数据应用场景评价指标体系

数据智能应用场景评价指南范围本文件规定了数据智能应用场景评价的指标体系、评价方法与流程，以及等级划分。本文件适用于各行业领域中以数据要素为核心的应用场景的评价，包括但不限于工业制造、现代农业、交通运输、金融服务、公共治理等领域。本文件主要适用于已建设完成并运行一段时间的数据智能应用场景评价，可用于示范筛选、资源配置、投融资决策、运行复评及持续改进等活动；规划评估、建设验收等阶段可参照本文件开展预评价或阶段性评价，但不替代场景规划与建设指南。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T36073-2025数据管理能力评估模型术语和定义GB/T36073-2025界定的术语和定义适用于本文件。场景context在特定时空条件下，由多元主体参与，整合数据、技术、制度等要素，以验证商业模式、实现特定业务目标或价值创造的具体应用情境。数据智能应用场景dataintelligenceapplicationcontext以数据要素和人工智能为核心，融合算法模型、智能技术、业务知识和运行反馈，通过数据感知、处理、分析、决策辅助、自动执行或人机协同等方式实现特定业务目标或价值创造的应用场景。场景驱动创新context-driveninnovation以应用场景为牵引，整合数据、技术、制度等要素，实现价值创造的创新模式。概述数据智能应用场景的评价对象包括国民经济各重点领域的可运营、可推广、可规模化和价值化的多元化数据智能应用场景。重点关注场景是否将数据、算法模型、智能技术、业务知识和运行反馈有效嵌入业务流程，并形成可验证的智能化应用成效。数据智能应用场景评价的指标体系见第5章，评价方法与流程见第6章。本文件在数据智能应用场景标准体系中属于评价类标准，可与“术语与分类”“规划与建设指南”等标准配套使用。其中，术语与分类标准用于统一概念边界和分类口径，规划与建设指南用于支撑场景从规划、设计、开发到上线运行的建设过程，本文件则用于评价场景运行后的水平。本文件与GB/T36073—2025《数据管理能力评估模型》的评价对象和使用方式不同。GB/T36073—2025侧重评价组织的数据管理能力，本文件侧重评价具体数据智能应用场景的。二者可配合使用：组织通过数据管理能力建设提升数据基础，为场景提升提供支撑；场景评价结果可反向验证数据管理能力建设的成效。不同行业领域的数据智能应用场景在数据类型、业务链条、监管要求和价值实现方式上存在差异，宜在本文件通用评价框架基础上制定行业实施细则或行业评价指引。常见适用行业包括但不限于工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、能源、建筑、教育、公共服务等领域。评价指标体系总体框架数据智能应用场景评价指南从战略引领、多元协同、应用效能、发展潜力与安全合规五个相互关联的维度展开综合考量。其中，战略引领聚焦场景的发展方向与顶层设计，多元协同体现数据要素的支撑与整合能力，应用效能衡量场景落地所产生的实际价值，发展潜力反映场景持续演进与创新的能力，安全合规则作为贯穿全程的基础性约束条件，共同构成对数据智能应用场景的系统化评判框架。数据智能应用场景的评价指标体系框架见图1。图1数据智能应用场景的评价指标体系框架战略引领战略引领，主要考察数据智能应用场景与国家重大战略、区域发展目标、数字经济、智能经济、传统产业转型升级、新兴和未来产业方向的契合程度，以及其创造新需求、开辟新市场、释放数据场景价值的能力。5.2.1战略契合程度衡量数据智能应用场景所服务的核心目标与宏观战略导向的一致性。国家战略适配度：场景响应国家重大战略（如数字中国、制造强国、健康中国、双碳战略、国家安全等）或国家数据要素重点布局领域的程度。可参考《数据要素×三年行动计划》等文件确定的重点领域，但不限于上述领域。区域目标衔接度：场景紧密对接省、市层面的区域发展目标与规划，贴合区域产业特色、资源禀赋，助力区域破解发展痛点；产业牵引性：场景面向钢铁、化工、制造、建筑等传统基础产业，或智能网联新能源汽车、新能源、光伏等战略性新兴产业，以及量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等未来产业领域，具备引领产业变革的潜质。5.2.2需求创造能力衡量场景通过数据赋能，创造新需求、开辟新市场、释放数据价值的能力。新需求创造能力：场景通过数据要素的创新应用，挖掘用户潜在需求、创造全新需求，能够推动需求结构升级，带动相关产品、服务需求增长；新市场开辟能力：场景通过数据融合应用，培育新产业、新业态、新模式，开辟新市场空间。多元协同多元协同，主要考查数据智能应用场景跨部门、跨领域、跨主体的协同程度，涵盖数据提供方、技术支撑方、场景运营方、场景使用方等多元主体协同，以及数据、技术、制度等多要素协同。5.3.1主体协同广度衡量参与数据要素应用场景培育、开放和价值实现的各类主体的多样性及协作机制的有效性。参与主体多样性：有效汇聚了数据提供方（政府部门、公共企事业单位、企业等）、技术支撑方（高校、科研机构、技术服务商等）、场景运营方（数据商、平台企业等）、场景使用方（行业用户、金融机构、公众等）等多元角色，且各角色权责清晰；跨组织协作机制：建立了清晰的权责利协同机制、数据共享协议或联合运营模式。5.3.2要素协同深度衡量数据、技术、制度等关键要素在场景中融合集成的程度。数据资源汇聚度：场景打破数据孤岛，实现了跨部门、跨领域、跨层级的多源异构数据（公共数据、企业数据、个人数据等）的安全高效汇聚与共享，同时对汇聚数据的准确性、完整性、一致性等数据质量进行管控；智能技术融合集成度：场景综合运用了大数据、区块链、隐私计算、人工智能、物联网、知识图谱、机器学习、大模型或智能体等技术，技术选型是否与场景需求、数据特征、主体协同需求相匹配，实现数据处理、智能分析、预测预警、决策辅助、自动执行或人机协同等能力的互补增效；制度规则适配度：场景建设所遵循的管理制度、标准规范与多元主体协同、多要素融合需求的适配程度，通过制度保障要素协同、主体协同的高效推进。5.4应用效能应用效能，主要考察数据智能应用场景解决实际问题的深度和产生的经济社会价值，聚焦于应用落地后的真实成效，并关注数据复用、场景延伸和生态带动等可验证成效。5.4.1问题解决深度衡量场景对目标痛点问题的解决程度。解决覆盖率：问题涉及的业务环节中被场景覆盖的比例；解决有效率：问题缓解或消除的量化比例，在提升效率、降低成本、减少风险等方面形成可验证成效；持续稳定性：解决方案在持续运行中的效果稳定程度，可通过效果波动率、持续运行周期等进行验证。5.4.2经济社会价值衡量场景产生的直接与间接、经济与社会综合价值。经济效益：场景为建设主体及相关参与方带来的直接经济收益与间接经济价值，带来经济业务收入增长、成本节约、交易规模提升或资产价值实现；社会效益：场景在提升公共服务质量、优化社会治理水平、保障公共利益、促进社会公平等方面的成效，能够惠及广大群众，能够推动社会可持续发展；乘数效应：衡量场景对产业生态的带动能力，包括但不限于：a)数据复用率（同一数据集在场景内被复用的次数/比例）；b)场景延伸数（基于本场景衍生出的新场景数量）；c)生态伙伴增长率（因本场景而接入的数据提供方、技术方、使用方数量增长率）；d)标准输出数（因本场景而形成的企业标准、团体标准、行业标准或国家标准数量）。5.5发展潜力发展潜力，主要考察数据智能应用场景可扩展性、可复制性、可推广性、对行业生态的带动作用及应对风险与不确定性的韧性。5.5.1可推广性方案通用化程度：场景解决方案的标准化程度，是否易于在不同地域或企业间快速部署；适配调节能力：场景模型对不同业务数据特征、行业规则是否能快速调整与适配；数据扩展能力：不断接入新的数据源、增加新的业务维度，是否同时还能保证数据口径一致性、指标可比性、结果可信性。5.5.2生态韧性持续运营能力：是否有稳定的资金、技术团队和运营机制支持其长期运行；演进迭代潜力：场景随技术进步或需求变化进行功能升级、算法优化的预留空间。5.5.3稀缺特性核心资源优势：场景所依赖的数据资源或核心技术是否是不可替代的、形成行业护城河。5.6安全合规安全合规，主要考察场景是否符合数据安全、个人信息保护等法律法规要求，是否建立覆盖全生命周期的风险防控机制。5.6.1法律合规性授权运营合法性：数据获取、授权、使用的全流程是否符合法律法规和行业监管要求；合规边界与跨域规则：是否明确了数据流转的授权对象、地域范围、传输方式、数据量级、有效期限、使用目的等合规边界，并建立相应的审批与管控机制；隐私保护程度：场景是否采用了隐私计算、数据脱敏等技术手段保护个人隐私与商业秘密。5.6.2技术安全性防护保障能力：相关系统在网络、存储、接口等维度的安全管理与技术防护水平是否有保障；应急处置机制：场景针对数据泄露、系统宕机等风险的监测、预警及快速恢复预案。5.6.3风险治理与审计全流程风险评估：场景建立上线前风险研判、运行中动态监测、下线后复盘复评的全周期风险评估机制；全流程留痕：数据在场景中流转的每一节点是否可记录、可审计、可追溯。评价方法与流程6.1评价原则本次数据智能应用场景评价遵循客观公正、科学规范、价值导向、合规底线、实操可行、动态发展六大原则，具体要求如下：合规底线原则：将安全合规作为评价的前置性要求，把数据安全、个人信息保护、授权运营合法性等合规要求贯穿评价全过程，对存在重大合规风险的场景执行一票否决，坚守合规评价底线。价值导向原则：以数据智能应用场景的实际价值实现为核心评判标准，重点关注场景解决实际问题的成效、产生的经济社会价值及数据要素乘数效应，突出场景落地后的真实赋能效果。客观公正原则：评价过程以实际场景运营数据、落地成效和客观事实为核心依据，评价方法与指标选取保持中立，确保评价结果不受主观因素影响，同时保证评价主体的独立性与评价判断的客观性。科学规范原则：严格按照本文件规定的指标体系、权重分配和评分方法开展评价，遵循标准化评价流程，对评价对象的选取、数据采集、指标测评等环节进行规范管理，确保评价过程可追溯、可复现。实操可行原则：评价指标与测评方法结合数据智能应用场景的实际运营特点，选取可量化、可验证的评价内容，兼顾不同领域、不同类型场景的差异性，确保评价工作具备实际操作性和落地性。动态发展原则：评价工作兼顾场景当前发展现状与长期发展潜力，不仅考核场景现有水平，还关注其可推广性、迭代能力和生态韧性，同时可根据数字经济发展、政策调整和行业需求变化，对评价指标和标准进行动态优化。6.2评价准备6.2.1明确评价目的应明确评价的目标用途，包括但不限于场景遴选、试点验收、示范推广、资源配置、投融资决策和持续改进。应根据评价时点明确指标适用重点。规划评估阶段宜重点关注战略引领、多元协同和安全合规等前置条件；建设验收阶段宜重点关注应用效能、安全合规和基础运行能力；持续改进阶段宜开展五个维度的综合评价，并可补充考虑迭代次数、用户留存率、持续运营周期等运行性指标。6.2.2明确评价对象与范围应明确待评价场景的名称、所属领域、建设及运营主体、应用对象、应用边界、所处发展阶段、运行周期，以及是否已具备可运营、可推广、可规模化的数据智能应用场景特征。6.2.3组建评价工作组应根据评价任务组建评价工作组，明确组织实施、材料审核、数据核验、专家评议、质量复核等职责分工。6.2.4梳理场景基础信息应形成场景基础信息清单，内容宜包括但不限于：场景名称、所属行业领域、建设目标、核心问题、参与主体、数据来源与数据类型、技术架构、业务流程、应用对象、运行范围、运营模式、运行周期、实际成效、风险控制与合规材料等。6.2.5制定评价方案评价方案应包括但不限于：评价对象、评价范围、指标体系、权重设置、评价方法、证据材料清单、抽样规则、进度安排、人员分工和质量控制要求。6.3评价流程评价流程包括评价实施、评价等分计算和后续处理，具体见图2。图2评价流程6.3.1资料收集与真实性核验应收集并核验与场景相关的制度文件、建设方案、运营材料、接口台账、业务数据、效益证明、用户反馈、安全合规证明等资料，确保评价依据真实、完整、可追溯。6.3.2底线审查首先对安全合规情况进行审查，重点核验数据获取授权、流通使用边界、隐私保护措施、安全防护能力、应急处置机制、风险评估与审计留痕等内容。存在一般性合规瑕疵且可纠正的，应出具整改通知，明确整改要求与期限（一般不超过60个工作日），整改完成并经复核通过后，方可进入综合评价；存在6.4条所列一票否决情形的，应直接终止等级评定，不再进入综合评价。6.3.3指标测评在通过底线审查的基础上，应围绕第5章规定的五个维度开展评价，评价细则参照附录A。对于规划评估、建设验收或持续改进等不同评价时点，评价工作组可在不突破合规底线和等级划分规则的前提下，依据评价目的对证据材料要求和指标适用重点作出说明；涉及行业差异的，可结合行业附录、行业实施细则或评价方案进行补充。战略引领维度，重点评价场景与国家战略、区域发展目标和产业发展方向的契合程度，以及需求创造和市场开辟能力；多元协同维度，重点评价参与主体的多样性、协作机制有效性以及数据、技术、制度等要素的协同深度；应用效能维度，重点评价场景解决关键问题的能力及其经济社会价值；发展潜力维度，重点评价场景的可复制、可推广、可扩展能力及生态韧性；安全合规维度，重点评价场景的法律合规性、技术安全性和风险治理能力。6.3.4评价方式可根据指标特点，采用以下一种或多种方式开展评价：材料审核；数据测评；系统演示或现场核验；访谈与问卷；专家评议。6.3.5结果复核应对原始评分、证据支撑、计算过程和结论一致性进行复核；必要时可组织交叉评审或专家会审。6.3.6不适用指标/维度处理针对短期试点、一次性项目等场景，经评价工作组研判，部分一级指标维度可判定为不适用，不参与综合得分计算；安全合规维度不得判定为不适用。剔除不适用维度后，实际参与评价的一级维度数量不得少于3个。维度判定为不适用应出具书面判定理由并存档。其余有效一级指标按“新权重=原有权重/现有有效权重之和”开展权重归一化后加权计算。6.4评价等级划分6.4.1两步法评价采用两步法：第一步为合规准入审查，设置一票否决机制：发生重大安全事故、数据泄露、违法违规运营等情形，或安全合规维度评价得分低于60分的，无论总得分高低，直接终止等级评定，且自终止之日起两年内不得重新申请评定；单项三级定量评价指标基准值低于60%的，应限期（一般不超过60个工作日）整改，整改完成后按6.3.2重新组织底线审查与综合评价；第二步为综合评价，对通过准入审查的场景，将安全合规维度得分（满分100分）按20%权重纳入综合得分计算。6.4.2评价等级划分本文件以场景最终得分为核心判定基准，结合场景的创新性、集成性、示范性、可持续性与安全合规性综合表现，将数据智能应用场景从低到高划分为基础级（Ⅰ级）、先进级（Ⅱ级）、卓越级（Ⅲ级）、领航级（Ⅳ级）四个等级。本规则设置一票否决机制：若场景出现重大安全事故、数据泄露、违法违规运营等情形，或安全合规维度评价得分低于60分，无论总得分高低，直接终止等级评定；单项三级定量评价指标基准值低于60%的，需完成整改后方可参与等级评定。基础级（Ⅰ级）对应综合得分区间为60-69分，是数据智能应用场景的起步培育阶段。该等级场景多处于需求梳理与小范围验证初期，已完成基础方案设计与合规底线搭建，具备基础运营条件，核心特征为具备基础创新性，处于验证培育期，需进一步优化完善。本等级适用于早期验证场景、零散小切口基础场景、区县常规治理场景、企业内部标准化运营场景。先进级（Ⅱ级）对应综合得分区间为70-79分，是数据智能应用场景的稳定运营阶段。该等级场景已完成落地验证并进入常态化运营阶段，技术方案成熟可靠，全流程合规体系完备，核心特征为技术达标，在特定区域或细分领域具备示范作用，可实现稳定价值释放。本等级适用于行业垂直标杆场景、城市级专项治理场景、行业集成式细分场景。卓越级（Ⅲ级）对应综合得分区间为80-89分，是数据智能应用场景的区域领先与规模化推广阶段，属于本标准定义的高等级场景。该等级场景技术水平处于国内领先地位，运营模式成熟完善，经济效益与社会效益显著，核心特征为技术国内领先、综合价值突出，具备全行业推广价值。本等级适用于省级重点场景、行业集成式示范场景、区域综合性重大场景。领航级（Ⅳ级）对应综合得分区间为90-100分，是数据智能应用场景的全国标杆与战略引领阶段，为行业最高等级标杆场景。该等级场景技术水平处于国际领先行列，具备国家级创新引领能力，可有效支撑国家重大战略落地实施，核心特征为技术国际领先、引领行业发展方向，具备全球示范意义与全国大规模复制能力。本等级适用于国家战略场景、全国性行业标杆场景、国家级综合性重大场景。6.4.3技术领先性判定依据技术水平处于国内领先地位，指场景所采用的核心技术至少满足以下条件之一：a）获得省部级及以上科技奖励；b）拥有发明专利不少于5项且已实施；c）通过权威第三方机构的技术鉴定，结论为国内领先；d）入选国家级试点示范或优秀案例。技术水平处于国际领先行列，指满足国内领先条件，且至少满足以下条件之一：主导或参与国际标准制定；在国际权威期刊或会议发表相关论文；通过国际权威认证或获得国际奖项。本文件评价等级与GB/T36073—2025规定的数据管理能力等级存在对应关系（见附录C），可作为场景对标、能力诊断与提升路径的参考。6.5评价结果应用评价结果可作为政府、行业及市场主体进行决策参考的依据，主要应用场景包括但不限于：政策资源配置：政府部门可依据评价等级，为高等级场景提供资金补贴、试点示范、数据资源授权运营等政策支持。投资决策参考：投资机构及市场主体可依据评价结果，识别高价值、高潜力的数据智能应用场景，作为投资合作、采购服务的参考依据。场景优化改进：场景建设主体可依据评价报告中指出的薄弱环节（如安全合规、协同深度等），制定改进计划，提升场景。推广与复制：对于Ⅲ级及以上场景，可纳入数据智能应用场景优秀案例库，通过行业交流会、供需对接会等形式进行推广，促进跨区域、跨行业复制应用。监测与预警：建立动态监测机制，对已评价场景进行定期复评。对于等级下降或出现重大安全合规风险的场景，应及时预警并暂停相关支持政策。不同领域数据智能应用场景的评价参考实例参照附录B。

（规范性）

评价细则本附录规定了数据智能应用场景评价的指标权重分配、评价标准与评分方法，是开展评价工作的规范性依据，与文件正文具有同等效力。数据智能应用场景评价细则一级指标二级指标三级指标指标项权重指标项权重指标项权重战略引领20%战略契合程度60%国家战略适配度40%区域目标衔接度30%产业牵引性30%需求创造能力40%新需求创造能力50%新市场开辟能力50%多元协同20%主体协同广度50%参与主体多样性50%跨组织协作机制50%要素协同深度50%数据资源汇聚度40%智能技术融合集成度30%制度规则适配度30%应用效能25%问题解决深度50%解决覆盖率35%解决有效率35%持续稳定性30%经济社会价值50%经济效益35%社会效益35%乘数效应30%发展潜力15%可推广性50%方案通用化程度40%适配调节能力30%数据扩展能力30%生态韧性35%持续运营能力60%演进迭代潜力40%稀缺特性15%核心资源优势100%安全合规20%法律合规性45%授权运营合法性40%合规边界与跨域规则35%隐私保护程度25%技术安全性30%防护保障能力60%应急处置机制40%风险治理与审计25%全流程风险评估50%全流程留痕50%（一）权重分配逻辑本权重体系以“价值为核心、合规为底线、战略为引领、协同为基础、潜力为延伸”为核心原则，总权重合计100%。其中，应用效能作为场景的核心评判维度，权重占比25%，突出场景落地的实际成效与价值创造；战略引领、多元协同、安全合规作为场景建设的方向、基础与底线，各占20%，兼顾政策导向、要素支撑与合规红线；发展潜力聚焦场景长期价值与可复制性，占比15%。各二级、三级指标权重，依据其在所属维度的核心度、不可替代性与行业共识度分配，同层级指标权重合计均为100%，确保评价体系的严谨性与公平性。（二）评价标准本评价采用百分制，对每个三级指标按达成度划分为5个档位，评分刻度如下：A档-领航级（Ⅳ级）（90-100分，标杆引领）、B档-卓越级（Ⅲ级）（80-89分，卓越达成）、C档-先进级（Ⅱ级）（70-79分，良好达成）、D档-基础级（Ⅰ级）（60-69分，基本达成）、E档-培育级（O级）（60分以下，未达成需培育）。数据智能应用场景评价标准档位分数评价A-领航级（Ⅳ级）90-100分标杆引领B-卓越级（Ⅲ级）80-89分卓越达成C-先进级（Ⅱ级）70-79分良好达成D-基础级（Ⅰ级）60-69分基本达成E-培育级（O级）60分以下未达成需培育核心评价标准如下：战略引领类：核心评判场景与国家、区域、产业战略的匹配度，以及需求创造能力。其中，国家战略适配度重点核查是否响应国家重大战略或国家数据要素重点布局领域，可参考《“数据要素×”三年行动计划》等文件确定的重点领域，但不限于上述领域；产业牵引性重点评判对传统产业转型、新兴产业培育、未来产业布局的引领作用；需求创造能力重点核查数据赋能下新需求、新市场的落地成效。多元协同类：核心评判数据提供方、技术支撑方、场景运营方、场景使用方等主体协同的广度，以及数据、技术、制度要素融合的深度。主体协同重点核查参与主体的多样性、权责清晰度与权责利机制的完备性；要素协同重点核查数据孤岛破除成效、技术与场景的适配度、制度规则的保障能力。应用效能类：核心评判场景解决实际问题的能力与综合价值。问题解决深度重点核查解决覆盖率、解决有效率与持续稳定性；经济社会价值重点核查直接/间接经济效益、民生与治理类社会效益，以及数据复用、场景延伸、生态伙伴增长、标准输出等可量化乘数效应。发展潜力类：核心评判场景的可复制推广性、长期运营能力与核心壁垒。可推广性重点核查方案标准化程度与跨域适配能力；生态韧性重点核查资金、团队、运营机制的稳定性与迭代空间；稀缺特性重点核查核心数据、技术的不可替代性。安全合规类：核心评判场景全流程合规性与风险防控能力，为一票否决关联项。法律合规性重点核查数据全流程授权的合法性、跨域流转的合规边界与隐私保护能力；技术安全性重点核查系统安全防护水平与应急处置能力；风险治理重点核查全流程风险评估与可追溯审计机制。（三）评分方法采用逐级加权求和法开展评分。评价组应由不少于5名奇数专家组成，涵盖数据治理、行业业务、信息安全、标准化等领域。第一步，由评价组对照评价标准，对每个三级指标进行0-100分独立打分；第二步，去掉一个最高分和一个最低分后，取算术平均值作为该三级指标最终得分；第三步，将三级指标得分乘以其在所属二级指标内的权重，求和得到二级指标得分；第四步，将二级指标得分乘以其在所属一级指标内的权重，求和得到一级指标得分；第五步，将各一级指标得分乘以其总权重，求和得到场景最终得分。若专家评分离散度（标准差）大于15分，应组织专家合议后再行评定。

（资料性）

评价参考示例等级名称综合得分区间核心特征适用场景类型Ⅰ级基础级60-69分起步培育阶段，具备基础创新性与合规底线，处于验证初期，可解决单一环节痛点，可复制推广性不足，需进一步培育优化早期验证场景、零散小切口基础场景、区县常规治理场景、企业内部标准化运营场景Ⅱ级先进级70-79分稳定运营阶段，技术成熟可靠，合规体系完备，多主体协同机制稳定，可解决行业、区域共性痛点，具备同领域复用推广能力，在特定区域、领域具有示范作用行业垂直标杆场景、城市级专项治理场景、行业集成式细分场景Ⅲ级卓越级80-89分区域领先阶段，高等级标杆场景，技术国内领先（判定依据见6.4.3），全链条协同生态完善，综合价值与乘数效应显著，可跨区域跨行业推广，具备行业推广价值省级重点场景、行业集成式示范场景、区域综合性重大场景Ⅳ级领航级90-100分标杆引领阶段，最高等级场景，技术国际领先（判定依据见6.4.3），具备国家级创新引领能力，可解决全国性共性难题，引领行业标准与制度创新，具备全球示范意义与全国大规模复制能力国家战略场景、全国性行业标杆场景、国家级综合性重大场景计算公式CI=0.20×Q战略+0.20×Q协同+0.25×Q效能+0.15×Q潜力+0.20×Q安全计算示例1场景1：综合性重大场景（五项全评）适用全部五个维度权重直接使用：0.20/0.20/0.25/0.15/0.20示例：Q战略=85分，Q协同=80分，Q效能=90分，Q潜力=75分，Q安全=88分CI