制造业数字化转型中，“工业场景”概念模糊不清，缺乏结构化表达，导致应用混乱。问题核心在于工业系统复杂、系统与场景混用、业务语义隐式存在。通过SECP模型（结构、事件、配置、流程）定义工业系统，并引入工作域和G/R/A（目标、角色、自治）维度，可构建场景的七维结构化定义。区分场景的定义态、实例态和运行态三态，并加入人因约束，才能实现场景的可复用、可部署和可运行。这一框架为工业场景提供了统一表达方法，

工业AI面临从项目走向产品的关键挑战：泛化能力不足。当前工业AI项目虽多但难以产品化，核心问题在于大多数模型仅学习特定场景的数据模式（DataPattern），而忽略了由工业机理决定的数据形态（DataShape）。真正的产品型AI需要基于SECP（结构、事件、配置、流程）框架建立稳定的DataShape表达，将工业机理转化为可复用的原子业务能力（ABC）。