数字科技正迅速成为企业增长的新引擎。疫情爆发后，许多走在技术创新前沿的领军企业，由于数字化程度较高而展现出明显的韧性，成功将危机转化为企业二次发展的重要机遇。根据埃森哲统计，过去3年数字化转型领军企业的收入增速已达后进企业的5倍，这一差距未来仍会进一步加大。企业的数字化水平正成为决定竞争力的最大变量。
制造业数字化转型迈入新阶段
越来越多从工业时代成长起来的企业，开始不满足于旧有模式与规则下的改良，而是寄希望于借助数字化手段实现倍增创新。通过创新，在更短时间内，以更少的人力与资源投入，实现业务的倍速增长、极致的运营效率以及卓越的用户体验。
如特斯拉，研发投入尽管只有丰田的1/10，但电动汽车销量却远超工业时代的强者；三一集团员工数量虽连年下降，但企业营收却可以连创新高；以及玲珑轮胎，疫情期间整个轮胎行业的销量是负增长的，但玲珑反而逆势增长50%。
尽管上述企业转型的侧重点各不相同，但本质上都是在做同一件事，即“破圈”：开辟一条新的思维途径、引入更多创新技术、重新定义运营与商业模式。
破旧立新。在规模与范围上，企业的方方面面都要做到无死角的数字化。过去多是单点、小范围的优化，做的是修修补补的活儿，且都是各做各的。现在企业则是要像下棋一样，先谋全局，再去落子。而在数字能力的构建上，更要强调跨领域、跨学科技术之间的组合与联动，并引入更多包括人工智能、区块链在内的指数型技术，方能支撑企业更大规模、更为复杂的创新活动。
制造企业数字技术应用七大趋势
1.移动工业互联网平台成为制造企业“标配”
更多工业应用正快速由PC端转向移动端，以响应碎片化、去中心化以及实时性的新工作方式。预计未来，面向大量特定、高频应用场景的、小而美的移动工业APP与小程序将迎来井喷。而伴随工业APP使用量的激增，基于移动端的工业互联网平台有望成为众多制造企业的“标配”。
2.全栈工业AI能力加速算法工厂建设
骨干制造企业将率先完成AI技术在多个核心业务场景上的落地。工业AI由试验、试点逐步扩展到车间/工厂级的部署。企业借此实现由现阶段局部决策优化升级到全局决策最优。为此，企业开始着手以工程化方式推进工业智能的整体落地，包括工业数据中台、边缘计算、机器学习平台、算法模型在内的全栈工业AI能力。
3.数字工厂中枢， 平台化打造数字工厂
为减少系统孤岛、提高数据与应用的开发效率，更多制造企业倾向采用平台化技术架构推进数字工厂的整体建设。届时，工厂需要安装一个基于云、边协同架构的数字中枢，用数据驱动工厂的精细化运营与精准决策。
行业/企业的业务侧重不同，数字工厂中枢的架构也不尽相同，但四个核心平台不可或缺，即边缘计算平台，将云计算搬到离数据源头最近的地方，提供敏捷、安全的计算能力；工业物联网平台，负责各类设备的统一接入；工业大数据平台，对生产过程中产生的多源数据进行统一汇聚、管理与数据挖掘；以及云原生应用开发平台，基于容器、微服务、低代码开发工具, 支撑工业APP的敏捷开发与集成。随着工厂生产环境的日益复杂，数字工厂中枢概念将会被更多生产企业所接受并付诸实施。
4.以“人为中心”的全面工作体验技术
伴随数字化转型重心向“人”的回归。以“提升体验”为目的数字技术在2022年将获得组织的优先投入。新一代协作办公工具、AR/VR、RPA、数字虚拟人、低代码、AI辅助决策等数字技术将更多以组合的方式嵌入到企业方方面面的日常工作，在提升员工数字化能力的同时，激发员工的工作活力。疫情的反复也将加速全面工作体验技术的落地，以更好支持混合办公的新工作方式。
5.C2B平台 2.0，
打通由消费侧到供给侧的最后一公里
如果说C2B1.0仅是用户、渠道与营销体系的数字化，那么在2.0模式下，品牌商可做到与用户形成价值链全过程的直连与交互，且真正意义上实现反向设计、反向研发、反向生产，提升大规模客制化能力。
C2B2.0是思维模式上的转变，更是数字能力的升级。在C2B2.0平台的建设过程中，数据中台、业务中台的搭建，以及前端营销系统与后端核心业务系统之间的互联互通都将遇到不小的挑战，但也是企业在追求价值增量创造过程中绕不过的“坎”。
6.虚实融合，下一代工业数字孪生技术
工业元宇宙当前还仅是处于设想阶段，但与元宇宙相关的核心技术，包括游戏渲染引擎、
高物理仿真、计算机图形、高精度实时渲染等技术，未来一年将会更多参与到工业软件生
态体系建设当中，成为构建数字孪生的使能工具。元宇宙技术与传统工业数字孪生技术的
结合，可以大幅降低模型创建以及高仿真世界的难度，未来在研发仿真、数字孪生工厂、
以及自动驾驶模拟等领域都有着广阔的应用前景。以自研游戏引擎技术为代表的工业元宇
宙技术有望成为下一代核心基础工业软件。
7.数字原生技术重构工业互联网平台底座
进入后云计算时代，越来越多平台型工业互联网服务商正在围绕容器、微服务、低代码、云安全等数字原生技术重新构建工业互联网平台基座。2022年，更多数据与工业应用将群体迁移到数字原生平台，并基于平台进行创新应用的统一开发、交付、运维与迭代，以提升数字技术能力的弹性与可扩展性，快速响应前端用户需求变化。
数字化转型的六个关键成功要素
1. 宏大愿景
企业管理者对数字化转型设有宏大愿景，能够站在未来三年、五年乃至更长时间来思考今天的转型。
2.由小建大
宏大愿景并非指一上来就全面铺开，做大规模。首要是将庞然大物拆分成一个个小的、可分布实施的项目。通过快速迭代、快速失败的原则降低转型风险与成本，保障复杂转型的有效推进。在切入点的选择上，除考虑价值收益外，选择阻力小、风险可控的场景切入同等重
要。
3.流程重构
信息化与数字化的本质区别在于前者是通过信息化技术将流程固化，并对流程做改进与优化，而后者则是对原有流程进行重新设计，通过对“基因“的重新编排，创造出全新的流
程、服务与商业模式。
4.联合创新
重大创新往往发生在学科的边缘。看似越没有交集的资源，当组合在一起，就越有可能产生化学反应。对数字化来讲，创新同样来自学科的交叉地带、来自盲区。例如工业AI的方案是来自数据科学家与车间“老师傅”之间的知识碰撞。
5.持续运营
数字化转型项目上线不代表结束，而仅仅是开始。通过持续运营，不断收集用户需求，对产品与服务进行持续改善。
6.做人的生意
所有转型活动都与人密切相关。离人越近，数字化的收效就越明显，无论是用数字科技来连接人、服务人、还是替代人。随着个体价值的不断放大，如何将数字技术与人关联在一起正成为企业转型的优先行动事项。
