摘要：“愿景若无根基，只能漂浮；工程若无闭环，终将崩塌。”这是很多一线从业者未说出口，却真实上演的AI场景落地困境。

“愿景若无根基，只能漂浮；工程若无闭环，终将崩塌。”
这是很多一线从业者未说出口，却真实上演的AI场景落地困境。

2025年8月28日，重庆发布首批30个“AI+综合场景”任务清单，计划10月底前实现“见成效、成示范”。这标志着重庆数字化建设从“底座能力”迈向“场景驱动”的战略拐点。

然而，从过去的经验和现实的复杂性出发，我们必须追问：这30个场景，到底能否真正落地？哪些是务实探索？哪些是换了面具的“面子工程”？又有哪些，可能重演“炫技式空转”的旧戏？

过去几年，重庆在“智慧城市”建设上动作频频、投入巨大。

但现实并不总是光鲜亮丽。
一部分项目部署了大批智能设备、炫酷大屏、全息驾驶舱，看起来科技感十足——可后台数据并未打通，系统之间“你有你的格式，我有我的口径”，业务端根本无法调用，最终“智能”仅停留在展厅。

更有甚者，汇报会议中强调“一键统计”，但实际仍靠基层手工Excel拼凑，所谓“AI治理”，只是“代码空转+展示图美”。

这些问题，不是偶发，而是组织、工程与执行力之间的系统性缺失。

大屏演示、智能驾驶舱、豪华展示厅，成为“智慧场景”的标配。
但数据没打通、业务未重构、模型无反馈，实际效能低下。表面是“科技范”，实质是“堆设备”。

项目往往被“甩给”信创或信息中心。业务流程未重构、权限未下沉，一把手未挂帅，导致职责模糊、执行乏力，成了“上面热、下面冷”。

“见成效”被设定为60天，极限压缩了“数据治理—场景打磨—灰度上线”的关键周期。模型未稳定就强行上线，使用反馈难以闭环，最终变成“演示可用、日常寡淡”。

格式混乱、OCR错误、语义歧义、脱敏不全等问题普遍存在。
很多模型“带病上模”，表面炫酷，实际误报频繁、不可解释，使用方“用而不信”。

项目考核常停留在“上线是否成功”“功能是否丰富”。
却极少关注“用户是否在用”“老年是否能用”“是否真正解了问题”，结果就是“设备堆得多、用户用得少”。

你是否也遇到过这些“看起来很智慧，其实用起来很难”的项目？欢迎在评论区分享。

初衷明确——从“看得见账”迈向“看得懂风险”。

现实却是：

经验教训：未统一数据标准、未形成持续校验机制、缺乏“以战养模”的实战工程流程，模型再强也变“虚设”。

目标动人心弦——优化就医、养老、购物、出行体验。

现实中却出现了：

真正有效路径：以“服务编排”替代“功能叠加”，设置“用户可感KPI”，如：

曾有项目高调部署大模型平台、智能驾驶舱、大数据中枢等，宣传标语声势浩大。

但知情人透露，系统只是“演示好看”，后台数据从未打通。
所谓“智慧驾驶仓”部署多年，没人使用；汇报时喊“一键统计”，背后还靠手工拼表。

今年上半年，有单位再次豪掷重金部署满血版 DeepSeek GPT 系统，意图打造“城市认知引擎”。
结果：

警惕：这种“堆系统不落地”的做法，正在快速吞噬公共资源与公众信任。

若问题不改，重庆30个AI+场景可能面临以下局面：

✅ 1. 标准先行、倒推设计
同步发布“统一数据接口＋KPI标准口径＋模型评测基线”。
如华为所倡导：“先立尺子，后干工程。”

✅ 2. 权责到人，一把手负责
引入“场景架构师＋数据治理官”，项目推进权下沉至实战层。

✅ 3. 样板先行，逐步复制
先在2-3个场景跑通“数据-模型-运营闭环”，再复制推广。

✅ 4. 评估导向转型
考核看“用户粘性＋使用频率＋体验评分＋可解释性”指标，不看大屏数量与App功能多寡。

✅ 5. 第三方对赌评估
邀请中立机构做“能力画像＋瓶颈雷达”，并绑定立项与资金拨付。

✅ 6. 资源向复用倾斜
支持“可扩展、可移植、可标准化”的算子、模型、治理机制。

✅ 7. 用户体验优先
民生场景必须引入“老年人优先、操作路径简化、响应速度可感”等标准。

✅ 8. 打造旗舰场景
重庆应重点打造2-3个能复制、能复用、能代表的标杆案例。

✅ 9. 容错机制＋灰度运行
为失败预留空间，允许灰度试点与复盘迭代，以“可用→好用→会用”为链路逻辑。

你认为上述9条中，哪一条最关键？或者你有更好的建议？欢迎评论区留言讨论！

重庆这30个“AI+场景”，不是清单上的“任务数量”，而是城市运行方式的重构契机。

真正的落地，不靠展示炫技，而靠标准、闭环、运营与责任。
真正的价值，不在于一次性的“上线仪式感”，而在于“长期可用性、可复制性与市民体验”。

如果重庆能把这些场景打磨到“时间打不倒”的水准，
不仅能“见成效”，更能成为全国“AI + 治理”落地标杆。

让人工智能不再停留在PPT和展厅，而是走进每一个市民的生活场景，照亮真实的治理细节。

来源：重庆国企改革研究