【数字化】导致数字化转型失败的12个原因；数字化关键要看供应链 苹果和亚马逊做出了表率
导致数字化转型失败的12个原因
至顶网CIO与应用频道 01月21日 编译：数字化转型时下很流行。你都找不到一家没有利用某种云、分析、人工智能和机器学习的组合来更好地服务客户或简化操作的企业。
但是这里有一个关于数字化转型的真相：许多公司正在处于失败或者失败的边缘。Wipro Digital在2017年调查的400名美国高级管理人员中，有半数认为他们的企业没有成功执行战略的一半。1/5的人表示，他们企业的数字化转型是在浪费时间。
有专家称，推动企业转型的必要变革面对一些具体的障碍因素。以下是当前数字化转变可能面临的12个问题。
1、对数字化转型意味着什么缺乏共识
根据Wipro Digital的数据，35％的高管认为，缺乏明确的转型战略是实现其全面数字化潜力的关键壁垒。
CIO可能会将数字化视为提高运营效率的一种方式，而CMO可能会将数字化视为提高客户参与度的一种方式。真正的数字化转型对这方面都是需要的。
哈佛商业出版公司的领导力项目主管Janice Miller说：“你需要坚持不懈地传达愿景，坚持下去，让人们接受。”
2、缺少首席执行官的支持
Wipro Digital高级副总裁兼全球负责人Rajan Kohli表示，数字化转型的负责人正处于危机之中，因为缺少首席执行官层面的战略支持。
Digital McKinsey公司2017年发布的研究结果显示，过度的谨慎和对未知的恐惧会影响到一些首席执行官。麦肯锡称：“在当前的环境中，进行渐进式的改革就像重新安排泰坦尼克号的甲板椅子一样。”
成功实现数字化转型的关键在于创造新的、独特的客户体验。这企业范围内的事情，首席执行官有义务接手并推动专注于IT与业务的统一。
3、缺乏重点
如果没有首席执行官的推动，数字化转型就会缺乏重点，从而无法实现。麦肯锡指出，尽管许多企业急于采用“百花齐放”的理念进行实验，但关注太多的东西会“分散了管理的焦点，缺少关于成功扩展所需资源的有价值的想法”。
4、抗拒改变
对于那些企业*喜欢处于舒适区的企业来说，变革可能是具有挑战性的。Kohli说：“人们是在他们所熟知的事情上展开视野和权利，这是他们很难放手的。”
事实上，在2017年哈佛纳什/毕马威CIO调查中，4500名首席信息官中有43％的人认为，抗拒改变是数字化战略取得成功搞的最大障碍。抗拒变革会使变革停滞不前。科里说，首席执行官要围绕战略组建团队、让大家目标一致。
5、纠结于“做什么和怎么做”
从黯淡的财政结果到来自董事会和竞争对手的压力，大多数企业都知道为什么需要改变。但Kohli说，大多数人都在努力弄清楚他们需要改变什么以及如何去做。这种优柔寡断可能造成惯性，或者更糟的是，做出错误的决定。
企业面临的主要挑战之一，是将其数字化变革策略与短期和长期的财务目标进行协调，尤其是对于股东和华尔街公开上市的公司而言。Kohli表示：“有些短期的决策并不是长期的最佳选择。
6、步伐缓慢
蜗牛般的变革速度不会起到帮助作用。Wipro Digital调查的受访者中只有4％表示，他们在一年内实现了数字投资的一半，大多数受访者表示，已经花了两到三年的时间看到这些投资中至少一半已经实现。
Miller说：“变革的步伐如此之快。你需要更快地调整战略，而不是花两年的时间让每个人都参与其中。”他补充说，改变文化以鼓励新的想法，其中包括建立一个假设会出现失败的心理安全网，这是关键。
7、人才缺口
数字化转型需要新的人才，包括受过最新编程语言培训的软件工程师和产品经理，他们知道客户系统从虚拟助理能力想要得到什么。企业为用户体验设计专家、DevOps工程师、数据科学家和人工智能专业人员付出了大笔资金——而且前提是企业能够找得到这种人才。
需求远远不能满足。大多数企业发现很难吸引来自苹果、谷歌或者Facebook的经验丰富的软件开发人员、产品经理和其他技术专家。Kohli说：“人才缺口巨大。”人才的稀缺和人消耗可能会导致数字化转型的失败。
8、关注后端而削弱客户创新
Kohli表示，即使拥有合适的人才组合，CIO也会以牺牲面向客户的创新为重点，进行基础设施的大修正。他说，真正的数字化变革同时涉及到这个硬币的两个面。
例如，企业应该分配团队，在尝试移动应用、聊天机器人、区块链或物联网的同时，迁移到云基础架构。
9、整合困境
巴布森学院（Babson College）信息系统助理教授Ruben Mancha表示，许多接受物联网、聊天机器人以及其他人工智能或机器学习工具等这些光彩夺目的新技术的CIO们，让这些技术变得碎片化，而不是将其建设成为一个有凝聚力的平台。Mancha说：“他们把这些技术作为单独的部门进行实施，而没有将其整合到一起以发挥价值。”
因此他说，许多企业未能重塑他们面向客户的价值定位。Mancha说，成功的数字化转型将利用新兴技术来强化上下文计算体验，为客户提供高度个性化和创新的服务。
10、独立运作数字化
另一大问题是，一些企业停止了他们的数字化计划，认为需要以独立于母公司的方式运作，例如在总部之外运营一个数字化加速器或创新实验室。
虽然以更快速和更*的方式运作有其优势，但未能整体地注入这些数字化能力并向其他业务部门推动转型，这会浪费宝贵的资金和资源。
11、受限于资金
一旦执行或运营成本超过节约的成本或收入的增长，数字转换可能会导致缓慢死亡，成为一笔一次性的昂贵预算。
麦肯锡表示：“领先的企业首先瞄准快速成功来释放价值，以便通常在头三个月得到资金。”
12、缺乏连续性
很多时候，一位CIO还在讨论他们正在进行的数字化转型，结果在完成数字化转型之前他已经离开了公司？一夜之间，他们的LinkedIn个人资料从“X公司的全球首席信息官”变为“Y公司的首席数据官”，或者更糟糕的是“寻找下一个机会”。你可以把这个问题归结为缺乏深厚的技术人才基础，但是随着CIO们自愿的到和不自愿的跳槽，企业几乎没有机会执行他们的数字战略。在转型的推动下开始的倡议，往往变成了大堆失败的IT项目。
但是最终，数字化转型需要来自高层的领导，如果没有，就注定要失败。
Kohli表示：“数字化转型工作遇到预期投资回报率达不到的问题，部分原因在于数字化转型是一个领导层问题，因为这是一个战略、技术、文化和人才的问题。”
数字化关键要看供应链 苹果和亚马逊做出了表率
i人事
图片来源：摄图网
近期麦肯锡发布的中国数字经济报告中，根据世界银行在2016年发布的“数字技术普及应用指数”显示，中国排第50名（共131个国家），“网络就绪指数”位居59名（共139个国家）。目前中国数字技术发展水平和普及率在全球仅仅居于中游，中国数字化产业经济落后于发达国家，但正在迅速缩小差距。数字化的发展会影响整个行业的价值链，缩短供应商和客户之间的距离，匹配供应和需求，进一步拆分产品和业务流程，产生输家和赢家。
制造业正随着数字化的渗透酝酿着巨大的变革，制造过程价值链发生了重构，正在从传统以产品为中心的大规模生产模式向以用户为中心的定制化模式转变。与此同时，科技的快速进步如物联网、大数据、人工智能等等正在改变制造业的游戏规则，不同的制造企业正在摸索自身的转型升级之路。不同制造企业可以有不同的转型升级路径，但前期都要经历一条共同的转变，那就是数字化转型之路。只有具备了数字化能力，基于大数据的分析决策才有基础，实施智能制造才有可能。
数字化能力对企业价值链的各个环节有不同的提升，甚至能够创造新的价值、产生新的业态，从而保持企业竞争优势。大量研究表明，供应链数字化水平的提升有望降低设计和工程成本10％-30%，缩短20％-50%的市场投放时间，供应链管理成本降低80%以及减少20％-50%的库存持有成本（参见图1、2）。
图1 数字化提升对价值链各段影响
图2 数字化提升对价值链各段影响
一、如何认识自身所处的数字化阶段？
数字化升级转型日益被企业重视。然而，数字化不等同于计算机化。当前大多数企业对于自身供应链数字化水平往往无法进行全面而有效的评估，不明确自身所处的数字化阶段；同时，数字化水平在不同维度差异巨大，难以有效反映企业综合水平。此外，对于数字化水平不足的各个方面也无从下手，难以制定合理优先提升的路径，规划未来发展方向。因此，企业数字化路上面临的第一个难题就是：如何评估企业当前所处的数字化程度？
根据我们对大量企业的研究以及实地探访，我们认为，企业供应链数字化的发展历程可以大致分为以下四个阶段（见图3）。
图3供应链数字化发展阶段
第一阶段，可以称为供应链1.0阶段，处于该阶段的企业，数字化水平尚未启动，但已有计划去建立完整的数字化管理工具。企业在运营过程中逐步意识到该领域的数字化水平提升对于企业整体运营有着较为重要的影响，但是由于种种原因尚未实际去开展数字化水平的提升。
第二阶段也是供应链2.0阶段，也称为“局部数字化阶段”，企业对于该领域的部分内容已经具备了数字化管理能力，但是局部的数字化管理并无法跟其他数字化管理工具共享互通，仅能在该领域内完成一小部*限的功能，能够实现局部优化，但无法给企业整体运营提供帮助。在该阶段，企业数字化水平停留在中级的各个部门“各自为战”阶段。
到了第三阶段供应链3.0阶段，我们可以视为企业已经进入数字化全面贯通阶段，实现了企业内部的数据整合以及纵向集成。企业对于整个公司各个环节都基本开展了数字化管理，甚至各个环节的数字化信息可以相互融会贯通，各环节的输入变化可以通过数字化信息传输自动转化成相关方的变量输入，已形成一个有效的数字化网络，对于企业的整体运营起到了较大的积极作用。在我看来，中国的供应链龙头顺丰已经处于这个阶段。
而供应链4.0阶段则是最理想的数字化企业样板了，这个阶段也被称为“智能化自我学习阶段”，指的是企业在整体数字化网络建立之后，仍积极寻找优化该网络的方式方法，不仅仅停留在对既定的输入判断后产生输出，而可以根据历史数据变化或者实际情况变化趋势，能实现智能地自我学习从而不断自我优化，最终实现在既定输入产生之前就能产生准确预判，帮助企业实现智能决策。同时，该阶段，数字化不再局限在企业内部，而是向供应链上下游整个产业链延伸，进而实现端到端的价值链数字化集成。
4.0的企业在3.0的基础上可以实现对未来需求的智能预测，提前布局，并且实现多个业务流之间以及企业所在环境的协作，处于这个阶段的标杆企业有苹果、亚马逊等。供应链四个阶段也从业界实践中得到验证。
在高德纳（Gartner）发布的全球供应链排名（高德纳是全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，从2004年开始连续多年进行全球范围内的供应链排名）中，供应链中“大师级”公司是苹果、宝洁和亚马逊等5家企业，他们是很多公司学习的样板。在他们的实践中我们也可以发现它的厉害之处，其中，苹果没有自有工厂，在制造业务都是外包的情况下，却能严控质量，这与它供应链的高度整合能力密切相关。在传统供应链中，上游配件工厂的质量的缺陷会影响到下游组装工厂，而问题的发现有一定的滞后性。苹果公司为了解决这一问题，通过购买自动检验设备，放置到代工厂的不同工序上，使用实时的自动数据收集，来监控整个供应链。与以往纯粹的数字不同，以图像为代表非结构化数据也是未来大数据的一个方向。而且苹果的每个产品上有条形码和芯片可以追踪，伴随整个产品的生命周期，如果以后产品出现问题，还可以回溯，这就是物联网的高级阶段。
苹果公司成熟的供应链体现了供应链数字化强调的响应性、可靠性、敏捷性能力。目前很多企业只做到了自身的数字化，而苹果公司做到了从上游到下游的数字化，从端到端，打通了整个供应链。
二、新评估体系如何重构价值链？
在明晰了供应链各阶段特征以后，为应对数字化变革的挑战，以及企业的对自身评估的实际需求，我们有必要提出一套行之有效的评估方法，来拨开迷雾，找到解决和提升方案。
与传统评价方法不同，针对供应链从端到端、从战略到实施各个方面，我和我的科研团队建立一个全新的供应链数字化评估体系，该评估体系与先前的评价指标有两大区别：
首先是以顾客价值为目标。之前评价指标的出发点都是企业自身，企业通过评价指标来分析自身的问题、从而来提升自己的供应链管理和市场竞争力。然而，本文提出的评价体系更接近供应链4.0理念，将整个供应链上各个环节的业务看作一个完整的、集成的流程，以提高产品和服务的顾客价值为目标，跨越企业边界所使用的流程整体优化的管理方法。
传统的行业观点认为，洞察客户价值的角色由市场部来实现，但数字化可以让这项洞察更为直接和真实，更能缩短与顾客距离，这主要表现在以下三个方面：
（1）通过同行业数字化水平比较可以识别行业空白。最近贾跃亭和法拉第FF91的亮相博人眼球，法拉第自行研发的VPA平台，可以灵活配置车型尺寸和动力，加快产品迭代速度，更好地响应消费者需求变化，从而深度挖掘潜在顾客价值。
（2）通过数字化手段可以监控现有顾客价值或顾客价值的倾向，即类似时效/服务质量的KPI以及投诉占比变化。海尔探索“人单合一”模式就是很好的体现。海尔的馨厨互联网冰箱可以根据顾客喜好在冰箱上选择菜谱后，自动将菜谱发给烤箱，烤箱自动设定进行烘培。冰箱还可以根据顾客洗碗机使用次数，预估洗涤剂的剩余量，以提醒用户及时补充。海尔通过协同布局制造基地与互联工厂，第一时间获取全球用户需求，并通过整合全球优质资源，迅速产出本土化解决方案，这离不开海尔对数字化的重视和建设。
中集车辆李贵平也提出了“灯塔工厂”概念，这一数字化工厂的建立，整个灯塔工厂就像是一个全透明的自动化、数字化车间，所有的生产流程在管理者的电脑中一目了然，任何问题都能清晰地追根溯源并及时解决。以解决人工、环保和员工发展等问题，这样实现了控制效率的提升，体现了客户价值。
（3）提前获知客户需求。通过数字化分析预判不同地区不同行业的需求变化，通过数字化建模来提前匹配需求，如网络规划、仓库之间的智能调拨。亚马逊的AWS云服务平台的智能调库技术，可以预测消费趋势。比如亚马逊在中国的多家仓库做到了互联响应。亚马逊系统可以根据顾客浏览商品的轨迹，预判顾客可能会买的东西，会预先把货调到靠近消费者的仓库。通过对消费行为的分析，由此体现了顾客价值，提高了消费者体验。大数据分析比问卷更精准，可以分析出顾客周期性、规律性购买某些商品，可以通过数字化应用到商品中。
其次，注重技术水平的评价也与以往的评价体系有所不同。供应链评价体系可分为两个维度：管理和技术水平。以往的评价指标偏向于管理方面，往往停留在主观角度的定性评价，而缺乏对企业技术水平方面的评价。供应链4.0数字化评价体系主要是对企业在供应链各个环节的技术掌握成熟度进行打分。
以顾客价值为目标，注重技术水平的评价系统更能准确评估供应链数字化水平。通过建立一套考虑到供应链从端到端、从战略到实施、从实物流到信息流各个方面的全新供应链数字化评估体系以及针对评估结果的提升路径，可以帮助企业找到自身在数字化方面存在的不足，以及了解对于企业来说提升各种不足之处的优先顺序，帮助企业找到一条可行高效的提升之路。甚至对于部分企业来说，随着数字化水平的提升，该企业的产品价值也可能发生重大改变，产品的增值点可能从原先的跑量低附加值变成了定制化高附加值，从而帮助企业实现制造转型，成为真正智能制造典范。
图4 供应链价值动因图
对于整个行业来说，使用一套标准的评估体系，可以帮助企业横向比较之余，还可以帮助行业去认识行业本身的发展水平，对标国内外先进水平，找出究竟差距在什么方面，该如何进行提升。通过建立一个全面的数字化评估体系，将供应链按照功能拆分成六大价值动因：供应链战略、供应链规划、供应链协作、订单管理、绩效管理以及实物流来覆盖供应链主要的各个方面（见图4）。从战略评估去把握企业未来的发展方向是否正确，从规划评估去确保供应链长短期战略和需求能有效落实到运营中，从实物流和信息流评估去确保供应链实际运营稳定可靠，从供应链协作来确保跨部门之间的运营顺畅高效，最后通过全流程透明化的绩效管理来确保各个环节在可控制范围。
为什么说这些价值动因重要，从几个实际发生的新闻就可以洞窥一二：
对于供应链战略预测，供应链受风险中断影响很大。比如福特汽车的零部件供应商在加拿大，“911事件”发生后美国临时关闭了美加边境，导致加拿大这边的零件无法运输至美国的组装工厂，只能无奈停产。再比如2017年2月，韩进海运公司破产，牵动着无数物流公司，虽然没有对某些公司有直接影响，它的上下游企业委托了韩进组织运输，韩进的破产间接影响了其他公司的供应链。这是数字化没有做到很深的程度，从而影响了企业的供应链战略水平。
供应链战略预测就是基于过去发生事件的概率，用计算机模拟，构造供应链战略。从上述案例就可以看出，企业如果做好双重采购（Dual Sourcing）甚至多重采购（Multiple Sourcing），就可以规避风险，打造更稳定安全的供应链战略。
供应链价值动因有很高的重要性，也会涉及到不同的部门，所以要通过协作来打通，通过绩效管理来监控。数字化可以将过程透明化高效化。如实物的流转和订单状态的监控就需要不同部门通过数字化进行协作。除了供应链各部门间的协作，数字化供应链的建立也离不开公司之间的协作。某个企业内部很容易实现数字化，企业与企业之间很难。不局限在自己企业内部的供应链的企业并不多，这是以后努力的方向。苹果计划建立工业层面的社交平台，海航在新加坡对物流企业CWT的收购，通过对物流服务的整合更好的发挥企业优势，这些都是就是供应链分工合作向跨界的融合。
在厘清供应链数字化程度的评价体系的六大价值动因之后，我们又对应列出了若干主要抓手，而在若干主要抓手下则是与若干主要抓手相对应的若干评估方向，即评估项。图5给出了供应链数字化评价的整体指标体系。
三、如何利用大数据实现供应链增值
通过这一套评估体系，可以帮助行业内企业通过横向比较去了解自身数字化水平所在，也可以帮助行业理清行业本身整体水平。这样的评估方法，也是借鉴了德国工业4.0的成熟度模型，其成熟就是指企业所处的阶段。供应链数字化评估体系，有助于企业竞争环境健康发展。企业需要有复合型人才，或是依靠第三方合作来实现精细化的数字化水平提升。物流行业已经从以往的简单复制叠加快速扩张进入需要依靠更精密规划实施来赚取比同行更多的利润，简单说就是从增量市场转为存量市场。评估体系为企业指出了改进的路径,在实施上,还需要层次分析法建立权重,并从技术水平进行评价。国内一些咨询公司一直在做类似的事情。企业内部很难发展类似的评估机构。
数据本身是没有价值的，数据的价值在于通过人工智能，挖掘出数据背后的规律和知识，这代表了未来的发展方向。懂得数字化的人也会成为企业追逐的人才。斯坦福计算机视觉实验室科学家李飞飞担任Google AI 中国中心负责人；京东近期邀请供应链管理领域全球顶尖学者、麻省理工学院(MIT)著名教授David Simchi-Levi(大卫•辛奇—利维)成为京东全球供应链创新中心首席顾问。大学教授与大型科技公司产生良性互动，让理论为业界做一些真正的贡献，反过来促进学界的发展，让中国的大量前沿实践，得到理论上的提炼和升华。
我和我的团队基于供应链六大价值动因在数字化方面的应用程度进行深入分析，建立了企业供应链数字化应用水平的全面评估体系。这一体系的核心是企业供应链数字化评价指数（SCDI）。我们期望通过这一指数的发布可以帮助企业有的放矢地稳步提升供应链的数字化水平，让企业补短来确保竞争力，扬长来巩固核心竞争力，甚至在价值空白区建立企业新的价值定位来打造全新的企业价值，实现价值转型。
（本文作者董明为上海交通大学安泰经济与管理学院运营管理系教授。）
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
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边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
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迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
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制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
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重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
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