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序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代

站在 2025 年初启的当下, 回首被时代的飞轮带走的 2024 年, 可以清晰地看到, 曾在金字塔顶端的 AI, 已经化身百模大战、自动驾驶、智能制造等场景和应用, 以周计地改写着人类的未来, 也将中国企业的智能化发展之路,带至一个全新的高度。
从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等基础场景 进化到今天: AI 具备了强大的分析能力, 能够深度挖掘数据价值, 走深向实, 行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。
特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮,体现在《中国企业智能化成熟度报告 (2024) 》 (以下简称《报告》) 中,便是千行百业如雨后春第般地开始探索与迈进各自的智能化发展旅程,从智能制造领域的智能生产线优化,到医疗行业的辅助诊断与疾病预测,再到交通领域的智能调度与拥堵缓解, AI 技术如同流水 悄无声息又快速地填满了企业运营的各个环节 静水流深地改变了企业的运营模式和人们的生活方式。
在今年的调研中, 我们将企业智能化成熟度量表做了刷新, 针对智能体转型"领先者们" 的衡量标准 也即 L4 和 L5 水平的要求,进一步明确了企业智能体的布局、探索、应用的水平,希望在 AI 2.0 时期的新要求、高要求,对企业利用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。
作为率先布局全栈 AI 的领军者, 企业聚焦数据、算力和算法, 积极投身 AI 带来的智能化变革的时代洪流。过去的近八年, 企业在 AI 领域砥砺深耕、前瞻

II

布局。作为科技领域的先锋企业, 企业凭借对 AI 技术的深度应用, 将其巧妙转
化为自身降本增效的强大生产力工具,也带领众多合作伙伴开启了全新的发展篇

通过 "全栈 AI" 的战略布局, 企业从智能终端领域的 "一体多端" , 到智能基础设施领域的 "一横五纵" ,再到面向不同客群的智能解决方案领域的 "一擎三箭" , 全方位勾勒出人工智能蓬勃发展的壮丽画卷, 为新质生产力的茁壮成长培土施肥。
从企业的实践与探索中, 我们也看到, 与以往的技术革命不同, 此次 AI 带来的革命是一场全方位的变革。它并非仅靠单一技术的突破来驱动, 而是技术、产品与生态的协同共进。在技术层面,深度学习、 机器学习、自然语言处理等前沿技术不断迭代创新, 为 AI 应用提供了坚实的基础; 在产品方面, 从智能硬件到软件应用, 从消费级产品到企业级解决方案, AI 元素无处不在, 极大地丰富了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于智能化产品、方案和服务的迫切需求也成为这场革命的重要驱动力。技术创新与企业应用在智能化转型的道路上相向而行, 双向奔赴, 这个过程中, 一站式partner 性质的长期陪伴尤为重要, 它将带领技术与企业共同奔赴, 共创更高价

为时代浪潮激动之余, 我们也清醒地认识到,智能化时代在为我们敞开机遇之门的同时, 也抛出了诸多棘手难题。人工智能在医疗、交通、教育等领域的应用极大地提高了效率,解决了许多传统难题,但同时带来了数据安全、隐私保护、

伦理道德等问题。 这些问题的出现, 迫使我们不断深入思考科技与社会的关系,
探索如何在享受科技便利的同时, 构建一个更加公平、安全、和谐的社会环境
。 此外, 算力的场景化应用虽催生了对通用算力、超级计算、智能计算等多样化需 求, 但混合架构衍生出的多云管理、多芯片协同等问题, 如同前行路上的暗礁, 横亘在智能化的航道之上。
《中国企业智能化成熟度报告 (2024) 》承载着对过往中国企业智能化发展 的复盘总结,更寄托着对未来前路的展望期许。 我们深知, 文明的壮丽绝不仅止 于任何器物的如日中天, 对 AI 或者任何技术的追求, 最终的目的都是开创一个 更加智能、美好的世界,为人类文明的发展历程留下我们这一代人坚实的足迹和 独特的贡献。这是一场既漫长又高速的跋涉, 期待与众位的携手。

目录 Contents
序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代 I
企业加速迈进智能化转型 2 . 0 时代 1
1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 1
1.2 AI 创新成为企业普遍共识, 赋能千行百业提质增效 2
1.3 数字经济迎多重政策利好, 驱动数字中国发展提质提速 3
二、以 AI 2.0 升级企业智能化转型方法论 6
2.1 企业智能化转型框架, 重构混合 AI 数字底座 7
2.2 企业智能化成熟度模型 20
三、智能化转型 2.0 : 挑战与机遇并存 25
3.1 企业运营价值仍是第一诉求, 同时战略价值日益凸显 27
3.2 企业在短暂回调中积极酝酿加速的力量 29
3.2 各行各业积极拥抱智能化转型, 但行业之间差异显著 38
四、共赴智能化实践: 探索最适合自己的升级路径 45
4.1 筑基底座, 助力 AI 行稳致远 46
4.2 创新领航, 加速企业智能变革 53
五、共创更高价值: 技术创新与企业应用的双向奔赴 63
5.1 产业赋能者: 专注技术创新, 构建共赢生态 63
5.2 产业实践者: 重塑 AI 战略, 升级核心竞争力 64
结语: 从“通用试验”迈向“实用创收”的 AI 进阶之路 66
附录一 研究方法和样本说明 1
附录二 特别致谢 (内容合作方按笔画顺序) 2
附录三 研究和支持团队 3

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—、企业加速迈进智能化转型 2.0 时代

1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 30.8%,科技创新动能强劲,
先进计算、人工智能、5G/6G 等关键技术创新能力不断突破。
2024 年, 人工智能启动了技术重心转换期, 与 2023 年 "百模大战" 比拼理论性能不同, 2024 年人工智能转向更加实际的应用探索。 一方面, 以大模型为主线的基础大模型技术加速迭代, 头部企业沿着规模定律,不断刷新基础大模型的能力上限。另一方面, 随着人工智能技术的日益精进, 工程化和应用赋能加速落地, 安全治理也从原则走向实践。尤其是 2024 年下半年,在应用维度, AI 大模型的发展轨迹已悄然转变,不再将目光局限于单纯的文字生成领域,而是以破竹之势向视觉理解、 视频生成、智能搜索以及AI Agent (智能体)等一系列新兴应用场景深度渗透。 其中, "AI Agent" 更是如星火燎原般被广泛应用于各个领域,以 AI 智能体为代表的 AI 应用正在助力 AI 技术从实验室走向生产环境和商业化, 逐渐渗透至各行各业, 成为推动企业转型升级与智能化变革的关键力量。2024 年, 互联网大厂纷纷推出了智能体开发平台, "百模大战" 已经来到了智能体对决阶段。AI 智能

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体的广泛应用,不仅为企业带来了前所未有的效率飞跃, 更开启了企业智能化发展的新纪元, 引领新一轮的数字底座重构升级。
随着技术创新的不断突破, 以算力和数据要素为代表的数字底座迎来结构性变革。AI 新型基础设施建设的需求正在增长,依托坚实的智能化基座, 数字技术和实体经济深度融合。智算中心、深度学习平台和大模型等 AI 新型基础设施建设, 对经济发展和产业升级有明显推动作用, 更好地赋能产业智能化升级。根据《数字中国发展报告 (2023 年) 》, 截至 2023 年底, 5G 基站数达 337.7 万个, 同比增长 46.1%。具备千兆网络服务能力的 10G PON 端口数达 2302 万个, 增幅达 51.2%。全国在用数据中心标准机架超过 810 万架, 算力规模达到 230EFlops, 居全球第二位, 算力总规模近 5 年平均增速近 30%。未来, 智算占比将加速提升。
我国正在加速构建全国一体化的数据要素市场,加快数据要素市场化配置改革步伐,促进数据要素高效合规地开放、 共享、交易, 充分激发数据要素的活力, 释放数据要素价值,赋能新质生产力培育, 带动整个经济社会高质量发展。我国加速推动 "数据要素X" 行动计划落地, 各地区各部门积极开展探索实践,加快推动数据要素价值化过程,发挥数据要素对经济发展的乘数效应, 提高经济社会发展的质量和效益。
1.2 AI 创新成为企业普遍共识, 赋能千行百业提质增效
在科技迅猛发展的今天,人工智能已成为最具变革性和影响力的核心技术之一。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告 (2024 年) 》显示,截至 2023 年底,我国人工智能核心产业规模接近 5800 亿元, 核心企业数量超过 4400 家, 居全球第二。 2023 年以来, 生成式人工智能

技术加速迭代,为各行各业创新发展和转型升级提供了新的工具和视角, AI 技术红利加速释放,为各行各业的转型注入了新动力。 中国信通院最新发布的《人工智能发展报告 (2024 年) 》认为, 当前人工智能应用持续走深向实,行业大模型已在金融、 医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初步应用,并产生了明显的经济效益和社会效益。 如今, AI 成为发展新质生产力的核心要素, 企业智能化转型也成为新质生产力的关键价值呈现。
企业作为科技创新的主力军,积极投身于人工智能的应用浪潮中 人工智能创新发展和融合应用取得积极进展, 行业应用活力涌现。从企业管理、生产制造到客户服务, AI 技术的应用层出不穷。企业通过机器学习、深度学习等技术,构建出更加精细化的管理体系和更高效的生产模式。 例如, 借助自然语言处理技术,客服机器人在响应客户咨询时表现出了前所未有的效率与准确率; 在制造业中,通过智能算法优化生产流程,减少资源浪费, 大幅提升了生产效率。从垂直融合到泛化应用, 人工智能正凭借全面连接、信息共享、上下联动和资源整合等优势, 正深度激活各行各业的 '脉络' , 推动千行百业的智能化水平走向纵深。
各行业已普遍启动 AI 转型,智能成为一种生产力被认同并发挥作用AI 创新文化逐渐形成。可预见的是,价值量化将成为企业识别差距、 路径规划与战略更新的重要抓手。随着企业不断深入智能化转型,对智能化价值的认知将不断提升,对价值量化的需求将更加迫切,企业将持续关注量化价值的相关工作, 并将其作为推动智能化转型的重要手段。
1.3 数字经济迎多重政策利好, 驱动数字中国发展提质提速
国家层面陆续发布数字经济相关政策 相继提出 "壮大数字经济" 、"打

造数字经济新优势" 、 "加快数字化发展, 建设数字中国" 、 "促进数字经济发展, 加强数字中国建设整体布局" 。2024 年 3 月, 数字经济再次被写入政府工作报告中,并有了更具体的发展路径和目标,将 "大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力" 作为 2024 年政府工作的首项任务, 强调了要 "深入推进数字经济创新发展" , 指出今后一段时间我国数字经济发展工作将主要围绕创新开拓 "人工智能+" 应用场景、深入推进产业数字化转型、有序开展数字要素市场化配置改革、加快布局全国一体化算力体系四个重点方向开展。2024 年 7 月, 党的二十届三中全会强调, 要健全因地
制宜发展新质生产力体制机制,健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。数字经济与新质生产力的高科技、高效能、高质量特征相契合, 是加快发展新质生产力的关键领域和重要引擎。
在市场基础和多重政策利好推动下,数字经济发展加速推进。 我国数字经济规模由 2012 年的 11.2 万亿元增长至 2023 年的 53.9 万亿元, 11 年
间规模扩张了 3.8 倍。电子信息制造、互联网业务、电信业务、软件业务等产业推动我国数字经济规模持续扩大。数字中国的赋能效应日趋凸显, 数字经济活力日益澎湃。
中国数字经济规模
39.8%
3 4 8 %
36.2%
38.6%
41.5%
50.2
o
53.9
32.9%
45.5
39.2
35.8
31.3
27 .2
a规模 (万亿元) o GDP占比 (%) 42.8%

2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

——来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展研究报告（2024）》 图 1-1 中国数字经济规模
需要指出的是 人工智能发展之路并非一帆风顺。企业在引入人工智能技术时, 需直面技术兼容性、数据安全、人才培养等多重挑战。只有克服这些障碍, 才能充分释放 AI 的潜力, 推动企业向智能化转型的纵深发展。未来, 随着技术的持续进步与应用的不断深化, 人工智能将在更多领域展现出其独特的价值与魅力, 引领企业加速迈向智能化转型的新时代。

二、以 AI 2.0 升级企业智能化转型方法论

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在新技术不断涌现、客户需求日益多元化的背景下,智能化转型已成为各行业顺应数字经济发展的必由之路。在这一转型过程中,新兴科技与各产业场景的深度融合逐渐加速, 与企业的创新和变革目标相互契合, 为提升运营效率和变革
业供给侧结构性改革的核心动力源。

企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终又要回归实践, 始终秉持 "动态迭代、与时俱进" 的理念,通过企业的智能化转型实践和行业赋能行动,将实际操作中积累的经验融入到理论模型中,逐步形成新的理论优势, 不断攀登创新的思想高峰。
2024 年 AI 重塑后的“企业智能化转型框架”和“企业智能化成熟度模型” 的迭代过程也进行了充分的测试评估和验证: 我们邀请了近 1000 家转型企业,
以企业视角审视转型框架和成熟度模型。 经过吸纳意见、 迭代更新,本转型框架和成熟度模型获得了业界广泛高度评价, 各项认可度指标平均分均达到 4 分以上 (总分 5 分) ,综合得分达到 4.18 分。且受访企业中表示“比较任何”和“非常认可” 的企业占比为 84%, 多名受访企业表示:转型框架和成熟度模型 (评估问卷) 结构科学、设计合理, 在理论上的解释力和实践上的指导价值日益成熟。

——本报告调研反馈数据图 2-1 企业智能化转型框架和成熟度模型获得业界广泛高度认可（1~5 分制）
2.1 企业智能化转型框架 重构混合 AI 数字底座
理论体系创新都必须遵循实事求是的思路。企业智能化转型框架正是基于这一原则,在企业自身转型实践基础上,广泛吸收业界已有研究成果, 参考来自政府、行业协会、行业研究机构、媒体、战略和业务咨询机构, 以及服务和解决方案提供商等多方面的成熟度研究体系, 进行系统化的补充和提炼。
对于企业而言, 智能化转型是一个系统性和复杂性的工程,不仅要具有行业普适性,还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异, 且在智能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍规律和企业特性相结合的基础上,建立起系统性、 客观性、可迭代、且具备量化能力的分析框架和评估体系。

图 2-2 企业智能化转型框架图（2024 版）

与 2023 年版企业智能化转型框架相比,今年的企业智能化转型框架抓住了最新的 AI 技术趋势, 紧密跟随企业 AI 应用落地趋势, 进行了继承和创新。
继承和保持的部分包括:
1) 继续秉承 "价值驱动、体系化实施" 的转型思路, 紧密围绕智能化价值引领的理念。
2) 保持了企业智能化转型的总框架, 按照战略、业务运营、 IT 底座建设、组织与文化变革等分解为四大关键领域,进行全面、系统布局,以帮助企业突破发展瓶颈、增强核心竞争力, 实现可持续、高质量发展。
3) 延续了通过价值主张传递、形成转型共识、优化智能业务运营、加大数字基础设施投入、推动组织和文化变革等多维度、 系统性地推进企业智能化的实施路径。
发展和创新的部分包括:
1) 升级 "数字底座建设" 为 "混合 AI 数字底座" 。紧密结合 AI 技术创新趋势和在企业的落地进展, 进一步凸显 "AI 基础设施" 的重要性,强

调混合 AI 数字底座成为主流架构, 为企业的业务流程提供智能化支持的
必然趋势。
2) 做了混合 AI 数字底座二级模块的全面刷新。AI 时代的数字底座, 需要 AI 基础设施, 同时, 也需要 AI 运行所需的技术平台。这包括: "3 库
4 平台" , 这些技术平台已经对传统的大数据平台、应用开发平台形成替代之势,是企业混合 AI 应用落地所必须的,企业也必须遵循这样的方向进行企业 IT 架构的升级。
1. 三大价值: 以价值为导向
如今, 随着 AI 技术的飞速发展, 人工智能已经逐渐渗透到企业运营的方方面面, 并在企业价值创造中凸显出了不可忽视的作用。
智能化转型是价值创造的过程, 是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势, 不断深化应用新一代信息技术, 加速业务优化升级和创新转型, 培育发展新动能, 创造、传递并获取新价值的过程。智能化价值效益按照价值作用点可分为三大价值, 即企业运营价值、战略价值、行业和社会价值。
首先要提到的是运营价值,这是企业最为显而易见、最为关注的价值主张, 包含企业运营过程中的降本提效、驱动主营业务增长以及持续提升用户体验。其中,降本提效指的是通过数字化运营及智能技术应用,优化研/产/供等业务流程、提升运营和决策质量、降低资源浪费、提高人员、设备等的产出率,持续改善全价值链运营成本、提升运营效率;驱动主营业务增长,指的是通过智能化营销& 销售手段, 实时洞察客户需求、精准触达客户、持续经营客户价值, 并共创迭代产品创新,持续增长、 创收创利;提升客户体验, 指的是通过数字化平台和智能运营技术, 持续获取和运营客户, 创新个性化、智能化服务体验, 提升客户满意

度、增强粘性, 积累忠诚客户。
其次是战略价值, 包括了创新业务模式、打造新增长引擎, 以及韧性发展的能力。其中,创新业务模式指的是依托数字化/智能化技术,创新客户直达模式、平台&生态模式、订阅模式等创新模式, 建立新战略优势; 打造新增长引擎, 指的是挖掘内外部数字价值潜力,推出全新的数字产品与服务或对现有产品做数字化改造, 使数字业务成为新增长引擎; 韧性发展的能力,指的是借助数字&智能技术及数字化组织,敏锐感知环境变化,动态调整适应多变环境, 提高企业韧性发展、抵御不确定性风险的能力。
最后则是行业和社会价值。对一些先行者或富有社会责任感的企业而言,此类价值体现了企业的更高追求。这类企业推动智能化转型不仅关注自身发展,还积极引领整个行业的转型进程。包括两个方面:一是推动行业变革, 企业通过开放企业数字化/智能化平台和转型实践, 带动整个上下游, 打造开放生态, 赋能和推动行业整体升级, 从而让企业自身以更加无可撼动的地位引领产业; 二是践行 ESG,通过智能化技术, 企业能够更有效地实现数据安全、隐私保护,促进包容性增长, 服务更多弱势群体 更有效创造节能减排、环境保护等综合价值和长远价值。
2. 四个维度: 引入智能体 体系化推进智能化转型
为实现智能化价值目标, 企业的转型应从智能化转型战略、智能业务运营、混合 AI 的数字底座、以及组织与文化变革等四大维度有机推动、动态迭代, 从而螺旋式进阶发展。
1) 智能化转型战略
智能化转型战略具有纲举目张的作用。首先,企业在智能化转型过程中应明

确并制定清晰的战略目标。企业需要通过充分研讨和论证,并在企业上下达成普遍共识。愿景和目标, 是对智能化转型的结果和效果的憧憬和预设, 需要达成一把手和高层共识。企业需在充分研讨和反复论证的基础上, 于内部的各部门和各层级达成共识。通常情况下, 智能化转型战略需解决以下关键问题:
• 企业所希望实现的核心目标是什么? (明确愿景和目标)
• 企业是否有明确的转型蓝图, 并准备通过哪些具体途径来实现这一目标? (转型
蓝图)

首先,智能化转型战略的基石在于明确的愿景和目标。 多数企业会用简洁的一句话来概述这一愿景, 它不仅是对智能化转型成果的展望,也是在对未来进行前瞻性的布局。而愿景与目标的设立,往往需要高层管理者的深度参与共识,确保这一方向在最高管理层级达成一致。内部论证通常自上而下进行,从企业整体的愿景和核心目标出发,结合当前业务痛点和其他企业的成功实践进行深入分析, 以此逐步形成有力的 "顶层设计" 。
在愿景和战略共识之下,还需要分解和制定分阶段的转型蓝图。转型蓝图一般包括设计新 IT 技术架构、制定转型实施路线图、制定投资预算及动态管理体系。新 IT 技术架构是总体需要保持稳定,但要根据技术趋势和需求变化, 保持动态迭代和细化。实施路线图一般分解到 3-5 年,明确不同年份的重点任务和里程碑, 把握转型的合理节奏。同时, 转型的总投资规划与管理体系将包含详细的成本效益分析,指导企业合理分配预算,并通过动态预算管理体系在实施过程中不断优化资源使用, 确保投资精准聚焦。
在制定战略的过程中,高层决策是关键,但战略共识的达成过程也非常重要。这个过程就是 "上下协同" 与 "左右沟通" 的过程。值得注意的是, 达成共识并

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非单纯由一把手向团队传达战略意图,而是高层管理者在分享自己战略思考的基础上, 倾听不同的意见, 联合共创、凝聚共识。只有在全体成员对愿景、 目标、转型战略和转型蓝图形成共识时,才能防止出现战略高高在上、无法落地的情况, 也可避免部门间各自为政、资源分散, 甚至平台功能重复建设等问题,确保战略实施高效且有序。
2) 智能业务运营
智能业务运营作为企业价值创造的核心活动,直接关系到企业的实际收益和

“”
发展的需求。智能业务运营的主要内容是搭建敏捷柔性的数字化业务中台,推动

——

此外, 它还要求建立企业内部统一的智能运营管理体系, 贯穿整个价值链流程。在智能业务持续深入的背景下, 伴随着企业 AI Agent (企业智能体) 的逐步落地, 企业甚至可以重新设计其价值创造过程,从而创新业务模式。
对于企业价值链中的各业务部门来说,探索新的应用场景, 利用最新的智能化工具来提升业务效率和创新能力尤为重要。具体而言, 主要包括:
(1) 智能产品创新: 通过产品研发创新体系的数字化, 提高研发效率。依托统一的协同研发管理平台, 企业可实行敏捷开发模式,应用虚拟仿真、 AI 算法等技术进行辅助决策,从而实现快速响应、 动态优化, 降低研发成本、提升研发质量。例如, 企业可利用生成式 AI 进行产品的概念设计; 或者通过整合内外部数据 (如销售数据、客户需求数据) , 来做出更科学的产品规划。
今年的企业智能化转型框架在研发创新模块方面进行了差异化的个性化设计, 依据行业和场景的不同, 划分为硬件研发、软件研发成熟度模型。

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针对智能产品研发 硬件, 企业可以从以下角度探索:

是否实现了研发流程的数字化贯通?

是否搭建了统一协同的研发管理平台?

是否开始搭建或应用"产品开发智能体"等基于生成式大模型的高级自动化工具?

是否运用 AI 算法与虚拟仿真技术辅助研发?

是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系?

针对智能产品研发 软件, 企业可从以下角度探索:

是否形成了贯穿需求、设计、开发到测试全生命周期的数字化管理?

是否引入 "生成式代码助手" 等AI 技术提高研发效率?

是否实现了企业研发体系的知识共享与智能化赋能?

是否搭建了基于行业场景的定制化研发平台?

(2) 智能供应链: 对于制造、零售、医疗等行业来讲, 供应链能力是 "内核实力" 。智能供应链包括, 需求管理、采购计划、生产计划、订单履约计划以及运输管理等流程自动化;梳理和整合客户需求平台、 物料需求计划、供应商信息等系统;供应链的数字化、 在线化协作,建立预测到采购、 订单到收款等流程的高度自动化等。在工业领域, 智能制造具有大展拳脚的空间, 落地智能排产、智能检测等 AI 应用,端到端的智能决策分析等, 探寻生产过程的精细排程、预测性设备维护、智能质量检测、 自动物料调配、工业机器人等多种智能化场景, 帮助生产制造的提质、增效、降本、减存。
构建智能供应链重点聚焦以下四个方面:
一是核心环节自动化, 引入 MRP (物料需求计划) 、SRM (供应商关系管理) 等信息系统, 实现从需求预测到采购、生产计划、运输管理等关键环节的流

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程自动化。
二是全流程数据整合,通过整合上下游数据平台和物料需求系统,构建数据驱动的智能供应链网络,提升协同效率和响应速度。
三是智能技术应用,运用 AI、数字孪生和 RPA (机器人流程自动化) 技术, 对供应链的需求预测、生产排程、物流跟踪等环节进行实时优化, 形成动态调整能力。
四是智慧决策支持, 基于行业场景开发智能供应链 "智慧大脑" ,结合工业互联网平台对全流程数据进行采集和建模, 实现精准预测、自动化操作和快速响
打造智能供应链体系通常可以从以下几个问题出发思考:

企业是否在供应链的全流程中挖掘了数据的深层价值?

是否实现了上下游数据平台的全面打通与整合?

是否通过 AI 算法、物联网技术提升了全流程的自动化水平?

是否建立了AI 大模型驱动的智能决策系统甚至 "供应链智能体" ?

是否形成了数据驱动的多方协同生态体系?

(3) 智能营销。营销费用通常是企业的一大支出, 因此提升营销投资回报率 (ROI
据驱动的策略优化,通过建立全渠道数字营销接触点, 整合分散的数据资源, 并应用大数据客户细分和标签体系来实现精准营销。随着 AI 技术的快速发展, 其在智能营销中的应用愈加广泛,例如基于用户行为和偏好的智能推荐、 自动化生成个性化营销内容、动态调整营销策略以实时响应市场变化等。这些技术手段可以大幅提升企业的营销效率, 优化成本, 并显著增强客户体验。

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企业构建智能营销体系的切入点包括以下问题:

企业是否建设了 "营销智能体"等基于生成式大模型的高级营销自动化工具? 内部
使用率和效果如何?

企业是否已搭建多样化的数字营销触点, 实现了数字化工具的有效应用?

企业是否建立了客户全生命周期的系统化数据整合和统一管理机制?

是否设定明确的营销 ROI 指标和 KPI 评估标准, 定期开展基于数据的优化评估?

客户标签和画像体系是否足够完善, 能否为大数据驱动的精准营销提供支持?

企业是否广泛应用 AI 技术, 提升营销策略的自动化和智能化水平?

企业是否积累了行业经验, 构建了具备生态协同能力的智能营销平台?

(4) 智能销售: 统一的销售管理系统提升商机跟进效率、提高赢单率, 数字化销售模式的采用, AI 技术广泛应用于精准产品、定价优化、线索评分、客户细分等场景的应用等。智能化销售的核心在于全链路数据的整合与分析, AI 应用场景的识别和定义, 合适的 AI 算法的应用。这能够为销售策略的优化和执行提供强有力的支持, 同时帮助企业在竞争激烈的市场中占据优势地位。
构建智能销售体系的关键考量包括以下方面:

企业是否已搭建基于大模型的 "销售智能体" 辅助销售人员提升效率?

全渠道和全流程的销售数据是否实现了系统化整合, 消除了数据孤岛问题?

基于数据分析的产品推荐和销售策略决策体系是否健全,能否支持实时动态调整?

AI 技术是否广泛应用于销售管理的自动化和智能化场景,例如实时辅助销售沟通、
分析销售执行效果等?

企业是否通过数字化手段沉淀销售经验,构建了多方共赢的智能销售管理生态平台?
(5) 智慧客服: 客户服务智能化主要体现在客户信息的统一整合、多媒体

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渠道接入、服务流程的数据拉通, 以及智能客服机器人和虚拟数字人等 AI 技术的应用。智能客服不仅能显著降低成本、提升效率, 还能增强客户体验、增加忠诚度, 并有助于形成服务、复购和口碑传播的闭环, 创造更高的业务价值。构建智慧客服体系时的思考包括:
是否应用生成式 AI 技术或服务智能体以提高服务效率?

线上客服渠道 (如微信、小程序等) 是否已经成为服务客户的主要渠道?

客户全生命周期的数据系统是否实现整合?

是否建立全渠道整合的一体化智能服务平台, 实现统一的客户信息界面、全流程数
据互通互联?

企业是否沉淀经验, 形成智能化服务体系?

是否利用通过 AI 预测主动优化服务质量, 为客户提供个性化服务?

是否实现从 "服务中心" 向 "利润中心" 的转变?

(6) 智能运营管理: 建立企业级智能化运营管理系统,通过统一的数据平台进行全面判断和决策, 能够让企业运营管理转向数据驱动,达到实时和科学决策的效果, 实现全价值链的数字化与智能化运营。构建智能运营体系的关键切入
点包括:
企业是否搭建了智能化的运营管理工具?

是否实现了各个价值链的内部数据系统整合, 避免数据孤岛?

企业是否建立了统一的运营指标和闭环管理体系?

是否实现了职能数据融合和一体化运行?

是否应用大数据和AI 算法等技术以提升运营管理效率?

企业是使用人工智能、机器学习等工具?实现从敏捷分析到智能决策?

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是否沉淀经验, 创建多方共赢的智能运营管理平台?

是否沉淀出智能分析和生成的高精度预测模型, 实现数据和AI 驱动的智能决策、自动调整、自动化管理?
通过在各个核心业务环节引入智能化应用,企业得以系统化提升从营销、销售到客户服务、运营管理等全流程的管理效率与智能决策水平。
3) 混合 AI 数字底座
AI 技术的发展对数字底座提出了新要求。传统企业 IT 架构和数字底座, 已无法满足企业在快速变化的市场环境、迅速发展的 AI 技术, 需要从架构层面, 实现进一步的灵活性、敏捷性和智能化。传统以 CPU 计算为主的通用计算架构难以满足大模型和基于大模型的智能体对算力的高需求。因此,我们的企业智能化框架升级为 "混合 AI 底座”。
企业的混合 AI 数字底座是企业智能化转型的基石。企业迫切需要构建一个全新的、以 AI 为核心的数字底座。混合 AI 数字底座是一个集成了AI 基础设施、AI 技术平台、智能运维和安全保障的综合性系统。 它不仅能够提供强大的计算能力,还能够实现数据的高效流动和共享,为企业智能化应用提供坚实的底层支
混合 AI 数字底座的核心组成部分包括:
• AI 基础设施: 以高性能异构 AI 算力为底座,构建算力网络协同、数据存储融合的智能计算体系, 实现 AI 计算、通用计算、存储和应用需求的弹性调度。
• 混合云平台: 以弹性、统一管理架构为底座, 构建云上资源与本地资源协
同、数据流转高效融合的云计算平台,满足企业多样化业务和数据合规的

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需求。
• AI 技术平台:建立、提供构建、训练、部署和优化人智能体与所需的基础设施和工具, 包括企业模型库、企业工具库、企业知识库、大数据平台、AI 开发平台、智能体开发平台、元宇宙开发平台。
• 智能运维: 实现对基础设施和应用的自动化运维, 提高系统稳定性、可
靠性, 降低运维成本。
• 全栈安全: 建立全方位的安全防护体系,保障企业在使用 AI 及传统应用
时数据的安全性和隐私性, 抵御各种安全威胁。
其中,智能体开发平台是实现企业智能体建设的关键。通过构建智能体开发
平台,企业可以低代码甚至无代码地快速开发、训练和部署各种智能体,通过"试一试" 、 "调一调" 的方式迭代优化,从而实现业务流程的彻底智能重构, 从而提高企业的运营效率和决策能力。
混合 AI 数字底座是企业实现智能化转型的必由之路。通过构建一个坚实的数字底座, 企业可以更好地应对市场竞争, 实现业务的持续增长。
在构建混合 AI 数字底座的过程中, 企业需要注意以下几点:
• 计算资源优化: 储备 AI 服务器集群, 以及专用的高速 SSD 阵列、高速IB 交换机、AI 边缘服务器等专门为 AI 集群优化的 IT 设备。
• 数据清晰与知识整合:确保多源异构数据的有效整合和质量管控, 以支撑精准的 AI 训练和分析。进行企业知识的整合和解析, 为大模型推理和 RAG (增强检索生成) 提供高质量的知识。
• 跨平台兼容性: 设计开放的架构, 支持不同 AI 技术、平台和硬件的无
缝对接, 增强系统的灵活性和可扩展性。

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• 安全与隐私保护: 加强数据加密、身份验证及访问控制等安全措施, 确
保敏感数据的隐私性和安全性。
• 可持续性与灵活升级: 建立可持续的底座架构, 支持随时进行技术更新
和功能扩展, 保持系统的长期适应性。
4) 组织与文化变革
组织与文化是智能化转型的基石。打造一个敏捷高效的智能化组织,需要 IT 与业务深度融合, 并构建起一支由专业 AI 人才组成的精锐团队。同时, 企业还应培育一种开放创新、数据驱动的企业文化, 以激发员工的创造力,推动智能化转型。
要实现这一目标, 企业可以从以下几个方面入手:
• 建立智能驱动组织: 是否已将智能化技术 (AI) 嵌入到组织架构的各个层面? 是否在决策和执行过程中充分利用数据分析和 AI 预测, 提升决策效率和精准度? 此外, 是否有专门的团队负责推动智能化战略的落地, 并确保与公司整体战略的协调一致?
• AI 人才建设:是否已建立针对 AI 领域的长期人才发展计划,涵盖招聘、培养、激励等多个方面? 是否专注于培养复合型 AI 人才, 结合技术能力与行业知识, 以支持 AI 技术在各业务领域的深度应用? 是否为公司引进最前沿的 AI 技术和思维?
• 智能创新文化:是否在企业文化中注重智能创新, 鼓励跨部门合作和知识共享,推动全员参与创新实践? 是否建立了开放的创新机制,鼓励员工提出创意并转化为实际应用, 提升企业竞