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2023年被稱為“AI元年”，人工智能、AI大模型概念迅速點燃市場。本篇報告重點關注人工智能相關技術在廣泛的企業服務領域所帶來的變革應用研究，將洞察中國AI技術如何為企業服務領域帶來發展與應用方面的升級和演變，同時分析行業規模、落地應用、未來趨勢，提供AI變革企業服務場景應用的理解和解讀。 **一、GPT-4點燃AI發展浪潮，大模型引起社會高度關注 ******

從2018年OpenAI提出的參數為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數為1,750億的GPT-3，參數實現了116倍的增長，跨足千億級大模型，對2019年的NLP模型構成巨大沖擊。隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數和更高精度，進一步普及了人工智能。今年，OpenAI在3月15日發布了多模態預訓練大模型GPT-4，其技術原理和訓練機制與GPT-3.5相似，但引發了公眾對AI的極大熱情。GPT-4經過升級，提升了ChatGPT的圖像識別能力、文字限制擴展至2.5萬字、專業性回答的準確性以及風格變換能力。與以往模型相比，GPT-4最顯著的創新之一是其多模態能力。

二、隨著大模型技術成熟，未來大模型有望在各領域廣泛應用并實現商業化

語言大模型的助力下，垂直領域的應用呈現出更高的專業性、高質量的產出以及在特定任務上的卓越表現。目前，這些應用已廣泛滲透到金融、政務、交通、醫療、教育等領域。AI大模型在高度滲透的應用領域取得成功的原因在于其擁有豐富高質量的數據、強烈的技術需求和創新要求，以及規范的商業環境。此外，這些領域對客觀、理性建議的需求也激勵大模型提供更準確、更有邏輯的解決方案，以滿足高級決策和戰略制定的要求。這一成功不僅推動了行業的發展，也為大模型應用提供了新的機遇和動力。

三、AI大模型在服務型產業中能顯著降低成本，推動企業服務創新和提效

AI大模型對各類產業的影響程度各不相同。在服務型產業中，AI能夠實現5.8%的顯著成本降低，主要集中在客戶營銷、客戶運營、客戶服務等獲取和轉化客戶的成本方面，具有高替代潛力。在媒介型產業中，成本降低比例為2.8%，主要表現在銷售渠道管理和營銷內容等關鍵領域。對于產品型產業，AI有望減少1.6%的成本，這些企業通常在產品研發設計和市場營銷方面投入較多，因此未來將通過自動生成產品模型、外觀設計以及宣傳材料來重塑工作模式。然而，在制造型和基礎源頭型產業中，AI大模型的滲透率相對較小，成本下降幅度僅為0.5%。

**來源：中國信息通信研究院 **

　　日前，在2023可信云大會上，中國信通院正式發布《云計算白皮書（2023年）》。本次白皮書聚焦過去一年多來云計算產業的新發展新變化，總結梳理國內外云計算政策、市場、技術、應用等方面的發展特點，并對未來發展進行展望。 　**　白皮書核心觀點**

　　1.云計算戰略價值在全球范圍內持續提升

　　美國繼“云優先”（CloudFirst）、“云敏捷”（CloudSmart）之后，又出臺多個戰略文件，將云計算應用至相關領域，并明確提出通過云戰略獲取全球優勢。歐洲、亞洲等主要國家紛紛發布國家戰略或計劃，推動云計算在各行業的應用布局，深度挖掘云計算產業價值。我國政策宏觀指引云計算應用創新，地方政府持續推動云計算與實體經濟融合走深。 　**　2.全球云計算市場穩定增長，我國保持快速發展**

　　根據Gartner統計，2022年全球云計算市場規模為4910億美元，增速19%，預計在大模型、算力等需求刺激下，市場仍將保持穩定增長，到2026年全球云計算市場將突破萬億美元。根據中國信通院統計，2022年我國云計算市場規模達4550億元，較2021年增長40.91%。相比于全球19%的增速，我國云計算市場仍處于快速發展期，預計2025年我國云計算整體市場規模將超萬億元。 　　3.云計算產業環境日益激烈，新一輪競爭全面開啟

　　全球各國將云計算看作搶占新一輪科技革命制高點的關鍵環節。云計算巨頭廠商在全球化布局基礎上，紛紛調整發展重心，并聚焦熱點區域、熱點領域和熱點方向，試圖在市場上搶得先機。 　**　4.云計算技術不斷推陳出新，助力產業高質量發展**

　　隨著上云進程持續加深，企業需求逐步向用云轉移，效率、性能、安全等成為用戶關注點，應用現代化、一云多芯、平臺工程、云成本優化、系統穩定性、云原生安全等新技術層出不窮，滿足用戶多樣性場景需求，助力產業數字化升級。 　**　5.行業上云用云呈階梯狀分布，中小企業成影響上云進程關鍵**

　　從行業應用來看，我國云計算應用已從互聯網拓展至政務、金融、電信、工業、交通、能源等傳統行業，但各行業應用水平參差不齊，應用深度呈現階梯狀分布。從企業規模來看，央國企是發展數字中國的主力軍，而中小企業類型多、數量大，是影響整體上云進程的關鍵。兩類企業在上云用云過程中呈現出不同的特點。 　　6.數字應用方式與算力資源供給變革，云計算向數字世界操作系統轉變

　　人工智能大模型快速發展，引發數字應用使用方式和算力資源供給的雙向變革。算力資源呈現出計算異構、算網融合的特點，數字應用呈現出分布式、多模態、超大量級的特點，云計算加速向面向大體量分布式應用的體系化、工程化創新的操作系統演進，向下加速催生算力服務新范式，向上定義數字應用新界面。 　　此外，會上還發布了“2023云計算十大關鍵詞”，解讀云計算產業發展重要趨勢。 　　十大關鍵詞分別是：應用現代化、一云多芯、分布式云、低/無代碼、軟件工程、系統穩定性、云原生安全、云優化治理、中小企業上云、超算/智算服務。 　　基于對云計算產業的長期研究與觀察，中國信息通信研究院認為，以下十大關鍵詞充分凸顯云計算產業發展最新趨勢。 　　關鍵詞1：應用現代化

**　　云原生成為數字基礎設施，加速應用現代化發展**

　　數字時代生產生活方式的變革，推動應用加速創新，基于云計算基礎設施構建技術架構、應用架構、數據架構、組織流程和用戶體驗全面提升的現代化應用成為重要發展趨勢。從技術角度看，云原生已成為數字基礎設施。從大環境看，數字時代引發了生產生活方式的巨大變革。在多因素的驅動下，以云為底座的應用需要充分契合時代訴求，邁向現代化。 　　關鍵詞2：一云多芯

**　　算云融合帶來異構復雜性，一云多芯是重要解決方案**

　　隨著“云計算”和“算力”深度融合發展，異構的底層硬件、客戶操作系統及支撐軟件等因素進一步加劇算云融合進程的復雜性，一云多芯應運而生。一云多芯是一種屏蔽異構技術棧差異，提供統一的云計算環境和管理方式的技術架構，可以實現多種平臺環境的高效協同，為保障業務系統的穩定運行提供新的路徑。 　　關鍵詞3：分布式云

**　　多方需求推動云計算向分布式部署演進，各行業利用分布式云加速轉型升級**

　　隨著用戶對邊緣計算、數據安全合規、混合多云部署、行業定制等方面的需求不斷增加，集中式云計算部署模式已經無法滿足所有用云場景需求，將云能力擴展到任意位置，實現算力分布泛在、彈性敏捷部署、全局管理調度、一體安全防護，滿足時延敏感、數據合規、大型組織分支機構管理、分布式應用治理等業務場景需求，推動政務、金融、交通、制造、能源等各行業數字化轉型發展。 　　關鍵詞4：低/無代碼

**　　低/無代碼推動軟件編程平民化，引領業務和技術真正走向融合**

　　隨著企業數字化轉型加快，降低成本投入、提升技術組件復用度和需求響應速度、加強企業組織結構管理是企業對低/無代碼的首要需求。隨著AIGC的興起，低/無代碼2.0將基于大型預訓練模型，支持理解和生成代碼、組件、可視化操作界面等開發元素，進一步強化低/無代碼組件化、高復用、高靈活的特點，直接觸達業務需求，極大提高研發流暢度。 　　關鍵詞5：軟件工程

**　　云上軟件研發需求日趨規模化和多樣性，平臺工程應運而生**

　　云時代大量應用高頻率發布和部署，故障模式難以預測和跟蹤，軟件交付速度與軟件質量的平衡問題也愈加凸顯。伴隨著云上軟件研發的需求日趨規模化和多樣性，平臺工程應運而生。平臺工程是自助式內部開發者平臺的技術架構和運營管理模式，通過實踐平臺工程，可減輕開發工程師的認知負擔，屏蔽基礎設施的復雜性，實現應用程序靈活擴展升級，提高云應用性能和安全性，最終提高研發效率、實現快速高質量交付。 　　關鍵詞6：系統穩定性

**　　云上系統穩定性保障挑戰巨大，SRE提供“穩保”方法論**

　　我國監管層面高度重視系統穩定安全運行，但當前全面上云的環境下，技術側和用戶側的變化為穩定性保障帶來巨大挑戰。SRE作為一種以韌性為核心的實踐方法，在云上環境中能夠提供系統穩定性保障的最佳實踐。通過關注系統韌性、自動化、故障管理和跨團隊合作等方面，SRE能夠支持事前故障預防、事中故障發現與定位、事后故障止損與優化，幫助構建和維護在云上環境中穩定韌性的系統。 　**　關鍵詞7：云原生安全**

**　　云安全加速向云原生安全演進，聚焦以應用為核心的全棧安全**

　　云原生經過多年發展，已實現高質量規模化落地。云原生革新了云上軟件架構和應用構建模式，建設面向云原生的新安全防護體系成為保障云上安全的剛需；同時，云原生不可變基礎設施、可編排、彈性敏捷等技術優勢也在賦能傳統安全，助力安全與基礎設施、業務應用的深度融合，云原生安全成為云上安全防護的最佳路徑。云原生安全技術生態日趨成熟，聚焦以應用為核心的全棧式安全防護。 　　關鍵詞8：云優化治理

**　　云優化治理內涵不斷豐富，加速企業降本增效**

　　隨著企業核心業務逐步上云，云資源使用量和架構復雜度不斷提升，企業面臨云成本管理、資源治理等優化治理挑戰。隨著企業需求不斷提高，云優化治理的理念、技術、工具、生態全面發展，支撐企業云優化治理能力建設，加速企業降本增效，進一步釋放云計算價值。 　　關鍵詞9：中小企業上云

**　　國家高度重視中小企業上云，中小企業是上云用云的主力軍**

　　十四五以來，國家高度重視中小企業上云水平和深度。在政策指引下，中小企業上云意識和積極性顯著提升，上云進度不斷加快，應用程度不斷加深。中小企業在數字化發展中主要面臨業務數據分散、自動化水平低、個性化需求高，建設預算有限以及缺乏技術人才儲備等痛點問題，亟需上云用云提高信息系統互聯互通和低成本定制化開發能力。SaaS服務成為中小企業上云用云的主要選擇，“一站式”模式降低中小企業上云用云門檻。 　　關鍵詞10：超算/智算服務

**　　云計算促進算力資源服務化、普惠化，超算/智算服務加速推進產業發展**

　　隨著云計算技術的發展與成熟，其逐步推動智算/超算服務以資源交付走向任務交付，實現算力資源以云服務的方式提供，推動智算/超算服務的普惠化、泛在化。在智算規模持續擴大的背景下，涌現出眾多應用智算的服務場景，包括智慧交通、智慧醫療、智慧城市和智慧制造等，智算服務成為眾多行業發展的催化劑。以航天、國防、氣候建模和石油勘探等領域為主的高精尖領域依靠超算提供的服務不斷發展進步，超算服務成為衡量尖端領域發展的晴雨表。 　　具體內容如下：

為進一步推動人工智能技術的工程落地和可信治理，中國信息通信研究院和人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室牽頭建設了**“可信AI”評估體系**，主要面向人工智能技術提供方和使用方，從AI基礎軟硬件、典型技術、產品和服務、AI可信治理****四個維度發力，形成了多個評測子體系，可以為人工智能技術供需雙方技術研發、產品選型、能力提升和安全保障提供參考。

“可信AI”評估已成為人工智能領域權威的第三方評測品牌，累計為金融、電信等行業用戶和技術供應方提供全方位的測試服務，成為供給側產品研發和需求側采購選型的風向標。

《“可信AI”評估體系產品手冊（2023年6月版）》匯總了中國信息通信研究院云計算與大數據研究所在人工智能工具和平臺、企業級模型研發運營和管理（MLOps）、AI數據集治理研究、機器人流程自動化RPA、智能語音、NLP、大模型、知識計算、計算機視覺、可信AI治理等方面的研究成果和支撐的服務產品，提供在人工智能領域的評估測試、聯合研究、產業咨詢、生態合作等服務模式。

來源：中國文化產業協會文化元宇宙專業委員會

　　日前，由中國文化產業協會文化元宇宙專業委員會組織編寫的國內首部《中國文化元宇宙AIGC發展研究報告》正式發布。本報告為社會各界系統建構文化元宇宙與AIGC理論體系和產業認知框架、科學把握文化元宇宙與AIGC發展趨勢、深刻識別產業發展新機遇提供了卓有價值的研究參考和實踐案例。 　　《研究報告》涵蓋文化創意產業全價值鏈及26個細分領域元宇宙及AIGC發展狀況的分析與思考，包含了“綜合研究篇”、“產業總論篇”、“元宇宙、AIGC與數字虛擬人篇”、“元宇宙、AIGC與藝術設計篇”、“元宇宙、AIGC與圖書閱讀篇”、“元宇宙、AIGC與內容生產篇”、“元宇宙、AIGC與數字營銷篇”和“元宇宙、AIGC與風險安全篇”等八個篇章，共計近15萬字。 　　《研究報告》提出，文化元宇宙AIGC將推動全球數字文創產業迎來五大發展趨勢—— 　　趨勢一：人機合作生產和跨模態內容生成將成為全球數字文創產業的主要生產方式； 　　趨勢二：數字虛擬人將從“虛擬外殼+傳聲筒”升級為具有語義理解、情感互動和人格魅力的數智人，推動建構屬于每個人的文化元宇宙； 　　趨勢三：全球數字文化消費市場將進入“私人定制”時代，文化IP與品牌價值將由用戶對其AIGC開發的廣度和深度所決定； 　　趨勢四：C端文化生產力全面解放將帶來超越文藝復興的文化大發展大繁榮； 　　趨勢五：全球文化資源將全面融合、世界文明融通的共同體時代將正式開啟。 　　具體內容如下：

本文來源 清華大學新聞與傳播學院元宇宙文化實驗室 日前，由清華大學新聞與傳播學院元宇宙文化實驗室主辦的《AIGC發展研究報告1.0版》發布會在京舉行。《報告》為社會各界應對AI領域的挑戰提供了理論指導與實踐建議，有助于共同探尋人工智能和人類未來發展的和諧之道。 該報告融匯全球各國在AIGC領域的政策制定、企業戰略部署及產業實踐經驗，匯聚了行業發展、學術研究與社會理念，致力于為廣大讀者普及AIGC知識體系，提供全面了解AIGC動態的指南。與此同時，《報告》涉獵當下AIGC研究的熱點議題，該報告至少有60%的內容是由AIGC自動生成。《報告》共分為技術篇、產業篇、評測篇、職業篇、風險篇、哲理篇以及未來篇七個部分，旨在對AIGC發展趨勢進行科學預測與展望，為讀者提供有益的參考依據。

技術作為AIGC領域的基石，其發展與創新對整個行業具有至關重要的意義。《報告》對大語言模型的軟件特征和互聯網模式進行歸納，提出“重互聯網概念”，并構建“技術急變指數”以評估大語言模型對社會產生顛覆性影響的能力。在此基礎上，報告創新性地對未來GPT5-GPT8等后續版本技術發展進行了推演與預測。這些預測將有助于研究人員深入了解AIGC領域的技術發展趨勢，并為相關技術的進一步發展提供理論指導。 產業是AIGC的應用場景，而評測則是衡量AIGC應用效果的關鍵環節。AIGC技術的進步與創新為各行各業帶來了深刻的變革，推動了產業的發展。產業篇創新性地提出AIGC五層發展理論，從基礎設施到價值創新，逐層遞進的構建發展需求層次，以指導企業和組織更好地理解AIGC在產業中的應用。

值得關注的是，在傳媒領域，《報告》提出了AIGC的若干跨界應用場景： 1. 新聞采集層面：采訪音頻識別、海量資料抓取分析、素材同步自動處理、交互式直播； 1. 新聞編輯層面：寫稿機器人、快速剪輯集成制作、字幕生成、畫質自動修復/除抖/清除雜物、快速橫屏轉豎屏； 1. 新聞播報層面：AI新聞主播、Al晚會主持。

《報告》還提出，未來，通過AIGC與傳媒交互，可能出現更多元的新聞方式： 1. 對話新聞：通過對話的形式呈現新聞。通常會有兩個或多個角色，通過交流觀點和分析來呈現新聞事件，其特點是更具有交互性和立體性，讓新聞更加有趣味性。 1. 無記者新聞：通過機器人、AI等自動化技術來收集、編輯和發布新聞的方式。其特點是無需人力，能夠快速、準確地發布新聞，并減少人為干預。 1. 辟謠新聞：自動識別和分類新聞，對新聞進行真假判斷、溯源追蹤與辟謠發布。數字驅動，提高辟謠準確率，幫助公眾及時了解和糾正虛假信息。

職業篇、風險篇和哲理篇共同構成了AIGC的理論框架和實踐方法，分別關注AIGC技術在職業發展、風險管理和社會責任等方面的應用與影響。AIGC技術的浪潮對現代勞動就業產生了顯著影響。 在職業篇中，《報告》提出職業替代與增強模型，即“任務分解替代概率模型”，用于計算現有職業整體替代率，預測哪些職業將受到自動化影響并面臨替代。 在風險篇中，《報告》指出了潛在問題與挑戰，如AI霸權、數字偏見與歧視、AI武器和軍事應用以及AI侵權等。針對AI侵權中的版權風險，《報告》引入“最小版權識別單元”的概念，以判斷AI生成的作品是否侵犯了他人的版權。 在哲理和未來層面，《報告》對AI進行了反思和深度思考。只有通過不斷的思考和探索，我們才能更好地應對人工智能技術的發展和應用，實現人工智能和人類的協作、共生。

stateof.ai發布了最新的“人工智能報告”，非常值得關注！

《2022年人工智能狀況報告》由業界和研究領域的領先人工智能從業者撰寫。它考慮以下關鍵方面，包括一個新的安全部分: 研究:技術突破及其能力。 行業:人工智能的商業應用領域及其商業影響。 政治: 人工智能的監管、其經濟影響和人工智能的地緣政治演變。 安全: 識別和減輕未來高能力AI系統可能給我們帶來的災難性風險。 預測: 我們認為會發生的事情，并進行績效評估以保持我們的誠實。 //www.stateof.ai/ 《2022年報告》的主要主題包括:

新的獨立研究實驗室正在迅速開放成果，以前主要由大型實驗室的封閉源輸出。盡管人們普遍認為，人工智能研究將越來越多地集中在少數幾家大型企業中，但計算成本和獲取途徑的降低，已導致規模小得多、以前不為人知的實驗室產生了最先進的研究。與此同時，AI硬件仍與NVIDIA緊密結合。

主要的人工智能研究實體對安全的認識正在提高，據估計，目前有300名安全研究人員在大型人工智能實驗室工作，而在去年的報告中，這一數字還不到100人。當人工智能安全成為主流學科時，主要人工智能安全學者的認可度提高是一個有希望的跡象。

中美人工智能研究的差距繼續擴大，自2010年以來，中國機構發表的論文數量是美國機構的4.5倍，遠遠超過美國、印度、英國和德國的總和。此外，中國在涉及安全和地緣政治的領域處于顯著領先地位，如監視、自治、場景理解和目標探測。

人工智能驅動的科學研究繼續帶來突破，但數據泄露等重大方法論錯誤需要進一步拷問。盡管人工智能在科學上不斷取得突破，但研究人員警告稱，人工智能的方法錯誤可能會泄露給這些學科，導致基于人工智能的科學在一定程度上因數據泄露而引發的再現性危機日益嚴重。

來源：華為

來源 | 華為（轉載請注明來源）

中國人工智能產業發展聯盟、華為云和中國信息通信研究院聯合編寫的《知識計算白皮書》，多維度、多角度、多層次地剖析了知識在企業從數字化到智能化的過程中發揮的重要作用，綜合闡述并客觀分析了知識計算從知識層、模型層、算子層到行業應用的框架體系，通過能源、工業、醫療、政務、金融等行業的知識計算應用案例闡釋知識計算為產業、行業、企業帶來的價值，描繪了未來知識計算在技術、產業、標準、生態等方面的發展愿景。

知識計算是一種新的計算模式，利用AI技術實現機器將知識轉化成可計算的模型。

具體來說，知識計算將行業中各種形態的知識，以數學模型的方式，協同行業數據進行計算。將該過程中所涉及的方法和能力納入知識計算框架當中，為行業實現智能化轉型升級提供有力支撐。

隨著AI技術的高速發展，AI在行業中的應用逐步進入快車道。然而，AI解決方案落地成本高的問題阻礙了AI在各行業中的廣泛滲透。過往經驗表明，行業知識的有效利用能夠降低企業使用AI解決業務問題的成本。然而，大多數行業的核心知識分布相對雜亂，比如以文字、圖像等方式顯性地存在企業文檔、手冊中，或者以經驗、學識等方式隱性地存在于行業專家、資深員工的大腦中。知識呈現的方式不同，以及零散的分布，導致企業知識難以傳承、利用。

知識計算聚焦于對行業知識進行有效、充分的利用，將行業知識與AI技術有機結合，融會貫通雜亂的知識并使其參與計算，喚醒行業知識的生命力，發揮行業知識的力量。知識計算將行業長期積累的知識貫穿至解決行業問題的整個過程中，克服AI落地過程中所面臨的諸多問題，提升企業運行效率，比如在業務上，知識計算的應用一方面可以提升企業員工效率，有效釋放專家的精力，另一方面也能夠幫助企業降本增效，為企業高效生產、靈活組織、便捷獲取提供支持與保障；在管理上，知識計算能夠提供更加客觀、準確、科學的決策依據，實現超前預測，降低決策風險，提升企業管理水平。

知識參與計算，將讓知識在建模、求解和應用各階段都發揮重要作用。首先，在AI解決行業問題的過程中，基于專家經驗、行業研究成果構建的知識體系將指導業務場景數據的形成，以及AI模型的構建。其次，在求解過程，行業知識的引入將幫助AI模型更高效地求得更優解。最后在應用階段，行業知識一方面能夠提供決策依據，提升AI模型的可遷移性以及可解釋性，另一方面也可以識別模型運行過程中所產生的有效數據，迭代優化建模和求解。

知識計算通過結合行業知識與AI技術，實現數據與知識雙輪驅動，幫助AI進入企業核心生產系統，為行業智能化轉型升級帶來新的驅動力，也為行業創新帶來無限可能。

具體內容如下

近日，清華大學沈陽教授團隊發布了《元宇宙發展研究報告2.0版》，總計205頁。報告基于《元宇宙發展研究報告1.0版》，從元宇宙的緣起、概念與屬性、技術與產業鏈、場景應用、風險點及治理、熱點七問、遠未來展望等七個部分對元宇宙發展進行了深入的研究與分析。

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