去伪存真：高价值场景 “真需求” 挖掘与高价值场景筛选实操指南
一、伪需求扎堆的根源：不是不会找，而是没找对
在场景建设热潮下，各地纷纷发布场景需求清单、机会清单，少则几十项，多则数百项，但实际能落地、有价值的场景占比不足 10%。很多清单看似琳琅满目，实则充斥着 “为了创新而创新” 的伪需求 —— 有的是政府部门 “拍脑袋” 提出的空泛概念，比如脱离本地产业基础的 “元宇宙政务大厅”；有的是照搬竞品的跟风需求，比如看到其他城市做智能客服就盲目跟风，却忽视自身服务体量；还有的是技术与场景脱节的 “空中楼阁”，比如要求用前沿 AI 技术解决一个用传统方法就能高效处理的简单问题。
这种 “伪需求泛滥” 的现象，不仅浪费了宝贵的财政资金和场景资源，还让真正有价值的技术和企业被淹没，严重阻碍了场景创新与产业升级的步伐。麦肯锡 2023 年 AI 创业生态报告显示，全球 AI 企业平均生命周期仅 2.7 年，其中 73% 的失败案例源于同质化竞争导致的利润归零，而同质化竞争的核心症结，正是对 “伪需求” 的盲目追逐。
（一）伪需求产生的三大核心症结
伪需求之所以屡禁不止，核心不是 “缺需求”，而是 “不会找、不会筛”，具体可归结为三个关键问题：
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调研浮于表面，混淆 “痛点” 与 “诉求”。很多场景需求调研只停留在 “听汇报、填表格” 层面，没有深入一线了解真实情况。正如产品经理领域的共识：“痛点是事实，需求是观点”，很多所谓的 “需求” 只是相关方的主观诉求，而非真实存在的场景痛点。比如某城市想做 “智慧社区垃圾回收场景”，仅听居委会反映 “居民垃圾分类不积极” 就提出 “开发 AI 监督系统”，却没发现真正的痛点是 “垃圾桶设置不合理、回收时间与居民作息不匹配”，导致投入巨资的系统最终沦为摆设。
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技术与场景脱节，忽视 “可行性” 边界。部分需求制定者只关注技术的 “炫酷度”，却忽视技术成熟度和场景适配性。比如某区县要求在乡村道路部署 “L4 级自动驾驶巡检车”，但该区域既没有完善的路侧基础设施，也缺乏足够的数据支撑，而 L4 级自动驾驶技术在复杂乡村道路的成熟度不足 30%，这样的需求从一开始就注定无法落地。
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缺乏闭环机制，需求 “只出不筛”。很多地方发布需求清单后就万事大吉，没有建立 “提出 — 筛选 — 验证 — 迭代” 的闭环机制。需求是否真实、技术是否匹配、市场是否需要，都没有专业评估，导致大量 “拍脑袋” 需求混入清单，占用了有限的场景资源。
（二）真需求的三大核心特征
与伪需求相比，真正有价值的场景需求具备三个鲜明特征，这也是后续筛选高价值场景的核心依据：
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痛点真实性：需求源于具体场景的真实问题，而非主观臆想或跟风模仿。比如深圳龙岗针对泳池安全监管难题，推出 “智慧泳池监管系统”，直接解决了 254 家泳池 “人工监管难、隐患发现晚” 的实际痛点，这就是典型的真需求。
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技术适配性：需求对应的技术处于合适的成熟度阶段，既不过于超前导致无法落地，也不过于落后失去创新价值。通常来说，技术就绪度（TRL）达到 6 级以上（原型系统已在相关场景验证）的需求，落地成功率更高。
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价值可持续性：不仅能解决当下问题，还能形成可复制的模式、可转化的成果，具备经济价值或社会价值的可持续输出。比如合肥轨道交通的 “量子精密测量智能巡检场景”，不仅解决了地铁保护区施工监测难题，还推动了量子技术的产业化应用，形成了 “技术验证 — 产业落地 — 规模推广” 的良性循环。
二、三维九度甄别模型：给需求做一次 “全面体检”
要从海量需求中筛选出高价值场景，不能凭感觉判断，必须建立科学的甄别机制。结合各地实践经验，我们总结出 “技术成熟度、项目可行性、市场需求潜力” 三大核心维度，每个维度下设三个具体评估指标，形成 “三维九度” 甄别模型，让需求筛选有章可循、有据可依。
（一）技术成熟度维度：判断 “技术能不能用”
技术是场景落地的核心支撑，脱离技术成熟度的需求都是空谈。这一维度主要评估技术的就绪状态、适配能力和风险可控性：
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技术就绪度：参考国际通用的 TRL 技术就绪度等级，重点关注技术是否完成原型验证、是否经过小规模试用。比如工业质检场景中，基于机器视觉的缺陷检测技术已在多个工厂验证，就绪度达到 7 级，这样的技术对应的需求就具备落地基础；而尚处于实验室阶段（TRL3 级以下）的新技术，除非是针对 “卡脖子” 领域的攻关型需求，否则不建议纳入优先清单。
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场景适配度：技术能否适配场景的具体环境和使用要求，而非 “一刀切” 套用通用技术。比如煤矿井下巡检场景，不能直接使用普通安防机器人，必须采用具备防爆认证、低照度适应能力的专用设备，这就是场景对技术的特定适配要求。
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风险可控性：技术应用过程中可能出现的安全、合规、伦理风险是否可预判、可管控。比如医疗 AI 场景，数据隐私保护、算法公平性等风险必须有明确的管控措施，否则即使需求真实，也可能因风险失控导致项目失败。
（二）项目可行性维度：判断 “事情能不能成”
一个需求即使技术匹配，还需要考虑落地条件是否具备，这一维度聚焦资源支撑、实施周期和成本效益：
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资源支撑力：场景落地所需的资金、人才、基础设施等资源是否可获取。比如北京丰台区的 “政务办公信息系统运维场景”，依托已建成的政务数据平台，无需额外投入大量基础设施，资源支撑力强，可行性自然更高。
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实施周期：项目从启动到见效的时间是否合理，通常优先选择 6-18 个月内能完成落地验证的需求。过长的实施周期会增加不确定性，比如某城市提出的 “智慧城市全域感知体系”，涉及上千个点位部署、跨部门数据打通，实施周期长达 3 年以上，且中途变数较多，可行性相对较低。
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成本效益比：投入成本与产出价值是否匹配，避免 “高投入、低产出”。这里的产出不仅包括经济效益，也包括社会价值。比如吴兴区的 “非现场执法场景”，投入仅为传统执法模式的 30%，但执法效率提升 40% 以上，涉企投诉量下降 38%，成本效益比十分突出。
（三）市场需求潜力维度：判断 “价值能不能续”
高价值场景不仅要能落地，还要有持续的价值输出，这一维度评估需求的市场规模、复制能力和产业带动性：
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市场规模：需求对应的市场空间是否足够大，分为 To G（政府端）、To B（企业端）、To C（公众端）三类场景。比如智能养老机器人场景，面对我国 2.8 亿老年人的巨大市场，仅北京丰台区的芳华里养老社区就有 293 张床位的直接需求，市场规模可观。
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复制推广性：场景解决方案能否在同类区域或行业复制，避免 “一次性工程”。比如桐庐县的 “‘1+1+X’综合执法场景”，解决了基层 “多头执法、重复检查” 的共性问题，已在浙江多个县域复制推广，改革以来全县行政检查总量同比下降 45%，复制价值显著。
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产业带动性：能否带动上下游产业链发展，培育新产业、新业态。比如深圳龙岗的 “AI + 机器人” 场景，不仅推动了机器人产业集聚，还带动了算力服务、数据标注、运维服务等配套产业发展，形成了千亿级产业生态。
（四）甄别流程：四步筛选高价值场景
结合 “三维九度” 模型，可建立标准化的甄别流程，让需求筛选更高效：
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初步筛选：剔除明显不符合 “痛点真实性” 的需求，比如无具体应用场景、无明确解决问题的 “空泛需求”，这一步可过滤掉 50% 以上的伪需求。
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指标评分：组织技术专家、行业代表、第三方机构组成评审团队，对剩余需求按 “三维九度” 指标打分，每项指标 0-10 分，总分 60 分以上为候选高价值场景。
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实地验证：对候选场景进行实地调研，核实痛点真实性、资源可获得性，避免 “纸上谈兵”。比如合肥场景工作专班在筛选需求时，会同时对接需求方和技术供给方，通过实地走访验证需求的合理性。
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动态公示：将拟入选的高价值场景向社会公示，接受公众和企业监督，最终确定清单并发布。
三、场景挖掘四大实操路径：从 “等需求” 到 “找需求”
甄别是 “去伪”，挖掘是 “存真”。高价值场景不是凭空产生的，需要主动深入一线、联动多方，通过科学的挖掘路径，把隐藏在生产生活中的真需求找出来。
（一）路径一：穿透式调研 —— 深入一线 “捞” 需求
真需求藏在一线，不在办公室的汇报材料里。要想挖到真需求，必须走出办公室，深入场景现场，与需求方面对面交流，掌握第一手资料。
合肥的 “双清单” 模式值得借鉴。合肥市场景工作专班专门从部门、县区、国有企业收集场景需求，围绕产业共性痛点、“卡脖子” 技术难题，形成 “场景机会清单”；同时对接科技企业，梳理技术供给能力，形成 “场景能力清单”。通过这种穿透式调研，合肥已累计发布场景机会超 1400 项、场景能力 1500 项，推动落地合作项目超 1200 项，落地率高达 85% 以上。
具体操作中，可采用 “三层访谈法”：一层访谈管理决策者，了解整体目标和核心诉求；二层访谈一线执行者，掌握实际操作中的痛点和难点；三层访谈服务对象，明确最终用户的真实体验需求。比如挖掘智慧政务场景需求时，既要听政务部门负责人的规划，也要听窗口工作人员的实操困扰，更要听企业和群众的办事体验，这样才能全面掌握真实需求。
（二）路径二：逆向式挖掘 —— 跟着技术 “找” 需求
传统场景挖掘是 “先有需求，再找技术”，而逆向式挖掘则是 “先有技术，再匹配需求”，尤其适合推动新技术产业化应用。这种模式能精准对接技术供给与场景需求，避免技术 “养在深闺人未识”。
深圳龙岗的 “超级试验场” 就是逆向挖掘的典型案例。龙岗区整合全区 388 平方公里的场景资源，梳理出涵盖 21 个领域、564 个具体场景的 “城市 + AI” 应用需求清单，向全球技术企业发出 “英雄帖”。企业带着技术而来，能迅速找到适配场景，比如马博士网络科技的艾灸机器人、康益恒科技的家庭康养机器人，都通过这个平台找到了落地场景，其中灵心巧手公司的机器人乐手还拿下了 500 万元商业订单。
逆向挖掘的关键是建立 “技术能力库”，分类收录企业的技术优势、成熟产品、应用案例，再与收集到的场景痛点进行精准匹配。比如针对钢铁行业表面质检难题，匹配具备多光谱成像技术的企业，推动技术定制化开发，实现 “技术适配场景、场景成就技术” 的双赢。
（三）路径三：压力式测试 —— 赛场之上 “验” 需求
很多需求看似合理，但实际应用中会暴露各种问题。通过 “赛场式” 压力测试，让技术在真实场景中接受检验，能有效筛选出真正经得起市场考验的高价值场景。
深圳龙岗的机器人技能大赛堪称 “需求试金石”。大赛的赛项设置完全源自真实产业需求：高精度工业装配赛道要求机械臂以毫米级精度完成螺丝锁附，智能仓储物流赛道要求机器人集群动态规划路径，每一个挑战都对应着企业生产中的实际痛点。这种 “场景即赛场，痛点即考题” 的模式，让技术直面真实挑战，避免了 “实验室里的完美技术，到了现场就失灵” 的尴尬。
压力测试的核心是模拟真实场景的复杂环境和使用条件，比如极端天气、高并发量、复杂操作流程等。通过测试，不仅能验证技术的可靠性，还能发现需求设计中的漏洞，为场景优化提供依据。比如某智能巡检机器人在大赛中暴露了 “低照度环境下识别率不足” 的问题，需求方据此调整了技术指标，让最终落地的场景更贴合实际使用需求。
（四）路径四：动态化迭代 —— 跟着市场 “调” 需求
场景需求不是一成不变的，会随着技术发展、市场变化、政策调整而动态变化。高价值场景的挖掘不是 “一锤子买卖”，而是持续迭代、动态优化的过程。
北京丰台区的场景清单管理模式值得参考。丰台区连续发布三批城市场景机会清单，第三批清单专门划分了 “实施类场景（38 个）” 和 “储备类场景（46 个）”，总投资规模达 11.8 亿元。对于实施类场景，跟踪落地进度，及时解决实施中的问题；对于储备类场景，根据技术成熟度和市场变化动态调整，成熟一个、启动一个。
动态迭代的关键是建立 “场景监测指标体系”，包括技术迭代速度、市场反馈满意度、产业带动效应等，定期对已落地场景进行评估，对不符合市场需求的场景及时调整或退出，为新的高价值场景腾出空间。比如某城市的 “智能导购场景”，因线上购物的普及导致线下需求萎缩，通过监测发现后及时调整为 “线上线下融合的智能营销场景”，让场景价值持续发挥。
四、典型案例：高价值场景挖掘的实践样本
理论模型和路径方法需要实践验证，以下三个典型案例，分别代表了政府主导、市场驱动、政企协同三种挖掘模式，为各地提供了可复制、可推广的经验。
（一）深圳龙岗：“超级试验场” 模式 —— 全域场景开放挖掘
龙岗区以 “All in AI” 的战略定力，将全区 388 平方公里打造成 “超级试验场”，通过全域场景开放，挖掘出一批高价值场景，成为全国场景创新的标杆。
龙岗的核心做法是 “制度创新 + 资源整合”。首先，成立全国首创的人工智能（机器人）署，打破 “九龙治水” 的部门壁垒，实现场景规划、挖掘、推广的一站式统筹。其次，系统梳理发布 564 个具体场景需求清单，涵盖城市治理、产业升级、公共服务等多个领域，让企业清晰知道 “哪里有需求、需要什么技术”。最后，投入真金白银支持场景落地，未来三年计划投入 100 亿元政府订单，发放普惠 “训力券” 缓解企业算力焦虑，为场景创新提供全方位保障。
通过这套模式，龙岗已推动超千台机器人在城市治理与公共服务中落地，森林火情监测人工接警量下降 80%，智慧泳池监管系统守护 254 家泳池安全，真正实现了 “场景挖掘 — 技术验证 — 产业落地” 的良性循环。
（二）合肥：“双清单匹配” 模式 —— 政企协同精准挖掘
合肥市聚焦科研成果转化难题，创新推出 “场景机会清单 + 场景能力清单” 双清单模式，精准挖掘供需匹配的高价值场景，推动超百项新技术新产品率先转化落地。
合肥的挖掘流程清晰高效：第一步，场景工作专班深入政府部门、国有企业、重点园区，挖掘产业共性痛点和具体场景需求，形成 “机会清单”；第二步，面向全国征集科技企业的技术能力、产品优势，形成 “能力清单”；第三步，通过线上平台和线下交流会，让供需双方直接对接，匹配形成合作项目。
为了打消应用方的顾虑，合肥还建立了容错机制和资金支持政策，鼓励国有企业、政府部门采购新技术产品。比如合肥轨道交通集团为科创企业提供试验机会，政府给予采购补贴，推动量子精密测量技术在地铁巡检场景落地，既解决了地铁安全监测难题，又助力企业实现了技术产业化的 0 到 1 突破。
（三）北京丰台：“问题导向” 模式 —— 聚焦痛点深度挖掘
丰台区摒弃 “大水漫灌” 式的需求收集，聚焦城市治理和产业升级的具体痛点，深度挖掘高价值场景，发布的 84 个场景需求总投资达 11.8 亿元，落地率超 70%。
丰台区的挖掘重点集中在七大领域：数字政务服务、城市建设与治理、工业智能制造、生态环境治理等，每个场景都直指具体问题。比如针对政务系统运维分散、响应滞后的痛点，推出 “政务办公信息系统运维场景”，通过统一运维管理中台打通数据壁垒；针对河道清淤效率低、扰民严重的问题，推出 “河道智能化清淤场景”，依托水下机器人实现高效低扰作业。
为了提高场景价值，丰台区还创新 “清单发布 + 金融对接” 模式，在场景供需交流会上邀请工商银行、北京农商银行等金融机构现场提供服务，为场景落地提供资金支持。某聚焦智能驾驶的科技企业，通过场景对接获得工行 1000 万元信用贷款，成功实现技术在丰台区重点场景的示范应用。
五、结语：以真需求驱动场景创新高质量发展
场景建设的核心价值，不在于发布多少个需求清单，而在于能否挖掘出真正有价值的 “真需求”，让技术找到用武之地，让产业获得升级动力。当前，我国场景建设已从 “数量扩张” 进入 “质量提升” 的关键阶段，破解 “伪需求泛滥” 问题，建立科学的需求甄别与挖掘机制，成为推动场景创新高质量发展的核心任务。
“三维九度” 甄别模型为需求筛选提供了科学工具，穿透式调研、逆向式挖掘、压力式测试、动态化迭代四大路径为真需求挖掘提供了实操方法，而深圳龙岗、合肥、北京丰台的实践案例，则证明了这些方法的可行性与有效性。对于政府部门而言，要从 “政策制定者” 转变为 “创新协同者”，拿出真实的场景需求，与企业共创解决方案；对于企业而言，要深入场景一线，找准真实痛点，让技术创新真正服务于实际需求；对于第三方机构而言，要发挥专业优势，为需求甄别、供需匹配提供支撑。
未来，只有坚持 “真需求导向”，把每一个场景都打造成技术验证的 “试验场”、产业升级的 “助推器”，才能形成 “技术突破 — 场景验证 — 产业应用 — 体系升级” 的良性循环，为培育新质生产力、推动经济高质量发展注入源源不断的动力。
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