聯想集團&中國信通院：中國企業智能化成熟度報告（2023）（94頁）.pdf

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1、1 丨02 丨序 1 全棧 AI 加速中國企業智能化轉型序 2 探索產業智能化轉型發展新階段序 3 AI 見證：智變未來，迎接全新 AI 時代 1.1 數字經濟頂層設計持續完善，推動中國式現代化 1.2 數字經濟高質量發展，為國民經濟穩增長保駕護航 1.3 新 IT 技術深刻變革，驅動實體經濟進入智能化時代 1.4 融合創新成為企業普遍共識，并期待看到轉型量化價值 0809101207智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展162933132.1 企業智能化轉型框架 2.2 企業智能化成熟度模型 2.3 評估企業智能化成熟度水平 智能化轉型方法論384248363.1 智能化轉型價值

2、3.2 總體成熟度水平分析 3.3 細分能力成熟度水平分析 中國企業智能化成熟度分析61657481594.1 升級 IT 架構，敏捷響應業務創新 4.2 開展 AI 應用，探索業務智能化運營 4.3 夯實新 IT 數字底座，貫穿全價值鏈經營 4.4 內生外化，數智賦能行業社會智能化時代的先行者：從 AI 應用到全價值鏈轉型結語：未來已來，唯變不變 87888992939386905.1 轉型實踐者5.2 新 IT 賦能者 5.3 研究機構 加快智能化轉型，支撐構建發展新格局030406Contents0 102030405附錄一 研究方法和樣本說明 附錄二 特別致謝 附錄三 研究和支持團隊目

3、 錄03 丨在科技潮流的推動下，中國企業正邁入智能化轉型的新紀元。隨著AI技術飛速發展，AI 驅動產業加速變革，企業智能化轉型進程按下“加速鍵”?；仡?2023 年的發展，中國企業智能化轉型不再是簡單的技術應用，而是融入企業 DNA 的全新轉型。在 技 術 的 前 沿 浪 潮 中，生 成 式 AI（Generative AI）在 2023 年成為了焦點，催生了諸多令人驚嘆的應用場景，為企業提供了更為廣闊的創新空間。在中國，AI 的應用已經深入到各個行業和領域，從制造業到服務業，從大型企業到初創公司，都在積極探索 AI 的潛力，以實現企業的降本提效、持續增長。AI 大模型將成為智能化的新底座，A

4、I 融合創新的新動能正在形成，AI 成為加速智能化轉型的重要推動力量。聯想一直以來致力于為全球用戶提供創新的科技解決方案。特別是在中國，聯想前瞻性地布局智能化轉型和 AI，并在 2023 年升級了全棧 AI 戰略：基于“端-邊-云-網-智”的新 IT 架構，全面布局“AI 內嵌的智能終端”、“AI 導向的基礎設施”和“AI 原生的方案服務”，積極打造其中的關鍵模塊，以期為企業在大模型時代下的智能化轉型提供全方位的支持和服務。并且聯想還不斷親身實踐，以 AI 新工具和手段重構自身業務的同時，還沉淀提煉豐富經驗，探索外化之路，力求為客戶提供經過實戰考驗、更貼合實際需求的解決方案。企業智能化轉型是一

5、個螺旋提升、不斷蛻變的過程，需要有一套經過實踐檢驗、系統化的智能化轉型框架，以及全生命周期的服務陪伴。2022 年，聯想聯合中國信通院共同打造了企業智能化轉型框架和中國企業智能化成熟度模型。今年，在 2022 年通用版本基礎上進行了針對不同行業版本的定制化，在應用層指標的選取和成熟度的內涵釋義方面進行了調整和升級，以期為企業提供了一個更加客觀、更具有操作價值的評估框架和工具。隨著智能化時代的深入發展和技術創新，聯想將繼續發揮所長，以全棧 AI 加速企業智能化轉型的速度，助力國家發展新質生產力，為中國經濟高質量發展貢獻力量。全棧 AI 加速中國企業智能化轉型阿不力克木 阿不力米提（阿木）聯想集團

6、副總裁&聯想禾木咨詢總經理序 1序 2 全棧 AI 加速中國企業智能化轉型04 丨當前，全球范圍內新一輪科技革命與產業變革加速演進，數字技術規?；疃葢?，正推動實體經濟運行模式與企業形態發生根本性變革。一方面，以5G等通信網絡為基礎，以算力基礎設施為核心，以工業互聯網等融合基礎設施為突破的新型數字基礎設施體系不斷完善，為數字產業化和產業數字化發展提供堅實支撐。另一方面，數字技術與實體經濟的融合走向縱深，數字化應用的廣度持續拓展，賦能價值迅速顯現，企業實施數字化轉型的主觀意愿也在增強。此外，自 2023 年以來，以“大模型”為典型代表的智能化技術加速演進，應用場景不斷拓展加深?？梢哉f，數字化、

7、智能化轉型已不是“選擇題”，而是“必修課”。數字技術深度融入企業研發、制造、管理、營銷等生產經營各環節，各類融合應用新模式如雨后春筍般涌現，呈現千姿百態，正從“樣板間”展示步入到“商品房”推廣階段，惠及千行百業，從微觀層面上助力企業提質、降本、增效與綠色低碳發展。黨中央、國務院高度重視數字化發展與數字經濟，近年來做出一系列重大決策部署。目前，我國已基本形成完善的數字經濟頂層設計與細化的地方推進舉措相結合的政策體系。數字經濟部署已成為我國構建現代化產業、市場、治理體系的重要組成，成為推進中國式現代化的重要驅動力量。中國信息通信研究院秉承“國家高端專業智庫、產業創新發展平臺”的使命定位，一直致力于

8、推動我國數字技術產業創新和經濟社會數字化發展轉型。多年來，在政府各級領導的指導和產業界的支持幫助下，我們的研究成果有幸支撐和推動了工業互聯網、智能制造等工業領域的數字化轉型實踐，并擴展到能源、制造、金融、教育等領域的數字化網絡化智能化轉型變革中。我們與聯想探索產業智能化轉型發展新階段栗 蔚中國信息通信研究院 云計算與大數據研究所 副所長序 2序 1 探索產業智能化轉型發展新階段05 丨序 1 探索產業智能化轉型發展新階段集團聯合進行的面向中國企業智能化轉型成熟度研究，也已持續兩年，調研得出的分析與洞察，得到政府與產業各界的廣泛關注。在今年的研究中，我們著重聚焦在不同行業企業的數智化設計研發、供

9、應鏈、銷售營銷等典型性業務場景方面，以期為讀者帶來更為細致的洞察與思考。智能化轉型是全面驅動效率提升、推動應用深化融合、重構商業模式和價值網絡、加速賦能產業升級的重要手段，充分認識其價值，明晰轉型的有效路徑，將有助于企業構筑“護城河”，對于加快推動我國產業數字化進程、促進我國產業邁向全球價值鏈中高端意義重大。未來，我院將繼續秉承“國家高端專業智庫 產業創新發展平臺”的定位，進一步加強系統性研究，持續深化與各界合作，攜手推進經濟社會各領域的數字化轉型和智能化發展，為加快我國新型工業化進程和中國式現代化貢獻綿薄之力。06 丨聯想集團與中國信息通信研究院一起合作撰寫了一篇中國企業智能化成熟度報告（2

10、023）。請您幫我寫一篇 800 字左右的序言。核心思想是：中國企業的智能化發展進入新階段，企業加速邁進全面智能化階段。AI大模型是人類科技史上的里程碑事件。未來，“以智變應萬變”，全面擁抱人工智能新技術。最后聲明本序言是借助AI生成的，AI可以做得更好。您好，我是 XXX 人工智能助手。我很榮幸能為您寫一篇序言，介紹聯想集團與中國信息通信研究院合作撰寫的中國企業智能化成熟度報告（2023）。在中國企業數字化發展的浪潮中，我們欣喜地見證了一場前所未有的轉變?？萍及l展的腳步愈發加快，中國企業正迎來一場前所未有的智能化變革。在這個激動人心的時刻，聯想集團與中國信息通信研究院攜手合作，共同編撰了一份

11、關于中國企業智能化成熟度發展的行業報告。這不僅是對當前智能化進程的深刻洞察，更是對未來企業發展趨勢的精準瞭望。通過對中國企業智能化成熟度的全面調研和分析，聚焦于中國企業在智能化轉型中的現狀、挑戰和機遇，勾勒出一個嶄新的數字時代畫卷。從初探摸索到如今的全面智能化，中國企業在智能化轉型的征程中取得了顯著的進展。智能化已然不再是一種新奇的嘗試，而是貫穿于企業各個層面的關鍵元素。這種轉變標志著中國企業對未來的深刻洞察和積極行動，將智能化引入到業務的方方面面，為企業帶來了前所未有的效率提升、成本降低和創新機會。智能化的崛起，使得人工智能不僅僅是科技領域的創新，更成為企業發展的關鍵引擎。作為人類科技史上的

12、里程碑事件，AI 大模型的崛起不僅僅是技術進步的象征，更是智能時代的標志。AI 大模型在自然語言處理、決策支持、創新研發等方面的廣泛應用，為企業提供了更為便捷和高效的解決方案。企業可以通過深度學習、自然語言處理等技術手段，更加精準地洞察市場，提高產品和服務的創新能力，加速決策過程，從而更好地適應市場的變化。未來，我們面臨著更廣闊的前景和更深層次的挑戰?！耙灾亲儜f變”，全面擁抱人工智能新技術，將是中國企業繼續前行的關鍵。企業應積極擁抱人工智能，開啟未來無限可能。這并非是一個簡單的技術迭代，更是企業變革的全新機遇。最后，本序言是借助 AI 生成的，AI 可以做得更好。我們期待著在與 AI 共同探

13、索未來道路的過程中，為中國企業的智能化發展貢獻更多的智慧和力量。在這個充滿可能性的新時代，讓我們攜手迎接挑戰，共同創造一個更加智能、創新的未來。AI 見證：智變未來，迎接全新 AI 時代序 3我AI序 3 AI 見證：智變未來，迎接全新 AI 時代07 丨智能時代奔涌而至推動企業產業智能化轉型迅猛發展0107 丨智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展08 丨目前，我國已基本形成完善的數字經濟頂層設計與細化的地方推進舉措相結合的政策體系。數字經濟部署已成為我國構建現代化產業、市場、治理體系的重要組成，成為推進中國式現代化的重要驅動力量。黨和國家更加重視數字經濟發展，頂層戰略布局和協調機

14、制持續完善。數字經濟頂層設計持續完善，推動中國式現代化1.1黨的十八大以來，以習近平總書記為核心的黨中央高度重視發展數字經濟，并將其上升為國家戰略。習近平總書記多次發表重要講話，深刻闡述了數字經濟發展的趨勢和規律，科學回答了為什么要發展數字經濟、怎樣發展數字經濟的重大理論和實踐問題，為我國數字經濟發展指明了前進方向，提供了根本遵循。從六年前首次提出“促進數字經濟加快發展”，再到 2023 年的“大力發展數字經濟”，政府工作報告對“數字經濟”的表述不斷強化，釋放大力發展數字經濟的積極政策信號。從宏觀引領到微觀落地，各級政府積極推動重點領域數字產業及生態鏈條協同發展?！笆奈濉睌底纸洕l展規劃提出

15、，要“加快推進數字經濟產業化”，要增強網絡通信、集成電路、關鍵軟件、大數據、人工智能、區塊鏈等戰略前瞻技術創新能力，提升產業核心競爭力。工信部等六部門聯合發布算力基礎設施高質量發展行動計劃，旨在加強計算、網絡、存儲和應用協同創新，推進算力基礎設施高質量發展，充分發揮算力對數字經濟的驅動作用。今年，多地政府工作報告提出，2024 年將錨定培育新興產業、未來產業，聚焦以科技創新引領經濟發展，促進形成新質生產力，培育強勁新動能。此外，我國充分認識到提升產業鏈供應鏈韌性的重要性，完善主導產業體系，加強重點領域布局。工業和信息化部聯合六部門發布了關于加快培育發展制造業優質企業的指導意見，提出充分發揮優質

16、企業在增強產業鏈供應鏈自主可控能力中的中堅作用，組織參與制造業強鏈補鏈行動，做強長板優勢，補齊短板弱項，打造新興產業鏈條，提升產業鏈工業鏈穩定性和競爭力；工業和信息化部聯合十一部門發布了關于開展“攜手行動”促進大中小企業融通創新（2022-2025 年）的通知，提出重點推動大中小企業融通創新，推動形成協同、高效、融合、順暢的大中小企業融通創新生態，有力支撐產業鏈供應鏈補鏈固鏈強鏈。智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展09 丨數字經濟繼續保持高位增長，在國民經濟中的“加速器”、“穩定器”作用更加凸顯。數字經濟高質量發展，為國民經濟穩增長保駕護航1.2近年來，我國數字經濟發展持續取得新

17、突破，展現出強大韌性，為國民經濟增長保駕護航。據中國信息通信研究院 中國數字經濟發展研究報告（2023）數據顯示，2022 年我國數字經濟規模躍升至 50.2 萬億元，數字經濟同比名義增長 10.3%，高于 GDP 名義增速 4.98 個百分點，充分發揮“加速器”作用。與此同時，數字經濟在國民經濟中的地位更加穩固。2022 年，數字經濟占 GDP比重進一步提升，超過四成，占比達到41.5%，相當于第二產業占國民經濟的比重（2022 年，我國第二產業占 GDP 比重為 39.9%），數字經濟作為國民經濟的重要支柱地位更加凸顯，持續發揮經濟“穩定器”作用。三產智能化轉型提速發展，工業數字化發展促進

18、產業實現質的提升。目前，智能化轉型已全面覆蓋三大產業，轉型成效顯著。2022 年，數字經濟在我國農業、工業、服務業中的滲透率分別達10.5%、24.0%、44.7%，同比分別提升0.4 個百分點、1.2 個百分點、1.6 個百分點，增長幅度創新高。工業數字化轉型多維度探索實現重大突破。一方面，伴隨數字技術在工業生產的滲透及嵌入，企業逐步實現生產過程的自動化、智能化和可視化，生產效率大幅提高，資源配置得以優化；另一方面，技術創新持續賦能、產業應用持續深化、產業發展實現巨大突破，智能制造推動中國制造高質量發展。數字技術在驅動我國制造業提高全要素生產率并賦能商業模式創新變革的同時，也進一步通過資源集

19、約化管控及優化配置等方式助力降低企業能耗與排放，為中國經濟的可持續發展注入了新的動力，成為推動我國制造業高質量發展的重要力量。智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展10 丨數字基礎設施建設逐步完善，為各行業企業變革升級筑牢轉型之基。近年來，我國不斷加強數字基礎設施布局，統籌推進網絡基礎設施、算力基礎設施、應用基礎設施等建設，大力推進數字基礎設施體系化發展和規?；渴?，并取得顯著成效。據國家互聯網信息辦公室 2023年4月發布的數據顯示，截至2022年底，全國累計建成開通 5G 基站 231.2 萬個；數據中心機架總規模超過 650 萬標準機架，近五年平均增速超過 30%；工業互聯網已

20、覆蓋工業大類的 85%以上，標識解析體系全面建成，重點平臺連接設備超過8000萬臺，“5G+無人工廠”、“5G+工業互聯網平臺”等創新應用持續深化。此外，據中國信息通信研究院發布的中國算力發展指數白皮書（2023 年）顯示，我國算力規模穩步增長，智能算力保持強勁增長。我國通用數據中心、智能計算中心持續加快部署，2022 年基礎設施算力規模達到 180EFlops，位居全球第二。同時，我國當前算力總規模達到 302EFlops，占全球算力總規模的33%，增速達 50%；其中智能算力保持穩定高速增長，增速達 72%。我國數字基礎設施建設的逐步完善，加速各行各新 IT 技術深刻變革，驅動實體經濟進入

21、智能化時代1.3業智能化轉型升級變革。隨著人工智能技術的不斷發展，深度學習模型的規模逐漸增大，性能顯著提升，各行各業迎來了新的發展機遇。以 ChatGPT4 為代表的 AI 數字化和智能化，正強勢滲透企業組織發展，顛覆長期以來企業運營的底層邏輯，觸發企業根本性變革。傳統的人工智能應用往往只能處理有限的數據量，難以應對大規模數據的處理和分析需求，其準確性和效率也受到一定的限制。為了應對這些挑戰，大模型技術應運而生。大模型技術是一種利用大量數據和強大計算能力來訓練模型的技術，可以有效地提高人工智能應用的準確性和效率。大模型一般以“混合 AI”的部署方式出現。一方面，企業可以基于 MaaS（Mode

22、l-as-a-service，模型即服務）構建應用解決方案。行業大模型 MaaS服務，捕捉了特定行業或領域的語言特點、知識和規律，進行了優化和再訓練，可以更好地適用于該行業或領域的相關任務和應用，從而輔助行業用戶從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務實現全流程能力構建，解智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展11 丨智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，支撐企業快速實現大模型應用的產品化和商業化，助力企業智能化轉型升級。另一方面，企業在私有環境中部署自己專屬的企業大模型。企業大模型通常與行業大模型相比，更加個

23、性化和定制化，能夠更好地滿足企業內部的業務需求和實際應用場景。企業大模型的訓練數據可能包括企業內部的文本數據、業務流程信息、客戶反饋等，從而使得模型能夠更準確地理解和處理企業內部的語言數據，并提供更精確的文本分析、自然語言理解等功能，更適應該企業特定業務需求和應用場景。在 AI 浪潮的推動下，新 IT 技術深刻變革，驅動企業數字化管理與智能決策。信息化時代企業打造的 IT 系統響應速度慢、開發和迭代成本高，已無法滿足業務敏捷、快速調整的需求。隨著數字基礎設施逐步完善，升級 IT 系統及架構，以更敏捷、柔性的方式響應市場需求并驅動業務變革日益迫切。轉型企業基于云化、數字化基礎設施，通過整合沉淀企

24、業統一的云原生、大數據、人工智能等技術平臺，向上賦能業務，實現技術與業務的充分融合并形成新型治理體系。而在發展過程中，企業也正迭代發展“智能大腦”各項能力，用數字化、智能化重塑經營管理應用場景，以“數據+模型+算法”的方式實現數字化、智能化的閉環管理，實現全業務、全鏈條的“數據驅動、智能運營”，支撐敏捷決策、精準執行的經營管理創新?？深A見的是，隨著我國算力網絡的全面建成，以“大模型”為代表的智能技術也將進一步驅動企業進入更高階的智慧時代。12 丨智能化轉型正驅動企業經營管理及產業生態多因素交叉融合，并形成新型業務及產業形態。一方面，智能化轉型正驅動業務流程重塑。智能化轉型正推動業務、人才、資本

25、等要素資源配置，以價值流為導向，通過打通業務斷點冗余點，打破部門墻，優化重塑業務流程，重塑管理模式，降低企業運營成本，實現傳統模式的轉型升級。另一方面，智能化轉型正驅動企業戰略愿景、組織文化、業務與技術等多因素交叉融合。自 2011年來，“互聯網+”概念的興起讓企業普遍有意識地展開單點業務的變革升級。經過 10 余年的變革發展，隨著數字基礎設施建設的逐步完善及單點業務的成功改造，當前，我國大型企業正處在轉型進程的關鍵節點，逐步展開戰略、業務、技術、組織等要素的多維度系統化部署。而可預見的是，隨著云原生、AI 大模型、數字孿生等新興數字技術與業務深度融合，將促成工業企業數字業務新質變。轉型價值體

26、現愈發明顯，企業普遍期待看到可量化的轉型價值。當前，我國大型企業轉型工作進入深水區，智能化轉型量化價值的戰略意義愈發凸顯。融合創新成為企業普遍共識，并期待看到轉型量化價值1.4一方面，量化轉型價值有助于企業識別差距、總結經驗與成果。通過價值量化，企業可以明晰智能化建設的成效與不足，了解智能化轉型對業務流程、效率和成本方面帶來的改變和影響，為下一步的轉型發展提供有價值的經驗與參考；另一方面，量化價值有助于企業平穩渡過深水區，更好地實現智能化轉型。智能化轉型的量化價值在人效提升、成本降低、新產品推出速度加快、產品創新能力增強、商業模式優化等方面的體現愈發明顯，通過價值量化，企業可以明晰智能化轉型的

27、目標與優先級，進而優化資源配置和決策，推動轉型進程的順利進行。各行業已普遍啟動智能化轉型，智能成為一種生產力被認同并發揮作用，數字創新文化逐漸形成?？深A見的是，價值量化將成為企業識別差距、路徑規劃與戰略更新的重要抓手。隨著企業不斷深入智能化轉型，對智能化價值的認知將不斷提升，對價值量化的需求將更加迫切，企業將持續關注量化價值的相關工作，并將其作為推動智能化轉型的重要手段。智能時代奔涌而至，推動企業產業智能化轉型迅猛發展13 丨智能化轉型方法論0213 丨智能化轉型方法論14 丨隨著新技術不斷涌現、客戶需求更加多樣化，智能化轉型成為各行各業順應當今數字經濟發展的必然選擇。在轉型過程中，新興科技與

28、各產業的場景化融合逐步深化，與企業創新發展和變革的目標邏輯同頻共振，為企業運營效率的提升、商業模式的變革提供了最基礎和最有力的支撐，業務技術雙輪驅動成為推進產業供給側結構性改革的核心動力源。企業要實現智能化轉型，絕非一帆風順，一定會經歷規劃、實踐、再迭代、再實踐的螺旋式上升階段，企業需要有一套經過實踐檢驗、系統化的智能化轉型框架，以及能夠讓企業認清現狀、有效指導轉型路線的方法論。聯想基于自身轉型實踐和眾多客戶服務的案例，總結提煉出一套企業智能化轉型框架。這套智能化轉型框架從實踐中來，最終要落到實踐中去，始終堅持“與時俱進、動態迭代”的發展理念，伴隨聯想智能化轉型實踐和行業賦能實踐，將實踐總結形

29、成的寶貴經驗更深層次地注入理論模型，從而聚變為新的理論優勢，不斷攀登新的思想高峰。聯想根據自身的實踐轉型經驗，與中國信息通信研究院一起研究，并總結形成可用于指導并評估企業智能化發展現狀的分級模型“企業智能化成熟度模型”?！捌髽I智能化轉型框架”和“企業智能化成熟度模型”的迭代遵循“主體框架一致，關鍵應用層指標微調”的核心思路。具體而言，一方面，按照已確立的“智能化轉型戰略、智能業務運營、數字底座、組織與文化變革”四個維度，保持邏輯框架和主體評價指標體系的連貫性和穩定性，確保行業數據年比年量化的可比性；另一方面，根據各行業轉型的特點和重點，對部分三級指標和評估量表設計進行調整，以保持評價指標體系的

30、適應性和前瞻性，從而做到主客觀的統一，為對自身和所處行業的智能化成熟度進行梳理、評估、對比的企業提供了一個更加客觀、更具有操作價值的評估工具。繼承 2022 年通用版本的驗證方法，行業定制化后的“企業智能化轉型框架”和“企業智能化成熟度模型”的迭代過程也進行了充分的測試評估和驗證：我們邀請了近 1000 家轉型企業，以企業視角審視轉型框架和成熟度模型。同時，組織 20 場與來自不同行業的企業管理者和決策者進行 1V1 深度訪談。經過吸納意見、迭代更新，本轉型框架和成熟度模型獲得了業界廣泛高度評價，各項認可度指標平均分均達到 4 分以上（總分 5分），綜合得分達到 4.22 分，相比去年的 4.

31、17 分提升明顯。且受訪企業中表示智能化轉型方法論15 丨15 丨13%12%13%14%48%51%47%45%36%35%37%38%84%85%84%83%轉型框架成熟度模型指導意義4.174.244.164.194.164.244.284.48 4.194.41 4.424.48 2023年2022年總分11%11%11%11%44%45%43%44%41%42%41%42%85%86%84%86%4.174.224.304.46+1%持平+3%+1%認可度（45分%）總體認可度平均分2022年平均分1分-非常不認可2分-不太認可3分-感覺一般4分-比較認可5分-非常認可2023年平均

32、分公司一把手均分 本報告調研反饋數據圖 2-1 企業智能化轉型框架和成熟度模型獲得業界廣泛高度認可（15分制）這個（轉型）框架為我們公司轉型提供了完整的思考路徑，可以幫助做頂層設計和市場規劃，避免遺漏關鍵要素。某日化制造行業首席企業架構師問卷結構清晰，對各個行業有獨特的分析，非常符合行業中的轉型特征，尤其是這個（成熟度）階段模型與我們行業基本是共通的。某家裝行業數字化產品研發中心總監圖 2-1 圖 2-1 企業智能化轉型框架和成熟度模型獲得業界廣泛高度認可企業智能化轉型框架和成熟度模型獲得業界廣泛高度認可（15 分制）（15 分制）“比較任何”和“非常認可”的企業占比為85%，相比2022年有

33、所提升。其中，受訪企業對轉型框架和指導意義的評價提升明顯，相比 2022 年分別提升 1 個點智能化轉型方法論和 2 個點。多名受訪企業表示：轉型框架和成熟度模型（評估問卷）結構科學、設計合理，在理論上的解釋力和實踐上的指導價值日益成熟。16 丨任何科學理論體系的創造和創新，必須遵循實事求是的思想路線，以經驗面進行了調整和升級，突出不同行業的特色場景和用例，力爭實現主觀因素在事實為依據，用辯證邏輯演繹推導出結論，方可構建起一個可信任的理論體系。企業智能化轉型框架是在廣泛汲取了業對于企業而言，智能化轉型是不斷融合、重構的系統性復雜工程，既要體現出各行業的普適性，也要兼具符合自企業智能化轉型框架2

34、.1界已有的理論研究成果基礎上，對比參考政府/行業協會/行業研究機構、媒體服務機構、戰略及業務咨詢服務機構、服務及解決方案提供商等多家機成熟度的內涵釋義方可控范圍內的構對企業的智能化水平的研究體系，結合聯想自身轉型實踐，進一步補充和提煉。智能業務運營智能化轉型戰略數字底座組織與文化變革企業智能化價值運營價值數字化敏捷組織數字化人才創新文化智能運營管理智能供應鏈SalesTech(智能銷售)智能研發創新MarTech(智能營銷)智慧客服智能化轉型藍圖愿景與目標AI 平臺云原生平臺邊云網基礎設施全棧安全智能運維大數據平臺區塊鏈平臺IoT 平臺元宇宙開發平臺驅動主營增長降本提效提升客戶體驗戰略價值打

35、造新增長引擎創新業務模式建立韌性發展能力行業與社會價值履行社會責任推動行業變革應用開發平臺圖 2-2 企業智能化轉型框架圖（2023 版）圖 2-2 圖 2-2 企業智能化轉型框架圖企業智能化轉型框架圖（2023 版）（2023 版）身發展規律的特征模式。不同行業、不同企業在智能化發展水平方面存在整體性差距，不同企業在數據治理、經營模式、智能化轉型方法論17 丨中國有句俗話：人心齊，泰山移。意思是只要人們心往一處想、力往一處使，凝心聚力，就能發揮出移動泰山的巨大力量。對于企業發展而言，價值就是人心凝聚的粘合劑，價值共識、上下同欲是非常關鍵的智能化轉型起點。企業經過一段時間的發展，尤其是在自身產

36、品和服務在取得市場廣泛驗證之后，需要及時總結經驗，并盡可能地復制到更大范圍的生態伙伴圈中獲得規?；鲩L。這個時候，各種管理理念和工作方法交匯沖突，如果企業缺乏共同的價值理念，往往會發生內部離散效應。這一階段的企業更加需要通過集體的系統性思考進行價值的發掘和討論，只有凝聚了組織成員共同認可的愿景和目標，才會形成合力，真正發揮出成倍的共振效應，從而在激烈的市場競爭中永葆基業長青。同樣，企業不管是在快速成長期、還是有一定歷史積淀的穩步發展期、抑或是面臨巨大挑戰或機遇的轉型期，必然都將面臨業務增長、團隊培養等不同類型的痛點和難題，在不同時期，企業里的不同角色看待數字化轉型難免都有不同的認知和看法，因此

37、統一共識至關重要。1.三大價值：以價值為導向競爭環境、技術實踐、組織架構、人才積累等多方面面臨不一樣的問題，同時，企業的智能化轉型還受到規模體量、資源投入、組織范圍等內生性因素的制約。因此，智能化轉型的理論創新必須要按照一般規律與自身特征相結合的模式，在此基礎上總結形成系統性、客觀性、可迭代、可量化的分析框架和評估體系。本報告提出的企業智能化轉型框架不同于一般以技術架構為主要邏輯的框架，突出“價值引領、體系化推進”的轉型理念，提出傳遞智能化價值主張、共識智能化轉型戰略、實施和優化智能業務運營、投資和升級數字底座、推動組織與文化變革等縱橫立體式維度系統性、融合推進企業智能化轉型之路。聯想的企業智

38、能化轉型框架描述了一個企業要推動智能化轉型所需要考慮的要素和關系。這套轉型框架是在智能化價值的引領下，分解成智能化轉型戰略、智能業務運營、數字底座、組織與文化變革等四個方面進行全方位、系統性布局，才能助力企業突破發展瓶頸、增強核心競爭力、實現高質量發展。智能化轉型方法論18 丨智能化轉型是價值創造的過程，是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，不斷深化應用新一代信息技術，加速業務優化升級和創新轉型，培育發展新動能，創造、傳遞并獲取新價值的過程。智能化價值效益按照價值作用點可分為三大價值，即企業運營價值、戰略價值、行業和社會價值。運營價值是企業最為直接、關注度最高的價值主張，主要是基于企業的傳統存量

39、業務，價值創造和傳遞活動主要集中在企業內部價值鏈，價值獲取主要來源于傳統產品和服務的規?；a與交易，通過智能化轉型實現企業運營過程中的降本提效、驅動主營業務增長以及持續提升客戶體驗。展開來說，降本提效指的是通過智能化轉型，優化端到端的業務流程、提升運營和決策質量、降低資源浪費、提高人均產出率等，持續改善全價值鏈運營成本、提升運營效率。驅動主營業務增長，指的是圍繞主營業務適應市場趨勢，持續深耕核心領域和目標客戶，不斷提升自身創新服務能力，構筑行業競爭優勢，獲取市場份額和利潤。提升客戶體驗，指的是通過數字化平臺和智能運營技術，基于客戶的需求做出快速、準確響應，創新個性化、智能化體驗，提升客戶滿意

40、度、增強粘性，積累忠誠客戶。戰略價值專注于發展壯大數字業務，價值創造和傳遞活動由企業內部價值網絡轉變為開放價值生態，價值獲取主要來源于與生態合作伙伴共建的業務生態，從而對原有的業務體系進行顛覆式創新。事實上，數字化和智能化要求組織重新思考和研究數字化時代的新機遇和風險，為了應對外部環境變化，從最基本的經營理念和組織體系上做出適應和調整，這種巨大的變化也被稱為“范式轉換”（paradigm shift）,即改變游戲規則的前提下發生的企業根本性的劇烈變化和創新型突破，而不是原有業務的漸進式變化。展開來說，戰略價值包括三方面：創新業務模式、打造新增長引擎、建立韌性發展能力。其中，創新業務模式指的是數

41、字化和智能化技術為企業帶來了業務流程和運營機制的變革，延長價值鏈，開辟了全新的業務發展模式。打造新增長引擎，指的是數字化技術賦能如產品創新、個性化服務、智能客服等多個環節，重塑企業價值鏈，打破商業邊界，從而為企業帶來全新的盈利增長點。建立韌性發展能力，指的是以技術創新為本，深化健康經營，敏銳感知環境變化，打造具有高韌性的柔性組織以適應風險和新業態，從而保持穩健、可持續、高質量的增長。智能化轉型方法論首先是運營價值。其次是戰略價值。19 丨行業和社會價值彰顯了企業更大的抱負，已經成為一部分領先企業或具有較強的社會公益性質的企業（如交通運輸業）進行智能化轉型的價值追求。比如一些生態型企業會突破企業

42、邊界，將自有平臺開放給上下游，加快全行業智能化轉型的速度。行業和社會價值包括兩個方面：一是推動行業變革，企業通過開放企業智能化平臺和轉型實踐，帶動整個上下游，打造開放生態，賦能和推動行業整體升級，從而讓企業自身以更加無可撼動的地位引領產業。二是履行社會責任，企業利用智能化技術可以更好地保護數字及隱私安全，服務于更多弱勢群體，更有效創造節能減排、環境保護等綜合價值和長遠價值。據自身的實踐經驗和客戶交流經驗，在這 8 個子價值中，行業差異性比較大的價值追求點主要體現在“履行社會責任”方面，這主要是因為“社會責任”的內涵比較寬泛，不同行業的側重點可能不同，這一部分將會在下一章的調研數據分析部分詳細闡

43、述。無論如何，追求商業利潤和履行社會責任并不是一對割裂的矛盾對立面，真正成功的企業不僅能為自身的客戶提供優質的產品和服務，還主動承擔起讓世界變得更美好的社會責任。智能化轉型方法論最后是行業和社會價值。值得注意的是，轉型框架的價值屋頂部分，只是智能化轉型的目標，并非是集團整體追求的終極目標。這需要集團戰略自上而下的步步分解，從中解讀出智能化轉型相關的價值目標。因為企業的有些戰略落地不只依靠智能化的手段，還有很多別的方式。為了實現企業追求的智能化價值目標，企業智能化轉型需要從智能化轉型戰略、智能業務運營、數字底座、組織與文化變革等四個維度有機地推動、螺旋式迭代。從系統性設計原則出發，企業智能化轉型

44、框架立足企業整體視角，著眼全局優化，充分把握智能化轉型是一項系統工程，體系設計從企業戰略全局出發，不片面要求新興技術或運營模式的先進性，而是強調技術應用和業務變革同步協調發展，以及在此基礎上形成的戰略、業務運營、數字底座、組織和文化等多要素的相互促進、共同推進。2.四個維度：體系化推進智能 化轉型1）智能化轉型戰略企業首先需要明確轉型的戰略。智能化轉型戰略具有綱舉目張的作用。企業需要通過充分研討和論證，并在企業內部各部門、各層級達成普遍共識。20 丨智能化轉型戰略通常需要回答以下幾個問題：企業想要達到的目標是什么？（愿景和目標）通過哪些途徑達到企業目標？（轉型藍圖）是否已在內部達成共識？（戰略

45、落地的關鍵）首先，智能化轉型戰略的基石是愿景和目標，一般企業都會用一句話精煉總結企業的愿景和目標，愿景和目標是對智能化轉型的結果和效果的憧憬和預設，需要達成一把手和高層的共識。內部討論和論證的過程，通常是自上而下的，也就是先從公司的整體愿景和目標出發，結合業務的痛點和外部企業的最佳實踐，進行論證分析，逐步收斂，成為自上而下的“頂層規劃”。在愿景和目標的指引下，還需要分解和制定分階段的轉型藍圖。智能化轉型藍圖一般包括制定轉型實施路線圖、制定投資預算及管理規劃、推動轉型持續動態迭代等內容。實施路線圖一般分解到 3-5 年，明確不同年份的重點任務和里程碑，把握轉型的合理節奏。同時，智能化轉型總投資和

46、管理體系則囊括了詳細的投資及回報測算，指導企業科學、合理地安排預算，配套以價值為衡量的動態預算管理體系，保障好鋼都用在刀刃上。如果說制定戰略的過程是高層謀劃的結果，那么戰略共識就要解決企業內智能化轉型方法論部團隊之間的左右打通，也就是戰略“拉齊”的過程。值得注意的是，戰略共識并不是將一把手對戰略的思考向團隊宣講，而是高層在分享自己的思考基礎上，以開放性的態度傾聽不同的觀點，以共創的方式形成共識。只有共識了愿景和目標，確定了統一的轉型戰略、轉型藍圖，才能避免戰略制定“曲高和寡”和策略反復，避免各部門各自規劃、分散投資、平臺功能重復建設等問題。2）智能業務運營智能業務運營是直接創造企業價值的核心活

47、動，即在數字底座上培育出業務運營的“枝干”。智能業務運營的內涵是建設基于數字底座、敏捷柔性的業務中臺，要求對企業價值鏈各環節，如研發、生產、供應、營銷、銷售、服務等進行數字化、智能化升級改造，同時建立企業內部統一的、貫穿價值鏈全過程中的智能運營管理體系。在此基礎上，隨著智能業務數字化的深化、智能應用的落地，企業甚至可以重構企業價值創造過程，創新業務模式。企業價值鏈各業務部門都需要去尋找新場景，讓數字化和智能化的手段和工具去實現業務賦能和業務創新。這包括：21 丨智能化轉型方法論（1）智能研發創新：通過產品生命周期管理等數字化手段提升研發創新效率，基于統一的協同研發管理平臺，開展敏捷開發模式，應

48、用虛擬仿真、AI 算法等技術輔助決策，實現產品和服務的快速響應、快速迭代、動態優化，降低整體研發成本，提高研發質量。如通過收集和綜合分析內部數據（例如產銷數據）、外部數據（例如客戶需求和輿情數據）進行更加科學、全面、正確的產品決策等。打造智能研發創新體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否站在端到端的研發創新管理角度挖掘數據價值？企業是否整合了產品全生命周期的數據？企業遵循傳統“瀑布式”研發模式還是敏捷研發模式？企業是否應用數字孿生、AI 算法等技術輔助研發設計和決策？企業是否沉淀行業經驗，進行研發創新體系知識封裝和賦能行業？除此之外，今年的企業智能化轉型框架在研發創新模塊進行了分行業、分

49、場景的個性化描述，主要分為硬件研發、軟件研發、軟硬一體化研發等不同的研發創新的智能化成熟度體系。以汽車制造業為例，探索其研發創新體系的智能化轉型的關鍵策略是如何布局的？眾所周知，汽車的“電動化、網聯化、智能化、共享化”的新四化發展趨勢不斷推動汽車產業從“以產品為中心”向“以用戶為中心”的轉型升級。伴隨著汽車硬件（整車和零部件）與 ICT 技術的不斷融合和發展，汽車產業將從一個兩點之間的交通工具轉型為智能移動出行服務商。傳統的汽車企業只要把產品做好就可以了，在研發階段關注的核心技術是四大傳統工藝（沖壓、焊裝、涂裝、總裝）以及數控等加工工藝。而智能汽車時代，其產品功能、性能及用戶體驗將主要由軟件來

50、定義，通過電子電氣架構、操作系統、OTA、千人千面/千車千面，實現軟件主導的車端智能及服務。具體而言，汽車研發體系包括硬件（整車和零部件）產品開發、技術創新和端到端的研發流程管理三部分。汽車研發智能化轉型的主要應用方向包含協同研發平臺、大數據平臺和數字孿生等技術，其本質是利用數字化和智能化的工具實現研發過程中的需求定義、功能設計、代碼生產、樣車試制、升級迭代等產品全生命周期的數字主線，并應用數字孿生、虛擬仿真、AI 算法等技術實現智能化決策，從而縮短研發周期，實現以用戶為中心的高效敏捷創新。無論對于傳統車企，還是造車新勢力，這都是一場革命性的研發流程變革。22 丨關鍵應用智能化轉型方向協同研發

51、平臺建立協同研發一體化管理平臺，優化研發內部流程和橫向拉通制造、售后等環節，實現研發進度可監控、可追溯，以及產品全生命周期的精細化管理大數據平臺建立統一的企業級數據管理系統，對數據資產進行有效管理與集中治理，實現數據整合，形成數據資產，利用算法模型實現數據驅動的研發智能決策數字孿生建立在物理實體和數據分析的基礎上，實現基于需求、功能、邏輯、物理的全過程仿真驗證，以虛擬的方式在現實中獲得最優模型，大大提升研發效率表 2-1 表 2-1 汽車研發創新領域的智能化應用汽車研發創新領域的智能化應用（2）智能供應鏈：智能供應鏈可以保證企業供應鏈少“掉鏈子”，從而建立整體競爭優勢。如建立需求管理、采購計劃

52、、生產計劃、訂單履約計劃以及運輸管理的流程自動化；梳理和整合客戶需求平臺、物料需求計劃、供應商信息等系統；供應鏈的數字化、在線化協作，建立預測到采購、訂單到收款等流程的高度自動化等。同時，在工業領域，智能化在供應鏈中的制造環節具有大展拳腳的空間，通過落地智能排產、智能檢測等 AI 應用，構建端到端的智能決策分析，探尋生產過程的精細排程、預測性設備維護、智能質智能化轉型方法論量檢測、自動物料調配、工業機器人等多種智能化場景，能夠有效幫助生產制造的提質、增效、降本、減存。打造智能供應鏈體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否站在端到端的供應鏈全流程角度挖掘數據價值？企業是否整合了供應鏈上下游各

53、方的的數據系統？企業遵循傳統鏈式運作模式還是網狀運作模式？企業是否應用物聯網、AI 算法等技術提升自動化水平和供應效率？企業是否沉淀行業經驗，創建多方共贏、生態融合的供應鏈平臺？23 丨除此之外，今年的企業智能化轉型框架優化最明顯的一點就是不同行業的智能供應鏈環節的側重點不同?？傮w而言，根據行業性質，供應鏈可分為兩大類：（有形的）產品供應鏈、（無形的）服務供應鏈。從定義上看，產品供應鏈是指通過對信息流、物流、資金流的控制和整合，從上游的原材料供應商，經過制造商和銷售網絡，最終交付到消費者手中的端到端的產品交付全鏈條，從而構建了涵蓋上游供應商、制造商、分銷商、零售商、最終用戶的功能網鏈結構。服務

54、供應鏈是指通過對信息流、物流/能力流、資金流的控制和整合，從上游的供應商，經過服務集成商，最終交付到消費者手中的端到端的產品或服務交智能化轉型方法論付全鏈條，從而構建了涵蓋上游供應商、服務集成商、最終用戶的功能網鏈結構。二者的共同點在于其本質都是一種端到端的資源連接過程，無論是實體企業還是服務為主的企業，其在供應鏈上的智能化轉型方向都是通過供應鏈全流程的可視化、透明化、協同化，提供智能預測分析、智能調度、最優化資源配置等能力，實現多方高效協調的供應鏈生態網絡，從而提升供應鏈運營效率和智能決策水平。從具體內涵上看，產品供應鏈和服務供應鏈在交付對象、鏈條結構、需求特性、運營目標、策略重點、績效評價

55、等方面表現出明顯的差異性，具體如下表所示。要素產品供應鏈服務供應鏈交付對象有形的實體產品（如制造、能源、建筑等）無形的服務（如交通、電信等）有形產品（如零售商超等）集成服務（如 IT 集成等）鏈條結構層級較多，結構明顯：原料供應商-制造商-分銷商-零售商-消費者層級較少，結構趨向扁平化：上游功能性服務商/制造商-服務集成商-消費者需求特性需求集中，可預測性強需求分散，隨機性強、可預測性差運營目標確保產品質量、優化資源配置、實現成本和規模效益整合資源和能力、快速響應客戶需求、提升客戶滿意度策略重點協調生產計劃、庫存管理、供應商管理，確保原料供應和物流的穩定性、可靠性協調服務能力和服務計劃，滿足客

56、戶需求和提高客戶滿意度績效評價基于產品運作效率的評價，如訂單時間，比較客觀基于服務交付的績效評價，如客戶滿意度，比較主觀相似處本質都是一種端到端的資源連接過程通用技術：綜合規劃和執行系統（如供應鏈控制塔）、物流可視性、自主物流、智能采購和倉儲、高級預測性分析等轉型目標：實現高效、敏捷與柔性的供應鏈網絡表 2-2 表 2-2 產品供應鏈和服務供應鏈的對比產品供應鏈和服務供應鏈的對比24 丨行業供應鏈（分為資源的產生過程和交付過程）制造行業用語行業用語智能制造制造供應鏈流程典型應用典型應用智能制造：智能制造：基于全流程的數據管理和精益制造，提升柔性自動化生產能力，基于全流程的數據管理和精益制造，提

57、升柔性自動化生產能力，實現生產的提質、增效、減存；利用AI、物聯網、工業機器人等實現精細排程、實現生產的提質、增效、減存；利用AI、物聯網、工業機器人等實現精細排程、預測性設備維護、智能巡檢、自動物料調配等智能化生產模式；預測性設備維護、智能巡檢、自動物料調配等智能化生產模式；制造供應鏈流程：制造供應鏈流程：建立統一的供應鏈控制塔，鏈接上下游各方，實現包括建立統一的供應鏈控制塔，鏈接上下游各方，實現包括訂單流、物料流、運輸流、生產全過程進行全流程數據采集、監控、追溯訂單流、物料流、運輸流、生產全過程進行全流程數據采集、監控、追溯和調控，實時共享可視化數據和協作；應用 AI、數字孿生、物聯網等新

58、技和調控，實時共享可視化數據和協作；應用 AI、數字孿生、物聯網等新技術打造供應鏈系統的“智慧大腦”，基于數據做端到端的智能決策和管理。術打造供應鏈系統的“智慧大腦”，基于數據做端到端的智能決策和管理。金融行業用語行業用語智能資產和交易管理典型應用典型應用建立投研交易一體化平臺，實現從投研策略、資產配置、模擬組合、報價詢價、建立投研交易一體化平臺，實現從投研策略、資產配置、模擬組合、報價詢價、交易錄入、理財風控等全生命周期的互聯互通，形成企業級統一的資產和交易錄入、理財風控等全生命周期的互聯互通，形成企業級統一的資產和風險視圖，形成規?；毣Ｊ?；應用量化因子智能研究、交易資風險視圖，形

59、成規?；毣Ｊ?；應用量化因子智能研究、交易資源智能匹配等金融科技手段，提高管理效率，滿足客戶個性化需求。源智能匹配等金融科技手段，提高管理效率，滿足客戶個性化需求。交通運輸行業用語工程建設和養護交通供應鏈流程交通管控和調度典型應用典型應用工程建設和養護：工程建設和養護：建立一體化的交通基礎設施建設和養護平臺，集成工程建立一體化的交通基礎設施建設和養護平臺，集成工程管理駕駛艙、基礎設施運行狀態等模塊，實現交通基礎設施建、管、養全管理駕駛艙、基礎設施運行狀態等模塊，實現交通基礎設施建、管、養全生命周期的多方信息共享、協同工作，融合 BIM 模型、物聯網、GIS、人生命周期的多方信息共享、協

60、同工作，融合 BIM 模型、物聯網、GIS、人工智能、大數據等技術，構建多系統融合、集約化管理的工程管理和養護工智能、大數據等技術，構建多系統融合、集約化管理的工程管理和養護平臺，實現全要素全環節的泛在感知、主動預警式的智能工程建設和養護；平臺，實現全要素全環節的泛在感知、主動預警式的智能工程建設和養護；交通供應鏈和管控調度系統：交通供應鏈和管控調度系統：建設交通運行協調指揮中心（TOCC），整合建設交通運行協調指揮中心（TOCC），整合全鏈條數據的采集、監控、追溯、調控，全面提升交通管控效率；運用 AI全鏈條數據的采集、監控、追溯、調控，全面提升交通管控效率；運用 AI算法等技術自動編制運行

61、圖和仿真調優，打造泛在感知、動態預警的交通“智算法等技術自動編制運行圖和仿真調優，打造泛在感知、動態預警的交通“智慧大腦”，實現安全、高效、智能的精細化交通管控系統?；鄞竽X”，實現安全、高效、智能的精細化交通管控系統。盡管在供應鏈的核心內涵和轉型方向上各行業具有一定的共通性，但是供應鏈的服務對象就是企業的交付物，因此不同行業的供應鏈往往具有天然的行業隔離屬性，各行各業對“供應鏈”的行業用語和智能化應用場景千差萬別。這就要求供應鏈智能化轉型須深耕行業，準確把握行業經營特點，體現出差異化、模塊化的供應鏈管理思想。比如，在前期訪談中，某金融證券行業的系統架構師表示“對于金融行業供應鏈模塊還需要做一些

62、微調，供應鏈這個詞不應該再出現了，叫資產交易管理即可”。再比如，某電信行業的數字化轉型負責人表示“運營商供應鏈的內涵更大一些。除了一般供應鏈，包含物料采購、生產、物流等流程之外，還包括網絡建設與運維，對于運營商來說，網絡優化、建設、運維、規劃等是（電信行業）供應鏈的核心內容”。智能化轉型方法論表 2-3 不同行業的供應鏈用語和典型應用25 丨行業用語電信供應鏈流程智能網絡運維電信典型應用電信供應鏈流程：電信供應鏈流程：建立一體化敏捷供應鏈平臺，打通 ERP 系統，鏈接建立一體化敏捷供應鏈平臺，打通 ERP 系統，鏈接所有上下游各方，推動需求及交付管理的全流程自動化，提升供應鏈端所有上下游各方，

63、推動需求及交付管理的全流程自動化，提升供應鏈端到端協同效率；用大數據、AI、數字孿生、物聯網等技術，以平臺化管到端協同效率；用大數據、AI、數字孿生、物聯網等技術，以平臺化管理視角，提供智能預測分析、智能調度與分配等能力，提升供應鏈智能理視角，提供智能預測分析、智能調度與分配等能力，提升供應鏈智能決策水平；決策水平；智能網絡運維：智能網絡運維：建立基于大數據的運維數據倉庫，基于跨網元數據整建立基于大數據的運維數據倉庫，基于跨網元數據整合、數據深度挖掘、動態閾值調整、異常檢測、智能 RCA 分析等技術，合、數據深度挖掘、動態閾值調整、異常檢測、智能 RCA 分析等技術，實現多網元系統統一集約化管

64、理，實時協調關鍵節點和敏捷適配；引入實現多網元系統統一集約化管理，實時協調關鍵節點和敏捷適配；引入SDN/NFV、Al 算法、數字孿生網絡等新型智能通信技術，構建基于網SDN/NFV、Al 算法、數字孿生網絡等新型智能通信技術，構建基于網絡全生命周期的“智慧運維大腦”，達到高效穩定、自主決策的高度自絡全生命周期的“智慧運維大腦”，達到高效穩定、自主決策的高度自智網絡階段。智網絡階段。能源和公共事業行業用語行業用語智能生產能源供應鏈流程典型應用典型應用智能生產：智能生產：建立統一的能源生產綜合管控平臺，推動生產現場井、站、廠、建立統一的能源生產綜合管控平臺，推動生產現場井、站、廠、設備等全過程可

65、視化管控和自動優化，實現生產全流程的精細化管理；設備等全過程可視化管控和自動優化，實現生產全流程的精細化管理；融合邊緣計算、大數據、人工智能等技術，實現生產全流程的智能管控，融合邊緣計算、大數據、人工智能等技術，實現生產全流程的智能管控，提升預測預警、協同優化和科學決策的水平，保障能源生產的持續安全提升預測預警、協同優化和科學決策的水平，保障能源生產的持續安全穩定運行；穩定運行；能源供應鏈流程：能源供應鏈流程：建立統一的能源供應鏈管理系統，鏈接上下游各方，建立統一的能源供應鏈管理系統，鏈接上下游各方，實現端到端全流程的監控、追溯和調控，實時共享可視化數據和協作；實現端到端全流程的監控、追溯和調

66、控，實時共享可視化數據和協作；應用AI、物聯網、數字孿生等新技術打造能源供應鏈管理的“智慧大腦”，應用AI、物聯網、數字孿生等新技術打造能源供應鏈管理的“智慧大腦”，基于數據驅動的智能決策與預警，最大化能源的精準高效配置?；跀祿寗拥闹悄軟Q策與預警，最大化能源的精準高效配置。建筑行業用語行業用語智能建造建筑供應鏈流程典型應用典型應用智能建造：智能建造：建立一體化的工程建造管理平臺，實現建設方與施工方、監建立一體化的工程建造管理平臺，實現建設方與施工方、監理方、材料與設備方等甲乙方的數據連通、業務聯動、高效協同；融合理方、材料與設備方等甲乙方的數據連通、業務聯動、高效協同；融合BIM 模型、物

67、聯網、人工智能、數字孿生等技術，實現全要素全環節的BIM 模型、物聯網、人工智能、數字孿生等技術，實現全要素全環節的泛在感知、主動預警式的智能工程建設和管理，提升預測預警、協同優泛在感知、主動預警式的智能工程建設和管理，提升預測預警、協同優化和科學決策的水平；化和科學決策的水平；建筑供應鏈流程：建筑供應鏈流程：建立統一的供應鏈控制塔，鏈接上下游各方，實現包建立統一的供應鏈控制塔，鏈接上下游各方，實現包括訂單流、物料流、運輸流、建設全過程進行全流程數據采集、監控、括訂單流、物料流、運輸流、建設全過程進行全流程數據采集、監控、追溯和調控，實時共享可視化數據和協作；應用 AI、數字孿生、物聯網追溯和

68、調控，實時共享可視化數據和協作；應用 AI、數字孿生、物聯網等新技術打造供應鏈系統的“智慧大腦”，基于數據做端到端的智能決等新技術打造供應鏈系統的“智慧大腦”，基于數據做端到端的智能決策和管理。策和管理。其他服務型企業（如流通、醫療衛生等）行業用語服務供應鏈流程典型應用典型應用建立一體化敏捷供應鏈平臺，打通 ERP 系統，鏈接所有上下游各方，建立一體化敏捷供應鏈平臺，打通 ERP 系統，鏈接所有上下游各方，推動需求及交付管理的全流程自動化，提升供應鏈端到端協同效率；用推動需求及交付管理的全流程自動化，提升供應鏈端到端協同效率；用大數據、AI、數字孿生、物聯網等技術，以平臺化管理視角，提供智能大

69、數據、AI、數字孿生、物聯網等技術，以平臺化管理視角，提供智能預測分析、智能調度與分配等能力，提升供應鏈智能決策水平。預測分析、智能調度與分配等能力，提升供應鏈智能決策水平。智能化轉型方法論26 丨（3）MarTech(智能營銷)：營銷通常是企業主要的費用開支之一，因此，為提升營銷 ROI 為目的的智能營銷，是企業智能化轉型中的關鍵課題之一。這包括數字營銷觸點的建立、營銷數據的打通、以客戶細分、客戶標簽等大數據為基礎的精準營銷等。同時，基于營銷過程產生的大量數據，AI 技術可廣泛應用于智能推薦、營銷內容自動生成、營銷策略自動調整等場景中。打造智能營銷體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否

70、建立了數字營銷觸點、應用了數字化營銷工具？企業是否整合了客戶全生命周期的數據系統？企業是否制定了清晰的營銷 ROI 標準和KPI 評估？基于大數據分析的客戶標簽和客戶畫像體系是否完善？企業是否應用 AI 算法等技術提升營銷自動化和智能化？企業是否沉淀行業經驗，創建多方共贏、生態融合的營銷平臺？（4）SalesTech(智能銷售)：統一的銷售管理系統提升商機跟進效率、提高贏單率，數字化銷售模式的采用，AI技術廣泛應用于精準產品推薦、定價優化、線索評分、客戶細分等場景的應用等。打造智能銷售體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否建立了數字化的銷售管理工具？企業是否整合了全渠道、全鏈路的銷售數據

71、？基于大數據分析的產品推薦和銷售決策體系是否完善？企業是否應用 AI 算法等技術提升銷售管理自動化和智能化？企業是否沉淀行業經驗，創建多方共贏、生態融合的銷售管理平臺？（5）智慧客服：客戶服務體系的智能化主要體現在，統一的客戶信息和多媒體接入，服務流程的數據拉通，智能客服機器人甚至虛擬數字人等 AI 應用等方面，客戶服務的智能化不僅能夠顯著降本提效，提升客戶體驗，實現客戶忠誠，還能夠協助打通從服務到裂變、口碑和復購的閉環，產生業務價值。打造智慧客服體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否全面引入線上客服體系（如微信、官網等）？企業是否整合了客戶全生命周期的數據系統？企業是否應用 AI 機器

72、人等技術提升客戶服務效率？企業客服體系是否實現了從“服務中心”向“利潤中心”的轉變？企業是否沉淀行業經驗，創建多方共贏、生態融合的服務平臺？智能化轉型方法論27 丨（6）智能運營管理：建立企業級的智能化運營管理體系，基于統一的數據平臺，進行綜合判斷和決策，能夠讓企業的運營管理以數據為驅動，實時決策、科學決策，實現全價值鏈數字化和智能化運營。打造智能運營體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否建立了數字化的運營管理工具？企業是否整合了企業內部各價值鏈的數據系統？企業是否搭建了統一的運營指標管理和閉環體系？企業是否應用大數據、AI 算法等技術提升企業運營決策效率？企業是否沉淀行業經驗，創建多方

73、共贏、生態融合的運營平臺？3）數字底座企業的數字底座是企業智能化轉型的“根基”。傳統 IT 架構的擴展性和靈活性都比較差，IT 系統開發、改造和運維難度大，很難支持企業對市場隨時應變的需求，比如任何一個新功能的引入或調整，都會導致牽一發而動全身，不僅響應緩慢，成本也很高。為支撐高效的智能業務運營，需要基于“端-邊-云-網-智”一體化的新 IT 架構建設企業的數字底座。首先，將傳統基礎設施升級到以混合云基礎、云邊協同、云網融合、軟硬一體的邊/云/網基礎設施；其次，陸續建設公司統一的、中臺化的云原生平臺、大數據平臺、AI 平臺、IoT 平臺、元宇宙開發平臺(2023年新增子模塊)、區塊鏈平臺以及應

74、用開發平臺等技術中臺，向下能與基礎設施解耦，向上能為業務運營數字化、智能化提供敏捷的技術支撐能力；其次，圍繞全新的數字底座，建立 AI 驅動的智能運維能力以及關注全棧安全的保障能力?；谶@樣的數字底座，企業的智能業務運營需求便能夠更加柔性、敏捷、快速地實現。需要澄清一個誤區，數字底座不僅僅是建一個私有云，而是包括云化的基礎設施、中臺化和云原生的技術平臺、運維和安全在內的整體“根基”。例如，技術中臺的云原生平臺，包含面向云原生應用開發所必須的容器云、微服務框架、DevOps 平臺；AI 平臺，是面向各種智能化應用的、封裝好、易調用的“AI預制件”；應用開發平臺，則囊括了低代碼開發平臺、公共開發工

75、具、移動端開發平臺等各類開發工具；部分智能化轉型領先企業進一步探索和創新，開始搭建的元宇宙開發平臺等也都將成為數字底座“根基”的一部分。在這個更加先進、更加健壯的根基之上，企業才能夠建設更加敏捷、柔性的業務中臺和智能業務應用。智能化轉型方法論28 丨4）組織與文化變革組織與文化是創造轉型的“土壤”。智能化轉型需要打造一個專業的、IT 與業務相互融合的數字化組織，同時大力培養、大膽引進數字化人才，并鼓勵和建設開放、靈活、以數據和 AI 智能驅動的創新文化。打造智能化驅動的組織和文化變革體系通?？梢詮囊韵聨讉€問題出發思考：企業是否成立了專門的數字化轉型推動組織？企業的 IT 部門是否與業務部門共背

76、轉型業績目標？企業是否設置專門的數據科學家和 AI 工程師組織支撐智能化升級？在技術中臺中，還需要突出強調一個中臺，即大數據中臺，這是一個企業從信息化走向數字化、智能化的重要基礎。只有企業構建了大數據中臺，進行了數據治理，將公司跨環節、跨領域的數據標準做到了統一定義、統一來源，有統一的數據平臺進行存儲、處理和管理，才能真正的開展數據分析和應用，為智能化的業務運營提供可靠基礎。智能化轉型，要做到“內化于心，外化于行”，需要打造一個數字化敏捷組織，要建立以客戶為中心、以服務為導向的使命感和價值觀，全面改造組織和流程，實現組織內的快速響應；設置專門的數字化轉型推動部門，推動數字化和智能化的戰略分解和

77、落地。同時，引入和培育更多的數字化人才，打造專門的數據科學家和 AI 工程師隊伍，在人員招聘、晉升中明確數字化勝任力模型和技能要求，提升業務團隊數字素養。最后，要營造數字創新文化。數字化、智能化是否正式納入全公司價值觀與文化系統中，并得以廣泛宣傳和落地？這些問題都需要創新方法、扎實推行。諸此種種，推動組織與文化變革是數字化和智能化轉型體系中不可或缺的、非常重要的土壤。企業是否設立了明確的數字化勝任力模型和技能要求？企業的人力資源配套體系是否匹配數字化和智能化轉型的需求？企業的價值觀與文化系統中是否納入了數字化、智能化創新的內容？企業的創新文化是否突破公司邊界，形成同客戶與合作伙伴相融合的數字化

78、生態系統及共創文化？智能化轉型方法論29 丨企業智能化成熟度模型，可以幫助企業準確診斷自身智能化轉型所處的階段水平，以及應當采取的重點策略。本報告中的企業智能化成熟度具體劃分延續去年的劃分標準和原則，共分為 L1 至L5 共五個水平，包括：尚處于基礎信息化建設，被動數字化/智能化嘗試的企業智能化成熟度模型2.2L1單點嘗試L2局部建設L3數字底座建設L4智能運營L5 創新發展圖 2-3 圖 2-3 企業智能化成熟度模型企業智能化成熟度模型L1；局部數字化建設，探索嘗試智能化應用的 L2；全面投資規劃建設公司級數字底座，為智能化做儲備的 L3；智能技術全面應用，基本實現全價值鏈智能運營的 L4；

79、新 IT 技術與業務全面融合，開放賦能行業創新變革的 L5。智能化轉型方法論30 丨這一水平的企業，只在一些局部場景中，被動式淺嘗了數字化應用或單點智能化產品，比如建立電商能力、投放數字廣告等，在一些核心業務方面開始了流程標準化、信息化，但尚未形成成熟的智能化產品和應用。處在這一水平的企業，在部分價值鏈部門，比如生產制造、銷售和服務等，各自在部門內進行了數字化，開始了部門級的數據平臺探索，例如商機管理系統和客服平臺等，開始嘗試市場中成熟的智能化應用。處在這一水平的企業,企業對智能化轉型的認知基本已經進入到一個新的層次，智能化轉型戰略已經取得普遍共識，正在打造包括邊、云、網基礎設施和技術中臺在內

80、的，公司統一的數字底座，開始有意識的為開展較全面的智能化應用做準備。L1 單點嘗試L2 局部建設L3 數字底座建設在單點嘗試水平，企業主要關注信息化發揮運營價值，一般能夠通過信息系統提高工作效率，在一定程度上幫助降本提效，及通過拓展在線銷售渠道促進主營業務增長，但由于缺乏系統化規劃和智能技術的深度應用，效果有限。到達 L2 水平，企業仍然主要關注運營價值，由于在部門級能夠做到主動規劃投資，降本提效、驅動主營業務增長、提升客戶體驗幾方面運營價值一般都能開始有所體現，也是價值的顯現進一步驅動各部門謀求更深的應用。到達 L3 水平的企業，智能化轉型的價值目標已經不局限于運營價值，開始關注戰略價值，通

81、過公司級統一數字底座支撐來探索業務模式創新，同時運營價值也能夠得到更多的挖掘。智能化轉型方法論31 丨處在這一水平的企業，不僅完成了數字底座的建設，而且打造了公司統一的業務中臺，AI 技術也得到全面應用，基本實現全價值鏈的智能化運營，智能成為一種生產力被認同并發揮作用。達到 L4 水平的企業，智能化轉型的戰略價值已經能夠比較明顯的體現，如處在這一水平的企業，新 IT 技術已經與業務活動全面融合，并且借力新 IT技術去變革公司的業務模式，他們往往也是所在行業的領軍企業，有的甚至開放自身智能化轉型的成果，帶動本行業商業模式的整體變革。達到 L5 水平的企業，智能化的運營價值、戰略價值都能比較充分的

82、發揮，智能化戰略在迭代過程中能夠不斷深化價值目標，同時較多企業開始總結自身智能化轉型的經驗，工具化、平臺化，對外進行賦能，服務和引領行業變革。綜上所述，智能化成熟度模型不僅關注企業的顯性價值鏈環節，還包括組織、戰略、技術等環節，對應轉型框架的 3 大價值、4 個一級維度、20 個能力子域，對企業各項業務的智能化都提出 L4 智能運營L5 創新發展貫通全價值鏈實現融合零售、客戶直達、訂閱等業務模式創新，有些企業開始基于數據智能打造新的增長引擎，如創新智能化新產品、智能數據分析、智能預測服務等，并且通過協同效應能夠建立韌性發展能力。建設要求，更注重企業多方位能力均衡發展。這正是智能化成熟度模型“等

83、級”的內涵，即引導企業處于某一發展水平時，既要有優先重點建設，又要注重均衡發展，更要關注其短板能力。如果同一成熟度水平下，各能力子域發展不平衡，或者各能力間差距較大，從長遠發展來看，會影響整個企業的健康、可持續發展。比如某制造企業生產作業智能化達到 L4 水平，短期內企業獲得生產效益，產量飛速提升，但是底層的數據基礎平臺因為沒有直接效益忽視投資，只達到 L2 水平，那么隨著業務的增長、外部競爭的加劇，相對落后和陳舊的數字底座可能無法支撐企業的敏捷和創新需求，加之前期沒有相關數字人才的積累，可能面臨發展停滯、倒退的現象。智能化轉型方法論32 丨所以需要再次強調的是，對于正在經歷智能化轉型的企業而

84、言，L1 到 L5 并不是一個必須循序漸進的道路，中國企業可以適度前瞻性地布局，謀求跨越式發展。而實現這一路徑的最佳路徑就是進行企業自身的成熟度診斷，通過對標核查的方式，將企業問題得到充分暴露，將能力優勢和弱勢全面梳理，針對能力短板給出提升建議，以保證企業及時糾正錯誤，持續健康發展。當然了在這個過程中，評估也會引發企業管理決策層對于企業智能化成熟度水平的把握和關注，并為后續的智能化建設提供資源保障。那么怎么進行企業的智能化成熟度水平診斷呢？下一節將詳細闡述評估工作的“前世今生”。成成熟熟度度水水平平L1單點嘗試L2局部建設L3數字底座建設L4智能運營L5 創新發展智智能能化化戰戰略略組組織織和

85、和文文化化變變革革數數字字底底座座智智能能業業務務運運營營轉轉型型價價值值幾乎沒有系統性數字化意識，認知尚淺，公司層和部門層尚無明確的數字化戰略或將數字化視為優先事項，應對客戶和行業壓力，被動嘗試單點應用部分業務開始形成各自的數字化戰略，公司層逐步開始意識到統一數字化戰略的重要性企業制定了公司級的數字化轉型戰略，并達成普遍共識，有清晰的全公司共識的數字化轉型愿景和目標，正在討論或已經形成了全公司統一的轉型藍圖AI 驅動的智能化升級融入愿景與目標，并形成全公司普遍共識，已經建立起業務與 IT 雙輪驅動下轉型藍圖高效迭代和閉環管理體系，AI 應用納入轉型藍圖企業內部、企業帶動上下游生態伙伴，形成了

86、智能化轉型的普遍共識，服務和引領行業變革沒有明確數字化轉型的負責人、組織機構，IT 沒有部門化或 IT 部門以信息中心、網絡中心的形態存在，屬于技術支撐部門IT 以采購和運維信息化設備為主IT 部門人員的職能逐步健全，開始配備數據工程師、網絡工程師等專業人才，但尚未形成公司整體的數字化人才和文化體系智能化轉型的驅動力還是 IT 驅動為主IT 部門招募了具有業務和技術雙重技能的人才，如架構師、BI 分析師等，明確專門的部門負責推進數字化轉型，并與業務形成雙輪驅動的工作機制開始形成數字化人才勝任力模型和技能要求、人力資源配套體系業務、IT 聯合推動轉型，公司開始設置專門的數據科學家和 AI 工程師

87、組織支撐智能化升級涌現更多數字化人才，數據創新文化開始形成數據驅動文化深入人心，公司成為敏捷、創新、開放的智能驅動公司公司數字化人才在行業內具備業界競爭力，向外輸出數字化人才培養體系，更多創新源自生態合作過程中不關注數據建設，IT 投入很少；基礎設施非常薄弱，基本依托傳統 IT 架構，系統以單體應用架構為主，核心業務環節信息化，通過信息化實現業務流程標準化數據零散、滯后、格式不統一等在各部門內部開始搭建各自的數據中臺，進行數字化專題分析部門層面已經基本完成信息化和流程標準化，并產生數據；尚未互聯互通，無法支持跨部門、跨價值鏈的綜合分析應用；開始嘗試市場上成熟的智能化應用全面規劃和投資公司級數字

88、底座，建立企業級數據平臺通過統一的數字底座，實現企業內端到端的數據互聯互通，自動化的報表和在線看板支持業務智能運營決策；開始有意識的為開展較全面的智能化應用做準備企業數字底座技術領先并全面應用，建成多云管理平臺，云原生平臺已經成熟應用，數據支持服務覆蓋全公司；AI 平臺廣泛被調用，有行業專屬的算法池，系統性地挖掘智能化場景并形成運營閉環擴展數字化、智能化的應用邊界，數據從企業內部流入上下游產業鏈中，數據價值與上下游伙伴共享，對外輸出最佳實踐和方案；能夠產生可持續規?；б?、自主研發算法模型，行業輸出能力企業運營管理基本依靠手工報表、人工分析、專家經驗，高度依靠人；只有簡單的核心業務環節數據分析

89、和系統支撐，如訂單數據、財務報表、在線銷售等在信息系統的支持下，部門內部的協作流程簡化，協作效率提高，但跨部門的協作效率較低IT 開始與業務進行融合，有基礎的數據報表、運營看板，但仍存在數據不一致、報表不及時的問題IT 與業務的融合逐漸緊密，各部門之間的協作效率大大提高，實現了企業級協同，不僅用來處理業務流程，自動化的報表和在線看板能夠支持業務智能運營決策、異常狀況預警等IT 與業務運營深度融合，基于全公司跨部門數據開展全價值鏈數字化運營業務普遍深度應用智能化工具提升決策準確性和運營效率，如研判市場機會、自動生成計劃等，智能運營成為系統性的組織行為業務與 IT 全面融合，能夠通過數據與智能實現

90、產品研發與產供銷等環節的一體化運營；智能技術成為加速產品持續創新的重要力量；實現跨公司（包括供應商和客戶）的協調優化，形成共生型智能生態系統主要關注信息化發揮運營價值，通過信息系統提高工作效率，通過拓展在線銷售渠道促進主營業務增長，但由于缺乏系統 化規劃和智能技術的深度應用，效果有限由于在部門級能夠做到主動規劃投資，運營價值開始有所體現，同時價值的顯現進一步驅動各部門謀求更深的應用戰略價值已經能夠比較明顯的體現，如貫通全價值鏈實現融合零售等業務模式創新，有些企業開始基于數據智能打造新的增長引擎，通過協同效應能夠建立韌性發展能力IT 與業務運營深度融合，基于全公司跨部門數據開展全價值鏈數字化運營

91、業務普遍深度應用智能化工具提升決策準確性和運營效率，如研判市場機會、自動生成計劃等，智能運營成為系統性的組織行為運營價值、戰略價值都能比較充分的發揮，傳統產品數字化或數字化產品、服務成為新增長引擎智能化驅動形成了創新的業務模式，并對外輸出、賦能行業表 2-4 表 2-4 智能化成熟度模型評估維度智能化成熟度模型評估維度智能化轉型方法論33 丨在與客戶溝通轉型需求并賦能行業客戶的過程中，我們發現，智能化的領先企業通常具有的特征包括：在遴選外部適合自身發展的模型基礎上，完成了成熟度自我測評；結合行業特征、企業現狀和發展戰略，確定了適合的目標成熟度水平；定期進行成熟度評估，以洞察企業取得的數字化進展

92、，適時調整計劃、策略和舉措，助力企業長期可持續發展。從這個意義上來說，成熟度定量評估就是為企業數字化和智能化變革之旅保駕護航而生的。評估企業智能化成熟度水平2.3客觀自評，是找準基點再出發，是智能化轉型的前提。成熟度評估立足當下，客觀評估企業的轉型能力的成熟度，以及企業在行業競爭格局中所處的位置，對企業的能力與業界先行者的實踐進行比較，在發現自身優勢的同時彌補劣勢，全面地評估企業數字化變革的現狀，以尋找突破點。既要避免好高騖遠，大干快上，又要瞄準目標，參考業界最佳實踐，爭取跨越式進階。通常情況下，智能化成熟度評估最少一年一次，定期審視智能化戰略的效果，以及過去戰略的執行情況，一方面發現問題，總

93、結經驗，隨時糾偏；另一方面總結成果、顯化成績，進入正向激勵的良性循環?；凇捌髽I智能化轉型框架”及“企業智能化成熟度模型”的理論框架，并結合各行各業專家訪談、客戶訪談、問卷反饋、業界已有理論基礎等多方面信息，形成了2023 年企業智能化成熟度評估量表。從需求側來說，各企業都有智能化成熟度評估的需求，企業在數字化和智能化轉型過程中投入了大量的資金、人力、財力，如果單純依靠領導的直覺前行，難以避免失敗和走彎路。企業需要了解自身轉型是否有成效，對自身的數字化能力有正確認知，并對標行業及其他企業的數據，了解行業領先實踐，找到正確的轉型路徑。從供給側來說，2023 年企業智能化成熟度評估量表在形成過程中

94、，廣泛邀請富有實戰經驗的企業 CEO/CIO 等決策者參與討論、迭代，聯想與中國信通院專家共同開展研究，實現理論與實踐的有機融合和知識共創，以期在深入研究基礎上為各企業提供務實可行的、經過實踐驗證的、不斷優化的指標體系和評估框架。那么，如何評估組織當前的智能化成熟度水平和狀態呢？首先，通過回答智能化轉型方法論34 丨成熟度水平單點建設局部建設數字底座建設智能運營創新發展分值1分2分3分4分5分智智能能化化轉轉型型戰戰略略愿景與目標不明確、不共識局部共識全公司共識全面智能化創新融合轉型藍圖無藍圖、隨機性部門級別的藍圖公司統一的藍圖全面智能化新的戰略增長點智智能能業業務務運運營營研發創新專家經驗局

95、部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能供應鏈手工作業局部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能智能營銷傳統方式局部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能智能銷售傳統方式局部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能智慧客服傳統方式局部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能企業運營管理傳統方式局部項目試點全流程管理全面智能化生態賦能數數字字底底座座邊云網基礎設施傳統IT架構虛擬化池化多云管理生態賦能云原生平臺單體應用局部微服務架構整體微服務架構大規模容器部署生態賦能大數據平臺傳統數據倉庫大容量的數據湖統一的數據平臺數據驅動決策生態賦能AI平臺個別PoC局部場景算法包共享AI平臺行業專屬算法池生態賦能IoT平

96、臺獨立應用廠商級數據采集通用的數據平臺跨廠商物模型生態賦能元宇宙開發平臺2D形式為主第三方3D模型自建規劃化組件生態賦能應用開發平臺瀑布式軟件集成工具整體敏捷開發成熟的領域建模生態賦能區塊鏈平臺傳統方式試點案例商業模式探索互信自動化生態賦能智能運維被動應對滿足基本運行自動化運維工具智能運維生態賦能全棧安全隨機、零散專門的組織正式的安全審計主動預測生態賦能組組織織與與文文化化變變革革敏捷組織IT部門為主局部融入業務數字化組織全面智能生態賦能數字化人才信息化核心崗位公司級配套體系全面智能生態賦能創新文化個人主義鼓勵納入公司文化內驅力生態賦能表 2-5 舉例：某個企業的智能化成熟度矩陣視圖表 2-5

97、 表 2-5 舉例：某個企業的智能化成熟度矩陣視圖舉例：某個企業的智能化成熟度矩陣視圖智能化轉型方法論一系列問題，圍繞智能化轉型戰略、組織和文化變革、數字底座和智能業務運營等四大維度和 21 個二級指標問題，每個問題的選項設置由 L1L5 五級成熟度描述構成。完成所有問題的填寫之后，依據這些答案可以形成每個企業單獨的“智能化成熟度矩陣視圖”。成熟度評估為企業提供了一個輕量化的自我評估工具，既可以用于定義、分析和描述組織當前的智能化水平和狀態，也可以幫助企業創建一張個性化的、快捷的轉型路線圖。盡管在指標的編排上還有進一步優化的空間，但構建“先評估再行動”的智能化轉型底層邏輯和思路在各行業是通用的

98、，這樣一來，不論企業類型、企業規模和企業發展現狀有多復雜，都能夠通過“先評估后行動”的方式找到適合自己的智能化轉型路徑，期望能給廣大企業提供“理論結合實踐”的可行性、全方位參考。35 丨當然任何理論和方法都有自身的局限性，那么，這份成熟度評估量表適合什么樣的企業和什么角色的客戶填寫？（1）首先本量表適用于公司級/集團級的整體智能化轉型評估，不適合公司內某地區/某分公司或下屬二級/三級單位做評估；企業的轉型變革是一個長期的過程，不可能一蹴而就。企業不能為了數字化而數字化，不能為了智能化而智能化，在推進智能化轉型戰略的制定和實施過程中，企業領導者應保持足夠的耐性，并積極擁抱新變化。面對已經到來的V

99、UCA 時代，企業孜孜以求的“轉型樣本和轉型范式”有可能不再是“新常態”，更有可能是“無常態”。不確定常在，而實踐永無止境。企業要全面認識自己所處行業的特征和發展前景，在清晰的（2）從客戶角色來看，按照最理想的設計，不同的模塊由不同的角色填寫最好（見下圖），但是考慮到填寫可行性，建議優先選擇公司 CIO、CDO、CEO、數字化轉型負責人等角色。戰略愿景和價值主張基礎上，依據當前市場機遇和未來創新增長潛力統籌考量，聚焦戰略重點和長期項目計劃的分類、按時間分階段的應用場景，優先考慮那些有助于發展重點業務和實現轉型目標的應用場景，建立短期、中期和長期的發展目標基線，繪制模塊化、可伸縮和易擴展的企業智

100、能化發展路線圖，不斷探索、迭代和演進，只有這樣才能找出一條適合自身的轉型變革之路，獲得智能化轉型的成功！董事長/CEO/總經理/總裁/數字化轉型類專門組織負責人事業部/業務部門負責人及對應部門負責人及IT PartnerCDO/CTO/IT部門總經理/首席架構師職能部門為主，并綜合董事長/CEO/總經理/數字化負責人等智能化轉型戰略 智能業務運營數字底座組織與文化變革圖 2-4 圖 2-4 不同模塊建議征詢不同的職位角色不同模塊建議征詢不同的職位角色智能化轉型方法論36 丨中國企業智能化成熟度分析0336 丨中國企業智能化成熟度分析37 丨中國企業智能化成熟度分析在后疫情時代，中國經濟進入高質

101、量發展的新常態，關注效益和效率，把握增長機會的同時，結構調整、技術融合、培育創新將是未來數字化和智能化發展的主旋律。2023 年是各行各業縱深推進智能化轉型的關鍵之年，隨著戰略性業務布局持續深化，新興行業及重點區域服務模式不斷完善，各行各業將不斷積蓄改革轉型新動能，并在此基礎上，推動產業互聯網、綠色可持續發展、融合生態等創新型戰略。自 2022 年開始，我們在全國范圍內，面向大中型企業客戶發放企業智能化成熟度評估量表，覆蓋包括制造、公共事業、交通、能源、建筑、金融、流通、醫療衛生、專業服務、個人消費服務、媒體、電信、互聯網在內的 13 大行業，開展了基于年比年歷史數據的演進觀測和分析，以期尋找

102、穿越周期、持續躍升的智能化轉型和發展規律?；凇捌髽I智能化轉型框架”四大維度和“企業智能化成熟度模型”五級劃 分 標 準 和 體 系，并 結 合 2022 年、2023 年度組織的多場行業專家和客戶訪談反饋結果，2023 年的智能化評估量表根據不同行業的發展特色進行了全方位的迭代，在 2022 年通用的轉型指標體系和分析方法基礎上，結合企業的行業屬性、企業特征和需求，進一步細化診斷內容，構建分行業的問卷體系。成熟度評估問卷始終圍繞企業發展戰略及轉型價值和目標，選取關鍵維度構建對標模型，依托第三方專業調研平臺及聯想私域運營平臺，廣泛邀請目標客戶，建立樣本數據庫，動態開展企業間、行業間的橫向對標。

103、2023 年的企業智能化成熟度調研，最終收回 939 份有效問卷，相比 2022 年的調研執行，在樣本數量和結構平衡性上均有提升和優化，從受訪企業的行業分布、員工規模、營業額、IT 投資額等多方面進行了合理配比，并與評估體系深度融合，為后續的數據分析、趨勢研判等提供了堅實的數據支撐。同時，參與調研的人員主要以公司高層管理人員，如企業“一把手”、CIO、CDO、數字化轉型專項負責人、事業部和業務線負責人等企業智能化轉型的決策者為主。這樣的多維度、多梯度樣本設計旨在盡可能保證統計數據的客觀性和科學性。（具體信息詳見附錄）在成熟度總分計算上，本量表主要采用加權平均的計算方式。根據四大維度的不同權重進

104、行加權平均計算，得出最終的成熟度得分，計算公式為：成熟度總分=智能化轉型戰略*權重（20%）+智能業務運營*權重（30%）+數字底座*（30%）+組織與文化變革*權重（20%）。最終總分在 1 到 5 分之間，分數越高代表該企業的智能化成熟度越38 丨中國企業智能化成熟度分析高。受數據可獲得性和指標覆蓋面等客觀因素限制，本成熟度得分可能無法完全反映所有細分行業的發展差異化特征。但可以將該智能化成熟度得分作為長期觀察和分析行業智能化轉型的參考和依據，進而為中國企業提供務實可行的經驗案例、趨勢預判和對策建議。再次強調的是：本調研仍然在持續進行中，越來越多的企業正在或即將參與到智能化成熟度評估中。報

105、告會以年度迭代疫情的“疤痕效應”驅動企業“回歸商業本質”，使得智能化轉型的基調更加務實，2023 年的轉型升級，依然是“存量博弈”、“韌性增長”的主題新冠疫情對全球經濟造成的沖擊不言而喻，全球商業陷入了共同的危機和挑戰之中。這是疫情在經濟方面的“后遺癥”，是不可忽略的因素。市場承壓和外部環境的不確定性時刻提醒企業面臨的殘酷的現實，“活下去”成了首要任務。調研顯示，相比 2022 年，企業數字化和智能化轉型的基調更加務實，無論是智能化已帶來的價值還是對未來智能化轉型價值3.1價值創造的期待，運營價值和戰略價值仍然是最顯而易見的價值提升點和最重要的價值訴求，且二者在價值實現和價值追求兩個維度都在持

106、續提升。這表明企業將更多的關注點轉向了可以直接促進中短期經濟效益增長的關鍵要素。此外，這可能也反映了企業正逐步適應當前國內外經濟風險及經濟增長放緩的趨勢。本章基于各行各業智能化成熟度的分析，從成熟度的價值追求、整體表現以及細分的一級指標、二級指標等方面呈現核心發現。更新的方式，持續跟蹤和監測行業發展狀況。粗放式發展時代漸行漸遠，在走向不確定的未來道路上，聯想非常榮幸能在行業的轉型變革中貢獻一份力量，在推進中國數字經濟高質量發展方面發揮更大的價值。39 丨從智能化已帶來的價值來看，運營價值和戰略價值比 2022 年均提升 5 個百分點。從細分價值上看，驅動主營增長、提升客戶體驗、創新業務模式、打

107、造新增長引擎、建立韌性發展能力是價值提升的關鍵點。其中，各企業普遍認為，數字化和智能化在提升客戶體驗方面發揮了顯著作用，年比年提升 8 個點。對于很多企業來講，客戶體驗已經成為企業的核心競爭力，通過數字化技術為客戶打造貫穿客戶全生命價值周期的全渠道、多觸點融合的互動體驗，已經成為企業數字化轉型的優先突破領域。從對未來價值創造的期待方面來看，相比 2022 年，企業更加期待三方面的智能化價值提升：提升客戶體驗、建立韌性發展能力、履行社會責任，這三方面分別對應三大價值，這說明企業在對未來的智能化價值訴求上，仍然一如既往地努力兼顧長期目標與中短期利益的平衡。尤其值得一提的是，無論是已帶來的價值還是對

108、未來價值的期待，“降本提效”都相比 2022 年有所下降，而相比整體運營價值提升的大趨勢，更多的企業將關注點放在了運營價值的“驅動主營增長”和“提升客戶體驗”方面。這是基于“存量博弈”的長遠思考，尤其是回歸服務本質的數字化和智能化，成為企業實現“以客戶為中心”戰略的關鍵抓手。提升客戶體驗，也可以助力企業形成“數字化/智能化客戶體驗流量/銷量持續增長數字化/智能化客戶體驗”循環往復的增強回路，實現企業增長飛輪的轉動。行業和社會價值30%20%戰略價值31%34%運營價值39%44%已帶來的價值期待未來的價值行業和社會價值27%22%戰略價值33%37%運營價值39%40%202220232024

109、圖 3-1 圖 3-1 智能化轉型的三大價值分析智能化轉型的三大價值分析（按照提及次數統計，本報告調研反饋數據）（按照提及次數統計，本報告調研反饋數據）中國企業智能化成熟度分析40 丨相比之下，行業和社會價值在價值實現和價值追求兩個維度雖然都比去年有所下降，但在履行社會責任方面卻在持續增長。一方面，企業在數字化轉型過程中常常受制于短期業績壓力，而暫時忽略更長遠的行業和社會價值創造，這本是無可厚非的。然而也應看到，在數字經濟時代下，社會對企業的社會責任期望不斷擴張，社會責任的內涵隨著價值網絡的連接不斷豐富，企業在社會責任的實踐范式方面也在同步創新發展。根據不同行業的客戶反饋，不同的行業對“履行社

110、會責任”的理解呈現出行業的獨特性，比如對于制造、能源行業而言，社會責任主要意味著“節能減排、低碳環?！?；對于交通運輸行業而言，社會責任主要意味著“執行政府任務、踐行公益事業、提升城市服務水平”；對于媒體，比如出版業而言，社會責任主要意味著“傳播社會正能量，提升國民文化素養”；對于公共事業，比如電力企業而言，社會責任主要意味著“服務社會、服務人民、服務中小企業，樹立國企形象”等。圖 3-2 圖 3-2 智能化轉型的細分價值分析智能化轉型的細分價值分析（按照提及人數統計，本報告調研反饋數據）（按照提及人數統計，本報告調研反饋數據）圖 3-2 智能化轉型的細分價值分析（按照提及人數統計，本報告調研反

111、饋數據）履行社會責任 推動行業變革 建立韌性發展能力 打造新增長引擎 創新業務模式 提升客戶體驗 驅動主營增長 降本提效已帶來的價值期待未來的價值2022202320242022年2023年行業和社會價值戰略價值運營價值+8%+8%+8%+8%對于高速來說，履行社會責任的表現主要是通過公益手段提升城市的治理水平和服務水平，比如說疫情發生的時候，高速公路開出了專用通道，為車輛提供快速通行和免費服務；對蔬菜運輸開通綠色通道，減免付費；對集裝箱車輛降檔收費、增加XX 港貨運通道，提升城市物流效率；對救護車、軍警車免費；下雪堵塞，為車輛、人員送食物、送熱水等。某交通高速公司的信息中心主任中國企業智能化

112、成熟度分析41 丨“君子愛財，取之有道”，一個企業要想持續發展，得到社會的廣泛支持，應該把對經濟價值的追求和對社會價值的追求有機結合起來，既能賺錢又能守“道”。一方面，要求企業堅守長期主義，這意味著企業在面對環境的不確定性，需要建立強大的戰略洞察，及早布局，提前積蓄自身增長能力，以圖在未來的商業競爭中取得了逆勢增長的機會。另一方面，堅持長期主義也并不是要放棄眼前，相反，它所強調的價值是“回歸商業本質”，兼顧長期目標與短期利益的平衡，從中提煉兩全解決方案的能力，這樣企業才能獲得持續增長和競爭優勢。尤其是處于平臺生態圈核心地位的行業引領企業，應在融合創新、可持續增長、行業和社會責任方面發揮示范帶動

113、作用，實現價值共創，形成正反饋不斷強化的數字共生系統。中國企業智能化成熟度分析42 丨當前，中國經濟進入“總量增長緩慢、產業結構深度調整”的調整期，從高速增長階段向高質量發展階段轉變，多方政策積極引導企業在數字經濟時代準確識變、科學應變、主動求變?？萍紕撔逻M入了空前的密集活躍期，新一輪科技革命和產業變革正在重塑全球創新版圖。在這樣的宏觀背景之下，各企業紛紛進入了數字化轉型的洪流中，加快數字化轉型的進程，搶占科技革命和產業變革的先機，提高企業發展和持續增長的動能。尤其是以人工智能為代表的新興科技在企業的數字化轉型過程中起到加速促進的作用。企業正在積極主動地應用各種人工智能技術，加速自身數字化轉型

114、的建設，以取得創新性的應用效果。對于具有良好的數據基礎的企業，由于前期的信息化建設，積累下大量的客戶數據和產業鏈數據，為開展人工智能應用提供了數據要素的先決條件，許多這樣的企業基于所積累的歷史數據開展各種各樣的智能化應用場景。而對于數據基礎比較薄弱的企業，由于在數據領域長期普遍存在數據采集鏈路不完整、數據標準不統一、數據治理難度大等問題，在領先企業的帶動和示范作用下，充分利用后發優勢，基于成熟的理論指導和技術普惠賦能，加速推進自身的轉型變革，有些企業甚至跳過探索、嘗試期，直接“大刀闊斧”改革，實現彎道超車，“蛙跳”躍升到全面化、系統化的轉型階段?？傮w來看，智能化的發展空間有待進一步開拓，仍有

115、78%的企業處于 L1L3的早中期，但是相比 2022 年，達到智能運營水平的企業（L4L5）比例提升了 6 個百分點，且企業在局部業務和場景中深化數字化變革進而達到 L2 水平的企業比例提升了 10%，與此同時，處于數字化初期的猶豫不決、被動嘗試的企業（L1）比例減少了 3%。這說明：中國企業的數字化發展進入新階段，企業從一開始的觀望、試驗，到如今，數字化已經變成企業的必選項，并加速邁進全面智能化發展的新階段。整體而言，中國企業的數字化發展進入新階段，企業從一開始的觀望、試驗，到如今，數字化已經變成企業的必選項，并加速邁進全面智能化階段總體成熟度水平分析3.21中國企業智能化成熟度分析43

116、丨L1單點嘗試L2局部建設L3數字底座建設L4智能運營L5 創新發展1 1%2 21 1%3 38 8%3 32 2%8 8%1 1%1 15 5%5 51 1%2 22 2%1 11 1%2 22 2%2022年：16%領先企業占比7 78 8%2022年：84%其他企業占比2022年成熟度2023年成熟度圖 3-3 圖 3-3 不同智能化成熟度水平的企業占比不同智能化成熟度水平的企業占比（本報告調研反饋數據）（本報告調研反饋數據）中國企業智能化成熟度分析L3 數字底座能力的建設，是企業從“數字化”跨越到“智能化”的分水嶺，數字底座投資的堅定性會影響企業的智能化發展是加速還是回退2當前，我國

117、正處于經濟結構轉型升級與新一輪科技革命和產業變革突破爆發的歷史交匯期。經濟發展依靠資源驅動的老路既行不通，也走不遠，亟待開辟新的發展路徑，新舊動能接續轉換的客觀需求日趨迫切。2023 年，企業經過數年的政策引領、領先示范，數字化轉型的升級之戰已然拉開，能否順利從數字化進化到智能化成為企業轉型的核心要義。從數字化到智能化的變革范式的角度看，數字底座的建設和不斷升級是影響企業經營方式、組織和文化形態，進而形成新的發展戰略的關鍵驅動力，在企業從“數字化”到“智能化”的躍進道路上，數字底座具有“分水嶺”的意義。結合上述調研數據可以發現，相比 2022年 L3 的企業比例下降了 13%，這部分企業中，一

118、部分企業（6%）通過開展全價值鏈各環節的智能化創新和應用，順利進入到了 L4 智能化領先企業，另一部分企業（7%）由于縮減 IT 整體投資，放緩了數字底座建設或沒有堅定地實現成功的數字化底座全面建設，從而撤退到了L2 或者 L1 水平。44 丨那么，為什么數字底座的建設成功與否會成為企業實現跨越到“智能運營”更高水平的分水嶺呢？這主要體現在以下三個方面：（1）數據資產的積累隨著企業數字化的深化，各行各業都面臨越來越龐大且復雜的數據，這些數據如果不能有效管理起來，沉淀為企業的數據資產，反而可能成為拖累企業的“包袱”。成功躍升到 L4 的企業通過有效的數據治理，建立基于知識圖譜的數據分析和決策體系

119、，如 360 度客戶畫像、企業關系圖譜、供應鏈風險視圖等，這將極大地提升企業數據分析和預測的準確性，從而改善決策水平，進而幫助企業開發新的產品/服務及進行商業模式創新，從而形成新的增長點。（2）敏捷的中臺運營能力傳統的業務與 IT 服務模式是人力成本和時間成本的不斷疊加，而成功躍升到 L4 水平的企業通過整合不同業務單元間可復用的核心業務和數據資源，將運營管理模式打通、下沉，形成業務中臺中國企業智能化成熟度分析和技術中臺，實現服務共享、能力復用、數據互通，不僅減少重復建設和資源浪費，更支持企業快速創新、持續敏捷交付，助力企業進入智能創新時代。（3）智能技術的全面融合智能技術正被越來越多地應用到

120、各行各業，推動數字化建設步入發展快車道。如果說 L1L3 水平的數字化為企業提供了“肢體”和“神經”，智能技術則為企業提供了“大腦”，是實現真正的萬物互聯、數據驅動、平臺支撐、組織重構、商業變革的“終極武器”。無論是數據資產的積累、敏捷的中臺運營能力，還是智能技術的全面融合，都離不開企業對數字底座建設的持之以恒的投資信心和恒心。只有相信 IT 的力量，堅定不移地夯實和筑牢數字底座，企業的智能化轉型升級方能落到實處，幫助企業實現更高質量的發展。45 丨雖然不同企業之間受市場環境、行業特征以及智能化基礎等因素的影響，不同企業之間的智能化成熟度存在顯著差異，但從行業角度，各行業向前推進數字化和智能化

121、轉型的方向從行業基本面上來看是一致的，絕大多數行業的智能化成熟度水平相比去年均有所提升。金融行業、公共事業/交通運輸/能源行業的成熟度均值連續兩年保持最高水平，且仍在持續提升。在金融領域，特別是銀行業的智能化水平較高，主要由于銀行業本身就是構建在資產、交易、客戶互動等信息流之上的業務，從早期計算機輔助實現業務自動化和在線化的階段就是先行者，是最早的以 IT 系統支撐核心業務的行業，本身的信息化基礎相比其他行業更加堅實、成熟，因此沉淀了大量科技人才和創新業務，對智能化變革創新的推動力也更加強勁。而對于公共事業/交通運輸/能源行業，他們是支撐現代化經濟體系的重要基礎部門，伴隨國家政策層面持續倡導和

122、深入推進能源革命、交通強國的戰略轉型，交通和能源結構將持續優化，重點地區和城市的交通去油化、電氣化進程將不除建筑和流通行業之外，各行業的智能化成熟度水平均有所提升，提升最為明顯的行業是制造業3斷加快，新能源、清潔能源在社會經濟結構中將加快應用，尤其是近兩年在強化政策情景下，以電動汽車為代表的新能源汽車快速發展，這要求交通基礎設施和能源產業提前布局，構建與大規模發展新能源汽車相適應的交通和能源供應體系，這是轉變粗放發展方式、實現交通運輸和能源可持續發展的必由之路。在宏觀政策、產業發展的背景下，各公共事業/交通運輸/能源領域積極響應國家和時代的召喚，加快智能化創新，成為中國智能化進程的“排頭兵”。

123、此外，從發展速度上看，作為國民經濟最重要的支柱，制造業發展盡管行業內部呈現發展不平衡的狀態，但在領先企業的占比以及成熟度的均值上提升最快，制造行業加快進入數字化和智能化發展的快車道。尤其是近些年，制造業的服務化轉型是制造業轉型升級的重要方向，在研發、生產、制造、供應、營銷、售后服務、企業運營等各個環節上進行定制化、專業化服務，如個性化產品設計服務、端到端供應鏈咨詢服務、圍繞客戶的全生命周期服務等。此外，在國家培育發展先進制造業集群工作的中國企業智能化成熟度分析46 丨帶動下，各地積極引導優質要素資源向集群高效集聚，培育具有國際競爭力的先進制造業集群。先進制造業集群通過構建“鏈主”企業引領帶動、

124、上下游“專精特新”企業緊密配套的垂直分工體系，成為制造業穩鏈強鏈、提升數字化和智能化發展水平的重要力量。對于建筑行業而言，過去三年的新冠疫情迫使建筑業加速信息化建設。由于各種防疫要求，工程項目現場檢查指導大幅減少，項目必要的施工部署、組織協調、施工通知、圖紙會審、方案交底等工作進展均一定程度受限，倒逼建筑業數字化轉型加速。企業采用信息化手段和數字技術代替相關業務的水平顯著提高，一些企業還應用了人工智能、資源生態平臺、項目管理信息化平臺等，企業管理將從傳統的線下層級管理向在線化、數字化、智能化轉變。由此，建筑業在疫情期間迎來了“數字化的春天”?；叵氘斈昊鹕裆?、雷神山應急醫院建設速度，如果沒有數字

125、化技術的加持是難以想象的。然而，隨著疫情紅利的結束，經濟下行背景下，建筑行業總體增速逐步放緩，房地產及基礎設施投資增量逐步減少，建筑行業進入發展低谷期，企業普遍面臨生存壓力，生產經營動能不足，建筑業的數字化轉型內生需求收縮，致使整體行業的轉型成熟度表現相比去年有所下降。但隨著經濟的復蘇和建筑需求端的市場平穩發展，建筑業在未來的智能化轉型道路上必將迎來新的發展機遇和廣闊前景。中國企業智能化成熟度分析5.0L1L2L3L4L51.82.63.44.21.0整體公交能金融建筑流通專業服務制造醫療衛生其他202320222.762.992.982.972.892.722.632.552.882022年

126、成熟度平均值2023年成熟度平均值2.832.893.012.472.762.772.742.662.952.762.982.892.882.992.722.632.55各行業成熟度水平分布行業散點分布及行業均值對比圖 3-2 智能化轉型的細分價值分析（按照提及人數統計，本報告調研反饋數據）*公交能包含：公共事業、交通、能源行業（下同）；其他包含：個人消費服務、媒體、電信行業（下同）L1L2L3L4L5圖 3-4 圖 3-4 不同行業的智能化成熟度水平分析不同行業的智能化成熟度水平分析（本報告調研反饋數據）（本報告調研反饋數據）*公交能包含：公共事業、交通、能源行業（下同）；其他包含：個人消費

127、服務、媒體、電信行業（下同）*公交能包含：公共事業、交通、能源行業（下同）；其他包含：個人消費服務、媒體、電信行業（下同）47 丨當下，生成式 AI 就像點金石，解鎖了企業創新和增長的無限可能。數據顯示，相比于其他企業（L1L2L3 水平），60%的領先企業（L4L5 水平）表示更加愿意加大投資 AI 領域。這一趨勢表明，這些領先企業已經認識到 AI 技術的巨大潛力，并愿意將其作為推動業務增長和發展的重要手段，通過加大對 AI 的投資，可以進一步提升企業的競爭力，實現更高的效率和創新能力。尤其值得一提的是，成熟度已經達到 L5 水平的領先企業全部都傾向于保持或加大 AI 投資。這表明，這些代表

128、智能化發展最高水平的企業在 AI 領域的探索和應用已經取得了顯著的成果，并且看到了進一步投資的巨大回報，實現了飛輪般的正向循環，每一次取得的成功，領先企業更加堅定地擁抱 AI 和創新，AI 技術的正向循環作用逐漸凸顯4都將反過來助力效率的持續提升。領先企業的領跑有著其深刻的內生性發展邏輯，即在 AI 大勢中形成了內部、外部相融合的正向循環，由聚焦新賽道 技術領先 掌握客戶需求 市場頭部效應 創新生態建設，再將資源和能力投入到新的賽道和技術領域，周而復始。在 AI 技術創新的背后，這一正循環的形成包括了客戶需求和技術積累的積淀，繼而才會有市場引領的狀態，以及推進生態建設的長遠規劃布局。隨著 AI

129、 技術的不斷發展和成熟，AI技術的正向循環作用將成為推動企業增長和創新的重要力量，對于領先企業來說，把握機遇，加大對 AI 的投資，將是實現持續成功的關鍵。中國企業智能化成熟度分析30%39%39%42%50%19%18%12%17%25%48%59%52%60%75%4%6%5%7%0%減少1%15%48%35%42%33%25%基本一致增加1%15%增加15%30%增加30%以上L1L2L3L4L555%其他企業領先企業增加的比例60%領先企業相比過去兩年，企業在AI方面的投資變化成熟度水平圖 3-5 2023 年企業AI趨勢洞察（本報告調研反饋數據）*圖中的符號代表該指標的樣本量N，數據

130、統計學意義的可信度較低，僅供參考（下同）圖 3-5 圖 3-5 2023 年企業 AI 趨勢洞察2023 年企業 AI 趨勢洞察（本報告調研反饋數據）（本報告調研反饋數據）*圖中的符號 代表該指標的樣本量 N30，數據統計學意義的可信度較低，僅供參考（下同）*圖中的符號 代表該指標的樣本量 N500)按營業額分按IT投資額分按人員規模分1 10 00 00 0萬萬 5 50 00 00 0萬萬1 1億億 1 10 0億億1 10 00 00 0萬萬以以下下1 10 0億億以以上上3 30 00 00 0 1 10 00 00 00 0人人1 10 00 00 00 0人人以以上1 10 00

131、00 0 3 30 00 00 0人人5 50 00 0 1 10 00 00 0人人1 10 0-1 10 00 0億億1 10 0億億以以下下1 10 00 0-1 10 00 00 0億億1 10 00 00 0億億以以上上￥5 50 00 00 0萬萬 1 1億億I IT內圈：2022年外圈：2023年內圈：2022年外圈：2023年內圈：2022年外圈：2023年企業智能化成熟度評估量表（2023），最終收回 939 份有效問卷，覆蓋包括制造、公共事業、交通、能源、建筑、金融、流通、醫療衛生、專業服務、個人消費服務、媒體、電信、互聯網等在內的 13大行業。其中，制造業占比最高（29%

132、）；參與調研的人員以公司高層管理人員為主，并綜合考慮企業員工規模、年營業額、IT 投資額等方面的樣本多樣性，旨在對企業智能化成熟度進行更加深入和多維度的分析。圖 6-1圖 6-1 調研樣本數據調研樣本數據（共 939 家企業）（共 939 家企業）1 1 附錄93 丨附錄二 特別致謝（內容合作方按筆畫順序）附錄三 研究和支持團隊本研究是由聯想集團和中國信通院云大所合作完成，在此對給予研究指導的專家團隊以及研究報告項目組成員致以感謝。*特別感謝：聯想中國區大客戶部、市場推廣部、戰略與業務拓展部相關人員對報告內容和設計等方面做出的貢獻。浙江吉利控股集團-超算中心中國南方電網廣東電網有限責任公司東莞

133、供電局遼寧天億機械有限公司連云港新東方集裝箱碼頭有限公司通威股份有限公司四川中煙工業有限責任公司-成都卷煙廠聯想集團中國信通院云大所總編阿不力克木阿不力米提（阿木）栗蔚 校審宮雪蕾徐恩慶 羅歐編委（按姓氏首字母排序）郭占宏 莫禎貞 王卓崔晨星 胡煒航 劉思穎附錄94 丨版權所有 2024 聯想集團 2024 中國信息通信研究院 All Rights Reserved 任何個人或單位以轉載、引用等方式使用本文件內容時：-必須注明“文件/內容來源：聯想集團和中國信息通信研究院”。-必須是合理的、善意的使用，不得對本文件內容原意進行曲解、篡改。對于違反上述使用限制的行為，聯想集團和中國信息通信研究院

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135、有差別，因此無法對其中的準確性和完整性做出絕對保證，請勿絕對化地加以利用，所含信息僅供參考，不構成任何承諾或約定。文中多含信息和所述觀點可能在不發出通知的情況下調整。歡迎轉載和引用，如果您需要就文中提及內容獲得具體建議或進一步詳細資料，請與聯想禾木咨詢聯系：。關于聯想集團聯想是一家成立于中國、業務遍及 180 個市場的全球化科技公司。聯想聚焦全球化發展，樹立了行業領先的多元企業文化和運營模式典范，服務全球超過 10 億用戶。作為值得信賴的全球科技企業領導者，聯想助力客戶，把握明日科技，變革今日世界。地址：北京市海淀區西北旺東路 10 號院郵編：100085網址：關于中國信息通信研究院中國信息通信研究院始建于 1957 年，是工業和信息化部直屬科研事業單位。多年來，中國信息通信研究院始終秉持“國家高端專業智庫 產業創新發展平臺”的發展定位和“厚德實學 興業致遠”的核心文化價值理念，在行業發展的重大戰略、規劃、政策、標準和測試認證等方面發揮了有力支撐作用，為我國通信業跨越式發展和信息技術產業創新壯大起到了重要推動作用。地址：北京市海淀區花園北路 52 號郵編：100191網址：