全球产业数字化转型的基本趋势
- 产业数字化转型从被动到主动、从片段到连续、从垂直到协同
- 产业数字化转型呈现平台化、共享化新特征
- 产业数字化转型重塑开放协同的创新体系
- 产业数字化转型引导消费者技能和素养升级
全球产业数字化转型共性关键问题
（一）不确定性下降和复杂性上升的经济均衡问题
信息处理、分析、应用的难度和复杂性在大幅提升，软硬件购买、装置调试、架构重建、技能学习、人才配备等方面的投入会有显著增加，如何合理设置投入模式和预估收益周期，如何采用最经济的方式，如何控制不确定性是产业数字化转型面临的首要问题。
（二）供给碎片化和需求协同化的全局统筹问题
产业数字化转型的发轫可追溯到近 60年前，主要包括研发设计、生产制造、经营 管理三大主要领域。
研发设计经历了从二维到三维，从仿真到孪生的演进，从单一零部件延伸到整机和产品全生命周期。
生产制造经历了从获取生产数据到配置生产资源，再到协同生产过程及优化生产体系的持续进步。
经营管理经历了以面向产、供、销的生产优化为中心，以面向企业内部的运营优化为中心和以面向供应链、价值链的资源优化为中心的三个阶段，已开始向云端迁移。
囿于技术架构和业务模式，绝大部分数字化转型的供给还是沿着从点到线的路径进行拓展，相对碎片化、封闭化，持续形成大量数据孤岛，与产业在当前全局优化协同大集成的需求不相匹配。
（三）前瞻技术大量涌现和现实需求尚待挖掘的市场培育问题
如何挖掘和培育兼具实践应用价值和示范推广意义的多类型市场需求，充分发挥前 瞻技术持续迭代和演进的创新特性，是产业数字化转型正面临的现实问题。
各国数字化转型布局
（一）美国
聚焦前沿技术和高端制造业领跑全球数字化转型浪潮
美国先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》 《为人工智能的未来做好准备》《美国机器智能国家战略》，构建了以开放创新为基础、以促进传统产业转型为主旨的政策体系，有效促进了数字化转型的发展进程。
为引导实体经济复苏，金融危机后美国进行再工业化，先后发布《智能制造振兴计划》《先进制造业美国领导力战略》，提出依托新一代信息技术等创新。
（二）英国
强化战略引领作用打造数字化强国
英国政府于 2017年发布《英国数字战略》，提出了多项数字化转型战略，包括连接战略、数字技能与包容性战略、数字经济战略、数字转型战略、网络空间战略、数字政府战略和数据经济战略，为数字化转型作出全面部署。
英国发布《产业战略：打造适合未来的英国》，旨在与产业界合作开展科技创新和应用研究， 实现人工智能技术的创新应用，将英国建设为全球人工智能与数据驱动的创新中心。
2018年，英国政府出台《产业战略：人工智能领域行动》，再次强调支持人工智能创新以提升生产力，使英国成为全球创立数字化企业的最佳之地。
（三）德国
积极践行“工业4.0”明确五大行动领域
德国以“工业4.0 ”为核心，逐步完善数字化转型计划，并为中小企业提供良好发展 环境。
2016年3月，德国联邦政府正式推出了《数字化战略2025》，强调利用“工业4.0” 促进传统产业的数字化转型，提出了跨部门跨行业的“智能化联网战略”，建立开放型创 新平台，促进政府与企业的协同创新。
2018年12月，德国政府明确指出了数字化转型的五个行动领域，分别为数字技 能、信息基础设施、创新和数字化转型、数字化变革中的社会和现代国家，旨在使数字化变革惠及每个公民，并针对数字革命带来的挑战提供具体解决方案。
（四）欧盟
打造统一数字市场构筑产业转型共同体
为加快欧盟数字化转型步伐，欧盟坚持合作共赢原则，共同推动建立统一的数字市场，为成员国产业协同发展提供有力条件。
2015年欧盟委员会启动《数字化单一市场战略》，通过一系列措施消除法律和监管障碍，着力将28个成员国打造成统一的数字市场。
欧盟委员会于2016年4月出台《产业数字化新规划》，计划在5G、云计算、物联网和网络安全等重点领域加快建立共同标准，以统筹欧盟各成员国的产业数字化转型。
基于传统行业数字化转型明显滞后的现状，欧盟在整合成员国已经出台的工业数字化战略基础上，逐步形成《欧洲工业数字化战略》，以打造开放协同的创新体系、培育创新型企业为路径，确保欧盟在产业数字化转型方面处于全球领先地位。
（五）法国
明确工业转型和人才培养方案打造欧洲经济中心
在经历“去工业化”阵痛后，法国实施了一系列创新驱动工业转型升级和提升数字技 能的相关政策方案，旨在通过新一代信息技术带动经济增长模式变革，实现重返欧洲经济中心的战略目标。
2018年9月20日，法国公布了《利用数字技术促进工业转型的方案》， 提出加强法国本土工业生态系统建设，打造具有创新力的工业中心。
2018年11月，法国宣布 启动“工业版图计划”，通过对工业园区、土地资源、创新要素的整合促进产业迭代，建设更具竞争力的法国工业。
（六）日本
以技术创新和“互联工业”为突破口建设超智能社会
2016年，日本发布《第五期（2016-2020年度）科学技术基本计划》。
互联工业作为“社会 5.0 ”的重要组成部分，得到政府的高度关注，日本产经省推动成立了工业价值链促进会并发布《日本互联工业价值链的战略实施框架》，提出的新一代工业价值链参考架构成为日本发展高端制造业的新抓手。
2018年6月发布的《日本制造业白皮书》强调“通过连接人、设备、系统、技术等 创造新的附加值”，正式明确将互联工业作为制造业发展的战略目标。
(七) 韩国
以建设智能工厂为先导为制造业转型积极布局
2018年2月，韩国政府发布《第四期科学技术基本计划(2018 — 2022)》。
2018年12月，提出到2022年 建设3万个智能工厂及10个智能产业园，成立3000亿韩元规模的智能工厂设计建设企业基金。
2019年6月，韩国公布了人工智能产业的发展目标和投资计划。
（八）俄罗斯
注重技术自主研发着力夯实数字化转型基础
俄罗斯政府强调提升本国信息技术自主研发能力以保障国家利益。
2017年，俄罗斯政府相继发布《2017-2030年俄联邦信息社会发展战略》和《俄罗斯联邦数字经济规划》。
2018年，俄总统普京签署《2024年前俄联邦发展国家目标和战略任务》总统令，指出要在公共服务、医疗、教育和工业等领域引入新一代信息 技术和平台解决方案，确保 2024年前在智能制造、机器人、智能物流等领域进入全球五强。
（九）新加坡
描绘数字化蓝图助力服务业转型升级
新加坡为加快数字化步伐，推出一系列“数字化蓝图”勾勒经济社会的整体转型发展计划，以服务业转型为重点寻求数字化新变革。
2014年，新加坡公布“智慧国2025”发展蓝图，
2016年，新加坡公布产业转型蓝图，提出涵盖能源化工、航空业、医疗保健、金融、教育等23个具体行业的转型措施及发展目标，
2018年推出“服务与数字经济蓝图”，重点提升本国服务业领域的数字创新能力。
全球产业数字化转型的典型模式
（一）制造业
工业互联网成为转型升级重要突破口
（二）建筑业
虚拟建造助力工程全方位数字化转变
BIM的出现，为建筑工程项目管理提供了新途径。基于项目现场的各项信息数据，以BIM三维数字模型为载体，打造与项目现场精准映射的集成化项目管理平台，在时间维度上可实现建筑从图纸设计、施工建造、竣工交付到运行维护的全生命周期数据的集成与融合，同时在空间维度上将促进业主、设计、施工、供应商、运营 方等各参与方的数据协同与业务协同，最终取得提升项目质量、缩短工程周期、降低建造 成本、提高管理效率的多重效果。
英国使用BIM的企业已达到74%,并有 72%的被调查者认为利用BIM可节约33%的工程项目建设成本。
（三）能源业
大数据可视化平台提升能源供给效率
当前，全球已步入能源紧缺时代，提升能源生产和利用效率成为急需解决的突出问题，能源大数据是解决这一问题的有效手段。
建设覆盖能源生产、传输、消费各个环节的数据资源池，搭建一体化的大数据可视化分析平台成为必然之路。
据国际市场研究机构GTM Research预测，至2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模。
(四)矿产开采业
智能装备实现精准安全的无人开采
矿产开采的地质环境条件复杂而危险，使用智能化的开采装备不仅可以更加精准地 确定开采方位和开采工艺，提高开采效率，更有助于实现安全生产。
2018年9月，石油巨头荷兰皇家壳牌宣布了一项重大计划，提出将和微软公司扩大合作，在石油行业大规模推行人工智能的应用，其中包括定向井钻井人工智能化应 用。
2019年5月，全球知名矿山设备生产厂家美国卡特彼勒公司（CAT）推出了新一代智能挖掘机，智能挖掘机的应用将 使挖掘工作效率提高4W ,同时设备保养成本降低211%。
（五）畜牧业
动物可穿戴设备开启智慧养殖数据入口
畜禽健康状况是畜牧业关注的焦点问题，以感知技术为切入点，对畜禽体征及行为 进行监测、分析和预测成为农场实现精准养殖的可行选择。
2025年，动物可穿戴行业市场规模预计可达到26亿美—元。
巴西的一家提供牧牛智能服务的初创公司实现了通过可穿戴设备将牛的基本信息上传到云端并进行数据分析，为养殖者提供图表化的牲口信息。
总部位于新加坡的农业科技公司SmartAHC研制了一款智能耳环，用于探测猪的体征数据并预测猪的疾病和繁殖情况。
（六）零售业
线上线下一体化精准挖掘用户消费需求
在传统零售与电商业务增速双双趋缓的背景下，如何打通线上线下渠道形成优势互 补效应，帮助零售商准确触达用户消费需求成为破局关键。
2018年初，美国电商巨头亚马逊推出了第一家无人便利店Amazon Go。
于今年，Amazon Go的目标是在全美开设3000 家Amazon Go无人零售店，试图结合其线上零售优势，在 20余年积累的电子商务数据基础之上建立一套线上线上零售数据汇聚的消费体系。
（七）物流业
仓储数字化智能化改造加快货物流通
连接物流上下游环节的仓储是物流全链路的中枢部分，在现代物流企业中占据举足轻重的地位。
2019年7月中旬，DHL发布了智能仓库计划，展示了DHL利用物联网、数据分析 和数字挛生等技术连接物理和虚拟仓库，打造数字挛生智能 仓库的解决方案。
2019年7月9日，京东物流宣布其建设的首个大件智能仓库可存储商品达数10万件，运营效率提升6倍。
（八）金融业
多源数据分析有效降低金融风险
金融机构汇集用户的贷款信息、交易记录、征信数据等多源异构数据资源，利用大数据画像、机器学习、知识图谱和复杂关系网络分析等先进技术 对多源数据进行实时处理，建立风险监测预测模型，大规模监测各关系数据中出现的不一致性，促使传统模式下难以浮现的风险显性化，从而及时有效地识别骗保、逾期、坏账等风险, 实现潜在风险规避。
美国互联网金融公司ZcstFinanee?出基于大数据分析 SJ的收债评分，以大数据技术为基础采集并融合多源数 据，基于幵发的10个机器学习分析模型，可在5秒钟内，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，得到超过7 万个的评估指标。
全球产业数字化转型的主要方向
一、推动大数据和人工智能技术创新发展成为各国共性战略选择；
二、培养数字技能人才是支撑数字化转型发展的重要举措；
三、围绕底层技术、标准、知识产权的争夺愈加激烈；
四、组织架构优化及商业模式变革成为企业转型焦点；
五、激发培育契合新一代信息技术特性的应用场景。