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中国产业数字化发展报告
发布时间:2021-8-20 11:40:29      点击次数:193

 读:数字化转型不再是“可选项”,而是“必选项”。



一个全新的数字经济时代正加速到来。

在国家政策与行业需求双重因素的影响下,数字技术与产业融合成效愈发明显。毫无疑问,数字经济已经迎来了重要的发展机遇期。

为了更好地了解中国产业数字化发展情况,CB Insights 中国团队基于对产业数字化领域进行调研与分析,重磅发布《中国产业数字化发展报告》,同时梳理数字经济时代下的代表企业,制作产业数字化生态图谱。

报告从当前中国产业数字化现状、技术创新情况、代表行业数字化转型现状及预期进行综合阐述。此外,还结合当前产业数字化发展情况,对未来数字经济进行展望。


转变 | 数字化发展驶入快车道,拓展数字经济发展新空

危机之下,中国产业数字化进程暴露了“隐性缺陷”。

突如其来的疫情可谓对企业数字化转型成果进行了一次检验,虽然多数企业在疫情期间均进行线上自救,采用了远程办公、线上培训等多种手段。但是对于生产运营等核心环节,多数企业仍无法利用实时数据进行调整及优化。

但危中有机,疫情也加速了企业数字化运营习惯的养成,成为激发企业全面数字化转型的动因。

数字化转型不再是“可选项”,而是“必选项”。疫情作为分水岭,促使产业数字化转型进入了新的生态发展期。

数字化发展驶入快车道,进一步拓展数字经济发展新空间。随着产业数字化带来的红利机会,未来将有更多行业创新者涌入该赛道,催发更多新经济形式及多产融合的业态。数字化经济将进一步迸发新可能,万亿级规模体量将持续保持高速增长


技术 | 新一代创新技术正加速重构产业数字化

人工智能、大数据、云计算等数字技术正与产业深度融合,从效率提升的辅助角色,已逐渐成为重构产业数字化发展的“内核角色”、实现数字经济高速增长的“内燃机”。

1 人工智能、大数据、云计算正成为产业数字化转型的三大引擎

在人工智能方面,以机器学习、深度学习、知识工程为主的核心技术正成为创新发展的主要驱动力。

以机器学习为例,基于其可自动化、强优化与超见解等优势,已经被应用于各商业场景的业务流程中,如在金融领域,主要利用机器学习加强欺诈检测与风险控制。未来,机器学习将与其他新兴技术结合,为更多数字化场景助力,达到1+1>2的效果。

在云计算方面,混合云、边缘计算等技术在产业数字化转型中,将彰显出愈发重要的作用。

以混合云为例,混合云构架不仅是 IT 架构上的革新,还可保证降低成本的同时实现高敏捷性,同时为企业业务带来更多的创新机遇。未来,混合云将成为各行各业实现渐进式数字化转型的首选方式。

在大数据方面,分布式数据库、数字孪生等创新技术正在加速成熟,成为产业数字化发展的核心力量。

以数字孪生为例,利用该技术可打造出映射物理空间的虚拟世界,实现物理实体与数字虚体之间的数据双向动态交互。同时可根据数字空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数,得到优化、预测、仿真、监控、分析等功能的输出,为数据驱动业务提供强大支力。


政务 | 加快建设数字政府,深化“数智+政务”深度融合

政府作为产业数字化中的规则制定者,同时也是经济社会的最大购买方,正积极推动自身的数字化转型升级。

但数字政府建设是一项复杂的系统工程,在转型推进的过程中逐渐暴露出诸多问题。

“孤岛问题”始终是政府数字化转型面临的首要障碍。在数据层、业务层、管理层,信息壁垒普遍存在且层层叠加,已然成为政府数字化转型的首要难关。

此外,政府的数据价值效能、数据共享水平也有待提升。数据是数字化转型的核心要素,效能最大化、数据资产共享是理想情况下的数据资源状态。

但当前政府数据处于“沉睡”状态,面对海量有用的政务数据,却尚未转化成真正的业务价值,数据效能未充分发挥最大价值。

未来,将从创新、融合两方面破解数字政府建设难题,不断利用新技术、新思想、新方案推动政务服务变革、政府职能不断完善,数字政府将迈入一个以数据创新为标志的时代。

2 人工智能、大数据、云计算正成为产业数字化转型的三大引擎


制造 | 数字化赋能传统制造业,引领行业颠覆性变革

一场数字化革命正在各产业全面铺开,制造业也正以前所未有的速度步入工业 4.0 、全面数字化阶段。但相较于其它行业,制造业的基础设施与转型基础均相对薄弱,转型难度较高。

首先,完整有效的数据链尚未搭建完全。工厂内部设备老龄化、型号不统一等问题广泛存在,设备的数据获取、设备间的有机融合,成为转型的首要难题。

此外,数字化转型不只是技术的更迭,而是战略、组织、运营等全方位的变革,需要从全局规划。

但目前多数企业并未形成应对数字化转型的组织架构,且各部门间对数字化转型的态度高度不统一,部门间职、权不清晰等现象广泛存在,数字化转型步履蹒跚。

未来,制造企业应在构建适配的组织架构的前提下,充分利用好利用好工业互联网释放的红利,打造数字化转型的支撑平台。

以数据为纽带,打造开放共享的价值网络。将制造产业的设备、数据、技术、管理、市场等多要素全面互联,在经营管理、产业设计、生产制造、过程控制、产品测维等关键环节形成闭环和资源优化,达成供应链、管理链、服务链、产业链的高效协同。

图3 工业互联网助力制造业形成强闭环效应


医疗 | 数字化席卷医疗行业,模式创新为发展新范式

与传统行业不同,医疗本身具有数据密集型的特点,自带数字化创新能力。

从医疗设施网络化、医药研发智能化到医疗服务个性化,数字化医疗生态已在不知不觉中初具规模。

当前医疗机构面临着医疗数据难共享、信息安全难保护、医疗资源不均衡、医疗资源难整合等痛点。

医药领域更拥有研发时间过长、研发费用较高等问题,药企研发过程效率低、成功率低已成为普遍现象。

虽然受政策、环境等因素限制,很多问题尚不能完全解决。但为解决医疗资源不均等问题,远程医疗应势而起;为解决药企研发效率过低等问题,AI 制药企业也正慢慢崛起……

随着 AI 、区块链等技术的加速创新,数字化技术将助力医疗领域的各个角色,实现各场景商业模式的创新,加速医疗数字化转型进程。


4 医疗、医药领域创新的医疗模式


城市 | 数据赋能城市数字化转型,打造智能城市综合体

城市作为数字化转型的最大综合体,也正以前所未有地速度推进着。

当前,“城市+数字化”的建设正经历着发展的剧烈阵痛,顶层设计不完整、场景碎片化等问题始终存在。

目前多数城市仅重视技术的设计,忽略完整的顶层设计规划。在项目启动时仅从技术角度出发,大量运用云计算、物联网等技术,完成对城市管理、民生服务和产业发展的“智城规划”,以致部分城市智能与城市建设严重脱节。

其次,城市建设碎片化、信息壁垒严重。现阶段很多城市的智能城市规划,都在“单点突破”,仅在各场景前冠以“智能”前缀,并未形成一个综合有机整体,联动效应较差。

未来,智能城市建设应协调考虑信息惠民、产业发展、科学管理,以城市的问题、需求、目标为导向,设计城市智能化、数字化转型的整体架构,实现城市全场景覆盖,促使城市成为一个能感知、会思考、可自主进化的梦中之城。




图5 当前城市面临的问题及解决路径


预见 | 数字化推动产业升级重构,“共建共享共生共荣”将成为主流发展模式

随着数字化转型进入深水区,转型主体也将完成由企业个体到产业协同,再到生态共荣共生的转变。

当下,数字化转型正不断涌现新模式、新业态,各产业间的组织关系也发生着根本变化,联接着各产业的媒介不再是产业或企业本身,而是各产业、企业之间以用户价值为中心的数字化生态平台。

未来,数字化平台建设将成为发展的主旋律。通过聚焦用户本身需求,各产业间的生产要素、数据要素将实现共享共建,此时所产生的价值势必远超单产业协同所创造的价值。

届时,产业之间的组织关系也将发生变化,由多节点的平面型价值链,纵横交错,将进阶为生态共赢的立体发展网络。

6 产业数字化转型发展阶段


数字化转型进程正当其时,数实结合已成为未来经济发展的主旋律。

中国正加快产业数字化布局、培育壮大数字经济新动能。随着科学技术的进一步创新,越来越多的创新企业将加入到建设数字化转型的队伍中,为中国数字化建设添砖加瓦,届时各行业数字化转型中所面临的的问题也将迎刃而解。

可以预见,未来数字经济的发展将向数据共享、生态共赢方向迈进,达成企业决策数智化、产业发展现代化、社会治理精细化的美好愿景。


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