作者：孙德馨
导
读
今年2月ChatGPT的爆火后，百度、阿里等互联网大厂相继下场，“文心一言”、“通义千问”AIGC工具相继面世，部分企业进一步利用人工智能技术实施智能化转型。企业是否有必要进行智能化转型？目前我国企业智能化现状如何？企业智能化转型带来哪些优势与挑战？本文将针对以上问题展开探讨。
一、企业智能化发展是大势所趋
数字经济的快速发展，给企业带来了一系列挑战。以产品为中心的大规模生产向以客户为中心的定制化模式转变，定制化订单增加了企业经营管理的复杂度。随着新技术不断的更新迭代，产品开发节奏加快、难度增高。需求的快速变化和不确定性对企业的需求洞察能力、响应能力以及对成本和风险的控制能力提出了更高的要求。传统的运营模式已经无法满足新经济、新技术和新市场的需求。不仅如此，黑天鹅与灰犀牛事件接踵而至，经济增长压力上升，也对全球供应链各环节带来不稳定因素。
多重因素下，以物联网、大数据、人工智能等为代表的新兴技术的快速发展为企业智能化转型提供了变革的动力。智能化转型是指在数字化的基础上，企业通过引入智能信息技术实现智能化的生产和管理。同时，我国也已对智能化发展展开布局，助力企业智能化发展。例如，在数字基础设施建设方面，政府一直在部署全国一体化算力网络国家枢纽节点并不断推进“东数西算”工程快速发展。未来，根据《“十四五”智能制造发展规划》，预计在2025年，我国将实现规模以上制造业重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，实现规模以上制造业重点行业骨干企业基本实现智能化。
智能化转型将有助于企业发展，提高企业的生产效率和管理效率，降低企业成本，提高企业和国家竞争力。根据工信部示范项目数据显示，通过智能化改造，智能制造示范工厂的生产效率平均提升32%，资源综合利用率平均提升22%，产品研发周期平均缩短28%，运营成本平均下降19%，产品不良率平均下降24%。
由此可见，在商业环境不断变换的今天，在技术、政策等全方面的支持下，企业智能化转型必将是大势所趋。
二、我国企业智能化转型现状
今年1月，中国信息通信研究院和联想集团共同发布业内首份《中国企业智能化成熟度报告（2022）》，报告第一次提出“企业智能化成熟度模型”并将企业智能化的成熟度划分为5个层级。根据报告数据显示，在总体的成熟度上，各行业涌现了一些智能化转型较为成功的代表企业，但是绝大部分企业仍处于转型的探索期间，84%的企业处于智能化转型早期和中期，仅1%的企业达到智能化转型的最高水平。中国工程院院长周济也曾指出，目前中国大多数企业和广大中小企业还没有完成智能制造的第一代，即数字化制造的普及。
图源：《中国企业智能化成熟度报告（2022）》从整体上看，我国企业智能化水平亟待提高，但目前已经存在一些企业较好的完成了智能化转型。以海尔为例，海尔从2005年开始进行数字化转型，良好的数字化水平为海尔智能化转型提供了基础；2012年，海尔正式将数字化战略升级为“智能化”战略，开始推行智能制造、智能家电和智能家居等业务，并尝试将智能化技术融入生产制造、品牌管理等环节，建立智能化工厂以及智能化管理体系；2015年，海尔提出“用户智能平台”(U+)的概念，并推出向全社会提供智能制造解决方案的众创汇平台，进一步拓展智能化应用场景。同时海尔将智能化技术逐步进入研发、采购、营销服务等新环节；2019年，海尔步入生态品牌战略阶段，全力打造智能生态系统，通过对内外部资源的整合，打造智能家庭、智能工厂、智慧城市等多个智能化场景，并将互联工厂软化、简化、云化，搭建起中国首个自主研发创新的工业互联网平台COSMOPlat，逐步实现产品、服务、平台、生态的全面智能化升级。目前，COSMO平台实践已经初见成效，以海尔胶州空调互联工厂为例，高精度方面，工厂已实现新产品开发100%用户参与设计，定制占比25%以上；高效率方面，订单交付周期缩短50%以上，效率提升100%。这也标志着海尔的智能化水平已经达到了国内甚至全球领先水平。
目前企业智能化转型正处于从数字化底座建设到智能业务运营过渡的阶段。《中国企业智能化成熟度报告（2022）》将智能业务运营能力拆分为智能产研、智能供应链、MarTech（智能营销）、SalesTech（智能销售）、智慧服务、智能运营管理六大能力子项。整体来看，六大能力细项成熟度发展水平基本持平，各细项差异不明显。但是不同行业优劣势略有差异。其中，公共事业、交通和能源行业在智能产研、智能营销和企业运营管理方面表现更好；金融行业则在营销、销售和客户服务方面表现更好；建筑和流通领域，在供应链及企业智能管理上成熟度较高；制造业整体能力水平都相对较弱，尤其在智能营销方面存在很大的进步空间。
图源：《中国企业智能化成熟度报告（2022）》总之，虽然企业智能化转型是大势所趋，但目前我国各行业主体仍处于智能化探索期，尚未形成转型方法与明晰的路径；各行业智能化能力和水平整体差异较小，仅在各细项中呈现差异。未来在先行企业的带动及示范下，各企业主体或将陆续推进智能化转型，带动行业智能化发展，提升我国智能化市场竞争力。
三、智能化转型的优势
（一）降本增效
随着智能技术的普及，以及算法、算力的加快成熟，企业逐步将智能技术引入全产业链环节，使得企业可以更好的降本增效。
在研发环节，企业可以通过产品生命周期管理系统等手段提升产品研发效率，并在研发过程中引入智能化模型，提高产品决策准确性。例如联想通过建设PSI-产品情感分析等智能产品研发管理平台，精准把握客户需求和客户反馈，并通过智能化算法进行产品设计以及仿真测试，达到降本增效；在生产环节，企业可以将智能化工具作为劳动力，提高生产效率，降低人力成本。例如海尔在生产环节引入智能制造技术，利用自动化装配技术代替人工操作搭建灯塔工厂，其中联想合肥工厂引入智能化技术后，定制生产计划的时间从6小时缩减到90秒，生产效率了提高45%，产量提升19%，订单数提升24%；在营销环节，企业可以通过智能化技术对消费者行为进行分析预测，对搜索算法进行优化并对用户进行个性化推荐，提高引流准确度，完成精准营销，降低营销成本。例如淘宝的“猜你喜欢”通过分析消费者近期搜索浏览记录等信息智能化推荐相关商品，提高消费者自然转化率，达到为店铺引流的作用；在服务环节，企业通过引入智能算法、智能机器人、虚拟数字人等技术，为用户提供智能化服务，提升客户体验与忠诚度。例如京东在物流配送环节引入物联网技术以及智能化算法，对物流配送线路进行优化和管理，并利用智能机器人进行分拣装配，缩减产品配送失效，提升客户体验。
（二）提高竞争力
一方面，智能化转型可以帮助企业更好的把握市场和技术的发展趋势，快速响应市场变化并快速迭代出满足市场需求的产品，从而提高企业的市场竞争力。例如腾讯“用户体验中心”，利用智能化技术对用户体验进行实时监测及分析，自动调整产品以及服务以响应用户需求及反馈，提高用户体验感以及满意度。根据腾讯公开数据显示，其用户体验中心已经对1000余个产品进行了优化，洪湖满意度提高了20%以上。另一方面，企业可以通过引入智能化技术，强化其核心竞争力。例如毫末智行通过对ChatGPT背后技术进行研究，打造并推出全球首个自动驾驶认知大模型DriveGPT，并将此模型应用于自动驾驶模型的训练中，提升汽车掉头、环岛等困难场景中的超过30%通过率，进一步巩固其技术壁垒。
目前大部分企业依旧处于智能化转型的探索期，谁能够先一步完成智能化转型，谁就可以进一步抢占市场，重塑市场格局。特斯拉通过自动驾驶等智能化技术，实现了对传统汽车行业的颠覆，并成为智能电动汽车市场的领军企业。
四、智能化转型的挑战
（一）转型认知不到位
智能化是数字化的更高层次的应用，需要在数字化基础上进一步转型。与数字化转型相似，智能化转型也是一把手工程，只有在CEO等高管的支持下，才有可能实现成功转型。但是现实中，企业管理者对智能化转型不了解、不认同的情况比比皆是。部分企业管理者认为智能化转型是技术型企业才需要做的事情，并且认为只有大型企业才需要进行智能化转型，并对其产生较大的抵触心理，难以跳出舒适区。根据2021年中国信息通信研究院发布的《中国企业数字化转型发展趋势研究报告》数据显示，有超过50%的企业家对智能化转型认知理解存在误区。
（二）转型路径不清晰
目前，大部分企业尚未完成智能化转型的基础，即数字化转型，只有极少数企业达到较高水准的智能化转型。企业即使认识到了智能化转型的重要性，并对推动智能化转型具有强烈意愿，但多数企业依旧难以获取智能化转型经验，难以对智能化转型进行清晰的战略规划与路径规划。根据埃森哲调查显示，超过60%的企业表示他们认为目前智能化转型路径不够清晰，难以对转型展开有效的规划。
（三）数据资产不充足
数据资产的累积是企业智能化转型的前提。一方面由于目前大部分企业尚处于数字化转型阶段，且数字化进程参差不齐，企业数据资产积累不足，难以支撑企业进行智能化转型。根据《中国企业智能化成熟度报告（2022）》显示，84%的企业尚处于数字化转型的阶段，尚未积累充足的数字资产。另一方面，数字化积累的数据的质量不加，碎片化严重，可用性较低。根据麦肯锡发布的《正视数据碎片化》报告中显示，大约有60％的企业表示他们面临着数据碎片化的问题，并对企业数字化、智能化转型产生了负面影响。
（四）人才短缺，核心技术“卡脖子”
人才方面，目前数字化人才短缺问题尚未解决，智能化人才则是对数字化人才的再升级。未来随着企业智能化转型加速，智能化人才需求或呈现指数型增长，智能化人才缺口面临巨大挑战。根据中国人力资源和社会保障部发布的《2021年中国劳动力市场报告》数据显示，有超过50%的企业认为智能化转型所需的人才不足，并影响了企业智能化进程。
技术方面，虽然我国近几年加快了智能化产业的布局和规划，但是相比于欧美国家，我国在技术方面依旧存在一定的短板。目前我国智能化技术多依赖于外部开源算法，一旦底层框架闭源，将对我国智能化技术形成严重打击。一旦没有智能化技术的加持，企业智能化转型犹如困顿之兽。
（五）转型投入成本高
一方面，基于智能化技术及人才的稀缺性，企业则需要大量投入以抢占优质资源。另一方面，智能化转型漫长且复杂，资金需求大。从原硬件升级到转型培训试点，无一不需要资金投入，并且由于企业需要在实践中探索，还会造成不必要的资金浪费。根据Gartner的数据，企业在智能化转型过程中，将会在AI和机器学习上花费3.9亿美元，但大部分的企业都没有准确的预算来支持这些项目。同时，根据IDC发布的《智能化转型路线图：如何在数字经济中成功》数据显示，由于缺乏清晰的路径线路，企业在智能化转型过程中可能会浪费30%的资源。
（六）监管严格，面临合规挑战
数据资产作为企业智能化转型的先决条件。如何合理合法的利用数据资产是企业不得不考虑的事情。即使是具有较高智能化水平的互联网企业，也经常面临数据隐私、数据安全、数据监管等数据管理问题。基于用户安全意识的提升，数据隐私保护、数据信息泄露、数据信息合规性等问题总能引发大众的激烈讨论，监管机构以及市场大众对数据问题的关注也为企业智能化转型增加了无形的压力。
企业在转型期间应该秉持发展与监管同步的原则，不能先发展后治理，否则一定会受到市场的反噬。例如“大数据杀熟”事件中，APP利用个人信息进行自动化决策，导致用户在交易价格上收到不合理的差别待遇，对用户构成侵权。“携程大数据杀熟”就曾引发热议，企业也因此受到多名用户起诉，最终携程被判退一赔三。
#小结
在商业环境不断变换的今天，在技术、政策等全方面的支持下，企业智能化转型是大势所趋。目前虽然已经出现了一些较好完成智能化转型的企业，但是整体看来，我国各行业主体仍处于智能化探索期，尚未形成转型方法与明晰的路径。智能化转型可以使企业达到降本增效、提升市场竞争力的效果；但在智能化转型过程中，企业也需要警惕智能化转型在转型认知、转型路径、数据积累、人才技术、转型投入、监管合规方面带来的挑战。
