SERVICE PHONE
363050.com
SERVICE PHONE
363050.com发布时间：2026-02-26 15:55:58 点击量：
中央党校（国家行政学院）教授、博士生导师、第三、四届国家信息化专家咨询委员会委员
提要：数智化可凭借技术优势从技术研发、人才管理、机制优化、资金配置、数据整合等多维度赋能企业有效实施创新驱动战略，帮助企业破解创新难题，提升创新能力，实现高质量发展。
AI阅评：本文紧扣数智化与创新驱动的融合趋势，阐述了数智技术赋能企业创新的内在逻辑与实践路径，指出企业实施创新驱动在技术、人才、机制、资金和数据基础等方面存在的现实瓶颈，并提出具有针对性和可操作性的数智化赋能建议，为企业在数智化时代推进创新驱动战略提供了务实的指导。
当前，全球经济正处于加速从要素驱动、投资驱动向创新驱动转型的关键阶段，创新已成为引领发展的第一动力。对企业而言，实施创新驱动战略既是应对市场竞争、突破发展瓶颈的内在要求，更是实现可持续发展的核心支撑。随着大数据、云计算、人工智能等数智技术的迅猛发展，传统创新模式被打破，数智化与创新驱动战略的深度融合成为企业发展新趋势。
人工智能作为数智化时代的核心技术引擎，与企业各业务环节的深度融合，正重塑企业生产模式、经营模式和创新模式，带来全方位发展机遇。这种机遇不仅体现在生产效率提升，更延伸至市场拓展、产品研发、客户服务等多个维度，为企业构建核心竞争优势提供强大支撑。
第一，重构生产模式，提升生产效率与质量。在生产制造领域，人工智能技术彻底改变传统生产范式，推动生产向智能化、柔性化转型。一方面，智能机器人、智能生产线实现高精度、高效率作业，大幅降低人工失误率。如汽车制造行业，智能机器人完成焊接、装配、检测等复杂工序，可将生产效率提升30%以上，产品合格率稳定在99.9%以上。另一方面，通过实时采集分析海量生产数据，企业可实现生产环节精准管控，及时发现并优化潜在问题；预测性维护技术能提前预判设备故障，减少停机时间与维护成本。此外，人工智能支持的个性化定制模式，可快速响应市场需求变化，精准调整生产参数实现“以销定产”，有效降低库存积压，提升市场适应能力。
第二，赋能产品与服务创新，拓展市场空间。人工智能为产品与服务创新提供全新思路和工具，推动其向智能化、个性化、场景化升级。产品创新层面，通过机器学习分析研发数据、专利信息和市场反馈，企业可快速锁定研发突破口、预测需求趋势，从而缩短研发周期。如医药研发领域，人工智能应用于药物靶点发现、分子设计等环节，将研发周期从10～15年缩短至3～5年，大幅降低投入。服务创新层面，智能客服、推荐、运维等模式显著提升服务效率与质量。比如，智能客服依托自然语言处理技术24小时响应咨询，智能推荐系统基于用户行为数据精准推送服务，增强客户黏性。同时，图像识别、语音识别等技术催生智能安防、车载、家居等新兴市场，为企业创造新利润增长点。
第三，优化经营决策，提升企业治理水平。决策的科学性与及时性直接影响企业发展成效，人工智能凭借强大数据处理能力，推动企业治理向数据驱动转型。一方面，整合内外部财务、生产、市场、政策等多维度数据构建分析模型，通过深度挖掘让管理层清晰掌握经营状况、市场态势与行业趋势，助力科学决策。另一方面，构建智能预警模型实时监控经营过程，及时识别财务、市场、运营等风险并提出应对策略，保障企业健康发展。
第四，重塑人才管理模式，激活人力资源潜力。人才是企业创新核心要素，人工智能正重塑人才管理模式。招聘环节，智能系统通过自然语言处理、机器学习精准筛选简历、匹配岗位，缩短周期、降低成本，同时优化招聘渠道。培养环节，可根据员工岗位需求、职业规划制定个性化培训方案，通过智能平台提供精准内容。绩效评估方面，结合多维度数据进行全面客观评估，为晋升、激励提供科学依据，助力企业吸引、培养、留住人才，激活人力资源潜力。
尽管创新驱动战略指明了发展方向，数智技术带来诸多机遇，但企业在实施过程中仍面临技术、人才、机制、资金、数智化基础等多方面瓶颈，严重制约战略推进效果与创新能力提升。
第一，核心技术研发能力不足，技术依赖问题突出。核心技术是创新驱动基础，当前，不少企业尤其是中小企业存在研发能力不足问题。一是研发投入不足，资金实力有限导致投入占比低，难以支撑长期持续研发；二是缺乏核心技术人才，高端人才集中在大企业和科研机构，中小企业难以吸引留存；三是技术依赖严重，过度引进外部技术，缺乏自主创新能力，不仅受制于人、无法形成核心优势，还可能因技术迭代滞后被市场淘汰，且易面临知识产权纠纷。
第二，创新人才短缺，培养与激励机制不完善。创新人才是战略实施关键，企业普遍面临人才短缺，尤其是兼具数智技术与行业业务能力的复合型人才匮乏。培养方面，内部体系不完善，培训内容单一，忽视创新能力与数智技术应用培养；校企合作不深入，难以借助外部资源培养人才。激励方面，机制僵化、方式单一，以物质激励为主，缺乏精神与职业发展激励，难以调动创新积极性，人才流失严重。同时，创新文化氛围不浓厚，对失败容忍度低，抑制员工创新热情。
第三，创新机制僵化，产学研协同创新效率低下。完善的创新机制是重要保障，不少企业机制僵化制约效率提升。内部层面，决策机制不科学、流程烦琐，创新项目审批周期长，难以响应市场变化；资源配置不合理，分散于各部门无法形成合力；成果转化机制不完善，大量成果停留在实验室阶段，无法实现商业化。产学研层面，存在目标不一致、利益分配不合理、信息不对称等问题，高校科研侧重理论研究，与企业实际需求脱节，缺乏有效合作平台与沟通机制，导致项目推进缓慢、成果转化效率低下。
第四，资金投入不足且配置不合理，创新风险应对能力薄弱。创新活动具有高投入、高风险、高回报特点，需充足资金支持，但企业普遍存在投入不足问题：中小企业资金有限、融资渠道狭窄；部分大企业对创新投入重视不够，投入占比偏低。资金配置上，存在“重研发、轻转化”“重短期、轻长期”现象，成果转化与市场推广投入不足，难以实现经济效益。风险应对方面，企业缺乏有效评估与应对机制，技术、市场、政策等风险易导致项目失败、资金损失；金融机构对创新项目支持不足、创新金融产品匮乏，进一步加剧资金压力。
第五，数智化基础薄弱，数据孤岛问题突出。数智化是重要赋能手段，但不少企业基础薄弱。一是基础设施建设滞后，缺乏先进的大数据存储、云计算等设备平台，中小企业尤为突出，甚至未开展数智化转型；二是数据孤岛严重，各部门数据标准不统一、采集管理方式各异，无法有效共享整合，影响数智技术对决策与创新的支撑作用；三是数据安全保障体系不完善，面临泄露、篡改等风险，制约数智化在创新发展中的应用。
针对上述瓶颈，数智化可凭借技术优势从技术研发、人才管理、机制优化、资金配置、数据整合等多维度赋能企业实施创新驱动战略，帮助企业破解创新难题，提升创新能力，实现高质量发展。
第一，赋能核心技术研发，突破技术瓶颈。数智化为核心技术研发提供强大支撑。一是借助大数据与人工智能构建全球技术研发数据库，整合专利、科研成果、技术文献等资源，通过机器学习分析挖掘，快速识别前沿方向与突破口，避免重复研发，提升效率。如利用自然语言处理技术分析学术论文和专利文献，帮助研发人员掌握行业技术动态、发现创新点。二是推动研发模式智能化，通过数字孪生构建虚拟研发场景，模拟仿真研发过程，预判问题、降低风险；借助协同研发平台实现内外部研发人员高效协作，打破地域限制，整合资源形成合力。三是提升技术引进消化吸收再创新能力，通过数据分析建模掌握引进技术核心，结合自身需求创新。
第二，赋能人才管理，打造高素质创新人才队伍。数智化优化人才管理模式，解决人才短缺问题。招聘方面，智能招聘平台实现简历自动筛选、岗位精准匹配与候选人全面评估，结合招聘市场数据分析制定人才引进策略，提升招聘效率与质量。培养方面，构建个性化培训体系，根据员工岗位需求、能力短板推送精准培训内容；通过数智平台加强校企合作，开展产学研协同培养，定向培育复合型人才。激励方面，利用大数据全面客观评估员工绩效与创新成果，构建多元化激励机制，提供清晰职业发展路径，结合成果奖励、荣誉激励调动创新积极性；营造鼓励尝试、宽容失败的创新文化氛围，激发员工创新热情。
第三，赋能创新机制优化，提升产学研协同创新效率。数智化推动创新机制升级，打破僵化束缚。内部层面，构建智能决策平台整合内外部数据，建立科学决策模型，通过人工智能算法评估创新项目可行性与风险，缩短决策周期，提升科学性；利用大数据动态监控优化创新资源配置，实现高效利用并形成合力。成果转化层面，构建转化平台整合企业、高校、金融机构等多方资源，借助区块链技术搭建知识产权交易平台，保障交易安全，促进成果商业化。产学研协同层面，通过数智平台实现信息共享、资源整合与高效协作，精准匹配企业需求与科研成果，推动深度合作，实时监控评估合作项目进展，保障顺利推进。
第四，赋能资金配置，增强创新风险应对能力。数智化优化资金配置，拓宽融资渠道，提升风险应对能力。一是构建创新资金配置模型，精准分析项目资金需求、回报与风险，实现合理配置；加强项目全生命周期资金监控，确保资金投向关键环节，加大成果转化与市场推广投入，促进商业化落地。二是拓宽融资渠道，借助大数据征信平台向金融机构精准展示企业实力，提升融资成功率；利用区块链构建供应链金融平台，助力中小企业依托核心企业信用融资，缓解资金压力。三是提升风险应对能力，通过大数据实时监控预警技术、市场、政策等风险，构建评估模型预测风险概率与影响，提前制定应对策略；加强与保险机构合作，引入创新保险产品分散风险。
第五，赋能数据整合，筑牢数智化创新基础。数据有效整合是数智化赋能的核心基础，企业需构建完善数据整合体系。一是建立统一数据标准规范，梳理整合内部各部门数据源，实现标准化采集、存储与管理，确保数据一致性与可用性。二是构建企业级大数据平台，整合内外部数据形成完整分析体系，通过数据清洗、挖掘提取价值信息，为创新决策、研发、产品创新等提供支撑；加强数据安全保障，利用区块链、加密技术防范泄露与篡改风险。三是推进业务流程数智化改造，将数智技术融入生产、经营、管理各环节，实现业务数据实时采集与动态分析，全方位支撑创新驱动战略实施。
