2024企业数智驱动白皮书

企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书推动企业和社会进步的关键，不仅是企业的新生产要素，更是社会创新的重要动力。伴驱动”概念逐渐兴起并受到广泛讨论。面对多样化的解读和实践需求，本白皮书提出了以据自主推动企业执行运营管理任务；而“智能生成”在更复杂场景下，借助生成式AI和未来的通用人工智能，帮助企业自主生成解决方案，并协助快速制定关键战略。理解-Understanding、规划-Pla慧进行数据的收集、理解、决策与执行；在Level1“流程驱动”阶段，通过管理信息系统实现更自动的数字化流程驱动企业运营；面升级SUPA循环，实现数智技术主导的企业运营管理。本白皮书将数智驱动型企业称为DART（飞镖）企业，具备四大核心适应能力：动态和转型（Transformed）。在数智驱动的加持下，DART企业能够更高效地捕捉市场机遇，增强自适应性，并在数智化浪潮中持续创新、高效增长。本白皮书进一步提出数智驱动具预先响应、高速迭代、自我进化和自决自动，这些特质帮助DART企业在瞬息万变的市场环境中始终占据竞争优势。在企业发展的关键时刻，企业面临的挑战往往超出技术“升级”的范畴，而是需要从SUPA视角实现跨越阶段的“换代”⸺以企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书 企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书战略需求，对数智驱动赋予不同的内涵。用友提出“企业数智化1-2-3”模型，强调数字与智能的协战略，通过数据整合与生态共建来推动行业智能化应用，重视行业间的数据共享和技术协同；微软与SAP等公司则更加注重数智驱动在智能管理平台的建设，通过大数据分析与AI技术实现从数据到智能学界对数智驱动的理解偏向于技术与管理的深度融合，关注其如何通过数据和智能技术增强企业的决策与适应能力。一些研究强调数据收集、存储和分析在数智驱动中的重要性，认为数据的深度挖掘与知识图谱等技术的发展带来重要变革；另一些则着眼于业务流程管理的创新，如实时数据监控和智能流程自动化在企业决策中的优化作用。陈国青等人提出了大数据驱动决策范式，他们认为企业的决策过程在信息情境、决策主体、理念假设、方法传统管理决策范式提出问题制定方案评估方案选择方案大数据管理决策范式提出问题制定方案大数据评估方案选择方案企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书观点来源观点概要①数字化与智能化协同②数据融合与智能化腾讯③数字生态建设与行业智能化到智能的升级数据管理与智能化应用⑤“智慧企业”理念，通过数据和智能集成业务流程与智能化谷歌⑥⑦数智驱动通过智能系统辅助企业优化运作效率⑧人工智能技术对数据进行深度挖掘，提升决策能力数字技术的应用⑨数据分析驱动的实时决策信息数据驱动⑩数字智能在推动数字创意和数字化转型中的作用数字智能与创新⑪⑫⑬）方法流程的变革模型驱动与数据驱动的融合企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书智驱动，大多数观点主要集中在“数字化+智大多停留在技术和理论层面，缺乏对“数智驱动”型中更迫切需要明确“数智”如何驱动业务生效，的企业运营模式。数智驱动不仅体现在基础设施与技术应用上，更对企业管理、流程和资源配置提出智驱动在企业中的实际应用，系统性地定义数在复杂环境中实现企业高效运营与创新的动态驱这些特质构成了企业适应市场变化、提升竞争力的核心能力。Real-timeReal-time快速响应预先响应ProactiveResponseSelf-DeterminedAutomationSelf-Evolution高速迭代存不足或过剩。此系统优化了库存结构和运营效企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书通过多渠道收集用户反馈，来快速优化产品线和调整市场策略，在快速变化的市场环境中保持竞争测市场变化，自动调整决策和运营策略，使响应更加精准。这一自动化特性提升了企业竞争力，确保企业在动态环境中保持领先地位。例如，阿里巴巴依托其电商平台和支付系统汇聚海量数据，借助AI自我学习技术优化推荐算法和供应链管理，更加精企业的AI系统在极少人力干预下自主完成学习、推规则和AI技术等，适应复杂环境并自我优化，满足新的需求与挑战。自决自动支持自动生成业务流程、个性化推荐和客户沟通内容，减少人工干预的同时提升客户体验。例如，驭势科技在香港国际机场的无人驾驶项目中实现了高度自主的运营决策，无需人类干预，车辆自主感知、判断行驶路径，持续提升运营效果。数智驱动的六大特质体现了实时性、灵活性和自动化的优势，帮助企业及时响应市场变化并优化运营效率。这些特质不仅构成了数智驱动的核心能企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书历根本性变革。数智技术不再仅是企业的辅助工为智能和敏捷的业务运作。这种循环思维模式不仅在企业运营中具有重要意解据此决定带上雨伞（决策并最终在出门时体系统（CPS）在智能制造中帮助实现柔性和高效高效管理，数智驱动的本质均在于建立这样一套循智能配置与执行层智能配置与执行层用性，正是SUPA模型的核心所在。SUPA通过感企业在复杂的环境中灵活应对，并持续优化运营策企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书解（Understanding）、规划（Planning）和执行（Action）⸺为企业在复杂动态环境UA不同，SUPA的感知环节帮助企业在多个层面上获丰富的数据基础。理解环节是SUPA模型的核心，旨在对数据进行深入分析和解读。通过数据清洗、整合和转换，略提供了科学依据。和战略性，确保企业决策既具操作性又具有长期的盖短期的决策执行方案和长期的资源优化策略，帮执行是SUPA模型的最终环节，通过将规划付仅注重具体方案的落实，还确保执行过程中的资源优化和灵活调整。SUPA模型的执行环节包括组织变革、战略优化和持续反馈机制，使企业在执行过程中能够动态调整，以确保整体运营的有效性和连续性。通过反馈机制，企业能够不断评估行动效果SUPA模型的四个环节构成了数智化企业运营的核心体系，帮助企业在动态环境中灵活应对市场企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书是多种技术的集成应用，更是企业在数智化环境业的高效运作与智能决策，这两个特征分别代表数据自决指企业能够自动收集和解读实时数据，快速做出响应，而无需人为干预。这使得企业在业务运行中可实现对数据的自主处理与决策，智能生成是在更复杂的业务场景中，企业利用生成式人工智能甚至通用人工智能，实现决策能够在未知情境下提出解决方案或创造内容，从一阶段的SUPA环节在数智支持下逐步强化，推人的驱动流程驱动模型驱动数据驱动数智驱动依赖于人的智慧和经验进行数据收集、处理分析与决策执行引入管理信息系统实现流程标准化和使用数学模型和运筹方法优化决策整合大数据和弱人工智能以知识图谱和生成式AI为代表的全面的AI集成和自动化企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书Level0是企业数智化运营的初始阶段，企业主要依赖人的智慧和经验完成数据的收集、分析规划和执行依赖于人的判断和经验，缺乏系统化的数据支持。此阶段企业的数智化水平较低，运营效率和决策速度完全依赖于人员能力，难以应对复Level1流程驱动阶段，企业通过管理信息系统（MIS）实现了流程的标准化、系统化和部分自动化。感知环节通过系统流程进行数据收集，理解环节依赖规则化的数据处理，行动环节变得更加规范。尽管智能化程度有限，但系统化的数据管型和运筹优化算法，提升了规划环节的决策质量。此阶段的核心是通过模型驱动的方式为业务场景提企业借助模型驱动实现资源优化与业务提升，为复环节向智能化迈进。感知环节可以实时处理海量数据，理解环节通过AI挖掘业务逻辑和模式，规划环节基于数据预测未来趋势并调整策略，行动环节更加灵活和高效。数据驱动极大地增强了企业的Level4代表企业数智化运营的最高形态。AI解环节依托深度学习从数据中洞察模式，规划环节自动生成并动态调整策略，行动环节实现完全自动企业在这一阶段实现了组织管理的全面数智化转企业数智化运营的五个阶段展示了企业如何通过SUPA各环节的数智水平提升，逐步构建起应对复杂环境的自我优化和智能决策能力，最终实现以“强数据、强智能”为特点的智能化管理运营，帮助企业在竞争中实现从“人工主导”到“智能协同”的根本性变革。在接下来的内容中，本白皮书将探讨企业数智化运营的五个阶段，即从“人的驱动”到“数智驱动”的演变历程，并通过简要分析每个阶段的特征、应用场景及典型案例，展示企业数智化运营在不同发展阶段中SUPA模型的应用及其核心特征。企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书O企业运营高度依赖于个人的智慧和经验。SUPA循力的决策能力上，强调个体智慧在适应市场变化、感知(Sensing)信息的获取主要依赖于人的观察和市场判断。员工通过经验与直觉感知市场需求、供应链动态等因素，这种非系统化的数据收集方式虽然灵活，但感知(Sensing)信息的获取主要依赖于人的观察和市场判断。员工通过经验与直觉感知市场需求、供应链动态等因素，这种非系统化的数据收集方式虽然灵活，但存在主观性和不确定性。任务的执行依靠员工的沟通与协调。缺少系统性工具支持,信息的传递与行动调整主要依靠人际互动,影响效率和理解(Understanding理解(Understanding)员工对数据进行初步分析,结合经验做出判断。由于缺乏系统化的数据工具,分析多基于主观理解,信息的准确性较决策计划(Planning)员的直觉和经验。管理层根据市场需求和资源状况制定业务计划,但计划的•“人的驱动”阶段具备较强的灵活性和应对能力。个体的智慧和直觉可以快速适应杂和信息不完备的环境中，个人的应变能力尤为重要。然而，个人能力的见、工作负荷及有限的经验均可能对决策质量产生负面影响。此外，对关键企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书A企业是一家专注大型电力设备生产的离散型制造企业，面临着复杂的精细化生产挑战：企业产场需求和内部生产能力，A企业建立了一套生产计划体系，依赖经验丰富的管理者分析订单需求、库存状况、设备产能等数据，制定出总生产计划及详务分配的合理性。在实际操作中，A企业的计划体系常常遇到原材料延迟、设备故障、生产任务延误等意外状况，加之客户可能提出的临时变更或紧急订单，进一步增加了生产过程的不确定性。这些意外因素导划推进受阻，甚至引发订单延期交货，影响企业的产调度会”为核心的应急决策机制，通过各部门的协调和人力决策来维持生产流程。以下是A企业的中遇到的问题，以获取全面的生产信息。问题分析与讨论(Understanding)安排装配车间加班并推迟其他非关键任务。指令下达与执行(Action)各部门汇报生产情况入分析，找出问题根源，讨论解决方案，并协调资生产调度安排各部门根据调整后的计划重新安排工作，管理层通过反馈机制监控执行进度，确保问题得到这种管理方式在应对突发问题时有一定效果，但由于信息传递的不一致、各部门立场不同，会议主持人信息不充分以及个人能力差异，可能导致资模式在面对现代企业日益复杂的运营需求时的局限性，显示出企业向流程化、数据化和智能化转型的企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书响。BPR强调彻底重构业务流程以提高效率，但因高成本和易脱离实际，许多企业更倾向于BPI的持本阶段的数智提升主要集中在Understanding各环节的任务执行通过MIS系统进行规范化，使得任务流转更加高效,避免了各环节的任务执行通过MIS系统进行规范化，使得任务流转更加高效,避免了管理信息系统帮助企业从生产、库存等内部流程中获取数据，增强了对运营状决策计划(Planning)决策计划(Planning)提供了业务流程的统一视图，使得企业可以在较少依赖个体经验的情况下高效•运营经验的标准化是本阶段的关键。管理信息系统将企业在生产、销售、客户服务等环节的经验转化为可复用的流程和算法，以一致方式执行操作，减少人为误差，提升流程稳定性和跨部门协作效率。基于规则的流程自动化则进一步优化了任务调度和推进，避免人工协调的耗时问题，提高整体效率。•流程驱动使企业在提升效率、质量控制和跨部门协同方面获得显著成效。然而，这一阶段的固化流程可能在面对突发事件和快速变化的市场环境时显得灵活性不足。此外，系统实施和维护成本较高，需要平衡标准化和应变能力。企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书在A公司引入ERP系统之前，业务员接到客户订客户客户①订单③报价单①订单③报价单④订单信息⑤生产信息业务部门④订单信息⑤生产信息业务部门②交期确认②交期确认信息系统生产部门生产部门时间）输入ERP系统生成报价单，经客户确认后转化为订单。客户提出缩短交期后，业务员与生产计ERP系统流程化操作提升了沟通效率，避免遗漏关键步骤。排资源和调配物料。系统内置规则确保各部门有序定性，使流程标准化，跨部门协作更加顺畅，提高且系统实施和维护成本较高。企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书配、生产排程、库存管理等业务场景中寻找最优程决策等领域，逐步成为企业提高效率和竞重要工具。模型的建立是模型驱动阶段的重点，常法等。模型建立后，还需要借助求解器进行求解，本阶段企业的数智提升集中于SUPA循环的感知(Sensing)通过数据采集和整理，使企业在进行规理解(感知(Sensing)通过数据采集和整理，使企业在进行规理解(Understanding)利用数据清洗和转换，将原始数据转化为可用于分析的标准化数据，以确保后模型输出的优化方案为行动环节提供了清晰指导。企业可以基于模型结果直接执行优化后的任务方案，确保资源配置决策计划(Planning)•模型驱动通过数学模型和优化算法提升了资源分配、生产调度和供应链管理的效率，确保决策的准确性。例如在生产企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书繁的环境下，某高端半导体制造商面临着多重挑战。尤其在中美贸易摩擦和区域局势变化的背景需求波动直接影响订单评估与生产计划的制定，不确定性加剧了企业的运营难度。企业从接到需求订单到生产计划的制定需经历需求汇整、产能负荷评估、交期评估等多步流程，以确保生产过程的有序汇整主需求MPS汇整主需求MPS-·(订单/预测)产能负荷评估订单交期评估产能负荷评估订单交期评估产能平准规划订单交期评估产能平准规划(月/周计划)(月/周计划)展开日计划展开日计划(每日生产量)传统的生产排程流程难以满足这种多变环境调整产能以降低运营成本。为应对这些问题，企企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书在产能约束下选出利润最高盘点关键资源提供基础在产能约束下选出利润最高盘点关键资源提供基础计算并标准化瓶颈资源的利润贡献，统一数据基准模拟检核组合性，不符合则重新筛选筛选外部需求，计算利润并排除不可按时计算并标准化瓶颈资源的利润贡献，统一数据基准模拟检核组合性，不符合则重新筛选应用APS后，企业的订单评核效率显著提高，投产组合的利润绩效提升31%，设备稼动率增加场波动，系统在灵活性和实时响应方面仍有提升空知识与经验转化为适用的数学模型具有较高难度，企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书业将数据的收集、分析与利用融入到决策过程中，的提升。企业通过多渠道（如社交媒体、传感器、ERP等）获取的海量多样化数据，不再是单纯的运等模型，实现精准预测和资源优化，从而增强企业感知(Sensing)企业通过大数据整合市场、客户和运营数据，形成对市场和内部运作的全感知(Sensing)企业通过大数据整合市场、客户和运营数据，形成对市场和内部运作的全面视图。计算机视觉与语音识别等感知智能技术进一步提升了数据收集的效率与准确性。RPA和智能合约实现了任务的自动化与高效执行。RPA自动化完成数据录入和验证，智能合约则在条件满足时自动触发交易与操作。决策计划(Planning)结合历史数据和机器学习算法，企业制定更精准的决策与资源分配策略，如通过时间序列分析预测市场趋势、优化库存管理，实现灵活规划。理解(Understanding)认知智能使企业能够对收集的数据进认知智能使企业能够对收集的数据进行深入分析与推理，应用推荐算法、自然语言处理等技术识别用户需求与市场模式，为规划提供支持。•数据驱动通过高效的数据分析提升了决策准确性，增强企业对市场变化的快速响应能力。依托大数在金融分析、行为预测等领域获得了深刻洞察，并通过个性化服务提升客户忠诚度。尽管数据驱动能为高风险决策提供支持，但其依赖数据质量，且需投入大量资源，尤其对中小企业来说存在成本负担。技术的快速更新还要求企业不企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书型后由机器人放入箱体，再由人工检验后集中分的瑕疵，且因依赖个人经验导致检测结果不一致。引入了AOI视觉检测系统、机械手臂和工业智能软件，将质检和自动化生产流程进行整合优化。新的流程包括射出成型后由滑轨机器人放入AOI检测治则识别瑕疵，将结果传递给六轴机械手臂以自动分装至良品箱或不良品箱。此外，系统通过收集大量检测样本，利用深度学习不断优化数据模型，从而提升检测精度和速度。这样的流程改造显著提升了检测效率、产品良率并支持不良品溯源，实现了生模型/演算获取图像K模型/演算获取图像K受测物结果判定受测物结果判定软件/服务器这一改造带来了显著效益：检测耗时降至1-4秒，整体生产周期缩短1-2天；检验准确率提升至不良品来源，帮助快速消除潜在问题，避免损失。此创新为羽毛球制造行业树立了数据驱动的智能据优化模型，在一定程度上弥补了模型驱动的局业管理一切任务的自主执行⃞这正是企业数智企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书在企业数智化运营的最高层级（Level4）阶段，企业的运营和决策模式实现了高度智能化，进入以数据与智能技术为核心的创新驱动模式。数智关键特征，使企业具备了从数据采集到自动决策的本阶段的核心思想参考了诺贝尔奖得主丹尼尔卡尼曼在《思考，快与慢》中将系统1定义为快系复杂推理和深度分析的过程。基于这种双系统模以日常运营管理任务为主，后者则主要包括突发事件处理任务以及战略性决策任务。人类认知的“双系统思维”企业运营管理中的人类认知的“双系统思维”“快任务”和“慢任务”快速、直觉性反应复杂推理、深度分析突发事件处理任务突发事件处理任务•高难度、动态变化的“慢任务”突发事件处理任务、战略性决策任务日常运营管理任务在数智驱动阶段，企业的“快系统”任务通过通过生成式AI等技术自动提供优化方案和创新决策建议，以应对市场变化和复杂问题。数智驱动依托数据自决与智能生成的双重赋能，帮助企业在数据的实时支撑下平衡自动化和创新性，显著提高了对数据自决通过自主的数据调控和自动化执行，业在日常运营中实现高效管理。数据自决尤其适合“快任务”，例如库存管理、报表生成等标准化流企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书通过知识图谱技术，企业能够将来自不同渠道的数据整合为语义关联的知识网络，从而实现全流程自动化管理。在零售领域，知识图谱可以分析顾客的购买行为与偏好，为个性化推荐提供支持。例如，亚马逊的COSMO系统通过构建大规模电商知识图谱，提升了推荐系统的精准度与用户体验。同图谱分析用户观看历史，为用户推荐更符合兴趣的营销和反欺诈中实现高效管理。以中国工商银行为例，通过知识图谱技术构建的客户关系图谱和风险评估模型，不仅提高了信贷审批的准确性，还有效识别潜在的欺诈行为。在医疗领域，知识图谱可以助决策方面展示了知识图谱技术的强大潜力。此外，西门子在智能制造中应用知识图谱构建设备管理和故障诊断系统，通过自动化分析和预测维护，智能生成则以融合企业知识的生成式AI技术为核心，专注于处理复杂且不确定性高的任务，通过生成多样化方案支持企业在动态环境下的灵活决术快速生成产品原型和设计稿，并根据用户反馈实时调整优化流程；在医疗领域，AI则帮助制药公司更高效地发现新药分子，加速药物研发；而在创意内容生成方面，AI的技术正在为广告、媒体和影视行业带来自动化变革。基于融合企业知识的生成式增强在高难度决策中的敏捷性。例如，当制造企业在应对供应链中断或突发市场需求时，智能生成技术可以通过历史数据分析生成多个备选方案，模拟不同的执行路径，帮助企业选择最优应对方案。在新市场进入、资源配置等战略性任务中，智能生成不仅优化决策路径，还通过实时数据反馈，持续迭代改进方案，为企业在不确定市场中提供高度灵活数智驱动阶段的SUPA特征主要体现为以下两在数智驱动阶段，数据自决和智能生成推动了环节，知识图谱支持对多源数据的实时整合与语义生成式AI则进一步增强了理解（Understanding）环节的分析深度，利用其推理和模式识别能力帮助生成式AI实现复杂的策略建议和情景模拟，支持企业进行动态决策优化。行动（Action自动化执行，完成从数据采集到决策执行的闭环，数智驱动在SUPA四个环节之间构建了高效的协同反馈机制，通过数据流动与实时反馈实现系统术不仅实时感知库存变化，还通过生成式AI预测需求并自动化调整补货计划，实现从感知到行动的无缝连接。此类系统协同在制造、物流、仓储等领域也得到了广泛应用，确保企业在动态环境中保持高企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书•数据自决驱动任务自动化执行，实现•自主触发“事找人”分配机制，确保•利用实时反馈和数据监控，确保行动•生成式AI提供复杂情景模拟和多方•支持智能化的资源优化配置，制定•基于历史数据和市场预测，为决策 •利用知识图谱对数据进行深层次语•生成式AI通过推理能力，提供多角•支持对复杂数据关系的认知，构建系统级协同在数智驱动阶段，企业的运营逻辑发生了根本性转变⸺驱动企业运作的机制不再是依赖预设的业务流程和人工执行的静态模式，而是基于实时数固化的流程与功能模块推动任务的完成。即便在模型驱动阶段优化了决策，或在数据驱动阶段通过大数据分析和弱人工智能提升了智能化水平，企业的运作依然由固定的流程体系所主导，灵活性受限。务的生成与动态派发。通过知识图谱对数据的智能分析，任务能够自动生成并分发至相关系统或人触发生产、采购、物流等任务的创建与派发，并完成资源调度及闭环执行。这种机制从根本上摆脱了流程固化的限制，将传统的“预设流程推动静态任赋予企业更强的适应能力与响应速度。Level0LevelLevel0Level1Level2Level3预设流程推动静态任务执行预设流程推动静态任务执行LevelLevel4数据自决生成并实时派发任务企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书的销售预测和库存管理系统，在日常运营中高效完成数据随着疫情期间消费者健康意识的增强，智新科技的健康运营中，传统的库存管理系统以往常采用年度销售数据预技部署的销售预测和库存管理系统，通过知识图谱技术来面临短缺风险。知识图谱进一步结合了物流和供应链数销售机会的损失。3.供应链补货方案生成（Planning4.快速执行与反馈（Action系统将库存调整方案自动推通过数据自决，智新科技在日常运营中实现了供应链管理的动态优化，以更低成本和更高效率满足市场需求，建立了敏捷的日常运营管理能力。在即将进入季节性高峰时，智新科技突遇供应链危机：东南亚的某重要芯片供应商因地缘政治事件导致停产，而该芯片是智新科技的健康监测设备中至关重要的组件。若不能快速应对，生产和交付将受到严重影响。智新科技AI系统通过SUPA模型中的四个环节，高效地应对了突发的芯片供应中2.理解（UnderstandingAI结合知识图谱技术分析供应链断裂原因，并评估了供应中断对生产的潜在影响。系统进一步关联了供应商历史数据、全球市场行情和未来订单需求，识别到芯片断供可能影响后续几个月的订单交付，因此需要快速采取应对措施。•替代供应商方案：通过全球扫描找到一家符合技术标准的欧洲供•产品设计调整方案：临时使用另一款相似芯片替代，通过软件调整使其兼容，以便利用库存中的现有芯片缓解供应先保障最紧急的订单交付。AI系统自动分析每个方案的风险、成本和时间，生成了详细的可行性报告供管理层决策。欧洲替代供应商签署了临时采购协议，同时调整生产排程智新科技的供应链管理系统通过日常的数据自决实现了自案应急策略，展示了数智驱动的双系统运营能力。数据自决和智能生成的联动，为企业提供了灵活、智能的供应链应对企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书数智驱动社会生活变革数智驱动经济发展数智驱动产业转型升级数智驱动企业运营管理数智驱动产品和服务创新力，并提升社会的数字素养，为经济和社会生态的协同升级奠定基础。本白皮书将聚焦于数智驱动如何引领企业变革，并为企业在数智化转型中的潜在路径提供策略建议。在数智驱动下，企业将成为具有动态适应能力企业数智驱动白皮书企业数智驱动白皮书数智驱动提供实时数据分析和决策支持，使企业能在突发事件和市场变化中迅速调整策略。例如，亚马逊的全球供应链管理系统通过智能化手段动态优化库存和物流应对需求变化，帮助企业始终面对客户需求的变化，数智驱动赋予企业快速响应和调整生产、服务、资源配置的能力。如海尔集团通过智能工厂系统实现了个性化生产调整，有效提升组织灵活性和市场适应力。通过智能预警和大数据监控提升企业抗风险能力。如特斯拉在全球芯片短缺中通过智能供应链管理及时调整生产，确保供应链稳定