構建「上海AI場景地圖」，打通人工智能應用落地“最后一公里”！

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近日，國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發〔2025〕11號）出臺，分三個階段提出明確的總體要求：

到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經濟核心產業規模快速增長。

到2030年，我國人工智能全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享。

到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。

《意見》有兩處針對“人工智能應用場景”提出行動要求：

其一：驅動技術研發模式創新和效能提升。以新的科研成果支撐場景應用落地，以新的應用需求牽引科技創新突破。

其二：強化基礎支撐能力，優化應用發展環境。健全人工智能應用場景建設指引、開放度評價與激勵政策，完善應用試錯容錯管理制度。

圖源：上海經信委

毋庸置疑，“場景”是AI技術從實驗室走向生產生活的“轉換器”。當前，我國人工智能場景建設正處于從技術研發向產業應用跨越的關鍵階段，如果缺乏一個系統的場景建設體系和完善的開放應用機制，那么，要想“推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合”將淪為空談。在此，筆者歸納了當前有關“人工智能場景建設和應用”中存在的最突出的三個共性問題，以期探索一條破局之道。

問題一：重大場景系統設計不足與碎片化難題

人工智能應用場景呈現“大場景稀缺、小場景零散”的格局。雖然在部分領域（如消費互聯網、智能安防）已形成若干超大場景，但在很多潛力領域（如智能制造、智慧農業、自動駕駛），重大場景仍處于培育階段。比如，在制造業中，物體搬運物流、智能計劃排產、質量控制等場景應用規模分散，還未能形成協同效應；再如能源行業的AI場景大多由大型央企主導，且局限于自有體系內循環，跨企業、跨領域的整合應用極少。這種碎片化導致AI技術難以形成規模效應，“一個場景一個模型”的小作坊式開發模式普遍存在，不僅推高了落地成本，也制約了技術迭代速度。

問題二：場景開放程度不足與市場壁壘突出

場景機會的開放共享是人工智能技術快速迭代的重要前提，但目前場景開放存在明顯的體制機制障礙。政府、公共機構和大型國企掌握的大量高價值場景，對民營企業特別是初創科技企業的開放程度有限。比如能源領域的“揭榜掛帥”項目多由系統內企業承接，工業領域的核心場景多被鏈主企業掌控，導致創新能力強的AI企業面臨“看得見場景、進不去大門”的困境。這種封閉性不僅限制了技術應用的廣度，也使得場景需求與技術供給之間難以形成有效對接，延緩了人工智能與實體經濟的融合進程。

問題三：數據瓶頸制約場景深度應用

數據作為人工智能的“燃料”，其質量、規模和流通效率直接決定場景應用的深度。當前，數據問題已成為制約AI落地的核心瓶頸：一是數據質量不高，制造業中接近一半的設備數據缺乏相關性，能源行業的“小樣本”數據難以滿足深度學習需求；二是數據孤島現象嚴重，跨組織、跨環節的數據共享機制缺失，醫療、金融等領域的異構數據整合成本極高；三是高質量標注數據匱乏，專業領域的數據標注不僅成本高昂，且一致性難以保證；四是數據要素市場發展滯后，數據確權、授權、流轉等機制不完善，導致大量有價值數據難以進入應用環節。

圖源：21經濟網

由此可見，上述這些場景建設和應用的問題共同構成了AI技術落地的“攔路虎”。而上海作為全國人工智能發展的領先城市，盡管已經在產業基礎、技術創新和場景資源等方面具備獨特優勢，但同樣也面臨上述問題的挑戰。因此，筆者認為，構建一個“上海AI場景地圖”，既是應對當下挑戰的務實之舉，也是推動人工智能產業高質量發展的戰略選擇。

首先，構建“上海AI場景地圖”是破解場景碎片化的迫切需要。

上海作為工業重鎮，擁有“空天陸海能”全領域的豐富場景資源，大飛機、航天器、汽車、核電等高端制造環節蘊含大量高價值AI應用場景。但這些場景目前分散在不同企業、行業和區域，缺乏系統性梳理和整合。通過構建場景地圖，可將分散的工業場景、城市治理場景、民生服務場景進行標準化梳理和分類，形成“化整為零”到“串珠成鏈”的發展路徑，既能為AI企業提供清晰的需求指引，也能推動跨環節的智能協同，有效解決場景碎片化問題。

其次，構建“上海AI場景地圖”是促進供需精準對接的關鍵路徑。

上海人工智能產業生態已初具規模，擁有諸多頭部企業以及幾百家集聚在“模速空間”的大模型企業，但場景需求與技術供給之間仍存在明顯的信息差。一方面，制造業企業不知道哪些AI技術能解決實際問題；另一方面，AI企業難以精準把握產業的真實需求。場景地圖可通過清晰標注場景類型、技術需求、數據基礎、開放程度等關鍵信息，搭建起需求方與供給方的“橋梁”，減少企業市場拓展的盲目性，提高合作效率。

第三，構建“上海AI場景地圖”是提升資源配置效率的重要手段。

上海在算力、數據等資源方面具備顯著優勢，已建成“一平臺+5中心”的智算中心格局，工業互聯網平臺體系日趨完善，但資源與場景的匹配效率仍有提升空間。場景地圖可實現資源與場景的智能匹配，如將頭部企業的AI算力與醫療影像診斷場景關聯，從而提高算力、數據等資源的利用效率。同時，通過地圖動態監測場景應用效果，可引導政策資源、資本資源向高價值場景傾斜，形成“好鋼用在刀刃上”的資源配置機制。

最后，構建“上海AI場景地圖”也是防范風險與優化治理的創新方式。

人工智能場景應用在數據安全、倫理規范等方面面臨諸多挑戰，特別是工業、醫療等領域的場景涉及敏感信息。場景地圖可納入安全風險評估維度，對不同場景的安全等級、數據敏感度進行標注，引導AI企業在合規框架內開展應用。如對涉及核心工藝數據的工業場景，在地圖中標注數據加密、權限管理等要求，既保障場景開放，又防范安全風險。這種“地圖+治理”的模式，可為人工智能場景的安全可控發展提供全新路徑。

誠然，場景地圖的生命力在于廣泛參與，構建“上海AI場景地圖”必然是一項系統工程，不僅需要一個“政府引導+市場參與”的共建機制，更需要從頂層設計、技術支撐、運營機制等多方面協同推進，確保地圖的科學性、實用性和動態性。

政府：負責制定標準規范、統籌公共場景資源。

行業協會：負責組織企業參與、收集場景需求。

鏈主企業和AI企業：負責提供實際場景案例和技術解決方案。

科研機構：負責場景價值評估和技術趨勢預測。

與此同時，還要特別注重發揮“模速空間”“模力社區”等創新社區的作用，鼓勵大模型企業貢獻場景應用案例，真正形成“共建共享、動態更新”的良性循環。

當然，與“上海AI場景地圖”相匹配的必然是根據場景的重要性和敏感性，建立一個“分層分級的場景開放機制”：

對城市治理、民生服務等公共場景，實行完全開放，任何符合資質的AI企業均可申請對接；

對工業領域的非核心場景，由鏈主企業主導開放，政府給予適當激勵；

對涉及核心技術和敏感數據的場景，可采用“白名單”制度，僅向具備安全保障能力的AI企業開放。

如此，通過地圖明確各類場景的開放條件和合作模式，既保障技術應用，又保護企業核心利益。

相信“上海AI場景地圖”的構建，將推動人工智能場景建設從“單點突破”邁向“系統升級”，加速形成“場景牽引技術創新、技術反哺場景迭代”的良性循環，助力上海打造全球人工智能場景創新高地，助力我國人工智能全面賦能高質量發展。

原創作者：上海產業轉型發展研究院常務副院長

責任編輯：胡珊毓

策劃審核：夏 雨

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書名：《城市更新：上海的實踐與創新》

定價：168.00元

書號：ISBN 978-7-5765-1676-0

出版：同濟大學出版社

出版時間：2025年7月

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