一个全新的数字经济时代正加速到来。在国家政策与行业需求双重因素的影响下，数字技术与产业融合成效愈发明显。毫无疑问，数字经济已经迎来了重要的发展机遇期。

　　为了更好地了解中国产业数字化发展情况，CB Insights 中国团队基于对产业数字化领域进行调研与分析，重磅发布《中国产业数字化发展报告》，同时梳理数字经济时代下的代表企业，制作产业数字化生态图谱。

　　报告从当前中国产业数字化现状、技术创新情况、代表行业数字化转型现状及预期进行综合阐述。此外，还结合当前产业数字化发展情况，对未来数字经济进行展望。

转变 | 数字化发展驶入快车道，拓展数字经济发展新空间

　　危机之下，中国产业数字化进程暴露了“隐性缺陷”。突如其来的疫情可谓对企业数字化转型成果进行了一次检验，虽然多数企业在疫情期间均进行线上自救，采用了远程办公、线上培训等多种手段。但是对于生产运营等核心环节，多数企业仍无法利用实时数据进行调整及优化。

　　但危中有机，疫情也加速了企业数字化运营习惯的养成，成为激发企业全面数字化转型的动因。

　　数字化转型不再是“可选项”，而是“必选项”。疫情作为分水岭，促使产业数字化转型进入了新的生态发展期。

　　数字化发展驶入快车道，进一步拓展数字经济发展新空间。随着产业数字化带来的红利机会，未来将有更多行业创新者涌入该赛道，催发更多新经济形式及多产融合的业态。数字化经济将进一步迸发新可能，万亿级规模体量将持续保持高速增长。

技术 | 新一代创新技术正加速重构产业数字化

　　人工智能、大数据、云计算等数字技术正与产业深度融合，从效率提升的辅助角色，已逐渐成为重构产业数字化发展的“内核角色”、实现数字经济高速增长的“内燃机”。

图 | 人工智能、大数据、云计算正成为产业数字化转型的三大引擎(来源：CB Insights 中国)

　　在人工智能方面，以机器学习、深度学习、知识工程为主的核心技术正成为创新发展的主要驱动力。

　　以机器学习为例，基于其可自动化、强优化与超见解等优势，已经被应用于各商业场景的业务流程中，如在金融领域，主要利用机器学习加强欺诈检测与风险控制。未来，机器学习将与其他新兴技术结合，为更多数字化场景助力，达到 1 + 1 > 2 的效果。

　　在云计算方面，混合云、边缘计算等技术在产业数字化转型中，将彰显出愈发重要的作用。

　　以混合云为例，混合云构架不仅是 IT 架构上的革新，还可保证降低成本的同时实现高敏捷性，同时为企业业务带来更多的创新机遇。未来，混合云将成为各行各业实现渐进式数字化转型的首选方式。

　　在大数据方面，分布式数据库、数字孪生等创新技术正在加速成熟，成为产业数字化发展的核心力量。

　　以数字孪生为例，利用该技术可打造出映射物理空间的虚拟世界，实现物理实体与数字虚体之间的数据双向动态交互。同时可根据数字空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数，得到优化、预测、仿真、监控、分析等功能的输出，为数据驱动业务提供强大支力。

　　政务 | 加快建设数字政府，深化“数智+政务”深度融合

　　政府作为产业数字化中的规则制定者，同时也是经济社会的最大购买方，正积极推动自身的数字化转型升级。

　　但数字政府建设是一项复杂的系统工程，在转型推进的过程中逐渐暴露出诸多问题。“孤岛问题”始终是政府数字化转型面临的首要障碍。在数据层、业务层、管理层，信息壁垒普遍存在且层层叠加，已然成为政府数字化转型的首要难关。

　　此外，政府的数据价值效能、数据共享水平也有待提升。数据是数字化转型的核心要素，效能最大化、数据资产共享是理想情况下的数据资源状态。

　　但当前政府数据处于“沉睡”状态，面对海量有用的政务数据，却尚未转化成真正的业务价值，数据效能未充分发挥最大价值。

　　未来，将从创新、融合两方面破解数字政府建设难题，不断利用新技术、新思想、新方案推动政务服务变革、政府职能不断完善，数字政府将迈入一个以数据创新为标志的时代。

　　图 | 人工智能、大数据、云计算正成为产业数字化转型的三大引擎(来源：CB Insights 中国)

　　制造 | 数字化赋能传统制造业，引领行业颠覆性变革

　　一场数字化革命正在各产业全面铺开，制造业也正以前所未有的速度步入工业 4.0 、全面数字化阶段。但相较于其它行业，制造业的基础设施与转型基础均相对薄弱，转型难度较高。

　　首先，完整有效的数据链尚未搭建完全。工厂内部设备老龄化、型号不统一等问题广泛存在，设备的数据获取、设备间的有机融合，成为转型的首要难题。

　　此外，数字化转型不只是技术的更迭，而是战略、组织、运营等全方位的变革，需要从全局规划。

　　但目前多数企业并未形成应对数字化转型的组织架构，且各部门间对数字化转型的态度高度不统一，部门间职、权不清晰等现象广泛存在，数字化转型步履蹒跚。

　　未来，制造企业应在构建适配的组织架构的前提下，充分利用好利用好工业互联网释放的红利，打造数字化转型的支撑平台。

　　以数据为纽带，打造开放共享的价值网络。将制造产业的设备、数据、技术、管理、市场等多要素全面互联，在经营管理、产业设计、生产制造、过程控制、产品测维等关键环节形成闭环和资源优化，达成供应链、管理链、服务链、产业链的高效协同。

图 | 工业互联网助力制造业形成强闭环效应(来源：CB Insights 中国)

　　医疗 | 数字化席卷医疗行业，模式创新为发展新范式

　　与传统行业不同，医疗本身具有数据密集型的特点，自带数字化创新能力。

　　从医疗设施网络化、医药研发智能化到医疗服务个性化，数字化医疗生态已在不知不觉中初具规模。

　　当前医疗机构面临着医疗数据难共享、信息安全难保护、医疗资源不均衡、医疗资源难整合等痛点。

　　医药领域更拥有研发时间过长、研发费用较高等问题，药企研发过程效率低、成功率低已成为普遍现象。

　　虽然受政策、环境等因素限制，很多问题尚不能完全解决。但为解决医疗资源不均等问题，远程医疗应势而起;为解决药企研发效率过低等问题，AI 制药企业也正慢慢崛起……

　　随着 AI 、区块链等技术的加速创新，数字化技术将助力医疗领域的各个角色，实现各场景商业模式的创新，加速医疗数字化转型进程。

图 | 医疗、医药领域创新的医疗模式(来源：CB Insights 中国)

　　城市 | 数据赋能城市数字化转型，打造智能城市综合体

　　城市作为数字化转型的最大综合体，也正以前所未有地速度推进着。当前，“城市+数字化”的建设正经历着发展的剧烈阵痛，顶层设计不完整、场景碎片化等问题始终存在。

　　目前多数城市仅重视技术的设计，忽略完整的顶层设计规划。在项目启动时仅从技术角度出发，大量运用云计算、物联网等技术，完成对城市管理、民生服务和产业发展的“智城规划”，以致部分城市智能与城市建设严重脱节。

　　其次，城市建设碎片化、信息壁垒严重。现阶段很多城市的智能城市规划，都在“单点突破”，仅在各场景前冠以“智能”前缀，并未形成一个综合有机整体，联动效应较差。

　　未来，智能城市建设应协调考虑信息惠民、产业发展、科学管理，以城市的问题、需求、目标为导向，设计城市智能化、数字化转型的整体架构，实现城市全场景覆盖，促使城市成为一个能感知、会思考、可自主进化的梦中之城。

图 | 当前城市面临的问题及解决路径(来源：CB Insights 中国)

　　预见 | 数字化推动产业升级重构，“共建共享共生共荣”将成为主流发展模式

　　随着数字化转型进入深水区，转型主体也将完成由企业个体到产业协同，再到生态共荣共生的转变。

　　当下，数字化转型正不断涌现新模式、新业态，各产业间的组织关系也发生着根本变化，联接着各产业的媒介不再是产业或企业本身，而是各产业、企业之间以用户价值为中心的数字化生态平台。

　　未来，数字化平台建设将成为发展的主旋律。通过聚焦用户本身需求，各产业间的生产要素、数据要素将实现共享共建，此时所产生的价值势必远超单产业协同所创造的价值。

　　届时，产业之间的组织关系也将发生变化，由多节点的平面型价值链，纵横交错，将进阶为生态共赢的立体发展网络。

图 | 产业数字化转型发展阶段(来源：CB Insights 中国)

　　数字化转型进程正当其时，数实结合已成为未来经济发展的主旋律。

　　中国正加快产业数字化布局、培育壮大数字经济新动能。随着科学技术的进一步创新，越来越多的创新企业将加入到建设数字化转型的队伍中，为中国数字化建设添砖加瓦，届时各行业数字化转型中所面临的的问题也将迎刃而解。

　　可以预见，未来数字经济的发展将向数据共享、生态共赢方向迈进，达成企业决策数智化、产业发展现代化、社会治理精细化的美好愿景。