一、当下的困局：疲于奔命的AI追逐游戏
过去两年，AI行业像是按下了狂飙键：
- 每个月都有新模型发布
- 每周都有新工具上线
- 每天都有人分享"最新最强"的AI神器
于是，一场集体性的追逐开始了。
企业疲于评估新工具，员工疲于学习新功能。个人的AI订阅列表越来越长——Claude、ChatGPT、MinMax、Cursor、各种Copilot……每个月的订阅费，已经超过了几个流媒体平台的总和。
但现实是：工具越多，焦虑越深。
你会发现自己陷入怪圈：看到新工具就想试，试完几次就放弃，然后又去追下一个"更强大"的。工具箱堆满了各种AI应用，但真正每天在用的，还是那两三个。那些被寄予厚望的"生产力革命"，最终只是在浏览器里多了几个吃灰的标签页。
更讽刺的是：
很多企业花费数百万采购了最新的AI解决方案，员工却还在用它写周报、生成PPT汇报材料、润色邮件。那些号称能"重塑业务流程"的AI工具，最后的使用场景和一个搜索引擎没什么区别。
2025年全球企业在AI上的投入超过2000亿美元，但如果问一个残酷的问题：这些投入真正改变了什么？
答案可能会让人失望：
- 90%的企业AI项目仍停留在试点阶段
- 员工真正高频使用AI的场景不超过3个
- ROI能达到预期的不到20%
我们见证了AI能力的飞跃，却没能把它变成真正的生产力。
原因很简单：我们一直在追逐新模型、新工具、新功能，却从未停下来思考一个本质问题——AI到底需要什么才能真正工作？
我们不得不承认一个事实：
AI到目前为止，仍然是一个被消费的玩具，而不是真正有产出的生产力工具。
2026年，这场追逐游戏必须停止。
二、2026：从"玩具"到"生产力"的分水岭
我们终于意识到一个简单的事实：不是工具不够好，而是我们根本没想清楚怎么用。我们看到了AI的"魔法"，绝大多数人却仍然没搞懂发挥魔法的"咒语"。
同样的大模型，有人用来写周报，有人用来重构业务流程。同样的AI工具，有人三天不用就忘了，有人效率提升了10倍。同样的技术投入，有的公司ROI不到20%，有的已经实现降本50%。
差距不在模型，不在算力，不在预算。
差距在——场景（Context）。
什么是场景？
简单来说，场景就是AI做出正确决策所需要的全部信息：
- 你的业务是什么（知识）
- 你要做什么（任务）
- 你现在的状态是什么（上下文）
没有场景的AI，就像一个空降到陌生公司的顾问——虽然能力强，但不知道该做什么。
有场景的AI，则像一个在公司工作了三年的老员工——理解业务逻辑、熟悉团队习惯、了解公司接下来的工作重点，知道什么时候该说什么话。
那些真正用好AI的人，都做对了同一件事：他们不是在追逐工具，而是在为AI构建场景。当所有人都能访问同样强大的模型，当工具的边际成本趋近于零，真正的差异化来自于：
你能否让AI理解你的世界，你的业务，你的需求。
模型正在商品化，场景成为新护城河。
"场景是新的护城河，模型正在商品化，真正的核心价值增量从何而来？答案就是——场景（Context）"
—— Shubham Saboo，Google高级AI产品经理
"模型想要迈向高价值应用，核心瓶颈就在于能否'用好上下文（Context）'"
—— 姚顺雨，腾讯首席AI科学家、前OpenAI研究员
"21世纪企业打造竞争优势的核心能力将是——捕捉、管理场景，并围绕优质场景构建专属运营流程"
—— Aaron Levie，AI自动化公司Box创始人兼CEO
"人工智能时代的万亿美元机会——场景图谱（Context Graph），它将成为人工智能时代企业最有价值的资产。"
—— Jaya Gupta 和 Ashu Garg，风险投资公司Foundation Capital
2026：三个关键信号
2026年，三个关键条件正在同时成熟：
1. 模型能力已经"足够好"
- GPT-5、Claude4.6、Gemini等顶级模型能力已经越来越强
- 基础能力不再是瓶颈，应用方式成为关键
- 技术红利进入平台期，需要新的增长点
2. 企业开始"算账"
- 试点期结束，需要看到真实ROI
- CFO开始追问：AI投入到底带来了什么？
- 粗放式部署不再可持续
3. 场景工具链成熟
- RAG、向量数据库、知识图谱等技术普及
- MCP、Agent框架等让场景构建变得可行
- 从"能不能做"到"怎么做好"的转折点
三个条件的叠加，让2026成为从"追逐模型"到"构建场景"的分水岭。
这一年，我们称之为：场景之年（Year of Context）。
三、为什么是场景：AI的先天性缺陷
我们见过太多这样的情况：
企业花费数百万部署最先进的大模型、购买大量算力，结果员工还在用它写周报；产品团队兴冲冲地集成了各种AI功能，用户尝试几次后就再也不打开；个人订阅了多个AI工具，最终发现90%的钱都打了水漂。
问题出在哪里？
不是AI不够聪明，而是**AI不知道你的世界。**
AI的先天缺陷：智商150，但不知道你是谁
当下的AI，严格来说是大语言模型（LLM），它们虽然拥有越来越强大的推理能力（Reasoning），但与人类相比，它们仍然存在一个先天性的核心缺陷——没有场景感知能力，一种能主动感知、识别、理解并恰当应对不同环境的能力，我们称之为"场景感知能力"（Context Intelligence）。
一个通用大模型就像一个博学但缺乏背景的顾问。
你问它"这个方案可行吗？"它能给你SWOT分析，但它不知道：
- 你的团队只有5个人
- 预算只有50万
- 客户下周就要看到原型
它不知道公司的产品架构、业务流程、过往决策的背景、团队的协作习惯。
一个真实的案例：
增长团队的负责人问AI："我们应该优化首页推荐算法吗？"
AI给出了完美的技术方案：协同过滤、深度学习、A/B测试……
但AI不知道：
- 公司刚裁掉了算法团队，现在只有2个前端工程师
- KPI要求这个月必须看到GMV增长，没时间做长期优化
- 竞争对手刚上线了拼团功能，用户已经被分流
结果？这个"完美方案"根本无法执行。
这些信息，统称为"场景"。
2026年的核心命题是：谁能把场景喂给AI，谁就能让AI产生10倍价值。
四、什么是场景：不只是背景，而是全部依据
"场景"这个词我们已经司空见惯，但作为一个专有名词，对它的理解存在两个普遍的误解：
- 一是认为场景只包括实体的环境，例如办公室、商场、住所等
- 二是认为场景是客观的而非主观，不以人的意志为转移
这些误解让我们对场景的利用一直在表层游离。
场景不是背景，场景是决策的全部依据
正确的理解应该是：
场景包含三个层次：
- 看得见的：实体环境（办公室、设备、界面）
- 看不见的：共识、关系、规则（团队文化、业务逻辑、决策惯例）
- 最关键的：主观感知（你此刻最在意什么、最需要什么）
场景是主观的，虽然包含客观的实体，但最终的场景是以人感知到为界限。
没有场景，AI就像盲人摸象；有了场景，AI才能精准决策。
场景的三个维度
真正有效的场景不是简单的"背景资料"，而是一个精心设计的信息系统。它可以以实体（Physical）、语义（Semantic）、数字化（Digital）各种形式存在，有客观的要素（Objective），也有主观的要素（Subjective）。
从实际应用层面，它包含三个关键维度：
1. 知识场景：AI需要知道什么（长期的）
这是最容易理解的一层。专用术语、公司文档、产品手册、历史数据——这些是AI理解你业务的基础。
但仅仅把文档扔给AI是不够的，关键是结构化的知识，变成让大模型能够理解其含义的内容：
- 哪些是核心概念，哪些是细节？
- 哪些信息已经过时，哪些是最新的？
- 不同知识之间的关联是什么？
示例：
一个销售团队的AI助手，需要知道的不只是产品参数，还要知道哪些客户群体对哪些特性敏感、竞品的主要优势在哪里、定价策略背后的逻辑是什么。
2. 任务场景：AI要做什么（短期的）
同样是"写一份报告"，财务报告、市场分析报告、技术方案报告的要求完全不同。更重要的是：
- 这个任务的目标是什么？（说服、分析、存档？）
- 谁会看这个结果？（老板、客户、同事？）
- 有哪些约束条件？（时间、格式、合规要求？）
最好的场景设计会把任务拆解成AI可以执行的工作流：
不是"帮我分析市场"，而是"基于最近三个月的销售数据，对比竞品A和B在华东区的表现，重点关注价格敏感度和复购率，输出一页PPT，用于销售团队例会讨论"。
3. 交互场景：AI如何配合你（当下的）
除了以上相对不变的场景信息，还有一些信息是个性化和动态的，需要在实时的交互中提供给AI。这是**最容易被忽视但可能最重要的维度**。
AI不是一个工具，而是一个协作者。它需要知道：
- 你的工作习惯是什么？（喜欢详细方案还是关键要点？）
- 你什么时候需要它介入？（全程参与还是关键节点？）
- 你当下最关注的是什么？（理性分析还是直觉优先？）
一个好的场景设计，能让AI在恰当的时机提供恰当的帮助。不是简单地指出所有潜在问题，而是知道哪些是你现在特别需要注意的，并用你们习惯的方式呈现。
案例：一个产品经理的一天
早上9点，产品经理小李打开AI助手准备写PRD：
- AI不会问"你要写什么文档"（它知道小李的工作日程）
- AI会说："今天要写的是支付模块PRD，我已经调取了上周评审会的3个核心需求、技术团队提出的2个约束条件，以及类似功能的历史文档。你想先从哪个模块开始？"
下午3点，小李准备开需求评审会：
- AI不会生成一份完整的PPT（太耗时）
- AI会说："核心争议点是性能 vs 体验的权衡，我准备了3个方案对比和技术团队最关心的2个问题，够用吗？"
这就是交互场景的价值：AI不只是执行命令，而是理解你此刻最需要什么。
五、场景工程：2026年的核心能力
从Prompt Engineering到Context Engineering：
从"怎么问"到"怎么懂"的跃迁。
- 2024：Prompt Engineering（提示词工程）→ 教AI怎么回答
- 2026：Context Engineering（场景工程）→ 让AI真正理解你
这不是一个新技术名词的炒作，而是一个实实在在的能力要求。
场景工程师需要：
1. 理解业务深度
不只是知道业务流程，而是理解业务逻辑、决策依据、痛点所在。只有深度理解业务，才能识别出哪些场景信息是关键的。
2. 设计信息架构
如何组织海量的场景信息？什么应该实时加载，什么可以预置？如何让AI在需要时快速定位到相关信息？这需要信息架构的专业能力。
3. 构建反馈循环
场景不是一次性设计完的，而是在使用中不断优化的。好的场景工程师会建立机制，让AI的每次交互都能反馈回来，持续改进场景的质量。
4. 平衡成本与效果
场景越丰富，AI的表现越好，但成本也越高（token消耗、响应时间）。如何在成本和效果之间找到平衡，这是一门艺术。
这些能力的组合，正在成为企业和个人的新竞争力。
场景：AI时代的三大护城河
1. 积累性- 场景需要时间沉淀，无法速成
场景不是一蹴而就的，它需要时间去积累、整理、验证。一个使用AI半年的团队和一个刚开始用的团队，在场景的丰富度和精准度上会有天壤之别。
2. 专属性- 场景为你定制，竞争对手买不到
你的场景是为你的生活、你的业务、你的团队定制的。竞争对手可以买到同样的大模型，但他们买不到你的场景。你在客户服务中积累的数万条对话记录、你在产品开发中沉淀的决策逻辑、你的团队在协作中形成的默契——这些场景是独一无二的。
3. 复利性 - 场景越好→AI越强→使用越多→场景更好
场景越丰富、越清晰、越独特，AI的效果越好；AI的效果越好，团队使用越频繁；使用越频繁，场景越丰富。这是一个正向循环，马太效应会越来越明显。
在2026年，使用相同AI技术的，效果差异可能达到10倍——
不是因为模型不同，而是因为提供给AI的场景不同。
不论对个人还是企业，都是如此。
六、个人：从工具用户到场景设计者
场景思维不只适用于企业，对个人更是如此。
大多数人使用AI的方式是：打开ChatGPT，输入问题，得到答案。这是"点式"的使用。但真正高效的方式是"场景式"的：
1.构建你的个人知识场景
整理你的专业领域知识、工作经验、思考框架。可以是Notion文档、可以是个人wiki、可以是结构化的笔记系统，让AI能够访问这些信息。
2.设计你的工作流场景
你的日常工作有哪些重复性任务？每个任务的标准流程是什么？需要哪些输入，期望什么输出？把这些固化成可复用的场景模板。
3.训练你的交互场景
告诉AI你的偏好：你喜欢先看结论还是先看分析？你需要详细解释还是直接答案？你的专业背景是什么？随着交互的增多，AI会越来越懂你。
一个建立了丰富个人场景的知识工作者，使用AI的效率可能是普通用户的5-10倍——
同样的工具，完全不同的生产力。
七、企业：场景就是产品力和生产力
对于企业来说，2026年的竞争焦点将从"我们有AI功能吗"转向"我们的AI多懂业务"。
1.场景驱动的产品设计
未来的产品不是"集成一个AI对话框"那么简单。而是要深度思考：用户在什么场景下需要AI？这个场景需要什么信息支持？AI应该以什么方式介入？
一个优秀的AI产品，会在设计阶段就规划好场景架构：用户画像场景、业务流程场景、决策支持场景、异常处理场景……每个场景都有明确的信息需求和交互逻辑，才能提供更好的体验。
2.场景运营而非模型运营
很多企业把资源投入在"选择更好的模型"上，但真正的差异化在场景运营：
- 持续收集用户使用数据，优化场景信息
- 建立场景测试机制，验证场景的有效性
- 根据不同用户群体，提供定制化的场景
- 让场景随着业务发展动态演进
3.场景成为核心资产
在2026年，企业的核心资产清单上应该加上一项：场景资产。
就像客户数据、品牌价值一样，场景的质量和丰富度将直接影响企业的AI应用效果，进而影响运营效率和竞争力。
八、从现在开始的三个行动
如果你认同"2026是场景之年"，那么从今天开始，可以做三件事：
1. 审视你的AI使用方式
你现在是如何使用AI的？是零散的、随机的、重复的？还是系统的、场景化的、持续优化的？
列出你最常用AI的5个场景，思考如何让这些场景更结构化。
2. 开始积累你的场景资产
无论是个人还是团队，开始有意识地沉淀场景信息。
建立知识库、记录工作流、收集交互数据。这些积累在当下可能看起来繁琐，但会成为未来的复利。
3. 培养场景工程思维
当你要用AI解决一个问题时，先问自己：
- AI需要知道什么背景？
- 这个任务的真正目标是什么？
- 我期望AI如何配合我？
养成这样的思维习惯，你就走在了大多数人前面。
九、结语：从追逐工具到构建场景
再回到文章开头的那个问题——
为什么我们疲于追逐AI工具，却始终没有10倍生产力？
因为我们一直在问错问题：
- 我们在问"哪个AI最强"，而不是"AI需要知道什么"
- 我们在追"最新功能"，而不是在建"自己的场景"
- 我们在比"订阅数量"，而不是在积累"场景资产"
2026年，这一切将改变。
AI的基础能力已经足够强大，接下来的竞争不再是AI能不能做，而是如何让AI在你的场景中做得更好。
这个"如何"的答案，从三件事开始：
1. 停止追逐工具- AI工具会越来越多，但你的精力有限
2. 开始构建场景- 这是你在AI时代唯一的护城河
3. 持续优化闭环 - 让每次使用都让场景更丰富
AI只会越来越强，但AI永远不会真正理解你。
当下对每个人最重要的不是学会最新的AI工具，而是：认识自己、记录自己、构建自己的场景。
我们正站在一个关键的转折点上。那些能够深度理解业务、精心设计场景、持续优化交互的个人和企业，将在这场AI应用的马拉松中胜出。
场景，将从一个技术概念，变成真正的竞争壁垒。
场景工程，将成为数字时代最重要的能力之一。
2026，场景之年。
构建自己的场景资产文档V1.0
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