2024企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告-華為x國(guó)家發(fā)改委

邁向智能世界系列企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告——數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告PAGEPAGE1PAGEPAGE2序言李培根自從上世紀(jì)80年代后期開(kāi)始，我一直關(guān)注企業(yè)信息化、數(shù)字化問(wèn)題。由于參加過(guò)不少這方面的學(xué)術(shù)和專(zhuān)業(yè)活動(dòng)，自然也被視為“專(zhuān)家”。近30余年的時(shí)間內(nèi)，不時(shí)被企業(yè)人士問(wèn)到，在信息化、數(shù)字化方面的投入會(huì)帶來(lái)怎樣的效益？多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)可以看到效益？每每碰到這樣的問(wèn)題，我只能給予一個(gè)不算錯(cuò)誤但自己也不滿(mǎn)意的回答：在數(shù)字化方面的投入要產(chǎn)生效益有一個(gè)過(guò)程，長(zhǎng)遠(yuǎn)而言，效益肯定是明顯的。這回答，不痛不癢，其實(shí)是搪塞！直到幾年前，我看到ErikBrynjolfsson教授（先后在麻省理工學(xué)院和斯坦福大學(xué)任教）等人的文章，聲稱(chēng)企業(yè)在IT資本中投入1美元，大約能帶來(lái)10美元的市值增長(zhǎng)，而在其他類(lèi)型資產(chǎn)中的投入只能帶來(lái)約1美元的回報(bào)。他們也說(shuō)過(guò)企業(yè)在IT資本（硬件和軟件）中每投入1美元，就要額外花費(fèi)9美元讓技術(shù)真正發(fā)揮作用，其中包括技術(shù)的實(shí)施成本（15%），以及組織能力的變革提升（75%），例如培訓(xùn)相關(guān)人員新的技能，重構(gòu)新的生產(chǎn)流程以及新的商業(yè)模式等等。最近兩年，有人問(wèn)前述問(wèn)題，我則以Brynjolfsson方式回答。較之多年前的回答有一點(diǎn)進(jìn)步，因?yàn)槁杂幸稽c(diǎn)量的概念。今后，若有人再問(wèn)類(lèi)似問(wèn)題，我則以更簡(jiǎn)潔的方式回答：推薦仔細(xì)讀讀《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)研究報(bào)告）！如果你是政府的與工業(yè)數(shù)字化工作相關(guān)的官員，你肯定關(guān)心政府對(duì)企業(yè)數(shù)字化的資金支持所帶來(lái)的績(jī)效，你滿(mǎn)意前述兩種回答嗎？如果你是一位企業(yè)家，數(shù)字化相關(guān)的不菲投入等待你的決策，你滿(mǎn)意前述兩種回答嗎？如果你是企業(yè)的總工程師或CIO（首席信息官），你希望企業(yè)大力投入數(shù)字化建設(shè)而需要決策者拍板時(shí)，你如何說(shuō)服他？或者決策者問(wèn)及投入產(chǎn)出關(guān)系時(shí)，你如何作答？如果你是企業(yè)從事數(shù)字化工作的普通工程師，如何使你的工作盡快產(chǎn)生實(shí)效？是不是應(yīng)該使投入有更明顯的產(chǎn)出？如果你是企業(yè)從事常規(guī)業(yè)務(wù)工作（如產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、工藝、生產(chǎn)計(jì)劃、維護(hù)……）的人員，如何通過(guò)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用提升你的工作效率和質(zhì)量？如果你是與工業(yè)數(shù)字化多少有些工作關(guān)聯(lián)的教授，設(shè)若你在某企業(yè)高談闊論數(shù)字化，當(dāng)別人問(wèn)到數(shù)字化投入究竟將有什么樣的產(chǎn)出期許時(shí)，你如何不至于語(yǔ)塞或搪塞？不管你是上述哪一種角色，只要你希望自己的工作更富有成效，數(shù)字化的投入產(chǎn)出關(guān)系都是應(yīng)該關(guān)注的，而關(guān)注顯然不能停留在類(lèi)似于我之前的水準(zhǔn)。第一次看到如此詳細(xì)地研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入與產(chǎn)出關(guān)系的描述！此研究報(bào)告對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其投入產(chǎn)出關(guān)系的論述體現(xiàn)出理論高度。研究報(bào)告超越了人們對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的常規(guī)理解。書(shū)中闡述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不僅僅是技術(shù)層面的革新，更是組織、文化和價(jià)值觀層面的深層次變革。研究報(bào)告超越了人們對(duì)投入產(chǎn)出關(guān)系的常規(guī)理解。投入產(chǎn)出關(guān)系，作為經(jīng)濟(jì)學(xué)與管理學(xué)中的一個(gè)核心概念，關(guān)注的是資源投入與產(chǎn)出成果之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系。企業(yè)資源投入的形式多種多樣，包括人力、物力、資金、技術(shù)等。而產(chǎn)出則體現(xiàn)為由此帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，請(qǐng)注意社會(huì)效益！研究報(bào)告還強(qiáng)調(diào)，投入產(chǎn)出關(guān)系研究還有助于實(shí)現(xiàn)價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。在價(jià)值驅(qū)動(dòng)模式下，企業(yè)不再單純追求短期的利潤(rùn)最大化，而是將短期商業(yè)價(jià)值與可持續(xù)發(fā)展等長(zhǎng)期戰(zhàn)略?xún)r(jià)值結(jié)合考慮，不斷調(diào)整和優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，確保資源的有效利用和產(chǎn)出的最大化。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入與產(chǎn)出關(guān)系研究的方法論方面，此研究報(bào)告的貢獻(xiàn)是獨(dú)特的。書(shū)中構(gòu)建了包括宏觀和微觀兩個(gè)層面的產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、使用、功能、實(shí)施5級(jí)視角的，以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型。以功能視角為例，廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/部門(mén)負(fù)責(zé)人可通過(guò)功能視角去評(píng)估數(shù)字化投入對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的影響；制造企業(yè)中有很多衡量數(shù)字化水平的關(guān)鍵指標(biāo)：關(guān)鍵工序數(shù)控化率，數(shù)據(jù)自動(dòng)采集上傳比例，數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率……這就為不同層面的關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出問(wèn)題的人提供了極具指導(dǎo)意義的分析工具。更難能可貴的是，研究報(bào)告搜集了很多行業(yè)案例，如汽車(chē)、煤炭、家電等，豐富的案例更能體現(xiàn)其實(shí)踐性和可操作性。此外還指出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型中容易陷入的六大誤區(qū)和陷阱。所有這些都彌足珍貴！研究報(bào)告至少在推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面形成了“中國(guó)方案”和“中國(guó)實(shí)踐”。相信此研究報(bào)告無(wú)論對(duì)當(dāng)前的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，還是即將到來(lái)的企業(yè)智能化升級(jí)，都將具有重要的指導(dǎo)作用。二零二四年四月二十四日，于武漢白京羽當(dāng)前，通過(guò)加快數(shù)字化實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)，已成為全球范圍內(nèi)的廣泛共識(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)進(jìn)步的重要力量。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出要“大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，“加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)”，“推動(dòng)產(chǎn)業(yè)園區(qū)和產(chǎn)業(yè)集群數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，“培育轉(zhuǎn)型支撐服務(wù)生態(tài)”等。落實(shí)規(guī)劃部署、加快推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展，以數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)我國(guó)推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加速向中高端邁進(jìn)、傳統(tǒng)生產(chǎn)力加快向新質(zhì)生產(chǎn)力躍遷具有十分重要的意義。從全球范圍看，許多國(guó)家和企業(yè)都在努力適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的變革，直面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各種難題和挑戰(zhàn)，但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)并非易事。企業(yè)除了要承擔(dān)高昂的轉(zhuǎn)型成本外，還面臨很多數(shù)字化誤區(qū)，一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期投入大，實(shí)施周期長(zhǎng)，這給企業(yè)帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)和時(shí)間上的壓力；另一方面，一些企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型認(rèn)識(shí)不夠、準(zhǔn)備不足，投入大量資源卻難以看到明顯成效。這種情況在中小企業(yè)尤為突出，它們通常急于求成，希望在短時(shí)間內(nèi)看到明顯的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果，但往往忽視了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長(zhǎng)期性和復(fù)雜性。因此，在面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各種難題和挑戰(zhàn)時(shí)，我們應(yīng)系統(tǒng)思考如何最大限度地降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本，同時(shí)制定有效的應(yīng)對(duì)策略以避免掉入數(shù)字化誤區(qū)。在本報(bào)告中，我們?cè)敿?xì)論述了以?xún)r(jià)值效益為導(dǎo)向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大關(guān)鍵投入，包括數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)和數(shù)字化勞動(dòng)力，通過(guò)合理配置和利用這些要素投入，企業(yè)可以更早實(shí)現(xiàn)投入和產(chǎn)出的平衡，最大程度降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本。此外，我們還深入探討了企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中容易陷入的六大誤區(qū)，希望能夠引起企業(yè)的重視，幫助它們?cè)跀?shù)字化轉(zhuǎn)型中避免常見(jiàn)的錯(cuò)誤，找到適合自身發(fā)展的路徑。從發(fā)展階段看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正進(jìn)入由價(jià)值驅(qū)動(dòng)為核心的新階段，這意味著企業(yè)需要更加關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的實(shí)際價(jià)值，而不僅僅是技術(shù)應(yīng)用或數(shù)字化程度，并緊緊圍繞自身發(fā)展的實(shí)際需求，利用數(shù)字化手段解決業(yè)務(wù)上的痛點(diǎn)，讓投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系達(dá)到更加緊密的平衡，實(shí)現(xiàn)最大程度的價(jià)值創(chuàng)造。在這一階段，對(duì)價(jià)值驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有一個(gè)規(guī)律性認(rèn)識(shí)，并建立與之相適應(yīng)的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型顯得尤為迫切和重要，本報(bào)告對(duì)此做了諸多努力和嘗試。比如，嘗試挖掘和總結(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中行之有效的基本規(guī)律，梳理了數(shù)字化轉(zhuǎn)型中由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的三大模式，五大場(chǎng)景和一條關(guān)鍵主線，這些規(guī)律性認(rèn)識(shí)可以幫助企業(yè)和決策者更好地理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)，從而更加有效地規(guī)劃和實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。又比如，報(bào)告基于對(duì)價(jià)值驅(qū)動(dòng)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)律性認(rèn)識(shí)，構(gòu)建了包括“宏觀—微觀”兩層、“產(chǎn)業(yè)—商業(yè)—使用—功能—實(shí)施”5級(jí)視角的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型，嘗試衡量了數(shù)字化投入的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，為企業(yè)提供了全面的視角，使其能夠更為科學(xué)地量化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)業(yè)務(wù)績(jī)效和盈利能力的影響，并深入挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛在價(jià)值。此外，為了更進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐應(yīng)用和探索，報(bào)告選擇了汽車(chē)、煤炭、家電三個(gè)重點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行了投入產(chǎn)出測(cè)算和分析，為其他行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有益的啟示和借鑒。《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告》選擇了一個(gè)小切口，切入了一個(gè)大命題。我們希望為企業(yè)提供更具體、更實(shí)用的指導(dǎo)，幫助大家在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上走得更加穩(wěn)健、更加有效。我們也希望為政府部門(mén)提供更科學(xué)、更系統(tǒng)的參考，助力于制定更加有針對(duì)性的政策和支持措施，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在全行業(yè)、全社會(huì)范圍內(nèi)的加速推進(jìn)和落地。在這個(gè)過(guò)程中，我們將繼續(xù)努力，與企業(yè)和政府部門(mén)緊密合作，加快推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)我們的力量。國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展中心）

主任、研究員汪濤命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)全要素生產(chǎn)率大幅提升。但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，投入大、周期長(zhǎng)、影響因子多、邊界條件不穩(wěn)定，其產(chǎn)出成效往往要通過(guò)主營(yíng)業(yè)務(wù)的提升來(lái)間接體現(xiàn)。目前業(yè)界缺乏對(duì)數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系的量化評(píng)估工具，企業(yè)存在“不敢轉(zhuǎn)”和“不會(huì)轉(zhuǎn)”的問(wèn)題。在此背景下，華為和國(guó)家發(fā)展改革委創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展中心共同開(kāi)展了數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系研究，通過(guò)建立數(shù)字化投入產(chǎn)出模型和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，希望為國(guó)家和企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化項(xiàng)目的投后評(píng)估和投資測(cè)算提供工具。本報(bào)告從政府政策制定者以及企業(yè)高、中、基層等不同視角出發(fā)，建立起了兩層五級(jí)的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型，并對(duì)各層建立關(guān)聯(lián)，還系統(tǒng)梳理了不同視角關(guān)注的關(guān)鍵指標(biāo)，形成了數(shù)字化項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，牽引數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作從行業(yè)引領(lǐng)、標(biāo)桿驅(qū)動(dòng)向價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變；與此同時(shí)，我們緊扣發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力要求，對(duì)數(shù)據(jù)、通用人工智能、云計(jì)算等新時(shí)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵投入進(jìn)行了重點(diǎn)研究，開(kāi)展了大量的案例剖析和量化測(cè)算，為企業(yè)提供了一套理論工具和參考實(shí)踐；在國(guó)家數(shù)據(jù)局領(lǐng)導(dǎo)和相關(guān)專(zhuān)家的指導(dǎo)下，我們還在盡可能量化經(jīng)濟(jì)價(jià)值的基礎(chǔ)上，分析了難以被量化的社會(huì)價(jià)值，以期為政府部門(mén)制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策提供參考。華為一直是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極實(shí)踐者。1995年起，我們陸續(xù)上線了研發(fā)、供應(yīng)、財(cái)經(jīng)、管理等一系列信息管理系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了信息化。2010年華為開(kāi)始數(shù)據(jù)治理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、打造數(shù)據(jù)湖，打通多個(gè)垂直信息化煙囪，為華為的數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向更高水平奠定了基礎(chǔ)。2016年華為全面云化轉(zhuǎn)型，將華為的數(shù)字化能力沉淀到華為云上，以云的方式支撐全鏈條的研發(fā)生產(chǎn)和企業(yè)運(yùn)營(yíng)。在持續(xù)的高強(qiáng)度數(shù)字化投入下，我們的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期大幅縮短，生產(chǎn)效率顯著提升，在研產(chǎn)供銷(xiāo)服等各環(huán)節(jié)都實(shí)現(xiàn)了提質(zhì)降本增效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅增強(qiáng)了華為的競(jìng)爭(zhēng)力，還提升了華為的韌性，幫助華為在極端的外部環(huán)境下活了下來(lái)。實(shí)施，重視數(shù)據(jù)的作用，積極擁抱云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)是華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的經(jīng)驗(yàn)。2023年，華為進(jìn)一步提出全面智能化戰(zhàn)略。一方面將大模型全面引入到研發(fā)、銷(xiāo)售等各領(lǐng)域，用AI重構(gòu)作業(yè)模式、提升公司運(yùn)營(yíng)效率。另一方面通過(guò)盤(pán)古大模型服務(wù)行業(yè)，解難題、做難事，幫助客戶(hù)訓(xùn)練好自己的大模型，讓客戶(hù)用自己的大模型解決自己的問(wèn)題。同時(shí)，我們持續(xù)構(gòu)建昇騰云服務(wù)，為各行各業(yè)提供澎湃的AI算力服務(wù)，通過(guò)ModelArts提供全生命周期的模型開(kāi)發(fā)工具鏈，支持普惠的大模型訓(xùn)練和推理。我們同時(shí)持續(xù)打造AINative云基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)分布式擎天架構(gòu)，突破算力邊界、網(wǎng)絡(luò)邊界和存儲(chǔ)邊界，最佳匹配AI算力模型。經(jīng)過(guò)不懈努力，華為已經(jīng)成為具有較強(qiáng)數(shù)字化能力的非數(shù)字化原生企業(yè)，華為還將繼續(xù)努力，與客戶(hù)和伙伴一起抓住數(shù)字化浪潮的戰(zhàn)略機(jī)遇、加速行業(yè)智能化升級(jí)，共同迎接美好的明天。華為常務(wù)董事ICT基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)管理委員會(huì)主任摘要新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)。實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的現(xiàn)代化、數(shù)字化、智能化發(fā)展，加快新質(zhì)生產(chǎn)力的涌現(xiàn)，需要依靠技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和模式創(chuàng)新。其中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將發(fā)揮基礎(chǔ)性作用，通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展已成為全球范圍內(nèi)的廣泛共識(shí)。當(dāng)前，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快向縱深處拓展，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)龐大而系統(tǒng)的工程，它的投入大，建設(shè)周期長(zhǎng)，學(xué)術(shù)界和業(yè)界也普遍缺乏量化數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系的評(píng)估模型和工具，一旦出現(xiàn)早期的建設(shè)成效與期望有偏差時(shí)，往往容易被質(zhì)疑，造成企業(yè)普遍“不敢投”、“不會(huì)投”。同時(shí)，數(shù)字化投入發(fā)揮價(jià)值驅(qū)動(dòng)功能取決于許多“前提條件”和“約束條件”，怎樣準(zhǔn)確把握轉(zhuǎn)型目標(biāo)和轉(zhuǎn)型方向，分步實(shí)施并持續(xù)迭代改進(jìn)，避免掉入“數(shù)字化陷阱”，也是很多企業(yè)的困惑之處。在此背景下，我們基于對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)律性認(rèn)識(shí)，構(gòu)建了以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型，并選擇了重點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行了實(shí)踐應(yīng)用和測(cè)算。取得了以下研究成果：規(guī)律方面，報(bào)告首次提出了以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)律為“三大模式、五大場(chǎng)景、一條主線”，其中，“三大模式”指由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的三種組織模式，“五大場(chǎng)景”指數(shù)字化驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景向5個(gè)方向的全方位變革，“一條主線”指在三大模式、五大場(chǎng)景的背后，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是貫穿始終的主線。模型方面，報(bào)告創(chuàng)新性地構(gòu)建了“兩層5級(jí)”數(shù)字化投入產(chǎn)出模型，提出在宏觀層面，政府部門(mén)和企業(yè)CEO主要關(guān)注難以量化

的社會(huì)價(jià)值，在微觀層面，企業(yè)CEO、CIO、部門(mén)負(fù)責(zé)人、工程師等不同層級(jí)員工從商業(yè)視角、使用視角、功能視角和實(shí)施視角四個(gè)方面重點(diǎn)關(guān)注可以量化的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。應(yīng)用方面，面向煤炭、汽車(chē)、家電等重點(diǎn)行業(yè)，報(bào)告選取了部分高價(jià)值數(shù)字化轉(zhuǎn)型場(chǎng)景，對(duì)模型進(jìn)行了應(yīng)用，對(duì)投入產(chǎn)出比進(jìn)行了測(cè)算，讀者將清晰地看到每一個(gè)場(chǎng)景的數(shù)字化投入會(huì)對(duì)企業(yè)的哪些運(yùn)營(yíng)指標(biāo)帶來(lái)變化？帶來(lái)多大變化？以及投入產(chǎn)出比是多少？從而將數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出的測(cè)算從“做語(yǔ)文題”變?yōu)椤白鰯?shù)學(xué)題”?？傊?，本報(bào)告通過(guò)科學(xué)、準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系，全面、系統(tǒng)的衡量數(shù)字化投入的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，并進(jìn)一步探索其在重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐應(yīng)用。希望能夠幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得更加可觀的效益，也給決策者提供更為準(zhǔn)確的指導(dǎo)和參考，共同助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型向著可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)邁進(jìn)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。與此同時(shí)，由于認(rèn)識(shí)的不足，本報(bào)告也不可避免地存在局限性。首先，報(bào)告無(wú)意窮盡數(shù)字化投入給企業(yè)帶來(lái)的全部?jī)r(jià)值，可能會(huì)掛一漏萬(wàn)。此外，我們正處在一個(gè)創(chuàng)新巨變的時(shí)代，通用人工智能等技術(shù)突破使得部分業(yè)務(wù)假設(shè)發(fā)生巨變，數(shù)字化投入與產(chǎn)出關(guān)系測(cè)算的邊界條件很不穩(wěn)定，建議企業(yè)在使用本模型和指標(biāo)體系測(cè)算時(shí)考慮這些變量對(duì)自身業(yè)務(wù)的影響。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)在企業(yè)系統(tǒng)梳理自身業(yè)務(wù)流程、開(kāi)展工藝和管理優(yōu)化和組織變革之后，或者同步開(kāi)展，才能達(dá)到最佳效果。反之，這些約束條件也會(huì)對(duì)投入產(chǎn)出比的測(cè)算帶來(lái)影響。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告8企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告PAGE9-目錄序摘要序摘要第一章數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向價(jià)值驅(qū)動(dòng)新階段（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質(zhì)生產(chǎn)力躍升（二）發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力要求數(shù)字化轉(zhuǎn)型向價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變（三）探究投入產(chǎn)出關(guān)系是實(shí)現(xiàn)價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一招第二章價(jià)值驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)律總結(jié)與認(rèn)識(shí)（一）價(jià)值驅(qū)動(dòng)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三大模式、五大場(chǎng)景與一條主線（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型中容易陷入的六大誤區(qū)和陷阱（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)出效益明顯的三大關(guān)鍵投入71011111213141516第三章以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向構(gòu)建數(shù)字化投入產(chǎn)出模型 20（一）數(shù)字化投入范疇 21（二）數(shù)字化投入產(chǎn)出模型 23（三）宏觀層面：關(guān)注難以量化的社會(huì)價(jià)值 25（四）微觀層面：關(guān)注可以量化的經(jīng)濟(jì)價(jià)值 26商業(yè)視角：CEO/CFO 27使用視角：CIO/CTO 29功能視角：廠長(zhǎng)/礦工/部門(mén)負(fù)責(zé)人 30實(shí)施視角：工程師/一線操作人員 33第四章面向高價(jià)值場(chǎng)景的應(yīng)用和測(cè)算 35第五章未來(lái)展望 5110PAGEPAGE11PAGEPAGE12當(dāng)今時(shí)代，數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)是世界科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的先機(jī)，深度驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為共識(shí)。一方面，以數(shù)據(jù)為核心、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為載體、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為支撐的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質(zhì)生產(chǎn)力躍升；另一方面，新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展也要求數(shù)字化轉(zhuǎn)型由標(biāo)桿引領(lǐng)向價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。在這一過(guò)程中，利用科學(xué)的評(píng)估模型，正確衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出關(guān)系，成為引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向價(jià)值驅(qū)動(dòng)新階段的關(guān)鍵一招。（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質(zhì)生產(chǎn)力躍升新質(zhì)生產(chǎn)力代表著生產(chǎn)力的躍升和質(zhì)變，是由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)而催生的當(dāng)代先進(jìn)生產(chǎn)力。與傳統(tǒng)生產(chǎn)力相比，新質(zhì)生產(chǎn)力的重要特征表現(xiàn)在更高素質(zhì)的勞動(dòng)者、更高技術(shù)含量的勞動(dòng)資料、更廣范圍的勞動(dòng)對(duì)象及三者的優(yōu)化組合。以數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于推動(dòng)勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料和勞動(dòng)對(duì)象向新質(zhì)生產(chǎn)力要求的方向躍升，有利于推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)力升級(jí)形成新質(zhì)生產(chǎn)力。就勞動(dòng)者而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)要素應(yīng)用，為勞動(dòng)者提供學(xué)習(xí)、掌握先進(jìn)技術(shù)的機(jī)會(huì)，能夠提升勞動(dòng)者的綜合能力，助力其躍升為與新質(zhì)生產(chǎn)力相匹配的知識(shí)型、技能型、創(chuàng)新型勞動(dòng)者。一方面，數(shù)字技術(shù)能夠延展、補(bǔ)充勞動(dòng)者的技能，降低勞動(dòng)者掌握技能的難度。另一方面，數(shù)據(jù)要素能夠?yàn)楣芾硇蛣趧?dòng)者提供決策依據(jù)，提升其管理能力、決策效率和判斷準(zhǔn)確性。就勞動(dòng)資料而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)對(duì)其進(jìn)行升級(jí)改造，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)

資料數(shù)字化和智能化，使其具備自我感知、自我決策、自我優(yōu)化等特性，助力躍升成為更高技術(shù)含量的勞動(dòng)資料。例如，智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用催生了一系列新型勞動(dòng)資料，包括“高級(jí)、精密、尖端”自動(dòng)化設(shè)備、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)軟件等，可處理過(guò)去需用人力完成的大量工作，并在工作中通過(guò)收集數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程，極大的提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。就勞動(dòng)對(duì)象而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素，促使勞動(dòng)對(duì)象的范圍進(jìn)一步拓展，并向高新科技化和虛擬化延伸。如數(shù)字時(shí)代下，勞動(dòng)對(duì)象不局限于傳統(tǒng)物質(zhì)層面的機(jī)器設(shè)備、原材料等傳統(tǒng)生產(chǎn)資料，大量的信息和數(shù)據(jù)、電腦網(wǎng)絡(luò)等成為新的勞動(dòng)對(duì)象，擴(kuò)大了勞動(dòng)對(duì)象的范圍，這些新的勞動(dòng)對(duì)象正成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。（二）發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力要求數(shù)字化轉(zhuǎn)型向價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力是以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的新技術(shù)為支撐，以科技創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力，以深化高技術(shù)應(yīng)用為主要特征，具有廣泛的滲透性和融合性的生產(chǎn)力形態(tài)。新質(zhì)生產(chǎn)力作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了全新的要求。傳統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常以標(biāo)桿引領(lǐng)為核心，即通過(guò)模仿和學(xué)習(xí)行業(yè)內(nèi)的先進(jìn)企業(yè)或成功案例，來(lái)推動(dòng)自身數(shù)字化進(jìn)程。近年來(lái)，我國(guó)加快推進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合，推動(dòng)建成了一批數(shù)字化車(chē)間和智能工廠，打造了多個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿示范項(xiàng)目，擁有超過(guò)全球三分之一的“燈塔工廠”，標(biāo)桿引領(lǐng)作用明顯。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)的日益復(fù)雜化，單純依賴(lài)標(biāo)桿企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)和做法已不能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告完全滿(mǎn)足數(shù)字化轉(zhuǎn)型的個(gè)性化需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不僅僅是技術(shù)層面的革新，更是組織、文化和價(jià)值觀層面的深層次變革。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中越來(lái)越關(guān)注對(duì)其自身經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力的改善，注重挖掘與發(fā)揮自身核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，更希望在有限投入的前提下產(chǎn)生更多價(jià)值，將數(shù)字化技術(shù)與企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)和價(jià)值觀相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造和增值。因此，單純依賴(lài)標(biāo)桿引領(lǐng)已無(wú)法滿(mǎn)足新新，推動(dòng)形成新質(zhì)生產(chǎn)力?，F(xiàn)價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一招投入產(chǎn)出關(guān)系，作為經(jīng)濟(jì)學(xué)與管理學(xué)中的一個(gè)核心概念，關(guān)注的是資源投入與產(chǎn)出成果之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。這種關(guān)系不僅反映了企業(yè)、行業(yè)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)作效率，更從深層次揭示了價(jià)值驅(qū)動(dòng)的本質(zhì)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，投入大、周期長(zhǎng)、影響因子多、邊界條件不穩(wěn)定，其產(chǎn)出成效往往要通過(guò)主營(yíng)業(yè)務(wù)的提升來(lái)間接體現(xiàn)。研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出關(guān)系，有利于政府、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)等相關(guān)主體精準(zhǔn)評(píng)估數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本收益，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策提供決策依據(jù)，是推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由短期利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)向價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變、推動(dòng)發(fā)展形成新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵。

深入理解投入產(chǎn)出關(guān)系有助于精準(zhǔn)定位價(jià)值驅(qū)動(dòng)。企業(yè)資源投入的形式多種多樣，包括人力、物力、資金、技術(shù)等。而產(chǎn)出則體現(xiàn)為由此帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。通過(guò)深入分析投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，政府、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)等相關(guān)主體可以明確哪些數(shù)字化資源投入對(duì)價(jià)值創(chuàng)造貢獻(xiàn)最大，哪些環(huán)節(jié)存在效率損失或價(jià)值泄露，從而為優(yōu)化資源配置、提升價(jià)值創(chuàng)造能力提供有力支撐。投入產(chǎn)出關(guān)系研究還有助于實(shí)現(xiàn)價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。在價(jià)值驅(qū)動(dòng)模式下，企業(yè)不再單純追求短期的利潤(rùn)最大化，而是將短期商業(yè)價(jià)值與可持續(xù)發(fā)展等長(zhǎng)期戰(zhàn)略?xún)r(jià)值結(jié)合考慮，不斷調(diào)整和優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，確保資源的有效利用和產(chǎn)出的最大化。通過(guò)改進(jìn)生產(chǎn)流程、提升技術(shù)水平、加強(qiáng)成本控制等措施，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力。持續(xù)探究投入產(chǎn)出關(guān)系有助于敏銳把握發(fā)展機(jī)遇。隨著市場(chǎng)環(huán)境的不斷變化，投入產(chǎn)出關(guān)系也會(huì)受到各種因素的影響而發(fā)生變化。通過(guò)及時(shí)監(jiān)測(cè)和分析投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，政府、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)等相關(guān)主體可以迅速發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)的變化，對(duì)激烈市場(chǎng)環(huán)境保持敏銳洞察力，以調(diào)整戰(zhàn)略方向、抓住發(fā)展機(jī)遇。同時(shí)，這也有助于相關(guān)主體在風(fēng)險(xiǎn)來(lái)臨時(shí)做出及時(shí)應(yīng)對(duì)，降低潛在損失。因此，對(duì)社會(huì)各界而言，重視并加強(qiáng)對(duì)投入產(chǎn)出關(guān)系的探究具有十分重要的意義。第二章規(guī)律總結(jié)與認(rèn)識(shí)13企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告PAGEPAGE14PAGEPAGE15以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從企業(yè)的實(shí)際需求出發(fā)，不是為了做數(shù)字化而做數(shù)字化，而是通過(guò)數(shù)字化來(lái)解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值。我們將數(shù)字化轉(zhuǎn)型中行之有效的規(guī)律總結(jié)為“三大模式、五大場(chǎng)景、一條主線”，識(shí)別常見(jiàn)的誤區(qū)和陷阱，并進(jìn)一步提出符合新質(zhì)生產(chǎn)力特征的數(shù)字化關(guān)鍵投入要素，為企業(yè)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。價(jià)值驅(qū)動(dòng)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三大模式、五大場(chǎng)景與一條主線三大模式從產(chǎn)業(yè)的層面看，我們識(shí)別出三種由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的組織模式，這三種模式下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑不一，但都是從需求出發(fā)，探索出一條可行的商業(yè)模式路徑。龍頭企業(yè)訂單牽引型。當(dāng)今的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，在某些領(lǐng)域已經(jīng)從企業(yè)與企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)升級(jí)為某產(chǎn)業(yè)生態(tài)與生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)。龍頭企業(yè)在自身加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，出于打造柔性、敏捷智慧供應(yīng)鏈的考慮，以訂單為牽引，對(duì)供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提出明確要求，倒逼供應(yīng)鏈上游企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如蘋(píng)果、特斯拉等整機(jī)企業(yè)，均對(duì)零部件供應(yīng)商數(shù)字化能力提出要求，有力推動(dòng)供應(yīng)鏈上游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。國(guó)內(nèi)整機(jī)企業(yè)如華為、小米等，在帶動(dòng)供應(yīng)鏈企業(yè)協(xié)同轉(zhuǎn)型中也都擁有類(lèi)似經(jīng)驗(yàn)。賦能平臺(tái)供需對(duì)接型。第三方平臺(tái)企業(yè)深耕產(chǎn)業(yè)鏈上玩家分散、效率不高的中間環(huán)節(jié)，分行業(yè)提供供需對(duì)接、集采集銷(xiāo)、供應(yīng)

鏈金融等服務(wù)，構(gòu)建虛實(shí)結(jié)合的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新生態(tài)。如致景科技建設(shè)全布、百布、飛梭智紡和天工智創(chuàng)等平臺(tái)，鏈接上游織廠超9000家，服務(wù)下游企業(yè)近萬(wàn)家，降低生產(chǎn)質(zhì)量問(wèn)題32%，減少訂單延誤65%。國(guó)聯(lián)股份整合下游企業(yè)需求集中反饋至上游廠商，賦能上下游296萬(wàn)余家中小企業(yè)，平均降低企業(yè)成本7%。海外市場(chǎng)需求拓展型?？缇畴娚唐髽I(yè)依托自身全球訂單資源匯聚能力，通過(guò)數(shù)字化手段賦能商家進(jìn)行柔性標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)，依托“跨境電商+產(chǎn)業(yè)帶”模式，發(fā)揮我國(guó)全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)能優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)中國(guó)制造從產(chǎn)品出海向品牌出海升級(jí)。如希音跨境電商業(yè)務(wù)整合全國(guó)300多個(gè)不同城市產(chǎn)業(yè)帶資源，把產(chǎn)業(yè)帶與數(shù)字貿(mào)易和數(shù)字化柔性供應(yīng)鏈貫通，預(yù)計(jì)在未來(lái)三年幫助全球1萬(wàn)個(gè)賣(mài)家年銷(xiāo)售額突破100萬(wàn)美元，幫助10萬(wàn)個(gè)中小賣(mài)家年銷(xiāo)售額達(dá)到10萬(wàn)美元。五大場(chǎng)景從企業(yè)本身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景看，數(shù)字化將驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的全方位變革，引領(lǐng)企業(yè)在研產(chǎn)供銷(xiāo)服全價(jià)值鏈環(huán)節(jié)提升質(zhì)效、創(chuàng)造增值。研發(fā)模式從瀑布式1向DevOps2轉(zhuǎn)型，通過(guò)敏捷開(kāi)發(fā)與迭代、拉通前端研發(fā)與后端運(yùn)維的通路，更快滿(mǎn)足變化的市場(chǎng)需求。例如，華為將DevOps理念融入到整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維流程中，構(gòu)建了一個(gè)高效的自動(dòng)化工具鏈，并外溢為華為云的產(chǎn)品。通過(guò)持續(xù)集成、持續(xù)交付和持續(xù)部署等自動(dòng)化實(shí)踐，華為云能夠幫助企業(yè)更快速地識(shí)別和解決軟件中的問(wèn)題，提高了軟件交付的質(zhì)量和效率。需求分析、軟件設(shè)計(jì)、程序編寫(xiě)、軟件測(cè)試和運(yùn)行維護(hù)，且這些階段的順序是自上而下、相互銜接的，如同瀑布流水一般。2DevelopmentOperations的組合詞，強(qiáng)調(diào)軟件開(kāi)發(fā)人員與技術(shù)運(yùn)維人員之間的溝通。生產(chǎn)模式從大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)到大規(guī)模個(gè)性化定制，滿(mǎn)足千人千面的需求。例如，酷特智能基于大數(shù)據(jù)和用戶(hù)洞察，自動(dòng)匹配版型，為用戶(hù)提供在線服裝定制，帶來(lái)訂單收入增長(zhǎng)，在汽車(chē)、家居、家電行業(yè)也不乏類(lèi)似的成功案例。供應(yīng)鏈管理依托數(shù)字化的賦能向韌性、安全、協(xié)同高效與綠色低碳轉(zhuǎn)型。例如，聯(lián)想集團(tuán)自主研發(fā)全球供應(yīng)鏈ESG數(shù)字化平臺(tái)，集中化管理分散的ESG相關(guān)數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ESG分析與決策能力；藍(lán)思科技構(gòu)建供應(yīng)商管理協(xié)同平臺(tái)，向上游供應(yīng)商提供云協(xié)作門(mén)戶(hù)，集成供應(yīng)商的生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸管理等系統(tǒng)，實(shí)時(shí)傳遞訂單、計(jì)劃等信息，實(shí)現(xiàn)可視化管控與資源調(diào)度，降低采購(gòu)成本。銷(xiāo)售模式向基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)驅(qū)動(dòng)、消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。例如，光明乳業(yè)利用大數(shù)據(jù)采集消費(fèi)者信息，描繪360度消費(fèi)者家庭畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的精準(zhǔn)策劃；伊利通過(guò)從線上、線下等渠道收集產(chǎn)品評(píng)論和消費(fèi)者建議等信息，利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)識(shí)別產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)，進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)新產(chǎn)品研發(fā)創(chuàng)新3；維尚家具為消費(fèi)者提供家居個(gè)性化定制設(shè)計(jì)，基于客戶(hù)需求挖掘，應(yīng)用模塊化設(shè)計(jì)快速產(chǎn)生和交互家居設(shè)計(jì)。服務(wù)模式向提供基于AI、大數(shù)據(jù)、云的高價(jià)值產(chǎn)品及增值服務(wù)轉(zhuǎn)型，客戶(hù)不再基于產(chǎn)品付費(fèi)、而是基于價(jià)值與服務(wù)付費(fèi)。例如，羅羅公司銷(xiāo)售飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)后，基于大數(shù)據(jù)開(kāi)展健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)、燃油效率改進(jìn)，幫助航空公司節(jié)省燃油成本；特斯拉等汽車(chē)企業(yè)向用戶(hù)提供OTA在線升級(jí)服務(wù)，讓售出的產(chǎn)品常用常新。一條主線在三大模式、五大場(chǎng)景的背后，數(shù)據(jù)驅(qū)

動(dòng)是貫穿始終的主線。信息化時(shí)期，企業(yè)主要是推動(dòng)信息的數(shù)據(jù)化，并促進(jìn)其高效流動(dòng)。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型將產(chǎn)生和積累海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生世界，不僅驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的業(yè)務(wù)協(xié)同與共贏，也將驅(qū)動(dòng)企業(yè)自身研產(chǎn)供銷(xiāo)服各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)拉通、價(jià)值挖掘與決策優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。例如，在研發(fā)環(huán)節(jié)中，寧德時(shí)代結(jié)合材料機(jī)理、大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法探索各種材料基因的結(jié)合點(diǎn)，加速電解液、正極、包覆等電池材料的開(kāi)發(fā)，縮短研發(fā)周期30%，降低研發(fā)成本30%；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，寶武鄂城鋼鐵，基于“數(shù)據(jù)+機(jī)理”構(gòu)建轉(zhuǎn)爐工藝過(guò)程模型，破解轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程“黑箱”，動(dòng)態(tài)優(yōu)化和實(shí)時(shí)控制氧槍、副槍及加料等操作參數(shù)，煉制效率提升23%，煉制能耗降低15%；在全流程的管理與決策中，濰柴動(dòng)力構(gòu)建智能管理與決策分析平臺(tái)，匯聚生產(chǎn)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)合人工智能算法，開(kāi)展動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、能耗智能優(yōu)化等數(shù)據(jù)應(yīng)用，生產(chǎn)效率提升30%，生產(chǎn)成本降低15%。（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型中容易陷入的六大誤區(qū)和陷阱無(wú)論是產(chǎn)業(yè)還是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在實(shí)踐過(guò)程中仍然存在很多認(rèn)知的誤區(qū)和陷阱。我們需要正視這些陷阱和誤區(qū)的存在，因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型本身是一個(gè)螺旋式上升的過(guò)程，很多成功實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段性成果的企業(yè)，也是在不斷的試錯(cuò)中完善適合自身的解決方案。本報(bào)告通過(guò)識(shí)別一些容易陷入的誤區(qū)和陷阱，希望幫助大家更好理解價(jià)值驅(qū)動(dòng)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)律性特點(diǎn)。誤區(qū)一：“新瓶裝舊酒”。企業(yè)在智能工廠、數(shù)字車(chē)間實(shí)踐中，容易陷入部署了一3智能工廠》批軟件系統(tǒng)，購(gòu)買(mǎi)了大量智能裝備，提升了生產(chǎn)制造效率，但企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效沒(méi)有發(fā)生質(zhì)的變革。建議同步開(kāi)展生產(chǎn)工藝、管理等業(yè)務(wù)模式的優(yōu)化，推動(dòng)業(yè)務(wù)模式變革，將新技術(shù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)模式優(yōu)化結(jié)合起來(lái)，從而提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果。誤區(qū)二：“畢其功于一役”。很多企業(yè)在數(shù)字化過(guò)程中急于求成，注重獲得短期收益，制定不切實(shí)際的轉(zhuǎn)型目標(biāo)，想要通過(guò)一次大投資、大動(dòng)作解決所有轉(zhuǎn)型問(wèn)題，而忽略了轉(zhuǎn)型過(guò)程的持續(xù)性和漸進(jìn)性。從普遍實(shí)踐看，數(shù)字化是一個(gè)螺旋式上升的長(zhǎng)期過(guò)程，而非一蹴而就的任務(wù)，建議將轉(zhuǎn)型目標(biāo)分為多個(gè)階段分步實(shí)施，并持續(xù)迭代改進(jìn)。誤區(qū)三：“完美主義”。在轉(zhuǎn)型的路徑選擇上，不要過(guò)度追求完美主義，轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和大方向基本正確就可以，否則可能錯(cuò)失市場(chǎng)機(jī)遇和先機(jī)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜而漫長(zhǎng)的過(guò)程，需隨著技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)需求變化隨時(shí)調(diào)整，建議將精力集中在轉(zhuǎn)型的核心目標(biāo)和戰(zhàn)略方向上，不斷調(diào)整和優(yōu)化轉(zhuǎn)型策略，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。誤區(qū)四：“穿上紅舞鞋”。一些企業(yè)被數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮和新技術(shù)的光鮮亮麗所迷惑，迷倒在自己的想法里，忽視了轉(zhuǎn)型的目的和實(shí)際效用。數(shù)字化的目的是為了解決企業(yè)實(shí)際的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，建議企業(yè)基于實(shí)際業(yè)務(wù)需求選擇合適的技術(shù)解決方案，并保持兼容并蓄、開(kāi)放協(xié)作的態(tài)度，積極汲取本行業(yè)數(shù)字化的成功經(jīng)驗(yàn)，批判性地看待自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型，必要時(shí)及時(shí)剎車(chē)、動(dòng)態(tài)調(diào)整。誤區(qū)五：“數(shù)字化是IT的事”。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)和信息技術(shù)（IT）部門(mén)的事情，而是涉及企業(yè)的方方面面，包括業(yè)務(wù)流程、組織結(jié)構(gòu)、文化變革以及客戶(hù)體驗(yàn)等。建議企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作上升為“一

把手”工程，設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理部門(mén)，通過(guò)各部門(mén)協(xié)同合作、力出一孔，系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。誤區(qū)六：“數(shù)字化成為新業(yè)務(wù)”。有一強(qiáng)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。（三）以?xún)r(jià)值效益為導(dǎo)向的數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大關(guān)鍵投入企業(yè)收獲數(shù)字化帶來(lái)價(jià)值的前提，是對(duì)生產(chǎn)要素的合理投入。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以土地、勞動(dòng)力為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，通過(guò)體力勞動(dòng)對(duì)土地資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)投入，解決溫飽問(wèn)題。工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，機(jī)器的出現(xiàn)把勞動(dòng)者從繁重的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)。隨著資本積累，帶動(dòng)各類(lèi)生產(chǎn)要素集聚配置，促進(jìn)擴(kuò)大社會(huì)化再生產(chǎn)；隨著技術(shù)進(jìn)步，帶來(lái)機(jī)器制造上的進(jìn)步，同時(shí)促進(jìn)了管理和組織方式革新，大大提高了生產(chǎn)效率。對(duì)于資本、技術(shù)等的投入成為這個(gè)階段的關(guān)鍵。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，資本、傳統(tǒng)勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素投入的邊際產(chǎn)出在逐漸下降，數(shù)據(jù)、技術(shù)和數(shù)字化勞動(dòng)力4投入的產(chǎn)出效益在持續(xù)上升，未來(lái)將是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)重大創(chuàng)新為標(biāo)志，這些投入將帶來(lái)更為明顯的乘數(shù)效應(yīng)，有效擴(kuò)大市場(chǎng)需求和投資空間，使工業(yè)時(shí)代的生產(chǎn)方式發(fā)生變革，構(gòu)建穩(wěn)定、可循環(huán)的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈。4麥肯錫《數(shù)字化勞動(dòng)力——全力激活人效，助力企業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)》白皮書(shū)。數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素蘊(yùn)涵巨大價(jià)值潛力數(shù)據(jù)所具備的基本特征有利于其價(jià)值釋放。與土地、勞動(dòng)力、管理、技術(shù)、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)超越了傳統(tǒng)要素的基本屬性、作用形態(tài)和增值方式。一是數(shù)據(jù)具有非競(jìng)爭(zhēng)性、規(guī)模報(bào)酬遞增性。同一組數(shù)據(jù)可以同時(shí)被多個(gè)企業(yè)或個(gè)人使用，一個(gè)額外的使用者不會(huì)減少其他現(xiàn)存數(shù)據(jù)使用者的效用。這一特點(diǎn)揭示，數(shù)據(jù)額外使用的邊際成本為零，因而具有高使用效率與巨大的潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值。數(shù)據(jù)的規(guī)模越大、種類(lèi)越豐富，產(chǎn)生的信息和知識(shí)就越多，價(jià)值就越大，由此帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值將非?？捎^。二是數(shù)據(jù)具有一定程度的非排他屬性。數(shù)據(jù)本身具備的非常強(qiáng)大的復(fù)用效率使其可以按照既有模式在一定范圍按照一定權(quán)限重復(fù)使用，這無(wú)疑徹底顛覆了傳統(tǒng)要素的使用局限。有些數(shù)據(jù)由于生產(chǎn)過(guò)程比較復(fù)雜，存在多方同時(shí)產(chǎn)生、同時(shí)共享共用的情況，這樣的數(shù)據(jù)就具有非排他性。三是數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的流動(dòng)性。數(shù)據(jù)資源具有多維屬性，適用于不同的場(chǎng)景和目的，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。相比之下，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素通常是相對(duì)單一的，只能用于特定用途。數(shù)據(jù)要素具有可復(fù)制性，數(shù)

據(jù)資源可以輕松復(fù)制和存儲(chǔ)，而傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的復(fù)制通常需要更多的投入和資源。這使得數(shù)據(jù)要素的流通、利用成本相對(duì)較低，促進(jìn)了創(chuàng)新和發(fā)展。數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)要素結(jié)合產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)。2023年12月，國(guó)家數(shù)據(jù)局會(huì)同中央網(wǎng)信辦、科技部、工業(yè)和信息化部等17部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，強(qiáng)調(diào)發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的放大、疊加、倍增作用。數(shù)據(jù)要素價(jià)值實(shí)現(xiàn)在于與具體應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合，通過(guò)從數(shù)據(jù)中挖掘有用信息，作用于其他要素，能夠找到企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)在要素資源約束下的“最優(yōu)解”。通過(guò)基于行業(yè)間數(shù)據(jù)復(fù)用的價(jià)值創(chuàng)造，能夠不斷拓展經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新空間，推動(dòng)各行業(yè)知識(shí)的相互碰撞，孕育出新產(chǎn)品、新服務(wù)，創(chuàng)造新的價(jià)值增量。不同類(lèi)型、不同維度的數(shù)據(jù)融合，能夠推動(dòng)不同領(lǐng)域的知識(shí)滲透，促進(jìn)生產(chǎn)工具創(chuàng)新升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)、新模式。例如數(shù)據(jù)要素×金融服務(wù)將輔助投融資決策和風(fēng)險(xiǎn)管控，推動(dòng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并加速各行業(yè)各領(lǐng)域資源的有效開(kāi)發(fā)利用。數(shù)據(jù)要素×科技創(chuàng)新將催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，促進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的傳播、擴(kuò)散，帶動(dòng)全社會(huì)生產(chǎn)力水平提升。數(shù)據(jù)通過(guò)資源化、資產(chǎn)化為企業(yè)帶來(lái)變革機(jī)遇。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代驅(qū)動(dòng)數(shù)字化投入的核心要素，對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展與提質(zhì)增效具有變革性影響。數(shù)據(jù)資源化通過(guò)采集、計(jì)算和分析數(shù)據(jù)，提升了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，輔助企業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本增效。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化通過(guò)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，實(shí)現(xiàn)了價(jià)值變現(xiàn)，幫助企業(yè)增加資產(chǎn)，提升信用，并推動(dòng)了企業(yè)數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和深度利用。2023年8月，財(cái)政部印發(fā)《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》。圍繞數(shù)據(jù)資源是否可以確認(rèn)為資產(chǎn)、可能確認(rèn)的資產(chǎn)類(lèi)別以及相關(guān)確認(rèn)和計(jì)量等問(wèn)題進(jìn)行了規(guī)范，以全面地反映數(shù)據(jù)資源對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果等的影響。符合數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)條件的數(shù)字化投入可從數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并直接或間接優(yōu)化財(cái)務(wù)指標(biāo)。數(shù)據(jù)資源“入表”能更全面反映企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值，助力企業(yè)獲得多渠道資金支持，為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)押融資、開(kāi)展IPO等業(yè)務(wù)提供有效支撐。（圖1：數(shù)據(jù)資源入表對(duì)企業(yè)報(bào)表的影響）

數(shù)字技術(shù)投入將重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈通用人工智能引發(fā)廣泛產(chǎn)業(yè)變革。人工智能技術(shù)發(fā)展推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)邁向數(shù)字化和智能化發(fā)展階段，并培育壯大了智能產(chǎn)業(yè)，“AI+”的發(fā)展方向越發(fā)明晰，教育、醫(yī)療、金融等新興產(chǎn)業(yè)都通過(guò)人工智能技術(shù)得到了迅速發(fā)展，成熟的人工智能技術(shù)已經(jīng)成為提高效率、降低成本、優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)的關(guān)鍵手段。同時(shí)，人工智能技術(shù)正改變企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入和實(shí)施模式，一些企業(yè)開(kāi)始利用通用人工智能代替或優(yōu)化傳統(tǒng)的數(shù)字化工具。比如，西門(mén)子與微軟聯(lián)合部署ChatGPT，致力于幫助各種規(guī)模的企業(yè)員工以全新的方式進(jìn)行協(xié)作和創(chuàng)新，雙方還宣布推出下一代PLC編程環(huán)境，實(shí)現(xiàn)基于自然語(yǔ)言自動(dòng)生成PLC代碼功能，大大加速了數(shù)字化制造的進(jìn)程。算力成為推動(dòng)新技術(shù)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。算力作為數(shù)字時(shí)代的新型生產(chǎn)力，是支持人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、元宇宙等興起發(fā)展的重要基礎(chǔ)，比如，在人工數(shù)據(jù)資源入表直接影響間接影響資產(chǎn)負(fù)債表利潤(rùn)表現(xiàn)金流量表企業(yè)資產(chǎn)費(fèi)用利潤(rùn)現(xiàn)金流存貨增加企業(yè)資產(chǎn)降低支出費(fèi)用提高企業(yè)利潤(rùn)存貨出售可計(jì)提收入，增加現(xiàn)金流無(wú)形資產(chǎn)圖1注：假設(shè)企業(yè)營(yíng)業(yè)活動(dòng)現(xiàn)金流量增長(zhǎng)比率高于企業(yè)凈銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)比率資料來(lái)源：財(cái)政部《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》、普華永道分析智能領(lǐng)域，其復(fù)雜的模型和大規(guī)模訓(xùn)練需要大規(guī)模的高算力支持，一方面，作為人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”，強(qiáng)勁大規(guī)模的算力將加速推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入人工智能時(shí)代。另一方面，算力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)也為新一輪人工智能突破提供了重要支撐，大算力大數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能走向大模型時(shí)代。沒(méi)有算力作為基礎(chǔ)支撐，大模型難以得到快速發(fā)展。目前，為推動(dòng)人工智能進(jìn)一步深入發(fā)展，我國(guó)正加大對(duì)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，截至2023年8月，全國(guó)已有超過(guò)30個(gè)城市建設(shè)智算中心，總建設(shè)規(guī)模超過(guò)200億。云計(jì)算成為釋放企業(yè)潛能的關(guān)鍵。云計(jì)算已成為企業(yè)及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)，為企業(yè)帶來(lái)了諸如數(shù)據(jù)共享和投資成本降低等競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和協(xié)同發(fā)展的步伐。公有云投資成本較低，使用方便且靈活度高，其特殊容錯(cuò)措施實(shí)現(xiàn)了使用極低成本節(jié)點(diǎn)構(gòu)成云，同時(shí)自動(dòng)化集中式管理大幅降低了管理成本，并減少了維護(hù)和支持硬件和軟件的需求，從而提高了資源利用率，降低了云計(jì)算服務(wù)費(fèi)用，展現(xiàn)出價(jià)格優(yōu)勢(shì)。服務(wù)應(yīng)用便捷性也是云計(jì)算的一大優(yōu)勢(shì)，企業(yè)可以避開(kāi)硬件安裝和軟件開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)，快速部署應(yīng)用系統(tǒng)，而云計(jì)算的簡(jiǎn)易調(diào)用和易推廣性更是為企業(yè)帶來(lái)了便利。云計(jì)算，云服務(wù)、云化軟件工具和云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施等，可被視為企業(yè)的研發(fā)支出，從而增加企業(yè)的研發(fā)投入比例。公司可以將資本支出（CAPEX）轉(zhuǎn)換為運(yùn)營(yíng)支出（OPEX）（運(yùn)營(yíng)支出或可變支出）。圍繞勞動(dòng)力升級(jí)的數(shù)字化投入將帶來(lái)工作模式的革新在對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究和實(shí)踐當(dāng)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型是相輔相成的，人員數(shù)字化素養(yǎng)的提升同樣是轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。當(dāng)前，勞動(dòng)力的絕對(duì)數(shù)量呈下降趨勢(shì)，傳統(tǒng)

勞動(dòng)力短缺的問(wèn)題進(jìn)一步凸顯。員工體驗(yàn)也在影響傳統(tǒng)勞動(dòng)力供給，隨著生活質(zhì)量和教育水平不斷提高，諸多企業(yè)面臨老齡化、招工難等困境。在這種情況下，數(shù)字化技術(shù)為工作模式帶來(lái)了重大革新，企業(yè)正積極尋求利用數(shù)字化技術(shù)，打破人機(jī)邊界，推動(dòng)用工模式的深刻轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)為員工效率賦能，通過(guò)設(shè)施、設(shè)備和軟件等工具提高了員工的工作效率，減少了工作時(shí)長(zhǎng)。以流水線工人為例，傳統(tǒng)流水線工人在完成體力需求高的工作時(shí)，面臨高錯(cuò)誤率和操作困難的問(wèn)題。通過(guò)數(shù)字化技術(shù)賦能傳統(tǒng)流水線，數(shù)字化的防差錯(cuò)系統(tǒng)等工具使得操作更為輕松，錯(cuò)誤率得以降低。此外，數(shù)字化勞動(dòng)力也在逐漸進(jìn)入業(yè)界視野，數(shù)字勞動(dòng)力的興起將推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，機(jī)器人和數(shù)字化員工將逐漸替代傳統(tǒng)重復(fù)性的工作。在客服領(lǐng)域，傳統(tǒng)人工客服存在著回答響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、交互態(tài)度差以及知識(shí)和專(zhuān)業(yè)水平不足等問(wèn)題，而AI客服、數(shù)字化客服等的引入，則可以減少等待時(shí)間，降低情緒輸出風(fēng)險(xiǎn)，并且擁有豐富的大數(shù)據(jù)知識(shí)學(xué)習(xí)庫(kù)，以更高效、更專(zhuān)業(yè)的方式服務(wù)客戶(hù)。數(shù)字化投入產(chǎn)出模型20企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告PAGEPAGE21PAGEPAGE22基于對(duì)價(jià)值驅(qū)動(dòng)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)律的認(rèn)識(shí)，為了更加有效的推動(dòng)行業(yè)進(jìn)行深度變革，正確評(píng)估數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系成為政府及每一個(gè)企業(yè)的必答題，為更好的探究實(shí)現(xiàn)價(jià)值驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，即數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系，我們基于對(duì)煤炭、汽車(chē)、家電等代表性行業(yè)內(nèi)重點(diǎn)企業(yè)的剖析，獲取代表性行業(yè)內(nèi)企業(yè)的具體運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)支撐，用扎實(shí)的調(diào)查研究、決策者訪談和詳實(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、案例分析等方法進(jìn)行分析，并通過(guò)梳理參考業(yè)界已有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估模型、方法論，構(gòu)建了包括宏觀和微觀兩個(gè)層面的產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、使用、功能、實(shí)施5級(jí)視角，且以?xún)r(jià)值驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向的數(shù)字化投入產(chǎn)出模型。我們梳理了投入產(chǎn)出的相關(guān)定義，詳細(xì)解釋了兩層5級(jí)模型架構(gòu)的內(nèi)涵，期望能夠通過(guò)本模型幫助政府行業(yè)管理者、企業(yè)決策者基于數(shù)據(jù)、模型進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)和科學(xué)決策，幫助行業(yè)堅(jiān)定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信心和決心。數(shù)字化投入范疇數(shù)字化的本質(zhì)是以先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)來(lái)改變產(chǎn)業(yè)。以制造業(yè)和能源類(lèi)等工業(yè)企業(yè)為例，此類(lèi)型企業(yè)所覆蓋的運(yùn)營(yíng)范圍涉及研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷(xiāo)售、服務(wù)等多個(gè)價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，所需的技術(shù)類(lèi)型也更加多樣化，主要包括信息技術(shù)（IT）、通信技術(shù)（CT）和操作技術(shù)（OT），并且隨著相關(guān)技術(shù)在信息化、數(shù)字化、智能化進(jìn)程中不斷改進(jìn)，數(shù)字化投入所覆蓋的技術(shù)范圍也在持續(xù)變化，為了更好理解數(shù)字化所涉及的范圍，本報(bào)告收集了部分代表性技術(shù)作為示例，以更好理解數(shù)字化技術(shù)的投入范疇（參考圖2：數(shù)字化投入范疇）。GHIDEFCPLCGHIDEFCPLC數(shù)控機(jī)床A B互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)ERP傳感器3D打印工業(yè)機(jī)器人物聯(lián)網(wǎng)5G/IPV6邊緣計(jì)算云計(jì)算大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)算網(wǎng)一體通用人工智能機(jī)器視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)AR/VR智能引領(lǐng)智能化

OT技術(shù)數(shù)字化數(shù)字化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化圖2：數(shù)字化投入范疇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化信息化階段：信息化階段的企業(yè)投入主要包括計(jì)算機(jī)、ERP等IT技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)等CT技術(shù)，這個(gè)階段的特征是：基于業(yè)務(wù)需求，將原先的物理信息、流程搬到線上，被計(jì)算機(jī)所存儲(chǔ)和識(shí)別，數(shù)據(jù)成為信息系統(tǒng)的副產(chǎn)品。同時(shí)，信息化階段還包含自動(dòng)化，自動(dòng)化包含了PLC和數(shù)控機(jī)床等OT技術(shù)。數(shù)字化階段：數(shù)字化階段的企業(yè)投入包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等IT技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G/IPv6、邊緣計(jì)算等CT技術(shù)，以及傳感器、3D打印機(jī)、工業(yè)機(jī)器人等OT技術(shù)，這個(gè)階段的發(fā)展特征是：強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)賦能，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)和管理轉(zhuǎn)型升級(jí)。智能化階段：智能化階段的企業(yè)投入包括通用人工智能、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、AR/VR等新一代IT技術(shù)、自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)、算網(wǎng)一

體等最新CT技術(shù)以及智能機(jī)器人等OT技術(shù)，這個(gè)階段的發(fā)展特征是：通過(guò)增強(qiáng)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析功能對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行了全面更新，是數(shù)字化的高階特征。基于以上對(duì)技術(shù)的概念認(rèn)知，并且結(jié)合企業(yè)財(cái)務(wù)管理的普遍認(rèn)知，本報(bào)告考慮的數(shù)字化投入包含以上三階段，即數(shù)字化支出5=A+B+C+D+E+F+G+H+I;覆蓋信息化、數(shù)字化、智能化等三個(gè)階段的OICT技術(shù)；數(shù)字化支出包含信息化和自動(dòng)化支出，還覆蓋數(shù)字化和智能化階段的相關(guān)技術(shù)投入，如數(shù)字化階段的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)投入，以及智能化階段的通用人工智能、自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等相關(guān)的技術(shù)投入。計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字化支出或可被稱(chēng)為企業(yè)資本性支出（CAPEX），并且從報(bào)表層面披露為企業(yè)固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)等CAPEX認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)支出稱(chēng)為企業(yè)投入。案例測(cè)算APPLY煤炭行業(yè)鋼鐵行業(yè)汽車(chē)行業(yè)油氣行業(yè)家電行業(yè)約束/條件解決方案(SolutionOffering)SCOPE解決方案(SolutionOffering)

賦能ENABLE政府賦能(Government)：政策引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)業(yè)賦能(Industry)：產(chǎn)業(yè)平臺(tái)、鏈主牽引賦能ENABLE政府賦能(Government)：政策引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)業(yè)賦能(Industry)：產(chǎn)業(yè)平臺(tái)、鏈主牽引MODEL產(chǎn)業(yè)視角政府部門(mén)/企業(yè)CEO發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)新生態(tài)共享綠色安全投入INPUT(Data)技術(shù)勞動(dòng)力(LaborResource)商業(yè)視角CEO/CFO利潤(rùn) 凈資產(chǎn) 全員勞動(dòng)營(yíng)業(yè)現(xiàn)金研發(fā)經(jīng)費(fèi)資產(chǎn)總額收益率(ROE)生產(chǎn)率 比率 率市場(chǎng)份額稅息折舊及攤銷(xiāo)前利潤(rùn)(EBITDA)…百分比(ITR)IT支出占運(yùn)營(yíng)企業(yè)人均 企業(yè)人均使用視角CIO/CTO支出百分比(ITO)營(yíng)業(yè)收入(RPE)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)(IPE)投資回報(bào)率(ROI)產(chǎn)出OUTPUT經(jīng)濟(jì)價(jià)值(Economy)社會(huì)價(jià)值(Social)功能視角廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/OEE 研發(fā)周期 庫(kù)存周轉(zhuǎn)率 平均交貨周期…原煤產(chǎn)量噸鋼能耗 單位產(chǎn)品成本物料齊套率…實(shí)施視角工程師/生產(chǎn)人員機(jī)器人工作節(jié)拍 事故發(fā)生次數(shù) 停機(jī)時(shí)長(zhǎng)巡檢時(shí)間工人數(shù)量 工人工作時(shí)長(zhǎng) 設(shè)備運(yùn)行時(shí)間 運(yùn)輸周期…經(jīng)濟(jì)價(jià)值圖3：數(shù)字化投入產(chǎn)出模型研究技術(shù)路線本報(bào)告以數(shù)字化投入產(chǎn)出模型為主線，并進(jìn)行重點(diǎn)行業(yè)高價(jià)值場(chǎng)景的應(yīng)用和測(cè)算。數(shù)字化投入方面，關(guān)注數(shù)據(jù)、勞動(dòng)力、技術(shù)這三大生產(chǎn)要素；模型方面，研究數(shù)字化投入所產(chǎn)生的價(jià)值是如何層層傳遞的；產(chǎn)出方面，基于不同角色來(lái)考慮數(shù)字化所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值；賦能方面，基于宏觀和微觀兩個(gè)維度分析其為數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的疊加效應(yīng)或乘數(shù)效應(yīng)；約束/條件方面，基于能力、決心、解決方案的不同，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效上也存在一定差異。非量化本報(bào)告嘗試挖掘數(shù)字化投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，無(wú)意窮盡數(shù)字化投入給企業(yè)帶來(lái)的全部?jī)r(jià)值，且由于企業(yè)本身的業(yè)務(wù)成熟度與數(shù)字化成熟度存在差異，社會(huì)價(jià)值也難以進(jìn)行精準(zhǔn)的定量測(cè)算，實(shí)現(xiàn)完全精準(zhǔn)的投入產(chǎn)出測(cè)算有較大難度。所以，希望本報(bào)告的研究成果能為企業(yè)提供一定的參考，進(jìn)一步加深其對(duì)數(shù)字化投入產(chǎn)出關(guān)系的理解。（圖4：數(shù)字化產(chǎn)出價(jià)值分類(lèi)）非量化產(chǎn)出產(chǎn)出安全綠色共享生態(tài)創(chuàng)新微觀上提高生產(chǎn)安全、宏觀上保障產(chǎn)業(yè)安全推出綠色產(chǎn)品、實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)促進(jìn)各方技術(shù)、人才、數(shù)據(jù)等優(yōu)質(zhì)資源共享營(yíng)造區(qū)域協(xié)同、行業(yè)貫通的數(shù)字化轉(zhuǎn)型生態(tài)體系聚焦創(chuàng)新業(yè)態(tài)、產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新賦能、企業(yè)經(jīng)營(yíng)與管控創(chuàng)新增收增效降本提質(zhì)提升固有業(yè)務(wù)收入、探索新興業(yè)務(wù)收入增收增效降本提質(zhì)提升固有業(yè)務(wù)收入、探索新興業(yè)務(wù)收入提高生產(chǎn)效率、自動(dòng)化故障處理、降低庫(kù)存周轉(zhuǎn)時(shí)間從研發(fā)、人工、能耗、安全等不同維度節(jié)約成本流程上提高生產(chǎn)質(zhì)量、結(jié)果上保證產(chǎn)品質(zhì)量量化產(chǎn)出方面，從微觀層面和宏觀層面出發(fā)，衡量易于量化的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和難以量化的社會(huì)價(jià)值。產(chǎn)業(yè)視角政府部門(mén)/企業(yè)CEO發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)新生態(tài)產(chǎn)業(yè)視角政府部門(mén)/企業(yè)CEO發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)新生態(tài)共享綠色安全商業(yè)視角CEO/CFO利潤(rùn)總額 凈資產(chǎn)收益率(ROE)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率營(yíng)業(yè) 研發(fā)經(jīng)費(fèi)現(xiàn)金比率投入強(qiáng)度資產(chǎn)負(fù)債率市場(chǎng)份額稅息折舊及攤銷(xiāo)前利潤(rùn)(EBITDA)…使用視角CIO/CTOIT支出占收入 IT支出占運(yùn)營(yíng) 企業(yè)人均 企業(yè)人均百分比(ITR) 支出百分比(ITO) 營(yíng)業(yè)收入(RPE) 潤(rùn)(IPE)投資回報(bào)率(ROI)功能視角廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/部門(mén)負(fù)責(zé)人OEE原煤產(chǎn)量研發(fā)周期 庫(kù)存周轉(zhuǎn)率噸鋼能耗單位產(chǎn)品成本平均交貨周期 …物料齊套率 …實(shí)施視角工程師/生產(chǎn)人員機(jī)器人工作節(jié)拍工人數(shù)量事故發(fā)生次數(shù) 停機(jī)時(shí)長(zhǎng) 巡檢時(shí)間工人工作時(shí)長(zhǎng) 設(shè)備運(yùn)行時(shí)間 運(yùn)輸周期 會(huì)價(jià)值 經(jīng)濟(jì)價(jià)值

功能視角、實(shí)施視角四個(gè)部分。具體來(lái)看，將從企業(yè)CEO、CFO、CIO、CTO、廠長(zhǎng)、礦施視層面的效益，幫助企業(yè)提質(zhì)降本增效，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益提高和利潤(rùn)最大化等目標(biāo)。圖5：數(shù)字化投入產(chǎn)出模型參考架構(gòu))圖5：數(shù)字化投入產(chǎn)出模型參考架構(gòu)產(chǎn)業(yè)視角從政府部門(mén)和企業(yè)CEO的立場(chǎng)出發(fā)，從實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和企業(yè)戰(zhàn)略?xún)r(jià)值的視角評(píng)估企業(yè)的數(shù)字化投入。使用對(duì)象：政府有關(guān)部門(mén)（含中央政府部門(mén)，地方政府）通過(guò)產(chǎn)業(yè)視角評(píng)估企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展所貢獻(xiàn)的社會(huì)價(jià)值；企業(yè)CEO通過(guò)產(chǎn)業(yè)視角評(píng)估數(shù)字化投入的企業(yè)戰(zhàn)略?xún)r(jià)值。作用：分析數(shù)字化投入產(chǎn)生的難以量化的企業(yè)戰(zhàn)略?xún)r(jià)值和社會(huì)價(jià)值。（圖6：宏觀層面，產(chǎn)業(yè)視角）政府部門(mén)政府部門(mén)/企業(yè)CEO產(chǎn)業(yè)視角安全綠色區(qū)域協(xié)同 行業(yè)貫通 優(yōu)質(zhì)資源 產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展企業(yè)經(jīng)營(yíng)與管理創(chuàng)新/創(chuàng)新業(yè)態(tài)共享生態(tài)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展綠色產(chǎn)品綠色生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)安全生產(chǎn)安全發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展圖6：宏觀層面，產(chǎn)業(yè)視角注：含中央政府部門(mén)，地方政府等資料來(lái)源：中華人民共和國(guó)中央人民政府官網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)濟(jì)和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展等作為為評(píng)價(jià)方向。創(chuàng)新、生態(tài)、共享、綠色、安全五大效益：創(chuàng)新：將企業(yè)創(chuàng)新業(yè)態(tài)、產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新

業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的整體提升。共享：將技術(shù)、人才、數(shù)據(jù)等優(yōu)質(zhì)資源“數(shù)字鴻溝”，推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色化升級(jí)。

全屏障。業(yè)特征，可以更好評(píng)價(jià)數(shù)字化投入產(chǎn)出對(duì)不同行業(yè)的影響。（圖7：數(shù)字化產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)價(jià)值）增效4提質(zhì)3降本2增收1采用自動(dòng)化裝置替代人工執(zhí)行高危工作所減少的安全成本設(shè)備節(jié)電比例通過(guò)先進(jìn)技術(shù)而節(jié)省的人工成本減低產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)等相關(guān)成本新業(yè)務(wù)/產(chǎn)品收入占比提高業(yè)務(wù)收入提升 定量 增效4提質(zhì)3降本2增收1采用自動(dòng)化裝置替代人工執(zhí)行高危工作所減少的安全成本設(shè)備節(jié)電比例通過(guò)先進(jìn)技術(shù)而節(jié)省的人工成本減低產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)等相關(guān)成本新業(yè)務(wù)/產(chǎn)品收入占比提高業(yè)務(wù)收入提升 定量 企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值商業(yè)增收新業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)節(jié)省人工設(shè)備能耗安全成本產(chǎn)品質(zhì)量生產(chǎn)質(zhì)量生產(chǎn)效率故障處理庫(kù)存物流通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、可視化等使庫(kù)存周轉(zhuǎn)時(shí)間減少故障處理自動(dòng)化率提升產(chǎn)能效率提升制造達(dá)標(biāo)率改善不良品率改善圖7：數(shù)字化產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)價(jià)值通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、可視化等使庫(kù)存周轉(zhuǎn)時(shí)間減少故障處理自動(dòng)化率提升產(chǎn)能效率提升制造達(dá)標(biāo)率改善不良品率改善資料來(lái)源：普華永道分析商業(yè)視角：CEO/CFO在商業(yè)視角下，CEO/CFO從戰(zhàn)略層面布局企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，關(guān)注企業(yè)營(yíng)收、利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率等核心指標(biāo)。使用對(duì)象：CEO/CFO使用商業(yè)視角評(píng)估數(shù)字化投入的企業(yè)績(jī)效。心戰(zhàn)略指標(biāo)進(jìn)行分解。（圖8：商業(yè)視角）以2023年作為央企重點(diǎn)考核指標(biāo)的“一利五率”等為例，指導(dǎo)企業(yè)做大、做優(yōu)、做強(qiáng)，其中：做大：以利潤(rùn)總額為主；按國(guó)資委要求“要有利潤(rùn)的收入和要有現(xiàn)金的利潤(rùn)”，企業(yè)做大利潤(rùn)能有效體現(xiàn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力。做優(yōu)：以?xún)糍Y產(chǎn)收益率、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率為主；強(qiáng)調(diào)提高企業(yè)的質(zhì)量和效率，這兩項(xiàng)指標(biāo)直接反映了企業(yè)的資本運(yùn)作效率和員

做大利潤(rùn)總額做優(yōu)凈資產(chǎn)收益率 全員勞動(dòng)生產(chǎn)率做強(qiáng)營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比例資產(chǎn)負(fù)債率研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度商業(yè)視角 CEO/CFO圖8：商業(yè)視角工生產(chǎn)效率。做強(qiáng)：以營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比例、資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度為主;強(qiáng)調(diào)增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，其中資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比率等財(cái)務(wù)指標(biāo)的健康運(yùn)轉(zhuǎn)意味著企業(yè)有良好的資金鏈和償債能力，能持續(xù)加強(qiáng)研發(fā)投入提升創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力，助力科技自立自強(qiáng)。（圖9：中央企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)體系）2022“兩增一控三提高”2019利潤(rùn)總額利潤(rùn)總額凈利潤(rùn)凈利潤(rùn)資產(chǎn)負(fù)債率資產(chǎn)負(fù)債率2021“兩利四率”2020“兩利三率”2022“兩增一控三提高”2019利潤(rùn)總額利潤(rùn)總額凈利潤(rùn)凈利潤(rùn)資產(chǎn)負(fù)債率資產(chǎn)負(fù)債率2021“兩利四率”2020“兩利三率”2024“一利五率”五率持續(xù)優(yōu)化”2023“一利五率”+ +利潤(rùn)總額 利潤(rùn)總額國(guó)民+ 經(jīng)濟(jì)增速凈利潤(rùn)0.1%營(yíng)業(yè)收入利潤(rùn)率實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步提升凈資產(chǎn)收益率研發(fā)投入強(qiáng)度≈65%資產(chǎn)負(fù)債率≤65%資產(chǎn)負(fù)債率5%全員勞動(dòng)生產(chǎn)率穩(wěn)定在65%左右+ +利潤(rùn)總額 利潤(rùn)總額國(guó)民+ 經(jīng)濟(jì)增速凈利潤(rùn)0.1%營(yíng)業(yè)收入利潤(rùn)率實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步提升凈資產(chǎn)收益率研發(fā)投入強(qiáng)度≈65%資產(chǎn)負(fù)債率≤65%資產(chǎn)負(fù)債率5%全員勞動(dòng)生產(chǎn)率穩(wěn)定在65%左右以?xún)?nèi)國(guó)民+利潤(rùn)總額同比改善凈資產(chǎn)收益率研發(fā)投入強(qiáng)度≈65%資產(chǎn)負(fù)債率產(chǎn)出效率持續(xù)提高保持穩(wěn)定研發(fā)投入強(qiáng)度研發(fā)投入強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)提升營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比率全員勞動(dòng)生產(chǎn)率營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比率同比改善

穩(wěn)定圖9：中央企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)體系資料來(lái)源：國(guó)資委、《中央企業(yè)負(fù)責(zé)人經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)考核辦法》近年來(lái)，為推動(dòng)中央企業(yè)加快實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，國(guó)資委建立了中央企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)體系”；從2019年“兩利一率”到2023年的“一利五率”，“一利五率”經(jīng)營(yíng)指標(biāo)是考核重點(diǎn)，“一增一穩(wěn)四提升”是經(jīng)營(yíng)方向，其中，利潤(rùn)總額和凈資產(chǎn)收益率（ROE）是實(shí)現(xiàn)規(guī)模與平衡的抓手，是高質(zhì)量發(fā)展的重要標(biāo)志，而“四率”是行動(dòng)方向和落地關(guān)鍵，其中，資產(chǎn)負(fù)債率和營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比例指標(biāo)

可以引導(dǎo)企業(yè)提升風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和加強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，進(jìn)一步加大研發(fā)投入，幫助企業(yè)提升科技創(chuàng)新能力和勞動(dòng)效率。2023年企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值包含“一利五率”在內(nèi)的共二十四個(gè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將這24個(gè)指標(biāo)分成4個(gè)評(píng)價(jià)維度的16項(xiàng)指標(biāo)和8項(xiàng)指標(biāo)，如盈利回報(bào)指標(biāo)、營(yíng)業(yè)收入利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、盈余現(xiàn)金保障倍數(shù)等指標(biāo)。（圖10：企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值）一、盈利回報(bào)指標(biāo)三、風(fēng)險(xiǎn)防控指標(biāo)一、盈利回報(bào)指標(biāo)三、風(fēng)險(xiǎn)防控指標(biāo)五、補(bǔ)充指標(biāo)存貨周轉(zhuǎn)率速動(dòng)比率利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率成本費(fèi)用稅息折舊及攤銷(xiāo)前利潤(rùn)(EBITDA)國(guó)有資本回報(bào)率營(yíng)業(yè)現(xiàn)金比率經(jīng)濟(jì)增加值率全員勞動(dòng)生產(chǎn)率國(guó)有資本保值增值率研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度四、持續(xù)發(fā)展指標(biāo)兩金占流動(dòng)資產(chǎn)比重應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率二、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率一利五率指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率（ROE）營(yíng)業(yè)收入利潤(rùn)率總資產(chǎn)報(bào)酬率盈余現(xiàn)金保障倍數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率已獲利息倍數(shù)帶息負(fù)債比率圖10：企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值使用視角：CIO/CTO成本價(jià)值矩陣模型項(xiàng)目效益投資回報(bào)率（ROI）在使用視角下，企業(yè)成本價(jià)值矩陣模型項(xiàng)目效益投資回報(bào)率（ROI）使用對(duì)象：CIO/CTO通過(guò)使用視角以更好的站在企業(yè)層面去整體評(píng)估數(shù)字化投入最終所實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)效益和可量化的價(jià)值體現(xiàn)，并且與企業(yè)負(fù)責(zé)人CEO/CFO所關(guān)注的商業(yè)視角掛鉤。作用：使用視角有效的將企業(yè)數(shù)字化投入在商業(yè)視角所關(guān)注的企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果（比如，企業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等）以及在數(shù)字化投入實(shí)施或運(yùn)行的效益進(jìn)行聯(lián)動(dòng)和價(jià)值測(cè)算。（圖11：使用視角）使用視角主要關(guān)注的是企業(yè)IT項(xiàng)目效益、成本價(jià)值矩陣模型，其中：企業(yè)數(shù)字化項(xiàng)目效益：以投資回報(bào)率（ROI）為例。成本價(jià)值矩陣模型：以IT支出占收入的百分比（ITR）、IT支出占運(yùn)營(yíng)支出的百分比

IT(ITR)IT(ITO)(RPE)(IPE)使用視角使用視角CIO/CTO圖11：使用視角資料來(lái)源：企業(yè)年報(bào)、Gartner、普華永道分析（ITO）、每位員工的收入（RPE）、每位員工的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)（IPE）等為例。參考來(lái)源：根據(jù)調(diào)研顯示，企業(yè)CTO/CIO主要關(guān)注ROI等能評(píng)估企業(yè)數(shù)字化投入的量化指標(biāo)，本報(bào)告參考GartnerCVM6成本價(jià)值矩陣模型，準(zhǔn)確衡量數(shù)字化投入和IT成本，幫助提升提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平。6Gartner《CostValueMatrix成本價(jià)值矩陣》功能視角：廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/部門(mén)負(fù)責(zé)人在功能視角下，廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/集團(tuán)某業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)關(guān)注數(shù)字化投入企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理績(jī)效的關(guān)鍵影響，包括提質(zhì)、降本、增效等。使用對(duì)象：廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/集團(tuán)某業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人通過(guò)功能視角評(píng)估數(shù)字化投入對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的影響。作用：功能視角具有一定的行業(yè)特性，能體現(xiàn)不同行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的關(guān)鍵經(jīng)營(yíng)指標(biāo)。（圖12：功能視角）增效降本提質(zhì)本報(bào)告的功能視角主要關(guān)注的是行業(yè)通增效降本提質(zhì)

用指標(biāo)，及煤炭、汽車(chē)、家電等具有行業(yè)特征的指標(biāo)7，其中不完全統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)包括有：行業(yè)通用：提質(zhì)方面包括不良品率、制造達(dá)標(biāo)率、客戶(hù)投訴率等指標(biāo)；降本方面包括原料成本、人工成本、能耗成本等指標(biāo)；增效方面包括OEE、人均單位產(chǎn)量、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)。煤炭行業(yè)：提質(zhì)方面包括煤巖灰分；降本方面包括原煤營(yíng)業(yè)成本；增效方面包括原煤生產(chǎn)工效等指標(biāo)。汽車(chē)行業(yè)：提質(zhì)方面包括車(chē)輛召回率；不良品率制造達(dá)標(biāo)率客戶(hù)投訴率 原料成本不良品率制造達(dá)標(biāo)率客戶(hù)投訴率原料成本人工成本能耗成本OEE人均單位產(chǎn)量庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提質(zhì)降本增效提質(zhì)降本增效煤炭灰分成本原煤生產(chǎn)工效提質(zhì)降本增效合格率煉鐵人均噸鋼產(chǎn)量提質(zhì)降本增效油氣采收率提質(zhì)降本提質(zhì)降本增效車(chē)輛召回率單車(chē)成本人均產(chǎn)量整車(chē)訂單交付周期提質(zhì)降本增效直通率產(chǎn)品利潤(rùn)率及時(shí)供貨率售后問(wèn)題解決率關(guān)鍵工序數(shù)控化率信息化排產(chǎn)覆蓋率智能化產(chǎn)量占比生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率數(shù)據(jù)自動(dòng)采集上傳比例通用指標(biāo)…煤炭行業(yè)指標(biāo)鋼鐵行業(yè)指標(biāo)通用指標(biāo)…煤炭行業(yè)指標(biāo)鋼鐵行業(yè)指標(biāo)油氣行業(yè)指標(biāo)………汽車(chē)行業(yè)指標(biāo)家電行業(yè)指標(biāo)………功能視角廠長(zhǎng)/礦長(zhǎng)/集團(tuán)某業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人注：以上指標(biāo)是部分指標(biāo)示例資料來(lái)源：信通院、電子標(biāo)準(zhǔn)研究院、e-works研究院、中信聯(lián)、IDC、麥肯錫、華為、聯(lián)想、企業(yè)年報(bào)、普華永道分析7e-worksWCM評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)體系TPM評(píng)價(jià)體系、中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)鋼鐵行業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)石油經(jīng)研院、中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)、中國(guó)家用電器協(xié)會(huì)、企業(yè)年報(bào)等降本方面包括單車(chē)成本；增效方面包括人均產(chǎn)量和整車(chē)訂單交付周期。家電行業(yè)：提質(zhì)方面包括直通率；降本方面包括產(chǎn)品利潤(rùn)率；增效方面包括及時(shí)供貨率和售后問(wèn)題解決率兩個(gè)指標(biāo)?；诠δ芤暯堑男袠I(yè)特征和不同評(píng)價(jià)方向，還可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)功能視角中側(cè)重結(jié)果的效益指標(biāo)和側(cè)重能力的數(shù)字化水平指標(biāo)。參考來(lái)源：1）參考企業(yè)年報(bào)、調(diào)研訪談成果、世界一流對(duì)標(biāo)體系、行業(yè)評(píng)價(jià)體系以衡量各個(gè)行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的具有行業(yè)特征的企

業(yè)運(yùn)營(yíng)要素指標(biāo)；2）數(shù)字化水平指標(biāo)主要參考工信部?jī)苫诤习l(fā)展評(píng)價(jià)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評(píng)價(jià)，智能制造能力成熟度評(píng)價(jià)，以及中小企業(yè)數(shù)字化評(píng)估指標(biāo)等。功能視角中側(cè)重結(jié)果的效益指標(biāo)除了考慮提質(zhì)、降本、增效等方面的指標(biāo)表現(xiàn)，功能視角還考慮到了括綠色、安全等方面的效益指標(biāo)，并且可以從通用和行業(yè)特征等方向進(jìn)行評(píng)價(jià)。（圖13：功能視角中側(cè)重結(jié)果的效益指標(biāo)）安全提質(zhì)降本增效綠色事故發(fā)生次數(shù)不良品率原料成本OEE單位產(chǎn)值能耗設(shè)施設(shè)備成本作業(yè)計(jì)劃準(zhǔn)時(shí)完成率/殘/死率制造達(dá)標(biāo)率人工成本人均單位產(chǎn)量單位產(chǎn)值二氧化碳排放量倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸成本庫(kù)存周轉(zhuǎn)率能耗成本職業(yè)病病例/死亡數(shù)客戶(hù)投訴率生產(chǎn)制造周期平均時(shí)長(zhǎng)單位產(chǎn)值VOC排放量維修、安防成本停產(chǎn)節(jié)約成本平均交貨周期安全提質(zhì)降本安全提質(zhì)降本增效綠色揚(yáng)率原煤安全提質(zhì)降本增效綠色煉鋼生產(chǎn)率比噸鋼產(chǎn)渣量工傷事故噸焦預(yù)熱不良耗成命中回收率本率量安全提質(zhì)降本增效綠色氣體告警報(bào)告率固井質(zhì)量合格率率污油回收率油田安防應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間率采油廢水回用率安全提質(zhì)安全提質(zhì)降本增效綠色成功率車(chē)輛人均產(chǎn)量汽車(chē)應(yīng)用率提質(zhì)降本增效綠色直通率產(chǎn)品及時(shí)供貨率回收率解決率裝配工具損耗率通用指標(biāo)12通用指標(biāo)1213141516注：以上指標(biāo)是部分指標(biāo)示例功能視角中側(cè)重能力的數(shù)字化水平指標(biāo)力的數(shù)字化水平指標(biāo)）數(shù)字化基礎(chǔ)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)數(shù)字化管理數(shù)字化成效生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化覆蓋業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)量信息化排產(chǎn)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化調(diào)度（%）數(shù)字化投入占營(yíng)業(yè)收入智能化數(shù)字化設(shè)備數(shù)據(jù)自動(dòng)采集產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)之間信息交互和共享數(shù)據(jù)比例（%）關(guān)鍵工序按自動(dòng)生成生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)的比例（%）煤炭行業(yè)2智能化開(kāi)采產(chǎn)量（噸）企業(yè)采煤機(jī)械化程度（%）鋼鐵行業(yè)3智能煉鋼智能出鋼油氣行業(yè)4汽車(chē)和零部件行業(yè)指標(biāo)5智能汽車(chē)滲透率（%）家電行業(yè)6線上銷(xiāo)售數(shù)字化水平指標(biāo)…裝備替代率（%）數(shù)字化水平指標(biāo)…裝備替代率（%）儲(chǔ)運(yùn)銷(xiāo)物聯(lián)網(wǎng)覆蓋率（%）中小站場(chǎng)無(wú)人值守率（%）注：以上指標(biāo)是部分指標(biāo)示例資料來(lái)源：1工信部?jī)苫诤显u(píng)價(jià)體系，制造業(yè)中小企業(yè)數(shù)字化評(píng)估指標(biāo)體系電子標(biāo)準(zhǔn)研究院、2中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)3456中國(guó)家用電器協(xié)會(huì)、普華永道分析實(shí)施視角：工程師/一線操作人員在實(shí)施視角下，工程師/一線操作人員主要負(fù)責(zé)測(cè)算數(shù)字化投入對(duì)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)和運(yùn)作的量化影響。使用對(duì)象：工程師/生產(chǎn)人員所關(guān)注的與產(chǎn)能、設(shè)備、人員、網(wǎng)絡(luò)、物料等相關(guān)的最直接、客觀、可量化的指標(biāo)，原則上不可再分解。作用：實(shí)施視角選取生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的原始數(shù)據(jù)，如產(chǎn)能、良率、周期、節(jié)拍等。是整個(gè)數(shù)字化投入產(chǎn)出評(píng)估測(cè)算的基礎(chǔ)。（圖15：實(shí)施視角）機(jī)器人工作節(jié)拍工人數(shù)量設(shè)備故障次數(shù)設(shè)備負(fù)載功率數(shù)控機(jī)床數(shù)量停機(jī)時(shí)長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延網(wǎng)絡(luò)丟包次數(shù)數(shù)據(jù)采集頻率最高數(shù)據(jù)傳輸率通用指標(biāo)…煤炭行業(yè)指標(biāo)鋼鐵行業(yè)指標(biāo)通用指標(biāo)…煤炭行業(yè)指標(biāo)鋼鐵行業(yè)指標(biāo)油氣行業(yè)指標(biāo)汽車(chē)行業(yè)指標(biāo)家電行業(yè)指標(biāo)……………工程師/一線生產(chǎn)人員實(shí)施視角AGV數(shù)量客服日接單量涂機(jī)器人節(jié)拍時(shí)間油氣管道壓強(qiáng)機(jī)械平均鉆速轉(zhuǎn)爐供氣強(qiáng)度高爐溫度巡檢工人數(shù)量注：以上指標(biāo)是部分指標(biāo)示例通用和行業(yè)特征指標(biāo)：主要包括機(jī)器人中，還需結(jié)合行業(yè)特異性指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步篩無(wú)人礦卡運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)、巡檢工人數(shù)量等指標(biāo)。關(guān)注重點(diǎn)：實(shí)施視角的數(shù)據(jù)來(lái)源為生產(chǎn)測(cè)算。

為了更好理解實(shí)施視角的覆蓋范圍，本指標(biāo)，幫助企業(yè)評(píng)估數(shù)字化投入產(chǎn)出效益8。能相關(guān)指標(biāo)）機(jī)器人工作節(jié)拍工人數(shù)量設(shè)備故障次數(shù)網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延數(shù)據(jù)采集頻率設(shè)備負(fù)載功率數(shù)控機(jī)床數(shù)量事故發(fā)生次數(shù)網(wǎng)絡(luò)丟包次數(shù)最高數(shù)據(jù)傳輸率設(shè)備連續(xù)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)傳感器數(shù)量停機(jī)時(shí)長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)并發(fā)連接數(shù)量數(shù)據(jù)埋點(diǎn)數(shù)量液壓支架有效負(fù)載重量輸送能力采煤機(jī)工作面液壓支架有效負(fù)載重量輸送能力采煤機(jī)工作面有效前進(jìn)速度/有效寬度礦工 高爐溫度高爐鼓風(fēng)壓力轉(zhuǎn)爐供氣強(qiáng)度冷卻面積高爐加熱風(fēng)量單日開(kāi) 井時(shí)間 作業(yè)次數(shù)油氣管道抽油機(jī)運(yùn)行沖程機(jī)械平均鉆速軟件編碼編碼測(cè)試構(gòu)建時(shí)間 時(shí)間焊接、沖壓和壓鑄機(jī)檢測(cè)頻次單件檢 測(cè)時(shí)間 （單）通用…煤炭行業(yè)鋼鐵行業(yè)油氣行業(yè)通用…煤炭行業(yè)鋼鐵行業(yè)油氣行業(yè)汽車(chē)和零部件行業(yè)指標(biāo)家電行業(yè)指標(biāo)……………注：以上指標(biāo)是部分指標(biāo)示例鋼鐵行業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)石油經(jīng)研院、中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)、中國(guó)家用電器協(xié)會(huì)、企業(yè)年報(bào)等第四章面向高價(jià)值場(chǎng)景的應(yīng)用和測(cè)算35企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出關(guān)系研究報(bào)告PAGEPAGE36PAGEPAGE37本報(bào)告重點(diǎn)結(jié)合制造類(lèi)、能源類(lèi)行業(yè)深度調(diào)研，選取了邊界條件相對(duì)清晰，且具有較高價(jià)值和投入產(chǎn)出比的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)其進(jìn)行了系統(tǒng)的測(cè)算與分析研究。煤炭行業(yè)高價(jià)值場(chǎng)景識(shí)別及解決方案：露天礦無(wú)人駕駛解決方案在煤炭行業(yè)的露天礦開(kāi)采過(guò)程中，運(yùn)輸環(huán)節(jié)是基建投資的重要部分，占據(jù)了總投資的60%。運(yùn)輸成本和勞動(dòng)量也占據(jù)了總成本和總勞動(dòng)量的一半以上。因此，如何在運(yùn)輸環(huán)節(jié)提高效率、降低成本并保證安全成為了煤炭行業(yè)的高價(jià)值場(chǎng)景。然而，當(dāng)前露天礦存在一些不可忽視的痛點(diǎn)問(wèn)題。首先，礦區(qū)地理環(huán)境錯(cuò)綜復(fù)雜，受惡劣環(huán)境和天氣的影響，工作人員的人身安全易受損害。其次，

駕駛員短缺，人力資源不足，招聘和用人成本高，存在“從業(yè)司機(jī)老齡化、招工留工難”等問(wèn)題。此外，效率方面，人工駕駛存在操作失誤，操作不規(guī)范等風(fēng)險(xiǎn)，作業(yè)效率難以得到有效保障。為更好地解決以上痛點(diǎn)問(wèn)題和評(píng)估數(shù)字化價(jià)值，以中國(guó)西北部某露天煤礦作為研究對(duì)象，該礦產(chǎn)量為3000萬(wàn)噸/年，該礦現(xiàn)有員工1500人，現(xiàn)有運(yùn)輸作業(yè)礦用自卸寬體車(chē)600余輛，司機(jī)人數(shù)1200余人，評(píng)估數(shù)字化在提升礦山生產(chǎn)安全系數(shù)、改善綜合經(jīng)營(yíng)效益、利用5G+無(wú)人駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦山運(yùn)輸無(wú)人化等方面的價(jià)值。解決方案描述露天礦無(wú)人駕駛解決方案使用大型礦用自卸卡車(chē)，基于對(duì)礦卡的5G和智能化改造，通過(guò)中控室集中控制來(lái)實(shí)現(xiàn)其在礦區(qū)的無(wú)人駕駛，完成采裝、運(yùn)輸、排土、卸載等環(huán)節(jié)。該方案中主要產(chǎn)生影響的指標(biāo)包括但不限于礦卡不間斷運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)、駕駛員工作時(shí)長(zhǎng)、露天煤礦原煤工效（噸/工）、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率等。該項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建礦卡3D模型，分析車(chē)載終端組網(wǎng)，利用視頻I幀碰撞模型和等效容量算法計(jì)算出無(wú)人駕駛礦卡的網(wǎng)絡(luò)SLA需求。同時(shí)，將礦卡模型導(dǎo)入礦山3D高精度地圖中，動(dòng)態(tài)還原無(wú)人駕駛礦卡業(yè)務(wù)路線，準(zhǔn)確輸出整網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需求；采用車(chē)路云協(xié)同技術(shù)，以商業(yè)化運(yùn)營(yíng)為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)安全員下車(chē)常態(tài)化作業(yè)，多編組協(xié)同，綜合效率與有人駕駛持平，解決了露天礦無(wú)人駕駛商用面臨的安全、效率、可靠性等難題。綜合評(píng)估這一場(chǎng)景所帶來(lái)的收益，主要包括以下三個(gè)方面：(1)安全保障：從源頭優(yōu)化，提供本質(zhì)安全，實(shí)現(xiàn)以人為本；(2)智能平臺(tái)取代人工：智能調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)一系列環(huán)節(jié)自動(dòng)化，極大提升作業(yè)效率，減少用工成本；(3)效率提升：無(wú)人駕駛可實(shí)現(xiàn)24小時(shí)連續(xù)作業(yè)，生產(chǎn)效率提升。數(shù)字化投入分析從數(shù)字化投入的角度，硬件部分主要包（含加裝5G模組、線控系統(tǒng)），另一部分則攝像頭和MDC(移動(dòng)數(shù)據(jù)中心）等；軟件部分性軟件應(yīng)用；服務(wù)部分則主要包括云服務(wù)費(fèi)

方案價(jià)值效益釋放的綜合投入。實(shí)施視角指標(biāo)分析解決方案部署前，人工駕駛的礦卡每日可工作24小時(shí)，由3位工人采取輪班制進(jìn)行駕駛。替換為露天無(wú)人礦卡后，駕駛?cè)藛T由駕駛室移至更為安全的中控室，礦卡每日運(yùn)行時(shí)間仍為24小時(shí)。無(wú)人駕駛替代人工駕駛的比例為1:1。無(wú)人礦卡可實(shí)現(xiàn)全天候全工況生產(chǎn)，作業(yè)平均車(chē)速為40km/h。同時(shí)，無(wú)人礦卡擁有車(chē)道級(jí)的路徑規(guī)劃，厘米級(jí)的高精度定位和精準(zhǔn)停靠，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新的高清地圖，以及時(shí)延不高于100ms、上行帶寬20M~30M/1個(gè)終端的5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。功能視角指標(biāo)分析9安全方面，無(wú)人礦卡解決方案部署后，可有效減少安全事故發(fā)生概率。一方面，無(wú)人礦卡將工作人員從駕駛環(huán)境中解放出來(lái)，使其轉(zhuǎn)移至更為安全的中控室，可有效降低因?yàn)槿斯げ僮魇д`而產(chǎn)生的重大安全事故；另一方面，設(shè)備損毀或損壞概率降低后也可有效減少遠(yuǎn)期投入和額外費(fèi)用產(chǎn)生。此外，無(wú)人設(shè)備具備自主導(dǎo)航和智能感知能力，可以在復(fù)雜多變的煤礦環(huán)境中進(jìn)行精確作業(yè)，減少因環(huán)境不確定性而引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。高效方面，無(wú)人礦卡通過(guò)自動(dòng)駕駛替代傳統(tǒng)人工駕駛，可有效減少人工干預(yù)，提升總體工作效率。無(wú)人礦卡效率目前可達(dá)人工效率的100%，預(yù)期在未來(lái)可能在工效方面超過(guò)人力。9GG礦卡每年工作時(shí)長(zhǎng)為330天；礦區(qū)內(nèi)工作總?cè)藛T數(shù)量為1400人，其中礦卡駕駛?cè)藛T數(shù)量為1200人；礦卡駕駛?cè)藛T年平均工資為15萬(wàn)元，企業(yè)用工成本為30萬(wàn)元/人/年；礦區(qū)年均原煤產(chǎn)量為3000萬(wàn)噸。部署無(wú)人礦卡解決方案后，原煤生產(chǎn)工效可提高至9.38萬(wàn)噸/工，相比之前約提升3.38倍。此外，無(wú)人礦卡可以有效降低駕駛員雇員數(shù)，優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)，每年可節(jié)約人力成本約9.7億元。（圖17：露天無(wú)人礦卡功能視角指標(biāo)計(jì)算-1）（圖18：露天無(wú)人礦卡功能視角指標(biāo)計(jì)算-2）駕駛?cè)藛T節(jié)約1,200人駕駛?cè)藛T節(jié)約1,200人IT無(wú)人駕駛運(yùn)維人員增加 120人實(shí)際節(jié)約人數(shù)1,080人1,200-120=1,080人均稅后工資150,000/人五險(xiǎn)一金、個(gè)稅、保險(xiǎn)等 150,000元/人企業(yè)實(shí)際用工成本300,000元/人 150,000+150,000=300,000期內(nèi)年數(shù)3年年均節(jié)約金額324,000,000元 期內(nèi)總節(jié)約金額972,000,000元 人力成本節(jié)約圖17：露天無(wú)人礦卡功能視角指標(biāo)計(jì)算-1生產(chǎn)效率提升公式計(jì)算生產(chǎn)效率提升生產(chǎn)能力（原）3000萬(wàn)噸總?cè)藬?shù)（原）1,400人原煤生產(chǎn)工效（原）21,429工30,000,000/1,400=21,429總?cè)藬?shù)（原）1400人駕駛?cè)藛T減少1,200人運(yùn)維人員增加120人總?cè)藬?shù)（現(xiàn)）320人1,400-1,200+120=320原煤生產(chǎn)工效（現(xiàn)）93,750工30,000,000/320=93,750工效提升比例3.38倍(93,750-21,429)/21,429=3.38圖18：露天無(wú)人礦卡功能視角指標(biāo)計(jì)算-2使用視角指標(biāo)分析受駕駛員雇員人數(shù)下降，安全事故發(fā)生次數(shù)有效減少及購(gòu)入新型無(wú)人礦卡設(shè)備等影響，生產(chǎn)人力成本取得顯著下降。方案總投入為4億元，其中服務(wù)占比45%，軟件占比20%，硬件占比35%，服務(wù)費(fèi)用按三年期進(jìn)行計(jì)費(fèi)，按3年期間折現(xiàn)率（PV）為3%，單個(gè)項(xiàng)目的3年EBITDA折現(xiàn)值可得投資回報(bào)率（ROI）為2.37。（圖19：露天無(wú)人礦卡使用視角指標(biāo)計(jì)算-1）投資回收期方面，該方案實(shí)施后，預(yù)計(jì)約15個(gè)月后即可實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，投資者能在較短時(shí)間內(nèi)收回投資成本，可有效降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高資金流動(dòng)性。（圖20：露天無(wú)人礦卡使用視角指標(biāo)計(jì)算-2）一次性投入費(fèi)用施80,000,000元(約0.8億元）額元(約1.4一次性投入費(fèi)用施80,000,000元(約0.8億元）額元(約1.4億元）連續(xù)性投入4180,000,000元）(約1.8億元、每年0.6億元）400,000,000元3指標(biāo)1年2年3年各部分占比年均人力成324,000,000324,000,000324,000,000硬ROI=收(PV)324,000,000305,401,075296,505,898件設(shè)備金額收益/投入PV累計(jì)值32