央国企ai技术转型(央国企数智化转型现状)
我国经济已从高速增长转向高质量增长模式,传统粗放式管理难以为继。央国企面临效率瓶颈、创新短板、生态重构三重压力,必须通过数智化转型走出一条技术突破与产业变革的新路径。央国企数智化转型是技术革命、国家战略与经济规律交织的必然选择。通过"政策牵引-技术赋能-场景落地-生态协同"四维共振,央国企正从传统生产范式向"数智驱动"新生态跨越,为构建现代化产业体系提供核心动能。
一、央国企数智化转型现状:70%央企已启动智能化升级进程
根据用友德勤联合研究数据显示,超过70%的央企以及超过55%的地方国企已经启动数智化转型工作。部分企业践行对标世界一流的建设理念,在数智化转型上已取得显著成效,同时也有部分企业仍处于数智化转型的起步阶段。由于企业发展阶段、业务类型分布、历史遗留问题等的差异,央国企数智化转型进程虽然参差不齐,但转型比例不断增长、转型程度稳步提升。
以上市国有公司为样本,进行数智化转型的国企比例从2007年不足半数增长至2022年超过95%;同时国企数智化转型的内容逐渐丰富,转型层次从局部突破转向全面覆盖。在组织架构方面,调查显示46%的企业表示其数智化转型工作主要由IT部门负责,30%的企业选择成立专门的数智化转型部门或委员会,少数企业采取了相对独立的数智化子公司形式或由业务部门直接负责数智化转型工作。
从岗位设置来看,首席信息官(CIO)普及率高达58.86%,首席技术官(CTO)设置比例为30.38%,而首席数据官(CDO)设置较少但重要性正在提升。数智化管理者的核心职责按照重要性排序为:制定数智化战略和规划、确定数智化转型路线图、确定数智化新业务场景、确定业务模式的创新性。
行业差异化发展特征明显。信息传输、软件和信息技术服务业更注重业务模式的创新性;多数服务业更看重数字化业务场景和新技术应用助力核心业务数字化转型;制造业偏向赋能核心业务智能化生产与制造;教育行业侧重优化办公协同机制;水利、环境和公共设施管理业以及农、林、牧、渔业优先优化决策及管理流程。构建数智化人、财、物运营管理体系是企业共通的方向。
在技术应用方面,大数据分析、人工智能、管理信息系统成为央国企最为关注的技术。具体来看:大数据分析与挖掘技术比例超过半数且占据首位;一半的企业关注人工智能技术发展;近一半的企业重视管理信息系统的建设;网络安全(40.1%)、数据中心(36.2%)、开发平台(32.2%)等技术也受到重视。相比之下,工业互联网(15.8%)、5G(9.9%)、元宇宙(3.3%)、量子计算(1.3%)等新兴技术关注度偏低,可能与技术成熟度低、场景适配难有关。
数科公司快速发展。随着央国企数智化转型步伐加快,专业化的数科公司密集成立。央国企已成立了近500家数字科技类公司,这些数科公司既是落实国家"产业数字化"与"数字产业化"战略的核心载体,也是央国企从"成本中心"向"利润中心"转型的关键抓手。数科公司具备"双轮驱动"定位:既要作为集团数智化转型的"中枢引擎",又要承担市场化赋能的"创新先锋"。在服务集团方面,提供战略支撑、数据中枢和技术孵化;在市场化方面,推动产业生态共建、技术产品化和资本化路径探索。
二、转型挑战与痛点:58%企业缺乏明确战略路径
尽管央国企数智化转型取得显著进展,但在实践过程中仍面临诸多挑战和痛点。调研结果显示,当前央国企数智化转型在发展过程中面临的痛点主要集中在五个方面:战略与路径不明、技术与数据不强、组织与人才瓶颈、场景与落地难题、生态与协同不足。
战略与路径不明是首要障碍。根据调查问卷,58%的企业在数智化转型过程中缺乏明确的目标和战略规划。这使得企业在转型过程中迷失方向,资源无法得到合理分配,增加了不必要的成本支出。具体表现为:顶层设计缺失,转型目标与业务战略未有效衔接;方法论指导不足央国企ai技术转型,对"转什么、如何转、转多深"缺乏系统性规划;路径选择困难,短期效益与长期投入难以平衡。超六成的国企数智化转型缺乏清晰的战略目标央国企ai技术转型,仅聚焦短期"提质降本增效",而忽视产品创新与生态构建。
技术与数据能力短板明显。德勤和用友的研究显示,超60%的国有企业因系统孤岛、数据标准混乱导致数智化转型受阻。传统信息系统的历史包袱成为技术升级的最大障碍,超过60%的国有企业面临原有系统无法打通的困境。数据治理体系薄弱问题同样突出,德勤研究显示,超过60%的国企存在数据标准不一致问题,同一业务指标在不同系统中的定义差异率高达45%。数据资产化进程滞后,尽管《要素市场化配置综合改革试点总体方案》已出台,但上市公司数据资产入表比例不足5%。
组织与人才瓶颈制约转型深度。央国企传统组织架构的惯性束缚与数字人才体系的供给失衡成为深层矛盾。德勤调研显示,央国企数字化人才缺口率达65%,且呈现战略级人才稀缺、业务技术融合度低、前沿技术储备人才薄弱等特征。金字塔架构与数智化敏捷性冲突明显,管理层级冗余引发战略执行断层。人才培养机制与激励体系失衡,培训体系碎片化、薪酬竞争力不足、职业通道狭窄等问题制约了数智化人才发展。
场景落地存在"试点陷阱"。在央国企数智化转型中,明确的战略规划仅是起点,如何将战略转化为可落地的场景化解决方案才是关键。当前存在场景梳理碎片化、业务与技术割裂、方法论缺失等矛盾。根据问卷调研,近九成的央国企仍将数智化转型场景聚焦于"提质降本增效"等基础目标,仅有17%的企业布局产品服务创新或产业生态构建。部分央国企在引入AI大模型后,因缺乏业务场景适配,模型难以有效利用。
生态协同不足限制价值释放。产业链企业数字化水平差异显著,部分上游供应商数字化程度较低,导致信息传递不及时、不准确。产学研合作深度不足,多数央国企与科技企业的合作主要集中在技术采购和项目外包上,缺乏深度的战略合作与联合创新。行业级数字化标准缺失导致技术标准碎片化和口径不一,使得央国企在系统集成与跨组织数据交互过程中面临严峻的兼容性困境。
三、未来展望与建议:AI技术应用率将达84.78%
在全球数智化浪潮与国内经济高质量发展的双重驱动下,央国企凭借深厚的资源积累、强大的技术实力以及广泛的产业布局,在数智化转型进程中迎来诸多极具潜力的发展机会。调研显示,央国企在未来几年内数智化转型中,人工智能无疑是最受瞩目的领域之一(84.78%),大数据分析与挖掘技术也将备受青睐(58.7%),数据中心(32.61%)与开发平台和信息系统(28.26%)成为重要支撑。
产业升级与新兴领域布局是重要方向。在前沿领域布局方面,量子通信、商业航天、6G通信等领域将成为央国企重点布局方向。对于传统产业的智能化改造,要以AI+专项行动作为有力抓手,在能源行业通过设备联网优化能源调度和设备运维,在制造行业借助人工智能技术对生产流程进行重构。预计未来一到两年内,工业场景中生成式AI应用占比将突破30%,数字孪生技术可以使产品中试成本降低70%。
国际化合作与全球竞争力提升战略意义重大。央国企将积极投身于国际数字治理规则的制定进程,使得"中国方案"深度融入全球产业链。在海外数据资产运营方面,通过建立完善的跨境数据流动合规管理体系,积极拓展一带一路沿线国家的能源、基建数智化项目。以能源项目为例,通过对当地能源数据的采集、分析和应用,为项目运营提供决策支持。
绿色经济与可持续发展成为转型新维度。央国企可充分利用人工智能技术优化能源消耗,通过对能源消耗数据的实时监测和分析,实现能源的精准供应和高效利用。在碳资产数智化管理领域,探索利用区块链技术实现碳足迹的精准溯源,从原材料采购、生产加工到产品销售和使用的整个生命周期记录碳排放数据,助力国家"双碳"目标达成。
数据要素市场化与资产化释放新价值。通过积极参与数据要素交易试点,央国企能够推动工业数据、科研数据等关键数据资源入表交易。建设产业链级数据中台实现行业数据共享,整合产业链上下游企业的数据资源,打破数据孤岛。国资委要求2027年底前完成所有央企信息化系统信创替代,推动国产AI框架与数据库生态的完善。
生态协同与跨界融合构建新格局。央国企可通过搭建工业互联网平台,整合上下游产业链生态,实现资源共享、信息互通和协同创新。产学研用协同创新也是重要方向,央国企与高校、科研院所共建联合实验室,充分发挥各方优势,加速技术的商业化进程。人形机器人加速产业化落地,自动驾驶和低空经济未来将会重构交通体系。
针对转型挑战,报告提出系统性建议:构建"战略-数据-组织"三位一体框架,分层推进"链主引领+政策赋能";技术能力提升聚焦"云化、中台化、国产化",数据治理遵循"标准先行、资产化驱动、安全护航"原则;组织变革需遵循"精简高效、权责清晰、数字赋能"原则,人才体系建设聚焦"精准供给、复合培养、生态留用"目标;场景分类与要素标准化,从"碎片化"到"图谱化";强化产业链协同、创新机制优化、标准体系构建三方面系统推进。
以上就是关于2025年央国企AI+数智化转型的全面分析。从现状来看,超过70%的央企已启动数智化转型工作,转型内容从局部突破转向全面覆盖,大数据分析、人工智能、管理信息系统成为最受关注的技术方向。同时,转型过程中仍面临战略路径不明(58%企业存在此问题)、技术与数据能力不足、组织人才瓶颈等挑战。
未来,随着AI技术应用率达到84.78%,央国企数智化转型将向产业升级、国际化合作、绿色发展、数据要素市场化等方向深度拓展。通过构建"战略-数据-组织"三位一体的框架,强化生态协同与技术创新,央国企正加速从传统管理模式向"数智驱动"新生态跨越,为培育新质生产力、实现高质量发展提供核心动能。
数智化转型是一场涉及理念变革、技术革新、组织重构、业务重塑的系统性工程。央国企需要保持战略定力,坚持问题导向,以场景为抓手,以价值为锚点,持续推进数字化转型走深走实。随着转型的深入推进,央国企将在数字经济时代焕发新的活力,为我国建设现代化产业体系、实现高质量发展作出更大贡献。
(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)
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