中国企业智能化成熟度报告2023

010203Contents04Contents05序1全栈AI加速中国企业智能化转型03序2探索产业智能化转型发展新阶段04序3AI见证：智变未来，迎接全新AI时代061.1数字经济顶层设计持续完善，推动中国式现代化081.2数字经济高质量发展，为国民经济稳增长保驾护航091.3新IT技术深刻变革，驱动实体经济进入智能化时代101.4融合创新成为企业普遍共识，并期待看到转型量化价值12 2.1企业智能化转型框架162.2企业智能化成熟度模型292.3评估企业智能化成熟度水平333.1智能化转型价值383.2总体成熟度水平分析423.3细分能力成熟度水平分析484.1升级IT架构，敏捷响应业务创新614.2开展AI应用，探索业务智能化运营654.3夯实新IT数字底座，贯穿全价值链经营744.4内生外化，数智赋能行业社会815.1转型实践者875.2新IT赋能者885.3研究机构89附录一研究方法和样本说明92附录二特别致谢93附录三研究和支持团队93序1在科技潮流的推动下，中国企业正迈入AI驱动产业加速变革，企业智能化转型进程按下“加速键”。回顾2023年的发展，中国企业智能化转型不再是简单的技术应用，而是融入企业DNA的全新转型。（GenerativeAI）在2023年成为了焦点，催生了诸多令人惊叹的应用场景，为企业提供了更为广阔的创新空间。在中国，AI的应用已经深入到各个行业和领域，从制造业到服务业，从大型企业到初创公司，都在积极探索AI的潜力，以实现企业的降本提效、持续增长。AI大模型将成为智能化的新底座，AI融合创新的新动能正在形成，AI成为加速联想一直以来致力于为全球用户提供创新的科技解决方案。特别是在中国，联想前瞻性地布局智能化转型和AI，并在2023年智”的新IT架构，全面布局“AI内嵌的智能终端”、“AI导向的基础设施”和“AI原以期为企业在大模型时代下的智能化转型提供全方位的支持和服务。并且联想还不断亲身实践，以AI新工具和手段重构自身业务的力求为客户提供经过实战考验、更贴合实际企业智能化转型是一个螺旋提升、不断蜕变的过程，需要有一套经过实践检验、系统化的智能化转型框架，以及全生命周期的同打造了企业智能化转型框架和中国企业智能化成熟度模型。今年，在2022年通用版在应用层指标的选取和成熟度的内涵释义方面进行了调整和升级，以期为企业提供了一个更加客观、更具有操作价值的评估框架和联想将继续发挥所长，以全栈AI加速企业智序2全栈AI加速中国企业智能化转型I栗蔚中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长当前，全球范围内新一轮科技革命与产正推动实体经济运行模式与企业形态发生根以算力基础设施为核心，以工业互联网等融合基础设施为突破的新型数字基础设施体系不断完善，为数字产业化和产业数字化发展提供坚实支撑。另一方面，数字技术与实体经济的融合走向纵深，数字化应用的广度持续拓展，赋能价值迅速显现，企业实施数字此外，自2023年以来，以“大模型”为典型代表的智能化技术加速演进，应用场景不断拓展加深。可以说，数字化、智能化转型已不是“选择题”，而是“必修课”。数字技术深度融入企业研发、制造、管理、营销等生产经营各环节，各类融合应用新模式如雨后春笋般涌现，呈现千姿百态，正从党中央、国务院高度重视数字化发展与目前，我国已基本形成完善的数字经济顶层设计与细化的地方推进举措相结合的政策体系。数字经济部署已成为我国构建现代化产业、市场、治理体系的重要组成，成为推进中国信息通信研究院秉承“国家高端专业智库、产业创新发展平台”的使命定位，一直致力于推动我国数字技术产业创新和经济社会数字化发展转型。多年来，在政府各级领导的指导和产业界的支持帮助下，我们的研究成果有幸支撑和推动了工业互联网、智能制造等工业领域的数字化转型实践，并扩展到能源、制造、金融、教育等领域的数字化网络化智能化转型变革中。我们与联想集团联合进行的面向中国企业智能化转型成熟度研究，也已持续两年，调研得出的分析与洞察，得到政府与产业各界的广泛关注。在今年的研究中，我们着重聚焦在不同行业企业的数智化设计研发、供应链、销售营销等典型性业务场景方面，以期为读者带来更智能化转型是全面驱动效率提升、推动应用深化融合、重构商业模式和价值网络、加速赋能产业升级的重要手段，充分认识其价值，明晰转型的有效路径，将有助于企业构筑“护城河”，对于加快推动我国产业数字化进程、促进我国产业迈向全球价值链中未来，我院将继续秉承“国家高端专业智库产业创新发展平台”的定位，进一步加强系统性研究，持续深化与各界合作，携手推进经济社会各领域的数字化转型和智能化发展，为加快我国新型工业化进程和中国式我AI我AI联想集团与中国信息通信研究院一起合作撰联想集团与中国信息通信研究院一起合作撰写了一篇《中国企业智能化成熟度报告（2023）》。请您帮我写一篇800字左右的序言。核心思想是：中国企业的智能化发展进通信研究院合作撰写的《中国企业智能化成熟度报告（2023）》。在中国企业数字化发展的浪潮中，我们欣喜地见证了一场前所未有的转变。科技发展的脚步愈发加快，中国企业正迎来一场前所未有的智能化变革。在这个激动人心的时刻，联想集团与中国信息通信研究院携手合作，共同编撰了一份关于中国企业智能化成熟度发展的行业报告。这不仅是对当前智能化进程的深刻洞察，更是对未来企业发展趋势的精准瞭望。通过对中国企业智能化成熟度的全面调研和分析，聚焦于中国企业在智能化转型中的现状、挑从初探摸索到如今的全面智能化，中国企业在智能化转型的征程中取得了显著的进展。智能化已然不再是一种新奇的尝试，而是贯穿于企业各个层面的关键元素。这种转变标志着中国企业对未来的深刻洞察和积极行动，将智能化引入到业务的方方面面，为企业带来了前智能化的崛起，使得人工智能不仅仅是科技领域的创新，更成为企业发展的关键引擎。作为人类科技史上的里程碑事件，AI大模型的崛起不仅仅是技术进步的象征，更是智能时代的标志。AI大模型在自然语言处理、决策支持、创新研发等方面的广泛应用，为企业提供了更为便捷和高效的解决方案。企业可以通过深度学习、自然语言处理等技术手段，更加精准未来，我们面临着更广阔的前景和更深层次的挑战。“以智变应万变”，全面拥抱人工最后，本序言是借助AI生成的，AI可以做得更好。我们期待着在与AI共同探索未来道序3AI见证：智变未来，迎接全新AI时代目前，我国已基本形成完善的数字经济顶层设计与细化的地方推进举措相结合的政策体系。数字经济部署已成为我国构建现代化产业、市场、治理体系的重要组成，成为推进中国式现代化的党的十八大以来，以习近平总书记为核心的党中央高度重视发展数字经济，并将其上升为国家战略。习近平总书记多次发表重要讲话，深刻阐述了数字经济发展的趋势和规律，科学回答了为什么要发展数字经济、怎样发展数字经济的重大理论和实践问题，为我国数字经济发展指明了前进方向，提供了根本遵循。从六年前首次提出“促进数字经济加快发展”，再到2023年的“大力发字经济”的表述不断强化，释放大力发从宏观引领到微观落地，各级政府积极推动重点领域数字产业及生态链条协同发展。《“十四五”数字经济发展规划》提出，要“加快推进数字经济产业化”，要增强网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链等战略前瞻技术创新能力，提升产业核力基础设施高质量发展行动计划》，旨推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经济的驱动作用。今年，多地政府工作报告提出，2024年将锚定培育新兴产业、未来产业，聚焦以科技创新引领经济发展，促进形成新质生产此外，我国充分认识到提升产业链供应链韧性的重要性，完善主导产业体系，加强重点领域布局。工业和信息化部联合六部门发布了《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，提出充分发挥优质企业在增强产业链供应链自主可控能力中的中坚作用，组织参与制造业强链补链行动，做强长板优势，补齐短板弱项，打造新兴产业链条，提升产业链工业链稳定性和竞争力；工业和信息化部联合十一部门发布了《关于开展“携手行动”促进大中小企业融通创新（2022-2025年）的通知》，提出重点推动大中小企业融通创新，推动形成协同、高效、融合、顺畅的大中小企业融通创新生态，有力支撑产业链供应近年来，我国数字经济发展持续取得新突破，展现出强大韧性，为国民经济增长保驾护航。据中国信息通信研究数据显示，2022年我国数字经济规模跃升至50.2万亿元，数字经济同比名义增百分点，充分发挥“加速器”作用。与此同时，数字经济在国民经济中的地位更加稳固。2022年，数字经济占GDP比重进一步提升，超过四成，占比达到重（2022年，我国第二产业占GDP比重为39.9%数字经济作为国民经济的重要支柱地位更加凸显，持续发挥经三产智能化转型提速发展，工业数智能化转型已全面覆盖三大产业，转型成效显著。2022年，数字经济在我国农业、工业、服务业中的渗透率分别达10.5%、24.0%、44.7%，同比分别提升点，增长幅度创新高。工业数字化转型多维度探索实现重大突破。一方面，伴随数字技术在工业生产的渗透及嵌入，企业逐步实现生产过程的自动化、智能化和可视化，生产效率大幅提高，资源配置得以优化；另一方面，技术创新持续赋能、产业应用持续深化、产业发展实现巨大突破，智能制造推动中国制造高质量发展。数字技术在驱动我国制造业提高全要素生产率并赋能商业模式创新变革的同时，也进一步通过资源集约化管控及优化配置等方式助力降低企业能耗与排放，为中国经济的可持续发展注入了新的动力，成为推动我国制造业我国不断加强数字基础设施布局，统筹基础设施等建设，大力推进数字基础设施体系化发展和规模化部署，并取得显著成效。据国家互联网信息办公室2023数据中心机架总规模超过650万标准机架，近五年平均增速超过30%；工业互联网已覆盖工业大类的85%以上，标识解析体系全面建成，重点平台连接设备国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，我国算力规模稳步增长，智能算力保持强劲增长。我国通用数据中心、智能计算中心持续加快部署，2022年基础设施算力规模达到180EFlops，位居全球第二。同时，我国当前算力总规模达到302EFlops，占全球算力总规模的33%，增速达50%；其中智能算力保持稳定高速增长，增速达72%。我国数字基础设施建设的逐步完善，加速各行各随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的规模逐渐增大，性能显著提升，各行各业迎来了新的发展机遇。以ChatGPT4为代表的AI数字化和智能化，正强势渗透企业组织发展，颠覆长期以来企业运营的底层逻辑，触发企业根本性变革。传统的人工智能应用往往只能处理有限的数据量，难以应对大规模数据的处理和分析需求，其准确性和效率也受到一定的限制。为了应对这些挑战，大模型技术应运而生。大模型技术是一种利用大量数据和强大计算能力来训练模型的技术，可以有效地提高大模型一般以“混合AI”的部署方式出现。一方面，企业可以基于MaaS（Model-as-a-service，模型即服务）构建应用解决方案。行业大模型MaaS服务，捕捉了特定行业或领域的语言特可以更好地适用于该行业或领域的相关任务和应用，从而辅助行业用户从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务实现全流程能力构建，解决了企业构建行业大模型成本高、时间长、难度大的问题，支撑企业快速实现大模型应用的产品化和商业化，助力企业智能化转型升级。另一方面，企业在私有环境中部署自己专属的企业大模型。企业大模型通常与行业大模型相比，更加个性化和定制化，能够更好地满足企业内部的业务需求和实际应用场景。企业大模型的训练数据可能包括企业内部从而使得模型能够更准确地理解和处理企业内部的语言数据，并提供更精确的文本分析、自然语言理解等功能，更适在AI浪潮的推动下，新IT技术深刻变革，驱动企业数字化管理与智能决策。信息化时代企业打造的IT系统响应业务敏捷、快速调整的需求。随着数字以更敏捷、柔性的方式响应市场需求并驱动业务变革日益迫切。转型企业基于云化、数字化基础设施，通过整合沉淀企业统一的云原生、大数据、人工智能等技术平台，向上赋能业务，实现技术与业务的充分融合并形成新型治理体系。能大脑”各项能力，用数字化、智能化重塑经营管理应用场景，以“数据+模型+算法”的方式实现数字化、智能化据驱动、智能运营”，支撑敏捷决策、随着我国算力网络的全面建成，以“大模型”为代表的智能技术也将进一步驱智能化转型正驱动企业经营管理及产业生态多因素交叉融合，并形成新型业务及产业形态。一方面，智能化转型正驱动业务流程重塑。智能化转型正推动业务、人才、资本等要素资源配置，以价值流为导向，通过打通业务断点冗重塑管理模式，降低企业运营成本，实业务与技术等多因素交叉融合。自2011遍有意识地展开单点业务的变革升级。经过10余年的变革发展，随着数字基础设施建设的逐步完善及单点业务的成功改造，当前，我国大型企业正处在转型数字孪生等新兴数字技术与业务深度融转型价值体现愈发明显，企业普遍期待看到可量化的转型价值。当前，我国大型企业转型工作进入深水区，智能化转型量化价值的战略意义愈发凸显。一方面，量化转型价值有助于企业识别企业可以明晰智能化建设的成效与不足，了解智能化转型对业务流程、效率和成本方面带来的改变和影响，为下一步的转型发展提供有价值的经验与参考；另一方面，量化价值有助于企业平稳渡过深水区，更好地实现智能化转型。智能化转型的量化价值在人效提升、成本降低、新产品推出速度加快、产品创新能力增强、商业模式优化等方面的体现愈发明显，通过价值量化，企业可以明晰智能化转型的目标与优先级，进而优化资源配置和决策，推动转型进程的顺利各行业已普遍启动智能化转型，智能成为一种生产力被认同并发挥作用，数字创新文化逐渐形成。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02随着新技术不断涌现、客户需求更加多样化，智能化转型成为各行各业顺应当今数字经济发展的必然选择。在转型过程中，新兴科技与各产业的场景化融合逐步深化，与企业创新发展和变革的目标逻辑同频共振，为企业运营效率的提升、商业模式的变革提供了最基础和最有力的支撑，业务技术双轮驱动成为推进产业供给侧结构性改革的核心动企业要实现智能化转型，绝非一帆再实践的螺旋式上升阶段，企业需要有一套经过实践检验、系统化的智能化转型框架，以及能够让企业认清现状、有效指导转型路线的方法论。联想基于自身转型实践和众多客户服务的案例，总结提炼出一套企业智能化转型框架。这套智能化转型框架从实践中来，最终要落到实践中去，始终坚持“与时俱进、动态迭代”的发展理念，伴随联想智能化转型实践和行业赋能实践，将实践总结形成的宝贵经验更深层次地注入理论模型，从而聚变为新的理论优势，不断联想根据自身的实践转型经验，与中国信息通信研究院一起研究，并总结形成可用于指导并评估企业智能化发展现状的分级模型⃞“企业智能化成熟体框架一致，关键应用层指标微调”的核心思路。具体而言，一方面，按照已保持逻辑框架和主体评价指标体系的连贯性和稳定性，确保行业数据年比年量化的可比性；另一方面，根据各行业转型的特点和重点，对部分三级指标和评估量表设计进行调整，以保持评价指标体系的适应性和前瞻性，从而做到主客观的统一，为对自身和所处行业的智能化成熟度进行梳理、评估、对比的企业提供了一个更加客观、更具有操作价值行业定制化后的“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，以企业组织20场与来自不同行业的企业管理者见、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4.22分，相比去年的4.17分提升明显。且受访企业中表示“比较任何”和“非常认可”的企业占受访企业对转型框架和指导意义的评价和2个点。多名受访企业表示：转型框设计合理，在理论上的解释力和实践上认可度（4~5分%）总体认可度平均分公司一把手均分总分44%44%48%36%85%85%84%+1%转型框架45%45%42%42%35%86%86%85%+1%成熟度模型43%43%47%37%84%84%84%持平指导意义44%44%45%42%42%38%86%86%83%+3%4.224.224.464.464.304.304.244.244.284.484.284.484.194.194.164.164.414.414.194.194.244.244.164.164.484.484.424.42⸺本报告调研反馈数据这个（转型）框架为我们公司转型提供了完整这个（转型）框架为我们公司转型提供了完整的思考路径，可以帮助做顶层设计和市⃞某日化制造行业首席企业架构师⃞某家装行业数字化产品研发中心总监任何科学理论体系的创造和创新，必须遵循实事求是的思想路线，以经验面进行了调整和升级，突出不同行业的特色场景和用例，力争实现主观因素在事实为依据，用辩证逻辑演绎推导出结企业智能化转型框架是在广泛汲取了业界已有的理论研究成果基础上，对比参考政府/行业协会/行业研究机构、媒服务及解决方案提供商等多家机成熟度的内涵释义方可控范围内的构对企业的智能化水平的研究体系，结合联想自身企业智能化价值企业智能化价值打造新增长引擎智能化转型战略智能研发创新智能供应链智能业务运营智能运营管理元宇宙开发平台数字底座组织与文化变革SalesTech(智能销售)MarTech(智能营销)行业与社会价值区块链平台应用开发平台数字化敏捷组织智能化转型蓝图AI平台IoT平台建立韧性发展能力运营价值数字化人才愿景与目标云原生平台全栈安全智能运维智慧客服创新文化大数据平台提升客户体验推动行业变革驱动主营增长创新业务模式履行社会责任降本提效图2-2企业智能化转型框架图（2023版）对于企业而言，智能化转型是不断融合、重构的系统性复杂工程，既要体现出各行业的普适性，也要兼具符合自身发展规律的特征模式。不同行业、不同企业在智能化发展水平方面存在整体竞争环境、技术实践、组织架构、人才企业的智能化转型还受到规模体量、资联想的企业智能化转型框架不同于一般以技术架构为主要逻辑的框架，突出“价值引领、体系化推进”的转型理念，提出传递智能化价值主张、共识智能化转型战略、实施和优化智能业务运营、投资和升级数字底座、推动组织与文化变革等纵横立体式维度系统性、融合推进企业智能化转型之路。联想的企业智能化转型框架描述了一个企业要推动智能化转型所需要考虑的要素和关系。这套转型框架是在智能化价值的引领下，数字底座、组织与文化变革等四个方面进行全方位、系统性布局，才能助力企业突破发展瓶颈、增强核心竞争力、实中国有句俗话：人心齐，泰山移。意思是只要人们心往一处想、力往一处使，凝心聚力，就能发挥出移动泰山的巨大力量。对于企业发展而言，价值就是人心凝聚的粘合剂，价值共识、上下同欲是非常关键的智能化转型起点。企业经过一段时间的发展，尤其是在自身产品和服务在取得市场广泛验证之后，需要及时总结经验，并尽可能地复制到更大范围的生态伙伴圈中获得规模化增长。这个时候，各种管理理念和工作方法交汇冲突，如果企业缺乏共同的价值理念，往往会发生内部离散效应。这一阶段的企业更加需要通过集体的系统性思考进行价值的发掘和讨论，只有凝聚了组织成员共同认可的愿景和目标，才会形成合力，真正发挥出成倍的共振效应，从而在激烈的市场竞争中永葆基业还是有一定历史积淀的稳步发展期、抑或是面临巨大挑战或机遇的转型期，必然都将面临业务增长、团队培养等不同类型的痛点和难题，在不同时期，企业里的不同角色看待数字化转型难免都有不同的认知和看法，因此统一共识至关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量业务，价值创造和传递活动主要集中在企业内部价值链，价值获取主要来源于传统产品和服务的规模化生产与交易，通过智能化转型实现企业运营过程中的通过智能化转型，优化端到端的业务流持续深耕核心领域和目标客户，不断提升自身创新服务能力，构筑行业竞争优指的是通过数字化平台和智能运营技术，战略价值专注于发展壮大数字业务，价值创造和传递活动由企业内部价值网络转变为开放价值生态，价值获取主要来源于与生态合作伙伴共建的业务生态，从而对原有的业务体系进行颠覆式创新。事实上，数字化和智能化要求组织重新思考和研究数字化时代的新机遇和风险，为了应对外部环境变化，从最基本的经营理念和组织体系上做出适应和调整，这种巨大的变化也被称为“范式转换”（paradigmshift）,即改变游戏规则的前提下发生的企业根本性的剧烈变化和创新型突破，而不是原有业务的渐进式性发展能力。其中，创新业务模式指的是数字化和智能化技术为企业带来了业开辟了全新的业务发展模式。打造新增长引擎，指的是数字化技术赋能如产品康经营，敏锐感知环境变化，打造具有高韧性的柔性组织以适应风险和新业态，行业和社会价值彰显了企业更大的强的社会公益性质的企业（如交通运输的速度。行业和社会价值包括两个方面：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。二是履行社会责任，企业利用智能化技术可以更好地保护数字及隐私安全，服务于更多弱势群体，更有效创造节能减排、环境保护等综合价值和长远价值。据联想的实践经验和客户交流经验，在这8个子价值中，行业差异性比较大的价值追求点主要体现在调研数据分析部分详细阐述。无论如何，追求商业利润和履行社会责任并不是一对割裂的矛盾对立面，真正成功的企业不仅能为自身的客户提供优质的产品和服务，还主动承担起让世界变得更美好值得注意的是，转型框架的价值屋顶部分，只是智能化转型的目标，并非是集团整体追求的终极目标。这需要集团战略自上而下的步步分解，从中解读出智能化转型相关的价值目标。因为企业的有些战略落地不只依靠智能化的手段，还有很多别的方式。为了实现企业追求的智能化价值目标，企业智能化转型需要从智能化转型战略、智能业务运营、数字底座、组织与文化变革等四个从系统性设计原则出发，企业智能化转型框架立足企业整体视角，着眼全局优化，充分把握智能化转型是一项系不片面要求新兴技术或运营模式的先进性，而是强调技术应用和业务变革同步业务运营、数字底座、组织和文化等多企业首先需要明确转型的战略。智能化转型战略具有纲举目张的作用。企业需要通过充分研讨和论证，并在企业智能化转型战略通常需要回答以下几个？（首先，智能化转型战略的基石是愿景和目标，一般企业都会用一句话精炼总结企业的愿景和目标，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的共识。内部讨论和论证的过程，通常是自上而下的，也就是先从公司的整体愿景和目标出发，结合业务的痛点和外部企业的最佳实践，进行论证分析，逐步收敛，成在愿景和目标的指引下，还需要分解和制定分阶段的转型蓝图。智能化转型蓝图一般包括制定转型实施路线图、制定投资预算及管理规划、推动转型持续动态迭代等内容。实施路线图一般分解到3-5年，明确不同年份的重点任务如果说制定战略的过程是高层谋划的结果，那么战略共识就要解决企业内齐”的过程。值得注意的是，战略共识并不是将一把手对战略的思考向团队宣以开放性的态度倾听不同的观点，以共创的方式形成共识。只有共识了愿景和才能避免战略制定“曲高和寡”和策略智能业务运营是直接创造企业价值的核心活动，即在数字底座上培育出业务运营的“枝干”。智能业务运营的内涵是建设基于数字底座、敏捷柔性的业务中台，要求对企业价值链各环节，如研发、生产、供应、营销、销售、服务等进行数字化、智能化升级改造，同时建立企业内部统一的、贯穿价值链全过随着智能业务数字化的深化、智能应用的落地，企业甚至可以重构企业价值创通过产品生命周期管理等数字化手段提升研发创新效率，基于统一的协同研发管理平台，开展敏捷开发模式，应用虚拟仿真、AI算法等技术辅助决策，动态优化，降低整体研发成本，提高研发质量。如通过收集和综合分析内部数据（例如产销数据）、外部数据（例如客户需求和舆情数据）进行更加科学、打造智能研发创新体系通常可以从以下企业是否站在端到端的研发创新管理角度●企业遵循传统“瀑布式”研发模式还是敏企业是否应用数字孪生、AI算法等技术辅●企业是否沉淀行业经验，进行研发创新体除此之外，今年的企业智能化转型框架在研发创新模块进行了分行业、分软件研发、软硬一体化研发等不同的研发创新的智能化成熟度体系。以汽车制造业为例，探索其研发创新体系的智能智能化、共享化”的新四化发展趋势不断推动汽车产业从“以产品为中心”向“以用户为中心”的转型升级。伴随着汽车硬件（整车和零部件）与ICT技术的不断融合和发展，汽车产业将从一个两点之间的交通工具转型为智能移动出行服务商。传统的汽车企业只要把产品做好就可以了，在研发阶段关注的核心总装）以及数控等加工工艺。而智能汽车时代，其产品功能、性能及用户体验将主要由软件来定义，通过电子电气架构、操作系统、OTA、千人千面/千车具体而言，汽车研发体系包括硬件（整车和零部件）产品开发、技术创新和端到端的研发流程管理三部分。汽车研发智能化转型的主要应用方向包含协同研发平台、大数据平台和数字孪生等技术，其本质是利用数字化和智能化的工具实现研发过程中的需求定义、功能设计、代码生产、样车试制、升级迭代等产品全生命周期的数字主线，并应用数字孪生、虚拟仿真、AI算法等技术实现智能化决策，从而缩短研发周期，实现以用户为中心的高效敏捷创新。无论对于传统车企，还是造车新势力，这都协同研发平台通制造、售后等环节，实现研发进度可监控、可追溯，以及大数据平台与集中治理，实现数据整合，形数字孪生逻辑、物理的全过程仿真验证，以虚拟的方式在现实中获得智能供应链可以保证企业供应链少“掉链子”，从而建立整体竞争优势。订单履约计划以及运输管理的流程自动化；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；供应链的订单到收款等流程的高度自动化等。同时，在工业领域，智能化在供应链中的制造环节具有大展拳脚的空间，通过落地智能排产、智能检测等AI应用，构建端到端的智能决策分析，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，能够有效帮助生产制打造智能供应链体系通常可以从以下几企业是否站在端到端的供应链全流程角度企业是否整合了供应链上下游各方的的数企业遵循传统链式运作模式还是网状运作企业是否应用物联网、AI算法等技术提升●企业是否沉淀行业经验，创建多方共赢、除此之外，今年的企业智能化转型框架优化最明显的一点就是不同行业的智能供应链环节的侧重点不同。总体而言，根据行业性质，供应链可分为两大服务供应链。从定义上看，产品供应链是指通过对信息流、物流、资金流的控制和整合，从上游的原材料供应商，经过制造商和销售网络，最终交付到消费者手中的端到端的产品交付全链条，从而构建了涵盖上游供应商、制造商、分服务供应链是指通过对信息流、物流/能力流、资金流的控制和整合，从上游的供应商，经过服务集成商，最终交付到消费者手中的端到端的产品或服务交二者的共同点在于其本质都是一种端到端的资源连接过程，无论是实体企业还是服务为主的企业，其在供应链上的智能化转型方向都是通过供应链全流程的可视化、透明化、协同化，提供智能预测分析、智能调度、最优化资源配置等能力，实现多方高效协调的供应链生态网络，从而提升供应链运营效率和智能决策水平。从具体内涵上看，产品供应链和服务供应链在交付对象、链条绩效评价等方面表现出明显的差异性，表2-2产品供应链和服务供应链的对比原料供应商->制造商->分销商->零售商->消费者上游功能性服务商/制造商->服务集成商->消费者尽管在供应链的核心内涵和转型方向上各行业具有一定的共通性，但是供应链的服务对象就是企业的交付物，因此不同行业的供应链往往具有天然的行业隔离属性，各行各业对“供应链”的行业用语和智能化应用场景千差万别。这就要求供应链智能化转型须深耕行业，模块化的供应链管理思想。比如，在前期访谈中，某金融证券行业的系统架构师表示“对于金融行业供应链模块还需要做一些微调，‘供应链’这个词不应再比如，某电信行业的数字化转型负责物流等流程之外，还包括网络建设与运表2-3不同行业的供应链用语和典型应用行业供应链（分为资源的产生过程和交付过程）制造行业用语智能制造制造供应链流程典型应用制造供应链流程：建立统一的供应链控制塔，链接上下游各方，实现包括订单流、物料流、运输流、生产全过程进行全流程数据采集、监控、追溯和调控，实时共享可视化数据和协作；应用AI、数字孪生、物联网等新技金融行业用语智能资产和交易管理典型应用交易录入、理财风控等全生命周期的互联互通，形成企业级统一的资产和风险视图，形成规模化精细化盈利模式；应用量化因子智能研究、交易资交通运输行业用语工程建设和养护交通供应链流程交通管控和调度典型应用工程建设和养护：建立一体化的交通基础设施建设和养护平台，集成工程管理驾驶舱、基础设施运行状态等模块，实现交通基础设施建、管、养全生命周期的多方信息共享、协同工作，融合BIM模型、物联网、GIS、人工智能、大数据等技术，构建多系统融合、集约化管理的工程管理和养护交通供应链和管控调度系统：建设交通运行协调指挥中心（TOC全链条数据的采集、监控、追溯、调控，全面提升交通管控效率；运用AI行业用语电信供应链流程智能网络运维典型应用电信供应链流程：建立一体化敏捷供应链平台，打通ERP系统，链接所有上下游各方，推动需求及交付管理的全流程自动化，提升供应链端到端协同效率；用大数据、AI、数字孪生、物联网等技术，以平台化管理视角，提供智能预测分析、智能调度与分配等能力，提升供应链智能智能网络运维：建立基于大数据的运维数据仓库，基于跨网元数据整实现多网元系统统一集约化管理，实时协调关键节点和敏捷适配；引入SDN/NFV、Al算法、数字孪生网络等新型智能通信技术，构建基于网络全生命周期的“智慧运维大脑”，达到高效稳定、自主决策的高度自能源和公共行业用语智能生产能源供应链流程典型应用设备等全过程可视化管控和自动优化，实现生产全流程的精细化管理；提升预测预警、协同优化和科学决策的水平，保障能源生产的持续安全能源供应链流程：建立统一的能源供应链管理系统，链接上下游各方，实现端到端全流程的监控、追溯和调控，实时共享可视化数据和协作；建筑行业用语智能建造建筑供应链流程典型应用智能建造：建立一体化的工程建造管理平台，实现建设方与施工方、监理方、材料与设备方等甲乙方的数据连通、业务联动、高效协同；融合BIM模型、物联网、人工智能、数字孪生等技术，实现全要素全环节的泛在感知、主动预警式的智能工程建设和管理，提升预测预警、协同优建筑供应链流程：建立统一的供应链控制塔，链接上下游各方，实现包括订单流、物料流、运输流、建设全过程进行全流程数据采集、监控、追溯和调控，实时共享可视化数据和协作；应用AI、数字孪生、物联网等新技术打造供应链系统的“智慧大脑”，基于数据做端到端的智能决其他服务型企行业用语服务供应链流程典型应用建立一体化敏捷供应链平台，打通ERP系统，链接所有上下游各方，推动需求及交付管理的全流程自动化，提升供应链端到端协同效率；用大数据、AI、数字孪生、物联网等技术，以平台化管理视角，提供智能营销通常是企业主要的费用开支之一，因此，为提升营销ROI为目的的智能营销，是企业智能化转型中的关键课题之一。这包括数字营销触点的建立、营销数据的打通、以客户细分、客户标基于营销过程产生的大量数据，AI技术可广泛应用于智能推荐、营销内容自动打造智能营销体系通常可以从以下几个企业是否建立了数字营销触点、应用了数企业是否整合了客户全生命周期的数据企业是否制定了清晰的营销ROI标准和基于大数据分析的客户标签和客户画像体●企业是否应用AI算法等技术提升营销自动企业是否沉淀行业经验，创建多方共赢、统一的销售管理系统提升商机跟进效率、提高赢单率，数字化销售模式的定价优化、线索评分、客户细分等场景打造智能销售体系通常可以从以下几个问●基于大数据分析的产品推荐和销售决策体系企业是否应用AI算法等技术提升销售管理企业是否沉淀行业经验，创建多方共赢、生客户服务体系的智能化主要体现在，统一的客户信息和多媒体接入，服务流程的数据拉通，智能客服机器人甚至虚拟数字人等AI应用等方面，客户服务的智能实现客户忠诚，还能够协助打通从服务到打造智慧客服体系通常可以从以下几个问企业是否全面引入线上客服体系（如微信、企业是否应用AI机器人等技术提升客户服●企业客服体系是否实现了从“服务中心”向●企业是否沉淀行业经验，创建多方共赢、生建立企业级的智能化运营管理体系，基于统一的数据平台，进行综合判断和决策，能够让企业的运营管理以数据为驱动，实时决策、科学决策，实现全价打造智能运营体系通常可以从以下几个企业是否整合了企业内部各价值链的数据企业是否搭建了统一的运营指标管理和闭●企业是否应用大数据、AI算法等技术提升企业是否沉淀行业经验，创建多方共赢、企业的数字底座是企业智能化转型的“根基”。传统IT架构的扩展性和灵活性都比较差，IT系统开发、改造和运维难度大，很难支持企业对市场随时应变的需求，比如任何一个新功能的引入或调整，都会导致牵一发而动全身，不仅响应缓慢，成本也很高。为支撑高效网-智”一体化的新IT架构建设企业的数字底座。首先，将传统基础设施升级软硬一体的边/云/网基础设施；其次，陆续建设公司统一的、中台化的云原生元宇宙开发平台(2023年新增子模块)、区块链平台以及应用开发平台等技术中台，向下能与基础设施解耦，向上能为业务运营数字化、智能化提供敏捷的技建立AI驱动的智能运维能力以及关注全栈安全的保障能力。基于这样的数字底座，企业的智能业务运营需求便能够更需要澄清一个误区，数字底座不仅仅是建一个私有云，而是包括云化的基础设施、中台化和云原生的技术平台、技术中台的云原生平台，包含面向云原生应用开发所必须的容器云、微服务框预制件”；应用开发平台，则囊括了低代码开发平台、公共开发工具、移动端开发平台等各类开发工具；部分智能化转型领先企业进一步探索和创新，开始搭建的元宇宙开发平台等也都将成为数字底座“根基”的一部分。在这个更加先进、更加健壮的根基之上，企业才能够建设更加敏捷、柔性的业务中台和智在技术中台中，还需要突出强调一个中台，即大数据中台，这是一个企业从信息化走向数字化、智能化的重要基础。只有企业构建了大数据中台，进行了数据治理，将公司跨环节、跨领域的数据标准做到了统一定义、统一来源，有统一的数据平台进行存储、处理和管理，才能真正的开展数据分析和应用，4）组织与文化变革智能化转型需要打造一个专业的、IT与业务相互融合的数字化组织，同时大力培养、大胆引进数字化人才，并鼓励和建设开放、灵活、以数据和AI智能驱动打造智能化驱动的组织和文化变革体系企业是否成立了专门的数字化转型推动企业的IT部门是否与业务部门共背转型业●企业是否设置专门的数据科学家和AI工程●企业是否设立了明确的数字化胜任力模型企业的人力资源配套体系是否匹配数字化●企业的价值观与文化系统中是否纳入了企业的创新文化是否突破公司边界，形成同客户与合作伙伴相融合的数字化生要建立以客户为中心、以服务为导向的实现组织内的快速响应；设置专门的数字化转型推动部门，推动数字化和智能化的战略分解和落地。同时，引入和培育更多的数字化人才，打造专门的数据科学家和AI工程师队伍，在人员招聘、晋升中明确数字化胜任力模型和技能要求，提升业务团队数字素养。最后，要营造数字创新文化。数字化、智能化是否正式纳入全公司价值观与文化系统中，并得以广泛宣传和落地？这些问题都需要创新方法、扎实推行。诸此种种，推动组织与文化变革是数字化和智能化转企业智能化成熟度模型，可以帮助企业准确诊断自身智能化转型所处的阶段水平，以及应当采取的重点策略。本报告中的企业智能化成熟度具体划分延续去年的划分标准和原则，共分为L1至L5共五个水平，包括：尚处于基础信息化建设，被动数字化/智能化尝试的L1；局部数字化建设，探索尝试智能化应用的L2；全面投资规划建设公司级数字底座，为智能化做储备的L3；智能技术全面应用，基本实现全价值链智能运营的L4；新IT技术与业务全面融合，开放赋能行业创新变革的L5。L5创新发展L4智能运营L3数字底座建设L2局部建设单点尝试图2-3企业智能化成熟度模型这一水平的企业，只在一些局部场景中，被动式浅尝了数字化应用或单点智能化产品，比如建立电商能力、投放数字广告等，在一些核心业务方面开始了流程标准化、信息化，但尚未形成成在单点尝试水平，企业主要关注信息化发挥运营价值，一般能够通过信息系统提高工作效率，在一定程度上帮助降本提效，及通过拓展在线销售渠道促进主营业务增长，但由于缺乏系统化规L2局部建设处在这一水平的企业，在部分价值各自在部门内进行了数字化，开始了部门级的数据平台探索，例如商机管理系统和客服平台等，开始尝试市场中成熟到达L2水平，企业仍然主要关注运营价值，由于在部门级能够做到主动规提升客户体验几方面运营价值一般都能开始有所体现，也是价值的显现进一步L3数字底座建设处在这一水平的企业,企业对智能化转型的认知基本已经进入到一个新的层正在打造包括边、云、网基础设施和技术中台在内的，公司统一的数字底座，开始有意识的为开展较全面的智能化应到达L3水平的企业，智能化转型的价值目标已经不局限于运营价值，开始关注战略价值，通过公司级统一数字底座支撑来探索业务模式创新，同时运营L4智能运营处在这一水平的企业，不仅完成了数字底座的建设，而且打造了公司统一的业务中台，AI技术也得到全面应用，基本实现全价值链的智能化运营，智能达到L4水平的企业，智能化转型的战略价值已经能够比较明显的体现，如订阅等业务模式创新，有些企业开始基于数据智能打造新的增长引擎，如创新智能化新产品、智能数据分析、智能预测服务等，并且通过协同效应能够建立L5创新发展处在这一水平的企业，新IT技术已经与业务活动全面融合，并且借力新IT技术去变革公司的业务模式，他们往往也是所在行业的领军企业，有的甚至开放自身智能化转型的成果，带动本行业达到L5水平的企业，智能化的运营价值、战略价值都能比较充分的发挥，智能化战略在迭代过程中能够不断深化价值目标，同时较多企业开始总结自身智能化转型的经验，工具化、平台化，综上所述，智能化成熟度模型不仅关注企业的显性价值链环节，还包括组织、战略、技术等环节，对应转型框架的3大价值、4个一级维度、20个能力子域，对企业各项业务的智能化都提出建设要求，更注重企业多方位能力均衡发展。这正是智能化成熟度模型“等级”的内涵，即引导企业处于某一发展水平时，既要有优先重点建设，又要注重均衡发展，更要关注其短板能力。如果同一成熟度水平下，各能力子域发展不平衡，或者各能力间差距较大，从长远发展来看，会影响整个企业的健康、可持续发展。比如某制造企业生产作业智能化达到L4水平，短期内企业获得生产效益，产量飞速提升，但是底层的数据基础平台因为没有直接效益忽视投资，只达到L2水平，那么随着业务的增长、外部竞争的加剧，相对落后和陈旧的数字底座可能无法支撑企业的敏捷和创新需表2-4智能化成熟度模型评估维度成熟度水平L1单点尝试L2局部建设L3数字底座建设L4智能运营L5创新发展➀智能化战略➁组织和文化变革➂数字底座 ➃智能业务运营➄转型价值所以需要再次强调的是，对于正在不是一个必须循序渐进的道路，中国企业可以适度前瞻性地布局，谋求跨越式发展。而实现这一路径的最佳路径就是进行企业自身的成熟度诊断，通过对标将能力优势和弱势全面梳理，针对能力短板给出提升建议，以保证企业及时纠正错误，持续健康发展。当然了在这个过程中，评估也会引发企业管理决策层对于企业智能化成熟度水平的把握和关注，并为后续的智能化建设提供资源保障。那么怎么进行企业的智能化成熟度水平诊断呢？下一节将详细阐述评估工在与客户沟通转型需求并赋能行业客户的过程中，我们发现，智能化的领先企业通常具有的特征包括：在遴选外部适合自身发展的模型基础上，完成了成熟度自我测评；结合行业特征、企业现状和发展战略，确定了适合的目标成熟度水平；定期进行成熟度评估，以洞察企业取得的数字化进展，适时调整计划、策略和举措，助力企业长期可持续发展。从这个意义上来说，成熟度定量评估就是为企业数字化和智能化变革之成熟度评估立足当下，客观评估企业的转型能力的成熟度，以及企业在行业竞争格局中所处的位置，对企业的能力与业界先行者的实践进行比较，在发现自身优势的同时弥补劣势，全面地评估企业数字化变革的现状，以寻找突破点。既要避免好高骛远，大干快上，又要瞄准目标，参考业界最佳实践，争取跨越式进阶。通常情况下，智能化成熟度评估最少一年一次，定期审视智能化另一方面总结成果、显化成绩，进入正业智能化成熟度模型”的理论框架，并结合各行各业专家访谈、客户访谈、问卷反馈、业界已有理论基础等多方面信息，形成了《2023年企业智能化成熟度评估量表》。从需求侧来说，各企业都有智能化成熟度评估的需求，企业在数字化和智能化转型过程中投入了大量的资金、人力、财力，如果单纯依靠领导的直觉前行，难以避免失败和走弯路。企业需要了解自身转型是否有成效，对自身的数字化能力有正确认知，并对标行业及其他企业的数据，了解行业领先实践，找到正确的转型路径。从供给侧来说，《2023年企业智能化成熟度评估量表》在形成过程中，广泛邀请富有实战经验的企业CEO/CIO等决策者参与讨论、迭代，联想与中国信通院专家共同开展研究，实现理论与实践的有机融合和知识共创，以期在深入研究基础上为各企业提供务实可行的、经过实践验那么，如何评估组织当前的智能化成熟度水平和状态呢？首先，通过回答一系列问题，围绕智能化转型战略、组织和文化变革、数字底座和智能业务运营等四大维度和21个二级指标问题，每个问题的选项设置由L1~L5五级成熟度描述构成。完成所有问题的填写之后，依据这些答案可以形成每个企业单独的“智能化成熟度矩阵视图”。成熟度评估为企业提供了一个轻量化的自我评估工具，既可以用于定义、分析和描述组织当前的智能化水平和状态，也可以帮助企业创建一张个性化的、快捷的转型路线图。尽管在指标的编排上还有进一的智能化转型底层逻辑和思路在各行业是通用的，这样一来，不论企业类型、企业规模和企业发展现状有多复杂，都能够通过“先评估后行动”的方式找到适合自己的智能化转型路径，期望能给表2-5举例：某个企业的智能化成熟度矩阵视图成熟度水平分值单点建设不明确、不共识局部建设2分局部共识数字底座建设数字底座建设3分全公司共识智能运营智能运营4分全面智能化创新发展创新发展5分创新融合智能化转型战略愿景与目标转型蓝图无蓝图、随机性部门级别的蓝图公司统一的蓝图全面智能化新的战略增长点智能业务运营研发创新专家经验局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能供应链手工作业局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能智能营销传统方式局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能智能销售传统方式局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能智慧客服传统方式局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能企业运营管理传统方式局部项目试点全流程管理全面智能化生态赋能数字底座传统IT架构虚拟化池化多云管理生态赋能云原生平台单体应用局部微服务架构整体微服务架构大规模容器部署生态赋能大数据平台传统数据仓库大容量的数据湖统一的数据平台数据驱动决策生态赋能AI平台个别PoC局部场景算法包共享AI平台行业专属算法池生态赋能IoT平台独立应用厂商级数据采集通用的数据平台跨厂商物模型生态赋能元宇宙开发平台2D形式为主第三方3D模型规划化组件生态赋能应用开发平台瀑布式软件集成工具整体敏捷开发成熟的领域建模生态赋能区块链平台传统方式试点案例商业模式探索互信自动化生态赋能智能运维被动应对满足基本运行自动化运维工具智能运维生态赋能全栈安全随机、零散专门的组织正式的安全审计主动预测生态赋能组织与文化变革敏捷组织IT部门为主局部融入业务数字化组织全面智能生态赋能数字化人才信息化核心岗位公司级配套体系全面智能生态赋能创新文化个人主义鼓励纳入公司文化内驱力生态赋能当然任何理论和方法都有自身的局限性，那么，这份成熟度评估量表适合什么样的企（1）首先本量表适用于公司级/集团级的整体智能化转型评估，不适合公司内某地区/某分公司或下属二级/三级单（2）从客户角色来看，按照最理想的设计，不同的模块由不同的角色填写最好（见下图），但是考虑到填写可行性，建议优先选择公司CIO、CDO、CEO、董事长董事长/CEO/总经理/总裁/数字化转型类专门组织负责人事业部/业务部门负责人及对应部门负责人及ITPartnerCDO/CTO/IT部门总经理/首席架构师职能部门为主，并综合董事长/CEO/总经理/数字化负责人等智能化转型战略智能业务运营数字底座组织与文化变革图2-4不同模块建议征询不同的职位角色企业的转型变革是一个长期的过程，不可能一蹴而就。企业不能为了数字化而数字化，不能为了智能化而智能化，在推进智能化转型战略的制定和实施过程中，企业领导者应保持足够的耐性，并积极拥抱新变化。面对已经到来的VUCA时代，企业孜孜以求的“转型样更有可能是“无常态”。不确定常在，而实践永无止境。企业要全面认识自己所处行业的特征和发展前景，在清晰的战略愿景和价值主张基础上，依据当前市场机遇和未来创新增长潜力统筹考量，聚焦战略重点和长期项目计划的分类、按时间分阶段的应用场景，优先考虑那些有助于发展重点业务和实现转型目标的应用场景，建立短期、中期和长期的发展目标基线，绘制模块化、可伸缩和易扩展的企业智能化发展路线图，不断探索、迭代和演进，只有这样才能找出一条适合自身的转型变革之路，获得智03在后疫情时代，中国经济进入高质量发展的新常态，关注效益和效率，把握增长机会的同时，结构调整、技术融合、培育创新将是未来数字化和智能化发展的主旋律。2023年是各行各业纵深推进智能化转型的关键之年，随着战略性业务布局持续深化，新兴行业及重点区域服务模式不断完善，各行各业将不推动产业互联网、绿色可持续发展、融我们在全国范围内，面向大中型企业客个人消费服务、媒体、电信、互联网在内的13大行业，开展了基于年比年历史基于“企业智能化转型框架”四大维度和“企业智能化成熟度模型”五级划分标准和体系，并结合2022年、2023年度组织的多场行业专家和客户访谈反馈结果，2023年的智能化评估量表根据不同行业的发展特色进行了全方位的迭代，在2022年通用的转型指标体系和分析方法基础上，结合企业的行业属性、企业特征和需求，进一步细化诊断内容，构建分行业的问卷体系。成熟度评估问卷始终围绕企业发展战略及转型价值和目标，选取关键维度构建对标模型，依托第三方专业调研平台及联想私域运营平台，广泛邀请目标客户，建立样本数据库，动态开展企业间、行业间的横向对标。2023年的企业智能化成熟度调研，最终收回939份有效问卷，相比2022年的调研执行，在样本数量和结构平衡性上均有提升和优化，从受IT投资额等多方面进行了合理配比，并与评估体系深度融合，为后续的数据分同时，参与调研的人员主要以公司高层管理人员，如企业“一把手”、CIO、CDO、数字化转型专项负责人、事业部和业务线负责人等企业智能化转型的决策者为主。这样的多维度、多梯度样本设计旨在尽可能保证统计数据的客观性在成熟度总分计算上，本量表主要采用加权平均的计算方式。根据四大维度的不同权重进行加权平均计算，得出最终的成熟度得分，计算公式为：成熟底座*（30%）+组织与文化变革*权重（20%）。最终总分在1到5分之间，分数越高代表该企业的智能化成熟度越高。受数据可获得性和指标覆盖面等客观因素限制，本成熟度得分可能无法完全反映所有细分行业的发展差异化特征。但可以将该智能化成熟度得分作为长期观察和分析行业智能化转型的参考和依据，进而为中国企业提供务实可行的经更新的方式，持续跟踪和监测行业发展状况。粗放式发展时代渐行渐远，在走向不确定的未来道路上，联想非常荣幸能在行业的转型变革中贡献一份力量，在推进中国数字经济高质量发展方面发本章基于各行各业智能化成熟度的分析，从成熟度的价值追求、整体表现以及细分的一级指标、二级指标等方面疫情的“疤痕效应”驱动企业“回归商业本质”，使得智能疫情的“疤痕效应”驱动企业“回归商业本质”，使得智能化转型的基调更加务实，2023年的转型升级，依然是“存量博弈”、“韧性新冠疫情对全球经济造成的冲击不言而喻，全球商业陷入了共同的危机和挑战之中。这是疫情在经济方面的“后遗症”，是不可忽略的因素。市场承压和外部环境的不确定性时刻提醒企业面临的残酷的现实，“活下去”成了首要任务。调研显示，相比2022年，企业数字化和智能化转型的基调更加务实，无论是智能化已带来的价值还是对未来价值创造的期待，运营价值和战略价值仍然是最显而易见的价值提升点和最重要的价值诉求，且二者在价值实现和价值追求两个维度都在持续提升。这表明企业将更多的关注点转向了可以直接促进中短期经济效益增长的关键要素。此从智能化已带来的价值来看，运营价值和战略价值比2022年均提升5个提升客户体验、创新业务模式、打造新增长引擎、建立韧性发展能力是价值提升的关键点。其中，各企业普遍认为，数字化和智能化在提升客户体验方面发挥了显著作用，年比年提升8个点。对于很多企业来讲，客户体验已经成为企业的核心竞争力，通过数字化技术为客户打造贯穿客户全生命价值周期的全渠道、多触点融合的互动体验，已经成为从对未来价值创造的期待方面来看，相比2022年，企业更加期待三方面的智能化价值提升：提升客户体验、建立韧性发展能力、履行社会责任，这三方面分别对应三大价值，这说明企业在对未来的智能化价值诉求上，仍然一如既尤其值得一提的是，无论是已带来的价值还是对未来价值的期待，“降本提效”都相比2022年有所下降，而相比整体运营价值提升的大趋势，更多的企业将关注点放在了运营价值的“驱动主营增长”和“提升客户体验”方面。这是基于“存量博弈”的长远思考，尤其是回归服务本质的数字化和智能化，成为企业实现“以客户为中心”战略的关键抓手。提升客户体验，也可以助力企业形成“数字化/智能化―客户体验―流量/销量―持续增长―数字化/智能化―客户体验……”循环往复的增强回0030422200304已带来的价值期待未来的价值行业和社会价值27%22%003022220030已带来的价值期待未来的价值行业和社会价值战略价值运营价值履行社会责任推动行业变革+8%+8%建立韧性发展能力打造新增长引擎创新业务模式+8%+8%提升客户体验驱动主营增长+8%+8%+8%+8%图3-2智能化转型的细分价值分析（按照提及人数统相比之下，行业和社会价值在价值实现和价值追求两个维度虽然都比去年有所下降，但在履行社会责任方面却在持续增长。一方面，企业在数字化转型过程中常常受制于短期业绩压力，而暂时忽略更长远的行业和社会价值创造，这本是无可厚非的。然而也应看到，在数字经济时代下，社会对企业的社会责任期望不断扩张，社会责任的内涵随着价值网络的连接不断丰富，企业在社会责任的实践范式方面也在同步创新发展。根据不同行业的客户反馈，不同的行业对“履行社会责任”的理解呈现出行业社会责任主要意味着“节能减排、低碳环保”；对于交通运输行业而言，社会责任主要意味着“执行政府任务、践行公益事业、提升城市服务水平”；对于对于高速来说，履行社会责任的表现主要是通过公益手段提升城市的治理水平和对于高速来说，履行社会责任的表现主要是通过公益手段提升城市的治理水平和服务水平，比如说疫情发生的时候，高速公路开出了专用通道，为车辆提供快速通行和免费服务；对蔬菜运输开通绿色通道，减免付费；对集装箱车辆降档收费、增加XX港货运通道，提升城市物流效率；对救护车、军警车免费；下雪堵塞，为车辆、⃞某交通高速公司的信息中心主任“君子爱财，取之有道”，一个企应该把对经济价值的追求和对社会价值的追求有机结合起来，既能赚钱又能守这意味着企业在面对环境的不确定性，需要建立强大的战略洞察，及早布局，提前积蓄自身增长能力，以图在未来的商业竞争中取得了逆势增长的机会。另一方面，坚持长期主义也并不是要放弃眼前，相反，它所强调的价值是“回归商业本质”，兼顾长期目标与短期利益这样企业才能获得持续增长和竞争优势。尤其是处于平台生态圈核心地位的行业行业和社会责任方面发挥示范带动作用，实现价值共创，形成正反馈不断强化的 11产业结构深度调整”的调整期，从高速增长阶段向高质量发展阶段转变，多方政策积极引导企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变。科技创新进入了空前的密集活跃期，新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球创新版图。尤其是以人工智能为代表的新兴科技在企业的数字化转型过程中起到加速促进的作用。企业正在积极主动地应用各种人工智能技术，加速自身数字化转型的建设，以取得创新性的应用效果。对于具有良好的数据基础的企业，由于前期的信息化建设，积累下大量的客户数据和产业链数据，为开展人工智能应用提供了数据要素的先决条件，许多这样的企业基于所积累的历史数据开展各种各样的智能化应用场景。而对于数据基础比较薄弱的企业，由于在数据领域长期普遍存在数据采集链路不完整、数在领先企业的带动和示范作用下，充分利用后发优势，基于成熟的理论指导和技术普惠赋能，加速推进自身的转型变革，有些企业甚至跳过探索、尝试期，一步开拓，仍有78%的企业处于L1~L3的早中期，但是相比2022年，达到智能运营水平的企业（L4~L5）比例提升了6个百分点，且企业在局部业务和场景中深化数字化变革进而达到L2水平的企业比例提升了10%，与此同时，处于数字化初期的犹豫不决、被动尝试的企企业的数字化发展进入新阶段，企业从一开始的观望、试验，到如今，数字化已经变成企业的必选项，并加速迈进全L5创新发展L4智能运营L4智能运营38%L3数字底座建设L2局部建设L2局部建设22%8%单点尝试单点尝试图