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前言

 企業數智化，即企業數字化+企業智能化，是企業邁向現代化發展的關鍵階段。通過運用先進的信息技術、數字技術、智能技術，尤其是大模型和數據要素，將企業的生產運營、管理決策、市場營銷、客戶服務等各個環節全面數字化與智能化。這一過程極大地提升了企業的核心競爭力和運營效率，促進了企業內部業務流程的優化與創新，推動了企業在經濟效益、社會效益、生態效益等各個方面的高質量發展。

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企業數智化演進路徑

企業數智化的核心原理在于，通過在數字空間中進行深度分析和模擬，克服物理空間中企業發展面臨的制約和瓶頸，獲取精準的解決方案，再回到物理空間進行高效執行，以此提高企業發展的質量和速度。隨著大模型和數據要素的廣泛應用，企業數智化展現出獨特的特征，包括數據驅動的精準決策、自適應系統的智能優化，以及通過大規模數據整合實現的全流程感知與預測能力。

企業數智化是一個持續演進的過程，隨著技術的不斷進步和市場的發展變化，其內涵和實踐將不斷深化與拓展。這一轉型過程需要企業管理層、員工、合作伙伴以及社會各界的共同努力，以實現企業的全面、穩定和可持續發展。企業數智化一般包含以下三個階段:

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云化連接：奠定數智化基礎

企業數智化第一階段，即云化連接，是企業邁向數智化的第一步。在這個階段，企業要推進 “云化連接”（上云），實現業務的云化部署、網絡連接（含IoT）和實時感知。

云化部署

 首先，業務的云化部署為企業帶來了諸多優勢。通過將業務系統遷移至云端，企業可以降低硬件設備的投入成本，提高資源的利用率。同時，云服務提供商通常會提供高可靠性和高可用性的服務，確保企業業務的穩定運行。此外，云化部署還使得企業能夠更加靈活地應對業務的變化和擴展，快速調整資源配置。

網絡連接（含IoT）

 網絡連接（含 IoT）則為企業打開了一扇與外部世界溝通的大門。通過物聯網技術，企業可以實現設備之間的互聯互通，實時采集和傳輸數據。這不僅有助于企業更好地了解生產過程和設備運行狀態，還能為企業提供更多的數據資源，為后續的數據分析和決策提供支持。

實時感知

 實時感知是云化連接階段的重要特征之一。企業通過各種傳感器和監測設備，能夠實時獲取業務數據和環境信息。例如，在生產制造領域，企業可以實時監測設備的運行參數、生產進度等信息，及時發現問題并采取措施。在銷售和服務領域，企業可以實時了解客戶的需求和反饋，提供更加個性化的服務。

在云化連接階段，企業需部署場景化局部應用，如采購云、招聘云等。這些局部應用可以針對特定的業務場景，提供專業的解決方案。同時，企業采用云原生的IT技術架構，在相對分散的數據資源上實現展現級（如報表報告）、分析級（如經營分析）數據服務。DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）級達到初始級，使用RPA等智能工具，智能化水平達到感知層，并構建起部分數智平臺底座能力。

03

數據驅動：釋放數據價值

當企業完成云化連接階段后，就需開始進入數智化的第二個階段 ——數據驅動。在這個階段，企業要推進 “數據驅動”（用數），實現全面數據服務，統一數據治理，并升級數智底座。

部署主題化融合應用是數據驅動階段的重要舉措之一。企業通過部署業財融合、產銷協同等主題化融合應用，打破部門之間的壁壘，實現業務流程的優化和協同。這些融合應用能夠整合企業內部的各種數據資源，為企業提供更加全面和深入的數據分析和決策支持。

技術的信創化與自主可控是數據驅動階段的另一個重要特點。隨著信息技術的不斷發展，企業對技術的安全性和可控性要求越來越高。在這個階段，企業需要積極推進技術的信創化，采用自主可控的技術產品和解決方案，確保企業數據和業務的安全。

打通全局數據資源、推進統一數據治理是數據驅動階段的核心任務之一。在云化連接階段，企業的數據資源相對分散，難以實現數據的共享和協同。在這個階段，企業需要通過數據集成、數據清洗、數據標準化等手段，打通全局數據資源，建立統一的數據治理體系。這不僅有助于提高數據的質量和可用性，還能為企業的數據分析和決策提供更加準確和可靠的依據。

數據服務需覆蓋展現級、分析級、控制級（如風險預警）和決策級（如智能定價）。在這個階段，企業的數據服務不再局限于報表報告和經營分析，還需要提供風險預警、智能定價等更加高級的數據服務。這些數據服務能夠幫助企業更好地應對市場變化和風險挑戰，提高企業的競爭力。

DCMM級達到受管理、穩健級，使用知識圖譜等智能工具，智能化水平進入認知層，并全面升級數智平臺底座。在這個階段，企業的數據管理能力得到了進一步提升，能夠實現數據的規范化、標準化和自動化管理。同時，企業通過使用知識圖譜等智能工具，能夠更好地挖掘數據中的知識和價值，提高企業的智能化水平。

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智能運營：邁向智慧企業

企業數智化的第三個階段是智能運營。在這個階段，企業要推進 “智能運營”（賦智），實現業務運營智能化、人機交互自然化、知識與應用生成。

部署智慧化靈動應用是智能運營階段的重要標志之一。企業通過部署智能助理、智能預算等智慧化靈動應用，實現業務運營的智能化。這些應用能夠自動處理業務流程中的各種任務，提高業務效率和質量。同時，智慧化靈動應用還能夠根據企業的業務需求和用戶的行為習慣，提供個性化的服務和建議。

熟練掌握原生技術，擁有更豐富的產業/社會級數據資源是智能運營階段的另一個重要特點。在這個階段，企業需要不斷提升自身的技術實力，熟練掌握原生技術，如人工智能、大數據、云計算等。同時，企業還需要積極拓展數據資源，整合產業/社會級數據資源，為企業的智能化運營提供更加豐富的數據支持。

數據服務覆蓋從展現級到創新級（如產品優化）的全部五層。在這個階段，企業的數據服務不僅要滿足企業的日常運營需求，還要為企業的創新發展提供支持。數據服務需要覆蓋展現級、分析級、控制級、決策級和創新級，為企業提供全方位的數據服務。

DCMM級達到量化管理、優化級，同時應用企業服務大模型，智能化水平達到慧知層，并通過生成式AI增強智能底座。在這個階段，企業的數據管理能力達到了更高的水平，能夠實現數據的量化管理和優化。同時，企業通過應用企業服務大模型，能夠更好地理解和處理自然語言，實現人機交互的自然化。此外，通過生成式 AI，企業可以自動生成知識和應用，為企業的智能化運營提供更加有力的支持。

總之，企業數智化是一個逐步推進的過程，需要企業不斷地探索和實踐。在云化連接階段，企業奠定了數智化的基礎；在數據驅動階段，企業釋放了數據的價值；在智能運營階段，企業邁向了智慧企業的新征程。只有不斷推進企業數智化，企業才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地，實現可持續發展。