2021年中国企业服务研究报告.pdf

数智赋能，变革加速中国企业服务研究报告2021年2定义与概述1供给侧2需求侧3典型案例4行动建议532021.7 iResearch I定义与分类企业服务是指面向企业（服务对象为企业）的服务。由于C2B类型占比较小，因此可以近似等同于B2B类型的服务。企业服务不单指云服务，更不单指近几年比较火的SaaS。企业服务，可以分为外包型、租用型和平台型三种类型，三种类型的定义、特点和演进关系，可参考甲方乙方：2020年中国企业服务研究报告，此处不赘述。因平台型和租用型边际成本更低，因此更受到投资者关注，热度更高。但外包服务，不仅在企业服务中占比最大，而且往往是平台型、租用型落地的关键所在。来源：艾瑞咨询自主研究及绘制。企业服务指面向企业的服务，区别于2C，具有交付周期长、标准化程度低、客单价高、项目复杂、产业发展渐进性的特点。根据服务模式的不同，企业服务厂商可划分为外包型、平台型和租用型三种。外包型专家型经验型程序型平台型B2P2BC2P2B租用型云服务型传统租赁型SaaSPaaSIaaS企业服务分为外包型、平台型和租用型三类企业服务定义及分类例：天眼企服例：前程无忧，百度推广例：微盟，有赞例：声网、讯众、融云例：阿里云、腾讯云例：MBB例：四大、软通、中软例：代账公司42021.7 iResearch I报告关注重点数字化与智能化将为企业服务带来新的生机尽管，企业服务包罗万象，但其在较长一段时间内的主要特征为企业数字化。这是因为，互联网在ToC消费领域带来翻天覆地变化后，早已将触角触及ToB领域，这就导致企业走向以“链接和获客”为主的初级数字化。随着客户的增多、触点的增多、流量的日益昂贵，企业重视客户体验与客户旅程成为必然，而此时大数据和人工智能技术恰恰已经成熟，必要性和可行性均已具备，企业数字化成为必然趋势。数字化和智能化成为企业服务的新引擎：即使看上去最为传统的人力外包领域，也在通过平台化和软件定义等方式（详见“新外包”部分）进行业务的数字化。加之2020年中国企业服务研究报告已经对企服的主要形态和特征进行过较为详尽的梳理，因此，本报告重点关注数字化与智能化为企业带来的新变量。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。通过数字化工具，充分链接企业和下游客户，帮助企业放大声量，扩大触达面e.g.门户网站、广告投放、搜索推广、第三方营销平台等触达型拓客通过大数据采集和分析功能，精细化管理现有客户，拓展未来目标客户，提高转化率。e.g.CRM、SCRM、大数据分析平台等转化型拓客采购型节流降低企业采购和库存持有的费用e.g.采购平台、比价平台等生产型节流降低生产消耗的相关成本e.g.CAD、MIS、DNC等人力型节流数字工具替代一部分人工生产力e.g.RPA、智能客服等管理型节流降低销售研发办公等的管理费用e.g.OA、ERP、DevOps等生产型提效通过数字相关技术进行智慧生产和研发，提高生产质量和效率e.g.自动化、智能化工具等非生产型提效通过一系列数字化相关工具提高办公、管理等各个场景的效率e.g.OCR、云盘、电子签章等协同型提效加强生产、非生产型各部门间的联系，提高协作的效率e.g.即时通讯、在线文档等开源节流提效数字化在不同场景下的赋能体现52021.7 iResearch I当下企业服务特点（1/4）小企业以大客养小客，大企业以C端带B端企业服务，一贯有大客户贡献较大的特点。SaaS的出现，似乎带来一些改变：创业者和投资人希望将ToC领域的“性感”模式复制到ToB领域，即通过边际成本的骤减，来服务好长尾客户，以此来实现自身的快速规模化复制和利润的提升。但过去几年，这一理想在国内屡屡碰壁，小客户自身的生命周期、付费习惯、付费水平，以及各行各业的新马太效应（一旦头部企业实现数字化转型，迅速收割全国客户，拉开与其他企业距离），都导致在较长时间内服务小客户成为费力不讨好的事情。大多企业短期行动策略转向服务大型客户：第一，可以有较为可观的营收增长；第二，可以积攒一批标杆客户，有助于品牌的提升；第三，可以通过复杂业务场景，打磨产品细节。但从长期上，大多企业并未放弃服务小客户的规划，因此，现阶段可认为不少企业是在“以大客养小客”。大型互联网企业除服务大型客户外，还有另一套打法：即从C端入手，不计成本地抢占高频、覆盖广的企业业务场景，OA、IM、视频会议等，成为必争之地。因这类B端产品均与自身的C端产品保持了一致的体验和账号体系，可以看作是以C端带B端。来源：艾瑞咨询自主研究及绘制。企业服务的典型商业模式小企业大客户中长尾客户营收标杆经验标准化市占率利润大企业C端B端交叉部分OA、IM、视频会议、网盘流量导入跑马圈地62021.7 iResearch I当下企业服务特点（2/4）解决方案商在填补甲乙方鸿沟中，承担重要角色在新型企服领域（如云计算）出现的早期，一般会强调成本优势、去中间化、自主订制等。但ToB本身的复杂性导致很难完全去中间化。以云计算为例，用户/客户是不再关注风火水电，不再关注物理组网等，但层出不穷的API文档也并不好消化，即使有低/零代码加持，业务逻辑转化成设计语言也不简单。甲方场景和乙方产品和能力之间，总存在鸿沟。所以，未来只是单纯赚取差价或者负责简单实施的中间商占比将减少，而既能理解甲方场景，又能理解乙方产品功能及特色的解决方案商，会发挥越来越重要的作用。目前，大型互联网厂商、大型设备厂商、传统集成商、咨询公司等均在争夺这一领域市场。来源：艾瑞咨询自主研究及绘制。厂商1产品/服务1产品/服务2产品/服务3厂商2产品/服务1产品/服务2产品/服务3厂商3产品/服务1产品/服务2产品/服务3企业1企业2企业3部门1部门3部门3部门4部门1部门3部门3部门4部门1部门3部门3部门4企业4部门1部门3部门3部门4解决方案商的重要作用咨询培训部署交付系统集成定制开发厂商众多，竞争激烈，乙方触达客户和教育市场愈发困难市场上技术路线和产品创新日新月异，甲方选型、二开、培训、实施越发困难对于厂商而言，尽管在客户服务的时候愈发注重个性化的服务（如组件客户成功团队等），但受限于成本、能力和角色，往往很难满足客户层出不穷的个性化需求。如果将输出产品和能力的乙方比作建材，那么承担二开等工作的解决方案商则扮演了建筑队的角色，只有二者携手才能为甲方搭建出更坚固、漂亮、舒适的房子。对于企业而言，虽然有云计算、低/零代码等帮助其降低门槛的新技术加持，但面对快速迭代的技术栈和创新产品仍然一筹莫展。72021.7 iResearch I当下企业服务特点（3/4）数字化作为企业服务新引擎，辐射不同行业在宏观行业层面上，目前我国各行业的数字化发展阶段具有相当差异。按照国家统计局对我国宏观大类行业的分类，我们认为，金融、电子商务、软件信息三类行业在数字经济生态中位居核心地位，为其他行业进行数字化改造提供支撑，同时，它们也是数字化程度最高的三类行业。从行业内生角度来看，这三类行业的数字化通过业务协同和示范作用向周边行业传导，催生“先行”行业和“渗透”行业逐步进行数字化改造，例如：电子商务的发展促进了零售行业数字化程度的提升，进一步向与之紧密关联的餐饮、（消费品）制造领域渗透，最终以网状形式促成全行业数字化的协同进步。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国宏观大类行业数字化（部分）传导路径与协同关联金融零售居民服务政务制造餐饮公共事业采矿农业建筑&房地产科研电子商务核心软件信息先行渗透零售信息化基础好软件复用度高农业IT基础差成本高非信息化工作多餐饮软件复用度高信息化基础相对薄弱电子商务起步早生态成熟借助AI进一步发展科研垂直专业度最高投入大、回报慢居民服务流量效应显著，易实现规模化人口红利见顶，须寻找新突破公共事业具备公益属性和政策指导价值投入大，回报慢政务政策主导，发展迅速强调信息安全采矿IT建设环境差5G将发挥关键作用建筑&房地产以营销为突破口智慧建筑待发力制造数字化基础设施较薄弱个性化需求突出82021.7 iResearch I当下企业服务特点（4/4）数字化作为企业服务新引擎，贯穿不同场景受限于企业的整体信息化程度和服务厂商的技术，企业在数字化建设的初期往往以“点”状模式逐步开展，在设计和实施过程中缺乏统筹管理的工具和思维，这一现象在随着新的数字化工具应用正在得到改善。云原生平台为企业带来了灵活的IT资源和统一的开发运行环境，数据库及其他数据服务为企业整合不同业务和流程提供了一致的信息流环境，API、RPA及低代码工具为提升企业流程自动化程度、优化开发和运维效率带来了显著的赋能效果，成为企业提升数字化经营效率过程中的有力臂助。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字化工具帮助企业打通软件架构及流程，提升企业的经营和管理效率外部开发内部开发业务流程2业务流程1业务流程3运维流程管理决策在开发侧所含的外部（供应商设计）和内部（企业二次开发）两部分流程中，云原生开发模块与流程、流程API、低代码等工具打通开发、加强协作流畅度，提高服务交付效率以及个性化程度；同时，DevOps流程打破开发和运维侧的传统隔离协助开发者便捷地进入运维侧，提升运维的及时性和有效性。企业的多个业务及日常经营流程经由API、RPA及低代码工具的融合，屏蔽由于软件异构带来的业务流程和数据流的割裂，一方面提升企业提供数字化服务的效率和用户体验，另一方面也能加强企业内部管理体系的建设，为进一步利用数据赋能决策和产品升级打下基础。运维和管理决策居于业务流程之后，基于业务流程和日志等数据赋能企业下一步经营决策和产品优化，RPA、API等企业数据中台工具结合AI算法，协助企业从日常经营中自动、高效地提取数据，并根据不同管理和运维目标进行针对性的分析，从而提升企业管理水平。数据是信息化企业的“血液”，数据服务帮助企业高效地收集和统筹管理客户、业务、运维及管理等多方面数据，为企业通过其他自动化和数字化工具打通整体软件架构、实现不同业务及多个经营流程融合搭建信息流基础。9定义与概述1供给侧2需求侧3典型案例4行动建议510赋能基础赋能、业务赋能和媒介赋能我们把企业服务中数字化的赋能分为三个层级：位于基础侧的为云计算（主要指IaaS和PaaS）、大数据、人工智能和物联网，该层关注性能和功能。位于业务侧的为低代码，aPaaS、BPM和RPA，该层关注场景和体验。位于媒介侧的为音视频，主要包括泛视频会议、直播及短视频，该层关注信息的传播与交互。基础层、业务层和媒介层一脉相承：例如，云原生和低代码从不同的场景助力企业实现敏捷，而大数据和低代码结合完成数用一体。我们认为，甲乙双方在近期应对以上形式的赋能给予重点关注。当然，仍有多种赋能形式我们未一一列举：传统人力外包因短期内没有较大变化，SaaS因已经吸引了足够多的关注，区块链因雷声大雨点小、并未在大范围内为企业真正赋能。11基础侧：云数智物赋能开发、计算、应用接口 弹性供给基础IT资源，聚合全栈数字化能力 公有云和边缘云将更受企业青睐云计算人工智能物联网大数据开发、应用接口存储、开发、应用接口训练模型产生数据采集数据服务打磨感知、分析 营销客服/质检安防应用价值已获得验证，决策赋能有望提速 面向AI的数据治理重要性凸显，流程提效为主要成效 技术能力升级，助力企业挖掘数据价值 面向市场需求，形成丰富产品矩阵 落地具体场景，助力企业实现业务赋能 为企业构建经营产生数据、数据优化经营的良性循环 为全面构建工业互联网奠基122021.7 iResearch I云数智物产业图谱注释：此页主要为表现基础侧企业服务全局，仅展示部分典型企业，图谱中所展示的公司logo顺序及大小并无实际意义。来源：艾瑞研究院自主研究及绘制。云非公有云、云管平台、容器等厂商综合云厂商数数据库厂商大数据平台/中台厂商大数据应用厂商物物联软件&平台厂商物联硬件厂商智AI基础技术厂商AI应用厂商数据&治理算法算力132021.7 iResearch I云计算赋能（1/2）弹性供给基础IT资源，聚合全栈数字化能力云计算源于基础硬件资源的虚拟化和分布式利用，其基础功能是为企业提供按需付费的计算、存储和通信资源，从而提高企业IT资源的利用效率，降低IT成本，为数字化时代中的企业经营以及数字化转型提供底层支持。云计算在国内的发展经过了10余年的发展，以资源高颗粒度、软件架构模块化为特征的云原生应用逐步获得行业认可和应用；同时，云厂商开始逐步摒弃传统的公有云/私有云划分，基于客户需求提供更加灵活多样的云部署方式，这些技术创新进一步提高了企业的创新能力和资产周转效率。另一方面，云服务矩阵不断扩充，企业能够通过云解决方案获得覆盖基础硬件、能力平台与经营管理软件的全栈数字化能力。实际上，目前的云计算已不适合单单用直接节省成本去衡量，云平台事实上成为了企业获取、搭载各类IT能力的通道和基座，随着面向企业的赋能工具不断丰富，云平台的这一价值将不断突显。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。企业云服务架构及核心价值公有云架构私有云架构计算弹性云主机|裸金属存储块存储|对象存储|云灾备通信VPC|负载均衡|CDN云原生多云/混合云管理平台云容器镜像仓库批量调度服务网格DevOpsCMP云管理平台大数据服务人工智能平台API应用开发API开发API网关API开放平台iPaaSaPaaS云监控行业垂直应用电子合同客服管理企业财务管理企业网盘CRM与营销企业视频会议企业直播ERP企业信息安全云应用开源提效云平台生态赋能云资源降本节流云厂商提供丰富的企业级SaaS服务，帮助企业提高获客、销售、生产和管理效率，赋能企业的数字化转型云平台具备高度的生态开放性，其能力涵盖数据智能、流程自动化、资源智能管理、开发效能提升，赋能企业基于自身业务需求订制所需的数字化能力公有云/私有云界限逐步模糊，云服务商趋向提供支持各类异构IT设备的云资源服务，为企业提供高灵活度、低成本的IT基础设施142021.7 iResearch I2021.7 iResearch I云计算赋能（2/2）公有云和边缘云将成为企业更青睐的用云模式尽管现阶段云服务的部署模式已经越来越灵活，我国云服务市场仍有进一步倾向于公有云的趋势。经艾瑞核算，我国云服务市场中公有云的比例将持续提升，这也侧面反映出市场对于公有云服务的安全性、连续性、可用性等方面的“传统”忧虑正在逐步消减，公有云所提供的高度弹性的IT资源、成本优化的IT服务获得了大多数企业客户的认可和重视。随着国家政策和行业规范对于数据安全保护力度的加强，公有云的应用价值还将进一步凸显。另一方面，边缘云技术和设施建设已趋于成熟，其相比中心云更靠近用户即数据产生和使用的位置，在降低网络时延和优化企业的服务成本方面具有明显优势。它既能够提升企业的数字化服务质量、改善用户体验，也能增强企业的数据智能、安全合规能力，且更加适配5G在产业端广泛应用后的工业互联网、自动驾驶、云电脑等新一代应用。来源：艾瑞咨询研究院2021年中国基础云服务行业数据报告。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018-2024年中国公有云、非公有云市场规模及倍数边缘云计算的核心赋能价值609101215002384367054568008417601756861990114212781.461.681.982.773.714.786.272018201920202021e2022e2023e2024e公有云市场规模（亿元）非公有云市场规模（亿元）公有云/非公有云集中式云计算模式难以对数据传输成本和数据处理效果进行有效的平衡，而就近在边缘云进行数据的预处理可以避免大规模流量对骨干网络的冲击，同时大幅降低数据的传输成本。部分行业因国家政策、行业特性、数据隐私等因素对数据安全的要求极高，敏感数据不能离开现场。部署在客户本地的边缘云可以满足此类行业数据存储和处理在本地完成的需要。网络时延传输成本应用智能带宽容量安全隐私现阶段应用边缘云最主要的价值为降低时延，尤其是针对需要实时交互、实时反馈的场景。边缘云能够满足企业实时或近实时的数据分析和处理需求，实现数据的自动反馈和基于数据的智能决策，进一步提升数据的自动化和智能化赋能效果。152021.7 iResearch I大数据赋能（1/3）技术能力升级，助力企业挖掘数据价值随着数据量爆发式的增长和数据形式的多模态化，现阶段数据厂商的技术能力也在不断升级。从“数据价值”转化的全生命周期来看，企业数据服务架构下通常包括“采集、预处理、计算、存储、应用”各环节。首先，数据服务厂商帮助企业采集来自内外部的数据（埋点、探针、爬虫、API调用等），并通过人工或AI的方式进行相应地加工处理（即数据治理），从而初步形成数据资产。接下来，再将可用数据以一定的结构存储，一定的模式计算，从而支持用户侧的查询、分析、可视化等应用，最终实现为企业的赋能。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。企业数据服务架构预处理存储采集Step 4 对数据进查询、分析、可视化等处理，从而最终实现D2V（Data to Value）的转变，为企业经营管理赋能。Step 3 将经过处理的高质量数据，以一定的结构存储下来，并根据需求进行离线或在线的计算，进而支撑下一步的应用。Step 2 通过一系列的工作，将来自内外部各种渠道的“原始数据”转化为高质量的“可用数据”。Step 1 通过埋点、探针、爬虫等技术，对来自外部和企业内部的结构化、非结构化数据进行采集。分析可视化监控预警挖掘应用查询数据库传输日志采集网络爬虫API调用传感器数据采集数据清洗数据集成数据转换数据消减数据抽取计算离线批量计算实时流式计算MapReduceSparkStormFlinkSpark Streaming关系型MySQLOracle非关系型HBaseRedisHDFSES数据所有数据可用价值转化162021.7 iResearch I大数据赋能（2/3）针对市场需求，提供多样化产品企业的发展阶段、规模大小、行业属性、历史信息化水平不同，对数据服务的诉求也不尽相同，如数据API调用、数据治理、数据打通、实时分析等。根据客户需求的不同，市场上衍生出了多样化的产品。从通用型产品来看，包括数据库（事务型）、数据仓库、数据湖、大数据平台、数字中台等；从垂直型产品来看，有针对企业营销、销售、采购、办公管理、生产管理等各种场景，以及针对爬虫、算力增强、可视化等各个环节的产品服务。同时，为响应客户实时分析等新需求，数据服务厂商也在不断进行创新，推出了湖仓一体、HTAP等新架构新产品。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。业务系统1业务系统2数据仓库数据湖IoT设备网站结构化数据结构化数据非结构化数据非结构化数据关系型数据库非关系型数据库ETLETLBI工具TEL分析师、数据科学家、数据开发人员、企业高层数据源存储整合分析数据仓库数据湖大数据平台数字中台核心功能企业内部关系型数据的集成，支持BI分析多种类型数据的存储，支持BI分析针对大规模多模态数据的实时处理工具强调业务+数据能力的复用，直接赋能一线业务人员分析支持需要与BI结合，进行更细致的分析产品往往包含了BI的大部分功能实时性历史数据的延时分析更强调业务数据的实时分析数据规模GBTBTBPBTBPBTBPB数据类型结构化数据结构化、非结构化、半结构化数据数据来源企业业务系统IoT设备、Web、APP、社交媒体和企业系统等使用者分析师、数据科学家、数据开发人员、企业高层业务人员适用企业中大型企业互联网属性强的中大型企业大型企业超大型企业产品价格几十万百万几十万百万上百万上千万开发周期16个月（根据数据治理、二次开发的程度不同）1年（往往分成多期建设）数据仓库 vs 数据湖企业数据服务产品：数据仓库 vs 数据湖 vs 大数据平台 vs 数字中台172021.7 iResearch I大数据赋能（3/3）落地具体场景，助力企业实现业务赋能原企业决策对“人”的依赖度较高，而随着企业体量的扩大，市场的发展，该种决策模式的局限性越发凸显。数据和数字化工具的运用可以帮助企业补足人的能力半径，得以一窥事物的全貌，进行有据可依甚至自动化的决策，从而实现企业成功。在数字世界内，原来企业痛苦的“哪些客户是高价值的”“目标客户喜欢什么样的推广”“华北货仓是否能支持华南市场的调度”“流程走到哪一步了，我应该找哪个负责人”“按照设计图纸是否能生产成功”“哪个环节哪个机器出了问题”等多种问题都可以轻松解决。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。信息数据积累学习智能决策把信息转换为可被计算的数据，用机器的能力补足人的力半径的不足强依赖人的的因素，公司、项目、事件的成功与人的能力紧密相关模型个人人与人人工决策将部分人的能力转换为全体可复用的模型有遗漏、松散、不可计算体量大、结构化、可计算更精准，甚至自动化的决策决策依赖个人和团队的力量数据驱动的决策过程与应用场景市场营销01020304运营管理生产提效风险监控数据分析与决策支持内容创意与广告投放获客：渠道运营与转化销售转化：客户与流程管理客户运营：1.区域与区域3.组织与组织2.线上与线下4.企业与客户企业内部各区域、各组织、线上线下，以及企业内外部在数据驱动下实现联动打通，进行统一的管理。通过数字孪生手段，打造一个虚拟的生产世界进行仿真，从而实现更高效的工艺设计、规划和验证。数 字 孪 生工厂人零件物理工厂人零件虚拟生产线生产线对于金融、城市管理等对风险高度高度敏感的行业，可以借助数字大屏对人、货、交易等各种因素进行监控，实现智能预警。*监控大屏182021.7 iResearch I明略科技知识结合数据，赋能企业数字化明略科技是国内领先的企业级数据分析和组织智能服务平台供应商，通过大数据分析与认知智能技术助力企业数字化转型。明略科技的核心产品数据中台和知识图谱系列产品，其中数据中台产品不仅具备传统意义上数据中台所具备的各种能力，还糅合了多元的知识体系，可快速对客户业务优化作出反应，在形成解决方案的过程中复用知识体系，提供更好的兼容性、落地性；知识图谱聚焦于场景的对象洞察与决策分析，借助数据模型形成智能推荐或预判。在积累一定量的数据业务流程方案后，明略科技可以根据企业需求智能推荐历史方案中匹配度最高的方案，其解决方案已在公共安全、数字城市、工业、金融、零售等行业积累了丰富的头部客户案例。来源：公司官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。明略科技核心业务布局数据中台知识图谱数据接入港明略知识图谱平台SCOPA基于知识图谱技术的知识管理与洞察平台。通过数据治理、知识抽取、知识服务等手段，结合行业实践探索数据规律，提供知识驱动的解决方案。半结构化非结构化结构化语音识别PDF提取图像识别统一数据源接入视频提取知识提取知识管理知识服务图计算挖掘行业应用平台管理知识应用具有行业“know-how”的新一代数据中台为公共安全、数字城市、工业、金融、零售等领域的政企客户提供数据中台能力，发挥数据采集、数据治理、数据加工、数据运营等方面的作用。数据质量标准元数据数据开发数据共享资产分析资产评估资产交易资产超市数据接入港数据中心Know-how templates warehouse上架资源资产分析金融风控警务应用用户管理食品安全统一认证租户管理用户管理权限管理智能图析智能检索智能画像智能回答192021.7 iResearch I人工智能赋能（1/2）营销客服/质检安防应用价值已获得验证，决策赋能有望提速来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。在企业服务领域，人工智能已深入各行业经营管理的诸多环节，为政企客户带来更高效的自动化流程、更精准的情报收集与研判以及更智能的运营管理。目前人工智能应用成熟度较高的领域包括：在金融、互联网等需要密集与客户沟通交流的行业中用于智能呼叫、客服、销售等环节，帮助机构和企业提升触达能力和服务质量，提升用户粘性；赋能公安、交通和企业内部的安防监控以及制造企业的物流配送、产品质检等环节，代替人眼进行规模化的智能监测并提升监测精准度、从而提高调度和管理效率。整体来看，AI感知对于企业的应用价值已得到了市场验证，而认知分析、智能决策等AI认知领域的应用成熟度也正在逐步提高，已在部分行业展开试水，应用渗透有望加速，进一步赋能企业数据化、智能化发展。政府金融互联网医药交通零售教育制造能源电力电信AI技术应用于我国政企经营管理活动的主要环节产品设计、定价优化采购评估工艺优化货仓物流产能补充效率提升情报研判、决策支持客户触达营销运营管理调度运筹优化质控、风控和安全窗口服务 远程办事远程作业人机对话设备运维故损分析尝试应用行业较少涉及图例示范项目增加，形成典型场景价值得到验证，规模化推进计算机视觉智能语音交互ML&DLNLP&知识图谱202021.7 iResearch I2021.7 iResearch I人工智能赋能（2/2）面向AI的数据治理重要性凸显，流程提效为主要成效从企业应用对人工智能技术的投入展望来看，国内企业认为使基础数据架构更加适配AI应用为目前的首要任务，其重要性更甚于获取性能更好的AI技术，换言之，目前企业发展人工智能的痛点在于算法模型与数据无法拉齐，因此需要溯源到前置环节，从源头处就把数据治理的工作做好，面向AI的数据治理这一概念也由此出现，它新增了数据接入、数据汇聚、数据分析以及AI模型开发与应用四个功能组件，以应对海量实时数据迸发、模型需及时对接数据等场景。另一方面，从企业投入人工智能的效果来看，提高流程效率始终是人工智能的最突出价值，而越是深度应用人工智能的企业，对于其“降低成本”的作用越不抱有高期待，“创造新产品和服务”的价值则愈加凸显出来。来源：Deloitte（2020），N=300（单选），艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。注释：本调研题目共10个选项来源：Deloitte（2020），N=2737，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。中国企业提高竞争优势的 AI 计划企业对人工智能应用的期望成效排名【提高流程效率】始终是企业应用AI的首要目的，对于AI应用的起步/熟练/精通企业均是如此AI应用起步企业对【降低成本】有着较高的期待，然而随着AI应用的深入这一选项反而靠后，一方面体现出现阶段AI应用的投入仍然不低，另一方面也体现出相较于提效创新等功效，降低成本并非企业应用AI之后体现出来的首要价值提高流程效率降低成本增强现有产品和服务创造新产品和服务起步者熟练者精通者21%17%16%13%15%8%9%实现AI数据基础架构的现代化获取最新和最好的AI技术利用基于云的AI服务和功能部署数据科学和AI开发平台发展合作伙伴关系，借以加速执聘请高级别AI专家使用AutoML212021.7 iResearch I物联网赋能（1/2）为企业构建经营产生数据、数据优化经营的良性循环企业的经营过程中蕴含着无数环节与流程，在缺乏信息化手段的环境下，管理者难以对这一复杂的经营系统形成清晰的认知，导致管理的低效和决策的失误。物联网应用一方面意味着传统设备的自动化、智能化，从而带来生产效率的提高；另一方面，也意味着数字化的信息流与企业经营流程融为一体，以数据为依据加强企业的管理水平和决策水平，帮助企业提高资产利用效率，降低摩擦成本，形成经营产生数据、数据优化经营的良性循环。当前物联网应用横跨企业的生产、物流、商务（销售）环节，已初步构建起了从智能硬件到物联应用的一体化产品生态，而5G通信更有望扩展底层智能硬件的形态和范围，基于云的AI和大数据能力将进一步增强物联网平台的分析能力、提高计算负载，进一步丰富企业端物联网应用场景。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。我国企业级物联网应用的核心分类&分层生产物联网物流物联网商务物联网应用层平台层硬件感知层智能摄像头|智能路由器|RFID|商业大屏|商业平板电脑|物联网扫描仪|ETC|物联网关感温仪|机器人|电力控制|自动化流水线|能源控制|天气监控|自动投喂|病虫监控器工业级扫描仪|工业级读码机|无人机|堆垛机器人|高精度导航传感器|AGV|分拣机器人|穿梭车金融POS机|收银机|商品扫码盒|价格标签|条码扫描仪|AR&VR眼镜物联网云平台|物联设备操作系统|主数据管理MDM|空中下载OTA|数据库&大数据分析平台|人工智能平台工业机器人全自动流水线消防监控与应急能耗优化智能养殖场产量预测与规划智能仓库全自动搬运流程无人运输网络车货匹配系统高精度货物识别货物溯源智能扫码付款智能点单客流分析大数据营销票据校验商品展示其他行业应用222021.7 iResearch I2021.7 iResearch I物联网赋能（2/2）物联网生态为全面构建工业互联网奠基工业互联网是工业企业进行数字化转型的生态基座，也是未来我国数字产业的重点发展领域。2020年，国务院工业互联网专项工作组印发工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年），在重点任务中首先指出要“支持工业企业对工业现场哑设备进行网络互联能力改造，支撑多元工业数据采集”。可见，物联网设备和基础数据能力的普及是构建工业物联网的基础，也是我国产业物联网当前发展阶段的核心任务。数据显示，我国物联网连接数还有较大的增长潜力；对于整个产业而言，物联网连接数的增长不仅不仅意味着产品规模的扩大，也能通过数据反哺产品服务驱动上层平台和应用的升级，促进形成全产业间的循环生态，全面提升工业企业的生产效能。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：GSMA，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。国内企业级物联网应用发展阶段2019-2025年中国物联网连接数1.82.22.63.13.64.24.91.822.22.42.62.93.120192020e2021e2022e2023e2024e2025e产业物联网连接数（十亿）消费物联网连接数（十亿）IoT设备普及&替换阶段IoT软件升级阶段02IoT生态构建阶段03IoT硬件替换传统硬件之后才能够增加IoT的覆盖广度，提升IoT服务的实践价值，同时还能够通过大数据和AI分析实现性能和需求的双向转化。目前我国企业级物联网应用整体还处于该阶段，首要目标是加速IoT硬件的研发和替代并适配即将进一步普及的5G网络，尽快完成广泛的企业级IoT基础设施的搭建。23业务侧：低代码赋能基础侧aPaaSRPABPM 从数据（表单）角度出发，助力企业建立数据驱动的软件开发管理平台 下一步向数据中台发展 从业务（流程）角度出发，助力企业构建端到端的业务管理中枢 下一步向业务中台发展 将企业经营管理中大量重复的工作交给机器，从而解放相关人力，助力企业降本增效云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术为企业数字化建设解决了网络、计算、存储等IT基础资源的问题。下一步，低代码相关技术工具的出现则填补了技术侧到业务侧的鸿沟，把数字化工具的使用权交到了业务人员手中，助力企业数字化转型实现真正的“为业务赋能”。242021.7 iResearch I低代码产业图谱注释：此页主要为表现低代码领域企业服务全局，仅展示部分典型企业，图谱中所展示的公司logo顺序及大小并无实际意义。来源：艾瑞研究院自主研究及绘制。aPaaS厂商原生型延伸型AppCubeBPM厂商RPA厂商252021.7 iResearch IaPaaS赋能（1/2）从数据管理角度出发，实现面向业务的快速应用开发从数据管理的视角出发，表单与aPaaS并非无本之木，它从纸质报表、电子表格、在线表格一步步迭代而来（这也是许多aPaaS厂商具有表格表单背景的原因）。但进入表单和aPaaS阶段后，工具的低代码属性开始凸显。aPaaS/表单厂商将应用开发（表单、流程、BI等各环节）中复用性较高的动作（一段代码）封装起来，让开发者通过拖来拽而非敲代码的方式来快速完成任务，从而使软件开发周期得以压缩、门槛得以降低。企业也因此可以更多地聚焦业务，真正地把工具用起来，实现“工具赋能业务”。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。电子表格在线表格aPaaS表单纸质报表电子化在线化多维化应用化数据管理视角下表单与aPaaS的发展历程例：伙伴云、明道云例：Google表单、金数据例：腾讯文档、石墨文档例：Microsoft Excel例：纸质财务报表、登记表纸质报表是最原始的数据管理方法，通过人工的方式，一定程度结构化地将数据记录下来，初步满足了企业“数据存储”的需求。但是纸质方式不易增删查改、长期存储和计算，电子表格随之出现。aPaaS不仅可以进行数据存储（all）、数据收集汇总（表单/在线表格）、团队协作（在线表格）和计算可视化/BI（电子表格），还增添了流程引擎，使得数据可以与企业业务逻辑紧密结合，数据管理变得系统化，即具备了应用软件的形态。aPaaS将由多行代码组成的高重复性动作打包，包装成功一个个模块，因而用户即可使用拖拉拽的形式搭建个性化的应用软件（包括表单、流程和BI环节）。表单较表格表现形式更为丰富，允许多维格式（图、视频）的应用。同时，表单相关产品已经具备一定低代码属性，主要体现在“拖拉拽形式设计表单”，部分优秀产品还允许简单逻辑的流程自定义，简单的数据分析和可视化。在云计算的支持下，在线表格在电子表格的基础上增加了“组织与权限、多人编辑、文件共享、联动汇总、实时保存、评论通知”等功能，因而适用于在线数据收集和团队协作。但在线表格只支持二维结构的表现形式，灵活性受到了限制，表单随之出现。电子表格是一类模拟纸上计算表格的计算机程序，它由一系列行与列构成，可以输入输出，显示数据，查询计算，并进行图表展示。它的出现很快改变了人们的工作方式，Excel成为办公必备。但随着人们工作方式的变化，“协同、移动”的需求增长，在线表格随之出现。低代码的应用搭积木式开发软件262021.7 iResearch IaPaaS赋能（2/2）aPaaS将应用软件开发划分为“表单+流程+数据+BI”四个环节，对于任何环节，开发者都可以通过拖拉拽的方式完成搭建。开发门槛的降低意味着工具创造者和使用者的重合，业务人员可以根据自己的需求向“搭积木”一样搭建个性化的应用，而且后期可以随时修改，即时上线。虽然市面上大多aPaaS产品在逻辑复杂性、功能（模块）丰富性、并发支持、性能扩展等方面还存在一定的改进空间，但它已经一定程度上可以实现企业内部管理、数据分析可视化，乃至中台的需求。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。业务梳理与系统设计表单引擎流程引擎数据仓库BI引擎新系统上线数据驱动的低代码开发aPaaS低代码开发过程与应用场景内部管理原来的OA能做什么，aPaaS就能做什么数据分析原来的BI能做什么，aPaaS就能做什么数据中台原来的OA/ERP/CRM/+BI能做什么aPaaS就能做什么，还能更快更好请假会议室报销物品领用*将工具创造的角色下放到业务人员，从而真正实现业务赋能时间发起人内容*1.表单与组件2.流程3.数据功能模块设计时间发起人内容*3.数据1.表单2.组件筛选1筛选2*1.表单4.实时分析3.数据聚合2.跨系统流程ID内容1*ID内容2*ID内容1*内容2*OACRMERPHR010203272021.7 iResearch I伙伴云无代码应用搭建平台，助力企业开启数字化增长第二曲线伙伴云，成立于2012年7月，历时九年，投入研发经费数亿元，从最早的表单在线化协同，数据经营仪表盘，到今天为企业提供完整的企业数智化服务。现如今已经服务超过14万家企业，800个行业应用场景模板，覆盖222万企业员工，成为了中国最大的无代码开发平台。伙伴云不仅为政府机关、社会组织与团体提供应用服务，还精耕行业数字化，尤其是现代服务业、制造业、连锁零售行业。截止到今天，伙伴云支撑元气森林、蔚来汽车、泡泡玛特、猿辅导等数字化新势力企业实现业务的快速扩张。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。六大引擎数据库引擎工作流引擎流程引擎大数据引擎BI引擎开发者引擎轻量功能个人记账运营管理疑难记录任务排期公寓管理活动报名律所卷宗行政人力考核记录产品功能表格自定义全局评论数据通知打印模板IFTTT数据同步数据聚合BI分析导入导出数据大屏审批流程标准流程动态权限图表导出办公中心对外窗口短信/邮件呼叫中心企业管理行业解决方案定制家具门店管理系统连锁零售巡店管理系统现代服务业财一体化管理系统互联网行业研发管理系统K12培训机构管理系统