2020年5月13日,国家发展改革委会正式启动了“数字化转型伙伴行动”。行动特别要求加强针对数字化转型共性解决方案的研发。针对传统企业数字化转型面临的共性问题,研发有针对性的解决方案及标准。
就在近日,华为发布报告《数字化转型,从战略到执行》,报告结合100多个国家的案例与数据,从6个角度(个人-家庭-企业-城市-行业-国家)、4个层次(国家-城市-行业-企业),系统解读了数字化转型从战略到执行的全景框架,洞察实践,以及不同数字化转型阶段数字基础设施的部署,重点及对数字经济的量化影响。
企业数字化转型作为国家数字经济实践的排头兵,其数字化转型的可行性方案、标准化路径、丰富维度模式是国内众多经济角色的参考要素。
此报告尤其以企业数字化转型为代表的部分,详述了企业不同数字化转型阶段数字基础设施的部署。企业在数字化转型过程中的渐进过程、特性、及典型应用等。

一、基础信息化阶段
第一个阶段企业主要完成基础信息化系统搭建,建立企业内部统一运营管理能力。特性重点展现在业务条线内完成的核心企业信息系统的搭建;进行核心价值业务环节的可视化,如合适的话,同时嵌入点状智能化应用等等。
典型应如ERP、SRM、CRM系统实施及集成,POS销售、客服多终端应用APP及可视化报表,主数据的搭建完善等。
二、应用数字化阶段
第二个阶段企业主要推进对关键业务流程实施可视化、智能化的流程搭建。特性展现在集团内基础系统集成,全面实现信息化,数据架构清晰完善;关键业务流程的可视化;点状智能化应用探索等。
典型应如实时生产监控室,设备智能预防性维护,远程设备操作,无人车、无人机等。
三、全面系统化阶段
第三个阶段企业重点开展全局可视化管理和智能化决策,支持业务实现商业模式创新。特性重点展现在针对业务单元整体具备全局,可视化及分析能力,可快速锁定异常,并辅助决策;运用智能化手段进行商业模式创新等。
典型应如供应链控制塔台(自动订货、库存分配及调配等),AI辅助研发设计,大数据业务预测沙盘等。
四、智慧生态化阶段
第三个阶段企业通过AI等技术应用,实现业务管理逐步向全面智能化发展。实际中,数字化的理想状态,因企业仍需要人的参与与决策,较难实现“体”层面的全面智能化,而重点则关注运用AI等技术联动业务不同环节,实现业务自动化的过程。
典型应用如数字孪生,无人工厂等。
报告中华为提及企业数字化阶段:夯实业务核心系统及数据体系构建,探索数字化、智能化应用。
无论是基础信息化还是应用数字化、全面系统化、智慧生态化,每一个阶段,离不开应用、软件、系统等数字化基础设施的建设与运用。近年数字化浪潮推动下,不少企业追逐速度而忽略效率,使得数字化基础设施搭建过程稳定性、效率性、安全性存在诸多隐患,影响企业数字化转型的长效发展。
华为重要数字化生态伙伴之一,Testin云测在应用、软件、系统等信息化基础设施质量保障层面,沉淀了前沿测试技术与专业企业级服务能力。
Testin云测是云测试领域的开创者和引领者,服务超过百万的企业及开发者,通过云测试模式,企业及开发者可以实现IT测试流程线上化、智能化。与传统人力测试相比,在同等测试需求下,云测试可以实现测试成本降低30%,测试效率提高50%。
值得一提的是,Testin云测旗下鸿蒙云测试平台,覆盖搭载华为HarmonyOS系统的所有主流机型,是国内首家提供HarmonyOS原生应用测试的第三方服务商。
该鸿蒙OS原生应用测试服务,在支持保障应用质量的同时,大大降低适配Harmony OS的硬件与时间成本,进一步推进Harmony OS在移动端的迅速普及,促进Harmony OS数字化生活延展与落地。
深度ToB端服务经验与软件层质量保障技术实力,是华为与Testin云测在数字化发展过程中深度协作的底层因素。
十四五以来,应用、软件、系统等的质量,对于企业的数字化转型重要性显著提升,测试作为保障这些数字化基础设施质量的核心环节,成为企业在数字化转型长足工作建设考量的核心要素之一。
宏观层面,行业需要在保障数字化体系建设质量的同时,实现数字化价值的长效落地,微观层面,企业需要重视转型过程数字化质量体系的打造,以实现保障需求的同时,降本增效,实现行业竞争力的优势建立。
华为作为ICT巨头为企业数字化过程梳理与盘点出了综合维度的可行性路径参考,Testin云测则在此环节作为数字化护航者的角色,帮助企业在转型过程中数字化基础设施建设的稳定、安全、可靠,共同促进各行各业数字化转型的进程,提升经济社会的整体效能。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。