你可能没注意到，2023年中国战略性新兴产业的数字化进程已让全球侧目——“制造业数字化转型率超45%，AI及大数据相关产业年均增速达15%以上”这样的数据正悄然改变着行业格局。许多本土企业不再只是跟跑者，而是成为了数字创新的引领者。企业的数字化不再是“有没有”的问题，而是“如何做得更好、做得更深”的必答题。你是不是也在思考：在战略性新兴产业，数字化到底带来了哪些新趋势？哪些本土化创新案例真正实现了“弯道超车”？这篇文章将带你一起深挖趋势、解析案例，帮你厘清产业数字化的落地路径和核心价值。无论你是政策制定者、企业管理者还是行业技术者，都能从这里找到值得借鉴的经验和实操启示。

🧭 一、战略性新兴产业数字化的核心趋势梳理

1、数字化驱动新兴产业跃迁的逻辑与现状

战略性新兴产业，包括高端装备制造、新能源、新材料、信息技术、生物医药等，是中国经济转型升级的主攻方向。纵观2023年及之前的数字化进展，有几个核心趋势非常显著：

• 数据要素成为生产力新引擎。 随着国家数据要素政策的推进，数据已和土地、资本一样，成为产业创新与效率提升的关键。企业正在加码数据采集、资产化、共享和开放能力。
• 智能化应用普及加速。 人工智能、机器学习、自然语言处理等技术在生产、研发、管理、营销等环节全面渗透，催生智能制造、智慧医疗、智能交通等新场景。
• 产业链数字化协同。 不再是单点突破，而是上下游、跨企业、跨区域的协同创新。云平台、区块链、边缘计算等技术帮助企业联动、数据共享，推动产业链整体升级。
• 政策引导与市场需求双轮驱动。 从《“十四五”规划》《数据要素×行动计划》到各地数字经济扶持政策，结合行业客户对敏捷响应、定制化产品、降本增效的实际需求，数字化已成产业发展的必选项。

数据分析能力成为企业生存与发展的核心竞争力。 以大数据分析平台为例，FineBI凭借其自助式分析、全员数据赋能、AI智能图表、自然语言问答等能力，已连续八年蝉联中国商业智能软件市场占有率第一，成为众多企业数字化转型必选工具之一（ FineBI工具在线试用 ）。 下面我们通过表格梳理当前战略性新兴产业数字化的主要趋势：

这些趋势的现实意义在于：

• 企业能更快响应市场变化，提升创新速度和抗风险能力。
• 资源配置更科学，决策更基于数据而非经验。
• 产业生态更开放，协同效应明显增强。

数字化是战略性新兴产业实现“高质量发展”的必经之路。 但在趋势背后，挑战也很现实：数据孤岛、人才短缺、技术落地难、投资回报周期长，这些都在考验每一家企业的耐力和智慧。

主要参考文献：《数字中国建设发展报告（2023）》、王钦敏主编《数字化转型：中国路径与实践》

🚀 二、本土化创新——中国企业的数字化突围策略与案例

1、本土化创新的动力机制与实践路径

中国战略性新兴产业的数字化进程，绝不是简单照搬欧美模式，而是深度结合本土实际，形成了独具特色的创新生态。其动力机制主要体现在：

• 政策先行与产业扶持。 国家层面出台一系列鼓励数字化、智能化的政策，地方政府因地制宜，提供资金、税收、人才等多重支持。
• 市场需求不断升级。 中国制造业、医疗、能源等行业规模庞大、场景复杂，对数字化工具的定制化、可扩展性提出更高要求。
• 技术自主创新与应用落地。 企业不再依赖国外方案，而是自主研发核心技术，快速迭代与场景适配。

本土化创新的关键在于“以应用为导向”，即技术方案必须深度契合行业痛点和业务流程。例如：

• 制造业企业通过数字孪生、智能排产，提升生产柔性和效率；
• 医疗机构采用AI诊断和云医疗，降低资源不均、提升服务可及性；
• 新材料企业利用大数据挖掘，加速材料创新与筛选。

下面用表格梳理中国企业本土化数字创新的典型策略：

具体案例解析：

• 海尔COSMOPlat工业互联网平台： 全球首创用户全流程参与的工业互联网平台，实现了生产和定制的深度融合。通过数据采集、智能分析，企业可按需生产、快速迭代，大幅提升客户满意度和生产效率。
• 中化集团数字供应链协同： 构建了横跨采购、仓储、物流、销售的数字供应链平台，实现上下游数据透明流动，极大提升了供应链的响应速度和抗风险能力。
• 美的集团数字化车间： 利用AI视觉、机器人、云平台，实现了柔性制造和自动排产，生产效率提升30%以上，产品不良率大幅下降。

本土化创新的本质是“技术与业务双轮驱动”，强调应用落地和持续优化。 这些案例背后，其实都离不开强大的数据分析能力。企业普遍采用如FineBI这类国产自助式BI工具，帮助业务团队快速分析数据、输出决策洞察，实现全员数据赋能。

本土创新驱动力总结：

• 政策支持与资金保障
• 行业痛点深度挖掘
• 技术自主研发与快速迭代
• 开放生态与用户参与

但本土化创新也面临挑战：人才结构缺口、标准化与协同难题、数据安全与合规压力等。

主要参考文献：《数字化转型：中国路径与实践》、裴勇主编《智能制造与企业数字化转型》

🏗️ 三、数字化落地的关键环节与实操经验

1、企业数字化转型的落地步骤与难点解析

战略性新兴产业企业在数字化转型时，往往要经历从顶层设计到全员落地的复杂过程。总结来看，数字化落地主要分为以下几大环节：

• 顶层规划与战略制定。 明确数字化的目标、路径、优先级，结合企业自身业务特性，制定“数据资产+智能应用”的一体化策略。
• 基础设施与数据治理。 搭建高效的数据采集、存储、治理平台，打通数据孤岛，确保数据质量和安全。
• 业务场景与技术应用结合。 将数字化技术与实际业务场景深度融合，包括智能制造、数字营销、智慧运维等。
• 人才培养与组织变革。 建立复合型人才体系，推动组织协同和流程再造。
• 持续优化与价值评估。 通过数据分析和反馈，持续优化数字化应用，评估ROI和创新成果。

下表呈现企业数字化转型的关键步骤与常见难点：

免费试用

落地过程中企业常见痛点：

• 业务与数字化团队沟通壁垒，导致技术方案无法贴合实际需求。
• 数据采集不全、质量不高，影响分析结果和智能应用效果。
• 技术选型不合理，导致投资回报周期拉长，甚至项目失败。
• 人才结构单一，缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才。
• 持续优化难度大，缺乏科学的效果评估体系。

实操经验分享：

• 以业务为核心，技术为驱动。 数字化不是为技术而技术，而是要解决实际业务痛点，提升效率和创新能力。
• 小步快跑，试点先行。 针对典型场景先做试点，积累经验后再全面铺开，降低风险。
• 全员参与，强化培训。 组织内部要普及数据意识和数字技能，打造“人人用数据、人人懂数据”的文化。
• 采用自助式BI工具。 以FineBI为例，能让业务部门快速掌握数据分析技能，提升决策效率和落地速度。
• 建立数据安全与合规体系。 随着数据要素的开放与流通，企业必须重视数据安全和隐私合规，守好“底线”。

落地效果评估：

• 生产效率提升、成本降低、创新速度加快。
• 决策科学化，业务响应更及时。
• 产业链协同效应增强，市场竞争力提升。

数字化转型是一场“持久战”，企业需要战略耐心、组织韧性和技术定力。

💡 四、未来展望：战略性新兴产业数字化的升级方向

1、数字化转型的长期价值与创新前景

随着新一轮技术革命和产业变革加速推进，战略性新兴产业的数字化未来充满想象空间。几个值得关注的升级方向包括：

• 数据要素深度流通与资产化。 数据不再只是采集和分析，而是成为企业可交易、可增值的核心资产，推动产业价值链重塑。
• AI驱动的智能决策。 人工智能、机器学习将在生产、研发、管理、服务等环节深度应用，实现自动化、个性化和智能化的业务创新。
• 产业链数字生态协同。 基于云平台、区块链、开放API的协同生态，将打破企业边界，实现跨行业、跨区域的数据共享和资源联动。
• 数字化人才生态的升级。 复合型人才将成为数字化转型的主力军，企业需要加大人才培养和引进力度，构建多元化的人才生态。
• 绿色低碳与可持续发展。 数字化技术将助力企业实现节能减排、绿色制造、可持续发展目标，推动产业向更高质量方向升级。

下表展现未来战略性新兴产业数字化的升级方向与核心价值：

未来战略性新兴产业的数字化将呈现“平台化、智能化、协同化、绿色化”四大特征。

• 平台化：企业将依托数字平台实现数据采集、分析、共享与协同。
• 智能化：AI等智能技术将全面赋能业务创新和生产优化。
• 协同化：开放生态打通产业链上下游，实现资源最大化利用。
• 绿色化：数字化助力企业实现节能减排、绿色制造目标。

企业如何抓住数字化升级机遇？

• 加强数据资产建设和治理，布局数据要素市场。
• 持续投入AI、智能制造、工业互联网等前沿技术。
• 优化组织结构和人才生态，激发创新活力。
• 积极参与生态合作，开放共享资源，推动产业协同创新。
• 秉持绿色发展理念，实现数字化与可持续发展的融合。

主要参考文献：《中国数字经济发展报告（2023）》、裴勇主编《智能制造与企业数字化转型》

🎯 五、结语：数字化是战略性新兴产业跃迁的必由之路

战略性新兴产业的数字化趋势，正在重塑中国企业的创新路径和竞争格局。数据要素与智能技术的深度融合，推动了生产效率、决策科学和生态协同的全面升级。本土化创新案例表明，唯有结合实际场景与业务痛点，才能实现数字化转型的“质变”。企业在顶层战略、技术落地、人才生态、持续优化等环节都需要投入耐心和智慧。未来，数字化不仅是企业降本增效的工具，更是产业升级、生态协同和绿色发展的核心引擎。抓住数据要素、智能应用和生态协同三大机遇，战略性新兴产业必将在数字化时代实现跨越式发展。

参考文献

1. 王钦敏主编，《数字化转型：中国路径与实践》，机械工业出版社，2022
2. 裴勇主编，《智能制造与企业数字化转型》，电子工业出版社，2021
3. 《中国数字经济发展报告（2023）》，中国信息通信研究院
4. 《数字中国建设发展报告（2023）》，国家互联网信息办公室

   本文相关FAQs

🚀 战略性新兴产业到底在“数字化”什么？普通企业会不会被甩在后面？

现在网上到处都是“数字化转型”啊、“数据智能”啥的，感觉好像谁不搞数字化就要被淘汰了。可是说实话，我身边的企业，尤其制造、医疗这些传统行业，老板天天喊创新，但数字化到底具体在干啥？是不是只有大企业能玩得转？普通中小企业是不是压根跟不上这个节奏？有没有什么通俗点的解读，能让我不晕乎？

答：

嘿，说到战略性新兴产业数字化，真不是“高大上”的专利，其实是个很现实、很接地气的话题。你没发现吗，最近几年像新能源、智能制造、生物医药、甚至新材料这些领域，数字化已经不是“有没有”，而是“做成啥样”。

就拿新能源车来说，现在一辆车从设计、生产到售后，全流程都在抓数据。比如比亚迪，除了用AI优化电池性能，还搭建了自己的大数据平台，实时监控每一块电池的状态。数据成了它的核心资产，产品研发、质量管理全都离不开。

很多人觉得数字化是“云计算、大数据、AI”这些技术，门槛高，其实核心是用数据解决实际问题。比如：

你问中小企业能不能跟上？其实现在门槛降了很多，市面上有不少自助式BI工具，比如FineBI（这个真的蛮推荐，后面讲细点），能帮企业搭建自己的“数据驾驶舱”，连小团队也能玩出花样。数据化不是一下子做成的，很多企业都是“从Excel到BI”，逐步积累数据、优化流程。

举个例子，某家做医疗器械的公司，原来全靠人工统计订单数据，业务一多就乱套。后来用FineBI把销售、库存、售后数据都打通，做了个自动化分析，每天自动生成报表，业务经理用手机随时查数据，效率直接翻倍。

所以说，数字化不是“看别人玩”，而是“用数据帮自己省事”。普通企业完全可以分步走：先把数据收上来，再学会分析和利用，慢慢就能做大做强。别怕跟不上，关键是选对工具，找对突破口，别一上来就想着搞个“数字化平台”啥的，先解决自己的痛点才是王道。

🛠️ 本土创新怎么做数据分析？有没有靠谱的实操案例分享？

最近在做战略新兴产业的数字化项目，老板天天催“搞点创新”，但说实话，数据分析这块真有点抓瞎。市面上的方案多得要命，从Excel、PowerBI到国产的FineBI、帆软啥的，选择障碍严重！有没有大佬能分享下本土企业是怎么落地数据分析的？尤其是哪些工具、流程真的好用，适合国内环境？

答：

我太懂你这种“选工具焦虑”了！国内企业做数据分析，真不是“用啥都一样”，本土创新场景有太多细节。先说个背景：很多国外BI工具做得很炫，但用起来就卡在数据源对接、权限管理、中文支持这些地方，实际落地很难。国内企业现在更偏爱本土化、能跟业务深度结合的工具。

说到靠谱案例，分享个医疗行业的实操故事：一个三甲医院，原来用Excel做科室运营分析，数据丢三落四，医生反馈慢。后来引入FineBI，直接把HIS系统、检验系统、门诊系统的数据全部打通，做了“智能运营看板”。运营部门可以实时看到各科室的收入、患者流量、耗材消耗，甚至还能用AI自动生成趋势分析图，领导一眼就能看出哪个科室效率高，哪个需要优化。

为什么FineBI能打？总结几点：

FineBI最大的亮点，是它的自助建模和协作能力。业务人员不用找IT写SQL，自己拖拖拽拽就能搭建数据模型。再加上可视化看板、AI智能图表，数据一目了然。还有一招，FineBI支持自然语言问答，领导随口问“哪个区域销量最高”，系统直接生成图表，省了无数时间。

如果你正纠结选工具，可以先试试FineBI的 在线试用 。很多企业就是先用免费版做个小项目，试水效果好再全员上线。流程上建议这样操作：

1. 先梳理业务核心数据源（销售、生产、财务等），确定分析指标。
2. 用FineBI做数据集成和建模，把数据“连起来”。
3. 搭建可视化看板，定期复盘分析效果，调整指标。
4. 培养业务团队的数据思维，鼓励自助分析，不要全靠IT。

别怕复杂，关键是“小步快跑”，边做边迭代。国内企业做本土创新，数据分析绝对是“降本增效”的利器，选对工具、用好流程，创新不是口号，是真能落地的。

🔍 数字化趋势下，企业数据资产会变现吗？怎么看待“数据生产力”这件事？

最近经常听说数据要素要变成生产力，啥“数据资产变现”之类的，感觉有点玄乎。企业到底怎么用数据赚钱？除了报表和看板，数据还能干嘛？有没有靠谱的案例证明数据真的能带来新业务或收入？大家怎么看“数据生产力”这个事？

答：

你问到点子上了！“数据生产力”这词，前几年还只是专家嘴里的概念，现在已经成了企业老板们的“新宠”。但很多人误会了，觉得数据就是报表、分析，顶多用来决策，其实数据能直接变现、甚至成为新的业务模式，已经在不少企业落地了。

先聊聊啥是数据资产变现。不是说有了数据就能赚钱，而是企业把数据变成可交易、可服务的新产品。比如：

• 金融行业：银行用客户行为数据做精准营销、智能风控，把数据模型卖给合作伙伴，衍生出“数据服务”业务。
• 新能源：汽车厂商把电池健康数据开放给第三方运维公司，按服务次数收费，数据直接带来新收入。
• 医疗行业：医院用患者健康数据开发智能诊断系统，卖给基层诊所，用数据赚“技术服务费”。

国内有个很火的创新案例——某大型制造企业，原来只卖产品，后来搭建了自己的数据平台，把设备运行数据实时开放给客户。客户可以远程监控设备状态、预测维护时间，企业凭数据服务收取订阅费。最牛的是，这家企业用数据沉淀出了行业标准，吸引了上下游企业加入“数据生态”，最终形成了全新业务模式——不光卖产品，还卖数据服务、行业咨询，收入直接多了一块。

再举个“数据生产力”的实际对比：

你说数据怎么赚钱？关键是企业得把数据“用起来”，不仅是内部分析，更要开发成可复用、可交易的产品或服务。数据驱动决策只是第一步，下一步是“数据驱动业务转型”——比如用AI算法做预测、用数据优化供应链，最后用数据服务创造新的利润。

我的建议是，企业要加强对数据资产的管理和运营，别只停留在“报表阶段”，要尝试把数据变成产品。比如用FineBI这类工具，先梳理好数据资产，做成标准化的数据产品，逐步开放给内部和外部合作伙伴。未来“数据生产力”会成为企业竞争力的核心，谁先用好数据，谁就有机会“多条腿走路”，不怕市场变化。

数据不是玄学，是真正的生产力。你肯定不想被时代甩在后面，试着从数据管理和创新服务做起，慢慢就能体会到数据变现的威力了。

免费试用