在2025中国数智化年会的交流现场，我们与行业同仁再度聚首，共同探讨数字化转型与AI实践的前沿趋势，分享团队深耕七载的研究成果。回溯2019年“洞见未来”到今年“AI+重构万象”的锦囊大会主题演进，行业已完成从“趋势预见”到“决策落地”“行动迭代”再到“生态新生”的全链路升级。

在数字化转型进程中，企业的实践逻辑正从“自身数字化建设”逐步延伸至供应链、产业链与价值链的全域数字化。当前热议的AI价值，实则建立在前期数字化转型的积累之上——企业构建业务数据空间的全流程（从数字化转型推进、数据治理与高质量数据供给，到多层级数字孪生建设），正是AI落地的核心基础。

政策视角：数字化转型的国家导向

2015-2025年间，国家累计发布数字经济相关政策724项，2020年后进入密集出台期（政策数量分布见下图）。对政策文件的统计显示，31%源自工信部，13%源自中共中央国务院，9%源自发改委，6%源自网信办，上述机构构成推动数字化进程的核心主体。

从2015-2024年政策关键词的词频分析可见：2017年以来，“人工智能”“工业互联网”已成为政策核心主题，并在2017-2020年间持续强化。技术领域的政策关注中，大数据（13.9%）、人工智能（12.12%）、5G（9.6%）、物联网（8.5%）位居前列，印证了“先建大数据空间、再用AI开发数据价值”的政策逻辑。

产业分布维度上，早期政策侧重服务业数字化（如电子商务）；2020年后，工业数字化的政策占比升至58.4%，“十三五”到“十四五”的政策对比也体现了这一转向——这正是基于十年政策分析梳理出的“数字化政策航图”。

企业视角：数字化转型的成熟航图

我们与锦囊长期合作探索企业数字化成熟度模型：2018年通过头脑风暴形成1.0版本；后续通过向企业及CIO学习迭代，结合1500家中小企业实践优化为2.0版本；再经近300位企业管理者问卷调研升级至3.0版本（模型详情可参考往期报告）。

基于《中国企业管理创新发展报告》，我们提炼出大企业数字化转型的核心框架：以“数字化管理、数字化运营、数字化能力”为三大基础体系，“工业与产业链数字化”为关键绩效体系。在此基础上，我们以2021-2024年中国企业家联合会204家大型企业管理创新成果为样本开展词频分析。

样本企业中，制造业占比超30%，电力基础设施占26%，信息传输服务业占12%。词频分布显示：战略层（35%）、技术层（30%）、业务层（14%）、绩效层（10%）、组织层（7.7%）、数据层（2.9%），其中数据层的低占比更凸显其挖掘价值（具体分布见展示内容，详细研究可参考著作）。

1. 战略层。数字化转型相关战略涵盖发展战略、顶层设计、战略目标与引领，以及数字化驱动的组织变革、战略规划与实施。

2. 组织层。数字化是组织管理变革的核心载体，与流程重构、组织架构优化、项目管理、人才培养、组织保障体系等高度关联，其中“流程变革”“项目管理”的词频占比最高。

3. 技术层。企业关注度最高的技术关键词为“大数据”，同时覆盖自动化、物联网、机器人、工业互联网、5G、人工智能、数字孪生等。进一步细分可归纳为7个技术应用阶段：信息系统（以ERP为核心）；大数据（含云计算、移动互联网）；自动化与机器人；建模仿真与数字化模型设计；数字孪生与数字映射；工业软件、传感器与数字化工控；人工智能（含智能控制、智能传感、大模型）。这一结果反映了过去四年企业数字化技术应用的整体特征。

4. 数据层。核心关键词包括数据管理体系、数据分析、数据资产、数据质量、数据安全、数据共享、数据驱动决策等。数据管理作为关键实践，涵盖数据采集、资产化、驱动业务、挖掘、校验、加密、脱敏等环节，构成基于企业实践的“数据管理知识地图”，具备较强参考价值。

5. 业务层。覆盖智能制造、管理水平提升、运营管理、质量管控、模式创新、场景应用、共享服务等，与产品研发、供应链管理等环节深度绑定。

6. 绩效层。企业核心关注“投入产出比”与转型价值，关键指标包括经济效益、产品质量、客户服务、降本增效、生产效率等；细化后涵盖效益提升、质量优化、需求满足、产品开发加速、竞争力增强、国际化布局等，形成企业数字化指标的参考体系。

AI实践：数字化转型的高级进阶

结合第五版数字化成熟度模型与204家企业的词频分析，我们构建了更系统的指标体系，以全景化呈现数字化转型的实践领域。关于企业AI实践，可总结为三点核心认知：

AI是数字化转型的“高级融合体”。AI应用处于数字化转型的进阶阶段，其落地依赖企业构建的“可信数据空间”。数据空间的广度、深度、覆盖范围，以及真实性、可靠性、实时性、交互性、安全性、拓展性、融合性，直接决定AI的应用效果。而AI可通过智能搜索、计算、配置、决策与优化，实现数据空间的价值释放。

AI的核心是“赋能决策与问题解决”。相较云计算、大数据等技术，AI的独特价值在于助力人类提升决策能力与问题识别效率：它可同时兼顾知识检索的速度、广度、深度与精度；其“涌现性”对企业创新的赋能潜力虽待验证，但影响已初步显现。

AI助力破解“知识黑匣子”。数字化转型中，AI的核心价值不仅是挖掘“已知”，更在于破解三类“未知黑匣子”：企业自身未掌握的跨界知识；经验与直觉难以识别的风险；竞争中“他人已知、自身未知”的信息差。借助AI与大数据，企业可快速缩小知识差距、提升创新效率。

基于此，我们提出“AI赋能企业创新的哑铃模型”：AI既可为突破式战略创新提供产业全景知识、跨界信息与理性洞察，也能为渐进式管理运营创新实现知识自动化、产品与流程优化——最终让AI承接低价值工作，释放人力聚焦高价值、创造性与前瞻性任务。

本次分享的研究成果，已整合至新书《从知识管理到知识优势：数智时代企业双元创新》；同时，我们还从产业链供应链维度对企业最佳实践做了深度解析，供行业管理者参考。感谢各位同仁参与本次交流，期待与企业界共同推动数字化与AI的融合实践，共创产业新价值。