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2021年，我國數字經濟發展取得新突破，數字經濟規模達到45.5萬億元，占GDP比重達到39.8%，數字經濟在國民經濟中的地位更加穩固，支撐作用更加明顯。產業數字化繼續成為數字經濟發展的主引擎。2021年，產業數字化規模達到37.18萬億元，占GDP比重為32.5%。

2.推動企業數智創新的政策體系更加全面

2022年，我國發布數智化相關政策文件近200項，政策縱向貫通宏觀經濟、中觀產業與微觀企業，橫向聯動多部委、多省份，進一步明確了企業數智創新的重點方向。

各地方相關政策密集出臺，數據領域立法成為政策制定熱點，為企業數據要素價值化、資產化、資本化創造政策法律條件，產業支持重點明確，智改數轉鼓勵舉措力度加大，政策導向更加具體與落地。

央企、國企數字化轉型相關政策進一步細化具體，為企業數智創新明確了關鍵領域與重點方向。

3.企業數智創新場景更加豐富

據最新統計，已有62家央企公開了數字化轉型戰略方案或路線圖，央企、國企數字化轉型正如火如荼，數智化應用場景涌現，如能源行業企業側重運營領域的場景應用；制造業企業側重生產制造場景應用。企業深化數智創新，以場景為牽引、應用為導向，以數智化應用為手段推動企業提質增效。

二、 智慧企業建設總體進展

2022年，中國企業聯合會與中國信息通信研究院聯合開展了《2022年智慧企業建設狀況問卷》調查，百余家企業積極參與，與2021年相比，企業數智化進程進一步加快。

2022年，報告新增了對于企業數智化應用水平的評估，搭建了EGO（Enterprise General & Operation Management）評估指標體系，從綜合管理和生產運營管理兩個維度，將數字化到智能化劃分為L1數字化、L2網絡化、L3自識別分析、L4自預測、L5自優化5個等級，開展深度評估。

1.戰略實施以上階段近七成

從總體進程來看，近四成企業轉型已進入戰略化規劃實施階段，另有三成企業數字化創新已成為常態，均較2021年占比明顯提升，戰略化規劃實施及以上階段企業占比近七成。

2.后數字化企業占比增加

從企業智能化程度來看，近半數企業已進入數字化階段，近四分之一企業已進入初步智能化階段，數字化及以上階段的企業占比較去年明顯提升，信息化、自動化階段的企業占比較去年明顯下降，企業的轉型進程基本進入了后數字化時代，數字化已經成為企業生產經營管理中不可或缺的一部分。

3.企業層面是賦能重點

結合數智化建設覆蓋的物理范圍與數據賦能階段看，數據賦能在企業層面的推進階段整體高于其他層面，近五成企業在企業層面的數據賦能已實現自動預判、自主決策和自我優化。

4.從數字化走向網絡化

總體來看，數智化各發展階段的應用水平隨著等級的上升大致呈遞減趨勢，綜合管理、生產運營管理數智化各發展階段的應用水平呈相似趨勢，L1、L2級應用覆蓋率較高，平均覆蓋率70%左右，L3~L5級應用覆蓋率逐級遞減，L5自優化應用水平處于較低水平，平均覆蓋率45%左右。

綜合管理、生產運營管理領域數智化應用水平差距不顯著，綜合管理領域略高于生產運營管理領域。企業數智化進程已經從數字化走向網絡化，網絡化應用水平已整體不低于數字化，在數字化的基礎上，企業開始注重系統與數據的互聯和共享，以提升數據價值。

（1）綜合管理：領先和落后領域趨同

從綜合管理來看，各階段應用的領先領域、落后領域趨勢大致相同，而在L5自優化等級上，除法務合規、黨建領域外，經營決策、人力資源領域數智化應用覆蓋水平仍然較低，其中，經營決策領域對于智慧決策的精準度要求較高，從數字化走向智能化的難度也較高，需要更多時間來提升算法的精準度，而人力資源領域對于智能化的需求不強，因此，這兩個領域的智能化進程較慢。

（2）生產運營管理：領域進程存在差異

從生產運營管理來看，各階段應用的優勢領域、短板領域趨勢有所差別。在L1數字化、L2網絡化等級上，采購/供應鏈、計劃調度為優勢領域，能源環保、客戶服務為短板領域。而在L5自優化等級上，計劃調度、安全管理為優勢領域，倉儲物流、客戶服務為短板領域。生產運營管理各領域對于數智化的需求程度不同，轉型的難易程度和具體成效差別較大，因此各階段的領先與落后領域不盡相同。

 (3)行業對比：能源行業全階段領先

各重點行業企業數智化應用水平從L1到L5均整體呈現遞減趨勢，且多數行業綜合管理領域與生產運營管理領域數智化應用水平相近。其中，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業在各級均處于領先位置，且綜合管理領域與生產運營領域數智化水平基本一致。

(4)規模對比：“巨無霸”與“小而美”并存

不同規模企業數智化應用均大致呈現遞減趨勢，其中， L1、L2級數智化應用水平規模差別較為顯著，大型企業數字化基礎較好，應用水平較高，小微企業數字化基礎薄弱，應用水平較低，而在L3~L5級數智化應用規模差別不明顯。

5.轉型成效：降本增效增收更為顯著

從轉型成效來看，經濟效益、管理效益、社會效益均已顯現，其中，增效、降本成效最為顯著，超過一半的企業通過智慧企業建設實現了增效、降本，營收增長和業務新模式兩方面成效也比較顯著，超過四成的企業通過數智創新取得了這些成效。

三、 智慧企業建設案例特征分析

1.案例分布更加均衡，智改數轉全向發力

2022年，中國企業聯合會繼續開展了《全國智慧企業建設創新實踐案例（2022）征集》活動。與2021年相比，2022年智慧企業案例數量有所提升，行業、規模分布更為均衡，智慧企業建設的實用性和落地性明顯加強，并呈現出四大特點：

一是科學技術服務行業力度加大；

二是國有企業仍然占據主導；

三是小微企業轉型活力增強；

四是供給側方案落地性加強。

  2.數智創新范圍更廣，實現全流程覆蓋

2022年智慧企業案例中，企業的數智創新范圍進一步廣泛，綜合管理領域全方位轉型，生產運營領域全流程覆蓋，“全流程”“全過程”“全生命周期”成為熱門關鍵詞。

智慧企業結合其核心生產流程，實現了設備層、單元層、車間層、產線層、企業層數智化全覆蓋，研發設計、生產制造、采購供應、營銷銷售、客戶服務等全流程數智化，部分企業生產車間的自動化率已超過90%，自動化生產線全面覆蓋，全流程協同管理和產品全生命周期管理成為智慧企業建設的熱點。（企業案例：天津天士力之驕藥業有限公司——制造全流程智能化；中國電子科技集團公司第十四研究所——產品全生命周期數字化管控）

3.智能化程度加深，自主優化開始探索

智慧企業建設從數字化向智能化進一步轉型，通過不斷優化仿真與智能算法，在部分領域逐漸實現了自識別分析、自預測、自優化的智能化應用，但目前自優化的應用剛剛起步，達到自優化階段的應用領域還比較局限，尚未實現大規模廣泛應用。

未來，企業對于智能化的期待會越來越高，在智能化領域的探索也會加大力度，將逐漸實現更多領域、更高級別的智能化應用。（企業案例：鞍鋼股份有限公司——自優化智慧能源管控系統；廣西廣投橋鞏能源發展有限公司——智慧電廠智能全息管控平臺）

4.數據資源集成共享，平臺成為重要承載

數字化轉型從根本上改變了企業處理經營管理各個方面的方式，包括系統、流程、協同等。其中，數據通過消除數據孤島進行集成，為整個組織的數據交換提供統一平臺，實現企業整體數據的共享。

能力以財務共享中心、人力共享中心、營銷中臺、采購中臺等新型共享服務中心為載體，支撐多業務線、全價值鏈的數據集成和能力共享復用，進而提升創新效率、降低創新成本。資源通過統一的平臺進行集約協同，統籌不同部門的需求導向，合理分配與獲取。數字化平臺是集成共享的重要承載，從需求導向、零星部署，向系統化設計、一體化部署演進，以更好的規避數據孤島與重復建設。（企業案例：中國電子科技集團公司第五十三研究所——數據運營雙中臺為核心的智慧管理體系；申能集團商務服務有限公司——建設多要素集成的共享服務平臺）

5.數字技術與行業技術融合創新，邁向普適化

當前新一代數智技術處于快速發展階段，前沿技術層出不窮，探索解決更多智能化應用問題。領先企業將人工智能與其他技術融合應用，盡可能多的適配應用場景，助力企業在生產、經營、維護、管理各領域實現業務過程數智化。

一方面，將人工智能與云計算、工業互聯網、區塊鏈等新一代信息通信技術組合應用，綜合利用多種技術的優勢，讓軟件和硬件更加適配，可以發揮出比以往更大的作用，同時適配更多的應用場景。

另一方面，將數字技術與行業專業技術融合應用，大小模型協同進化，將實現數字技術與更多的行業深度融合，向更加普適化和工業化的方向邁進。（企業案例：湖南華菱湘潭鋼鐵有限公司——基于5G+云+AI的板坯自動轉鋼；龍巖煙草工業有限責任公司——基于視覺AI技術的產品質量保障能力提升）

6.管理變革同步推進，建立面向數智化的流程機制

企業推進數智創新過程中，在核心生產流程轉型后，其對應的組織機制與流程管理也需要進行適配，企業需要根據自身的數智創新進程，設計與之匹配的組織、機制、流程等管理體系。

如制造企業面向數字化的流程再造和組織變革，通過為轉型設計新型組織形態，為流程管理建章立制，優化績效體系，建立容錯機制，有效推進數字化轉型，明顯提升綜合效益。

再如軍工企業健全數字化管理制度，通過完善生產核心數據管理機制，統一信息化管理平臺，培養復合型專業人才等，提高數字化生產管理效益。（企業案例：國網福建省電力有限公司——電網企業智慧運營體系建設與實踐；中國電建集團湖北工程有限公司——智慧經營平臺助力企業數字化創新發展）

四、 智慧企業問題與建議

根據2022年智慧企業案例和問卷分析，智慧企業在經營管理和技術支撐兩個方面面臨四個痛點：

一是數智人才仍然缺乏，高端領軍人才、復合型人才、一線執行人員的“金字塔”式人才結構尚未形成，成為當前企業數智化轉型的關鍵制約因素之一。

二是轉型資金支持不足，數智化轉型周期較長，需要一定規模的持續資金投入，疊加疫情沖擊和經濟波動壓力，企業數智化轉型面臨階段性的資金缺口。

三是數據價值挖掘不夠，企業的數據運營機制尚不完善，缺少利用數據開展工作的思維模式，缺乏數據要素對公司戰略選擇、業務發展、服務質量的深刻影響認識。

四是可借鑒案例方案少，企業數智化轉型的個性化需求特征明顯，不同企業的規模、性質、所在行業、發展進程差距較大，通用解決方案和可借鑒參考的方向和案例太少，只能“摸著石頭過河”。

針對智慧企業面臨的問題，本報告給正在數智化轉型的企業提出以下四項建議：

一是多種渠道培養人才，加大高端人才招聘比例，針對公司有潛力的人才進行專項培養和復合培養，并在跟外部合作的過程中聯合培養，盡快充實企業數智化人才隊伍。

二是多方爭取資源支持，主動爭取公司數智化轉型項目預算，積極申報國家和地方關于企業數智化轉型的試點示范、智改數轉等項目，推動大型企業向小微企業開放賦能。

三是深度挖掘數據價值，加快數據共享，打破信息孤島，推進數據聯動與分析，支撐管理決策，挖掘數據價值，盤活數據資產。

四是組織經驗交流推廣，組織召開企業數智化轉型先進經驗交流會，推動企業間交流合作，加強產業協同，深度挖掘領先智慧企業的成功案例經驗，有效發揮優秀智慧企業經驗價值。