AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 4 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批 40 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超 500 个， 推动智算平台规模化应用，分批构建重点行业高质量数据集，完善数据共享与合规流转机 制，为央企 AI 规模化发展提供了清晰路径与坚实保障。 图表 1 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 8 三、AI 赋能央企数智化转型发展趋势 主要结论：当前央企数智化转型正完成从“信息化”到“智能化”的关键跃迁——信 息化阶段聚焦“业务在线”，而智能化阶段以 AI 为核心引擎，推动生产效率、风险管控 的质效升级。 （一）基建端：以“自主可控”为核心，信创基础设施建设全面提速 信创已从政策要求转化为 AI 应用的底层刚需，2026

数字企业指标体系进行分类，然后进行分析研究； 第四章为通过第二、三章进行研究总结后的核心发现。 （一）研究目的 《2025 中国企业数智化转型案例研究报告》以多维度赋能企业发展与行业升级为核心目标，具 体聚焦三大方向：一是通过深度剖析 2018-2025 年 587 家获奖企业的数智化转型实践，系统总结其 转型路径、关键举措与成效，为不同行业、规模的企业提供可参照、可复用的标杆案例与实践范本；二 是 个具有代表性的国有企业数智化转型案例样本研究发现，国有企业数智化转型的行业 与地域特征更趋多元，转型重点更贴合产业实际需求。行业分布上，制造业、能源业、金融业是国有企业数 智化转型的主要阵地，不同行业转型重点精准聚焦：制造业聚焦智慧工厂与全生命周期管理，金融业深耕 数智化风控与服务升级，能源业发力智慧管控与绿色低碳。 地域分布上，北京、广东、上海、福建仍保持领先优势，湖北、辽宁、山东等地区案例占比显著提升。东 年，民营企业凭借灵活的决策机制与敏锐的市场洞察力，聚焦场景化创新、技 术轻量化应用与生态化协作，转型从 “被动适配” 向 “主动引领” 转变。 基于对 264 个具有代表性的民营企业数智化转型案例样本研究发现，民营企业数智化转型的行业不 均衡性仍存，但覆盖范围持续拓宽，地域特色日益凸显。行业分布上，制造业、信息技术服务业、零售业仍是 主力，不同行业场景特色鲜明：制造业侧重柔性生产与智能定制，信息技术服务业聚焦 SaaS 解决方案与

数据战略 数据 整合与应用 数据 人才与组织 数据治理 数据 系统与工具 1. “ 战略聚焦”：的大数据战略应服务于全行整体规划，因而“凤凰计划”应成为未 来三年全行级业务用例的主要输入 2. “ 抓大放小”：考虑到未来三年能力建设与业务用例推进并行，实施难度和资源 投入都较大，全行应聚焦于影响力最大的 ~20 个用例，贵精不贵多 3. “ 长短兼顾”：业务用例应依照同类技术能力和数据域的治理分批次推进 6| 在数据战略方面，建议银行重点考虑战略聚焦、抓大放小，兼顾长期能力 建设和短期速赢 资料来源：小组分析 ▪ 战略聚焦：的大数据战略应服务于全行整体规划，因而“凤凰计 划”应成为未来三年全行级业务用例的主要输入 ▪ 抓大放小： – 全行级（抓大）：考虑到未来三年数据能力建设与业务用例推 进需并行，实施难度和资源投入都较大，全行级用例应聚焦于 影响力最大的 ~20 个 – 部门级（ 但同时为了做到长治久安，能力建设与业务用例推进需并行， 业务用例应依照同类技术能力和数据域的治理分批次推进，为 此从技术可行性角度将对业务需求局部修正 对相关模块设计的启示（数据战略） “ 战略聚焦” “ 抓大放小” 整体设计原则 “ 长短兼顾， 能力补缺优先” 7| 在数据整合与应用方面，建议银行重点考虑建立需求的排序机制和业务用 例的标准化管理机制 资料来源：小组分析 ▪ 明

远程诊疗等服务向乡村深度延伸覆盖，有力提升乡村治理服务水平，农业物联网、 农业大数据、电商直播等产业应用为农业生产、物流、销售等提供显著赋能。国 际合作为全球数字治理贡献中国智慧，如苏州国际数据港聚焦数字贸易与数据跨 境流通，全面推进高水平对外开放，获得全国首批城市全域数字化转型典型案例。 - 5 - 二、人工智能技术加速发展提供转型新动力 （一）发展基础更加坚实稳固 数据资源量质齐升。2024 的发展模式， 聚焦先进制造、港口贸易等主导产业推进技术验证和落地应用。长三角地区是我 国人工智能产业协同要地，上海重点发展智能芯片等产业集群，江苏聚焦智能制 造业打造“一带两核”发展格局，浙江聚焦智慧商圈等创新场景培育智能化现代 服务业，安徽着力构建“1 个通用大模型+N 个行业领域应用示范+X 个生态层应 用创新”的发展体系。粤港澳大湾区是我国人工智能产业应用重地，聚焦信息通 信、医 为各地转型工作提供规划设计、制度标准、系统集成、运营运维、考核评价等全 链条服务。 （三）一个中枢打造转型智能核心 1、模型能力 一体化城市智能认知中枢。为深入贯彻国家城市全域数字化转型战略要求， 中国联通聚焦超大城市治理中场景碎片化、数据孤岛化、算力割裂化等核心问题， 以“视觉大模型+多模态融合”为核心引擎，创新构建“感-算-融-用”一体化城 市智能认知中枢，推动城市治理从“经验驱动”向“认知驱动”跃迁，实现治理

02 / 03 / 04 北森绩效管理成熟度模型 企业在绩效管理中⾯临的挑战 02 绩效数字化落地指南 SECOND 选择合适的⽅式是绩效管理成功落地的前提 ⽬标制定：构建全员聚焦的组织及个⼈⽬标体系 结果应⽤：将绩效结果贯穿于管理应⽤，成为有效管理抓⼿ 以战略为导向的全⾯绩效管理解决⽅案� 过程跟进：任务、周报、⽬标复盘多种⼯具让过程管理有抓⼿� AI绩效：让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效 核⼯具，借⼒AI与数字化新技术，绩效管理正在成为推动战略落地、激发组织与⼈才活⼒的核⼼引擎。 市场变化特征 外部环境复杂，企业⽣存压⼒变⼤ 外部复杂多变的环境和企业⾯临的经营压⼒，要求企业更加聚焦战略 执⾏，及时洞察战略落地GAP，进⽽制定改善举措 柔性组织涌现 为了更好地应对外部需求，企业内部协作性要求更⾼，需要跨越部⻔ 墙作战，越来越多的柔性组织出现 OKR热潮减退 企业更加 ⾼层决策脱离基层实际， 承 接困难� � 辅导停留在“监督”或“亡⽺ 补牢” � 绩效结果流于形式，未能有 效激励 � 跨部⻔协作困难，各⾃为政� 过程结果脱钩� � ⽬标模糊，难以聚焦与落地� � ⽇常⼯作与绩效⽬标脱节 � 过程缺少有效的辅导反馈� ⽬标未共识 制度不适配 � 战略制定后被束之⾼阁 � 战略与业务两张⽪ � 战略执⾏⽆法有效监控 战略执⾏脱节� 02

态绩效监控、数智化重点场景资金 匹配以及端到端流程变革，让转型推进有硬支撑，最终形成“目标共识—动态规划—智 能执行”的闭环，推动企业从被动响应转向主动引领，确保转型落地与生态协同。 数智文化聚焦文化建设与技术创新对企业数智化转型的协同赋能，旨在打造全员 可参与、能共创的转型生态。文化建设方面，着重在企业数智化转型中深化对数智文 化的认知、推广与融合，夯实转型的思想基础；技术创新方面，强化自主研发、自主 算法实现预测性分析与智能决策。 数智化技术赋能企业实现运营资源的高效配置、运营流程的自动化执行以及风险的实 时预警，从而提升整体运营效率与敏捷性。 数智运营：研产供销服全链路协同，实现端到端要素管理 3 以客户为中心，聚焦在服务过程中客户对企业数智化转型成果的实际感知体验。 通过客户满意度调查、数据追踪与监测等手段，量化客户数智化感知，精准识别客户 对企业数智化转型服务体验实际感知与企业自身数智化建设成果之间的差距。在此基 距。在此基 础上，企业能够形成以客户感知为导向的经营管理闭环，驱动服务流程的数智化串联 与服务体验的数智化升级，围绕客户价值创造这一核心目标推进客户感知体验的实质 性改善。 智慧研发聚焦数智技术对研发过程各环节的降本提质增效，打造全流程智能化研 发生态。通过集成和运用丰富的智能化研发工具，提升研发效率和质量，搭配数智化、 智能化的研发资源配置与调度，动态匹配算力需求，降低数智化水平提升带来的算力

......................... 6 1.3 推进应用场景落地的着力点.......................................... 7 1.3.1 聚焦数据流通质量，打造高效边云协同体系 ...... 7 1.3.2 围绕工艺流程优化，提高机理模型供给能力 ...... 7 1.3.3 坚持行业痛点导向，完善特定场景解决方案 ...... 8 ................................... 22 II 3.3.1 加速设备上云，夯实数据采集基础..................... 22 3.3.2 聚焦产业协同，强化重点模型积累..................... 22 3.3.3 加强攻关突破，优化解决方案供给..................... 22 3.3.4 注重绿色安全，树立煤炭智能品牌 ....................................... 44 6.3.1 深化数据应用，完善数据流通体系..................... 44 6.3.2 聚焦生产过程，强化机理模型供给..................... 45 6.3.3 围绕行业痛点，推广解决方案普及..................... 45 七、轨道交通行业 ...

目前，国际和国内尚未对零碳园区的内涵、核 算边界及实施机制做出统一的界定。随着我国零碳 园区的试点工作不断推进，相关理论研究与实践路 径仍亟待完善 [11]。为此，本文在梳理我国既有园区 发展实践的基础上，聚焦园区的碳排放核算方法、 关键技术路径、治理机制与政策工具，系统探讨零 碳园区的建设内涵与发展逻辑，提出可行的建设路 径与重点任务，以期为我国园区的零碳转型提供理 论依据与路径参考。特别是自 2000 心目标的加速转型新阶段。 回顾 2000 年以来的园区绿色低碳实践，各类 园区在差异化政策引导下逐步形成了特色鲜明的建 设重点 [13]，初步构建起相互补充、协同推进的绿色 低碳发展格局。生态工业园区聚焦资源循环利用与 产业共生，推动环境质量提升；低碳园区重在优化 能源结构、降低碳排放并发展绿色产业；绿色园区 坚持生态优先、资源节约、环境友好，实现园区经 济与生态的双赢；减污降碳协同创新试点园区则探 三 的净零排放在现实中仍面临较大挑战。因此，推动 碳核算边界的明确化和核算方法的标准化，是零碳 园区定义落实与建设推进的关键前提。 2.2 零碳园区的实践内涵 国际上（近）零碳园区建设主要聚焦于可再生 能源的深度整合、能源系统智能化管理及碳移除技 术的示范应用。在技术路径上，欧洲开展建设的 （近）零碳园区广泛采用风能、太阳能，结合储能 与智能电网，实现绿色转型与灵活调度；碳捕集、

构建新型制造系统，迈向世界级制造…………………………… 1 1 中国制造进入价值创造新阶段……/……2 2 世界级制造的 “四化” 特征……/……4 3 新阶段：中小制造企业需要构建新型制造系统…/……4 02 聚焦业务场景，优选 AI 联合方案… ……………………………… 7 1 中小制造企业数字化转型七大业务痛点和场景……/……8 2 数字化转型解决方案组合……/……21 03 价值流分析， 价值流视角 端到端看问题 顶层规划设计 轻量化与模块化 生态伙伴与赋能中心 数据驱动与价值导向 数据为纲 流程Owner制 （端到端负责） 7 第二篇 · 聚焦业务场景，优选 AI 联合方案 聚焦业务场景，优选 AI 联合方案 第二篇 传统“技术先行”的数字化转型路径往往陷入“为数字化而数字化”的误 区，结果是上了大量的数字化系统，却不仅无法增效，反而形成新的“数 切割、坡口、打磨、组对、焊接、转运等多道工艺流程，涉及立库、定长系统、送料机构、坡口 机、打磨机构、管钳等十数类设备使用。 b. 客户挑战 图 6 企业设计与制造脱节困境 9 第二篇 · 聚焦业务场景，优选 AI 联合方案 c. 解决方案 d. 方案成效 请扫描识别二维码，获取应 用场景和解决方案更多信息 图 7 凯德柔性设计与生产解决方案 虚拟产线 提高产品良率 提高产线一次性通过率