数智化系统性变革的心得体会（数字化的核心不是数据）

数字经济正逐渐成为世界经济的主流趋势，我国数字经济规模也从2012年的11万亿元增长到2021年的45.5万亿元，占GDP比重由21.6%提升到39.8%。无疑，数字化的步伐已势不可挡。

与此相对的，是中国企业数字化的进展绝对称不上平顺。有人说，业界缺少具有普适性的数字化范式经验与操作标准；有人认为，数字化缺少足够的重视、预算、资源与人才；甚至有人猜想，中国缺少数字化创新的产业基础……

如何定义成功的数字化甚至数智化、谁应该为数智化创新负责、数智化创新的预算从哪里来、如何才能最大可能的提升数字化转型的效率与成功率？……这些问题我们与行业人士一样好奇。

因此，我们36氪数字时氪团队（digital36kr) 正式启动了《数智前瞻. 数智化十问》这个系列。我们邀约了行业内长期关注数智化创新的创业者、投资人、从业者，与我们一起探讨这些当下数智化创新领域的热点问题。

本期是我们《数智前瞻. 数智化十问》的第十三期内容。我们邀请了云岫资本董事总经理兼企业服务与产业科技组负责人宋旭文。

云岫资本创立于2015年，已帮助客户成功完成超260笔，超600亿人民币私募融资、并购交易。公司业务包括私募融资、兼并收购及私募股权投资，深度覆盖半导体、新能源、新材料、AI、智能制造、企业服务、生物医疗科技等新兴科技产业领域。

宋旭文先生拥有超过十年的一级市场经验，积累了大量科技&企业服务领域的创业投资实战经验，主导的投融资交易总计超50亿元，代表案例包括优也科技、三维家、赛舵智能、京硅智能等。

在采访过程中，宋旭文对36氪讲述了他基于众多数字化项目所得的观察。他认为，

• 中国企业平均的数字化投入在1%。但如果要真正拥抱数字化转型，这还是远远不够的，在未来，10%-30%的投入区间会比较合理。

• 广义的工业互联网和智能制造存在确定性的机会。比如一些动力电池厂商，未来可能就会对具有仿真能力和研发数据管理分析能力的软件产生需求。我们可以预见的是未来一些工业龙头将会和一些老牌软件公司或者赛道新贵合作开发工业软件，将对工业和软件的理解沉淀在产品中，做一个OT与IT的融合。

• 数字化的核心不是数据，而是系统。

以下是专访部分（经36氪编辑）：

企业数字化覆盖的是全价值链条

36氪：企业应该以什么比例去设计数智化的预算投入？

宋旭文：从微观看，不同行业由于属性不同，导致数字化的难易程度不同，数字化投入也不同。比如金融等专业服务行业，信息化的基础本身比较好，因此数字化的绝对投入金额可控。这些行业本身的核心生产要素是人和信息，相对轻资产；而且随着人工智能的发展，终极来看，除去主观经验的部分，工作链条本身几乎可以完全数字化，因此数字化投入的比例并不小，会继续提升。

而对制造、能源等重资产行业而言，之前的生产和业务组织方式相对传统，有大量数字化基础设施要从头投入，因而数字化绝对投入会更大，但相比于总的营业额或资产规模来说，当下的比例相对服务业要小，还有很大的提升空间。如云岫服务的强思数科，在流程工业的超大型客户内部，从数字化交付到数字化运维，不断获得增量的预算，未来数字孪生体和机理模型成熟后，还有大量的工艺和生产优化需要做。

宏观来看，中国企业平均的数字化投入在1%。但如果要真正拥抱数字化转型，这还是远远不够的，在未来，10%-30%的投入区间会比较合理。

36氪：企业数字化应该自研还是外购？

宋旭文：从单一企业的角度看，数字化能力的核心是人工智能、大数据、云计算等基础能力，但大多数传统企业本身并不具备这些，从零到一搭建难度大，有重复建设的问题。而从整体行业的视角看，自研应用的场景单一，定制的数字化价值低且成本高。我们更希望看到专业的软件公司沉淀数字化通用能力，然后拓宽到不同应用场景，这无论对于社会价值还是商业价值都有很大的提升。

从用户侧来说，企业可以选择直接购买SaaS软件，如ERP、CRM、PLM等，年费的形式相较自研投入可以降低不少。如果是规模比较大的集团企业，也可选择设立数科公司，作为独立公司向外部融资。

从开发侧的角度来说，由平台型供应商联动生态伙伴共同开发是一个好的路径，可以降低整体成本。一个优秀的SaaS模式应该是标准化产品叠加定制化需求，订阅收入占比超过60%是一个相对健康的状态。如老牌企服软件企业用友，其最新的商业平台BIP用的就是这个逻辑：企业本身加大研发投入，强化平台技术底座，助力产品标准化沉淀；与此同时，也借助了BIP平台上链接到的生态伙伴一起为客户做定制化开发，提高整体毛利率。

无论是自研还是外购，企业内部在“数字化转型”的战略设计和落地方面，除了IT的投入，一定需要业务团队充分参与进来，而且是跨部门、跨层级的时间投入。

36氪：企业的数字化战略应该覆盖多⻓的价值链条？

宋旭文：这个问题要从企业数字化的目的开始讲起。我们说数字化主要是为了帮助企业开源节流，比如说零售业，从地推到线上营销，数字化一是可以帮助企业达到更广的市场覆盖，同时根据过往用户数据做到更准的用户推荐；二是可以使用更少的人力和更短的时间完成市场调研，并在热销区域配置更多销售资源，达成一种组织结构的优化。

用公式来表达，就是销售利润=销售收入-销售成本，其中销售收入可以拆解成销售成功率与触及市场规模的乘积，销售成本可以拆解成人力和时间的乘积。更准确的用户推荐和运营模式的优化导致了销售成功率的提高，更广的市场覆盖相当于触及市场规模的扩大，销售成本的降低则是由于人力时间成本的降低。这些因素的变化共同导致销售利润的增长。

开源覆盖的是前端销售流程，节流覆盖的是中后端组织结构和企业管理，叠加了时间的维度，全链条的响应是数字化的基本框架，因此企业数字化覆盖的是全价值链条。

很多企业都把信息化误认为是数字化，都还没有解决数据脱节的问题。

36氪：谁应该为企业的数字化创新负责？

宋旭文：CIO在背景上会更偏技术，主要是对IT的理解，职责上聚焦的是企业流程与信息化管理。CDO则多是业务出身，或者技术业务三七开，更多的是对企业数字化战略的制定与推进，肩负着企业数字化转型的使命。

数字化是技术与业务的结合，本质还是要以业务为导向，所以理想状况是CEO负责。但是现实并不是所有CEO都懂技术，所以需要CIO/CDO去协作数字化战略的落地，然后跟CEO做持续沟通。未来CEO发展的趋势应该是既懂数字又懂业务，这也可以成为CIO/CDO的职业发展方向。

36氪：如何评价数字化是否成功？

宋旭文：从基础设施的角度看，可以用数字资产的积累量来评估；从实时的效果来看，可以设置一些指标来衡量某类事件，如下游订单状态的改变，营销线索的产生，生产过程中的设备警告等，衡量这些事件触发后的反应速度和完成率，然后对比数字化实施前后指标有无改进。

36氪：如何评价当下中国企业的数字化进展？

宋旭文：一个是很多企业都把信息化误认为是数字化。信息化只是数字化的基础，少了智能化和自动化的部分，便无分析、无结果、无优化。如果看不到业务效果，而只是纯成本项，投入的积极性自然会降低。

另一个是虚实鸿沟的问题，尤其是在泛工业行业。原始数据的准确性、实时性和完整性不足导致garbage in garbage out，数字化产出无法指导执行。举个例子，云岫目前在服务的一家企业-亮风台，是一家致力于用AR平台系统能力填补物理世界与数字世界虚实鸿沟，提高制造、安全、文娱等场景整体效率的企业。在与中国宝武的合作中，亮风台用其软硬结合的AR技术同步现场设备信息至云端，统一了登陆和执行信息，极大程度上提高了生产效率。因为目前这个技术比较新，应用没有大范围覆盖，所以事实上很多企业都还没有解决数据脱节的问题。

36氪：如何评价数科公司模式？

宋旭文：独立的数科公司本身是好的尝试，作为面向全市场的独立商业主体，数科公司的团队配置更加全面，更注重产品思维，这个动作会加速母公司本身的数字化，如果自己都没做好，向行业推广很难有说服力。但不少数科公司的结果不尽如人意，这也有多方面原因，一方面架构上需要更加市场化，目前激励和身份的问题还没有解决好；另一方面如何从数字化这个宽范畴收敛到真正可以大规模扩张的产品线，大部分“数科公司”都还没有很好地践行。

数字化的核心不是数据，而是系统。

36氪：经济寒冬，对数字化厂商有哪些影响？

宋旭文：我们站在投资视角一个整体趋势是，资本对数字化市场的供给侧，或者说软件赛道的态度不容乐观。主要有两个原因：一是退出路径受限。企服行业之前大的资金驱动是外资，但由于中美脱钩的信号，中国企业去往美国上市的道路受阻，没有办法退出就不会有人进入；二是业务基本面受影响。宏观经济下行叠加疫情爆发，政府资金吃紧，预算谨慎，而国内一些大的订单都是由央企国企买单，所以花在数字化投入上的钱就会变少、变慢。

但与此同时，赛道内部也会发生一些结构性变化。国家在半导体、智能制造、新能源等硬件设备和基础设施方面加大投入，和这些底层资产相配套的上层软件能力可能成为新的增长点，广义的工业互联网和智能制造存在确定性的机会。比如一些动力电池厂商，未来可能就会对具有仿真能力和研发数据管理分析能力的软件产生需求。我们可以预见的是未来一些工业龙头将会和一些老牌软件公司或者赛道新贵合作开发工业软件，将对工业和软件的理解沉淀在产品中，做一个OT与IT的融合。

有变化才能有机会，但机会只给有准备的人。经济寒冬下，最好的方式就是修炼内功、等待破局。在目前大环境下，我认为数字化的重点可以集中在以下几个方面：一是现金流的管理和风险管理；二是数字化与智能化的加速融合，适当调整企业内部的人员组织结构，实现更加敏捷、高效和分布式；三是用户洞察和沟通触点的全面数字化，打破物理疆域，有更多的企业会关注全球市场。难而正确的事情适合在市场差的时候做，期待优秀的企业能够穿越周期。

36氪：投资视角下，如何定义一家好的数字化企业？

宋旭文：企服赛道上，优秀软件公司的共性是长期构建壁垒，短期聚焦场景，也就是底层能力和场景应用两条腿走路。小步快跑，先找到典型场景/最小验证单元是没问题的。

长期来看，基础能力是搭建强大PaaS平台的核心，形成标准工具，打磨通用化能力；短期来看，垂直场景切入加速商业化落地，沉淀数字资产，积累定制化经验。一个是底层框架，一个是经验累积，两者共同作用会让系统的活性越来越强，能够更加自如地应对各种垂直场景的数字化需求。

进一步来说，选择场景和客户的时候有两个标准：一是要求场景的落地能力强，对于数字化开源节流，尤其是在降本提效方面有强烈需求，如流程工业；二是要选择大客户服务，持续跟随标杆客户探索前沿实践并沉淀为标准化产品。满足了这两点，企业才能在商业化的过程中积累势能，构建壁垒。

总结来说，数字化的核心不是数据，而是系统。基本盘一旦稳定，数据上量后就会自我迭代，形成闭环。“全盘”的能力，也是云岫在成长期选择好的投资标的的核心逻辑。

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