AI 赋能云服务：提升敏捷性、效率和客户满意度 (赋能云平台)

引言

随着云计算的普及，企业正在寻求方法来提高敏捷性、效率和客户满意度。人工智能 (AI) 作为一种强大的技术，正成为实现这些目标的关键推动因素。

AI 如何赋能云服务

AI 通过多种方式赋能云服务，包括：

• 自动化任务： AI 可以自动化繁琐且耗时的任务，例如基础设施管理、安全和客户支持，从而释放 IT 团队专注于更有战略意义的举措。
• 提高资源利用率： AI 算法可以优化资源分配并预测需求，从而提高云计算资源的利用率，降低成本。
• 增强客户体验： AI 驱动的聊天机器人、推荐系统和个性化服务可以改善客户体验，提高满意度和忠诚度。
• 检测和预防问题： AI 算法可以实时监控系统并检测异常，从而提前发现问题并

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数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。

数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！

大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。

中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！

因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！

愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。

03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。

04从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。

2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。

②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。

数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。

随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。

但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。

一、数字化经济的新趋势

1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。

从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。

2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。

借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。

行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。

比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。

如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。

3、产品进化+广告进化

薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。

KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。

广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。

4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。

二、消费者变懒

1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：

①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间 比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。

最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。

2、不去菜市场的大妈

疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。

社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。

加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。

来个总结：

1、不破不立

一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。

企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。

不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。

2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。

互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。

供应链为什么要做数字化转型

供应链为什么要做数字化转型

供应链为什么要做数字化转型，供应链是一整条完整的，面对疫情，复工难题困扰了很多企业，资金链、供应链、人员安排等一系列问题都逐渐出现。中国发展已经进入了新时代，互联网的全覆盖让人们的生活进入了全新的形式，下面了解供应链为什么要做数字化转型及相关资料。

供应链为什么要做数字化转型1

几乎所有的行业都在进行数字化转型，方便了千万人，解决了“最后一公里”问题的交通行业的网约车，正在颠覆传统的出租车行业；在银行业，传统银行不得不承受来自金融科技企业巨大挑战的压力。如果比较一个通过数据十分先进的企业和一个停留在机械化甚至仍然处于人力密集型层面的企业，很明显能看出来谁占据更大的优势。

零售企业如今面临变化很大的经营环境，如果不能及时想办法为客户带来良好的体验，就不能尽快适应融入供应链，有效的系统管理也无法展开实行，就会严重对供应链的价值产出产生影响。所以在关键时期，提高企业的供应链精细度显得尤为重要。

怎样进行数字化转型？

1、在合作共赢的时代，要带动上下游合作伙伴打通数据信息，这是基础，建设数字化供应链需要获取供应链中不同的数据，不然是无法实现向数字化供应链转型。

2、要设计合理的流程，大数据分析一般是用来改善库存管理、质量管理、员工管理的，大数据可以将精准的信息反馈给企业，包括计划生产、订单量等，让企业更加迅速地发现自己的缺点，激发企业的动力。

3、要以消费者为中心，数字化的优势和目的就是迅速、精准，通过预测和感知消费者的需求，这是数字化转型的首要问题，首先要大量收集消费者的数据，再具体分析，从而优化产品、产品再分类，就能分配到销售点了。利用大数据，可以对全球供应链实施分析，更加广泛地了解客户的需求，就能占据行业巨头的地位。

供应链数字化是现时代发展的趋势，数字化改革是每一个行业都不可避免的，随着经济和科技的迅猛发展，数字信息技术将高度渗透到我们的日常生活，供应链数字化转型之路值得我们期待。

供应链为什么要做数字化转型2

一、环境使然，交易、交互智慧化触发数字化革新

随着移动互联网、云计算、人工智能技术的发展，社会环境变革加速，激发类似零接触、云消费、无人自助化、智能自动化等数字化革新需求，在智能环境下，企业要获得更好的发展机会，就必然要顺应时代环境，利用新工具、新技术来实现与社会要素的链接，所谓物竞天择，适者生存，这个规则照常适用。

二、技术革新， 数字技术赋能新链接新模式发展

技术的发展，尤其是数字技术的发展和完善，提供了数字融通、资源流动、价值共享的技术底层，这就为企业数字化转型提供了更多可能和实施基础，即便不懂得数字化的企业，结合现有的通用的技术手段和工具也能部分实现数字化的转型，让企业不至于落伍。

并不是所有企业都有足够的技术能力和资金实力，所以在进行数字化转型，对技术要求比较高的时代，有很多通用的技术手段和可赋能化技术机制可以运用到企业的数字化转型中。

比如互联网各大厂的数字化赋能系统，虽然是被圈养在他们的生态体系下，但至少企业可以体会到数字化的优势和效率，并能让企业在生态圈内活得更有方向和针对性，对供应链端的制造企业同样适用。

三、消费升级：消费意识和行为升级激发数据价值

中国经济的快速发展，带来了消费升级的加速，消费升级带来消费个性化的变化，个性充分释放，未来消费者将更愿意为体验、环境、情感和服务买单；消费升级也让消费者更加注重精神属性的消费，基于情绪化内容的构建和商品的打造来更好的满足情绪化驱动下的消费；

随着产品丰富度的.提升，消费者对性价比追求更高，直播带货，小红书、拼多多等新型消费模式的兴起，也进一步让企业需要对消费者有深度的了解，消费个性化、需求升级、需求挖掘加速数据价值的深耕。

四、发展观：价值导向触发企业数字化变革创新

变则通，通则存，当今很多企业主动需求数字化手段突破发展瓶颈和困境，《反脆弱》一书中曾有这样一句话，“玻璃杯是死的东西，活的东西才喜欢波动性。验证你是否活着的最好方法就是验证你是否喜欢变化。请记住，如果不觉得饥饿。

山珍海味也会是味同嚼蜡。如果没有辛勤付出，得到的结果将毫无意义。同样的，没有经历过伤痛，便不懂得欢乐。没有经历过磨难，信念就不会坚固。被剥夺了个人风险，合乎道德的生活滋润也就没有了意义。”

当我们接受了这段话的价值观的时候，我们清楚企业和个人的环境永远都充满着挑战，无论是好的，还是不好的，积极拥抱变化，并顺应变化，才能更好的适应这个时代，企业当今的数字化转型便是企业反脆弱能力的一种体现。

供应链为什么要做数字化转型3

数字化时代！快消全渠道供应链转型的重要性

一、信息化 vs 数字化，我们到底搞清楚了没有？

相信很多朋友是从外地赶过来的，大家能相聚在今天的会场很不容易。

我想先和大家聊一下“数字化”的定义，因为好多时候，我们会把“数字化”和“信息化”混淆在一起。

我还是拿烟花台风这个事儿来举例吧，我作为公共交通工具的一个用户，这次来上海开会我的客户体验就不太好，我格外焦虑，因为组委会安排我的发言比较靠前，我觉得我身负重任，一定不能把这个事给耽误了，所以几天前就开始关注自己的航班状态。

我都做到什么地步了呢，昨天我要求组委会给我订一张高铁票作为备选方案，今天早上我觉得还是不保险，我联系了我的一个东航的朋友，他是东航的一位机长，我给他发微信，问他上海天气怎么样，碰巧了，他开的飞机正好是我要坐的那一架，我从早上就开始问他是不是正常起飞了？天气怎么样？能准点嘛？

这个例子，我想说明的问题是什么呢？我想说，认识一位航空公司的机长，在关键时刻，真是值得炫耀的一件事情啊。我还想说，如今我们已经实现了很大程度的信息化，但是在很多场景下，信息流仍然是滞后于物流的，我们仍有很大的提升空间。

好，继续说台风，现在咱们镜头切换一下，切到气象局，气象局的大屏幕上，投射着各种通过卫星，监测到的台风的动向，可能包括风力，风向，风速这些要素。

然后通过一系列人工或自动传导的方式记录在系统里，这个大屏上有很多关键信息，是气象局最最关心的内容，然后坐在电脑屏幕前的工作人员，看到这些核心信息，比如风力达到多大，开始启动几级相应，需要给有关部门发通知启动应急预案等等。

对于咱们物流人来讲，是不是经常看到现在特别流行的数字大屏？我也是，去到供应商的现场参观，经常被带到他们的数字大屏前面看各种KPI，在途车辆数量啊，车辆分布啊，异常数量啊，等等，这样的数字大屏我们公司也有，后来发现这个大屏，除了老板，大家其实也不怎么看，大家每天的关注点还是在日常的组车，派车，调度，对账，结算这些事情。

大家可以身临其境感觉下，光有信息化，作为一个最终的用户，咱们的体验足够好了嘛？

那么数字化是什么呢？数字化是升级了的信息化，比信息化段位更高。高在哪里呢？数字化加入了算法，模型，加入了游戏规则，加入了万物互联，数字化卷入了更多的人和设备。

沿着咱们这个台风的例子说，我们来做一下思想实验，比如说“航旅纵横”，他升级成了“万旅纵横”，把海、陆、空多式联运所有的网络信息，全量，全要素的链接起来。

打通，根据每个人的需求参数不同，能实时给出“出行建议”，比如由于天气原因，航班晚点，如果改铁路，汽车等其他交通工具，坐哪些波段的最合适，耗时多久等等，最后用户可以在系统给出的“解决方案”中一键更改行程。

总结一下，信息化的终点其实是决策者，给决策者提供必要的素材，决策者看着这些素材做下一步战略层面的决定。

数字化的终点是直接行动，而不是针对某一两个决策者的。

二、数字化如何对抗或者说破解工业时代的“不可能三角”

首先，工业时代的不可能三角是什么呢？工业时代带给我们最大的福利就是机械化，规模化生产，如果两个企业其他方面无差，那么大家比拼的核心就是生产力了，谁能在单位时间生产的产品更多，质量更稳定，谁就更具有更强的企业竞争力对吗？

过去很多年，我们在学习六个Sigema，精益生产这些国外传进中国的方法论，就是为了把批量生产的效率进一步提高，祛除掉生产流程和工艺里的浪费。

但是这种精益求精，就像跑步一样，运动员把每一个动作都抠了，速度一直在加快，就到了一个极限，一个天花板，在工业时代生产效率不断提升的过程中，慢慢就形成了一个不可能三角，就是产品好，服务好，并且成本还要低。

在工业时代，企业利润的公式不难理解，我们总是希望销售价格不断提高，成本越低越好，生产和卖出的产品数量越多越好。

我估计听到这里，台下的朋友们都很有同感。我们公司其实是甲方，也是乙方。在最近几年，我们也经常要求我们的供应商，一边降价，一边还要保证服务质量。我们发现在前面几年，通过竞价，价格还有下浮的空间，越往后面，水挤没了，价格下不去了，业务越做越痛苦了，服务也牺牲了，带来的是更大的内外部管理成本。

那么数字化能解决这个问题嘛？

就刚才这个企业利润的公式而言，其他不变，数字化为我们多加了一个因素，那就是流转次数。

举个简单的例子，对于我们物流公司来说，不就是一天车能跑多少趟嘛？

我进一步举两个我们公司数字化的例子抛砖引玉，解读一下数字化如何破解工业时代的不可能三角，其实我们最终解答了一个问题就是数字化转型对企业是多么的重要。

我们在上海的仓库是全中国最大的仓库，有多个托盘位，我们在此前的若干年，进行了各种优化，发现成本已经减到不能再减了，效率的提升主要靠增加人，从原来的40人，加到60人，旺季达到90人，出入库人效只能将将达到业务顶峰时候的需求。

我们从2017年开始设计并联合我们的物流三方建造了一个B2B全自动化仓库，24米的高位存储位，空间使用率提高了4倍，作业效率是传统仓库的1.3倍，并且新建了一层电商和特殊渠道改包车间，总成本降低了30%，为我们业务的增长需求奠定了基础。

如果不做这种结构性的改变，不做数字化转型，是很难靠原有的模式进一步提升的。从货架取货，分拣，到装车，通过WMS的算法，人机结合来实现操作，最终实现了效率的提升，和成本的下降。

在自动化仓库的实施中，我们还设计了MTO模式，就是根据电商和特殊渠道的订单进行生产，这是一种2B+2C的Omi Channel的打造。我们可以根据客户订单需求进行SKU组合，再进行包装，这样不需要提前备货，积压库存。我们可以定向满足和拉动消费者的这部分需求，这其实是一个创造价值的过程。

今天的世界，得益于工业时代带给我们的规模化生产能力，数字时代，就是以工业化的规模，为每一个客户量体裁衣。

所以说，数字化转型能够给企业带来的是效率提升，成本下降，并且创造新的价值，这三个东西加起来就是企业的竞争力，大家可以想想，我们的上游供应商，下游客户，其实没什么不同。

不同的就是在于，如何利用数字化，把大家更高效的链接在一起，让你的上游和下游更容易，更开心，更安全的做生意吧，所以说，数字化已经不是相对的竞争力，而是绝对的竞争力，将决定企业在一个生态圈里的生态位。

大家试想一下，如果您的企业收入100亿，1000人。收入增长一倍，200亿元，员工人数没有显著增加，那您的企业是不是在行业里的竞争力就提升了？

华为的任总说了一句话：三个人，干五个人的活，拿四个人的钱，我觉得很形象地概括了这一点。

三、数字化转型从“皮肤”到“灵魂”，我们是如何践行的？

那现在我们来看一下数字化转型从表层到深层都包含哪些方面吧，数字化转型所包含的内容，可以从很多个维度来解读，我参考《华为数字化转型必修课》里的内容，找了一个最贴近我们实操的，来和大家分享一下。

建议大家结合自己公司的情况，来扫描一下哪些是可以着手开始做的，解决当下痛点，提升客户体验。

下面，我用我们物流的一个实际案例来举例。

大家都知道机场的控制塔，控制塔的职责就是安排飞机起降，减低堵塞，最大化跑道、摆渡车和廊桥的使用率。

在过去的两年，我们就在做“陆地运输业务的控制塔”，我们来看一下针对这个陆地运输的控制塔，我们的数字化转型都做了哪些事情。

第一个层面，是表层的，叫交易模式（Transaction），可以理解为是我们的皮肤，是最浅层的一步。

可以理解为就是简单到“一手交钱一手交货”的这样的一个步骤，可能在这个步骤之前，我们已经做了大量的下线准备工作，沟通啊，文案啊，但是针对交易这一个步骤，我们可以实现线上化，使得交易双方的体验更好，更便捷，更容易，更高效。交易模式的数字化，我列举一些和我们现在这个项目相关的例子供大家参考，比如招标竞标，货物交接，合同签署，发票处理。

皮毛数字化以后，再深入到肉，肉代表的是运营模式（Operation），是真正影响企业运行效率的行为，针对我们的陆地运输控制塔，这个运营模式的数字化包括制定运输计划，路线组合，客户预约管理，月台管理等等。

再深一步，就到了骨骼，所谓骨骼，就是企业的组织模式（Organization）。

比如我们自己的物流部，以前的组织模式有点像诸侯制度，一个工厂，一个仓库，都是一个诸侯国，各自为政，每个诸侯国都有自己的一个小团队，当我们实现了运营的数字化后，我们把整个物流链条按照端到端的流程从采购寻源选供应商，到和供应商对账付款，把这个全流程切割成了不同的段落，或者叫模块，计划就管计划，组车就管组车，调度就管调度，而每一个模块只负责自己的这一部分工作和职责，也就是把原来的一个物流全才，转变成一个细项的专才。

然后各个模块在同一个平台上通力合作完成一件事情，那就是“订单交付”。所以，大家发现了嘛，原来的诸侯制被打破了，变成了团队协作制度，每个模块会逐渐把能力沉淀下来。

然后就像变形金刚一样，组织需要什么样子，就组合成什么样子。当然，需要共享机制和共享平台作为必要的支持，比如我们的运输控制台，唯一的平台，每一个模块的人都能看到平台上的数据，进行交互。

最后，就到了数字化的终极，也就是魂，你会发现数字化以后，企业的治理文化（Structure）也随之发生变化了，我放了一张中国榫卯结构的图，大家感觉一下。

数字化是一个能从皮到肉，到骨骼重建一个企业架构和能力的过程，当数字化能打通各个业务场景下的全要素，全量的数据之后，内部也好，外部也好，这些组件就像榫卯一样拼合在一起，是不是更牢固？

这里我放了一句北京十一学校李希贵校长的话，大家可以体会一下：能用结构解决的问题，就不用制度，能用制度解决的问题，就不靠开会。结构相对于每天低效的开会和日常沟通是最可靠的机制。

SDV时代，汽车软件开发需勤修“内功”

以“软件定义汽车（SDV）”，构建智能汽车新生态，正成为汽车产业发展的新共识。如何抓住汽车产业数字化转型机遇，提升汽车软件技术创新能力，打造更加智能化和高质量的汽车软件产品，已成为汽车企业提升竞争力的关键。

11月3日，在2023中国汽车软件大会的“智能重塑生态，软件赋能转型”主题论坛上，中国汽车工业协会软件分会理事长、中汽创智首席执行官李丰军，同济大学汽车学院教授朱西产，蔚来汽车有限公司高级总监黄亮，零束科技有限公司软件平台及解决方案总监承建兴，华为技术有限公司智能汽车解决方案软件平台部部长崔爱国，宁德时代（上海）智能科技有限公司首席技术官蔡建永，德勤中国管理咨询总监周全，易特驰汽车技术有限公司虚拟化技术专家叶舒，苏州智行众维智能科技有限公司副总经理付耿，科世达（上海）管理有限公司开发四部部长程晖等专家、学者与企业精英作现场发言，聚焦汽车软件开发技术与实践经验等相关话题，深入探讨SDV发展现状，探究行业前沿技术趋势，分享创新技术实践案例。该主题论坛由德国汽车工业协会中国区副总裁、中德智能网联汽车推广应用中心项目联合管理办公室主任张琳主持。

高新汽车软件技术的发展不仅推动着汽车智能新生态构建，也更新着行业从业者与消费者对汽车的定义和认知。李丰军在致辞中表示，当前，以软件技术引领的汽车产业重大变革，在促使汽车产品呈现出前所未有的智能化体验同时，也正带来关于汽车软件技术路线、商业模式与实践的全新挑战。而在此汽车软件技术发展的关键时期，需要产学研各方积极努力，特别是要重视基础理论的研究，共同推进汽车软件生态的协同发展。

中国汽车工业协会软件分会理事长、中汽创智首席执行官李丰军

借此时机，李丰军谨代表中国汽车工业协会软件分会发出倡议：一是重视基础研究，推动全面创新。加强汽车软件基础研究，带动汽车软件前沿技术、共性关键技术全面突破创新；二是加强技术成果转化，推动产业链上下游协同。基于核心关键技术和原创技术，打造标杆技术产品，加强技术产业化落地。汇聚“产学研用”资源，倡导产业链上下游企业合作，共同推动我国汽车软件产业快速发展；三是鼓励国内外企业交流合作，共同研究制订技术标准，共同打造技术创新平台，推动中国与世界汽车软件产业协同融合发展。“中国汽车工业协会软件分会将持续做好服务工作，搭建好汽车软件技术交流平台和技术成果转化平台”。

软件工具链标准化成为SDV难点

对于新一代架构下车企在软件研发管理方面所面临的挑战这一话题，黄亮表示，在汽车软件研发实际中，性能和功能上的优势、效率可扩展性以及低成本，是整个平台数字化建设过程中非常重要的三个指标。不过，尽管新架构带来了美好和“炫酷”的前景，但在实际研发过程中也带来了巨大挑战。“首先，ECU的软硬一体化纵向被打破；其次，跨域融合加强，工具链的横向标准化面临很多挑战；再次，需要支持多车型、并行开发；最后，软件架构的复杂化加大了对软件能力的挑战。”

蔚来汽车有限公司高级总监黄亮

为了应对这一挑战，黄亮认为需要在组织流程和评价体系上进行工作。在组织上，必须使交付的研发组织能够适应新的软硬件架构，从过去的域纵向一体化团队转向分层化、模块化的交付团队。其次，解耦后，需要建立横向的标准化知识团队，包括架构和工具链。在流程上，针对新的平台研发，需要建立一套流程框架和评价体系，从功能交付、平台性能、使用效率和效益四个维度进行评价，并建立层次化的多版本和敏捷迭代的协同机制。

承建兴对此表示赞同，他认为优秀的软件平台有助于汽车行业全面构建智能车进化能力，推动技术产品化，加速产品商业化的落地进程。他强调，在实践过程中，模块化的实现在很大程度上取决于软件架构的能力。“同时，考虑到未来自动驾驶生态的兼容性，为了让更多算法能够在软件平台上运行，需要在异构芯片、异构OS的架构上灵活配置SOMEIP、DDS、SHM等多种通信方式，以提高软硬集成的效率。”

零束科技有限公司软件平台及解决方案总监承建兴

崔爱国认为，当前探讨智能汽车服务化分层解耦的核心话题应该集中在构建开放稳定的数字底座，以促使汽车软件的高效开发。他建议通过设备标准API定义汽车外设硬件，如灯、座椅、后视镜、雨刮等，将应用功能封装成可复用的原子服务，并通过标准化API接口向应用层提供服务和支持。

华为技术有限公司智能汽车解决方案软件平台部部长崔爱国

然而，构建这一架构所面临的挑战主要来自协同流程的不畅通。崔爱国指出，首先，行业缺乏真正实现服务化的全流程供应链，需要形成链式开发效应；其次，由于各公司独立运营，知识产权保护可能导致开发过程中缺乏共享基础或形成壁垒；第三，设计周期相对较长。因此，他强调对软件的抽象能力需要行业共识，共同定义标准化接口，实现原子服务和设备的真正标准化，从而将汽车软件开发周期缩短超过40%。

蔡建永分享了他对滑板底盘的EEA（电子电器架构）和软件开发的思考。他指出，一台高性能的智能汽车，不仅需要具备良好的软件基础，还需要考虑硬件与软件如何更好地兼容。对于行业目前多采用的垂直模式造车，他提出了两则实践问题：首先，私有化接口导致每个供应商与车企之间的适配问题出现壁垒；其次，上下车体的耦合使得新车型和平台开发的周期和时间较长，代价较高。

宁德时代（上海）智能科技有限公司首席技术官蔡建永

此外，蔡建永表示滑板底盘的高度集成化和上下解耦、对外开放的特点，也意味着机械接口、电子电器接口、控制和数据接口可以并行开发、独立演进，甚至支持场景造车。“这样的特性吸引了更多参与者，构建了一个更为开放的生态系统。”因此，在他看来滑板底盘不仅可以引领平行造车模式，实现智能电动汽车全生命周期价值最大化，同时还能打造一体化智能底盘软件开放框架，加速整车厂软件的快速开发。

AI大模型与生态价值带来新趋势

透过对特斯拉数据场景、软件技术、商业模式等进行详细分析，朱西产分享了他对AI赋能智能汽车发展趋势及量产落地的思考，为相关技术的发展提供了建设性意见。他指出，随着AI在智能汽车中的应用比例不断增加，今年产业各方纷纷在“卷”云端大模型，开始赋能智能驾驶这一领域。尽管车端实际应用仍受制于车端算力的提升情况，但从特斯拉对汽车产业的颠覆来看，商业逻辑正在逐渐从仅卖车挣钱转向通过数据、软件和FSD实现盈利的全新模式。

同济大学汽车学院教授朱西产

然而，智能驾驶的发展现状是在封闭路况上并无大问题，而在城市路况上仍存在一定难度。朱西产提到：“现在已装车的AI软件模型基本上都是预测式AI，而预测式AI强烈依赖标签，因此标签缺失、识别错误就会有问题。智能驾驶的难点就在于还有长尾问题的安全性需要解决。”他还指出，各企业目前基本都在建立场景库和数据集，但随之而来的问题是道路采集数据标记成本居高不下。他认为，这些难点有望随着AI大模型的出现真正实现摆脱标签的突破，“如果能够实现摆脱标签，那么边缘场景问题可能会得到解决”。

周全从汽车软件生态新价值的视角分享了德勤方面的研判。他指出，SDV已逐渐成为行业共识，对企业价值、品牌价值和产品价值产生深刻影响。德勤认为未来中国汽车软件的价值渗透率将非常高，如今中国智能车的软件推广数量已经达到了300多亿。

德勤中国管理咨询总监周全

不过，周全也表示，尽管整车厂已经“勾勒”出在2030年之前在汽车软件领域的期望位置，但需要注意四个优先事项，方才能为大规模推动SDV做足准备：首先，采用以软件为主导的产品开发思维，实现汽车行业内企业的敏捷性和适应性；其次，简化平台和软件改革，升级车辆电气和电子架构，支持SDV，实现功能可升级性，减少硬件组件数量；第三，以质量为导向的转型，满足客户对功能和服务的高期望，质量管理和软件缺陷修复变得关键；第四，使用云环境连接生态系统，加速汽车产品开发工作流程的转型，建立一致的平台促进“一次构建，随处部署”的方法。

SDV开发、测试与实践探索

身为虚拟化领域深度研究者，叶舒表示虚拟化技术的应用将助力汽车软件开发工作，“通过虚拟仿真平台完成大部分软件测试，可以降低硬件成本、提高研发效率，并提升产品质量。”她强调虚拟化测试解决了许多测试效率方面的难题，相比实车测试，虚拟化测试更迅速、更容易发现问题，同时减少了硬件成本，提高了开发效率。“同时，引入虚拟化实验还能够迅速完成大数据的累积，为打磨软件质量提供有力支持。”

易特驰汽车技术有限公司虚拟化技术专家叶舒

叶舒指出，所有传统控制器都能采用数字化、虚拟化的方式，通过VECU虚拟控制器控制平台，从而将每个传统控制器嵌入式软件打造成虚拟化节点。而这些虚拟节点可以以开放接口的形式兼容第三方模型，从而使得传统领域使用的测试设备和测试软件在这个平台上实现兼容使用。

在SDV前提下，软件测试验证同样成为软件开发的关键环节。付耿认为，随着软件代码复杂度的不断提高，对软件测试的重视度也需要相应提升，以确保软件质量和整车质量的可信性。在面向智能汽车的端到端功能安全软件测试中，他强调首先要注重对代码的静态检查，“这不仅是为了形式合规，更重要的是通过静态检查提升软件质量，增进整个开发和测试团队对软件质量的理解，从而使质量意识融入团队和企业的基因中。”此外，对于代码动态测试，他认为还要测量结构化的覆盖率，包括语句覆盖、MC/DC等标准。

苏州智行众维智能科技有限公司副总经理付耿

付耿还提到软件故障注入测试的问题，并表示这是测试实践中常常容易被忽视的部分。他强调在这方面，需要结合功能安全分析来识别可能的故障，实现全局的故障注入，并检查故障的识别和处理机制是否符合预期。

随着新一代电子架构的推进，区域控制架构正变得炙手可热。由此，在车身域实现新的电子电气架构，整合产品以提供更出色的使用体验已成为程晖在SDV实践中的主要关注方向。基于在车身域SDV实践的总结，他提出建议探索在中央计算之外从传感器到执行器的直接协同工作过程，使得区域控制器能够绕过中央计算单元，实现真正的边缘计算功能。

科世达（上海）管理有限公司开发四部部长程晖

另一方面，由于目前大多数车企采用中央计算+四个区域控制器的架构形式，再加上传感器和执行器。在新的架构下，程晖建议考虑引入更多的区域控制器，以减少与周围传感器连接的线束长度，从而降低开发复杂度、减轻软件测试工作负担，以简化车身域SDV整体开发和时间管理的复杂性。

德国汽车工业协会中国区副总裁、中德智能网联汽车推广应用中心项目联合管理办公室主任张琳

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