摘 要:人工智能正迈入技术落地与价值创造的关键阶段，应用重点从“可用”转向“在特定场景中高质量可持续应用”，能否适配场景需求、构建场景闭环，成为决定人工智能应用价值的重要标准。推动人工智能场景化应用高质量落地，需以重大场景建设为牵引，统筹基础设施、制度规范与创新生态，以平行场景为重点，构建面向高质量发展的人工智能应用新范式。
关键词:人工智能+ 模型智能 平行智能 场景工程 场景智能 平行场景
【中图分类号】F49；TP18 【文献标识码】A
从“模型热”走向“应用深水区”
近年来，人工智能技术迭代提速，正从试验探索迈向价值创造阶段[1]，大模型的技术突破推动行业组织采用率与产业渗透率大幅提升。“十五五”规划纲要提出，“全面实施‘人工智能+’行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”[2]。人工智能作为一种具有普遍适用性、动态演进性和创新互补性的通用目的技术，能够广泛渗透到各个领域，对经济社会发展产生显著影响。[3]当前，人工智能发展重心正从单纯的技术研发，转向与各领域的深度融合与实际落地，正深刻改变社会生产生活场景[4]。
然而，应用范围的快速扩展，并未随之带来应用逻辑的成熟完善。当前一些“场景化应用”，仍停留在“模型先行、场景后补”的浅层阶段：看似切入行业赛道，却未真正融入业务闭环；看似接入企业系统，却未重构主要流程关系；看似实现效率初步提升，却未建立配套的验证、校准和责任追溯机制。人工智能发展的关键挑战，已从研发更优模型，转向如何让模型在复杂、动态、开放、强约束的真实环境中长期稳定运行，并在持续应用中完成学习、修正与演化。
从这一维度来看，人工智能应用已正式进入深水区。下一阶段的行业竞争，不再是单一的算法竞争或产品竞争，而是围绕复杂真实场景展开的系统竞争、生态竞争和治理竞争，能否真正适配场景需求、构建场景闭环，成为决定人工智能应用价值的重要标准。
场景工程：人工智能高质量落地的方法论支点
探讨人工智能场景化应用，首要前提是厘清“场景”的定义。若将场景简单理解为某一行业、部门或业务节点，场景化应用极易沦为案例堆积和标签罗列，难以发挥人工智能的真正价值。真正的场景并非静态的应用背景，而是由主体、任务、规则、环境、时间、空间、目标和反馈共同构成的动态系统，是真实世界中各类要素相互作用的综合载体。
场景工程的主要价值，在于将场景从单纯的“应用容器”升级为人工智能落地的“方法单元”。相关研究表明，场景工程是在特定时空边界内，对场景及其活动进行系统表达，并引导可行动人工智能组件完成设计、校准、认证、验证和应用的一体化方法；场景的形态具有多样性，既可以是真实的物理场景，又可以是虚拟的、平行的、混合的数字场景，其演进既可以是线性的，又可以是分支决策的动态过程。与单一时刻的“场景快照”不同，“场景序列”更强调一组场景随时间推进的完整演化过程，包含其中的事件、行为、目标、价值及其相互作用，是场景工程的重点研究对象。
这一理念背后，是人工智能应用组织逻辑的深刻变革。过去的人工智能应用，围绕特征与模型展开，重点关注输入、输出与模型精度；未来的高质量应用，将围绕场景组织系统，重点关注场景目标、约束条件、行为验证、风险控制与系统演化。这意味着，人工智能的高质量落地，必须突破传统特征工程和模型工程的局限，向更贴合真实需求的场景工程迈进。
更进一步而言，场景工程并非简单的“寻找适配场景”，而是构建人工智能落地的完整体系。其以人工社会（Artificial Societies）、计算实验（Computational Experiments）、平行执行（Parallel Execution）（以下简称ACP）为主要支撑，达成现实系统与人工系统的深度联结：通过人工系统构造复杂多样的模拟场景，经由计算实验推演场景发展的多种可能，再由平行执行在现实运行中不断修正和优化决策。同时，场景工程将智能系统的训练、校准、认证、验证贯穿于全生命周期，让人工智能不仅“可用”，更实现“可信”“可控”“可验证”，这是人工智能从技术热走向应用深耕、从单点突破走向体系落地的关键。场景工程的终极发展方向，是走向场景智能，让具身智能具备针对性，成为解决真实场景具体问题的专属智能，为平行场景模式的落地奠定方法论基础。
平行场景：人工智能场景化应用的创新范式
场景工程的深化发展，催生平行场景这一全新应用范式，这是未来人工智能场景化应用的主要发展方向，更是企业构建核心竞争力的关键。平行场景由现实场景、实验场景、理想场景组成，依托平行智能的ACP方法，实现三类场景之间的动态调优、循环互动，让人工智能应用不再是静态的模型部署，而是动态的、可持续的演化过程。
现实场景是平行场景的基础与原点，是企业生产经营、行业运行发展的真实物理环境与业务闭环，包含真实的主体、任务、规则、约束和反馈机制，是人工智能应用的最终落地载体。现实场景的主要价值，在于为人工智能应用提供真实的需求导向和数据支撑，其采集的真实数据、业务逻辑和问题痛点，是实验场景构建和理想场景设计的主要依据。
实验场景是平行场景的深度推演与优化载体，依托人工智能技术，将现实场景的关键要素、业务流程和约束条件进行数字化建模，在虚拟空间构建与现实场景高度映射的模拟场景。实验场景承接现实场景的真实数据与问题，同时以理想场景为优化目标，通过计算实验技术推演不同人工智能方案在场景中的应用效果，模拟各类突发状况、约束变化带来的影响，实现对人工智能模型、应用方案的低成本、低风险校准与优化，避免在现实场景测试带来过高资源损耗和运营风险。
理想场景是平行场景的终极导向与设计蓝图，基于企业发展目标、行业最优标准和技术发展趋势，构建符合价值最大化、效率最优化、风险最小化的场景模型，明确人工智能应用的长期目标和优化方向。理想场景并非脱离实际的空想，而是结合现实场景的基础条件、实验场景的推演结果，不断修正完善的动态蓝图，为实验场景的优化提供明确指引，让人工智能应用始终围绕企业主要价值需求推进。
平行智能ACP方法，是连接现实场景、实验场景、理想场景这三类场景的主要纽带，实现三者之间的循环互动与持续调优。首先，将现实场景的关键要素与数据映射至实验场景，完成虚拟场景的构建与校准；其次，以理想场景为目标，在实验场景中通过计算实验开展多维度、多方案的推演与优化，形成适配现实场景的最优人工智能应用方案；再次，将优化后的方案通过平行执行落地至现实场景，在实际应用中采集反馈数据，再将反馈数据回传至实验场景和理想场景，完成对实验场景模型的修正和理想场景蓝图的完善，形成“现实场景映射—实验场景优化—理想场景指引—现实场景落地—数据反馈迭代”的闭环。
这一平行场景模式，将成为企业提升核心竞争力的关键。一方面，平行场景可应用于企业员工培训，通过实验场景构建高度真实的工作模拟环境，让员工在虚拟场景中开展低成本、高还原度的技能训练，结合理想场景的标准要求优化工作行为，再将训练成果落地至现实工作场景，实现员工能力的高效提升；另一方面，平行场景是企业培育专属人工智能体（AI Agent）的主要载体，依托三类场景的平行互动，可针对企业具体业务需求，在实验场景中对人工智能体进行持续的训练、校准和优化，让人工智能体深度适配企业现实场景的业务逻辑和理想场景的发展目标，培育出贴合企业专属需求的智能体，真正实现人工智能与企业发展的深度融合。
当前人工智能场景化应用的主要堵点
从现实发展来看，当前人工智能场景化应用已取得阶段性进展，通用大模型加快向垂直行业渗透，智能制造、智能交通、智慧医疗、智能服务、科研辅助、数字治理等领域不断涌现新模式、新产品和新平台，人工智能的价值已然彰显。然而，越是深入真实世界的应用场景，越能发现行业发展的深层次问题不在于模型技术本身，而在于场景适配、流程重构和治理体系的缺失，这些堵点是制约人工智能场景化应用高质量落地的主要障碍。
重模型、轻场景的倾向较为突出，有的企业和应用开发者习惯于“先有模型、再找场景”的开发逻辑，将模型参数、单项指标作为主要追求，忽视对真实场景的系统研究。这种导向最终导致应用演示效果优异，但实际嵌入真实业务流程的能力偏弱；研发出的样机、原型产品众多，但真正形成业务闭环、实现持续价值输出的应用寥寥无几。由于缺乏对真实场景中任务链、参与主体、业务规则和环境约束的系统建模，即便模型技术先进，也难以真正切入企业高价值场景，有的甚至最终沦为“技术花瓶”，无法发挥实际效用。
重接入、轻重构的现象在行业内普遍存在，一些人工智能项目将大模型简单接入企业现有系统、平台，便视为完成应用落地，却忽视人工智能应用对业务流程的重构价值。真正高质量的人工智能应用，并非在原有流程上增加一层智能接口，而是围绕“人—机—流程—规则”关系进行系统重构，优化资源配置、理顺职责分工、建立反馈机制。若原有流程未优化、人机职责不清晰、应用反馈不回流，即便模型能力再强，也只能停留在辅助层和展示层，无法真正融入企业主要业务，难以实现效率与价值的双重提升。
重能力、轻治理的矛盾日益凸显，随着人工智能进入制造、医疗、交通、城市治理等高价值、高风险领域，其输出结果不再只是参考性“建议”，而会直接影响现实决策、带来实际后果。然而，当前不少人工智能应用缺乏配套的校准机制、认证机制、验证机制和责任追溯机制，模型的决策逻辑不透明、运行过程不可控、问题发生无追溯。在此背景下，人工智能系统的能力越强，潜在的运营风险、社会风险可能越大。相关研究强调，从特征工程走向场景工程，不仅是为提升生产组织流程的效率，更是对原有流程的重构与变革，其主要目标之一，就是“不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性”[5]，而这一目标的实现，必须以完善的治理体系为支撑。
从场景化应用走向场景智能：未来发展的主要趋势
面向未来，人工智能场景化应用的发展，并非简单的“更多行业使用人工智能”，而是将迎来深层次的范式演进，在平行场景模式的推动下，从场景工程逐步走向场景智能，呈现出鲜明的发展趋势，平行场景将成为贯穿所有趋势的关键载体。
场景将成为智能生成和价值实现的真正牵引，推动人工智能应用从模型中心走向场景中心。未来行业竞争的关键，不再是模型参数规模和单项技术指标的比拼，而是谁更能围绕真实场景定义问题、组织资源、构建闭环、沉淀规则。模型的重要性并未下降，但其将不再是人工智能应用的唯一中心，所有模型研发、技术创新都将围绕场景需求展开，而平行场景模式正是这一趋势的主要落地形式，通过现实场景、实验场景、理想场景的互动，实现模型与场景的深度适配，让技术创新真正服务于场景价值创造。
场景智能将成为人工智能场景化应用的重要方向，推动应用从场景适配走向场景智能。所谓场景智能，并非单纯的模型在场景中执行任务，而是场景本身具备组织智能、生成智能、验证智能和演化智能的能力，能够依托平行场景的动态闭环，自主适配需求变化、自主优化智能方案、自主验证运行效果、自主完成迭代演化。平行场景模式中，现实场景、实验场景、理想场景的持续互动，正是场景智能形成的主要动力，让场景从智能应用的“背景板”，转变为智能系统演化的关键载体。
人工智能应用将摆脱单一模型“包打天下”的局限，从单点工具走向系统协同。未来的人工智能高质量应用，更多体现为多模型、多智能体、多工具、多规则的系统协同，平行场景的实验场景为系统协同提供可靠推演载体，可在虚拟空间中完成多智能体的协同训练与优化，再通过平行执行落地至现实场景，实现各类智能组件的高效配合，适配真实场景的复杂需求，提升应用的系统性和实效性。
人工智能的智能能力将加快向物理世界渗透，实现从数字空间走向物理世界的跨越。人工智能不再局限于数字平台、线上系统，而是逐步进入工厂、道路、医院、校园、社区、仓储等现实场景之中，推动物理世界与数字世界的深度融合。平行场景以现实场景为原点、以实验场景为数字映射，通过ACP方法实现虚实互动，成为人工智能从数字空间走向物理世界的关键桥梁，让智能技术真正服务于物理世界的生产生活和治理实践。
人工智能应用将进入“虚实互动、平行演化”的动态阶段，从静态部署走向平行演化。未来的人工智能应用，不再是一次性的静态模型部署，更多决策将不再只在真实世界中被动完成，而可以在实验场景中先行推演、在现实场景中持续反馈、再回到实验场景中更新优化，形成可持续的演化闭环。这正是平行场景模式的关键优势，依托ACP方法让人工智能应用在三类场景的互动中持续迭代，始终适配场景的动态变化，实现高质量可持续应用。
以场景工程与平行场景牵引人工智能高质量落地
推动人工智能场景化应用高质量发展，破解当前行业发展的主要堵点，关键不在于简单铺开更多试点项目，而在于以场景工程为方法论基础，以平行场景模式为载体，抓住重大场景建设、构建系统能力、形成长效机制，让人工智能真正融入真实场景、创造实际价值。
以重大场景建设为主要牵引。围绕制造、医疗、交通、能源、教育、科研、治理等重点领域，系统梳理一批刚性需求强、公共价值高、数据基础较好、闭环路径较清晰的重大场景，将其作为技术创新、制度创新和应用创新的共同牵引，而非单纯的技术展示背景板。以重大场景为依托，落地平行场景模式，构建现实场景、实验场景、理想场景的互动闭环，形成可复制、可推广的人工智能应用范式，带动全行业场景化应用水平提升。
统筹基础设施建设与场景体系建设。高质量的场景化应用和平行场景落地，离不开高质量的基础支撑体系，包括数据底座、知识图谱、算力支撑、仿真平台、测试环境和反馈机制。其中，数据底座是平行场景中现实场景映射的重要基础，仿真平台是实验场景构建的关键载体，算力支撑是计算实验推演的技术保障。需加快推进各类基础设施的一体化建设，让场景化应用摆脱短期项目层面的局限，沉淀为企业和行业的基础能力。
将标准规范和安全治理前置。越是复杂的应用场景，越需要完善的标准规范和安全治理体系。将校准、认证、验证、审计、追溯等机制，全面嵌入人工智能应用和平行场景构建的全过程，在设计之初就把安全、责任、规则和治理一并纳入场景工程之中。针对平行场景中的实验场景和理想场景，制定统一的建模标准和优化规范；针对现实场景的落地应用，建立完善的责任追溯和风险防控机制，实现人工智能应用的“可控、可信、可验证”。
加快形成政产学研用协同推进的创新生态。场景的构建和平行场景模式的落地，并非单一主体能够完成，需要政府、企业、高校、科研机构、行业组织的协同发力。政府加强制度供给，开放公共领域重大场景，为平行场景落地提供政策支持；企业发挥系统集成和应用创新的主体作用，基于自身现实场景需求，构建专属平行场景体系，培育核心竞争力；高校与科研机构提供场景工程、平行智能、场景智能的理论方法和关键技术支撑，推动技术创新；行业组织和第三方机构推进标准制定、能力认证和合规评估，规范行业发展。只有把场景从“试验田”做成“生态场”，让平行场景模式成为行业通用范式，人工智能才能真正从技术能力成长为企业的主要能力、行业的产业能力和社会的治理能力。
结语
人工智能的下半场竞争，已超越单纯的模型竞赛，成为场景的竞赛、体系的竞赛、治理的竞赛。平行场景模式让这场竞赛的重心更加清晰。谁能率先构建起适配自身发展的平行场景体系，实现现实场景、实验场景、理想场景的平行互动，谁就能在人工智能场景化应用中掌握主动。当前，人工智能场景化应用已进入由“能不能用”迈向“能否高质量持续使用”的关键时期，越是在这一阶段，越不能停留在模型热、接口热和试点热的浅层阶段，需回到真实世界，以场景工程为方法论，以平行场景为关键载体，围绕复杂场景组织智能、约束智能、验证智能并持续演化智能。
场景工程并非简单的技术修辞，而是人工智能高质量落地的方法论支点。平行场景也并非抽象的理论概念，而是未来企业构建核心竞争力的具体载体。其不仅能推动人工智能模型与真实场景的深度适配，更能为企业员工培训、人工智能体培育等关键需求提供全新解决方案。面向未来，唯有以场景为重点、以平行场景为抓手，统筹技术、制度、生态等多方资源，才能推动人工智能真正从技术突破走向规模应用、从能力展示走向价值创造，最终形成面向高质量发展的人工智能应用新范式，让人工智能成为推动经济社会发展的关键动力。
注释
[1]李烨：《推动人工智能全方位赋能千行百业》，《人民日报》，2025年11月3日，第9版。
[2]《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，《人民日报》，2026年3月14日，第1版。
[3]吴飞：《“人工智能+”：通用目的技术更好赋能生产力》，《人民论坛》，2025年第2期，第31-34页。
[4]王绍绍：《赋能多场景应用 “人工智能+”催生“向新力”》，人民网，http://finance.people.com.cn/n1/2025/0112/c1004-40400243.html，2025年1月12日。
[5]《习近平在金砖国家领导人第十五次会晤上的讲话》，新华网，http://www.xinhuanet.com/world/2023-08/23/c_1129819257.htm，2023年8月23日。
责编：周小梨／美编：石 玉