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在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数字经济与数智化技术正以前所未有的速度重塑着各行各业的格局。
我们深入挖掘数据背后的故事，从产业发展的根基，到技术演进的脉络，再到产业重构的波澜，以及数据资产相关的探索与应用，还有AI在关键领域的渗透，全方位呈现数字化、数智化行业的现状与趋势。本报告汇总洞察基于文末279份数字化、数智化行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
数字经济从萌芽到蓬勃发展，经历了漫长的积累与爆发，为后续的数智化转型奠定了坚实基础。而技术的革新，如同一场永不停歇的接力赛，不断推动着行业向前迈进。在产业重构的过程中，新的商业模式与竞争规则不断涌现。数据资产作为新兴的重要资源，其入表以及应用探索，成为企业关注的焦点。AI在采购和供应链管理等领域的应用，更是为行业带来了新的活力与变革。接下来，让我们一同走进这个充满机遇与挑战的数字化、数智化世界。
一、数字经济蓬勃发展，奠定数智化根基
数字经济在近些年展现出惊人的发展态势。我国数字经济规模从2005年的2.6万亿元一路飙升至2022年的50.2万亿元，年平均增长率高达19.0%，占GDP比重也从14.0%提升至41.5% （图1）。2023年，数字经济核心产业增加值占GDP比重达10%，互联网业务收入同比增长6.8%，软件业务收入更是突破12万亿元。
在这一背景下，产业带也在发生深刻变革，从以往单纯的地理集聚模式，逐渐向数字共生模式转变。广东、浙江等沿海省份凭借其优越的地理位置、先进的技术以及开放的政策，率先在数智化产业带建设中崭露头角，而湖北等中部地区也不甘落后，积极追赶，不断加大在数字经济领域的投入与布局 。
图1：我国数字经济规模及占GDP比重变化 
表1：2019 - 2023年数字经济重点行业增速（单位：%）
| 类别 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2022年 | 2023年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 电子信息制造业 | 9.3 | 7.7 | 15.7 | 7.6 | 3.4 |
| 互联网业务收入 | 21.4 | 12.5 | 21.2 | -1.1 | 6.8 |
| 软件业务收入 | 16.4 | 13.2 | 17.1 | 12.9 | 13.4 |
数字经济的蓬勃发展，为后续数智化产业在技术创新、产业融合以及市场拓展等方面提供了肥沃的土壤，成为数智化产业带崛起的重要根基 。
二、技术演进推动产业变革
（一）技术跃迁：从规则驱动迈向涌现革命
在技术发展的长河中，人工智能领域经历了多次重大跃迁。大模型时代（2020至今）的到来，彻底改变了游戏规则。以GPT - 3为例，其1750亿参数量相较初期神经网络增长超17万倍。全球人工智能市场正以59.2%的年复合增长率扩张，中国智能算力规模从2019年的32EFLOPS跃升至2023年的414EFLOPS，年复合增速达90.1% 。
当DeepSeek在2048块H800 GPU集群上完成训练时，单卡显存带宽达3.35TB/s，整体浮点运算能力突破百亿亿次级别。这一技术演进印证了“扩展定律”的残酷性，过去十年算法创新带来的性能提升，90%可归因于算力和数据的规模扩张 。
表2：不同技术阶段参数对比
| 技术阶段 | 参数规模 | 训练数据量 | 典型算力配置 |
|---|---|---|---|
| 符号主义 | 人工规则库 | KB级 | CPU单机 |
| 浅层神经网络 | 10^6 - 10^7 | GB级 | GPU集群（10 - 100） |
| 深度学习 | 10^8 - 10^9 | TB级 | TPU Pods |
| 大模型时代 | 10^11 | PB级 | 万卡集群 |
（二）产业重构：智能算力改写商业规则
技术的飞速发展，使得战场迅速延伸至产业端。全球Top10云计算厂商的智能芯片采购量年均增长217%，某自动驾驶企业借助万卡集群，将模型迭代周期从3个月大幅压缩至7天 。
在医疗领域，北京协和医院的AI辅助诊断系统在处理300万份电子病历时，将误诊率成功控制在1.2%以下，较传统方法降低85%。Manus等通用智能体的普及，催生出一系列新业态。其多智能体架构在金融分析场景中，处理季度财报时间缩短80%，GAIA基准测试显示其在高复杂度任务中的准确率达67.9% 。
这种技术突破推动中国智算服务市场以57.3%年复合增长扩张，预计2024 - 2028年将形成万亿级市场。但算力军备竞赛也面临边际效应，当模型参数量超过万亿后，性能提升所需算力成本呈指数增长。DeepSeek实验数据显示参数规模扩大10倍时训练成本增加32倍，这迫使行业转向混合专家模型（MoE），在相同算力下使模型容量提升8倍 。
图2：技术演进与产业重构关联
技术的演进犹如一把双刃剑，在带来巨大机遇的同时，也促使产业不断重构，企业必须紧跟技术步伐，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地 。
三、数据资产相关探索与应用
（一）数据资产入表：现状与挑战
自2023年8月财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》后，市场主体纷纷开启数据资源入表机制的探索之旅。截至2024年9月2日，44家上市公司在半年报主表披露数据资产，剔除8家列报错误公司，36家上市公司合计入表金额5.4亿元，涉及存货、无形资产、开发支出等项目（数据来源：wind） 。
入表公司数量规模不大且金额体量较小，多数公司入表数据资源占总资产和净资产比例低，但少数公司借此扭亏为盈。入表公司行业分布广泛，涵盖电信服务、信息技术等多个行业，其中电信服务行业入表体量最大，信息技术行业入表企业数量最多，传统制造业和交通运输业也展现出数据资产化潜力。入表上市板块集中于主板，市值体量多在百亿左右 。
列报方面，无形资产和开发支出占绝对多数，入表数据资源主要为自行研发，类型以数据库、数据集和模型类为主，摊销方法以直线法为主，摊销年限集中在3 - 5年 。
表3：部分上市公司数据资产入表情况（单位：万元）
| 上市公司 | 行业 | 数据资源 - 存货 | 数据资源 - 无形资产 | 数据资源 - 开发支出 |
|---|---|---|---|---|
| 中国电信 | 电信服务 | – | 10,507 | – |
| 中国联通 | 电信服务 | – | 8,476 | – |
| 中国移动 | 电信服务 | – | 2,900 | 4,100 |
| 同方股份 | 技术硬件与设备 | 5,798 | – | – |
| 观典防务 | 资本货物 – 航空航天与国防 | – | 818 | 3,034 |
| 航天宏图 | 软件与服务 | – | 3,674 | – |
| 每日互动 | 软件与服务 | – | 2,333 | – |
| 小商品城 | 商业和专业服务 | – | 845 | 910 |
| 拓尔思 | 软件与服务 | – | – | 1,738 |
| 开普云 | 软件与服务 | – | 382 | 795 |
| 中远海科 | 软件与服务 | 879 | – | – |
| 美年健康 | 医疗保健 | 752 | – | – |
| 海天瑞声 | 软件与服务 | 627 | – | – |
| 神州数码 | 技术硬件与设备 | – | 165 | 390 |
| 数字政通 | 软件与服务 | – | – | 502 |
| 南钢股份 | 材料 | 15,486 | – | – |
| 海通证券 | 金融 | – | 414 | – |
| 圆通速递 | 运输 | – | – | 373 |
| 交建股份 | 资本货物 – 建筑与工程 | 281 | – | – |
| 广电运通 | 技术硬件与设备 | – | – | 263 |
| 孩子王 | 食品与主要用品零售 | 258 | – | – |
| 佳华科技 | 软件与服务 | – | – | 256 |
| 国源科技 | 软件与服务 | – | – | 254 |
| 药易购 | 食品与主要用品零售 | 184 | – | – |
| 海格通信 | 技术硬件与设备 | – | – | 147 |
| 金盘科技 | 资本货物 – 电气设备 | – | – | 89 |
| 福石控股 | 媒体 | 55 | – | – |
| 日照港 | 运输 | 44 | – | – |
| 中文在线 | 媒体 | 40 | – | – |
| 中交设计 | 软件与服务 | 35 | – | – |
| 山东高速 | 运输 | 33 | – | – |
| 青岛港 | 运输 | 23 | – | – |
| 浙江交科 | 资本货物 – 建筑与工程 | 23 | – | – |
| 凌云光 | 技术硬件与设备 | – | 16 | – |
| 首药控股 – U | 医疗保健 | 16 | – | – |
| 合计36家 | 1,445 | 22,975 | 30,306 |
然而，企业在执行过程中遭遇诸多难题。数据资源的合规与确权难度大，相关法律法规细则缺失，各地交易所认证不统一；软件、系统和数据资源的界定模糊，企业对其理解尚未达成一致；数据资源预期经济利益分析论证困难，后续支出处理也存在争议；数据资源审计面临挑战，缺乏统一标准和指南，对审计师专业能力要求高 。
图3：数据资产入表相关情况
（二）数据资产多元应用与价值释放
数据资产的价值实现在企业运营和投融资等多个领域得到体现。在运营层面，普华永道提出“数据资产运营五步法”，涵盖场景设计、模型搭建、数据补足、安全交互和收益分配 。
场景设计作为数据应用的起始点，企业既可以深挖内部数字化转型场景，也能积极探索对外赋能的多元化商业场景，比如基于卫星遥感数据在农业、环保、城市规划等多领域的创新应用 。模型搭建环节，企业需要综合考量数据量、特征选择等多方面因素。以智慧城市建设为例，交通、能源、安防等各领域通过搭建模型，有效获取决策信息，提升城市管理效率 。
AI基础数据服务在这一过程中扮演着关键支撑角色。据AI基础数据服务厂商LXT对322家具有AI项目经验的美国企业调研，训练数据的资金投入占这些企业AI整体建设投入的15%。其中，61%的企业认为未来2至5年对数据的需求量将会增加，62%的企业认为数据质量比数据量更为重要 。
图4：AI基础数据服务相关调研结果 
数据补足环节，企业往往需要从外部合法获取数据。但当前数据要素流通面临确权、安全等痛点，主流数据交易所围绕合规、安全、估值构建交易生态，为数据的合法流通与应用提供保障 。
数据资产作为数字经济时代的重要资源，其入表和应用探索，既为企业带来了新的发展机遇，也伴随着诸多挑战，如何合理利用数据资产，成为企业在数字化浪潮中脱颖而出的关键 。
四、AI在采购和供应链管理中的应用与发展
随着AI技术日新月异，其在采购和供应链管理领域的应用越来越广泛。Gartner于2024年1月针对127位供应链领导者的调查显示，14%的供应链领导者已实施或正在实施生成式人工智能，50%的受访者计划在未来一年内实施，另有16%的受访者正在试点相关用例，这意味着80%的供应链领导者将在未来一年内开展相关实践。采购领导者调研数据也显示，73%的受访采购领导者在未来12个月内将开始或继续实施通用人工智能 。
在市场增速逐渐放缓的背景下，企业的关注焦点从开拓新市场转向争夺存量市场。在有限的存量市场中，企业不仅要提升品牌价值和产品力，还需通过成本控制来保持低成本竞争优势，提升运作效率和盈利能力成为关键。供应链能力作为衡量企业流通效率和综合盈利效率的重要指标，直接影响着产品的流通效率、成本和服务水平 。
图5：AI在采购和供应链管理领域应用情况
然而，面对日益复杂的供应链网络，传统人工决策方式难以全面考虑全局因素，制约了运作效率的提升，也难以挖掘新的价值机会和渠道。从应用工具来看，生成式AI聊天机器人在供应链实施中应用广泛，用于员工协助、代码生成、与技术解决方案对接等方面。在采购和合同生命周期管理方面，寻源和合同生命周期管理工具的采用率为18%，供应商信息发现和管理工具占17% 。
不同行业对AI的应用各有侧重。零售业积极利用机器学习进行预测、分配和补货规划，石油和天然气行业也逐步跟进，一些维护、维修和运营供应商开始提供相关服务，过程挖掘技术在各行业广泛应用以解决供应链流程瓶颈问题 。
本专题内的参考报告（PDF）目录
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