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      行業資訊

      《中國產業數字化發展報告》重磅發布

      來源:CB Insights 中國 發布時間:2021/08/10
       

        一個全新的數字經濟時代正加速到來。在國家政策與行業需求雙重因素的影響下,數字技術與產業融合成效愈發明顯。毫無疑問,數字經濟已經迎來了重要的發展機遇期。


        為了更好地了解中國產業數字化發展情況,CB Insights 中國團隊基于對產業數字化領域進行調研與分析,重磅發布《中國產業數字化發展報告》,同時梳理數字經濟時代下的代表企業,制作產業數字化生態圖譜。


        報告從當前中國產業數字化現狀、技術創新情況、代表行業數字化轉型現狀及預期進行綜合闡述。此外,還結合當前產業數字化發展情況,對未來數字經濟進行展望。


      轉變 | 數字化發展駛入快車道,拓展數字經濟發展新空間


        危機之下,中國產業數字化進程暴露了“隱性缺陷”。突如其來的疫情可謂對企業數字化轉型成果進行了一次檢驗,雖然多數企業在疫情期間均進行線上自救,采用了遠程辦公、線上培訓等多種手段。但是對于生產運營等核心環節,多數企業仍無法利用實時數據進行調整及優化。


        但危中有機,疫情也加速了企業數字化運營習慣的養成,成為激發企業全面數字化轉型的動因。


        數字化轉型不再是“可選項”,而是“必選項”。疫情作為分水嶺,促使產業數字化轉型進入了新的生態發展期。


        數字化發展駛入快車道,進一步拓展數字經濟發展新空間。隨著產業數字化帶來的紅利機會,未來將有更多行業創新者涌入該賽道,催發更多新經濟形式及多產融合的業態。數字化經濟將進一步迸發新可能,萬億級規模體量將持續保持高速增長。


      技術 | 新一代創新技術正加速重構產業數字化


        人工智能、大數據、云計算等數字技術正與產業深度融合,從效率提升的輔助角色,已逐漸成為重構產業數字化發展的“內核角色”、實現數字經濟高速增長的“內燃機”。



      圖 | 人工智能、大數據、云計算正成為產業數字化轉型的三大引擎(來源:CB Insights 中國)


        在人工智能方面,以機器學習、深度學習、知識工程為主的核心技術正成為創新發展的主要驅動力。

        以機器學習為例,基于其可自動化、強優化與超見解等優勢,已經被應用于各商業場景的業務流程中,如在金融領域,主要利用機器學習加強欺詐檢測與風險控制。未來,機器學習將與其他新興技術結合,為更多數字化場景助力,達到 1 + 1 > 2 的效果。

        在云計算方面,混合云、邊緣計算等技術在產業數字化轉型中,將彰顯出愈發重要的作用。

        以混合云為例,混合云構架不僅是 IT 架構上的革新,還可保證降低成本的同時實現高敏捷性,同時為企業業務帶來更多的創新機遇。未來,混合云將成為各行各業實現漸進式數字化轉型的首選方式。

        在大數據方面,分布式數據庫、數字孿生等創新技術正在加速成熟,成為產業數字化發展的核心力量。

        以數字孿生為例,利用該技術可打造出映射物理空間的虛擬世界,實現物理實體與數字虛體之間的數據雙向動態交互。同時可根據數字空間的變化及時調整生產工藝、優化生產參數,得到優化、預測、仿真、監控、分析等功能的輸出,為數據驅動業務提供強大支力。

        政務 | 加快建設數字政府,深化“數智+政務”深度融合

        政府作為產業數字化中的規則制定者,同時也是經濟社會的最大購買方,正積極推動自身的數字化轉型升級。

        但數字政府建設是一項復雜的系統工程,在轉型推進的過程中逐漸暴露出諸多問題?!肮聧u問題”始終是政府數字化轉型面臨的首要障礙。在數據層、業務層、管理層,信息壁壘普遍存在且層層疊加,已然成為政府數字化轉型的首要難關。

        此外,政府的數據價值效能、數據共享水平也有待提升。數據是數字化轉型的核心要素,效能最大化、數據資產共享是理想情況下的數據資源狀態。

        但當前政府數據處于“沉睡”狀態,面對海量有用的政務數據,卻尚未轉化成真正的業務價值,數據效能未充分發揮最大價值。

        未來,將從創新、融合兩方面破解數字政府建設難題,不斷利用新技術、新思想、新方案推動政務服務變革、政府職能不斷完善,數字政府將邁入一個以數據創新為標志的時代。


        圖 | 人工智能、大數據、云計算正成為產業數字化轉型的三大引擎(來源:CB Insights 中國)


        制造 | 數字化賦能傳統制造業,引領行業顛覆性變革


        一場數字化革命正在各產業全面鋪開,制造業也正以前所未有的速度步入工業 4.0 、全面數字化階段。但相較于其它行業,制造業的基礎設施與轉型基礎均相對薄弱,轉型難度較高。


        首先,完整有效的數據鏈尚未搭建完全。工廠內部設備老齡化、型號不統一等問題廣泛存在,設備的數據獲取、設備間的有機融合,成為轉型的首要難題。


        此外,數字化轉型不只是技術的更迭,而是戰略、組織、運營等全方位的變革,需要從全局規劃。


        但目前多數企業并未形成應對數字化轉型的組織架構,且各部門間對數字化轉型的態度高度不統一,部門間職、權不清晰等現象廣泛存在,數字化轉型步履蹣跚。


        未來,制造企業應在構建適配的組織架構的前提下,充分利用好利用好工業互聯網釋放的紅利,打造數字化轉型的支撐平臺。


        以數據為紐帶,打造開放共享的價值網絡。將制造產業的設備、數據、技術、管理、市場等多要素全面互聯,在經營管理、產業設計、生產制造、過程控制、產品測維等關鍵環節形成閉環和資源優化,達成供應鏈、管理鏈、服務鏈、產業鏈的高效協同。


      圖 | 工業互聯網助力制造業形成強閉環效應(來源:CB Insights 中國)


        醫療 | 數字化席卷醫療行業,模式創新為發展新范式


        與傳統行業不同,醫療本身具有數據密集型的特點,自帶數字化創新能力。


        從醫療設施網絡化、醫藥研發智能化到醫療服務個性化,數字化醫療生態已在不知不覺中初具規模。


        當前醫療機構面臨著醫療數據難共享、信息安全難保護、醫療資源不均衡、醫療資源難整合等痛點。


        醫藥領域更擁有研發時間過長、研發費用較高等問題,藥企研發過程效率低、成功率低已成為普遍現象。


        雖然受政策、環境等因素限制,很多問題尚不能完全解決。但為解決醫療資源不均等問題,遠程醫療應勢而起;為解決藥企研發效率過低等問題,AI 制藥企業也正慢慢崛起……


        隨著 AI 、區塊鏈等技術的加速創新,數字化技術將助力醫療領域的各個角色,實現各場景商業模式的創新,加速醫療數字化轉型進程。


      圖 | 醫療、醫藥領域創新的醫療模式(來源:CB Insights 中國)


        城市 | 數據賦能城市數字化轉型,打造智能城市綜合體


        城市作為數字化轉型的最大綜合體,也正以前所未有地速度推進著。當前,“城市+數字化”的建設正經歷著發展的劇烈陣痛,頂層設計不完整、場景碎片化等問題始終存在。


        目前多數城市僅重視技術的設計,忽略完整的頂層設計規劃。在項目啟動時僅從技術角度出發,大量運用云計算、物聯網等技術,完成對城市管理、民生服務和產業發展的“智城規劃”,以致部分城市智能與城市建設嚴重脫節。


        其次,城市建設碎片化、信息壁壘嚴重?,F階段很多城市的智能城市規劃,都在“單點突破”,僅在各場景前冠以“智能”前綴,并未形成一個綜合有機整體,聯動效應較差。


        未來,智能城市建設應協調考慮信息惠民、產業發展、科學管理,以城市的問題、需求、目標為導向,設計城市智能化、數字化轉型的整體架構,實現城市全場景覆蓋,促使城市成為一個能感知、會思考、可自主進化的夢中之城。


      圖 | 當前城市面臨的問題及解決路徑(來源:CB Insights 中國)


        預見 | 數字化推動產業升級重構,“共建共享共生共榮”將成為主流發展模式


        隨著數字化轉型進入深水區,轉型主體也將完成由企業個體到產業協同,再到生態共榮共生的轉變。


        當下,數字化轉型正不斷涌現新模式、新業態,各產業間的組織關系也發生著根本變化,聯接著各產業的媒介不再是產業或企業本身,而是各產業、企業之間以用戶價值為中心的數字化生態平臺。


        未來,數字化平臺建設將成為發展的主旋律。通過聚焦用戶本身需求,各產業間的生產要素、數據要素將實現共享共建,此時所產生的價值勢必遠超單產業協同所創造的價值。


        屆時,產業之間的組織關系也將發生變化,由多節點的平面型價值鏈,縱橫交錯,將進階為生態共贏的立體發展網絡。


      圖 | 產業數字化轉型發展階段(來源:CB Insights 中國)


        數字化轉型進程正當其時,數實結合已成為未來經濟發展的主旋律。


        中國正加快產業數字化布局、培育壯大數字經濟新動能。隨著科學技術的進一步創新,越來越多的創新企業將加入到建設數字化轉型的隊伍中,為中國數字化建設添磚加瓦,屆時各行業數字化轉型中所面臨的的問題也將迎刃而解。


        可以預見,未來數字經濟的發展將向數據共享、生態共贏方向邁進,達成企業決策數智化、產業發展現代化、社會治理精細化的美好愿景。