TRANSFORMATIONOFENTERPRISESIN20251TRANSFORMATIONTRANSFORMATION 67CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025國務(wù)院印發(fā)關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見，為人工智能與各領(lǐng)域融合發(fā)展指明方向。在此指引下，企業(yè)積極響應(yīng)，以人工智能技術(shù)為核心驅(qū)動力，在生產(chǎn)、運營、服務(wù)等全流程深度應(yīng)用。借助人工智能算法優(yōu)化生產(chǎn)排程，提升制造精度與效率；通過智能客服、智能推薦等，增強用戶體驗與服務(wù)精準(zhǔn)度；利用人工智能分析海量數(shù)據(jù)，為決策提供科學(xué)依據(jù)，助力企業(yè)抓住數(shù)字時代機遇，打造智能高效的發(fā)展模式。由數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心、錦囊專家聯(lián)合全國20多家CIO組織機構(gòu)、行業(yè)協(xié)會共同發(fā)起的“數(shù)智化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新評選”已連續(xù)成功舉辦八屆，累計參評企業(yè)超過10000家，涉及11000余個項目，50個領(lǐng)域，是國內(nèi)數(shù)字化領(lǐng)域極具影響力的評選活動之一?！?025中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例研究報告》以2018-2025年案例組的587家獲獎企業(yè)為研究對象，從企業(yè)性質(zhì)、行業(yè)分布、企業(yè)規(guī)模、地理位置、技術(shù)應(yīng)用、場景應(yīng)用及數(shù)字化指標(biāo)體系等多維度切入，系統(tǒng)剖析企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實踐路徑，最終提煉出行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心趨勢與關(guān)鍵洞察，為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考借鑒。研究發(fā)現(xiàn)，2018-2025年，案例組獲獎企業(yè)來自全國各個城市和行業(yè)。2018年有17個省市，15個行業(yè)，主要為制造業(yè)和服務(wù)業(yè)；2019年有15個省市，15個行業(yè)，主要為制造業(yè)和服務(wù)業(yè)；2020年有15個省市，11個行業(yè)，主要為房地產(chǎn)業(yè)和能源化工業(yè)；2021年有16個省市，11個行業(yè)，主要為制造業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)；2022年有18個省市，12個行業(yè)，主要為制造業(yè)和零售業(yè)；2023年有20個省市，14個行業(yè)，主要為制造業(yè)和服務(wù)業(yè)；2024年有23個省份，4個自治區(qū)，主要為制造業(yè)、信息傳輸、軟占比在57%，其次是民營企業(yè)，占比在31%，股份制企業(yè)和外資企業(yè)占比較少，分別為3%和2%。獲獎企業(yè)規(guī)模主要集中在中大型企業(yè)，其中，銷售額在10億-1000億元之間的大型企業(yè)占比較高，銷售額在1000萬-10億之間的中型企業(yè)也占據(jù)了一定的比例，銷售額小于1000萬的小微企業(yè)占比較少；技術(shù)應(yīng)用主要為人工智能、大數(shù)據(jù)；場景應(yīng)用主要為智能服務(wù)；數(shù)字企業(yè)指標(biāo)體系主要為數(shù)字化技術(shù)。1.中國數(shù)字企業(yè)模型與指標(biāo)體系中國數(shù)字企業(yè)模型與指標(biāo)體系是一個用于衡量和評估數(shù)字企業(yè)發(fā)展水平的綜合框架。該體系從組織戰(zhàn)略、人、技術(shù)、過程、資產(chǎn)、結(jié)果等不同維度，立體呈現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要關(guān)注的問題和進程?！皵?shù)智化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新評選”以“中國數(shù)字企業(yè)模型與指標(biāo)體系”為理論指導(dǎo)，將當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多個方面進行了分析和總結(jié)。包含戰(zhàn)略層、資源層、能力層、資產(chǎn)層、結(jié)果層五個層面，涉及數(shù)字化戰(zhàn)略、數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化人才、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化運營、數(shù)字化營銷、數(shù)字化決策、數(shù)字化創(chuàng)新、8CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025數(shù)字化生態(tài)、數(shù)字化資產(chǎn)、數(shù)字化服務(wù)、數(shù)字化績效十二個要素。戰(zhàn)略層資源層能力層資產(chǎn)層結(jié)果層數(shù)字化戰(zhàn)略數(shù)字化戰(zhàn)略數(shù)字化運營數(shù)字化數(shù)字化運營數(shù)字化營銷數(shù)字化技術(shù)數(shù)字化數(shù)字化生產(chǎn)數(shù)字化資產(chǎn)數(shù)字化資產(chǎn)數(shù)字化創(chuàng)新數(shù)字化數(shù)字化創(chuàng)新數(shù)字化生態(tài)數(shù)字化人才數(shù)字化數(shù)字化決策數(shù)字化服務(wù)數(shù)字化服務(wù)數(shù)字化績效數(shù)字化績效數(shù)字化戰(zhàn)略：是指通過利用新一代信息技術(shù)，實現(xiàn)組織內(nèi)外部流程、交互、結(jié)構(gòu)和關(guān)系數(shù)字化的過程，包括了設(shè)備的數(shù)字化、生產(chǎn)的數(shù)字化、產(chǎn)品的數(shù)字化、流程的數(shù)字化、資產(chǎn)的數(shù)字化、管理決策的數(shù)字化和消費者交互等業(yè)務(wù)的幾乎所有環(huán)節(jié)。數(shù)字化人才：是指有數(shù)字化思維和能力（知識、專業(yè)技能、行為技能）、取得相關(guān)資格與認(rèn)證，擁有相應(yīng)的專業(yè)和行業(yè)經(jīng)驗，并能交付特定成果的人。數(shù)字化生產(chǎn)：指將新一代數(shù)字化技術(shù)嵌入到設(shè)計、生產(chǎn)、制造、服務(wù)的全過程。數(shù)字化運營：是指利用信息化和數(shù)字化系統(tǒng)和技術(shù)支持生產(chǎn)運營全過程。運營管理以產(chǎn)品的生產(chǎn)全過程為核心，管理和改善的主要目的是降低成本，提高效率和質(zhì)量。數(shù)字化營銷：是指由數(shù)字化技術(shù)輔助的、為消費者及其他利益相關(guān)者創(chuàng)造、溝通和發(fā)布價值的活動、機構(gòu)和過程。數(shù)字化決策：是指企業(yè)利用大數(shù)據(jù)，并采取有效、智能的分析方法，構(gòu)建精細(xì)化的數(shù)據(jù)管理看板、全員數(shù)據(jù)賦能系統(tǒng)和全方位的數(shù)據(jù)決策支持，更好理解和預(yù)測生產(chǎn)過程和客戶行為。9CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025數(shù)字化創(chuàng)新：是指由數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動或嵌入的創(chuàng)新，涉及產(chǎn)品或服務(wù)的創(chuàng)新、業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新。數(shù)字化生態(tài)：是指跨組織的系統(tǒng)，是不同企業(yè)組織共同推動數(shù)字技術(shù)商業(yè)價值，并傳遞給消費者的價值網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字化資產(chǎn)：是指由企業(yè)擁有或控制的，任何存在于數(shù)字化形式（便于電腦處理，通常是二進制）的或由數(shù)字化方式生成的或當(dāng)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化形式時預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟利益的資料。數(shù)字化服務(wù)：是指通過軟件、營銷和數(shù)據(jù)三位一體的方式為企業(yè)提供的數(shù)字化服務(wù)。數(shù)字化績效：是指多打糧食和提升土壤肥力兩個方面的指標(biāo)達成情況，通過定義目標(biāo)和適時衡量關(guān)鍵結(jié)果，引領(lǐng)團隊朝著明確的方向前進，邁向成功。圖2數(shù)字企業(yè)模型拓展版（來源：數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心、錦囊專家、北京大學(xué)光華管理學(xué)院董小英研究團隊）2021年研究團隊根據(jù)新的研究發(fā)現(xiàn)對數(shù)字企業(yè)模型進行了補充，增加了五個新的概念，分別為數(shù)字化方法、數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化組織、數(shù)字化服務(wù)和數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力。數(shù)字化方法包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃、數(shù)字化變革和數(shù)字化實施；數(shù)字化研發(fā)包括數(shù)字化仿真、數(shù)字化模擬和數(shù)字化研發(fā)平臺；數(shù)字化組織包括數(shù)字文化、數(shù)字結(jié)構(gòu)和組織協(xié)同；數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力包括業(yè)務(wù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新。2.智慧城市評估指標(biāo)體系智慧城市評估體系是衡量智慧城市建設(shè)成果的綜合系統(tǒng)。在構(gòu)成要素方面，一是基礎(chǔ)設(shè)施評估，包括信息通信基礎(chǔ)設(shè)施，像高速寬帶和5G網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量；還有數(shù)據(jù)中心建設(shè)，要考慮其規(guī)模、存CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025儲和運算能力。二是智慧應(yīng)用評估，如政務(wù)服務(wù)智慧化，看政務(wù)平臺一體化程度和在線業(yè)務(wù)覆蓋率；城市交通智能化，涉及智能交通系統(tǒng)完善與否；城市安全智慧化，包括安防監(jiān)控智能化和應(yīng)急響應(yīng)及時性。三是數(shù)據(jù)治理評估，數(shù)據(jù)質(zhì)量的準(zhǔn)確性、完整性和時效性很關(guān)鍵，同時要注重數(shù)據(jù)共享與開放程度。四是用戶體驗評估，要關(guān)注公眾滿意度和系統(tǒng)易用性。五是可持續(xù)發(fā)展評估，涉及技術(shù)創(chuàng)新能力和能源利用效率。評估方式和流程主要有三步。首先是數(shù)據(jù)收集，來源多樣，有統(tǒng)計報表、系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)、實地調(diào)研數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)等。其次是指標(biāo)量化與權(quán)重確定，把評估指標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)值并確定其重要性權(quán)重。最后是綜合評估與結(jié)果輸出，利用數(shù)學(xué)模型計算，以分?jǐn)?shù)、等級或排名展示結(jié)果。該評估體系的重要性顯著，能夠指導(dǎo)城市建設(shè)方向，讓城市清楚自身建設(shè)情況；促進資源合理分配，使資源投入到最需要的領(lǐng)域；提升城市競爭力，吸引企業(yè)投資和人才流入。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025報告一共分為四個章節(jié)。第一章為背景部分，主要介紹該報告的研究背景、理論支持、研究內(nèi)容、第四章為通過第二、三章進行研究總結(jié)后的核心發(fā)現(xiàn)?！?025中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例研究報告》以多維度賦能企業(yè)發(fā)展與行業(yè)升級為核心目標(biāo)，具體聚焦三大方向：一是通過深度剖析2018-2025年587家獲獎企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型實踐，系統(tǒng)總結(jié)其轉(zhuǎn)型路徑、關(guān)鍵舉措與成效，為不同行業(yè)、規(guī)模的企業(yè)提供可參照、可復(fù)用的標(biāo)桿案例與實踐范本；二是從技術(shù)應(yīng)用、場景落地、數(shù)字化指標(biāo)體系三大維度構(gòu)建轉(zhuǎn)型評估框架，為企業(yè)科學(xué)設(shè)定轉(zhuǎn)型目標(biāo)、優(yōu)化指標(biāo)體系提供量化參照與方向指引；三是結(jié)合案例數(shù)據(jù)梳理各行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的差異化特征與階段性趨勢，助力行業(yè)識別轉(zhuǎn)型痛點、把握發(fā)展機遇，推動全行業(yè)數(shù)智化水平整體提升。1.定性研究方法通過訪談、觀察、案例分析等方式對企業(yè)進行深入理解，選擇獲獎案例進行深入研究，總結(jié)出一般性的經(jīng)驗和規(guī)律。2.定量研究方法對587家獲獎案例企業(yè)的基本情況和相關(guān)應(yīng)用進行數(shù)據(jù)分析，并找出數(shù)智化轉(zhuǎn)型較為成功的企業(yè)特點、技術(shù)應(yīng)用、場景應(yīng)用和數(shù)字化指標(biāo)，研究結(jié)果較為客觀。3.調(diào)研分析法調(diào)研分析法是一種綜合的研究手段。報告通過對數(shù)百家企業(yè)實地走訪、調(diào)查，對收集到的數(shù)據(jù)進行整理、分類，然后運用統(tǒng)計、比較等分析方法，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、趨勢和問題，為決策提供依據(jù)。 CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025本章主要對獲獎案例企業(yè)的企業(yè)性質(zhì)、行業(yè)分布、企業(yè)規(guī)模、地理位置進行分析研究，并總結(jié)出與數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。從企業(yè)性質(zhì)上，主要涉及國有企業(yè)、民營企業(yè)、外資企業(yè)和政府公共事業(yè)企業(yè)。其中民營企業(yè)樣本數(shù)量最多，占比在45.8%，其次是國有企業(yè)，占比在44.9%，外資企業(yè)和政府公共事業(yè)單位占比較少，分別為4%和2%。從行業(yè)分布上，不同行業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型進程中的表現(xiàn)呈現(xiàn)顯著分化，核心行業(yè)的引領(lǐng)作用與部分行業(yè)的轉(zhuǎn)型滯后形成鮮明對比。信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比從2018年的10.0%逐步攀升至2025年的30.0%，年復(fù)合增長率顯著。制造業(yè)占比呈現(xiàn)“先降后升”的態(tài)勢：2018-2024年從42.0%逐步降至19.0%，2025年回升至23.0%。從企業(yè)規(guī)模上，2018年至2025年獲獎企業(yè)主要集中在中大型企業(yè)。其中，銷售額在10億-1000億元之間的大型企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位。其次，銷售額在1000萬-10億之間的中型企業(yè)也占據(jù)了一定的比例。銷售額小于1000萬元的小微企業(yè)占比雖低于5%，但轉(zhuǎn)型加速度顯著。智化轉(zhuǎn)型的核心陣地。年份參評企業(yè)數(shù)獲獎案例數(shù)2018201985920209272021137420221418202316022024181020251920合計10544587CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025從企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)角度來看，2018年至2025年獲獎企業(yè)主要涵蓋民營企業(yè)、國有企業(yè)、外資企業(yè)和政府公共事業(yè)企業(yè)四大類。民營企業(yè)樣本數(shù)量占比最高，達45.8%；國有企業(yè)緊隨其后，占比44.9%；外資企業(yè)和政府公共事業(yè)單位占比較低，分別為4%和2%。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025從歷年占比趨勢來看，八年間國有企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型成果持續(xù)凸顯，獲獎?wù)急瘸手鹉晟仙龖B(tài)勢；與之相對，民營企業(yè)獲獎?wù)急嚷杂谢芈?，但仍保持在較高水平，兩者共同構(gòu)成中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心力量。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025作為國民經(jīng)濟的堅實支柱，國有企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅承載著行業(yè)升級的重任，更是國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)基于對259個具有代表性的國有企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例樣本研究發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的行業(yè)數(shù)智化風(fēng)控與服務(wù)升級，能源業(yè)發(fā)力智慧管控與綠色低碳。部地區(qū)憑借完善的數(shù)字基建與產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)領(lǐng)跑，中部地區(qū)依托國企改革與區(qū)域戰(zhàn)略支持，轉(zhuǎn)型成熟度基于對264個具有代表性的民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例樣本研究發(fā)現(xiàn)，民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的行業(yè)不主力，不同行業(yè)場景特色鮮明：制造業(yè)側(cè)重柔性生產(chǎn)與智能定制，信息技術(shù)服務(wù)業(yè)聚焦SaaS解決方案與現(xiàn)AI+深度滲透――制造業(yè)領(lǐng)域，依托工業(yè)大模型構(gòu)建智慧工廠全鏈路協(xié)同體系；能源領(lǐng)域，將AI+與展趨勢看，國有企業(yè)AI+轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)三大方向：一是技術(shù)自主可控加速落地，突破AI芯片、垂類大模型等CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025――業(yè)模板降低中小企業(yè)應(yīng)用門檻。國有企業(yè)與民營企業(yè)AI+轉(zhuǎn)型對比清單對比維度國有企業(yè)民營企業(yè)戰(zhàn)略定位以技術(shù)自主可控支撐產(chǎn)業(yè)升級與國家安全。市場創(chuàng)新驅(qū)動者，以場景化應(yīng)用響應(yīng)市場需求，技術(shù)路徑全棧自主可控為主，構(gòu)建“算力-算法-數(shù)據(jù)”體化底座，深耕垂類大模型與共性技術(shù)平臺。輕量化創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)作并行，偏好開源技術(shù)、模塊化工具，核心場景自研與非核心外包結(jié)合。應(yīng)用場景聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域重大場景，覆蓋國計民生核心環(huán)節(jié)。工業(yè)：智慧工廠全流程協(xié)同。能源：虛擬電廠與碳管理。政務(wù)：城市級AI底座與公共服務(wù)優(yōu)化。深耕細(xì)分賽道場景，側(cè)重商業(yè)價值與效率提升。資源支撐政策傾斜+重資產(chǎn)投入+數(shù)據(jù)優(yōu)勢：依托國家高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。市場敏感度+靈活決策+生態(tài)資源：依托市場化融資、用戶數(shù)據(jù)，快速整合上下游技術(shù)資源。生態(tài)模式牽頭構(gòu)建協(xié)同生態(tài)，以“國企主導(dǎo)+多方參與”推動標(biāo)準(zhǔn)制定與資源共享。景資源。核心目標(biāo)1.技術(shù)自主可控：突破芯片、模型等“家任務(wù)3.示范引領(lǐng)：打造可復(fù)制的行業(yè)標(biāo)桿案1.降本增效：通過輕量化技術(shù)降低運營成本2.商業(yè)創(chuàng)新：催生新模式3.市場突圍：在細(xì)分領(lǐng)域建立技術(shù)壁壘。挑戰(zhàn)與趨勢挑戰(zhàn)：體制機制靈活性不足，跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)流通-人才鏈-資本鏈推動AI與ESG深度綁定。挑戰(zhàn)：高端技術(shù)研發(fā)能力薄弱，中小企業(yè)應(yīng)用門檻高。趨勢：場景深耕與輕量化并行，通過開源、低代碼平臺實現(xiàn)AI普惠。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025從2018-2025年各行業(yè)獲獎案例占比數(shù)據(jù)可見，不同行業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型進程中的表現(xiàn)呈現(xiàn)顯著分化，核心行業(yè)的引領(lǐng)作用與部分行業(yè)的轉(zhuǎn)型滯后形成鮮明對比，折射出數(shù)智化轉(zhuǎn)型在各領(lǐng)域的滲透深度與發(fā)展節(jié)奏差異。信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比從2018年的10.0%逐步長率顯著。作為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的技術(shù)供給側(cè)，其發(fā)展與各行業(yè)數(shù)智化需求形成強烈共振――從早期的基礎(chǔ)字化工具依賴度的持續(xù)提升。前期下降或源于傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的陣痛期（如技術(shù)適配難、投入回報周期長而2025年的回CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025的爆發(fā)式增長源于金融科技在支付、風(fēng)控等領(lǐng)域的集中突破，后續(xù)則進入“深度整合期”――從單純的線上化轉(zhuǎn)向智能化。2025年10.0%的占比，體現(xiàn)其在數(shù)智化服務(wù)場景與批發(fā)和零售業(yè)占比波動明顯，2022年達14.6%峰值后降至2025年的6.0%。該行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型曾提示其需轉(zhuǎn)向“全域數(shù)字化”――從供應(yīng)鏈數(shù)字化、用戶體驗個性化等維度重構(gòu)競爭力。房地產(chǎn)業(yè)占比從2020年的14.0%持續(xù)降至2025年的2.0%，成為轉(zhuǎn)型挑低位占比，反映出該行業(yè)在智慧物業(yè)、數(shù)字孿生建筑等深度轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的進展的突破不足。企業(yè)規(guī)模作為衡量組織資源稟賦與運營能力的核心指標(biāo)，其與數(shù)智化轉(zhuǎn)型進程的關(guān)聯(lián)性在2025年億元之間的大型企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，這些企業(yè)憑借強大的經(jīng)濟實力和市場份額占比雖低于5%，但轉(zhuǎn)型加速度顯著。在國家政策的CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025除了銷售收入總額外，員工數(shù)量也是衡量企業(yè)規(guī)模的重要指標(biāo)之一。從2018年至2025年八年間的數(shù)據(jù)來看，獲獎企業(yè)的正式員工數(shù)量分布也呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。其中，分布在100-5000人區(qū)間的企業(yè)型聚焦于體系化能力建設(shè)。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025綜上所述，從銷售收入總額與員工數(shù)量兩個維度觀察，獲獎企業(yè)仍以中大型規(guī)模為主體。這類企業(yè)CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025從2018-2025年全國各省市獲獎總數(shù)和各區(qū)獲獎案例占比可見，我國數(shù)智化轉(zhuǎn)型的區(qū)域發(fā)展呈現(xiàn)頭部省市高度集聚、區(qū)域板塊差異顯著的特征，這種格局既反映了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與創(chuàng)新生態(tài)的先天差異，也為未來區(qū)域協(xié)同發(fā)展提供了方向。北京市憑借互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢，成為數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的核心策源地；廣東省依托珠三角制造業(yè)集群，在智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域形成大量標(biāo)桿案例；山東省以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型需求為驅(qū)端服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同轉(zhuǎn)型能力。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025特色路徑。案例稀缺?？傮w來看，頭部區(qū)域的“先天優(yōu)勢”，包括產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)：頭部省市多為制造業(yè)、服務(wù)業(yè)雙強的經(jīng)濟體，字廣東”戰(zhàn)略等地方政策，為數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了明確導(dǎo)向與資源傾斜；創(chuàng)新生態(tài)：頭部區(qū)域集聚了大量科技企業(yè)、高校院所，形成“技術(shù)研發(fā)-場景應(yīng)用-商業(yè)變現(xiàn)”的閉環(huán)，加速了數(shù)智化案例的產(chǎn)出。滯后區(qū)域的“轉(zhuǎn)型瓶頸”，體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)制約：東北、西北以傳統(tǒng)工業(yè)、農(nóng)業(yè)為主，數(shù)智化應(yīng)用場景少，中小企業(yè)轉(zhuǎn)型動力不足；資源配置失衡：數(shù)智化人才、技術(shù)服務(wù)商向頭部區(qū)域集中，滯后區(qū)域缺乏“造血能力”；政策落地差異：部分區(qū)域數(shù)智化政策缺乏針對性，難以適配本地產(chǎn)業(yè)特色，導(dǎo)致執(zhí)行效果不佳。這種區(qū)域格局既是挑戰(zhàn)也是機遇，頭部省市應(yīng)發(fā)揮輻射帶動作用，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、技術(shù)輸出，幫助周邊區(qū)域挖掘數(shù)智化場景；同時持續(xù)探索前沿領(lǐng)域，鞏固“高地”地位。滯后區(qū)域應(yīng)立足產(chǎn)業(yè)特色制定差異化路徑；加大5G、數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施投入，同時通過校企合作、人才引進彌補人才短板；借鑒頭部區(qū)域政策經(jīng)驗，出臺適配本地的數(shù)智化激勵措施。未來，通過頭部引領(lǐng)、區(qū)域協(xié)同、特色突破，我國有望在數(shù)智化轉(zhuǎn)型進程中實現(xiàn)“全域共進”，讓數(shù)字紅利真正惠及全國各區(qū)域。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025終目的是為了評估企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的程度和效果。通過對不同技術(shù)、場景下的案例分析和對數(shù)字化指標(biāo)的考察，了解企業(yè)在數(shù)智化浪潮中的適應(yīng)情況和發(fā)展態(tài)勢。但2024年仍保持33.0%的高占比。智慧風(fēng)控、智慧研發(fā)、智慧供應(yīng)鏈、智慧人力等場景占比普遍低于2025年占比呈現(xiàn)動態(tài)變化，反映企業(yè)數(shù)字化優(yōu)先級的遷移。從2018-2025年案例企業(yè)技術(shù)應(yīng)用相關(guān)圖表可見，我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)體系已形成“多技術(shù)協(xié)同支撐、人工智能核心引領(lǐng)”的成熟格局。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)構(gòu)成基礎(chǔ)支撐層，人工智能則作為核心賦能層，驅(qū)動各行業(yè)從“數(shù)字化”向“智能化”深度跨越，技術(shù)應(yīng)用的層次感與協(xié)同性顯著增強。結(jié)合圖表數(shù)據(jù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)可劃分為三個清晰梯隊，各梯隊定位與發(fā)展趨勢差異顯著：第一梯隊（核心賦能層人工智能。2025年應(yīng)用占比達48.0%，案例數(shù)從2018年的10個增至2025年的48個，年復(fù)合增長率超20%，是唯一實現(xiàn)“爆發(fā)式增長”的技術(shù)，成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心動力。第二梯隊（基礎(chǔ)支撐層大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)。大數(shù)據(jù)2025年占比40.0%，案例數(shù)保持穩(wěn)定增長，作為“數(shù)據(jù)基座”為各技術(shù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐；物聯(lián)網(wǎng)2025年占比5.0%，案例數(shù)集中在工業(yè)互聯(lián)、智慧農(nóng)業(yè)等場景，是“物理世界數(shù)智化”的關(guān)鍵入口。第三梯隊（輔助應(yīng)用層移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈。移動互聯(lián)網(wǎng)占比3%，主要聚焦用戶端數(shù)字化服務(wù)；云計算占比3%，作為“算力基座”支撐技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用；區(qū)塊鏈占比最低（2025年1.0%仍處場景探索階段，尚未形成規(guī)?；涞?。各技術(shù)并非孤立應(yīng)用，而是形成“數(shù)據(jù)-算力-智能”的協(xié)同閉環(huán)：物聯(lián)網(wǎng)負(fù)責(zé)“數(shù)據(jù)采集”存儲與計算需求；大數(shù)據(jù)通過分析挖掘形成“數(shù)據(jù)洞察”，為人工智能提供訓(xùn)練樣本；人工智能基于數(shù)據(jù)與算力實現(xiàn)“智能決策”，反哺各行業(yè)業(yè)務(wù)優(yōu)化（如生產(chǎn)調(diào)度、精準(zhǔn)營銷）。2025年數(shù)據(jù)顯示，80%以上的人工智能案例需結(jié)合大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)，70%的物聯(lián)網(wǎng)案例需依賴大數(shù)據(jù)分析，技術(shù)協(xié)同已成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的主流模式。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025隨著技術(shù)協(xié)同深化，人工智能已從早期的單一場景，拓展至全行業(yè)多環(huán)節(jié)，核心應(yīng)用領(lǐng)域呈現(xiàn)三快速落地；公共領(lǐng)域，智慧城市、智慧能源逐步推廣。而在AI技術(shù)向全行業(yè)滲透的過程中，不同企業(yè)因資源稟賦、數(shù)字化基礎(chǔ)差異，形成了差異化的擁抱態(tài)度――這一差異既印證了新技術(shù)擴散的經(jīng)典理論，更在AI的顛覆性特質(zhì)下被加速放大，呈現(xiàn)出清晰的分層特征：這類企業(yè)已突破傳統(tǒng)數(shù)字化邊界，進入“AI原生”運營階段：一方面，超越單一流程自動化，追求CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025一樣自主協(xié)商、協(xié)同決策，從而實現(xiàn)極致的個性化與效率；另一方面，IT架構(gòu)發(fā)生根本性重構(gòu)，傳統(tǒng)中心化、流程固化的ERP系統(tǒng)無法支撐智能體的靈活協(xié)作，因此領(lǐng)先企業(yè)普遍向分布式、解耦化的“AI――這不僅是技術(shù)層面的升級，更是將企業(yè)運營邏輯從“流程驅(qū)動”重構(gòu)為“智能協(xié)同驅(qū)動”。2.大多數(shù)摸索企業(yè)：處于“方案尋找問題”的焦慮期這類企業(yè)已完成基礎(chǔ)信息化/數(shù)字化建設(shè)，積累了一定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但尚未找到AI與核心業(yè)務(wù)的引入AI能產(chǎn)生最大價值，多停留在“跟風(fēng)式”嘗試；二是數(shù)據(jù)陷阱，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、部門數(shù)據(jù)孤島林立，即便引入AI模型，也因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或失真導(dǎo)致效果不達預(yù)期；三是人才缺口，既懂業(yè)務(wù)邏輯又掌握AI技術(shù)的復(fù)合型人才稀缺，導(dǎo)致AI項目落地后難以持續(xù)優(yōu)化；四是投入恐懼，AI項目前期投入與短期回報不成正比，ROI難以量化，部分企業(yè)因擔(dān)心“投入打水漂”而放緩?fù)七M節(jié)奏。3.少數(shù)想擁抱但無從下手的企業(yè)：面臨“數(shù)字鴻溝”的挑戰(zhàn)這類企業(yè)多為數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱的傳統(tǒng)行業(yè)中小企業(yè)，或轉(zhuǎn)型壓力尚未緊迫的領(lǐng)域，核心痛點在于戰(zhàn)略缺位與路徑模糊：既缺乏頂層的AI轉(zhuǎn)型規(guī)劃，又因資源有限無法承擔(dān)大規(guī)模技術(shù)投入，甚至不清楚“從哪個環(huán)節(jié)起步”――他們需要的不是復(fù)雜的AI戰(zhàn)略藍圖，而是能快速落地、看得見效果的“入門級方案”。當(dāng)前企業(yè)在AI應(yīng)用上的分層格局，并非短期現(xiàn)象――隨著AI技術(shù)的持續(xù)迭代與行業(yè)滲透加深，未來3-5年，這種分化將進一步加劇，最終重構(gòu)行業(yè)競爭壁壘，催生新的商業(yè)規(guī)則與運營范式：趨勢1：“智能體網(wǎng)絡(luò)”將成為領(lǐng)先企業(yè)的核心壁壘未來的行業(yè)競爭不再是單一產(chǎn)品或服務(wù)的比拼，而是價值網(wǎng)絡(luò)智能化水平的較量。企業(yè)將從“緊密耦合的組織機器”，演變?yōu)椤坝蔁o數(shù)智能體組成的彈性生態(tài)系統(tǒng)”。這一過程中，IT部門的角色也將趨勢2：AI實施路徑從“狩獵模式”轉(zhuǎn)向“農(nóng)耕模式”當(dāng)前多數(shù)企業(yè)的AI應(yīng)用仍處于“狩獵模式”――四處尋找能帶來快速回報的AI“獵物”（如一個客服機器人、一個推薦系統(tǒng)缺乏長期能力建設(shè)；而未來將轉(zhuǎn)向“農(nóng)耕模式”：企業(yè)更注重“耕種AI基礎(chǔ)土壤”，即打造統(tǒng)一的企業(yè)級AI基礎(chǔ)平臺（AIMiddle型和工具，業(yè)務(wù)部門無需具備專業(yè)AI能力，即可像“搭積木”一樣，快速開發(fā)解決具體問題的應(yīng)用。這種模式將大幅降低AI應(yīng)用門檻，幫助“摸索中企業(yè)”走出焦慮期，實現(xiàn)規(guī)模化落地。對于資源有限的中小企業(yè)，“從零訓(xùn)練AI模型”不現(xiàn)實，未來的主流路徑是“行業(yè)大模型+智能體”的輕量化組合：基于垂直行業(yè)大模型，通過精調(diào)（Fine-tuning）和智能體技術(shù)，快速生成解決特定場景CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025生成設(shè)計方案并鏈接到生產(chǎn)智能體的系統(tǒng)。趨勢4：“人機協(xié)同”能力將成為組織的核心素養(yǎng)AI并非要替代人類，而是重新定義人的角色――能體指揮官”：提出問題、設(shè)定目標(biāo)、評估結(jié)果，并處理AI無法處理的復(fù)雜和創(chuàng)造性工作。這要求企業(yè)重構(gòu)培訓(xùn)體系與組織文化，為這場“人機共生”的革命做好準(zhǔn)備?；谏鲜鲒厔菖袛?，不同類型的企業(yè)需結(jié)合自身定位，制定差異化的AI落地策略，才能在智能化革命中把握機遇：對領(lǐng)先企業(yè)：需持續(xù)深化智能體架構(gòu)的探索，同時思考“能力外化”――將自身成熟的多智能體對摸索中企業(yè)：第一步要聚焦核心價值流，避免鋪開做大量POC（概念驗證優(yōu)先選擇1-2條關(guān)鍵業(yè)務(wù)鏈（如“從訂單到現(xiàn)金”“從產(chǎn)品設(shè)計到上市”分析其中的核心瓶頸，用AI精準(zhǔn)突破；第二步要夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，下決心推進數(shù)據(jù)治理，打破部門數(shù)據(jù)孤島，通過標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為AI模型爭取更多轉(zhuǎn)型資源。對無從下手的企業(yè)：首先需高層驅(qū)動定方向，由決策層明確AI轉(zhuǎn)型的短期目標(biāo)，避免因“方向模糊”停滯不前；其次要借力外部賦能，與成熟的AI解決方案提供商、行業(yè)咨詢機構(gòu)合作，通過“外包+共建”快速起步；最后可從“副駕駛”角色切入，先引入通用AI輔助工具（如CopilotforOffice）提升員工個體效率，培育組織的AI文化，再逐步過渡到核心業(yè)務(wù)流程的智能化改造。綜上，AI已從數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“可選工具”升級為“基礎(chǔ)生產(chǎn)力”，其影響力堪比當(dāng)年的電力與互聯(lián)網(wǎng)，正在重塑所有行業(yè)的底層邏輯。當(dāng)前企業(yè)的分層格局既是挑戰(zhàn)也是機遇――激進者以智能體網(wǎng)絡(luò)定義未來競爭壁壘，摸索者仍有通過“農(nóng)耕模式”追趕的窗口，而觀望者若錯失布局時機，或?qū)⒈恢悄芑顺碧蕴＿@場數(shù)字化下半場的智能化革命，才剛剛拉開序幕。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的場景選擇呈現(xiàn)頭部集中、梯度分化的分布特征，且各場景的演進趨勢與行業(yè)需求、技術(shù)成熟度深度綁定，反映出企業(yè)數(shù)智化從“單點突破”向“全鏈路重構(gòu)”的進階邏輯。從場景分布格局來看，頭部集中與長尾滲透并存。智能服務(wù)場景：2019年以40.0%的占比成為絕對頭部，2025年占比回落至25.0%，但2024年仍保持33.0%的高占比。該場景是企業(yè)數(shù)智化的“先發(fā)領(lǐng)域”，早期通過智能客服、用戶交互數(shù)字化快速落地，后續(xù)隨企業(yè)數(shù)智化重心遷移占比有所下降，但仍是客戶體驗升級的核心載體。智慧行政與智慧財務(wù)場景：智慧行政2022年占比19.5%，2025年降至6.0%；智慧財務(wù)2022CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025年占比15.9%，2025年同樣降至6.0%。兩者的變化體現(xiàn)企業(yè)數(shù)智化從“內(nèi)部管理效率優(yōu)化”向“業(yè)務(wù)價值創(chuàng)造”的重心轉(zhuǎn)移――早期通過OA系統(tǒng)、財務(wù)數(shù)字化實現(xiàn)基礎(chǔ)管理升級，后續(xù)資源向生產(chǎn)、營銷等直接創(chuàng)造營收的場景傾斜。智慧生產(chǎn)與智慧營銷場景：智慧生產(chǎn)2025年占比13.0%，2021年達16.0%；智慧營銷2025年占比12.0%，2021年達18.0%。兩者始終保持中高位占比，是企業(yè)數(shù)智化“效率+增長”雙輪驅(qū)動的核心陣地：制造業(yè)聚焦生產(chǎn)端智能化（如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造消費領(lǐng)域發(fā)力營銷端數(shù)字化（如精這類場景或因需求碎片化、技術(shù)適配難度高，導(dǎo)致企業(yè)布局動力不足，但2023-2025年部分場景（如智慧供應(yīng)鏈2023年10.9%、智慧研發(fā)2025年8.0%）的小幅增長，也反映出企業(yè)對后端環(huán)節(jié)數(shù)智化的探索開始起步。CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025化的價值從“減少人力投入”拓展至“創(chuàng)造新營收、孵化新業(yè)態(tài)”。綜上，企業(yè)數(shù)智化場景應(yīng)用的分布與演進，本質(zhì)是技術(shù)成熟度、行業(yè)需求優(yōu)先級、企業(yè)資源分配三者動態(tài)平衡的結(jié)果。未來，隨著AIAgent、數(shù)據(jù)要素等技術(shù)與要素的深度介入，數(shù)智化場景的協(xié)同性將進一步增強，推動企業(yè)向“全流程智能運營”階段邁進――頭部場景將深化價值，長尾場景將加速滲透，最終形成“全域協(xié)同、價值閉環(huán)”的數(shù)智化生態(tài)。從2018年至2025年的企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)體系數(shù)據(jù)來看，企業(yè)數(shù)字化投入呈現(xiàn)明顯的結(jié)構(gòu)性調(diào)整，不僅反映企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的重心遷移，更揭示出從“技術(shù)驅(qū)動”到“價值驅(qū)動”的深層轉(zhuǎn)型路徑。從年度占比數(shù)據(jù)看，“數(shù)字化技術(shù)”“數(shù)字化運營”“數(shù)字化創(chuàng)新”構(gòu)成指標(biāo)體系的核心陣營，2018-2025年占比呈現(xiàn)動態(tài)變化，反映企業(yè)數(shù)字化優(yōu)先級的遷移：數(shù)字化技術(shù)：2025年以31.0%的占比位居全指標(biāo)之首，2018-2025年占比區(qū)間為12.0%-31.0%。該指標(biāo)聚焦云計算部署深度、AI技術(shù)場景滲透率、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)完整性等“硬能力”，是企業(yè)數(shù)字化的技術(shù)基座，制造業(yè)、信息傳輸業(yè)等技術(shù)密集型行業(yè)對其投入尤為突出。數(shù)字化運營：2025年占比12.0%，2018-2019年曾達30.0%的峰值。指標(biāo)覆蓋流程數(shù)字化覆蓋率、運營數(shù)據(jù)實時分析響應(yīng)速度等“效率維度”，零售、金融等服務(wù)型行業(yè)對其關(guān)注度更高。數(shù)字化創(chuàng)新：2025年占比9.0%，2024年達24.0%的高位。該指標(biāo)聚焦業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新、產(chǎn)品智能“數(shù)字化人才”“數(shù)字化資產(chǎn)”“數(shù)字化績效”等指標(biāo)長期處于低占比區(qū)間（2018-2025年最高占比均低于10%成為體系中的“短板環(huán)節(jié)”：數(shù)字化人才：2025年占比僅1.0%，指標(biāo)涉及數(shù)字化人才占比、技能認(rèn)證覆蓋率等，低占比反映數(shù)字化資產(chǎn)：2025年占比1.0%，聚焦數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)進度、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化率等。受限于數(shù)據(jù)要素制度不完善、資產(chǎn)價值評估標(biāo)準(zhǔn)缺失等因素，企業(yè)布局動力不足。數(shù)字化績效：2025年占比0.0%，關(guān)注數(shù)字化投入ROI、業(yè)務(wù)增長貢獻率等。因數(shù)字化效果“長周期、難量化”的特性，企業(yè)對該指標(biāo)的跟蹤與優(yōu)化普遍薄弱，多數(shù)企業(yè)僅能模糊評估“數(shù)字化讓效率提CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025結(jié)合指標(biāo)演進邏輯與行業(yè)需求變化，未來企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)體系將呈現(xiàn)兩大趨勢，推動從“局部能業(yè)需求激增，企業(yè)將通過“校企合作+內(nèi)部培養(yǎng)”雙路徑加大人才指標(biāo)投入。等指標(biāo)將成為重點。數(shù)字化績效：數(shù)字化投入“量化評估”工具逐步成熟，企業(yè)對績效指標(biāo)的關(guān)注度將顯著提升。2.核心指標(biāo)“價值升級”，從“有能力”到“創(chuàng)效益”數(shù)字化運營：從“效率優(yōu)化”轉(zhuǎn)向“體驗+效率雙提升”（如用戶數(shù)字化服務(wù)滿意度與流程效率推動指標(biāo)體系從“線性疊加”向“網(wǎng)狀協(xié)同”升級。綜上，企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)體系的演進，本質(zhì)是數(shù)字化戰(zhàn)略從“工具化建設(shè)”到“價值化運營”、建設(shè)路徑從“單點突破”到“系統(tǒng)協(xié)同”的映射。未來，只有構(gòu)建“核心指標(biāo)深化價值、長尾指標(biāo)補齊短板、跨維度指標(biāo)強化協(xié)同”的完整體系，企業(yè)才能真正實現(xiàn)從“數(shù)字化投入”到“數(shù)字化價值釋放”的跨越，在數(shù)字經(jīng)濟浪潮中形成可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。 CASESTUDYREPORTONDIGITALTRANSFORMATIONOFCHINESEENTERPRISESIN2025本章基于第二章、第三章的基本情況和案例數(shù)據(jù)分析，總結(jié)出一些規(guī)律。以下是2018年至2025年間企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的六大核心發(fā)現(xiàn)。2025年已涌現(xiàn)酷特智能多智能體協(xié)同生產(chǎn)、世紀(jì)開元AI大模型驅(qū)動印刷產(chǎn)業(yè)智能定制應(yīng)用、上海聯(lián)通AIAgent賦能企業(yè)數(shù)字化營銷等標(biāo)桿案例，實現(xiàn)從“機器替代人工”到“智能體協(xié)同決策”的跨越，溫”形成鮮明對比的是AIAgent的異軍突起。作為自主或半自主的軟件實體，AIAgent憑借感知、決策、行動的閉環(huán)能力，已躍升至期望膨脹期的頂峰。數(shù)據(jù)從被動存儲的“資源”升級為主動創(chuàng)造價值的“核心資產(chǎn)”，企業(yè)逐步構(gòu)建“采集-治理-應(yīng)用-運營”全生命周期體系。2018年數(shù)據(jù)應(yīng)用以合規(guī)備案為主，2025年已實現(xiàn)跨領(lǐng)域深度融合，如國網(wǎng)湖州供電公司“資產(chǎn)+保險”模式，融合電網(wǎng)資產(chǎn)與保險數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險評估模型，提升保險理賠效率；螞蟻保通過隱私計算實現(xiàn)車險數(shù)據(jù)合規(guī)共享，數(shù)據(jù)治理從技術(shù)層面升級為業(yè)務(wù)融合層面，支撐企業(yè)降本增效、精準(zhǔn)決策與模式創(chuàng)新。核心發(fā)現(xiàn)三：行業(yè)數(shù)智化呈現(xiàn)“頭部引領(lǐng)+垂直深化”特征，垂直大模型與場景深耕成主流能方案的搭建與落地，而垂直領(lǐng)域大模型則成為破解行業(yè)細(xì)分痛點的核心抓手。制造業(yè)數(shù)智化已突破向推動技術(shù)升級，垂直大模型與場景化AI的結(jié)合讓數(shù)智化價值精準(zhǔn)落地。企業(yè)不再局限于單一技能培訓(xùn)，而是構(gòu)建“技術(shù)+業(yè)務(wù)+數(shù)據(jù)”的復(fù)合型人才體系與協(xié)同培養(yǎng)生態(tài)。2018年以基礎(chǔ)數(shù)字化技能培訓(xùn)為主，2025年已形成“學(xué)-練-賽-用”閉環(huán)機制（如津藥達仁堂部培養(yǎng)專業(yè)人才）的格局，人才體系成為支撐數(shù)智化落地的關(guān)鍵保障。核心發(fā)現(xiàn)五：中小微企業(yè)轉(zhuǎn)型走“輕量化+標(biāo)準(zhǔn)化”路徑，SaaS化與模塊化降低應(yīng)用門檻中小微企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型擺脫“重投入、長周期”困境，通過標(biāo)準(zhǔn)化方案與輕量化部署快速落地。頭部企業(yè)輸出SaaS化服務(wù)（如多點數(shù)智為591家零售客戶提供SaaS化系統(tǒng)，客戶凈收益留存率持續(xù)保持高于100%的水平模塊化設(shè)計適配多樣需求（如廣東星云開物“IoT+SaaS”覆蓋上百種自助設(shè)備場景邊緣計算與模型壓縮技術(shù)讓中小微企業(yè)以低成本享受數(shù)智化紅利，如聯(lián)合服務(wù)（香港）節(jié)能方案使照明場景節(jié)能達85%。核心發(fā)現(xiàn)六：ESG與數(shù)智化深度融合，成為企業(yè)轉(zhuǎn)型新賽道與社會責(zé)任載體數(shù)智化技術(shù)全面賦能ESG三大維度，實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型與社會責(zé)任落地。環(huán)境維度，企業(yè)通過數(shù)字化管控降低能耗（如黑龍江行通數(shù)科依托AI算法打造節(jié)能降碳一體化運行平