天府新区AI应用场景研究报告（2026）

章继刚

摘要：天府新区人工智能产业在2025年跨越百亿元产值门槛，场景清单以季度为单位扩张，但场景发布数量与场景实际运行率之间并未形成稳定对应关系。本报告以场景有效性替代场景数量作为分析单位，建立技术就绪、数据可及、经济闭环、制度相容四维筛选框架，对城市治理、先进制造、民生服务与OPC创业生态四类场景逐类诊断，并提炼天府新区已经形成的场景组织经验及其适用边界。研究发现，场景停滞的主要机制并非算法能力不足，而是数据授权安排缺位、场景翻译成本无法分摊、支付主体不明确以及合规成本未被纳入场景设计四个条件的叠加。天府新区的有效经验集中在以真实城市空间作为验证场、以链主企业作为场景集成节点、以OPC模式压缩个体创业固定成本三个方面，但这些经验在从轻场景向重场景迁移时面临制度断层。面向2035年，全国人工智能发展目标指向全面步入智能经济和智能社会，智能体规模化、数据授权场景化与算力普惠化将改变场景组织的基本条件，天府新区的场景政策需要从扩大清单规模转向提供制度可预期性。报告建议建立场景分层准入机制、以场景为单元的数据授权包、面向中小企业的场景翻译支持，并将运行率与复购率作为评价指标。

关键词：天府新区；人工智能；场景有效性；OPC生态；分级治理

AI Application Scenarios in Tianfu New Area (2026)

Zhang Jigang

Abstract: Tianfu New Area's AI industry crossed the RMB 10 billion output threshold in 2025, and its scenario lists have expanded on a quarterly basis. Yet the number of published scenarios has not produced a stable correspondence with the rate at which those scenarios enter routine operation. This report substitutes scenario effectiveness for scenario quantity as the unit of analysis and develops a four-dimensional screening framework: technological readiness, data accessibility, economic closure, and institutional compatibility. It diagnoses four categories of scenarios—urban governance, advanced manufacturing, livelihood services, and the OPC entrepreneurial ecosystem—and distills the scenario-organization experience Tianfu New Area has already accumulated, together with the boundary conditions under which that experience holds. The report finds that scenario stagnation is driven less by insufficient algorithmic capability than by the superposition of four conditions: absent data authorization arrangements, untransferable scenario translation costs, undetermined payment subjects, and compliance costs excluded from scenario design. Tianfu's effective experience centers on using real urban space as a validation ground, treating lead firms as scenario integration nodes, and compressing the fixed costs of individual entrepreneurship through the OPC model; these lessons encounter institutional discontinuities when migrating from light scenarios to heavy ones. Toward 2035, national targets point to an intelligent economy and intelligent society, and the scaling of agents, scenario-based data authorization, and inclusive computing will alter the basic conditions of scenario organization. Scenario policy should shift from expanding list volume to supplying institutional predictability. The report recommends a tiered scenario admission mechanism, scenario-level data authorization packages, translation support for SMEs, and the adoption of operation rate and repurchase rate as evaluation metrics.

Keywords: Tianfu New Area; artificial intelligence; scenario effectiveness; OPC ecosystem; tiered governance

一、问题的提出

天府新区在2026年1月集中发布21项应用场景，覆盖低空经济、人工智能与先进能源，人工智能部分涉及灾害辅助决策与智能搜救、智慧市政一体化管理、智能网联汽车路网、机器人巡检与智慧养老。3月，天府新区进一步发布人工智能科技成果应用场景清单，需求侧列出26条明确痛点，供给侧给出10项技术与解决方案。6月，四川省围绕人工智能加制造、文旅、交通、教育等14个领域发布79项场景开放清单，天府新区企业中科信息与明途科技新晋省级链主。从清单频次与覆盖领域来看，场景供给已经形成相当的密度。-

产业侧的规模数据同样指向积极态势。天府新区集聚人工智能企业超过50家，2025年产值同比增长53%，人工智能行业年产值超过100亿元。明途科技与海艺AI入选2026福布斯中国人工智能科技企业TOP50。成都科创生态岛导入科创服务机构120余家，链接中试平台273家，可共享科研仪器设备超过1.5万台套。算力底座方面，国家超算成都中心持续运转，天府云计算中心于2026年5月启动建设，总投资20亿元，建成后可提供3600P智能算力。中国移动成渝天府数据中心项目于2026年9月签约，总投资137亿元，一期规划算力11000P，建成后将成为西南地区单体规模最大的智算集群之一。-

这些数据足以支撑一个关于场景供给正在扩张的判断。但它们无法回答另一个问题：已经发布的场景中，有多大比例真正进入了业务流程的常规运行，而非停留在发布会、展示区或试点期。

场景从发布到运行之间的距离，在企业反馈中已经有了具体刻度。一项面向中小企业的调查将人工智能落地的阻塞点归纳为人才供给、算力成本、场景适配与数据开放四个环节。另一组行业观察则直接指向数据鸿沟与标准不一、场景错配，企业将相当比例的时间用于数据对接而非模型开发。这些信号的意义不在于否定场景供给的进展，而在于提示：场景清单的规模与场景有效性之间，存在一套尚未被充分分析的过滤机制。

本报告将这一过滤机制拆解为四个维度。技术就绪考察核心能力是否经过真实环境验证，而非仅在受控条件下可用。数据可及考察场景运行所需的数据能否以可接受的成本、在合规框架内持续获得。经济闭环考察场景的部署成本与运营成本是否有明确的承担主体和可持续的支付来源。制度相容考察场景涉及的责任分配、隐私边界与采购规则是否在现行制度框架内具有可预期性。四个维度中任何一个出现断裂，场景就可能在发布之后停留在可展示状态，无法转化为可运行状态。

选择天府新区作为分析对象，原因不在于其场景数量领先，而在于它的场景结构同时包含了这四类条件的不同组合。城市治理场景的数据授权问题突出，制造场景的翻译成本与分摊问题突出，民生服务场景的支付主体问题突出，OPC创业生态则展示了轻场景的低门槛与重场景的高壁垒之间的落差。逐类诊断这些场景得以成立或趋于停滞的具体条件，比笼统评价场景丰富与否更能为政策调整提供依据。报告在诊断之前，先从已经运行的场景中提炼天府新区积累的组织经验，并标明这些经验的有效边界。

二、场景基础：算力、载体与企业结构

天府新区人工智能场景的底层条件形成了三个可辨识的特征：算力供给走向多元异构，场景载体呈现集中连片布局，企业生态以链主牵引为主轴。这些特征为场景运行提供了物质前提，但每一项特征同时包含着向有效性转化的条件与限度。

算力方面，国家超算成都中心与天府云计算中心构成了经典超算与智能算力并行的底座。天府云计算中心3600P的智能算力规模，在量级上足以支撑区域内模型训练与推理需求。中国移动成渝天府数据中心一期11000P的规划算力，进一步将天府新区推向西南地区单体算力规模的前列。算力供给的多元化降低了单一架构依赖风险，但算力的可用与场景的可用之间隔着使用成本与适配成本两层。天府新区对算力服务费用给予最高40%、年度500万元的补贴，受益对象指向已实现商用且应用场景不少于5个的大模型研制企业。这一门槛意味着补贴覆盖的是已经跨过场景验证阶段的企业，对于仍处于场景筛选期的团队，算力支出构成前置约束而非可补贴的后置成本。

场景载体的集中连片是天府新区的结构性特征。成都科创生态岛四面环水，占地面积约1006亩，分为创新转化服务区、新兴产业育成区和生态活力聚集区。兴隆湖区域已落地无人驾驶接驳、智能安防巡逻与无人机配送巡检，鹿溪河面上的未来之舟是成都首个落地运行的L4级无人驾驶智能游船。集中布局的优势在于技术验证可以在真实城市空间而非孤立测试场中完成，劣势则在于展示性密度可能掩盖运行性深度。一个场景在生态岛范围内运行稳定，并不自动意味着它在天府新区全域同类业务流程中具备复制条件。载体的价值最终取决于它能否将验证通过的能力转化为可迁移的场景标准，而非持续依赖特定空间的政策与运维投入。-

企业结构方面，天府新区的人工智能生态以链主企业为组织节点。考拉悠然在机器视觉与工业检测领域形成产品矩阵，明途科技以WorkBrain垂直大模型为底座，产品覆盖政务、企业、教育、文旅、康养与制造，服务超过6000家政企客户。链主企业的存在降低了场景集成中的技术协调成本，使复杂场景有了明确的责任承担者。但链主牵引的结构同时可能收窄中小企业的场景进入路径：当场景清单的供给端主要由链主及其生态伙伴填充时，中小企业的角色倾向于为链主配套，而非独立提出场景解决方案。天府新区2026年推出的OPC政策试图在这一结构上打开缺口，以免费工位、算力额度与工具生态降低个体创业者的固定支出。截至2026年11月，OPC社区已设工位107个、入驻OPC创业者107名，赛道集中于AI加文旅、AI加金融、新能源科技经纪、低空物流与智能车联网。OPC模式在压低固定成本方面产生了可观察的效果，但其场景分布仍然偏向轻量级内容与服务，尚未系统进入城市治理与制造流程等重场景。-

三类底层条件共同指向一个判断：天府新区的场景供给能力已经越过从无到有的阶段，当前的约束集中在从有到用的环节。算力规模不构成主要瓶颈，载体空间不构成主要瓶颈，链主企业的技术能力也不构成主要瓶颈。约束出现在场景组织方式上：数据由谁授权、翻译成本由谁承担、运行维护由谁付费、规则由谁明确。在逐类诊断这些约束之前，有必要先考察天府新区已经在场景组织中形成哪些有效做法，以及这些做法在什么条件下成立。

三、天府新区AI应用场景取得的的经验

天府新区的场景实践并非从零开始。过去两年间，若干场景已经在真实环境中持续运行，形成了一套可以辨识的组织方式。这些经验的价值不在于证明天府新区的场景建设已经成功，而在于它们为后续的场景扩展提供了可分析的样本：哪些做法在特定条件下产生了效果，哪些条件在场景迁移时可能消失。

一是以真实城市空间作为验证场，把展示性场景转化为可运行场景

科创生态岛的场景组织方式与传统测试场模式存在一个关键区别：技术验证嵌入的是正在运行的城市功能，而非隔离的试验环境。无人机配送咖啡的航线覆盖的是岛上办公人员的真实消费需求，L4级无人游船承载的是鹿溪河上的实际观光客流，无人安防巡检车巡逻的是园区内的真实道路与设施。这些场景的验证标准不是技术指标是否达标，而是服务能否在不中断的情况下持续交付。

这一做法产生效果的条件在于场景需求的内生性。科创生态岛同时是办公空间、产业园区和城市公共空间，场景的需求方与验证方在空间上重合，验证结果可以直接反馈到运营决策中。广目科技的无人安防巡检车在岛上运行，其聚氨酯免维护轮胎由盛德高公司研发，科创岛为双方找到了应用场景并提供了真实运行条件。场景在这里不只是技术产品的展示窗口，而是供应链撮合的节点。-

经验的边界同样清晰。科创生态岛的连片空间、统一运营主体和相对可控的物理边界，使场景验证的外部性可以被内部化。当场景从岛屿扩展到天府新区全域的常规业务流程时，需求方、运营方与监管方分离，验证标准需要重新协商，这一经验的可迁移性就会下降。场景在岛内运行良好的事实，不足以证明它在全域同类场景中具备同样的条件。

二是政府搭台、链主赋能、个体创业的OPC生态组织

OPC模式是天府新区在场景组织上最具结构特征的一项尝试。传统创业扶持以资金补贴和租金减免为主，OPC模式则将政府角色从直接的资源提供者转变为生态组织者。2026年4月，天府新区将国家超算成都中心、火山引擎、海马云、紫东太初、天府移动、天府电信等企业授予OPC产业生态战略合作伙伴，形成算力、技术中台与商业分发平台的分工结构。政府不再逐一对接个体创业者，而是通过链主企业将工具、订单与场景能力传递到OPC层面。-

链主企业在其中承担了场景翻译与商业闭环的双重功能。明途科技设立20万元OPC专项基金，上线一个月孵化200余位OPC超级个体，其智能体开发社区使19岁的大一新生陶绍椿完成一个智能体订单仅需约20分钟，入驻一个多月的订单收入超过6000元。海艺互娱的星海创业营则为AI小说创作者提供从工具链到平台激励计划的完整路径，使内容生产与变现之间的环节被压缩。这些案例表明，当链主企业同时掌握工具、订单与分发渠道时，OPC创业者的场景进入成本可以显著降低。-

OPC经验的有效条件在于场景的轻量性与链主商业闭环的完整性。内容生成、智能体开发、数字文创等场景的验证周期短、反馈信号清晰，链主平台可以通过订单直接检验OPC的交付质量。当场景转向城市治理、制造流程或医疗健康时，链主企业自身并不掌握场景准入资格与数据授权，OPC团队更无法独立获取。OPC模式在轻场景中的成功，恰恰暴露了它在重场景中的制度缺口：订单可以来自链主，但场景运行的合法性不能仅凭订单获得。

三是算力基础设施与应用场景的逻辑耦合

天府新区在算力布局上形成了一个值得注意的做法：算力设施不是孤立建设的，而是与具体的场景载体在空间和逻辑上绑定。环兴隆湖AI大模型创新应用特色园的定位，是让基础设施与应用场景在逻辑上耦合，使算力从机房流向具体的商业场景。海艺互娱从游戏美术内部工具起步，在18个月内成长为服务全球2500万用户的AIGC平台，其成长轨迹与区域内智算能力的可及性直接相关。-

这种耦合的效果取决于算力补贴的门槛设计与场景需求的匹配程度。当前算力补贴要求受益企业已实现商用且场景数量不少于5个，这一设计有利于已经跨过验证阶段的企业扩大规模，但对处于场景筛选期的团队支持有限。算力与场景的耦合在成熟场景中表现为加速，在早期场景中则可能表现为门槛。

四是经验的可迁移条件

将上述经验放在一起，可以提炼出天府新区场景组织的一个共同特征：有效的场景运行依赖于场景需求方、技术供给方与运营方在空间或组织上的近距离重合。科创生态岛将三者压缩在同一物理空间内，OPC模式将三者压缩在同一商业闭环内，算力与场景的耦合则将三者压缩在同一产业园区内。近距离重合降低了协调成本，使数据授权、责任分配与支付安排可以在较短的链条内完成。

这一特征同时规定了经验的边界。当场景的参与方分散在不同部门、不同企业、不同预算科目中时，近距离重合的条件不再成立，场景组织需要依赖正式的制度安排而非空间或商业上的邻近性。城市治理场景涉及跨部门数据授权，制造场景涉及链主与供应链企业之间的成本分摊，民生场景涉及公共财政与家庭支付之间的责任划分，这些场景的协调链条超出了天府新区已有经验所覆盖的范围。下一章开始的四类场景诊断，正是要识别在这些协调链条延长的条件下，场景从发布走向运行需要补齐哪些制度环节。

四、城市治理场景：数据授权先于算法能力

城市治理是天府新区场景清单中条目最密集的领域。灾害辅助决策与智能搜救、智慧市政一体化管理、智能网联汽车路网与机器人巡检，在技术组件上分别对应图像识别、多源数据融合、车路协同与自主导航，这些能力在受控环境中已经具备相当成熟度。万安街道的无人机加人工智能实践提供了一个近距离样本：5G网联无人机实现自主飞行，图像识别实时分析拍摄数据，监测到火源或违章搭建后向工作人员推送信息，替代了传统的人工巡查模式。从技术链条看，这一场景的每一环都有可用的产品供给。-

真正的约束出现在数据授权与责任分配环节。无人机持续采集的图像数据涉及社区居民的出行轨迹与私人空间边缘信息，采集的频率、范围和留存期限需要有明确的规则。火源告警的误报会导致不必要的出勤成本，漏报则可能延误处置窗口，两种后果对应的责任在场景运行方、技术提供方与社区管理方之间如何划分，目前缺乏可追溯的安排。这些问题不解决，场景可以跑起来，但难以定下来。

智慧市政一体化管理场景面临同类前置条件，且涉及更复杂的部门边界。市政设施状态数据分散在城管、交通、水务与应急等多个系统，场景要产生一体化效果，首先需要这些数据在场景运行周期内可被稳定调用。2025年企业反馈中各部门数据协议标准不统一的指向，正是这一层面的摩擦。天府新区在场景发布中展示了技术供给能力，但数据调用的具体安排，包括谁有权调用何种颗粒度的数据、在什么条件下调用、调用记录如何审计，并未与场景清单同步呈现。数据授权的清晰程度，直接决定治理场景从演示进入日运行的速度。

灾害辅助决策场景引入了一个额外的有效性维度。这类场景的价值在低概率高风险事件中体现，日常运行中难以通过常规效率指标衡量。它的经济闭环无法依靠服务收费形成，需要公共财政以能力储备而非项目采购的方式承担维持成本。如果资金按照短期项目制拨付，系统的持续训练、数据更新与演练维护就容易在项目结束后中断。天府新区对入选国家、省、市应用场景示范的企业分别给予50万元、30万元与20万元奖励，激励方向偏向入选认定而非持续运行，对于低频高后果场景的长周期维持来说，支持方式与场景的时间结构之间存在错配。

城市治理场景的有效性瓶颈因此不在算法侧，而在授权侧与采购侧。一个治理场景从发布到运行，需要先回答三个问题：数据以什么规则进入场景，责任以什么方式分配，运行以什么预算科目维持。三个问题没有制度化的答案，场景就倾向于停留在可展示状态。制造场景的约束呈现为另一种形态：技术就绪度更高，但场景知识的分摊机制缺失。

五、先进制造场景：链主内部的闭环与链外的断裂

制造场景在天府新区的人工智能版图中占据技术就绪度最高的位置。考拉悠然的AOI检测方案在Mini LED产线上处理外观缺陷检测，数之联的工业大数据分析面向生产流程优化，卡诺普机器人在工业机器人控制环节形成产品能力。制造环境提供了结构化的数据条件和可量化的效率标准，链主企业内部的质量检测、设备预测性维护与排产优化场景可以在单个企业边界内形成可计量的经济回报。

问题出现在场景从链主内部向供应链企业延伸的阶段。一家中型配套企业要部署人工智能质量检测，需要解决的不只是模型精度。产线摄像头的安装条件、缺陷样本的标注能力、检测结果与现有MES系统的接口、上线后模型漂移的持续维护，每一项都产生成本。这些成本在链主企业的大规模产能上可以分摊，在年产值数千万元的配套企业上则可能超出承受阈值。天府新区对应用场景建设按采购额5%给予最高100万元补贴，对于降低首次采购的账面支出有作用，但场景部署后的持续运营与迭代成本不在补贴覆盖范围内。制造场景的扩散因此面临一个结构性不对称：场景的固定成本集中在部署前期，而收益的兑现分布在长期运行中，中小企业的现金流结构难以匹配这种时间分布。

更深层的约束在于场景知识的分布不对称。人工智能服务商理解算法，但不掌握制造工艺中的隐性规则；制造企业理解工艺，但缺乏将工艺知识转化为模型训练规范的能力。缺陷判定中什么算临界、什么算可接受，往往存在于资深技师的经验中，而非成文标准。场景有效性的瓶颈从技术侧转移到翻译层：需要有人将工艺参数、判定标准与模型输入输出之间的对应关系建立起来。链主企业在自身场景中积累的翻译能力不会自动外溢到供应链，因为每家企业的工艺条件和质量体系存在差异。场景政策如果只补贴采购人工智能产品，而不支持翻译能力的建设与分摊，制造场景的扩散就倾向于停留在链主围墙之内。

制造场景的制度相容问题相对城市治理较轻，因为责任边界通常在企业间的合同中可以约定。但经济闭环的断裂与翻译成本的分摊困难，足以使大量潜在场景停留在有意向、无行动的状态。民生服务场景则面临另一组条件：支付主体不确定，隐私边界比制造场景更为敏感。

六、民生服务场景：支付主体与隐私边界

医疗、教育与养老是人工智能应用场景中成长较快的方向，技术组件的成熟度在多数细分任务上已经越过可用门槛。天府新区在智慧养老与智能搜救方向发布了场景需求，安防产品已进入独居老人监护场景，跌倒检测与行为异常识别在能力上趋于稳定。民生场景的有效性面临两个特有的过滤条件，它们与技术能力无关，却直接决定场景能否持续运行。

支付主体的确定性是第一个条件。智慧养老场景的设备部署、数据存储与告警响应需要持续支出。如果支付主体是养老机构，场景设计会优先考虑机构的管理效率与人力替代；如果支付主体是家庭，可负担性成为首要约束，设备价格与订阅费用必须落在家庭可接受的区间；如果支付主体是公共财政，则需要回答服务覆盖范围、资格认定标准与预算科目。天府新区2026至2028年政府购买居家养老服务项目已经将人工智能筛查与图片比对纳入监管环节，但场景本身的支付路径，包括设备由谁购置、数据由谁持有、告警由谁响应，尚未形成稳定的制度安排。没有明确的支付主体，场景容易演变为阶段性试点：试点期内设备运行、数据积累，试点结束后维护中断，积累的数据也无法进入持续迭代。

隐私边界的可接受性是第二个条件。持续行为监测场景在技术上可以做到无感，但无感恰恰放大了数据主体的知情与控制缺口。中国人工智能安全治理框架2.0版在技术内生风险与技术应用风险之外新增了应用衍生安全风险，将人工智能大规模应用对社会环境与伦理规范的次生影响纳入治理视野。养老场景中的行为数据一旦被用于照护之外的目的，场景的初始合法性就会受到侵蚀。数据目的限定与最小必要原则需要在采集端嵌入，而非在事后通过合规审查补救。天府新区在场景发布中尚未将数据目的限定方案作为民生场景准入的前置条件，这构成规模化运行的一项制度缺口。

民生场景的支付主体与隐私边界相互关联。公共支付比重越高，场景越容易获得启动资金，但数据使用的公共问责要求也越强；家庭支付比重越高，隐私的个体控制相对清晰，但可负担性约束会压缩场景的覆盖范围。有效的场景设计需要在两者之间找到可操作的组合，而非假定其中一个条件会自动满足。

七、OPC创业生态：轻场景的低门槛与重场景的断层

天府新区2026年推出的天府智创OPC行动，以科创生态岛为核心载体，采用政府政策支持、链主企业牵头、平台配套赋能的三方共建模式，为个体创业者提供免费工位、算力额度与工具生态。107个工位与107名创业者的入驻规模，以及人工智能加文旅、人工智能加金融、低空物流等赛道的分布，说明这一模式在降低创业固定成本方面产生了可观察的效果。传统创业中租金、人力与社保占支出的主要部分，OPC模式下这些刚性支出被压缩，创业者只为算力、工具订阅与精准服务付费。-

低成本试错的优势集中在轻场景。内容生成、营销策划、数字文创的进入门槛低、反馈周期短，适合个体规模的快速验证。蔚柏光影的导演王钰丰在星海创业营利用人工智能工具，将传统需要三到六个月的一分钟CG短片制作压缩到一个人一天可以完成，入驻两个月即完成一部S级番剧制作。但这些场景的深度有限，它们对业务流程的嵌入是表层的，产生的价值容易被替代，也难以形成持续的技术壁垒。城市治理、制造流程与医疗健康等重场景则涉及长周期验证、多主体协调与制度合规，单个OPC创业者难以独立承担场景组织的全部成本。天府新区的OPC政策在降低创业门槛上已经形成工具组合，但尚未建立从轻场景向重场景过渡的通道。一个在人工智能加文旅场景中验证了内容生产能力的OPC团队，如果要进入智慧市政或工业检测场景，需要获得的不仅是算力和工具，还包括场景准入资格、数据使用授权与责任保险机制。缺少这些中间制度，OPC生态可能形成轻场景活跃、重场景缺席的格局：创业数量增长，但场景深度停留在表层。-

版权与内容合规构成OPC场景的另一项前置条件。人工智能生成内容在数字文创中的使用密度高，训练数据来源与输出内容的权利状态直接影响场景的可商业化程度。欧盟人工智能法案下的透明度义务与生成内容标识要求按2026年时间节点推进，面向出海市场的OPC团队面临现实的合规约束。海艺AI的全球用户规模与出海收入结构，说明天府新区的人工智能生成能力已经进入国际市场，但合规能力在OPC层面尚未工具化。将生成内容标识与权利清理嵌入社区工具链，比要求个体创业者逐案处理更符合OPC的成本结构。

八、治理规则如何塑造场景边界

人工智能应用场景的有效性不仅取决于技术与经济条件，还取决于治理规则设定的边界。规则过宽，场景可能产生外部性而不受约束；规则过严或碎片化，合规成本可能超过场景收益。天府新区场景政策的制度环境正在两个方向上变化：国内分级治理框架的细化，以及主要经济体合规要求的实质化。

中国人工智能安全治理框架2.0版将风险分类从两层扩展为三层，新增应用衍生安全风险，并从应用场景、智能化水平与系统规模等维度进行分级。这一调整对场景设计的直接影响是，场景准入不再只评估技术是否安全，还需要评估应用在社会层面可能产生何种次生后果。城市治理中的持续监测、民生服务中的行为分析、OPC生态中的内容生成，分别对应不同类别的衍生风险，需要匹配不同密度的治理工具。天府新区目前的场景发布机制以需求清单与供给清单的撮合为核心，尚未将风险分级作为场景分类管理的组织原则。所有场景适用同一套准入与补贴规则，结果是高风险场景的治理要求可能被低风险场景的宽松标准稀释，或者低风险场景被高风险场景的合规负担拖累。

欧盟人工智能法案的执法时间表提供了合规成本量级的参照。2026年8月主要框架开始适用，高风险人工智能系统的合规义务虽经数字综合法案调整时间安排，但透明度义务与生成内容标识要求仍按既定节点推进。欧盟委员会自身的分析显示，中小企业开发高风险人工智能系统的初始合规成本可达31.9万欧元，此后每年最高15万欧元；计入认证与人员成本后，初始成本可达60万欧元，相当于利润的30%至40%。这组数据的意义不在于说明欧盟规则过严，而在于揭示合规成本对于中小场景参与者是门槛性约束而非边际负担。天府新区的场景补贴尚未将合规成本作为独立科目，对于面向欧盟市场或受到规则外溢影响的人工智能产品，合规能力本身正在成为场景有效性的组成部分。

国内治理框架与欧盟在具体规则上存在差异，但分级正在成为共同的组织逻辑。天府新区可以运用的制度空间在于，将场景准入与风险分级对齐：低风险场景获得快速通道，高风险场景获得明确的合规支持而非简单限制。场景清单如果按风险等级分层发布，并附以对应的数据要求、评估标准与责任安排，场景的可预期性就会提升。可预期性是场景投资决策中最关键的制度公共品：企业不需要规则更宽松，需要的是知道规则是什么、在场景生命周期内是否稳定。

治理规则对场景边界的另一重塑造体现在采购制度上。天府新区的场景补贴以企业采购额为基数，这一设计假设需求方有能力定义需求、评估方案并承担部署风险。城市治理与民生场景的需求方往往是公共部门，其采购规则、预算周期与绩效评价方式与企业的场景采购逻辑并不相同。一个在技术指标上通过验证的场景，可能因为不符合公共采购的预算科目或绩效口径而无法进入实际采购。场景有效性的最后一公里因此可能在采购制度侧，而非技术侧。将场景验证标准与公共采购的评审标准做前置对齐，是提高公共领域场景转化率的必要条件。

九、跨区域比较：中间层制度的参照

天府新区在场景供给端的活跃程度已经形成一定规模，但场景从发布到运行的转化环节相对薄弱。浦东与前海的经验不提供可以直接复制的体量或政策，但它们指向一个共同命题：场景政策的有效性取决于中间层是否被制度化。

浦东2026年集聚人工智能企业近1800家，产业规模接近2000亿元，场景开放与公共数据授权运营联动推进。浦东较早建设了人工智能应用场景公共服务平台，以行业分类为基础提供底层服务、技术匹配与产业服务，使场景不依赖逐个撮合。更具参照意义的是公共数据分领域、依场景授权的做法：数据开放以场景为单元组织，而非等待全域数据治理完成后再开放。这一安排降低了单一场景的数据谈判成本，也使数据提供部门能够在限定范围内控制风险。

前海的路径侧重于供需对接的流程化。粤港澳大湾区应用场景创新中心前海自2025年落地以来，聚焦人工智能与具身机器人、绿色能源、低空经济与海洋经济，累计发布多批场景需求与技术产品能力，以发布、解读、对接的流程推动场景从信息走向交易。前海模式的核心指标不是场景发布数量，而是对接后形成的采购意向与落地项目。场景如果只停留在清单层面，需求方与供给方之间的信息不对称不会自动消解；将首用交易作为中间节点，场景开放才具备可检验的进度。

天府新区的比较优势在于集中连片的物理载体与算力基础设施的近距离配套，科创生态岛与兴隆湖的连片布局使技术验证可以在真实城市空间中完成。天府新区的已有经验也表明，当场景参与方在空间或商业上近距离重合时，协调成本可以显著降低。但天府新区的场景组织在协调链条延长的条件下，需求定义规范、方案匹配规则、验证结果互认与采购衔接相对薄弱。可迁移的经验不在于复制浦东的产业规模或前海的开放政策，而在于将政策着力点从两端移向中间：场景需求以什么格式定义，技术方案以什么标准匹配，验证结果在什么范围内被互认，验证通过后如何进入采购。这些中间层制度不追求场景数量的快速增长，但它们决定已发布场景中有多大比例能够进入运行状态。

十、2035天府新区AI应用场景发展趋势前瞻

面向2035年的场景趋势判断，不能建立在当前技术路线的线性外推上。国务院关于深入实施人工智能加行动的意见设定了两个时间节点：到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过90%，智能经济成为经济发展的重要增长极；到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。这两个节点为天府新区的场景政策提供了长周期的方向坐标，但具体场景形态取决于技术能力、制度安排与需求结构三者在未来十年中的相互作用。以下从四个可能改变场景组织基本条件的趋势展开分析，并标明每个趋势中天府新区可以有所作为的环节与取决于外部条件的分岔。-

一是智能体从工具形态走向生产环境，场景的组织单元从流程转向任务

当前人工智能应用场景的基本组织单元是业务流程中的特定环节，质量检测、告警推送、内容生成分别对应流程中的一个节点。智能体的规模化正在改变这一格局。2026年上半年，国内人工智能原生应用月活跃用户规模已达4.99亿，用户对人工智能的使用从事务处理场景快速渗透。企业级智能体从技术验证进入规模化落地阶段，全球近80%的企业已将智能体应用于实际生产活动。智能体不再只是响应指令的工具，而是可以承接完整任务链的执行单元。-

这一变化对场景政策的影响是结构性的。当智能体可以独立完成从需求识别到交付的完整任务时，场景的边界不再由预先设定的流程决定，而由任务的定义方式决定。天府新区在OPC生态中已经出现了这一趋势的早期形态：明途科技的智能体开发社区使个体创业者能够以任务为单位承接订单，19岁的创业者完成一个智能体订单仅需约20分钟。场景的组织单元从企业内部的流程环节，转变为可拆分的任务包。天府新区可以有所作为的环节，是建立任务包的标准化描述规范与交付质量验证规则，使智能体承接的任务能够在不同场景之间互认。这一趋势的走向同时取决于智能体之间的互信与互操作机制能否建立，以及责任归属规则能否跟上任务链的延长。-

二是数据授权从流通导向转向场景导向，数据可及性可能先于数据治理完备性改善

数据可及性是当前场景有效性的首要瓶颈。这一瓶颈的缓解路径正在发生变化。2026年国家数据局印发的行业高质量数据集建设行动实施方案，将政策重心从数据流通提升到数据赋能人工智能，提出场景牵引数据的组织方式。杭州等地开始探索基于场景的整体授权运营试点，优化按场景授权的流程。2026年数字经济发展的趋势判断也指向同一方向：数据要素市场的重心不再是广泛建设数据交易所，而是围绕数据授权运营、可信数据空间与场景化交易进行制度深耕。-

这一转向对天府新区的含义是，全域数据治理完成后再开放数据的路径可能被场景级授权包替代。天府新区在城市治理与民生场景中遇到的数据授权困难，不必等待跨部门数据治理的全面完成，而可以在选定场景中先行建立授权模板。场景级授权的可行性取决于两个条件：数据提供部门能否在限定范围内控制风险，场景运行方能否获得可预期的数据使用边界。天府新区如果能够在市政设施监测、社区养老告警、低空巡检影像等数据来源相对清晰的领域率先形成授权模板，就可以在数据治理的完备性尚未达成之前，先改善特定场景的数据可及性。这一趋势的节奏取决于上位数据管理规则的细化速度，以及数据提供部门的风险判断能否被授权模板有效回应。

三是算力从稀缺资源走向普惠要素，场景成本结构可能从算力约束转向场景翻译与合规约束

天府新区的算力供给正在经历量级扩张。中国移动成渝天府数据中心一期11000P的规划算力，加上天府云计算中心3600P的智能算力，使区域内算力稀缺程度显著下降。全国范围内算力成本的持续下降也在改变场景的经济门槛。当算力不再是场景部署的首要成本项时，场景的成本结构会向两端转移：前端是场景翻译成本，即把业务知识转化为模型可处理规范的成本；后端是合规与持续运维成本。-

这一转移对天府新区的场景政策提出了不同于算力补贴的要求。当前算力补贴的受益门槛指向已实现商用且场景数量不少于5个的企业，在算力稀缺阶段这一设计有其合理性。当算力供给充裕后，场景的约束从算力可获得性转向翻译能力与合规能力的可获得性。天府新区在制造场景中遇到的工艺知识翻译问题、在OPC场景中遇到的生成内容合规问题，都属于算力之外的约束。2035年之前的场景政策需要将支持重心从算力补贴向翻译服务与合规工具迁移，但迁移的速度取决于算力价格下降的实际节奏与合规要求的演化路径，两者都存在不确定性。

四是场景的空间组织从单点载体走向网络化验证，天府新区的卫星岛体系可能成为跨区域场景互认的节点

天府新区的场景经验在很大程度上依赖于物理空间的近距离重合。科创生态岛将需求方、技术方与运营方压缩在同一空间内，使协调成本降低。这一模式的扩展能力受制于空间载体的有限性。卫星岛体系的出现提供了另一种扩展路径：崇州、东部新区、雅安、德阳等分岛相继落地，累计挖掘可转化成果150项，已落地35项，下一步将延伸至四川全省21个市州。场景验证从单一岛屿走向网络化分布。-

网络化验证的核心问题不是载体数量的增加，而是验证结果的互认。一个场景在科创生态岛验证通过，能否在卫星岛所在区域获得等效的运行许可，取决于验证标准、数据规则与责任安排是否在节点之间保持一致。天府新区如果能够在卫星岛体系中建立场景验证结果的互认框架，就可以将岛内的场景组织经验转化为跨区域的制度产品。这一趋势的走向取决于各市州在场景准入与数据管理上的规则协调程度，以及天府新区能否将验证标准抽象到不依赖特定空间条件的水平。

五是面向2035年的场景政策含义

四个趋势共同指向一个判断：未来十年场景政策的核心矛盾，将从供给不足转向制度供给的不适配。算力会变得更充裕，智能体会承接更完整的任务链，数据授权会以场景为单位细化，场景验证会从单点走向网络。这些变化不会自动解决场景从发布到运行的距离，但它们会改变距离产生的位置。制度供给的重心需要从扩大场景清单规模，转向在智能体任务互认、场景级数据授权、翻译与合规服务、跨节点验证互认四个环节建立可预期规则。天府新区的已有经验在这些环节中提供了起点，但经验所依赖的近距离重合条件在网络化与任务化的场景中不再充分，制度化的中间层建设是经验延续的必要条件。

十一、推进天府新区AI应用场景的战略建议

建立场景分层准入机制，将风险等级与治理密度对齐。 天府新区可在场景发布流程中嵌入风险分类环节，依据人工智能安全治理框架2.0版的三层风险结构，将场景划分为快速通道、标准评估与强化合规三类。快速通道适用于低衍生风险、数据目的明确、责任边界清晰的效率型场景，以备案与事后抽查替代事前审批。标准评估适用于涉及多部门数据或中等衍生风险的治理与服务场景，要求提交数据授权方案与责任分配方案。强化合规适用于持续行为监测、高风险决策辅助与面向严格监管市场的场景，配套合规成本支持与第三方评估。分层的目标是使低风险场景不被过度规制，高风险场景不因规则模糊而停滞。

以场景为单元建立数据授权包，先行覆盖可界定的领域。 城市治理与民生场景的瓶颈集中在数据授权。天府新区可选择3至5个数据来源相对清晰、场景边界可界定的领域，例如市政设施状态监测、社区养老安全告警与低空巡检影像共享，建立场景级数据授权包：明确数据种类、颗粒度、使用目的、留存期限与调用记录规则，由场景运行方在包内使用，数据提供部门保留审计接口。这一安排不追求一步建成全域数据开放平台，而以具体场景积累可复用的授权模板，逐步降低后续场景的数据谈判成本。

为中小企业设置场景翻译支持，而非仅补贴采购价格。 制造场景从链主内部向供应链扩散的阻力，主要来自翻译成本与持续运营成本。建议天府新区在先进制造领域设立场景翻译券，支持中小企业购买工艺知识与模型训练规范之间的转换服务，用途限定于场景适配环节。在链主企业牵头的场景项目中，要求一定比例的验证名额向非关联中小企业开放，使中小企业的场景能力在真实项目中，获得可追溯的验证记录。

将OPC的轻场景能力与重场景准入衔接起来。 OPC模式在降低创业固定成本方面已经产生效果，但轻场景积累的能力需要通道才能进入重场景。建议在OPC社区与行业主管部门之间建立场景进阶通道：OPC团队在轻场景中形成的工具、内容或分析能力，经过标准化验证后，可以作为分包模块进入重场景的供应链，而不要求OPC团队独立承担重场景的全部合规与协调成本。这一安排保持OPC的低成本试错优势，同时为重场景提供经过筛选的细分能力供给。

将合规成本纳入场景政策视野，为出海导向的场景提供前置支持。 面向欧盟市场的人工智能产品与服务，透明度义务与生成内容标识要求的时间节点已经明确。天府新区可将合规评估、内容标识工具与权利清理服务纳入现有产业服务平台的覆盖范围，在场景验证阶段同步完成合规差距识别。对于OPC数字文创团队，将生成内容标识与权利清理能力嵌入社区工具链，使合规成为默认配置而非个体负担。

将场景政策的评价重心从发布数量转向运行率与复购率。已发布场景中实际进入常规运行的比例，以及场景运行方在首个合同周期后，继续采购或扩展的比例，比清单条目数更能反映场景有效性。建议天府新区在年度场景工作总结中按领域统计并公开这两个指标。运行率与复购率的可见性本身，会形成对场景设计质量的反馈压力，使场景发布从清单竞争转向条件竞争。

在卫星岛体系中建立场景验证结果的互认框架。 天府新区的场景经验依赖近距离重合条件，卫星岛体系的扩展使这一条件不再充分。建议在卫星岛节点之间就验证标准、数据使用边界与责任分配形成最低限度的共同规则，使岛内验证通过的能力在分岛获得等效的运行资格。互认框架的建立不以统一所有规则为前提，而以明确差异所在与差异的处理方式为目标。

参考文献

[1] 成都首场场景清单发布活动举行，发布20个科创应用场景[N]. 成都市人民政府，2026-02-28.

[2] 清单发布，合作签约：来自全国的30支人工智能队伍同台竞技[N]. 网易，2026-03-17.

[3] 福布斯最新榜单：成都全国第四，天府新区两家企业上榜[N]. 天府发布，2026-05-19.

[4] 成都天府新区引爆一人公司创业潮：人工智能全链路赋能，最高补贴500万元[N]. TechMami，2026-04-30.

[5] 助力一人公司打通落地堵点：岛上见系列活动数字产业成果转化需求对接会在成都举行[N]. 四川公共频道，2026-11-06.

[6] 人工智能赋能中小企业受关注，仍需合力打通最后一公里[N]. 证券时报，2025-06-30.

[7] 无人机加人工智能开始上班：四川天府新区万安街道开启社区治理新模式[N]. 封面新闻，2025-03-25.

[8] 总投资20亿元，天府云计算中心正式启动建设[N]. 中新网四川，2026-05-15.

[9] 137亿智算中心落户成都天府新区：西南最大单体算力集群即将开工[N]. 钛码网，2026-09-30.

[10] 深圳前海举办应用场景对接会，累计发布71项场景需求[N]. 人民网深圳，2026-04-13.

[11] 浦东新区举行人工智能产业融合创新推介会，陆家嘴数智港链接WAIC重点企业[N]. 上海市人民政府，2026-07-27.

[12] 四川天府新区发布21项应用场景，以场景创新驱动新质生产力发展[N]. 新华财经，2026-01-22.

[13] 看区县：人工智能让导演梦快进10年，OPC全链赋能，天府新区何以成为造梦工厂[N]. 成都电视台，2026-09-21.

[14] 在科创岛上，打开未来产业之门[N]. 新华社，2026-01-18.

[15] 十五五开局之际，四川天府新区以高向新[N]. 每日经济新闻，2025-12-12.

[16] OPC集中签约四川天府新区背后，这个创业生态集群赋能模式显现[N]. 每日经济新闻，2026-04-20.

[17] 成都为人工智能OPC搭成长阶梯，一链牵动千军起[N]. 蓉城先锋，2026-09-14.

[18] 中关村科学城发布67项人工智能全景赋能典型案例[N]. 人民网北京，2026-11-11.

[19] 中国经济看新：智能体加速落地，数字员工走进千行百业[N]. 新华网，2026-11-12.

[20] 欧盟人工智能露骨内容禁令落地：合规成本与科技竞争力的平衡博弈[J]. 钛媒体，2026-05-07.

[21] 国务院关于深入实施人工智能加行动的意见[EB]. 国发〔2025〕11号，2025-08-21.

[22] 四川天府新区直管区关于促进人工智能与机器人产业高质量发展的若干政策[EB]. 四川天府新区新经济局，川天新发〔2024〕14号，2024-11-29.

[23] 四川天府新区2026-2028年政府购买居家养老服务项目采购意向[EB]. 中共四川天府新区工作委员会社会工作部，2026-09-02.

[24] 专家解读：新框架实现三个转变，构建我国人工智能安全治理新格局[EB]. 广东网信网，2025-09-29.

[25] 专家解读：构建安全可信可控的人工智能新生态[EB]. 国家网信办，2025-09-26.

[26] 四川省人工智能链主企业明途科技：目标三年内打造全球第一智能体数字人平台厂商[EB]. 四川新闻网，2026-06-26.

[27] 人工智能邂逅工业检测：成都考拉悠然为LED显示屏当好安检员[EB]. 封面新闻，2025-07-31.

[28] 麦哲洞察：新一线如何赶上人工智能浪潮[EB]. 微信公众号，2026-01-15.

[29] 聚力要素改革创新，加快实现一地创新全国复用[EB]. 四川省大数据中心，2026-11-11.

[30] 2026年中国数字经济发展的十个趋势[EB]. 中国信息界，2026-04-30.

[31] AI Guideline for Global Collaboration, Risk Management[N]. Science and Technology Daily, 2025-10-09.

[32] Joint industry statement on the AI omnibus[EB]. CECIMO, 2026-03-19.