专知智库 | 场景项目申报实战系列（四）：新领域新赛道——数字经济、人工智能、全空间无人体系等场景如何策划

前 三 篇， 我 们 完 成 了 从“ 政 策 演 进 逻 辑 ” 到“ 四 川 场 景 专 项 政 策 解 读 ” 再 到“ 三 大 核 心 概 念 速 通 ”的 认 知 铺 垫。 从 本 篇 开 始， 系 列 文 章 进 入“ 分 方 向 攻 略 ”阶 段 —— 逐 一 拆 解 八 大 支 持 方 向 的 场 景 策 划 方 法 论。

第 一 个 方 向， 是 八 大 方 向 中 排 名 第 一 的“ 新 领 域 新 赛 道 应 用 场 景 ”。

为 什 么 它 排 第 一？ 因 为 它 代 表 着 四 川 产 业 政 策 的“ 未 来 方 向 ”—— 数 字 经 济、 人 工 智 能、 全 空 间 无 人 体 系、 生 物 技 术 和 生 物 制 造、 清 洁 能 源。 这 些 领 域 不 仅 是 四 川 的 重 点， 也 是 全 国 乃 至 全 球 产 业 竞 争 的 制 高 点。

本 篇 将 聚 焦 新 领 域 新 赛 道 方 向， 逐 一 拆 解 其 细 分 领 域 的 场 景 策 划 要 点。

一、为什么“新领域新赛道”排在八大方向第一位？

《管理办法》八大方向的排序不是随机的。方向一“新领域新赛道”排在首位，传递了明确的政策信号：

第一，代表产业方向。 数字经济、人工智能、全空间无人体系、生物技术、清洁能源——这些领域是四川乃至全国产业升级的核心方向，也是未来十年经济增长的主要驱动力。

第二，代表政策重心。 排在首位意味着在评审中，属于方向一的项目可能获得更高的政策契合度评分。如果你的项目属于这些领域，在“政策匹配度”这个维度上已经占据先机。

第三，代表创新浓度。 这些领域技术更新快、创新密度高，天然适合用“场景”来验证和展示。一个AI大模型的医疗应用场景、一个低空经济的无人机配送场景，本身就是最好的“技术说明书”。

二、方向一涵盖哪些具体领域？

根据《管理办法》，方向一“新领域新赛道应用场景”包括以下具体领域：

（一）数字经济

数字产业化（大数据、云计算、区块链、数据要素流通）和产业数字化（传统产业的数字化转型）两大方向。

（二）人工智能

从算法、算力、数据到行业应用的全链条，涵盖智能制造、科学智能、智能医疗、智能政务、智能农业、智能应急、智能服务业、低空智能等八大标志性场景。

（三）全空间无人体系

涵盖低空经济、无人机物流配送、城市空中交通、无人驾驶、空天地一体化监测等。

（四）生物技术和生物制造

涵盖基因技术、合成生物学、生物医药、生物基材料等。

（五）清洁能源

涵盖光伏、风电、氢能、储能、智能电网等。

三、数字经济场景：数据驱动的价值验证

（一）数字经济的场景逻辑

数字经济的核心是“数据要素”的价值释放。传统产业升级面临的核心困境不是“缺技术”，而是“不知道用什么技术、不知道从哪里入手、不知道找谁合作”。数字经济场景的核心价值，正在于填补了这一空白——通过具体的场景验证，让数据在真实业务中产生可量化的价值。

（二）数字经济场景策划要点

场景定义： 数字经济场景应聚焦“数据如何解决真实问题”——不是“建一个数据中心”，而是“用数据分析解决了什么业务痛点”。

某市智慧交通场景，目标不是“安装智能红绿灯”，而是“通过实时数据分析，将早高峰通行效率提升15%、事故率降低20%”。评审专家看到的是一个“解决了真实问题的场景”，而不是一个“技术展示项目”。

硬要件设计： 技术验证方案应聚焦数据如何采集、处理、分析和应用。验证指标应包括数据质量指标、业务效果指标、用户反馈指标。

软要件设计： 制度输出可聚焦数据治理规则、数据安全规范、数据交易机制。这是数字经济场景区别于“纯技术项目”的关键所在。

（三）数字经济场景的“客度”考量

数字经济场景应关注“数据适应多场景的新增价值”——同样的数据集，在多少个场景中能产生价值？每增加一个场景，新增价值是多少？一个数据集能支撑10个场景，比只支撑1个场景的价值高出一个数量级。专知智库“数据场景评估”理论的核心判断——数据的价值不应以“量”衡量，而应以“数据适应多场景的新增价值”为基准进行评估——在此具有直接指导意义。

四、人工智能场景：八大标志性场景的选择与设计

（一）人工智能的场景逻辑

2026年，四川明确提出“聚焦智能制造、科学智能、智能医疗、智能政务、智能农业、智能应急、智能服务业、低空智能八大AI标志性场景，构建‘人工智能+’应用场景矩阵”。这意味着AI场景的申报已经有了明确的政策指引。

（二）八大AI标志性场景速览

（三）AI场景策划的核心问题

在策划AI场景项目时，需要回答以下核心问题：

场景真实性：这个AI应用场景是否真实存在？用户是谁？痛点是什么？是否有真实的运行环境？

技术成熟度：AI技术是否具备在真实场景中验证的条件？算法是否经过足够的前期测试？

数据可得性：场景验证所需的数据是否可得？数据质量如何？数据合规性是否有保障？

制度输出空间：AI场景验证成功后，能输出什么制度成果？能否形成标准？能否推动监管规则调整？

五、全空间无人体系场景：低空经济与无人系统的场景机遇

（一）全空间无人体系的场景逻辑

全空间无人体系涵盖低空经济、无人机物流、城市空中交通、无人驾驶等领域。2026年，低空经济首次被纳入专项债支持领域，同时也被纳入四川场景专项的支持范围——政策红利的叠加效应非常明显。

（二）低空经济场景策划要点

场景定义： 低空经济场景应聚焦“无人系统如何解决真实问题”——不是“建一个无人机起降场”，而是“用无人机配送解决了山区物流‘最后一公里’难题”。

某山区县的低空物流场景，目标不是“采购10架无人机”，而是“通过无人机配送网络，将山区农产品出村物流时间从2天缩短至2小时、物流成本降低30%”。这就形成了一个真实的场景，而不是一个设备采购项目。

硬要件设计： 技术验证方案应聚焦无人系统的飞行安全性、配送效率、空域管理能力。验证指标应包括飞行架次、配送成功率、响应时间、安全事故率等可量化指标。

软要件设计： 制度输出可聚焦低空空域管理规则、无人机飞行审批流程、低空物流运营规范、安全监管标准。这是低空经济场景区别于“无人机采购项目”的核心价值。

（三）全空间无人体系的“双要件”难点

技术层面（硬）：无人系统的技术验证需要真实的空域环境、真实的飞行任务、真实的用户反馈。策划阶段需要提前协调空域资源、确定飞行航线、明确用户需求。

制度层面（软）：低空经济涉及空域管理、飞行安全、数据安全、隐私保护等多方面制度创新，制度输出空间非常大。但这也意味着制度设计的复杂度高，需要多方协调。

六、生物技术与清洁能源场景：硬科技的场景化路径

（一）生物技术和生物制造场景

场景逻辑： 生物技术的场景化路径是“从实验室到临床/生产”的真实验证。基因治疗药物在真实患者中的疗效验证、合成生物学技术在工业生产中的可行性验证，都是典型的生物技术场景。

策划要点： 聚焦技术验证的真实性和制度输出的可推广性。技术验证需要真实的临床环境或生产环境；制度输出可聚焦生物安全管理制度、伦理审查规范、质量控制标准。

（二）清洁能源场景

场景逻辑： 清洁能源的场景化路径是“新技术在真实能源系统中的验证”。新型储能技术在电网调峰中的效果验证、氢能在交通领域的应用验证、智能电网在分布式能源管理中的效能验证。

策划要点： 聚焦技术验证的真实性和制度输出的可推广性。技术验证需要真实的能源系统环境；制度输出可聚焦并网标准、调度规则、安全规范、碳计量方法。

七、新领域新赛道场景策划的“自检清单”

在策划方向一的场景项目时，建议逐项完成以下自查：

政策匹配自查

• 项目是否属于方向一的具体领域之一？（数字经济/人工智能/全空间无人体系/生物技术/清洁能源）
  
• 项目是否体现了“新领域新赛道”的特征？（技术新、模式新、业态新）
  

场景真实自查

• 场景是否真实存在？（有具体的地点、用户、需求）
  
• 场景需求是否迫切？（解决了什么痛点？不解决会怎样？）
  

双要件自查

• 硬要件：技术验证方案是否完整、可量化、可验收？
  
• 软要件：制度输出方案是否明确、可执行、可交付？
  

技术成熟自查

• 技术是否具备在真实场景中验证的条件？（技术成熟度≥6级）
  
• 数据是否可得？合规性是否有保障？
  

八、小结：新领域新赛道，占位比完美更重要

新领域新赛道的特点是“快”——技术迭代快、政策更新快、竞争格局变化快。在场景项目申报中，“占位”往往比“完美”更重要——先进入赛道，再在验证过程中持续优化。

专知智库建议：如果你的项目属于方向一，不要等到“技术完全成熟”再申报——场景本身就是用来验证技术的。在真实场景中验证、在验证中迭代、在迭代中输出制度成果——这正是场景政策的核心逻辑。

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