由企業網D1Net、中國企業數字化聯盟和信眾智(CIO智力輸出及社交平臺)共同主辦的2024北京部委央國企及大型企業CIO大會于1月20日在京圓滿召開。
在當前嚴峻復雜的經濟環境下，在數字化升級轉型逐漸深入的背景下，政企信息部門都在通過數據、AI等技術落地應用場景，解決問題，推進數字化升級與轉型。本次大會匯聚了百余位央國企部委及大中型企業CIO、信息主管以及數字化一線廠商，以“數智賦能可持續發展”為主題，圍繞數據治理、BI、數據合規、數據入表、人工智能大模型、分布式云、安全等數字化技術應用，數據戰略規劃與實踐、大模型在行業中的落地實踐、數字化轉型實踐等熱門議題展開深入探討。
2024北京部委央國企及大型企業CIO大會現場
大會期間，國家水利部、國家電網、美的集團、中石化集團、中國移動、北京信息資源中心、金風集團、某世界500強德國車企、聯想集團、騰訊云、泛微、綠盟科技、賽意信息等在京大型企業的CIO、信息主管以及IT解決方案提供商等，對數字化和AI、GPT應用進行了深入探討，分享了數智轉型過程中的經驗與心得，給出了最新的數智化解決方案與落地實踐，為廣大企業的數智轉型場景化探索提供了重要的參考依據。
企業網D1net CEO 范脡
會議伊始，企業網D1net CEO范脡在致辭中表示，面對國際局勢、內部經濟的現狀，我國大部分實體產業都受到了嚴峻挑戰，眾多CIO都感受到了來自一線業務的壓力。為了迎接種種挑戰，數字化是唯一的企業降本、增效、提質、賦能的手段，沒有之一。當今，數據技術和人工智能已經成了發展數字經濟的重要抓手，為企業的決策過程提供了更多、更準確的支持，受到越來越多的行業的關注。
2024北京部委央國企及大型企業CIO大會演講內容以可落地的實戰干貨，為眾多CIO搭建一個與同行交流的高質量平臺，幫助CIO用戶群化解困惑和焦慮，助力廣大CIO找準數字化機遇、少走彎路，應對數智轉型過程中的諸多挑戰。
國家水利部信息中心原主任 蔡陽
國家水利部信息中心蔡陽闡述了智慧水利建設的重要性，特別是數字孿生水利體系的建設，及其在流域防洪方面的應用實踐。
蔡陽強調，智慧水利建設是推動新階段水利高質量發展的關鍵路徑之一。數字孿生水利體系的建設是實現智慧水利的重要措施，統籌建設數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程，實現具有預報、預警、預演、預案(即“四預”)功能，旨在提升水利治理管理的數字化、網絡化和智能化水平。
蔡陽詳細介紹了數字孿生水利的定義和內涵，包括其在流域、水網和水利工程方面的應用。數字孿生技術通過物理流域、水網和水利工程的數字映射和智能模擬，實現對這些系統的實時監控、問題發現和優化調度。
蔡陽還介紹了數字孿生水利建設面臨的發展機遇和挑戰，以及建設目標和實施路徑，包括頂層設計、技術攻關、先行先試和推廣建設等方面。蔡陽特別強調，通過數字孿生技術，可以更加有效地應對如海河流域性特大洪水的防御。
聯想集團中國區重點行業總經理 趙永濤
隨著技術驅動下的生產方式的深刻變革，新一輪AI浪潮的到來，人類社會正經歷著第四次的產業革命，即“智能革命”。在智能化革命的浪潮下，聯想從三個方面入手，致力于成為“新IT”全棧智能解決方案提供商。
首先是AI內嵌的智能終端，通過“一體多端”的戰略布局，致力于讓人人擁有AI，同時強調隱私和安全。聯想在個人大模型和AI應用生態之上構建了一個統一的AI OS，個人Agent的任務將穿梭于多種AI終端，使其融為一體。“多端”則包括最具代表性的AI PC，以及AI平板、AI手機、智慧大屏、AIoT等AI終端設備，為人們的工作、學習、生活等場景帶來顛覆性的創新體驗。
在AI導向的基礎設施方面，聯想擁有通用計算、科學計算、智能計算的完整布局，在豐富的AI服務器、AI存儲等設備之上，構建了異構智算平臺，為企業打造穩定高效的堅實底座，全面覆蓋智能算力需求、提供性能領先、綠色低碳的算力設施，匯聚全球資源本地交付。
在AI 原生的方案服務方面，聯想構成了未來的企業智能業務架構，包括企業智能體、企業大模型、企業知識庫、企業基礎業務系統，為政府、能源、教育、制造、金融等行業客戶提供AI大模型enable的“端邊云網智”全棧智能解決方案，加速客戶的智能化轉型。
聯想集團中國區重點行業總經理趙永濤特別指出，從通用大模型到行業定制模型，再到推理應用落地的過程，需要更全面的硬件組合和為AI優化的基礎設施軟件棧，并且需要針對AI訓練推理任務需求做設計優化。聯想擁有端到端的全棧產品和方案服務能力，可以以一站式的服務，陪伴企業智能化轉型的每一步。
最后，趙永濤詳細介紹了聯想智能算力解決方案為智慧油氣田、智慧電網、智慧發電、智慧礦山等行業AI場景提供的安全、綠色、智能的混合算力支持。
騰訊云分布式云產品負責人 楊志華
騰訊云分布式云產品負責人楊志華在分享中首先指出，分布式云是央國企發展新階段的關鍵技術，能夠幫助企業充分利用成本優化、標準化云底座、運維托管和彈性算力等方面優勢進行提質增效。他強調，分布式云能夠幫助企業解決本地IT上云的障礙，如數據合規與安全、低時延訪問和成本優化等問題。
接著，楊志華詳細介紹了騰訊云的分布式云產品和案例。騰訊云的分布式云產品矩陣能夠全面覆蓋各種場景，包括中心、邊緣和本地的全位置算力覆蓋，以及云原生跨平臺算力管理。同時，騰訊云在全面自研和兼容國產生態方面也取得了一系列成果，如自研的云操作系統遨馳、服務器操作系統TencentOS、自研數據庫TDSQL等。
最后，楊志華展示了騰訊云分布式云產品在不同行業中的應用案例，如互聯網、運營商、政府、東數西算智算平臺等，展示了分布式云在這些領域中的實踐效果和優勢。最后，他對分布式云的未來發展進行了展望，認為分布式云將成為企業和產業鏈數字化的超級底座，為數字化轉型提供強有力的支持。
國家電網副總信息師 王繼業
國家電網副總信息師王繼業在演講中深入探討了數字化轉型在中國的發展趨勢、實踐案例，以及如何利用數字技術推動企業高質量發展。
王繼業首先介紹了《數字中國建設整體布局規劃》的主要內容，強調數字技術與“五位一體”(經濟、政治、文化、社會、生態文明)的深度融合。國有企業在這一過程中扮演著重要角色，需要在數字化升級中發揮引領作用。隨著數字化、智能化技術迭代升級，數字化正向智能化發展方向演進。國家電網副總信息師王繼業在演講中指出：以智能化特征為主，同時兼有數字化、網絡化的屬性，這一過渡期稱之為數智化階段。
國家電網公司始終把數字化作為促進電網轉型升級和企業高質量發展的重要抓手，制定實施數字化轉型發展戰略綱要等系列文件，開展人工智能規模化應用、企業中臺建設等有益實踐，打造數智化堅強電網。在打造新型基礎設施方面，國家電網致力于提升算力、數力、智力基礎支撐能力。聚焦國網云、電力通信專用網絡、物聯管理平臺和數據中心等，提升新型電力系統狀態全面感知、業務快速創新、運行安全可靠能力。在搭建共享能力平臺方面，建成了企業級能力共享平臺--企業中臺。通過沉淀共性業務、數據和技術能力，形成“強后臺，大中臺，活前臺”架構體系，有效解決了業務協同不暢、數據獲取難、開放共享難等問題。
此外，國家電網建成了全球規模最大的新能源云平臺，為新能源接入并網、運行監測、綠色金融等提供一站式服務;打造了融合線上線下服務的“網上國網”平臺，實現服務一個入口、業務一網通辦，推進“供電+能效服務”，促進新能源、電力行業高質量發展。
泛微北方區副總經理 蔣童
泛微北方區副總經理蔣童在演講中首先指出，隨著政策、技術和市場需求的推動，組織的數字化轉型已經進入爆發期。這一轉型涉及數據驅動的決策、流程管理、產品設計，以及移動化、智能化和大整合的趨勢。蔣童強調，組織的運作本身是一體化的，因此數字化轉型也應該采用“整體的思維”。
接著，蔣童介紹了一體化的數字化轉型面臨的挑戰，如周期長、成本高、組織分散、數據割裂等問題。他指出，泛微的產品和服務旨在解決這些挑戰，通過提供全程數字化、智能化、平臺化和內外協同的解決方案，幫助企業實現有效的數字化轉型。泛微的產品研發和創新重點包括智能化能力的提升，如智能合規管理、智能招聘、智能流轉等，其低代碼開發平臺能夠滿足組織個性化應用場景的構建需求。
最后，蔣童展示了泛微在不同領域的應用案例，如智能化合同管理、智能化公文管理、智能發票合規檢查等，展示了泛微產品在實際工作場景中的應用效果和優勢。
綠盟科技安全運營部技術總監 李昀磊
綠盟科技安全運營部技術總監李昀磊在演講首先指出，隨著數字化的發展，安全運營已成為企業共識，但許多企業在安全運營自動化方面仍然存在欠缺。隨著業務上云，帶來了新的安全風險和運營手段。李昀磊強調，企業在全面云化的時代需要考慮新的安全防護方法和攻擊者的應變策略。
接著，李昀磊詳細介紹了云上安全運營的難點，包括異構多云統一管理、云資源安全配置管理、云控制面安全管控等。綠盟科技提出了云上安全運營的新手段，如云資源自動識別、EASM監測邊界與攻擊路徑自動評估等。李昀磊強調，安全運營從被動到主動的轉變，包括從攻擊者視角開展資產持續識別、威脅持續評估、修復閉環度量等。綠盟科技建議企業按照持續威脅暴露管理(CTEM)的理念，通過改善技術、管理人員和運營團隊之間的關系和流程來減少暴露。
最后，李昀磊深入分析了安全運營智能化的必要性，包括安全產品和運營的自動化發展階段，以及AI在安全運營中的應用。
美的集團副總裁兼CDO 張小懿
美的集團以科技領先、全球突破、數智驅動和用戶直達這四大戰略為主軸，旨在構建以科技為核心的新時期競爭力。歷經多年發展，美的集團形成了“1+3+N”的業務結構，業務板塊包括智能家居、工業技術、樓宇科技、機器人與自動化等。
美的集團副總裁兼CDO張小懿在演講中詳細介紹了美的集團的數字化轉型歷程，從2012年的數字化1.0階段到2025年的數字化3.0階段。美的集團通過全面數字化和智能化，實現了內部效率提升和外部用戶緊密連接。
張小懿還強調了數智化在促進業務模式創新方面的作用，包括渠道變革、數字供應鏈、數字工廠和“5全5數”智能質量管理模式。美的集團通過這些創新，實現了產品和業務的數字服務升級，改變了工作模式。
最后，張小懿詳細介紹了美的集團在綠色設計、綠色采購、綠色制造等方面取得的成就，以及數字化建設在支持全價值鏈可持續發展方面的作用。
金風集團 CIO 鄭鋒
金風科技是一家全球領先的清潔能源公司，致力于構建可持續、更美好的未來社會能源基礎，公司在清潔能源開發、裝備、服務和利用領域提供可靠的產品和解決方案。金風科技在全球范圍內擁有廣泛的業務網絡，覆蓋6大洲38個國家，擁有超過10,000名員工，其中包括超過3,000名研發人員。
據金風集團數字化總經理鄭鋒介紹，自2014年起，金風科技開始了新一輪數字化轉型的探索之路，全面推進產業數字化、數字化產業和自有基礎技術平臺建設，公司的數字化轉型歷程包括領域覆蓋、一體化打通、數據治理、智能驅動四個階段。通過數字化技術持續賦能業務、產品、運營、管理，公司致力于成為數據驅動、全球領先的智能化企業。
截至2023年底，在長期堅持流程標準化、數據資產化、技術自主化、應用平臺化、能力外向化、組織全員化的數字化轉型策略下，形成了覆蓋清潔能源全鏈條的數字化平臺、數字化工具和數字化產品，全集團應用對核心流程覆蓋率超過80%，數據資產整理完成度超過50%，數字化產品外部年收入達到3.7億元。
中國移動大數據總架構師 段云峰
中國移動大數據總架構師段云峰在演講中主要探討了AI大模型在不同企業場景中的應用，包括營銷、客服及其他場景，以及AI大模型的企業應用架構和應用時的幾點思考。
段云峰首先詳細介紹了AI大模型在營銷場景中的應用，例如如何針對不同客戶特征制定個性化的營銷策略，舉例說明了如何為大學新生推薦電話卡套餐，并生成相應的營銷話術。這些案例展示了AI大模型如何通過分析客戶信息，提供精準的產品推薦和營銷方案。
在客服場景中，段云峰介紹了AI大模型如何通過理解用戶情緒和需求，提供更加個性化和高效的服務。例如，AI模型能夠根據客戶的歷史數據和當前情緒，提供定制化的服務和解決方案。
之后，段云峰深入探討了AI大模型在企業應用架構中的角色，強調了其在處理大量數據和提供智能解決方案方面的能力。最后，他提出了一些關于AI大模型應用的思考，包括如何更好地融合人工智能技術與企業實際需求。
賽意信息副總裁 林立岳
賽意信息副總裁林立岳在演講中主要探討了數據在工業制造中的重要性，智能制造的不同場景及解決方案。林立岳強調，數據已經成為新型生產要素，是數字經濟時代的核心。在農業經濟中，土地和勞動是基本生產要素;在工業經濟中，資本、管理、技術和知識成為主要生產要素;而在信息社會，數據成為新型生產要素，對經濟增長的引擎作用日益凸顯。
接下來，林立岳詳細介紹了數據在工業中的作用，包括數據要素的定義和特征，以及數據要素如何影響工業智能的發展。在智能場景解決方案與案例方面，林立岳探討了工業視覺智能、工業語言智能和工業決策智能等智能制造場景。這些場景展示了如何利用AI技術優化制造過程，提高效率和質量。
最后，林立岳介紹了賽意信息科技股份有限公司在智能制造領域的發展歷程、核心優勢和產品理念。他表示，公司已成功實施了500多個優質客戶案例，涵蓋了注塑行業、家電行業、通訊行業等多個領域。
北京信息資源中心原副主任 穆勇
北京信息資源中心原副主任穆勇強調數據資產作為經濟社會數字化轉型的新興資產類型，需要建立有效的管理制度來促進其合規高效流通和使用。管理原則包括確保安全與合規利用相結合、權利分置與賦能增值相結合、分類分級與平等保護相結合、有效市場與有為政府相結合，以及創新方式與試點先行相結合。
穆勇指出，數據要成為資產，必須滿足特定條件，如企業過去的交易或事項形成的、企業擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益等。同時，新技術如區塊鏈和安全計算為數據資產化提供了新的范式。數據資產通常具有非實體性、依托性、可共享性、可加工性、價值易變性等特征。數據資源不是無形資產，也不是知識產權，而是一種新型資產。
在確權方面，穆勇介紹了數據資源確權的難點，包括數據權屬的法律界定、多方主體的權益沖突等。同時，穆勇提出了數據確權的“晰權”概念，即明晰數據資產權責關系，加快構建分類科學的數據資產產權體系。
最后，穆勇探討了如何確定和分配數據價值：可以通過合作博弈理論來確定數據對于決策模型的貢獻度，并建立數據收益分配機制。
某世界500強德國車企原大數據部負責人歷娜博士
某世界500強德國車企原大數據部負責人歷娜博士在演講中基于國際化的經驗分享了數據治理和信息安全的重要性，以及如何在企業中成功實施這些措施。
歷娜博士強調，在大的公司中，技術只是數據治理和信息安全的一部分，雖然重要，但成功的關鍵在于建立系統化的思維方式和決策網絡。她提到，數據治理和信息安全考慮多個方面，包括合作伙伴、法律法規、技術、利益相關人、決策與審批、預算與成本、團隊資質、流程與制度等。歷娜博士詳細介紹了數據的全生命周期，從數據的產生、采集、分類、脫敏、清洗、轉化、存儲、監控、集成、處理、建模、云計算、展示、創新應用到最終的數據銷毀。通過多個案例分享，歷娜博士展示了在不同階段如何處理數據治理和安全問題，包括工業4.0、車聯網、電動車監控、企業數據湖建設、數據信息安全等。
最后，歷娜博士以汽車產業為例，區分了信息化產品(如ERP系統)、數字/智能化產品(如車聯網、無人駕駛)和大數據創新(如電動車電池報警分析)，還討論了數字化產品和大數據創新的區別及對企業的意義。
中國石化集團信息部副總經理 蔣楠
數據治理起源于企業數據應用實踐，發展于數據治理框架模型和成熟度評估模型，隨著信息技術(IT)治理而同步發展并在近5年來快速演進并形成獨立標準，由于數據作為生產要素和監管目標而成為當前熱點。
據中國石化集團信息部副總經理蔣楠介紹，中國石化的數據治理，是指在集團公司數據治理委員會領導下，為了提升數據質量、推進數字化轉型發展的一整套管理行為和技術手段，是由數據治理部門發起并推行，制定并實施的一系列政策、流程及技術保障。數據治理的最終目標是提升數據的價值，推進數據戰略執行，促進轉型發展。
為了進一步明確業務和IT的工作內容，中國石化發布了數據治理工作指南，明確了“整體規劃、分步實施、治用結合”的工作原則，提出了中國石化特有的數據治理“七步法”，包括數據治理的工作步驟、工作內容及相關工作模板，有效推進數據治理工作的全面開展等。
接下來，蔣楠詳細介紹了中國石化數據應用實踐，包括多湖一中臺方案、統一數據服務平臺及數據治理工具集、建立數據質量長效提升機制等。最后，蔣楠表示，數據治理是一個長期推進、持續提升的過程。通過持續數據治理，讓數據發揮其價值!
接下來，在圓桌討論環節，來自中石化集團、中航信、中國移動、北京信息資源中心、某世界500強德國車企等企業的CIO針對“數據資產入表”這一話題進行了深入探討。對于這個充滿爭議和誘惑的新領域，在財政部出臺相關政策后，企業啟動數據入表的動機各有不同，如何標準化地進行評估，得到國內及國外的認可，是數據資產入表目前面臨的一個巨大挑戰。當然，無論何時、如何落地，該政策對數據治理的推動以及發揮數據價值都將起到積極作用。
與此同時，騰訊云、聯想、泛微、綠盟科技、賽意信息等IT廠商也在大會期間展出了各自優秀的產品及解決方案。
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