杭州2025年9月25日 /美通社/ -- 德勤、SAP、阿里云在2025云栖大会上宣布一项重大战略合作，三方将依托各自机构在数字化转型服务、企业软件、云计算基础设施领域的核心能力，共建数字化生态联盟，联合启动"智企三百计划"（以下简称"该计划"）。这是三方在国内首次联合推出的集"云平台+企业级软件+专业服务"于一体的本地化端到端解决方案，旨在加速企业智能云规模化落地。该计划将优选20家行业客户作为首批服务对象，为其提供覆盖ERP云数字化导入规划、系统部署到持续运营的端到端整体解决方案，助力企业实现核心系统百日上线，从而在真正意义上达到"上得快、用得起、见成效"的落地结果。

当前，不少企业面临"不敢上云、不会上云、上不起云"的挑战。 "智企三百计划"是阿里云、SAP、德勤在中国市场首次实现平台（Platform）、产品（Product）、服务（Service）深度融合的标志性行动，也是三方率先将"云平台+ERP云+咨询实施服务"整合为本地化、标准化、可复制的"三位一体"的整合化本地解决方案。这一端到端整体解决方案模式聚焦中国市场企业上云过程中的实际痛点，通过生态协同打破技术、产品与服务之间的壁垒，从而实现基础设施到业务价值的全链路贯通，既能帮助企业构建智能云基石，也为该模式未来在ERP云领域向全球推广、向更多产品和服务领域推广奠定坚实基础。该计划首批聚焦消费品、制造、高科技等重点行业，助力客户打造数字化转型标杆。

该计划名称源于三大核心目标， 即：

百日冲刺：在发布后的百天时间内，三方将整合优势资源，协同发力，争取共同拓展20家适合ERP云产品特点的优质客户。

百万激励：三方联合投入，针对每家入选的优选客户，提供最高可达一百万人民币的资源支持，覆盖软件采购、云资源及实施服务等领域，多维度降低企业上云的门槛。

百日上线：聚焦高优先级业务场景，通过标准化模板，助力企业争取在百日内完成核心业务和功能可用，快速释放可衡量的业务价值。

平台赋能：阿里云——打造智能敏捷的本地云底座

作为全球领先的云服务商之一，阿里云将为参与企业提供补贴，依托其高性能、高可用的公共云环境，支持SAP Cloud ERP[ERP云]的快速部署与弹性扩展，确保安全合规与智能运维，实现"轻资产、快启动"。

软件引领：SAP——提供高标准核心Cloud ERP解决方案

SAP将提供SAP Cloud ERP软件许可针对本次市场活动的特殊优惠，并配套标准化部署模板，覆盖财务、供应链、销售等核心模块。系统内置全球最佳实践，支持多语言、多会计准则及GDPR等国际合规要求，助力企业实现管理标准化与高效出海。

价值共创：德勤——驱动端到端的价值实现

德勤依托全球领先的ERP实施方法论与深厚的本土化服务能力，提供从Cloud ERP战略规划、标准实施到灵活运维的全周期支持。通过业务流程重构与数据贯通，德勤协助客户力争在百日内实现关键场景上线，推动价值驱动的数字化转型。

德勤中国咨询全国主管合伙人戴耀华表示："‘管理上云'是企业迈向人工智能时代的必要条件。此次与SAP、阿里云联合推出‘智企三百计划'是三方首次将产品与服务深度融合，强强联手共同打造全球领先的端到端本地化解决方案。我们将多年沉淀的专业服务能力打包为可规模化复制的加速包，帮助企业真正实现‘上得快、用得起、见成效'。我们首批优选20家客户携手合作，后续还将积累成果，推出更多期‘三百计划'，复制到更多产品和服务领域。" 

SAP大中华地区总裁原欣表示："SAP Cloud ERP 是助力企业应对复杂环境与快速变化的‘压舱石'和‘加速器'。三方将SAP的Cloud ERP、阿里云的领先云平台以及德勤的实施服务有机结合，为中国客户打造可扩展、安全、智能、并契合本地业务需求的端到端解决方案。该方案将帮助企业以更低成本、更短周期完成数字化升级，实现敏捷高效发展，并在中国乃至全球竞争中保持领先。"

阿里云首席战略官郑俊芳表示："公共云是智能时代的核心基础设施。阿里云将持续发挥在云计算、AI与安全合规方面的技术优势，联合德勤与SAP，为企业提供稳定、高效、低门槛的云上ERP解决方案。此次合作是生态联合、本地深耕的典范，推动企业从‘上云'迈向‘用好云'。"

"智企三百计划"不仅是技术整合，更是生态协同模式的创新。德勤、SAP与阿里云将以首批20家优选客户为起点，持续优化流程、沉淀经验，计划未来向更多行业与区域扩展，助力千行百业迈入智能云时代。戴耀华强调，德勤将持续发挥自身在战略咨询、技术实施与变革管理等方面的综合优势，携手SAP与阿里云共同打造开放、协同、共赢的企业智能云生态，为加快构建现代化产业体系、为各行业和企业的高质量发展持续注入新动能不断贡献德勤力量。

免责声明：本文所提及的 SAP 及其他 SAP 产品和服务，以及相关标识，均为 SAP SE 在德国及其他国家的商标或注册商标。更多商标信息和声明，请访问 https://www.sap.com/copyright。文中提及的其他所有产品和服务名称均为其各自公司的商标。

在传统组织里，工作局限于职能岗位中的标准化任务，并根据员工在组织层级中的岗位来做出决策，在当下反而会妨碍一些组织关键目标的实现（例如组织的敏捷性、发展性、创造性、多样性、包容性和公平性），并且影响员工的工作体验。技能型组织则将工作与岗位分离，分散到项目或任务中，或者扩宽以专注于需要解决的问题、需要达成的结果和需要创造的价值，这使得人们不被固定的岗位所束缚，被视为具有技能和能力的完整个体，灵活地安排到符合自己兴趣的工作当中，并不断发展为业务专家。通过将人员决策建立在技能而非岗位上，组织也将拥有一个更灵活、更便于管理以及更公平的运作模式。

技能定义
广义的技能包括： "硬技能"或称为技术技能（例如编码、数据分析和会计）、"软技能"或称为人际关系技能（例如批判性思维和情商）以及潜能（例如潜在的品质、能力和其他促进未来发展或成功的相关技能）。最终，"技能"这个词将员工细化为独特的、完整的个体 -- 每一个人都有一系列独特的技能、兴趣、热情、动机、工作和文化风格、地点偏好和需求等。

对这一新兴组织转型趋势的成因、价值、运作模式，以及如何向技能型组织转型等关键问题，本白皮书《技能型组织：工作和劳动力的新运作模式》进行了深入探讨，以下是报告概要：

新的组织发展方向

为了追踪这一组织模式变革，我们在全球各行业内部调研了1021名员工以及225名企业高管和人力资源高管，并对12名企业高管进行了访谈。

调研结果显示，目前还只有不到五分之一的组织在一定程度上（在整个组织内以清晰和可重复的方式）采用了基于技能的模式。但我们在访谈过11家技能型组织后发现：高管和员工更喜欢技能型组织模式，技能型组织在构建组织模型时，能更好地融合了组织需求和员工期望。

德勤管理咨询认为，多重商业因素的改变导致、并将继续驱动这种组织模式的转变：

• 组织对员工福祉的责任感日益增强，技能型组织根据员工的优势来分配工作，努力让每个人的独特性都脱颖而出，而不是在工作中将每个人都标准化。
• 一半的员工表示，如果被赋予更多的自主权来选择如何将自己的技能应用于工作上，他们更有可能被这样的组织所吸引并留下来。员工希望发展自己所有的潜能，并被视为独立的个体。
• 73%的企业高管预计未来三年将继续面临人才短缺的问题。其中70%的受访者表示，他们正在积极地根据技能寻找人才，而不仅仅是考虑工作经验。
• 在这个变化不断加速且往往不可预测的时代，对敏捷性的需求日益增加，77%的企业高管和人力资源高管表示，在工作中灵活匹配技能对于应对未来的变化至关重要。
• 61%的企业高管表示，数字化转型 -- 自动化和人工智能（AI）这些需要新技能的新技术，将是组织采用技能型组织模式的主要驱动因素。
• 岗位相关性正在降低，当岗位不再是满足组织目标和员工需求的有效组成结构时，许多组织意识到是时候改变他们的运作模式了。

技能型组织的阻碍、挑战和未来

根据我们的调查，企业高管和人力资源高管普遍认为，到目前为止技能型组织转型最大的障碍是传统的思维模式和实践做法，技术则排在最后一位。面对可能出现的困难和挑战，德勤管理咨询建议转型过程中应注意以下几点：

• 组织应公平公正地安排不同类型的业务组合，需要注意的是不能将公平性与同一性混淆。人才得到的公平体验应是组织通过提供平等的机会、机遇、资源和发展的力量来实现的。
• 组织应避免单一的技能导向，"技能"应定义为具有一系列独特技能和属性的员工的简称。
• 研究表明，员工接受组织使用新的数据来源和人工智能增加对个人的深度理解。但为了保持这种信任，企业应负责地使用新的数据来源和人工智能的力量，包括预防人工智能产生偏见。
• 想要使得整个劳动力市场成为一个看重能力而非出身的市场，经过验证的技能数据就必须可以跨组织流转和互用。
• 平衡员工的自主和选择权与组织需求，为员工提供更多的自主权和选择权，减少组织的集中控制，可以在创新和增长方面获得巨大收益。

迈向技能型组织的三种实践方式

从我们与组织合作的经验来看，希望打造技能型组织的企业大多通过以下三种方式开启转型的第一步。

方式一，组织从人才实践的某个方面开始试点，使其转变为更多地基于技能，而不是基于岗位来工作，然后继续对其他方面进行类似的升级，或者要求在实现转变之前创建一个"技能赋能中心"。

方式二，另一些组织则从创建一个集中的"技能赋能中心"开始，然后再扩展到基于技能的人才实践。为做到这一点，他们通常会从梳理并创建一种技能语言，或者发展技能型人才理念开始。

方式三，还有一种典型的做法是从工作内容开始的，或者是建立一个内部人才市场，让一些工作作为岗位以外的项目存在，或者是作为岗位的延伸部分。

无论选择怎样的实践方式，以下经验都对组织有所帮助：

• 改变工作模式应该是循序渐进的，而不是颠覆性变革
• 始终坚持目标
• 根据组织的具体需求和痛点，选择一个有最大商业价值的领域进行实践

对于大多数组织来说，岗位的概念不会完全消失。但通过向技能型组织转型，行业领先组织能够从以扩大能效为目标的传统模式，转向一个更适合当下以速度、敏捷和创新为主导的发展模式，人们可以在工作中获得更多的意义、选择、成长和自主权。

回首"十二五"，我国自主创新的基础条件得到持续完善，企业研发经费、研发人员、发明专利授权量实现了两位数增长，激发企业作为创新主体积极构建技术创新体系¹。到2021年，根据世界知识产权组织出具的"2021全球创新指数排名"，中国从2013年的35位跃升到12位^2,3。

进入"十四五"后，中国政府相继推出《关于加快建设世界一流企业的指导意见》、《关于推进国有企业打造原创技术策源地的指导意见》等创新战略。创新战略明确指出要加快建设一批产品卓越、品牌卓著、创新领先、治理现代的世界一流企业，提升国有企业原创技术牵引、源头供给、资源配置、转化应用能力，打造原创技术策源地⁴。对创新的高目标、高投入、高要求，标志着中国企业投资研发，打造"创新、创造"标签的"双创"时代已经到来。

研发为企业带来的是核心价值的创造。这种价值的体现是多元化的，取决于企业的关键竞争力：它可以是产品性能的行业领先、创新赛道或商业模式的技术赋能，抑或是品牌力、护城河的构建等。然而，与企业习惯在生产、营销、供应链等环节通过优化所看到的快速反馈不同，研发创造的价值往往需要持续投入，长期见效。另一方面，研发具有不确定性，根据研发类型或创新级别的不同，其不确定性千差万别。

因此，"双创"时代下企业投注创新、打造研发体系需要解答两个核心问题：

• 我需要建设一个什么样的研发体系才能支撑企业的战略目标实现？
• 我对研发体系的投入是否足够创造企业需要的核心价值？

针对以上两个问题，我们认为应该形成一个综合的、帮助企业管理层达成共识的价值评价体系。无论是战略层面的战略承接、业务规划，还是技术层面的技术储备、研发能力，以及运营层面的财务回报等，企业CEO、CTO、CFO等高管能通过这个评价体系了解研发体系的贡献，从而形成企业管理层对研发体系价值统一的理解，以及研发体系建设的决策支撑。

基于上述理念，结合大量的理论研究和项目实践，德勤管理咨询设计两个研发体系价值评估模型，分别对研发组织发展水平和企业研发效率进行评估。我们希望通过这两个模型，为企业评估研发规划、制定研发战略，以及实现"研发变革、创新引领"的目标提供思路与借鉴。

研发价值评估模型之一： 梳理现实与目标，诊断研发体系水平

TOP²研发组织指标体系工具（以下简称"TOP²价值模型"）旨在衡量企业研发体系的发展水平，并理解和愿景或行业标杆的差距，从而明确进一步的主要优化方向。TOP²价值模型的核心设计点分为以下3个方面：

• 核心理念：研发体系的建设水平由技术（Technology）、组织（Organization）、表现（Performance）和流程及体系管理（Process）四个维度表征。其中，技术代表企业产品力突破与赛道创新的能力；组织体现研发建设与管理的可持续性和业务协同的通畅程度；表现通过绩效表现计算了研发成果在企业经济/非经济效益上的贡献；而流程及体系管理则在运营管理端衡量流程体系、考核和激励机制等管理制度的完善、规范以及高效程度。这四个支柱共同支撑研发体系高效地、可持续地实现企业的战略落地；
• 评价目标：深入评估4个维度下细分指标的发展水平，例如技术上，研发探索全新材料的理论和技术储备。以此理解研发体系在关键领域与目标对比的优劣势以及相应根因，从而梳理研发体系的建设方向与举措优先级；
• 评价方法：秉持"全面，对比"的评价原则。全面：梳理研发体系全方位的细分指标，通过主客观打分的形式进行评价；对比：陈列各指标的得分，清晰直观地展现各维度成熟度以及与目标的差距。

为了全面地评估研发体系在技术、组织、表现、流程及体系管理四个维度上的发展水平，我们设置了3层指标体系，构成TOP²价值模型的指标体系框架。

• 一级指标：包括技术水平、组织框架、绩效表现和运营管理四个指标；
• 二级指标：20+二级指标通过一级指标细化评估方向。例如，技术水平的基础研究成熟度和产品开发成熟度分别从实验室端的技术评判与创新、和面向市场的强竞争力产品的开发能力去评价企业的表现。同时，二级指标可根据研发体系建设关注的重点进行筛选；
• 三级指标：100+三级指标对二级指标进行进一步的拆解，细化到具体业务需求，包括针对特定客户群的适应性开发能力成熟度、承担国家或省部级科技项目数量等。三级指标帮助企业了解研发在具体业务上的痛点和需求。

TOP²价值模型将提供深入到三级指标的评分标准与方法说明。企业管理者可以以报表的形式，通过关键指标比对直观了解到研发体系现状和目标的差距，从而制定研发体系建设相关的决策。

研发价值评估模型之二: 评估投入和产出，分析研发效率

我们对设计基于模型的企业研发效率分析框架（Model Based Efficiency Framework，以下简称"MBIE价值模型"）的初衷是，希望以量化模型的逻辑，去客观评价不同投入下研发体系产出对企业的贡献。为此，MBIE价值模型定义了研发效率，即研发产出与研发投入之比，作为研发体系价值的量化指标。通过研发效率，企业可以直接比较研发体系价值与历史时期、同类型竞对、行业水平等的高低。同时，MBIE价值模型具备5大特点，确保模型的可行性和研发效率的可比性。

• 定义明确：形成针对不同定位或分类的研发体系的分析方法，模型参数设置与企业研发战略、边界等底层体系逻辑保持一致；
• 数据驱动：基于企业实际运营数据，形成量化的逻辑过程和结果分析，直接地、准确地展现科创价值；
• 评价客观：首选企业IT或数字化系统中可直接记录、导出或者计算得到的数据，最大限度消除人为因素对分析所用数据的影响；
• 持续跟踪：对模型分析结果持续跟踪，作为研发体系建设与优化的重要输入。同时，对模型本身持续跟踪，针对企业战略与研发体系类型的变化而调整；
• 实践积累：通过独立行研和案例积累建立行业数据库。

MBIE价值模型对企业的一个重要价值是厘清研发范围，定位研发体系类型。明确的研发范围将帮助企业规划研发布局，并定义对研发产出的需求。例如，企业的战略发展需要"人无我有"还是"人有我无"的研发方向，或者，研发组织应以研究院的形式集中资源，还是分散在业务组织以贴近市场、听清炮火？我们将企业梳理自身研发范围形成的话题点分为5个类型，分别是研发目标、研发边界、研发职能、研发职责和其它领域。这些话题点将在MBIE价值模型的评估过程中得到回答，并作为研发体系定位的输入。

MBIE价值模型将企业研发体系根据创新程度、不确定性、投入规模和应用场景等维度的特征分成四个类型：拓宽赛道、颠覆创新、定点突破和重点提升。

·         拓宽赛道：面向技术/产品已经商业化，但没有意向订单的研发。此类研发的核心在于迅速培育自身能力，帮助企业获得差异性优势。研发到商业化的周期和不确定性有行业实践对标，但需评估自身技术成熟度、技术储备和团队资源的情况。同时，研发的应用场景和预期经济效益较为明确；

• 颠覆创新：面向技术/产品尚未商业化，未有任何意向订单的研发。此类研发需要长期的资源投入、技术布局和储备，研发到商业化的周期长且不确定性高，在应用端需要联合产业链进行开发。但长期的预期经济效益大，且能带来品牌力、护城河等显著的非经济效益；
• 定点突破：面向技术/产品尚未商业化，但有意向订单的研发。此类研发需要长期的资源和技术布局，但需求相较颠覆创新类型更加明确，且有合作伙伴分担风险。相对颠覆创新类型而言，得益于合作伙伴在应用场景的尝试，研发到商业化的周期和不确定性有所降低。研发着眼长期的经济效益；
• 重点提升：面向技术/产品已经商业化，且有意向订单的研发。此类研发需要的资源和技术布局明确，研发到商业化的周期短且确定性高，应用场景明确，同时，经济效益的可预测性较高。

企业的研发体系可以横跨多个象限，或者分别由下辖研发组织对应不同类型的研发。例如，全球研发中心对应颠覆创新和拓宽赛道的领域，事业部研发部门针对定点突破和重点提升的业务等。但是我们认为，同一类型下研发效率的对比性更强，而不同类型的研发体系因其目标不同、不确定性不同，研发效率的对比并不能反映彼此的真实水平。

基于研发体系定位，MBIE价值模型将对研发投入和产出进行分类，并给参数赋予相应的权重。研发投入包括人力、设备、材料、服务等各类投入，而研发产出不仅包括经济效益，也涵盖知识产权、技术壁垒、品牌价值、运营效益等非经济效益。因此，MBIE价值模型将首先统一参数的量纲，通过加权计算得到研发效率，最终与行业和历史研发效率的对比，帮助企业理解研发体系的价值。

在中国经济"创新、创造"的新形势下，研发成为企业战略落地、商业致胜的发动机。然而，从战略、财务、技术、运营等不同角度看研发，仿佛一月三舟，难以识别最合适的规划路径。因此，决策者应理解研发是价值创造的本质，认知创造价值的多样性、长期性和不确定性等特点，在管理层形成研发体系价值的共识。从共识出发，敢为人先，中国企业将在创新的星海里扬帆远航，摘星揽月亦无不可。

尾注

为了助力企业顺利"飞向"工业元宇宙，德勤在推出《元宇宙综观 -- 愿景、技术和应对》白皮书之后，又基于德勤方法论和对元宇宙及智能制造的洞察，探讨工业元宇宙的特点、技术和价值体系，给出元宇宙在工业场景应用的通用分析方法，并以能源和汽车行业为例，描述工业元宇宙的典型应用场景。目前的应用比起工业元宇宙能实现的长远价值点虽然还有很大差距，但通过本文描述的通用分析方法，结合现有的案例，企业可以举一反三，创新性地开发更多的工业元宇宙应用场景，从而在这个数字化、人工智能、元宇宙混叠的时代，开创企业的新局面。

以下为该白皮书摘编。

一、发展契机

工业元宇宙的发展一方面得到我国政府高层的高度关注。例如，中纪委网站曾在 2021 年 12 月刊文《元宇宙如何改写人类生活》，表示多重因素将促使元宇宙从概念走向流行，可为工业互联网等带来发展机遇。但另一方面，工业元宇宙无论是理论、技术，还是产品、基础设施都不成熟。例如元宇宙在网络传输能力、底层图形技术的算力、图形引擎开发及场景创新、虚拟世界与现实世界的协同等方面都面临很大技术限制。并且，工业元宇宙依托于工业互联网发展，虽具备一定基础，但实时性、交互感、沉浸感和真实感并不好，最重要的是目前智能制造过程孪生化的核心业务内容和应用相对比较少。

这个局面对广大工业企业、特别是希望借助新兴技术和商业模式实现飞跃的企业，是个良好的契机。企业应当抓住工业元宇宙技术探索和场景创新的这个窗口期，结合工业制造现状，选择适合元宇宙化的场景，进行探索和创新尝试，持续加强技术及行业经验积累，早日在新世界抢占制高点。

二、内涵与特性

工业元宇宙目前尚无统一定义，我们看来，基于工业互联网支撑体系形成的工业元宇宙，是工业元宇宙技术与工业经济深度融合的新型应用模式和工业生态。工业元宇宙通过打造与现实工业经济映射和交互的虚拟世界，构建起工业产品全生命周期的虚实共生、企业和消费者智能高效闭环下的全息智能制造、智能经济体系，从而推动工业互联网走向更有效落地、更虚实融合的阶段。

工业元宇宙是由一个复杂的多主体互动而形成的系统，它主要具备如下六大核心特性：   

• 虚拟生产：工业元宇宙中，虚拟生产是孪生现实生产线，实现虚拟生产提前验证现实生产，减少试错成本；
• 自主创造：各生产参与方都可根据各自领域经验优势利用预定好的成熟模型或工具实现自主发明创造并获得相应权益，实现共创机制；
• 沉浸体验：在虚拟工厂中，沉浸式体验产品功能、性能和质量，在购买之前就深入了解产品情况；
• 交互与共同参与：设计相关方共同参与设计，贡献经验和思路，实现理念的交互，实现最先进的理念、最优的设计，发现问题快速迭代；
• 共识机制：通过共识机制和智能合约机制实现生产标准化，避免规格不统一；并实现最大限度的商务自主化，形成商务上优势互补；
• 协同合作：上下游产业链在元宇宙中实现无缝协作，形成供应链元宇宙化，直观并直接共享上下游信息，形成供应链一体化；特别是用户、生产、销售和服务的四方协同。

支撑工业元宇宙的关键技术主要包括数字孪生技术、虚拟化技术、AI技术、区块链、计算机图形技术和算力技术。

三、工业元宇宙应用通用分析方法

工业元宇宙涉及诸多行业，如汽车、能源、钢铁、机械装备、电子制造等多个行业。行业和场景众多，但可以采用相近的方式进行分析，即产品全生命周期和元宇宙模式应用结合的方法。

一个维度是以产品全生命周期视角解构企业经营管理场景；另一个维度是将元宇宙的具体应用模式（通常也是技术模式，比如虚拟呈现、数字孪生等）对应到产品的不同阶段，包括设计、生产、销售、维护和服务等，看各种模式如何为各种工业场景带来体验、效率、成本、质量、安全等方面的价值提升，构成工业元宇宙的总体分析框架（如下图所示）。这个方法的逻辑也是适用于消费元宇宙，只是在消费元宇宙中，是以消费者全生命周期为视角。

四、应用示例

本文选取能源和汽车行业作为工业元宇宙应用的示例。

在工业智能制造领域，汽车行业一直走在工业技术前沿，工厂智能化相对成熟，因此也更容易实现工业元宇宙。工业元宇宙能够整合整个汽车工厂业务流程、工厂空间、汽车生产过程，把资产、产品、流程、组织和人员等实体虚拟化表示，可实现实时3D设计协作、虚拟员工安全生产、智能化库存、沉浸体验式营销，有望开拓全新商业模式。

通过对全球12家汽车企业的元宇宙应用分析，我们看到元宇宙的应用模式，中国企业更多集中在虚拟产品和虚拟空间的应用；在汽车研发和制造环节的元宇宙场景应用主要以外资（合资）企业居多，且主要以来自欧洲和美国品牌居多。整体而言，并没有形成完整的端到端的元宇宙解决方案，大部分都是局部场景的尝试。

下图是汽车行业元宇宙应用总体情况，颜色深浅反映当前应用程度的多少，包括工业元宇宙和消费元宇宙。

能源行业的通用特征包括重资产、重设备、重运营、安全生产等，基础能源物质还具有金融属性。能源行业经营管理的重要目标之一是如何提高资产利用率、生产运营效率，以及安全生产水平。在能源行业，通过元宇宙的数字孪生相关技术，可对历史数据进行挖掘，从大量的业务数据中获取有效的、潜在有价值的信息；通过3D建模和数字孪生发现潜在的能源资源，结合专家经验进行决策，为专家工作提供远程支持；通过3D可视技术，配合XR终端，使操作员基于友善的交互界面对完整的能源制造流程进行3D可视控制，同时确保远程专家可以和现场进行交流和互动，对现场情况进行指导、优化和辅助决策。数字孪生和虚拟空间技术特别适用于解决能源行业在上游能源获取阶段野外开采、海上勘探等面临的生产安全问题。本白皮书分析了三个案例：能源集团A的智能矿山、能源集团B的虚拟工厂，以及能源集团C 将AR应用于智能巡检和远程指导的案例。

五、伙伴选择

在工业元宇宙的发展的大背景下，各厂家也纷纷基于之前的技术和行业经验积累，开展数字孪生、虚拟工厂等相关业务探索（部分具有代表性的厂家如下所示）。而对工业企业而言，能否甄选出合适的技术平台伙伴也是向工业元宇宙转型的关键之一。

德勤管理咨询以咨询规划及数字化转型能力为依托，与不同技术平台方配合，可帮助客户从战略、整体解决方案把控的视角帮助客户推进工业元宇宙项目，实现元宇宙战略和业务规划、技术体系规划、能力体系建设、营销体系规划和建设等内容，助力企业更快的将工业元宇宙的新技术、新模式应用到自身的场景。

德勤元宇宙服务能力示意图

综合而言，工业元宇宙未来市场空间巨大，也是互联网发展到一定阶段后的大势所趋，各企业要根据不同工厂的实际情况、能力和水平，量体裁衣，有针对性地尝试工业宇宙，积累经验，为未来竞争做充分准备，共同促进工业转型升级和高质量发展。

ICKG是知识图谱研究领域的国际权威会议，第十三届ICKG定于2022年11月30日在美国波士顿举行，预计将吸引来自200多个国家与地区的科学家、学者和产业界的研究人员。知识图谱作为人工智能的两大技术引擎之一，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索抽取、自然语言处理与语义 Web、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究，可广泛应用于不同行业的数智化解决方案中，如智能问答及推理、社交及推荐、金融风险控制、企业关系挖掘、根因分析等。

德勤中国此次被收录的论文名为《多核因子分解机算法：一种应用于CTR预估领域的多重嵌入与核化的因子分解机框架（Multi-Kernel-FM: A Multi-Embedding & Kernelization Factorization Machine Framework for CTR Prediction）》，由德勤管理咨询中国数据科学卓越中心合伙人徐凯波与字节跳动抖音算法团队联合撰写。德勤管理咨询中国数据科学卓越中心成立于2020年，专注于数据科学技术在各个企业场景下的研发和应用。

该论文构建了一个多核FM（Multi-Kernel-FM）框架，通过结合核函数和多重嵌入（Embedding）策略来捕捉非线性特征之间的交互，以提高CTR预估（Click-Through Rate, CTR）的准确率，实验结果验证改进后的算法明显提高了预测的精确性，降低了模型训练的成本。CTR预估是推荐任务中最核心的算法之一，该类算法负责对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是否点击被推荐的物料（例如广告、商品等），从而为下次的有效推荐提供算法依据。

除了技术创新，德勤管理咨询中国数据科学卓越中心还致力于推动数据科学的应用落地，自研了多个知识图谱相关解决方案，如知识图谱搭建解决方案、基于Nebular图数据库引擎的图分析平台产品Panorama、智能推荐系统Smart RS、基于知识图谱增强的推荐平台解决方案等。

德勤数智研究院领导合伙人兼德勤管理咨询中国分析与认知服务领导合伙人尤忠彬表示："人工智能作为一门渗透性强且有颠覆性的通用技术，正持续改写人类生产生活的方方面面，我们将继续坚持技术创新与业务赋能，用领先的认知智能技术和成功实践经验，助力各行各业抓住新技术带来的无限潜能，加速实现数智化转型！"

德勤管理咨询认为，银行下线智能投顾的主要原因是监管空白带来不确定性、以及产品定位偏差降低了目标客群体验，而非AI价值不足。相反，AI对银行财富管理业务突破客户关系松散、顾问数量有限和投研能力不足等三大瓶颈具有关键作用，银行应在明确AI定位后精准发力相关应用，助力财富管理转型。

为何下架？

首先需要厘清的是，监管并未限制AI与财富管理业务相结合，此次智能投顾产品下架的主要原因是当前国内所有银行均不具备基金投顾业务资质。

根据证监会21年底所发布的《关于规范基金投资建议活动的通知》，不具备基金投顾资质的机构须于22年6月30日前停止基金投资组合策略建议服务。银行方面，三家取得基金投顾试点行由于业务进展缓慢已暂缓试点，其他银行仍在观望或未获得监管认可，所以银行系投资顾问产品必须下架。而那些具备基金投顾资质的基金、券商、第三方销售平台的智能投顾产品未受影响。

从更深层次看，当前监管环境下银行开展智能投顾业务的风险收益不足，缺乏继续探索的动力。客户对银行财富管理业务的风险偏好普遍较低，由于仅包含权益类基金的投资组合容易出现亏损、造成客户流失；为降低亏损概率，银行需要将存款、理财、固收类基金等产品加入投资组合。然而，监管尚未推出公募基金以外产品的投顾规范，推高了银行经营智能投顾的合规风险；并且多数银行将组合收益率作为智能投顾主要卖点、而对顾问服务投入不足，智能投顾定位与FOF基金（Fund of Funds，母基金）无异，待客户新鲜感过后，智能投顾缺乏持续吸引力、业务贡献不及预期。权衡合规风险和业务收益后，银行决定暂停智能投顾业务。

但暂停智能投顾业务绝非意味着AI退出银行财富管理的舞台，放眼未来，AI将是助力银行财富管理转型的关键力量。

实际上，我国财富管理需求正在快速增长，银行业虽拥有庞大客户基础，但面临客户关系松散、顾问数量有限和投研能力不足三大瓶颈，限制了银行对各层级客户财富需求的挖掘，并给其他金融机构蚕食银行客户基础打开窗口。而在财富管理行业成熟度较高的美国，AI已在普及投顾服务、提升顾问效率、强化投研能力等领域发挥重要作用。

AI发力点

德勤管理咨询建议，银行应结合实际经营痛点和国外领先实践，有针对性地将AI应用于深化小康客户^[1]关系绑定、扩大富裕客户^[2]顾问覆盖、强化高净值客户^[3]专业认可。

• 深化小康客户关系绑定

小康客户普遍缺乏长期财务规划意识和投资知识，热衷于通过比较收益率选择投资产品，对银行忠诚度有限。因此，银行需要通过顾问服务帮助客户提升资产配置与长期财务需求的匹配度，获取客户信任和依赖；此外，小康客户资产规模有限，无法获得人工投顾服务，智能投顾是小康客户的最佳选择之一。然而，国内银行的投资顾问产品普遍"重投轻顾"，将投资组合收益率作为主要卖点、而对顾问服务投入不足^[4]，未能有效深化客户关系。未来，银行应将"顾问服务"确立为智能投顾产品的主要定位，并着力完善服务体验，待监管明确银行投资顾问规范后抢占市场。

例如，在投资规划阶段，可通过设置不同场景的启发性问题引导客户明确人生各阶段的财务目标、收益偏好和风险承受力；接入客户行内外资产负债和收入支出等客观数据，协助客户科学制定财务规划，并匹配投资策略；投后陪伴阶段，定期提供市场分析、操作复盘，提升客户参与度；并在市场行情波动时及时提供解读和应对策略，安抚客户情绪。

AI在深化小康客户关系方面的价值已经得到验证。例如，美国 Wealthfront、Betterment等智能投顾平台通过追踪客户收支数据为客户提供的定制化财务规划和资产配置建议，并通过设立博客加强与投资者互动，成功将财富管理业务引入小康客户市场。截至2021年，美国市场智能投顾账户数量达350万，较2020年增加23%，小康客户市场渗透率约10%。

• 扩大富裕客户服务覆盖

尽管部分银行已为富裕客户配备投资顾问，然而当前国内合格投资顾问人数有限，人工顾问服务无法覆盖所有富裕客户。未来，银行应借助智能投顾分担基础信息收集、初步方案设计、投资收益监测等事务性工作，提升人工顾问工作效率，使其可以服务更多客户，并与客户进行深度沟通。

在美国，Vanguard Personal Advisor Services即采用了这种"智能投顾+人工投顾"方式，在确保客户体验前提下有效提升人工投顾服务效率，推动业务规模快速扩张，截至2021年，其AUM达到2,310亿美金，较上年同期提升34%。

不过，银行需要谨慎划定人工投顾和智能投顾的角色定位，确保富裕客户获得人工顾问充分关注、与小康客户体验形成差异。一般而言，智能投顾设计的方案必须经过人工投顾和客户共同讨论后方能实施。

• 强化高净值客户专业认可

高净值客户通常可以便利获得人工投顾服务，AI在顾问服务领域的价值有限；但另一方面，高净值客户总是会期待得到高于其他客户的投资回报，在分业经营监管框架下，银行缺乏权益市场投研积淀，投资标的走势研判和资产配置等能力不及券商和基金，难以建立竞争优势。未来，银行应将机器学习、知识图谱等AI技术应用于投研，借助新科技快速缩小与竞争对手的差距。

某AUM全球排名前三银行的财富部门利用机器学习研究了41,000份研报、并对股票进行打分，经过跟踪对比发现打分靠前与靠后的股票收益率之差达到9.6%。

在竞争激烈的财富管理市场，我国银行面临客户关系松散、顾问数量有限和投研能力不足等瓶颈，以及客户钱包份额流失等各种挑战，AI正是银行突破瓶颈、应对挑战的关键。银行不必因智能投顾暂时受挫而丧失对AI的信心，而应积极探索、挖掘AI在财富管理领域的落地路径。随着银行财富管理价值主张的明晰和AI技术的进步， AI在银行财富管理领域将大有可为。

（本文作者尤忠彬为德勤管理咨询中国银行与资本市场行业领导合伙人，王凯为德勤管理咨询中国总监，吴昀宸为德勤管理咨询中国高级经理）

上海2022年5月30日 /美通社/ -- 数智化时代汹涌而来，弄潮儿们已经初尝红利：某跨境女装电商，销售额从2016年的约40亿元人民币攀升到2021年的近千亿元，它爆发式增长的秘诀之一就是凭借智能算法实现了服装潮流的精准洞察、敏捷生产和高分口碑营销^[1],[2]；某"全球灯塔工厂"通过数字化工厂项目深入推广数字化系统与人工智能技术，旗下产品上市时间缩短50%^[3]；此外，各类造车势力纷纷布局L4自动驾驶，抢占千亿美元级别新市场^[4]……

有一种观点认为，数智化的核心价值是代替重复性的劳动，难以承担企业业务链中创意性强的工作，但我们认为这类观点是值得商榷的。在我们看来， 数智化的核心价值之一在于对企业创智型活动的赋能。从用户需求趋势预测到创意快速验证，数智化应用具有巨大的价值前景。因此，尽管研发的复杂性高、不确定性大，数智化研发具有极大的潜力。迎向数智化的研发潮流，企业亟需理解的是数智化时代自身的研发规划、数智化的适用性，以及关键管理要素。

数智化时代企业研发的三阶段演进趋势

企业的研发可以分成三种模式：流程驱动、用户驱动和数据驱动。三种模式分别依托信息化和数智化技术次第发展。值得注意的是，一个企业基于其业务运营的特点或技术的成熟度，可能同时兼容几种研发模式的特征。

流程驱动研发：所能即所得

流程驱动模式在企业实践已久。自21世纪以来，以IPD（Integrated Product Development，集成产品开发）为代表的研发流程体系已在中国企业中广泛应用，成为研发体系优化时耳熟能详的标杆。流程驱动的核心是以规范化、标准化的流程指引工程师完成所有研发相关工作。它打造了一个高度结构化的研发体系：通过有序、高效的流程厘清多部门跨团队的职责，定义研发里程碑并明确每个里程碑的考核内容与评审内容，从而在流程框架下井然有序，节省因冗余的、重复的、不配合的、频繁变更的业务活动导致的开发时间，更重要的是在各里程碑把控研发进度与成本，以支撑业务规划要求。

从其特点来看，流程驱动有利于规范大团队跨领域的协作，适合大规模商业化产品的开发，以及版本的稳定迭代。例如，一个车型的开发升级，将基于贯通的、严密的流程体系统筹产品规划、技术储备、产品开发和发布等研发环节，融合企业过去的经验积累和技术方案创新，并以产品为导向带动规划、研发、生产乃至市场、采购各部门的协同。

然而，流程驱动模式存在两个明显的挑战。首先，聚焦流程的执行无疑会降低对客户需求的敏感度和响应速度。这样的代价是，产品经历一个完整的开发周期后与起始的需求相差甚远，或者开发流程中客户的需求发生重大的变化导致之前的投入变成沉没成本。其次，面向成熟产品开发的流程管理难以定义创新技术在早期研发的风险与价值，因此需要增加容错的创新鼓励与技术变现机制。

用户驱动研发：所需即所得

用户驱动模式释放了流程框架的灵活性，强调精准实现用户需求。它的核心思想要求精准洞悉用户的需求作为研发输入，并将用户需求植入到产品全生命周期管理的全链条。此外，研发不再封闭，企业以开放的姿态引入用户以及其它行业相关者参与到在研产品的共创中。行业实践表明，不仅To C的互联网企业广泛运用此类模式研发，To B的企业研发也有深度融入用户体验的空间。很多汽车零部件供应商不再拘泥于传统的定位，探索与主机厂联合开发智能网联和电动出行新技术，或者共同承担产品全生命周期维护与升级的职责，深度融合主机厂乃至终端消费者的定制化需求。

相比流程驱动的标准化与严格分工，用户驱动模式在管理上实现两点创新：首先，流程和资源配置留有灵活调整的余量，产品开发得以迅速响应用户需求；其次，团队目标始终围绕用户需求，这有利于企业高效和精准的配置资源。

用户驱动的关键意义在于明确用户需求是研发工作的核心目标。越来越多实践表明，为了真正做到用户驱动，企业必须引入数智化技术，指引和支撑研发全过程的各个环节不偏离用户需求。这要求研发管理掌握4个关键要素：

1. 业务场景定义：企业应从业务场景的顶层设计出发，梳理业务的效益目标、数智化诉求，以及与数智化应用的契合点。某汽车企业以用户共创开发为提升用户体验的着力点，搭建基于云架构的C2B研发协同平台。其推出某车型定制化开发模式，用户可参与60个节点的开发，从而满足个性化需求⁵；
2. 数据治理：进行数据规范化管理，包括明确数据对象、整理数据格式、进行数据分类、规范数据质量等步骤，使得数据能够精准、透明地在研发业务链中传递，并以此构筑数据体系化、价值化的基础；
3. 基础设施建设：推动数字化系统与工具的部署和集成。例如，一体化的研发协同管理平台，通过集成需求管理软件、数据平台、仿真平台、项目管理系统于一体，形成研发活动一体化，准确地分解和实现研发需求；
4. 管理体系适配：研发管理的"软环境"与数智化技术的"硬环境"应拧成一股绳，在管理中引入数智化技术，在业务效率提升的同时提升管理的效能。例如，流程管理引入RPA（Robotic process automation，机器人流程自动化）实现业务流程处理的自动化，大幅度减少研发团队在财务、采购上花费的时间。基于数智化技术的革新，研发管理还可以将文档的需求清单数字模型化，确保需求在整条业务链的准确传递。

然而，企业研发进行数智化转型并非都是一帆风顺。一旦转型缺少规划，或者规划与业务现实不相符时，数智化转型往往会产生"水土不服"的现象，研发人员也习惯回到用老办法解决问题。

这种"水土不服"在成熟企业尤为常见。尽管成熟企业积累的研发技术与管理经验更多，但往往面临更大的变革阻力。相比之下，初创公司弯道超车的目标更明确（形成颠覆性竞争优势），包袱更小（没有沉没成本桎梏）。所以，初创企业研发数智化的积极性更高，收益也更大。

而对成熟企业来说，管理者必须综合考虑多方面意见：已有投入的沉没成本、财务上的投资压力、员工对新模式的接受程度，以及由人向机器转移的知识的定价等。因此，成熟企业适合通过阶段性成果获得内部的支持，循序渐进地完成数智化转型的目标。

数据驱动研发：所想即所得

数智化技术正从单点应用向整个研发链条的赋能渗透：它为企业研发构建了一个由数据驱动的、高度自动化的研发模式。在这个研发蓝图下，企业将使用数智化技术实现技术趋势预测、快速产品定义、快速原型验证、真实世界验证条件模拟、需求和质量一致性管理、风险自动预警等。例如，AI制药企业利用AI模型预测潜在治疗靶点、芯片行业开发融合设计和仿真的研发元宇宙、食品行业开发预测消费者对配方反馈的美味感和购买的心理因素的技术加速配方验证和商品化的速度……

我们将这个未来的研发蓝图称之为数据驱动模式。数据驱动的核心思想是基于数据和算法，降低对人员经验和知识的依赖，将创意迅速、准确地转化为成果。这一模式下，数智化系统广泛应用在研发的方方面面，让专业人员聚焦在业务改进与决策上。

某些行业已经展示出数据驱动研发的广阔前景。例如，AI赋能的研发药品已经进入临床检验阶段，并已获得资本市场的青睐。截至目前，全球已有10多家AI制药公司成功上市^[6]。汽车从交通工具逐渐转向智能交通网络节点，要求产品开发围绕生态系统、云集群、数据链路和万物终端等数智化核心概念展开^[7]。因此，数据驱动模式并非空中楼阁，可以认为，随着创新驱动的企业战略在中国进一步推广，未来会有更多高科技制造企业向数据驱动研发转型。

但是，即使是最乐观的AI支持者也必须承认，数据驱动还需要很长的路才能全面实现对企业研发的变革。当前智能化研发落地的痛点很明显：数据质量不高、算法效率低、商业模式不清晰、研发人员抵触、研发伦理受到挑战等等。我们认为，数据驱动模式成熟的标志，在于技术应用、运营模式、商业模型三类条件的可行性得到论证。

数智化为企业研发带来的不仅仅是技术的进步，更重要的是体系框架、管理理念的革新。站在现有研发体系的起点，结合对下一阶段研发规划，以及转型路径的认知，企业应最大程度发挥数智化的价值，塑造创新驱动的竞争力，在新时代的浪潮中屹立不倒，生生不息。

尾注

1. 陈奇锐，"中国跨境电商独角兽SHEIN估值已是优衣库市值的两倍？"，《界面新闻》，2022年4月6日。
2. Packy McCormick和Matthew Brennan，"深扒中国最神秘的百亿快时尚巨头SheIn"，《新零售商业评论》，2021年8月11日。
3. 西门子官网。
4. 德勤分析。
5. 王岳，《汽车数字化转型白皮书2.0：AI时代下的汽车业数字化变革》，中国电动汽车百人会、阿里云研究中心，2019。
6. Jessie，《Biotech拓荒者Flagship，以确定性技术终结机会性游戏》，海外独角兽，2022年4月12日。
7. 沈逸超，"数字化转型浪潮下一汽红旗做了些什么？"，《盖世汽车》，2022年4月20日。

北京2022年4月8日 /美通社/ -- 4月8日，德勤管理咨询在京正式发布报告《2022技术趋势（中文版）》，该报告不仅详解了未来18到24个月或将深远影响企业的重要技术趋势，还展示了全球诸多领先企业的数字化创新实践与心得，同时也融入德勤管理咨询中国团队对国内市场的洞察，旨在帮助广大政企用户精准把握科技趋势，构建技术驱动的未来。

德勤管理咨询中国企业技术与绩效事业群总裁孟晓凡、德勤管理咨询中国技术战略与转型服务领导合伙人刘俊龙，以及德勤管理咨询中国合伙人韩光辉出席此次报告发布会，向十余家国内知名媒体详细介绍报告精华与德勤在企业数字化转型方面的经验。

孟晓凡表示：“这是我们连续十三年发布技术趋势报告，因为当今世界新技术新名词层出不穷，为了帮助企业在纷繁信息中去粗取精，我们全球研究团队基于广泛调研和服务全球客户的实际经验，筛选出未来18到24个月最值得关注的技术趋势，期望能让企业在技术选择上少走弯路、技术投资更具回报。”

《2022技术趋势（中文版）》报告显示，以下关键技术趋势值得重视：

• 信息技术自我颠覆：大举推进自动化。IT部门正着力推动信息技术后台现代化，从人工响应任务的被动模式变为推行自助服务和工程自动化的主动模式，组织可以更有效地管理复杂系统。
• 网络人工智能：有效防御。当组织疲于应对安全漏洞，网络人工智能或将激发乘数效应，助力网络安全团队提前预判并采取行动。
• 技术堆栈实体化延伸。随着智能设备的大规模采用以及作业自动化程度的提高，信息技术关注范围日益扩大，例如智慧工厂设备、工业机器人、无人机等。CIO们现在必须考虑如何连接、管理、维护各种各样核心业务资产并保障它们的安全。
• 数据共享更加便捷。新技术在保护隐私的同时，使得组织内和组织间的数据共享机制也正在简化。随着数据共享趋势的推进，会有更多的组织参与“数据协作”，以应对共同的挑战，同时数据共享下将催生新的商业模式和产品。
• 云向垂直领域渗透。云和软件供应商如今提供垂直领域针对性解决方案，有助于变革固化流程、助推创新。其部署过程类似于装配作业，从而使组织将资源集中用于提升竞争优势。
• 区块链：商业化应用启程。区块链和其他分布式账本技术平台正从根本上改变各行各业的业务模式，帮助许多企业重构和管理身份、数据、品牌、来源、专业认证、版权等有形资产和其他方式。

德勤管理咨询中国团队认为，以上技术趋势在国内不仅应用前景广阔，并有望形成更多“中国特色”创新实践，因此，此次发布的《2022技术趋势（中文版）》中文版不仅涵盖英文版全部内容，还包含了来自德勤管理咨询中国团队的中国洞察：

行业云：边界、机会、洞察。制造、金融、贸易、医疗等很多行业里的头部企业，突破了原有的内部优化，自我提升的局限性，转向了全局优化、行业赋能的数字化战略，这些企业将协同云厂商、专业咨询服务机构、软件服务商和系统集成商开发一系列基于云的带有行业特定属性的解决方案，形成面向垂直领域的行业云平台、行业一体化供应链平台、工业互联网平台、行业大数据中心等。

配合国家战略的区块链技术。在国家政策的支持下，区块链应用在中国已经形成“百花齐放”的格局，各种区域性和小型的联盟链、协同链等层出不穷，从业者未来重点应是促进不同区块链生态圈的互融互通，并探索如何通过生态融合去创造更大价值。

除了上述技术趋势，《2022技术趋势（中文版）》报告还指出，量子 、指数级智能和环境体验可能会在未来十年或更长的时间内主导整个数字化领域 。

德勤管理咨询中国首席执行官戴耀华表示：“将新兴技术转变为核心生产力是企业的核心诉求，也是真正挑战所在，德勤管理咨询不仅输出技术领域的前瞻洞察，还将持续深耕行业，期望通过领先的端到端管理咨询服务，帮助广大政企用户真正驾驭趋势、领跑数字时代！”

日前，德勤发布2021年度《企业人工智能应用现状报告（第4版）》。该报告对11个国家的2,875名高管进行了调查，旨在探讨那些致力于将AI付诸实践的企业所发生了哪些深层次转变，以了解那些最为“AI驱动型企业”如何走向成功，从而帮助企业解决应用AI过程中的痛点，无论它们处在成为“AI驱动型企业”的哪个阶段。

调研结果发现，尽管真正意义上的“AI驱动型”企业还是寥寥无几，但超过四分之一的受访者已经在其企业内全面部署了五种或更多类型的AI应用程序，这意味着企业正在快速构建AI能力，达到企业级规模，这种广泛的企业级实践将奠定坚实的基础，为未来转型铺平道路。

核心发现

• 拥有企业级范围的AI战略及传达大胆愿景领导的受访企业，其实现高成果的可能性高出近1.7倍。
• 记录和执行MLOps流程的企业在很大程度上实现其AI目标的可能性是其他企业的2倍。他们对与AI相关的风险做好充分准备的可能性也几乎是其他企业的2倍。
• 高度投资于变革管理的企业实现超出预期的AI计划的可能性是其他企业的1.6倍，实现预期目标的可能性是其他企业的1.5倍以上。
• 拥有更加多样化生态系统的企业以区别于竞争对手的方式使用AI的可能性是其他企业的1.4倍。

2021企业AI成熟度概览

为了评估企业的AI成熟度，德勤根据受访企业全面部署的AI应用程序类型数量和取得高度成果的数量，将受访企业分为四种类型，分别是“变革者”、“探路者”、“起步者”和“后进者”。

调查结果显示，28%的受访企业已跻身为“变革者”，该类企业显示了高成果及大量AI部署，并在很大程度上采用了与最高AI成果相关的领先实践。

26%的受访企业为“探路者”。探路者成果丰硕，但部署数量少，意味着已经采用了迈向成功的能力和行为，但采取的举措较少，且他们暂未具备变革者的规模化程度。

17%的受访企业为“后进者”，该类企业特征是，实施了大量的AI部署，但取得的结果较差。虽然这些企业有大量的AI部署，但他们还没有采用足够的领先实践来帮助他们有效地取得有意义的成果。

还有29%的受访企业只能称之为“起步者”，它们AI部署数量较少。这些企业在构建AI能力方面起步较晚，且最不可能展示领先的实践行为。

德勤根据全面部署的AI应用程序数量和其有效性来分析企业的AI成熟度

四类AI企业行为差异分析

为了探究将AI付诸实践的企业所发生了哪些深层次转变，德勤AI研究院调研了上述四类AI企业，发现它们在战略、运营、文化和变革管理，以及生态系统上的实践差异。

战略层面，AI驱动型企业将AI视为业务差异化和成功的关键因素，并制定了由高层支持的企业级战略。

• 与起步者相比，“AI变革者”制定企业级AI战略的可能性为“AI起步者”的3倍以上，其以差异化方式使用AI的可能性为起步者的两倍。
• 仅40%的受访者表示他们的公司已经制定了企业级AI战略，并还有改进的空间。
• 虽然66%的受访者认为AI是成功的关键，只有38%的受访者认为他们对AI的应用使其与竞争对手区别开来。

运营层面，AI驱动型企业建立了新的运营模式，以推动持续的品质、创新及价值创造。

• 对工作流程进行了重大改变或增加了新角色的企业，其实现高成果的可能性达1.5倍以上。
• 记录和实施MLOps流程的企业在很大程度上实现其目标的可能性是平均水平的两倍；对AI风险的高度准备超出平均水平近两倍；对以可信方式部署AI的信心也高出平均水平近两倍。
• 调查结果显示，仅有约三分之一的受访者表示他们采用了领先的AI运营实践。

文化及变革管理层面，AI驱动型企业培养信任、敏捷、数据流畅的文化，并投资于变革管理以支持新的工作方式。

• 大力投资于变革管理的企业实现AI举措超出预期的可能性是平均水平的1.6倍，实现预期目标的可能性是平均水平的1.5倍以上。
• 然而，大多数企业在这方面的投资有所欠缺。仅37%的受访者表示在变革管理、激励措施或培训活动上进行了大量投资，以帮助员工将新技术融入到工作中，这种欠缺会导致转型缓慢且不太成功。

生态系统层面，AI驱动型企业精心设计动态生态系统，以建立和保护竞争差异化。

• 83%的高成就企业（“变革者”和“探路者”）创建了多样化的合作伙伴生态系统来执行其AI战略。
• 拥有多样化生态系统的企业极有可能对AI及企业级的AI战略具有变革性的愿景，并将AI用作战略差异化因素。

关键引述

“成为AI驱动型企业，就是要理解转型的过程永远不会结束，而是一个不断学习和改进的旅程。”

-- Nitin Mittal，德勤AI研究院联席领导人，负责人，Deloitte Consulting LLP

“通过战略性地拥抱AI和挑战传统观念，企业能够制定一套路线图，用于AI的应用、高质量交付和扩展，更迅速地创造、解锁价值。”

-- Irfan Saif，德勤AI研究院联席领导人，负责人，Deloitte Consulting LLP

“与AI相关的风险仍然是高管们最关心的问题。我们发现，成就卓著的企业更愿意管理与AI相关的风险，并相信他们可以以值得信赖的方式部署AI计划。”

-- Beena Ammanath，德勤AI研究院执行董事，Deloitte Consulting LLP

企业战略部门通常负责长期战略的制定和规划，但疫情当头，首席战略官（以下简称CSO）不得不着手解决一系列燃眉之急，从保持工厂和供应链的运转到维持企业现金流，以确保业务的连续性。

对于CSO而言，兼顾短期救火和长远规划，已成为疫情以来工作职责最为显著的变化之一。

与此同时，越来越多的迹象显示，疫情带来的经济、社会和地缘政治等问题正导致企业商业环境发生结构性转变，为更好地理解CSO和战略部门在企业在面对新商业挑战下的角色变化，近日，德勤管理咨询旗下的战略咨询业务 -- 德勤摩立特携手凯洛格管理学院，对来自30多个国家的逾250位CSO和战略高管进行了调研，调研对象所处行业覆盖面广，遍布北美、亚太、欧洲、 中东、非洲和拉丁美洲等地区，涵盖上市和非上市的大中型企业。

德勤摩立特2021年CSO调研结果显示，为驾驭外部商业环境的骤变，CSO正在扩展他们在企业内部的活动范围，开始思考如何提升科技熟练度、数字化转型和企业社会价值等非传统战略领域的能力，从而带领企业走向未来。

全球战略管理现状

具备正式的战略管理职能，是组织发展成熟度的标志之一，这表明企业愿意放眼未来，以长远的眼光思考问题，作出主动的选择（和投资），从而实现更高远的抱负。

放眼全球各地的企业，战略团队正在经历新一轮崛起，37%的受访者表示他们的战略部门组建于最近5年。战略部门也不再只是大型跨国企业的专利；很多中小型企业，包括非营利组织也开始意识到建立战略团队的益处。

虽然新的战略团队和部门不断建立，但其规模仍然相当精简，平均每个战略团队有1至5人不等 （48%）。

从运营模式看，战略部门通常为集中式，大多数受访企业（61%）采取集中的战略管理模式，为所有 业务提供服务。然而也有越来越多的比较成熟的战略部门，特别是在大型、多元化的企业中，正在转 向集中与分散混合的模式，从而提升灵活性并加深战略部门和业务线之间的联系。

全球范围内，CSO的地位持续提升，75%的受访者直接汇报给CEO。这巩固了CSO在公司高管团队中的重要性和话语权，得以就关键问题、战略决策和前瞻性投资向高管团队直接建议。

CSO职责与能力之变

疫情迫使企业重新审视与调整战略，CSO作为战略制定者，首当其冲感受到了新形势对其职责与能力产生的新要求，德勤综合分析调研结果，总结出了以下四大变化。

变化1：CSO 向“多面手”演变

传统来说，CSO擅长于长期战略规划、市场洞察、并购等领域，但受疫情影响，企业对CSO的期望扩大到多个方面。

调研显示，疫情期间CSO在解决一系列问题上发挥了关键作用：探索新的业务模式和战略合作 （62%），加速数字化转型 （58%），升级市场感知机制 （50%），重构公司运营模式 (49%），重塑并购战略 (48%），推动企业社会价值 (48%），调整产品组合和营销方式(46%），进一步提升劳动生产率 (38%），重整成本结构和确保流动性 (36%）。

这些高优先级、高关注度的业务重点促使CSO演变成为多面手，兼顾成本和增长。但这些转变究竟只是暂时现象，还是将永久性地成为CSO的新“面孔”？答案尚不确定。

德勤摩立特管理咨询认为，在战略组织中，与数字化转型和企业文化相关的职责转变更有可能长久延续下去。所以，不论是危机中还是危机后，能主动适应这些挑战的 CSO定将在企业里体现出更高的价值。

变化2：制定使命驱动的企业战略

2021年的CSO调研中，有一项数据格外引人注目：本67% 的CSO表示“拥抱企业社会价值和责任”是企业的头等大事，近一半（48%）的受访者表示，在过去一年中战略部门在这方面的参与度很高或非常高。

为何企业社会价值会成为CSO工作的一部分？因为，企业社会价值代表了企业更远大的雄心，它要求企业将践行社会责任融入日常经营活动的方方面面，如果施展得法，践行社会责任能够为股东、员工乃至整个社会带来巨大的价值。因此，高管们需要有意识地作出一系列战略决策，将社会责任嵌入到企业的战略之中。

德勤摩立特认为，企业使命是CSO的职责， CSO和CEO拥有独特优势和绝佳机会，在企业社会责任与商业利润之间找到平衡点，在两方面同时获得超额回报。

但对于大多数CSO来说，推动企业使命议题还是一件新鲜事，本报告对此给出了一些建议供CSO参考。

变化3：战略与科技深度融合

科技作为我们所处时代决定性的战略要素，不仅能提升企业生产力，也在不断创造着新的商业模式甚至全新的行业。

CSO们高度关注与认可科技。近90%的受访者认同先进技术是极为重要的战略赋能手段，超过60%的受访者认为，未来几年先进技术将从根本上重新定义他们的角色以及所需的能力。

德勤摩立特认为，CSO最希望发挥影响力的五大领域依次为：制定企业总体的先进技术战略、指导和管理相关投资、追踪价值实现、设计关键应用场景、挖掘和分享最佳实践。 

但另一方面，虽然已有47%的CSO认为自己在制定与执行企业科技战略的工作中参与度高或非常高，还有80%的CSO渴望在其中发挥更核心的作用，并且他们时常感到无法胜任发起或推动此类议题的讨论。 

变化4：以更高的敏捷度应对不确定性

调研显示，自疫情暴发以来，CSO将整个战略规划流程变得更为动态（60%），开始使用情景规划来为未知事件做准备（50%），提高了业绩评估的频度（48%），并使用了新的数据源来预测和跟踪市场动向（38%）。总的来说，大企业的CSO能更好地根据疫情调整他们工作方法和应对策略，这也许反映出大企业的战略管理职能更为成熟，并拥有更多可用资源。 

在最危急的时刻，CSO们展现出令人叹服的敏捷和适应性，帮助公司 应对动荡和不确定性。他们发掘了全新和替代性的数据来源，采用更加动态的战略规划流程，并应用情景规划的方法来驱动超常的业绩。

但CSO还将继续承担应对疫情的相关工作多久，且随着疫苗的推广，全球正逐步恢复正常秩序，后疫情时代又将对CSO的工作带来哪些长期的影响，我们还需拭目以待。

CSO如何才能引领企业数字化转型之路？详见德勤《2021 首席战略官调研报告》全文。

春晖博爱秘书长刘珊在发布会上首先公布了机构更名事宜：北京春晖博爱儿童救助公益基金会于2021年10月14日获批正式更名为“北京春晖博爱公益基金会”。机构更名后也已启用新Logo和升级版的视觉识别系统；并且，她还重点阐释了乡村儿童及困境儿童的现状，以及春晖博爱如何通过专业的力量来帮助这些缺乏亲情呵护的儿童。当前乡村儿童和困境儿童群体数量庞大，国家也在未成年人保护的政策方面给予指导。春晖博爱本着儿童利益最大化的初心，战略性地将春晖博爱所服务的儿童从孤残儿童拓展到乡村儿童，全面开展春晖守望项目，旨在服务更多缺乏亲情呵护的儿童，以实现春晖博爱的愿景及使命。刘珊在会上还特别感谢了其公益伙伴德勤公益基金会和德勤管理咨询（上海）有限公司（以下简称“德勤管理咨询”）所提供的专业咨询服务与支持，并对咨询团队的专业性和志愿精神表示了高度的认可与赞赏。

春晖博爱2012年在北京注册成立，于2017年取得公募资质的基金会。通过招募和培训工作在一线的儿童照料者以及教育者，春晖博爱系统、科学、持续不断地给予福利院孤残儿童和乡村儿童亲情般的关爱和以儿童需求为中心的教育抚育。基金会于2015年和2020年连续获评5A级社会组织，并于2020年荣获联合国经社理事会“特别咨商地位”。

近年来，随着慈善事业受到越来越多的关注，公益组织自身面临行业监管、组织升级等多方面的压力越来越大。如何向更加专业化、智慧化、规范化的路上不断进化是国内公益组织所面临的共性挑战。

春晖博爱五年前已发起“春晖守望”项目，去帮助中国乡村儿童，今年春晖博爱又战略性升级了春晖守望项目，为了使春晖博爱的战略主线及组织能力优化方向更加明晰，春晖博爱希望获得第三方视角下的咨询建议与支持。

德勤公益基金会了解到这一情况后，积极协调德勤中国管理咨询部门以公益专业服务的形式为春晖博爱提供咨询服务。德勤中国华北区主管合伙人、德勤中国社会影响力主管合伙人王拓轩表示：“德勤一直推行积极的社会影响力行动，我们乐于发挥自身在专业资源、社会网络和国际视野方面的优势，促进公益组织、公益行业和社会的健康发展，履行我们负责任、有担当的专业服务机构的承诺。”

据统计，2021财年，德勤中国社会影响力投资总额约2,724万港币（约合2,225万人民币），志愿服务和公益专业服务总时长超过3万小时。德勤中国于2019年8月正式启动 “智启非凡”计划，利用自身的专业智慧和能力，与政府、企业、教育机构及公益组织等并肩协作，致力到2030年，从教育提升、技能发展和就业机会三个方面助力中国1500万乡村人才的发展。

在此次春晖博爱与德勤的合作中，作为全球领先的管理咨询服务提供商，德勤管理咨询从使命愿景、目标定位、发展主题、核心能力和组织架构五个层级帮助春晖博爱做好业务规划，并建立适合自身基因并高质高效运作的项目模式，助力春晖博爱更好地发挥自身优势、通过示范项目引领行业规范，联合社会各界力量共同关注和关爱中国各类弱势儿童。

德勤管理咨询中国战略、数据分析与并购事业群总裁李伟杰表示：“德勤管理咨询以专业能力助力春晖博爱提供更加专业、高质的公益服务，这是一次专业与专业、爱心与爱心的合作，对此我们感到欣慰和骄傲。”

关爱中国困境与留守儿童是一向重要而紧迫的任务，也是每个企业和个人的社会责任，春晖博爱与德勤共同呼吁更多的企事业机构与个人，共同探讨与推动关爱举措，助力广大弱势儿童健康成长。

企业数字化四大趋势

企业数字化转型不仅是本届云栖大会的热点话题，无疑也是未来十年的重要趋势，越来越多的企业高管将数字化转型视为头等大事，全球各主流国家政府亦大力支持各行各业的企业，去通过科技推动传统产业优化资源配置、调整产业结构、实现转型升级。

在2021云栖大会上，关于企业数字化，德勤中国给出了自己的观察。

德勤管理咨询中国首席执行官戴耀华表示，结合德勤近十年来协助全球各头部企业、多元化集团和创新公司所实施的一系列数字化转型项目，德勤中国认为企业数字化转型日益聚焦于以下四大领域：

其一，技术驱动战略。

随着企业数字化建设的深入，数字化技术不单单起到赋能或支撑的作用，它已经成为企业战略的重要组成部分，因此企业应该加强战略、技术和业务的融合。

德勤管理咨询《2021技术趋势》报告预测，有远见的企业正率先走向战略工程化，即通过引入自动化、人工智能等技术与平台，更好地制定和执行企业战略。

其二，去中间化。

“企业渠道和价值链的数字化转型正当其时，其做法是利用数字化技术简化中间环节，直接服务于下游客户，获取更高价值。这一趋势在消费和零售已经发生，我们认为未来在传统行业和To B企业里，会越来越多地看到去中间化带来的产业颠覆性变革。”戴耀华说。

其三，能力与运营模式。

传统企业的资源和能力排布，一般是按职能和价值链展开，而数字化在企业中的建立，不仅是启用各项新兴技术，还要做好机制组织人才的配套，打造数字化能力，培育数字化人才，才能真正实现新型组织架构和运营模式。

其四，产业链与生态圈。

通过链接产业网络和构建信任机制，提升产业链供需关系中的交易效率，完善生态圈合作。

云计算在为企业带来颠覆性价值的同时，催生了全新数字化生态。在“数字生态创新峰会”之圆桌论坛环节，关于数字化生态，德勤管理咨询中国客户、行业和市场战略总裁黄伟强表示，“一家独大、一家通吃”的时代已经远去，开放、合作与创新成为主旋律。

“云时代的数字化生态建设，最重要的是构建一个开放的平台，各位玩家也要有开放的心态，在开放平台上大家找准自己的定位，最大化地发挥自己的价值，才能共同服务好各行各业的数字化转型。”黄伟强说。

深化合作，结盟蚂蚁链

2016年，德勤与阿里云在首个大型央企云转型项目展开合作，2018年双方结成全球战略合作伙伴关系，2020年成立德勤阿里云全球事业部。截至目前，双方已经完成众多大型企业数字化转型项目。如今，德勤与阿里云再度将合作拓宽拓深。

10月20日下午，在阿里云“数字生态创新峰会”现场，德勤与蚂蚁链宣布达成战略合作，为企业提供前沿的数智化转型方案，助力产业协作数字化升级。

蚂蚁链是蚂蚁集团旗下科技品牌。根据合作协议，双方将融合各自优势，共同探索基于区块链、隐私计算、AIOT、人工智能、大数据等技术的创新应用场景落地，包括联合行业解决方案的开发，共同拓展市场与客户，创新行业服务模式等。

“蚂蚁链一直致力于用科技构建可信的产业协作数字化网络。我们非常高兴与达成德勤合作。双方将探索更多创新应用场景与行业数字化方案，共同推动产业协作数字化升级，让更多企业享受到数字化浪潮的红利。”蚂蚁集团副总裁、智能科技事业群总裁蒋国飞说。

德勤全球管理咨询领导人Sam Balaji表示对德勤与蚂蚁链的合作充满期待，他说：“作为领先的科技公司，阿里云为客户在智能、创新以及自动化等多方面提供服务的能力令人称赞；德勤在复杂及大规模云技术赋能转型设计及交付方面的领先能力得到了客户、生态合作伙伴以及行业分析师的认可，今天我们又与蚂蚁链达成战略合作，拓宽了我们的生态关系，期待我们与阿里云以及蚂蚁一起帮助我们的客户完成数字化之旅。”

德勤中国云服务领导合伙人刘俊龙代表德勤管理咨询中国与联想ISG进行了签约，德勤管理咨询中国企业技术与绩效事业群总裁孟晓凡发表了签约致辞。

孟晓凡表示，德勤管理咨询中国将与联想ISG在以下三个方面深入合作：

• 结合联想混合云TruScale服务能力、数据中心规划建设能力与德勤云服务能力，建立联合服务团队，共同打造端到端的云解决方案，为客户提供高效、便捷、智能、安全的云服务；
• 携手打造标杆客户，帮助客户推动SAP数字化核心能力转型升级，在基础架构+核心应用+行业数字化场景等领域为客户提供卓越服务；
• 双方聚焦重点行业，整合行业解决方案，深化垂直行业数字化应用，为客户提供智慧制造、智慧零售、智慧医疗、智慧服务等行业解决方案。

德勤管理咨询中国首席执行官戴耀华表示：“当下中国，各行各业对数字化转型的需求非常迫切，但响应这一需求需要科技产业链各方更深入的联合创新与精诚合作。联想是出色的智能基础架构和企业级IT平台提供商，而德勤管理咨询是全球领先的端到端管理咨询服务提供商，非常欣慰双方能结成战略合作伙伴关系，我们将共同探索、交付业界领先的数字化转型方案与服务，助力中国企业赢在当下领跑未来！”