史凯 ｜ 别再给企业发补贴了，给他们场景

欢迎大家关注“凯哥讲故事系列”公众号，我是史凯

给你最本质，最实战的数字化转型指南

别再给企业发补贴了，给他们场景 ——精益数据场景方法论视角下的数创企业智能涌现路径

摘要

“十五五”时期，数字经济政策正在经历一次静悄悄但非常关键的换挡： 从“给企业发补贴”，转向“给企业供场景”。 国家发改委等六部门印发的《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》，把“强化场景和机会供给”放在了核心位置，标志着数创企业（数字经济创新型企业）的成长逻辑，正在从“技术驱动”变为“场景—数据—智能”的系统工程。

凯哥在梳理最新政策逻辑与场景供给内涵的基础上，引入精益数据场景咨询服务及方法论，提出：

没有场景的数据，只是不会说话的铁矿石；没有数据的场景，是点不燃的油田。

高质量场景，是新质生产力在现实世界的“投影面”，也是数创企业从“会写代码”走向“会解决问题”的关键台阶。

文章围绕三个问题展开：

1. 为什么“场景供给”会成为高质量发展的战略支点？
2. 什么样的场景才算“高质量场景”？
3. 如何用精益数据场景方法论，把场景做成可设计、可运营、可复制的“智能孵化器”？

一、政策拐点：从“补贴企业”到“供给场景”

过去十多年，我们习惯于用两套工具扶持数字企业：财政补贴 + 税收优惠。 效果当然有，但也有三个熟悉的副作用：

• 企业排队“等项目”，不愿意“找问题”；
• 创新容易停在 PPT 和 Demo 里，离真实业务很远；
• 好技术和真需求之间，隔着**“最后一公里”**的鸿沟。

《若干措施》做的，是一次底层逻辑的调换： 不再问“给哪家企业发钱”； 而是先问：

“在哪些关键场景上，我们必须把真实问题摆出来， 把算力、数据、规则统统摆上台面，让数创企业有地方‘下场实战’？”

这背后有一个重要的认知升级：

• 数创企业不是“等政策喂养的对象”，
• 而是发展新质生产力的“实践载体”—— 它们真正需要的，不是单次的补贴，而是一整片可以反复试错、快速迭代的“场景耕地”。

大贵说：

补贴只能帮企业活下来， 场景才能帮企业长出“新物种”。

二、高质量场景的三重结构：业务 × 数据 × 治理

“场景”这个词，这两年有点被用坏了： 很多东西只要搭上“场景”二字，就自动显得很高级—— 但从精益数据视角看，80% 被叫成“场景”的东西，本质只是“功能列表”或者“技术栈”。

要谈“高质量场景供给”，至少得回答三个问题：

1. 业务维度：有没有清晰的“问题剧本”？

高质量场景，首先是“问题足够具体、边界足够清晰”的业务剧本。

• 不是“提高城市治理水平”，而是 “在早晚高峰，把 XX 干道平均通行时间压缩 15%，且不增加执法成本”。
• 不是“数字赋能制造业转型”，而是 “在某条生产线，把良品率从 93% 提到 97%，并且可溯源可复盘”。

精益数据场景方法论里有一个习惯动作： 先锁“谁的问题”而不是“用什么技术”。 所以第一个问题永远是：

这个场景的“主角用户”到底是谁？ 是城管队长、调度员、财务总监，还是某条产线班长？

如果连“谁的痛”都说不清，那就谈不上什么高质量场景。

大贵说：

没有具体用户的“场景”， 只是技术人的自言自语。

2. 数据维度：有没有“可持续喂养模型”的数据资产？

第二个维度是数据。 高质量场景，至少要满足三个“可”：

• 可获取：数据来源明确，采集路径合法合规， 而不是靠一次性导出、人工填报维持生计；
• 可理解：有基本的数据字典、业务口径，大家知道字段背后是什么；
• 可持续：不是“打一枪导一次数据”，而是有稳定更新节奏、质量可监控。

精益数据的基本观点是：

数据不是“顺便产物”，而是场景设计时就要预置的“生产要素”。

所以在场景设计阶段，就要画清楚信息流：

• 哪些数据在一线现场采集？
• 哪些数据来自存量系统？
• 哪些数据必须通过政企协同 / 行业数据空间打通？

大贵说：

没有场景的数据，是不会说话的铁矿石； 没有数据的场景，是点不燃的油田。

3. 治理维度：能不能“复制到别的城市 / 企业”？

第三个维度，是很多试点项目最容易忽略的：治理与可复制性。

高质量场景，不只是某个城市、某家企业“干成了一次”， 而是要满足两个条件：

1. 可讲清楚“谁负责什么”： 数据权责、运行维护、异常处理、绩效归因，都有明确分工；
2. 可抽象成“模板”： 可以被总结为“场景规范 + 数据要素包 + 算法组件 + 运营机制”， 让其他地方可以用“80% 模板 + 20% 本地化”方式快速迁移。

从精益数据角度看，这其实是在追问：

能不能把一个成功场景，从一次性工程， 变成 “标准化产品 + 可运营服务”？

大贵说：

真正值钱的场景，不是“干成一个项目”， 而是“沉淀出一套可复用的剧本”。

三、精益数据场景方法论：把“场景”变成工程对象

很多地方现在都在谈“要构建高质量场景”， 但实操时常常落成两种极端：

• 要么只剩政策口号；
• 要么变成供应商的“解决方案目录”。

精益数据场景方法论做的事情，是把“场景”拉下神坛， 当成可以被分解、度量、迭代的工程对象。

可以用一个极简版的“精益数据场景画布”来理解：

1. 四个最关键的问题

每一个场景，从 Day 1 就要回答清楚四个问题：

1. 为谁而建（Who）
   • 核心用户是谁？
   • 他/她今天的工作流长什么样？
   • 每天最怕遇到什么？
2. 解决什么问题（Problem）
   • 用一句话描述业务痛点，并给出当前基线指标 （比如“平均处置时长 4 小时”、“投诉率 12%”）；
   • 定义目标状态：希望压到多少？提到多少？
3. 用什么数据 + 算法（Data + Intelligence）
   • 关键数据源：现场传感器？历史系统？第三方数据？
   • 关键智能手段：规则引擎？预测模型？优化算法？大模型 Agent？
4. 怎么赚回钱 / 创造价值（Value）
   • 降本：减少多少人力 / 损耗 / 能耗？
   • 增效：周转提升多少？满意度、履约率提升多少？
   • 增收：带来什么新的收费模式 / 服务单元？

大贵说：

精益数据不反对大模型， 但会先问一句： “这一次推理，谁在为它买单？”

2. 场景生命周期的“三步走”

从实践看，一个高质量场景大致要经历三个阶段：

1. MVP 场景（最小可行场景）
   • 用最少的数据、最简单的算法，
   • 在一个可控范围内验证：“有没有价值？”
2. Scale 场景（规模化场景）
   • 明确指标闭环和数据质量保障，
   • 从一个路口、一条产线，扩展到一座城区、一条工厂。
3. Portfolio 场景（组合场景）
   • 不再只谈一个点，而是构建场景簇： 比如“智慧公交 + 智慧停车 + 智慧信控”的一体化出行场景；
   • 在场景簇中设计共同的数字底座和数据资产池。

精益数据场景方法论强调：每一个阶段都要有明确的“停—走”标准， 防止项目滑向无休止的“概念延长赛”。

四、场景供给如何加速数创企业“智能涌现”

数创企业的核心竞争力，不在于“拥有多少算法工程师”， 而在于“在多少真实场景里打过仗、养出过模型”。

高质量场景供给，对数创企业的价值，可以从三层来理解：

1. 场景是“智能涌现”的压力测试平台

大模型、Agent 很容易在实验环境里表现得“无所不能”， 但一到真实场景，就会暴露出三类问题：

• 业务语境听不懂；
• 权限边界拿不准；
• 出问题没人背锅。

场景供给本质上是一种“有约束的开放”：

• 有真实数据、真实任务；
• 有法律、合规和责任划分；
• 有 KPI 和 SLA 兜底。

在这样的环境里， “智能涌现”才不是靠几篇 benchmark 论文，而是靠一次次在线升级和回滚。

大贵说：

没有场景约束的智能， 顶多叫“会聊天”； 经得起场景约束的智能，才配叫“会干活”。

2. 场景是数创企业的“中试线”和“显微镜”

对于数创企业来说，高质量场景有两个关键价值：

• 是技术商业化的中试线： 在这里可以做 End-to-End 验证，而不是只在技术环节得高分；
• 也是产品迭代的显微镜： 场景里的日志、工单、报警、反馈，都是“活数据”。 用精益数据方法论，可以从这些“使用痕迹”中抽象出新的特性需求和行业模板。

大贵说：

真正好的场景，会反过来“教育”产品。 数创企业不是在写代码，而是在被场景打磨成行业选手。

3. 场景网络：从“一家企业的机会”，变成“一个行业的阶梯”

当高质量场景，不再只是零星分布，而是被刻意织成网络时，会发生三件事：

1. 数创企业可以“沿着场景爬梯子”
   • 在一个市的某个社区做成了智慧养老场景，
   • 可以扩展到“全市养老 + 医保 + 家庭医生”联合场景，
   • 再复制到其他城市，乃至其他国家。
2. 政策可以围绕“场景梯度”而不是“企业资质”来设计
   • 早期提供更多实验性的场景与算力支持，
   • 成熟阶段强调标准化、互认和跨区域迁移。
3. 行业可以沉淀“场景级基础设施”
   • 行业数据空间、行业算力平台、行业安全规范，
   • 都是围绕典型场景逆向抽象出来的。

五、建设路径：从“场景农田”到“场景矩阵”

如果从操作层面看，“高质量场景供给”至少有三种典型组织方式：

1. 以城市为单元：全域场景矩阵

城市是最天然的场景容器。

• 可围绕**“一网统管 + 一网通办 + 一码通城”** 把城市看作一张大的“场景网”；
• 在网格化治理、城市运行、交通出行、环境监测等模块， 以精益数据场景画布的方式拆出若干“可落地的场景单元”；
• 每一个场景单元，都明确业务责任人、数据责任人、运营主体和技术合作方。

大贵说：

不要再谈“智慧城市”这四个虚词， 从“这个路口怎么不再堵”讲起。

2. 以龙头企业为锚点：开放式场景共建

龙头企业手里握着大量高价值场景： 生产线、供应链、客服中心、线下网点……

可以建立一种“三层开放”机制：

1. 对内：
   • 用精益数据方法论统一梳理内部场景清单，
   • 把重复问题和重复数据流变成“共享组件”。
2. 对外（对数创企业）：
   • 在非核心竞争环节开放 API、数据沙盒和试验场；
   • 用“场景众测”“场景揭榜挂帅”的方式，引入外部创新者。
3. 对产业链：
   • 把成熟场景作为服务输出给上下游，
   • 形成“场景即服务（Scenario-as-a-Service）”的新业态。

3. 以平台为底座：场景商店 + 精益场景画布

在大模型、行业云平台上，可以建设“场景商店”：

• 每一个“商品”，不是某个 API，而是一个行业场景包： 包含：场景定义、数据 schema、预置算法、典型报表、合规模板；
• 数创企业可以在此基础上做二次开发， 用精益数据场景画布来定制本地化版本。

大贵说：

API 卖的是功能，场景卖的是结果。 数创企业如果只会买 API，而不会运营场景，很难长成独角兽。

六、结语：场景就是新质生产力的“投影仪”

当我们把最近几年的政策串在一起，会发现一条清晰的主线：

• 从强调“数据是新的生产要素”，
• 到强调“算力是新的基础设施”，
• 再到现在强调“场景是智能涌现的主战场”。

精益数据场景方法论的回答是：

数据是燃料，算力是发动机， 而场景，才是那张真正压在桌面上的“路线图”。

没有场景，一切关于新质生产力的讨论都会停留在 PPT； 有了高质量场景，才有机会让真正的数创企业，从代码堆里长成“智能原生企业”。

最后，用凯哥式 “场景体”收个尾 ——

1. 别先问要不要搞大模型，先问一句： “我们手上有没有值得 AI 出手的高质量场景？”
2. 别再给企业单纯发钱了， 把真实的问题、完整的数据、可控的规则打包成场景， 看看谁能在这片地里长出真正的新物种。
3. 当全国形成“一处创新、处处应用”的场景网络时， 新质生产力就不再是报告里的名词， 而是数创企业每天在场景里磨出来的生产方式。

凯哥说

这才是“以高质量场景供给，加速数创企业智能涌现”的真正含义。

END

不知道如何培育场景？

希望构建持续生产高质量场景的组织能力？

凯哥提供场景培育咨询服务

企业数字化转型/场景识别、共创、落地

精益数据训练营/解决方案架构师特训营

从数据到价值：精益数据工作坊

数字化咨询教练陪跑服务：

数字化转型规划 | 顶层设计 |企业创新与运营

IT战略规划 | IT服务管理体系 | 数据治理