导读：近期，我一做数字化咨询的朋友（化名老王）遇到了一个头痛的问题：话说老王的团队近期接了一个大单——一大型制造业的数字化转型规划。

老王带领团队奋战了几个月，各种业务调研、信息化调研、高层领导访谈……，终于方案初稿出来了。但是做方案汇报的时候，这版方案被客户方领导给否掉了，客户认为他们规划的方案是“信息化方案”而非“数字化方案”。

交代一下：老王在企业信息化领域有近二十年工作经验，对信息化、自动化、数字化等各项知识和技术都很熟悉，曾就职某世界知名咨询公司，主导过N多企业大型ERP系统的规划和实施，在信息化、数字化领域算得上是身经百战的“老专家”了。按理说，以老王的能力和经验，搞定这样一个咨询项目，并不难。没想到，却在信息化、数字化边界上栽了跟头。

客户认为老王给出的方案还是ERP那一套：业务调研-蓝图规划-流程设计-功能设计-数据准备等等，客户希望看到的是全域数字化解决方案，用数据来驱动业务，而并不是让人去适应系统。

老王也很苦恼，他向我吐槽：“客户信息化基础比较薄弱，虽然有一些信息化系统，但基本都是点状应用，系统之间没有联通，业务流程之间存在大量的断点，缺乏端到端集成，基础数据质量层次不齐，信息孤岛问题严重，很多数据还缺失……，这种现状下，先解决系统层面的流程断点问题、信息孤岛问题，这没问题呀！现在有的业务连数据积累都没有，怎么驱动业务？你说这是不是开玩笑（苦笑）

”客户对“数字化”的殷殷期盼我完全能够理解，老王的心情我也感同身受。下面谈一谈我的一点不成熟看法，或许能对遇到类似问题的“客户”和“老王”带来些许启发。

01 “客户”说的对，信息化 ≠ 数字化

1、信息化的定义和本质“信息化”我的理解的是“业务数据化”。

即：对企业的生产过程、采购过程、销售过程、客户服务、事务处理、现金流动等业务活动和过程进行数据化记录的过程。

简单地说，信息化就是业务在物理世界里开展，信息系统提供支撑。

例如，对于传统的出租车，乘客招手，司机就停了，出租车在物理世界运营，背后有信息系统支撑。信息化的核心和本质是运用网络、计算机、数据库等信息技术，实现企业的业务流程管理和业务数据记录，其重点关注的是业务流程优化，典型的工具是信息化系统，例如：OA、ERP、CRM、SRM、PLM等。

2、数字化的定义和本质

“数字化”我的理解是“数据业务化”。即：把信息化过程中，长期累积下来的数交易数据、电商数据、媒体数据、行业数据、用户数据、潜客数据、产品数据、售后数据等，不断融入到企业的管理和经营活动中，通过数据发现问题、发现规律、发现商机，用数据优化业务组合，优化业务流程、优化经营模式，实现企业的持续运营、持续创新、持续发展。

简单来说，数字化就是业务在数字世界里开展，物理元素响应。例如，滴滴等网约车平台在数字空间里开展出租车业务，物理世界的出租车司机、乘客响应。

数字化的核心和本质是运用大数据、云计算、物联网、区块链、AI、5G、VR/AR等数字技术，实现企业的业务和管理创新，增强企业竞争力，其重点关注的是“数据驱动”业务，典型的工具是数据化系统，例如：数据仓库，数据湖，智能分析平台，算法平台，数据资产管理平台等。

3、数字化 ≠ 信息化

从信息化和数字化的定义中也不难看出，数字化和信息化是现实物理世界和数字化世界谁占主导权的问题，用信息化的手段当然解决不了数字化的问题。例如，我们上边举的两个打车的例子。

传统出租车业务，是物理世界主导的，出租车公司也有软件系统，提供了车辆管理、司机管理、运营管理、维修管理、发票管理等系统功能，但这些系统功能对业务来说起到的是支撑作用，也就是说没有这些系统功能，出租车的业务也照样能开展。在物理世界，业务是由人主导的，而非系统。

而网约车的业务，是数字世界主导的，在物理世界是不能直接与之交互的。如果你想打车去机场，刚好来了一辆网约车，你对司机说你要去机场，司机会说不行，他已经被人约了。即使没有人约，他也说不行，你要到App上叫车，他只能响应那个App，App派单或在上面抢单。在数字世界，人的一切行为都只能响应数字世界的指令。

关于信息化和数字化的区别，智慧云创始合伙人——陈雪频老师，从发生时间、技术架构、需求特征、核心目标、交付模式等方面总结了一张图，我觉得总结的很好，分享给大家：

02 企业能否越过信息化，直接进入数字化

那话又说回来了，企业能否越过信息化，直接进入数字化？或者说，信息化基础薄弱，能否直接搞数字化？

其实关于这个问题，笔者的观点一直是明确的，在我的数字化转型系列文章中，也不止一次都提到过：数字化转型是一个系统工程，既需要“大处着眼”的顶层战略规划，也需要“小步快跑、点状突破”的推进策略。在整个数字化转型的过程中，信息化是基础，没有信息化就无法沉淀出数据，而没有准确、完整的数据，数字化转型就是“白忙活”。

因此在现阶段，除了像阿里、腾讯、谷歌、亚马逊等互联网公司，这种原生就有数字化基因的公司之外，其他传统企业，不论是金融、制造、能源、化工等传统行业的数字化转型，实际上都离不开对信息化升级或改造！

很多传统企业的数字化转型都在学习奈飞（Netflix）、华为等成功实现数字化转型的企业。

说说奈飞。这是一个成功的颠覆式数字化转型案例，奈飞从一家DVD光碟租赁公司，成功转型成为全球最大的流媒体内容提供商。提到奈飞业内津津乐道的更多的是奈飞如何通过“订阅付费”和“智能推荐算法”的组合，实现了商业模式的巨大成功。而在其转型的背后，奈飞10多年的在线租赁和邮寄DVD阶段，已经收集了大量的用户数据，这使得它具备了精细化分析用户偏好的能力。没有这些数据，算法再强大能有什么用呢！

再说说华为。华为的案例也是很多企业数字化转型学习和参考的对象。最近，华为还写了一本书——《华为数字化转型之道》，体系化的讲讲了华为是如何成功实现数字化转型的。这本书主要分为认知篇、方法篇、实践篇、平台篇4个篇幅，讲解了华为数字化转型的“1套方法、4类场景、3大平台”，给企业的数字化转型提供了基本参考框架。

从实践篇中，我们看到华为的数字化转型，首要的任务是业务运作模式的重构，通过“对象数字化、过程数字化、规则数字化”重构了业务运作模式，始于流程、终于流程，将数字化成果内化到管理体系中。其次，是数字化作业，通过数字化技术优化供应链，确定性业务自动化、机器代替人等，减少业务高能耗点，实现降本增效。

第三，是数字化交易，重点强调了“以客户为中心”构建ROADS用户体验（ROADS是“实时，按需、在线、自助、社交”的缩写），让ToB业务拥有ToC的客户体验。

第四，是数字化运营，改变传统运营模式，以数据为驱动，打破信息孤岛和部门墙，实现了基于数据的科学决策。最后，是数字化办公，主要是通过数字化办公App提升工作效率的过程。

以上5个实践，既有信息化的改造也有数字化的转型。看到这里，你如果以为照搬以上5个华为的数字化转型实践就能成功，那就大错特错了。在笔者看来，《华为数字化转型之道》这本书并没有将华为数字化转型之道讲透。以5个实践只是华为成功转型实施的举措的冰山一角，这本书没有讲到的还包括：以集成产品开发（IPD）为标志的管理变革、以集成供应链服务（ISC）和全球供应链（GSC）为标志的供应链领域管理变革、以集成财经服务（IFS）为标志的管理变革，而这三大变革如果按信息化、数字化划分的话，应该都属于信息化的范畴。

综上，对于传统企业，信息化、数字化并不矛盾。数字化转型目标的实现离不开信息化的升级和改进，数字化技术的连接力、协同力、洞察力是需要建立在一定的信息化成熟度基础之上的。因此，我也特别能理解老王，现阶段的传统企业的数字化转型方案一定也离不开信息化改造的影子！

引用我之前文章的观点：数字化是信息化发展到高级阶段必然产物，而这个所谓的“高级阶段”重点并不在于IT技术的某些内在质量是否更高级，更多的是关于企业如何使用这些技术。在我看来，能够“战略性地”使用“IT”和数据，即为“数字化”。

03 传统企业数字化转型，到底怎么搞？

数字化转型是一个系统化工程，涉及到企业的商业模式、组织机制、人才结构、技术工具、企业文化等方面的转型，不可能通过一个项目的实施就能转型这件事情。请参考我之前的文章《企业数字化转型的点、线、面、体》

对于传统企业的数字化转型，重中之重是数字化能力要素的构建，在中国电子技术标准化研究院发布的《制造业数字化转型路线图（2021）》白皮书中，提出了制造业数字化转型通用能力“海星”象限，我认为是非常值得借鉴的。

当务之急，企业需要精准定位自身数字化转型能力的发展状态，明确转型提升的具体发展方向和进阶路径。同时在实践中不断提升转型认知、明确转型目标、提升企业数字化战略推进信心，定制适合企业自身发展的“专属”转型之路。

在本白皮书上对于制造业数字化转型也提出了参考方法，我觉得也是值得学习的。引用过来，供大家参考：

1、单点应用——“数字化投入如何快速给我带来收益？”

单点应用的目标是实现企业关键业务环节的数字化表达，关注点在于通过数字化工具和设备投入，实现某一环节的数据汇聚和互联互通、互操作，基于数据解决实际的单点问题。重点需要抽象出高频重复、成本低、收益大且相对独立的业务场景，把握数据这一核心驱动要素，将数据的价值融合到企业关键活动中，实现点状的从流程驱动到数据驱动。

2、局部优化——“我的企业还需要哪些环节数字化改造？”

开展局部优化的目标是借助数字化的手段，将过去局限于某个设备、系统或业务环节的数据进行系统性集成，打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统和跨业务环节的集成优化，从而达到降本增效的目的。重点是以企业关键业务为核心，实现相关多业务环节和流程系统的集成。基于关键设备和业务系统的数据集成共享，开展业务流程优化设计和组织架构调整，形成数据驱动的系统建设、集成、运维和持续改进机制。

3、体系融合——“所有业务都值得用数字化手段升级一遍！”

开展体系融合的目标是通过工业互联网平台汇集各要素资源，形成支撑能力，关注点在于平台建设，以实现企业全链条业务的优化和协调共享。体系融合体系在多个环节的协同优化，数字化技术应用深入整合企业生产经营全过程，行业级工业互联网平台在此阶段出现，人、机、物全面互联，资源高效配置，内外部协同优化。

4、生态重构——“我未来将是一家什么样的企业？”

生态重构的目标在于通过依托工业互联网平台等各类创新载体，打通企业内部、供应链、产业链上下游的信息链、创新链、价值链，实现企业与企业之间的泛在互联、深度协同、弹性供给、高效配置，开辟多种新型合作路径和商业模式，建立一致价值观企业生态群。

从工业经济时代走向数字经济时代，世界经济发生着全方位、革命性的变化，产业数字化便是最显著的表现之一。当前，产业数字化不断深入发展，平台经济、工业互联网、智能制造等新业态、新模式不断涌现，成为了数字经济的重要组成部分。

中国产业数字化发展现状

从产业数字化的总体统计来看，产业数字化主导地位进一步巩固，在经济社会中的贡献水平不断提升。根据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书》，2020年，我国产业数字化规模达31.7万亿元，占GDP比重达31.2%。其中，产业数字化占数字经济比重达80.9%。相较而言，数字产业化规模为7.5万亿元，占数字经济的比重仅为19.1%，占GDP的比重仅为7.3%。产业数字化为数字经济发展提供了重要支撑，也成为了国民经济发展新动能的重要来源，在实现我国经济高质量发展方面起到了重要作用。除此之外，各地产业数字化稳步推进，但发展不平衡问题仍较为突出。

■ 从省级层面来看，广东产业数字化发展处于全国领先地位，整体规模近3.5万亿元。此外，江苏、山东、浙江等地产业数字化规模也处于前列，整体规模超过2万亿元。但仍有近半数地区产业数字化规模不足1万亿元，与前述省份规模相比差距较大。

■ 从占GDP比重来看，上海的产业数字化规模占整体GDP的比重达45.1%，福建、浙江、天津、北京等地区占比近40%，山东、湖北、辽宁、重庆、广东、河北等地区均超过30%，而其余省份占比均未超过30%。

从产业数字化的分行业统计和描述来看，三次产业数字化稳步推进，服务业整体发展水平较高。根据《中国数字经济发展白皮书》，2020年，我国农业、工业、服务业数字经济占行业整体增加值比重分别为8.9%、21.0%和40.7%，约为1:2:4，同比分别增长0.7、1.6和2.9个百分点。大量企业利用物联网、工业互联网等数字技术加快推进数字化转型，工业数字经济渗透率得到稳步提升。而得益于我国强大的消费市场和服务业数字化转型的发展需求，服务业的数字化发展水平显著高于其他行业。

从产业数字化的企业层面统计来看，中小企业的数字化转型整体处于起步阶段，且更加专注于细分领域。根据中国电子技术标准化研究院发布的《中小企业数字化转型分析报告（2020）》，中小企业在数字化转型程度方面，处于探索阶段的占比为89%，处于践行阶段的占比为8%，而处于深度应用阶段的占比仅为3%。整体而言，我国中小企业还处于数字化转型的起步探索阶段。此外，相较于大型企业，中小企业更专注于细分市场，更强调专业化生产、服务和协作配套能力。从产业数字化的国际比较来看，中国产业数字化占比位居世界前列。根据中国信通院发布的《全球数字经济白皮书》，2020年，全球产业数字化占数字经济比重为84.4%，占GDP比重为43.7%。其中，德国产业数字化占数字经济比重达91.3%，中国产业数字化占比为80.9%，英国、美国、法国、日本、南非、俄罗斯、巴西、挪威等13个国家产业数字化占比超过80%。此外，我国第二三产业渗透率略低于全球平均水平。《全球数字经济白皮书》显示，2020年，全球农业、工业、服务业数字经济占行业整体增加值比重分别为8%、24.1%和43.9%。而中国一二三次产业占比分别为8.9%、21.0%和40.7%，第一产业数字化渗透率相对较高，而第二三产业数字化渗透率不及全球平均水平。相较而言，德国、英国和美国等发达国家三大产业数字化渗透率较高。其中，德国农业、工业、服务业的数字化渗透率为24.8%、43.9%和67.9%，而英国分别为29.9%、32.0%和66.1%。

发展趋势

一是数字技术赋能产业数字化转型提档加速。数字技术的不断成熟形成了科技驱动的新产业生态，推动产业数字化转型升级加速，数字技术也因此成为传统实体经济与数字化经济的重要“连接器”。一方面，数字化基础较好的传统产业，由原来小范围探索阶段步入规模化应用阶段，提升产业整体绩效。另一方面，数字化基础较薄弱的传统产业，也将利用数字技术重塑产业格局、改造产业生态，从而实现弯道超车。

二是产业价值创造突出终端消费者需求导向。数字时代下，终端消费者在商业价值链中的地位越来越重要，拥有较高数字技能与素养的数字化消费者广泛参与到研发、设计、生产、销售等各个环节并成为连接产业链诸多环节的关键节点，在商品生产创新及商业模式变革中的话语权不断增强。因此，产业数字化价值创造将更多地以终端消费者为导向，通过更加高效、柔性、精准的营销模式满足消费者的个性化需求。

三是产业组织关系从线性竞争向生态共赢转变。数字技术的发展推动产业组织形态不断变革，改变了其原有的线性竞争态势，平台化、共享化、多元化的特征愈加凸显。以用户价值为出发点建立合作关系而形成的数字化生态，使得企业的边界逐渐扩张，从而推动要素资源流动自由化和产业分工精细化，从“效率”和“效能”两方面发挥价值，达到政策、技术与产业链的深度融合，最终实现向生态共赢关系的转变。

四是场景化应用引领产业数字化发展新方向。目前，数字技术的应用场景越来越广，其在数字城市、数字医疗、数字制造、数字交通、数字制造等方面的落地实施不断推动着新一轮的数字创新，也充分体现了数字技术的价值。随着数字技术对企业商业流程的重新构建，更多的新需求、新业态将被激活，未来场景化应用也将呈现出深度化等特点，从而推动产业数字化加速落地以及引领产业数字化的发展方向。

五是共建共享共生成为产业数字化转型关键。产业数字化是一项以共建共享共生为发展关键的长期过程，企业只有通过构建起广泛联盟、合作共赢的跨界多边融合生态模式，才能真正实现产业数字化转型。在转型中，处于不同产业领域、不同产业链层级的企业所拥有的数字基础设施和掌握的数据资源不尽相同，且大多处于割裂状态，难以适应数字经济下的发展需要。随着数字经济在传统产业中的渗透融合度不断提升，企业通过共建共享共生代替原有的封闭生态，从而实现跨界融合优化。

面临哪些挑战？

首先是产业数字化产生的不确定性问题。数字化在赋能传统产业转型升级的同时，带来更多不确定性。一是产业数字化自身带来的不确定性。产业数字化转型正在经历从基于传统的ERP、CRM等企业资源信息系统的信息化管理，到基于云计算、大数据和物联网等新兴数字技术的价值体系重构。但数字化转型所构建系统的复杂性和影响因素相较传统产业而言都在增加，因此，在推进数字化的同时也带来不确定性。二是数字化的结果存在较大不确定性。在产业数字化转型的过程中，高成本和高风险会给企业带来较大压力，并在很大程度上会影响最终的转型结果。即便转型成功，数字化应用是否能对企业绩效带来提升，有待进一步观察，这也提升了数字化的不确定性。三是产业数字化对监管带来的不确定性。数字化普遍存在各领域相互融合的特点，而现有的政府治理体系在职能设置上主要面向特定区域、特定领域。因此，产业数字化的发展对政府职能部门的监管带来一定挑战，对政府部门监管手段的跟进与更新提出更高要求。

其次是产业数字化产生的不平衡问题。随着数字技术的发展，产业数字化不平衡问题日益突出。

一是形成特定数字鸿沟。数字经济背景下，参与者要生存和发展，需要掌握充足的信息资源和先进的数字化技术。而新一代数字基础设施建设进度和数据资源的丰富程度差异较大，主要集中在资金和技术基础充足的原生数字企业。传统经济组织受多种因素制约，难以获取相应资源，从而形成发展障碍。

二是一些头部企业存在垄断现象。在产业数字化转型过程中，由于数字经济存在梅特卡夫法则现象，即网络价值以用户数量的平方的速度增长。因此，在网络外部性的作用下，数字化转型容易形成“赢者通吃”局面，市场结构趋于垄断。

三是企业间数字化程度差异较大。据IDC统计，我国目前仍有超过55%的企业尚未完成基础设备数字化改造，并且企业间数字化发展水平差距较大，超过50%的制造企业的数字化尚处于单点试验和局部推广阶段，难以产生协同效应。

再次是产业数字化面临的技术壁垒问题。产业数字化过程中存在的技术壁垒阻碍着数字化的进程。一是技术成本难以负担。一般而言，中小企业的技术难以达到数字化的要求，往往都是依赖第三方数字平台整合自身资源。但外部的数据平台难以满足企业的个性化需求，在使用中存在诸多限制，且使用成本较高，在无形中增加了企业技术壁垒。二是缺乏对数字化的认知。不少企业对于信息技术的应用认知还停留在ERP、CRM等传统信息技术的应用阶段，而新兴技术发展迭代速度较快，传统制造企业理解、应用、掌握这些技术存在一定困难。三是缺乏数字化人才。中小企业数字化转型过程中面临的重要问题在于缺乏合适的数字化人才。专业技术人才的缺乏也导致了企业在转型过程中受阻，加大了企业面临的技术壁垒。

最后是产业数字化产生的就业影响。产业数字化对原有的就业形态造成较大冲击。

一是数字经济影响传统就业方式。数字经济的不断发展，对传统经济运行模式带来较大影响，如网络购物的兴起对传统零售行业的冲击等。相对于传统经济从业者，新兴数字企业因其在技术和资金上的明显优势，能够快速占领市场，影响传统行业从业者的利益，冲击传统行业的就业。

二是数字经济的发展降低了对低技能人才的需求。数字经济增加了对高技术人才的需求，增加了高技术人才的就业，提高了技能溢价，但低技能人才就业数显著降低，劳动要素的工资所得不断下降，扩大了高技术人才与低技术人才的收入差距。

三是数字经济的发展使得越来越多的资本替代劳动。财富在资本和劳动的分配不平衡，加剧了拥有不同资产人群的财富不平等。尽管人工智能增加了劳动生产率，提升了产出效率，但是技术的替代效应会降低劳动在经济增加值中的份额，从而减少对劳动者的需求，并增加劳动者之间的不平等。

四是数字经济会加剧人才的“马太效应”。我国经济发展不平衡，城乡之间、区域之间发展不平衡，区域之间的数字基础设施存在差异、人才的受教育程度更是存在较大差异，这种差异会使得高质量人才不断向数字化程度较高的区域集聚，加剧不同区域在产业数字化上的不平衡。

如何推动产业数字化发展？

第一，加快数字基础设施建设。数字基础设施是培育新模式、新业态、新产业的重要支撑。随着数据不断融入经济价值创造过程，并成为一种新生产要素，其作为构建数字生产力、驱动数字经济发展关键要素的基本定位得到明确，也成为国际竞争中争夺数字经济制高点的新变量。通过数字基础设施建设，能够有效推动传统产业转型升级，实现降本提质增效，提升传统产业的市场竞争能力和整体发展水平。因此，要加快数字基础设施建设进度，力争早日建成高质量、广覆盖的数字基础设施网络，特别是在需求迫切的产业集聚区、经济发达地区优先建成应用。此外，要加强数字基础设施和应用场景、应用技术的协同发展，坚持需求导向，推动数字基础设施与能源、交通和制造业等传统产业的结合，支撑创新业态的快速发展。

第二，鼓励数据资源高效利用。深化数据归集利用，用数据赋能产业转型。针对数字经济数据爆发增长、海量集聚的特点，要充分发掘数据资源要素潜力，更好发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。具体而言，要制定数据资源的确权、定价、交易等相关制度，完善数据产权的保护规则，推动数据共享开放，深化数据归集利用。此外，要建立统一规范的数据管理制度和高技术、高算力、高安全的数据交易中心，系统全面地采集、汇聚、整合、存储数据资源，从而实现数据资源高效利用，发挥数据资源对传统产业的赋能和驱动作用。

第三，推进农业全产业链延伸和升级。推进农业生产、经营、管理、服务全链条数字化。创新推动农业数字化发展，提升现代农业生产的数字化和智能化水平，是我国由农业大国迈向农业强国的必经之路。因此，在农业产业的数字化方面，要利用大数据、人工智能等数字技术，将农业生产过程中的经验性知识和技能数据化，通过数据分析等进行优化，为实现智能化和高效化的农业生产经营提供支撑。此外，要健全市场和产业损害监测预警体系，开发提供产品生产情况、行情资讯、供需平衡等服务，推动农业绿色可持续发展。

第四，推动传统制造业加快数字化转型。深入推进数字技术与制造业融通发展。随着数字技术的广泛渗透，消费者的消费习惯发生变化，企业的商业模型快速更新迭代，传统产业的边界不断模糊和弱化，传统产业发展面临的压力不言而喻。因此，实现传统产业间以及传统产业和数字企业间的产业生态融合共生，打造互利共赢的利益共同体，才能营造适合产业数字化转型的良好生态环境。数字技术能够提高企业生产效率、解决市场供需失衡等问题，推动传统企业转型升级。一方面，制造业转型升级动力源于数字技术影响下产品生产和制造过程的自动化和智能化水平的提升，以及分工组织的不断深化，从而实现产用结合和柔性生产。另一方面，数字经济又通过数据驱动促进制造业转型升级，并通过引导制造业与新兴数字技术融合发展，为制造业转型提供新动能。数字经济也能够拓展经济适用范围，显著降低生产成本，能够最大化发挥规模经济效应。

第五，加速传统服务业数字化、网络化转型。传统服务业全面数字化升级将撬动经济发展的新动能。数字技术具有传播范围广、边际成本低等特征，可以穿透服务业的各个场景和环节，推动各要素的互联互通和资源配置的优化，促进全产业链上下游的高度协同。在供给端拓展生产可能性边界，在需求端提升消费者能力和意愿，并推动服务功能、价格、空间、时间等维度的有效匹配，推动产业效率提升。因此，要利用数字技术对传统服务业进行全方位的改造，实现传统服务业的数字化、精准化、智能化发展，不断发挥数字技术对业态的放大、叠加、倍增作用，最终将促进服务业提质增效、健康发展，服务业也有望通过全面数字化转型实现弯道超车，成为助力经济增长的重要抓手。

第六，完善相关政策支持。政府在产业数字化发展政策引导上要突出精准化，在政策措施制定及服务方面由“大水漫灌”向“精准滴灌”转变，帮助企业解决数字化转型过程中出现的问题，精准把脉产业数字化转型的难点痛点，为有效破解当前产业数字化发展中面临的转型能力不足、转型改造成本高、数字化人才储备不足等难题提供新思路、新支撑。解决产业数字化对发展不平衡和收入分配不平等的问题，要发挥财政税收政策对企业和就业的支撑作用，支持中小企业获得低成本的融资支持，缓解企业融资难、融资贵问题，减轻中小微企业转型压力。同时，完善并调整税收激励政策，加大对大型数字企业税收征收力度，增加资本所占税基的相对比例。此外，要通过财税政策提升对短期性失业人群的转移支付水平，强化数字经济新型就业岗位保障，支持民生短板领域岗位创造。

数字化转型未来的发展趋势是什么？

政策驱动：

国家大力推动产业数字化转型发展。从“十二五”到“十四五”规划，数字经济政策逐步深化。在十四五规划中也明确提出大力发展数字经济，并在2035 年远景目标纲要中单独成篇，首次提出数字经济核心产业增加值占 GDP比重这一新经济指标，明确要求我国数字经济核心产业增加值占 GDP 的比重要由 2020 年的 7.8% 提升至 10% ，可见数字经济分量之重。各地方政府也在积极部署并推进数字化转型的战略目标，不完全统计，全国已经有超 20 个省市对发展数字经济、加快数字化转型提出目标规划。

技术驱动：

随着大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的发展和商业化应用，数字技术的赋能作用进一步增强，并加快向各行业渗透，推动经济向数字化转型。

人工智能的广泛应用：人工智能技术将在数字化转型中发挥重要作用。通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，人工智能可以帮助企业实现自动化、智能化的业务流程和决策，提高效率和准确性。

物联网的普及和连接：物联网技术将进一步普及和应用，实现物与物、物与人的互联互通。通过传感器、无线通信和云计算等技术，物联网可以实现设备的智能化管理和数据的实时监测，为企业提供更多的数据支持和业务创新。

大数据的深度挖掘：大数据技术将继续发展和应用，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息和洞察。通过数据分析、数据挖掘和机器学习等技术，企业可以更好地了解市场需求、优化运营和提升用户体验。

云计算的广泛应用：云计算技术将成为数字化转型的重要基础设施。通过云计算，企业可以灵活部署和管理各种应用和服务，实现资源的共享和弹性扩展，提高效率和降低成本。

区块链的应用拓展：区块链技术将在数字化转型中发挥越来越重要的作用。区块链可以提供去中心化、安全可信的数据交换和合作机制，为企业提供更高效、透明和安全的业务流程和合作模式。

边缘计算的兴起：边缘计算技术将得到更广泛的应用。边缘计算可以将计算和数据处理能力推向网络边缘，减少数据传输延迟和网络负载，提高响应速度和数据隐私保护，适应物联网和人工智能等应用场景的需求。

经济驱动：

中国的数字经济正在以蓬勃的发展势头迅速增长。根据《中国互联网发展报告2023》显示，中国数字经济规模于2022年扩大到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，占GDP比重提升至41.5%。数字经济已成为推动中国经济增长和社会发展的重要引擎。根据《2023年中国企业数字化转型发展白皮书》，中国数字经济已进入快速发展阶段，预计到2025年，中国数字经济总体规模将达到70.8万亿元，这意味着数字化转型行业的市场发展前景十分美好。