这些年来，许多人都感觉到了，社会经济环境发生了很大的变化，许多变化远远超出了人们的预期。特别是随着大数据、大模型、人工智能技术的突破，世界经济格局的变化进一步加剧，相关领域已经成为大国博弈争相抢占的制高点，世界主要发达国家纷纷加大这一领域的资源投入，力图在新一轮科技竞争中占据有力地位。最近，DeepSeek的横空出世所带来的效应和影响，使人们更加清楚的看清了这一点。
以习近平同志为核心的党中央敏锐洞察世界科技新的发展趋势，高度重视人工智能相关领域的发展动向。2018年10月，十九届中央政治局集体学习主题首次聚焦“人工智能发展现状和趋势”。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。习近平总书记深刻剖析了人工智能呈现出“深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控”等新特征，指出人工智能“正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响”。习近平总书记提出明确要求：“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化”。重温习近平总书记这些重要论述，能够使各个行业的领导者进一步增强紧迫感，不断推动人工智能相关产业的健康发展。
人工智能技术的发展与人脑的智能结构具有某种直观的联系。1988年，著名组织理论学家罗素·艾克夫在一次国际会议上首次描述了人类智慧的逻辑结构。他将其描绘成一个金字塔形状。他把这个金字塔分为四层，最下面的一层是数据，第二层是信息，第三层是知识，最高一层为智慧。其中的每一层都需要从它下面的一层吸取价值。最下面数据层的原始形态没有价值，只要通过必要的处理，就可从原始的数据中得到有用的信息。再对这些信息进行提炼，便可产生相应的知识。信息是完成了某种结构化处理的数据，知识是体现为具有实用价值的信息。在此基础上，人们对知识的升华和运用就产生了智慧。人类在以往数千年的发展历程中，都是遵循这样的逻辑路径积累知识、形成智慧的。可见，数据、信息是形成知识和智慧的基础。那些离开了这一基础而生成的东西，不能叫做知识，更不能被视为智慧。
在农业社会以前，由于其生成的数据量比较有限，人脑先天的机能基本能够与此相适应。因此，人类在长达几千年的岁月里，都能够凭借人脑可能达到的智慧水平来解决各类问题，从事相关的社会活动。当人类社会步入工业时代以后，其产生的数据量明显增加，人脑已经难以完全对此做出精确的处理。而当人类社会进入“知识经济”时代以后，其所产生的数据呈现更大幅度的增长。特别是随着“数智化时代”的开启，“数据爆炸”已经成为人们不得不接受的客观现实。根据互联网数据中心（ IDC） 估计， 2020 年世界各国的数字信息量总量增长了 44 倍，比2011—2012 年全球产生的数据内容增长了 48%。目前，全球超过90%的数据都是最近两年生成的。这种趋势还会呈现加速演变的过程。由于数据量与信息量的暴增远远超出了人脑处理数据能力的极限。因此，大脑不得不对所取得的信息进行取舍。因此，一些看似多余的信息就会被过滤掉。但这一机制也会舍弃许多可能有用的信息。这一过程造成了巨大的资源浪费，也降低了社会管理的效率。
随着大数据、大模型、人工智能技术的快速进步，人脑的上述缺陷有了得以弥补的可能。随着这一技术的快速发展，由数字技术生成的人工智能已经能够代替人脑的某些重要机能，完成对海量数据和信息的科学过滤，这一过程不会像人脑那样遗漏有用的信息。从中可以看出，仅仅满足于依靠个体人脑的机能和传统方法来处理海量数据和信息的做法，已经无法适应当今经济环境的快速变化。只有辅之以数智化的手段和方法，才可能完成超出人脑机能的数据和信息的处理，这已经成为人们必须做出的选择。如果谁不想这样做，可能只会得到一个结果：出局或失败，就可能成为“无用阶级”的一员。因此，每个企业、每个组织都面临着十分紧迫的任务，必须尽快完成智改数转。
所谓智改数转，是指对传统的落后的技术和管理流程进行必要的智能化改造和数字化转型。为此，企业应将新一代ICT技术（Information and Communications Technology，信息与通信技术）作为新的生产要素叠加到企业原有的生产要素中，整合到各项业务的主要环节中，进而对传统的技术流程、管理模式、商业模式进行创新和重塑，以此来创造新质生产力，不断提升企业的核心竞争力。
在战略管理过程中，首要的最难做到的事情就是战略预见。然而，想要真正做到这一点并不容易。在以前较长的时期内，这一重要能力只有极少数人才能具备。常常有人通过拍脑袋、拍胸脯来做出这方面的判断，因而导致错误的结果。而随着大数据、人工智能技术的进步，人们已经能够以此作为辅助手段，大大提高个人或组织的预见能力。数智化技术已经创造出新的战略工具和方法，如大数据分析、人工智能预测、适时决策支持等。在《爆发》一书中，艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西经过大量的实证研究得出这样的结论：尽管人类行为看似随机，但其中的93%可以通过算法加以预测。既然如此，管理者、企业家就应该积极学习运用这些数智化方法来做出正确判断，努力增强数据驱动的决策能力。当今的企业应该建立完善的数据收集、分析和应用系统，以此来实现数智化赋能，并形成跨界融合的创新能力。只有这样，才能跟上时代的脚步，实现可持续高质量发展。
近年来，不少一流企业通过率先进行智改数转，已经创造了令人瞩目的成就。我国的许多产业通过与数智技术实行深度融合，赋能产业转型升级，实现了产业形态的快速进步。海尔青岛洗衣机互联工厂能够实时追踪、调度上千辆物料车的全流程轨迹，还采用了自检自查总装效率、智能推荐效率优化方案。这些工作都是通过运用5.5G（5G-A）、先进算法和数字孪生等技术完成的。在小米公司的“黑灯工厂”流水线上，一部手机从无到有，需要经过200多道工序，其中的大部分环节由智能设备完成。东方电气集团东方汽轮机有限公司叶片加工数字化车间的“智能小车”能够自动行驶配送物料，许多机械臂通过智能系统加以控制，不停地旋转挥舞着，其叶片加工精度达到0.03毫米。胖东来物流中心引进的数字化一站式仓储物流解决方案，可以使业务流程规范化、透明化。通过严密的订单、作业人员、供应链执行等方面的统一管理与协作，能够满足仓储多场景和精细化管理需求，实现全流程数字化运行及智能全局掌控。
目前，我国累计培育了421家国家级智能制造示范工厂，建成万余家省级智能工厂；“灯塔工厂”总数已达72家，占全球42%，“中国制造”正以超常的速度升级为“中国智造”。人工智能作为基础性、驱动性的技术力量，正在与制造、医疗、教育、交通、农业、商业等多个领域进行深度融合，创造出诸多新产业、新业态、新模式，有效推动传统行业转型升级和社会经济结构的积极变革。
（作者简介：张彦，管理学硕士研究生。曾任某央企、某军工企业领导，曾长期在高级领导机关任职。主要研究方向：红色管理、战略管理、华为管理。曾出版《道与术：卓越管理者的战略思维》《探求制胜之道：如何成为卓有成效的管理者》《寻游天地间》《人生如诗》等著作，并在人民日报、解放军报、经济日报、企业家杂志等媒体上发表大量文章。）
信息来源 | 中闳教育网
中闳采编 | 书怀