价值驱动下的数字化转型规律总结与认识有哪些？

下面将数字化转型中行之有效的 规律总结为“三大模式、五大场景、一条主 线”，识别常见的误区和陷阱，并进一步提 出符合新质生产力特征的数字化关键投入要 素，为企业开展数字化转型提供参考。

一、价值驱动下数字化转型 的三大模式、五大场景与一 条主线

1. 三大模式

从产业的层面看，我们识别出三种由价 值驱动的组织模式，这三种模式下的数字化 转型路径不一，但都是从需求出发，探索出 一条可行的商业模式路径。 龙头企业订单牵引型。当今的产业竞 争，在某些领域已经从企业与企业的竞争升 级为某产业生态与生态的竞争。龙头企业 在自身加速数字化转型的同时，出于打造 柔性、敏捷智慧供应链的考虑，以订单为牵 引，对供应商数字化转型水平提出明确要 求，倒逼供应链上游企业加速数字化转型。 如苹果、特斯拉等整机企业，均对零部件供 应商数字化能力提出要求，有力推动供应链 上游企业数字化转型。国内整机企业如华 为、小米等，在带动供应链企业协同转型中 也都拥有类似经验。

赋能平台供需对接型。第三方平台企业 深耕产业链上玩家分散、效率不高的中间环 节，分行业提供供需对接、集采集销、供应 链金融等服务，构建虚实结合的产业数字化 新生态。如致景科技建设全布、百布、飞梭 智纺和天工智创等平台，链接上游织厂超 9000家，服务下游企业近万家，降低生产质 量问题32%，减少订单延误65%。国联股份 整合下游企业需求集中反馈至上游厂商，赋 能上下游296万余家中小企业，平均降低企业 成本7%。

海外市场需求拓展型。跨境电商企业依 托自身全球订单资源汇聚能力，通过数字化 手段赋能商家进行柔性标准化的生产，依托 “跨境电商+产业带”模式，发挥我国全产业 链产能优势，推动中国制造从产品出海向品 牌出海升级。如希音跨境电商业务整合全国 300多个不同城市产业带资源，把产业带与数 字贸易和数字化柔性供应链贯通，预计在未 来三年帮助全球1万个卖家年销售额突破100 万美元，帮助10万个中小卖家年销售额达到 10万美元。

2. 五大场景

从企业本身的业务场景看，数字化将驱 动业务场景的全方位变革，引领企业在研产 供销服全价值链环节提升质效、创造增值。 研发模式从瀑布式1 向DevOps 2 转型， 通过敏捷开发与迭代、拉通前端研发与后端 运维的通路，更快满足变化的市场需求。例 如，华为将DevOps理念融入到整个软件开发 和运维流程中，构建了一个高效的自动化工 具链，并外溢为华为云的产品。通过持续集 成、持续交付和持续部署等自动化实践，华 为云能够帮助企业更快速地识别和解决软件 中的问题，提高了软件交付的质量和效率。

生产模式从大规模标准化的生产到大规 模个性化定制，满足千人千面的需求。例 如，酷特智能基于大数据和用户洞察，自动 匹配版型，为用户提供在线服装定制，带来 订单收入增长，在汽车、家居、家电行业也 不乏类似的成功案例。 供应链管理依托数字化的赋能向韧性、 安全、协同高效与绿色低碳转型。例如， 联想集团自主研发全球供应链ESG数字化平 台，集中化管理分散的ESG相关数据，提供 数据驱动的ESG分析与决策能力；蓝思科技 构建供应商管理协同平台，向上游供应商提 供云协作门户，集成供应商的生产、仓储、 运输管理等系统，实时传递订单、计划等信 息，实现可视化管控与资源调度，降低采购 成本。

销售模式向基于数据的精准营销驱动、 消费者驱动的业务创新转型。例如，光明乳 业利用大数据采集消费者信息，描绘360度消 费者家庭画像，实现营销活动的精准策划； 伊利通过从线上、线下等渠道收集产品评论 和消费者建议等信息，利用大数据数据分析 技术识别产品改进点，进一步驱动新产品研 发创新3 ；维尚家具为消费者提供家居个性化 定制设计，基于客户需求挖掘，应用模块化 设计快速产生和交互家居设计。 服务模式向提供基于AI、大数据、云的 高价值产品及增值服务转型，客户不再基于 产品付费、而是基于价值与服务付费。例 如，罗罗公司销售飞机发动机后，基于大数 据开展健康状态监测、燃油效率改进，帮助 航空公司节省燃油成本；特斯拉等汽车企业 向用户提供OTA在线升级服务，让售出的产 品常用常新。

3. 一条主线

在三大模式、五大场景的背后，数据驱 动是贯穿始终的主线。信息化时期，企业主 要是推动信息的数据化，并促进其高效流 动。但数字化转型将产生和积累海量数据， 构建数字孪生世界，不仅驱动产业链上下游 的业务协同与共赢，也将驱动企业自身研产 供销服各环节的数据拉通、价值挖掘与决策 优化，从而实现全局最优。例如，在研发环 节中，宁德时代结合材料机理、大数据分析 和人工智能算法探索各种材料基因的结合 点，加速电解液、正极、包覆等电池材料的 开发，缩短研发周期30%，降低研发成本 30%；在生产环节中，宝武鄂城钢铁，基于 “数据+机理”构建转炉工艺过程模型，破解 转炉炼钢过程“黑箱”，动态优化和实时控 制氧枪、副枪及加料等操作参数，炼制效率 提升23%，炼制能耗降低15%；在全流程的 管理与决策中，潍柴动力构建智能管理与决 策分析平台，汇聚生产数据，基于大数据分 析结合人工智能算法，开展动态资源调度、 设备预测维护、能耗智能优化等数据应用， 生产效率提升30%，生产成本降低15%。

二、数字化转型中容易陷 入的六大误区和陷阱

无论是产业还是企业的数字化转型，在 实践过程中仍然存在很多认知的误区和陷 阱。我们需要正视这些陷阱和误区的存在， 因为数字化转型本身是一个螺旋式上升的过 程，很多成功实现了数字化转型阶段性成果 的企业，也是在不断的试错中完善适合自身 的解决方案。本报告通过识别一些容易陷入 的误区和陷阱，希望帮助大家更好理解价值 驱动下数字化转型的规律性特点。

误区一：“新瓶装旧酒”。企业在智能 工厂、数字车间实践中，容易陷入部署了一批软件系统，购买了大量智能装备，提升了 生产制造效率，但企业经营绩效没有发生质 的变革。建议同步开展生产工艺、管理等业 务模式的优化，推动业务模式变革，将新技 术应用与业务模式优化结合起来，从而提升 数字化转型的效果。

误区二：“毕其功于一役”。很多企业 在数字化过程中急于求成，注重获得短期收 益，制定不切实际的转型目标，想要通过一 次大投资、大动作解决所有转型问题，而忽 略了转型过程的持续性和渐进性。从普遍实 践看，数字化是一个螺旋式上升的长期过 程，而非一蹴而就的任务，建议将转型目标 分为多个阶段分步实施，并持续迭代改进。

误区三：“完美主义”。在转型的路径 选择上，不要过度追求完美主义，转型的目 标和大方向基本正确就可以，否则可能错失 市场机遇和先机。数字化转型是一个动态、 复杂而漫长的过程，需随着技术进步和市场 需求变化随时调整，建议将精力集中在转型 的核心目标和战略方向上，不断调整和优化 转型策略，以适应快速变化的市场环境。

误区四：“穿上红舞鞋”。一些企业被 数字化转型的热潮和新技术的光鲜亮丽所迷 惑，迷倒在自己的想法里，忽视了转型的目 的和实际效用。数字化的目的是为了解决企 业实际的业务痛点，建议企业基于实际业务 需求选择合适的技术解决方案，并保持兼容 并蓄、开放协作的态度，积极汲取本行业数 字化的成功经验，批判性地看待自身数字化 转型，必要时及时刹车、动态调整。

误区五：“数字化是IT的事”。数字化 转型不仅仅是技术和信息技术（IT）部门的 事情，而是涉及企业的方方面面，包括业务 流程、组织结构、文化变革以及客户体验 等。建议企业将数字化转型工作上升为“一 把手”工程，设立数字化转型管理部门，通 过各部门协同合作、力出一孔，系统推进数 字化转型。

误区六：“数字化成为新业务”。有一 些企业通过数字化转型实现了新业务的开拓， 但从大多数企业的实践看，为了新业务而放弃 主营业务是一个危险的行为。建议开展数字化 转型工作时，率先考虑支持和增强企业的主营 业务，将数字化技术与企业的核心业务紧密结 合，最大化数字化转型投入产出效益，持续增 强企业主营业务的市场竞争力。

三、以价值效益为导向的数字化转型三大关键投入

企业收获数字化带来价值的前提，是对 生产要素的合理投入。农业经济时代，以土 地、劳动力为关键生产要素，通过体力劳动 对土地资源进行开发投入，解决温饱问题。 工业经济时代，机器的出现把劳动者从繁重 的体力劳动中解放出来。随着资本积累，带 动各类生产要素集聚配置，促进扩大社会化 再生产；随着技术进步，带来机器制造上的 进步，同时促进了管理和组织方式革新，大 大提高了生产效率。对于资本、技术等的投 入成为这个阶段的关键。数字经济时代，资 本、传统劳动力等生产要素投入的边际产出 在逐渐下降，数据、技术和数字化劳动力4 投 入的产出效益在持续上升，未来将是以数据 驱动的物联网、人工智能、大数据、云计算 等数字技术重大创新为标志，这些投入将带 来更为明显的乘数效应，有效扩大市场需求 和投资空间，使工业时代的生产方式发生变 革，构建稳定、可循环的产业链、供应链和 价值链。

1. 数据作为新生产要素蕴涵巨大价值 潜力 数据所具备的基本特征有利于其价值释 放。与土地、劳动力、管理、技术、资本等 传统生产要素相比，数据超越了传统要素的 基本属性、作用形态和增值方式。一是数据 具有非竞争性、规模报酬递增性。同一组数 据可以同时被多个企业或个人使用，一个额 外的使用者不会减少其他现存数据使用者的 效用。这一特点揭示，数据额外使用的边际 成本为零，因而具有高使用效率与巨大的潜 在经济价值。数据的规模越大、种类越丰 富，产生的信息和知识就越多，价值就越 大，由此带来的经济价值将非常可观。二是 数据具有一定程度的非排他属性。数据本身 具备的非常强大的复用效率使其可以按照既 有模式在一定范围按照一定权限重复使用， 这无疑彻底颠覆了传统要素的使用局限。有 些数据由于生产过程比较复杂，存在多方同 时产生、同时共享共用的情况，这样的数据 就具有非排他性。三是数据具有很强的流动 性。数据资源具有多维属性，适用于不同的 场景和目的，具有广泛的应用领域。相比之 下，传统生产要素通常是相对单一的，只能 用于特定用途。数据要素具有可复制性，数 据资源可以轻松复制和存储，而传统生产要 素的复制通常需要更多的投入和资源。这使 得数据要素的流通、利用成本相对较低，促 进了创新和发展。

数据与其他生产要素结合产生乘数效 应。2023年12月，国家数据局会同中央网 信办、科技部、工业和信息化部等17部门 联合印发《“数据要素×”三年行动计划 （2024—2026年）》，强调发挥数据要素的 放大、叠加、倍增作用。数据要素价值实现 在于与具体应用场景的结合，通过从数据中 挖掘有用信息，作用于其他要素，能够找到 企业、行业、产业在要素资源约束下的“最 优解”。通过基于行业间数据复用的价值创 造，能够不断拓展经济增长新空间，推动各 行业知识的相互碰撞，孕育出新产品、新服 务，创造新的价值增量。不同类型、不同维 度的数据融合，能够推动不同领域的知识渗 透，促进生产工具创新升级，催生新产业、 新模式。例如数据要素×金融服务将辅助投 融资决策和风险管控，推动金融服务实体经 济的发展，并加速各行业各领域资源的有效 开发利用。数据要素×科技创新将催生新产 业、新业态，促进先进技术的传播、扩散， 带动全社会生产力水平提升。

数据通过资源化、资产化为企业带来变 革机遇。数据作为数字经济时代驱动数字化 投入的核心要素，对产业创新发展与提质增 效具有变革性影响。数据资源化通过采集、 计算和分析数据，提升了企业的运营效率， 辅助企业生产实现提质降本增效。数据资产 化通过将数据资产入表，实现了价值变现， 帮助企业增加资产，提升信用，并推动了企 业数据的开发和深度利用。2023年8月，财 政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行 规定》。围绕数据资源是否可以确认为资 产、可能确认的资产类别以及相关确认和计 量等问题进行了规范，以全面地反映数据资 源对企业财务状况、经营成果等的影响。符 合数据资产确认条件的数字化投入可从数据 资源转化为数据资产，并直接或间接优化财 务指标。数据资源“入表”能更全面反映企 业资产价值，助力企业获得多渠道资金支 持，为企业数据资产质押融资、开展IPO等业 务提供有效支撑。

2. 数字技术投入将重构产业价值链 通用人工智能引发广泛产业变革。人 工智能技术发展推动传统产业迈向数字化 和智能化发展阶段，并培育壮大了智能产 业，“AI+”的发展方向越发明晰，教育、 医疗、金融等新兴产业都通过人工智能技术 得到了迅速发展，成熟的人工智能技术已经 成为提高效率、降低成本、优化服务体验的 关键手段。同时，人工智能技术正改变企 业数字化转型的投入和实施模式，一些企 业开始利用通用人工智能代替或优化传统的 数字化工具。比如，西门子与微软联合部署 ChatGPT，致力于帮助各种规模的企业员工 以全新的方式进行协作和创新，双方还宣布 推出下一代PLC编程环境，实现基于自然语言 自动生成PLC代码功能，大大加速了数字化制 造的进程。

算力成为推动新技术发展的重要驱动 力。算力作为数字时代的新型生产力，是支 持人工智能、云计算、大数据、区块链、元 宇宙等兴起发展的重要基础，比如，在人工智能领域，其复杂的模型和大规模训练需要 大规模的高算力支持，一方面，作为人工智 能的“发动机”，强劲大规模的算力将加速 推动人类社会进入人工智能时代。另一方 面，算力的指数级增长也为新一轮人工智能 突破提供了重要支撑，大算力大数据推动人 工智能走向大模型时代。没有算力作为基础 支撑，大模型难以得到快速发展。目前，为 推动人工智能进一步深入发展，我国正加大 对人工智能算力基础设施的投资。据IDC统 计，截至2023年8月，全国已有超过30个城 市建设智算中心，总建设规模超过200亿。 云计算成为释放企业潜能的关键。

云计 算已成为企业及产业数字化转型的关键基 础，为企业带来了诸如数据共享和投资成本 降低等竞争优势，加速产业转型升级和协同 发展的步伐。公有云投资成本较低，使用方 便且灵活度高，其特殊容错措施实现了使用 极低成本节点构成云，同时自动化集中式管 理大幅降低了管理成本，并减少了维护和支 持硬件和软件的需求，从而提高了资源利用 率，降低了云计算服务费用，展现出价格优 势。服务应用便捷性也是云计算的一大优 势，企业可以避开硬件安装和软件开发环 节，快速部署应用系统，而云计算的简易调 用和易推广性更是为企业带来了便利。云计 算，云服务、云化软件工具和云计算基础设 施等，可被视为企业的研发支出，从而增加 企业的研发投入比例。公司可以将资本支出 （CAPEX）转换为运营支出（OPEX）（运营 支出或可变支出）。

3. 围绕劳动力升级的数字化投入将带 来工作模式的革新 在对数字化转型的研究和实践当中，数 字化转型和劳动力转型是相辅相成的，人员 数字化素养的提升同样是转型成功的关键。 当前，劳动力的绝对数量呈下降趋势，传统 劳动力短缺的问题进一步凸显。员工体验也 在影响传统劳动力供给，随着生活质量和教 育水平不断提高，诸多企业面临老龄化、招 工难等困境。在这种情况下，数字化技术为 工作模式带来了重大革新，企业正积极寻求 利用数字化技术，打破人机边界，推动用工 模式的深刻转型。数字技术为员工效率赋 能，通过设施、设备和软件等工具提高了员 工的工作效率，减少了工作时长。以流水线 工人为例，传统流水线工人在完成体力需求 高的工作时，面临高错误率和操作困难的问 题。通过数字化技术赋能传统流水线，数字 化的防差错系统等工具使得操作更为轻松， 错误率得以降低。此外，数字化劳动力也在 逐渐进入业界视野，数字劳动力的兴起将推 动数字经济的增长，机器人和数字化员工将 逐渐替代传统重复性的工作。在客服领域， 传统人工客服存在着回答响应时间长、交互 态度差以及知识和专业水平不足等问题，而 AI客服、数字化客服等的引入，则可以减少 等待时间，降低情绪输出风险，并且拥有丰 富的大数据知识学习库，以更高效、更专业 的方式服务客户。