从“经验决策”转向“数据决策”是企业数字化转型的核心要义
文|天眼查数据新闻实验室
引言：2021年是国家“十四五”规划的开局之年，也是企业数字化转型进入快车道的关键之年，促进数字化与实体经济的深度融合已成为各方共识，数字技术赋能产业转型升级已迫在眉睫。面对数字化、智能化的浪潮，企业作为经济发展的重要力量，正在积极构建数字化转型蓝图，加速实现业务转型升级。
一、企业数字化转型的内涵企业数字化转型作为新兴的理念，各大企业，机构都有着不同的理解与定义。中国电子技术标准化研究院认为，企业数字化转型是传统行业与新兴技术的一次深度融合，是推动企业转型，提高企业效益的新模式。除此以外，阿里、京东、美团等也都是基于数字技术在企业业务、产品服务等方面的应用价值，来定义企业数字化转型。
综合各平台研究成果，天眼查数据研究院认为，企业数字化转型是以数据为基础生产要素，利用大数据、云计算等技术以及人工智能、区块链等算法，赋能企业生产经营全流程，加强业务与前沿技术的深度融合，提升数字化运营效率，优化资源、资产配置，实现企业管理与商业模式再升级，从而达到转型升级、降本增效的目的，不断推动企业高质量发展。
面对数字化转型的热潮，企业可树立长远的转型目标、明确转型目的，并将战略与数字化转型方式精确匹配，做出有效的顶层设计，为后续技术方案的选择和实施打下基础。
二、企业数字化转型的目的（一）把握数字经济发展动力ABCD（人工智能、大数据、云计算、区块链）的出现为企业勾画了未来发展的广阔蓝图，中国信息通信研究院统计数据显示，2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，同比增长9.7%，数字经济对经济的贡献度在持续上升。2020年，数字经济占中国国内生产总值的比重达到38.6%，已成为稳定经济增长的关键动力。
利用数字技术完成转型升级，以便提高效率、增强能力和获取利润，这不仅是企业转型升级的重要方向，也为企业弯道超车提供了无限机遇。
（二）利用数据辅助重要决策通过“数据+算法”的赋能，“数据决策”正逐步代替传统的“经验决策”，“数据决策”即运用大数据分析手段，对数据资源进行挖掘和分析，从而形成决策建议与实施方案，为探索未知、求解问题提供新的思维方法。
与传统“拍脑门”决策相比，企业可凭借“数据决策”更全面地掌握信息、更明晰企业的发展定位；进而找到最佳信息平台，详细获得所有经营数据、用户行为数据等关键信息；从而能够更有效地调整生产、开拓市场，决策效果要远胜于传统的基于少量样本而进行的经验决策。
（三）实现企业业务流程化再造企业流程化再造的目的在于围绕业务数字化发展，对企业进行全方位、全角度、全链条的改造。实现数字化转型企业上下游产业联动、数字协同与价值创造，建立全新的数字产业链，加速管理升级，提升运营水平，推动企业流程化再造。
三、企业数字化转型的核心要义（一）积极转变企业经营思维模式企业夯实数字化转型的基础是构建数字化思维模式。通过数字化的思维来扩展企业的组织、流程以及IT等的边界范围，以数字化发展理念为依托，拓展企业生产经营的深度和广度，推进组织的扁平化建设，完善经营流程，实现数字化技术同经营管理的有效结合，从而让企业的经营模式更加科学、高效。
技术创新驱动的企业数字化发展到现在，正在被重新定义。它从过去所关注的企业内部流程数字化改造来实现提高企业内部效率和降低企业运作成本，演变至今，已经发展成为基于用户思维为中心，以技术创新连接和打通企业内部，聚合裂变出源源不断的数字化价值。企业数字化并非传统的技术改造或现场改善，而是涵盖企业战略、管理、组织、运营等各个方面的全方位转型升级。从产品思维、技术思维向用户思维转变是构建企业数字化的关键举措。
（二）构建业务到数据的理解闭环“数据为王，业务是核心”，企业数字化转型的重点，与其说是培养理解数据的能力，不如说是理解业务的能力。只有将数据置于业务场景中，数据才能变得有意义。企业数据化转型过程中，要求数据管理和数据分析人员懂业务，理解数据的对业务价值；要求业务人员要懂数据、会使用数据。
对于业务人员，要懂数据，会使用数据指导业务开展。数据源于业务，并服务于业务。作为业务人员，首先要知道数据对业务的重要性，清楚数据的标准，按标准规范输入数据，并确保数据结果的正确输出。其次，要能够识别业务数据的真伪，判断数据质量的优劣，并能够为数据质量的改善提供必要的改进建议。最后，还需要加强对数据管理和数据分析工具的掌握。利用数据管理工具将数据合理、正确、规范的管理起来，利用数据分析工具自助进行分析建模、场景设计、数据探索、价值挖掘。
对于数据管理或数据分析人员，要能够“看得懂”数据并理解数据背后的业务含义。作为数据管理或数据分析人员，首先需要明确企业的核心业务价值链，甚至企业多个行业及相关产业链业务开展的情况；其次，需要逐步了解企业均有涉及的业务领域，每个业务领域中包含的业务流程，每个业务流程之间的衔接关系，以及每个业务的输入输出等内容。最后，在理清楚业务域以及业务流程的输入输出后，需要对详细列出每个业务的绩效考核指标（KPI），再通过对每个指标进行更细致的拆分，最终落地的内容数据数据分析所需的报表、指标、维度、明细等。
（三）提升技术理解与使用能力大部分企业在数字化转型的浪潮中首先感受到的是技术带来的焦虑，希望从技术层面去赋能，打造数字化的能力。这个能力更多是指企业运营的能力，聚焦企业运营的效率。在数字技术的浪潮中，众多数字工业时代的技术被快速、广泛地应用到了制造业，给相关企业运营带来了颠覆性改变。大多数工业企业认为技术在引领变革，需要建立数字化的技术能力。毫无疑问，在数字工业时代，企业必须把握将主流技术转化为数字化应用的能力，打通技术、价值链之间的壁垒，进而形成数字化运营体系。在全面实现数字化之后，企业数据将转化为数据资产，进而转化为数字化的产品、技术、服务和商业模式，最终帮助企业实现客户价值。
企业在数字化转型过程中，需要抓住各类数字技术迭代发展，并持续将其转化为运营能力，进而从成本和效率方面提升企业的竞争力。可以说，任何数字技术的运用都必须思考技术为谁服务，技术必须能够与战略和商业模式形成联动的关系。如果企业的客户价值没有数字化支撑，最终可能会被时代所抛弃，因为数字经济时代已来。
四、数字化转型已在多领域开花（一）制造业：从自动化、信息化，到数字化，制造业实现转型“三级跳”制造业是国民经济的基础，它融合了劳动密集、知识密集、资本密集、技术密集等点于一身，是企业数字化转型的重要领域。制造业企业数字化转型一直在持续进行，从最开始的“电子化、自动化”到后来的“流程化、信息化”，再到当下的“智能化、数字化”，每个阶段赋予了广大制造业企业不同的能力，促使企业的自我提升，也在潜移默化中促进着整个行业的发展。依托数字化技术与理念，制造业企业不断创造新的商业模式与管理模式，以提升企业管理创新能力、支撑能力为抓手，奠定企业在新形势下的发展基础。
天眼查数据显示，数字化相关企业在制造业行业拥有5,200余家企业，注册资本在1000万元以上的企业有近3000家；从投融资数据来看，以企业数字化转型核心“工业互联网”相关企业的融资情况来看，自有2000年以来，合计发生融资事件456起，融资金额938.1亿元，而自2016年以来融资事件合计发生370起，融资金额达到817.8亿元，行业自2016年以来进入高速发展期。截止到2021年11月，工业互联网相关企业在2021年度合计发生融资事件69起，融资金额超200亿元。
从融资事件的地区分布来看，北京一枝独秀，位居第一；广东、江苏位居二、三位。从整体趋势来看，东部地区是工业互联网融资的重点领域。从投资机构分布来看，达晨创投、经纬中国、深创投等是工业互联网相关企业的主要投资机构。
美的集团积极拥抱数字化，经过多年的战略调整和布局，已成为今天中国制造业企业数字化转型的典型样本。其数字化转型都是围绕运营数字化进行的。从2012年底开始的"632工程"，重塑了美的运营系统、管理系统、用户界面集成以及数据集成，以流程去优化整个企业的管理思想和思路。最近美的开启的工业互联网和数字化灯塔工厂建设，促进了运营体系的全面数字化，而背后驱动力是美的的组织扁平化，产销模式变化（美的叫"T+3"）等一系列运营变革。美的也从这轮数字化转型里取得了显著效益。
除美的之外，诸如，海尔集团、三一重工等制造业企业也在各自数字化转型的道路上走出了自身的特色，都是国内企业可学习借鉴的对象。
（二）零售业：从交易到生产，数字化重构传统零售链路从商业环节的数字化、在线化进程来看，消费端已在很大程度上实现了数字化和在线化，并开始倒逼和拉动设计、研发、采购等供给端各个环节的在线化、数字化。互联网技术体系正在从价值传递的交易环节渗透到价值创造的生产环节。数智化商业是在“数据+算力+算法”定义的世界中，以数据流动的自动化，优化商业决策的不确定性，支撑新形态。
天眼查数据显示，数字化相关企业在零售业行业拥有2.7万余家企业，超6成企业的成立时间在5年之内；从投融资数据来看，以零售企业数字化转型核心“零售信息化”相关企业的融资情况来看，自2006年以来，融资事件469起，融资金额近700亿元，其中2017年融资事件共计发生92起，为历年最高。截止到2021年11月，2021年度，零售信息化相关企业合计发生融资事件38起，融资金额超200亿元。
从融资事件地区分布来看，地区经济发达省份的融资事件数较多，以北、上、广为典型代表；从轮次分布来看，以早期投资为主，A轮及天使轮是轮次的主要方向。
华润万家作为中国超市的龙头企业，面对数字化的浪潮，加速线上线下一体化，探索全场景数字营销，走出了一条符合自身优势的零售业数字化转型之路。华润万家通过一块块可实时变更，可与顾客深度交互的数字商显屏幕进行全场景数字营销探索实践。该方案结合电子价签、电子营销屏、智能传感器和AI摄像头等多项技术和应用，打造了全场景营销平台系统，进而通过全场景多触点终端，形成一个收集积累数据—分析数据—应用数据—收集积累数据的营销闭环系统，帮助华润万家完成数据资产沉淀及应用管理，赋能卖场以精细化、个性化的精准营销能力。
从沃尔玛，家乐福，到永辉超市，大润发，各类型零售商超企业都在像华润万家一样，在积极寻求数字化转型之道，扩展自己的业务边界。
天眼查数据研究院认为，企业的数字化转型是一项系统的工程，并不仅仅是利用信息技术来促进自身生产经营技术的革新，更是经营理念的革新和管理机制的创新和优化。也正因为如此，在企业数字化转型的过程中，企业需要形成完善的数字化认知理念，从经营管理和生产研发等多方面提升数字化水平。只有这样，才能够让企业真正实现数字化发展。
人工智能赋能行业发展的前景和机遇
顶层设计的不断完善，加上计算机视觉、语音识别、机器学习、知识图谱等技术的优化，有助于推动人工智能下游应用场景的开发，加速产业结构升级。
人工智能产业正在稳定增长
人工智能(AI)作为引领新一轮科技革命的重要驱动力量，通过其算力、数据、算法等内生动力，为实体经济各领域提供信息化、数字化、智能化的解决方案，已经成为影响各国经济发展的重要因素。2020年，AI产业保持稳定增长。国际数据公司(IDC)测算，全球AI产业规模为1565亿美元，同比增长12%。中国信息通信研究院测算，我国AI产业规模达到434亿美元，同比增长15%。
我国高度重视AI的发展，地方政府也积极出台相关政策扶持AI产业健康、有序发展壮大。以上海为例，市级政府部门2020年发布提及AI的政策共71条，其中应用支持类46条，战略地位认可与扶持类12条，政策优惠与补贴细则类7条，人才政策类6条。顶层设计的不断完善，加上计算机视觉、语音识别、机器学习、知识图谱等技术的优化，有助于推动下游应用场景的开发，加速产业结构升级。
人工智能推动传统行业转型升级
伴随产业数字化带来的数据基础的日趋成熟，AI在训练层(学习能力)、感知层(信息接收能力)、认知层(分析信息能力)方面的技术都已成熟，如今正式转入实质应用的产业效益转化阶段，并且已在医疗、交通、零售、工业、教育等行业实现大量应用。
●AI+医疗
近年来，“AI+医疗”迅速发展，凭借其智能化、自动化的特点，主要应用于公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付等方面。虽然“AI+医疗”仍处于早期阶段，商业化应用程度相对较低，且整体市场渗透率也较低，但是“AI+医疗”拥有非常广阔的发展空间。IDC的数据显示，预计至2025年全球人工智能应用端的市场规模将达到1270亿美元，其中医疗领域的市场规模将占整个市场规模的1/5。未来，AI不仅能为医院及药企的管理与研发提供帮助，而且能帮助医疗机构提升医疗现代化水平，满足居民日益增长的医疗保健需求。
从需求端来看，我国已正式步入老龄化社会。从第七次人口普查数据来看，2020年65岁以上人口占比为13.50%(1.91亿人)，相比2010年的占比8.87%(1.19亿人)，占比高出4.63%。2020年，我国慢性病患者数量达3亿人，占人口总数的22%。社会老龄化的加速与慢性病人口的增加将不断增加医疗卫生支出费用，同时，随着居民可支配收入的增加，加上居民对健康保健意识的提高，这些都将助推人工智能在医疗领域的发展。
从供给侧来看，《2020年我国卫生健康事业发展统计公报》公布的数据显示，至2020年，我国三级医院2996家，占全国医院总数的8.46%，且集中于一线、二线城市。但是，三级医院的就诊人次为18亿人次，占全国医院就诊人次的23.26%。相比而言，一级医院全年仅2亿人次就诊，占比为2.58%。2020年，全年就诊77.4亿人次，但全国卫生人员仅1347.5万人。医疗资源分布不均匀、卫生人员严重不足等问题日益突出。目前，AI正通过大数据处理技术、识别技术、机器学习技术等，优化医疗大数据的处理与分析，提高医疗诊断效率，帮助医生提高复杂疾病的初步诊断能力。
●AI+交通
“AI+交通”是指在交通系统管理、出行导航、车内交互等多个交通环节，利用人工智能、物联网、云计算、大数据和5G等技术，实现交通智能化，从而提升城市交通便利水平，提高道路通行速度，优化人车交互体验。
从交通管理方面来看，传统的城市交通网络缺少数字化管理，存在路面数据无法及时获取、交通管理系统的智能化水平低等问题。百度地图发布的《2020年度中国城市交通报告》显示，2020年全国交通拥堵城市排名前10位的城市(见图1)中，北上广三大城市皆“榜上有名”，某些西部地区城市也在榜单内，如贵阳，其通勤高峰实际速度仅26.08km/h，是全国第二拥堵的城市。可以发现，我国一线、二线城市是交通管理的重点区域，但某些三线、四线城市缺乏科学化的交通管理，也导致交通路面拥堵。AI的识别技术与超强算法可以实时监控路面异常情况，预判拥堵趋势，调整信号灯时间差，对路面网络进行整体优化。
在出行导航方面，AI可以凭借实时的道路数据信息，掌握线路情况、历史行车时长等数据，通过对海量大数据的分析，计算得出最佳的出行方案。对于车辆停车难的问题，AI通过强大的算法可以为车主匹配最佳的停车位置，有效缓解一线城市商圈停车困难等问题。
在人车交互方面，AI先通过深度学习功能，记录车主的驾驶习惯，然后通过语音交互技术，为车主提供优质的人车交互体验，实现行车习惯记忆、疲劳监测、突发状况紧急制动停车等功能，最终实现车辆的完全自动驾驶。2020年，我国交通事故致死居全年致死原因的首位，致死人数约10.9万人，占比达78%。自动驾驶技术可以防止因人为驾驶而导致的交通事故的发生。
●AI+零售
“AI+零售”是指应用计算机视觉、智能语音等人工智能技术在零售场景中的落地应用，通过为零售行业的参与主体以及不同业务环节进行赋能，进而实现对零售行业的整体升级和改造。国家统计局测算，2020年我国社会零售总额达到39.2万亿元。零售行业是典型的劳动密集型行业，但随着国内劳动力人口的下降，零售行业迫切需要利用AI技术对产业链各环节进行智能化改造，从而提升人力效率，降低人力成本。
AI将主要应用于智能客服、精准营销、无人化零售、智能化运营等服务，促使产业中“人—货—场”结构发生变化，让产业链各环节的信息加快流转，并提高产业整体数字化水平。智能客服可以提供7×24小时的客服服务，提高客服响应速度，提升用户的满意度，降低传统人工客服人力成本的50%以上。精准营销依靠后台算法能力，结合图像处理、数据处理等技术，不仅可以提供个性化的商品推荐，还可以实现广告精准推销，最终可以提高广告推荐质量，降低广告商的成本，促进推荐转化率。由于受到新冠肺炎疫情的影响，无人化零售越来越受到大众的关注，通过AI技术贯穿实体零售模式的全链条，从而提高支付、财务、供应链等不同环节的数字化、智能化水平。例如，无人超市AmazonGo是基于AI技术的无人零售典型案例，预计2022年营业收入将超过40亿美元。智能化运营通过AI在店铺选址、自动化采购、销售额预测、商品定价、库存优化等方面的辅助，提高企业对商品的选品能力与供应网络优化。
●AI+工业
因为工业细分领域较多且各领域的研发、生产、管理环节差异性较大，所以目前工业领域的AI市场渗透率比较低。头豹研究院的数据显示，AI技术在工业领域的市场渗透率仅为8.6%，其中电子、汽车、石化领域的应用较成熟。从AI技术的具体应用来看，机器视觉技术在工业领域的应用较为广泛，集中于生产环节，通过产品识别、测量、定位及检测等功能，实现产品分拣、装配、搬运、质检等多个生产环节的智能化运营。例如：识别功能可快速区分不同产品，实现24小时全时段运营，识别误差率仅为3%;智能检测功能可减少人工检测带来的误差，提升检测效率至99%。
工业是实体经济的重要主体，智能化、数字化转型迫在眉睫，所以我国工业领域的AI应用价值潜力较大。《智能制造发展规划(2016—2020年)》文件的落实有力推进中国工业与新一代信息技术融合发展，加速人工智能技术应用落地。前瞻产业研究院的数据显示，2020年我国智能制造市场规模达到2.5万亿元，至2025年行业市场规模预计达5万亿元(见图2)。另外，工业是一国经济增长的重要驱动力之一，但由于工业领域属于典型的劳动密集型行业，随着人力成本的不断提高，行业的发展必然受到限制。AI可以释放各环节的劳动力成本压力，并且可以提高工业生产效率。
●AI+教育
“AI+教育”是以自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术为支撑，实现个性化备课、线上AI课程直播、个性化答疑、智能化校园信息化管理、智能测评、智能批改等。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。前瞻产业研究院测算，预计到2023年我国“AI+教育”的市场规模将超过7000亿元。
从供给侧来看，我国教育资源匮乏且不平衡的问题非常突出，优质教师集中于大中型城市。AI可以帮助传统教育模型形成智能教学平台，通过AI智能直播的形式，解决教学资源地域之间的差异问题。另外，传统的教学内容呈现出枯燥、乏味等现象，并不能实现立体及个性化的教学模式。利用扩展现实(XR)的终端设备，配合AI技术的动态识别及信息处理技术等，可以帮助学生实现交互式、沉浸式的教学体验，能够更容易地理解学习内容。
从需求端来看，AI可以帮助学生改善教学效果，大幅提升教学效率。以智能情绪分析产品为例，利用动作识别、机器视觉等技术获取学生的上课行为，分析其表情、语气、语调等方面的细节，再将信息进行快速分析，最终让教师了解学生的学习情绪、注意力集中度、兴趣点等信息，并对授课内容和授课模式进行调整，从而提升教学效率。
2021年7月底，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，俗称“双减政策”，旨在有效减轻义务教育阶段学生过重作业负担和校外培训负担。“双减政策”的实施将使义务教育从过往的承压式以及以成绩为导向的传统教育模式转化为以兴趣与自身习惯培养为导向的新教育模式。对学校教师而言，取消了课外辅导后，学生的学习重任将转移到校内，未来如何提升教师的教学质量是后续需要考虑的问题。“双减政策”有望成为“AI+教育”产业发展的一个契机，AI技术不仅能够引导学生发现学习的乐趣，还能精准发现学生在学习中的问题，而且可以通过辅助教学工具提升教师的教学效率。
人工智能赋能行业发展的上海机遇展望
从产业政策扶持方面来看，上海已先后出台了一系列人工智能产业配套政策，如《关于支持上海市落实国家战略建设具有国际竞争力的人工智能创新发展高地行动计划》《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》《关于加快推进人工智能高质量发展的实施办法》《关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态的行动方案(2019—2021年)》等。上海各项政策基于人工智能的场景拓展、基础科研、人才培养等各个方面，将重点着力于智能芯片、智能传感器、智能硬件、智能驾驶、智能机器人等领域。
从产业创新平台建设方面来看，上海已建成多个基础研究平台，如上海人工智能实验室、上海脑科学与类脑研究中心、上海人工智能算法研究院、上海自主智能无人系统科学中心、上海期智研究院、上海人工智能研究院等。除此以外，多个头部科技公司也在上海布局了场景应用研究中心，如腾讯、商汤、百度、科大讯飞等。
从产业高端人才培养方面来看，上海共有11所高校成立了与人工智能相关的研究院，9所高校设置了人工智能专业，38所高校开设了104个人工智能相关学科专业。此外，上海对人才的留沪政策以及创业扶持等皆有优化，可以确保为未来上海的人工智能产业发展提供源源不断的高端人才。
从《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出的要点来看，上海将进一步明确“建设具有世界影响力的国际数字之都”和“打造世界级人工智能产业集群”的发展目标。未来，上海在人工智能产业发展中需要注意以下几点：第一，夯实AI相关技术的基础研发，坚持自主创新与研发，努力攻克AI领域的相关“卡脖子”技术;第二，推进人工智能的场景应用，汇聚多领域的复合型人才，加快细分产业的数字化变革，推动各产业的数字化转型，满足城市经济、生活、治理等3个方面的需求;第三，为创新创业企业营造良好的营商环境，通过政府资源为企业提供市场、资本、人才等多方位的服务，努力培养一批具有典型示范的独角兽企业。“十四五”期间是上海人工智能产业高速发展的黄金期，产业将进入多样化场景应用，产业关键核心技术加速突破，上海将形成具有特色的人工智能产业创新策源地。
本文来自《张江科技评论》
工业互联网赋能中小企业智能转型
新华社北京8月31日电题：工业互联网赋能中小企业智能转型
新华社记者刘羽佳、周琳
随着我国新兴产业快速发展，数字化转型已成为许多中小企业的“必修课”。记者采访了解到，一批工业互联网平台正依托新兴技术手段，服务中小企业数字化转型，解决企业实际困难，推动企业迈向高质量发展。
在广东深圳的一家物流企业内，无轨自主搬运机器人正有条不紊地穿梭于货架之间作业。此前，这家企业主要通过人工方式分拣货物，由于物流管理水平有限，经常出现错误。为解决这一痛点，企业通过橙色云互联网设计有限公司的云协同研发平台发布了技术改革需求。
针对物流企业的诉求，橙色云平台的专家团队迅速组成项目组，分工设计、协同研发，为企业提出机器人无轨自主移动解决方案。目前物流企业已使用该方案3个多月，工作效率相比以前提升了约30%。
“我们集合了国内外近400名来自不同领域的专家以及100多家具有总体集成能力的合作伙伴。”橙色云总经理赵迎芳说，“他们在收到中小企业的需求后，可以选择以合伙人的身份投资并参与项目，提供从研发到生产的全链条服务。”
据介绍，目前，橙色云已为22个行业9大领域的超5万家中小微企业提供平台服务。
除解决企业缺少方法、缺少技术、缺少人才、缺少经验等难题外，依托工业互联网解决供需失衡、避免供需错配，也在中小企业转型升级中起到重要作用。
江苏智云天工科技有限公司“超级虚拟工厂”大屏上，不断更新着全国多家企业的运转情况和实时产能。该工业互联网平台结合大数据、人工智能、云计算等技术，为企业剩余产能找寻出口。
江苏一家电池动力设备研发企业生产的产品需求量受季节影响较大，企业订单存在明显的波峰和波谷，夏季产能有近40%的闲置，形成产能浪费。智云天工“超级虚拟工厂”通过分析该企业的产品、设备、工艺等，发现企业可以利用剩余产能生产更多创新产品，从而盘活企业夏季闲置产能。
“‘超级虚拟工厂’通过整合生产企业数据并分析当下消费市场需求，挖掘企业生产潜力，精准释放剩余产能。”智云天工董事长张志琦说，推动供给侧和需求侧动态平衡，不仅帮助企业降本增效，更有利于企业长期健康发展。
近年来，工业互联网逐渐成为数字经济创新发展的关键支撑，推动数字经济进一步向实体经济更多行业、更多场景延伸。
走进全国多家餐厅或企业食堂，人们都可以通过北京金和网络股份有限公司的“查安康”App查看所在餐厅的后厨直播画面，了解其卫生状况。
“查安康”App作为主要聚焦食品药品安全的智慧监管平台，通过自主研发的人工智能识别技术等，解决以往中小企业在安全风险自查中无法保证频率、质量等问题。截至今年5月，该平台已应用于全国317个地级市的336万家社会餐饮企业、23万家学校食堂，服务对象涉及监管部门、商户、消费者三方。
金和网络董事长栾润峰介绍，每天有近300万户餐饮、食品生产、食品流通、药品零售及其他领域工商主体在“查安康”App上自证自己的食品、药品、设备及消防安全。
“消费者可在手机上观看这些企业事关安全的关键点位的直播画面，快速了解商户的卫生情况，参与社会共治。”栾润峰说，监管单位也可远程观看进行非现场监管，高效靶向治理违规商户。
从设备上网到深入供应链、价值链，如今，工业互联网正在为中小企业转型发展提供更高质量的技术保障。
今年上半年，新经济新业态市场主体增长较快，增幅明显高于总体水平。据市场监管总局统计，截至6月底，全国登记在册“新技术、新产业、新业态、新模式”等“四新”经济企业2339.8万户，占企业总量的46.4%，较2021年底提高0.5个百分点。数字核心产业企业上半年新设60.4万户，同比增长20.0%。
据中国工业互联网研究院测算，2021年我国工业互联网产业增加值规模达4.13万亿元。中国工业互联网研究院党委副书记李炜表示，通过打造泛智能基础设施，工业互联网正成为赋能千行百业、提高产业链供应链现代化水平的重要支撑。
打造园区数字服务生态，赋能产业数字化转型
随着“数字经济规划”被纳入“十四五”，未来在数字化转型的驱动下，我国从社会生产、生活方式到治理方式都会迎来变革。在各项关键数字技术中，人工智能与大数据作为平台级工具，其创新应用对推动产业数字化转型将起到决定性作用。
为了推动数字赋能产业链协同共享，深化全产业链数字化应用。望京科技园率先提出“园区数字生态”产业培育理念，依托人工智能与大数据关键技术搭建“赋智赋能”数字生态平台，推出“腾飞·赋智园区智能评价系统”和“腾飞·AI赋能加速平台”，打造信息化管理与精细化运营的“引擎驱动”模式，助力“专精特新”企业高质量发展。
平台发布现场
“腾飞赋智”多管齐下，开启数字园区新征程
2020年7月，望京科技园历时一年多研发时间，全国首发“腾飞·赋智园区智能评价系统”，打造多维、细颗粒度的园区信息管理解决方案。该系统基于国家标准，将数字技术应用于园区管理，聚合多个信息化模块，实时掌握企业动态，高效远程协同。
“腾飞·赋智园区智能评价系统”是根据望京科技园的自身特点与需求，通过智能分析各项指标及发展变化，发现当前企业需求和待提高属性，进而自动对接国家扶持政策、创新创业导师和融资贷款等园区服务。
该系统可描绘园区大数据精准画像，评估园区各项指标孵化成效，实时跟踪服务管理效果，发现运营风险主动预警，并通过“千企千面”服务实现对园区企业的精准服务和成果评估。
“腾飞·赋智园区智能评价系统”将数字技术广泛应用于园区管理环节，聚合领导驾驶舱、园区评估、企业评价、空间管理、项目管理、人员管理、企业管理、台账管理及合同管理等信息化模块。入园企业综合评级、智能评估，空间入驻率与置换率一目了然，企业投融资与知识产权进度心中有数，只要打开手机，就能实时掌握企业动态，随时随地远程协同，让企业充分享受全方位、全链条、场景化的零距离服务。此外，平台配备了支撑云基础设施服务及安全保障功能，各个子系统配合信息收集、处理与应用，最大程度上实现数字化与自动化，从根本上推动产业园管理流程再造和模式优化，进一步提高产业对接与企业服务效率。系统作为园区管理的“数字助手”，为园区和企业降本增效，激活园企发展新动能。
生态合作方介绍数字生态平台
“AI赋能”千企千面，推动产业链协同共享
在全面深化改革的时代背景下，传统的产业园区集群化运营模式已无法满足企业发展与产业升级的新诉求。那么，在推动关键技术赋能全产业链协同转型的过程中，产业园区应当对自己提出何种要求?
望京科技园认为，适应产业发展的关键在于打造“千企千面”的个性化服务体系。一方面，在全场景下提升园区对信息整合、处理与应用水平，提高精细化运营能力;另一方面，园区管理层要准确理解数字时代的价值核心，变被动为主动，与企业建立起更为高效的双向沟通机制，做到因企而异开展运营活动，进一步提高资源调配效率，帮助企业实现降本增效。
不同阶段、不同环节上企业的需求千差万别，产业园运营如何才能做到“千企千面”?望京科技园的“AI赋能”产业加速平台给出了答案。10月22日，腾飞·AI赋能加速平台——“慧撮合”平台正式在全国发布。
望京留创园执行董事兼总经理张一介绍腾飞·AI赋能加速平台-“慧撮合”
该平台基于人工智能自然语言处理与大数据分析核心技术，作为园区资源中枢“指挥部”，聚合海量企业服务和供需信息，深度结合企业的应用场景和阶段性需求，通过AI算法智能调配，掌握企业需求的阶段性变化，主动为其推荐、对接相应的服务内容。如促进校企科技成果转化，匹配人才与产业政策，对接项目与融资需求，助力品牌营销与市场拓展，实现全域化资源撮合。
平台作为企业服务的“资源管家”，构建高效敏捷、智能互联的企业服务体系，实现“园企共生”终极理念。
打造园区数字生态环境，着眼长期产业价值
“只有企业发展好，产业升级才有基础，所以园区要做到精细化运营，要以具备个性定制和柔性服务能力为目标”，这便是望京科技园打造园区数字服务生态的初心。
那什么是数字生态环境?在望京科技园负责人看来，完整的产业园区数字生态是让园区与企业、企业与企业、第三方机构与企业之间都能以产业链细颗粒度的形态自发形成平台级的内循环，园区则在其中承担调控监督及信用背书的中控角色。
如此，各方触达与交流更加扁平，方便数字服务生态运营，使服务商真正为企业提供有价值的产品与服务，与企业用户建立信任链接，并通过精细化运营，实现高效拉新、高转化、高口碑、高裂变、高复购的闭环稳定增长，不断挖掘企业用户的产期价值，最终实现以产业大数据为基础的产业治理和创新服务体系，开启以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线的产业数字化新征程。
2021年是“十四五”开局年，作为全国首批国家级科技企业孵化器及北京市第一家省部共建留创园，望京科技园凭借AI与大数据技术点亮了数字赋能产业的“技能树”，在推动产业数字化方向上迈出了一大步!
构建数字生态、赋能转型升级、实现融合发展，未来望京科技园以助力全球创孵行业实现数字化升级、共同打造“无边界孵化”生态为目标，树立国际视野下园区管理和产业运营的新标杆，携手生态伙伴打造智能时代的命运共同体!
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