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中国产业数字化发展报告

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间

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”。

中国产业数字化发展报告

图 | 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(来源:CB Insights 中国)

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。

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。

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。

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。

中国产业数字化发展报告

图 | 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(来源:CB Insights 中国)

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。

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图 | 工业互联网助力制造业形成强闭环效应(来源:CB Insights 中国)

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。

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。

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图 | 医疗、医药领域创新的医疗模式(来源:CB Insights 中国)

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。

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图 | 当前城市面临的问题及解决路径(来源:CB Insights 中国)

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。

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图 | 产业数字化转型发展阶段(来源:CB Insights 中国)

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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