议不统一，导致解决方案适配成本高；缺乏权威的第三方机构提供场景解决方案的标准化认证、效果评估及供需匹配服务；潜在应用企业，尤其是传统中小企业，面临较高的初始投入与不确定的投资回报，参与意愿不强。此外，部分场景开放的深度和广度不足，一些高价值场景仍处于“看得见、进不去”的状态，制约了技术迭代与模式验证的空间。

二是价值缺乏外溢，经济与社会效益未能充分释放。当前部分场景的价值创造主要集中在提升企业内部生产效率、优化运营成本，在催生新兴业态、创造增量市场、形成具有外部竞争力的产品或服务方面表现不足。一方面，部分工业智能化场景虽提升了企业自身运营效率，但企业在产品化设计、品牌建设、市场推广方面的能力薄弱，难以将验证成果进一步转化为可服务行业的平台化产品或解决方案。另一方面，各地在推动场景从“内部工具”向“外部商品”转化方面缺乏系统性的政策引导和市场通道设计，导致大量技术验证停留在企业内部的“孤岛”状态，难以转化为面向市场、面向全球的终端产品或服务能力，产业带动效应因此受限。

三是生态不够活跃，产业协同与创新网络尚未健全。从机制层面看，当前场景建设多以单一企业为主体推进，产业链上下游协同不够紧密，高校、科研机构、金融机构等多元主体的参与深度和广度有限。在芯片、算法、软件、装备等关键环节，尚未形成以场景为牵引的联合攻关机制；资本市场对早期场景创新项目的识别和投入能力不足，金融支持工具单一。此外，多数地区在场景建设的开放性、平台化运营以及创新生态营造方面仍处于探索阶段，跨区域、跨领域的协同创新网络尚未形成，整体创新效能有待进一步提升。

四、深化人工智能应用场景建设的对策建议

先进地区的实践表明，场景建设已成为推动人工智能与实体经济深度融合的关键抓手。面向未来，各地应在已有探索基础上，进一步发挥场景牵引作用，着力破解贯通不足、价值内敛、生态薄弱等共性瓶颈，推动场景建设从点上突破向规模化赋能迈进。

一是推进场景标准的跨区域衔接与互认。当前各地在场景分类、数据格式、接口协议等方面各有探索，差异化标准客观上增加了企业跨区域推广的适配成本。建议各地在已有标准实践基础上，主动对接国家场景建设指引，推动地方标准向行业标准梯次过渡，探索建立跨区域的场景标准互认机制。鼓励场景建设先行地区率先开放标准接口，推动形成“基础框架统一、地方特色互补”的分层标准体系，降低优质解决方案跨域复制的制度性成本，使场景建设的规模效应得以充分释放。

二是做实中试基地与共性平台的公共服务功能。中试基地是连接技术验证与产业应用的关键枢纽。建议各地在推进中试基地建设中，突出其面向中小企业的公共服务属性，提供低成本、低门槛的测试验证环境、高质量数据集和适配服务。避免中试基地沦为“挂牌工程”或展示场馆，切实发挥其在降低场景验证门槛、加速技术产品化进程中的核心功能。同时，探索“场景券”“算力券”等补贴方式，对中小企业使用公共平台资源给予定向支持，让更多实体经济主体有能力、有意愿参与场景创新。

三是推动容错试错与敏捷监管的制度化落地。人工智能与实体经济深度融合离不开制度层面的包容与适配。建议各地在医疗、交通、金融等高风险敏感领域，探索建立场景创新风险的分级分类管理框架，细化容错免责的具体情形与操作边界，为场景创新提供稳定可预期的制度环境。充分发挥场景对制度建设的“试验场”作用，在重点领域开展监管压力测试，探索与技术创新节奏相适应的敏捷监管机制，实现“在发展中规范、在规范中发展”的动态平衡。

四是强化央地联动的资本配套与风险分担。在平台和制度保障逐步完善的同时，场景从验证到推广离不开持续的资金投入。建议各地做好与国家创业投资引导基金的配套衔接，明确各级基金在投资阶段与领域上的差异化定位，形成“中央基金投基础、地方基金配特色、社会资本跟应用”的多层次资本供给格局。同时，联合保险机构开发面向场景创新的风险分担产品，对标杆场景项目给予保费补贴，引导更多社会资本投向实体经济场景创新，缓解早期项目融资难、融资贵的现实问题。

五是以场景开放推动更高水平的区域协同与对外开放。场景开放的深度与广度决定着融合成效的上限。建议各地进一步打破行业壁垒与区域分割，推动国资国企、公共机构率先开放高价值场景资源，引入多元市场主体参与共建。具备条件的地方可探索将国内已验证的场景解决方案纳入“一带一路”产能合作框架，推动智慧城市、智能建造等优势方案走向海外，在真实国际环境中进行迭代验证。同时，鼓励跨国企业将其全球AI创新场景优先落地我国地方园区，以开放促创新，以合作提能级，在场景层面构建“全球资源汇聚、中国方案外溢”的双向开放格局。