问题——传统产业数字化转型需求迫切，但技术落地的“最后一公里”仍是关键瓶颈；作为制造业和资源型产业基础较强的城市，马鞍山产业升级中面临共性挑战：一上，养殖、矿山、制造等行业对安全、效率和成本管控提出更高要求；另一方面，新技术从实验室走到生产现场，往往要跨越数据不互通、场景复杂、投入回报不明等障碍。缺少可验证、可推广的应用抓手，容易出现“有技术无应用”“能示范难复制”。 原因——以场景牵引的应用导向成为破题路径。马鞍山把“场景”作为新技术进入产业流程的载体，通过“以用促研、以用促产”强化供需对接，降低企业试用门槛，形成更可持续的投入方式。马鞍山经开区现代牧业（集团）有限公司的现代化牧场，低频耳标采集牛只体征和行为数据，叠加“云养牛”“AI牛博士”“牧安云”等平台，围绕健康监测、智能饲喂、环境控制建立闭环管理。系统根据体重、产奶量等指标动态调整营养配方，并在持续学习中适配个体差异，推动饲料投放、诊疗处置等环节从经验判断转向数据驱动，减少浪费、提升效率。类似的场景化实践也延伸到矿山安全和城市治理：智慧视觉平台对重点作业区域进行全天候监测，高精度人员定位系统用于高危行业现场管理，“群组化智治”系统推动矛盾纠纷处置流程再造，缩短处置周期、提升协同效率。 影响——多场景落地正在改变生产方式与治理方式，带来可量化的增效空间。从生产端看，智能饲喂与健康预警把养殖波动风险前置管理，推动标准化、精细化运营；从安全端看，视觉识别与定位管理让风险管控由“事后处置”转向“事前预警”，对矿山等高风险行业更具现实意义；从治理端看，算法与系统工具嵌入基层流程，有助于提升响应速度与资源统筹能力。此外，场景创新带动软件、传感器、平台服务等上下游协同，推动本地企业在细分领域形成解决方案能力，增强城市产业竞争力与抗风险能力。 对策——以制度供给和生态构建保障应用持续扩面。马鞍山推进全域场景开放和清单化管理，完善“政府搭台、企业唱戏、需求牵引”的组织方式。2025年，当地集中发布人工智能场景机会107项、场景能力171项，并推动20余项成果落地转化；2026年一季度，围绕视觉领域再次发布场景机会清单18项，覆盖产业升级、城市治理等方向。在项目攻关上，组织企业以“揭榜挂帅”对接技术难题，并推动申报省级场景创新项目，2025年已有多家企业在城市建设、矿山智能化等领域立项，形成示范带动效应。与此同时，场景落地不只是“上系统”，还需同步推进数据标准、算力与网络保障、行业合规与安全管理、运维服务能力建设，避免“建而不用”或“用而不稳”。业内人士认为，“人工智能+”要走深走实，关键在于抓住高频刚需场景，算清投入产出账，并以可复制、可产品化的方案降低推广成本。 前景——从“点状应用”迈向“系统赋能”，以典型场景带动超级场景构建。马鞍山有关负责人表示，下一步将系统布局一批典型场景和“超级场景”，推动技术在工业制造、城市治理等领域深化应用，形成更多标杆示范，并改进产业生态。随着场景供给持续释放、企业能力不断成熟，马鞍山有望更把应用优势转化为产业优势：在工业领域，可能围绕质量检测、设备预测性维护、能耗优化形成规模化应用；在治理领域，或将推动跨部门数据协同与事件闭环处置能力提升。同时，如何在扩大应用范围的同时守住数据安全、算法可靠和行业合规底线，如何避免重复建设、实现平台互联互通，也将成为下一阶段需要回答的课题。
当传统产业遇上数字技术变革，马鞍山的探索为资源型城市转型提供了可参考的路径；其经验表明，技术价值不在概念热度，而在能否对准痛点、解决问题。面向现代化产业体系建设，如何把技术红利转化为持续发展动能，仍有待各地在实践中继续探索。