中国工业报 王珊珊 左宗鑫

近日，国家发展改革委等部门推出首批136项标志性重大应用场景项目清单，覆盖新领域新赛道、产业转型升级、行业应用、社会治理、民生服务五大类型，其中近半数属于战略性新兴产业和未来产业。清单落地新技术1700余项、新产品1200余项，部委牵头25项、央企牵头21项、各地牵头90项，同时吸纳民企、中小企业、科研院所共同参与。官方明确，首批清单不是“荣誉墙”，而是“入场券”。

受访专家认为，场景培育要从“挂牌”走向“结果”，关键在动态评估、联合验证和可量化验证三套机制能否真正闭环。

动态评估与退出：让开放本身成为筛选机制

场景清单从“荣誉墙”变为“入场券”，核心是让开放本身成为筛选机制。以战略基础设施应用场景为例，其聚焦油气管网等关键基础设施安全风险防控，联合水网、金融网、算力网等国家重大基础设施，融合量子科技、智能原生、工业操作系统、可信空间等前沿技术，打造“面向未来的量子网络”和“人工智能原生的基础设施信息体系”两类系统性场景。这类场景周期长、主体多、验证复杂，更需要动态管理而非“一评定终身”。

对此，接受中国工业报采访时，苏商银行特约研究员付一夫认为，动态评估不能停留在进度汇报，而应锚定可验证条件：技术指标是否达标、是否有真实需求方付费、配套制度能否在场景内执行。官方已明确台账动态管理和跟踪评估，后续可进一步细化阶段性调整与退出通道，使“进”有门槛、“出”有依据。复制推广也不是推项目，而是推沉淀下来的技术方案、商业模式和制度规范，条件成熟的上升为政策；把验证失败视为有效产出，才能避免“挂牌不验证”。动态管理本质是政府用可信信号引导市场预期，清单的生命力不在136项数量，而在每一轮进出是否传递可信信号，形成“开放—验证—筛选—复制”的闭环。

艾媒咨询CEO张毅对中国工业报强调全生命周期闭环管理，第三方季度评估很重要，应设定技术适配度、落地转化率等硬性指标；对没有实质性进展的场景不能继续保留，同时把单点验证以点带面推广到全行业，形成行业标准和可复制模板，降低推广边际成本。

中关村物联网产业联盟副秘书长、新智派新质生产力会客厅联合创始发起人袁帅对中国工业报提醒，不能“一评定终身”，入选清单只是开放资源、连接供需、允许试错的初始门槛；动态评估不能变成自上而下的单向考核，而要搭建使用方、技术提供方、行业研究者和市场参与者共同参与的观察体系。退出机制也不是简单末位淘汰，而是自然的新陈代谢——对长期停留在演示状态的场景，通过公开评估结果逐步调整资源倾斜方向，把空间留给真正有生命力的实践。复制推广更不能原样照搬，而要沉淀可迁移的底层逻辑，结合不同区域产业土壤二次生长。

联合验证与风险共担：把事后谈判前置为入场条件

央企、民企和中小企业共同参与场景建设，意愿并不缺，症结在权责与风险收益规则不清。以脑机接口全生态验证场景为例，其打通脑机诊断、脑机治疗、脑机辅助、脑机消费四个环节，推动开放严肃医疗、社区家庭、商业消费等三类场景应用，涉及医疗机构的临床验证、企业的技术迭代、监管部门的审批适配和消费市场的付费意愿，参与主体多元、权责边界复杂，若不在入场前明确数据权利、知识产权归属和收益分配框架，很容易出现“大平台唱独角戏、中小主体陪跑”的局面。

付一夫认为，跨过“死亡谷”需要把事后谈判前置为入场条件：牵头方发布技术需求时同步明确数据权利、知识产权归属和收益分配框架，让各方知道失败谁分担、成功怎么分。风险共担可形成阶梯——财政资金在验证阶段承担早期试错成本，市场化融资或采购触发后转为股权等安排，避免“纯投入、零回款”抑制持续投入；收益共享则要区分一次性采购与持续付费，让技术方分享规模化收益。联合验证不是简单项目合作，而是用规则把不同主体的激励对齐，使央企场景、民企速度和中小企业配套形成合力。

张毅建议，建立利益共同体，推广“央企场景+民企输出产品技术+资本担风险”的联合模式，利用首台套保险、风险补偿资金池分摊试错成本；收益上探索知识产权共享、按效果付费、分层契约等安排，用明确商业预期替代行政号召。

袁帅强调打破身份壁垒，不以企业规模、所有制属性分配参与权重，而以技术适配性和解决实际问题的能力作为合作核心标尺。联合验证不能变成大企业把需求甩给中小团队的单向任务派发，而要建立平等伙伴关系：大型企业开放真实产业环境和隐性需求，中小企业带技术方案深度嵌入运行流程，共同排除实验室里遇不到的复杂变量。风险分担要按资源能力和承受能力合理划分——大企业承担场景开放和产业适配的系统性风险，中小企业聚焦技术迭代的创新风险，再通过中间缓冲机制把高风险分散为生态共同承接的可承受风险。收益共享也不能只分最终利润，而要把技术迭代沉淀的共性能力、行业标准、产业数据和后续商业空间都纳入共享范畴，形成“谁投入谁受益、谁创新谁获利、共担风险共同成长”的生态。

硬验证与软验证：用可量化标尺收敛技术不确定性

场景培育要同时完成“硬验证”和“软验证”。以智能康复辅具应用场景为例，其聚焦养老助残领域“最后一公里”应用难题，以智能康复辅具产业化应用为载体，向全社会建设开放“一刻钟养老服务圈”和智能辅具城市会客厅等场景。这类场景既要验证辅具产品在社区家庭、术后康复等真实环境中的可靠性、适配性和安全阈值（硬验证），又要验证养老服务圈的付费模式、社区运营机制和监管适配性（软验证），二者缺一不可。

付一夫将逻辑概括为把技术不确定性的收敛过程拆成可观测阶段：硬验证回答“技术能不能用”，聚焦可靠性、设施适配性和安全阈值，有工程标准可循；软验证回答“经济上划不划算、制度上允不允许”，决定能否从试点走向规模化。可量化指标应分两层——硬指标看技术达标率和设施适配度；软指标看单位成本下降曲线、需求方持续付费意愿、制度障碍消除数量以及验证结束到规模化复制的时间间隔。硬验证保底线，软验证定上限；只有把两类指标嵌入阶段评估，场景才不是一次性展示，而是可重复的转化通道。

张毅提倡，商业需求与技术能力并轨并行，把性能参数、单位成本下降率、投资回报周期、制度兼容性等纳入分阶段里程碑考核，以可量化节点检验商业模型是否跑通。

袁帅进一步指出，硬验证不能只停留在技术参数纸面达标，而要深入真实场景全流程：观察长时间连续运行下的稳定性、与现有产业体系不同系统的适配程度、复杂工况下的实际表现以及大规模推广后的可维护性和扩展性，让技术成熟度变成产业各方共同感知的明确信号。软验证则要跳出“商业模式是否成立”的模糊判断，拆解为可追踪的运行状态：场景内不同主体之间的价值流转是否顺畅、商业模式能否脱离外部补贴独立形成正向循环、新技术与现有行业规则和监管体系能否良性互动、新的生产关系能否在场景里自然生长。当硬验证和软验证的指标体系完全打通，场景培育就不再是充满未知的冒险，而是一个可被持续校准的成长过程——原本不可控的试错逐步收敛方向，分散的风险被提前识别化解，新质生产力的生长不再依赖偶然突破，而进入一条可预期、可协同、可持续的确定性轨道。