企业战略转型背景下产业智能化转型策略研究——以A 企业为例

■陈建良 广电运通集团股份有限公司

随着科技的快速发展和市场竞争的加剧，越来越多的企业开始重视战略转型，并将其视为保持竞争优势和实现可持续发展的关键。在这个数字化时代，产业智能化转型成了许多企业追求的目标。产业智能化转型，即产业“AI 化”旨在通过应用人工智能、大数据分析、物联网和机器学习等先进技术，将传统产业实现数字化、智能化和自动化的升级。在企业战略转型背景下，产业智能化转型策略研究成了各行各业的重要议题。作为企业顺应数字化变革趋势下的主动应对策略，产业AI 转型可以帮助企业适应市场需求的快速变化，提高业务服务水平和市场竞争力（杨燕，2021）。因此，企业需要深入了解如何利用先进的技术手段，提升自身生产力和运营效率，优化供应链管理，改善产品和服务质量，同时加强创新以拓展新的商业模式。在这个过程中，企业要面对诸多挑战，如技术选择、组织变革、人才培养和市场适应等。本研究旨在探讨企业战略转型背景下的产业智能化转型策略，通过深入分析产业智能化转型的目的以及发展现状，总结最佳实践经验和关键要素。同时，本文以A 企业为例，挖掘其在产业智能化转型过程中面临的相关挑战，在此基础上提出产业AI 化转型的策略与实践启示，从而帮助企业全面了解产业智能化转型的现状和趋势，为企业战略转型和产业智能化转型提供有益的思考和启示，助推企业抓住机遇、应对挑战，进而实现持续增长和竞争优势。

一、产业智能化转型的目的

产业智能化转型的目的是利用先进的科技手段（人工智能、大数据、云计算等），将传统产业进行升级和改造，实现更高效、更智能、更可持续的运营模式，并提升企业的核心竞争力和创新能力（王熠，2023）。通过数字化和自动化技术的应用，可以提高生产效率、优化资源利用效益、提升企业核心竞争力，更好地应对市场竞争。

在提高生产效率与效益方面，企业通过应用数字化技术、自动化设备和智能化系统，可以实现生产过程的优化和改进，提高生产效率和产能，为企业提供更高质量、更高效率的产品和服务。例如，数字化技术可以将传统的手工作业转变为数字化操作。在数字化生产线上，使用传感器和物联网技术可以实时监测设备状态、产品质量和生产效率。同时，数据分析和智能决策支持系统的应用有助于企业合理调配和利用资源，减少资源的浪费和损耗。

在提升企业核心竞争力方面，产业智能化转型可以使企业具备更强的核心竞争力，通过创新业务模式和产品服务，更好地满足市场需求，赢得市场份额。这也是产业智能化转型能够在企业战略转型中起到重要作用的原因之一。企业可以通过产业智能化转型，创新业务模式，创新产品服务，提高产品质量，优化客户服务，从而更好地满足市场需求。

在应对市场竞争方面，面对日益激烈的市场竞争，企业需要通过产业智能化转型提升自身竞争力，从而实现差异化竞争、降低生产成本、提高产品质量和响应市场变化等目标，以应对市场变化和挑战。借助于产业“AI 化”转型，企业可以在产品和服务上提供更智能、更便捷、更高效的特点，从而赢得市场份额，也可以更高效率地完成生产，减少人力成本。企业还能够通过自动化和智能化技术，更准确地控制生产过程和检测产品问题。同时，大数据分析和人工智能技术能够使企业更准确地了解市场需求，以及时地调整产品和服务。

二、产业智能化转型的发展现状

产业智能化转型已经成为全球范围内企业发展的重要趋势。越来越多的企业和国家都意识到通过数字化技术和自动化设备的应用，可以提高生产效率、创新发展、满足个性化需求并在竞争激烈的市场中取得竞争优势。当前，在制造业、物流和供应链管理、农业以及能源领域，产业智能化转型的发展主要表现为以下几方面。

制造业是产业智能化转型的主要领域之一。许多制造业企业正在采用自动化生产线、工业机器人和物联网技术来提高生产效率和产品质量（罗序斌，2021）。自动化设备和控制系统，可以实现生产线上的各种操作的自动化，从而提高生产效率和减少人为操作的失误。工业机器人可以自动执行需要高度重复性的任务，如组装、焊接和搬运，也可以通过配备传感器和视觉系统实现实时感知并适应生产环境中的变化。物联网技术能够实现设备之间的信息共享和实时监测，从而提高生产线的智能化程度。同时，智能制造系统可以自动识别和处理生产中的问题，实现实时优化和调整，提高生产效率和灵活性。

物流和供应链管理也是产业智能化转型的关键领域。应用大数据分析，企业能够实时监测和分析订单信息、运输路径以及库存水平等，从而获得准确信息并做出更好决策。应用人工智能可以预测需求以制定库存规划，并根据天气与交通情况调整运输方案。应用物联网技术能够实时监测货物的位置、温度、湿度等信息，确保货物的安全并保证质量。由此，企业可以实时监测和优化物流运输，减少运输时间和成本。同时，智能仓储系统有助于实现自动化货物处理和库存管理，提高物流效率。

农业领域在大力推进产业智能化转型。通过使用传感器、无人机、可穿戴设备等技术，农民可以实时监测土壤湿度、气温等环境指标，提高农作物的种植效率和品质。同时，通过对农田环境数据、作物生长数据和市场需求数据的分析可以帮助农民制定更科学的农业生产计划，从而帮助农民进行精细化管理和决策，提高农业生产水平。

能源领域也在积极推进产业智能化转型。通过使用智能电网技术，能源企业可以实时监测和管理能源供应和需求，优化能源的分配和利用。而智能家居系统可以帮助家庭自动调整能源使用，提高能源利用效率。储能技术则可以解决可再生能源的波动性和间断性问题，提高能源的利用效率。这些应用的推进将有助于实现可持续发展的能源利用方式，减少对化石燃料的依赖，降低碳排放，推动能源行业向更智能、更可持续的方向发展。

三、产业智能化转型面临的挑战

企业在推行产业AI 化转型的过程中会面临诸多挑战，本文以A 企业为例具体说明产业AI 转型中的挑战，这些挑战主要体现在以下几方面。

1.技术挑战

A 企业实施产业智能化转型需要先进的技术支持，包括大数据分析、人工智能、物联网等。A 企业可能需要投资大量资金和资源来引入和应用这些先进技术，并确保技术的稳定性和可靠性。在面对这些技术挑战时，A 企业考虑与技术供应商建立合作关系，共同开展研发和创新项目。此外，制定清晰的技术规划和战略也是解决技术挑战的重要步骤，它可以帮助A 企业更好地规划和管理技术资源，并确保产业智能化转型的顺利进行。

2.数据挑战。

产业智能化需要大量的数据支持，包括实时数据、历史数据和外部数据等。然而，不同系统之间的数据集成和共享可能面临着困难，数据的质量和准确性也是一个挑战。解决这些挑战需要A 企业制定清晰的数据战略和规划，包括数据架构设计、数据治理流程和数据安全策略等。此外，与合作伙伴建立数据共享和合作关系也是解决此项挑战的一种途径，通过共享数据资源，A 企业可以获取更全面和准确的数据，提升产业智能化转型的效果。

3.人才挑战。

产业智能化转型需要具备相关技术和领域知识的专业人才。A 企业可能需要培养或招聘这样的人才，以确保他们能够推动智能化转型的进程。A 企业还需要面对业务数据采集、存储和处理等挑战，并在技术人才储备方面保持领先优势，以确保在竞争中取得优势地位。

4.安全和隐私挑战。

产业智能化使得A 企业面临大量机器学习系统和人脑交互的挑战，这意味着需要处理和存储大量的数据和信息。同时，这些数据和信息可能包含着用户的隐私和机密信息，因此保护数据和信息的隐私成了一个迫切需要解决的问题。采用安全和加密技术来保护数据的传输和存储，制定和实施严格的数据访问和权限控制并确保只有授权人员可以访问敏感数据等措施是解决这一问题的关键。

5.文化和组织挑战。

产业智能化转型需要A 企业对内部文化和组织结构进行改变。这就需要通过培训和激励机制对员工开展教育和指导，将积极学习并应用人工智能技术的先进知识和方法渗透到组织文化中，创造开放、创新、高效、协作、勇于尝试和适应变化的企业文化。同时，A 企业还需要调整组织结构、改进信息流程、招募和培养人才、加强协作等。这将需要A 企业具备宏观战略布局意识，以使整个企业能够更快地适应市场的要求和发展趋势，并保持在大数据和人工智能领域的竞争优势。

四、产业智能化转型实施策略

产业智能化转型的实施策略需要综合考虑企业的情况和行业特点，从技术、数据、人才和组织等多个方面进行规划和执行，以实现转型的目标和效益。

第一，制定明确的转型愿景和战略。A 企业首先需要明确产业智能化转型的愿景和目标，包括提高生产效率、降低成本、优化资源利用、提升产品质量、改善客户体验等方面。同时，A 企业还需要评估当前业务运营的状况，确定哪些领域可以通过智能化技术和大数据分析进行改进。这可能涉及生产流程的自动化、供应链优化、物联网应用、销售预测和市场分析等方面。在确定关键转型领域后，企业需要确定实施的优先级和时间表。这有助于确保资源和投资的合理分配，并确保转型过程按照计划进行。

第二，评估现状与需求。在制定实施策略之前，A 企业需要评估当前的技术和业务状况，确定转型的需求和挑战。这可以通过制定现状分析报告、业务流程梳理和技术评估等方式进行。制定现状分析报告能够评估当前的技术和业务状况，这一报告可以包括企业的关键业务流程、现有的技术基础设施、数据管理和分析能力等方面的详细分析。对业务流程进行梳理是评估现状的重要环节，由此企业能够详细了解每个业务领域的运作方式，包括从原材料采购到成品交付的所有环节。评估现有的技术基础设施对于确定转型需求至关重要，企业需要分析现有的IT 系统、软件工具和数据存储能力，评估其是否能够满足未来的智能化需求。此外，还需要评估所需的投资，以实现成功转型。

第三，技术更新与升级。A 企业不断探索和研发新的AI 技术和产品，以提高技术水平和竞争力。例如，A 企业聚焦人工智能技术核心领域，即计算机视觉、机器学习等方向，推动技术的不断升级。在此基础上，A 企业开发了智能云、智能终端和智能系统等产品，为客户提供更加智能化的解决方案。同时，A 企业着重拓展技术应用场景内，将AI 技术应用于更多的领域和行业，以扩大企业业务范围和市场份额。例如，企业拓展新兴领域，如智能家居、智能医疗、智能环保等，通过将AI 技术应用于这些领域，开拓新的市场和业务。

第四，建立合作伙伴关系。为了更好地推进产业智能化转型，A 企业可以与相关的科研机构、技术供应商、行业协会等建立合作伙伴关系，从而获得技术支持、资源共享和经验交流的平台，进而加速转型进程。企业与海内外各类伙伴合作，提升用户体验，推动“产业AI+”的落地，将人工智能技术与各行业实际运营场景紧密结合。同时，A 企业注重内部创新能力的培养，加强行业智库建设，打造产学研合作的创新平台。

第五，产业智能化转型需要创新思维和专业人才的支持。A 企业鼓励员工参与创新活动，建立创新团队或实验室，并加大对人才的培养和引进力度，以满足转型的需求。产业智能化转型需要开拓创新思维，不断探索新的解决方案和商业模式。创新思维能够激发员工的创造力和创新潜力，帮助企业在转型过程中发现新的机会、解决问题，并持续推动企业发展。企业可以建立创新团队或实验室，提供专门的平台和资源，鼓励员工参与创新活动。这可以包括组织内部的创新竞赛、创意工坊、项目孵化等，以促进创新思维的培养和发展。同时，在产业智能化转型过程中，企业需要具备相应的专业人才来支持和推动转型。因此，企业可以通过内部培训、外部培训、研究合作等方式来提升员工的技术和能力，使其适应新的需求。

五、产业智能化转型实践启示

A 企业的产业“AI 化”转型是业界新技术与现有产业的深度融合，这一转型经验和实践为其他企业提供了很多有益的启示。首先，立足自身优势，并以此推进产业“AI 化”转型。企业应明确自己的优势和特长，确定自身在行业中的定位和优势。例如，A 企业在金融科技领域具有显著的优势。在此基础上，利用自身优势，逐步推进产业智能化转型。A 企业利用其在金融科技领域的优势，将AI 技术应用于金融科技，提高业务效率和服务质量。同时，不断优化和升级自身的AI 技术和产品，以保持竞争优势和可持续发展。其次，统筹规划与跨界融合。创新需要企业在研发、管理和市场等方面做出充分规划和多维度融合，积极开拓多产业、多方向的跨界合作，不断拓展技术应用和落地场景。这也要求相关领域的行业巨头强化合作共识，为数字经济的发展提供更好的环境和制定更为有益的措施。再次是开放共赢与共建共享。A 企业将技术与生态优势和企业业务双胞胎式发展。大数据、人工智能、物联网等技术的开放，在实践当中应用场景丰富，为此应当通过对其进行应用场景的优化和更大范围的协作，产生联动效应，共同促进技术的更好发展与更广泛的应用，与更多的行业相遇，并相互学习、开展合作，尤其是在开放合作、互利共赢的前提下，形成当前各行业的新风范。最后，价值方法与服务升级。A 企业将产业“AI化”技术与服务综合升级，从而实现了信息、物质、价值的传递和创造，更好地服务了客户和市场，并为其提供更安全、智能和高效的解决方案。这也提醒其他企业在数字转型中要拥抱更好的技术，结合实际需求，开拓更多优质的服务。