2024北京部委央国企及大型企业CIO大会圆满闭幕

责任编辑：shjiaz 作者：赵立京 |来源：企业网D1Net 2024-01-29 15:48:12 本文摘自：企业网D1Net

企业网D1net CEO 范脡

会议伊始，企业网D1net CEO范脡在致辞中表示，面对国际局势、内部经济的现状，我国大部分实体产业都受到了严峻挑战，众多CIO都感受到了来自一线业务的压力。为了迎接种种挑战，数字化是唯一的企业降本、增效、提质、赋能的手段，没有之一。当今，数据技术和人工智能已经成了发展数字经济的重要抓手，为企业的决策过程提供了更多、更准确的支持，受到越来越多的行业的关注。

2024北京部委央国企及大型企业CIO大会演讲内容以可落地的实战干货，为众多CIO搭建一个与同行交流的高质量平台，帮助CIO用户群化解困惑和焦虑，助力广大CIO找准数字化机遇、少走弯路，应对数智转型过程中的诸多挑战。

国家水利部信息中心原主任蔡阳

国家水利部信息中心蔡阳阐述了智慧水利建设的重要性，特别是数字孪生水利体系的建设，及其在流域防洪方面的应用实践。

蔡阳强调，智慧水利建设是推动新阶段水利高质量发展的关键路径之一。数字孪生水利体系的建设是实现智慧水利的重要措施，统筹建设数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程，实现具有预报、预警、预演、预案(即“四预”)功能，旨在提升水利治理管理的数字化、网络化和智能化水平。

蔡阳详细介绍了数字孪生水利的定义和内涵，包括其在流域、水网和水利工程方面的应用。数字孪生技术通过物理流域、水网和水利工程的数字映射和智能模拟，实现对这些系统的实时监控、问题发现和优化调度。

蔡阳还介绍了数字孪生水利建设面临的发展机遇和挑战，以及建设目标和实施路径，包括顶层设计、技术攻关、先行先试和推广建设等方面。蔡阳特别强调，通过数字孪生技术，可以更加有效地应对如海河流域性特大洪水的防御。

联想集团中国区重点行业总经理赵永涛

随着技术驱动下的生产方式的深刻变革，新一轮AI浪潮的到来，人类社会正经历着第四次的产业革命，即“智能革命”。在智能化革命的浪潮下，联想从三个方面入手，致力于成为“新IT”全栈智能解决方案提供商。

首先是AI内嵌的智能终端，通过“一体多端”的战略布局，致力于让人人拥有AI，同时强调隐私和安全。联想在个人大模型和AI应用生态之上构建了一个统一的AI OS，个人Agent的任务将穿梭于多种AI终端，使其融为一体。“多端”则包括最具代表性的AI PC，以及AI平板、AI手机、智慧大屏、AIoT等AI终端设备，为人们的工作、学习、生活等场景带来颠覆性的创新体验。

在AI导向的基础设施方面，联想拥有通用计算、科学计算、智能计算的完整布局，在丰富的AI服务器、AI存储等设备之上，构建了异构智算平台，为企业打造稳定高效的坚实底座，全面覆盖智能算力需求、提供性能领先、绿色低碳的算力设施，汇聚全球资源本地交付。

在AI 原生的方案服务方面，联想构成了未来的企业智能业务架构，包括企业智能体、企业大模型、企业知识库、企业基础业务系统，为政府、能源、教育、制造、金融等行业客户提供AI大模型enable的“端边云网智”全栈智能解决方案，加速客户的智能化转型。

联想集团中国区重点行业总经理赵永涛特别指出，从通用大模型到行业定制模型，再到推理应用落地的过程，需要更全面的硬件组合和为AI优化的基础设施软件栈，并且需要针对AI训练推理任务需求做设计优化。联想拥有端到端的全栈产品和方案服务能力，可以以一站式的服务，陪伴企业智能化转型的每一步。

最后，赵永涛详细介绍了联想智能算力解决方案为智慧油气田、智慧电网、智慧发电、智慧矿山等行业AI场景提供的安全、绿色、智能的混合算力支持。

腾讯云分布式云产品负责人杨志华

腾讯云分布式云产品负责人杨志华在分享中首先指出，分布式云是央国企发展新阶段的关键技术，能够帮助企业充分利用成本优化、标准化云底座、运维托管和弹性算力等方面优势进行提质增效。他强调，分布式云能够帮助企业解决本地IT上云的障碍，如数据合规与安全、低时延访问和成本优化等问题。

接着，杨志华详细介绍了腾讯云的分布式云产品和案例。腾讯云的分布式云产品矩阵能够全面覆盖各种场景，包括中心、边缘和本地的全位置算力覆盖，以及云原生跨平台算力管理。同时，腾讯云在全面自研和兼容国产生态方面也取得了一系列成果，如自研的云操作系统遨驰、服务器操作系统TencentOS、自研数据库TDSQL等。

最后，杨志华展示了腾讯云分布式云产品在不同行业中的应用案例，如互联网、运营商、政府、东数西算智算平台等，展示了分布式云在这些领域中的实践效果和优势。最后，他对分布式云的未来发展进行了展望，认为分布式云将成为企业和产业链数字化的超级底座，为数字化转型提供强有力的支持。

国家电网副总信息师王继业

国家电网副总信息师王继业在演讲中深入探讨了数字化转型在中国的发展趋势、实践案例，以及如何利用数字技术推动企业高质量发展。

王继业首先介绍了《数字中国建设整体布局规划》的主要内容，强调数字技术与“五位一体”(经济、政治、文化、社会、生态文明)的深度融合。国有企业在这一过程中扮演着重要角色，需要在数字化升级中发挥引领作用。随着数字化、智能化技术迭代升级，数字化正向智能化发展方向演进。国家电网副总信息师王继业在演讲中指出：以智能化特征为主，同时兼有数字化、网络化的属性，这一过渡期称之为数智化阶段。

国家电网公司始终把数字化作为促进电网转型升级和企业高质量发展的重要抓手，制定实施数字化转型发展战略纲要等系列文件，开展人工智能规模化应用、企业中台建设等有益实践，打造数智化坚强电网。在打造新型基础设施方面，国家电网致力于提升算力、数力、智力基础支撑能力。聚焦国网云、电力通信专用网络、物联管理平台和数据中心等，提升新型电力系统状态全面感知、业务快速创新、运行安全可靠能力。在搭建共享能力平台方面，建成了企业级能力共享平台--企业中台。通过沉淀共性业务、数据和技术能力，形成“强后台，大中台，活前台”架构体系，有效解决了业务协同不畅、数据获取难、开放共享难等问题。

此外，国家电网建成了全球规模最大的新能源云平台，为新能源接入并网、运行监测、绿色金融等提供一站式服务;打造了融合线上线下服务的“网上国网”平台，实现服务一个入口、业务一网通办，推进“供电+能效服务”，促进新能源、电力行业高质量发展。

泛微北方区副总经理蒋童

泛微北方区副总经理蒋童在演讲中首先指出，随着政策、技术和市场需求的推动，组织的数字化转型已经进入爆发期。这一转型涉及数据驱动的决策、流程管理、产品设计，以及移动化、智能化和大整合的趋势。蒋童强调，组织的运作本身是一体化的，因此数字化转型也应该采用“整体的思维”。

接着，蒋童介绍了一体化的数字化转型面临的挑战，如周期长、成本高、组织分散、数据割裂等问题。他指出，泛微的产品和服务旨在解决这些挑战，通过提供全程数字化、智能化、平台化和内外协同的解决方案，帮助企业实现有效的数字化转型。泛微的产品研发和创新重点包括智能化能力的提升，如智能合规管理、智能招聘、智能流转等，其低代码开发平台能够满足组织个性化应用场景的构建需求。

最后，蒋童展示了泛微在不同领域的应用案例，如智能化合同管理、智能化公文管理、智能发票合规检查等，展示了泛微产品在实际工作场景中的应用效果和优势。

绿盟科技安全运营部技术总监李昀磊

绿盟科技安全运营部技术总监李昀磊在演讲首先指出，随着数字化的发展，安全运营已成为企业共识，但许多企业在安全运营自动化方面仍然存在欠缺。随着业务上云，带来了新的安全风险和运营手段。李昀磊强调，企业在全面云化的时代需要考虑新的安全防护方法和攻击者的应变策略。

接着，李昀磊详细介绍了云上安全运营的难点，包括异构多云统一管理、云资源安全配置管理、云控制面安全管控等。绿盟科技提出了云上安全运营的新手段，如云资源自动识别、EASM监测边界与攻击路径自动评估等。李昀磊强调，安全运营从被动到主动的转变，包括从攻击者视角开展资产持续识别、威胁持续评估、修复闭环度量等。绿盟科技建议企业按照持续威胁暴露管理(CTEM)的理念，通过改善技术、管理人员和运营团队之间的关系和流程来减少暴露。

最后，李昀磊深入分析了安全运营智能化的必要性，包括安全产品和运营的自动化发展阶段，以及AI在安全运营中的应用。

美的集团副总裁兼CDO 张小懿

美的集团以科技领先、全球突破、数智驱动和用户直达这四大战略为主轴，旨在构建以科技为核心的新时期竞争力。历经多年发展，美的集团形成了“1+3+N”的业务结构，业务板块包括智能家居、工业技术、楼宇科技、机器人与自动化等。

美的集团副总裁兼CDO张小懿在演讲中详细介绍了美的集团的数字化转型历程，从2012年的数字化1.0阶段到2025年的数字化3.0阶段。美的集团通过全面数字化和智能化，实现了内部效率提升和外部用户紧密连接。

张小懿还强调了数智化在促进业务模式创新方面的作用，包括渠道变革、数字供应链、数字工厂和“5全5数”智能质量管理模式。美的集团通过这些创新，实现了产品和业务的数字服务升级，改变了工作模式。

最后，张小懿详细介绍了美的集团在绿色设计、绿色采购、绿色制造等方面取得的成就，以及数字化建设在支持全价值链可持续发展方面的作用。

金风集团 CIO 郑锋

金风科技是一家全球领先的清洁能源公司，致力于构建可持续、更美好的未来社会能源基础，公司在清洁能源开发、装备、服务和利用领域提供可靠的产品和解决方案。金风科技在全球范围内拥有广泛的业务网络，覆盖6大洲38个国家，拥有超过10,000名员工，其中包括超过3,000名研发人员。

据金风集团数字化总经理郑锋介绍，自2014年起，金风科技开始了新一轮数字化转型的探索之路，全面推进产业数字化、数字化产业和自有基础技术平台建设，公司的数字化转型历程包括领域覆盖、一体化打通、数据治理、智能驱动四个阶段。通过数字化技术持续赋能业务、产品、运营、管理，公司致力于成为数据驱动、全球领先的智能化企业。

截至2023年底，在长期坚持流程标准化、数据资产化、技术自主化、应用平台化、能力外向化、组织全员化的数字化转型策略下，形成了覆盖清洁能源全链条的数字化平台、数字化工具和数字化产品，全集团应用对核心流程覆盖率超过80%，数据资产整理完成度超过50%，数字化产品外部年收入达到3.7亿元。

中国移动大数据总架构师段云峰

中国移动大数据总架构师段云峰在演讲中主要探讨了AI大模型在不同企业场景中的应用，包括营销、客服及其他场景，以及AI大模型的企业应用架构和应用时的几点思考。

段云峰首先详细介绍了AI大模型在营销场景中的应用，例如如何针对不同客户特征制定个性化的营销策略，举例说明了如何为大学新生推荐电话卡套餐，并生成相应的营销话术。这些案例展示了AI大模型如何通过分析客户信息，提供精准的产品推荐和营销方案。

在客服场景中，段云峰介绍了AI大模型如何通过理解用户情绪和需求，提供更加个性化和高效的服务。例如，AI模型能够根据客户的历史数据和当前情绪，提供定制化的服务和解决方案。

之后，段云峰深入探讨了AI大模型在企业应用架构中的角色，强调了其在处理大量数据和提供智能解决方案方面的能力。最后，他提出了一些关于AI大模型应用的思考，包括如何更好地融合人工智能技术与企业实际需求。

赛意信息副总裁林立岳

赛意信息副总裁林立岳在演讲中主要探讨了数据在工业制造中的重要性，智能制造的不同场景及解决方案。林立岳强调，数据已经成为新型生产要素，是数字经济时代的核心。在农业经济中，土地和劳动是基本生产要素;在工业经济中，资本、管理、技术和知识成为主要生产要素;而在信息社会，数据成为新型生产要素，对经济增长的引擎作用日益凸显。

接下来，林立岳详细介绍了数据在工业中的作用，包括数据要素的定义和特征，以及数据要素如何影响工业智能的发展。在智能场景解决方案与案例方面，林立岳探讨了工业视觉智能、工业语言智能和工业决策智能等智能制造场景。这些场景展示了如何利用AI技术优化制造过程，提高效率和质量。

最后，林立岳介绍了赛意信息科技股份有限公司在智能制造领域的发展历程、核心优势和产品理念。他表示，公司已成功实施了500多个优质客户案例，涵盖了注塑行业、家电行业、通讯行业等多个领域。

北京信息资源中心原副主任穆勇

北京信息资源中心原副主任穆勇强调数据资产作为经济社会数字化转型的新兴资产类型，需要建立有效的管理制度来促进其合规高效流通和使用。管理原则包括确保安全与合规利用相结合、权利分置与赋能增值相结合、分类分级与平等保护相结合、有效市场与有为政府相结合，以及创新方式与试点先行相结合。

穆勇指出，数据要成为资产，必须满足特定条件，如企业过去的交易或事项形成的、企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益等。同时，新技术如区块链和安全计算为数据资产化提供了新的范式。数据资产通常具有非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等特征。数据资源不是无形资产，也不是知识产权，而是一种新型资产。

在确权方面，穆勇介绍了数据资源确权的难点，包括数据权属的法律界定、多方主体的权益冲突等。同时，穆勇提出了数据确权的“晰权”概念，即明晰数据资产权责关系，加快构建分类科学的数据资产产权体系。

最后，穆勇探讨了如何确定和分配数据价值：可以通过合作博弈理论来确定数据对于决策模型的贡献度，并建立数据收益分配机制。

某世界500强德国车企原大数据部负责人历娜博士

某世界500强德国车企原大数据部负责人历娜博士在演讲中基于国际化的经验分享了数据治理和信息安全的重要性，以及如何在企业中成功实施这些措施。

历娜博士强调，在大的公司中，技术只是数据治理和信息安全的一部分，虽然重要，但成功的关键在于建立系统化的思维方式和决策网络。她提到，数据治理和信息安全考虑多个方面，包括合作伙伴、法律法规、技术、利益相关人、决策与审批、预算与成本、团队资质、流程与制度等。历娜博士详细介绍了数据的全生命周期，从数据的产生、采集、分类、脱敏、清洗、转化、存储、监控、集成、处理、建模、云计算、展示、创新应用到最终的数据销毁。通过多个案例分享，历娜博士展示了在不同阶段如何处理数据治理和安全问题，包括工业4.0、车联网、电动车监控、企业数据湖建设、数据信息安全等。

最后，历娜博士以汽车产业为例，区分了信息化产品(如ERP系统)、数字/智能化产品(如车联网、无人驾驶)和大数据创新(如电动车电池报警分析)，还讨论了数字化产品和大数据创新的区别及对企业的意义。

中国石化集团信息部副总经理蒋楠

数据治理起源于企业数据应用实践，发展于数据治理框架模型和成熟度评估模型，随着信息技术(IT)治理而同步发展并在近5年来快速演进并形成独立标准，由于数据作为生产要素和监管目标而成为当前热点。

据中国石化集团信息部副总经理蒋楠介绍，中国石化的数据治理，是指在集团公司数据治理委员会领导下，为了提升数据质量、推进数字化转型发展的一整套管理行为和技术手段，是由数据治理部门发起并推行，制定并实施的一系列政策、流程及技术保障。数据治理的最终目标是提升数据的价值，推进数据战略执行，促进转型发展。

为了进一步明确业务和IT的工作内容，中国石化发布了数据治理工作指南，明确了“整体规划、分步实施、治用结合”的工作原则，提出了中国石化特有的数据治理“七步法”，包括数据治理的工作步骤、工作内容及相关工作模板，有效推进数据治理工作的全面开展等。

接下来，蒋楠详细介绍了中国石化数据应用实践，包括多湖一中台方案、统一数据服务平台及数据治理工具集、建立数据质量长效提升机制等。最后，蒋楠表示，数据治理是一个长期推进、持续提升的过程。通过持续数据治理，让数据发挥其价值!

接下来，在圆桌讨论环节，来自中石化集团、中航信、中国移动、北京信息资源中心、某世界500强德国车企等企业的CIO针对“数据资产入表”这一话题进行了深入探讨。对于这个充满争议和诱惑的新领域，在财政部出台相关政策后，企业启动数据入表的动机各有不同，如何标准化地进行评估，得到国内及国外的认可，是数据资产入表目前面临的一个巨大挑战。当然，无论何时、如何落地，该政策对数据治理的推动以及发挥数据价值都将起到积极作用。