当原子遇见比特：数实融合引领产业升级

埃森哲十年前就曾预言商业全面数字化。当大模型和生成式AI掀起互联网变革浪潮时，企业数字化转型面临着更加复杂和严峻的挑战。要想赢得未来的市场竞争，企业全面重塑势在必行。然而我们的调研表明，只有8%的组织采取了企业全面重塑战略。每一家企业都渴望成为“重塑者”，但实现这一目标需要采取大刀阔斧的方式进行变革，技术将发挥关键作用。

二十多年来，埃森哲《技术展望》为企业、政府机构及其它组织指明未来对其影响最为显著的新技术，对企业当下发展具有实际应用价值和现实指导意义。本年度报告结合全球企业创新案例，探讨了推动数实融合发展的技术趋势，并提出了具体行动建议，为企业重塑和产业升级提供了重要启示。《技术展望2023》中文版报告全文现已上线。

通用智能：无限延展的智能边界

基础模型的问世堪称人工智能进化史上最重大的跨越式变革之一，任何企业都不容忽视。这些超大模型对新任务具有前所未有的适应性，正促使企业深刻反思其人工智能战略：从构建自身的人工智能，转向学习如何与人工智能合作。

基础模型有望改变人类与人工智能的交互方式，使人机交流更加流畅自然。它有助不同数据类型实现连通，可以实现对大量、复杂、多样化的数据进行高效、准确的分析和处理，更好地理解和解决现实问题，提高生产效率和质量。

香港理工大学的AiDLab人工智能设计研究所研发出全球首个以设计师原创灵感为主导的人工智能设计系统，通过一系列特定的AI技术回应设计师需要，辅助他们在构思及设计过程中创作出独有的作品。此外，AiDLab开发了多项利用AI进行定制化产品设计的项目，如通过3D设备扫描和AI优化增强眼镜产品的定制。

汽车用品公司车美仕（Carmax）购买了微软的Azure OpenAI服务。借助于大型语言模型GPT-3（即GPT-4的前一版本），车美仕为潜在买家提供评论摘要，改善购车体验。潜在买家在决定购车前可能需要参阅大量信息，车美仕用GPT-3快速读取和汇总10万余条客户评论，涵盖了公司销售的所有汽车品牌、型号和年份。从这些评论中，模型又能进一步生成5000条易于阅读的评论摘要。车美仕表示，若交由编辑团队处理该项工作，估计需花费11年时间方可完成。

行动建议：

探索基础模型对于企业重塑或运营优化的具体价值点，并根据需求考虑直接使用模型服务，或是做定制化开发，用自己的数据对模型进行微调。

关注人员技能培训工作。一方面在人工智能设计和企业架构等技术能力方面培养人才；同时培训整个组织的人员，使他们有效地与人工智能化的流程合作。

• 关注生成式人工智能的关键风险和监管问题，在设计、构建和部署人工智能时遵循负责任人工智能这一原则。

数字身份：数字世界与现实身份的全息融合！

个人的身份信息和数字化的服务、数据等实体信息进行融合，实现了数字世界与现实世界的无缝连接。这不只是单纯的技术问题，而是企业战略中不可或缺的一环。

如果企业勇于重塑数字身份的未来，他们将能显著提升自身安全水平，并具备应对大环境变化的韧性，与客户和合作伙伴开展合作。最为重要的是，他们将能赢得先机，营造更加美好的网络环境，最终迈向更加美好的世界。但如何确保韧性、安全性、隐私、同意和信任，也将是企业组织下一步的关注方向。

美国医疗科技公司b.well与万事达卡合作，为医疗系统建立了一个新的智能身份平台，旨在改善医疗保健体验。该平台通过移动原生生物识别技术取代了电子邮件和密码，提供安全的文件扫描和存储，让用户对其医疗信息有更大的控制权，并让他们与供应商和付款人无缝共享。此外，它还整合了其他数据，如收入证明，以简化保险政策或财务救济计划的审批过程。该平台使供应商能够获得关于他们所护理的人的标准化和高保真信息，同时减少欺诈和风险。

行动建议：

核心身份、生物特征识别、代币化和其他新兴技术将弥补数字身份此前的不足，但也将给企业带来更严峻的挑战，比如怎样转变对关键数据的访问方式，以及如何集成新技术。

在推行核心数字身份的同时，我们还必须重新思考这些身份的功能：如何创建和关联与身份相关的数据、如何共享和管理这些数据，以及如何维持整个生态系统的归属权平衡。

• 企业要对新的数字身份形式和随之而来的数据范式做好充分准备，制订用数字身份和全新方式处理数据、设计和执行的新战略，借助技术带来的新能力迈向未来。

数据透明：共享数据成为宝贵资产

数据生态系统从快速增量到改变数据共享和管理方式的重大转变，让企业比以往任何时候都能更精确地了解其运营情况。越来越多的企业开始利用开放式数据共享平台，以实现更高效的业务协同和更好的客户服务。与此同时，政府、消费者、雇员、股东、监管机构、商业伙伴到媒体，甚至是个人，也都期望获得更透明的数据。

开启“数据的透明度之窗”预示着全新商业环境即将到来。它将重塑客户关系、合作伙伴关系、数据的价值和数据收集方式，创造一个几乎所有信息均触手可及的市场。但请牢记，数据隐私和机密性始终是重中之重。

瑞典鞋类品牌Icebug近年来致力于提高数据透明度，通过公开其供应链、生产过程和产品成分等信息，实现了更加透明的生产和销售。Icebug根据数据分析发现鞋类生产占全球碳排放量的2%，于是他们发布有关可持续的信息，并积极与时尚可追溯性公司TrusTrace合作，收集、存储和分析可持续指标，例如鞋子中回收材料所占的百分比。Icebug在其网站和零售店中公开了这些数据，吸引了一大批注重可持续发展和环保的消费者。一年后，其年净利润增长了37.8%。

中远海科也通过收集全球船位数据、构建调度宝等方式，利用人工智能和大数据技术，开发了船视宝和调度宝两款数据产品，提供船舶和船队管理、供应链可视化和航运大数据分析等服务。调度宝可以自动识别和预测船舶行为，实现对全球船舶的实时智能监控以及未来业务预判。

行动建议：

制定全新的数据战略，从需求、收集、访问、使用等方面重新思考关联方式。

尝试利用智能自动化工具对海量数据进行集成。

• 企业和用户之间建立数据共享的双向沟通渠道。

前沿探索：计算与行业科学大爆炸

数字化和科技创新的融合越来越密切，数字技术将成为科技创新的重要驱动力。两者的反馈循环，不断促成许多重要领域的重大进步。例如，量子计算帮助科学家在化学领域取得突破性发展；高光谱观测卫星在轨投入使用，可以动态监测我国大气污染状况，以及全球二氧化碳、甲烷等温室气体柱浓度和分布，对支撑“碳达峰、碳中和”具有重要意义。

越来越多的企业正不断加大创新力度，并敏锐捕捉科学与技术交汇融合所产生的强大颠覆性影响。

埃森哲、爱尔兰高端计算中心（ICHEC）和量子计算初创公司IonQ合作创建了一个可扩展的量子计算机化学模拟软件平台。该平台可用于计算打破PFAS（全氟和多氟烷基物质，一种污染环境并可能致癌的人造“永久性化学品”）等材料分子化学键所需的能量，从而助力找到清除此类物质的机制。

行动建议：

企业需要与其他公司、研究机构和学术界建立合作关系，共同推动技术和科学的发展。

寻找在企业内外部试验新的科学驱动创新方法的途径，包括产品开发、市场营销、供应链管理等方面。

• 在开展前沿科学探索时，企业需要制定明确的安全战略，包括法律规定、组织政策和治理计划等方面，以确保其在新技术和科学领域中的安全性和可持续性。

我们将迎来一个新的技术时代，转型正逢其时。埃森哲坚信，今日的技术战略，是明日成功的必由之路。领导者需要积极探索新技术，将其融入企业重塑战略中，来实现业务差异化和竞争优势。

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