央國企作為國民經濟的“頂梁柱”和“壓艙石”,2024 年國有企業營業總收入84.72 萬億元,約占全國GDP總量63%以上,其數智化轉型既是落實 “數字中國” 戰略的核心載體,也將在 “十五五” 期間肩負起深化數智化轉型?落實數字經濟?新型工業化?綠色發展等國家戰略的攻堅重任?“十四五”期間,央國企在數智化轉型道路上積極探索?穩步推進,轉型進程呈現出從單點突破向系統深化的階段性進階特征?在此過程中,行業間轉型節奏差異顯著,轉型成效與深層矛盾交織并存,共同構成了復雜多元的發展格局?

　　一是央國企數智化基礎進一步夯實,呈現向縱深發展的態勢?調研顯示,相較于2024 年近一半央國企處于轉型早期階段(認知與試點階段)的情況,2025 年大部分企業已邁入更深層次的轉型階段? 其中,39.7%的企業處于全面轉型階段,實現了跨部門協同和智能決策體系建設;32.1%的企業處于整合階段,集中在單一領域縱深的全流程數字化貫通;17.9%的企業處于轉型最高階的生態階段,實現了對外輸出賦能并構建產業生態?

　　二是重點行業的轉型差異化顯著,各領域依托產業特性縱深發展? 調研顯示,通信行業企業轉型階段領先,技術應用全面,處于全面轉型階段和生態轉型階段的企業分別達到41.7%和33.3%,聚焦 5G?AI?云計算全場景應用,信息技術應用創新軟件投入占比91.7%,人才供給相對充足;金融行業企業重視技術應用,業財融合成熟,72.7%的企業投入數字基建,實現AI深度賦能業財體系;能源行業企業數智化轉型政策驅動因素顯著,占比為90%,智能制造(60%)與智慧供應鏈(40%)為核心場景,側重產業鏈上下游協同(供應鏈協同占比 90%);交通行業企業效率驅動突出,云計算(90.9%)與大數據(81.8%) 應用廣泛,設備管理(72.7%)與供應鏈優化為轉型重點對象?制造業企業技術變革成為轉型主導因素(88.9%),智能制造 AI 應用實現全覆蓋,數字基建投入占比 88.9%,但系統孤島問題顯著(66.7%)?

　　三是轉型深層矛盾尚未根本解決,六大核心挑戰亟待突破?央國企在戰略?組織?技術?數據?生態及人才等層面仍面臨協同不足? 適配性弱?治理滯后等結構性挑戰,需系統性突破以釋放轉型效能? 戰略層面,調研顯示21.8%的企業存在戰略規劃與執行脫節問題,傳統考核體系難以匹配轉型長期性需求,導致資源分配偏向短期效益; 組織層面,59.7%的企業面臨人員能力斷層,業務與技術部門目標分化,50%的企業存在跨部門協同障礙,“數字孤島”阻礙數據流動; 技術層面,42.5%的企業面臨核心技術自主化挑戰,信息技術應用創新生態兼容性瓶頸顯著;數據層面,67.9%的企業受數據質量問題困擾,內部數據標準不統一難以實現多系統協同,且44.9%的企業存在數據人才缺口;生態層面,41%的行業處于“局部突破期”,全鏈協同不足,央國企在供應鏈整合中的引領作用未充分發揮;人才層面, 64.1%的企業面臨數字化人才短缺,復合型人才供給不足?

　　回望過去,央國企數智化轉型已從 “單點突破” 邁向 “系統重構” 階段,雖在戰略協同?技術攻堅?數據治理等領域遭遇重重挑戰,但憑借深厚產業根基與強大戰略定力,已在核心技術攻關?場景應用拓展等方面取得突破性進展,為持續轉型筑牢根基?展望未來, “十五五” 期間將以 “創新驅動?綠色賦能?生態協同” 為主線, 構建涵蓋技術創新?業務升級?組織變革?數據賦能?人才升級?生態融合?綠色發展的系統性轉型體系?在 “兩個一百年” 奮斗目標的歷史交匯期,央國企必將在實體經濟與數字經濟深度融合的浪潮中, 持續釋放轉型效能,以全維度系統性重構為中國式現代化注入更強數字動能,書寫高質量發展的時代答卷?

　　企業數智化轉型模型

　　《企業數智化轉型成熟度模型 (IOMM 3.0)》

　　中國信通院聯合業內多家企業對 IOMM 標準框架和內容進一步 “融數賦智”，升級形成《企業數智化轉型成熟度模型》3.0 版本。企業通過對照 IOMM 3.0 的五級成熟度等級，能夠清晰判斷自身在數智化轉型道路上所處的位置，依據六大能力域的要求，可制定詳細的數智化轉型能力提升計劃，六大價值導向為企業提供了明確的價值評估標準，量化評估數智化轉型的實際價值，及時調整轉型策略，確保轉型目標的實現。

　　六大能力域

　　戰略全域化：企業需將數智化戰略全面融入整體戰略布局，不僅關注內部運營，更要從市場趨趨勢、行業競爭、生態構建等全域視角出發，制定具有前瞻性與引領性的數智化戰略。

　　管理精益化：借助數字化、智能化手段實現管理流程的精簡與優化，提升管理效率與質量。

　　業務數智化：推動企業核心業務流程的數字化與智能化改造。

　　數據價值化：建立完善的數據治理體系，挖掘數據潛在價值，實現數據資產的增值。

　　平臺云智化：構建基于云計算與智能化技術的企業平臺，實現資源的高效配置與靈活調用。

　　生態聚合化：積極融入產業生態，與上下游企業、合作伙伴等實現數據共享與業務協同，共同打造數智化生態系統。

　　六大價值導向

　　管理模式優化：數智化轉型促使企業從傳統的層級式管理向扁平化、柔性化管理轉變，提升決策效率與組織靈活性。

　　業務運營提升：通過數智化手段優化業務流程，提高生產效率、降低成本、提升產品與服務質量。

　　市場價值增強：借助數智化實現精準營銷、產品創新，提升企業市場份額與品牌價值。

　　生態鏈接拓展：加強與產業生態內各主體的合作與鏈接，拓展業務邊界，創造新的商業機會。

　　發展動能強韌：數智化技術為企業持續創新提供動力，增強企業應對市場變化與風險的能力。

　　商業內核升級：推動企業商業模式創新，實現從傳統商業模式向數字化、智能化商業模式的轉變。

　　五級成熟度等級

　　積極探索級(1 級)：企業開始認識到數智化轉型的重要性，初步開展一些數智化項目的探索。

　　單元實踐級(2 級)：企業在某個業務單元或管理領域開展數智化實踐，取得一定成效。

　　領域創新級(3 級)：企業在多個業務領域或管理領域推進數智化，實現領域內的流程優化與創新。

　　全面轉型級(4 級)：企業構建起全面的數智化體系，業務流程、管理模式、組織架構等全面數字化與智能化，實現企業整體運營效率與效益的大幅提升，數據驅動決策成為企業運營的核心方式。

　　鼎新引領級(5 級)：企業在數智化轉型方面處于行業領先地位，不僅實現自身的高效運營與創新發展，還能夠向產業鏈上下游企業輸出數智化技術與經驗，引領產業數智化發展潮流，推動整個產業生態的升級。

　　《DISP：企業數智化轉型戰略規劃方法論》

　　從戰略到實施，再到治理，DISP 方法論為企業提供了一個完整的數智化轉型規劃體系，涵蓋企業數智化轉型的各個方面，為企業提供了具體的規劃步驟與實施方法，具有很強的指導性與操作性。

　　戰略層

　　明確轉型愿景與目標：企業需結合自身發展戰略與市場競爭態勢，明確數智化轉型的長期愿景。同時，制定具體可量化的短期、中期與長期目標。

　　洞察行業趨勢與市場需求：深入研究行業數智化發展趨勢，包括新技術的應用、競爭對手的數智化策略等，同時精準把握市場需求的變化，為企業數智化轉型找準方向。

　　設計層

　　構建數智化業務架構：對企業現有業務進行梳理與重構，確定哪些業務環節可通過數智化技術進行優化或創新，設計全新的數智化業務流程與模式。

　　規劃數智化技術架構：根據業務需求，選擇合適的數智化技術，如云計算、大數據、人工智能、物聯網等，構建支撐業務發展的技術架構。

　　實施層

　　制定項目計劃與資源配置方案：將數智化轉型戰略細化為具體的項目計劃，明確每個項目的目標、任務、時間節點與責任人。同時，合理配置人力、財力、物力等資源，確保項目順利實施。

　　推進項目落地與監控執行：按照項目計劃，組織團隊推進數智化項目的實施，在實施過程中建立有效的監控機制，及時發現并解決問題，確保項目按質按量完成。

　　治理層

　　建立數智化治理機制：制定數智化轉型相關的管理制度、流程與規范，如數據治理制度、技術標準、項目審批流程等，確保數智化轉型工作有序開展。

　　評估與優化轉型效果：定期對數智化轉型效果進行評估，根據評估結果及時調整轉型策略與實施計劃，持續優化數智化轉型方案，提高轉型成效。

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