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科智咨询:2025年AI赋能央企数智化转型研究报告(42页).pdf

上传人: 破*** 编号:993684 2025-12-17 42页 3.63MB

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1、 AIAI 赋能央企赋能央企数智化数智化转型转型研究报告研究报告 迈向世界一流企业的智能引擎迈向世界一流企业的智能引擎 20252025 年年 1 12 2 月月 AI 赋能央企数智化转型迈向世界一流企业的智能引擎 2 目录目录 第一章:AI 赋能央企数智化转型发展概况.4 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向.4 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模.6 三、AI 赋能央企数智化转型发展趋势.8 第二章:AI 赋能央企数智化转型应用现状.10 一、央企 AI 应用发展阶段.10 二、央企 AI 应用行业分布.11 三、央企 AI 应用关键场景.14 四、央企 AI 应用需求驱动.20 五、央

2、企 AI 应用落地进展.22 第三章:AI 赋能央企数智化转型路径与挑战.27 一、AI 赋能央企数智化转型路径.27 二、AI 赋能央企数智化转型挑战.29 三、AI 赋能央企数智化转型对策.31 第四章:AI 赋能央企数智化转型服务商体系.33 一、AI 赋能央企数智化转型服务商全景图谱.33 二、AI 赋能央企数智化转型服务商能力要求.36 三、AI 赋能央企数智化转型服务商采购倾向.38 四、AI 赋能央企数智化转型服务商进入策略.39 第五章:未来展望.40 一、AI 赋能央企数智化转型未来展望.40 AI 赋能央企数智化转型迈向世界一流企业的智能引擎 3 前言前言 当前,全球正处于

3、一场由人工智能引领的产业变革浪潮中,中央企业(简称“央企”)作为国民经济的“顶梁柱”和“压舱石”,肩负着引领产业升级、保障国家经济安全与战略发展的使命。其数智化转型不仅关乎自身竞争力提升,更是推动国家数字经济发展和新型工业化建设的关键。当前央企已步入从“业务数字化”向“业务数智化”转型的关键阶段。央企作为国民经济的中流砥柱,面临着国家战略、全球竞争和内部转型的三重需求。在宏观层面上须践行“新质生产力”与“高质量发展”的顶层设计,担当科技创新的排头兵;在竞争层面需应对全球领先企业利用智能化手段重构价值链的战略挤压;在运营层面则有待破解因规模体量带来的管理复杂性与市场创新敏捷性之间的深层矛盾。当前

4、人工智能作为一项前沿技术,其核心在于如何激活海量数据要素的潜在价值,并转化为前瞻性的决策力与创新性的业务模式。是构筑未来核心竞争力的战略引擎。白皮书一方面展现了我司对央企数智化转型的深入研究,另一方面希望能为央企数智化领域服务商精准找到突破央企的机会与切入点,本报告会重点研究 AI(Artificial Intelligence 人工智能)在央企的应用现状、应用趋势,竞争环境等,为行业进入者提供全景式的分析和洞察。本报告以国资委下属 100 家央企为研究锚点,即能精准把握国内 AI 赋能央企数智化转型的核心脉络,也可以为下游服务商提供清晰的破局路径。AI 赋能央企数智化转型迈向世界一流企业的智

5、能引擎 4 第一章第一章:A AI I 赋能央企赋能央企数智化数智化转型发展转型发展概况概况 一、一、AIAI 赋能央企赋能央企数智化数智化转型政策导向转型政策导向 主要结论主要结论:政策政策上上聚焦聚焦场景、算力、数据治理三方面场景、算力、数据治理三方面。场景场景方面专注方面专注能源、制造等能源、制造等央央企的垂类场景企的垂类场景(如(如智能巡检、预测性维护智能巡检、预测性维护等)等)。算力算力方面将加快方面将加快建设智算中心,建设智算中心,以以国产算国产算力芯片力芯片为主为主。数据治理数据治理方面方面则则关注关注生成式生成式 AIAI 的数据标注、合规审核、质量评估的数据标注、合规审核、质

6、量评估等等。2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环,且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑,形成系统性推进框架。2023年顶层设计阶段,政策明确 AI 发展战略定位,将三维支撑纳入央企中长期规划重点,划定能源、制造等重点应用领域,提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 年深化部署阶段,国资委启动“AI+”专项行动,发布首批 40 个战略性高价值场景清单,引导央企加速数据中心向智算中心转型,推动行业数据产业共同体组建,明确三维支撑的具体实施路径。2025 年落地推进阶段,政策聚焦成效强化,扩大高价值场景覆盖至超 50

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根据《AI 赋能央企数智化转型研究报告》,全文主要内容概括如下: 1. **政策导向**:政策聚焦场景、算力、数据治理,2023-2025年形成“顶层设计-深化部署-落地推进”闭环,推动AI在央企应用。 2. **市场规模**:2023年央企数智化市场规模3230亿,预计2027年突破5150亿,AI应用市场增速快,2024年市场规模达320亿。 3. **发展趋势**:从“信息化”到“智能化”,基建端以“自主可控”为核心,场景端从“单点试点”向“全领域规模化渗透”,数据端注重高质量数据集建设。 4. **应用现状**:央企AI应用发展呈阶梯式,从早期探索到规模化平台化,再到深度融合创新,应用场景涵盖通用支撑、垂类和战略攻坚。 5. **路径与挑战**:转型路径包括自主技术底座、场景落地、组织升级、政策转化、生态共建和数据安全,挑战包括技术、数据、组织、战略和生态。 6. **服务商体系**:服务商需满足核心系统和非核心系统的不同要求,核心系统需安全可控、深度适配,非核心系统需合规高效、性价比高。 7. **未来展望**:技术深化、场景跃迁、生态升级,AI与信创、大模型深度协同,场景从辅助支撑到核心驱动,生态从供需匹配到共建共创。
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