问题：新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，人工智能正从“技术突破”走向“工程化落地”。城市与产业关注的重点也从“有没有”转向“能不能用、用得好不好、能否规模复制”。一上，算法与模型迭代很快，但场景碎片化、数据供给不足、验证周期较长等问题，影响成果转化效率；另一方面，城市治理、公共服务、制造业升级等领域对智能化需求强烈，却仍缺少可持续的应用闭环和更清晰的标准化路径。 原因：北京经开区此次推出两年期实施方案，直面落地过程中普遍存的瓶颈——数据、算力、场景与生态协同不足。人工智能应用要从试点走向常态，需要以真实业务场景作为“试验田”，以高质量数据作为“燃料”，以算力与工程平台提供“底座”，并通过制度与资金安排降低企业试错成本。尤其在医疗健康、汽车制造、机器人等对安全性和可靠性要求更高的领域，如果缺少中试与验证平台，创新链到产业链的转化周期将被拉长。 影响：方案提出到2027年底打造不少于10个标杆智能场景综合体，推动100个垂类模型落地应用，并形成一批高质量行业数据集。这意味着，经开区将以更可见、可感、可体验的方式，推动智能技术嵌入产业与生活。对产业端而言，聚集1000家产业链核心企业、引聚1万名超级个体及独立开发者，有助于加强从芯片、终端到软件与内容的协同，提升产业集聚度与创新密度；对城市端而言，围绕交通、健康服务、城市治理等领域推进应用，有望提升运行效率与服务精细化水平，让智能化红利覆盖更广；对区域竞争力而言，一旦工程化平台与场景体系成型，将加快可复制经验的输出，提升区域在全国乃至全球智能产业版图中的影响力。 对策：实施方案从四个维度提出系统举措，并以20项重点行动推进“人工智能+”落地。 一是强化全链路原生产业布局。经开区提出前瞻布局量智融合、6G与人工智能融合等方向，强化集成电路全链条协同，夯实智能原生底座；同时面向下一代智能软件、智能体等领域培育创新主体，推动技术策源与产业化同步推进。在终端侧，提出打造智能终端产业街区、建设AI眼镜创新中心、布局AI玩具创意基地，并对单个“爆款终端”给予最高200万元奖励，以产品带动生态、以生态反哺技术。 二是推动全产业融合赋能。围绕医药健康、具身智能、智能网联等重点方向，经开区提出建设国家人工智能医疗健康应用、汽车制造两大中试基地，推进人形机器人中试和量产工厂，强调以“测试—验证—推广”闭环提升落地效率，并通过揭榜挂帅等方式实现风险共担、成果共享；对共性服务平台给予最高2000万元支持，以公共能力降低中小企业创新门槛。 三是拓展全场景城市应用。方案以城市治理、交通出行、健康服务等为主线，推动技术进入城市运行与民生服务全链条；同时建设智能化农业科研示范基地，遴选改造酒店、学校、公园、剧院等场所，形成综合示范场景。通过对通明湖大剧院等场馆开展互动改造，探索人工智能音乐剧等新业态，既拓展科技消费的新模式，也为内容生成与交互技术提供真实应用环境。 四是完善全要素资源供给。经开区提出提升“模数世界”产业社区服务能级，建设模数OPC社区，完善开源协作生态；建设国家级数据产业集聚区，设立产业专项基金，并计划每年发放算力券、模型券、数据券各1亿元，形成“算力可得、模型可用、数据可流通”的支撑体系。同时推进“一张床、一套房、一间办公、一个社群”的人才服务计划，建设产业人工智能学院，为产业扩张提供持续的人才与组织保障，并强调数据合规流通，夯实可持续发展基础。 前景：从现有基础看，经开区已上线政务大模型“亦智”，建成全国首个人工智能数据训练基地，投运5000P公共算力平台，并形成集成电路全栈支持能力，产业链核心企业已达600余家、产业规模突破800亿元。这些底座能力与产业密度，为两年期目标提供了现实支撑。下一阶段，能否如期形成标杆场景综合体并实现可复制推广，关键取决于三上：其一，数据治理与合规流通能否与场景需求同步推进，避免“数据难用”；其二，中试平台与验证体系能否提升跨行业落地效率，避免“试点停留在展示”；其三，资金、人才与开源生态能否持续供给，形成创新自循环。随着政策工具与工程平台逐步到位，经开区有望在“以场景带产业、以产业促城市”的路径上，形成更具示范价值的样本。
人工智能已成为新一轮产业革命的重要驱动力。北京经开区发布的全域人工智能之城建设方案，反映了对落地痛点的正面回应与系统化部署。通过推进产业布局、融合赋能、场景应用和资源供给，经开区正加快构建集产业集聚、技术创新、场景应用与生态完善于一体的发展高地。随着方案持续实施，北京经开区有望在两年内实现产业规模与能级的继续提升，为新质生产力发展提供可参考的实践样本，让人工智能更好服务产业升级与民生改善。