10月底，阿里云研究院、阿里云创新中心和阿里云中小企业事业部联合发布了《专精特新企业数字化转型升级研究报告》。报告呈现并分析了专精特新企业数字化转型升级的现状及挑战，梳理了专精特新企业数字化转型升级的发展路径，也对专精特新企业数字化转型升级提出了建议与展望。

　　某种程度上，这份报告也为我们呈现了传统中小企业如何通过数字化转型之路，走向数字原生的过程。智次方·物联网智库将其精华部分整理如下：

　　专精特新企业数字化转型升级现状

　　1.数字化基础能力建设往往是中小企业实施数字化转型升级的第一步，应用程度也最高，30%左右的企业都具备了一定的数字化人才，并构建了云基础设施，通过上云用云开启数字化转型升级之路。

　　2.中小企业对于供应链管理和上下游协同数字化的重视和应用程度也比较高，尤其是制造型中小企业面对产品多、批量小、订单碎片化，以及供应商种类多、数量大等问题，通过数字化手段进行上下游实时互动、高效协同、精准管理显得尤为重要。

　　3.以数字化手段实现精细化管理也得到了中小企业的广泛应用，通过数字化协同工具和平台实现在线化、移动化的实时沟通和办公协同，并通过组织、人事、财务的数字化管理进一步提升组织协同效率和管理效率，实现扁平管理、高效协同、精细运营、科学决策。

　　4.生产经营的数字化整体应用程度相对较低，部分中小企业会通过IoT进行设备联网、数据采集和洞察分析，并优先利用ERP，MES、PLM， SRM等数字化系统进行生产管理和流程优化，然而通过数字化进行园区管理、质量管理的应用程度还相对较低。

　　5.有一部分中小企业已尝试利用云原生、大数据、人工智能等数字技术辅助支持企业的产品研发设计创新，或者利用数据洞察分析进行在线监控、远程诊断、预测性维护等智能应用，然而业务系统不互通、数据孤岛的现象依然普遍存在，中小企业对于数据的协同管理和运营评估等数据资产管理还缺乏足够的了解和实践。

　　专精特新企业数字化转型升级的挑战

　　1.转型路径不明，转型能力不足。大多数专精特新企业具有较强的数字化转型升级意愿和积极性，然而对于数字化与现有经营模式和业务流程的融合和改造缺乏深刻认知，对于数字化转型升级的方向规划也较模糊，面对繁杂的转型需求也缺少梳理和优先级评估，同时缺乏关键标准和实施指南提供指导，导致没有清晰的转型目标和实施路径。同时还有很多专精特新企业既没有能力自建数字化IT团队，也缺少专门的数字化技术人才，对于数字化工具和软件的应用水平也相对低下，导致整体数字化能力不足。

　　2.转型成本过高，收益回报不明。由于自身资源和资金有限，专精特新中小企业对于计算、存储、网络、设备等数字化基础资源的投入明显不如大型企业。加上市场需求下降、劳动力不足、成本高企、供应短缺等一系列冲击，大多数专精特新企业都产生过“数字化转型能否真正解决业务痛点问题从而实现降本提效”的困惑，导致数字化投入意愿下降和信心不足。

　　3.转型方案不匹配，转型阵痛期长。市面上大多数成熟的软件和应用系统都是为大型企业设计开发的，缺少中小企业所需要的低成本、轻量化、易部署、好上手的应用和方案，再加上企业内部在实施推进过程中会面对较多的不认同、不协同和不配合，缺少高层的积极推动，导致很多中小企业在数字化转型升级的过程中进退两难，甚至半途而废。

　　专精特新企业数字化转型升级发展路径

　　基础设施云化：通过云计算、物联网、大数据、AI等数字技术以及智能装备等数字化基础设施建设，以设备终端联网与业务系统上云为基础，推动实现生产运营全要素、全链路、全方位的实时洞察与智能决策，以及跨组织、跨系统、跨终端的感知互联与高效协同。

　　生产经营数字化：通过数字化平台提供的数据汇通、系统集成和应用开发的能力，实现多业务系统的深度融合与数据共享，连接和打通研、产、供、销、服等业务全链路和全要素，实现业务全流程再造和智慧化辅助生产，提升生产经营和决策效率。

　　组织管理数字化：通过打造数字化协同平台底座，提供在线化、移动化的实时沟通、高效协作、智能人事，提升组织内外部的沟通协同效率，优化完善与数字化战略相匹配的组织架构和人才梯队，推动精细化的业务协同与组织管理。

　　产业协同数字化：通过利用工业互联网平台，打通创新链、产业链、供应链、数据链、资金链、服务链、人才链，实现生产资源的泛在连接，实现全流程各环节的数据共享，融入龙头企业产业链生态圈，加强上下游协作配套，实现大中小企业的链式协同转型，有助于提升自身经营能力与抗风险能力。

　　敏捷创新数字化：通过云计算、大数据分析与人工智能等平台和工具，科研技术创新过程中的设计建模、3D模拟、仿真推演、试验计算等提供高性能、高可靠、强安全的计算能力与软件应用，加速产品创新和技术创新；通过构筑以“数据+算力+算法”驱动的新型生产体系、管理体系和运营体系，发展平台化设计、智能化制造、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理等新技术新模式新业态，以业务创新和模式创新推动传统生产运营和产业转型升级。

　　阿里云推出专精特新企业数字化解决方案

　　1.实现设备联网与数据实时感知，实现企业内部生产经营过程数字化

　　阿里云IoT解决方案为企业的设备智能化升级和数字化转型提供了一系列技术和产品能力，覆盖了传统工业生产设备升级为智能设备所需要的物联网云、网、边、端的四大关键领域，包括Alios Things操作系统、边缘计算、物联网卡及无线网络、工业网关、物联网平台等，解决设备通讯、计算、网络、连接、管理、数据、应用等关键问题，实现设备管理、生产管理、车间管理、经营管理的在线互联感知。

　　2.构建弹性、敏捷、可靠的云计算能力底座，实现设备终端与业务系统全面上云

　　通过阿里云提供的全面上云解决方案，专精特新企业可基于公有云模式部署整体的数字化架构和应用，将生产设备终端、内部生产管理系统、对外线上业务平台等部署或者迁移到云端，充分利用云计算架构的弹性拓展、快速响应、高度共享，以及云原生技术提供的高性能、高可用、高可靠、高并发能力进行云上应用的开发和部署，改善IT复杂性，降低数字化建设成本，提高企业开发和运维效率，加快业务迭代和创新效率，同时利用合理的安全策略，保障数据和信息安全。

　　阿里云还通过高性能计算技术，为专精特新企业提供工业级仿真工作需要的大量计算和高性能存储资源，帮助客户建成计算资源弹性供应体系与灵活管控机制，实现精细化的研发资源管理、安全可靠的核心研发数据闭环生产，从而为制造业用户提供一站式全业务流程的高效的计算引擎服务，从而优化设计方法、降低成本、缩短产品设计生产周期。

　　3.建设数字化平台能力，构建聚合终端、数据、协同、智能的能力中枢，实现降本增效提质、精细管理、智能决策与业务创新

　　IoT平台，形成全局互联感知：阿里云物联网平台能将企业中的设备通过物联网技术连接到云端，可对产线车间侧进行数据采集、实时分析、边缘计算及数据智能，形成设备终端与自动控制系统和工厂管理系统高效协同运营。依托阿里云的云网边端一体化AloT能力和工业物联应用一体机，企业可以尝试将数实融合应用在多个业务场景，实现多源异构工业资产数据的采集、存储、融合、分发及应用，通过全域数据资产管理，构建数据可视与数据分析应用，解决工厂数据格式多样化、数据失真使用率不高的问题。

　　数据中台，实现数据共享洞察：通过将关键设备终端和应用系统的数据进行集成共享，阿里云工业数据中台可进行数据资产沉淀和管理，结合AICS工业控制优化平台并配合DTwin数字孪生平台，沉淀算法以及机理模型进行数据挖据与控制优化，使车间和工厂生产运营具有全面感知、优化协同、预测预警、科学决策的能力。企业还可以结合轻量级数据可视化分析平台（Quick BI）和可视化工具（DataV）对接打通各类多源数据源，整合企业多层级的生产制造、采购供应、销售渠道、人事财务等多维度数据，进行数据可视化分析和图表开发，再通过钉钉移动端和PC端将各类经营报表进行实时呈现，真正将数据贯穿在日常经营和业务决策的过程中。

　　协同平台，推动组织精细管理：钉钉提供的数字化协同工具与平台提供在线化、移动化的沟通协同、任务协同、文档协作、项目管理、知识管理、人事管理、财务管理等能力，支持建设零距离、无边界的即时沟通和高效传播，灵活、弹性的协作方式与办公环境，扁平化、柔性化的在线架构和流程机制，助力企业实现实时沟通、高效协作、精细管理。通过钉钉端上的统一工作台和企业门户还能将企业内部各种应用和流程进行统一集成与呈现，有助于专精特新企业以数据驱动业务流程和运营管理，进一步完善治理结构并规范管理规则，提升员工的专业技能素质和领导者的组织管理能力，帮助专精特新企业在业务高速增长的过程中持续保持组织能力的提升。

　　AI平台，助力云上产业智能：通过阿里云和达摩院提供的视觉识别、机器学习、建模仿真等AI算法和模型，实现以数据+智能算法驱动的设备管理、计划排产、供应链协同、质量控制、能耗优化、销售预测等多个产业智能场景。

　　4.采用“小型化、快速化、轻量化、精准化”的应用方案，并以低代码开发加速实现数字化创新。

　　阿里云和钉钉上的应用广场聚合提供上千款由独立软件开发商和生态伙伴提供的标准通用SaaS应用，企业按照自身需求选择和订购，能够满足各类细分行业和应用场景的数字化需求，包括生产管理、进销存管理、供应链管理、客户管理、财税管理、人力资源等，企业可以轻松获得“低成本、快部署、易运维、强安全”的行业特色产品和方案。

　　随着专精特新企业快速成长并逐渐深化推进数字化转型进程，可以通过钉钉开放平台上提供的连接器将企业现有的各类应用和系统进行快速集成，打破系统弧岛与数据孤岛，再基于自身实际需求，通过低代码开发工具和RPA（机器人流程自动化）进一步填补标准应用和业务系统的真空，利用钉钉提供的丰富API接口以及大量行业化、场景化的模板，使得一线的业务人员和管理人员可以通过托拉拽、可视化的方式轻松开发创新应用，大大降低应用开发的技术门槛和资源投入，加速技术和业务创新。