從數字化到數智化：企業轉型戰略與實踐

哈雲升 “產業範式理論”提出者，中國系統工程學會會員，企業戰略與營銷管理專家，數字化轉型專家，低空經濟專家。 曾擔任華為、阿裏雲、歡聚集團等多家行業頭部企業高管，幫助數十家世界五百強企業建立數字化轉型體系，輔助 十余個城市完成智慧城市建設，並輔導多家企業實現轉型上市。

推薦序　看見數智化的新力量
前言

上篇｜不數智化，就邊緣化

第1章　風起雲湧：當數智化轉型遇上 AI　002
1.1 數位經濟時代的變革　002
1.1.1 什麼是數位化轉型　003
1.1.2 數位化轉型的價值與核心要素　012
1.1.3 數位經濟的本質與展望　017
1.2 AI 驅動企業數位化轉型　022
1.2.1 AI 重塑商業模式　023
1.2.2 AI 優化營運，提質增效　025
1.3 什麼是數智化轉型　027
1.3.1 數智化轉型的本質與定義　027
1.3.2 數智化轉型的目標　029

第2章　析精剖微：企業數智化轉型的核心理論體系　031
2.1 數智化轉型的七大核心　031
2.1.1 合規　031
2.1.2 戰略目標　034
2.1.3 業務管理　035
2.1.4 營運管理　036
2.1.5 組織與人才　038
2.1.6 技術、資料與安全　040
2.1.7 自主性　042
2.2 企業進化模型：從傳統到內生化　043
2.2.1 傳統企業的特徵與挑戰　044
2.2.2 企業資訊化階段的挑戰　044
2.2.3 企業數位化階段的挑戰　045
2.2.4 企業數智化階段的創新與挑戰　047
2.2.5 企業內生化階段的設想與未來　049
2.3 組織能力重塑：文化、流程與人才　050
2.3.1 文化重塑：數位化思維與文化創新　051
2.3.2 流程重塑：業務流程優化與組織架構變革　052
2.3.3 人才重塑：數位化人才的引進與培養　053
2.3.4 人機協同　055
2.4 資料資產化發展：數智化轉型的重要組成　057
2.4.1 什麼是資料資產化　057
2.4.2 資料資產化的驅動要素　058
2.4.3 資料資產化實踐　060

第3章　本固枝茂：數位化到數智化轉型的基礎與新基建　063
3.1 雲端運算與混合雲架構的支撐　063
3.1.1 雲端運算與混合雲架構的底層概念　063
3.1.2 彈性運算資源調配　065
3.1.3 資料儲存與管理革新　067
3.1.4 混合雲架構：兼顧安全與靈活性　069
3.2 大數據平臺與即時分析技術　070
3.2.1 大數據平臺：匯聚多源資料流　071
3.2.2 即時分析技術：洞察瞬間商業機會　072
3.2.3 深度分析與預測：指引企業戰略方向　076
3.3 物聯網與數位孿生技術　077
3.3.1 物聯網：建構萬物互聯的智慧世界　077
3.3.2 數位孿生：虛擬世界映射現實營運　081
3.3.3 物聯網與數位孿生協同：建構虛實融合創新生態　083
3.4 數智化時代的新基建發展方向　084
3.4.1 智慧決策基礎設施　085
3.4.2 人機協作基礎設施　086
3.4.3 資料要素基礎設施　087
3.4.4 綠色智慧基礎設施　088
3.5 AI 技術的發展與叠代　089
3.5.1 AI 技術與工業機器人的發展　089
3.5.2 AI 晶片技術的崛起　091
3.5.3 演算法的創新突破　094
3.5.4 AI 大模型的發展　094
3.5.5 全球 AI 大模型概覽　097

中篇｜數智化轉型應該這麼做

第4章　知己知彼：數智化轉型前的調研分析　104
4.1 明政策：數智化轉型的政策支持　104
4.1.1 政策環境　105
4.1.2 法律法規　108
4.1.3 標準化體系　111
4.1.4 知識產權保護　114
4.2 找方向：市場需求與產業趨勢分析　117
4.2.1 數智化領先實踐研究　119
4.2.2 數智化成熟度評估　120
4.2.3 業務與經營現況診斷　124

第5章　循序漸進：數智化轉型規劃制定　127
5.1 做藍圖：數智化轉型藍圖繪製　127
5.1.1 轉型願景　128
5.1.2 轉型目標　130
5.1.3 應用場景與機會　131
5.1.4 數智化轉型藍圖　134
5.2 明路徑：轉型路徑與實施步驟　135
5.2.1 建設階段演進規劃　138
5.2.2 數智化轉型五步法　140
5.2.3 數智化專案群　151
5.3 定架構：數智化企業架構設計　154
5.3.1 業務架構　154
5.3.2 應用架構　155
5.3.3 整合架構　156
5.3.4 資料架構　156
5.3.5 技術架構　158
5.3.6 基礎架構　158
5.3.7 敏捷組織打造　159
5.4 定平臺：數智化平臺選型與部署　160
5.4.1 業務中臺　161
5.4.2 資料中臺　163
5.4.3 技術中臺　166
5.4.4 雲化基礎設施　168
5.4.5 AI 中臺　170

第6章　法有定論：轉型交付、業務聯動與持續優化　172
6.1 保實施：專業交付與管控　172
6.1.1 管控機制建構　173
6.1.2 實施路線圖　175
6.1.3 成效評估　178
6.2 促成長：持續優化與演進　181
6.2.1 應用場景持續優化　182
6.2.2 決策模型優化　183
6.2.3 轉型效果評估與調整　184
6.2.4 技術叠代與資料安全　184
6.2.5 市場回饋機制　185

第7章　因地制宜：數智化與各行業深度融合　187
7.1 數智化＋AI 大模型　187
7.2 數智化＋政府　188
7.3 數智化＋公安　191
7.4 數智化＋交通　194
7.5 數智化＋電力　199
7.6 數智化＋製造　202
7.7 數智化＋汽車　206
7.8 數智化＋零售　210
7.9 數智化＋教育　215

第8章　AI 的未來展望　222
8.1 AI 技術引領新時代　222
8.1.1 技術進化與經濟進化　222
8.1.2 科技躍升三定律　225
8.2 AI 產業的規模化發展　229
8.2.1 AI 發展的十字路口　229
8.2.2 AI 不同階段的未來展望　233

第9章　中國式數位經濟與 AI 的未來　236
9.1 中國式數位經濟的未來　236
9.2 數智化轉型與專精特新企業　243
9.2.1 智慧新時代的轉型動能　243
9.2.2 農業數智化　246
9.2.3 工業元宇宙　248
9.2.4 建築數智化　250
9.2.5 金融數智化　251
9.2.6 生產與物流數智化　253
9.2.7 智慧城市　255
9.2.8 技術出海與中國模式國際化　258