從十四五規劃看數字化轉型2024/12/11十四五數字化規劃要點數字化轉型企業數據治理人工智能（AI）介紹2024/12/11

十四五信息化規劃要點2024/12/11數字化技術加速發展，成為引領新一輪科技革命的主導力量主機客戶端/服務器互聯網1.0數字化認知文件系統批處理和在線事務處理個人電腦圖形化用戶界面關系型數據庫軟件包B2BB2C電子商務ERP社交網絡,移動設備,大數據,云計算物聯網自動化技術機器學習人工智能虛擬化機器人自動化數據處理知識型工作;

企業重構互聯的客戶;全球化的IT采購；數字化業務人工智能，決策系統;預警認知；機器人員工1970s–1980s1990s2000s2010–20202020~2030核心驅動技術新的商業模式技術發展浪潮2024/12/11新技術驅使企業商業模式和運營方式發生變化客戶更加互聯、信息靈通，參與度更高自適應性流程客戶驅動的交互模式協作型生態系統虛擬團隊開放式創新自由職業者供應商一體的內、外部數據孤立的客戶孤立的數據僵化的流程復雜的層級架構不靈活、單一界面界面堅固的壁壘供應商2024/12/11在開放化、服務化、生態化的企業運營模式下，數字化技術引領企業的商業模式發展IT時代計算機+軟件互聯化時代云服務+數據服務模式單一、重復建設、各自為陣一切皆服務（XaaS）、萬物互聯、敏捷云化的平臺式架構“煙囪式”孤立系統服務化組件化池化自動化集成化互聯互通體驗一致資源開放成本節約數據共享2024/12/11企業需要引入云架構及平臺化思想，建立創新敏捷的數字化生態環境，驅動并引領業務創新發展IT平臺化發展，實現面向互聯網+模式的轉型采用全新的厚平臺微應用架構設計理念，從豎井式的系統建設向“云計算”架構轉變建立前店后廠敏捷的數字化架構體系，前臺應用敏捷化、共享化，后臺技術平臺標準化建設數字化統一平臺（中臺）提供高質量、可重用的平臺服務通過標準化組件，模塊化快速開發部署“厚平臺”互聯服務……計算資源存儲資源網絡資源數字化技術平臺生態型企業應用數據服務集成服務應用運行服務2024/12/11在數字化時代，企業需要打造具備數字化競爭力的平臺集成共享的經營管理平臺敏捷安全的基礎技術平臺互聯高效的客戶服務平臺協同智能的生產營運平臺世界一流能源化工公司信息安全體系信息標準化體系具有數字化競爭力的企業智能化管控機制2024/12/11通過數字化平臺，支撐企業數字化發展戰略建設成為數字化引領的企業科技創新驅動客戶價值引領生態開放合作內外資源統籌智能制造規范管理協同運作防范風險客戶服務創新驅動集成共享的經營管理平臺協同智能的生產營運平臺互聯高效的客戶服務平臺敏捷安全的基礎技術平臺資源優化安全環保打造智能管控2024/12/11企業業務應用向云端遷移，企業數據架構也要從以前以應用為中心的架構模式，向以分析為中心的架構模式轉變云模式將各個分散業務應用的數據資源集中在一起，形成統一的數據資源池，為集中、高效的數據分析提供了可能，推動了企業數據架構由以前應用為中心的模式，向分析為中心的模式轉變業務應用數據分析業務應用數據分析業務應用基于業務應用的數據分析(僅分析來自于本業務應用的數據）面向應用的分析人員面向應用的數據管控數據分析業務應用業務應用業務應用從以應用為中心到以數據分析為中心驅動力：云業務應用的數據資源統一集中到云綜合性數據分析平臺專業的數據分析團隊統一的數據管控機制2024/12/11需要構建集團統一的數據管控體系統一數據平臺包含三個方面：統一的數據分析平臺、集中的數據管控組織、統一的數據管控工具，其中，統一的數據分析平臺是組織和工具發揮作用的基礎和核心數據分析平臺數據存儲與分析ERPCRM物聯網數據移動設備數據社交網絡數據日志數據經營管理類應用客戶服務類應用生產營運類應用傳統數據分析大數據分析實時數據分析數據接入數據分析服務…投資項目管理風險管理智能企業智能工廠電商平臺支付與金融…...……數據組織數據管控工具風險預測分析服務績效分析服務項目組合優化服務…設備預測性分析模型運行狀態優化服務生產動態分析…客戶細分服務營銷活動優化服務行為分析服務…生產運營數據分析服務經營管理數據分析服務客戶服務數據分析服務2024/12/11數字化轉型2024/12/11數字化轉型13企業數字化轉型的背景：

技術重塑供需什么是企業數字化轉型：全面數據驅動的業務和管理數字化企業的未來趨勢：

“四化”企業，市場強者誰在踐行企業數字化轉型技術推動市場加速重塑，競爭日益加劇消費和客戶需求個性化、多元化、實時化供給需要持續性提升效率和創新模式以新技術和新能力提升獲客、降本增效、發展和創新產品，獲得市場優勢和可持續發展。新需求新生代差異世界觀網絡和新技術賦能新的產品服務需求新的消費采購模式新供給新型競爭方式涌現產品的顛覆式創新敏捷按需的供應鏈自動化高彈性制造企業

數字化

轉型企業數字化轉型客戶體驗數字化運營管理數字化特點是云、大、物、智、移等技術結合運用新技術為業務提供創新的價值，業務和管理的全過程數字化為核心客戶體驗數字化，即以客戶為中心，更接近、滿足、贏得和持續贏得客戶；運營管理數字化，即定制產出、縮短渠道、柔性供應、敏捷服務、集成布局。智能化業務決策，精準實時把握客戶需求、合理化資源配置；一體化運營管理，部門橫縱端到端協同，及時高效解決運營問題；生態化價值合作，連接和整合價值鏈，共享共贏發展；敏捷化變革創新，技術契合業務能力和水平，動態引領市場。智能化一體化生態化敏捷化新零售新服務新制造新交通新金融2024/12/11中國的制造業企業全面開啟了數字化轉型之旅截止到2018年，已經有超過84.9%的中國制造型企業開始了數字化轉型，制造型企業在數字化轉型中，關注的主要是數字化為企業帶來的利益，并且能夠連接更多的消費者，并建立以消費者為中心的組織及文化；與此同時，專業人員的資源，團隊部門之間的協作水平，以及企業文化是否能夠適應數字化時代，成為了制約企業數字化轉型的3個主要挑戰26.6%19.5%14.0%數字化轉型三大驅動因素建立以數據驅動、以客戶為中心的組織提升企業生產力與盈利能力通過連接產品資產與人，帶動新的商業模式24.4%20.0%14.0%數字化轉型三大挑戰難以實現跨部門/跨團隊系統缺少數字化技能與人才資源企業文化轉型2024/12/11滿足數字化項目優先級的首要挑戰數據來源：和君調研12345678910內部缺乏數字化領導者或者人才無法采取實驗的心態數字化企業與傳統企業的利益不一致高管層缺乏改變現狀的意愿組織結構不適用于數字化業務缺乏數據以及對數字化影響的了解無法緊跟數字化背景下不斷加快的業務步伐缺乏專門的數字化項目資金缺乏技術基礎架構業務流程極不靈活，無法把握新機遇技術挑戰缺乏數據及洞察缺乏響應速度缺乏創新資金缺乏基礎架構缺乏業務敏捷性組織挑戰缺乏領導力缺乏專業人才缺乏積極性缺乏獎勵措施以及組織結構排名2024/12/11數字化轉型賦予了企業新的使命與價值“數字化轉型”對于傳統企業建設而言，不僅僅是企業自身的狀況、數字化轉型實施環境和成熟度是否能接受或適應轉型等進行分析和考慮，更是一種思維方式的轉型、甚至是對之前的認知的一種顛覆，這種使命的變革，表現在以下幾個方面：發展理念轉型領導力轉型組織結構轉型運營管理轉型技術能力轉型外部合作轉型數字化轉型的精髓是以客戶需求為“主導者”，從外部需求“倒逼”內部變革，深入貫徹“互聯網+”戰略實施；相應，企業發展的價值觀和戰略導向要從過去產能驅動型轉變為數據驅動。企業決策者要成為數字化轉型的“引領者”，決策觀念要從經驗判斷向“數據說話”、“智慧決策”轉變。要盡快破除傳統上業務與信息技術之間存在的界限和“鴻溝”，成立新型的數字化組織，作為企業數字化轉型的“推動者”，實現“融合創新”，重構企業的業務組合、協同方式和管理層級。要比照工業4.0的理念，以推動核心業務的數字化轉型為目標，打通“橫向、縱向和端到端”三大數據流，實現從設計到服務，從客戶到生產、從前端到后端的“數據互聯互通”能力。要加快推進新一代數字化技術的應用，實現“ABCD+5G”作為未來數字化的核心能力，為數字化轉型提供強有力的支撐與保障。要從控制和占有物質資源（股權、資金、技術和市場）轉變到共享“數字”、共創“數字生態”。2024/12/11數字化轉型也賦予了CIO/CDO（首席數字化官）新的使命與思維戰略思維適應企業戰略性的數字化轉型需要，拓展變革思維的視野，從單純的技術思維向全局性復合型思維轉變。產業思維適應企業“核心業務”數字化轉型的需要，助力“融合發展”，從技術專家向跨界專家轉變。商業思維適應企業營銷方式和客戶服務“平臺化”轉型的需要，信息技術服務從面的向企業內部向面向社會轉變。管理思維適應企業組織、流程和管控模式數字化轉型的需要，助力企業扁平化、去中心、平臺化等互聯網模式轉變。數字思維適應“數字化企業”的轉型需要，技術服務更敏捷、更簡化，從功能構建的適能者向值實現的賦能者轉變。實施數字化轉型，CIO/CDO不僅是“技術使能者”，更應向“價值賦能者”轉變，這就需要CIO/CDO具備全新的思維：2024/12/11企業數字化轉型成功的五大關鍵要務數據為驅動從傳統的BI轉向大數據應用，讓企業的發展路徑符合業務客觀發展需要以動態客戶關系為目標業務以客戶為中心，隨時與用戶互動，獲取用戶真是的感受及需求一把手推動數字化轉型是企業戰略級的轉型，必須由企業的最高管理者親自主導并參與打造動態組織數字化組織的一大特點就是按照用戶的需求變化，快速動態的調整企業的組織，即時響應用戶需要生態系統賦能單打獨斗vs生態賦能，跨界合作將成為未來常態2024/12/11數字化轉型的關鍵技術要素和信息化痛點人工智能供應鏈系統移動應用業財一體化客戶畫像中臺系統主數據智能化運營缺工具–工具產品繁多但不合身，性價比不高營銷：獲客貴、粘性差、轉化低、復購少供應鏈：預測難、品控難、節奏快、誠信缺運營：坪效低、人效低、成本升、流量降點未打通–分散數據不能聯通無法實現資源協同和合作數據分布在營銷、配送、店面、采購、財務等多個系統中，聯通才能產生使用價值運營數據如何有效支撐經營管理決策多營銷渠道用戶數據如何整合形成客戶全息畫像共倉數據和流程缺乏標準化，用于形成存貨管理、配送規劃，提升效率需要智能化決策，才能合理有效形成生態合作線不均衡–能力發展差異影響數字化轉型整體效果渠道和店面數字化投入較多供應鏈、商品和服務、平臺運營等方面的數字化能力相對滯后企業數字化能力發展層次不齊需要全面規劃、提升協同效率面2024/12/11數字化為生產制造行業帶來了價值創造與顛覆數字化轉型對生產制造行業的各個部門影響不同，但總體而言，它使權力從品牌企業轉移到了消費者手中，將價值從傳統企業轉移給了數字化消費品企業。新進入者能夠創造可盈利的服務，如支付處理、貨運物流和最后環節的交付等。數字化轉型對生產制造行業的整個價值鏈均產生了影響，包括與上流供應商整合數據、實現開放式創新、打造智能工廠、與“數字消費者”互動，以及摒棄傳統的銷售模式等。消費者零售

產品要素供應產品開發制造和包裝市場營銷、銷售和分銷傳統參與者一級到X級供應商消費品企業消費品企業和合同制造商消費品企業和分銷商零售商傳統活動向一級/二級供應商提供主要材料，如金屬、塑料等生產初級產品，如化學品、包裝組件等理念和價值主張設計商業可行性研發創造和原型測試制造和組裝成品進行包裝與客戶溝通價值主張打造品牌建立關系并向分銷商、批發商、零售商銷售管理對外供應向終端消費者銷售推銷庫存規劃支付解決方案整合數字化程度不斷加強智能供應鏈不同市場上賣方定價的透明度從產品到數據驅動型服務開放式創新，知識管理數據驅動型預測自動化和機器人創新數字服務智能包裝3D打印數字化溝通渠道和全渠道參與個性化溝通智能供應鏈社交分析工具合作營銷電子商務和移動購物崛起全渠道訂單執行基于應用的交付服務數字商店—虛擬庫存數字零售會員體系2024/12/11未來重塑生產制造行業價值的四個數字化轉型主題生產制造行業已經發生了重大的數字革命。社交和移動化趨勢，以及媒體、分析工具和云計算等技術，正從根本上改變消費者購買和使用產品及服務的方式，以下四大數字化轉型主題有望在未來十年重塑消費品行業：不斷提升的數字化水平將為企業帶來機遇，幫助其利用消費者數據推動創新、完善客戶體驗。開發成功的數據貨幣化模式將是生產制造行業所要面對的一項關鍵挑戰。而隨著社會越來越重視數據隱私和透明度，消費者和企業數據的重要性勢必日益提高，由此促使消費者和監管機構進一步加強關注與行動。產品將演變為服務，服務將演變為體驗，而數據則將成為所有交付活動的支柱。未來，收入會與產量逐步脫鉤，轉而同個人和社會成果密切相關，因此企業有機會構建新的收入模式。目前，大多數零售品類的在線購買量正不斷增長，傳統商店需要脫胎換骨，才能跟上時代發展的步伐。全渠道戰略將起到至關重要的作用。消費品企業還必須擬定有效的戰略，在更為“扁平化的世界”中參與競爭，確定如何跨越各種渠道復制并保持高質量消費體驗。智能供應鏈和智能工廠將陸續建成，實現產品的大規模定制及全渠道體驗。企業的運營模式能否妥善管理客戶體驗，將成為獲取競爭優勢的核心所在。體驗經濟全渠道零售數字化運營模式對消費者數據流和價值的捕捉2024/12/11打造數字化企業架構企業架構(EnterpriseArchitecture,EA)是近來國際普遍采用的IT規劃、管理和復雜系統設計及實施的理論、方法、標準和工具；企業架構從企業全局的角度審視與數字化相關的業務、信息、技術和應用間的相互作用關系以及這種關系對企業業務流程和功能的影響；企業架構通過協調、控制、監督、高效使用IT投資和IT資源，增強機構核心競爭力。當前業務架構數據架構應用架構技術架構架構架構驅動技術驅動業務驅動數字化轉型架構業務架構數據架構應用架構技術架構數字化企業業務架構數據架構應用架構技術架構架構轉型原則戰略方向企業愿景技術應用數據安全投資評價分段協調市場研究資產管理標準過程2024/12/11數字化正在重構生產制造行業——重構價值模式當前對傳統企業來講，需要實現兩大重構：一是商業模式重構，二是完成數字化信息系統的重構目前企業首先需要完成商業模式的重構。在這個重構的過程中，企業完成商業模式的轉型。必須要與數字化轉型緊密結合。甚至可以說，整個商業模式的重構，必須要依托于數字化信息技術的支撐，是以新的數字化信息技術支撐產品模式渠道模式營銷模式供應鏈模式傳統模式數字化模式企業生產什么，用戶購買什么，用戶處于被動接受狀態用戶需要什么，企業生產什么，用戶參與到產品設計中線下線上線上+線下+AI傳統模式互聯網模式未來模式傳統模式數字化營銷開發計劃采購制造交付支持傳統供應鏈數字化核心同步規劃互聯客戶智能工廠智能供應動態執行數字化開發2024/12/11智能制造時代的商業模式重構數字化轉型不僅能夠幫助制造型企業實現降本增效，也賦予企業重新思考價值定位和重構商業模式的契機。同時，新進入者也在不斷挑戰傳統市場參與者的地位，眾多技術型企業加入戰場推動工業企業探索商業模式上的創新。商業模式特點及趨勢主要挑戰平臺型多種軟件服務+生態系統競爭力體現在平臺上的軟件服務能力，而非平臺本身大部分企業會選擇擴展性更強的公有云平臺搭建基礎設施未來不會出現BAT類的巨頭，而是垂直行業的領軍企業或者平臺典型企業：GEPridix，三一重工，樹根互聯工業企業更擅長實物產品創新而非軟件服務創新軟件平臺需要支持多種軟件服務方案，包括哪些尚未開發的服務數據所有權，隱私權問題可能需要進行一系列的軟件企業并購平臺業務搭建培育期較長，領導層能否接受長回報期的壓力平臺業務很難與現有業務競爭人力資源和財務資源，企業可能需要重組業務單元，改變財務流程規模化定制直接面向用戶，多維交叉分析，了解用戶行為，建立數據模型多采用模塊化設計方法數據鏈條貫穿用戶、制造商和供應商業務流程符合肉性制造特點戰略采購模式的引入，使得規模化定制需求激增典型企業：紅領集團，海爾，長安汽車客戶交互、數據倉庫、數據分析等技術投入預算將大幅增加為應對個性化定制生產，供應鏈也需要做數字化轉型盡管生產環節復雜程度高，依然需要保持成本水平和成本結構可控“產品+服務“提供有產品和服務兩大模塊組成的整體解決方案服務是產品戰略的重要組成部分和利潤來源服務創新與產品創新雙軌運行典型企業：羅-羅，徐工機械從圍繞現有產品提升客戶體驗到圍繞客戶需求提供解決方案系統集成能力需要提高創新投入大幅增加而收益卻不盡如人意收入模式轉變知識產權為核心企業往往通過專利戰略，形成技術壁壘占領市場收入渠道：1）專利授權許可收費，2）專利、產品和解決方案組合，3）技術轉讓技術許可經常與標準化戰略相結合典型企業：高通，華為技術研發投入大技術成果產業化時間的不確定性專利授權人之前主要收入來源的不確定性投入大量資源進行專利維權2024/12/11數字化正在重構生產制造行業——打通內外部資源在數字化時代，企業所有的商業活動都需要依托于數字化的平臺模式，也就是所有業務活動都是平臺對平臺的關系。企業要通過自己的數字化平臺，打通與全交易鏈路的鏈接，通過自己的數字化平臺實現與所有2B、2C平臺的對接。企業需要借助自己的數字化平臺，實現與所有資源平臺的鏈接，打通企業各個環節、各個要素之間的連接。通過這種打通與連接提升企業的運行效率以及有效降低企業的運行成本。信息系統用戶信息交易/財務…企業數字化平臺內部資源外部資源ToB/To

C上/下游供應商外部數據平臺…通過數字化平臺打通內外的所有資源，實現所有資源平臺的對接2024/12/11數字化正在重構生產制造行業——數字化時代的組織管理模式

在轉型當中最根本的一個改變其實是組織自身的改變。企業能夠在數字時代找到自己新的成長機會。一方面是因為它與顧客之間的互動和發展，有很強的結合能力，另外一方面是因為它的組織體系能力因應數字發展提升的速度非常快。企業的發展沒有它想象的那么好的時候，并不是它對于數字市場或者數字改變的技術沒有認知，也并不是因為它不了解在數字背景下對于企業戰略的要求到底是什么，更不是因為數字帶來的企業變化所給它帶來的沖擊，很大的原因是因為整個組織的力量、組織的發展本身沒有辦法匹配得這么快。管控賦能外因：外部的變化是非常動態，企業固化的管控會無法適應這種變化。內因：今天有非常多的強個體，需要釋放他們的創造力。競爭共生第一階段：企業文化第二階段：顧客價值第三階段：技術穿透第四階段：賦能成長分工協同內部打破部門墻，外部打破邊界效率不再來源于分工，其實來源于協同績效核心的是激勵創新，而不是績效考核互為主體、共創共生的企業文化2024/12/11敏捷組織：打破組織壁壘，重塑組織模式從......組織像“流程機器”一樣運作......到組織成為生機勃勃、不斷進化的“有機體”領導層一線員工中層干部各個得到賦能的團隊以客戶為中心，緊密合作，實現共同目標，并能夠快速分離重組領導扮演協調、支持、賦能角色，幫助團隊實現各自使命2024/12/11敏捷組織：端到端，跨職能敏捷部落TLAC小組1小組2小組3小組4小組5……部落——對業務細分或職能領域負責敏捷小組——自組織跨職能小組職能——同一領域專家小組敏捷組長業務分析師市場營銷師開發工程師測試工程師職能領導2024/12/11企業數字化轉型的六個階段數字化轉型成為了一種商業方式，因為管理人員和戰略專家們認識到變化是一種常態。應當建立一個新的生態系統，以便根據技術和市場趨勢來確定和采取行動，并最終形成規模。階段六：創新并適應專注于數字化轉型的組織以業務和客戶為中心的目標形成了指導策略。企業的新的基礎設施構建了角色、專業知識、模型、流程和系統來支持數字化轉型的目標實現。階段五：集中性個體小組發現了協作的優勢，因為他們的研究、工作以及共享的觀點有助于完成企業級別數字化轉型、并且形成針對數字化轉型的業務、技術以及投資戰略路線圖。階段四：戰略性數字化能力的引入變成是主動行為，并且在更有潛力、更有能力的水平上執行。計劃變得更加有效、全面。其結果是，尋找到了數字化合作伙伴、新的資源和技術來支持執行。階段三：正規化嘗試采用有限數量的數字化技術驅動公司范圍內的數字化素養和創造力提升（盡管程度各不相同），旨在尋找數字化接觸點和流程。階段二：存在并活躍企業從一個熟悉而傳統的客戶、流程、指標、商業模式和技術角度進行運作，并且相信這是與數字化相關的解決方案。階段一：傳統運營不同類型的業務可能同一時間處于不同的階段，這是正常的發展現象2024/12/11企業智能化的六個階段計算機化企業通過計算機化高效處理重復性工作，并實現高精度、低成本制造。但不同的信息技術系統在企業內部獨立運作，很多設備并不具備數字接口。連接相互關聯的環節取代各自為政的信息技術。操作技術（OT）系統的各部分實現了連通性和互操作性，但是依舊未能達到IT層面和OT層面的完全整合。可視了解正在發生什么，通過現場總線和傳感器等物聯網技術，企業捕獲大量的實時數據，建立起企業的“數字孿生”，從而改變以前基于人工經驗的決策方式，轉為基于數字進行決策。透明了解事件發生的原因，并通過根本原因分析生成認識。預測將數字孿生投射到未來，模擬不同的情景對未來發展進行預測，并適時做出決策和采取適當措施。自適應預測能力只是自動化行為和決策的根本要求，而持續的自適應則使企業實現自主響應，以便其盡快適應變化的經營環境。2024/12/11數字化規劃定義以及過程數字化規劃是指為滿足企業經營需求、實現企業戰略目標，由企業高層領導、數字化技術專家、數字化用戶代表根據企業總體戰略的要求，對企業數字化的發展目標和方向所制定的基本謀劃。定義出企業數字化建設的遠景、使命、目標和戰略，規劃出企業數字化建設的未來架構。它是對企業數字化建設的一個戰略部署，最終目標是推動企業戰略目標的實現，并達到總體擁有成本最低。識別數字化關鍵需求，規劃制訂數字化戰略目標和長遠計劃；形成數字化的治理結構，為數字化戰略的實施提供決策和管理框架；設計數字化體系架構，實現全局性的信息優化和整合；實施數字化項目，實現業務的數字化支撐；評估數字化績效評價，實現數字化的持續改進。2024/12/11數字化規劃的關鍵點“一個達成共識的、沒有很多創新的規劃方案遠遠好于一個有很多創新，但遲遲不能達成共識，也遲遲不能落實貫徹的規劃方案”不是“大而全”不是“熱點組合”不是“盲目跟風”不是“形成報告”而是“準而精”而是“需求點組合”而是“為我所用”而是“達成共識”不是“整體啟動”而是“速贏落地”2024/12/11落地速贏業務方案是數字化轉型啟動的重要保障速贏方案的迅速落地，可以幫助企業快速建立數字化轉型的信心，并明確啟動數字化轉型的過程。可以明確數字化轉型的模式、標準、規范、參與者以及與業務部門的合作方式等未來項目需要遵守的規則。投資低，價值高對數字化成熟度有較大提升應優先實施的領域投入低，價值也低屬于日常性或低技術類工作應與其他業務整合或外包投入高，但價值低相對性價比比較低的領域應放到最低優先級考慮投資高，價值也高代表未來發展趨勢應重點關注及研究的領域成本低高價值高低速贏方案2024/12/11制造業企業數字化轉型的目標是建成數字化企業數字化企業是要用新的數字化企業理念、數字化企業模式、數字化企業技術，打破和顛覆目前的企業理念、模式、手段、方法。數字化企業是以企業整體的模式重構為出發點，以改變效率為手段，以網絡運行為依托，最終構建起建立在先進技術架構基礎上的新的企業運行體系。企業在數字化轉型開始，首先要有一個系統的規劃。這個規劃能夠明確企業的未來轉型方向，明確企業的轉型目標，確定好自己的轉型路徑。可以按照先易后難的原則，分步完成企業轉型。要具備較強的市場整合能力要有建立生態化企業系統的能力要建立企業的數據利用能力要具備新的數字化領導力要擁有數字化人才要具備對市場的快速反應能力數字化轉型核心能力2024/12/11企業數字化轉型要具備新的數字化領導力企業的數字化轉型一定需要從企業的頂層設計開始。所以，企業的數字化轉型必須要首先從企業的最高管理者開始。企業最高管理者要首先轉型。企業的主要管理者必須要基本弄清楚未來數字化發展的方向，轉換新的數字化管理企業理念，學習掌握一定的數字化基礎知識。企業數字化變革，并且在整個的轉型過程中，必須是要最高管理者直接規劃、組織、指揮轉型。管理者沒有搞清楚不要轉，管理者還沒有轉變理念不能轉。最高管理者首先具備數字化的領導力，是企業轉型的基礎。傳統企業用人去解決企業的運營問題數字化企業是要用數據解決企業運營問題企業運營邏輯信息化系統把企業內部的運行用這套信息系統全部管理規范起來。并且甩掉了企業以往可以看得見的帳、單、表、證。解決了企業內部管理的流程效率問題。信息化是用系統去管理人、流程、工作。借助數字化能力打通企業內部與外部、打通企業各個環節之間的鏈接。以連接為主線，重構企業的模式、流程。把企業的相關業務動作，遷移到網絡環境下完成，使企業的運行效率獲得顯著的提升。信息化數字化2024/12/11企業數字化轉型要擁有數字化人才企業轉型，關鍵是人的轉型，團隊的轉型。企業轉型數字化必須要擁有相應的數字化人才。鑒于數字化轉型是一項龐大的系統工程，并且目前技術領域的快速發展、快速迭代，企業要重視與相關技術公司的合作，及時發現新技術、新工具，提升企業的技術能力。業務能力數字化能力數字化轉型人才：在數字化環境下的企業運營模式，用數字化手段、技術表現出來。數字化人才轉型數字化團隊轉型職員A職員B職員C主管職員A職員B職員C主管職員A職員B職員C主管項目經理項目經理項目經理PMO數字化轉型團隊：相關技術人員、業務人員組織成立單獨的項目組，集合各自的能力，實現轉型的目標。2024/12/11企業數字化轉型要具備對市場的快速反應能力企業轉型數字化主要解決的是企業運行效率問題。從一定角度講是要解決企業對市場的快速反映問題。從目前來看，很多傳統企業是要改變以往的企業基因，提升企業的快速反應能力。未來的市場，企業所面對的環境將會朝向更加快速變革的方向發展。傳統企業轉型，成為具備數字化的基因的企業，目的就是要幫助企業提升快速反應能力，用數字化打通全鏈路的連接關系，使企業借助數字化手段，提升快速反應能力。不確定性因素市場瞬息萬變的市場；多行業融合；生態型商業，平臺型組織。。。供應鏈數字化供應鏈；戰略供應商；柔性供應鏈。。。用戶對新的技術、產品、商業模式的迅速接納；用戶粘性降低；社交化需求。。。技術AI輔助研發；數字孿生；智慧生產。。。對手跨界、降維對手；生態圈；數據、知識壟斷。。。2024/12/11企業數字化轉型要具備較強的市場整合能力數字化企業是要打通鏈接，建立起以數字化鏈接手段，實現企業內部資源與外部資源的鏈接，實現企業各個業務流程的全面鏈接。數字化企業將打破以往企業封閉的、以企業為中心的運行模式，構建以用戶為中心，實現高效運行的企業模式。這種打通鏈接并不是把企業的外部資源納入到企業內部，而是需要用數字化的方式，打通與所有企業資源的鏈接。企業需要具備在這種連接環境下的市場整合能力。數字化在把社會變成一種鏈接關系。企業需要把與企業相關的各個要素、各種資源變成一種鏈接關系，這就需要具備在這種環境下的市場連接能力。這種整合能力不是“據為己有”，而是用連接整合各種價值資源。企業把各種價值資源整合到運行體系當中，來推動企業更好地發展。傳統企業數字化企業2024/12/11企業數字化轉型要有建立生態化企業系統的能力未來的企業發展將會逐步打破制造商、渠道商、零售商的界限，企業需要具備構建生態化的企業能力。未來衡量企業競爭力的主要指標是：價值顧客有多少，顧客價值有多高。企業需要借助數字化方法，構建生態化企業系統。這種生態化的系統，就是以消費者為目標，以企業的核心資源為依托，整合滿足目標消費需求的各種資源，建立生態化的企業系統。制造能力渠道能力品牌營銷能力服務消費者的能力影響消費者的能力鏈接消費者的能力未來企業核心競爭力2024/12/11企業數字化轉型要建立企業的數據應用能力企業的數據應用能力，需要建立以集團總部為主體的管理體系，形成總部在全數據管理的環境下，指導、監控、賦能各個業務單元，實現集團層級的數據治理目標。企業的數據應用能力，是以企業轉型數字化為前提。企業要首先成為數字化企業，具備數據的治理能力，而不只是依賴于外部數據和所謂的大數據。2024/12/11數字化轉型的五大誤區戰略誤區過早的把提供數字化解決方案作為新業績增長點（從自身轉型做起）組織誤區寄希望信息化部門承擔數字化轉型重任（建立自己的數字化團隊）工具誤區以為引進數字化工具就萬事大吉（工具的使用要建立在企業創新的基礎上）治理誤區以為抓到數據就占了優勢（要進行數據治理）業績誤區以為數字化轉型能夠立竿見影（長期轉型，做好規劃）2024/12/11企業數字化轉型價值的全面認知數字化不是技術提升，是企業整體業務能力的全面提升數字化單一技術應用，是業務驅動的合理技術應用數字化不是簡單系統互聯互通，是業務驅動的有效信息交換和整合數字化不是系統重構，是信息化的持續改進和提升進程數字化不僅是內部問題，更是外部環境驅動的能力優化和調整數字化不僅是系統，更是企業內部共享、協同及決策能力提升數字化不是信息部門工作，是企業戰略，所有人員共同參與2024/12/11企業數據治理2024/12/11數據治理的范疇數據治理戰略組織和角色政策和標準項目和服務問題估值數據架構管理企業數據模型價值鏈分析相關的數據架構數據質量管理規范分析度量改進元數據管理架構整合控制交付文檔和內容管理獲取和儲存備份和恢復內容管理檢索保留數據開發分析數據建模數據庫設計實施數據操作管理獲取恢復調優保留清除數據安全管理標準分級管理授權審計參考數據和主數據管理外部規范內部規范客戶數據產品數據維度管理數據中心和商務智能管理架構事實培訓和支持監控和調優2024/12/11數據管理框架從上至下指導，從下而上推進，形成一個多層次、多維度、多視角的全方位框架。技術支撐領域機制數據發現與分類數據采集與清洗工具數據管理系統質量檢查工具數據安全管理數據建模數據模型數據安全主數據 元數據數據存儲 數據分布

數據交換 數據集成數據質量

數據服務組織制度流程角色目標規劃戰略2024/12/11數據治理整體思路重新組織數據重新組織數據，讓數據變得更好用。主數據建設真實世界模型數據倉庫數據標簽和畫像……盤點數據資產讓數據成為資產，了解企業有哪些數據，在哪里，有多少量級。業務流程梳理數據流程梳理數據識別與分類……讓資產變得干凈，少歧義通過數據ETL，建立數據標準化。數據采集與清洗數據標準化……數據治理的延伸：數據管理數據治理的結束是數據管理的開始。數據資產透視智能搜索和發現主數據管理……數據治理持久化對數據治理工作持久化，一次治理，永久治理。數據治理工作日常化元數據和標準化治理維護更新新類型數據的自動化治理2024/12/11數據資產盤點在數據治理的實際操作中，只有先發現數據，對數據進行有效分類，才能避免一刀切的控制方式，也才能對數據的安全管理采用更加精細的措施，使數據在共享使用和安全使用之間獲得平衡。0402業務流程梳理03業務流程分解梳理業務與業務之間的流程關系，業務流程本身的輸入輸出上下文情況；補充每個業務流程涉及的屬性；識別各業務環節涉及的人、事、物，輸入、輸出、組件和數據沉淀；輸出業務流程圖；根據梳理好的業務流程圖，轉換成對應的數據流圖；01業務系統調研調研業務系統情況：建設目標、系統類型劃分；系統運行架構、硬件支撐情況；使用者、用戶來源和規模；06數據分級分類根據行業標準和特點對于數據資產進行分類；將數據資產劃分為公開、內部、敏感等不同的敏感等級；數據標準梳理05業務關系梳理梳理業務與業務之間的關系業務流程邏輯、業務交互數據；業務權限分配、輸入輸出控制；訪問權限控制、操作流程規范；風險規范要求等；對于業務數據按照主體、參考、交易、統計進行分類，并梳理出數據的技術標準和業務標準；補充和整理完整的數據字典；2024/12/11讓數據變得更干凈，少歧義如何讓數據變得干凈可用？主要從三個方向入手：數據采集與清洗、對元數據進行管理、數據標準化治理數據采集與清洗數據同步數據交換數據整合數據標準化治理技術標準數據標準管理標準元數據管理理解元數據需求開發和維護元數據標準標準化元數據評估指標創建和維護元數據整合元數據分發和交付元數據查詢、報告和分析元數據2024/12/11數據采集與清洗達到的效果數據同步實現實時、準實時的數據采集；保證數據源與目標端的數據一致性；不影響源業務系統；支持多種數據源的數據采集（如常用的關系型數據庫、大數據平臺等）；數據交換不同部門的數據協同，獲取到數據并完成業務邏輯；靈活地進行數據轉換規則設計；數據整合將不同來源的數據，經過清洗轉換后變為統一格式，存儲到數據中心或者數據倉庫，用于提供數據共享、數據分析等服務；支持界面話工作流調度2024/12/11數據清洗、轉換數據源ETL轉換數據目的數據遷移：將數據進行轉移數據同步：保持兩個同構或者異構庫的數據一致增強抽取：對于發生改變的數據進行更新列映射：數據類型轉換、列名變換、刪除列、增加列數據庫查找器：過濾所需數據，并且根據規則進行數據的替換自定制轉換：調用java程序執行特殊的數據處理數據質量檢查：專業的數據質量分析、清洗、驗證和監督引擎2024/12/11元數據管理元數據是“關于數據的數據”。元數據標注、描述或者刻畫其他數據，以使檢索、解讀或使用信息更容易。對數據上下文背景、歷史和起源進行完整的記錄并管理，建立元數據標準，提升戰略信息（如數據倉庫、CRM等）的價值，幫助分析人員作出更有效的決策。元數據管理方法如下：理解元數據需求確認企業元數據管理環境、范圍、優先級、元數據內部標準、企業基于元數據的服務等；標準化元數據評估指標評估指標主要應采取定量指標，包括：元數據存儲庫的完整性、元數據的質量、元數據的使用/引用、元數據血緣分析/影響分析等；整合元數據把來源庫中抽取到的元數據，與相關的業務元數據和技術元數據進行整合，最終存儲到元數據存儲庫中；查詢報告和分析元數據指導如何使用數據資產，體現在商務智能（報表和分析）、商業決策（操作型、運營型、戰略型）以及業務語義方面使用。指導如何管理數據資產：具有前端應用程序，并支持查詢和獲取，滿足以上各類數據資產管理的需要；開發和維護元數據標準根據行業或共識標準，以及國際標準，再結合企業范圍共識建立元數據標準；創建和維護元數據通過元數據創建和更新工具定期掃描和更新存儲庫；采用審計流程驗證各項操作活動并報告異常；發布元數據將元數據從存儲庫分發到最終用戶和其他需要使用元數據的應用或工具；2024/12/11數據標準化治理數據標準化治理旨在遵循國家及本地相關標準化規范的基礎上，根據實際需要制訂一套完整、統一的標準規范體系，實現信息高度共享、系統運行高度協調的保障。標準規范包括技術標準、數據標準和管理制度三類：技術標準管理標準重點解決數據整合、交換接口標準業務數據庫建設規范、數據整合規范平臺接口規范、環境配置規范數據接入實施規范、編碼規范等標準規范????企業統一標準的數據規范標準對企業現有業務系統進行梳理按照數據標準規范的構成進行數據標準規范的制定以此為依據進行規范化的升級、管理以及曰后的變更維護主要包括數據元、數據元代碼集和信息實體等建立實用、高效、統一的管理體系制定信息系統運行維護管理制度、安全保障制度、數據安全管理規范、數據共享交換管理規范等管理規范。數據標準2024/12/11重新組織數據重新組織數據包括：基礎工作：主數據建設，真實世界模型；擴展內容：數據倉庫，數據標簽和畫像；主數據建設真實世界模型數據倉庫數據標簽和畫像建立企業數據資產統一口徑、統一標準從實際出發，用數據描述業務資源整合、統一數據，企業決策支持用戶信息標簽化，支持多場景業務應用（如戰略分析、產品運營、用戶服務等）2024/12/11主數據建設建立主數據是一個龐大的工程，結合DAMA理論體系和具體實踐經驗，提出了以下主數據建設中具體的操作流程，以及在這些流程中所需要完成的具體工作內容：數據梳理數據問題確認數據標準定義數據管理方案管理流程確認業務系統接口改造識別主數據：結合目標數據所涉及到的業務部門與業務系統，展現數據標準梳理與對應。系統與數據問題：針對梳理過程中出現的各種數據問題與相關業務部門與業務系統進行確認。主數據定義建模：針對數據問題反饋結果，完成目標數據技術規則、業務規則、CRUD標準定義以及與業務部門的確認。主數據利用與管理：針對目標數據的管理方案與管理流程完成與相關業務部門的確認。主數據利用：針對目標數據的業務規則和技術規則，與相關業務部門和系統管理員確認，要求數據源改造。2024/12/11真實世界模型“真實世界模型”建模方法論，主張從數據的角度反映真實業務的本來面目，建立規范的建模體系；按照業務本來面目去組織、集成和交換數據黑盒子分析方法標的物和輸入輸出分析方法流程、組件和資源標準化全面數字化運營，運營信息整合監管質量和合規性運營流程改善，提高服務建立用戶主數據，統一業務檔案構建用戶畫像，精準化服務360視圖模型管理層驅動的問題發現改善精益團隊驅動的流程改善員工自我驅動的工作改善真實世界模型準確精益模型360視圖模型平衡計分卡模型真實 實時全面數據中心真實世界模型平衡積分卡模型360視圖模型精益模型2024/12/11數據倉庫數據倉庫架構圖：2024/12/11數據治理持久化有必要對數據治理工作持久化，一次治理，永久治理。元數據和標準化治理維護更新不斷的更新元數據和標準化治理以反映當前的訴求。新型數據的自動化治理超過原先治理范圍的數據，需要經歷暗數據發現和分類，數據質量清洗和重新組織數據的全過程；在生產過程中，實時識別這部分數據，將其引入數據治理流程，使新類型在產生的初始環節就是可識別，高質量，可理解和可利用的。數據治理工作成果日常化把數據治理工作利用自動化引擎實時或者準實時自動化運行。2024/12/11數據治理的延伸：數據管理數據治理的結束是數據管理的開始！數據資產透視反映數據資產狀況，有哪些數據、數據在哪、數據量級、數據業務邏輯關系等；智能搜索和發現款速檢索企業數據、內容語義理解、用戶興趣識別，智能信息化過濾和推薦等；主數據管理主數據集中管理，一體化的主數據提取、審查、發布機制，數據質量控制；數據模型管理規范定義、模型架構設計、數據組織和存儲方法、數據模型生命周期管理；數據中心管理監控數據中心運營情況、數據標準化建設、數據質量體系建設等；元數據更新和維護元數據完整性監測、元模型增加、修改、刪除、發布等；數據生命周期管理靜態數據從創建、使用、備份、再利用、銷毀過程；動態數據溯源；數據臺帳和審計數據資產記錄，數據使用審計等；2024/12/11數據治理體系架構（示例）示例2024/12/11企業只有建立了完整的數據治理體系，保證數據內容的質量，才能夠真正有效地挖掘企業內部的數據價值，對外提高競爭力企業數據難管理無標準質量低企業的IT系統經歷了數據量高速膨脹的時期，海量的、分散在不同角落的數據導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度。企業無法從統一的業務視角去概覽整個企業內部的數據信息。暴露出來的只是一個個獨立的系統，系統與系統之間的關系、標準數據從哪里獲取都無從知曉。數據是企業爭奪優質客戶的關鍵數據是企業的生命線，誰掌握了準確的數據誰就獲得了先機。在當前競爭日益激烈的市場上，企業都在不同的細分市場上爭奪優質客戶。如何在在這樣的市場環境中選擇市場的經營策略？企業每一筆資金的來源與利用、每一次經營管理決策都必須基于準確的數據分析判斷。只有基于準確的數字，才能夠幫助企業在激烈的競爭中取得競爭優勢。高質量數據是業務創新的基礎企業在市場中的競爭領域已經從同一領域市場份額爭奪，發展到開發新競爭領域的創新性競爭階段，這從客觀上對企業的創新能力提出了更高的要求，現在企業的創新在很大程度上要借助科技的手段，在業務數據的開發和利用基礎上進行創新，數據為企業實施有效的創新提供了豐富強大的動力。2024/12/11企業數據管理成熟度模型評估企業數據成熟度評估讓企業的項目目標更明確。我們的項目不是每個都從頭做起，企業對數據建設的重視程度與現狀都是不同的。數據治理項目會為企業評估現階段的企業數據發展在行業內所處的位置。企業數據治理從影響因素等若干維度進行全面的評估。人員組織流程制度技術支撐隨機階段臨時人員或無人員無無認知階段科技人員兼職項目方式的臨時流程Office文檔數據分散存儲成長階段有專職或兼職人員有明確的職責系統內、部門內固化流程系統內數據管理數據集市沒有或者分散的數據管理平臺成熟階段有固定專職人員人員分工細化跨系統、跨部門的固化流程數據倉庫企業級數據管理平臺創新階段專職組織人員、分工常態化數據服務常態化優化的企業級管理流程優質數據倉庫大數據倉庫掌握企業數據、業務需求，聯動的、常態化的數據管理平臺企業數據成熟度階段劃分2024/12/11找到差距、制定計劃根據企業的現狀得分制定近期、中期、長期的戰略計劃，急用先行。了解企業近期以及中長期在業務和技術上的策略及目標，特別是與數據治理相關的信息。通過書面訪談和現場調研等方式在企業內部營造數據治理的氛圍、讓相關人員數據治理目標普遍達成共識。根據現實的差距制定計劃，制定企業未來3-5年的數據規劃。數據規劃的過程業務戰略業務需求IT需求差距分析信息科技規劃差距分析差距分析行業趨勢和最佳實踐評估當前環境路線圖實施計劃技術突破約束條件優化過程3-5年實施計劃復核、監控和更新2024/12/11萬事開頭難：建立數據管理團隊根據業界先進的數據治理經驗，建立企業的數據治理要素體系、組織架構等。結合企業自身的管理架構，一般需要如下角色：領導決策層、業務部門主管角色、IT部門主管角色、執行項目經理等。可以是專職人員，也可由各部門抽調兼職人員。決策層1.數據資產管理委員會管理層2.數據資產管理工作小組3.各業務部門數據管理責任崗執行層4.數據集成小組5.數據管控項目組6.各業務部門數據管理綜合崗1234562024/12/11管理制度是保障：制定管理辦法與認責劃分數據需求管理辦法元數據管理辦法數據質量管理辦法結合企業的現狀，為數據治理的開展提供有據可依的管理辦法、規定數據治理的業務流程、數據治理的認責體系、人員角色和崗位職責、數據治理的支持環境和頒布數據治理的規章制度政策等。規定了工具產品的使用方法與產品使用流程。2024/12/11書同文、車同軌：數據標準數據標準提供了一整套規范，目的是為了業務人員、技術人員在提到一個詞的時候有規范的含義。要適應業務和技術的發展要求，優先解決普遍的、急需的問題：開發數據標準，以業務數據為出發點。經過詳細的數據調研、訪談、涉及、評審等嚴格的標準定義流程。遵循“循序漸進、不斷完善”的原則。可落地的數據標準產品。支撐完整的數據標準創建過程、確保每一個數據標準對應企業的數據需求，做到數據標準有理有據。也可作為數據質量的發現問題的依據。數據標準絕不孤立存在。目標規劃公司業務策略信息規劃藍圖項目目標定位標準設計標準審議和發布標準執行標準維護現狀調研現有定義搜集為題梳理現狀分析參考文檔收集標準定義標準分析標準數據項標準值標準口徑審議流程發布工具數據映射規則映射執行建議標準管理制度實施管理2024/12/11業務與IT的橋梁：元數據元數據管理能夠增強數據理解，可以架起企業內業務與IT部門之間的一座橋梁。無論是企業的業務部門還是IT部門，很少能完整地拿出一套企業各項數據的業務含義、口徑、技術標準、分布情況等的說明，使用元數據管理可以自動化地獲取整個企業的數據業務含義，幫助理解數據，增加分析的敏捷性。使用元數據產品能夠方便內部管理、審計或外部監管的需求追溯業務指標、報表的數據來源和加工過程，追還數據的來源。元數據管理還可以針對企業內部、外部的數據需求，快速建立業務與技術之間的銜接，為企業管理提供重要的保障。元數據管理提高了信息的透明度、有效性、可訪問性、一致性及可用性。它有助于依靠節約成本、提高資產價值、利益相關者滿意度和卓越運營來調整IT投資。源系統數據模型數據集市商務智能工具哪些源系統數據清洗技術定義運算業務定義形成報告信息使用數據沿襲追溯系統間信息生命周期包括對數據進行的操作和流程數據增長尤其重要的是滿足更新的合規性一些廠商提供該領域不同的產品2024/12/11業務與IT的橋梁：元數據一個元數據管理全面框架的關鍵在于：降低復雜性提高基礎設施的可重用性讓用戶更容易理解數據含義理解跨環境的數據沿襲關系元數據管理體系規則元數據管理團隊管理者所有者使用者元數據管理制度元數據管理辦法元數據管理考核辦法元數據管理流程元數據定義元數據變更元數據同步元數據權限申請元數據檢查和報告元數據管理系統2024/12/11常用的業務數據先統一：主數據審批修改擴展歸檔創建結清使用申請主數據管理123具有共性的數據，客戶數據、產品數據等幫助企業構建單一、準確、權威的數據來源。提供360度的主數據模型，大大增加交叉銷售的機會，提升市場效率。可落地的面相SOA的主數據產品。隨著企業信息化程度的不斷深入，自跨業務、跨部門、跨業務系統的業務連貫性需求越來越迫切，許多已經實施或者正在實施的ERP、CRM或BI應用對企業系統數據的一致性、完整性和準確性提出了新的要求。目光紛紛投向主數據產品。組織和流程數據標準數據平臺2024/12/11數據價值的重要保障：數據質量為什么企業內部的數據質量總是不高？其實只要有數據存在就有數據質量問題存在。我們提供行業專業的數據問題管理方法。全面梳理企業的數據質量問題全面的通俗易懂的數據質量檢查手段提供數據問題修改的最佳方法技術人流程信息元數據數據質量數據傳遞流程實施管理激勵培訓基礎設施架構產品模型加工定義變化頻度覆蓋率有效性完整性精準性漏傳配置測試優化設計復查及時性責任心目標優先級獎勵反饋進修上崗培訓網絡硬件OS設計工具缺陷性能數據質量問題數據質量的改進是一個持續不斷的過程2024/12/11人工智能（AI）介紹2024/12/11什么是人工智能(AI)?什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能有那些類型？弱人工智能，包含基礎的、特定場景下角色型的任務，如Siri等聊天機器人和AlphaGo等下棋機器人；通用人工智能，包含人類水平的任務，涉及機器的持續學習；強人工智能，指比人類更聰明的機器；2024/12/11人工智能的發展歷程195619741980198719932006人工智能2016孕育期電子計算機機器翻譯與NLP圖靈測試計算機下棋早期神經網絡AI的誕生1956達特矛斯會議，“人工智能”正式誕生搜索式推理聊天機器人樂觀思潮五代機知識工程專家系統神經網絡重生統計機器學習摩爾定律AI廣泛應用深度學習所有的AI程序都只是“玩具”運算能力計算復雜性常識與推理由于計算能力，數據能力遠未達預期，世界各國削減投入大數據計算能力增強AI應用起步2024/12/11人工智能：國家戰略(2017年政府工作報告)全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快人工智能等技術的研發和轉化，做大做強產業集群把發展智能制造作為主攻方向，推進國家智能制造示范區、制造業創新中心建設國務院發布：新一代人工智能發展規劃新一代人工智能發展規劃提出六個方面重點任務：一是構建開放協同的人工智能科技創新體系，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、創新平臺、高端人才隊伍等方面強化部署。二是培育高端高效的智能經濟，發展人工智能新興產業，推進產業智能化升級，打造人工智能創新高地。三是建設安全便捷的智能社會，發展高效智能服務，提高社會治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促進社會交往的共享互信。四是加強人工智能領域軍民融合，促進人工智能技術軍民雙向轉化、軍民創新資源共建共享。五是構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系，加強網絡、大數據、高效能計算等基礎設施的建設升級。六是前瞻布局重大科技項目，針對新一代人工智能特有的重大基礎理論和共性關鍵技術瓶頸，加強整體統籌，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、統籌當前和未來研發任務布局的人工智能項目群。2024/12/11新一代人工智能發展規劃——基礎理論研究1.大數據智能理論。研究數據驅動與知識引導相結合的人工智能新方法、以自然語言理解和圖像圖形為核心的認知計算理論和方法、綜合深度推理與創意人工智能理論與方法、非完全信息下智能決策基礎理論與框架、數據驅動的通用人工智能數學模型與理論等。2.跨媒體感知計算理論。研究超越人類視覺能力的感知獲取、面向真實世界的主動視覺感知及計算、自然聲學場景的聽知覺感知及計算、自然交互環境的言語感知及計算、面向異步序列的類人感知及計算、面向媒體智能感知的自主學習、城市全維度智能感知推理引擎。3.混合增強智能理論。研究“人在回路”的混合增強智能、人機智能共生的行為增強與腦機協同、機器直覺推理與因果模型、聯想記憶模型與知識演化方法、復雜數據和任務的混合增強智能學習方法、云機器人協同計算方法、真實世界環境下的情境理解及人機群組協同。4.群體智能理論。研究群體智能結構理論與組織方法、群體智能激勵機制與涌現機理、群體智能學習理論與方法、群體智能通用計算范式與模型。5.自主協同控制與優化決策理論。研究面向自主無人系統的協同感知與交互，面向自主無人系統的協同控制與優化決策，知識驅動的人機物三元協同與互操作等理論。6.高級機器學習理論。研究統計學習基礎理論、不確定性推理與決策、分布式學習與交互、隱私保護學習、小樣本學習、深度強化學習、無監督學習、半監督學習、主動學習等學習理論和高效模型。7.類腦智能計算理論。研究類腦感知、類腦學習、類腦記憶機制與計算融合、類腦復雜系統、類腦控制等理論與方法。8.量子智能計算理論。探索腦認知的量子模式與內在機制，研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能處理器、可與外界環境交互信息的實時量子人工智能系統等。2024/12/11新一代人工智能發展規劃——關鍵共性技術1.知識計算引擎與知識服務技術。研究知識計算和可視交互引擎，研究創新設計、數字創意和以可視媒體為核心的商業智能等知識服務技術，開展大規模生物數據的知識發現。2.跨媒體分析推理技術。研究跨媒體統一表征、關聯理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，開發跨媒體分析推理引擎與驗證系統。3.群體智能關鍵技術。開展群體智能的主動感知與發現、知識獲取與生成、協同與共享、評估與演化、人機整合與增強、自我維持與安全交互等關鍵技術研究，構建群智空間的服務體系結構，研究移動群體智能的協同決策與控制技術。4.混合增強智能新架構和新技術。研究混合增強智能核心技術、認知計算框架，新型混合計算架構，人機共駕、在線智能學習技術，平行管理與控制的混合增強智能框架。5.自主無人系統的智能技術。研究無人機自主控制和汽車、船舶、軌道交通自動駕駛等智能技術，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人技術，無人車間/智能工廠智能技術，高端智能控制技術和自主無人操作系統。研究復雜環境下基于計算機視覺的定位、導航、識別等機器人及機械手臂自主控制技術。6.虛擬現實智能建模技術。研究虛擬對象智能行為的數學表達與建模方法，虛擬對象與虛擬環境和用戶之間進行自然、持續、深入交互等問題，智能對象建模的技術與方法體系。7.智能計算芯片與系統。研發神經網絡處理器以及高能效、可重構類腦計算芯片等，新型感知芯片與系統、智能計算體系結構與系統，人工智能操作系統。研究適合人工智能的混合計算架構等。8.自然語言處理技術。研究短文本的計算與分析技術，跨語言文本挖掘技術和面向機器認知智能的語義理解技術，多媒體信息理解的人機對話系統。2024/12/11新一代人工智能發展規劃——基礎支撐平臺1.人工智能開源軟硬件基礎平臺。建立大數據人工智能開源軟件基礎平臺、終端與云端協同的人工智能云服務平臺、新型多元智能傳感器件與集成平臺、基于人工智能硬件的新產品設計平臺、未來網絡中的大數據智能化服務平臺等。2.群體智能服務平臺。建立群智眾創計算支撐平臺、科技眾創服務系統、群智軟件開發與驗證自動化系統、群智軟件學習與創新系統、開放環境的群智決策系統、群智共享經濟服務系統。3.混合增強智能支撐平臺。建立人工智能超級計算中心、大規模超級智能計算支撐環境、在線智能教育平臺、“人在回路”駕駛腦、產業發展復雜性分析與風險評估的智能平臺、支撐核電安全運營的智能保障平臺、人機共駕技術研發與測試平臺等。4.自主無人系統支撐平臺。建立自主無人系統共性核心技術支撐平臺，無人機自主控制以及汽車、船舶和軌道交通自動駕駛支撐平臺，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人支撐平臺，智能工廠與智能控制裝備技術支撐平臺等。5.人工智能基礎數據與安全檢測平臺。建設面向人工智能的公共數據資源庫、標準測試數據集、云服務平臺，建立人工智能算法與平臺安全性測試模型及評估模型，研發人工智能算法與平臺安全性測評工具集。2024/12/11新一代人工智能發展規劃——智能化基礎設施1.網絡基礎設施。加快布局實時協同人工智能的5G增強技術研發及應用，建設面向空間協同人工智能的高精度導航定位網絡，加強智能感知物聯網核心技術攻關和關鍵設施建設，發展支撐智能化的工業互聯網、面向無人駕駛的車聯網等，研究智能化網絡安全架構。加快建設天地一體化信息網絡，推進天基信息網、未來互聯網、移動通信網的全面融合。2.大數據基礎設施。依托國家數據共享交換平臺、數據開放平臺等公共基礎設施，建設政府治理、公共服務、產業發展、技術研發等領域大數據基礎信息數據庫，支撐開展國家治理大數據應用。整合社會各類數據平臺和數據中心資源，形成覆蓋全國、布局合理、鏈接暢通的一體化服務能力。3.高效能計算基礎設施。繼續加強超級計算基礎設施、分布式計算基礎設施和云計算中心建設，構建可持續發展的高性能計算應用生態環境。推進下一代超級計算機研發應用。2024/12/11當前人工智能趨勢：大數據+深度學習

ImageNet大賽

2014：Google-22層

2015：MS-152層

2016：商湯-1207層

錯誤率：6.7%->3.6%->3.1%TPU速度=15-30倍GPUGPU速度=1-3倍CPU

年增長率47%

2017年超10EB/月算法突破算力飛躍算據激增深度神經網絡大規模、無監督、多層次非結構數據處理突破（圖像、語音）CPU->GPU->TPU，計算速度和效率大幅提升云+邊緣計算，低成本、海量計算資源光刻等技術進一步發展，芯片越來越小，端處理能力持續提高互聯網50億連接，積累了海量數據（主要是人）物聯網500億連接，開啟更大規模數據的來源：機器、政府、生物、環境……2024/12/11人工智能發展目前處于什么階段？數據來源：Gartner人工智能發展曲線人工智能相關技術剛剛越過曲線高峰（狂熱期），逐步開始走向成熟，系統性的應用領域涉及透明化身臨其境體驗的人本技術（如智能工廠、智慧企業、增強現實、虛擬現實、腦機接口）是拉動另外兩大趨勢的前沿技術數字平臺在曲線上處于快速上升期，其中的量子計算和5G將在今后5—10年帶來變革性的影響，這兩個技術也是未來人工智能的核心技術2024/12/11Gartner：2019人工智能技術成熟度曲線Gartner公司是全球知名的IT研究與顧問咨詢公司之一，Gartner每年會根據分析預測把各種新科技的發展階段及要達到成熟所需的時間繪制在一條曲線上，這條曲線被稱為“Gartner新興技術成熟度曲線”（TheGartnerHypeCycleforEmergingTechnologies），有助于市場了解當下熱點及未來趨勢。2020年人工智能重點關注趨勢自動化機器學習和智能應用的發展勢頭最強勁，其他方法也頗受歡迎，包括人工智能平臺即服務（PaaS）、人工智能云服務、人工智能市場和許多利基解決方案。人工智能的倫理和治理工作蓄勢待發。對于人工智能解決方案的信任是用戶接受的關鍵。增強智能在建立信任方面比自動化更有效。通過為用戶說明預測和建議，可解釋人工智能也能提供幫助。對話式人工智能。在開發聊天機器人和語音支持的策略時，實施者應注意對話式用戶界面、虛擬助理、自然語言處理（NLP）和語音識別等技術達到平穩期所需的實踐。計算基礎設施推動著人工智能的發展，報告建議在設計計算基礎設施策略時平衡使用案例驅動型功能的成本和性能。鼓勵開發人員嘗試使用人工智能開發人員工具包、人工智能云服務、人工智能PaaS和吸引人的全新強化學習產品。2024/12/11行業企業AI應用效能介紹數據來源：和君咨詢研究成果，IDC，Gartner2024/12/11我們正在進入AI3.0時代AI1.0時代：1945-2005年人工智能基礎理論和基礎學科建立的階段，AI的具體學科，比如語音識別、機器翻譯、自然語言處理、視覺等被建立起來，并形成了人工智能從業的方法論及學派AI2.0時代：2006-2016年以2006年谷歌翻譯上線為標志的AI2.0時代，人工智能的發展從學術界到谷歌這樣的公司主導，從以前的軍用到民用，產品從ToB到大規模的ToC的過程人工智能技術被廣泛用于各類智能產品之中算法（深度學習）+數據（大數據）+基礎設施（計算能力）AI3.0時代：2017-20xx年從軟件到AI芯片，走向軟硬結合從信息到服務，從數據到知識人工智能已經從產品領域向行業領域進行擴展，并取得相當大的成效2024/12/11AI從2.0走向3.0大數據互聯網自主裝備新一代人工智能多媒體、傳感器人機交互AI2.0時代智能大數據群體智能跨媒體智能人機混合增強智能自主智能系統新一代AI的技術方向2024/12/11AI走向3.0的動因信息環境巨變：互聯網、移動計算、超級計算、穿戴設備、物聯網、云計算、網上社區、萬維網、搜索引擎等等社會新需求爆發：智能城市、智能醫療、智能交通、智能游戲、無人駕駛、智能制造等等AI的基礎和目標巨變：大數據、多媒體、傳感器網、增強實現（AR）、虛擬實現（VR）等等計算機模擬人的智能人機智能群體智能人工智能邁向新一代2024/12/11示例：人工智能機器人已經在很多領域開始協助人類工作人機一體化技術導向混合智能各種穿戴設備、人—車共駕、腦控或肌控外骨骼機器人、人機協同手術等實現生物智能系統與機器智能系統的緊密耦合。無人系統迅速發展機械手在工業裝配線上發展迅速在靈活運動的領域中，無人系統迅猛發展的速度遠快于機器人因為人類或類動物的機器人，往往不如對機械進行智能化和自主化升級來得高效2024/12/11什么領域AI能夠