本报记者崔爽在专栏开头这样说道。仿人机器人“参与”汽车生产线、“智能汽车”行驶“智慧道路”、无人矿井忙于采矿、运输……人工智能应用场景层出不穷，推动技术与产业协同发展，催生新业态、新模式、新动能。为了传达这些场景的重要作用，本报今天推出了题为“场景创新的方方面面”的专栏。场景已成为重要的创新资源。 “十五五”规划提出加大应用场景建设和发布。 《关于加快场景培育开放促进新场景规模化应用的实施意见》（以下简称《意见》）国家信息中心信息产业发展司司长向志官表示，要利用人工智能技术演进和全球治理秩序尚未形成的重要窗口期，充分发挥新国家制度的优势，深刻认识人工智能发展趋势和规律，形成我国人工智能健康发展道路。人工智能新场景的规模化应用，将加速技术“试验场”迈向市场“高性能区”。真正的商业牵引来自于现实从目前来看，人工智能场景创新正在多个关键领域逐步推进，逐步从示范应用走向实际商业。”核心经验在于“业务牵引、技术适配、生态支撑”北京中关村科金科技有限公司（以下简称“中关村科金”）总裁余友平表示，人工智能应用在金融领域已进入规模化发展阶段；在工业制造中，人工智能可将单点试点的流程转化为优化；在政府和民生领域，人工智能正在推动“体验式”服务向“数据驱动式”转变。他举例说，中关村科技与中国电建财务公司打造的“财富大模型V1.0”已在智能问答、智能问答、贷后报表等办公场景落地，使员工业务知识获取效率提升70%，数据查询处理效率提升85%，信用报告生成效率提升75%。中关村科技与多家医保办联合打造的综合服务平台“医保Pinky”，当地利用AI语音客服处理了70%以上的市民接听问询工作，文字客服问答正确回复率超过90%，推动公共服务从“线下操作”走向“零操作”。在余友平看来，人工智能创新的战场正在从技术本身转向组织响应能力、问题准确性和实施稳健性。具体来说，重点首先从“技术可行”转向“组织优先”。项目的成败不再取决于算法本身，而是取决于是否有组织明确的支持，是否建立了权责明确的一体化跨职能团队。其次，选择场景的标准发生了变化。“可以做什么”到“应该做什么”。 “优先解决实际业务问题，而不是炫耀自己的技能。第三，基础支撑从模型本身转向数据和流程，夯实人工智能实施的基础。”创新的有效性取决于精确定义问题的能力。这就需要深入挖掘业务流程，区分“伪需求”和“真实问题”，将资源集中到可以量化价值的具体场景上。 ” 姚友平说：要小心‘一栋一栋’。 AI正在加速融入千行百业，但AI场景整体创新仍面临诸多瓶颈。纳里奥创新是市场供需驱动下创新要素高效聚合、协同组合的结果，不可能是脱离市场逻辑的主观假设。 ” 公共管理学院副院长 刘大勇天津大学经济管理学院院长、国家知识产权战略实施研究基地（天津大学）副主任坦言，缺乏要素流动和循环机制，很容易导致人工智能场景成为“盆景”或“孤岛”。从实践角度，于友平将当前存在的主要问题归纳为四类：一是数据质量不够，数据质量不高，关键数据未采集、设备未联网，形成“数据荒漠”，或者数据混乱、各种标准孤立，限制了模型的有效性。二是技术与业务融合不深，整体规模化模型行业适应性不足，行业专家难以将模糊问题转化为明确问题。第三，实施成本高、周期延迟。埃斯普尤其是传统行业，旧设备改造困难，同时不少人工智能创新项目的价值量化体系不完整，投资回报不明。第四，既懂行业业务又懂人工智能技术的人才供给不足。特别要高度重视“为建而建”的形式主义。他们注重“技术跟进”，盲目开发大型模型和代理项目，却忽视了真正的业务挑战和真正的价值需求，因此很多项目停留在演示层面，最终沦为“AI盆景”。余友平记得，这不仅导致了算力、资金等资源的浪费，也为真正有价值的创新留下了空间。回到商业的本质，“AI场景的创新未来很可能会继续一步步深化”。 ”刘大勇认为，短期内，“人工智能相关创新要素的流动和高效组合，将有利于大量高价值应用场景的探索和培育。”没错，从长远来看，人工智能有望作为基础技术载体，带动更深层次的技术和产业变革，带动新型通用基础设施的升级和建设。单志光从技术演进的角度分析，目前人工智能整体发展水平仍处于早期阶段，但还不能说比以前有所进步。计算智能和人工智能之间还有很大差距。认知智能，未来人工智能发展应走“大模型+小模型”、“联结主义+符号主义”的融合路径，推动从计算智能、感知智能向认知智能的跨越，“大模型+现有系统应通过‘知识库’进行改造，需要重新设计业务逻辑，实现全局实时管理。在产业合作层面，于友平认为，越深入垂直场景，就越依赖行业知识。未来的主要模式将是AI平台厂商、大型模型应用厂商、科研机构之间的多元化生态合作。 AI厂商提供平台和核心能力。AI、应用厂商提供领域知识和业务系统集成能力，科研机构提供技术支撑。从“寻找模型参数的规模”转向“创建可重用的解决方案”。在于友平看来，大规模模型的竞争正在从参数规模的竞争转向行业知识的密度和解决方案的可重复性。于友平表示，只有以务实、周到的态度不断前进科技融合、绿色协作、可持续运营，AI场景的创新才能带来真正的产业提升。为了实现人工智能场景下创新的可持续运行，刘大勇还提出，要在更大范围内调动市场力量，形成众多创新主体广泛参与的选择机制。同时，为不同类型的创新主体提供预期的稳定、容错的环境，有利于长周期内持续迭代的创新研发的执行。 “这一系列的选拔、分工和反馈优化，将促进创新合作机会的不断探索和优势的循环积累，为场景培育不断注入创新活力和经济活力。”刘大勇说。
（编辑：杨淼）
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