约企业数 字化转型的 3 个主要挑战 建立以数据驱动、以客户为中心的组织 提升企业生产力与盈利能力 通过连接产品资产与人，带动新的商业模式 难以实现跨部门 / 跨团队系统 缺少数字化技能与人才资源 企业文化转型 中国的制造业企业全面开启了数字化转型之旅 数字化转型三大驱动因素 数字化转型三大挑战 26.6% 19.5% 14.0% 24.4% 20.0% 14.0% 内部缺乏数字化领导者或者人 无法紧跟数字化背景下不断加 快的业务步伐 缺乏专门的数字化项目资金 缺乏技术基础架构 业务流程极不灵活，无法把握 新机遇 排名 满足数字化项目优先级的首要挑战 组织挑战 • 缺乏领导力 • 缺乏专业人才 • 缺乏积极性 • 缺乏奖励措施 以及组织结构 技术挑战 • 缺乏数据及洞 察 • 缺乏响应速度 • 缺乏创新资金 • 缺乏基础架构 • 缺乏业务敏捷 性 8 9 10 则，分步完成企业转型。 制造业企业数字化转型的目标是建成数字化企业 要具备较强的市场整合能力 要有建立生态化企业系统的能力 要建立企业的数据利用能力 要具备新的数字化领导力 要拥有数字化人才 要具备对市场的快速反应能力 数字化转型 核心能力 • 企业的数字化转型一定需要从企业的顶层设计开始。所以，企业的数字化转型必须要首 先从企业的最高管理者开始。企业最高管理者要首先转型。企业的主要管理者必须要基

球创新资源，贴近前沿技术，吸纳尖端科技人才等； 第三则是降低成本，主要通过直接降低研发成本、获 得当地补贴/奖励、享受税收优惠等方式实现。 随着全球格局的演变，研发最佳成本国家及地区的分 布正在发生变化。初步迹象表明，研发布局正在从地 缘政治敏感地区迁出，转向拉美、美国及中国以外的 亚洲地区。 为合理开展研发布局决策，需综合考虑成本竞争力、 经济生态系统、人才供给和战略符合度等四大维度。 对手、合作伙伴及供应商、经济激励和政府支持/协 助。评估该地区营商及政治风险，当地政府支持意愿 至关重要；第三是人才供给，涉及劳动年龄人口百分 比、大学/学院数量、学生入学、大学合作项目、劳动 力保留趋势以及人才招聘竞争格局，更多的劳动年 龄人口和大学生人数即意味着更充足的本地人才储 备；第四是战略符合度，主要用来评估地点与公司战 略和优先事项的匹配程度，重点考察新建地点能否 支撑现有产能优化、满足客户贴近市场和工程资源的 体系不完善，组织设计与业务发展阶段脱节，区域公 司设立及管理经验不足，前中后台职责界面划分不 清，管控模式和授权体系尚未有效落地；四是落地支 撑能力薄弱、体系基础薄弱，国内外KPI考核未有效 联动，国际人才体系不健全，属地人才培养与留用机 制缺失，海外业务流程简单复制国内模式，数字化系 统海外适配性差，数据共享和业务支撑能力不足等。 基于中国企业国际化现状，罗兰贝格设计了STAR海 外组织与治理模型。该模型主要包括战略决策层、协

（5）我国 AI 专业技术人才缺乏，校企合作存在工程化鸿沟 近年来我国加速 AI 人才培养并取得显著进展，2024 年我国 AI 产业人才约 75 万人。然而，我国 AI 人才供需仍存在较大差距。 从人才数量上看，麦肯锡报告显示，预计 2030 年中国对熟练 AI 专业人员的 需求将达到 600 万，但人才供应量仅能达到 200 万。专业技术人才数量与产业需 求之间的差距较大，制约了我国 技术的进一步发展和创新能力的提升。 从人才结构上看，我国的 AI 专业技术人才集中在算法研发、机器学习和数 据处理等核心领域，但在 AI 计算架构优化、跨领域融合等关键环节的人才储备 明显不足。此外，高端 AI 技术人才（如深度学习架构设计师、高性能算力优化 工程师等）缺口尤为严重，导致企业在技术研发中面临较大的人才瓶颈。 在人才培养方面，校企合作中的工程化鸿沟依然突出，制约了 AI 专业技术 人才的培养质量和 人才的培养质量和行业适配度。人才培养与产业需求不匹配，导致校企之间的合 作往往停留在表面层次，缺乏针对产业需求的联合培养计划。 2.3 国内智能驾驶基础资源情况调研 为进一步了解我国智能驾驶数据、算力和算法资源现状，以及智能驾驶智算 数据平台建设等问题，课题组针对不同类型调研对象分别开展了问卷调研。 调研周期：2024 年 8 月至 2024 年 10 月。 调研对象：整车企业、智驾供应商、数据/算力供应商、超算中心、高校和研

● GDP 税收 ● 产业均衡发展 ● 土地利用率 民生治理改善 ● 安全生产 ● 环境保护 ● 人才就业 业务持续增长 ● 良好的营商配套环境和企业 服务提升品牌形象，促进企 业业务增长 提 升 品 牌 形 象 / 留 住 人 才 ● 提升品牌形象 ● 吸引高端人才，减少优秀人才流失 生态共生发展 ● 良好的产业生态链，助力业 务，上下游形成共生发展 园区经营 ● 提升投资回报 三是基于海量数据的多角度行业展示，为用户提供基 于数据挖掘的智能推荐引擎 信息化服务 - 智慧招商 1. 立足“产业发展”的高度，借助数据获取招商线索 结合“行业经济发展、产业布局、区位优势、人才优势、发展潜力、社会影响力”等来多个维 度来 综合考虑，建立行业和企业 的筛选评价模型，达到智能决策的目的。 销售 企业用户 研发 消费者 市场 竞争对手 标杆企业 上下游企业 供应商 招商政策兑付 企业流失预防 投资关系管理 招商管理系统 使意向企业了解到园区提供的特色服务将帮助园区企 业实现快速孵化，使企业更专注于自身业务的发展，并 在技术、管理、人才、资金、市场等方面得到有力支持。 一站式服务 招高审核 招商签约 招商治谈 V 4 s At · * 信息化服务 - 智慧招 商 招商步 骤指引 招商 洽谈 招商

.. 17 （二）数据质量参差不齐.................................................................17 （三）缺乏专业的数据管理人才.................................................... 18 （四）数据安全与隐私保护难度大........................... 化........................24 （四）强化数据安全与隐私保护，筑牢安全基础........................25 （五）数据资源赋能制造业创新，培育数智融合人才................26 1 一、数据资产概念和分类 （一）基本概念 从技术层面而言，广义上的数据资产是指由信息系统产 生的各类数据，这些数据以电子或其他形式被记录下来，包 模、分析到应用落地的全生命周期。企业还需具备跨平台、 跨系统的数据集成能力，打通设备层到管理层的纵向链路， 15 实现从研发、生产到服务的横向协同，支撑端到端的业务优 化。 与此同时，企业必须完善组织架构、制度流程和人才体 系建设，设立专门的数据管理部门，推进数据标准化与资产 目录建设，并通过培训机制与激励机制，提升全员的数据素 养。 （四）数据资产闭环驱动制造业企业持续进化 数据资产的价值通过“业务数据化、数据资源化、数据资

和信息化维 护能力差  缺少便宜好用 户的管理工具  企业办公管理 费高  企业融资困难  企业资金周转 慢 企业小，难以吸 收到人才 难以及时找到合 适的人次 做生意 缺技术 缺管理 缺资金 缺人才 产业园智慧化建设思路 园 区 服 务 平 台 智 慧 营 运 基于大数据、物联网等 搭建数据共享平台 以信息化平台为依托，完善园区公共服务体系为实体，产业集群为面带动各园内企 运营指挥 中心 物联网 …… 传感器 门禁 停车道闸 视频监控 门禁道闸 数字广播 电子巡更 安全管理 应急救援 招商引资 协同办公 … 园区管理 市场监管 项目申报 人才服务 融资服务 咨询服务 智慧信用 … 企业服务 交通停车 智能导航 客户服务 信息发布 … 公众生活 智慧环保 绿色建筑 智慧照明 … 生态环保 多 应 、平台提供专业的人员进行 第三方金融机构的筛选，提供 给企业优质的融资渠道； 2 、通过项目申报辅导，提升 项目申报的成功率，缓解企业 资金压力 解决缺资金 通过对专业人才机构的引人， 提供专业的人才引导，为企业 输送高质量的人才 解决缺人才 企业服务类—产业协作 企业展示 分类与导览 供求需求 为园区企业打造统一的企业展示空 间平台，支持分园区、分行业等类 别的企业独立空间分类展示 提供与该企业相关行业的上下游相

局的主线，紧盯人工智能技术演进趋势，充分 发挥制造业根基深厚的优势，探索形成“方法（Method）+装备（Machine）+语料（Material）+人才（Man）” 的“4M”工作路径，精准施策、协同发力，有效解决AI在制造业落地难、数据少、人才短缺等共性问题，加快推 动人工智能在制造业数字化转型落地见效，激活制造业发展新动能。截至2024年底，实现了规上工业企业 数字化改造“全覆盖”，为全国各 深刻转型。面对新 形势新挑战，宁波将“AI+制造”作为推进新型工业化的核心抓手，强化全局系统思维，突出问题需求导向，创 新提出以模型赋能体系为引领，以智能装备为硬核支撑，以数据语料为重要基石，以专业人才为第一资源的 “4M”工作理念并落地实施，为全国制造业数字化转型探索可复制可推广的“宁波样板”。 一、背景情况 “4M”工作理念 （一）深化“方法”贯通引领，构建转型赋能体系 二、主要做法 一是着力引进人工智能高层次人才。瞄准制造业算法模型、系统集成等关键领域，通过“甬江人才工程” 等重大人才计划，大力引进“AI+制造”领域高层次人才。举办人工智能赋能产业相关赛事活动，以赛代引，产 业聚才。二是大力培育人工智能高技能人才。建立产教协同育人机制，面向人工智能等新型产业领域和智能 家电等重点产业领域，建设“卓越-产业-现场”工程师学院体系。建立产学研人才共享机制，依托工程师学 院、现

公司内部培训协会 现有人才管理 留住人才计划 离职服务 离职人员咨询项目 政府扶持 重塑供应链人才体系 与大学建立合作伙伴关系 人才资源共享平台 1 定位 新的体系– 文化 , 价值观 , 架构 , 作用 2 评估未来蓝图–人才，劳工法规，人才市场 正确的战略举措可以支持员工的学习提高员工的技能 3 转变人才结构– 当前的 离职的和未来的 9 定位 评估 转型 规划方法 人才管理计划 转型需要严格的人才管理方法 技能 & 支 持 未来人才管理 离职人才管理 学习网 高标准体系将成为实现跨职能 E2E 管理的关键 利用高潜力的资源从业务流程优化的角度来驱动转变 自动化速赢是转变进程加速的动力引擎 4 3 2 1 关键要点和指导原则 各组织仍在散碎的业务中遇到阻力 拥有正确技能的合适级别的人员不足 适应新技术 : 自动化，区块链 .. 有针对性的培训和发展机会 当地人才短缺 培养和留住最好的人才 波动 , 快速的变化 当今公司遇到的问题和难 点 11 业务流程优化 供应链设计 / 细分 物料计划 库存计划 生产计划 • 按组织部门的职能进行组织 • 按业务单位、品牌、类别、

就不可能有中国制造业的系统性升级和世界级跃升。换言之，世界级制造不仅是大企业需要回应 的命题，更是数以百万计中小企业必须回答的时代考卷。 但现实是，中小企业的转型远比大企业更为艰难。它们面临资金有限、技术储备不足、人才 短缺、数字化认知和准备度不高等共性困境。同时，市场竞争环境瞬息万变，客户需求不断迭代， 留给中小企业的调整空间更小、周期更短。在这种背景下，中小企业既需要构建系统化、完整性 的新型制造系统， 强化数智能力，走向数字化创新……………………………………44 1 第一层能力：“数据炼金”，形成数据底座……/……45 2 第二层能力：“积木搭船”，保持可扩展性…/……45 3 第三层能力：“掌舵远航”，人才与组织顺势调整……/……46 目 录 CONTENTS 前 言 结 语 图 1 中小制造企业“积木式”数字化转型方法论 1 第一篇 · 构建新型制造系统，融入世界级制造 构建新型制造系统，迈向世界级制造 步快跑、快速迭代”的路径更契合中小制造 企业资源有限但灵活度高的特点。 • 开放与协同：系统强调嵌入产业链数字生态。通过平台化手段融入链主企业和行业生态， 中小制造企业能够弥补自身在资金、人才和技术上的不足，借助大企业和生态伙伴的赋 5 第一篇 · 构建新型制造系统，融入世界级制造 能实现能力跃升。 • 数据驱动与价值导向：数据不再只是记录，而是成为研发、生产、质量、供应链等端到

业。鼓励相关主管部门对转型实施、技术推广、标准创新等 取得突出成效的机构、企业和个人予以表扬或表彰。 17.搭建公共服务平台。鼓励地方、协会搭建数字化转型 公共服务平台，提供诊断评估、场景培育、方案孵化、技术 推广、人才培养等服务，为企业提供个性化、高质量、低成 本、一站式解决方案。支持龙头骨干企业发挥引领作用，建 设行业性工业互联网平台、数字化转型公共服务平台、网络 安全公共服务平台，推动由生产制造向服务型制造转变，实 （五）培育高水平人才队伍。支持企业联合培训机构、 行业组织推进产教融合衔接和定向合作培养，依托现代产业 学院等加强复合型应用型人才培养，通过学徒制、技能实训、 竞赛等加快培养一批实用型人才，支持建立行业性数字化转 型人才大数据监测平台。加强专业技术人才、技能人才能力 水平评价，开展数字技术工程师培育项目，支持建设国家卓 越工程师实践基地。培养一批数字化转型管理人才、优秀企 业家。