数志第5期

DIGITALIZATION 

2021年第5期

专注数字化

赋能区域经济

携手数字化征程

共享数字化发展

促进数字南京和数字江苏加快发展

总 指 导

总 顾 问

总 策 划

总     编

主任编辑 

编     辑 

丁荣余

钱志新

卜安洵

何 伟

张 炜 

彭海洋 王杨露

主办方：

江苏省数字经济商会

大任智库

南京市企业数字化转型研究会  

BE A LEADER IN DIGITAL TRANSFORMATION

目录

01

02

观点志

卜安洵：从模拟世界到数字世界，我们迎来了一个怎样的新世界？何   伟：《企业平台化，发现HR的新使命》

陈   红：“透明工厂”——智能制造的新样本（方法纲要）

03

人物志

顾建党：二十八载风雨兼程，铸就“劳模”勋章！

04

产品志

南京中冠：数据可视化案例集

南钢集团有限公司

目录

06

企业志

亿嘉和科技股份有限公司

江苏力鼎环保装备有限公司

08

关于我们

我们的服务内容

我们的主要活动

关于征集《企业数字化转型优秀案例》的通知

江苏省数字经济商会邀请函

07

活动志

【数创星云】之“知识产权大数据赋能科技园区招商和企业服务”

05

技术志

AI中台才是数字化中台最终发展方向？

近日，国家统计局正式公布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，首次确定了数字经济的基本范围。国家统计局副局长鲜祖德针对数字经济的概念界定、《数字经济分类》遵循的基本原则、主要内容、研制过程、相关意义等进行专题解读。

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，数字化转型正在驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，对世界经济、政治和科技格局产生深远影响。作为衡量数字经济发展水平的重要统计标准，《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》（下文简称《数字经济分类》）已在国家统计局网站公开发布。国家统计局副局长鲜祖德对《数字经济分类》的有关情况进行专题解读。

什么是数字经济？国家统计局正式发文解读

来源：信息化百人会

2016年，杭州G20峰会通过了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，首次将“数字经济”列为G20创新增长蓝图中的一项重要议题，数字经济的概念从那时起应运而生。2017年政府工作报告首次提出数字经济，指出要推动“互联网+”深入发展、促进数字经济加快成长。近年来，我国深入实施数字经济发展战略，新一代数

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字技术创新活跃、快速扩散，加速与经济社会各行业各领域深入融合，有力支撑了现代化经济体系的构建和经济社会的高质量发展。

       数字经济是一个内涵比较宽泛的概念，而且随着人类社会逐渐进入以数字化为主要标志的新阶段，数字经济的内涵不断扩展延伸。《数字经济分类》以相关文件为指导，结合统计工作实际，将数字经济界定为以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。需要强调的是，数字经济紧扣三个要素，即数据资源、现代信息网络和信息通信技术。这三个要素缺一不可。

       统计标准在研制过程中都需要尽量保证标准的科学性、全面性、前瞻性和可操作性。在《数字经济分类》的研制过程中，主要把握了以下几项原则。

       一是需求导向，全面涵盖。《数字经济分类》贯彻落实党中央、国务院关于数字经济发展战略的重大决策部署，依据G20峰会提出的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，以及“十四五”规划《纲要》《国家信息化发展战略纲要》等政策文件，从“数字产业化”和“产业数字化”两个方面，分别从经济社会全行业和数字产业化发展领域，确定数字经济及其核心产业的基本范围。

        二是国际接轨，科学可比。《数字经济分类》充分借鉴经济合作与发展组织（OECD）和美国经济分析局（BEA）关于数字经济分类的方法，遵循两者在分类中的共性原则，建立具有国际可比性的数字经济产业统计分类。同时准确把握中国数字经济发展客观实际，参照《新产业新业态新商业模式统计分类（2018）》《战略性新兴产业分类（2018）》《统计上划分信息相关产业暂行规定》等相关统计分类标准，涵盖了与数字技术存在关联的各种经济活动。

        三是立足当下，着眼未来。《数字经济分类》基于《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）同质性原则，涵盖了国民经济行业分类中符合数字经济产业特征的和以提供数字产品（货物或服务）为目的的相关活动。由于数字经济具有发展速度快、融合程度高、业务模式新等特点，《数字经济分类》也包含一部分近年来发展迅猛或者已经出现苗头、但在国民经济行业分类中尚没有单独列示的数字经济活动，以反映我国数字经济产业的最新动态和发展趋势。

       四是注重实际，切实可行。《数字经济分类》立足现行统计制度和方法，聚焦数字经济相关实物量和价值量指标需求，充分考虑数字经济产业活动数据的可获得

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《数字经济分类》从“数字产业化”和“产业数字化”两个方面，确定了数字经济的基本范围，将其分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业等5大类。

 其中，前4大类为数字产业化部分，即数字经济核心产业，是指为产业数字化发展提供数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动，对应于《国民经济行业分类》中的26个大类、68个中类、126个小类，是数字经济发展的基础。

 第5大类产业数字化部分，是指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升，是数字技术与实体经济的融合。该部分涵盖智慧农业、智能制造、智能交通、智慧物流、数字金融、数字商贸、数字社会、数字政府等数字化应用场景，对应于《国民经济行业分类》中的91个大类、431个中类、1256个小类，体现了数字技术已经并将进一步与国民经济各行业产生深度渗透和广泛融合。

在《数字经济分类》中，数字产业化和产业数字化形成了互补关系。以制造业为例，数字产品制造业是指支撑数字信息处理的终端设备、相关电子元器件以及高度应用数字化技术的智能设备的制造，属于“数字产业化”部分，包括计算机制造、通讯及雷达设备制造、数字媒体设备制造、智能设备制造、电子元器件及设备制造和其他数字产品制造业。智能制造是指利用数字孪生、人工智能、5G、区块链、VR/AR、边缘计算、试验验证、仿真技术等新一代信息技术与先进制造技术深入融合，旨在提高制造业质量和核心竞争力的先进生产方式，属于“产业数字化”部分，主要包括数字化通用专用设备制造、数字化运输设备制造、数字化电气机械器材和仪器仪表制造、其他智能制造。数字产品制造业和智能制造是按照《国民经济行业分类》划分的制造业中数字经济具体表现形态的两个方面，互不交叉，共同构成了制造业中数字经济的全部范围。

        标准是世界通用语言。统计标准是关于统计指标、统计对象、计算方法、分类目录、调查表式和统计编码等的统一技术要求，是确保统计数据真实准确、可比

性，力求全面、准确反映数字经济发展状况。《数字经济分类》在最大程度上对应国民经济行业分类中的全行业，以便能够基于现有数据资料或者通过适当补充调查后的所得资料进行统计测算。

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可靠的重要保障，是统计工作的重要基础。统计标准的研制需要开展大量深入细致的理论研究和调研实践，需要广泛征求相关部门和各方专家意见，需要进行充分的讨论审议和反复的修改完善，是一个非常严谨、周密、复杂的过程。 

      《数字经济分类》研究起草过程历时两年，大体可以分为两个阶段。第一阶段着重理论研究。国家统计局于2019年启动数字经济产业统计分类研制工作，认真学习党中央、国务院有关文件，与清华大学、中国人民大学、浙江省统计局等单位的专家学者，共同从理论层面梳理OECD、G20等国际组织及美国、英国等国家对数字经济的定义，探析数字经济的内涵外延以及数据生产要素发挥的作用，辨析数字经济相关概念，明确数字经济统计范围。在此基础上，国家统计局起草了《数字经济分类》初稿。

        第二阶段着重实践分析。2020年，国家统计局就《数字经济分类》初稿广泛征求有关部门和地方统计机构意见，并多次组织召开行业主管部门座谈会、专家评审会和局专题会，对《分类》进行反复修改完善、数易其稿。2021年初，为更好地掌握数字经济的新业态新模式，国家统计局在北京、浙江等12省市2493家企业组织开展企业数字经济活动调研；根据调研结果，又一次召开专家座谈会，并结合“十四五”规划《纲要》继续完善《数字经济分类》，再次征求网信办、发改委及工信部等行业主管部门意见。经过广泛征求相关部门、地方和专家意见，结合调研情况不断修改完善，最终形成覆盖全产业全要素全过程的《数字经济分类》。

        数字经济的发展规模和水平是国内外广泛关注的话题。2020年8月，美国经济分析局（BEA）发布了《最新数字经济核算报告》，指出2018年美国数字经济增加值为18493亿美元，占GDP比重为9.0%；2021年4月，中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展白皮书》，指出2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%。由于这些数据是基于不同标准和口径测算的，给国际比较分析增加了难度，也给国内外社会公众了解各国数字经济发展水平带来了困扰。

      《数字经济分类》的出台为我国数字经济核算提供了统一可比的统计标准、口径和范围。下一步，国家统计局将定期开展数字经济核心产业的核算工作，为各地区各部门贯彻落实“十四五”规划《纲要》明确的数字经济核心产业发展目标提供数据支撑。同时，借鉴国内外有关机构在数字技术与实体经济融合发展方面的研究经验，基于《数字经济分类》，探索开展我国数字经济全产业的核算工作。

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2017年12月8日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，习近平总书记指出，要构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。自2018年起，每年的政府工作报告都对数字经济发展提出明确要求，对推动数字经济的蓬勃发展发挥了关键作用。2020年，我国建成了全球规模最大的光纤网络和4G网络，网民规模达到9.89亿，互联网普及率达70.4%；新能源汽车产量145.6万辆，比上年增长17.3%；集成电路产量2614.7亿块，比上年增长29.6%；网上零售额达到11.76万亿元，其中实物商品网上零售额9.76万亿元，占社会消费品零售总额的24.9%。在新冠肺炎疫情肆虐全球、世界经济陷入严重衰退、外部环境更加复杂严峻的情况下，我国网络建设迅猛发展，新业态新模式竞相涌现，实体经济新动能稳步提升，数字经济的新引擎作用愈加凸显，成为稳定经济增长的重要动力。

数字经济的蓬勃发展对数字经济核算工作提出了迫切要求。为准确衡量数字经济的规模、速度、结构，必须首先研制出科学合理的数字经济统计分类标准。在此背景下，《数字经济分类》及时出台，成为我国在数字经济领域的重要统计标准，为满足党中央、国务院以及各级党委政府、社会各界对数字经济的统计需求奠定了标准基础。《数字经济分类》客观反映数字经济发展的科学内涵和内在规律，对于加快我国经济社会各领域数字化转型步伐，推进国家治理体系和治理能力现代化，形成与数字经济发展相适应的政策体系和制度环境，具有十分重要的意义。

数字经济及其核心产业统计分类（2021）

来源：国家统计局

       为贯彻落实党中央、国务院关于数字经济和信息化发展战略的重大决策部署，科学界定数字经济及其核心产业统计范围，全面统计数字经

一、分类目的

济发展规模、速度、结构，满足各级党委、政府和社会各界对数字经济的统计需求,制定本分类。

      （一）以党中央、国务院有关文件为依据。本分类贯彻落实党中央、国务院关于数字经济发展战略的重大决策部署，依据G20杭州峰会提出的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，以及《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《国家信息化发展战略纲要》《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》等政策文件，确定数字经济的基本范围。

      （二）以国内外相关统计分类标准为参考。本分类充分借鉴国内外相关机构关于数字经济分类的方法，参照《新产业新业态新商业模式统计分类（2018）》《战略性新兴产业分类（2018）》《统计上划分信息相关产业暂行规定》等相关统计分类标准，最大程度反映与数字技术紧密相关的各种基本活动。

     （三）以《国民经济行业分类》为基础。本分类基于《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）同质性原则，对国民经济行业分类中符合数字经济产业特征的和以提供数字产品（货物或服务）为目的的相关行业类别活动进行再分类。

     （四）以满足数字经济统计监测为目的。本分类立足现行统计工作实际，聚焦数字经济统计核算需求，充分考虑分类的可操作性和数据的可获得性，力求全面、准确反映数字经济及其核心产业发展状况。

     二、编制原则

    三、概念界定和分类范围

       数字经济是指以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。本分类将数字经济产业范围确定为：01数字产品制造业、02数字产品服务业、03数字技术应用业、04数字要素驱动业、05数字化效率提升业等5个大类。

        数字经济核心产业是指为产业数字化发展提供数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动。本分类中01-04大类为数字经济核心产业。

      四、结构和编码

      本分类采用线分类法和分层次编码方法，将数字经济活动划

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      五、有关说明

      （一）数字经济核心产业对应的01-04大类即数字产业化部分，主要包括计算机通信和其他电子设备制造业、电信广播电视和卫星传输服务、互联网和相关服务、软件和信息技术服务业等，是数字经济发展的基础；第05大类为产业数字化部分，指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升，是数字技术与实体经济的融合。

      （二）本分类所涉及国民经济行业分类的具体范围和说明，与《2017国民经济行业分类注释》相一致。

       六、数字经济及其核心产业统计分类

分为三层，分别用阿拉伯数字编码表示。第一层为大类，用2位数字表示，共有5个大类；第二层为中类，用4位数字表示，共有32个中类；第三层为小类，用6位数字表示，共有156个小类。

       本分类代码结构:

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       工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室近日联合发布《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》。明确到2025年，区块链产业综合实力达到世界先进水平，产业初具规模。区块链应用渗透到经济社会多个领域，在产品溯源、数据流通、供应链管理等领域培育一批知名产品，形成场景化示范应用。培育3~5家具有国际竞争力的骨干企业和一批创新引领型企业，打造3~5个区块链产业发展集聚区。区块链标准体系初步建立。形成支撑产业发展的专业人才队伍，区块链产业生态基本完善。区块链有效支撑制造强国、网络强国、数字中国战略，为推进国家治理体系和治理能力现代化发挥重要作用。到2030年，区块链产业综合实力持续提升，产业规模进一步壮大。区块链与互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术深度融合，在各领域实现普遍应用，培育形成若干具有国际领先水平的企业和产业集群，产业生态体系趋于完善。区块链成为建设制造强国和网络强国，发展数字经济，实现国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。

两部门印发《关于加快推动区块链技术应用和

产业发展的指导意见》（附官方解读）

来源：数字化转型工作室

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以下为指导意见全文

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各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、网信委： 

        区块链是新一代信息技术的重要组成部分，是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件，通过数据透明、不易篡改、可追溯，有望解决网络空间的信任和安全问题，推动互联网从传递信息向传递价值变革，重构信息产业体系。为贯彻落实习近平总书记在中央政治局第十八次集体学习时的重要讲话精神，发挥区块链在产业变革中的重要作用，促进区块链和经济社会深度融合，加快推动区块链技术应用和产业发展，提出以下意见。

工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室

关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见

来源：工业和信息化部

工信部联信发〔2021〕62号

     一、总体要求

       以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，围绕制造强国和网络强国战略部署，以培育具有国际竞争力的产品和企业为目标，以深化实体经济和公共服务领域融合应用为路径，加强技术攻关，夯实产业基础，壮大产业主体，培育良好生态，实现产业基础高级化和产业链现代化。推动区块链和互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术融合发展，建设先进的区块链产业体系。

      （二）基本原则

       应用牵引。发挥市场优势，以应用需求为导向，积极拓展应用场景，推 进区块链在重点行业、领域的应用，以规模化的应用带动技术产品迭代升级和产业生态的持续完善。

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       创新驱动。坚持把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，推动协同攻关，提升创新能力；坚持补短板和锻长板并重，推动产业加速向价值链中高端迈进。

       生态培育。充分发挥企业在区块链发展中的主体作用，加快培育具有国际竞争力的产品和企业，构建先进产业链，打造多方共赢的产业体系。

       多方协同。推动整合产学研用金各方力量，促进资源要素快捷有效配置。加强政府、企业、高校、研究机构的协同互动，探索合作共赢新模式。

       安全有序。坚持发展与安全并重，准确把握区块链技术产业发展规律，加强政策统筹和标准引导，强化安全技术保障能力建设，实现区块链产业科学发展。

      （三）发展目标

       到2025年，区块链产业综合实力达到世界先进水平，产业初具规模。区块链应用渗透到经济社会多个领域，在产品溯源、数据流通、供应链管理等领域培育一批知名产品，形成场景化示范应用。培育3～5家具有国际竞争力的骨干企业和一批创新引领型企业，打造3～5个区块链产业发展集聚区。区块链标准体系初步建立。形成支撑产业发展的专业人才队伍，区块链产业生态基本完善。区块链有效支撑制造强国、网络强国、数字中国战略，为推进国家治理体系和治理能力现代化发挥重要作用。

       到2030年，区块链产业综合实力持续提升，产业规模进一步壮大。区块链与互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术深度融合，在各领域实现普遍应用，培育形成若干具有国际领先水平的企业和产业集群，产业生态体系趋于完善。区块链成为建设制造强国和网络强国，发展数字经济，实现国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。

       二、重点任务

       （一）赋能实体经济

        1.深化融合应用。发挥区块链在优化业务流程、降低运营成本、建设可信体系等方面的作用，培育新模式、新业态、新产业，支撑数字化转型和产业高质量发展。

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        2.供应链管理。推动企业建设基于区块链的供应链管理平台，融合物流、信息流、资金流，提升供应链效率，降低企业经营风险和成本。通过智能合约等技术构建新型协作生产体系和产能共享平台，提高供应链协同水平

        3.产品溯源。在食品医药、关键零部件、装备制造等领域，用区块链建立覆盖原料商、生产商、检测机构、用户等各方的产品溯源体系，加快产品数据可视化、流转过程透明化，实现全生命周期的追踪溯源，提升质量管理和服务水平。

        4.数据共享。利用区块链打破数据孤岛，实现数据采集、共享、分析过程的可追溯，推动数据共享和增值应用，促进数字经济模式创新。利用区块链建设涵盖多方的信用数据平台，创新社会诚信体系建设。

      （二）提升公共服务

        1.推动应用创新。推动区块链技术应用于数字身份、数据存证、城市治理等公共服务领域，支撑公共服务透明化、平等化、精准化，提升人民群众生活质量。

        2.政务服务。建立基于区块链技术的政务数据共享平台，促进政务数据跨部门、跨区域的共同维护和利用，在教育就业、医疗健康和公益救助等公共服务领域开展应用，促进业务协同办理，深化“一网通办”改革，为人民群众带来更好的政务服务体验。

        3.存证取证。利用区块链建立数字化可信证明，在司法存证、不动产登记、行政执法等领域建立新型存证取证机制。发挥区块链在版权保护领域的优势，完善数字版权的确权、授权和维权管理。

        4.智慧城市。利用区块链促进城市间在信息、资金、人才、征信等方面的互联互通和生产要素的有序流动。深化区块链在信息基础设施建设领域的应用，实现跨部门、跨行业的集约部署和共建共享，支撑智慧城市建设。

      （三）夯实产业基础

        1.坚持标准引领。推动区块链标准化组织建设，建立区块链标准体系。加快重点和急需标准制定，鼓励制定团体标准，深入开展标准宣贯推广，推动标准落地实施。积极参加区块链全球标准化活动和国际标准制定。

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        2.构建底层平台。在分布式计算与存储、密码算法、共识机制、智能合约等重点领域加强技术攻关，构建区块链底层平台。支持利用传感器、可信网络、软硬件结合等技术加强链上链下数据协同。推动区块链与其他新一代信息技术融合，打造安全可控、跨链兼容的区块链基础设施。

       3.培育质量品牌。鼓励区块链企业加强质量管理，推广先进质量工程技术和方法，提高代码质量和开发效率。发展第三方质量评测服务，构建区块链产品和服务质量保障体系。引导企业主动贯标，开展质量品牌建设活动。

        4.强化网络安全。加强区块链基础设施和服务安全防护能力建设，常态化开展区块链技术对重点领域安全风险的评估分析。引导企业加强行业自律，建立风险防控机制和技术防范措施，落实安全主体责任。

        5.保护知识产权。加强区块链知识产权管理，培育一批高价值专利、商标、软件著作权，形成具有竞争力的知识产权体系。鼓励企业探索通过区块链专利池、知识产权联盟等模式，建立知识产权共同保护机制。

         （四）打造现代产业链

        1.研发区块链“名品”。整合产学研用专业力量，开展区块链产品研发，着力提升产品创新水平。面向防伪溯源、数据共享、供应链管理、存证取证等领域，建设一批行业级联盟链，加大应用推广力度，打造一批技术先进、带动效应强的区块链“名品”。

        2.培育区块链“名企”。统筹政策、市场、资本等资源，培育一批具有国际竞争力的区块链“名企”，发挥示范引领作用。完善创新创业环境，培育孵化区块链初创企业；鼓励在细分领域深耕，走专业化发展道路，打造一批独角兽企业。引导大企业开放资源，为中小企业提供基础设施，构建多方协作、互利共赢的产业生态。

       3.创建区块链“名园”。鼓励地方结合资源禀赋，突出区域特色和优势，按照“监管沙盒”理念打造区块链发展先导区。支持基础条件好的园区建设区块链产业“名园”，优化政策、人才、应用等产业要素配置，通过开放应用场景等方式，支持区块链企业集聚发展。

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        5.完善产业链条。坚持补短板和锻长板并重，开展强链补链，构建现代化的产业链。针对薄弱环节，组织上下游企业协同攻关，夯实产业基础；建立先进的产业链管理体系，增强产业链韧性。

       （五）促进融通发展

        1.推进“区块链+工业互联网”。推动区块链与标识解析融合创新，构建基于标识解析的区块链基础设施，提升“平台+区块链”技术融合应用能力，打造基于区块链技术的工业互联网新模式、新业态。

        2.推进“区块链+大数据”。加快建设基于区块链的认证可溯大数据服务平台，促进数据合规有序的确权、共享和流动，充分释放数据资源价值。发展基于区块链的数据管理、分析应用等，提升大数据管理和应用水平。

        3.推进“区块链+云计算”。基于云计算构建区块链应用开发、测试验证和运行维护环境，为区块链应用提供灵活、易用、可扩展的支撑，降低区块链应用开发门槛。

        4.推进“区块链+人工智能”。发展基于区块链的人工智能训练、算法共享等技术和方法，推动分布式人工智能模式发展。探索利用人工智能技术提升区块链运行效率和节点间协作的智能化水平。

      三、保障措施

     （一）积极推进应用试点。

       支持具有一定产业基础的地方，面向实体经济和民生服务等重点领域，选择成熟的应用场景，遴选一批推广能力强的单位开展区块链应用试点，形成一批应用效果好的区块链底层平台、产品和服务。

     （二）加大政策支持力度。

       依托国家产业发展工程，支持区块链产业发展。通过组织区块链大赛等方式，丰富行业应用。支持符合条件的区块链企业享受软件税收优

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       鼓励地方立足实际，研究制定支持区块链产业发展的政策措施，从用地、投融资、人才等方面强化产业发展的要素保障，建立区块链产品库和企业库。支持区块链发展先导区创建“中国软件名园”。

      （四）构建公共服务体系。

       支持专业服务机构发展区块链培训、测试认证、投融资等服务，完善产业公共服务体系。加强创业创新载体建设，加快对各类创新型区块链企业的孵化，支持中小企业成长。

       （五）加强产业人才培养。

       依托“新工科”和特色化示范性软件学院建设，支持高校设置区块链专业课程，开展区块链专业教育。通过建设人才实训基地等方式，加强区块链职业技术教育。培育产业领军型人才和高水平创新团队，形成一批区块链领域的“名人”。

       （六）深化国际交流合作。

       围绕“一带一路”战略部署，建设区块链国际合作交流平台，在技术标准、开源社区、人才培养等领域加强区块链国际合作。鼓励企业拓展国际交流合作渠道，提升国际化发展水平和层次。

2021年5月27日

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数据安全法，来了！

来源：谈数据

      数据安全法等多部法律在会议上通过。图自《央视新闻》官方微博

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       全国人大常委会法制工作委员会发言人臧铁伟在6月4日的记者会上介绍，草案三次审议稿拟作五项修改，包括：

        一，建立工作协调机制，加强对数据安全工作的统筹。

        二，明确对关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据实行更严格的管理制度。

       三，要求提供智能化公共服务应当充分考虑老年人、残疾人的需求，不得对老年人、残疾人的日常生活造成障碍。

       四，进一步完善保障政务数据安全方面的规定。

       五，加大对违法行为的处罚力度。

       臧铁伟称，作为数据领域的基础性法律，草案立足数据安全工作的实际，“聚焦数据安全领域的突出问题，确立了数据分类分级管理，数据安全风险评估、监测预警、应急处置，数据安全审查等基本制度。

       明确相关主体的数据安全保护义务，通过建立健全各项制度措施，进一步提升国家数据安全保障能力，有效应对数据这一非传统领域的国家安全风险与挑战，切实维护国家主权、安全和发展利益。

       在规范数据活动的同时，草案坚持安全与发展并重，对支持促进数据安全与发展的措施、推进政务数据开放利用等作出相应规定，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，促进以数据为关键要素的数字经济发展”。

                                                                           新京报记者 王姝

附：中华人民共和国数据安全法（二审草案）

        第一条 为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。

        第一章 总则

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       第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。

       在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。

       第三条 本法所称数据，是指任何以电子或者非电子形式对信息的记录。

       数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。

       数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及保障持续安全状态的能力。

       第四条 维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。

       第五条 国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。

       第六条 中央国家安全领导机构负责数据安全工作的决策和统筹协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策。

       第七条 各地区、各部门对本地区、本部门工作中产生、汇总、加工的数据及数据安全负主体责任。

       工业、电信、交通、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技等主管部门承担本行业、本领域数据安全监管职责。

       公安机关、国家安全机关等依照本法和有关法律、行政法规的规定，在各自职责范围内承担数据安全监管职责。

       国家网信部门依照本法和有关法律、行政法规的规定，负责统筹协调网络数据安全和相关监管工作。

       第八条 开展数据处理活动，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。

       第九条 国家建立健全数据安全协作机制，推动有关部门、行业组织、企业、个人等共同参与数据安全保护工作，形成全社会共同维护数据安全和促进发展的良好环境。

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       第十一条 国家积极开展数据领域国际交流与合作，参与数据安全相关国际规则和标准的制定，促进数据跨境安全、自由流动。

       第十二条 任何个人、组织都有权对违反本法规定的行为向有关主管部门投诉、举报。收到投诉、举报的部门应当及时依法处理。

       第二章  数据安全与发展

       第十三条 国家统筹发展和安全，坚持保障数据安全与促进数据开发利用并重，以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展。

       第十四条 国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。

       县级以上人民政府应当将数字经济发展纳入本级国民经济和社会发展规划，并根据需要制定数字经济发展规划。

       第十五条 国家支持数据开发利用和数据安全技术研究，鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新，培育、发展数据开发利用和数据安全产品和产业体系。

       第十六条 国家推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设。国务院标准化行政主管部门和国务院有关部门根据各自的职责，组织制定并适时修订有关数据开发利用技术、产品和数据安全相关标准。国家支持企业、社会团体和教育、科研机构等参与标准制定。

       第三章  数据安全制度

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       各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。

       第二十一条 国家建立集中统一、高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制，加强数据安全风险信息的获取、分析、研判、预警工作。

       第二十二条 国家建立数据安全应急处置机制。发生数据安全事件，有关主管部门应当依法启动应急预案，采取相应的应急处置措施，防止危害扩大，消除安全隐患，并及时向社会发布与公众有关的警示信息。

       第二十三条 国家建立数据安全审查制度，对影响或者可能影响国家安全的数据处理活动进行国家安全审查。依法作出的安全审查决定为最终决定。

       第二十四条 国家对与维护国家安全和利益、履行国际义务相关的属于管制物项的数据依法实施出口管制。

       第二十五条 任何国家或者地区在与数据和数据开发利用技术等有关的投资、贸易等方面对中华人民共和国采取歧视性的禁止、限制或者其他类似措施的，中华人民共和国可以根据实际情况对该国家或者地区对等采取措施。

        第四章  数据安全保护义务

       第二十七条 开展数据处理活动以及研究开发数据新技术，应当有利于促进经济社会发展，增进人民福祉，符合社会公德和伦理。

       第二十八条 开展数据处理活动应当加强风险监测，发现数据安全缺陷、漏洞等风险时，应当立即采取补救措施;发生数据安全事件时，应当立即采取处置措施，按照规定及时告知用户并向有关主管部门报告。

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       第三十条 关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据的出境安全管理，适用《中华人民共和国网络安全法》的规定;其他数据处理者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据的出境安全管理办法，由国家网信部门会同国务院有关部门制定。

       第三十一条 任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据。法律、行政法规对收集、使用数据的目的、范围有规定的，应当在法律、行政法规规定的目的和范围内收集、使用数据。

       第三十二条 从事数据交易中介服务的机构在提供交易中介服务时，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。

       第三十三条 法律、行政法规规定提供数据处理相关服务应当取得行政许可的，服务提供者应当依法取得许可。

       第三十四条 公安机关、国家安全机关因依法维护国家安全或者侦查犯罪的需要调取数据，应当按照国家有关规定，经过严格的批准手续，依法进行，有关组织、个人应当予以配合。

       第三十五条 中华人民共和国境外的司法或者执法机构要求调取存储于中华人民共和国境内的数据的，非经中华人民共和国主管机关批准，不得提供;中华人民共和国缔结或者参加的国际条约、协定有规定的，可以按照其规定执行。

       第五章  政务数据安全与开放

       第三十七条 国家机关为履行法定职责的需要收集、使用数据，应当

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       第三十八条 国家机关应当依照法律、行政法规的规定，建立健全数据安全管理制度，落实数据安全保护责任，保障政务数据安全。

       第三十九条 国家机关委托他人建设、维护电子政务系统，存储、加工政务数据，或者向他人提供政务数据，应当经过严格的批准程序，并应当监督受托方、数据接收方履行相应的数据安全保护义务。

       第四十条 国家机关应当遵循公正、公平、便民的原则，按照规定及时、准确地公开政务数据。依法不予公开的除外。

       第四十一条 国家制定政务数据开放目录，构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台，推动政务数据开放利用。

       第四十二条 法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织为履行法定职责开展数据处理活动，适用本章规定。

        第六章 法律责任

       第四十四条 开展数据处理活动的组织、个人不履行本法第二十六条、第二十八条、第二十九条、第三十条规定的数据安全保护义务的，由有关主管部门责令改正，给予警告，可以并处五万元以上五十万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处一万元以上十万元以下罚款；拒不改正或者造成大量数据泄露等严重后果的，处五十万元以上五百万元以下罚款，并可以责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处五万元以上五十万元以下罚款。

       第四十五条 从事数据交易中介服务的机构未履行本法第三十二条规定的义务，导致非法来源数据交易的，由有关主管部门责令改正，没收违法所得，处违法所得一倍以上十倍以下罚款，没有违法所得或者违法所得不足十万元的，处十万元以上一百万元以下罚款，并可以责令暂停

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       第四十六条 违反本法第三十四条规定，拒不配合数据调取的，由有关主管部门责令改正，给予警告，可以并处五万元以上五十万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处一万元以上十万元以下罚款。违反本法第三十五条规定，未经主管机关批准向境外的司法或者执法机构提供数据的，由有关主管部门责令改正，给予警告，可以并处十万元以上一百万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处二万元以上二十万元以下罚款。

       第四十七条 国家机关不履行本法规定的数据安全保护义务的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。

       第四十八条 履行数据安全监管职责的国家工作人员玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊，尚不构成犯罪的，依法给予处分。

       第四十九条 开展数据处理活动危害国家安全、公共利益，排除、限制竞争，或者损害个人、组织合法权益的，依照有关法律、行政法规的规定处罚。

       第五十条 违反本法规定，给他人造成损害的，依法承担民事责任。违反本法规定，构成违反治安管理处罚行为的，依法给予治安管理处罚;构成犯罪的，依法追究刑事责任。

       第七章  附则

       第五十二条 军事数据安全保护的办法，由中央军事委员会依据本法另行制定。

       第五十三条 本法自 年 月 日起施行。

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卜安洵:

 一、模拟语言已经构建了人类的模拟世界

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二、数字语言正在创造出人类的数字世界

       数字语言也是较早就出现的，最早是发端于古印度的十进制的“阿拉伯数字”。数字从一开始就辅助文字和口语，共同完成对事物的描绘和人际的协同。由于数字是人对对象物属性的一种抽象，它摆脱了模拟语言依附于物理特理的局限，所以刺激了人类理性能力的升级进化。在西方就演化成了一套很抽象、逻辑化的方法，各种关系定理和计算公式促发了技术和科学的发达。但在所有理性活动仍是基于“人脑”的全部历史阶

       佛教说人有九识，其中前六识（眼、耳、鼻、舌、身、意）要发挥作用，即要想对外表达、交流，甚至想像和创作，都必须依赖语言。人类开始发明的口头语言是拟声的，书面语言是拟形的。此后为了传播的方便，口语和文字都逐步标准化，但仍属于模拟的范畴。我们可以说，迄今为止的人类文明，主要是基于这种模拟语言构建的。包括书籍、音乐、绘画。可以把人类的模拟语言，理解成一切通过自然的物理量来表达的符号（信号）。我们的日常交流、工作学习、社会关系、制度法律、经济市场等，其间的个人、企业、社团或政府机构等全部依赖一套复杂的共同的模拟语言系统交互和运转。而人类生活在用自己的模拟语言编织出来的模拟世界内。我们评价的质量、成本、效率，我们衡量的财富、地位、声誉，我们体验的价值和情感，都是经由模拟语言识别、表达、加工和改造的。

       从另一个角度看，创造出如此功勋的模拟语言，却摆脱不了它与生俱来的一大瓶颈：人脑的局限。人脑在处理信息时，最佳变量仅在7-9之间，而且效率低、精确性弱。所以导致了不同群族之间生成了不同的口语和书面语，至今成了国际交流的障碍。同时，由于人脑接收、处理和反馈信息过程中，会发生大量的识别、理解、记忆衰减，所以即使是同一语系的人们之间，相互沟通和协作也是粗放和低效的。这也是为什么人类社会发展到今天，人们如此勤奋却财富创造不够，市场如此繁荣却幸福体验不足的内在原因。

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三、两种语言将统合出一个怎样的新世界

段，数字语言不可能获得更大的突破。在人类的主体文明结构中，仍是模拟语言当道，数字语言辅佐。真正的变化源于电子计算机的发明。通过计算机，对数字的处理可以通过二进制的规则，设定的程序，依托集成电路（芯片）在“体外”执行，这极大地突破了人脑的瓶颈，并在机器智能的新路上一路狂奔。人类突然发现，数字语言借由软件算法，竟然可以将过去由人脑苦苦支撑的绝大部分劳作，通通抛在身后。他的身后，是一台台越来越智能的机器设备。当然，这一过程并不轻易。最基础的努力，一是将原有的模拟世界中的人、物、事等要素“数据化”，二是将模拟世界中人的经验和知识“算法化”，三是要为新的人脑替代者（智能机器）提供算力和能源。在我们的面前，一个全新的数字世界加速生成。人类的第二法宝正式发力，前途一片光明。或者，正如人工智能的悲观论者所述：前途正临深渊。

       模拟语言曾经有一种特殊形式，即模拟信号。模拟信号仍是物理量的属性，就是采用连续变化的电磁波或采用连续变化的信号电压来表示声音、图像等信息。模拟信号和制式曾作为电话和有线电视的主流技术路线，日本正因为在模拟和数字两端押错了宝而“失去十年”。模拟信号可以通过A/D 转换为数字信号。而过去模拟语言下的模拟世界的全部事物，也可以通过数字化，重建出一个新的数字世界。在5G通讯、碳基芯片、量子计算的加持下，数字化的世界将以百倍于过去的模拟世界的速度进化（或者变异）。我们可以大致预见的是：今天制造过程中的质量问题不再存在，而扩大生产的边际成本趋向于零，不同单元的协同作业即时发生。而人脑终于在繁重的统计和分析中解脱出来，人们“六识”中的体验追求更为纯粹。只不过，人脑只能感知模拟世界，数字世界属于机器智能。于是一个终极问题提了出来：机器智能会不会统率人类？如果不是消灭人类的话。其实问题可以换成：模拟语言能否重新崛起？能否在覆盖新的数字语言成果的基础上，再次升级我们的第一法宝模拟语言？希望在于，基于心灵的人类艺术，能否在几乎静止了百年的基础上，再次进化。

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作者简介：数字化人力资源（DHR）专家，企业数字化转型教练营导师，大任智库总经理，南京市企业数字化转型研究会副会长兼秘书长，江苏省数字经济商会副秘书长，江苏省数字化人才联盟执行长，江苏省CDO俱乐部负责人。

何   伟：

       创建平台型企业已经成为越来越普遍的目标，尤其是打造企业的“中台”，成立大家热议的焦点。在这场新赛跑中，似乎是信息化团队冲在前面，营销或生产紧随其后，那HR的位置呢？难道真是要被淘汰了么？

      管理者们都有感知，企业的组织结构是发展中经常需要讨论的重大议题，因为它关乎着员工、团队、部门是如何连接在一起的。各类管理宝典都从不同角度描绘了组织结构形态的演变，粗放地讲是经历了垂直型和矩阵型两种形态，眼下正高度趋同地向平台型转变。

       垂直型是最初的自然状态，也俗称金字塔形，代表了科层化的管理模式，即上对下的垂直管理。在工业化的初期，由于产品和工艺相对简单，非常实用而高效。由于不断提升的专业化纵深、不断扩大的业务规

一、企业创新前台，人力资源要不要“前台”？

模，组织形态就转向了矩阵型，虽有了管控、指导和服务并行的优势，但是效率反而下降了。信息技术的进一步的推动和发展，组织开始进入平台型。

      平台型组织概念是希伯拉在对意大利olivetti公司研究的基础提出的，指的是能够在新兴商业机遇和挑战中建立灵活的资源、惯例和结构组合的组织形式。平台组织连接两边或多边（人才、资源、市场机会）并创造价值。而我本人更赞成卜安洵老师在刊登在企业管理杂志上的《理想的企业形态是怎样的？》文中提到的概念：平台型企业中以任务团队（经营单元）之间的横向关系为主，大家都在一个信息互联的共享平台（基座）上协作。所以，从垂直型，到矩阵型，再到平台型，代表的是企业在组织结构或内部作业单元关系模式上的不断进化。

       企业的平台，拆开看包括前台、中台和后台。在这一平台化的过程中，企业的人力资源管理如何同步变革？HR们又该有哪些作为？这正是本篇想要分析和建议的主题。

      （一）企业正在打造怎样的“前台”？

       1、新定位

       平台型组织里的“前台”要满足以下三个特点：

      首先是客户交互。前台的功能决定了它是最接近用户的，所以它首先就是要与客户直接交互。

       其次是价值创造。前台是更为直接的价值创造主体，是了解客户需求，进而进程价值提交成果的单元。

       其三是企业主体。前台在企业里比重最大，范围最宽，直接面对客户，又负责业务，是企业的主体。

        2、新结构

       打造前台意味着整体组织模式改变：从“整体上专业化分工+同部门内同质化组合”，转为“整体上同质化组合+团队内专业化分工”。组织中公司范围的大分工，变成团队层面的小分工。

      目前企业内，大的分工，尤其是矩阵式结构的公司，是以全公司为

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一个整体业务单元，然后具体的部门以同类进行归类分工。而新的前台，这几年市场上出现的最佳模式：华为的铁三角、海尔的自经体、韩都衣舍的小组制、南京地铁的细胞体等。都是把公司范围的大分工变成团队的小分工，这个小团队里涵盖了几个主要地完成业务价值的角色。一个企业的前台是有许多个小团队组成的。目前这种新型的结构已经在政府部门开展了应用，像政府部门的“专班”其实就是前台小团队。

         3、新机制：

        小团队之所以能够运营自如并且快速复制，原因是机制的创新。我们以大任智库为南京地铁开发的细胞体班组为例来拆解这种机制的内核。“细胞体班组”，是一种借鉴生物细胞体的结构与特性进行组织创新， 因而形成自组织、自学习、自创新“三自”禀赋的基层作业单元。 细胞体班组承担组织基层、管理基础、能力基核、文化基因、形象基点“五基”功能，具备目标共识、规则共守、技能共进、资源共享、文化共生“五共”特征。

       生物细胞和细胞体班组都具有自组织系统的基本属性，同时生物细胞体所有的自组装、自生长、自进化的特征，也与“细胞体班组”的自我组织、 自我学习、自我创新的三个特征相呼应。南京地铁目前成为全国轨道交通管理标杆，细胞体班组这一前台组织的创新起到了关键性的作用。

       （二）人力资源的前台化

       企业平台化后，人力资源本身对应的结构怎样转变呢？这时候，我

二、企业创建中台，人力资源如何建“中台”？

       从人力资源这条线来说，前台对应的就是HRBP。虽为原型，但是其中的概念略有差异。首先是身份，HRBP放在传统组织结构中身份是伙伴，而在新的前台中，他就是成员本身。HRBP直接进入项目体，成为正式的前台团队中的成员。担任的分工可以是围绕“人”为主的，继续担任约定俗成的“战略协作者”“解决方案集成者”“HR流程执行者”“变革推动者”“关系管理者”等，但不是配合而是直接承担，也可以是承接一部分围绕客户、供应商等的职责。角色可以以人力资源专业角度独立，也可以是复合的，承担客户经理一类的职责。

       （一）企业正在创建怎样的中台？

        1、建中台，还是拆中台？

       其实答案是优中台或强中台。中台这一概念，最近在国内大热。阿里、腾讯、百度、京东、美团等一众互联网巨头，接连进行组织架构的调整，意图建设中台。最知名的怕是那篇《阿里拆了中台？》的热文，让中台又陷入舆论的漩涡。其实阿里的拆中台，其实是把之前的业务中台能力再进行更细一步的拆分，并不是不要中台了，就像微服务架构一样把服务拆分成多个原子服务，中台也拆分成为微中台，降低团队维护成本、减少业务接入成本。拆中台不是说中台没有了，而是中台能力变成了一个个独立提供服务接口的能力单元。用阿里张勇的话说，中台并不是无效，而是要再次优化加强化。

        2、中台为何必要？因何可能？

       为什么中台是必要的？首先是复用资源，需要能够共享；其二是稀缺能力，需要能够兼用；其三是基础设施，需要能够普惠。

       那么中台又为什么是可能的？因为有了数字化技术后，可以实现互

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联、互通、互信。原来没有数字化技术的时候。企业内也设想过建立各类“共享服务中心”，但都是通过我们人为的管理，虽然一定成效，但是效率不高，信息衰减严重，又有大量的信用成本，现如今变得可行了。

        3、典型的中台有哪些？

那么中台到底包含哪些内容呢？如果从广义上讲中台包罗万象，有数据中台、技术中台、研发中台、算法中台、组织中台等。但是最为常见就是业务中台、技术中台、数据中台。

       业务中台：业务中台是具备业务属性并支持多种业务属性的共性能力组织，有助于业务的复用，对业务的快速响应能力。从广泛的意义上来说，一切的中台都是业务中台，它们源自业务并服务于业务。

       一般来讲，我们所提到的业务中台一般指在线业务为典型特征的中台。比如说，我们常用的天猫、淘宝、支付宝等一些平台有一些通用的业务中心如，商品系统、订单系统、评价系统、营销中心等系统具有通用性的业务系统的集合。

       数据中台： 数据中台简单来讲就是提取各个业务的数据，统一标准和口径，通过数据计算和加工为用户提供数据服务。对于一家企业来说，想要构建一个数据中台，包含了数据模型存储、数据资产管理、对

三、企业升级后台，人力资源如何再造“后台”？

外提供数据服务、数据更深层次的分析挖掘等各方面过程。这便是广泛意义上的数据中台，核心就是构建一个共享数据服务体系。

       技术中台 基础服务通常是底层的服务，面向技术。这些底层技术包括：安全认证，权限管理，流程引擎，门户，消息，通知等等。这些组件通常与业务关联度不大，属于每个应用都需要使用的功能。

      （二）人力资源如何中台化？

       在人力资源的中台化里，可以找到的原型，就是三支柱里面的SSC（共享服务中心）。从内容的角度来看，SSC就是将企业各业务单元中所有与人力资源管理有关的基础性行政工作统一处理。它包含了劳动关系、薪酬、绩效、文化等这些可以共享、集中处理的HR工作。在表现形态上，SSC首先是一个系统平台，在系统里有相应的流程并在内部的机制下预设了规则，保障整体的运转。

       我们常常会误解的是，觉得HRBP是有线下团队的，后面也是有专业人员支持的，觉得SSC依赖系统就好，不需要中台团队，其实不然。人力资源中台其实更加常见，它在整条路线中担当的是软件工程师、技能教练、知识教练的角色，至关重要并不可少，但是因为具有共通性，因此人员往往是共享团队，在空中飞来飞去以教练的方式解决问题。SSC概念升级为中台后，更要具备三个特征，一是数据化，采集更多的数据；二是技术化，让全流程在线；三是业务化，背后依托更多的规则机制，让业务更加流畅。

      （一）企业在升级怎样的新后台？

       了解了企业的前台、中台，那么后台究竟是做什么的呢？其实企业的新后台就是从传统的职能部门升级而来。传统的职能部门的核心职责是中远期的战略、资产管理、财务管理、质量管理等等，像是企业的总司令或者是研究室，负责监督、评价、改进及策略的输出。新的平台在这基础上升级到智能规划的层面，通过“数据+算法”的新整合输出更有意义的战略性价值。后台的高度从根本上决定了平台的维系与繁荣。主要的后台有人才管理、资财管理、技术管理、文化管理等，不管哪种后台，都主要做好四件事：

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        1、规则与标准

       包括人、财、物的资源规划和计量规则。平台必须成为资源洼地，建立和纵公共资源池，主动接入内外部的资源。同时结合产业特点研发规则和标准。人的规则是人力资源效能，投入多少人力和成本就要产出多少效益，延展到能力标准和人才规划；财的规则是总资源的规则，投入多少资本，要产生多少效益，再延展到资本规划和资源部署；战略损益是度量经济损益之外的另一种标准，而前台绩效指标度量的应该是一个动态的指标群，相当于海尔的自经体里面的独立损益计算，都属于后台需要制定的绩效标准。

        2、监督与调控

       从国家层面很容易理解，政策与市场的平衡，企业也会有相应的制衡机制，主要用于战略评估、运营监测和防范风险，防止业务部门过分追求利益最大化，铤而走险。或者追求短期效益忽略长期收益。

        3、数据+算法

       新后台是智能后台，也就是我们所有的人类智慧都要转化为机器的算法，这才是一个真正的新后台应履行的责任。后台要规划企业大脑建设，建立整体的数据治理体系，同时把企业内部的知识成果凝练为可以不断升级的算法模型，让机器来帮助决策，才能形成新的智能后台。

        4、战略与文化

       企业愿景、使命的界定及升级，企业核心价值观的提炼和表达，企业基本法的制定，企业中长期发展规划的拟定。同时通过战略复盘和文化自省，持续优化并保障企业行驶在主航道上。

       （二）人力资源怎样“后台”化？

       话题到这里，不言而喻，人力资源的后台，与三支柱里的COE有相关性。COE的主要职责是为业务单元提供人力资源方面的专业咨询，即确定战略、设计体系、设定规则、系统评估等。包括人力资源规划、人事测评、培训需求调查及培训方案设计、绩效管理制度设计、薪酬设计和调查等专业性较强的工作，同时帮助HRBP解决在业务单元遇到的人力资源管理方面专业性较强的难题，并从专业角度协助企业制定和完善HR方面的各项管理规定，指导HRSSC开展服务活动。

四、人力资源平台化过程中，HR的新使命

       COE线下是有团队的，有点像企业内部的人力资源咨询公司或者智库的概念，成员们都是人力资源战略专家。从后台的角度而言，他们既是设计者、管控者又是技术专家。对于全球性/集团型的大型公司来说，由于地域/业务线的复杂性，HRCOE需要为不同的地域/业务线配置专属资源，以确保设计贴近业务需求。

       升级版的COE，其实是系统平台的智能化部分。有了大数据并且人力资源全部在线化之后，需要的就是“人才算法”了。而人才算法的制定者就是后台中的各位专家了。他们把人力资源中的专业经验，通过模型构建，用算法来解决人才识别、培养、分工、激励等。关于这部分的内容，在我的上一篇《人才算法现在时》有详细的说明和介绍。

       在组织平台化的过程中，我们会看见HR们已经担当了一个不同于以往的新角色。杰克韦尔奇说，任何一个企业的人力资源负责人都可以算得上是企业中的二号人物。但是在过去的历程中，人力资源从业者常常觉得这是杰克韦尔奇的谎言，因为HR在企业中的地位并不高或者不够凸显。那么组织平台化之后，小前端+大平台的模式，让前线的部队更加敏捷，让后台承担更多赋能工作，让数据变得全面及时，让机器不断学习算法不断更新，规则更加精进。这时，HR如果不够专业，将会被残忍地淘汰，被流程机器人所取代；而留下来的HR们，将会穿上新的外衣，披上新的身份，成为数字时代真正的2号人物。

综上，企业组织平台化过程中，有个不可或缺的板块，是人力资源系统的平台化。而在这一过程中，HR将担当比之以往更重要、更艰巨的工作：

       首先，HR是规划者，人力资源要参与整个数字化转型的整体规划，包括前中后台的配置，如何运营的配置等；其次，HR是实施者，数字化转型的配置里面，必须要有人力资源专业人员的领导；第三，HR是参与者，人力资源的人本身也要进入前中后台；最后，ＨＲ还是评估者，人力资源要承担从人的投入产出，人的效用，人的发展等方面做相应的评估改进。

　　人的管理永远是第一生产力。怎样让人力资源管理升级到平台化阶段，是HR们不可推卸的时代重托。

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        一、与用户透明

      作者简介：数字化制造专家、“透明工厂”领创人，从事企业数字化转型30多年，多家企业的共享CIO/独立董事， 历任A.0.史密斯、我乐家居、柯菲平医药等企业的CIO。兼任江苏省数字经济商会江苏省数字化人才导师、安徽省CIO协会系统架构首席专家、CIO时代学院制造分会会长。

陈  红 ：

       透明工厂是基于数字工厂的升级，是面向关联方的全方位透明，关联方是商业中所有相关的“人”，包括：客户/用户、供应商、员工、企业管理者、工业互联（行业/产业）的主体、监管方，因此更强调“人”在商业过程中的体验。

        Ø 与用户透明，提升用户体验。

        Ø 与供应商透明，提升供需双方的体验。

        Ø 与员工透明，提升用工双方的体验。

        Ø 与管理者透明，提升管理者的体验。

        Ø 与工业互联主体透明，提升行业/产业的体验。

       Ø 与监管方（政府主管部门、行业协会等）透明，提升监管方体验。

二、与供应商透明

       1. 做真正意义上的用户定制C2M。

       2. 用户在线参与设计。

      3. 实时了解生产计划、生产工艺、生产人员、生产设备、生产用料、质检、包装、入库、发运、物流等全过程。

       4. 特定的行业，用户可以参与在线检验。

       5. 实现产品真正的可追溯，包括何时、何订单、何车间、何机台、何班组、何人、何批次（原材料）等。

       6. 智能安排送货和安装的时间和地点，更方便用户。

       7. 智能推送关联产品，既方便用户，又让用户得到更多的实惠。

       8. 提供智能化售后服务。

       9. 实现用户的全生命周期管理。

       10. 实现产品的全生命周期管理。

       一般来讲，ToB面向客户，ToC面向（最终）用户，此处只讲用户，客户部分参见“与供应商透明”。

       供应商分为材料供应商、成品供应商、外协供应商，工程项目中还有分包供应商，在此归类为外协供应商。

       1. 让供应商了解生产计划，供应商可以合理备料、安排生产和物流，不但能确保交期，而且能提升双方的库存周转。

        3. 双方系统打通，简化数据录入，防止人为差错，简化双方收发货的对账，以及开票和收付款的对账。如果启用电子签章和电子发票，过程会更简化。

        4. 研发透明、工艺透明、生产透明、市场透明、营销透明，便于产品的升级改进，以及新产品的研发，同时也利于工艺的改善。

        5. 信用透明、质检透明，可以简化商业合作模式，提升管理效率，同时可以实施供应链金融。

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       6. 优选供应商，根据供应商评级、生产地点、交货周期、价格等综合决策，尤其适用政府部门、集团公司或大项目的集中采购。又由于信息透明，可以快速搜集供应商信息，快速优选，极大地提升采购效率（时间、管理和成本）。

        7. 了解供应商的产能及目前生产负荷，可以合理安排我方订单，降低交付风险。

       8. 了解供应商的生产过程，尤其是外协供应商，包括进度和质检（包括原材料检验），降低交付风险。

        9. 产品可追溯到供应商的追溯体系。10. 实现供应商的全生命周期管理。

  三、与员工透明

        1. 员工（含潜在员工）了解公司文化、规章制度、福利及生活配套等。

        2. 员工了解分工、协作。

        3. 员工实时了解自身的绩效和收入。

       4. 员工了解生产计划、备料情况（含原材料和损耗品）、设备状况、待处理的问题、待改进的工艺、意见和建议的及时反馈。

        5. 了解员工的背景，包括家庭情况、工作经历、社会经历（社会责任、法务、和信用）、爱好等。

        6. 了解员工的测评（性格、专业、360度等）。

        7. 了解员工的技能（带证书或不带证书的技能）、培训（内训和外训）。

        8. 了解员工的岗位、考勤、工作量。

        9. 了解员工的升级、调岗、奖励、处罚。

        10. 员工的综合评价/等级。

        11. 实现员工的全生命周期管理。

五、与工业互联主体透明

       1. 了解生产计划执行情况，含产能、交期、质量、安全、物流等。

       2. 了解人效、库存（原材料、本成品、成品）、成本。

       3. 了解设备、能耗。

       4. 了解上游供应商，包括产能、交期、价格、质量、信用等。

       5. 了解下游客户/用户，包括市场、满意度、信用等。

       6. 数字孪生支持研发、质量管控、预警、和优化决策等。

       7. 数字化赋能（人工替代、经验数字化、业务重构）。

        1. 了解行业/产业状况，提升市场影响力，增强竞争力。

       2. 优势互补，共享产能，共享财务，共享人力资源，共享研发/设计，共享办公设施（办公室、食堂、车辆等），甚至可以共享员工，建立跨公司的虚拟团队。

       3. 制定并执行统一的行业/产业标准（也可以是国家标准或国际标准），包括编码标准、质量标准、安全标准等。

        4. 实施供应链金融。

四、与管理者透明

六、与监管方透明

        1. 实时了解质量情况，及整改过程（如果有）。

        2. 实时了解安全情况，及整改过程（如果有）。

        3. 实时了解环保情况，及整改过程（如果有）。

        4. 实时了解能耗情况，及改进过程。

        5. 接受监管指导、培训等。

        6. 企业也可实时了解到同行业状况，包括质量、安全、能耗等。

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 近日，菲尼克斯电气中国公司总裁顾建党先生荣获“江苏省劳动模范”称号！

二十八载风雨兼程，铸就“劳模”勋章！

来源：菲尼克斯电气

       顾建党   

       1970年5月生，中共党员，高级工程师，南京大学工商管理硕士MBA，中欧国际工商学院EMBA，现任菲尼克斯电气中国公司总裁、德国菲尼克斯电气集团执委，中国仪器仪表学会常务理事，中国电工技术学会理事，南京大学商学院客座教授，同济大学客座教授。先后荣获 “南京市劳动模范”、“全国优秀企业家”等称号。

人物志

Character Biography

       他自1993年加入菲尼克斯电气，执着地追求自己的梦想，以“企业家精神”引领创业人生。1997年担任销售部经理，创新业务模式，致力于向中国市场引进全球先进的工业控制和自动化产品、技术和解决方案。2005年，他逐步接任公司总经理之后，将菲尼克斯电气中国公司从5亿元的规模发展到今天近30亿元的平台，成为集团全球三大竞争力中心之一，并于2009年超越菲尼克斯电气美国公司，成为集团海外第一。他坚持中西合璧，兼收并蓄，打造菲尼克斯电气在中国独特的发展理念与道路，并在南京构建四位一体战略布局：江宁总部基地、第二基地智能工厂、电动汽车基地和亚太物流枢纽，全面打造真正扎根南京的跨国公司国家级地区总部。纵观其经历，他带领100％本土员工、100％本土管理，致力于打造最中国的德国隐形冠军企业。

      他于2013年开始带领企业进行智能制造与数字化转型：

       ① 成立菲尼克斯智能制造工程有限公司，打造智能制造与数字工业解决方案的核心竞争力；

       ② 发起成立菲尼克斯智能战略推进联盟，从政产学研用全方面推动智能制造从概念到现实；

       ③ 与同济大学合作共建国内第一个工业4.0实验室，并联合浙江大学、华中科技大学、东南大学、哈尔滨工程大学、南京江宁高职校等近30所大专院校，推进智能制造的人才培养；

       ④ 架起中德智能制造的桥梁，作为核心企业支持中德智能制造/工业4.0发展与标准化工作；

       ⑤ 鼎力支持南京举办世界智能制造大会，为南京、为江苏、为中国智能制造助力；

       ⑥ 创作《面向中国制造2025的智造观》和《数商——工业数字化转型之道》，向中国企业界分享自身智能制造和数字化转型的探索与实践。

      在他的领导下，菲尼克斯电气已成为推进智能制造和数字化转型的核心企业。

人物志

Character Biography

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Character Biography

他28年持续推动企业发展，身体力行“信任=责任”，坚持以人为本，为员工创造广阔的职业发展空间，打造和谐劳动关系企业。特别是2008年全球经济危机中，他率先宣布“寒冬战略”：不做经济性裁员；不做经济性减薪，不把困难和责任转嫁到员工的身上；不减少战略性投资；不降低对客户、质量和品牌的承诺。在2020年新冠疫情之下，他再次强调“寒冬战略”的精神，与全体员工共克时艰。在他的关心下，公司成立应急救助基金，面向因家庭变故而陷入困难的员工，累计救助100余个员工家庭，让员工充分感受到菲尼克斯大家庭的关爱。在他的领导下，公司被评为“全国模范劳动关系和谐企业”和“全国厂务公开民主管理先进单位”。

公司于1994年开始支持希望工程、1995年开始支持社会福利院、2006年加入联合国全球契约，主动承担起自己对国家、民族和全球的责任，2011年正式成立回报社会基金和慕松爱心基金。历年来，公司援建8所菲尼克斯希望小学，资助西藏那曲地区2所贫困小学，支持江宁革命老区和苏北地区400余位贫寒学子圆梦大学，5.12汶川地震和4.14玉树地震的抗震救灾捐款超过240万元，在10多所高校设立奖学金以及建立实验室，每年定期慰问社会福利院，为抗击2020新冠疫情捐资捐物200万元……在他的领导下，菲尼克斯电气中国公司以实实在在的行动全面履行对社会的责任担当。

       加入菲尼克斯电气中国公司28年，顾建党先生践行着自己的使命与责任，布局数字工业，构建智能产业生态，推动企业发展的同时推动中国产业发展；他以一个外资企业的成功事例，向德国企业界展示中国的经济腾飞，并架接中德合作的桥梁，助力招商引资，促进地方经济发展；他关注员工和企业的共同成长，践行企业公民的责任，全力推动员工与企业和国家成为命运共同体。他将带领全体菲尼克斯人走向数字工业的未来！

人物志

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新技术：

AI中台才是数字化中台最终发展方向？

来源：88号实验室

AI中台赛道已经开跑，谁能跑到前面？谁能跑到最后呢？

当中国企业推出中台概念，并首先在数据中台上发力，助力企业数字化，一步步走向彼岸时，这一中国原创的技术历经波折，可谓披荆斩棘，曲线上行。

更进一步，中国企业在全球率先推出AI中台，让AI应用工程化，助力企业智能化。以AI工程化应用为核心的AI中台反而争议不大，顺理成章。

检验AI中台好不好的就是应用。AI中台赛道已经开跑，谁能跑到前面？谁能跑到最后呢？

       尽管多年来人们对人工智能（AI）的无敌威力进行了大量的宣传，当然也出现了很多担忧的声音，但是在AI的承诺与其商业现实之间仍然存在巨大的差距。

技术志

Technical records 

科技公司多年来一直在宣传AI的功能，但对于大多数组织而言，AI的优势仍然难以捉摸。今天很难衡量有效使用人工智能的企业比例以及程度。最近报告中显示的采用率介于20％～30％之间，采用率通常被宽松地定义为“以某种形式实现AI”。 

毕马威一项对全球500强公司的调查发现，尽管30％的受访者表示，使用AI来实现一系列选择性功能，但只有17％的公司在企业内部“大规模”部署了AI技术。 

不过几乎所有报告都指出，企业对AI的兴趣正在增长。Gartner的数据显示，过去四年中落地AI相关技术的公司数量增长了270％。

“机器人将接替我们的工作”这种恐惧通常被认为是企业不愿采用AI的主要原因。但是最近的一份报告发现，采用自动化之后，多达87％的组织计划增加或维持员工人数。

另一个问题是定义问题。人工智能涵盖非常广泛的技术，从对机器学习的数据处理到对人工智能的尖端工作，如像人类一样思考的机器，如何确定和定义自己的任务，也是一件非常棘手的问题。

Gartner在一项调查中发现，对数据范围或质量的担忧是AI应用的第三大挑战，因为不可靠的数据肯定会产生偏见并破坏信任。

AI的最主要障碍是缺乏技能，超过一半的企业领导人将其视为采用人工智能的最大挑战。 一方面，没有能力将企业想法转换为代码和算法，无法与现有基础架构一起实现；另一方面，在AI人才上的花费惊人。

在毕马威评选的全球500强公司中，拥有最先进AI能力的5家企业平均拥有375名全职员工从事AI技术。每家企业在AI人才上的花费约为7500万美元，并预计该费用将在未来三年内增长。

在决定推进AI应用后，企业面临的困扰依然不少。

首先，AI模型搭建门槛高、流程复杂，任何一个企业也无法回避。

AI模型的开发往往需要打通业务部门与研发部门的壁垒，克服繁琐的数据申请流程、缓慢的响应速度、复杂的研发环节、大量的人力标注等，最终才能成功构建。

但是对于业务部门而言，AI建模门槛高、流程复杂、实现困难；开发部门具备建模开发能力，但业务经验较少。

技术志

Technical records 

技术志

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同时，模型缺乏后期的维护与监控，无法根据时间的推移对模型进行及时更新和验证，导致模型精度随时间的推移逐步降低。

在国内，随着企业智能化需求的出现，企业在AI方面的投资加大，出现了数据、算法、算力、模型等一系列AI时代独有的企业资产。

在一些企业中，各业务部门或分公司肚子投资了大量的人工智能技术和能力。在组织未形成统一控管架构、缺少统一的AI平台情况下，常常会出现重复建设的情形。

那么，AI商业化的出路在哪儿？中国企业给出的答案就是建设AI中台。

在人工智能技术上处于全球第一方阵的百度首先在行业内推出了AI中台和知识中台的概念，同时给出了一个便于理解的AI中台的概念。

2020年5月，拜服发布了AI中台、知识中台两大创新平台登场。

百度智能云的新架构分为三层，底层是百度大脑，包括基础层、感知层、认知层和安全，是百度核心技术引擎。中间是平台，包括通用的基础云平台、AI中台、知识中台，以及针对场景的平台和其他关键组件。在基础层和平台的支持下，上层的智能应用和解决方案将为各行各业赋能。

百度智能云的AI中台，帮助企业搭建自己的AI平台，让企业可以按照自己的需求，快速、高效地实现AI解决方案。

AI中台是每个企业智能化升级必备的基础设施，是企业AI能力的生产和集中化管理平台。包括AI能力引擎、AI开发平台两大核心能力以及管理平台。

在AI能力引擎方面，企业可以从百度已有的270多项成熟 AI能力中直接选择应用。

AI 开发平台包括零门槛AI开发平台EasyDL和全功能 AI 开发平台BML，都是基于我国首个自主研发、开源开放、功能完备的产业级深度学习平台飞桨打造。

百度智能云结合具体行业特点，目前已经打造了能源AI中台、金融AI中台、城市AI中台、媒体AI中台等多个行业化AI中台落地解决方案，为不同行业的企业客户提供建设AI开发和应用的自主能力，以及集约化管理企业AI能力和资源，统筹规划企业智能化升级版图的有效路径。

结合爱分析的报告和专家的介绍，我们发现：

数据中台与AI中台是相互独立，有彼此相通。数据中台主要集成数据挖掘、数据洞察智能算法和模型；AI中台主要承担复杂的学习预测类智能需求研发。

数据中台主要承担数据探索的职责，提供数据标准化、数据实体化、数据服务统一化等功能，支持智能数据模型、关联分析、主成分分析、异常点分析等。AI中台从事的是学习预测的任务，提供模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、监控服务等一系列相关AI紧耦合的能力支持。

数据中台应该能为AI中台提供数据，否则AI中台是无米之炊。

在人工智能技术上处于全球第一方阵的百度首先在行业内推出了AI中台和知识中台的概念，同时给出了一个便于理解的AI中台的概念。

由于企业的AI应用需求增加，大部分企业尚不具备基于平台自建AI

技术志

Technical records 

需要促进了AI中台市场的产生与壮大。AI中台由于处在发展初期，市场竞争的格局远没有形成。

因此，在厂商选型阶段，企业应该根据自身需求选择合适的供应商。

目前，AI中台供应商主要分为三类：

AI公司。中国的AI头部企业在经过前期的大量研发投入之后，迫切需要通过将AI技术投入应用，而获得商业收入，实现“零的突破”，建立AI中台是其AI应用商业化的基本途径。

这一阵营几乎囊括了中国几乎所有的AI独角兽企业，如旷世科技、商汤科技、科大讯飞等。

AI技术类企业已经开入进入行业，积累了较多的项目经验和应用开发优势。

大数据与应用企业。大数据应用的发展脉络是数据治理、获得信息，得到知识，产生智慧。所有，所有大数据或者数据公司发展方向都是机器学习、AI应用。

当然，AI应用离不了云服务商这些巨头。与前两类公司不同，云服务商以发展平台为主，提供的技术往往以开源或者自有的软件产品、技术为主。主要企业包括百度云、阿里云、腾讯云，以及AWS的合作伙伴等。

云服务商通过平台持续迭代，性能持续提升。如百度智能云的AI中台就包含了人脸识别、OCR、语音识别、NLP、图像识别、知识图谱、深度学习等几百 AI能力，以及全球领先的 Ernie 算子及优化后的主流算法。另外，其中台还包含全球前三、中国第一个开源的深度学习框架 PaddlePaddle。百度智能云以通用能力，中台为前台和后台提供支撑和协调。

云服务商依托平台，发展伙伴，进入行业市场，发展行业know-how积累。

中国软件网认为，AI的实用化阶段，需要解决AI技术如何与业务场景的结合，减少重复投资、降低成本，提高投入产出比。AI中台不是一个孤立的平台，而是整体信息化建设的一部分，要能与基础平台、业务系统很好的融合。

应用的能力，因此第三方供应商的产品和服务能力成为影响模型效果和业务效果的关键。

技术志

Technical records 

现阶段，AI中台为企业带来实际的业务价值。主要体现在三个方面：

第一，加速业务智能化。建立AI中台的目的是共享AI资源，让AI更多的服务于企业的业务发展。

在这方面的例子非常多。电网利用AI中台实现快速业务应用。比如搭建出了输电通道可视化平台，轻松实现户外各种复杂场景下的安全巡检，为输电线路安全稳定运行提供了可靠保障。

航空公司采用AI中台，形成AI服务与资源集约化管理的架构，在智能办公、智慧园区等多个方向上快速试行智能化创新应用。

银行AI中台，构筑了以数字为驱动的贷前风险态势感知、贷中实时智能决策、贷后风险动态预警的大数据反欺诈风控大脑，服务1+N、政企银、精准营运与营销等多种创新金融服务模式。

某品牌商AI中台解决方案，为某工厂开发诸多应用，拓展手机外观质检、产线机械臂抓取识别测量等应用场景。对比原有传统检测设备，检测准确率大幅提升，每提升一个点，带来显著效益。

人工智能已被充分证明的一种应用是将机器学习用于市场营销和销售。分析人士估计，这将在全球产生高达2.6万亿美元的价值。使用AI，企业可以更好地了解客户行为以设计个性化报价。

在AI中台应用场景开发方面，目前一些行业已经进入应用场景探索与扩展阶段。金融行业主要场景包括预测授信、OCR（身份证和营业执照识别）、反洗钱、手机银行精准营销和客服智能外呼情景分析等。

智慧医疗、政务数据平台、智慧交通、智慧园区和工业互联网等则是政府与公共服务层面的场景落地主要领域。

工业与能源行业具有更多的AI应用需求，包括产品检测、设备监控、运维维护、安全生产等等。但是应用的场景还处在开拓阶段。

中台，是企业数字化和智能化的产物。我们相信，中台的一小步，将是企业数字化、智能化的一大步。

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南钢，成立于1958年，是国家第二个“五年计划”战略布局的骨干钢铁企业，江苏钢铁工业摇篮，国家高新技术企业，国家级绿色工厂，智能制造示范企业，连续四年保持在钢铁行业竞争力极强“A+级”头部企业行列。在中国企业500强榜单中，位列中国企业第148名、中国制造业第55名、江苏省第7名、南京市企业第2名，制造业第1名。2020年南钢取得抗疫经营双胜利，实现营收1600亿元、利润总额50亿元、利税61亿元，同比分别增长13.6%、2.2%、5.1%。在中钢协重点会员企业年产钢500万吨以上企业排名中，经济效益综合指数、全员劳动生产率位列第1名，人均利税、人均利润位列第2名；在全国钢铁企业可比的114项重点技经指标中，排名进步或持平的有63项，排名第一的有5项，排名前三的有24项。

南钢入围新华社民族品牌工程，先后荣获“全国文明单位”“亚洲质量奖”“全国质量奖”“全国用户满意企业”“国家知识产权示范企业”“中国最佳诚信企业”“卓越品牌钢铁企业”“全国企业文化建设优秀单位”“改革开放40周年功勋企业”“新中国70周年最具品牌影响力企业”“中国卓越钢铁企业国际影响力品牌”“全国优秀企业家”“南京市市长质量奖”“江苏省抗疫先进个人”“抗疫英雄钢铁企业”“战疫最美苏商企业”等重要荣誉。

南钢持续提升运营、创新、产业链、裂变、组织、全球化等六个能级，汇聚打造“全球化高科技产业集团”的强大力量，构建钢铁+新产业“双主业”相互赋能的复合产业链生态系统。在钢铁产业重点打造世界一流的中厚板精品基地和国内一流的特钢精品基地、复合材料基地等；新产业着力拓展产业互联网、智能制造、能源环保、新型材料、产业链延伸等领域。

南钢的钢铁主产品使用“双锤”商标，为中国驰名商标，南钢拥有宽中厚板（卷）、棒材、高速线材、钢带、异型钢五大类、近300个钢种、

南钢集团有限公司

来源：数商会课题组

一、企业基本情况

南钢的钢铁主产品使用“双锤”商标，为中国驰名商标，南钢拥有宽中厚板（卷）、棒材、高速线材、钢带、异型钢五大类、近300个钢种、一万余个品种规格的产品系列，10多个产品的市场占有率国内第一，通过国内外170多家知名企业认证，出口130个国家和地区。南钢优势产品成功应用于可燃冰开采“蓝鲸一号”、第三代核电示范工程“华龙一号”、免涂装耐候钢桥——川藏铁路藏木雅鲁藏布江特大桥、北京冬奥场馆、千岛湖引水工程、中国首制邮轮、多个液化天然气储备项目、中国高铁线路、工程机械等多项大国重器及重点工程，成功应用于俄罗斯北极亚马尔天然气项目、卡塔尔足球世界杯体育场馆、克罗地亚佩列沙茨跨海大桥、中俄黑河大桥等“一带一路”重大项目工程。

新时代，新征程，南钢以高质量党建引领企业高质量发展，以“创建国际一流受尊重的企业智慧生命体”为企业愿景，确立“一体三元五驱动”战略体系（以金属新材料为本体，以能源环保、智能产业、“互联网+”为三向多元发展方向，以客户导向、模式和技术创新、智能化、国际化、卓越绩效为五项驱动），致力打造创新驱动发展、数字化转型、新产业裂变等三条成长曲线，确立“绿色”“智慧”“高科技”高质量发展的三大新特征，推进企业“从高原向高峰攀登”，建设具有全球竞争力、管理市值达到千亿美元的全球化高科技产业集团、世界头部企业，以及绿色智慧发展、产城融合的典范和美好生活的家园，成为钢铁行业转型发展的引领者, 做世界级智能化工业脊梁。

二、两化融合基本情况

建设信息化是钢铁企企业实现管理现代化的必然途径，也是卓越绩效模式的必然要求。南钢“十一五”之初规划并启动ERP建设是南钢管理现代化革命的点睛之笔。南钢发挥了后发优势，信息化建设实现了融合、创新和跨越，抓住了信息化融合工业化条件下制造业革命的历史性机遇，加快了企业管理现代化的步伐。应该说，南钢信息化系统建成后，企业资源计划、质量管控、客户管理、供应链管理、业务流程控管等领域的全部信息实现了规范、透明、畅通和共享，在产销衔接、质量控制、库存控制、资金运用和成本分析等方面日益发展发挥重要作用。

2005年1月，南钢信息与自动化公司成立，并着手信息化建设的规划和ERP系统的选型工作。

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Products

2006年9月，经过近两年的精心准备和局部应用系统建设的经验积累，以南钢战略为指导，制订了信息化建设整体规划，选择了定制开发与模块软件相结合的技术路线，确定了“管理高度集中、产销高度衔接、数据高度一致、信息高度安全、人员高效配置”的信息化建设目标。

2006年12月，南钢选择台湾中冠作为ERP实施方，引入中钢先进管理理念，成立了ERP项目指挥部和项目部，全面推进以ERP系统为核心的整体信息化建设。

2007年1月15日，南钢ERP项目建设正式启动。

2008年6月30日，ERP系统正式上线。

2009年3月8日，南钢ERP系统建设通过了国家“倍增计划”项目验收。

2011年是市场化起步之年，按照公司的战略基本完成了ERP为核心的大规模的信息化建设，覆盖主要产线和业务板块，为过程控制和精细管理提供一个基础的技术支撑平台。

2014年4月南钢正式启动船板配送JIT服务，开启了南钢产业智慧化的建设，也是南钢工业互联网建设的起源，用户个性化需求,倒逼我们柔性化生产、数字化转型。

2016年又提出“JIT+C2M”理念。C2M就是Customer to Maker：制造端以用户为中心，以智能制造为手段，高效率低成本地实现规模化、柔性化、用户个性化定制，并通过大数据、云计算、物联网等技术，实现与最终端用户直接交互，同时与产业链相关方的协同研发、协同设计、协同制造、协同服务，打造共创共赢的智慧生态圈。

从JIT模式到JIT+C2M发展新模式，是不断迭代和进化的过程。最初JIT模式，我们认为链接我们的用户，让我们快速触达用户的需求，为用户快速的提供个性化的产品和服务即可。后面我们发现，我们不仅要与用户链接和直接触达，还需要依托工业互联网链接我们的供应商、金融机构、物流以及产学研等组织，实现全要素链、全产业链、全数据链、全价值链的全面协同 。

2018年开展布局工业互联网，将各个系统互联互通，数据整合共享，走出了一条个性化定制、服务化转型、网络化协同的创新之路。

以打造智能制造示范标杆为抓手，加速人才培育，大力推进产业智能化裂变，为追求全球领先的灯塔梦工厂不断努力。

Products

产品志

未来“十四五”，我们将继续坚持智能制造主攻方向不动摇，加快推动南钢数字化、网络化、智能化转型步伐。南钢围绕数字产业化、产业数字化，通过开放融合、理念变革、组织变革、应用创新、产业互联、平台输出，将内外部资源整合化、共享化，形成南钢强大的发展势能和资源汇聚优势，牵引钢铁产业链企业协同化发展，打造数字化的产业生态，助力南钢成为钢铁产业互联头部企业。

在2016年，南钢提出了智能制造的概念，并于2018、2019年进一步提出了“一切业务数字化、一切数字业务化”的具体目标。董事长更是进一步提出了南钢“绿色、智慧、高科技”的发展目标。十三五期间，南钢投资了20多亿元去做产线智能化提升和产业链协同打造。

信息化作为一个时代进步的推动力，早已突破了技术的范畴，涵盖了企业生产经营、系统管理和企业文化的各个方面和全部过程。南钢过去的信息化“板块”提供的是“搭积木”、“再包装”式服务，信息孤岛、信息割据和信息壁垒再所难免，物质流、能量流、信息流、资金流不能同步控制，更谈不上价值流的同步实现。

信息化建设的过程实质就是从“基础版”到“标准版”再到“高级版”的技术升级，从技术层到服务层再到战略层的管理升级。南钢信息化建设推进了信息化由单元运用向集成运用的转变。在这些24小时高速运转信息系统的支持下，信息化潜移默化地改变着我们的思维方式和工作习惯，不断提高我们的工作技能，更新我们的知识。在生产计划、物资供应、财务核算、绩效评价、市场营销等企业内部主要生产经营和管理过程中实现了流程再造、梳理和规范，实现了信息直达各个业务岗位，为业务过程的管理提供了高效的手段，实现了管理层次的扁平，使得生产经营过程的协调能力大大提高。

三、发展战略（包括数字化转型战略）

四、业务场景及价值模式

南钢通过“JIT+C2M”模式向产业链协同迭代升级，构建以客户价值为中心、以需求为驱动的动态、协同、智能、可预测、可持续发展的产业链价值融合体系，依托工业互联网建设，高效率低成本地实现柔性化制造、个性化定制服务，并通过大数据、云计算、物联网等技术，实现

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Products

未来“十四五”，南钢将继续坚持智能制造为主攻方向，加快推动南钢数字化、网络化、智能化转型步伐。南钢围绕数字产业化、产业数字化，通过开放融合、理念变革、组织变革、应用创新、产业互联、平台输出，将内外部资源整合化、共享化，形成南钢强大的发展势能和资源汇聚优势，牵引钢铁产业链企业协同化发展，打造数字化的产业生态，助力南钢成为钢铁产业互联头部企业。

（1）是运用数字思维打破固有思维，以数字价值为导向，依托企业海量的数据资产，通过数据治理以及强大的算力和模型分析，重点关注客户的全面价值和终身价值，形成产业数字协同生态，注重跨界合作、价值协同、融合共生，形成钢铁行业数字化转型的经验曲线。

（2）是坚持数字创新驱动，提高智能制造核心竞争力。依托新一代信息技术与关键装备、核心工业软件的集成创新，对内构建工业互联网平台，对外打造产业互联网平台，突破数字技术与钢铁融合瓶颈，打造一批融合新兴技术的钢铁创新应用场景，抢占钢铁数字高科技的制高点。

（3）是深挖数据价值，赋能南钢未来。数字化转型时代来临，数据成为新的生产要素，南钢开展数据治理工作，以数据质量提升为目标，促进企业数据的价值变现。同时，融合新一代的通信技术、人工智能等技术，以数据驱动业务，实现企业业务流程变革、商业模式变革，构建数字化、智能化的全要素、全价值链的生态系统。

（4）是加快数字转型落地步伐，构建实时可靠、安全共享、智慧决策的内部智慧工厂。加快炼铁智慧集控中心建成落地，同步规划钢轧智慧集控中心和智慧调度中心的技术方案和项目建设节点，力争2023年实现全工序智慧集控的全线贯通，并同步完成其他业务条线智慧化运营决策系统。同时推进JIT+C2M智能工厂发展模式研究，构建新的商业模式和服务机制，打造钢铁行业个性定制灯塔工厂。

（5）是强化数字产业品牌输出能力，构建跨界合作桥梁。加强平台输出服务能力，垂直成为行业领先的智造XaaS集成服务商，并裂变出钢铁行业标识解析二级节点、工业互联网大数据中心、产业工业互联网平台等为代表的战略新兴服务产业，深化钢铁产业链拓展与延伸，强化智慧产业社会化服务能力，打造钢铁与外界双向合作赋能桥梁。同时重点关注国贸平台与钢宝平台在全球跨界电商和数据交易方面的课题研究，实现品牌出海。

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六、新型能力及系统性解决方案

2、全面开展铁区一体化智慧中心建设，采用遥感可视化和人工智能技术相融合，实施生产制造管控“一张图”，通过一张图的三维动态实景漫游，实现钢铁工序的生产、设备、人员、安全、环保、视频、预警等信息的一键到达、精准定位、直观获取和智能分析；打造5G+工业互联网的JIT+C2M智能工厂，自主实现对数控机床、六轴机器人、桁架机器人以及AGV小车等高端制造装备的端到端集成，通过5G+工业机器人协同作业，实现上下料分拣、视觉物料识别、热处理设备、抛丸、喷涂、自动打包、自动化立体库等工序智能协同，实现离散制造模式向流程制造模式转变，建设世界首条专业加工高等级耐磨钢配件的“JIT+C2M”智能工厂；

3、深化冶金工业机器人应用，实现了炼铁、炼钢、连铸、轧钢、检化验工序全覆盖，打造了多项“唯一”和“第一”；

4、持续深化智慧营销2.0建设，将客户关心的营销、生产、财务、物流门禁、质量、客户服务等各方面的销售链有机结合，实现从提供产品向提供服务延伸，促进下游客户主动参与南钢产品全生命周期的管理；开发了智慧运营看板，围绕公司级和十大主题领域的不同视角与维度，构建企业价值链指标体系，集中统一展现企业运营管理的现实状况和问题,支撑企业KPI体系的建设与运行，并对风险识别预警，为各管理层级经营决策提供有效、准确的支撑；

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5、面向外部互联，南钢围绕钢铁上下游企业，快速将数字基因植入到钢铁产业链的数字连接，提升与产业链企业间数字化协同服务能力，共创钢铁产业互联新生态，进一步满足用户个性需求，提升数字价值创造。通过SRM供应链管理平台使企业内部由单一管理的专业服务功能向整合企业内外部资源转变，实现上端供应链资源的整合；

6、打造了独具特色的工业品超市（MRO）平台，提供在线电子合同、物流运输、供应链金融等产业化协同服务；

7、首创E2E协同服务平台，实现企业与企业间的信息和数据全面交互，打破企业间的管理壁垒，实现企业间的业务与数据的深度融合，已经与山东能源、东华汽车、徐工等企业进行了系统对接；

8、C2M云商平台运用大数据、云计算等技术，实现电子合同、电子发票、电子质保、电子物流，并为客户提供生产全流程的产品生产进程跟踪服务；GMS产业互联平台成功上线，与上海外高桥、江南造船、扬州中远、招商局重工、徐工集团5家船舶、工程机械的龙头企业做产业互联，实现订单的风险预警、钢板紧急协调、精准扫尾功能等。

七、治理体系

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八、数字化转型相关建议

（1）政府制定相关政策引导，驱动企业自发的进行数字化转型。

近年来国家、省市各级政府逐步加强对企业数字化转型的支持力度，研究制定具体措施和实施细则，制定标准体系，指导企业制定数字化转型规划，增强了制造业企业数字化转型的危机感、紧迫感，驱动企业主动推进数字化转型。政府相关部门可择机制定出台包括专项资金、优惠信贷、税费减免在内的政策措施，鼓励制造业企业加大数字化转型投入力度，培育建设适应数字化转型的高端人才队伍。鼓励企业围绕实际应用场景，加快5G、人工智能、区块链、数字孪生等新一代信息技术的应用，切实推动企业数字化转型落地。

（2）推进质量变革，以数字化提升实体经济供给体系质量

以数字化提升实体经济供给体系质量第一，围绕质量强国建设，在供给端构建以物联网、大数据、人工智能等新技术为依托的精细管理和质量控制体系，推动传统产业转型升级；强化事中事后监管，构建以大数据为主线的跨部门、跨行业、跨环节产品质量事中事后监管体系，推动社会消费向安全、绿色和中高端消费迈进；大力推进以社会信用大数

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（3）推进效率变革，以数字化促进实体经济要素高效流通

推动产业体系逐步向先进制造、柔性生产、精准服务、协同创新的方向转型升级，不断提升全要素生产率和行业附加值水平。以新技术助推“放管服”改革，优化营商环境，打破要素市场流通行业和地域壁垒，充分激发人才、资本、创新等要素活力，提高全要素生产率。第三，围绕产业全球化布局、跨国贸易、人才流动等构建全球化数据情报网络，实现物流、资金流、数据流融合汇聚，提升对外开放和对接全球贸易体系效率。

（4）打造数字化公共服务平台和数字化转型示范项目，推广已有的数字化转型成功经验。

政府相关部门牵头加快数字化公共服务平台建设，提升数据资源管理和服务能力，为不同规模、不同需求的企业提供差异化服务。积极引导高校、科研机构参与企业数字化建设，推动各类创新要素向企业集聚。政府部门牵头组织企业打造一批数字化转型示范项目，鼓励制造业龙头企业和数字化转型领先企业发挥引领作用，加快建数字化的示范工程和项目，带动各类制造业企业的数字化转型发展。积极支持企业争取国家专项资金等项目支持，利用省级重点产业发展专项资金，加大对制造业企业数字化项目支持力度，扩大智能制造生产模式应用范围。

（5）企业开展数字化变革，拓展新的商业模式和数字化产品。

在市场竞争加剧、用户需求日益个性化的背景下，企业数字化转型，探索新的商业模式已经成为企业高质量发展的必然选择。

首先需要企业领导层充分认识到数字化转型的必要性和紧迫性，下定决心走数字化转型之路，制定企业数字化发展的愿景，融入企业数字化文化，建立数字化转型组织，选择所属行业数字化转型的应用场景，不断推动新技术与业务融合，探索新的商业模式，创造新的数字化产品和服务。

据为基础的质量联合奖惩机制，以联合奖惩案例、联合奖惩备忘录等方式推进质量信用信息的共享联通。

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十三五期间，南钢投资了20多亿元去做产线智能化提升和产业链协同打造。持续深化智慧营销2.0建设，将客户关心的营销、生产、财务、物流门禁、质量、客户服务等各方面的销售链有机结合，实现从提供产品向提供服务延伸，促进下游客户主动参与南钢产品全生命周期的管理；面向外部互联，南钢围绕钢铁上下游企业，快速将数字基因植入到钢铁产业链的数字连接，提升与产业链企业间数字化协同服务能力，共创钢铁产业互联新生态，进一步满足用户个性需求，提升数字价值创造。通过SRM供应链管理平台使企业内部由单一管理的专业服务功能向整合企业内外部资源转变，实现上端供应链资源的整合。

南钢坚持推动建立以企业为主体、以市场和院所为两翼，进行开放式产学研合作，聚集国内外优势研发资源，抢占研发高地，挑战突破性技术。南钢在数字技术研发、重大场景建设、数字产品开发等方面与华为、阿里、东北大学、北京科技大学、中国移动、海康威视等20多所中外知名的高校院所、企业建立了长期稳定的产学研合作关系。南钢与北京科技大学、东北大学分别建立了钢铁智能制造技术联合创新中心，与中国移动建立5G+工业互联网联合创新中心，利用高校、院所的研究力量和设施开展联合研究，解决生产过程的技术瓶颈问题。

未来“十四五”，南钢将继续坚持智能制造为主攻方向，加快推动南钢数字化、网络化、智能化转型步伐。南钢围绕数字产业化、产业数字化，通过开放融合、理念变革、组织变革、应用创新、产业互联、平台输出，将内外部资源整合化、共享化，形成南钢强大的发展势能和资源汇聚优势，牵引钢铁产业链企业协同化发展，打造数字化的产业生态，助力南钢成为钢铁产业互联头部企业。深挖数据价值，赋能南钢未来。数字化转型时代来临，数据成为新的生产要素，南钢开展数据治理工作，以数据质量提升为目标，促进企业数据的价值变现。同时，融合新一代的通信技术、人工智能等技术，以数据驱动业务，实现企业业务流程变革、商业模式变革，构建数字化、智能化的全要素、全价值链的生态系统。

九、产业链的协同方面

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2016年提出“JIT+C2M”理念。C2M就是Customer to Maker：制造端以用户为中心，以智能制造为手段，高效率低成本地实现规模化、柔性化、用户个性化定制，并通过大数据、云计算、物联网等技术，实现与最终端用户直接交互，同时与产业链相关方的协同研发、协同设计、协同制造、协同服务，打造共创共赢的智慧生态圈。

未来“十四五”，需充分嫁接外部资源，借力转型升级。与外部世界构建一个共生、共赢、共荣的生态圈，打造对痛点、短板与优势的自我修复和进化迭代能力。成立南钢智能制造专家智库与联合创新中心，将最优秀的行家、专家、企业引入到南钢数字化转型生态中来，加快开展更高水平、更深层次、更前瞻、更具时效性和针对性的研究，为南钢智能制造建设的科学决策和工作推进提供更加充分智力支持。

十、生态建设方面：

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项目采用B/S架构设计、开发，展示端免安装、易维护，浏览器兼容性高，服务端以数据微中台和应用微中台的概念，针对业务源数据进行抽取、分析、映射，提供给前端页面展示。

数据展示前端区别去传统网页和BI报表设计，采用动效图表、3D、GIS等多元素模块，加以一定的渲染效果，让用户从视觉享受的角度，对于繁杂的业务数据达到快速认知的效果，并对辅助决策起到帮助作用。

一、案例设计原理

数据可视化案例集

来源：南京中冠智能科技有限公司

二、案例的特性

先进性：集合数据分析、3D渲染、GIS应用、动效、高定图表等多种高新技术。

易用性：项目整体采用B/S架构设计开发，免安装、易维护。

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案例一:机场公安合成指挥平台

基于现有业务数据、感知数据等，通过数据处理、分析和挖掘，为警务人员指挥中心提供可视化警情监控以及大数据应用能力系统级支撑；功能模块包含展示模块布局管理、值班备勤、市局接处警、实时客、车流量、拥挤预警、黄牛、停车场、延误情况等统计、进出港客运分析等。

创新性：前端展示集成融合了3D、GIS、动效、图表等多元化元素，通过元素之间的有效联动，真正实现了“数据的可视化”。

安全性：支持内网部署，与互联网有效隔离，保证了企业的数据安全。

三、部分成功案例

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案例二:重点区域安保一体化指挥系统

应用于重点区域安保活动一体化指挥，用一张图集中展示安保活动外部环境和内部警力警情全要素信息，可视化展示实有力量资源，帮助指挥人员实时了解现场情况，缩短应急响应时间，提高指挥的决策效率与准确度。

案例三:视频结构化应用平台

平台支持多种视频图片多源接入、内容解析、人车特征识别、行为及事件分析等视频智能化应用。致力构建一个可对人像资源、车辆资源进行结构化解析、特征存储和检索布控的智能分析应用平台。

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案例四:水域卡口指挥系统

基于现有业务数据、感知数据等，通过数据处理、分析和挖掘，为警务人员指挥中心提供可视化警情监控以及大数据应用能力系统级支撑；功能模块包含展示模块布局管理、值班备勤、市局接处警、实时客、车流量、拥挤预警、黄牛、停车场、延误情况等统计、进出港客运分析等。

案例五:城市新能源中心数字孪生

平台以充电站的光伏新能源、换电工位、充电桩、动力电池梯次利用储能等相关设备为可视化对象，基于三维沉浸式实体建模和信息数据的虚拟仿真技术，通过大屏幕互动，实现多功能充电站设备运行和充电服务的沉浸式全方位可视化监控，并利用WEB3D技术实现对象数据的远程实时浏览。

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产品志

案例七:煤层气物联网平台

面向生产指挥、煤层气勘探开发、地面建设、储运销售以及企业管理等各生产环节，建立多专业的综合业务管理模型，建立精细化数据，并与各专业的应用系统进行高度融合，实现管理的智慧化、智能化。

案例八:综合环境治理可视化平台

市环保局环境综合治理平台，通过前端部署的大气环境感知设备采集各项环境数据进行AQI综合分析。结合考核指标及达标参照进行综合态势分析，提醒管理人员当前环境治理进展。系统提供周期回溯功能，可实现一段时间内的环境发展趋势动态播放，直观展现环境治理工作绩效。通过数据分析，实现四类污染源的指标考核分析，提升城市大气污染治理整体水平。

案例六:危化品安全生产监测预警平台

平台依托智能感知设备，实时采集目标物体的周围温度、湿度、有毒气体浓度、空气质量，设备设施状态等信息，通过数据清洗、分析和挖掘，能够有效地对重大危险源预警参数进行全天在线实时监控，能够及时地发出预警和警报，科学地进行预防调控，避免发生安全事故。

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Products

案例十:智慧城市综合态势系统

面向智慧城市指挥中心，以城市整体面貌为背景（建筑、道路、河流、交通等），可视化展示楼宇税收、共享单车、河道监控、停车场、餐馆以及其他信息。

案例九:生态河湖态势管理平台

通过建立物联网多维感知体系，获取秦淮河干流及主要支流入河口的水质、水位、流速、流量、水生生物、空间等生态要素 ， 通过三大河湖生态模型进行大数据分析计算，并以构建的河流三维仿真概化图为展示基础，实现各类监测要素与水利工程的成果可视化。

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产品志

亿嘉和科技股份有限公司

亿嘉和科技股份有限公司（股票简称：亿嘉和，股票代码：603666）成立于1999年，是机器人领域的高新技术企业，公司专注于电力、消防等行业特种机器人的研发、制造和推广应用。亿嘉和总部位于中国南京，研发中心及分支机构遍布美国、香港、深圳、广东松山湖等地。

亿嘉和在坚持自主研发创新、提升产品质量的同时，结合客户的痛点与市场需求，从多维度完善技术与产品，致力于为电力、消防、轨道交通等更多行业提供更为完备的智能化解决方案！公司将继续秉承“应用智能科技，改善人类生活”的企业使命，向 “世界一流机器人公司”迈进 ！

企业志

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近日，住房和城乡建设部科技与产业化发展中心在苏州主持召开了由江苏力鼎环保装备有限公司研发的“村镇一体化污水处理装备（LD 型）”科技成果评估会。评估委员会专家考察了工程应用现场，听取了技术研究工作汇报，审阅了评估资料和有关技术文件。

推广应用前景：

江苏力鼎环保装备有限公司：

来源：江苏力鼎环保装备有限公司

“村镇一体化污水处理设备（LD 型）”被鉴定为国内领先水平！

经过质询讨论，形成以下评估意见：

1、提交的评估资料齐全，符合科技成果评估要求。

2、该装备以A/O 工艺为核心，包括厌氧、缺氧、MBBR 等单元，采用自主研发的改良生物填料和快速接种生物菌剂，强化了村镇污水处理效果，适用于村镇分散式生活污水处理。

3、该装备具有设计紧凑、组合灵活、容积负荷高、占地小等特点，可实现地埋式安装，景观协调性好。

4、该装备已在宿迁、昆山等多地应用，用户反映良好；工程项目经检测，满足出水标准要求。评估委员会专家一致认为：该装备达到国内领先水平，具有推广应用价值，同意通过评估。

党的十九大报告提出乡村振兴战略，把“坚持绿水青山就是金山银山”重要理念写入中央文件，是绿色发展理念的重要支撑。农村生活污水具

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企业志

公司简介

江苏力鼎环保装备有限公司（简称力鼎环保），公司成立于2013年，总部位于苏州工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园C1-1001，华东制造基地位于常熟古里富春江东路36号，下设分公司15个。致力于环境产业区域分散式污水处理系统设备的设计、研发、制造、销售、安装、运营及检测，立足江苏、布局全国、放眼海外，专注细分十年。拥有LD型自主研发专利40+项其中发明专利6项，涉及日处理1T～10000T 污水和净水2个领域，8大系列产品【LD-SA、LD-SC、LD-SMBR、LD-JM、LD-BZ、LD-SLE、LD-SDW、LD-iCloudDat】，案例已广泛应用江苏、安徽、河南、上海、山东、浙江、湖南、湖北等20多个省份和海外越南、柬埔寨、菲利宾等10多个国家，江苏省内先后承接常熟、昆山、吴江、江阴、金坛、江都、江宁、淮安、盱眙、滨海、大丰、沭阳、宿豫、东海等提供整县污水设备集中打包采购和运营服务，并同步设立了所在区域的运营分公司，公司案例累计遍及全国400多个行政村4000多个自然村。细分领域排名江苏第一、全国前六，公司拥有良好的细分品牌和长足发展的成长空间，年持续50%增速，现有职工240余人，年销售额3～5亿元，受到业界内外广泛关注。

有污染面广、来源多且分散不易收集，成分复杂，地区差异显著等特点，由于缺乏完善的排水和处理系统、经济基础薄弱等原因，农村生活污水处理率低于城镇，对工艺成熟稳定、投资和运行费用少、处理效果好、适用范围广的技术工艺具有很大的需求。江苏力鼎环保装备有限公司 村镇一体化污水处理装备（LD型）采用了模块化集约设计，具有平面布置灵活、运输安装方便、建设周期短，容积负荷高等特点，满足市场需要，推广应用前景广阔。

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企业志

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江苏省数字经济商会品牌活动【数创星云】之“知识产权大数据赋能科技园区招商和企业服务”活动走进玄武硅巷，本次活动由纳科红山科创园和东大江北创新研究院联合承办，邀请科技创新情报SaaS服务商智慧芽(PatSnap)分享知识产权大数据如何赋能科技园区招商运营 ，30余位科技园区领导和相关人员出席交流。

【数创星云】之：

“知识产权大数据赋能科技园区招商和企业服务”

智慧芽成立于2007年，主要聚焦科技创新情报和知识产权信息化服务两大板块，通过机器学习、计算机视觉等人工智能技术，为全球科技公司、高校和科研机构、金融机构等提供大数据情报服务，已服务全球50多个国家超1万家客户，包括清华大学、北京大学、中科院、海尔、小米等客户。智慧芽今年3月刚刚完成3亿美元E轮融资，这是2020年以来国内SaaS领域最大一笔融资，也是全球的科技创新和知识产权情报大数据赛道上跑出第一家独角兽公司。

江苏省数字经济商会副会长卜安洵现场发表了“透明园区”的主题演讲，从产业园区的四个进化版本，到透明园区的新概念及如何进行创新应用。引起了在场嘉宾的强烈共鸣。今日与会的有来自高校园区、产业科技园区、产业研究院等近二十家园区院所的经营管理人员，均表示这次活动对园区的经营理念、运营工具、资源汇聚、经验借鉴都很有帮助，希望江苏省数字经济商会的数字园区相关的活动能更多的开展起来，服务到更多的企业发展，融数字、创经济、智万物、慧生活。

科创云屏也是本次活动的一个传播流量发生器，既展示了数字经济商会、纳科红山科创园、东大江北创新研究院、智慧芽、氢联等品牌，也与参会嘉宾进行了很好的互动，并创造了数千次的社交传播点击，让商会、硅巷、研究院、企业等品牌得到很好的宣传。

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活动志

Activities

来访嘉宾考察了江苏激扬在智慧档案、网络安全、环境政务大数据等方面产品和解决方案，深入了解了东大江北研究院在平台建设、成果转化、人才项目等产学研方面的合作机会，交流了鹏为软件在智慧城市、企业服务等信息化、网络化、智能化方面的SaaS应用，并对氢联作为科创运营商的园区合作新模式作了细致的探讨。

毛主任介绍了贵安新区在交通、生态、大数据等方面营商环境和政策优势，欢迎更多的商会会员单位和江苏的企业家到贵安考察、到贵州旅游。

贵州贵安新区回访江苏数商会，畅谈苏黔合作广阔前景

6月22日下午，正值南京创新周活动全城召开之际，贵州省贵阳市贵安新区副主任毛胤强一行来到南京考察，回访今年五月苏商入黔活动的江苏省数字经济商会会员单位，数商会副会长、鹏为软件总经理方静燕，理事单位东南大学江北新区创新研究院院长程斌，江苏激扬智能董事长刘镕畅，东新科技总经理董标，数商会副秘书长、氢联科技董事长严东等出席交流。

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大家一致认为在数字经济蓬勃发展的时代大背景下，在一带一路、长江经济带、国家级新区等相关国家战略的推动下，苏黔两地的合作前景非常广阔，长三角丰富的应用场景和人才资源与贵州贵阳贵安的数据、算力产业优势会有越来越密切的互补协同发展空间。双方对未来促进商会企业与贵安建立商务合作、推动数字经济发展非常乐观。

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发展数字商务，赋能创新经济

       ——江苏省数字商务发展联盟正式成立

创新南京正在向纵深迈进。2021年6月23日，在2021南京创新周系列活动——“秦淮区数字商务促进行动”主题活动上，由江苏省数字经济商会策划指导，数商会与秦淮区商务局、芒果教育等联合发起的“江苏省数字商务发展联盟”正式揭牌成立。

省数商会副秘书长何伟代表商会发言。何伟指出，数字商务在电子商务基础上又有三大进化：一是从单一的“网上商务”，进化成“全维商务”，覆盖线上线下和云、管、端；二是从以店和货为主体，转变为以人和关系为核心，所以主播和网红的价值凸显；三是从拼低价拼流量到比算法比体验，让商务更精益更人性。何伟表示，省数字经济商会将为数字商务发展联盟提供组织支持、方法支持和各类必要的资源支持，与秦淮区和其他区域一道，推动广大商业企业实现数字化转型，发展有南京特色的数字商务经济体。

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会上，在南京市商务局领导、秦淮区领导、秦淮区商务局领导的见证下，江苏省数字经济商会、秦淮区商务局和芒果教育，及南京小锞文化产业有限公司、中山坊科技文创园、湖南经视马栏花开传媒广告营销中心及联盟会员单位共同完成揭牌仪式。

江苏省数字经济商会一直致力于推动传统产业的数字化，推动数字经济产业化。此次与秦淮区商务局和芒果教育强强联合，是赋能区域经济，促进数字南京和数字江苏加快发展的新努力，新成果。欢迎我省商贸企业踊跃加入“省数字商务发展联盟”，携手数字化征程，共享数字化发展。

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6月25日，由《企业管理》杂志社指导、江苏省数字经济商会主办，南京市企业数字化转型研究会和大任智库联合承办的首期《全国国有企业数字化转型教练营》正式开营。

此次教练营的营员是由来自江苏盐业、东南国资、鞍钢集团、南京地铁、数字认证等几十家国企中高层管理干部组成的豪华阵营。

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——《全国国有企业数字化转型教练营》正式开营

开营伊始，本次教练营班主任、江苏省数字经济商会副秘书长、大任智库总经理何伟用四个“高”介绍了本次教练营：

一是立意高，符合习近平总书记对于大力发展数字经济的主要精神；二是专业度高，趋势洞察、政策解读、模式创新、最佳实践、课题攻关、标杆考察，形成了六位一体的方法论体系；三是平台高，江苏省

数字经济商会是全国首家以数字经济为主体的省级商会平台，在“融数字·创经济”的目标愿景下，致力于打造区域数字经济赋能第一平台；四是智慧高，本次项目参与的策划和设计是一个导师天团，有江苏省数字经济商会的总顾问、总指导，有来自省工信厅、省数字经济商会的政策专家，有大任智库的研究专家，还有来自南钢集团、交通控股、金蝶、中新赛客等标杆企业的实战派专家，可以说是名家荟萃，是产学研三方智慧的结合。

作为首位登场的专家，江苏省工信厅两化融合推进处二级调研员张志平为本次教练营定制了《江苏省两化融合发展实践与思考》主题演讲，他从两化融合的背景和意义出发，从政策、理论、案例等几个角度揭示了工业互联网的发展历史，解读了十四五时期数字化转型展现的新动能、新挑战，并表示现在正处于工业经济向数字经济转型过渡的大变革时期，国有企业更应当加快推进数字化转型工作。

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南京大学教授、博导、原江苏省发改委主任钱志新教授以《数字化战略要点》为主题也为教练营学员们做了云分享。钱教授指出企业数字化发展的三大战略，即：企业数字化能力；数字化重点：用数、上云、赋智；数字化人才。

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数字化人力资源专家、“透明人才”领创人、江苏省数字经济商会副秘书长何伟围绕《数字化时代人力资源管理创新》主题，从“数字化靠人、数字化选人、数字化育人、数字化用人”四个角度出发，解读了数字化的内涵、本质和特征，以及数字化的发展趋势和数字经济时代人力资源的创新。现场反响热烈，对于国企如何实现数字化人力资源管理创新提供了新的思维、策略和方法，获得在场国企单位高管们的一致赞誉。

接下来的一天，将由数字认证、金蝶、中新赛客等多位数字化导师分别讲授企业数字化转型过程中业财一体化、数字中台和密码技术等企业实践新策略，之后将由南钢集团、双良集团和交通控股等标杆企业的实战派专家分别介绍各自在智能制造、智慧交通和新能源领域的数字化创新实践和成果。

本次全国首期《国有企业数字化转型教练营》在借鉴整合业内最新的企业数字化转型研究和实践成果的基础上，以大任智库研发的企业数字化转型方法论为基础策划、组织，共有趋势洞察、政策解读、模式创新、最佳实践、课题攻关、标杆考察六大模块，帮助学员从数字化原则、方法到转型实践全面学习，并在场景化课题演练中提升数字化领导力和数字化转型分析决策能力。

关于我们

江苏省数字经济商会是在江苏省工商业联合会、江苏省总商会指导下，由联创集团、五星控股、双良集团、南钢集团、菲尼克斯等省内数字经济领军企业共同发起，以江苏省内数字经济产业链上中下游企业为主体，吸纳海内外数字经济相关领域的各界人士的开放性、联合性、专业性、非营利性的社团组织。

商会的目标是团结产业内有影响力的单位，搭建高质量、高规格的交流平台、展示平台、推广平台，通过产学研与资本的融合，实现数字产业链上下游深度合作，推动传统制造业的数字化，推动数字经济产业化，抢占新一轮科技革命制高点，提升江苏数字经济竞争力，助力江苏经济转型升级。

商会于2019年6月29日在南京成立。商会现有涉及互联网、人工智能、大数据、云计算以及正在数字化转型的制造业企业会员近300家。举办了多场重大活动，打造的“数字革命大讲堂”系列论坛，传播了数字经济理念，促进了业内企业学习提升；举办的长三角数字经济标杆企业行系列活动，加强了企业交流，促成了一批项目合作；着力加强企业数字化转型研究，发布了《江苏企业数字化转型白皮书》和评价体系，为企业数字化转型绘制了路线图；形成了数字化转型教练营培训体系，为企业培养了大批数字人才。商会还深度开展调查研究，承担“数字江苏”等重大课题研究，形成了高质量的提案，得到了省有关部门的高度认可。

江苏省数字经济商会

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大任智库

大任智库是经江苏省工商行政管理部门正式登记注册的民营智库机构，荣获“全国管理咨询行业领军机构”，是业内知名的面向政府、事业和企业单位政策研究、制度创新、管理变革和数字化转型的研究、咨询和培训机构。大任智库由资深专家、高校教授和知名企业家共同创建，成立11年以来，与时俱进推出多项原创方法论。包括战略规划的“三能+531”体系，组织创新的“三台+三阶段”体系，绩效管理的“三元+DIS”体系，薪酬管理的“矩阵宽带”制，文化建设的“85度模式”，品牌建设的“双螺旋”结构，团队管理的“细胞体班组”，以及组织中高层成长的“MAT培训模式”等。

大任智库主导承担了“数字江苏”总体规划、“数字经济对江苏产业转型升级对策研究”等省、市重大课题研究，发起创办江苏省级数字经济商会和南京市企业数字化转型研究会，发起成立了“江苏省数字化人才发展联盟”、“江苏省数字园区产业联盟”，策划并辅导建设了智能制造平台“我做网”和智能零售平台“神器六国”。大任智库帮助城市轨道行业、银行业、制造业等龙头集团型企业制定发展战略规划，优化绩效薪酬、品牌文化、基层等全方位的运营管理创新。大任智库在轨道交通行业研发的基层管理“细胞体班组”模式，分别荣获市、省和全国管理创新一等奖。

大任智库在人才教育培训上有成熟的业务体系、品牌化的培训产品、广泛的合作渠道，仅2020年，就已组织招生和实施了四期“企业数字化转型教练营”，二期“数字化领导力”内训课，六期“数字革命大讲堂”，四期“洵问数商”和“向卜老师提问”，每期教育培训活动都以专业的策划、规范的运营和优质的成效，赢得广泛赞誉。

大任智库子公司大任无忧科技(南京)有限公司拥有强大的数字化、智能化技术研发、应用、服务能力，能够基于成熟的PAAS技术平台，将新的管理思想和管理模式与信息化、网络化软件平台的开发应用结合起来，为企业数智化转型发挥独特的作用。

大任智库以践行“行家身边的专家”为宗旨，以“正道成功、学人之长，全力以赴”为核心文化，以独特的一体化外智服务模式，为数字时代推动组织变革、管理创新和人才培养而持续努力。

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南京市企业数字化转型研究会

南京市企业数字化转型研究会（以下简称“研究会”）成立于2015年，是全国首家在民政部门登记注册的，聚焦企业数字化转型研究的学术性社会团体。由南京市多家数字化领军企业、智库机构及多位数字经济领域知名专家学者，共同发起、自愿组成的，是具有全市性、学术性、非营利性的社会组织，是促进和发展南京市企业数字化转型升级的重要社会力量。以“促进南京市数字经济发展和赋能企业数字化转型”为宗旨，努力成为南京市以至长三角地区企业数字化转型研究、服务的最具影响力平台。

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做数字化转型领跑者