作为技术人，我们总在寻找 “能落地、可复用” 的数智化实践 —— 而央国企作为国民经济的核心载体，其 AI + 数智化转型过程中的技术选型、架构设计、场景落地经验，对全行业都具有极强的参考价值。近日发布的《2025 央国企 AI + 数智化转型研究报告》，基于 103 家央国企调研、6453 个实战案例，从技术底层到场景上层，完整呈现了数智化转型的 “技术路线图” 与 “避坑指南”，今天就为大家深度拆解其中的核心干货。

一、核心技术趋势：央国企正在重点布局的 5 大技术方向

报告数据显示，84.78% 的央国企未来将重点投入人工智能技术，58.7% 聚焦大数据分析，数字孪生、RPA、国产化替代成为三大关键落地抓手，技术布局呈现 “核心聚焦、分层落地” 的特征：

1. 人工智能：从通用大模型到行业专用模型

• 应用重点：不再是 “概念化应用”，而是深度融入核心业务 —— 如华晨宝马用 AI 视觉检测系统将缸盖缺陷检测准确率提升至 99.7%，生产效率提升 30%；首旅酒店 AI 数字店长通过流量预测模型，实现 90% 以上的调价准确率。
• 技术关键：私有化部署（超 20 家央企接入 DeepSeek 完成私有化落地）、多模态训练（融合文本、数据、语音的数字人交互）、Agent 智能体（跨场景自主决策，重构业务流程）。

2. 数据治理：打破 “孤岛” 的技术架构

• 核心方案：构建 “数据底座 + 数据中台 + 业务应用” 三层架构，统一数据标准（本钢集团发布 1600 余个数据标准，建立 400 余项监控规则）。
• 落地工具：批流一体的分布式存储、DataOps 开发工具、数据资产入表系统（解决 “有数据无资产” 的痛点）。

3. 数字孪生：从 “可视化” 到 “全流程管控”

• 典型场景：上海联通 “数字超级工厂” 通过全域生产数字孪生，实现业务流程、数字员工、物理实体的虚拟映射，政企订单处理时长从 4.1 天压缩至 1.7 天。
• 技术支撑：GIS 地理信息建模、实时数据采集探针、虚实联动调度算法。

4. RPA + 低代码：重复性工作的 “自动化革命”

• 应用成效：厦门建发的数字员工 “小 T”，通过 RPA 替代供应链单据录入、审批等 313 个自动化场景，累计节省人力成本 5600 万；中国石油用低代码开发实现 14 个业务系统的快速集成，无需大量编码即可完成流程优化。

5. 国产化替代：信创体系下的技术适配

• 落地重点：ERP 国产化（华为 + 金蝶方案使某央企月结效率提升 10 倍）、中间件 / 数据库国产化改造、国产化操作系统适配（如贸慧 AI 办公助手支持鸿蒙、统信等系统）。

二、典型案例技术拆解：3 个可复用的实操模板

报告中的十大标杆案例，覆盖能源、通信、金融、制造等领域，其技术架构和落地路径完全可复用，这里拆解 3 个核心模板：

模板 1：能源行业 —— 全链条数据驱动决策（中国石油）

• 业务痛点：跨系统数据孤岛、海外业务协同效率低、安全风险预警滞后
• 技术架构：
  1. 数据层：构建统一数据湖，整合采办、物流、生产、财务等 14 个系统数据，实现多模态异构数据协同推理；
  2. 技术层：低代码开发平台 + RPA 机器人 + AI 大模型，支持 “拖拉拽” 式快速构建分析模型；
  3. 应用层：18 个智慧驾驶舱（229 个看板），覆盖采办、物流、安保等全场景，数据转化为决策信息的时间从小时级压缩至 0.1 小时级。
• 关键亮点：通过 “数字员工 + 智能预警”，实现安全风险超前防范，年创千万美元效益。

模板 2：通信行业 —— 数字孪生 + 流程自动化（上海联通）

• 业务痛点：订单集约生产效率低、跨部门协同堵点多、人工操作误差率高
• 技术拆解：
  1. 生产要素数字化：用 GIS 技术实现地址标准化，算法模型预判高风险订单，数据治理覆盖售前 - 售中 - 售后全流程；
  2. AI 技术融合：图像识别（审核资料自动校验）+RPA 数字员工（自动受理订单）+ 智能调度算法（工单秒级匹配最优人员）；
  3. 指挥中心：数字孪生平台实现全生产过程 “一屏统管”，打通 B/O/M 三域数据，异常情况自动预警。
• 落地成效：2C 订单成本下降 40%，订单一次成功率从 85.8% 提升至 99.2%。

模板 3：金融行业 —— 企业级数据服务平台（华夏银行）

• 业务痛点：非技术人员用数难、数据口径不统一、数据安全风险高
• 技术方案：
  1. 平台架构：云原生微服务架构，支持高并发访问，PC / 移动端无缝同步；
  2. 核心功能：数据超市（158 个标准化数据资源）+ 自助分析工具（支持自然语言查询）+ 知识库（私有化部署，权限分级管控）；
  3. 人才适配：嵌入数字化人才培训体系，4115 名业务人员通过认证，实现 “人人会用数”。
• 关键创新：将数据服务从 “被动响应” 转为 “主动赋能”，支撑智能风控、精准营销等 4 大核心场景。

三、转型痛点技术解决方案：4 大核心问题的破局思路

央国企数智化转型面临的战略不明、数据不强、人才短缺、场景落地难等问题，在技术层面有明确的解决路径：

1. 战略不明：用 “技术架构” 锚定转型方向

• 解决方案：构建 “战略 - 数据 - 组织” 三位一体技术框架 —— 战略层明确数智化核心目标，数据层搭建统一数据底座，组织层通过扁平化架构 + 数智化考核机制，确保技术与业务对齐。
• 工具支撑：数字化转型路线图工具（如华为 “六步法” 本土化适配）、战略落地监控看板。

2. 数据不强：打通 “数据 - 技术 - 业务” 闭环

• 解决方案：
  • 数据治理：遵循 “标准先行→资产化驱动→安全护航”，统一数据元标准，建立数据质量监控规则；
  • 技术协同：建设分布式云平台 + 数据中台，解决 “烟囱式” 架构问题；
  • 价值转化：通过数据洞察模块，自动生成可视化报表，支撑业务决策。

3. 人才短缺：构建 “技术 + 业务” 复合型人才体系

• 解决方案：
  • 精准引才：与高校共建 “数智菁英班”，定向培养行业 + 技术复合型人才；
  • 跨界育才：推行 “业务骨干 + 技术专家” 双导师制，开展轮岗交流；
  • 生态留才：试点 “项目跟投 + 超额利润分享”，建立数字人才飞地。

4. 场景落地难：从 “碎片化试点” 到 “体系化推广”

• 解决方案：
  1. 场景标准化：按行业分类（如制造业分研发、生产、供应链 6 大类场景），配套数据、模型、工具、人才四要素清单；
  2. 方法论迭代：采用 “试点 - 迭代 - 复制” 流程，建立跨部门数据共享规则；
  3. 价值验证：构建 ROI 测算体系，明确场景落地的经济收益（如降本比例、效率提升幅度）。

四、可直接套用的实践框架：央国企数智化转型 6 步法

基于报告中的对策建议，整理出一套通用的技术落地框架，适用于各类央国企及大型企业：

1. 战略对齐：将数智化纳入核心战略，明确 “价值替代” 与 “生态共建” 目标；
2. 基础搭建：构建统一数据底座 + 技术中台，完成国产化适配与安全防护；
3. 场景切入：选择高价值场景（如降本增效、风险管控）优先落地，快速验证价值；
4. 技术赋能：引入 AI 大模型、RPA、数字孪生等技术，实现流程自动化与智能决策；
5. 组织适配：推行扁平化架构，设立 CIO/CDO 专职岗位，打造 “业技融合” 虚拟团队；
6. 生态协同：联合上下游企业共建数据标准，与高校 / 科技企业联合研发，推动技术复用。

五、总结与资源获取

这份报告的核心价值，在于它不是 “理论空谈”，而是基于千余家企业实践的 “技术实操手册”—— 从技术选型、架构设计到场景落地、人才培养，每一个环节都有数据支撑和案例参考。

对于技术开发者、架构师、企业 IT 负责人来说，无论是推进本企业数智化转型，还是寻找技术落地灵感，这份报告都值得深入研读。