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张一甲:2022中国式数字经济30条判断|甲子引力

来源:今日头条 2022-12-13 17:36:33
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作者|张一甲

12月7日,中国科技产业智库「甲子光年」在线上举办2022「甲子引力」年终盛典大会。甲子光年创始人兼CEO张一甲重磅发布主题报告:《2022中国式数字经济30条判断》。以下为报告详细内容。

01 2022:变与不变——不确定中的确定走势

1.1 2022,我们度过了怎样的一年?

2022年的风云变幻

屏幕上是2022年出现在我们视野中的高频词。

2022年,是极其不容易的一年,外有绵延不绝的疫情、波谲云诡的国际局势,内有经济结构本身的改变和增速的放缓。内外双重压力下,过往的击节高歌变成了匍匐前进,市场普遍进入疲惫期。

外部压力

2022年发生了一些重要的环境变量。首先,是几大外部压力:

(1)俄乌冲突

俄乌冲突拉开了“失序”的大幕,全球接连上演舆论战、信息战、金融战、能源战、科技战……连锁效应逐步发酵,导致地缘不确定上升,全球化衰退,要素与商品的全球流动成本上升,也意味着安全需求的上升。

(2)美国通胀与加息

为了扑灭高通胀,今年美联储创下历史最快加息速度,却依旧“高烧难退”。这意味着美国经济的衰退不可避免,也给其他地区经济复苏埋下隐患。

(3)能源危机

俄乌冲突以来,欧洲能源危机愈演愈烈,化石燃料供不应求,电力市场乎失控。其后果是重工业成本的爆炸上升,欧洲工业竞争力大幅下降,也导致全球供应链出现更多中断和转移。

(4)供应链断链或重构

由于疫情因素、俄乌冲突以及美欧一些国家以各种方式切断和重构产业链供应链,强链补链、自主与安全的迫切上升——过去,全球供应链配置的内在逻辑是效率优先;如今,主要经济体纷纷加强“国家干预”,保障产业链供应链安全成为战略考虑。

内部压力

与此同时,我们也面临着一些内部压力。

(1)人口结构压力:步入老龄社会,经济动力不足

2021年中国65岁及以上老年人口达到了2亿人,占人口比重达14.2%。按照联合国标准,中国已经正式进入“老龄社会”。这会削弱社会的经济活力。

(2)生产成本压力:制造业生产成本提高,降本增效需求提升

对比工业生产者购进价格指数和工业生产者出厂价格指数,可以看到,过去两年,前者一直高于后者,说明当下制造业面临较大的生产成本压力,降本增效需求迫切。

(3)市场内需压力:内生需求疲软,亟需刺激消费

2022年1-10月我国制造业新订单PMI均值为48.66%,比2021年同期下降4.7%,而新出口订单的均值为47.1%,比2021年同期下降2.7%——新订单下降幅度大于新出口订单下降幅度,说明国内订单需求下降

而从社会消费品零售来看,2022年前9个月同比增长仅为0.7%,远低于2021年的16.4%。

这说明中国市场内需动力不足,亟需刺激消费,提振内生需求。

(4)资本市场压力:一级市场融资规模下降,融资难度加大

2022年,我国一级市场前三季度融资规模同比2021年前三季度下降了10%,融资事件数同比2021年前三季度下降了30%。今年,很多投资人长期处于观望状态,出手越来越谨慎。

1.2 不确定中的确定走势

在上述背景下,要想分析2022,是一件很有挑战的事情。然而,虽然内外部环境充满不确定,但我们拨开迷雾去看,会看到其中包含着一些确定的走势——它们对市场形成牵引力,虽然短期不一定明显,但长期就会构成规律,形成周期。

(1)外资持续加码投资中国市场

2022年1-8月全国吸收外资8927.4亿元人民,同比增长16.4%。在国际动荡背景下,中国能够体稳定,经济延续恢复态势,具备承接欧洲外流制造业的能力,构成对外资最大的吸引力。

(2)全球IPO市场放缓,但A股IPO表现突出

今年全球股市严重不振,前三季度美股IPO募集金额同比减少91.93%,但A股成为全球新股发行规模最大的市场,中国内地募资金额占全球募资金额超过一半。A股今年前三季度的募集金额同比上升15%。

数据表明,A股已成全球“IPO”火车头。对比一级市场差强人意的融资数据,可以看出,资本在向着更头部的项目聚拢。

(3)科技成为投资机构必选项

根据甲子光年智库2022年的调研数据显示,一级市场投资机构中有95.3%会投资科技赛道,从“顺势而为”到“势在必行”,科技已经成为投资机构的“必选项”。

(4)新能源一枝独秀

2022年,新能源几乎呈现了一枝独秀的热度。不仅仅是因为政策推动,受益于技术进步,新能源相对于传统能源的成本优势已经出现

全球数据显示,10年间海风、陆风、 光伏装机成本分别下降了 31%、32%和 81%,准化度电成本(LCOE)分别下降了48%、54%和85%,陆风、光伏已可实现价上网。成本下降趋势成为新能源火热更本质的动因

(5)安全的重要显著上升

将党的二十大报告与十九大报告相对比,可以发现“安全”词频明显上升,“国家安全”被置于显要位置。面对百年未有之大变局,推进国家安全体系和能力现代化有着极为关键的意义。

(6)世界经济增长动能减弱,IT支出增加

国际货基金组织预测2022年全球经济增速为3.2%,IDC发布的全球IT支出增速为6%。过去十年,全球IT支出增速基本持续高于全球经济增速,说明数字化转型已经成为抵消世界经济增长动能减弱的重要手段。

(7)中国数字化渗透率持续提升

中国三大产业的数字化渗透率均已经连续多年保持上升态势。

(8)数字经济已成中国经济发展新动能

中国数字经济规模占GDP的比重已经在2021年达到39.8%,可见数字经济已经成为我国推动经济结构优化的重要手段。

内心的天:乐观vs悲观?

以上,是2022年的不确定和确定。人们是对确定感到乐观,对不确定感到悲观,我们内心的天究竟应该放在哪边?

经济学大师约瑟夫·熊彼特曾经说过:“如果一个人不掌握历史事实,不具备适当的历史感或所谓历史经验,他就不可能指望理解任何时代的经济现象。”

1.3 历史的螺旋:科技推动人类走出一次次经济危机

回望历史,人类社会一直在繁荣与衰退、乐观与悲观的循环中发展。200年来,一共发生过5次世界范围内的科技革命,从周期来看,经济危机与科技革命是互为前提、交替发生

200年来,人们围绕历次经济危机的原因争论不休,有人归因于生产过剩,有人归因于体制不健全,但这些并没有触及本质。事实上,经济停滞的真正根源是缺乏新的技术革命

历史是螺旋上升的——科技革命作为先导,继而经济增长,增长到一定阶段,出现经济危机,然后经过调整,又出现新的科技革命,接着又是经济增长,如此循环往复。经济周期与科技周期存在明显的前后相继关系,而科技是推动经济复苏的根本原因

因此,判断是否应该乐观,我们不能站在横截面上去看,而要去看我们是否有科技发展持续不断的新动力。目前,中国支持科技的政策频出、科研能力不断上升、人才供给充足、市场需求巨大……这让我们完全有理由选择乐观的心态。

真理是简单的,真相是复杂的

之前的甲子引力,我说过一句话“真理是简单的,真相是复杂的。时间会抹很多噪音,呈现出真正的规律。”

1.4 真理的简单

接下来,就让我们拉开时间的尺度,去看一看确定的真理。

我很喜欢一句话:一切相关规律的草蛇灰线,皆藏在历史的时间轴里。

(1)真理的简单:文明演进的方向已定,时间缩短,空间延展,未来将打破时空界限

我们画了一个甲子宇宙线分析模型,包括宇线(空间)和宙线(时间)两条线。四方上下谓之宇,往古来今谓之宙,从时空两个角度,可以看出人类文明演进的大势。

从时间维度看:

人类经过几百万年的演化进入原始时代,然后用一万年实现了从原始时代向农业时代的跨进;

然后人类用了5000年实现了从农业时代到工业时代的演进;

接着,从工业时代到信息时代,人类只用了200年;

从信息时代到数字时代,人类只用了50年;

而正在发生的朝向数智时代的变革,可能只需要10年就会天翻地覆。

从时间维度看,人类文明是踩着加速键前行的。

从空间维度看:

原始时代,人类活动空间基本在方圆十里范围之内,我们称之为十里时代;

农业时代,人类进入百里时代;

工业时代,人类扩展到千里时代;

信息时代,互联网让人类进入万里时代;

当下,人类活动开始向太空延展,进入光年时代;

未来,伴随元宇宙的成熟,空间的概念将完全打破,人类活动空间将无限拓展升维,进入无界时代。

从空间维度看,人类的发展史就是空间的扩张史。

这张图让我们看到,文明的进步,伴随着时间轴的密集压缩,空间轴的快速放大,这是历史车轮的一个确定方向。

(2)真理的简单:科技是推动文明进程的根本动力

那么,是什么推动着人类文明加速进化?答案是生产要素和生产工具。

首先,生产要素的增加与丰富是推动人类文明进展重要因素:

十里时代,人类只有1个生产要素,即劳动力;

百里时代,进入2要素时期,即劳动力+土地;

千里时代,进入3要素时期,即劳动力+土地+技术;

万里时代,进入4要素时期,即劳动力+土地+技术+资本,通过劳动、资本和土地的数量增长与技术的效率增长共同推动文明发展;

光年时代,进入5要素时期,即劳动力+土地+技术+资本+数据,注重效率增长的要素提高到两个,即技术+数据

人类文明演进恰恰是从技术要素出现开始加速,在数据要素出现后进一步加速,这说明注重效率增长的要素是推动文明发展的关键。

其次,文明的演进也得益于生产工具先进的不断提高

原始时代的生产工具:石器

农业时代的生产工具:农具+牛

工业时代的生产工具:机械

信息时代的生产工具:PC/软件

数字时代的生产工具:云、网、端、芯、链

数智时代的生产工具:新一代数字基础设施

以上可以看出,“提高效率的生产要素”和“生产工具的先进”,是推动文明进程的两大核心作用力。

这两者有一个共同的名字,就是科技。换句话说,科技是推动文明进程的根本动力,不是选择题,而是必答题。

1.5 真相的复杂

从文明演进的尺度上,我们可以看到真理是简单的、单向的、不可阻挡的。接下来,我们把时间轴拨回当下的横截面,收敛到中国数字经济本身,看看真相的复杂

虽然从大方向上看,中国数字经济的崛起是大势所趋,但其过程充满千丝万缕的挑战。

真相的复杂:发展数字经济的挑战

(1)这不是一场孤勇者的游戏

第一重复杂在于,这不是一场孤勇者的游戏

右侧的图呈现了数字经济的核心产业链,我们可以看到它的内生结构——所有技术产品之间是层层叠叠、相互依存的,企业很难单打独斗、一骑绝尘,需要产业链的集体上行。

数字经济就好像一套公路系统,有高速,有国道,有省道,有城乡小道,大家融合发展,才能赋能千行百业。这意味着,任何一个参与者都无法脱离整个生态演进的过程,数字经济不是靠一家公司做起来的,所要攻克的不是一个惊天动地的大问题,而是无数个千丝万缕的小问题,只有集涓为流,才能轰然成势

(2)这是一场缺乏模仿对象的突围之战

第二重复杂在于,这是一场缺乏模仿对象的突围之战。

回望历史,在改革开放初期,中国市场是一张白纸,中国企业只需要做“填空题”,从海外引进一个模式落地即可很容易成功;

当很多模式已经被引进,中国企业就面临“选择题”,需要从众多商业模式中择优;

接下来,伴随需求的多样化,企业需要解答一个又一个“应用题”

随着产业逐渐行至无人区,我们已经找不到参考系,这时,企业就需要自主回答若干“思考题”

进一步,思考的结果要实践落地,推而广之,这就是“论述题”

目前,中国科技企业已经进入回答“论述题”的时代——以中国模式,给世界以答案。

(3)新一代科技本身的商业模式尚未充分论证

第三重复杂在于,新一代科技本身的商业模式尚未充分论证。

新一代科技产业的崛起,除了需要完成技术的验证,还需要完成商业模式的建立。过去几年,科技公司普遍面临商业化的挑战。比如,很多人工智能企业掉入“增长陷阱”,正是因为缺少成熟的商业模式。

科技企业往往需要大量资金投入,在发展早期可以依靠新概念吸引资本输血,但长期必须增强造血能力,这需要科技企业练就“组合拳”,一边磨炼技术,一边融入产业。技术正在褪去 “印钞机” 的光环,回到理工具的本质。

正是因为这些复杂,数字经济的发展面临重重挑战。

当市场高歌猛进时,一家企业可以有很多护身符,概念、模式、速度都可以成为助燃剂,然而,当市场热度降下来时,所有不合逻辑、徒有概念的都会被淘汰,而只有直面刚需、创造价值的企业才能生存。

对于每一位数字经济浪潮的参与者而言,出发时靠愿力和魄力,越到后面越考验耐力和定力

1.6 心有所护,不畏远行

今年的甲子引力年终盛典大会的主题是“心有所护,不畏远行”。这个主题代表着我们今年最核心的感受:短跑冲刺是不需要灯塔的,但如果要跋山涉水、征服漫长的海域,一定需要心中的灯塔。

科技创业本身是一场高投入、长赛程的征途,需要有锚点、有向心力,才能把稳航向持续前行,以生存的韧跨越短期的艰难。

02 中国式数字经济,构建现代化产业新格局

伴随着中国数字经济的发展,我们发现,中国数字经济正在逐渐形成自己的范式。接下来,我们结一下到目前为止中国式数字经济表现出来的特点。

2.1 中国式数字经济范式的内涵与特点

我们概括出了中国式数字经济范式的十大核心特征:

(1)原生模式(2)顶层设计(3)赋能实体(4)多要素融合(5)人民需求(6)共同富裕(7)治理体系(8)和谐共生(9)产业共同体(10)双循环

2.2 中国式数字经济是内生市场沉淀、验证、生成的原生模式

第一,中国式数字经济是内生市场沉淀、验证、生成的原生模式。

中国式数字经济的形成可以分为六个阶段:人民需求、范式规划、范式培育、范式生成、范式验证和范式成型。

人民生产生活中产生需求;国家层面进行定调,政策出相关指导意见,培育市场,并推进基础设施建设;接下来,是资本介入,推动企业布局,逐步形成产品链和解决方案;相关技术逐渐应用到实体经济,逐步形成范式;验证成熟的范式规模化推广,并进一步走出内循环,走向外循环。通过以上过程,中国式数字经济由内生长出来

2.3 中国式数字经济是注重顶层设计和上下联动的模式

第二,中国式数字经济是注重顶层设计和上下联动的模式。

市场形态分为产业驱动型和战略驱动型。

产业驱动型市场主要由产业界推动,发展到一定程度后再监管,美国就是这样的市场,奉行“宽进严出”策略。

战略驱动型市场则由政府推动,奉行“严进”策略,以人民需求为核心,然后明确顶层设计,确定政策法规,接着推动市场培育发展。中国是战略驱动型市场的代表,引领的顶层设计是中国式数字经济的显著特征

2.4 中国式数字经济是数字经济与实体经济深度融合的模式

第三,中国式数字经济是数字经济与实体经济深度融合的模式。

实体经济是立国之本,也是财富之源。从图中数据可以看出,我国实体经济各行业数字化转型需求不断提高,数字化已经渗透到实体经济各主要经营环节,数字化厂商的主要客户也是以实体经济为主。

2.5 中国式数字经济是多生产要素融合发展的模式

第四,中国式数字经济是多生产要素融合发展的模式。

改革开放40多年来,我国经济逐渐从注重数量型增长进入注重效率型增长,效率型增长要素包括技术和数据,它们无法简单地通过增量来发展,需要与其他要素深度融合,这使得中国式数字经济形成了多生产要素融合发展的模式。

2.6 中国式数字经济是关注全体人民需求的模式

第五,中国式数字经济是关注全体人民需求的模式。

根据甲子光年智库调研,教育、政务服务、零售、餐饮、旅游、医疗、交通、电信等与人民生活息息相关的行业都在不断提高数字化转型的力度,数字经济已经渗透到人民生活的方方面面。

2.7 中国式数字经济是追求共同富裕的模式

第六,中国式数字经济是追求共同富裕的模式。

中国式数字经济在五个层面正在助推共同富裕:

第一,数字经济能促进人力资本的积累,互联网让知识学不再区分发达和落后地区;

第二,数字经济的可复制利于促进技术外溢,落后地区可以用更低的成本引进技术和知识;

第三,数字经济促进市场一体化,打破传统线下交易模式和区域贸易壁垒,提高了流动

第四,数字经济催生数据要素,这势必带来新方向、新产业、新机遇;

第五,数字经济降低了企业对地域的依赖度,有助于推动东西部协调发展。

之,数字经济的出现,将有助于助推共同富裕的实现。

2.8 中国式数字经济是关注治理体系的模式

第七,中国式数字经济是关注治理体系的模式。

年来,我国先后制定数据安全法、个人信息保护法等一系列法律法规,积极推进数据要素市场化。随着数据规模的迅猛扩张,我国数据制度体系化程度不断完善。

2.9 中国式数字经济是追求和谐共生的模式

第八,中国式数字经济是追求和谐共生的模式。

中国一直追求人与自然的和谐共生。从甲子光年智库的调研数据来看,94%的企业愿意将数字化用于企业碳治理,93%的企业高管认为通过数字化管理软件可以实现能源优化。这说明,数字技术已经成为实现“碳中和”的重要手段。

2.10 中国式数字经济是构建产业共同体的模式

第九,中国式数字经济是构建产业共同体的模式。

中国式数字经济的大逻辑是:顶层设计有导向,地方有配套,一个个企业成为专精特新,生态互通结盟制胜——这既是中国数字经济的特征,也是核心竞争力的来源:产业拆不散、压不垮、难复制;顶层设计穿针引线;各载体串珠成链深度融合;产业链上下联动;最终创新“逆链而上”,成就的是产业集群的胜出。

中国数字经济的发展,是一场无冕之王的集体突围,共同体逻辑是未来最大的向心力

2.11 中国式数字经济是助推内外双循环格局的模式

第十,中国式数字经济是助推内外双循环格局的模式。

一方面,数字经济发展以扩大内需为战略核心,为国内大循环释放了更多动力;另一方面,数字技术可以推动我国产业链供应链现代化水不断提升,更加安全高效地对接国际大循环。

2.12 沿着旧地图找不到新大陆

以上是中国式数字经济的十大特征。可以说,中国式数字经济正在为世界经济发展贡献中国方案。这条道路充满着机会,也充满着挑战。

人们常说,沿着旧地图找不到新大陆,我们必须摆脱思维惯与经验主义。

中国社会用30多年时间完成了欧美国家300年走完的现代化,自然也要承担别人用几代人承受的压力。

中国式数字经济的形成,需要千行百业的共同努力,当我们行至水深处之后,就需要深耕产业,聚焦细分领域,从“小而多”做到“精而强”,直到一个个专精特新领域被星星之火点亮,一盏盏灯光汇聚成片,当其势成,将可燎原,将耀星空。

03 产业判断:2022中国式数字经济30条判断

接下来,是我们每年的惯例环节。每一年,甲子光年关于数字经济都会形成几十条判断,下面,就让我们拉镜头,以判断的形式,走入中国式数字经济的各个产业和赛道。

四个关键词

从大方向看,未来科技与产业融合的脉搏主要围绕以下四个关键词跳动:

方向一、推动科技与产业融合的体系化发展

方向二、推动科技与产业融合的质量化发展

方向三、推动科技与产业融合的自主化发展

方向四、推动科技与产业融合的绿色化发展

一、推动科技与产业融合的体系化发展

首先,看体系化发展。

推动未来经济增长的新动能在哪里? 我们可以看一个关键概念:全要素生产率。

全要素生产率是指“生产活动在一定时间内的效率”,映射了一个国家的经济效率。

2021年我国GDP量已经达到美国77%左右,但全要素生产率却只有美国的40%左右,这意味着我国经济效率的提升空间巨大,这恰恰蕴藏着未来经济增长的最大动能。

2022年《求是》杂志撰文指出要“提高全要素生产率,发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”。全要素生产率的提升和数字技术的进步相伴相生,因此,我们的判断从数字技术出发。

判断1:“超个化”已成数字化核心诉求

第1个判断:“超个化”已成数字化核心诉求。

数字技术要怎么发展?一定是从市场需求出发。和以往信息化时代思维不同的是,在数字化时代,你更需要“穿透”地考虑——考虑你所服务的客户的服务对象

甲子光年调研发现,受各种内外因影响,用户因选择过多而变得“娇纵”,企业对数字化的需求已经从“个化”进阶到了“超个化”

传统的个是基于相对静态的信息化,例如面向服务对象的姓名、别、岗位、年龄等等;而“超个化”是能够与用户实时互动,适应他们的偏好、使用惯、使用情境,提供独特的体验;企业也可以根据已有数据预测用户想要什么,从而做出更明智的决策。

实现超个化是非常有挑战的。应用程序必须理解语境,而要对数据做到及时捕捉和响应,则需要更加彪悍的实时大数据、AI的深度助力。

判断2:瞄准“既要又要还要”,业务与技术逼“同心圆”

第2个判断:瞄准“既要又要还要”,业务与技术逼“同心圆”。

从工业生产的角度来看,数字化作业体系到底在追求什么?实质上是逐渐统一质量、效率和体验这三者的过程。质量要标准化,效率要规模化,体验要定制化。三者都要实现,就是“既要、又要、还要”。

早期的工业生产过程,内涵是“慢工出细活”,质量和效率很难兼得;

到了传统信息化时代,流水线与标准服务流程融合,追求“保质保量”,逐渐实现了标准化(质量)和规模化(效率)的统一,但很难兼顾定制化;

而今天,基于数字化作业体系,可以实现工业生产的标准化(质量)、规模化(效率)与定制化(体验)的统一。

例如,汽车主机厂能够在全链路数字化环境中与消费者进行互动,在质量统一的前提下,还可以做到小批量订单化生产。

生产作业体系逐渐“既要、又要、也要”的过程,是技术和业务的融合不断加深的过程,从互不统属,到相互融合,再到几乎所有业务都将运行在技术底座之上,数字化时代,技术和业务已经不分你我,形成了“同心圆”

判断3:数据要素市场化配置的序幕拉开

       
第3个判断:数据要素市场化配置的序幕拉开。

几年,我国数据战略引导持续强化,数据战略的重心,已从关注单点大数据能力建设,逐渐转移到更加关注数据要素的全局优化配置

目前我国数据要素市场化配置已经建立了一些良好的基础:

第一,政府数据开放共享,激发市场创新活力。2022年6月,国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》。政府数据的开放共享在推动政务数据价值释放之余,也激发了市场各主体的参与意愿;

第二,加大技术投入成为共识。今年前三季度,A股111家数字经济领域上市公司合计研发投入金额359.28亿元,占营业收入比例达10.03%;

第三,数据要素交易的建设步伐在加快。截止至2022年8月,我国已成立或拟成立的数据交易/中心共计46家,分布在26个省级行政区当中;

第四,数据安全与合规建设有法可依。目前,针对整个数据的流转过程——产生、传输、使用、销毁,国家层面都针对提出了要求和规定,确立了保护与利用并重的原则。

当然,目前依然存在着很多阻碍数据要素市场化配置的困难,包括:数据质量不高,数据资源挖掘不充分,数据确权困难,数据定价困难,数据流动过程中的安全体系不够成熟等等。我国每年全社会数据量增长约40%,但真正被利用的数据增长率只有5.4%。这意味着数据要素市场化配置还有很多功课要做。

判断4:产业数字化技术开源,打造深水区的群智协同

第4个判断:产业数字化技术开源,打造深水区的群智协同

市场环境瞬息万变,企业要解决的问题越来越复杂,需要借助越来越复杂的技术,处理指数级增长的数据,这让企业很难单打独斗。

而“开源”,则是将单个企业有限的投入,拓展到无限的开发群体中去,利用群体的智慧实现复杂技术的快速突破。

对产业数字化而言,开源带来了很多优势:

第一,技术层面,更多研发人员群策群力,可以突破闭门造车的局限;

第二,财务层面,能让更多企业以较低的成本搭上数字化的快车;

第三,生态层面,开源打破了资源垄断,最新成果可以推广普惠,中国也可以逐渐建立起我们自己的产业数字化群智协同,形成创新共同体。

无论付费还是免费,开源对产业的真正意义都在于协同创新。

判断5:传统龙头企业的数字化“溢出”,实现赚钱传承双丰收

第5个判断:传统龙头企业的数字化“溢出”,实现赚钱传承双丰收。

数字化的赋能者是谁?很多人第一时间想到的是传统信息化厂商或者互联网大厂,然而,目前一类角色正在发挥重要的作用,那就是传统龙头企业

与其他企业相比,传统龙头企业更懂行业,他们实力规模强、数字化起步早、实践场景多、经验足,他们将过去的知识沉淀标准化、数字化、产品化,可以以更实战的方式对传统企业进行贴身赋能。

例如,卡奥斯与奇瑞共建的汽车工业互联网,仅3个月时间,就链接奇瑞上下游375家零部件企业,提高零部件企业“不入库率”10%。

当传统龙头企业从“科技输入者”升级为“科技输出者”,就实现了“身份的跃迁”。这种“跃迁”为他们自身带来了双重好处:对内基于“纵向集成”进一步提升了自身的生产力,对外基于“横向集成”实现了生态力,让“赚钱”与“传承”统一发展

此外,这种传统龙头企业数字化能力的“溢出”,也产生了集群化的创新效益——赋能者与被赋能者相互作用,行业水涨船高,使得产业进入正向的创新循环。

判断6:工业互联网将成为消解行业能力公差的利器

第6个判断:工业互联网将成为消解行业能力公差的利器。

今天,当人们谈及数字化转型时,主角往往是大型企业,中小企业往往成为被遗忘的角落。从大局看,我国中小企业占工业企业数量90%以上,是我国经济的“毛细血管”,中小企业好,中国经济才会好。

中小企业的试错能力弱,不可能仅仅为了概念而转型,要想助推中小企业数字化,很重要的是如何把广大的中小企业融入到整体社会化的生产网络中,实现产业资源云端调度和配置优化,帮助他们解决发展的关键要素,例如订单、资金、供应链等。如何实现这一切?答案在于工业互联网。

工业互联网对中小企业的价值体现在多方面:

在降本方面,通过按需付费等形式,中小企业减少了资金和时间成本;

在增效方面,工业互联网打通产业链上下游,助力企业实现对供应链的高效利用;

在提质方面,工业互联网以数据分析帮助企业做出更准确的决策。

此外,基于工业互联网“共享共建”的基盘,中小企业也能被“授之以渔”——行业龙头的最佳实践可以被中小企业直观地感受和借鉴,“赋能”不再是一句黑话,顺势消解了中小企业在数字经济浪潮中的能力劣势

最后值得一提的是,截至目前,全球共有103家工厂被世界经济论坛评定为“灯塔工厂”,这些工厂是全球智能制造的标杆。其中有37家位于我国,占比超过1/3,数位居世界第一。支撑这些工厂的幕后英雄,正是工业互联网为代表的新一代信息技术。

判断7:乡村振兴正迈向以数“提效、赋智”的新征程

第7个判断:乡村振兴正迈向以数“提效、赋智”的新征程。

农业数字化转型是乡村振兴的必然选择。

目前,我国已经基本打通了实现农业数字化所需要的“大动脉”—— 2021年底,我国现有行政村已经全面实现“村村通宽带”,基本达到与城市同网同速。然而,和其他行业相比,我国农业数字化的整体进程还相对较低,差距主要体现在信息化基础设施、农业生产全链路信息化水、乡村治理信息化手段三方面。

因此,乡村振兴的下一段征程,就是围绕这三大差距“提效赋智”:

第一,在信息化基础设施方面,将着力解决信息获取的“最后一公里”,利用各类数智化技术,继续推进基本农田保障、农业安全生产等基础数据设施建设;

第二,在农业生产方面,将着力打通数字化的农资与农产品流通供应链;

第三,在乡村治理方面,“互联网+政务”将加快向农村延伸,农业“放管服”电子审批、“ 互联网+基层党建”、安乡村、智慧乡村、数字信用乡村、乡村生态治理等将加速构建,逐步实现强村善治的目标。

判断8:中国企业出海进入高品质阶段,需要更高水的“航海能力”

第8个判断:中国企业出海进入高品质阶段,需要更高水的“航海能力”。

从传统外贸资源型产品的出海,到互联网出海,再到今天高品质产品和服务出海……中国企业正在海外进行一场新的争夺。在这场争夺中,出海企业需要更高水的“航海能力”。

第一重能力,是数据合规能力。目前,大规模和复杂的跨境数据流动成为常态,全球数据合规监管成为重要趋势。全球约80%的国家已完成数据安全和隐私立法或者已提出法律草案。出海企业必须满足国内外的双向合规。

第二重能力,是财务与资金管理能力。出海企业需要构建完整统一的数字化财务管理,遵循全球公认的会计准则、法规。

第三重能力,是供应链管理能力。面向全球化协作,出海企业需要一套完善的数字化供应链管理体系。

第四重能力,是人事管理能力。传统的记账式人力资源管理已不能适应出海的需求,出海企业需要建设具备本地化人事管理能力的数字化人力支持系统。

这四种航海能力如果一家企业自行构建,会消耗很多资源,而他们可以选择服务商来快速构建这些能力。例如,萨摩耶云科技集团,通过人工智能、大数据、移动互联、云计算等核心技术,为各行业客户提供全链路的云原生科技解决方案。通过自主打造的佈尔跨境电商SaaS,以免费的小佈ERP入局跨境电商产业云服务领域,赋能卖家降本增效,驶向出海的快车道。

判断9:数据文化是数据战略的灵魂

第9个判断:数据文化是数据战略的灵魂。

很多传统企业推行数字化受阻,往往在于虽然有“一把手”的高瞻远瞩,但各部门没有形成文化上的共识,一线员工也缺少动力改变。

建立数据文化的根本目的在于,面向企业全员提供“采取什么思维方式、依据什么判断”的可靠指导,让企业及每个个体用数据思考、用数据说话、用数据决策。

培养数据文化,要激发每个员工对数据的热情,不能局限于个别部门,而要让整个企业浸泡在数据的氛围中。当越来越多基于数据的思考被采信,大家数据驱动的责任感就越强。

值得一提的是字节跳动的数据文化,他们几乎把数据思维发挥到了极致,甚至“今日头条”这个名字就是A/B test起出来的。

数据文化代表着一种理精神,是为数据战略“保驾护航”的软实力。有一句话说得很好,在文化中,战略仅仅只是一顿早餐而已

二、推动科技与产业融合的质量化发展

接下来我们看第二部分,质量化发展。

判断10:低代码引领新一代开发方式:从贵族独享的艺术品,到飞入寻常百姓家

第10个判断:低代码引领新一代开发方式:从贵族独享的艺术品,到飞入寻常百姓家。

人们对数字化的需求逐渐进阶,要同时解决柔作业、敏捷作业、快速研发、降本转型等等问题,而传统应用开发和部署方式越来越难以对抗逐渐加深的复杂度需求,这倒逼企业走向新一代开发方式和工具

回顾过去半个世纪,软件开发方式的进化趋势是不断走向普惠,从贵族独享的艺术品,到飞入寻常百姓家。甲子光年智库调研发现,今天,基于低代码开发工具所带来的新交付模式已经是不容错过的大势。

与传统开发工具相比,低代码拥有独特的优势:

第一,在PoC阶段即可以完成交付级别的应用测试;

第二,开发前期能够明确地表达项目目标、开发边际和工作范畴,开发成果可以一键发布,分发共享,运维及迭代都可以在统一的完成;

第三,降低了对高级IT开发人员的依赖和资源开销,让业务专家拥有主导地位,甲子光年智库调研发现,使用低代码工具的人员结构中,业务人员的占比逐年提升;

第四,开放集成能力得到强化;

第五,实际交付周期更短。

对比过去,传统开发模式需要开发者同时解决“业务复杂度”与“技术复杂度”,而这种复合人才是稀缺的,会导致数字化建设受阻;而基于低代码开发,大家的着力点可以进行分离——开发者聚焦解决“业务复杂度”,而“技术复杂度”可以由低代码提供商解决。因此,低代码已成为企业数字化转型的有力路径。

判断11:自动化AI训练,玩一波高级的“DIY”

第11个判断:自动化AI训练,玩一波高级的“DIY”。

如今,越来越多企业希望利用人工智能赋能企业数字化转型,但实践中依然面临很多挑战。最大的挑战就是算法的实现。

实现高能的AI算法,过去有三种主要途径:

第一种途径:直接接入公有云或开放的AI算法能力。这条路可以满足常见的需求,但对个化较强的诉求往往难以解决;

第二种途径:完全自主开发。这意味着要自建团队,然而,在大量资源的投入基础上,还有大量不受控因素,比如能否找到人?能否在预期时间内实现?能否真正实现预期效果?这条路存在着风险。

第三种途径:把AI算法交给供应商。传统AI算法开发模式下,从开发到部署全流程所需要的不仅仅是算法工程师,还需要软件开发团队、嵌入式团队等等的协作,导致开发周期很长,需求方将承担大量成本开销,甚至可能错过发展的窗口期。

以上途径获得的AI算法,要么慢,要么贵,要么效果不好。怎么办?自动化AI训练成为了一个新的选择。

例如,共达地创新技术(深圳)有限公司推出了行业首个可商用AutoML自动化AI训练,将AI由人工开发模式,转变为全流程自动化开发模式,将流程从13个步骤缩短至4个步骤,此外,通过与百余款主流硬件的预适配,极大地降低了应用环节的部署门槛。

区别于传统以“季度”为单位的AI算法开发周期,共达地AutoML自动化AI训练能够以小时级的速度定制算法,开发效率可以提升10倍以上,并且全程不用算法工程师参与,客户也无需搭建专业算法团队,不仅提高了算法的生产效率,更能帮助产业建立自主的算法生产能力,让AI真正且快速赋能千行百业。

判断12:与流程和规则“对话”的时代,“RPA+流程挖掘”成为黄金搭档

第12个判断:与流程和规则“对话”的时代,“RPA+流程挖掘”成为黄金搭档。

过去企业的运转是基于人和人的对接,伴随数字化程度加深,越来越多环节变成了人与流程直接“对话”。例如打车、差旅、报销,我们几乎不再与人工联系,只是一步步与流程在“对话”。

在此背景下,流程发挥的能效高低,直接决定了数字化体系是否高效

流程挖掘是一种新兴的跨数据挖掘、机器学、过程建模与分析等领域的综合学科。我们可以把流程挖掘视作“X光机”,它的核心原理是从不同、系统的业务操作日志采集信息,生成流程运行的完整视图,发现问题、定位问题、侦测问题,给出优化建议并持续监测。

去年我们分析了RPA,即机器人流程自动化,它可替代人执行重复高的业务流程。然而,企业在规划RPA时经常面临一个头痛之处:在千差万别的流程中,如何识别那些适合自动化的流程?

因此,企业管理者希望有一个技术工具,提供公司流程全局概览,提高流程透明度,更好地得到候选自动化流程,这就使得流程挖掘和RPA形成了互补关系——流程挖掘扫描和诊断业务流程,识别自动化机会点,RPA实现自动化;流程挖掘提供端到端视角,帮助RPA排定优先级,提高自动化效益;此外,流程挖掘还可以持续监测RPA的各维度效果。

当前,流程挖掘在欧美地区发展较快,已经应用于金融、保险、电信、咨询、制造、医疗、消费、能源、物流等行业。在我国,流程挖掘还处于初级阶段,有很大的增长潜力。

判断13: iSaaS,让企业可以用“乐高”的方式建设数字化作业系统

第13个判断: iSaaS,让企业可以用“乐高”的方式建设数字化作业系统。

如今,各类企业级数字化应用百花齐放,却带来了一种糟糕的体验:人们在工作中,经常需要在不同应用间频繁切换。例如,在社交工具中与管理层沟通、在财务系统提交预算审批、在供应商管理系统挑选供应商、汇相关信息到OA走最终审批……随着在线作业比例越来越高,这种麻烦也越来越突出。

过去,为了解决这些问题,企业会采取定制化开发的方式。但今天,员工希望的应用要么个化十足,要么生命周期非常短或价值不高,为此投入大量资源显得非常不经济。

在此背景下,具备场景链接能力的iSaaS(Integration software as a service)成为一个可行的办法。

iSaaS是一个新品类。iSaaS的场景链接能力,是基于开放的SaaS生态,在API层面实现连接,用户可以在多个应用中灵活地“拖拉拽”。

目前,iSaaS在北美市场已经较为成熟,中国还处于发展早期,但随着国内企业SaaS应用渗透的进一步扩大,iSaaS会成为大势所趋。iSaaS让企业可以用“乐高”的方式建设数字化作业系统

判断14:避免数字化的阿喀琉斯之踵,重视API安全建设是必修课

第14个判断:避免数字化的阿喀琉斯之踵,重视API安全建设是必修课。

刚才讲到基于丰富的API生态,iSaaS可以让更多应用灵活地按需连接,但越多的接口,意味着越多的缝隙。这对安全提出了更高的要求。

伴随数字化转型,企业纷纷上云,并且为了与上下游密切合作,很多企业不得不开放API。然而,这种开放存在着被非法窥探或外泄的隐患,API安全威胁急剧上升。

几年,数据泄漏事件频发,92%的数据泄露是通过爬取业务系统的API获得的。几次重大的数据泄露事件,都是被人通过API窃取了数据,比如,2021年脸书超过5亿用户信息泄露、2020年博5.38亿用户绑定手机号数据泄露。

两大原因让API成为安全隐患的重灾区:

一方面,API对应着大量的高价值认证信息,一旦被攻破潜在收益高,很容易被有心之人盯上;

另一方面,伴随数字化进程加快,API的调用在指数级增加,但API安全的节奏并没有跟上,据Gartner数据显示,到2025年,由于API的爆炸式增长超过了接口管理工具所具备的能力,将有50%的企业出现API安全防护缺位。

所以,重视API安全建设,成为企业数字化的必修课。

判断15:从“看清世界”到“看懂世界”,3D视觉正在追赶人类的眼睛

第15个判断:从“看清世界”到“看懂世界”,3D视觉正在追赶人类的眼睛。

从黑白,到彩色,再到3D,视觉技术一直在追赶人类的眼睛。

3D视觉的发展,使得智能设备能够捕捉真实世界的三维信息,从“看清世界”走向“看懂世界”。

在AI算法的加持下,3D视觉突破了2D成像技术的局限,实现了感知能力从面到立体的跨越,在生物识别、数字孪生、AR交互、三维重建、自主定位导航等方向带来了更精准的体验。

目前3D视觉行业处于高速发展期,国内也涌现出众多优质的玩家。比如的卢深视,其核心技术及产品已在金融、家居、交通、边检安防等领域实现规模应用,为各行业的头部客户打造标杆,在三维传感器、三维人脸识别、三维目标重建测量、三维人像动态捕捉分析、沉浸式人机交互与虚拟数字人五大技术方向系统布局,致力于通过三维“重新定义智能世界”。

判断16:数字孪生正在渗透“点状场景”,助力制造业升级

第16个判断:数字孪生正在渗透“点状场景”,助力制造业升级。

数字孪生,也被称为数字双胞胎,是针对物理世界的实体,通过数字化手段构建一个“完整分身”,是物理空间和数字空间的映射系统。

工业与制造领域是当下数字孪生最重要的落地土壤,数字孪生在工业研发、生产、运维全链条均发挥着重要作用。

在产品研发过程中,数字孪生技术可以虚拟构建产品数字化模型,对其进行仿真测试和验证;生产制造时,可以模拟设备的运转,参数的调整,提升产品的可靠和可用;在维护阶段,可以预测维护工作的最佳时间,提供维护周期的参考依据。

当前,数字孪生在国内还处于初始化阶段,主要还是满足部分“点状场景”的需要,而在全生命周期应用以及复杂系统应用等方面,未来还有极大的上升空间。

判断17:Web 3.0:竞争已经延伸到国家范畴

第17个判断:Web 3.0:竞争已经延伸到国家范畴。

今年,Web3.0热度很高。Web3.0被用来描述互联网潜在的下一阶段,一个运行在区块链技术之上的去中心化互联网,每位用户的操作都会被量化记录,价值可读可写还可以拥有。

人们意识到,Web3.0有可能重塑全球数字商业版图,为了占领先机,Web3.0已经从一场民间自发的运动,发展成了一场有国家支持的技术竞争

在Web3.0的实践方面,美国是最为活跃的,美国出了系列法案,希望以此继续保障其在信息产业的绝对领先地位;

我国也出了一系列政策,包括《关于整治虚拟货挖矿”活动的通知》,《关于开展营商环境创新试点工作的意见》,《关于防范NFT相关金融风险倡议》等等,体现了我国政府希望以更稳健和负责任的方式,引导web3.0在中国规范发展。

判断18:元宇宙,到了战略定力比拼的时刻

第18个判断:元宇宙,到了战略定力比拼的时刻。

关于元宇宙,学术界和产业界还没有形成事实上的概念统一,但基本都认可几个关键词:沉浸式、虚拟、虚实结合、共享开放、生态共建。

虽然概念火热,从实践进展看,我们对于元宇宙不能盲目乐观。放眼全球,当前并没有出现可真正大规模商用的元宇宙应用,并且已经出现了一些“退烧”的动作,比如Meta元宇宙业务距离真正的可付费服务遥遥无期;VR终端体验不佳且成本居高不下;还有一系列关键技术问题亟待突破。

这就到了比拼战略定力的时候。元宇宙要解决的不是一个单点问题,需要各类角色齐心协力,政策耐心,产业务实,技术突围,合力实现突破。

好在,我们已经看到了一些很扎实的案例进展。例如,影谱科技就在元宇宙的商业化实践上取得了技术和落地进展。其通过将生成式AI技术与数字孪生技术进行“互融式创新”,推出全新升级的ADT Meta版引擎,全面构建物理世界和数字世界的虚实映射和互通共融,实现超越时空的全真互动,成为“万物皆可元宇宙”的加速器,在一定程度上,加速了中国产业智能化升级步伐。

判断19:“AI+X”,开启传统产业新征程

第19个判断:“AI+X”,开启传统产业新征程。

甲子光年智库调研发现,中国从事AI方向的科技企业主要集中在应用层,包括AI应用终端及AI应用行业解决方案,二者占中国AI企业比例接80%;其中在应用行业解决方案方面主要集中在AI+医疗、AI+制造、AI+教育、AI+金融等领域。几年我国出的相关政策,也在强调人工智能与传统产业的深度融合。

以制造业为例,目前AI已经可以成功部署在制造业的各个环节,并且越来越靠关键业务。比如创新奇智就是一家深耕AI+制造业的代表,其在面板半导体、汽车装备、3C等多个细分领域实践AI应用落地,其“MMOC人工智能技术”积累了产品缺陷质量检测、生产现场安全管理、智能生产计划、智能化运维等丰富的最佳实践,帮助制造业客户实现智能化转型升级。与此同时,创新奇智在银行、保险等金融服务业也持续深耕,均实现AI应用落地,助力传统产业转型升级,赋能实体经济发展。

判断20:工业机器人:打通制造业企业物流的栓塞点

第20个判断:工业机器人:打通制造业企业物流的栓塞点。

在制造业,企业物流指在生产经营过程中,从原材料供应、生产加工到产成品销售,以及废弃物的回收再利用的完整循环链路,涉及企业内部物流和社会物流两大范围。目前由于物流装备现代化程度不高,导致整个企业物流大动脉产生“血栓”的区域主要集中在企业内部物流,包括生产线物流、厂区/园区物流、库房内物流。

工业机器人的导入,正在帮助打通制造业企业物流大动脉的“血栓”——实现产线物料需求与物料拉动智能协同,提升产能,提高产能输出履约率;打通各工序信息和设备屏障,实现多设备多工序多任务智能协同,提升自动化率;全物流节点物料周转加快,各级库存储位下降,减员降本效果显著。

现代制造业的发展史也是一部利用工具替代人力的发展史。使用工业机器人实现更高效的作业,已经成为制造业企业的共同选择。

判断21:商用服务机器人,从营销噱头到场景赋能,成为高质量出海的代表之一

第21个判断:商用服务机器人,从营销噱头到场景赋能,成为高质量出海的代表之一。

国内商用服务机器人,经过几年的发展已经走过了“营销噱头”的阶段,目前主力应用方向是帮助餐饮、酒店等服务业实现节省重复劳动力成本的目标,而这个要素也是目前需求方导入商用服务机器人最主要的驱动力。

例如,在餐饮行业,甲子光年智库调研了一家知名餐饮企业,发现每机器人可以替代2-3名重复劳动力,可将该企业的对应支出由36%降低到31%。

商用服务机器人正在开启为场景赋能的大幕。例如,核心玩家之一猎户星空,率先提出“AI+软件+硬件+服务=机器人”产品模式,凭借自研全链条AI技术、机器人操作系统应用开发、标准化硬件研发制造、云端大脑服务能力,通过“智能服务机器人家族”推动实体经济和场景的智能化升级,为“真有用”机器人而生。

从市场看,除了在国内市场发力,瞄准海外市场劳动力有效供给不足的变化,中国商用服务机器人正在开动高质量出海的步伐,几家头部供应商累计全球出货量超10W套。

判断22:抢占两大稀缺资源,直播营销成为企业链接用户的“摆渡人”

第22个判断:抢占两大稀缺资源,直播营销成为企业链接用户的“摆渡人”。

国民时间、消费者心智,这两大稀缺资源的争夺,一直是企业营销的核心战场。

截止至2022年06月,我国网络直播用户规模已达到7.16亿人,直播营销已经成为品牌主的必备技能。

直播营销将企业宣传模式推进到了实时互动的新模式,宣传效果更精准,内容载体更沉浸,投放渠道更整合。直播营销变成了“摆渡人”,联动着消费者和品牌进行双向奔赴。

与此同时,直播营销也成为助力企业业务增长和数字化转型的解决方案,贯穿售前、售中、售后全流程,实现对公私域数据分析决策的全域支撑,对推动业务数字化发挥了至关重要的作用。

围绕这一赛道,也涌现了很多优秀的企业。例如,吼作为全球领先的企业级互动视频云及解决方案和服务提供商,致力于为客户提供数字化营销和学解决方案,助力企业实现数字化转型,为企业增长赋能,已经为40万+行业标杆及企业客户提供了接3000万次企业直播服务。

判断23:虚拟活动:迈向元宇宙的第一步,已成为人类工作娱乐的世外桃源

第23个判断:虚拟活动:迈向元宇宙的第一步,已成为人类工作娱乐的世外桃源。

2020年以来,突如其来的外界环境变化,让活动行业一夜之间走向虚拟化,加之元宇宙浪潮的涌现,将虚拟活动的声量推向了高潮。

“虚拟活动”在文旅、教育、娱乐、企业办公等场景牛小试,在实现成本控制的同时,也突破了空间域,将用户体验、虚实互动、数据沉淀三者有机融合在一起。

值得一提的是,Z世代作为数字原住民,天然对数字交互有更高的喜爱度和接纳度,他们为“虚拟活动”的未来打下了坚实的群众基础。虚拟活动作为迈向元宇宙的第一步,已经成为人类工作娱乐的世外桃源。

正如达闼认为,未来是人工智能+机器人的时代,开发和训练机器人将成为每个人的必备技能。但在真实场景和环境下,针对机器人进行成千上万次的训练和试错,成本将非常高昂。为此,达闼提出并研发了“云端大脑”操作系统,以数字孪生技术为核心构建了一个集成化的 “虚拟活动”环境,其中创造了大量的家庭、社区、城市、工厂、学校、医院、养老院等机器人工作场景。

云端大脑的核心是一个数字孪生世界,即机器人元宇宙。有了这个元宇宙,可以实现人工智能赋能机器人,更好、更快、更低成本地训练机器人技能。今天达闼已经基于这样的“虚拟活动”环境,赋能教育,为人工智能、机器人、元宇宙、动漫等多学科多领域提供丰富的教学内容,为社会培养未来30年所需要的人才,构建AI教育生态圈,共筑机器人元宇宙。正如其对人类未来生活的展望:机器人干活,人类打游戏,AI做外挂。

判断24:破局数字化困境,归根结底要提升组织运营效能

第24个判断:破局数字化困境,归根结底要提升组织运营效能。

企业数字化推动着组织向更先进的方向进化:从“人找事”向“事找人”转变,从“职能驱动”向“数据驱动”转变,从“专属秘书”向“贴身AI秘书”转变,从“内部协作”向“内外协同”转变,从“单点连接”向“全连接”转变,最终实现组织效能的提升。

其中,一个关键之处是,要借助“数字化”提升组织协同运营的能力,让组织内的每个人做其擅长的、核心的、关键的作业内容,从而使得整个组织保持最佳的节奏高效运转。

正如致远互联董事长徐石认为:“一个企业成功实现数字化转型升级有三个重要标识:高效运营、业务创新、战略管控。”在他看来,当前企业数字化转型过程中存在认知、技术等诸多问题。

企业必须认识到,数字化转型升级不是一次简单的技术升级,是组织的再造、流程的再造,以及业务的重构、价值链分配方式的再优化等。归根结底,企业数字化转型的关键点就是通过协同运营提升“组织”的效能。而致远互联COP协同运营则为企业的组织再造、流程再造、业务创新提供坚实的基础,真正赋能企业数字化转型。

三、推动科技与产业融合的自主化发展

接下来我们看第三部分,自主化发展。

判断25:工业软件,战略资源属日益加重

第25个判断:工业软件,战略资源属日益加重。

工业的发展历史,是一代代工艺沉淀与升级的历史。大国工匠要完成对上一代工艺的衣钵传承,过去靠“心口相传”,而今天,要靠工业软件。工业软件早已超出软件属,已经成为重要的战略资源。

在过去,在偏底层的研发设计和生产控制类软件领域中,工业软件国产化率很低,面临“卡脖子”的风险。几年,我国工业软件整体处于“跟随者”阶段,好在,产品能力已经开始从门槛较低的领域突围向上,在局部赛道,一些公司已经初步具备向国外巨头发起挑战的能力,例如,中望软件、宝信软件、中控技术、苏州同元、达美盛、图为和中科辅龙等等。

同时,几年,我国工业软件市场规模增速保持在15%左右,显著高于海外市场。所以对工业软件,我们应该抱有很强的信心与决心。

判断26:半导体:是危机也是新机,全球产业秩序有待重塑

第26个判断:半导体:是危机也是新机,全球产业秩序有待重塑。

但凡提及“卡脖子”,半导体产业一定首当其冲。中国是全球最大的半导体需求市场,但多种中高端半导体产品高度依赖进口,乎整个产业链都被“卡脖子”——加速实现自主可控,已经成为刻不容缓的任务。

好在,我们可以看到自主追赶的步伐

从需求看,丰富的下游应用需求是赛道发展的根本。中国的信息化进程已经逐步追上发达国家,芯片正涌入汽车电子、智能制造、智慧城市、元宇宙等千行百业,需求将保持长期增长

从供给看,数据显示,中国集成电路产量的增速已经于2015年超过进口量增速——这是个好兆头。我们有理由相信,未来我们对半导体进口的依赖将逐步降低,我们将逐步打破技术封锁、启动经济增长新“火车头”,重塑全球产业秩序。

判断27:降本增效只是入门,保障供应链“韧”与“安全”才是王道

第27个判断:降本增效只是入门,保障供应链“韧”与“安全”才是王道。

2016年-2021年,我国的物流费用占GDP的比例一直盘桓在15%左右,同期以美日为代表的发达国家大约是在9%上下,我们的比重是发达国家两倍。物流作为保链、稳链、延链的关键一环,费用占GDP比例居高不下,映衬出我国供应链体系运转效率仍有较大的提升空间。

如何提升供应链的效率和能力?数字技术扮演了重要角色。数据显示,在数字化供应链模式下,仅供应链间协作单据的处理数量就大约减少了一半,在效率提高的同时,供应链交易成本可以节约50%

需要明确的是,供应链的数字化不仅仅能够降本增效,更重要的是能从根本上增强供应链的韧与安全。数字化提升了企业对市场发展态势的感知和预测能力,当出现供应链配套“失灵”时,可以及时寻找替代方案。让这种能力上升到整个供应链体系,对于构建我国具备韧与安全的供应链大环境至关重要

今天,数据就像血液一样,理当在供应链中充分流淌。流淌得顺畅,经济体就神清气爽;不顺畅,就会出现“栓塞”。加强经济韧,提升供应链的数字化能力刻不容缓。

四、推动科技与产业融合的绿色化发展

接下来我们看第四部分,绿色化发展。

判断28:碳中和:中国选择了减碳与增长共生的“锋之路”

第28个判断:碳中和:中国选择了减碳与增长共生的“锋之路”。

“碳中和”战略体现了我国的大国责任与担当。值得一提的是,碳中和不是在一个真空环境下实践的,中国面临的挑战是,我们的人均GDP仅1万美元,要在未来跻身发达国家之列,需要一边追求碳中和,一边继续保持经济较高速的增长。

很多发达国家是在没有减碳压力下,通过结构升级或技术进步实现“自然达峰”的。而无论高碳高增长,还是低碳低增长,都不符合我们的需求,我们所选择的是“减碳与增长”共生的“锋之路”——这几乎意味着让马儿又少吃草又跑得快,极具挑战,纵观人类历史,未有先例。

“碳中和”既关乎一国之运,也关乎人类之命,其路漫漫。要想实现目标,需要动员亿万民众同心协力才能实现。

判断29:智慧建筑:以“能效管理”为抓手,让建筑“活”起来

第29个判断:智慧建筑:以“能效管理”为抓手,让建筑“活”起来。

智慧建筑指的是包括建筑自身在内,所有设施组件都具备实时的数字化感知、获取、链接、交互能力,整个建筑体从“死”建筑变成“活”建筑。

推进建筑智慧化是实现全社会节能降耗的必由之路,是社会理念进步的大势所趋,是带动产业发展的关键跳板,是激发内需的有力贡献。因此,智慧建筑是我国未来建筑产业发展的必然趋势。

判断30:新能源战场,新型储能旭日东升

第30个判断:新能源战场,新型储能旭日东升。

“现在不投新能源,就像20年前没买房”,前阵子经济学家任泽的这句话流传甚广。今年,我国新能源产业迎来快速发展。其中,储能成为一个关键赛道。

传统发电方式稳定可靠,波动较小;而光伏、风电等新能源方式发电过程间隙、随机、波动较大,这就离不开储能技术的支持。储能被称作是光伏、风电的“护法”。

目前,我国储能市场正快速爆发:今年前三季度,A股42家储能产业上下游上市公司合计实现营业收入7613.26亿元,同比增长188%,不少储能公司的订单排产已经到2023年中期。

新型储能产业的快速发展,也将带动一批自主知识产权体系的建立,推动我们逐步构建相关领域的“中国标准”。

04 新范式:走向中国式数字经济新范式

以上是我们今年的30条判断。为什么我们要不断结提炼规律?此时此刻,我们正处于数字经济新范式形成的关键过程中。如何定义、如何测量、如何评价,关乎市场的价值判断标准和资源分配方式。

4.1 文明的周期律:从旧范式抵达新范式

在今天的开篇我们提到,过去200年间,一共发生过五次技术革命,每一次技术革命最终都形成了与其相适应的“技术-经济范式”。图上是历次技术革命所形成的范式。

一个技术-经济范式意味着一套强大的包容-排斥机制,它像生物界的自然选择一样,保留那些适应新范式的企业,淘汰掉没有采纳新范式的企业。

前几次技术革命,中国都不是领先角色,而数字经济让我们终于进入到了一个可以在范式上对齐甚至引领世界的周期中。讲好中国故事,厘清中国范式,也是一种软实力的输出。

4.2 文明脚步的快与慢

在一波又一波技术浪潮之后,今天的世界又一次处在十字路口。这几年创新环境遇冷,很多人觉得,发展的脚步是否变慢了?

在《文明的度量》一书里,全球著名历史学家伊恩·莫里斯给出了从公元前14000年到公元2000年东西方的社会发展指数,如图,我们可以直观地感受到,文明其实爬行了上万年,是在最200年间才突然变得陡峭的。

我们目前其实是前所未有的快。我们现在需要建立的能力,恰恰是驾驭技术演进的节奏,让技术进化、经济进化、社会进化同步并举。

4.3 不要忽视个体的努力

最后,回到2022年最朴素的心情和愿望:此时此刻,信心比一切都重要

现代人类在进化史上已经走过了一段漫长的征程,而这一切都是从用双腿迈出第一步开始的。一个人的人生轨迹,就是用选择和努力把“不确定”变成“确定”的过程。

如今,科技产业融合之路已经进入深水区,大部分新兴科技企业也已经从“鸣开局”进入“长跑阶段”。道阻且长,行则将至,大浪淘沙沙去尽,沙尽之时见真金。

正如王安石所言,“世之奇伟、瑰怪、非常之观,常在于险远,而人之所罕至焉,故非有志者不能至也。 ”

今天,虽然我们做了大量的分析,但理论框架不应该成为发展的紧身衣。所有宏大叙事下都是一个个个体坚韧不拔的努力。最后,我想用歌德的一句话送给科技产业的所有奋斗者:所有理论都是灰色的,而金色的生命之树常青。

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