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企業數字化轉型是智慧企業建設的必經之路。企業數字化轉型是企業借助云計算、大數據、人工智能、物聯網等技術手段，以數據為核心驅動力，促進企業商業模式、生產模式、經營管理轉型升級的一個動態過程。企業通過數字化轉型，不斷提升在數字經濟環境下的核心競爭能力，為客戶、企業和員工帶來全新的數字化價值。智慧企業是企業數字化轉型的方向。智慧企業是企業在經歷自動化、信息化和數字化演進基礎上更高的演進形態，通過數字空間、物理空間與人的相互作用、相互促進，將數據資產作為提升企業核心價值的抓手，深度挖掘數據價值，最終通過數據的自動預判、自主決策、自我演進，實現企業的可持續高質量發展，實現產業的資源配置優化、協同效率提升和跨界融合發展，在經濟社會層面產生更大的價值。

來源：中國信息通信研究院、中國人民大學

本報告的目的是從理論與實踐層面對當前中國智慧農業的發展狀況進行分析與研究，以完成以下幾方面探索：第一，明晰智慧農業的基本概念、運行邏輯與功能作用。第二，分析智慧農業的網絡與技術基礎；第三，總結以工業互聯網等為代表的新一代信息技術在農業產業的典型應用模式與實踐案例；第四，研究當前中國智慧農業面臨約束，并提出下一步的推進建議。

本報告認為，提升新一代信息技術在農業領域的創新與應用水平，推動農業產業向數字化、網絡化、智能化方向不斷邁進，既是新時期實現農業產業現代化的客觀要求，也是充分發揮廣闊農村地區作為中國數字經濟發展戰略縱深、數字化轉型與信息消費潛在市場的重要優勢的大勢所趨，同時還是“強化以工補農、以城帶鄉，推動形成工農互促、城鄉互補、協調發展、共同繁榮新型工農城鄉關系”的關鍵抓手。

當前，中國在推進智慧農業發展機遇與系統約束并存，適度規模化經營的框架下家庭農場、合作社、農業企業、國有農墾等的數字化改造，小農戶的數字技能“補課”是當前與未來一個階段中國智慧農業發展的基本思路與重要著力點。因此，需要權衡由于數字化發展階段不同帶來的智慧農業的特殊性，又需要在廣泛吸收服務業、制造業數字化轉型（以工業互聯網為實現路徑）成功經驗的基礎上確定可行的發展路徑，注重體制機制的改革與創新，不斷強化政府主導作用、充分發揮市場主體企業家精神，完善“產學研”轉化機制，匯聚農業農村、工信、網信、財政、教育及科技等多方面力量，推動工業互聯網網絡、平臺、安全、標識解析及數據等數字解決方案與標準在農業農村領域的應用，積極構建符合中國“大國小農”“適度規模化”農業經營特征、發展需求的智慧農業體系。

12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

數據 數據 數據

數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。

白皮書核心觀點

1、當前全球氣候變化形勢越來越嚴峻，走向碳中和已成為全球應對氣候變化的共識。我國提出碳達峰、碳中和目標具有重要意義，但也面臨十分嚴峻的挑戰，時間緊任務重，需要統籌有序扎實推進碳達峰碳中和重點工作。

2、現有研究表明數字技術在助力全球應對氣候變化進程中扮演著重要角色。國際上已經開始借力數字技術應對氣候變化的探索。ICT推動我國經濟部門深度減排的力度在逐步加強，數字賦能碳減排的潛力巨大。

3、數字技術能夠與電力、工業、建筑、交通等重點碳排放領域深度融合，減少能源與資源消耗，促進傳統產業能源優化、成本優化、風險預知及決策控制，整體上實現節能降本增效提質，數字化正成為我國實現碳中和的重要路徑。

4、數字化轉型的加速會驅動信息通信業能源需求和碳排放的增長。信息通信業碳排放總量小增速快，存在結構性差異。雙碳目標下數字基建重點用能領域節能降碳提速，多方發力助推信息通信業綠色低碳發展。

5、建議強化數字賦能技術供給，綜合運用標準、數據、技術、人才、資金、試點等一攬子政策工具，從政府、行業和企業多維度推動數字技術賦能碳達峰、碳中和。

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院

【摘 要】 白皮書首次定義了無線經濟的概念并測算了其規模，認為無線經濟是以無線電頻譜作為關鍵生產要素、以無線技術為核心驅動力，通過無線技術與實體經濟深度融合，不斷提高傳統產業數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟與治理模式的經濟形態。

數字經濟時代，科技革命和產業變革日新月異，深刻改變著社會生產生活方式和社會治理體系。企業作為社會治理體系中重要的一環，在數字經濟時代加速數字化轉型的過程中，同時面臨著嚴峻的治理挑戰。當前，企業數字化轉型使得企業治理環境和治理對象數字化，治理活動也需要走向數字化，建立數字化治理機制，受到企業管理者的關注。越來越多的企業決策者認為運用技術手段對組織內部人員、組織、業務、流程、基礎設施、數字資產等各要素實施科學管控，才能保障企業數字化轉型的成功。

數字化轉型的核心是新基礎設施的建設和新業務模式以及與之匹配新生態體系的建設。數字化治理是對數字化轉型過程中的安全、隱私保護等核心風險的管控，以及整體組織形態、運營管理模式的優化調整，是對數字化轉型過程中生產關系的重塑，兼顧風險防范和效能提升。

企業數字化治理應用發展報告（2021年）

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

第四屆世界智能大會在津召開期間，中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展報告?2020》和《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力指數?2020》。報告指出，中國人工智能科技產業發展已經步入融合產業部門主導的新階段。人工智能和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。

　　據中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛介紹，作為第四次工業革命的引擎，人工智能技術屬于典型的通用技術(General Purpose Technologies)。從前三次工業革命發生發展的歷程看，通用技術只有與經濟社會全球融合的條件下，才能成為帶動經濟長期發展的驅動力量。通用技術創新和產業化創造出前所未有的“關鍵生產要素”，例如，第一次工業革命的蒸汽機和第二次工業革命的電力。“關鍵生產要素”具有廣泛的應用領域、低成本和無限供給的特征。當“關鍵生產要素”被廣泛投入到現有產業，不斷提高企業和產業的生產力水平，才能帶來經濟和社會的長期發展。例如，作為第二次工業革命通用技術的電力，從照明到生產流程的改造再到以電力為能源的生活用品的普及，在與經濟社會融合的過程中，不僅帶來了社會生產力的大幅躍升，而且改變了人類的生產和生活方式。

　　第四工業革命的核心技術是包括互聯網、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、5G和人工智能在內的新一代信息技術。新一代信息技術的產業化使“數據和計算”成為第四次工業革命的“關鍵生產要素”。數據是網絡空間的所有存在物，是網絡空間對物理和社會空間映射的產物。網絡空間及其與物理和社會空間的互動和融合產生海量數據，大數據、云計算和區塊鏈技術解決了數據的采集、整理、存儲和分析。人工智能則實現了數據的精準匹配、仿真模擬和優化控制。作為新型基礎設施建設的重要內容，5G保證了網絡空間的發展和數據的瞬時傳輸。新一代信息技術的發展使“數據和計算”成為類似蒸汽機和電力一樣的廉價投入品，為賦能和改造現有產業創造條件。

　　作為通用技術，在人工智能科技產業的發展過程中，形成了兩個主要產業部門：核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指包括人工智能在內的新一代信息技術產業化過程中創造的新興產業部門。核心產業部門產出“數據和計算”。而融合產業部門則是人工智能與實體經濟融合發展過程中創造的產業部門，例如，智能制造、智能交通、新零售、新媒體和數字內容產業。融合產業部門把“數據和計算”作為投入品，產出則是我們日常生產和生活中的智能化產品。

　　中國新一代人工智能發展戰略研究院對人工智能科技產業的動態追蹤研究表明，隨著核心產業部門的發展和核心技術的成熟，面對新冠疫情的沖擊和包括5G在內的新型基礎設施建設步伐的加快，中國的人工智能科技產業開始步入融合產業部門主導的新發展階段。

　　首先，從797家中國人工智能骨干企業中的581家應用層企業的應用領域分布看，人工智能技術已經廣泛分布在十八個應用領域。其中，企業技術集成與方案提供、智能機器人兩個應用領域的企業數占比最高，分別為15.43%和9.66%。關鍵技術研發和應用平臺、新媒體和數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商業和零售和智能制造領域企業數占比相對較高，分別為8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能農業的占比最低，僅為0.75%。企業技術集成與方案提供和關鍵技術研發及應用平臺占比排名第一和第三位，說明在人工智能與實體經濟的融合發展過程中，技術集成和應用方案提供發揮著至關重要的作用。而智能機器人企業數排名第二則說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需求。

　　在581家人工智能樣本企業中，可獲得577家企業截至2019年底的融資數據。通過577家企業所屬產業領域的融資額占比，可以看出哪些應用領域更受資本的青睞。從人工智能應用領域企業融資額的分布看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融類應用領域的融資額最高，占比分別為18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，關鍵技術研發和應用平臺、智慧交通、智能硬件融資額占比在5%以上，屬于占比較高的應用領域。

　　其次，人工智能基礎和技術層企業通過與實體經濟企業的協同，共同構建產業智能化創新生態，推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，最為典型的是智能安防產業的發展。在傳統安防產業智能化的過程中，圍繞著視頻數據結構化、智能終端和邊緣計算在內的關鍵技術突破，形成了富有活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技和智能教育等領域，都出現了產業智能化創新生態系統。適合于特定產業領域智能化的創新生態系統建設，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標志。

　　第三，處于“極化”中的人工智能核心產業部門企業，通過與其他地區優勢產業企業的合作，通過技術“擴散”，推動人工智能與實體經濟的融合發展。該報告基于15家人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術“擴散”數據分析表明，通過與其他地區優勢產業的合作，共同推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，電子信息制造業和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。

　　最后，傳統產業的龍頭企業，通過自主創新、技術引進和與核心技術企業合作的方式，轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統產業融合發展的主導者。報告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，傳統產業的龍頭企業通過智能化轉型，與掌握人工智能核心技術的企業共同構建產業創新生態系統，推動產業的智能化。從技術來源看，50家非初始人工智能上市公司主導的融合產業部門的技術來源，主要是核心產業部門的人工智能初創企業，占比為16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大訊飛，占比為16%，排名第三和第四的分別是非初創人工智能技術公司和獨角獸公司，占比為10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是產業智能化的重要技術來源方。

　　在系統調查研究的基礎上，報告發現，人工智能與實體經濟的融合發展，不是簡單的技術引進和集成，而是一系列互補性創新和專用技術體系的形成過程。因而，推動人工智能與實體經濟融合發展需要創新思維。尤其是對后發地區而言，不能僅僅把工作的重心放在招商引資上，而應當重視通過培育和構建適宜當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補性創新和專用性技術積累，才能通過人工智能與當地優勢產業的融合發展過程中，不斷提升區域企業和產業競爭力。