原標題：AI上云給數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來加速度

來源：經(jīng)濟日報

近年來，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵力量和經(jīng)濟增長新的動力源泉。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不但是國家的戰(zhàn)略選擇，也已經(jīng)成為各地區(qū)的發(fā)展共識。

騰訊研究院發(fā)布的《數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)報告2021》(以下稱“報告”)顯示，當前，我國49%的城市貢獻了80%的數(shù)字化規(guī)模，尤其是北上深廣等城市的數(shù)字化發(fā)展水平明顯高于其他城市。與此同時，其他一些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也呈現(xiàn)出不少亮點。山東、河南、江蘇、湖北、湖南、河北等省份的規(guī)模和增速均位列全國前十。一方面，是因為新冠疫情推動了各地數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程，另一方面，這些地區(qū)也普遍推出了積極的數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策，效果明顯。

有專家認為，盡管各地區(qū)和各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢越發(fā)明顯，但是面對激烈的區(qū)域競爭、市場競爭和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需求，如何進一步找到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速度，依然是各地區(qū)、各行業(yè)和企業(yè)無法回避的一個課題。報告透露出的幾個發(fā)展趨勢格外值得關(guān)注。

首先，云計算和AI協(xié)同發(fā)展，增強云上智能應用開發(fā)。

云計算已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎設施，上云也成了各地區(qū)、各行業(yè)的普遍選擇甚至優(yōu)先選擇。例如，不少城市都在通過云計算平臺來運維、整合區(qū)域內(nèi)分散的硬件、軟件和數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)資源共享及業(yè)務協(xié)同，給城市事務的運轉(zhuǎn)裝上“大腦”，推動智慧城市建設，顯著提升了城市管理和公共服務能力。

報告顯示，從地區(qū)角度看，上海、北京、廣東用云量位列全國各省市前三。從用云量增速來看，新疆、陜西、遼寧、寧夏、內(nèi)蒙古、西藏、安徽、湖南、青海、甘肅則分列前十?？梢钥闯觯@十個省份并非傳統(tǒng)意義上的經(jīng)濟強省，用云量增速較快，意味著這些省份都越來越重視通過上云加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尋找新的經(jīng)濟增長點。

從行業(yè)角度看，大部分行業(yè)的用云量都在顯著增長。報告顯示，過去一年，電商用云量一枝獨秀，是行業(yè)平均值的7倍多，文創(chuàng)和游戲用云量是行業(yè)均值的2.7倍和1.7倍。此外，新冠疫情使得大量政務、醫(yī)療應用上線，用云量增速分別超200%和140%。

AI(人工智能)技術(shù)是云計算之外的另一個數(shù)字化轉(zhuǎn)型支點。

從賦智量(AI使用量)方面看，北京、廣東、上海大幅領先，反映出三地固有的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢。此外，以寧夏、云南為代表的西部和遼寧、吉林為代表的東北部賦智量增速最快，反映出這些地區(qū)正利用AI技術(shù)實現(xiàn)快步追趕。

從行業(yè)角度看，AI在金融業(yè)應用最多，是行業(yè)均值的5倍多，因為金融業(yè)對效率和安全的需求都比較大，AI則非常適合用于智能風控和智能營銷。此外，文創(chuàng)、生活互聯(lián)甚至房地產(chǎn)和零售，都是AI高頻用戶。文旅等受疫情沖擊嚴重的行業(yè)，也很重視通過加速AI應用進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

值得注意的是，云計算和AI協(xié)同發(fā)展正在成為一種技術(shù)趨勢。AI是高資源消耗、強計算類的、體現(xiàn)規(guī)模效應的技術(shù)，與云計算結(jié)合應用是水到渠成的事情。將AI開發(fā)能力移植上云，可以提供一個高效且劃算的AI開發(fā)環(huán)境。對于各地區(qū)和各行業(yè)來說，打造良好的政策環(huán)境、技術(shù)環(huán)境、商業(yè)環(huán)境助推AI上云，讓云計算和AI生成良好的互利生態(tài)，可以大大加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進度。

其次，對于各地區(qū)來說，加大對數(shù)字化高潛行業(yè)的相關(guān)投入，同時推動產(chǎn)城融合發(fā)展，將城市數(shù)字化和行業(yè)數(shù)字化一體化推進，可以有效推動區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在傳統(tǒng)行業(yè)中，潛在數(shù)據(jù)量越大、數(shù)據(jù)品類越豐富的行業(yè)，數(shù)字化增速越快，這樣的行業(yè)就是數(shù)字化高潛行業(yè)。例如廣電、醫(yī)療、制造、教育和零售等行業(yè)。與此同時，不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集群有明顯差別，各地應結(jié)合自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特點，對區(qū)域內(nèi)的數(shù)字化高潛行業(yè)加大投入力度，以此推動區(qū)域內(nèi)數(shù)字化水平的快速提升。

第三，從企業(yè)角度看，則要以人為本構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型，實現(xiàn)需求和生產(chǎn)的高效協(xié)同，完成數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的融合共建。

從客戶需求出發(fā)，先對最終用戶和客戶進行數(shù)字化連接，展現(xiàn)數(shù)字化營銷、服務和社群運營等，由此再逐步傳導到業(yè)務生產(chǎn)側(cè)的數(shù)字化，實現(xiàn)更柔性的按需生產(chǎn)，同時配合進行企業(yè)運營管理的數(shù)字化改造。這一路徑往往適合零售等2C企業(yè)。

從業(yè)務生產(chǎn)出發(fā)，先對生產(chǎn)的重點環(huán)節(jié)或流程進行數(shù)字化改造，提升生產(chǎn)質(zhì)量和效率，再進一步推進自身數(shù)字化運營管理提升，以及供應鏈上下游數(shù)字化，再延伸客戶側(cè)的數(shù)字化連接和運營，精準供給。這一路徑適合于裝備制造等2B企業(yè)。

從組織管理出發(fā)，先考慮組織管理降本增效，針對辦公、財務、人力資源等非業(yè)務單元進行數(shù)字化改造，由此再向各業(yè)務單元和客戶觸點延伸，疊加新應用，同時不斷推動數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，實現(xiàn)組織數(shù)字化協(xié)同。這一路徑適合于大型企業(yè)、事業(yè)單位等。(經(jīng)濟日報記者 郭靜原）

[責任編輯：楊凡、崔中連]

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