全球產業數字化轉型的脈絡和趨勢日益清晰堅定，成為面向網絡化、智能化方向提質增效及重塑核心競爭力的必備基礎和必經途徑，正在推動生產主體、對象、 工具、模式、場所的全體系重構，正在引致以數據為核心生產要素的增長動力變革，正在形成發展觀、方法論、價值判斷、運行機理等認知框架的範式遷移

基本趨勢

• 產業數字化轉型從被動到主動、從片段到連續、從垂直到協同

產業數字化轉型三大轉變

• 產業數字化轉型呈現平臺化、共享化新特徵

產業數字化轉型新特徵

• 產業數字化轉型重塑開放協同的創新體系

產業數字化轉型重塑創新體系

• 產業數字化轉型引導消費者技能和素養升級 產業數字化轉型的快速推進帶來新興的數字化產品、應用和服務大量湧現，對消費者的數字化資源獲取、理解、處理和利用能力提出更高要求

產業數字化轉型引導公民素養升級

需要解決的關鍵問題

• 不確定性下降和複雜性上升的經濟均衡問題

產業數字化轉型需要解決的經濟均衡問題

• 供給碎片化和需求協同化的全局統籌問題

產業數字化轉型需要解決的全局統籌問題

• 前瞻技術大量湧現和現實需求尚待挖掘的市場培育問題

產業數字化轉型需要解決的市場培育問題

佈局特徵

資料來源 ：中國電子學會整理

• 美國 ：聚焦前沿技術和高端製造業，引領全球數字化轉型浪潮

美國數字化轉型重點發展領域

• 英國 ：強化戰略引領作用，打造數字化強國

英國近年數字化轉型相關戰略

• 德國 ：積極踐行“工業 4.0”，明確五大行動領域

德國數字化轉型主要舉措及行動領域

• 歐盟 ：打造統一數字市場，構築產業轉型共同體

歐盟實施“數字單一市場”的主要舉措

• 法國 ：明確工業轉型和人才培養方案，打造歐洲經濟中心

法國數字化轉型重點舉措

• 日本 ：以技術創新和“互聯工業”為突破口，建設超智能社會

日本數字化轉型重點舉措

• 韓國 ：以建設智能工廠為先導，為製造業轉型積極佈局

韓國製造業數字化轉型重點舉措

• 俄羅斯 ：注重技術自主研發，著力夯實數字化轉型基礎

俄羅斯近年數字化轉型主要戰略

• 新加坡 ：描繪數字化藍圖，助力服務業轉型升級

新加坡數字化轉型若干藍圖

• 泰國 ：以“泰國 4.0”為戰略引領，積極開展國際合作

泰國 4.0 戰略的數字化轉型目標與舉措

全球產業數字化轉型的典型模式

• 製造業：工業互聯網
  成為轉型升級重要突破口 作為新一代網絡信息技術與製造業深度融合的產物，以及實現製造業數字化、網絡化、智能化發展的重要基礎設施，工業互聯網通過數據、勞動、技術、資本、市場等全要素的全面互聯，供應鏈、創新鏈、服務鏈、物流鏈、金融鏈等全產業鏈上下游的高度協同，以及從價值單點式遷移到價值網絡化共生，從商品交換到信息交換再到知識和能力交換的全價值鏈革新重構，大幅提升工具的效用及效率，顯著優化決策的流程與機制，持續創新 以定製化、服務化、融合化為特徵的生產方式、組織形式和商業範式，實現供給側與需求側的精準對接和實時匹配，構築起數字化、網絡化、智能化的新型生產製造體系和服務體系

• 建築業：虛擬建造助力工程全方位數字化轉變 三維可視化建築信息模型(BIM)的出現，為建築工程項目管理提供了新途徑。基於項目現場的各項信息數據，以 BIM 三維數字模型為載體，打造與項目現場精準映射的集成化項目管理平臺，在時間維度上可實現建築從圖紙設計、施工建造、竣工交付到運行維護的全生命週期數據的集成與融合，同時在空間維度上將促進業主、設計、施工、供應商、運營方等各參與方的數據協同與業務協同，最終取得提升項目質量、縮短工程週期、 降低建造成本、提高管理效率的多重效果

• 能源業：大數據可視化平臺提升能源供給效率 建設覆蓋能源生產、傳輸、消費各個環節的數據資源池，搭建一體化的大數據可視化分析平臺，直觀展現貫穿能源生產運營全過程的數據變化趨勢，同時基於對各環節實時數據的深度分析挖掘，在能源生產側實現對能源生產設備的遠程健康管理，在能源傳輸側實現對能源傳輸網絡的運行狀態在線監控、 自動識別和準確預測故障位置，在能源消費側為用戶使用行為特徵分析、能源使用負荷異動識別、能源供需形勢預判等複雜問題提供輔助決策

• 礦產開採業 ：智能裝備實現精準安全的無人開採 智能開採設備基於機器視覺技術可智能感知和測量開採環境，並實時回傳地質條件、設備方位等開採工藝數據，具有較高自主控制能力的開採設備可根據開採條件的變化自動調節開採工藝，實現無人化的自主開採作業

• 畜牧業 ：動物可穿戴設備
  開啟智慧養殖數據入口 智能化的項圈、耳標、腳環等形式多樣的動物可穿戴設備可實時採集畜禽體溫、心率等體徵數據和活動場地、運動量等行為數據，並將數據實時上傳到畜禽大數據監管雲平臺，實現畜禽數據全天候、全流程的記錄和跟蹤。雲端服務器上的配套數據分析軟件將基於原始數據，挖掘深層次的健康信息和行為模式，將其轉換為反映禽畜健康狀態、繁殖預測、餵養需求相關的直觀 圖表和信息，併發送至養殖人員手機端，從而實現對動物飼養、疫病防控、產品安全等 全環節的精準質量管理

• 零售業 ：線上線下一體化精準挖掘用戶消費需求 越來越多的零售商運用計算機視覺、深度學習等人工智能技術將實體門店升級為智慧門店，為消費者提供會員刷臉身份驗證、小程序找貨、掃碼購、刷臉支付等多場景數字化服務，在打造便捷化無感化的用戶購物體驗的同時，收集用戶店內行為數據，基於大數據、圖像識別等技術勾勒用戶精準畫像，通過人工智能算法預測用戶潛在消費需求，並推出及時、精準、個性化的 線上營銷，從而構建線上線下消費數據和營銷數據的閉環
• 物流業 ：倉儲數字化智能化改造加快貨物流通 應用移動互聯網、物聯網、人工智能等先進技術對實體倉庫進行智能化升級改造，已成為物流企業加快貨物週轉、減少物流成本以及增加服務附加值的關鍵戰略。 智能倉儲使用大量的自動導引運輸車、自主移動機器人、分揀機器人、碼垛機器人等倉儲物流機器人，極大地提升貨物流通工作效率；使用三維掃描設備對所有入庫物品進行掃描，並採集物品三維數據信息；使用智能物流管理系統實時建立入庫物品三維數字模型， 實現對庫位、庫存、物件狀態的全程透明化跟蹤和三維可視化調度

• 金融業 ：多源數據分析有效降低金融風險 金融機構彙集用戶的貸款信息、交易記錄、徵信數據等 多源異構數據資源，利用大數據畫像、機器學習、知識圖譜和複雜關係網絡分析等先進技術，對多源數據進行實時處理，建立風險監測預測模型，大規模監測各關係數據中出現的不一致性，促使傳統模式下難以浮現的風險顯性化，從而及時有效地識別騙保、逾期、 壞賬等風險，實現潛在風險規避

全球產業數字化轉型的主要方向

• 推動大數據和人工智能技術創新發展成為各國共性戰略選擇
• 培養數字技能人才是支撐數字化轉型發展的重要舉措
• 圍繞底層技術、標準、知識產權的爭奪愈加激烈
• 組織架構優化及商業模式變革成為企業轉型焦點
• 激發培育契合新一代信息技術特性的應用場景

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