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实体人工智能需要准备哪五个关键基础设施组成部分？

Fri, 13 Feb 2026 10:52:56 +0800

AI已经退出聊天窗口，进入工厂车间，如果你的机器人依赖云端，那你已经落后了。

到2026年中，您的制造企业中最具影响力的人工智能将不再存在于聊天框中;它将是“幕后”进行的。物理人工智能指的是人工智能的一个分支，它使机器能够通过直接处理来自各种传感器和执行器的数据来感知、理解并与物理世界互动。对于工业运营的新时代来说，从数字代理到能够“感知、决策和行动”的实体机器人的进化，代表着下一个数万亿美元的前沿。无论是一支自主仓库机器人车队，还是具备视觉功能的装配臂，智能正直接进入物理环境中。

挑战是什么？许多组织仍在执行“云优先”的作手册。如果你的机器人资产必须等待200毫秒往返到集中式数据中心以调整抓握或避免碰撞，那么你的架构就不再是资产;这是一种负担。

一、“延迟墙”：为什么云优先会导致物理交互失败

物理是制造业的终极颠覆者。虽然营销文案生成器的两秒延迟令人恼火，但物理机器人技术中200毫秒的延迟对运营安全和精度可能造成灾难性影响。Gartner预测，到2029年，至少60%的边缘计算部署将采用“复合人工智能”，即预测性与生成式人工智能的集成。我们正面临“延迟墙”，传统云路由的光速限制已无法支持工厂车间的自主多模态资产。

二、从固定自动化到自适应自治

物理人工智能的真正价值主张在于将机器人从固定自动化转向自适应自主。传统机器人技术需要严格且预先编程的环境，哪怕零件位置的微小变化都可能暂停生产。通过将本地“大脑”与物理“力量”整合，企业可以部署能够实时学习和适应环境变量的资产。这使得机器人变成了灵活的工作者，而非静态机械。

这一转变重新定义了工厂车间的投资回报率。无需花费数月时间手动重新编程新产品线，视觉驱动系统和生成式AI引导机器人实现快速重组。这带来了“多功能性红利”，因为今天优化仓库的机器人车队，明天可以通过软件重新分配去处理完全不同的组装挑战。这确保了硬件投资在市场需求变化时保持韧性。

三、早期采用者：从试播到生产现实

早期采用者已经展示了将“大脑”转移到“肌肉”的投资回报率：

● 协调物流：亚马逊已证明，利用生成式AI引导系统协调自主移动资产，可提升设施效率25%，加快25%的交付速度。

● 精密制造：富士康利用物理人工智能自动化复杂任务，如电缆插入，部署时间缩短40%，运营成本降低15%。

● 智能配送：沃尔玛在配送中心集成了人工智能，利用视觉数据和本地编排构建“完美托盘”，实时匹配特定门店需求。

四、构建“物理AI准备”基础设施

为了从工程理论转向现场部署，CIO必须审计五个关键基础设施领域：

● 硅异构性：从通用CPU转向针对高性能视觉和神经处理单元（NPU）的定制组合，用于边缘节能推断。GPU在复杂模型训练和渲染中表现出色，而NPU则专为加速神经网络作设计，且功耗更低。

● 私人5G和Wi-Fi 7：部署超低延迟无线“气泡”对于支持数百台机器人同时协调的高密度环境至关重要。

● 基于硬件的可信执行：利用机密计算在机器人现场保护模型权重，防止对“现场大脑”的物理篡改。

● 语义数据过滤：实现本地逻辑，仅将“有意义”事件回传至云端，可将2026年的撤离费用降低高达80%。

● 自主故障切换：确保你的堆栈有足够的本地“内存”和逻辑，即使5G或卫星链路断开也能完成物理任务。

结论是：实体化时代的投资回报率

未来五年的投资回报率不会来自后台边际生产力提升;它们将来自物理人工智能。我们正进入“具身时代”，这是一个根本性的转变，人工智能超越了抽象的数据处理，获得了实体存在。

在这个时代，智能不再“脱离实体”或局限于云端。它直接集成在硬件中，如臂、轮子和传感器。这使得人工智能能够像人类一样通过物理试错来学习。我们在富士康的应用中看到了这一点，机械臂“感知”正确的张力以完成复杂电缆的插入，而不是遵循固定的预设路径。

通过将情报推进到行动点，组织的推理成本降低了90%，运营安全性提升了10倍。亚马逊的Proteus机器人就是一个典型例子;他们利用“语义理解”，实时安全地绕过人类联系人，无需中央服务器的延迟。从数字逻辑向物理体验的转变也促成了更复杂的编排，比如沃尔玛的“完美托盘”，机器人根据各种杂货的实时维度动态调整堆叠策略。

对于CIO来说，你的使命很明确：不要只盯着屏幕看，而是开始关注整个堆栈。物理层不再只是一个地点;它是具身时代的引擎。

人工智能适合哪些地方又不适合那些地方？

Fri, 13 Feb 2026 10:44:41 +0800

过去一年对CIO来说是一个转折点。人工智能已从实验转向执行优先级。但在急于“采用人工智能”的过程中，我见过许多组织跌跌撞撞——不是因为技术本身，而是因为他们跳过了基础知识。

在企业IT领域工作了三十年——支持从硅谷到印度的全球客户——我学到了一个简单的事实：只有当你的基础坚实时，人工智能才能创造价值。无论你管理的是遗留数据中心、云基础设施还是现代DevOps环境，AI都无法取代IT学科。它放大了它。这就是为什么我经常告诉同行：AI 在混乱之上，只是自动化混乱更快。

要让人工智能发挥作用，CIO必须从了解现有系统、工作流程和业务成果开始。只有这样，我们才能识别人工智能真正适合的地方——以及它不适合的地方。

一、人工智能是遗留债务检测器，而非灵丹妙药

每个企业都有传承DNA。即使是最现代的数字优先公司，也依赖于数十年演变而成的基础设施、政策和人工流程层层。当组织试图在没有清理的情况下将人工智能引入该生态系统时，往往暴露出早已存在的问题：过时的工作流程、孤岛化的数据和未公开的依赖关系。

在我自己的实践中，我见过只有当团队先稳定身份访问管理（IAM）、清理数据存储并确立明确的服务归属时，AI项目才会取得成功。

二、承诺：服务运营中的人工智能（ITSM）

在一个领域，AI的价值是即时且可衡量的：服务运营。我们已经超越了简单的聊天机器人;先进的人工智能代理现在正在自动化整个L1流程，带来显著的生产力提升。例如，一些企业通过部署智能助手自动解决密码重置和访问请求等问题，成功报告了一级IT支持工作量减少了多达50%。

然而，这种即时的成功可能具有欺骗性。AI在服务管理中的顺利部署，仅因输入（工单、知识文章）已经被结构化和包含。

三、现实：AI在DevOps及更广泛业务职能中的应用

进入复杂的DevOps流水线或财务工作流程，挑战会倍增。在这里，人工智能必须与非结构化代码、复杂的业务逻辑以及不断变化的法规进行交互。

我观察到，DevOps中最成功的AI项目侧重于增强，而非全面替代。例如，在软件开发生命周期中，人工智能被战略性地用于审查代码，研究表明它可以通过自动化错误检测和标记潜在安全漏洞，帮助提升开发者的生产力和代码质量。人工智能擅长重复性任务，如测试用例生成和代码建议，但人工监督在架构决策和安全审计中依然至关重要。就像ITSM一样，AI的影响与底层流程的成熟度成正比。

教训是：并非所有AI价值都是立竿见影的。有些领域需要更缓慢、更有计划的推进来保护信任。

四、负责任人工智能领导的3个原则

CIO的角色正从基础设施托管者向业务战略家演变。人工智能让这一转变既令人兴奋又令人望而生畏。为了负责任地领导，我建议遵循三个指导原则：

从小处开始，快速证明：在扩展之前，先在结构化、数据丰富的环境中试点AI，比如ITSM或DevOps。

衡量结果，而非炒作：跟踪重要指标——成本节约、解决时间、员工满意度。

在成长前先治理：在全企业部署前，建立数据隐私、伦理使用和供应商问责的防护措施。这包括通过官方机制如标准合同条款（SCC）应对跨境数据传输的复杂要求。

在我看来，人工智能最大的贡献不会是取代人类——而是放大人类的意图。只要有纪律地应用，人工智能可以帮助我们实现IT一直以来的目标：可靠性、响应能力和韧性。

五、一个强大的杠杆

人工智能的采用不再是可选的。但我们如何采用它，决定了它是战略优势还是运营负担。对于拥有2000+名员工的组织来说，人工智能是提升劳动力生产力的强大杠杆——尤其是在IT支持和服务运营领域。

然而，CIO的使命始终如一：将技术与业务价值相结合，而非流行词汇。当我们迈入这个新时代时，请记住：人工智能将重新定义信息技术，但不是取代它——而是提醒我们，技术的目的是放大人类意图，而非覆盖它。

数据基础设施建设典型案例之三十六

Fri, 13 Feb 2026 10:42:04 +0800

数据基础设施建设典型案例之三十六 | 贵阳“1+3+5+N”数据流通利用基础设施建设筑牢区域数据融合应用一体化底座

推荐单位：贵州省大数据发展管理局

申报单位：贵州大数据产业集团有限公司

面向在政务数据共享、公共数据授权运营及数据流通交易过程中，数据家底不清、数据标准不一及供需匹配实时性的问题，建设“1+3+5+N”数据流通利用基础设施。即以“1”个统一开发利用云及网络底座；构建数据要素登记、安全监管、标准规范“3”大支撑体系；数据互联汇聚、数据加工治理、数据开发利用、数据流通运营、数据产业服务“5”大业务体系及打造“N”个应用场景。“135N”作为贵州、贵阳一体化数据基础设施重要载体，提供隐私保护计算、沙箱等多方主体价值共创的共性能力工具集，形成“设施+运营+市场化”的数据开发利用模式，助力省市一体数字产业化及贵州数字经济高质量发展。

https://mp.weixin.qq.com/s/yr_-AU-Ap4jL9j49CYU4cg

量子科技、生物制造、氢能和核聚变、具身智能、脑机接口、6G通信

Fri, 13 Feb 2026 10:40:16 +0800

未来产业具有前瞻性、战略性、颠覆性等特点，需要科学谋划、全局统筹。“十五五”规划建议明确提出：“前瞻布局未来产业”“推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点”。这为我们锚定了“十五五”时期发展未来产业的主攻方向、核心任务、推进路径。

国家电网董事长辛保安谈电网数字化转型

Wed, 22 Oct 2025 00:29:27 +0800

新一轮信息技术革命蓬勃发展，推动全球加速进入数字经济时代。习近平总书记多次强调，要加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展。今年以来，党中央、国务院对加快以5G网络、大数据中心、人工智能、工业互联网等为代表的新型基础设施建设作出了重要部署。近期，国资委印发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，为国企数字化转型指明了方向。

一、国家电网数字化转型的认识

这些年，我们坚持把数字化转型摆在重要位置，持之以恒推进，主要基于以下考虑：

数字化是适应能源革命和数字革命相融并进趋势的必然选择。随着大云物移智等现代信息技术和能源技术深度融合、广泛应用，能源转型的数字化、智能化特征进一步凸显。无论是适应新能源大规模高比例并网和消纳要求，还是支撑分布式能源、储能、电动汽车等交互式、移动式设施广泛接入，都需要以数字技术为电网赋能，促进源网荷储协调互动，推动电网向更加智慧、更加泛在、更加友好的能源互联网升级，持续提高能源供给清洁化、终端消费电气化、系统运转高效化水平，在引领能源生产和消费革命中发挥更大作用。

数字化是提升管理改善服务的内在要求。国家电网运营着全球电压等级最高、能源资源配置能力最强、并网新能源规模最大的特大型电网，迫切需要以数字化、现代化手段推进管理变革，实现经营管理全过程实时感知、可视可控、精益高效，促进发展质量、效率和效益全面提升。面对日益多元化、个性化和互动化的客户需求，也需要以数字化提高电力精准服务、便捷服务、智能服务水平，提升客户获得感和满意度。

数字化是育新机开新局培育新增长点的强大引擎。加快数字化转型、发展数字经济已成为国内外大型企业促进新旧动能转换、培育竞争新优势的普遍选择。今年全球蔓延的疫情进一步加速了数字化进程，线上消费、新零售等数字经济新模式、新业态不断涌现、蓬勃发展。经过这些年的发展，国家电网在网络、平台、用户、数据等方面拥有丰富资源。在电价持续降低、经营压力巨大的严峻形势下，深挖资源价值和潜力，以数字化改造提升传统业务、促进产业升级，开拓能源数字经济这一巨大蓝海市场，是我们走出发展困境、培育新动能、开辟新空间的必由之路。

二、国家电网数字化转型的实践

国家电网公司始终高度重视数字化转型，在十多年企业信息化建设的基础上，加快推进新型数字基础设施建设，全面推动数字化转型发展，重点抓了以下几个方面工作。

一是夯实数字化发展基础。数字化转型建立在数据的准确采集、高效传输和安全可靠利用的基础上，离不开网络、平台等软硬件基础设施的支撑。我们坚持不懈狠抓数据管理。针对电力数据采集规模大、专业覆盖广、数据类型多等特点，建立跨部门、跨专业、跨领域的一体化数据资源体系，按照“盘点-规范-治理-应用”的思路，强化数据分级分类管理，建立最小化的数据共享负面清单，推动数据规范授权、融合贯通、灵活获取，实现“一次录入、共享应用”。构建智慧物联体系。电网企业拥有海量设备资源、联系千家万户，通过接入各类边缘设备、感知设备及5亿只智能电表，构建分布广泛、快速反应的电力物联网，有力支撑了电网、设备、客户状态的动态采集、实时感知和在线监测。建设数据中心。强化“两级部署、多级应用”，建成北京、上海、陕西三地集中式数据中心，加快27家省公司数据中心升级改造，实现核心业务数据统一接入、汇集、存储，服务器超过1.9万台，存储容量近30PB。打造企业中台。着眼满足共性需求，突出抓好数据、业务、技术中台建设，实现跨业务数据互联互通、共享应用，通过核心业务共性内容的沉淀整合，提供企业级共享服务900余项，促进了各类业务运营和创新应用。今年以来，我们在数字新基建领域投入247亿元，全面部署电网数字化平台、电力物联网、能源大数据中心建设等十项重点任务，与41家互联网相关企业开展战略合作，数字基础设施建设得到进一步加强。

二是推进业务数字化转型。利用数字技术大力改造提升传统电网业务，促进生产提质、经营提效、服务提升。推进电网生产数字化。强化电网规划、建设、调度、运行、检修等全环节数字化管控。例如,推广应用图数一体、在线交互的“网上电网”，有力支撑各电压等级电网在线可视化诊断评价、智能规划和精准投资，基本实现“电网一张图、数据一个源、业务一条线”。推进企业经营数字化。以人财物等核心资源优化配置为重点，利用数字技术提升精益管理水平。在财务管理方面，构建多维精益管理体系，促进业务与财务深度融合，精准核算每个业务单元的投入产出效率。在物资管理方面，初步建成现代智慧供应链，实现物资业务全流程在线办理，推动智能采购电子化、数字物流网络化、全景质控可视化，每年投标成本降低70%，累计降低库存储备约80亿元，被商务部作为创新案例在全国推广。推进客户服务数字化。通过打造融合线上线下服务的“网上国网”平台，全面推行线上办电、交费、查询等125项业务功能，实现服务一个入口、客户一次注册、业务一网通办。平台累计注册用户数突破1.26亿，线上缴费9.8亿笔，金额1400亿元。特别是疫情期间，大力推行线上办电，让人民群众足不出户享受便捷服务，以及“欠费不停电”“不计滞纳金”等贴心服务。

三是积极拓展数字产业化。电力大数据是一座“富矿”，有巨大的价值挖掘潜力。国家电网积极发展平台业务、数据产品业务，努力为客户提供多元服务。积极开展能源电商业务。打造了国内最大的能源电商平台，聚合产业链上下游资源，开展物资电商化采购，提供电力智能交费服务，并不断拓展平台功能，为客户提供低成本、优质高效的平台服务，截至目前注册用户数2.7亿，今年1-9月平台累计交易10441亿元、同比增长57.3%。积极开展智慧车联网业务。搭建了全球规模最大的智慧车联网平台，累计接入充电桩103万个，为经营区域480万辆电动汽车绿色出行提供便捷智能的充换电服务，实现“车-桩-网”高效协同的能源互动，助推电动汽车产业发展。积极拓展电力大数据征信服务。利用企业用电数据，积极开展信贷反欺诈、授信辅助、贷后预警等方面的数据分析与应用，破解金融机构对中小微企业“不敢贷”“不愿贷”的难题，目前17家省公司及国网电商公司与金融机构签署战略合作协议，促成了935家中小微企业融资33.8亿元。积极服务政府精准施策。在服务环保监测方面，开发智慧环保电力大数据产品，在线监测污染源企业排污情况，在四川成都已将6078家环保重点受控企业用电信息接入环保监测平台，帮助生态环境局1小时内完成所有企业线上巡查。在服务复工复产方面，今年疫情期间，公司首创“企业复工电力指数”，及时准确反映各行业复工复产情况，为各级政府科学决策提供数据支撑。

四是提升数字化保障能力。国家电网始终将组织、技术、安全等方面的能力建设，作为数字化转型的重要保证。在组织建设上，分别在总部-省-市三个层面设立了专业部门负责推动数字化转型工作，并依托公司科研、产业单位和互联网公司等外部合作伙伴，建立了强大的数字化支撑力量，形成了层次清晰、高效协同的数字化发展组织体系，特别是组建国网大数据中心，专门开展数据运营、大数据分析挖掘等工作，强化了公司数据管理和应用能力。在技术攻关上，结合自主研发、联合攻关和集成应用等多种方式，推进先进信息技术和能源技术融合创新，加大电力芯片、人工智能、区块链、电力北斗等新技术攻关力度，强化数据技术研发，为电网数字化转型提供有力的技术支撑，目前公司级人工智能平台建设已经试点上线运行，北斗基站建成投运1132座，各项重点数字技术研发正在快速推进。在网络安全上，公司坚持人防、技防并重，持续筑牢互联网大区、管理信息大区、生产控制大区三道防线，构建了全场景网络安全防护体系。同时，注重以攻促防、平战结合，常态化开展网络实战攻防，持续提升防护能力。在“护网2020”网络攻防演习中，公司夺得全国防守方第一名。

三、国家电网数字化转型的体会

回顾这几年的数字化转型实践，有以下四点深切体会：

一是坚持战略引领。数字化转型涉及各层级、各领域、各业务，既是一项极具创新性的复杂系统工程，也是一个长期的动态过程。需要纳入企业战略进行统一研究、整体部署，确保方向正确、上下同欲。

二是坚持顶层设计和基层创新相结合。数字化转型不是传统的自上而下推进，而是双向发力、迭代创新。在技术路线、通信协议、接口标准、数据规范等方面，需要通盘考虑、系统规划、统筹推进；在具体应用开发、业务开拓上，需要更加尊重基层首创，激励广大干部职工在实践中大胆探索、迭代完善、创新突破。

三是坚持需求牵引、价值导向。数字化转型不能盲目跟风、不是大拆大建，关键是满足需求、创造价值。一方面，要从实际出发，缺什么补什么，需要什么开发什么，着力用数字化手段解决生产、运营、服务等方面的痛点、难点问题；另一方面，要深挖资源潜力，着力将数字化优势转化为经济和产业优势，为企业、用户和社会创造更大价值。

四是坚持数据开发与保护并重。电力数据既是企业的战略资源和核心生产要素，也能够直接反映经济运行、社会民生、产业运转、用户信用等情况，涉及大量敏感信息。因此，在挖掘数据“富矿”价值、开发数字产品、发展数字经济时，必须把安全合规作为前提条件，确保数据安全、保护用户隐私，坚决防止发生敏感数据和个人信息泄露，以及由于网络安全引发的大电网安全事故。

数据质量治理的基本流程有哪些?

Wed, 22 Oct 2025 00:23:25 +0800

发现数据质量问题 > 定义数据质量规则 > 质量控制 > 质量评估 > 质量优化。

质量问题：列出了数据可能存在的问题，如完整性、唯一性、准确性、一致性、及时性、真实性和相关性等。

质量规则：定义了数据质量的规则和权重分配。这些规则用于评估数据的质量。比如针对字段设计质量规则（如手机号长度、日期格式、数值范围等）。
质量控制前置：在数据进入平台之前进行质量控制，包括数据录入、数据导入和集成接入。不符合规则的数据不会被允许进入平台。
质量评估：对已有数据进行质量评估，生成评估报告。评估过程中会识别出脏数据（即不符合质量要求的数据）并进行详细记录。
数据清洗：对识别出的脏数据进行自动清洗，以提高数据质量。针对复杂问题，触发预警，推送人工复核流程。
低分/异常预警：对质量评分低或异常的数据发出预警，以便及时处理。
质量情况统计：对数据质量情况进行统计分析，以便更好地理解和改进数据质量。

国资委：国企数字化转型的“五转、五化、五新、五维”

Wed, 22 Oct 2025 00:14:47 +0800

国企数字化转型工作进展

1.加快“五转”落地，转型工作体系初步形成。

国企围绕转意识、转组织、转模式、转方法、转文化，多措并举推进转型工作落地。

89家央企明确数字化转型发展规划。
90多家央企组建“一把手”负责的转型领导机制，明确牵头部门。
800多家国企探索传统业务转型模式，推出典型企业900多个，建设数字场景3200多个，组织转型培训3.7万场，参加人次近千万。
国企数字化转型“上热中温下冷”局面得到较大改观。

2.加强“五化”提升，传统产业数字化转型提档加速。

国企积极推进研发数字化、生产智能化、经营一体化、服务敏捷化、产业生态化，促进传统业务全方位、全链条改造。

52家中央工业企业2022年数字化研发设计工具普及率平均85.9%，关键工序数控化率平均72.6%，分别超全国水平8.9和14个百分点。
60多家央企建设数字化产业链协同平台数量超100个，带动产业链上下游、大中小企业融通发展。
国企数字化转型“不愿转不敢转不会转”情况得到一定程度改变。

3.加力“五新”突破，数字产业化加快发展。

国企集中优势力量攻关新技术、推出新产品、布局新基建、打造“专精特新”企业、培育新兴产业，助力实现高水平科技自立自强。

70多家央企取得5G光收发芯片、操作系统等200余项数字技术成果。
累计开通5G基站273万个，建设北斗地基增强站1.2万余座。
组建数字科技类公司近500家。
国企数字技术供给服务能力加快提升。

4.加大“五维”赋能，服务现代化高效推进。

国有企业积极牵头或参与证照电子化、办事“最多跑一次”、智慧文化宫、“数字技术+医疗健康”服务体系、“雪亮工程”“村村通”工程、可再生能源数据库等建设，赋能数字政务、数字文化、数字社会、数字乡村、数字生态文明建设。国企在数字中国建设中的骨干支撑作用日益凸显。

国有企业深入实施数字化转型行动计划要点

1.加强对标评估，提升转型系统推进能力。

定期开展转型实施方案对标评估，动态调整转型策略，保障数字化转型与企业发展战略的协调性。
持续开展转型水平对标评估，学习借鉴行业先进经验，动态优化转型路径。
开展业务与数字化能力适应性评估，定期梳理优化转型架构，保障业务架构、数据架构、应用架构、技术架构融合一致。
加强评估、规划、实施、优化闭环管理，强化一把手负责，明确分工，压实责任，定期通报进展情况，保障转型任务顺利实施。

2.推进试点示范，提升生产方式变革能力。

聚焦主责主业，组织开展数字化转型试点企业建设，发挥转型引领作用，力争“试成一批、带动一片”。
聚焦智能制造，加快推进“人机隔离”“机器换人”“黑灯工厂”等智能工厂建设，提升制造业高端化智能化绿色化水平。
聚焦企业全流程，加快数字技术应用和场景创新，提高全要素生产率。
加快“北斗+”数字场景创新，形成工作机制，促进北斗规模化应用。

3.完善体制机制，提升转型支撑保障能力。

建立适应数据要素价值发挥的组织机制，加强数据要素治理，完善数据权属、责任认定、收益分配等机制，促进数据集成共享与价值释放。
建立科学、合理的资源统筹调度机制，提升数字化转型投入强度，提高资金使用效率。
加快培育高水平、创新型、复合型数字化人才队伍，创新工作方法，促进全员数字素养与技能提升。
出台含金量高、分量足的配套制度办法、支持政策，提升转型动力活力。

4.加强合作发展，提升安全自主创新水平。

发挥创新联合体等作用，促进产学研合作，加强“卡脖子”技术、原创性引领性技术攻关，主动开放市场，促进成果应用，带动产业链上下游、大中小企业融通发展。
发挥国企骨干作用，加快5G、北斗、卫星互联网、人工智能、区块链、工业互联网等数字新型基础设施建设，提升信息服务支撑能力。
发挥央企数字协同创新平台作用，促进区域间、行业间、企业间经验交流、创新合作。
加强前瞻性谋划，持续培育新业务增长点和数字科技领军企业，加快发展战略性新兴产业和未来产业。

——–以下引用华为云副总裁、华为云首席数字化转型官苏立清苏总在中国信息化百人会2020年度峰会上，主题为“释放数据生产力，助力政企智能升级”演讲中的内容介绍：

“转意识”

有些企业存在一种观念，认为数字化转型就是信息技术部门的事情，但技术一定要帮助业务来实现价值，无论是效率提升，还是产品以及商业模式创新，归根结底都是要产生业务价值，因此业务部门也要动起来，只有技术和业务进行深度的融合与协同，才能推动数字化转型落地。“这个转意识，我们叫双轮驱动，业务和技术共同驱动。我本人是信息技术部门出身，但是我非常愿意跟业务一起合作，共同去探索数字化转型。”苏立清说。

“转组织”

过去企业实施数字化项目时，往往是业务部门提出需求给IT部门，后者开发IT系统来满足业务的诉求。然而，随着企业业务变化越来越快，这种模式日益迟钝落伍，那就意味业务和IT要形成一个联合团队，换言之，“业务技术双轮驱动”并非是意识上双轮驱动，还要落实在组织架构和工作流程上。在华为，数字化转型项目经理往往由业务部门承担，IT负责技术方面的支撑，如此形成一个“你中有我、我中有你”密切协同团队，IT既对业务有深刻的理解，业务对IT也有相当的理解。

“转文化”

数字化转型实际上会导致企业IT架构和业务架构都会发生深刻变化。例如，微服务是IT人员开发软件的一种架构和组织方法，微服务化也已经成为一个关键趋势，因为它能够更好地解构业务，而想要转向微服务化时，平台文化就变得非常重要。“过去一个需求产生了一类软件包来帮助业务实现模式，在未来（该模式）可能不够了，要有新的平台型的架构来实现业务快速响应，这就意味着大家要构建平台和使用平台，这就是平台文化，也就是说“人人为我，我为人人”，一起构建平台，做一个生态和土地来不断地成长，形成一个不断迭代的新型架构，来满足企业数字化转型的需要。”苏立清解释说。

“转方法”

数字化转型离不开对业务的解读，而解读业务，苏立清指出用数字化技术解读业务的三个核心维度：

第一维度是业务对象数字化。

要尽可能地把各个场景的业务对象解构出来，实现数字化，因为只有这样IT才能发挥作用；

第二个维度是业务流程线上化。

过去软件包其实也是帮助固化业务流程，但是其功能和对业务的响应往往不够，新的架构下，须把业务流程尽可能从线下转到线上，IT就可以发挥作用；

第三个维度是业务规则结构化。

虽然有一部分规则已经通过IT系统沉淀下来，但实际上仍有大量的规则还沉淀在业务人员的脑子里，如何将这些规则进行结构化，再进行数字化，然后来进行IT处理，这是非常重要的。
“业务对象数字化、业务流程线上化、业务规则结构化，就可以实现业务的自动化，真正实现业务的高速运转，这一点其实需要业务和IT一起深度合作才能完成。”苏立清总结说。

“转模式”

包括华为在内的很多企业过去建设了大量的IT 系统，但这些系统往往架构老旧，而面向未来的IT系统，苏立清认为那一定是以云为基础，以数据为驱动，微服务化的一个新型架构。
如果企业一味保护过去的投资，那未来可能会落后，但如果说要将存量系统全部推倒，显然也不现实。

因此，华为提出，采用Bi-Model双模IT是企业进行数字化转型可行的选择。
也就是说，既对过去的存量系统进行使用，通过数据把它联接起来，在新建系统中，采用以云为基础，以数据驱动的微服务化的新型架构。如此一来，既拥抱未来也能适应过去，属于一种“立而不破”的IT架构。
然后是“五化”，“研发数字化、生产智能化、经营一体化、服务敏捷化、产业生态化”来自于国务院国资委干部教育培训中心课题（项目编号：22GZW0303）阶段性成果，题为《中央企业数字化转型进展和实践经验》。

在这篇文章中，对98家央企截至2022年底的相关信息做了统计、研究、分析，首先介绍了中央企业数字化转型工作的五个基本做法，包括：一是集团统一构建云平台、二是构建综合管控平台、三是集团搭建数字化技术中台、四是打造供应链集成平台、五是成立专业的数科公司。

然后就是中央企业推进数字化转型工作的五个主要特点，即“五化”，具体包括：

01 研发设计数字化

目前中央企业建成数字化协同研发平台306个。例如，国药集团构建生物安全防护三级实验室，进行高通量数据筛查。兵装集团构建虚拟仿真平台，首发智能语音音频互动，整体研发周期缩短1/3。

02 生产运营智能化
中央工业企业关键工序数控化率已经达到68.9%，高于全国其他工业企业13个百分点。例如，中国商飞组建5G工业创新中心，建成国内第一个5G全连接工厂，开发了工业创新的应用场景。中国海油对原油关键设备实时监测，由多点分散转为集中的方式，效率提升了30%。

03 经营管理一体化
中央企业近2/3实现了经营管理数字化的全面覆盖，部分中央企业实现了集团的一体化。例如，国家电网成立企业中台领导小组和工作组，基于数据中台整合贯通共享业务数据，实现财务多维经营管理数字化，提高企业协同效益。华润集团集成应用400多个，实现集团40万员工同时在线办公、业务集成和信息交流。

04 用户服务敏捷化
据相关统计，有75家中央企业已经开展了电商应用，2021年交易规模达到10万亿元，约占全国电商交易额的1/4。中国航信旗下航旅纵横服务平台，整合了全球1600多家机场240多家航司资源，为用户提供航班航程出行服务。中国中化构建现代农业技术服务平台，实现在线服务的耕地面积超过2亿亩。

05 产业协同生态化
中央企业供应链集成平台已超过120个。中国石油旗下易拍客石油贸易电商平台，一体化连接1600多家大型企业，年交易额达到2万亿元。中国远洋联合航运和港口公司，创立了航运类的区块链联盟，在全球100多个国家海关、港口都得到了应用，相关国家货物从原来的2天缩短到4个小时以内。

翻译：

Progress in the digital transformation of state-owned enterprises

Accelerate the landing of the “five turns”, and the transformation work system has taken initial shape.

State-owned enterprises around the change of consciousness, change of organization, change of model, change of method, change of culture, multiple measures to promote the transformation of the work landing.

89 central enterprises have made clear their digital transformation development plans.

More than 90 central enterprises have formed a transformation leadership mechanism responsible for the “first leader” and clearly defined the leading departments.

More than 800 soes explored traditional business transformation models, launched more than 900 typical enterprises, built more than 3,200 digital scenarios, and organized 37,000 transformation training sessions, with nearly 10 million participants.

The situation of “hot, warm and cold” in the digital transformation of state-owned enterprises has been greatly improved.

Strengthen the “five modernization” promotion, and accelerate the digital transformation of traditional industries.

State-owned enterprises actively promote digitization of research and development, intelligent production, integrated management, agile services, and industrial ecology, and promote all-round and whole-chain transformation of traditional businesses.

In 2022, the penetration rate of digital R & D and design tools in 52 central industrial enterprises averaged 85.9%, and the CNC rate of key processes averaged 72.6%, respectively 8.9 and 14 percentage points higher than the national level.

More than 60 central enterprises have built more than 100 digital industrial chain collaboration platforms, driving the integrated development of upstream and downstream of the industrial chain and large, small and medium-sized enterprises.

The situation of “unwilling to turn and afraid to turn” in the digital transformation of state-owned enterprises has changed to a certain extent.

Strengthen the “five new” breakthrough, and accelerate the development of digital industrialization.

State-owned enterprises focus their strengths on tackling new technologies, launching new products, laying out new infrastructure, creating “specialized and innovative” enterprises, and cultivating emerging industries to help achieve high-level scientific and technological self-reliance.

More than 70 central enterprises have achieved more than 200 digital technology achievements such as 5G optical transceiver chips and operating systems.

A total of 2.73 million 5G base stations have been opened, and more than 12,000 Beidou foundation strengthening stations have been built.

Nearly 500 digital technology companies have been established.

The ability of state-owned enterprises to supply services with digital technologies was accelerated.

Increase the “five dimensions” empowerment, and promote the modernization of services efficiently.

State-owned enterprises actively take the lead or participate in the construction of electronic certificates, “run at most once”, smart Culture Palace, “digital technology + medical and health” service system, “Xueliang Project”, “Village access” project, renewable energy database, etc., enabling the construction of digital government, digital culture, digital society, digital countryside, and digital ecological civilization. State-owned enterprises are playing an increasingly prominent role in supporting the construction of digital China.

Key points of the digital Transformation Action Plan for State-owned enterprises

Strengthen the evaluation of the benchmark and improve the promotion ability of the transformation system.

Carry out regular evaluation of transformation implementation plan, dynamically adjust transformation strategy, and ensure the coordination of digital transformation and enterprise development strategy.

Continue to carry out the evaluation of the transformation level, learn from the industry’s advanced experience, and dynamically optimize the transformation path.

Carry out business and digital capability adaptability assessment, regularly sort out and optimize the transformation architecture, and ensure the integration of business architecture, data architecture, application architecture, and technology architecture.

Strengthen the evaluation, planning, implementation, and optimization of closed-loop management, strengthen the responsibility of the leader, clarify the division of labor, consolidate responsibilities, and regularly report the progress to ensure the smooth implementation of the transformation task.

Promote pilot demonstrations and enhance the ability to change production modes.

Focus on the main responsibility and main business, organize the construction of digital transformation pilot enterprises, play a leading role in transformation, and strive to “try a batch and drive a piece”.

Focus on intelligent manufacturing, accelerate the construction of intelligent factories such as “man-machine isolation”, “machine replacement” and “black light factory”, and improve the high-end intelligent green level of manufacturing.

Focus on the whole process of the enterprise, accelerate the application of digital technology and scene innovation. And improve the total factor productivity.

Accelerate the innovation of “Beidou +” digital scenarios, form a working mechanism, and promote the large-scale application of Beidou.

Improve institutional mechanisms and enhance the ability to support transformation.

Establish an organizational mechanism to adapt to the value of data elements, strengthen the governance of data elements, improve data ownership, responsibility identification, income distribution and other mechanisms. And promote data integration and sharing and value release.

Establish a scientific and reasonable resource scheduling mechanism, increase the intensity of investment in digital transformation. And improve the efficiency of fund use.

Accelerate the cultivation of high-level, innovative and composite digital talent teams, innovate working methods, and promote the digital literacy and skills of all employees.

We will introduce supporting systems, measures, and policies with high gold content and sufficient weight to enhance the dynamism of transformation.

Strengthen cooperation and development to enhance the level of independent security innovation.

We will give play to the role of innovation consortiums, promote industry-university-research cooperation, strengthen research on “bottleneck” technologies and innovation-leading technologies, take the initiative to open markets, promote the application of results, and promote the integrated development of upstream and downstream industrial chains and large, small and medium-sized enterprises.

We will give full play to the backbone role of state-owned enterprises, accelerate the construction of new digital infrastructure such as 5G, Beidou, satellite Internet, artificial intelligence, blockchain, and industrial Internet, and improve the ability to support information services.

Give full play to the role of central enterprises digital collaborative innovation platform, and promote inter-regional, inter-industry, and inter-enterprise experience exchange and innovation cooperation.

Strengthen forward-looking planning, continue to cultivate new business growth points and digital technology leaders, and accelerate the development of strategic emerging industries and future industries.

——– The following is a quote from Su Liqing Su, Vice President of Huawei Cloud and Chief Digital transformation Officer of Huawei Cloud, at the China Informatization 100 Annual Summit 2020, with the theme of “Releasing Data Productivity to Help Government and Enterprise intelligent upgrading” speech:

“Transconsciousness”

Some enterprises have a concept that digital transformation is the matter of the information technology department, but technology must help the business to realize value, whether it is efficiency improvement, or product and business model innovation, in the final analysis, it is to generate business value.

So the business department must also move, only technology and business in-depth integration and collaboration. To promote the implementation of digital transformation. “This turn of consciousness, we call two-wheel drive, business and technology drive together. I’m from an IT background, but I really want to work with the business to explore digital transformation.” Su Liqing said.

transtissue

In the past, when enterprises implemented digital projects, the business department often proposed requirements to the IT department, and the latter developed IT systems to meet the needs of the business. However, as business changes faster and faster, this model becomes increasingly sluggish and outdated, which means that business and IT need to form a joint team, in other words, “business technology two-wheel drive” is not a two-wheel drive in consciousness, but also in organizational structure and workflow.

In Huawei, the digital transformation project manager is usually undertaken by the business department. And IT is responsible for technical support, so as to form a “you have me, I have you” close collaboration team, IT has a deep understanding of the business, and the business has a considerable understanding of IT.

“Change culture”

Digital transformation actually leads to profound changes in both enterprise IT architecture and business architecture. For example, microservices are an architectural and organizational way for IT staff to develop software, and microservice has become a key trend because it can better deconstruct the business, and platform culture becomes very important when you want to move to microservices. “In the past, a need has produced a class of software packages to help the business implement the model, in the future (the model) may not be enough.

There must be a new platform-based architecture to achieve rapid business response, which means that everyone must build the platform and use the platform, which is the platform culture, that is,” everyone for me, I for everyone “, build the platform together. To make an ecosystem and land to continue to grow, to form a constantly iterative new architecture to meet the needs of the digital transformation of enterprises.” Su Liqing explained.

“Transfer method”

Digital transformation cannot be separated from the interpretation of business, and to interpret business, Su Liqing pointed out three core dimensions of digital technology to interpret business:

The first dimension is the digitization of business objects.

IT is necessary to deconstruct the business objects of each scenario as much as possible and realize digitalization, because only in this way can IT play a role;

The second dimension is online business processes.

In the past, software packages helped solidify business processes, but their functions and responses to business were often insufficient. Under the new architecture, business processes must be transferred from offline to online as much as possible, and IT can play a role.

The third dimension is business rule structuring.

Although some rules have been deposited through the IT system, in fact, there are still a large number of rules are still deposited in the brain of business personnel, how to structure these rules, and then digitized, and then IT processing, which is very important.

“Digitization of business objects, online business processes, and structured business rules can achieve business automation and truly realize high-speed business operation, which actually requires deep cooperation between business and IT.” Su Liqing concluded.

“Transfer mode”

Many companies, including Huawei, have built a large number of IT systems in the past, but these systems often have an old architecture, and the future-oriented IT system, Su Liqing believes that it must be a new architecture based on cloud, driven by data, and micro-services.

If companies blindly protect past investments, they may fall behind in the future, but it is obviously unrealistic to say that the stock system should be completely dismantled.

Therefore, Huawei proposes that adopting Bi-Model dual-mode IT is a feasible choice for enterprises to carry out digital transformation.

That is to say, both the use of the past stock system, through the data to connect it, in the new system, the use of cloud-based, data-driven microservice of the new architecture. In this way, both embrace the future and adapt to the past, belonging to a “standing and not breaking” IT architecture.

Then there is “five”, “R & D digitization, intelligent production, management integration, agile service, industrial ecology” from the State-owned Assets Supervision and Administration Commission of the State Council Cadre Education and Training Center project (project number: 22GZW0303) phased results, entitled “Central Enterprise digital transformation Progress and practical experience”.

In this article, statistics, research and analysis are made on the relevant information of 98 central enterprises by the end of 2022. First, five basic approaches for the digital transformation of central enterprises are introduced, including: The first is to build a unified cloud platform, the second is to build a comprehensive management and control platform, the third is to build a digital technology center, the fourth is to build a supply chain integration platform, and the fifth is to establish a professional digital science company.

Then there are the five main characteristics of central enterprises to promote digital transformation, that is, the “five modernizations”, which include:

01 R & D design digitization

At present, the central enterprises have built 306 digital collaborative research and development platforms. For example, Sinopsin Group has built a biosafety protection level 3 laboratory for high-throughput data screening. Military equipment Group built a virtual simulation platform, the first intelligent voice and audio interaction, the overall research and development cycle shortened by 1/3.

02 Intelligent production and operation

The numerical control rate of key processes in central industrial enterprises has reached 68.9%, 13 percentage points higher than other industrial enterprises in the country. For example, COMAC has established a 5G industrial innovation center, built the first 5G fully connected factory in China, and developed application scenarios for industrial innovation. Cnooc’s real-time monitoring of key crude oil equipment has changed from multi-point dispersion to centralized mode, and the efficiency has increased by 30%.

03 Operation and management integration

Nearly 2/3 of central enterprises have realized the comprehensive coverage of digital operation and management, and some central enterprises have realized the integration of the group. For example, the State Grid has set up a leading group and working group in the middle of the enterprise to integrate and share business data based on the data center, realize the digitization of multi-dimensional financial operation and management, and improve the synergy of the enterprise. China Resources Group has more than 400 integrated applications, realizing online office, business integration and information exchange for 400,000 employees at the same time.

04 Agile user services

According to relevant statistics, 75 central enterprises have carried out e-commerce applications, and the transaction scale will reach 10 trillion yuan in 2021, accounting for about 1/4 of the national e-commerce transaction volume. The Air Travel service platform of Air China integrates the resources of more than 240 airlines in more than 1,600 airports around the world to provide users with flight travel services. China’s Sinochem has built a modern agricultural technology service platform, providing online services to more than 200 million mu of arable land.

05 Industrial collaborative ecology

There are more than 120 central enterprise supply chain integration platforms. CNPC’s Yipai oil trade e-commerce platform connects more than 1,600 large enterprises with an annual turnoverIt reached 2 trillion yuan. China COsco United Shipping and Port Company has created a shipping blockchain alliance, which has been applied in customs and ports of more than 100 countries around the world, and the cargo of relevant countries has been shortened from the original 2 days to less than 4 hours.

能力内化，将知识内化为能力

Mon, 08 Sep 2025 00:01:40 +0800

在现代社会，知识的积累已经不再是成功的唯一标准。无论是学生、职场人士，还是企业家，我们都在不断地吸收新知识，追求智力的成长。然而，许多人发现，虽然他们拥有了丰富的知识储备，却很难将这些知识转化为实际的能力，进而在生活和工作中获得成功。知识和能力的关系，常常让人困惑。

其实，知识并非万能，只有通过内化的过程，才能将其转化为真正的能力。那么，如何才能将学习到的知识有效转化为个人的能力呢?本文将通过四个步骤，帮助大家理解如何通过内化知识，逐步提升自己的能力。

第一步：主动思考与理解——从“知道”到“懂”

知识的第一步是获取。当我们接触到一个新的领域或者概念时，最初我们可能只是知道这些信息的存在，了解其表面含义。然而，要将知识转化为能力，仅仅知道是不够的，我们必须深入理解。

主动思考是理解的核心。很多人学习新知识时，习惯于被动接受信息，但这种方式并不能有效地促进知识的内化。真正有效的学习，需要我们在接收信息的过程中，不断进行思考和分析。要问自己：这个知识背后的原理是什么?它是如何应用的?它与我现有的知识体系有什么联系?这些问题能够帮助我们打破“记忆”的局限，真正理解知识的内涵。

例如，在学习一门新的语言时，最初我们可能只是记住了一些单词和句子，但只有通过不断思考这些单词和句子的用法，才能将它们真正运用到实际的交流中去。而这种“理解”不仅仅是记忆和掌握，它需要在头脑中形成清晰的知识框架和关联，使得知识的使用更加灵活和自然。

第二步：知识的实际应用——从“懂”到“做”

当我们对某个知识点有了较为深入的理解后，接下来就是将其付诸实践。知识只有在实际应用中才能真正展现其价值。这个过程既是对知识的检验，也是知识转化为能力的重要环节。

在工作中，很多人可能会遇到这样一种情况：学习了许多管理理论，但当需要在实际工作中进行管理时，却感到束手无策。其实，这正是因为他们没有将知识转化为实际操作的能力。在面对实际问题时，知识必须与现实情况相结合，才能找到最合适的解决方案。因此，将所学知识应用到实际场景中，进行反复实践，逐步积累经验，是提升能力的关键。

例如，在职场中学习了如何进行时间管理理论，但如果不在日常生活中应用这些方法，我们就无法真正提高自己的时间管理能力。通过每天制定计划、优化工作流程，最终能够提高工作效率，减少拖延行为。这种实际应用的过程，能够帮助我们不断改进和完善自己的知识，使之更加贴近实际需求。

第三步：反思与总结——从“做”到“精”

实践的过程中，难免会遇到各种挑战和失败。此时，反思与总结就显得尤为重要。没有反思的实践往往是盲目的，它不能帮助我们更好地提炼出有效的方法，也无法让我们不断提升自己的能力。

反思与总结的关键在于发现自己的不足和改进的空间。在应用知识的过程中，我们可能会发现某些方法并不如预期的那样有效，或者有些细节的处理不到位。此时，通过反思，我们可以从经验中提炼出精华，总结出更有效的做法。在不断的修正和调整中，个人的能力逐渐得到提升。

例如，当我们在实践中使用某个方法解决问题时，可能会遇到一些障碍或不适应的情况。通过回顾整个过程，我们可以分析自己在哪些方面做得不好，哪些地方还可以改进，从而进一步优化自己的工作方式。通过不断总结，我们不仅可以避免重复犯错，还能积累越来越高效的工作方法。

第四步：持续学习与自我升级——从“精”到“新”

在能力提升的过程中，持续学习和自我升级是不可或缺的环节。无论我们在某一领域有多精通，都不能忽视对新知识的追求。世界在不断变化，技术在不断进步，新的理念和方法层出不穷。只有不断学习，才能确保自己不会被时代淘汰，能够始终保持竞争力。

“精”并不是能力的终点，而是进入“新”的起点。不断探索新的领域，接触新的思想，是提升能力的持久动力。在积累经验的同时，我们应该始终保持对新知识的渴望，不断挑战自己的舒适区。

例如，很多职业发展较快的人，之所以能够在竞争中脱颖而出，就是因为他们始终保持学习的心态，及时更新自己的知识体系。他们不仅通过经验积累提升了自己的能力，还通过持续学习，不断拓展自己的视野，使自己的技能始终与时俱进。

总结

通过上述四个步骤——主动思考与理解、知识的实际应用、反思与总结、持续学习与自我升级，我们能够将知识内化为真正的能力。这四个步骤看似简单，但每一步都充满了挑战，需要我们投入足够的时间和精力。

知识的内化是一个渐进的过程，它没有捷径可走，也没有固定的标准。但只要我们在学习的每一个阶段都保持高度的参与感和主动性，最终，我们一定能够将知识转化为真正的能力，成为一个不断进步、永葆竞争力的人。

场景突破和场景的定义

Tue, 15 Jul 2025 01:21:23 +0800

要区分开"场景"在日常生活和数字化领域的差异。日常的场景就像电影布景，而数字化场景必须包含人、目标、环境、技术四要素。比如用户问"微信支付是不是场景"，其实微信支付本身是工具，只有在"便利店扫码买水"这个具体情境里才构成场景。用户可能混淆了"功能"和"场景"。功能是静态能力（如人脸识别），场景是动态解决方案（如机场刷脸登机）。这个区别对设计产品很重要——没有场景支撑的功能就是空中楼阁。

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《制造业企业数字化转型实施指南》（工业和信息化部国务院国有资产监督管理委员会中华全国工商业联合会关于印发）

推动制造业企业数字化转型是一项系统工程，要以企业发展实际为出发点、以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性，精准识别数字化转型优先领域和重点方向。

中小企业坚持因“企”制宜、重点突破，评估转型潜在价值和可行性，明确转型优先级。专精特新“小巨人”企业等基础较好的中小企业应加强关键业务系统部署应用，围绕产品数字孪生、设计制造一体化、个性化定制等复杂场景开展系统化集成改造，提升企业竞争力。省级专精特新中小企业、规上工业中小企业应以需求迫切的场景为突破口，实施重点场景深度改造。

聚焦产业链上下游企业研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等场景，以场景为切入点梳理数字化转型痛点需求，绘制重点行业、重点产业链数字化转型场景图谱（简称“一图谱”），明确企业数字化转型路径，促进产业链上下游企业协同开展转型升级。分场景梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化转型要素清单（简称“四清单”，合称“一图四清单”），助力政产学研各界联合攻坚场景数字化转型关键难点。

一、场景参考架构

场景是制造业全生命周期的基本单元，也是供需双方协同推进数字化转型的纽带。制造业数字化转型可以转化为多个更具操作性的场景转型，通过打造标准化的数字场景解决方案，实现以场景转型之“和”形成行业整体转型之“解”。

（一）场景分类

基于企业或产业链创造价值的过程，将场景划分为研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等场景的数字化转型需要相配套的数字化要素支撑。围绕场景转型所需的“人、机、料、法、环”等资源，将场景数字化要素划分为数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等 4 类要素以及数字基础设施保障。

1. 数据要素：以电子形式存在，利用运算、挖掘、建模等方式，支撑实际生产经营业务活动并发挥重要价值，是场景数字化转型的关键驱动要素。

2. 知识模型：利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，对场景中对象、现象和原理进行数字化、结构化处理，形成反映工业机理、业务逻辑等现实场景的算法、数据结构或数字模块等，是场景数字化转型的重要载体。

3. 工具软件：场景数字化转型所需的各类数字化工具，包括数字化集成工具、通用软件工具、专用软件工具等，是场景数字化转型的关键支撑要素。

4. 人才技能：场景数字化转型过程中相关决策者、管理者、执行者等应当具备的关键能力要求，包含技术研发类、应用实施类、业务管理类等所需相关技能，是场景数字化转型的关键保障要素。

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常德 1.数字化转型重点应用场景规划

针对管理数字化和业务数字化过程中甄选2～3个数据应用场景为试点开展设计，通过大数据分析、人工智能、物联网等先进技术，结合先进的装备设施，创新设计和构想数字化应用场景，梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化转型要素清单，实现设备数字化、数据可视化、生产决策智能化，探索构建数字化应用场景的实现路径，形成《数字化转型重点应用场景规划》。

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在数字化领域，“**场景（Scenario）**”是一个核心概念，它指的是**一个特定的、具体的环境或情境，其中用户（人或系统）有明确的目标或需求，并借助数字化技术、工具或服务来达成该目标或满足该需求。**

可以将“场景”理解为**一个完整的故事片段**，它包含了：

1. **人物 (Who)：** 谁在使用？是终端消费者、企业员工、特定行业的从业者、政府部门，还是某个机器/系统？

2. **目标 (What & Why)：** 用户在这个情境下想要做什么？解决什么问题？达成什么目的？满足什么需求？

3. **环境/情境 (Where & When)：** 用户处于什么样的物理环境、时间点、业务环节或流程阶段？有什么特定的限制或条件？

4. **行为/任务 (How)：** 用户是如何行动的？需要执行哪些具体的步骤或操作？

5. **数字化工具/技术 (With What)：** 用户使用了哪些具体的数字技术、平台、应用、数据或服务来辅助完成任务？

6. **结果/价值 (Outcome & Value)：** 最终达成了什么效果？创造了什么价值？（效率提升、成本降低、体验优化、风险控制、新机会创造等）

**简单来说，数字化应用场景就是：**

* **“在什么情况下？”** (环境/情境)

* **“谁？”** (用户)

* **“为了什么？”** (目标/痛点)

* **“用什么数字化的方式？”** (技术/工具)

* **“解决了什么问题/带来了什么好处？”** (价值)

**场景的关键特征：**

1. **具体性：** 场景是具体的、可描述的，而非泛泛而谈。它聚焦于一个明确的“用例”。

2. **用户中心：** 场景的核心是用户及其需求、行为和体验。

3. **目标驱动：** 场景中用户的行为是为了达成一个明确的目标或解决一个具体的问题。

4. **情境化：** 场景发生在特定的环境、时间和背景下，这些因素会影响用户的行为和解决方案的有效性。

5. **技术赋能：** 数字化技术是解决该场景下问题的关键手段或核心支撑。

6. **价值导向：** 场景最终要能体现出数字化应用带来的实际价值或效果提升。

7. **可识别性与可闭环：** 一个好的场景应该是可以被清晰识别、描述，并且其问题可以通过数字化手段形成完整的解决方案闭环。

**为什么“场景”在数字化中如此重要？**

* **避免技术空转：** 从场景出发，能确保技术应用真正解决实际问题，而不是为了技术而技术。

* **精准定位需求：** 帮助理解用户的真实痛点和期望，从而设计出更贴合需求的产品或服务。

* **评估技术价值：** 衡量数字化解决方案是否有效，最直接的方式就是看它在具体场景中带来的改善。

* **指导技术选型与设计：** 不同的场景需要不同的技术组合和功能设计。场景分析是技术路线和产品设计的基础。

* **促进沟通：** 场景是业务人员、技术人员、管理者之间沟通的“共同语言”，易于理解。

* **发现创新机会：** 深入分析现有场景的痛点或未被满足的需求，往往能催生新的数字化创新点。

**举个栗子🌰：**

* **模糊的说法：** “我们要做智慧零售。”

* **具体的数字化应用场景：**

* **场景描述：** `一位消费者（谁）在大型商超（环境）购物时，想快速找到某款特定商品（目标），但不知道具体位置（痛点）。她打开该商场的手机APP（数字化工具），使用“室内导航”功能（技术应用），输入商品名称，APP引导她精准走到商品所在的货架前（行为/任务），快速完成购买（结果），节省了寻找时间，提升了购物体验（价值）。`

* **核心要素提炼：**

* **用户：** 商超顾客

* **目标/痛点：** 快速找到特定商品，避免盲目寻找浪费时间

* **环境：** 大型商超内部

* **数字化技术/工具：** 商场APP、室内定位导航技术（如蓝牙Beacon、WiFi指纹、视觉定位等）

* **行为：** 打开APP -> 使用导航功能 -> 输入商品 -> 跟随指引

* **价值：** 提升顾客购物效率与体验，可能间接促进销售。

**总结：**

在数字化语境下，“场景”就是将抽象的技术能力落地到具体用户、具体环境、具体任务、具体目标、具体价值的“容器”和“桥梁”。它强调的不是技术本身，而是**技术如何在真实世界中被使用并产生价值**。理解和定义清晰的场景，是成功规划和实施任何数字化项目或应用的关键第一步。**脱离了具体场景，数字化技术就失去了生根发芽的土壤，也无法真正解决实际问题。**

鱼骨图和5why的关联与区别

Tue, 08 Jul 2025 09:31:21 +0800

（二）华为服务流程规范化设计

1.计划与执行管控

华为将实施 “双周滚动计划” 机制，通过《项目进度跟踪表》动态更新任务清单，及时反映项目的进展情况。当任务执行偏差超过 3% 时，会立即启动根因分析，找出问题的根源并采取措施进行纠正。采用 “3W1H” 工作法，即明确任务是什么（What）、何时完成（When）、由谁负责（Who）以及如何完成（How），对任务进行细致拆解。在此基础上，输出《售后服务操作手册》，该手册覆盖了 12 类场景的 42 项 SOP（标准操作程序），极大地减少了人为操作风险，确保服务的标准化和规范化。在服务过程中，严格执行ITIL标准化流程，在关键节点设置质量闸口（Quality Gate）进行双重验证，进一步保障服务质量。

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1. Zachman 框架(企业领域)

Zachman 框架是由JohnZachman先生在1987年提出、第一个得到公认的架构框架，如图 1-4 所示。该框架主要表现为一个 6*6 的矩阵，一个是基于 5W1H 的分类，即 Why(动机)、What(数据)、Who(角色)、When(时间)、Where(分布)、How(功能)6 个维度，结合目标范围、业务模型、信息系统模型、技术模型、详细展示、功能系统这 6 个层次，将企业架构分为 36 个组成部分，完成从抽象概念到实例的转换(识别、定义、表示、详述、配置、实例化)，描述了一个完整的企业架构需要考虑的内容。经过 20 多年的发展，Zachman 框架从 2011 年开始基本稳定在 3.0 版本。

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鱼骨图和5why关联性分析

因果逻辑的递进性。

两者均基于因果关系分析原理，鱼骨图通过分层归类梳理问题成因（人、机、料、法、环等维度），5Why则通过连续追问深挖根本原因，二者结合可实现从广度到深度的全面分析。

应用场景的互补性。

在六西格玛等质量管理体系中，常以鱼骨图为框架罗列潜在原因，再逐项运用5Why法进行纵向剖析，形成“系统分类→精确聚焦”的黄金组合。

差异性对比

方法论特性对比。

鱼骨图：

侧重横向拓展，展现问题成因的全貌。

适合复杂问题的多因素系统性分析。

依赖团队协作与头脑风暴。

5Why法：

强调纵向深挖，揭示根源性单一因素。

适合简单问题的快速归因。

需要严谨的逻辑推导能力。

执行路径差异。

鱼骨图采用“发散→归纳”模式，先穷举可能性再筛选重点。

5Why法遵循“聚焦→穿透”模式，通过线性追问排除干扰因素。

工具演进史对照

起源背景：鱼骨图由日本质量管理专家石川馨首创，5Why法则源自丰田生产体系，二者均诞生于日本制造业升级期。

发展轨迹：鱼骨图拓展出问题型/对策型/整理型等变体，5Why法则衍生出5Why1H等改良模型。