问题——从“能用”到“好用”，落地场景仍是关键一环。
人工智能作为经济社会发展的重要增量，既要看算法能力、算力供给，更要看与产业流程、治理体系的深度融合程度。
现实中，不少新技术在实验室表现亮眼，却在复杂环境中面临适配难、数据缺、成本高、责任边界不清等问题，影响规模化推广。
如何让技术在真实需求中持续迭代，并形成可复制、可推广的解决方案，成为“人工智能+”向纵深推进必须破解的课题。
江苏以应用场景建设为抓手，推动技术、数据、制度、产业协同发力，探索用“样板间”打通从研发到应用的“最后一公里”。
原因——政策牵引与产业基础叠加，场景建设具备先行条件。
近日，江苏围绕“人工智能+”作出系统部署，多部门以清单化方式推动应用场景培育。
此前，省科技、发改等部门公布的前沿技术应用场景示范名单覆盖多个技术领域，其中人工智能相关场景数量居前，体现了以需求为导向、以验证为路径的工作思路。
场景之所以能快速推进，一方面源于制造业门类齐全、产业链完整，物流、轨交、城市治理等领域数据沉淀较多、应用需求迫切；另一方面，头部企业在细分行业具备长期积累，能够将算法训练、设备改造、运营管理等环节合并推进，形成从数据采集到闭环决策的可持续机制。
同时，国家层面对场景培育和开放应用的政策导向明确，也为地方加速探索提供了空间。
影响——以“样板间”促迭代、降成本、提效率，带动产业与治理双向升级。
在苏州，面向搬运机器人的测试场景直观呈现了“场景即产品”的逻辑：通过在真实货架、货箱、通道等环境中开展稳定性与适配性测试，无人叉式搬运装备在避障、导航、转弯、取放等环节持续优化，逐步突破高位立库、集装箱装车、室内外联动搬运等更复杂工况。
对企业而言，场景验证能够加速产品迭代，减少试错成本；对行业而言，则有助于形成标准化接口与通用能力，推动智能物流与智能制造协同升级。
在南京，轨道交通设备智能运维场景体现了“数据驱动的安全韧性”。
通过在车门、站台门等关键设备上部署传感器，平台对开闭阻力、锁闭时间等指标进行持续采集与分析，提前识别异常趋势，降低突发故障风险。
对于公共交通系统而言，这类场景的价值不仅在于降本增效，更在于提升运行可靠性与乘客体验，强化城市基础设施的风险预警能力。
在扬州，面向排水治理的智能化场景则体现出“治理问题可计算、处置流程可闭环”。
通过将大模型应用平台与“城市生命线”等系统衔接，形成“任务识别—数据调用—逻辑执行—结果生成”的自动化流程，既能对历史积水点进行快速检索，也能在降雨等情况下为排查处置提供辅助建议。
这类应用有望提升基层响应速度，减少信息不对称带来的处置滞后，推动城市治理向精细化、前瞻性转变。
对策——以数据、机制、标准和生态，夯实场景规模化落地的“四梁八柱”。
从走访情况看，场景建设并非简单“上系统”，背后离不开长期数据积累、多学科协同和工程化能力支撑。
下一步推动“样板间”走向可复制、可推广，关键在四个方面协同发力： 一是强化数据要素供给与质量治理。
围绕工业、交通、住建等领域，推动数据标准统一、标注规范完善、隐私与安全边界清晰，提升数据可用性与可信度，避免“数据孤岛”制约算法效果。
二是健全应用牵引机制。
以企业真实需求和公共服务痛点为导向，推动场景开放、揭榜攻关、联合研发等机制常态化，让技术在“真环境、真流程、真约束”中检验。
三是推进标准化与可迁移能力建设。
对搬运机器人、轨交运维、城市治理等共性问题，提炼指标体系、接口规范和评测方法，形成可复制的解决方案，降低跨区域、跨行业迁移成本。
四是构建产学研用协同生态。
推动企业、科研机构、行业主管部门和运营单位形成稳定合作，打通“研发—测试—部署—运营—再训练”的闭环，提升系统长期可维护性与持续进化能力。
前景——从“点上开花”到“面上成势”，场景将成为高质量发展的重要支点。
随着“人工智能+”行动深入推进，应用场景将从单点示范走向规模应用，既带动智能装备、软件平台等新供给成长，也推动传统产业流程再造、公共服务模式升级。
可以预见，围绕制造业智能化、城市基础设施韧性提升、公共安全与应急治理等方向，场景开放力度有望进一步加大；同时，围绕安全、合规、责任界定的制度配套将加快完善。
通过持续打造一批可验证、可评估、可复制的“样板间”，江苏有望在技术落地速度、产业协同效率和治理现代化水平上形成新的比较优势。
应用场景建设是推动人工智能产业发展的关键枢纽。
江苏通过打造一批涵盖制造、交通、城市治理等多领域的AI应用"样板间"，不仅展现了人工智能技术的实际价值，也为全国提供了有益的探索经验。
展望未来，随着更多应用场景的不断涌现和深化，人工智能必将在推动江苏经济社会高质量发展中发挥越来越重要的作用，成为新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步推进的强劲动力。