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这两年，“场景”成了创新领域的高频词。在推动新技术、新产品落地上，场景发挥着不可替代的作用。今年以来，随着人工智能加速从数字生成走向真实世界，场景之于人工智能发展的分量，愈发凸显、更加紧要。
在不久前召开的物理AI与世界模型大会上，与会嘉宾认为，未来人工智能的核心竞争力，就是在开放、复杂、不确定的物理场景中，形成稳定、可信、可落地的智能决策能力。在近日举办的第八届智能驾驶大会上，行业共识同样指向场景：复杂多元的道路工况，正是自动驾驶技术持续成熟、走向商用的核心载体。
场景的最大特点，在于真实、丰富、充满不确定性。过去，不少创新成果卡在“从实验室到市场”的关口，技术在封闭环境里演示效果很好，一旦进入现实便水土不服。去年底，国务院办公厅印发《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》，首次对场景培育开放作出系统部署。推动场景开放，就是为新技术提供一块可以试错、迭代的试验田，把新技术、新产品、新业态放在一个具体情境中来应用，来验证，加快推动产业化进程。也正因如此，场景被认为是新技术新产品的“试验场”、新兴产业发展的“加速器”。
如今，人工智能迈入加速落地的新阶段，不少观察者把这一轮看作人工智能规模化应用的关键时期。前一阶段的大模型，更多活跃在数字空间，做对话、摘要、图文生成，本质上是信息处理；而现在快速崛起的物理AI、具身智能、自动驾驶，开始走出虚拟世界，嵌入复杂物理环境，直接与设备、道路、人员开展实时交互。虚拟空间里一次回答偏差尚可修正，物理世界里的一次判断失准，就可能直接影响运行安全、生产效率。这就决定了AI不能停留在实验室和演示视频里的“能用”，必须向着稳定可靠、适配长期工况的“好用、耐用”迈进。这一跨越，无法单纯依靠算法调优、算力加码来完成，必须依托海量、多元、非结构化的真实场景持续反哺模型迭代。
人工智能扎根千行百业、融入日常生活，场景开放始终是不可或缺的关键抓手，与此同时，场景开放本身，也需要我们重新理解、重新布局。比如，从场景形态来看，物理AI面对的是动态交互的复杂环境，路况随时变化、光照阴晴不定、人的行为充满变数，这意味着场景开放要进一步升级，让场景具备动态仿真、持续测试的能力。再如，从制度保障来看，物理AI走进工厂、驶上道路、入驻医院，必然面临系列治理难题，数据权属如何界定、测试标准如何统一、安全风险如何防控、事故责任如何划分等等，都需要提前补齐制度短板，完善包容审慎的治理规则。场景开放既要搭建技术测试平台，更要筑牢制度保障体系，考验的不仅是技术攻坚能力，更有精细化治理智慧与久久为功的制度耐心。
眼下，各地陆续发布新技术应用需求清单、场景机会清单，不断打开创新的现实空间。说到底，场景开放就是给创新一个真实的世界。江苏是制造业大省，产业体系完备、产业门类齐全，实体经济海量的应用需求，造就了数量充沛、类型多元的应用场景，这是发展物理AI、具身智能得天独厚的产业优势。立足这份厚实家底，我们首先要更新思想观念、紧跟技术变革步伐，打破路径依赖、跳出思维定势，主动抢抓物理AI落地的新赛道、新风口，同时，把场景资源摆在产业竞争的突出位置，盘活存量场景、共建共享试验平台，把场景优势转化为数据优势，把数据优势升级为产业竞争优势。
（魏晓敏）
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