当前，人工智能从技术突破走向规模应用，但仍面临诸多挑战：研发能力强但落地难、数据分散且场景碎片化、投入大而验证周期长。对地方产业而言，如何将算法、算力、数据与真实业务结合，形成可复制推广的应用模式，是推动新质生产力发展的关键；对城市治理和公共服务而言，如何安全合规的前提下让智能化更普惠、更可感，同样需要系统性解决方案。 北京经开区拥有制造业、医药健康、智能网联汽车等产业基础，既有大规模生产的“硬场景”，也有高价值、强监管的“严场景”，为模型训练和迭代提供了理想环境。此外，该区域已具备一定能力：政务领域应用大模型、建成数据训练基地、公共算力平台投入使用，集成电路全栈支持能力逐步完善，两大国家级中试平台相继落地，产业链企业数量和规模持续增长。基于此，以两年为窗口期集中攻坚，有助于将“先发优势”转化为“持续竞争力”。 根据方案目标，到2027年底将形成“标杆场景—垂类模型—行业数据集—产业生态”联动格局：10个以上标杆智能场景综合体将带动医疗健康、汽车制造、机器人等领域形成可复制的解决方案；100个垂类模型落地将提升企业在质检、工艺优化等环节的效率；集聚1000家核心企业和10000名开发者将深入增强产业集聚效应，带动技术服务、数据运营等新业态发展。 方案提出四个上的重点举措： 1. 夯实产业基础：提前布局量智融合、6G与智能技术结合等领域，提升自主创新能力；培育智能软件等新业态，支持智能化终端产品升级。 2. 加速产业融合：围绕医药健康、具身智能等重点领域攻关，完善中试与验证平台机制，缩短技术产业化周期。 3. 拓展城市应用：推动智能技术深入城市运行与民生服务，打造综合示范场景，提升公众智能化体验。 4. 完善生态支撑：建设数据产业平台，强化开源协作；设立专项基金并通过算力券等政策降低创新成本；优化人才服务与培养体系。 业内人士认为，以场景开放推动要素聚合是人工智能规模化应用的有效路径。北京经开区依托“城市级工程实验平台”，结合中试能力与公共算力资源，有望在两年内打通从数据治理到应用落地的全链条，并在医药健康、智能汽车等领域形成示范效应。随着行业数据集和合规体系完善，垂类模型的可靠性将提升，推动应用从“能用”迈向“好用”。同时，开发者和中小企业的集聚将为创新提供更多动能。
在全球人工智能竞争中，北京经开区的实践展现了中国特色创新路径——通过系统性制度设计打通技术与产业的壁垒，以场景开放激活市场活力，最终实现科技红利向民生的转化。这个探索或将为城市数字化转型提供重要参考。（完）