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中国智慧企业发展报告(2019)

2020-03-03 6440 7 0 0 来源：企业管理杂志

本文为中国企业联合会和中国信息通信研究院联合发布

一

智慧企业发展背景

数字经济向智能经济转变

我国数字经济实现新跃升。

一是数字经济规模持续加大。2018年，我国数字经济成为带动我国国民经济发展的核心关键力量。二是数字经济增速保持高位运行。

未来，伴随着数字技术创新，并加速向传统产业融合渗透，数字经济对经济增长的拉动作用将愈发凸显。

产业数字化深入推进。

从数字经济内部结构看，信息通信产业实力不断增强，为各行各业提供了充足的数字技术、产品和服务支持，奠定了数字经济发展的坚实基础；产业数字化蓬勃发展，数字经济与各领域融合渗透加深，推动经济社会效率、质量提升，产业数字化持续占据主导位置，数字经济结构继续优化。

构建智能经济新形态。

习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，要把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，在质量变革、效率变革、动力变革中发挥人工智能作用，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

继农业经济、工业经济之后，我国在深化数字经济发展的基础上，将向着智能经济发展的新阶段迈进，以智能化为经济添薪续力。

在产业层面，我们将从数字产业化、产业数字化向智能产业化、产业智能化演进；

在企业层面，我们也将从数字企业向智慧企业（智能企业）转型。

数字企业向智慧企业转型

企业智慧化转型受政策、技术、发展等多方面因素共同驱动。

政策方面，国家连续发布多项数字化相关政策。

近年来，一批推动数字化、智慧化转型的顶层规划和指导文件相继发布，如《关于推进“互联网+”行动的指导意见》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》《工业大数据发展指导意见》等陆续出台，为企业智慧化转型提供良好的政策保障。

技术方面，信息通信技术日新月异。

以云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等为代表的新一代信息通信技术蓬勃发展、日益成熟，与企业生产、管理、服务各方面要素深度融合，加速了新技术、新工艺、新材料、新设备、新业态、新模式的融合应用，持续推进了企业技术改造和设备更新，对传统行业进行了全要素、全流程、全产业链的改造升级，为企业智慧化转型提供充分的技术手段。

发展方面，企业自身转型发展需求迫切。

当前，我国外部环境发生重大变化，风险和挑战增多，经济下行压力加大，传统企业迫切需要通过新的技术手段提质增效、创新动力源泉，保持企业平稳健康发展，更好地提升企业发展质量效益。

二

智慧化助力企业高质量发展

智慧企业（Intelligent Enterprise），也称智能企业，应当具备将新一代信息通信技术与企业内外部生产要素高度融合，在生产、管理或服务过程中实现自主决策、自主执行和自主演进的能力。

如图1所示，智慧企业是企业在经历自动化、信息化和数字化演进基础上更高的演进形态。

智慧企业核心特征

智慧企业应具备五大核心特征：数据赋能、全局协同、人机协作、优化配置、自动自主。

数据赋能是将数据转变为生产力，数据驱动企业的优化决策；

全局协同是指充分协同，即企业内部各因素及上下游、所在的产业生态等与公司生产、管理、服务密切相关的外部因素之间形成充分协同；

人机协作是指人与信息通信系统在认知学习、分析决策、知识交流、自主执行等方面实现深度交互迭代，共同提升企业整体智慧能力；

优化配置是指动态指导、控制、优化生产要素配置，提升生产要素利用率；

自动自主是指在生产、管理、服务过程中自动、自主地获取、集成、分析、判断、决策、执行、控制，甚至是自主演进。

智慧企业建设目的

企业利用人工智能等信息通信技术，形成数据的采集、传输、存储、集聚、分析、反馈的闭环，打破信息壁垒，消除信息孤岛，以数据信息、算法模型支撑各生产要素的配置决策，并且依靠认知学习系统，实现算法模型的自主演进，决策方案的动态优化，各生产要素依靠信息通信系统，不断以更优的方式得到更有效的配置，使人的体力和脑力得到进一步释放（如图2所示）。

信息空间、物理空间与人相互作用、相互促进，为企业创造出新的价值，降本增效，提高产品服务质量，提升生产的安全性和可靠性，助力企业质量变革、效率变革和动力变革，实现高质量发展。

当企业的智慧化建设具有溢出效应时，还将带动产业上下游之间协同效率的提升，从而优化产业及社会资源配置。

智慧企业建设内容

智慧企业建设是一个全面、系统化过程，也是一个整体推进和单点突破并行的过程。智慧企业的建设内容可以从三个维度来看：

从技术的维度，智慧企业建设将从自动化、信息化、数字化演进到智慧化；

从转型领域的维度，智慧企业建设包括了生产（研产供销服等）、管理（经营决策、资源配置、风险控制、服务保障等）、服务（对外提供产品、解决方案等）；

从实现范围的维度，智慧企业建设包括了设备、单元、产线、工厂、企业、生态。

上述建设内容是从三个不同维度提出的，之间可能存在互为基础的关系，例如企业范畴的智慧化需要实现生产智慧化和管理智慧化，但单一维度上的各阶段，并不一定是严格依次递进的关系，可能存在交叉和迭代。

三

智慧企业发展现状

2019年，中国企业联合会开展了“全国智慧企业建设创新实践案例申报（2019）”活动，共收集案例168份，我们从智慧化领域、技术应用、行业分布、实现范围、企业规模、实践成效等角度进行了分析，初步得到以下结论：

智慧化领域：智慧生产实践活跃

从智慧化领域来看，企业重点开展生产作业领域的智慧化转型。

按照智慧生产、智慧服务、智慧管理三个领域进行划分，智慧生产领域案例最多，占比超过一半，其次是智慧管理，智慧服务最少，部分企业同时在多个领域开展智慧化转型。

核心的生产作业领域是企业智慧化转型的重中之重，也是多数企业智慧化转型的切入点。

部分企业已从核心的生产作业领域逐步向经营管理等领域扩展，待能力成熟后，开始为外部客户提供新型的智慧服务，其中较为领先的企业已单独成立智慧化解决方案部门，为其他企业提供智慧化转型的顶层设计、系统开发集成等服务。

生产领域“产”为核心。

将智慧生产领域按照“研产供销服”五个环节来划分，超过八成集中在“产”这个环节，可见，企业智慧生产的重中之重是“产”；

其次是“供销服”三个环节，占比均在15%上下；“研”是智慧化应用最少的环节，占比仅为6.1%。

目前，智慧化应用仍然主要应用在机械化程度较高的环节，是对原有的机器进行智慧化升级改造，让机器变智慧，而对于脑力程度较高的环节，如研发则应用较少。

管理领域发展均衡。

将智慧管理领域按照经营决策、人力、财务、综合办公四个方面进行划分，整体来看比较均衡，只是对经营决策和综合办公略为侧重。

企业的管理领域没有明显的核心环节，企业一般选取对其影响较大的领域进行智慧化改造。经营决策是相对较为重要的领域，但目前的智慧化技术对于经营决策只能起到辅助参考的作用，所有的决策均需由人来作出最后的判断，因此应用程度比较有限。

在人力、财务和综合办公领域，技术应用较为成熟，对于大规模数据的计算和处理有较大帮助，但部分案例在信息化和数字化阶段已经有过较多探索，真正的智慧化能力仍有待提高。

智慧服务覆盖广泛。

智慧服务领域多为场景化解决方案，覆盖范围较广，包括智慧物流、智慧教育、智慧客服、智慧城市、智慧医疗、智慧产线、智慧消防等，涵盖智慧生产生活的方方面面。

智慧服务方案面向未来的设想展望较多，预期智慧化程度较高，但实际应用案例不多。现有服务方案在结合企业实际落地时，可能会与预期存在一定差距。

技术应用：大数据为优先选择

从技术应用来看，大数据技术应用最为广泛，使用大数据技术的企业约占一半；其次是云计算、物联网技术，使用企业约占三分之一；人工智能应用占比约为30%。另外，企业还应用了移动通信、机器人、无人机、区块链及VR/AR等技术。

企业大多采用多种技术融合的方案，复合应用大数据、云计算、物联网、人工智能、移动通信等技术，利用各个技术的特点和优势，共同实现智慧化转型的目标。

行业分布：制造业转型探索多

从行业来看，此次收集的智慧企业案例覆盖了各行各业。智慧企业案例行业分布如图3所示，其中制造业创新案例最多，占比达37.4%，超过排名第二行业数量的一倍，可见制造业企业对于智慧化转型迫切程度最高，探索力度也最大。

数量排第二的是电力、热燃气及水生产和供应业，该行业中案例以电力行业为主，电力行业智慧化转型起步较早，多为电力集团整体推动，转型较为体系化。

信息传输、软件和技术服务业的智慧企业案例也比较多，此类企业多为服务提供方，主要为其他智慧化转型企业提供解决方案。

实现范围：全局协同有待提升

对制造企业生产领域的智慧化覆盖范围按照设备、单元、产线、工厂、企业五个程度进行细分，可以看到企业智慧化的全局协同程度尚不高。

制造企业中超过一半企业的智慧化转型仅覆盖到单元至产线的程度，覆盖到工厂的不足五分之一，覆盖全企业的更少，约十分之一的企业尚停留在单个设备的改造阶段。

整体而言，制造企业的智慧化探索尚处于单点试验或者小范围应用阶段，全局协同程度有待提升。

企业规模：大中小型各具特色

从企业规模来看，大型企业是智慧化转型的主力军，超过四分之三是大型企业。大中小企业基础和能力不同，智慧化转型速度有先有后，程度有深有浅。

根据不同规模企业的转型特点，我们将企业分为领军型大企业、大中型企业和小微企业。

领军型大企业布局智慧化转型较早。

领军型大企业对智慧化转型投入充足、IT基础能力扎实，已基本完成企业内部数据集成，正在推动企业间数据集成和利用数据做智能化运营，最领先的大企业甚至把IT部门独立出来，向外输出智慧化解决方案。

大中型企业基本完成信息化升级和自动化改造。

大中型企业已基本实现了IT和OT（运营技术）融合，把生产和管理的数据做了集成和统计分析，可远程直接观察生产现场和管理的实时情况，正着手推动管理信息系统与生产自动化的集成以实现企业内部数据打通、自由流动和可视化应用。

相比于大中企业，小微企业在人才、资金、技术与管理等方面都较为落后。

近几年来，企业上云工程推动力度较大，但设备上云等深层次的转型受制于设备老旧、数据安全性低等问题，进展不大。多数小微企业因信息化投入较高、实施成效难以预估，对智慧化转型缺乏紧迫感，智慧化转型经验相对不足，没有树立相对科学的转型升级体系方法论，导致在智慧化转型上行动较慢。

实践成效：降本增效成效显著

从智慧企业成效分布（见图4）来看，价值创造、降本增效、产品升级、安全生产四方面成效均有体现，但降本增效最多，四分之三的企业都通过智慧化转型实现了明显的降本或增效，且多数有具体的量化数据。

综合来看，四方面效果具有协同效应，多数企业的成效是多方面的，成效间也有明显的联动作用，如：因为产品服务质量升级，效益也有了明显提高；安全生产得到保障的同时，生产成本也随之大幅减少。

但是，在四方面成效中，价值创造（开源）的成效占比较低，面向新市场、客户的业务创新、商业模式创新方面仍有较大潜力可挖。

四

智慧企业问题与展望

面临问题

整体来看，现阶段我国企业自动化、信息化和数字化基础仍显薄弱，这是制约我国企业智慧化转型的核心问题。除此之外，我们还面临四个具体的问题：

一是投入产出不平衡。

在投入上，高端人才稀缺，复合型人才稀少，三四线城市IT人才不足，购置智慧化设备、平台、服务成本高，且要长期维护，物力、财力投入较大；

在产出上，智慧化转型是长期过程，短期很难有立竿见影的成效，长期成效也多是综合举措的结果，经济效益难以严格区分、准确衡量。

二是供需能力不匹配。

在供给端，我国自主软件企业缺少积累，技术能力和实施方案较全球领军企业相差较大，集成方案供应商尚不成熟，纵向上整合各类资源的能力有待提升，横向上跨行业的综合型系统解决方案供应商较少。

在需求端，因难以平衡投资收益，导致动力不足；同时，老旧设备改造难，数据采集难，集成成本高，建模分析能力也较弱。

三是规模效应不显现。

大企业独立自建个性化系统平台，重复研究资源浪费，成功经验共享不够；小企业数据量不大，大数据分析和上云需求较小，独立建设平台投入过大，同时自建能力不足；整体看，企业智慧化平台架构碎片化，功能参差不齐，缺乏统一架构平台。

四是安全问题待解决。

工业数据安全要求极高，远高于消费数据。从物理隔离到虚拟隔离更容易受攻击，各种信息窃取、篡改手段层出不穷，且数据分散存储，云化数据维护成本较高。同时，安全保障匹配速度跟不上应用功能开发，云化后的数据权责评判存在难度。

推进建议

聚焦上述关键问题，结合优秀企业经验，我们提出以下建议：

一是夯实基础。

建议企业优先对自动化、信息化、数字化进行补课，充分利用新一代信息通信技术，结合企业实际，不断丰富自动化、信息化、数字化场景。

二是优化工艺。

传统工艺下的两化融合并不能发挥最大效用，先进的生产工艺是两化融合发挥效益的必要条件，因此建议企业同步进行生产工艺、机理、经验、管理的优化创新。

三是软硬配套。

智慧企业建设涉及公司层资源整合，建议将智慧化建设定位于公司整体战略，高层面达成统一认识，由公司一把手推进，培育企业创新文化，建立与之配套的管理机制体制。

四是消除数据孤岛。

通过数据全面获取，消除数据孤岛，实现数据驱动是信息通信技术真正发挥价值的本质。因此，建议企业持续推进数据的整合与应用。

五是平台化。

行业云平台是中小企业建设智慧企业的捷径，目前大型企业或自动化解决方案提供商已建成部分行业平台或通用平台。建议中小企业依托平台能力，快速实现数字化、智慧化建设，并通过生态合作获得协同价值。

六是人才培养。

多渠道、多途径培养企业智慧化转型亟需的复合型及高层次人才，建立和完善行业、企业人才教育与培训体系，不断提高各层级人员对企业智慧化转型的认知和应用水平。

发展展望

近年来，我国坚定不移地发展先进制造业，推进“制造强国”战略，工信部牵头开展两化融合、工业互联网、智能制造等相关工作。企业作为最基本、最重要的市场活动微观主体，其智慧化转型既符合国家战略要求，也是企业未来发展的必然趋势。

因此，我们应当加大探索力度，推动更多企业实现智慧化转型，助力改造提升相关产业和高质量发展。

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