場景創(chuàng)新是以新技術的創(chuàng)造性應用為目標，以供需聯(lián)動為路徑，實現(xiàn)新技術、商業(yè)模式綜合應用與迭代更新的過程。從全世界看，場景的概念與應用來自互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術的現(xiàn)實需求，更是人工智能等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必要條件和主要驅(qū)動力。我國人工智能發(fā)展已從實驗室階段進入場景落地、賦能千行百業(yè)的新發(fā)展階段，但我國應用場景呈現(xiàn)“少數(shù)重大場景為牽引、大量長尾場景占主導”的特征（ 長尾場景指的是規(guī)模量級小、但多樣化與個性化的場景），場景建設的廣度和深度還存在不足，需要協(xié)調(diào)政府、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)各類主體，從供給側和需求側雙向發(fā)力，引導人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量、跨越式發(fā)展。

    一、場景創(chuàng)新的速度、廣度與深度決定人工智能第三次浪潮的成敗

    人工智能是共性技術，是賦能技術，必須與應用場景結合才能發(fā)揮最大作用。人工智能在60余年的三次發(fā)展浪潮中，理論和技術創(chuàng)新超前于應用落地，應用場景不足、未能真正走進生產(chǎn)生活成為前兩次浪潮歸于沉寂的最主要因素。

    在當前的第三次浪潮中，特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、智能安防等超大場景，以及海量數(shù)據(jù)和深度學習技術帶動下，人工智能技術進步和場景落地進入相互促進、螺旋式上升發(fā)展新階段。根據(jù)Gartner2022年度人工智能技術成熟度曲線，人工智能應用已經(jīng)翻過第一座大山，進入穩(wěn)步爬升期，距離生產(chǎn)成熟期只有2～5年的時間窗口。應用場景范圍廣度、增長速度與應用深度成為現(xiàn)階段發(fā)展的關鍵：一是決定著人工智能是否能與實體經(jīng)濟深度融合，成為經(jīng)濟發(fā)展真正的增長引擎； 二是決定著產(chǎn)業(yè)能否走出“深水區(qū)”，進入可持續(xù)發(fā)展的新階段；三是決定著重大理論、技術創(chuàng)新迭代是否有足夠的“試驗田”，建立起成熟穩(wěn)定的商業(yè)模式。

    二、我國人工智能場景建設的現(xiàn)狀和不足

    場景創(chuàng)新在我國的興起最早來自人工智能企業(yè)，我國人工智能發(fā)展的優(yōu)勢也在于豐富的應用場景。近年來， 特別是2 0 1 7 年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》頒布之后，我國對AI應用場景建設進行了全方位部署。2022年，科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》，隨后科技部又發(fā)布《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》。目前，科技部已啟動首批10個示范應用場景，對于解決人工智能應用和產(chǎn)業(yè)化問題、推動場景創(chuàng)新起到重要推動作用。

    同時，各地結合實際情況，對于場景建設進行了多方面探索。例如，北京市累計發(fā)布了四批數(shù)字經(jīng)濟應用場景重大項目，將人工智能場景作為重點支持方向，并通過中關村人工智能發(fā)展“十五條”、中關村“1+5”系列資金支持政策等，以項目方式支持應用場景建；2018年上海在全國率先啟動人工智能應用場景建設計劃，采取“揭榜掛帥”和動態(tài)發(fā)布機制，引導社會各界開放場景，并向全球征集解決方案。2022年10月，上海、深圳兩地先后出臺地方人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例，為場景建設提供法治保障。

    整體看，由于互聯(lián)網(wǎng)技術擴散的非均衡性，我國城市化深入推進和城市治理釋放出巨大需求，各級政府謀劃和統(tǒng)籌部署得力，我國在消費互聯(lián)網(wǎng)、智能安防等領域已催生了若干代表性超大場景。但隨著人工智能技術從消費到產(chǎn)業(yè)，從服務業(yè)到工業(yè)和農(nóng)業(yè)，擴散的范圍和深度不斷加大，場景創(chuàng)新目前存在以下突出難點：

    一是重大場景系統(tǒng)設計不足，可復制推廣的大場景少。我國應用場景目前主要聚焦在少數(shù)超大場景，但越來越少，智能工廠、智慧家居、智慧農(nóng)場、自動駕駛、智能診療、智慧教育、智慧供應鏈等潛在重大場景還在培育階段，尚未發(fā)展成熟。同時場景碎片化、多元化現(xiàn)象比較突出，根據(jù)德勤相關研究，在制造業(yè)領域，2025年物體搬運物流、智能計劃排產(chǎn)、質(zhì)量控制、現(xiàn)場作業(yè)等場景，人工智能應用規(guī)模將分別為12.3億元、29.7億元、23.2億元、22.7億元，需要加大潛力挖掘。我國啟動實施了智能制造、綠色制造等重大工程，其中涉及的人工智能與產(chǎn)業(yè)融合應用項目仍較分散。

    二是場景機會開放程度仍不夠。政府、公共機構、大型國企等主導的場景開放合作仍不足，一些重大場景民營企業(yè)很難參與。例如能源行業(yè)AI場景需求方主要為大型央企，主要依托自有體系，“揭榜掛帥”項目也基本由系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)、高校院所承擔。同時，美國已對我國多家人工智能企業(yè)進行了系列制裁，導致企業(yè)正常的場景拓展受限。

    三是場景落地成本高，應用生態(tài)不完善。目前從調(diào)研的情況看，很多企業(yè)參與場景建設基本采用“一個場景一個模型”的小作坊模式，需要針對每個場景獨立地完成模型選擇、數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化、模型迭代等開發(fā)環(huán)節(jié)，導致周期長、成本高、效率低。根據(jù)I B M 2 0 2 2年5 月發(fā)布的《2 0 2 2 年全球A I 采用指數(shù)》報告，全球企業(yè)在規(guī)模化部署人工智能時，基本都會遇到算力投資難度大、模型泛化能力差等瓶頸。算法定制化、大模型成為有效解決這些問題的重要途徑，但也存在成本和算力等方面的制約。

    四是數(shù)據(jù)成為制約AI應用落地的關鍵因素。AI要達到產(chǎn)業(yè)級應用，需要具備足夠高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)、科學恰當?shù)乃惴Ｐ偷葪l件。在很多傳統(tǒng)行業(yè)，數(shù)據(jù)多頭采集、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)專業(yè)性和特殊性強、標準不完全統(tǒng)一等問題普遍存在，從而制約了場景應用落地。根據(jù)對相關行業(yè)龍頭企業(yè)的調(diào)研，制造業(yè)數(shù)據(jù)的可獲得性、可通用性一般較弱，機器設備生成的數(shù)據(jù)通常較為復雜，有接近一半的數(shù)據(jù)是沒有相關性的。在能源行業(yè)，很多子產(chǎn)業(yè)如石油勘探開發(fā)數(shù)據(jù)具有極強的專業(yè)性和特殊性， 且獲取成本往往較高， 數(shù)據(jù)多為“ 小樣本”，數(shù)據(jù)量無法滿足深度學習的要求。

    三、深入推進人工智能場景創(chuàng)新的建議

    加快人工智能場景創(chuàng)新，需要推進已有相關政策和項目的落地，同時以問題為導向，堅持分類施策、開放融合，加強AI技術創(chuàng)新、場景應用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的一體化布局，培育一批AI領域的科技領軍企業(yè)、科技型骨干企業(yè)和中小企業(yè)。

   (一)在重大場景建設中突出小切口

    結合公共安全治理和社會治理的需要繼續(xù)做大安防場景，進一步發(fā)掘自動駕駛、智慧供應鏈等重大場景潛力，將其培育成為新的超大場景。在大場景下，重視小切口，特別是激勵地方和龍頭企業(yè)面向中小企業(yè)主動謀劃場景機會的供給。進一步深挖長尾場景價值，更好地推動AI技術賦能千行百業(yè)。積極拓展企業(yè)級應用場景，支持各類企業(yè)利用AI技術進行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，培育智能營銷、智能辦公以及智能管理等企業(yè)級場景。

    (二)加強場景創(chuàng)新的開放融合

    引導和支持地方政府、領軍企業(yè)著眼產(chǎn)業(yè)鏈全局推進場景建設，打破體制和區(qū)域等分割。重點以制造、能源、金融、物流等領域國有企業(yè)為試點對象，對人工智能民營企業(yè)開放更多高質(zhì)量應用場景，特別是針對智能化工廠和車間、智能工業(yè)質(zhì)檢、智能供應鏈與物流、視覺風控、數(shù)據(jù)融合應用、防欺詐保護等重點細分場景， 打造典型落地應用樣板。推動人工智能企業(yè)走出去，重點抓住共建“一帶一路”參與國家數(shù)字基礎設施建設和數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的機遇，加強我國人工智能場景創(chuàng)新經(jīng)驗的分享，以重大工程、合作園區(qū)等為重點，為我國企業(yè)拓展更大的發(fā)展空間。

    (三)以核心技術突破為牽引培育自主生態(tài)

    在相關重大科技項目中，支持人工智能企業(yè)開發(fā)面向工藝優(yōu)化、生產(chǎn)管理、供應鏈管理等典型應用場景的算法研究。推動擁有自主深度學習框架的人工智能企業(yè)與國產(chǎn)底層芯片企業(yè)開展協(xié)同創(chuàng)新，以場景應用為牽引，進一步提升國產(chǎn)框架以及芯片的應用廣度和深度，減少對國外開源框架和芯片的依賴。發(fā)揮領軍企業(yè)主導作用，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)、大學、科研機構，建設人工智能模型開放社區(qū)等平臺，提供覆蓋模型檢索、下載、訓練、推理、部署、應用等全生命周期服務，降低場景建設中的開發(fā)成本和部署成本。建設人工智能普惠型算力中心，強化算力統(tǒng)籌調(diào)度，提供高質(zhì)量、高性價比的算力服務。引導政府機關、事業(yè)單位、國企、公共機構、重點行業(yè)主導的場景建設，優(yōu)先使用自主深度學習框架、AI芯片等自主產(chǎn)品，培育壯大自主生態(tài)。

    (四)進一步加強數(shù)據(jù)的匯聚與治理

    依托產(chǎn)業(yè)重大創(chuàng)新平臺、行業(yè)協(xié)會、產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟等，重點加強研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)匯集，建設一批典型場景的高質(zhì)量公共訓練數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)庫，為研發(fā)和應用提供充分的數(shù)據(jù)資源和環(huán)境支持。支持地方和行業(yè)建設數(shù)據(jù)標準化管理標注平臺，實現(xiàn)全業(yè)務范圍、全數(shù)據(jù)類型、全時間維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、預處理及標注，針對不同類型場景需求進行專業(yè)化、標準化、精細化標注，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。建立健全數(shù)據(jù)確權、開放機制，進一步推進數(shù)據(jù)市場的運營、服務等主體建設，實現(xiàn)數(shù)據(jù)精準確權、授權、流轉(zhuǎn)及二次開發(fā)，為政府提供數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)監(jiān)管工具，確保場景創(chuàng)新中權責清晰。

(本文系科技部政策法規(guī)與創(chuàng)新體系建設司委托任務“產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新政策重大問題研究”的階段性成果。)