随着人工智能（AI）驱动的技术与管理深度融合，以需求为导向的场景化数智化转型已成为工业升级的核心路径。然而，当前工业实践中普遍存在“技术盲从”倾向，导致资源投入与业务回报失衡、技术架构与业务逻辑失配，严重阻碍了转型的可持续性。明确转型目标及其评价测度是破局关键。本文针对工业场景的复杂特性，通过深度辨析自动化（Automation

A）、自主化（Autonomy

U）与智能化（Intelligence

I）的内涵差异与内在联系，结合所提出的场景模型的解构方法

构建了基于A/U/I框架的能力评价模型。相比传统评价方式和维度，该模型旨在揭示技术能力供给与场景绩效表现之间的因果映射关系，引导企业从“盲目技术替代”转向“精准能力配置”。研究表明，因地制宜地选择评价准则，能够有效提升转型收益并降低系统摩擦成本，为工业数智化转型的良性循环提供理论支撑与决策工具。