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　　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。