问题——从“有场景”到“能落地”仍存堵点。
近年来，江苏制造业门类齐全、产业链配套完善，形成了覆盖制造、物流、医疗等领域的大量应用场景，为人工智能技术落地提供了现实土壤。
但在吸引全球青年人才、尤其是工程师与创业者方面，仍存在不小落差：一些场景开放不够系统，数据获取与合规使用的路径不够清晰，技术验证往往停留在小范围试点，难以在真实生产环境中完成规模化迭代。
对追求“在真场景里把模型跑通”的团队而言，场景的可进入性、数据的可用性与验证的可持续性，决定了创新速度与创业成功率。
原因——制度供给与协同机制尚需补齐。
一方面，产业场景分散在不同园区、行业与企业之中，缺少统一梳理与对外发布的高价值清单，外部团队难以快速识别需求、对接入口、评估成本与周期。
另一方面，数据共享涉及安全、隐私、商业秘密与责任边界，若缺乏可操作的标准与流程，企业“愿不愿开、敢不敢开、能不能开”都会受到约束。
此外，从算法验证到工程部署，需要跨越设备改造、系统集成、流程再造等环节，这条“最后一公里”不仅是技术问题，更是组织协同与产业融合能力的综合考验。
若缺少政府部门牵引与龙头企业带动，创新资源就容易停留在研发端，难以形成可复制、可推广的产业化路径。
影响——事关人才磁场、产业升级与创新生态竞争力。
场景开放程度，正在成为各地争夺创新要素的关键变量。
对外界而言，一个地方是否能提供真实、复杂、高挑战的应用环境，直接影响人才选择、资本流向与产业集聚。
对产业而言，场景不开放意味着技术迭代周期拉长、试错成本上升，企业数字化与智能化转型的速度也会受到制约。
更重要的是，如果难以形成“从场景需求到产品落地再到规模推广”的闭环，地方的创新生态就难以持续进化，先发优势也可能被后来者在机制创新中赶超。
对策——以“场景开源”释放产业资产价值。
沙勇建议，由省发改委、工信厅、数据局等部门牵头，推动“场景开源”行动，把江苏丰富的产业场景转化为吸引人才与团队的核心资产。
其一，发布面向全球的“江苏AI英雄帖”，建立年度化、制度化的征集与发布机制，围绕智能制造、智慧医疗、低空经济、自动驾驶等方向，遴选“高价值、高挑战性”的产业问题清单和高质量数据集，采用“揭榜挂帅”等方式向全球团队开放，让创新者在公开透明的规则下竞争解决方案。
其二，建设“场景开放实验室”，在苏州工业园区、南京国家人工智能先导区等创新资源集聚区域，联合龙头企业设立实体或虚拟实验室，为入围团队提供真实生产环境、可控的数据沙盒与必要的工程接口支持，形成“可验证、可迭代、可评估”的试炼机制。
其三，完善数据安全与合规利用路径，在确保安全底线前提下，推进标准化授权、脱敏处理、分级分类管理与责任界定，使数据“可用、好用、放心用”，让企业敢开放、团队能使用、成果可转化。
前景——从试炼场走向全球创新高地的可能路径。
业内人士认为，人工智能正从“模型能力竞争”加速转向“场景能力竞争”，谁能更快构建真实世界的测试与落地体系，谁就更可能在产业应用上形成领先。
江苏若能通过制度化的场景供给、可持续的数据机制与高效的产业协同，把“场景—数据—人才—资本—产业”串联成链条，将有望形成面向全球的应用创新网络：青年人才在这里完成技术验证与产品打磨，企业获得可落地的解决方案，政府通过规则与平台降低协作成本，进而推动更多行业形成可复制的“江苏实践”。
从更长周期看，场景开放的深度与广度，将影响人工智能对实体经济的赋能速度，也将决定区域在新一轮科技与产业变革中的位置。
人工智能的发展需要场景、需要数据、更需要人才。
江苏启动"场景开源"行动的建议，抓住了当前人工智能产业发展的关键要素。
通过将丰富的产业场景转化为全球人才的创新平台，江苏不仅能够吸引更多顶尖人才，也能够加速人工智能技术的创新应用，推动产业高质量发展。
这一举措体现了新发展理念，也为其他地区优化创新生态、推动产业升级提供了有益借鉴。