2019中国企业数字化智能化研究报告
高端装备制造企业向智能制造转型过程研究——基于数字化赋能视角
高端装备制造企业向智能制造转型过程研究——基于数字化赋能视角孟凡生; 徐野; 赵刚【期刊名称】《《科学决策》》【年(卷),期】2019(000)011【总页数】24页(P1-24)【关键词】高端装备制造企业; 智能制造; 数字化赋能; 金风科技; 陕鼓动力【作者】孟凡生; 徐野; 赵刚【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】F403.61 引言高端装备制造业凭借附加值大、成长性好、技术含量高等特点，具有较强的竞争优势和发展潜力，对我国制造业整体竞争力的提升具有引领带动作用。
但由于缺乏核心竞争优势、创新能力不足、产业利润率低等原因，高端装备制造企业整体竞争力仍不强，与世界先进水平相比，仍存在较大差距。
高端装备制造企业增强发展动力、转变发展方式的意愿愈加迫切。
十九大报告指出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
智能制造为中国高端装备制造企业抢占制高点和实现“弯道超车”提供了契机，是高端装备制造企业竞争力提升与高质量发展的关键所在，成为高端装备制造企业转型升级的重要方向，对实现制造强国具有重要的战略意义。
现有关于制造企业智能化转型的研究，学者们主要从技术创新（Lasi等，2014［1］；彭茂祥和李浩，2017［2］；孟凡生和李晓涵，2017［3］；杨栩和谭琦，2018［4］）、生产方式（Ruiz等，2014［5］；杜传忠和杨志坤，2015［6］；Kutin 等，2016［7］；苏贝和杨水利，2018［8］；林琳和吕文栋，2019［9］）、未来发展趋势（路甬祥，2010［10］；吴先华等，2014［11］；Kusiak，2017［12］；张明超等，2018［13］）等方面展开，取得了较为丰富的研究成果。
学者们普遍将智能制造分为三个阶段，分别为数字化制造（第一代智能制造）、数字化网络化制造（第二代智能制造）、数字化网络化智能化制造（新一代智能制造）（周济等，2018［14］）。
企业“智能化、数字化”的发展与思考
企业“智能化、数字化”的发展与思考摘要：以企业数字化建设为例，论述智能制造及数字化工厂建设发展战略制定与实施要点，分享智能制造建设成功经验，提出了对未来发展的思考。
关键词：企业；智能化；数字化；发展与思考；引言在激烈的市场竞争中，生产企业在效率、成本、质量等方面都面临着巨大的压力。
企业要不断深化改革，不断提高自身素质，坚持以技术创新、以科技创新为目标的发展道路。
运用信息化技术，逐渐建立起“智能化、数字化”的智慧企业，为企业的快速发展打下了坚实的技术基础。
1.“智能化、数字化”企业发展战略1.1实施智能制造改造“智能化、数字化”的建设不是一朝一夕的事情，而是要对企业自身进行评估和改造，从企业自身的优势和需求出发，进行智能化、数字化改造，提高生产企业智能化的程度，在智能化、数字化建设中，通过如下措施进行改造：(1)商业自身的分析和寻找支援。
根据目前的实际情况，根据智能转型的具体要求，聘请技术公司的技术专家担任技术咨询，对智能转型提出指导意见；提供管理、技术、运维等方面的技术和技术培训，以实现智能化、数字化的发展。
(2)掌握发展的整体趋势。
设定“智能化、数字化”企业建设的节点，对设计、工艺、生产进行管理；质量管理、人力资源管理、客户资源管理；建立成本管理线，设备管理线，实现信息化和信息化。
(3)过程重组。
组建过程重组工作小组，对公司的各个业务过程进行了再一次的梳理和调整，推进了对终端的业务链条的流程的构建；要健全各项制度的实施监督和监督，健全责任追究，提高公司的综合执法能力。
1.2引进先进信息技术在企业智能化、数字化的构建中，以信息化技术运用为中心，通过深入的整合，可以使企业智能化的生产流程得到最优化；提升整个生产流程的智能程度，增强企业的能力。
因此，在实施智能化生产发展的过程中，引入先进的信息技术起到了很大的推动作用。
与高技术公司的联合，培育其自主创新的力量，使其在关键的核心技术上取得突破，从而达到其发展的目的。
2019大数据行业研究报告
2019大数据行业研究报告在当今数字化时代，大数据已经成为推动经济发展、创新商业模式和提升社会治理能力的重要力量。
2019 年，大数据行业继续保持着高速增长的态势，不断涌现出新的技术、应用和趋势。
本报告将对 2019年大数据行业的发展进行全面深入的研究。
一、大数据行业的发展背景随着互联网、物联网、移动设备等技术的普及，数据的产生和积累速度呈指数级增长。
这些海量的数据蕴含着巨大的价值，企业和组织纷纷意识到通过对数据的有效分析和利用，可以获得竞争优势、优化业务流程、提升决策质量。
同时，云计算技术的发展为大数据的存储和处理提供了强大的基础设施支持，使得大数据的应用变得更加便捷和高效。
此外，政策法规的不断完善也为大数据行业的发展创造了良好的环境，推动了数据的开放共享和安全保护。
二、2019 年大数据行业的市场规模和增长情况2019 年，全球大数据市场规模达到了_____亿美元，同比增长_____%。
其中，美国、中国、欧洲等地区是大数据市场的主要贡献者。
在中国，大数据市场规模超过_____亿元，预计未来几年仍将保持高速增长。
从行业应用来看，金融、电信、零售、医疗等领域是大数据应用的重点领域。
金融行业利用大数据进行风险评估、反欺诈和精准营销；电信行业通过大数据优化网络资源配置、提升客户服务质量；零售行业借助大数据实现个性化推荐、库存管理和市场预测；医疗行业依靠大数据进行疾病防控、药物研发和医疗质量管理。
三、大数据技术的发展与创新1、数据存储与处理技术分布式存储系统如 Hadoop 生态系统的 HDFS、NoSQL 数据库如MongoDB、Cassandra 等在 2019 年得到了广泛应用，有效解决了海量数据的存储和快速处理问题。
同时，基于内存计算的技术如 Spark 不断优化，提高了数据处理的效率。
2、数据分析与挖掘技术机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据的结合更加紧密，为数据分析和挖掘提供了更强大的工具。
机械设计制造的数字化与智能化发展
机械设计制造的数字化与智能化发展摘要：改革以来，随着国家经济的不断发展、科学技术的不断进步，各项建设都逐步进入发展的关键期，尤其是机械制造业的发展，更是在科学技术的辅助之下，迎来了前所未有的宝贵机遇。
面对日益增加的新的发展要求，促进机械设计制造的升级改造十分必要，也十分迫切。
传统的机械设计制造技术工艺已经不再适合当前的发展要求，在其基础上进行数字化和智能化发展是现阶段及未来一段时间内机械设计制造业发展的必然趋势。
本文主要针对机械设计制造业发展过程中，数字化和智能化发展的趋势进行分析探讨，了解该发展方向的必要性等相关内容，仅供参考。
关键词：机械设计制造；数字化；智能化；研究引言机械制造企业在日常生产过程中，除需做好机械产品生产工作外，还应确保产品性能设计、外观设计科学合理，提高机械产品的价值及质量，使其在市场竞争中占据有利位置。
现阶段，随着我国数字化智能化技术的推广与发展，技术人员在机械设计制造过程中应加强数字化技术与智能化技术的应用，提高机械设计效果及制造成效，使机械产品性能及质量能够满足社会发展需求。
1机械设计制造数字化与智能化的优势1.1自动化完善了监督系统比较传统的智能机械设计制造大多都更加依赖于人力资源方面的工作，而在生产的过程当中也需要使用人工的方式来完成相关的操作作业。
对于一些故障或者警报等各方面也需要由人工来进行发现，并且及时处理。
而自动化的发展可以充分地解决类似的难题。
自动化的智能机械设计制造，其内部的监督系统相对较为具有优势，通过内部监督的方式可以及时检查以及管理细节。
在更短的时间当中找到故障的位置，还有具体的原因，并且发现问题以及处理和解决问题，让工程安全得到保障。
总之，自动化的发展对传统的智能机械设计有着极其重大的意义和改革的效应。
通过对比可以发现，自动化的智能机械设计制造的优势是非常明显的。
1.2提升工作效率，缩短工作时间传统的机械设计制造业，由于多方因素的限制，整个行业在其发展过程中存在工作工艺繁琐，效率低下，技术人员工作时间明显延长等问题，影响整个行业的进一步发展。
机械制造业的智能制造与数字化转型研究报告
机械制造业的智能制造与数字化转型研究报告近年来，智能化制造和数字化转型已成为机械制造业发展的重要趋势。
在这个数字经济和智慧经济时代，推动制造业实现数字化转型和智能化制造，能够更好地提升企业生产效率和竞争力。
本篇报告主要研究机械制造业智能制造与数字化转型的现状、挑战和未来趋势。
一、智能制造智能制造是将大数据、云计算、物联网、虚拟仿真等新一代信息技术与传统制造业相融合，打造具有自主感知、自动调节、自我优化等特征的智能化制造系统。
其中，最重要的是数字化技术。
数字化技术不仅能够将生产过程中的复杂数据以数字形式表现出来，更重要的是将其整合分析，实现智能化决策。
在机械制造行业，数字化技术可以实现设备状态实时监测、故障自诊断、预警提示、生产数据分析等多种功能。
这些功能不仅提高了生产效率，优化了制造流程，还节约了成本和人力资源。
二、数字化转型数字化转型是制造企业实现智能化制造的关键，它将企业内外的各类数字化系统进行整合，从数据的采集、处理、分析、应用等一系列环节实现价值的创造。
在数字化转型时代，一些关键技术的应用成为数字化转型的基础，包括人工智能、大数据、物联网等。
数字化转型能够创造价值，同时也面临着困难和挑战。
首先，一些企业对数字化技术的认识和投入不足。
其次，由于机械制造企业所制造的机器设备的复杂性等特性，数字化转型的过程需要更多的专业技术支持和投入。
最后，由于传统的机械制造企业文化和生产模式，数字化转型的实施需要克服传统观念和文化障碍。
三、未来趋势未来，数字化转型和智能制造将需求更多的技术和投入。
可视化制造、数字化制造、柔性制造和个性化制造是智能制造的四大目标，到2025年，智能制造将覆盖所有领域。
随着技术的发展，智能制造将越来越多地使用工业机器人、无人机、AR 技术等高新技术。
数字化转型也将会越来越多地被应用在制造企业，包括资本管理、投资互联网、原料采购、供应链管理等方方面面。
此外，5G通信技术的发展和变革将加速数字化转型和智能制造的普及和应用。
科技赋能传统企业数字化转型的对策分析
41㊀收稿日期:2021-08-23项目来源:广州市社会科学院青年课题 引导广州企业数字化发展的对策研究 (010291900000018032)作者简介:钱程(1993-),女,湖北武汉人,助理研究员,硕士,研究方向:企业创新㊁产业经济㊂科技赋能传统企业数字化转型的对策分析钱㊀程(广州市社会科学院,广东广州510410)摘要:以传统企业和前沿科技手段为研究对象,运用文献分析㊁定性分析等多种方法,针对科技如何赋能传统企业改进制造业和服务业运营及流程的科技方式开展研究,着重从科技应用层面为传统企业提出对策和建议㊂文章认为传统企业数字化转型发展应当攻关底层核心技术,占领技术优势,大力推进工业互联网创新进程,提供差异性服务,推动大数据㊁人工智能等应用创新,提高企业竞争力,并形成规模效应,加速数据要素流动等㊂对传统企业而言,想更有效地促进日常经营生产规范化㊁顺应时代发展趋势,进行数字化转型升级是必然选择㊂关键词:数字化转型;科技手段;科技赋能;企业战略;传统企业;创新中图分类号:F 273.1㊀㊀㊀㊀文献标志码:A ㊀㊀㊀㊀文章编号:2096-5095(2021)06-0041-05Countermeasure Analysis on Digital Transformation of Traditional Enterprises Enabled by Science and TechnologyQIAN Cheng(Guangzhou Academy of Social Sciences,Guangzhou 510410,China)Abstract :This paper takes traditional enterprises and frontiver technology means as the research object ,uses various methods such asliterature analysis ,qualitative analysis and interdisciplinary research ,aiming at the scientific and technological methods ,carries outresearch on how technology can empower traditional enterprises to improve the operation and process of manufacturing and serviceindustries ,as well as puts forward countermeasures and suggestions for traditional enterprises from the perspective of science andtechnology application.The paper believes that the digital transformation and development of traditional enterprises should tackle theunderlying core technologies ,occupy technological advantages ,vigorously promote the innovation process of industrial internet ,provide differentiated services ,promote application innovation such as big data and artificial intelligence ,improve enterprisecompetitiveness ,form scale effect and accelerate the flow of data elements.For traditional enterprises ,digital transformation andupgrading is an inevitable choice if they want to more effectively promote the standardization of daily operation and production andcomply with the development trend of the times.Keywords :digitaltransformation ;technologymeans ;technologyempowerment ;enterprisestrategy ;traditionalenterprise ;innovation2021年12月科技创新发展战略研究Dec 2021第5卷第6期Strategy for Innovation and Development of Science and TechnologyVol .5No .6. All Rights Reserved.0㊀引言党的十九大报告指出,传统制造业数字化㊁信息化㊁智能化是当前亟待解决的重点问题㊂而在新冠肺炎疫情的冲击下,数字经济时代加快到来,其典型特征是以信息技术和海量数据作为关键要素,以此带动传统企业转型㊁产业发展和经济增长㊂2015年,党的十八届五中全会首次提出国家大数据战略,发布了‘促进大数据发展行动纲要“㊂自此,全国各地不断深化推进产业数字化㊁数字产业化及传统企业数字化转型㊂2019年,国家发展改革委㊁中央网信办印发‘国家数字经济创新发展试验区实施方案“,明确在河北省(雄安新区)㊁浙江省㊁福建省㊁广东省㊁重庆市㊁四川省等地探索数字产业化和产业数字化㊂2020年,国家印发‘关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见“,提出加大力度培育数字经济新业态,深化推动传统企业数字化转型,完善数据供应链㊂2021年3月,‘中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要“发布,明确提出打造数字经济新优势㊂在构建新发展格局的大背景下,数字化转型之路任重道远㊂一般而言,数字化转型包含两大方面内容:一是产业数字化,即传统产业使用数字技术提升生产效率,促进数字经济发展;二是数字产业化,即新兴的数字经济形成产业聚集效应和完整的产业链上下游㊂简而言之,数字经济不仅是数字的经济,本质是多元化经济㊁创新经济和融合经济,最根本的出发点是实体经济的繁荣,总体要求在于高质量发展㊂我国数字经济总量规模和增长速度均位居世界前列㊂2019年我国数字经济增加值规模为35.8万亿元,占国家生产总值(GDP)比重达到36.2%;预计2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元,占GDP比重为38.6%[1]㊂作为产业发展的主要构成以及创业就业的主要载体,传统企业的数字化转型是充分释放经济潜力的关键,对传统企业而言,为更有效地促进经营生产规范化,顺应时代发展趋势,进行数字化转型升级是必然选择㊂传统企业数字化转型包括但不限于工业互联网㊁人工智能㊁物联网等融合型多元化的新产业㊁新模式和新业态,所面临的核心问题是如何运用数字技术革新生产方式㊁管理理念,推动自身的可持续发展[2]㊂传统企业数字化转型升级迫在眉睫,也是企业可持续发展的必经之路㊂虽然数字技术在传统企业中应用较为广泛,但在核心技术和基础研究方面仍有所欠缺,传统企业迫切需要高效率的数字化转型㊂基于此,本文将从科技赋能传统企业角度,梳理改进制造业和服务业运营的科技手段,着重从科技应用层面为传统企业提出可行性的对策和建议㊂1㊀传统企业数字化转型存在的问题1.1㊀处于全球价值链低附加值环节传统企业尤其是制造业,不但在促进我国国民经济高速发展中发挥了重要作用,而且也是经济稳定的基石,但随着时代的发展,传统企业近年来遭遇多重发展阻碍,依赖过去的人口红利,部分传统企业生产模式和产品仍处于全球价值链低附加值环节,无法充分享受科技发展带来的附加值红利[3]㊂简而言之,在科技发展冲击下,传统企业失去了劳动力成本优势,尚未形成核心技术竞争优势;同时,面对全球贸易保护主义崛起和发达国家对关键 卡脖子 技术的堵截,我国传统企业的技术创新和数字化转型升级道路困难重重㊂1.2㊀企业发展动能不足一方面,传统企业顺应数字化转型的理念较第5卷科技创新发展战略研究第6期. All Rights Reserved.42㊀为滞后,且习惯于传统生产经营模式,对新技术和新模式有一定抵触,较难走出舒适区㊂另一方面,部分企业畏惧创新㊁害怕变革,缺乏对企业治理数字化转型发展的认知,在企业战略㊁生产方式㊁运营模式等方面落后于全球数字化转型企业[4]㊂此外,部分企业可能仍未克服价格竞争㊁低利润等传统弊端,制约了自身发展动能㊂1.3㊀数字化人才紧缺数字经济本质是多元化经济和融合经济,其催生的数字化技术是数字经济的关键要素之一,而数字化技术具有快速更新迭代的特点,掌握这种技术亟需拥有专业性知识的复合型数字化人才㊂一方面,数字化人才要了解传统企业转型升级过程中的痛点和难点,这往往需要丰富的企业实践经验,另一方面,还需要掌握最新的㊁专业化的数字知识和技能,以及具有扎实的数字化基础,但同时具备这两大特征的高端㊁复合型人才是稀缺的㊂此外,具备全局视角和战略思维,能够有针对性地深度分析传统企业转型升级最优模式的核心人才更为紧缺㊂2㊀传统企业数字化转型的对策与建议2.1㊀大力发展底层核心技术数字化技术中,底层核心技术是推动传统企业转型升级的关键,要围绕5G㊁云计算㊁区块链㊁物联网㊁量子信息等新兴技术,持续并稳定地对底层平台核心技术进行投入,例如加强底层算法研发㊁智能芯片开发㊁高端装备攻关等[5]㊂其次是打造具有影响力的应用场景,这是数字化转型升级落地的重要体现,传统企业可以围绕智慧物流㊁智慧管理㊁智慧应急等方面推动应用场景落地㊂其中,大企业可以打造更具影响力的应用场景,吸引要素和资源聚集[6];中小企业可以建立应用场景动态发布制度,搭建供需对接平台,有选择性地布局大规模应用场景,推动数字化技术和产品在场景建设中应用,以催生新模式㊁新业态㊂2.2㊀推进工业互联网创新进程积极参与工业互联网战略性项目,推动数据中心的建设,主动 上云 上链 等,完善工业大数据共享机制㊂参与的企业越多,越能够有效推动工业互联网在制造业纵深发展,提升整个行业的数字化㊁智能化水平,且能创新定制服务商业模式,有效发挥协同效应,提高产品生产与客户需求的契合度,拓展传统企业全生命周期的价值[7]㊂互联网技术是衍生其他数字化㊁智能化技术的重要基础,如区块链㊁云计算等新兴技术是依托于互联网兴起的㊂运用互联网优势,传统制造业可以改变高投入㊁低回报的传统生产模式,不仅能更加精确地获取行业信息,还能更有针对性地对接产品需求㊂工业互联网能够整合制造业与下游服务业的优势,推动传统企业精确提供个性化产品和服务,从而实现传统产业链价值赋能㊂2.3㊀推进大数据运用创新大数据分析旨在实现高速捕获海量数据并加以分析,是一种能够以较低成本从大量数据中提取价值的新兴技术㊂智能手机等智能设备所收集的信息作为大数据特有来源,对这些数据进行分析能够推动创新,提升以客户为中心的售后服务体验,并为更好地设计产品和营销提供反馈㊂传统企业要充分意识到大数据分析在企业转型升级中的重要应用,并将重点放在商业智能及其相关领域的数据挖掘上,使得分析更加精确㊁贴近实际,以有效应对越来越激烈的竞争㊂通过实现信息无障碍流通与有效安全管理,将大量数据转化为企业自身可用的有效信息,使数据作为一种直接要素参与企业生产,从而提高企业的竞争力[8]㊂此外,大数据的其他来源还包括精确控制㊁持续2021年12月钱㊀程:科技赋能传统企业数字化转型的对策分析Dec2021 . All Rights Reserved.43㊀过程改进实践和网络物理系统,如车联网㊁自动驾驶以及智能交通等应用,通过对持续试验过程的精确控制获取海量试验数据,并根据大数据分析反馈系统的分析结果完善产品功能,大大降低了传统汽车企业㊁交通运输企业等的实体试验成本㊂运用大数据预测和可视化分析技术能够帮助促成复杂商业决策,传统的商业咨询和分析等通常利用的数据较为有限,呈现模式也较为单一,而大数据分析能够处理巨大的数据量,分析结果更加趋近实际,同时也让前瞻预测更为准确;此外,大数据分析的结果可以通过可视化展现,更加直观㊁易懂,如应用城市 大脑 ㊁产业云图等,有利于辅助作出更优决策,有效降低传统企业的信息成本㊂2.4㊀推进人工智能创新进程人工智能的发展需要海量数据,大数据的创新应用也能推进人工智能的创新进程㊂狭义的人工智能包括机器学习㊁推理和自我修正,其中的深度学习技术在工业中被广泛应用于智能制造㊂总体来看,当前我国人工智能技术仍处在发展的初期阶段,传统企业可以加强对人工智能基础研究和前沿技术研究的布局,重点在深度学习㊁类脑芯片㊁类脑智能等领域开展研究㊂由于人工智能的算法㊁算力也是促进行业发展的重要基石,因此,传统企业可根据自身优势和转型需求布局智能硬件㊁智能算法等人工智能的基础领域㊂传统企业若能发挥自身优势,前瞻性地建设高水平㊁高标准的人工智能研发体系,则有望在人工智能领域的基础理论㊁核心技术㊁应用场景等方面实现重大突破,提高国际竞争力㊂2.5㊀以企业为引领,带动发挥规模效应在大力推进平台企业建设的同时,积极支持传统企业平台化,推动企业逐步实现数字化㊁智能化生产㊁运营和管理[9]㊂此外,数字化转型升级突破了时间和空间的限制,使组织结构更加扁平化,有利于创造开放平台,只需通过网络即可产生强大的经济效益,如杭州依靠阿里巴巴㊁深圳依靠腾讯等开放平台发挥了数字经济的规模效应㊂传统企业进行数字化转型升级,通过构建一个信息收集能力更强㊁数据分析能力更全㊁组织决策能力更佳以及程序执行能力更快的智能化体系或者开放平台,能够全面提升企业的精细化管理和智能化水平[10]㊂数据信息化和透明化以及设备的智能化和人性化,极大促进了我国传统企业效率的提升,并为企业注入持续发展和创新的动力㊂2.6㊀加速数据要素流动,促进数字经济领域畅通对接㊀㊀加速数据要素价值化进程,打通不同企业之间的数据壁垒,鼓励企业㊁科研机构㊁行业协会等多方力量探索建立统一规范的数据管理和运用制度[11]㊂一方面要推进数字技术标准建设,制定数字领域新技术与数据格式㊁互联网平台架构等标准㊂另一方面,推进数据资源流通标准建设,发挥优势企业的平台引领作用,同时推动数据开放共享,制定数据共享责任清单,促使企业主动参与,引导企业之间打通消费与生产㊁供应与制造㊁产品与服务之间的数据流和业务流,让更多企业在数字化转型升级中收益,也吸引更多企业积极拥抱数字化㊂3 结语在当前竞争激烈的商业环境中,拥有智能尖端技术的成长型企业可以创造和维持竞争优势,为企业的长期盈利和占据市场领导地位打下基础㊂此外,目前仍在全球范围内流行的新型冠状病毒迫使传统企业加快进行数字化革新,较快㊁较好完成数字化转型的传统企业会在下一次工业革命中占有优势㊂因此,传统企业应积极参与并主导第5卷科技创新发展战略研究第6期. All Rights Reserved.44㊀技术标准制定㊁评估体系构建,加快推进技术标准创新,抢占技术创新的主导地位㊂参考文献:[1]中国信息通信研究院.信通院发布中国数字经济发展白皮书:2020年[EB/OL].(2020-07-03)[2021-05-05].http //www.caict./kxyj/qwfb/bps/202007/P020200703318256637020.pdf. [2]逄健,朱欣民.国外数字经济发展趋势与数字经济国家发展战略[J].科技进步与对策,2013,30(8):124-128. [3]杜传忠,杨志坤.德国工业4.0战略对中国制造业转型升级的借鉴[J].经济与管理研究,2015,36(7):82-87. [4]戴长征,鲍静.数字政府治理:基于社会形态演变进程的考察[J].中国行政管理,2017(9):21-27.[5]张伯旭,李辉.推动互联网与制造业深度融合:基于互联网+ 创新的机制和路径[J].经济与管理研究,2017,38(2):87-96.[6]罗丽.加快中小传统企业智能化改造的路径及对策研究[J].宁波经济(三江论坛),2021(5):6-9.[7]王春娟,王成荣.数字经济背景下社区商业智慧化转型:理论体系与机制模型[J].商业经济研究,2021(10):5-9. [8]马玥.数字经济对消费市场的影响:机制㊁表现㊁问题及对策[J].宏观经济研究,2021(5):81-91.[9]郑季良,谷隆迪.装备制造业数字化转型㊁服务化水平与传统企业效益:基于2445家传统企业数据的实证研究[J].科技和产业,2021,21(5):1-10.[10]锁利铭,阚艳秋,陈斌.经济发展㊁合作网络与城市群地方政府数字化治理策略:基于组态分类的案例研究[J].公共管理与政策评论,2021,10(3):65-78.[11]许鹏.广州创新型城市发展报告:2021[M]//张赛飞,杨莹,刘晓丽,等.2021年广州创新型城市发展报告.北京:社会科学文献出版社,2021:34-87.2021年12月钱㊀程:科技赋能传统企业数字化转型的对策分析Dec2021 . All Rights Reserved.45㊀。
信息化、数字化、智能化推动航运运营服务体系转型
NAVAL ARCHITECTURE AND OCEAN ENGINEERING船舶与海洋工程2020年第36卷第6期（总第136期）DOI：10.14056/ki.naoe.2020.06.011…管理现代花1信息化、数字化、智能化推动航运运营服务体系转型丁军】，李鑫2,黄建涛2（1.招商局能源运输股份有限公司，广东深圳518000;2.上海船舶研究设计院，上海201300）摘要：结合智能船舶，围绕船舶营运数据，推动航运运营服务体系转型，系统阐述信息化、数字化和智能化的具体内涵及意义。
对国内外船舶信息化、数字化和智能化发展的研究现状进行分析，并对航运运营服务体系转型方面的一些具体实践进行总结。
结果表明，信息化、数字化和智能化三者结合，能有力推动航运运营服务体系转型。
在此基础上，提岀未来发展展望。
关键词：信息化；数字化；智能化；运营服务中图分类号：U692文献标志码：B文章编号：2095-4069（2020）06-0062-05 Informatization,Digitization and Intelligentization Promote the Transformation of Shipping Operation Service SystemDING Jun1,LI Xin2,HUANG Jiantao2（1.China Merchants Energy Transportation Co.,Ltd.,Shenzhen518000,China;2.Shanghai Merchant Ship Design&Research Institute,Shanghai201300,China）Abstract:This paper systematically elaborates the specific connotation and significance of informatization,digitalization and intelligentization based on the smart ships and the operation data to promote the transformation of the shipping operation service system.It introduces the research status of marine informatization,digitalization and intelligentization at home and abroad,and summarizes the practices in the transformation of shipping operation service system.Practice shows that informatization,digitalization and intelligentization can be combined to effectively promote the transformation of shipping operation service system.At this basis,the direction of future development is proposed.Key words:informatization;digitalization;intelligentization;operation service0引言近年来，随着物联网、大数据和人工智能技术的不断发展与应用，航运运营服务体系发生了一系列变化：1）产业链运营模式正在发生改变。
传统企业数字化转型过程中存在的问题及对策研究——以贵州省为例
营管理模式进行改革，企业短时间很难意识到转型的重要性。 长期以来，对于力量薄弱的中小微企业来说，转型要求高、挑 战大，要坚持熬过阵痛期，才能看到转型成效，因此很多企业 不愿进行数字化转型。“上云用云”对于企业转型来说，是一 种成本较低、方便快捷的转型方式，但多数企业依然有对云服 务了解不够、担心数据泄密等方面的问题，导致云服务落地成 效不够。
本文以贵州为例，深入探讨了贵州在推动传统实体经济企 业数字化转型的探索与实践，这不仅可以增强读者对贵州发展 大数据与实体经济深度融合水平的了解，提高传统实体经济企 业对数字化转型的认识，也为相关领域学者进一步深入开展此 方面工作提供参考。
1 贵州大数据与实体经济深度融合发展现状
近年来，贵州省认真贯彻落实党的十九大提出“推பைடு நூலகம்互联 网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”精神，通过探索 与实践，形成抓评估服务、会诊对接、贯标实施“三个关键环 节”，强化融合服务队、融合解决方案、公共服务平台、融合 园区载体、标杆样板示范“五个支撑能力”，用好省级和国家 级“两类支撑团队”的“352”应用服务体系。经过多年探索与 实践，贵州省在大数据与实体经济深度融合方面的发展水平稳 步提升，融合指数从2017年的33.8提升到2020年的41.1[1]，整体 融合进程初步进入中级阶段。
2.2 转型能力不够，“不会转” 贵州省实体经济企业普遍人力资源、技术资源有限，转型 能力不足。《贵州省数字经济人才发展白皮书（2019）》[2]显 示，贵州数字经济人才规模总量为32.03万人，人才需求缺口为 11.57万人，缺口率为26.54%。其中，数字产业化人才需求缺口 约为6.25万人，需求占比为54.02%；产业数字化人才需求缺口 为5.32万人，需求占比为45.98%，既懂行业又懂信息化的复合 型人才普遍紧缺。因此，即使对于有转型意识的企业来说，因 缺乏专业的数字化管理人才，对于如何开展数字化转型依然处 于能力不足阶段。 2.3 转型成本偏高，“不能转” 新技术应用成本偏高。特别是对于广大中小微实体经济 企业，数字化转型资金投入不足。从2018-2020年全省“万企 融合”大行动标杆项目、示范项目投入来看，实现全流程贯通 的大数据应用，包括智能化设备采购等硬件投入在内的全部投
数字时代我国企业数字化转型存在的问题及对策建议
129数字时代我国企业数字化转型存在的问题及对策建议■史学壮 石家庄铁道大学摘 要：数字化转型在数字经济的大背景下，已经成为社会各界关注的重点话题。
近年来，数字经济的蓬勃发展有力推动了各行各业数字化转型的实施，但由于不同行业之间存在着规模和性质的差异，我国不同行业企业的数字化转型的程度也参差不齐。
因此本文从实体经济和非实体经济的角度，分别选取具有代表性的行业探讨我国不同行业企业数字化转型的现状和问题，并从政府和企业两个层面提出推动企业数字化转型的相关对策建议。
关键词：数字经济；数字化转型；现状分析一、引言数字经济是指建立在数字技术基础上的经济。
其以信息和数据为核心资源，通过数字化、网络化、智能化的手段来刺激经济增长。
2022年3月25日国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，提出了要健全完善数字经济治理体系、大力推进产业数字化转型、有效拓展数字经济国际合作等一系列具体政策举措，目的是促进数字经济的高质量发展。
在数字经济大力发展的背景下，推动企业的数字化转型就显得尤为重要。
本文将对我国不同行业企业数字化转型的现状和问题进行分析，并为如何推动企业数字化转型给出对策和建议。
二、不同行业企业数字化转型的现状分析实体经济是指以实际物质产品和服务为主要业务形态的经济体系，包括制造业、零售业等产业；非实体经济是指以信息和知识为核心的经济形态，例如金融业、教育业等产业。
两者之间在数字化转型方面的主要差别如下。
第一，实体经济的数字化程度相对较低，非实体经济的数字化程度相对较高。
主要原因在于实体经济的数字化转型主要集中在生产过程的自动化和信息化，而非实体经济的数字化转型主要集中在信息和知识的交流和传递。
所以对于非实体经济而言，数字化转型具有更广泛的应用。
第二，实体经济的数字化转型更注重内部管理和资源优化，非实体经济的数字化转型更注重市场拓展和用户体验。
因此，基于两者的不同特点，本文从实体经济和非实体经济的角度，分别选取具有代表性的行业探讨我国不同行业企业数字化转型的现状和问题。
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
数字经济_财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数字经济已成为全球经济的重要组成部分。
数字经济以数据为核心生产要素，以互联网为载体，通过数字化、网络化、智能化技术推动经济发展。
本报告将对某数字经济企业的财务状况进行深入分析，旨在揭示其盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力，为投资者和决策者提供参考。
二、企业概况某数字经济企业成立于2015年，主要从事互联网技术服务、大数据处理和分析、人工智能研发与应用等业务。
经过多年的发展，该公司已成为行业内的领军企业，拥有广泛的客户群体和良好的市场口碑。
三、财务分析（一）盈利能力分析1. 营业收入分析近年来，该企业营业收入持续增长，2019年达到10亿元，同比增长30%。
这主要得益于公司业务的拓展和市场份额的扩大。
2. 毛利率分析该企业毛利率保持在较高水平，2019年毛利率为45%，较上年同期增长5个百分点。
这表明公司产品或服务的附加值较高，盈利能力较强。
3. 净利率分析2019年，该企业净利率为15%，较上年同期增长3个百分点。
这表明公司成本控制能力较强，盈利能力不断提升。
（二）偿债能力分析1. 流动比率分析该企业流动比率保持在合理水平，2019年为2.5，较上年同期增长0.5。
这表明公司短期偿债能力较强。
2. 速动比率分析2019年，该企业速动比率为1.8，较上年同期增长0.3。
这表明公司短期偿债能力较强，流动性风险较低。
3. 资产负债率分析该企业资产负债率为50%，较上年同期下降5个百分点。
这表明公司负债水平适中，财务风险较低。
（三）运营能力分析1. 应收账款周转率分析2019年，该企业应收账款周转率为12次，较上年同期增长1次。
这表明公司应收账款回收速度加快，运营效率提高。
2. 存货周转率分析2019年，该企业存货周转率为8次，较上年同期增长1次。
这表明公司存货管理能力较强，存货周转速度加快。
（四）成长能力分析1. 营业收入增长率分析2019年，该企业营业收入增长率为30%，较上年同期提高5个百分点。
数字化财务例子分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数字化已经成为企业财务管理的重要趋势。
数字化财务不仅能够提高财务工作效率，降低成本，还能为企业提供更加精准的决策支持。
本报告以某大型制造企业为例，分析其数字化财务的实践案例，探讨数字化财务的优势、实施步骤及面临的挑战。
二、案例背景某大型制造企业（以下简称“该公司”）成立于上世纪80年代，主要从事机械设备的研发、生产和销售。
近年来，随着市场竞争的加剧，该公司面临着成本上升、资金紧张等问题。
为了提高财务管理水平，降低成本，该公司决定实施数字化财务战略。
三、数字化财务实施过程1. 需求分析（1）提高财务管理效率：通过数字化手段，实现财务数据的实时更新和共享，提高财务工作效率。
（2）降低成本：通过优化财务流程，减少人工操作，降低企业成本。
（3）提升决策支持能力：通过数据分析，为企业提供更加精准的决策支持。
2. 系统选型根据需求分析，该公司选择了某知名企业提供的数字化财务解决方案，包括财务管理系统、供应链管理系统、人力资源管理系统等。
3. 系统实施（1）数据迁移：将原有财务数据迁移至新系统，确保数据准确无误。
（2）系统配置：根据企业实际情况，对系统进行配置，满足企业需求。
（3）培训与推广：对财务人员进行系统操作培训，确保系统顺利运行。
4. 系统运行与优化（1）系统运行：确保系统稳定运行，及时解决系统故障。
（2）数据监控：对财务数据进行实时监控，发现异常情况及时处理。
（3）优化与升级：根据企业需求，对系统进行优化与升级。
四、数字化财务实施效果1. 提高财务管理效率通过数字化财务系统，该公司实现了财务数据的实时更新和共享，财务人员的工作效率提高了30%。
2. 降低成本数字化财务系统优化了财务流程，减少了人工操作，降低了企业成本5%。
3. 提升决策支持能力通过数据分析，企业能够更加准确地掌握市场动态，为企业决策提供有力支持。
五、数字化财务优势1. 提高财务管理效率：数字化财务系统能够实现财务数据的实时更新和共享，提高财务工作效率。
2019-2020中国智能制造发展现状及趋势分析报告
2019-2020中 国智能制造发
汇报日期
展现状及趋势 分析报告
2021/10/21
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2021/10/21
2016.09 2016.09 2017.07
工信部、财政部 工信部、发改委
国务院
《智能制造发展规划（20162020年）》
《智能硬件产业创新发展专项 行动（2016-2018年）》
《新一代人工智能发展规划》
到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点 产 业智能转型取得明显进展；到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
• 数字化 • 网络化 • 智能化
1.3 智能制造产业 链
智能制造实现需要多个层次上技术产品支持，主要包括工业机器人、3D打印、工业物联网、云计算、工业大数据、知识工作自动化、工 业网络安全、虚拟现实和人工智能等。这些技术产品中会产生无数的商机和上市公司。
物理基础
应 用 层
执 行 层
网 络 层
感 知 层
2021/10/21
关键产品
自动化生产线 智能工厂
机器人、智能机床、 自动化装备、3D打 印
云计算、大数据、 SCADA、工业互联网
技 术、智能芯片
传感器 RFID 机器视觉
技术链
系统集成及自动 化生产解决方案
机器人方案、智 能装备方案及 3D 打印技术等
数字经济背景下专精特新企业数字化转型研究
2024年2月第27卷第4期中国管理信息化China Management InformationizationFeb.,2024Vol.27,No.4数字经济背景下专精特新企业数字化转型研究雷欢欢（贵州财经大学，贵阳550025）［摘 要］近年来，在数字经济背景下数字化转型已经成为专精特新企业发展的必然选择，这对专精特新企业的高质量可持续发展意义重大。
然而，目前专精特新企业由于自身存在的一些特性，导致整体数字化转型效果不理想，存在转型类型不确定、业务场景与数字融合不紧密、企业自身技术基础不牢固、缺乏资金支持、高知识转型人才不足、企业数字化机制不健全等问题。
基于此，文章阐述专精特新企业数字化转型基本内容，分析专精特新企业数字化转型现状和困境，最后提出相应的对策，如企业管理者提高数字化意识、明确数字化转型战略等，以期为专精特新企业可持续发展提供一些参考。
［关键词］数字经济；专精特新企业；数字化转型doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.04.041［中图分类号］F270.7 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）04-0127-030 引 言数字经济加速变革传统经济运行模式，成为目前重要的经济形态。
世界已经进入互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的阶段，数字经济发展和传统经济发展呈现“新旧交织、破立并存”的状态，数字经济正在加速变革传统经济模式，成为推动世界经济发展的核心动力。
2013年，《工业和信息化部关于促进中小企业“专精特新”发展的指导意见》明确指出，必须引导专精特新企业提高精细化生产、精细化管理、精细化服务水平，引导专精特新企业利用自身资源研制生产具有企业特色的产品，引导专精特新企业开展技术创新、管理创新、商业模式创新。
我国的专精特新企业主要分布在广东省、浙江省、上海市等沿海地区，以及重庆市、四川省成都市等内陆地区，这反映出专精特新企业高度适应我国经济发展格局。
中小企业数字化转型路径研究
行业应用Application编辑：贾静宇E-mail: *************行业应用Application工智能等新一代信息技术与生产运营管理活动充分融合，基于数据分析和模型驱动有效提高科学决策水平。
从数据统计结果显示，89%的中小企业处于数字化转型探索阶段；8%的中小企业处于数字化转型践行阶段；仅有3%的中小企业处于数字化转型深度应用阶段。
总体来看，我国中小企业绝大多数还处在探索阶段。
2.2 中小企业数字化转型行业进程与技术更新迭代速度相关产品直接面向终端用户、更新迭代快、个性化定制需求旺盛的行业，企业数字化转型水平排名更加突出。
根据图1数据分析结果显示，汽车、电子、仪器仪表、运输设备、医药等行业处于数字化转型排头兵地位。
这些行业企业对设备、系统的数字化、智能化改造意愿迫切，在智能生产线、智能工厂方面具有丰富的实践经验，整体水平较高；而对于金属、燃料加工制造以及纺织等行业，新一代信息技术在整个生产流程中的应用程度较低，数字化进程排名靠后。
2.3中小企业数字化转型业务聚焦细分市场中小企业更专注于细分市场，专业化生产、服务和协作配套能力是企业发展的核心。
根据工信部2018年制造业单项冠军企业统计，160家入选“制造业单项冠军”的企业中，中小企业占到75.6%。
如图2所示，中小企业在生产、设计、物流、销售、服务等环节各有发挥，但当前阶段更专注于生产制造模式的转型，主要为产业链上下游提供配套支撑。
3 我国中小企业数字化转型痛点分析3.1 转型必要性：成本顾虑企业数字化转型是一项系统工程，不仅需要加大研发投入、人才储备，还要全面升级各生产环节基础设施，然而中小企业与大型企业相比融资较为困难，在生存压力下中小企业多存在成本顾虑。
一是转型技术成本、试错成本高。
企业自身“造血”机能偏弱，外部“输血”机制滞后。
企业在难以利用资金杠杆和借助专项扶持的基础上，靠企业自身的资本投入几乎难以为继。
二是资源投入不足。
智能工厂建设的数字化交付研究
智能工厂建设的数字化交付研究摘要：近年来,物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展,推动了经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，实现了企业工厂生产自动化、智能管理、智能决策的战略目标。
关键词:智能工厂；建设；数字化交付；前言:从智能工厂建设需求出发，同步数字化工厂和物理工厂建设，形成一套数字化交付的方法和数字化工厂建设的思路。
数字化工厂为智能工厂建设提供了坚实的基础。
数字化交付为智能工厂建设探索出了最佳实践路径，并为业主提供和形成工厂大数据，加速了智能工厂的建设，助力了数字化向智能化的迈进。
一、智能工厂建设背景1.数据共享和专业协同能力制约着工程效率和质量。
目前，大多数工程公司缺少有效的数据共享手段和管理方法，传统的工作模式使各类设计资料的管理分散，“信息孤岛”比比皆是。
由于缺乏规范统一的数据流，各专业间沟通不畅、上下游专业设计信息不一致的现象频繁发生；而且同一个工程对象在不同的专业内，其数据也很难保证一致；尤其在设计发生变更时，相关专业无法共享数据，致使设计变更的执行力大打折扣甚至不能完成，其版本信息亦未得到有效管理，导致设计的高质量交付成为泡影。
2.传统的交付模式制约着智能工厂的建设。
现有的工厂建成后业主收到的交付信息大多都是纸质化的、分散的、非实时的，这给生产装置优化操作和统一管理带来诸多困难，有些信息的缺失或非实时性还会危及工厂运营的安全并埋下事故隐患。
这种传统的交付模式难以满足工厂现代化和智能化管理要求，因此亟待研发一套满足数字化工厂建设的全新交付模式。
3.数字化交付标准的空缺制约着信息利用的价值。
近年来，国内外很多企业业主借助各类信息技术，探索和尝试数字化工厂建设，但是由于参与项目建设的各承包方没有统一的信息交付标准，信息交换和交付也没有行业认可的格式，业主在建设数字化工厂的过程中必须将纸质图纸重新进行数字化处理、建立三维模型等，此举非常容易造成新建的数字化信息与原有图纸不一致和不完整。
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01 企业数字化/智能化发展前沿综述 02 企业数字化/智能化生态图谱及分析 03 企业数字化/智能化案例分析 04 企业数字化/智能化趋势展望
企业数字化/智能化转型生态趋势
被赋能
智慧
➢ 企业数字化/智能化以中台战略、企业上云战略为代表。
传统技术架构
以阿里为代表的的新技术架构
研
营
服
发 系
销 系
务 系
…
统
统
统
VS
研发系统
营销系统
…
中台
云基础设施
维护成本 数据关系 响应速度 导向性
技术架构不统一、维护成本高 业务数据之间共享难 响应周期长，能力无法持续沉淀 以内部管理为导向
技术架构统一、自动化运维 数据在线、实时共享 快速响应，能力沉淀，持续运营 以用户为导向
企业上云主要分类
管理上云
基础设施上云
解决经营管理中的 痛点，实现管理增 效。
云端数据自动集成、 实时共享，可做到 各环节之间的信息 互通及实时决策。
降低数字化设施构建 成本，包括空间、设 备等。
可根据自身发展，灵 活选择云服务的模块。
企业
上云 作用
云是聚合生态的基础和底座
数字化的生态里，云上部署的架构为数据 价值挖掘提供技术上支撑，是使数据从单 纯的IT系统附属物向驱动业务创新核心要 素转变的重要过渡。
产业数字化
其他产业使用数字技术和产品带 来的产出增加和效率提升
79.5%
数字产业化
数字技术创新和产品生产，主要 包括电子信息制造业、信息通信 业、互联网行业和软件服务业等
20.5%
2014-2022年中国数字经济规模及占GDP比重
70.0
51.7% 60.0%
60.0 50.0 40.0
37.2% 40.5% 32.9% 34.8% 26.1% 27.5% 30.3%
数字化/ 智能化
解决方案
物联网 数据采集和动作执行支持
数字化解决方案提供商
赋能
控制
机器学习、算法 人工智能
反馈 资源
采集
大数据
算力
存储 计算
云服务 提供计算、存储等基础服务
为深度学习、算法优化提供支持
企业数字化/智能化转型产业图谱
数 消费 字
数 字
化 转 汽车 型
其他
化 企 地产
/业
智
能
解 决
数字化/智能化中台服务商
企业数字化/智能化外部环境洞察
➢ 政策、技术、市场多方面共振，企业数字化转型成为必然趋势。 ➢ 企业发展从粗放式扩张向精细化运营迁移，基于数字化/智能化的创新已成为发展新的驱动力。
政策
国家战略层面围绕数字经济发布 了一系列重要政策和指导意见
创新驱动发展背景下。鼓励深化 大数据、人工智能等技术研发并 赋能实体经济
➢ 以优化企业经营效率为主的IT技术体系，不能支撑未来企业的产品创新、业务创新、组织创新、管理创新。
➢ 2016年起，头部互联网企业引领数字化转型进入2.0时代，在新商业背景下为传统企业数字化转型及创新发
展提供全新方案。
以云为核心技术引擎
数字化转型 1.0
• PC+传统软件、封闭技术体系 • 交付形式是解决方案 • 相对确定性需求 • 主要诉求是提升经营效率
北京
广东 上海 浙江 江苏
四川 福建 湖北 山东 安徽 陕西 天津 重庆 香港
37
17 14 13 10 8 7 5 3 3
121 115 72
235
单位：家
战略投资,19%
其他,6%
种子轮/天使 轮,16%
IPO，2% D轮及以后,2%
C轮,4%
B轮,16%
A轮,35%
种子轮/天使轮 A轮
B轮 C轮 D轮及以后 IPO 战略投资 其他
化方
产案
业
基础设施
人工智能
图基
谱础
技 术
行业数字化智能化服务商
大数据
云服务
企业数字化/智能化技术——人工智能
➢ 在科技产业变革中，人工智能从感知层、认知层模拟人类智慧，在大数据、物联网及云计算的协同作用下快速驱动商 业变革。数字化、网络化、智能化服务无处不在，新一轮信息技术革命正重塑价值创造体系，企业的数字化转型之路 也正在加速。
中国企业数字化/智能化领域活跃投资机构及案例
投资机构投资案例阿里巴巴 北极光创投 晨兴资本 东方富海
GGV纪源资本 红杉资本中国
IDG资本 金沙江创投
君联资本 明势资本 腾讯投资
商帆、百望云 阿波罗智行、瑞莱智慧、埃睿迪 芯朴科技、中正信息、灵声机器人 滴普科技、奇点云、追一科技 云信达、默安科技、远舢智能 黑湖科技、扩博智能、同盾科技 云扩科技、思灵机器人、星云Clustar 滴普科技、暗物智能、奇点云、澎思智能
➢ 作为技术创新的产物，人工智能深入应用到金融、医疗等各行业领域，在流程端、决策端影响着企业的智能化转型。 同时，图像识别、语音识别、机器人技术也已经广泛应用于智能终端、移动支付、智能家居等领域。
人工智能技术为企业数字化转型助力
信息数字化
操作自动化
流程智能化
基于规则 人工操作
基于规则 自动操作
自主决策 自动操作
企业管理层需明晰数字化战略，建立从数据出发的管理体系，对业务流程开展端 到端的重构和解析。
01 企业数字化/智能化发展前沿综述 02 企业数字化/智能化生态图谱及分析 03 企业数字化/智能化案例分析 04 企业数字化/智能化趋势展望
企业数字化/智能化驱动背景
➢ 消费者主权正崛起、产品和服务复杂化、场景多样化、供应链复杂化。
数据 建模
数据 分析
数据 可视化
产生用户行为、供应链等数据
技术中台
支持数据中台等的快速建设。将云等基础设施及各类中间件的能力进行整合和包装，封装 成微服务并提供规范一致的接口。
ERP、CRM等内 部管理及支持系 统，以及云服务 支撑 后台。
与中台关系：后
台解决企业内部 管理与效率问题； 中台更多解决前 台的敏捷创新。
科技巨头从集团层面推动以搭建中台为目标的组织架构变革，传统大中型企业数字化转型方向以搭述
阿里巴巴 互联网 •2015年起，致力于构建符合DT时代的“大中台、小前台”机制，推出“业务 中台+数据中台+ET”数字化转型策略，并对外输出中台能力。
腾讯
互联网 •2018年，新成立云与智慧产业事业群(CSIG)，定位为“通过内部分布式开源 协同，加强基础研发，打造具有腾讯特色的技术中台”。
京东
互联网 •2018年，进行有史以来最大的架构调整，首次采用“中台”组织架构。
温氏集团 传统企业 •金蝶赋能温氏搭建面向产业链合作伙伴的数字化综合服务平台 •相关数据，接入智能化平台，建立算法模型，动态指导科学养殖。
茅台集团 传统企业 • 集团的数据汇聚到数据中台，前台对数据的调用，只需从数据中台的接口获得。 •对茅台的用户画像，展现用户需求和潜在需求。
来源：创业邦创投库， 创业邦研究中心整理
来源：创业邦创投库， 创业邦研究中心整理
企业数字化/智能化投融资
➢ 资本寒冬背景下，头部创投机构在数字化/智能化领域投资没有大幅度受到影响； ➢ 互联网产业资本对数字化/智能化领域发展认知积淀深、产业资源雄厚，多为自身的生态构建布局，以深化在数字经
济时代的创新能力及竞争力。
长安福特 传统企业 •将销售数据沉淀在数字中台。 •用户画像相对完整，根据数据进行个性化推荐，形成自流量运营模式。
企业数字化/智能化转型战略-企业上云
企业上云，指将企业的基础设施、管理及业务部署到云端，便捷地获取云服务商提供的计算、存储、 数据和安全等能力。云服务具有资源共享、集约高效、弹性可扩展、高动态性能保障。
企业数字化/智能化转型战略-中台
➢ 业务发展及数据积累加重，前台与后台之间的不协调是阻碍大企业创新发展的关键因素之一。 ➢ 企业中台战略是企业数字化转型的最佳落地实践 ➢ 价值：1、沉淀可被BU重复使用的基础能力，降低新业务试错成本，支持企业规模化创新；
2、沉淀数据，通过数据分析，支撑业务的决策优化及运营效率提升。
随着数字经济在国民经济中的地位不断提升，越来越多的企业运用人工智能等技术走上了数字化转型之路，从基于 规则的人工操作到自动操作再到自主决策，进阶采用数字化的方式来解决企业实际运营中产生的问题。
➢ 是数字化转型的基础和保障，但对企业业务流程有一定破坏性，构建成本相对较高
数据中台
➢ 沉淀后台及业务中台的数据，并完成数据的分析、共享及数据业务化的过程。为业 务部门提供基于数据的敏捷创新，为业务演进提供持续的数据反馈。
➢ 四个核心能力：数据整合和管理、数据提炼和分析、数据资产化、业务价值变现
企业数字化/智能化转型战略-中台
占GDP比重（%）
数据来源：中国信通院，创业邦研究中心
IDC预测，2023年有超过90%的企业在数字经济中构建“数字化原生”IT环境。随着企业对数字化 转型认识加深，数字化转型支出将在今后10年维持在高位。
企业数字化/智能化投融资
➢ 中国数字化/智能化领域有678家企业发起融资，包括数字化/智能化技术类企业及赋能垂直行业应用的企业。
以生态为主要商业载体
1990年代至20世纪初
2016年以后
商业环境及需求日益复杂，单一企业不能提供所 有解决方案，基于生态的创新愈加重要。
企业数字化/智能化驱动背景
➢ 传统架构以流程自动化为核心，数据不易形成闭环，对客户需求难以快速响应。新架构以数据为核心，基 于中台、云服务等之上新的架构，能实现快速响应及敏捷创新。