7月30日,2022全球数字经济大会首届全国企业数字化转型高峰论坛在京顺利召开。大会由北京市人民政府、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、商务部、国家互联网信息办公室、中国科学技术协会共同主办,中关村数字经济产业联盟承办。论坛以“上云赋能数字化转型 智能引领高质量发展”为主题,与国内外政、产、学、研、用等各界重量级嘉宾一起,共商数字转型、共享发展成果,共同探讨数字化应用与转型升级新路径、新模式、新机遇,共绘数字经济美好前景。
元年科技董事长、总裁韩向东在论坛上发言
会上,北京元年科技股份有限公司联合中关村数字经济产业联盟、《管理会计研究》杂志共同发布了《成就数据驱动型企业——中国企业数字化转型白皮书》。白皮书历时近1年时间,通过对超过100家中国企业数字化转型的实践调研和对专业人士的实地访谈,结合桌面调研、文献研究等研究方法,此次作为2022全球经济数字大会的研究成果之一,为迷茫中的企业带去一份数字化转型的实施方法论及行动指南。
北京市国资委主任、中关村数字经济产业联盟理事长张贵林在致辞中强调数字经济日益成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构的关键力量,成为当今国际竞争的焦点。联盟与企业一起探索数字化转型新技术、新动能、新方向,进一步赋能成员单位数字化转型的成果,通过开展学术研究,帮助企业顺应时代发展、适应行业竞争、适应市场需求,加快组织创新、技术创新、融合创新和跨界创新,推动数字化转型,抢占发展先机。
当今社会,数字经济在复杂与不确定中,从孕育兴起阶段向更高质量深融合的新阶段迈进。十四五规划将数字化作为中国经济发展模式,是未来向创新驱动模式转型的一个重要的驱动力。对于企业而言,数字化转型已成为提升企业经济发展速度和质量的强大动力,它在以前所未有的力度重构整个产业链和行业。如今,企业决策者在市场倒逼转型的时代下,反复思量着“转什么,怎么转,从何处转”的问题。

元年科技董事长、总裁韩向东解读白皮书
报告认为,要了解数字化转型“转什么”,就要先理解数字化转型是什么。然而,近年来,尽管数字化转型已人尽皆知,但是对于数字化转型是什么,依然众说纷纭。报告基于对国内外理论界和企业界相关观点的梳理,从技术、内涵、影响三个维度创新性地提炼出数字化转型的概念框架。
北京元年科技股份有限公司董事长、总裁韩向东在发布环节进一步对白皮书进行解读。
时至今日,当企业对数字化转型已从讨论上升到行为之后,数据驱动作为数字化转型主线的地位已获得普遍认同。报告在国内率先提出数据驱动的应用模型,使公众对数据驱动能够产生场景化、具象化的认知,并基于这一认知推动数据驱动在企业的应用和实现。

报告首创性地推出了企业新一代数字化全景架构:企业在真实世界中的一切,从企业外部的生态、产业链到企业内部的价值链、组织、制度、流程都基于信息系统和网络在线连接起来,在虚拟世界中形成镜像,真实世界与虚拟世界打通,实现无缝交互,并产生大量数据。利用云端的算法和算力,一方面推动真实物理世界中的效率提升、商业模式创新与生态演进,另一方面推动虚拟数据世界中的数据应用,实现数据驱动。报告补充,这一架构对企业而言无法一蹴而就,但终将以渐进式的方式逐步实现。
在大会成果发布环节,元年科技凭借《数据驱动企业数字化转型》一体化解决方案,荣获2022全国企业数字化转型典型案例奖。此次荣获典型案例奖,代表了元年科技在践行以数据驱动为主线的企业数字化转型之路上的实力与市场表现得到了高度认可。未来,元年科技将继续秉承“推动企业管理进步”的使命,持续创新,更好地支撑企业财务工作,为企业提供更加成熟的成长契机。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。