王羽  中国生产力促进中心协会副理事长兼秘书长

摘要：在全球智能经济竞争格局加速演变的背景下，中国正凭借超大规模市场优势和丰富应用场景资源，探索一条以场景驱动智能经济高质量发展的创新路径。本文基于场景驱动创新和融通创新理论，系统解析了场景驱动智能经济发展的主要内涵和内在逻辑，并结合中国在数字经济、智能制造、智慧民生等领域的典型案例与实践经验，剖析了当前面临的主要挑战，并从政策设计、生态构建、要素配置与治理创新等维度，提出了以场景驱动中国智能经济加速发展的战略路径与政策建议。研究表明，通过系统化的场景培育与开放，能够有效打通"技术突破—场景验证—产业应用—体系升级"的转化通道，为培育新质生产力、建设现代化产业体系提供核心支撑。

关键词：场景驱动；智能经济；新质生产力；产业智能化；人工智能+

一、引言

在全球数字经济与实体经济深度融合的浪潮中，智能经济作为以人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术为核心驱动力的经济形态，正成为重塑全球竞争格局的关键力量。指出，智能经济是“以人工智能为核心驱动的更高阶的经济形态”，其本质源于生产方式的深刻变革，而非数字经济的简单延续。在这一背景下，中国智能经济发展面临从技术追赶到体系引领的历史性机遇，也遭遇核心技术"卡脖子”、数据要素治理困境、劳动力结构性错配等多重挑战。

如何发挥中国超大规模市场优势和丰富应用场景资源，破解技术与市场之间的“死亡之谷”，成为推动智能经济高质量发展的核心议题。2025年国务院办公厅印发的《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》（国办发〔2025〕37号）明确提出，要“充分发挥我国超大规模市场和丰富应用场景优势”，加快场景培育和开放，推动新场景大规模应用，形成“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的发展路径。这一政策导向标志着中国正从单纯的技术追赶战略，转向技术与场景双轮驱动的新范式。

本文基于场景驱动创新和融通创新理论，系统探究场景驱动智能经济发展的理论内涵、核心逻辑与实践路径。研究旨在为“十五五”时期把握场景创新范式机遇，加快“人工智能+”行动落地，推动新型工业化和现代化产业体系建设提供理论洞见与决策参考。同时，通过剖析典型场景实践案例，为各类产业主体在战略制定与路径设计上提供实践指引。

二、场景驱动智能经济发展的主要内涵

1.场景驱动创新的主要内涵和特征

场景驱动创新是一种以具体应用情境为起点，反向牵引技术优化、产品迭代和模式创新的系统性方法论。尹西明等在研究中指出，产业智能化是“通过智能技术与数据要素赋能现有产业发展模式转型和培育新支柱产业的过程”，而场景正是实现这一过程的关键载体。与传统技术驱动的线性创新模式不同，场景驱动创新强调"以终为始"的思维转变，将市场需求与实际问题作为技术研发和产业化的出发点，形成"需求牵引创新、创新满足需求"的良性循环。

场景作为连接技术与产业、研发与市场的桥梁，具有空间边界性、要素协同性、价值生成性和需求导向性四大属性。这些属性使场景成为验证技术可行性、商业价值和社会接受度的“综合试验田”，能够有效降低创新成果从实验室走向市场的不确定性和风险。在智能经济背景下，场景的内涵进一步扩展，从传统的物理场景向数字场景、虚实共生场景演进，为智能技术的应用提供了更为广阔的空间。

2.场景驱动智能经济发展的内在逻辑

一是需求牵引与技术赋能的双轮驱动。场景驱动智能经济发展的核心逻辑之一，体现在需求牵引与技术赋能的深度融合与双向互动。一方面，真实的产业需求和生活痛点为智能技术创新指明了方向，避免了技术研发的盲目性；另一方面，智能技术的突破性发展为解决复杂问题、满足潜在需求提供了全新工具与方法。研究表明，人工智能主要通过创业驱动效应和创新驱动效应赋能经济高质量发展，且这种影响存在基于人工智能水平、产业集聚水平和信息化水平的非线性特征。这意味着，场景驱动不仅关注技术的先进性，更注重技术与特定场景需求的匹配度与适配性。以智能制造为例，其核心不是简单地引入工业机器人与自动化设备，而是通过深入分析生产流程中的瓶颈问题，实现智能技术与制造工艺的深度融合，从而达成提质、增效、降本的多重目标。

二是要素重组与价值创造的价值链重塑。场景驱动智能经济的另一重要逻辑在于要素重组与价值创造的价值链重塑。智能经济时代，数据成为关键生产要素，而场景则是实现数据价值化与要素化的重要载体。通过场景化的数据采集、分析与应用，能够释放数据的赋能效应，优化资源配置效率，催生新业态与新模式。、要素的跨时空流动激活闲置资源，跨界连接激发协同效应，而场景本身则成为价值定义的中枢，通过设定互动规则与体验框架，将普通产品与服务转化为高附加值载体。

三是生态协同与体系竞争的系统性突破。场景驱动智能经济还体现出生态协同与体系竞争的系统性特征。单一技术或产品的创新已难以适应智能经济发展的需要，而是要求技术、产业、金融、人才、政策等多元要素的协同互动，形成富有韧性与活力的创新生态系统。智能技术通过资源优化与跨行业协同促进数字经济生态发展，技术、市场、政策、人才、文化等要素的互动机制在其中发挥关键作用。在这一框架下，场景成为各类要素协同的“聚合器”和“导向仪”，一方面引导高端创新要素向战略性新兴产业和未来产业集聚，另一方面推动跨区域、跨领域、跨主体的技术融合与产业协作，形成“点-线-面-体”的立体化创新网络。

图1 场景驱动智能经济发展的内在逻辑图

需求牵引机制

↓

场景定义→技术适配→要素重组

↑ ↓

生态协同←价值创造←产业应用

三、场景驱动中国智能经济发展的典型实践场域

1.数字经济与人工智能融合场景

在数字经济领域，中国正通过深入挖掘数据要素潜能，支持数据分析挖掘、流通使用、安全防护等领域技术创新，丰富数据产品和服务供给。特别是在元宇宙、虚拟现实、智能算力、机器人等前沿方向，积极探索技术创新应用场景，推动实体经济和数字经济深度融合。人工智能作为智能经济的核心驱动力，其场景应用正从单点技术应用向系统化赋能转变。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》设定了三阶段发展目标：到2027年，AI在产业升级、消费提质等六大重点领域深度融合，智能终端与智能体应用普及率超70%；到2030年，智能经济成为经济重要增长极，普及率超90%；到2035年，全面步入智能经济与智能社会新阶段。这一进程体现了从技术突破到场景验证，再到产业应用和生态成熟的演进逻辑。

2.智能制造与产业升级场景

制造业是智能经济发展的主战场，中国正聚焦智能制造、绿色制造、服务型制造等核心技术应用，创新柔性生产线、智能工厂、绿色工厂、高标准数字园区、零碳园区等应用场景。这些场景不仅解决了制造业面临的质量、效率、能耗等痛点问题，还推动了制造业从生产型制造向服务型制造转型，实现价值链攀升。以智能网联汽车为例，这一典型场景整合了感知、决策、执行等多类智能技术，通过测试区、示范区等载体，吸引了产业链上下游企业集聚，形成了协同创新生态。指出，全空间无人体系的发展将牵引上游高精度传感器、智能芯片，中游智能网联汽车、无人机，下游数据服务、保险金融等全产业生态繁荣，展现出强大的产业带动性与集群性。

3.智慧民生与治理现代化场景

在民生领域，智能经济场景正重塑公共服务供给模式，提升民生福祉。医疗卫生领域通过集成大数据、物联网、脑机接口等新一代信息技术及医疗机器人等智能设备，创新健康咨询、问诊指引、辅助诊断、远程医疗、用药审核等医疗应用场景。养老助残托育领域则创新服务机器人、智能可穿戴设备、远程终端服务系统等应用场景，打造科技助残、家政服务、托育照护相结合的生活服务场景。智慧城市领域围绕智慧社区、市政交通、城市智能中枢、城市运行管理等，推进新型城市基础设施建设，创新城市全域数字化转型场景。这些场景通过系统化集成智能技术，破解了城市治理中的交通拥堵、资源分配不均、应急响应滞后等难题，提升了城市运行效率和居民生活质量。

4.未来产业培育与新赛道布局

面向未来产业培育，中国正通过场景创新前瞻布局新领域新赛道。《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》明确提出打造数字经济、人工智能、全空间无人体系、生物技术、清洁能源、海洋开发等6类新场景。这些场景具有战略引领性、技术通用性和产业带动性特征，既是实现高水平科技自立自强的主战场，也是培育新增长点的关键抓手。例如，在生物技术领域，推动生物技术广泛应用于新材料、建筑、能源、环保等产业创新场景，重点开放生物基材料替代、生物能源低碳转化、天然产物绿色制备等应用场景。在清洁能源领域，推动清洁能源在铁路、公交、环卫、重卡、农机、物流等领域开放应用，建设清洁能源车辆运输走廊，同步布局能源供给站点，打造清洁能源全产业链协同发展应用场景。

表2 智能经济典型应用场景与驱动模式

四、场景驱动中国智能经济发展面临的挑战与核心瓶颈

1.体制机制与政策环境障碍

尽管场景驱动发展已成为国家战略，但在实践层面仍面临诸多体制机制障碍。一是部门分割与条块分割导致场景资源难以开放共享，政府部门、国有企业拥有的丰富场景资源受制于数据安全、部门利益等因素，向社会开放不足。二是监管滞后与容错机制缺失，面对智能经济催生的新业态、新模式，现有监管框架往往难以适应，而场景创新中的风险承担机制不完善，抑制了各类主体的创新积极性。此外，政策协同不足也制约了场景效应的发挥。智能经济场景往往涉及多个技术领域和产业部门，而现有的政策工具仍按传统部门分工设计，缺乏跨部门、跨领域的协同机制，导致政策资源分散，难以形成合力。特别是在跨区域场景建设方面，地方保护主义和同质化竞争现象仍然存在，影响了全国统一大市场背景下场景资源的优化配置。

2.要素配置与转化能力瓶颈

场景驱动智能经济离不开高质量要素支撑，当前中国在要素配置与转化环节仍存在明显短板。在数据要素方面，数据确权、流通、交易机制尚不健全，数据质量不高、标准不统一、共享不充分等问题制约了数据要素价值的释放。在人才要素方面，智能经济发展急需的跨学科、复合型人才严重不足，同时人才评价与激励机制仍偏重传统科研产出，轻视场景创新与成果转化的价值。在资金支持方面，智能经济场景创新具有高风险、长周期特点，而现有金融体系仍偏好抵押担保和短期回报，对场景创新的支持不足。特别是对中小企业和创业团队而言，参与重大场景建设面临资金门槛高、融资渠道窄等困难。此外，技术要素的供给质量也有待提升，在智能芯片、底层算法、工业软件等关键环节仍存在"卡脖子”风险，制约了场景创新的自主可控。

3.安全保障与伦理治理风险

随着智能经济向经济社会各领域深度渗透，场景创新面临的安全与伦理挑战日益凸显。在数据安全与隐私保护方面，各类智能场景在采集、处理、使用个人数据和敏感信息时，存在滥用和泄露风险。在技术伦理方面，人工智能算法的透明度、公平性、可解释性不足，可能导致歧视性决策和责任认定困难。此外，智能技术的大规模应用还带来社会影响与就业冲击等系统性风险。如何在社会利益与技术发展之间取得平衡，成为场景驱动发展必须面对的挑战。特别是在医疗、教育、司法等敏感领域，智能技术的应用边界与责任划分尚不清晰，增加了场景创新的社会接受难度与治理复杂度。

4.协同能力与创新生态短板

场景驱动智能经济本质上是系统性工程，需要政、产、学、研、金、服、用等多方主体协同参与，而当前中国的创新生态系统仍存在协同不畅与连接不足的问题。一方面，各类创新主体功能定位不清，高校和科研院所的研发活动与产业实际需求脱节，企业的创新能力与市场敏锐度未能有效整合；另一方面，创新平台与中介服务体系建设滞后，难以支撑跨领域、跨主体的场景创新合作。此外，场景挖掘与设计能力不足也制约了场景创新的质量与效能。许多地方和企业在推进智能化改造时，缺乏对场景需求的深入洞察与系统规划，盲目追求技术先进而忽视实际效用，导致投入产出比低下。同时，场景创新的方法论与工具支撑不足，缺乏标准化、模块化的解决方案，制约了成功场景的复制推广与规模效应形成。

五、场景驱动中国智能经济发展的政策与战略建议

1.强化政府引导与体制机制创新

为充分发挥场景驱动智能经济的效能，首先需要强化政府引导与体制机制创新。一是制定国家层面场景驱动发展战略规划，明确重点领域和优先方向，形成分工明确、相互衔接的场景创新体系。二是建立场景资源开放共享机制，推动政府部门、国有企业主动开放主业领域场景，吸引民营企业、中小企业和科研院所参与，强化场景开放协同共享。在监管创新方面，应探索建立包容审慎的监管模式，针对智能经济新业态、新模式设立监管沙盒，在特定区域、特定领域开展压力测试，为创新提供安全空间。同时，完善场景创新中的风险承担与容错纠错机制，明确创新边界与责任豁免条件，激发各类主体的创新勇气与活力。

2.构建协同生态与提升系统效能

场景驱动智能经济需要构建多元协同、动态优化的创新生态系统。一是推动形成“科学家+企业家+创投家”的协同机制，打通科技强到产业强、金融强的转化通道。二是打造“技术—样品—产品—产业”的孵化载体，提供全链条、全生命周期的场景创新服务支撑。在平台建设方面，应支持建设一批场景创新中心、概念验证中心和中试基地，降低场景创新的门槛与风险。同时，鼓励龙头企业牵头组建场景创新联合体，集聚产业链上下游资源，开展协同攻关与示范应用。此外，还应加强国际交流合作，主动融入全球创新网络，吸引全球高端人才、技术、资本参与中国场景创新，提升场景驱动的开放水平与国际竞争力。

3.深化要素改革与畅通供给通道

要素质量与配置效率是决定场景驱动效能的关键。在数据要素方面，应加快数据确权、流通、交易机制创新，在保障安全和隐私的前提下，促进数据要素有序流动与高效利用。在人才要素方面，改革人才评价与激励机制，加大场景创新在人才评价中的权重，同时鼓励高校开设跨学科课程，培养适应智能经济发展的复合型人才。在资本要素方面，应围绕“四链融合”（产业链、创新链、资金链、人才链）培育“耐心资本”，建立“懂科技、懂未来、懂产业”的投入机制，缓解场景创新的资金约束。在技术要素方面，加强基础研究与共性技术供给，突破智能经济发展中的关键核心技术瓶颈，提升场景创新的自主可控水平。

4.创新治理模式与促进包容发展

面对智能经济发展中的安全与伦理挑战，需要创新治理模式，促进包容普惠发展。一是构建敏捷灵活、响应及时的多元共治体系，建立政府、企业、用户、公众等多方主体共同参与的治理机制。二是加强伦理规范与标准体系建设，明确智能技术研发与应用的法律边界和伦理底线，确保场景创新始终朝着有利于人类社会进步的方向发展。在促进包容发展方面，应特别关注智能经济的社会效益与普惠性，避免数字鸿沟进一步扩大。通过设计有针对性的场景解决方案，帮助中小企业、老年人群、残障人士等群体共享智能经济发展成果。同时，加强公众科普与参与，提升全社会对智能技术的认知水平和接受度，为场景创新营造良好的社会氛围。

六、结论与展望

场景驱动作为中国智能经济加速发展的关键路径，正从理论探索走向大规模实践。本文研究表明，通过系统化的场景培育与开放，能够有效激活中国超大规模市场优势和丰富应用场景资源，打通“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的转化通道，为培育新质生产力、建设现代化产业体系提供核心支撑。

未来，随着“人工智能+”行动的深入实施和场景驱动创新范式的广泛普及，中国智能经济发展将呈现以下趋势：一是场景创新从单点突破向系统布局转变，更加注重场景之间的协同效应与网络效应；二是场景驱动从技术应用向范式重构深化，推动研发范式、生产方式和商业模式的根本性变革；三是场景建设从政府主导向多元共创演进，形成市场主导、政府引导、社会参与的协同格局；四是场景赋能从经济领域向社会全域扩展，推动智能经济与智慧社会、数字政府的融合发展与良性互动。

面向“十五五”乃至更长时期，中国应牢牢把握场景驱动创新的战略机遇，充分发挥市场规模与场景资源优势，加快构建具有全球竞争力的智能经济体系，为中国式现代化建设注入强劲动力。同时，也需高度重视场景驱动过程中的安全保障、伦理治理与包容发展，确保智能经济发展成果惠及全体人民，推动经济社会实现高质量发展。

（王羽  中国生产力促进中心协会副理事长兼秘书长）

内容来源：国际智能网联科技产业研究院