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，数智化转型是一个全面复杂、系统性的过程，分为四个阶段：首先是夯基垒台，构建分布式算力、企业级AI平台，并通过组装式技术快速编排组合相关能力；其次是立柱架梁，以架构变革和流程治理方法论，完成顶层规划到项目建设有效落地；第三是积厚成势，明确转型框架后，推进“智改数转”、建设“政务一朵云”等方式，全面开展转型工作；第四是深改升阶，全面培育“数字原生基因”，步入“从转型向原生”的升阶之路。

关键词一：分布式算力。随着5G规模建设和边缘计算的持续部署，驱动数据处理在边端扩散，对算力的部署、调度等方面提出了新要求。分布式算力在距离用户不同范围部署不同的算力，以云边端三级架构实现对于算力资源的统一纳管、智能调度、全局优化，为政企数智化转型各场景随需获取算力提供新的解题思路。

关键词二：企业级AI。随着人工智能技术的飞速发展及企业对AI关注度和投入的持续提升，企业级AI的应用已经从最初的点状尝试向深度融合演进，逐步在智能问答、内容生成、智能研发、智能营销、智能报表等领域扩大应用。

不过，从应用侧看，企业级AI面临算力、数据、模型、应用的挑战，如何合理评估算力需求？如何保障数据安全？如何协同大小模型应对不同的场景需求？如何提高准确性解决“幻觉”问题？如何在落地企业级AI应用中，实现性能、效率、成本的最优平衡？从供应侧看，应推动全面覆盖算力、数据、模型和应用的企业级AI解决方案，降低企业AI使用门槛。

关键词三：智能组装。企业数智化转型的目标是达成“业务和技术的一体化融合”，中台、低无代码等研发体系发展可以解决通过统一底座和便捷操作，实现资产的流通和复用的需求，但是面对庞大的资产库，怎么用起来，怎么用好的是必须解决的问题。

智能组装从两个方面再一次拉近了业务和技术的距离。一方面帮助企业资产实现生成式复用模式，另一方面为智能应用提供可视化构建环境。对研发和运营团队，不再纠结新建和复用修改哪个效率高。对于业务团队而言，智能组装让业务人员不需要了解大模型的底层算法。

关键词四：架构与流程变革。当前大型企业数智化转型进入深水区，转型后的重点已经逐渐从单纯的技术导向开始向流程治理、组织适配、数据贯通、业技融合等多因素倾斜。企业架构和流程治理作为典型的方法论，应分解并落实到各价值环节和业务流程中去，完成战略规划、业务流程和技术平台的深度融合，相关主管部门发布的各类文件中，纷纷强调了加强企业架构设计，实现业务流程变革等工作的重要性。业界不少企业的架构流程变革为产业树立了参考模板。

关键词五：智慧运营。智慧运营是以数据和技术驱动的高效、科学、智能、便捷的企业运营新模式。随着“人工智能+”“数据要素×”等行动计划的全面落实，将引入更多的AI大模型、传统小模型，为企业积累更多可靠、可用的运营依据，为未来运营方向提供参考，

目前，通信、金融、能源等行业领先企业纷纷在客户分析、品牌运营、监控告警、业务应急等细分场景革新运营模式。中国信通院前期持续推进智慧运营相关研究工作，未来将继续紧跟技术发展趋势，联合各方专家深化研究，促进企业全场景智慧运营进一步落实。