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在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上，习近平主席强调，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业。当前，我国超大规模市场与丰富应用场景优势，正通过场景创新转化为智能经济发展的动能。如何推动场景经济与智能经济健康有序发展？推荐阅读暨南大学经济学院教授谢宝剑在《人民论坛》的刊文。
场景经济与智能经济如何深度绑定？
打造智能经济新形态，需以应用为牵引，聚焦实体经济、民生服务、社会治理等重点领域，加快智能技术普及落地，让更多智能终端、智能体走进千家万户、千行百业，将看不见的算法、算力与模型转化为触手可及的产品与服务。这一过程通过“需求牵引—协同赋能—落地转化”三层机制，实现场景经济与智能经济的深度绑定，形成从需求挖掘到规模落地的完整闭环，以应用牵引创新，推动智能经济高质量发展，契合国家“人工智能+”行动部署要求。
需求牵引机制：锚定智能经济发展方向。智能经济是以新一代人工智能为核心驱动力、以能力供给为重要价值的新型经济形态，其发展以真实需求为导向。场景经济以真实应用场景为重要载体，覆盖生产、消费、治理等领域，梳理智能技术应用痛点，将模糊的市场需求转化为明确的智能能力攻关目标，为智能经济提供精准导向。传统智能技术研发容易出现与实际应用脱节问题，而场景经济通过精准挖掘场景需求，明确智能技术在功能、性能上的具体要求，避免盲目研发。同时，场景蕴含的多样需求牵引算力、数据、算法等跨领域融合，推动集成式智能创新，提升智能技术与实际应用的适配性。
协同赋能机制：推动二者双向提升。场景经济具有高度融合、技术协同的特征，需整合多技术、多主体、多业态资源；智能经济以数据、算力、算法为基础支撑，二者依托场景载体实现深度协同。场景为智能技术提供集成试验场，推动多技术协同迭代，助力智能模型、硬件设备优化升级；同时，智能能力深度嵌入场景全流程，赋能场景价值提升，形成双向协同闭环。这种协同打破资源壁垒，推动智能技术与场景资源高效对接，优化智能经济生态。
落地转化机制：实现智能经济规模化发展。智能经济的本质是实现智能技术向现实生产力转化。产业渗透形态持续升级，智能能力深度嵌入各产业环节，打破产业边界，催生出大量智能原生新业态，推动全产业体系实现智能化跃迁。场景经济具有真实世界性、示范可复制性特征，是破解智能科技成果转化“最后一公里”的关键载体。通过小范围先行先试，在具体场景中验证智能技术的实用性与可行性，结合应用反馈优化完善。待经验成熟后，形成标准化模式跨区域、跨产业推广，推动智能技术从实验室走向产业实践。
2026年6月25日，在深圳龙岗机器人街区，小朋友与AI宠物互动。新华社记者 梁旭 摄
场景经济牵引智能经济新形态发展面临的挑战
场景经济作为连接智能技术供给与市场需求的重要载体，是牵引智能经济新形态发展的关键力量，能够推动智能技术从实验室走向产业实践、从单点应用走向规模化落地。然而，场景经济牵引智能经济新形态发展仍面临一些挑战，制约二者深度融合效能的发挥。
认知存在偏差，牵引基础薄弱。场景经济发展时间较短，社会各界对其认知存在诸多误解。有的人将场景经济等同于消费场景设置，视为企业营销手段，忽视其还涵盖组织、区域、产业、国家等多维度场景，可聚合多样需求、破解各类现实问题，为智能经济提供广阔应用载体。企业对场景价值的认知不足，缺乏运用场景牵引智能创新的意识。有的企业仍沿用传统创新范式，对场景范式的认知和应用能力不足，忽视场景对智能技术的验证、优化作用；有的企业虽然借助平台范式开展创新，但是受平台垄断制约，难以实现高效协同。同时，多数企业未认识到场景是洞察用户需求、推动智能技术落地的重要抓手，对基于场景的需求挖掘不够重视，无法将用户需求转化为智能技术攻关方向，导致智能技术与市场需求脱节，场景经济的牵引效能难以充分发挥。
资源整合不足，落地效能受限。技术资源整合存在壁垒，影响智能技术与场景的协同适配。场景经济牵引智能经济发展，需整合算力、数据、算法及多领域技术，然而当前不同技术领域存在标准不统一、接口不兼容等问题，导致多技术协同难度大。智能经济依赖的核心技术仍存在短板，高端AI芯片、核心工业软件、基础算法等领域存在“卡脖子”问题，开源生态国际话语权不足，难以支撑复杂场景的智能升级需求。同时，技术持有主体之间缺乏高效共享机制，高校、科研院所的智能技术成果与企业场景需求对接不畅，场景创新所需的集成式技术支撑不足，延缓了智能技术在场景中的应用验证进程。场景载体资源分配不均，中小企业智能创新缺乏支撑。优质场景载体多被大型企业掌控，中小企业、初创型科技企业获取场景资源的渠道狭窄，其智能创新成果缺乏试验与落地的必要空间。大型企业出于数据安全、生产稳定等考量，不愿向外部开放重要场景，导致相关智能技术无法开展实际工况测试，难以实现优化迭代。资本资源适配性不足，场景化智能创新资金短缺。场景牵引智能经济发展的项目具有前期投入大、回报周期长、风险高等特征，当前针对场景化智能创新的专项资本供给不足，天使投资、风险投资多集中在创新后期，前期研发与落地阶段的资本支持匮乏，导致大量优质场景化智能创新设计因资金短缺无法推进，错失技术转化与产业升级的最佳时机。
生态体系不完善，协同动能不足。多主体协同机制缺失，创新生态尚未形成。场景经济牵引智能经济发展，需要政府、企业、高校、科研机构、金融机构等多主体协同发力，然而当前各主体之间缺乏有效的联动机制。企业缺乏与高校、科研机构的深度合作，高校、科研院所对场景化技术研发重视不足且成果转化效率偏低，政府的引导协调作用未充分发挥，未能有效搭建多主体对接平台，难以形成创新合力。基础设施支撑不足，制约规模化发展。场景化智能创新依赖5G、人工智能、大数据、物联网等新型基础设施，然而当前我国新型基础设施建设存在区域不平衡、协同性不够等问题。市场环境需优化，内生动力不足。一方面，场景化智能创新产品和服务的市场准入标准不明确，有的领域存在地方保护主义，阻碍场景化智能创新成果的跨区域推广。另一方面，知识产权保护力度不足，场景创新过程中产生的智能技术、创新模式容易被侵权，损害创新主体的合法权益，打击其参与场景化智能创新的积极性。同时，智能技术应用的市场认可度仍需提升，有的用户对场景化智能服务的安全性、可靠性存在疑虑，进一步制约场景经济与智能经济的融合发展。
政策监管适配不足，制度保障较为薄弱。政策支持针对性不足，难以匹配全流程需求。现有政策多聚焦智能技术研发或产业升级本身，针对场景经济牵引智能经济新形态发展的专项政策支持力度不足。在财政补贴、税收优惠等关键环节，缺乏对场景设计、场景落地、场景迭代等重要环节的针对性倾斜，导致场景化智能创新在不同发展阶段难以获得精准支撑。政策协同性欠缺，落地成本偏高。场景化智能创新涉及多个部门，部门间政策缺乏有效协同，存在标准不一、多头审批等问题。监管机制适配性不够，平衡难度较大。场景经济牵引智能经济发展过程中，不断涌现新技术、新业态，现有监管体系难以适应其动态发展需求。同时，智能经济发展带来的人机分离、就业结构调整等问题，也对监管体系提出新要求。
在福建省福清市石竹山景区，游客在工作人员帮助下佩戴VR眼镜，游览数字景区。谢贵明摄（人民图片）
推动场景经济与智能经济健康有序发展
充分发挥场景经济对智能经济新形态发展的牵引作用，促进智能经济健康有序发展，需要进一步从认知上加强对全社会的引导，加强应用场景创新、完善智能经济生态体系，增强发展新场景、新形态政策取向一致性，优化监管模式、健全监管机制，强化智能经济发展的制度供给保障。
强化认知引导，夯实牵引基础。开展全方位认知普及，破解认知片面问题。依托政府官网、权威媒体、行业峰会等载体，解读场景经济的多维度内涵，明确其不仅涵盖消费场景，而且包括产业、治理等多领域场景，阐释场景经济与智能经济的融合价值，纠正“场景等同于营销手段”“场景经济就是网络经济”等误解。宣传虚拟场景在挖掘潜在需求、验证智能技术中的作用，提升场景创新的科学性认可度，推动社会各界树立正确的场景认知。引导企业树立场景创新理念，提升应用能力。开展企业场景创新培训，引导企业摒弃传统线性思维，重视场景对智能技术的验证、优化作用。推动企业依托场景挖掘用户需求，将需求转化为智能技术攻关方向，鼓励企业参与场景创新联合体，提升场景化智能创新能力。重视中小企业的作用，加大对中小企业场景化智能创新的引导力度，推动更多企业参与场景创新实践。
深化资源整合，提升落地效能。打破技术资源壁垒，强化技术协同支撑。统一多领域智能技术标准，规范技术接口，推动算力、数据、算法等核心要素协同适配。聚焦高端AI芯片、核心工业软件等“卡脖子”领域，依托综合性重大场景挖掘根技术创新机会，推动高校、科研院所与企业共建研发平台，建立技术共享机制，加快智能技术成果转化，为场景创新提供集成式技术支撑。加强开源生态建设，培育自主开源平台与开源社区，提升我国在全球开源领域的话语权，夯实智能技术基础。优化场景载体资源配置，保障中小企业权益。引导大型企业与中小企业开展场景合作，鼓励大型企业开放生产、运营全流程场景，为中小企业智能创新成果提供试验、落地空间，打破场景资源垄断，推动场景资源均衡配置。完善资本适配体系，破解资金短缺难题。设立场景化智能创新专项基金，重点支持场景创新前期研发与落地阶段，引导天使投资、风险投资向前期倾斜。完善金融机构对场景创新项目的价值评估体系，鼓励银行开发“场景验证贷”等专属金融产品，拓宽企业融资渠道。落实工信部相关政策，加大对中小企业场景化智能创新的资金支持力度，填补融资缺口，保障优质场景化智能创新项目顺利推进。
完善生态体系，增强协同动能。构建多主体协同机制，凝聚创新合力。搭建政府、企业、高校、科研机构、金融机构联动平台，明确各主体权责，推动企业作为场景需求方与应用主体，加强与高校、科研机构的深度合作，精准对接智能技术需求与成果。发挥政府引导协调作用，统筹场景创新布局，推动各主体协同开展场景化智能创新，形成“产学研用金”协同发展格局。强化基础设施支撑，推动规模化发展。深入实施“东数西算”工程，优化算力基础设施布局，推动算力、电力一体化协同发展，降低跨区域算力调度成本。健全算法资源普惠化共享机制，建设国家级行业算法库、模型库，推动通用大模型向行业大模型、轻量化模型迭代。加快5G、物联网等新型基础设施建设，缩小区域差距，提升基础设施适配性，支撑场景化智能应用规模化落地。优化市场环境，激发内生动力。明确场景化智能创新产品和服务的市场准入标准，破除地方保护主义，维护市场公平竞争，推动场景化智能创新成果跨区域推广。加大知识产权保护力度，将“技术+场景”组合方案纳入专利保护范围，明确数据驱动型场景的著作权归属，建立快速投诉维权机制，打击侵权行为，保障创新主体合法权益，提升企业创新积极性。同时，加强智能技术应用宣传，提升用户认可度，推动场景化智能服务普及。
优化监管政策，强化制度保障。加强针对性政策支持，匹配全流程需求。出台场景经济牵引智能经济发展的专项政策，在财政补贴、税收优惠等方面，重点向场景设计、落地、迭代等环节倾斜。加大对中小企业场景化智能创新的补贴力度，完善场景数据共享、技术适配相关扶持政策，整合场景创新政策与科技重大专项、产业基础再造工程等政策工具，实现政策协同发力，精准支撑场景化智能创新各阶段需求。加强政策协同，降低落地成本。建立跨部门政策协同机制，统筹部门职责，统一审批标准，简化场景落地审批流程，减少多头审批，缩短落地周期。加强各部门政策衔接，统筹场景创新规划，推动创新主体“一站式”对接政策服务，降低时间成本与运营成本，提升场景经济牵引智能经济发展的效率。创新监管模式，实现平衡发展。建立场景分级监管机制，根据技术成熟度、风险等级实行差异化监管，对技术成熟、风险低的场景简化干预，给予试错空间；对技术不成熟、风险高的场景明确合规底线，强化过程监管。创新“沙盒监管”、触发式监管等模式，建立监管动态调整机制，根据场景迭代与技术发展及时优化监管规则，避免“一管就死、一放就乱”。同时，完善人工智能相关法律法规与标准体系，规范数据收集、使用等行为，防范隐私泄露等风险，兼顾创新激励与风险防控，推动场景经济与智能经济健康有序发展。
上文略有删减
选自 |《人民论坛》杂志 2026年第7期
原标题 | 场景经济牵引智能经济新形态发展
作者 | 暨南大学经济学院教授、博导 谢宝剑
新媒体编辑 | 王思楠 赵光菊
原文责编 | 银冰瑶
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