释放场景价值须谨防五个误区 丨第1落点专题·场景撬动创新

释放场景价值需要谨防五个误区 

□ 王 宇

习近平总书记多次强调，要因地制宜发展新质生产力。发展新质生产力，关键在于创新，落脚点在产业。对地方而言，新质生产力不能停留在技术概念或实验室成果中，必须进入真实产业、真实需求和真实市场，在解决问题中形成新产业、新模式。

场景创新正是打通这一过程的重要抓手，作为一种新的生产要素，其既具备功能性、稀缺性、可配置性和增值性等传统要素属性，又拥有独特的赋能融合性与制度嵌入性。它不仅能系统性激活多要素的协同效能，使场景成为创新链、产业链、人才链、资金链“四链融合”的实践载体，更深度嵌入制度框架——制度供给决定场景质量，场景实践反过来催化制度创新。

三个层面的连接作用

场景将技术供给与产业需求、研发成果与市场应用、企业创新与地方治理紧密连接，使新技术在真实环境中验证、迭代并转化为现实生产力。这种连接作用具体体现在以下三个层面。

其一，场景创新首先能够加快技术验证。许多前沿技术在实验室环境中表现良好，但一进入生产现场、城市运行和公共服务系统，就会遇到工艺流程、安全责任、用户习惯和监管规则等复杂问题。只有把技术放到真实场景中，才能检验其可靠性、经济性和社会接受度。比如，人工智能进入工业质检、设备运维、能源管理和供应链协同等环节后，才能真正判断模型是否懂行业、是否适应工艺、是否能够降低企业成本。场景越真实，反馈越有效，技术迭代就越快，产业化风险也越低。

其二，场景创新还能够形成需求牵引。新质生产力不是单纯由技术供给推动出来的，也是在需求侧不断倒逼中成长起来的。地方拥有大量产业场景、城市治理场景和民生服务场景，这些场景本身就包含着大量尚未被充分满足的需求。通过发布场景清单、开展揭榜挂帅、组织场景对接，可以把企业、科研机构和用户方聚集到具体问题周围，推动创新主体围绕降本、提质、增效、安全等目标开展技术攻关。这样形成的创新，不是为了展示而创新，而是为了解决问题而创新，更容易形成可复制、可推广的产业方案。

其三，场景创新也有助于推动产业融合。新质生产力的发展，往往不是某一项技术单独突破的结果，而是创新链、产业链、人才链、资金链协同作用的结果。场景恰恰是这些要素重新组合的重要载体。在一个高质量场景中，龙头企业提出真实需求，科研机构提供技术支撑，金融资本分担创新风险，政府部门完善规则和基础设施，中小企业参与配套和应用拓展。多方主体在同一场景中协同创新，能够打破产业边界，催生新业态新模式，推动科技创新和产业创新深度融合。

警惕五个突出问题

场景创新在加速技术验证、形成需求牵引、推动产业融合等方面展现出显著效能，但其价值的充分释放仍有赖于科学的设计与审慎的治理。若缺乏对实践风险的清醒认知，场景创新极易陷入形式化、碎片化、封闭化等误区。当前，亟须警惕以下五个突出问题，并有针对性地采取应对举措，以确保场景创新行稳致远。

一是要警惕场景供给流于形式，切实强化高价值实战型场景牵引。当前，部分地方的场景清单看似丰富，但很多项目只能看不能用、能展示难落地。真正的场景创新，应该嵌入真实的生产、治理和消费活动中，而不是停在展厅里做做样子。地方在培育场景时，要减少那些只为了汇报、只为了展示的低效项目，把有限的公共资源集中到能产生真实数据、解决实际问题、形成完整闭环的高价值场景上。具体操作上，可以借鉴重大技术装备的保险补偿和尽职免责做法，消除基层单位不敢用、不愿试的顾虑。同时，由政府牵头建立场景应用的保险和风险补偿机制，让企业敢于在实际场景中大胆试用，推动场景从示范项目真正走向日常应用。

二是要警惕场景生态各自为政，着力构建可持续的商业闭环。场景培育最怕开了头就没有下文。不少地方投入大量财政资金建设示范项目，却忽视了后续怎么运营、怎么产生收益，结果项目建成之日就是闲置之时。地方要特别注意，场景不能一直靠财政输血维系，必须形成自身的收益能力。这就要求在项目设计之初就考虑好收益反馈机制——允许那些开放了生产流程、客户数据等核心资源的企业，通过数据服务、解决方案授权等方式获得持续回报，让它们创造的社会价值能够体现在自身收益上。财政支持方式也要从事前分散投入转向事后按效果兑现，根据实际产生的商业指标分期拨付资金，引导资源流向真正能产生经济效益的场景。

三是要警惕公共场景门槛过高，推动场景资源向各类市场主体公平开放。实践中，很多公共场景资源，比如交通、医疗、城市治理等领域的数据和业务接口，往往因为规模、资质等门槛，把大量创新型中小企业挡在门外。地方在培育场景时，要主动改变看规模不看技术、看资历不看潜力的做法。在招标评审中，应该把技术方案的先进性和与场景的匹配度作为重要标准，让资源配置向创新效率高的主体倾斜，而不是只看企业大小。同时，加快公共数据的分级分类开放，制定动态更新的数据开放目录，在隐私计算等技术保障下做到数据可用不可见，让中小企业也能获得高质量的真实环境数据。更关键的是，要从短期的项目采购转向长期的价值共创，鼓励公共部门与企业签订风险共担、收益共享的合作协议，形成稳定的合作预期。

四是要警惕场景治理跟不上节奏，建立与场景复杂度相匹配的敏捷治理机制。场景越复杂，隐藏的风险越大。地方在鼓励大胆探索的同时，不能忽视数据隐私、算法歧视、系统脆弱等伴随而来的风险。当前，不少场景中大量数据流转缺乏清晰的责任界定，算法应用缺乏公平性审查，一旦出问题往往说不清楚、管不到位、纠正困难。地方应主动探索建立数据权益和责任界定框架，明确各环节的主体权责。对医疗、金融、就业等高风险领域的算法系统，实行强制备案和定期公平性审计。同时，要求高复杂度场景的运营方定期开展压力测试和应急演练，建立跨部门的风险监测平台，从事后被动应对转向事前主动预警和事中有效控制，让安全保障能力与创新进程同步提升。

五是要警惕场景标准不统一，强化链主牵引与区域协同。当前，不同部门、不同区县甚至不同企业在场景建设中各搞一套标准的现象比较突出，技术接口不统一、安全规范不一致，导致企业每进入一个新场景就要重新适配一次，大大抬高了创新成本。山东在智慧港口、高端装备、现代农业等领域已形成较多真实应用场景，关键是进一步推动这些场景从单点示范走向跨区域、跨行业协同。地方应发挥链长制的统筹优势，由主要负责同志牵头，制定覆盖技术接口、安全评估的统一场景建设标准，并推动在都市圈或产业集群内互相认可、互通有无。同时，支持有市场影响力的链主企业把分散的技术指标统一到明确的商业目标上来，依托国家级新区、跨行业联盟开展联合规划和联合测试，推动场景从单个点的示范向网络化布局发展，让优质场景资源在更大范围内实现高效配置和协同使用。

（作者系南京大学江苏数字经济研究院院长，南京大学商学院教授、博士生导师）