中国数字经济的崛起已是不争的事实，但它所蕴含的潜力远未完全释放。与欧美发达地区相比，中国数字经济在GDP中的占比仍有巨大的提升空间。目前，国内数字经济占比在36%至40%之间，而一些欧美领先地区已达到60%的水平。这之间的差距，正是中国数字经济未来增长的强大驱动力。

 进一步剖析国内GDP的构成，我们可以发现数字经济发展的不均衡性。金融、信息技术以及零售等行业，数字化程度相对较高。例如，零售业虽然仅占GDP的一小部分，却孕育了阿里巴巴、京东等数字经济巨头。然而，占GDP半壁江山的泛工业领域，数字化转型尚处于早期阶段。这52%的占比，预示着数字经济在工业领域的渗透和发展拥有难以估量的空间。

 企业层面，对数字化转型的需求同样迫切。埃森哲的调研报告显示，绝大多数企业高管都渴望在短期内看到转型成效，甚至有接近一半的企业希望在半年内有所斩获。更早期的调研也表明，众多大型企业已将数字化转型视为重要的战略方针。这些数据无不体现出市场对数字化转型的高度认同和积极期待。

 此外，相关部门也在积极推动企业数字化转型，鼓励重点企业发挥带头作用，并制定行动计划，加强工业互联网的建设，尤其是数字化管理。

由此可见，无论从市场需求还是政策导向来看，当下都可被视为迈入“数智化时代”的关键节点。

从数字化到“数智化”：工业互联网的进阶之路

数字化转型并非一蹴而就，它涵盖两个核心维度：业务数字化和数字业务化。

• 业务数字化，指的是从业务流程中提取数据，通过数据整合分析，洞察业务本质。 工业互联网是实现业务数字化的关键工具，它能有效打破数据孤岛，整合不同来源的数据，为企业提供统一的数据分析和建模平台。

• 数字业务化，则需要借助数据智能技术。数据智能是人工智能与大数据融合的产物，它利用大数据优化人工智能的算法模型和应用范围。首先，将提取的数据构建成模型，然后进行模拟仿真，进行预测和优化，帮助决策者基于数据做出更准确、更明智、更具前瞻性的决策。

工业互联网在企业的数字化转型中扮演着不可或缺的角色。通过实践，我们发现企业在利用工业互联网进行数字化转型时，普遍面临以下五大挑战：

1. 数据维度扩大: 数字化转型需要整合来自不同数据源的数据，打破信息壁垒。这就要求企业对数据进行统一分析和建模，避免“数据孤岛”现象。

2. 应用范围扩展: 人工智能的应用正从To C领域向To B领域拓展。这意味着人工智能需要适应更广泛的场景和行业，解决更复杂的问题。企业需要在不同领域探索人工智能的创新应用。

3. 应用深度加深: 人工智能的应用不再局限于人脸识别、语音识别等认知服务，而是需要进行预测、预警。这就要求对数据进行更深入的分析，挖掘历史数据中的潜在规律，提升预测的准确性。

4. 全局优化需求: 企业不再满足于局部优化，而是希望实现端到端的全局优化。这就需要将“供产销”等经营环节协同起来，提升整体运营效率和效益。

5. 智能化系统化: 企业需要构建一个智能化的系统，为决策者提供辅助决策支持。这个系统相当于企业的大脑，能够管理企业的各个部门、业务和流程，并实现上下游协同，灵活应对市场变化。

把握机遇，找准定位：工业互联网企业的制胜之道

 工业互联网领域充满机遇，众多初创企业如雨后春笋般涌现。短短数年，平台上就聚集了大量的工业互联网企业，连接了海量设备，并涌现出大量的工业APP。 如此快速的普及，为工业互联网的发展奠定了良好的基础。

 然而，机遇与挑战并存。在广阔的市场中，初创企业需要保持清醒的头脑，根据自身特点找准定位。

 工业互联网领域的发展并非一帆风顺，技术发展往往会经历波峰波谷。投资者需要对工业互联网的发展保持耐心，认识到这是一个长期的过程。

 在工业领域，所有的变革都需要耐心和精雕细琢。与To C领域不同，To B领域需要企业长期深耕，在行业中扎实做好自己的工作。

 此外，工业互联网的建设将产生海量数据。这些数据需要进行高质量的数据治理，确保数据的准确性和完整性。同时，数据的安全和隐私保护也至关重要。相关法律法规，将在数据的安全和隐私保护方面发挥重要作用。

 总结而言，中国数字经济的发展潜力巨大，工业互联网是推动数字经济发展的重要引擎。企业应把握机遇，找准定位，在工业互联网的广阔蓝海中乘风破浪，共同推动中国数字经济的蓬勃发展。