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当前，制造业的价值链正履历从传统的链状结构向全生态价值网络化的转变，这一历程出现出去中央化、产销合一等特点。数字化转型是企业战略性重构，不仅是简朴将原有线下的营业转换到线上，更涉及企业未来营业生长的偏向、响应的组织文化、创新能力和价值缔造能力的重构。

传统制造业的增进曾依赖于劳动力、资源和能源。然而，这种增进模式已基本走到终点，其焦点竞争力的构建现在需要依赖科技的驱动力。数字经济的兴起标志着一个新时代的开启。与工业化时代甚至后工业化时代相比，数字经济带来了哪些新时机，工业化时代又有哪些改变？

1995年，《数字经济——网络智能时代的答应与危急》的作者首次提出了“数字经济”这一看法，稀奇强调了“网络”与“智能”的主要性。那时，互联网尚未在中国获得普及。

从全球经济到社会的生长转变，从商业模式的演进到生产力的提升，这些提高在很洪水平上得益于网络和智能手艺的伟大潜力，它们推动了我们的生长。企业首先需要顺应这些转变，并应对由此发生的挑战。从另一个角度来看，这些转变也为众多企业和行业带来了忧伤的时机。

顺应数字化转型

当谈及制造业转型时，我们为什么更多时刻使用的是“转型”这个词语，而不是“改善”或者“优化”？转型意味着推翻传统认知和多年积累的竞争优势，以追求新的增进时机。“智造”作为制造业的另一个要害词，标志着其正履历一场基个性变化。从制造到智造，制造业的转型体现在多个方面。

已往三十年，新兴企业和行业的崛起开拓了新的赛道，为制造业带来了亘古未有的时机。新旧产业间博弈猛烈，在位企业希望维持已有的竞争优势，如零售业线上与线下的竞争、新能源汽车与燃油车的竞争等。这场博弈不仅推动了市场的快速演变，也促使消费者行为发生转变，激励或倒逼企业不停创新。最终，这种创新将引发组织结构和企业文化的变化，转型本质上是一次深刻的进化和“再生”历程。

应当指出，这里提及的创新，在很洪水平上是由客户需求驱动的，而非纯粹依赖手艺。一些企业的手艺生长已逾越了当前客户需求，形成了未来的手艺贮备。例如，5G手艺尚未完全展现其价值，6G手艺已经在来的路上了。

只管数字化转型已讨论了20多年，许多企业仍面临着伟大挑战，有的失败，有的难以为继。另有许多企业至今仍未找到适合自己的转型战略和路径。

以汽车产业为例，网络智能给汽车产业带来了猛烈变化。未来的汽车，无论是何种能源驱动，都将具备智能化特征，基于网络互联构建。数据作为网络的血液和智能化的基础，其价值的实现需要硬件与软件的有机连系。

在这一历程中，主要涉及三种差其余网络形态：首先是车体内的网络智能系统，它认真车辆内部各系统的高效通讯和协同事情，如自动驾驶手艺和智能车载娱乐系统；其次是车与人及环境互动的智能系统，通过车联网手艺实现车与外界的实时数据交流和通讯，提升蹊径平安和交通效率，如智能交通治理系统和紧要事故响应系统；最后是汽车产业链、价值链和循环生态圈的生长与进化，通过数字化和网络化手段优化产业链运作，实现资源的高效设置和循环行使，推动产业的可连续生长，如数字供应链治理、共享出行服务和循环经济模式。

当前，许多行业都在履历与汽车行业类似的变化，面临“网络”和“智能”带来的袭击，正履历推翻性的转变。而对于制造业而言，其转型和生长需稀奇关注三个方面。

从偏向上看，全球局限内，未来的生长偏向已形成共识。网络智能手艺的规模化应用正推动制造业的转型升级，朝着自动化、智能化、高效和可连续的偏向生长，这将为制造业带来更大的竞争空间和增进潜力。今天，中国制造业在某些细分市场的市占率已异常高，传统的数目和规模增进模式已触及天花板。

从增进方面看，面临手艺和市场的快速转变，制造业需脱节依赖劳动力、资源和能源的传统增进路径。未来的制造业必须不停创新，加速产物和服务的迭代，开拓新市场和客户需求，施展数据的价值，打造差异化竞争优势，以实现耐久增进。

从价值方面看，制造业的价值链正从链状结构转变为全生态价值网络化，这一历程特征为去中央化、产销合一。例如，传统的制造业链条中生产、销售、使用是相互自力的环节，产物力或焦点竞争力主要体现在生产制造环节。同时，制造业还泛起价值链网络去中央化的趋势。随着人工智能的生长，这些特征还将进一步强化。

创新的偏向

当前，中国制造业需认清自身定位。虽然已不再是早年外企的单纯代工厂，拥有了自己的品牌，但在许多细分领域，我们仍在一定水平上依赖外洋巨头所掌控的原质料和生产加工装备。真正的创新不应仅限于产物硬件设计，还应涵盖制造工艺和软件，以实现从模拟、代工到需求和手艺引领的产业升级。

创新是新质生产力的焦点。企业创新需要逾越传统的经济增进模式和生长路径，以实现高质量生长，这必须具备高科技、高效能和高质量的特征。

许多企业投入大量精神举行商业模式创新。然而，对于制造业而言，商业模式创新不足以解决差异化和连续增进的问题。制造业的焦点竞争力应由科技驱动。已往依赖劳动力、资源和能源增进的模式已靠近终点。

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我们正在探索新偏向，通过科技驱动的创新，开发新的制造手艺蹊径，行使新型生产工具变化来降低成本、提升效率，更好地知足用户的个性化需求。同时，我们需要改变追求快速奏效的商业模式，转而耐久坚持科技创新，这需要时间的磨练和沉淀，摒弃短期投资和短期收益的传统生长理念。

详细到企业层面，应关注新质生产力的三个要害要素：生产工具、劳动力队伍和生产关系。企业需要审阅自身状态，从这三个方面评估是否具备介入未来竞争的能力。

中国制造业在追求新的市场和增进点的同时，也面临着一个要害问题：履历了30年的快速增进后，下一步的生长路径是怎样的？

工业化的历程最早始于欧洲，随后转移到美国，再到日本和韩国。每次转移历程中，原有的制造强国都需深图远虑，识别出哪些领域需要坚守，哪些则应放弃。例如，二战后，只管许多欧洲品牌被美国取代，但欧洲仍保留了要害的高端装备制造能力，这成为其在制造业价值链和生态系统中的一项主要焦点竞争力。

当前，中国制造业正站在一个类似十字路口的转折点。我们必须审慎思量，在全球化的竞争名目中，哪些传统优势值得我们继续坚守，哪些领域需要我们勇于放弃？

战略性重构

中国制造业现在面临诸多问题与挑战，这些问题不仅制约了制造业的连续生长，也对中国经济生长的转型升级发生了深远影响。这些问题包罗创新能力不足、资源和环境的双重约束、产业结构调整和升级的压力、劳动力成本的上升、国际竞争的加剧和数字化转型的难题等。总体趋势是推动产业链上下游的协同配合，进而实现产业结构的整体调整。

中国的生产能力已十分重大，人人找不到新的增进点，导致许多行业泛起了所谓的“内卷”征象，其本质在于缺乏差异化。其中部门问题可以通过企业的起劲获得改善，例如增强信息化建设和推进数字化转型。

数字化转型有许多界说。企业是否值得下功夫去做这个，需要看是否有人“买单”，学术里称作由客户价值驱动的企业战略性重构。好比新能源汽车的竞争，最后谁会胜出，这由谁来决议？市场来决议。市场又由谁来决议？由消费者来决议。用户为什么买这个车型，没买谁人车型？现实上有许多考量，性价比和客户体验是要害。

而一个制造企业想要胜出就要依赖制造价值。企业通过数字手艺的应用和组织文化变化升级企业价值链，提高客户体验、知足客户多元和个性化需求，最终为客户和社会缔造价值。

企业的战略性重构不仅仅是将线下营业转移到线上，而是对企业的生长偏向和价值缔造能力举行基个性的重构。若是仅仅将旧有组织结构和信息手艺简朴相加，可能会导致加倍糟糕的“昂贵而低效的旧组织”。

差异企业对数字化的明白各不相同，这与其市场定位相关。以华为为例，自2015年起，华为最先以数据作为新型生产要素，驱动决议、治理和客户剖析，将数字手艺作为新型生产力工具，对企业营业举行周全重塑，实现提质、增效、降本和创新的企业转型升级，并最终落实到营业层面，实现营业的重构。数字化转型是一把手的系统工程，需要企业高层的向导和从上至下的周全设计，不能能一蹴而就。

成为未来企业

面向未来的企业应具备以下基本特征：一是效率，二是创新，三是迅速性，四是协同。关于效率与创新的主要性，前文已有讨论。接下来，我们将探讨迅速性与协同作用的主要性。

制造业向来是一个依赖设计和尺度化的行业。然而，为了顺应手艺、市场和竞争环境的快速转变，迅速性与协同能力已不再是无关紧要的附加优势，而是企业生计和生长的要害要素。对于制造业来说，迅速转型不仅体现在软件系统的天真性、实体产物的快速迭代，还包罗工业制造流程的迅速顺应。同时，提高企业内部，以及企业与用户和生态同伴之间的协同性，也是数字化转型的主要目的之一。

企业变化中，手艺到底起什么作用？不能为了手艺而手艺。转型也一样，不是为了转型而转型。今天，人工智能能否施展其伟大的潜在价值，手艺自己的生长虽然主要，但能否实现大规模的应用落地是要害。

对于制造业企业而言，在研判是否对一项新手艺举行投资时，需要思量以下几个要害因素：首先是商业影响力，即新手艺能否为企业带来实质性和可量化的商业效益；其次是天真性与迅速性，该手艺能否使企业运营加倍天真、响应加倍迅速、决议加倍自力；再次是互联互通性，新手艺是否有助于打破组织内外部，以及组织与价值链各方（包罗用户）的相同障碍，增强整体的毗邻性、互动性和协同性；最后是生长潜力与可扩展性，新手艺是否有潜力在更普遍的领域内规模化应用，并促进企业运营与治理方式的优化甚至重塑。

在企业变化中，手艺的作用不容忽视，但决不能“为了手艺而手艺”。同样的原理，企业转型也非仅为了转型自己。今天，人工智能能否施展伟大的潜在价值，手艺自己的生长虽然主要，但能否实现大规模的应用落地是要害。

中国企业走向天下，另有很长的路要走。今天，不是简朴的“产能走出去”，中国企业全球化的未来的重点是若何让“产物走进去”。

（作者系中欧国际工商学院经济学与决议科学教授、中欧经济学和决议科学系系主任、中欧AI与治理创新研究中央主任、AI与企业治理研究领域主任、企业数智化转型课程联席课程主任）