产业数字化是数字技术对其他产业经济活动的改造。回顾历史中技术的创造性替代过程有助理解信息运用技术发展的重要意义：它是经济组织扩张与复杂化的前提条件，而后者是经济与技术向更高层次发展的前提条件。数字技术作为今日重要的信息运用方式，是强化社会主体信息获取-决策-反馈过程，运营降本增效，迈向组织发展新阶段的重要路径。本篇中分行业举例说明了产业数字化的方式和效能。
产业数字化是数字经济扩张最重要的部分，是应用数字技术直接对其他产业经济活动的升级改造。理解产业数字化，首先要理解以数字技术为代表的信息运用方式对一般意义上的经济活动的根本意义。
信息运用技术、组织扩张和复杂化、经济增长关系密切。回顾历史，发展技术替代劳动是人类社会进步的重要动力，而其派生结果是整个社会的生产力提高，产品多元化、丰富化，以及组织程度的复杂化。这一进步过程就要求社会组织更加复杂，以及由此而来的对信息运用水平的更高要求。组织复杂程度的天花板是信息运用技术决定的，由此信息技术应用水平也标志着经济发展的阶段。
数字技术作为这个时代最关键的信息运用技术，同时也是生产力发展本身的关键技术，乃至生产要素，将在经济发展中起到基石性质的作用。短期看，数字技术提高了信息运用效率，让经济各领域朝“技术的创造性替代”更进一步。长期看，借助高效的信息运用技术，经济组织的复杂程度和规模可以进一步提高，从而打开经济增长天花板。
数字技术在产业数字化中扮演的角色是新一代神经系统。神经系统为了高效地完成信息获取-决策-反馈循环，形成了独特的层级结构，以此为蓝本的简陋生产管理计划Project Cybersyn就运行良好。现代数字技术加持的企业数字化管理可以很好的与神经系统工作方式比照。例如海底捞利用飞书SaaS系统进行数字化管理就发挥了显著作用。数字化管理也意味着倒逼企业传统管理体系现代化改造。数字技术在2C端的应用与在2B端应用的例子本质相通，都是在强化主体的信息获取-决策-反馈过程。
本篇举例数字化制造、智慧医疗、智慧矿山、智能电网、智慧农业、智慧城市、智慧交通等行业和领域中数字技术的应用。对从微观上一些代表性的应用场景到宏观上的效益增强进行概括性阐释。其中观察分析重点在数字技术对企业或政府信息获取-决策-反馈过程的强化效果，以及数字化带来的收益是否高于改造的成本。
风险因素：中美贸易冲突加剧，信息通讯产业链再遇冲击；国产替代进度不及预期；管理的数字化改革过程阻力过大。
正文
正如在本系列第一篇中所述，产业数字化是数字经济扩张最重要的部分，是应用数字技术直接对其他产业经济活动的改造。数字技术对现有经济形态的改变我们并不陌生，但其仍然处在对经济各方面快速渗透的状态，未来的形态将更加丰富多样。理解产业数字化，需要首先理解以数字技术为代表的信息运用方式对一般意义上的经济活动的根本意义，以及数字技术能够提高传统企业效率的最底层逻辑。最后拉近观察一些典型行业、领域中数字技术赋能传统经济、创造新经济活动形式的例子。
产品、组织与信息运用的复杂化
技术的创造性替代是人类社会发展的一种表现形式。人类社会形态不断的转变过程，如果进行一种抽象的概括，即使用新技术手段将人类从现有生活所需的劳动过程中解放出来，提高劳动的生产效率，释放更多的生产能力到满足更加复杂的新需求当中。用一个短语来描述就是“技术的创造性替代”。从使用石斧、石犁代替徒手砍伐、耕作，到使用铁犁、牛车代替人力耕作、出行，再到使用蒸汽机、电动机代替人力、畜力以制造、旅行，再到使用自动化生产线、计算机管理系统与无人驾驶系统更加深度的改造生活，都是在以更加高效的、无人化的方式替代过去的手工劳动，同时创造出更加多元的产品，从而更高效地、更高层次地满足人类需求。
即发展技术以替代劳动是人类社会进步的重要动力，而其派生结果是整个社会的生产力提高，产品多元化、丰富化，以及组织程度的复杂化。
这一进步过程有两个方面因素要求社会组织更加复杂，以及由此而来的对信息运用水平的更高要求。这里的信息运用是我们对如何获取信息，如何处理信息，如何向他人传递信息的三个关键问题进行的概括。
第一个方面，经济活动多样化本身就内含要求更高的信息运用通量和技术水平。随着新技术的不断发展，社会能够提供的商品与服务种类在不断增加，为了能够对这些产品进行分配，所需的市场和非市场的人与人之间有效信息沟通量将极剧增加：不论是愈加复杂的商务洽淡、交易会展、传媒广告，还是产业链上下游的沟通，生产匹配，以及司法、行政过程等等。
第二个方面在社会组织程度必然的扩张、复杂过程要求更高的信息运用水平。每一种产品涉及的技术难度与合作范围越来越大，社会成员之间的联系越来越紧密，分工合作的程度越来越细致，都必然要求组织规模的扩大和复杂程度提高：经济活动愈发强调联系与规模。从农业社会以家庭为单位，到小手工作坊几十、上百人分工，到大工业时代万人规模的工厂流水线，产品更加多样与精密，生产过程愈加繁琐，对组织形式复杂度的要求也在提高，因此新技术对信息运用效率的提升和成本的压降越来越重要。科学技术研发本身也不再像20世纪之前依靠一些天才的灵光乍现，而是逐渐团队化，和一定程度的工业化：当前最前沿的科学技术可以出现在以贝尔、卡文迪许、马克斯·玻恩命名的大型实验室当中，但再不会像这些科学家与发明家当年那样单打独斗地完成。科学技术本身的进步也在要求组织的复杂性和更高层次的信息运用的技术保障。
组织复杂程度的天花板是信息运用技术决定的，由此信息技术应用水平也标志着经济发展的阶段。如果回顾历史上经济组织规模的扩张和复杂化的过程，能发现信息运用的技术发展程度是决定经济活动组织扩张与复杂化边际成本的重要因素，即信息运用的技术对信息沟通、处理效能的提高程度决定了组织扩张与复杂化的天花板，一旦超过这个时代的技术限制，组织更加精细的分工和更大规模的生产、消费活动将难以覆盖随着规模增长带来的沟通与信息处理的摩擦成本。例如在艾尔弗雷德·钱德勒的《组织与规模》中观察到的，20世纪30年代美国与德国工业的快速增长重要因素之一是企业普遍对新组织形式的运用，从而扩张到了规模效应仍然占主导的规模。而英国企业大部分没有类似变革，因此在竞争中落于劣势。
对上述内容进行概括，人类社会的进步是与技术发展相辅相成的，这一过程必然要求组织的规模扩大与复杂度提升，因此也在要求更高的沟通与信息处理水平。后续，从这一普遍性规律中可以推断出数字技术的重要意义。
数字技术作为这个时代最关键的信息运用技术，同时也是生产力发展本身的关键技术，乃至生产要素，将在经济发展中起到基石性质的作用。时至今日，我们已经能够看到数字技术在未来全新的样态，不仅是千兆光纤、5G、卫星网络的发展使得物联网、工业互联网等可行，在信息的获取与传达的便捷程度上更进一步。还有云计算、AI等的发展使得信息处理过程能够进一步自动化，摆脱手工业状态。这些更加高阶的信息运用技术不仅为企业、家庭、政府等各类主体降低信息交流成本，提高交流效率，从而拉高经济活动的整体产出效率，还使得经济各主体，尤其是企业的组织形式有望突破现有盈利约束线的桎梏，使得更复杂、更庞大的组织形式变得经济性可行，生产能力进一步提高，产出更加多元、复杂的商品和服务，进入经济发展的下一个阶段。这也是我们理解数字经济革命性意义的一个重要角度。
因此在理解产业数字化中，数字技术对工业生产、消费的业态如何改变时，应当从两个方面来看。一、短期内数字技术的应用提高了信息运用效率，降低沟通与信息处理成本，促进各个产业，包括其本行业朝着“技术的创造性替代”更加迈进一步，使得各个行业更加工业化，进一步褪去手工业的成分。中长期看随着组织效率的提高与信息沟通成本的下降，数字技术打开了经济增长的天花板，让经济组织的复杂程度和规模可以进一步提高，生产与消费均具备迈向下一个阶段的条件。
数字技术赋能产业的基本逻辑
数字技术是经济的新一代高效神经系统。在本系列的第一篇报告当中，我们在介绍数字技术改造经济活动主体的组织形式时，引入了上世纪七十年代智利政府的“互联网”经济管理项目“Project Cybersyn”，该项目尝试使用简陋的电传网络和中央计算机来组织智利国有工厂、卡车的生产运输活动。其指导思想，英国学派的控制论的原始蓝图就是生物神经系统的层级结构。神经系统的决策过程是，从外界收集信息-信息处理与行为决策-收集外界的反馈信息并循环。收集信息的准确性、及时性、处理信息并决策的速度与准确度决定了整个机体的效用如何。
神经系统为了更好地完成信息获取-决策-反馈循环，形成了独特的层级结构。这种结构中基础的非条件反射由底层神经自主处理，更高级的活动如呼吸、心跳、代谢由脊髓神经自主控制，更高级的行为决策分别由小脑、大脑完成。神经的中枢与各个末梢紧密联接，并由此做出精确的决策，但同时下层神经又保有较高自主性。
Cybersyn项目限于技术条件和贸易封锁并不能很好地模仿神经系统的精巧，但仍然在困难时期发挥了较好的宏观生产调控作用。当代的数字技术支持下的网络已然在向末梢神经布满身体每处，中枢神经高效处理信息的方向发展，因此对于企业、政府而言，已经具备技术条件构建如同神经系统那样精密准确的管理结构，信息获取-决策-反馈过程因此将变得更加高效。
在2B业务方面，企业管理的数字化即是这样的例子。企业的多层级结构，盈利的目标与面对外界复杂情况与生物十分相似，因此企业管理借鉴神经系统颇为合理。并且企业管理流程数字化正是在第一章中强调的数字技术强化信息运用过程，为企业降本增效、扩张规模提供先决条件。基于云计算、双千兆网络、移动数据终端与物联网等发达的数字基础设施已经可以构建基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、业务流程即服务（BPaas）、模型即服务（MaaS）等等多种多样的2B管理服务，并在显著的降本增效与市场认知深化过程中逐步普及。
这些XaaS实质相同，都是依靠互联网公司的规模效应，按照企业对数字化服务需求的深浅程度，引入外部的成套数字技术搭建企业数字管理流程。将服务器基础设施，或者私有平台、服务软件、人工智能模型等等服务接入企业数字化管理，让其中部分仍然停留在手工业阶段的流程自动化。数字化管理能有效提高条块沟通效率，提高数据处理与价值挖掘能力，降低管理成本，打通信息壁垒、增加沟通透明度。
海底捞的数字化管理可以让我们一窥数字技术在企业管理当中能够发挥的巨大作用。海底捞2022年报中显示，其门店数量近1400家，员工总数超过十万。如此庞大的员工与门店数量意味着传统管理模式几乎失灵，或者内部摩擦成本十分巨大难以承受，因此数字化管理成为必然。除了基础性的数字化，包括射频标签（RFID）技术对食材供应链及库存的管理、自动化的锅底出品流程、机器人送菜和智慧门店，更加重要的是海底捞的管理流程采用了飞书的SaaS系统。
这套数字化管理系统囊括了几乎所有的管理流程，具有显著效果。管理流程包括日常的职员培训、标准同步更新，各类纷繁复杂的门店活动的统一管理，服务台和机器人解答员工问题，非标准流程如食品安全问题穿透条块的沟通、解决。根据飞书公布的数据，22H2其为海底捞节约了30984个小时的人力成本。而与降本增效同样重要的是，企业的管理层可以直接接触到海量的一手数据，通过大数据、AI赋能的数据分析模块，形成清晰准确的客观分析结果。管理层可以更快、更准确地得到前期各类各层次决策的市场反馈、内部反馈，并以及时详尽的数据反馈为支撑，有效进行后续的战略决策。
SaaS系统的普及仍然需要较长的过程。SaaS接入企业具有技术门槛低，使用门槛低，效益体现快等多种优势，但SaaS系统的接入实际上意味着对企业管理模式的工业化、现代化改造，对于广大的尚未拥抱数字化的大中型企业来说，这意味着管理思维的彻底革新，因此相关市场的渗透将会是一个长期渐进的过程。
理解了数字技术在2B企业管理中的典型应用，就不难理解其在2C端以及非市场的社会中其能够发挥的作用，此时的主体不限于企业。互联网平台通过对B端和C端数据的收集、处理、匹配可以更加高效地支撑起市场上庞杂的商品服务的交易。而快速发展的物联网则相当于为所有主体扩展延伸了神经末梢的感知范围，数据来源不再局限于人的直接行为，而是真实世界的所有可获得数据。同时将真实世界中更广泛的元素纳入网络的可直接操控范围，而无需借助人力的“手工业模式”在中间桥接。能力更加突出的云计算、边缘计算、AI的运用能更加高效准确地代替部分人类决策过程，并通过数据处理与计算辅助人们进行更好的决策。即不论是作为个体的人，还是市场主体的企业、家庭和政府，还是社会作为整体，数字技术在2C端以及更广泛的社会活动中强化人类的信息获取-决策-反馈过程。
分行业看产业数字化
在本系列的第二篇报告当中，我们介绍了双千兆网络（千兆光网和5G无线网络）、IoT、互联网数据中心（IDC）等数字基建的发展情况与应用前景，并且论述了互联网平台等服务在将来公共设施化的趋势。在第三篇报告当中介绍了AI的代表性技术ChatGPT在经济中能够发挥的作用。接下来我们将结合具体行业，分别介绍在数字经济底座之上的新技术进步方向与应用场景。看数字技术赋能的产业数字化如何改造旧行业，打开增长天花板。
承接前两章的结论，在产业数字化分行业观察中，数字技术对企业或政府信息获取-决策-反馈过程的强化效果是关注的重点。而数字化能否在这一行业推广的硬门槛是数字技术引入的成本是否低于在当前行业内规模范围降本增效带来的收益，以及决定了组织的进一步扩大与复杂化的可行性。
数字化制造
制造业正朝着工业数字化方向前进。实现生产流程、设备的联网和智能化管理，提高生产质量与效率。例如TCL华星收购的三星苏州8.5代LCD面板工厂，其中最具先进水平的是其计算机/现代集成制造系统（CIMS），尤其是其中的制造执行系统（MES）。这套系统负责管理生产流程的每个方面，其智能化程度直接决定了工厂的核心竞争力和效率。传统面板工厂的流程管理中因为考虑工序故障的兼容度而留出足量的生产环节间冗余度，使得一片面板生产周期长达两周，而该工厂CIM系统通过大量参数监控、生产、设备、质量全流程管理将这一时间压缩到一周，并实现了高度少人化生产。
另一个例子是华为给中国一汽定制的数字化管理方案，覆盖了研发设计-生产-物流的全流程。具有3D模型协同设计与仿真平台缩减研发周期，工业AI视觉检测提高质检效率，数字化工位规范操作，智能调度平台与AI控制自动导向车（AGV）完成无人货仓调度、大数据与AI根据需求预测自动排产，利用建模与AI调度提升物流装载率等应用场景。整车生产准备周期压缩6个月，订单交付周期缩短25%以上。数字化转型确实如SaaS系统案例中那样颠覆了一汽的商业模式、业务模式、生产方式，其数字化的生产控制中心也在提升效率的同时，为企业决策提供更好的依据。
智慧医疗
数字技术的有效运用可以帮助医疗行业降本增效。通过互联网医疗、智能医疗设备、健康管理平台等技术手段，让医疗服务朝着普惠和优质改善，提高医疗资源的利用效率。尽管技术进步对现代医疗的改造十分巨大，但在问诊、手术、康复治疗等等环节医疗行业仍然停留在劳动密集型的“手工业”阶段，无法跟上工业时代线性增长或者数字时代指数增长的步伐，这也是现阶段全球普遍的经济越发达医疗越昂贵的根本原因。通过诸如远程会诊、AI辅助诊疗、远程手术等技术创新模式，可以提高医疗服务效率，让其过程逐步摆脱“手工业生产”的天然效率瓶颈。另外传统医疗行业与其他消费品不同的是，由于专业门槛高，患者对医疗服务认知不清晰，选择权很少，服务的选择权与服务提供都集中在医生一方，市场的有效性丧失。有效解决这一问题的三明医改方案在数字的加持下更上一层楼，正在推进“智慧医保”建设，让药品监控、药品耗材采购联盟、服务考核更加精准。并在分级诊疗、一码通行、预约就诊、云查房等方面进一步提升接诊效率。
智慧矿山
以煤矿开采行业为例，长期面临多个安全与效率痛点，数字技术可以较好解决。煤矿开采的地下作业导致其瓦斯、透水、顶板等灾害事故较多，也是制约行业发展的重要因素。另外开采作业复杂，生产装备投入巨大，煤矿企业的管理与盈利难度也较高。使用数字技术可以有效解决上述问题，以华为智慧矿山方案为例，构建全面感知，实时互联，分析决策，自主学习，动态预测，协同控制的矿山综合智能系统。搭建智能矿山一张网，通过F5G工业光网，多种无线网络对井上下的海量设备联接，应用基于云的分布式地理信息系统（GIS）服务协同“采、掘、机、运、通”各环节，实现关键环节作业标准化视频分析、使用AI帮助实现皮带运输系统自动化控制、借助5G和数字平台实现矿山车辆远程驾驶，可以实现更加安全、效率更高、人力需求更少的智慧矿山，使得经营效益更加可观。
智能电网
数字技术可以对电力行业进行由小及大的全方位改造。通过建设智慧电网、能源管理系统等技术手段，实现发电输电的智能化管理，提高能源利用效率和减少能源在网浪费。微观如发电方面，例如金风集团在云南曲靖的一个风电厂，仅仅通过在2-3个位置的风电机顶加装激光多普勒雷达，用以提前感知风场变化并与其它风机共享，就可以将年发电量提高5%，得益于高性能芯片的发展，激光雷达的小型化和成本大幅降低让这种改造成为可能。中观方面，风光电由于自然特点发电量具有较大不确定性，如何对未来发电量预测并准确达标对企业降低弃电率、弃风率具有重要意义，通过物联网技术大幅提高物理数据采集的时间与空间精度，并利用大数据与AI对发电量预测，可以更好地完成这一任务。另外，风光发动机的智能联网可以提高移动巡检和作业管理的效率和安全性。更宏观的层面，新能源车保有量正在快速增长，如何对更加庞大、波动的用电需求精准预测，如何提前建设电网、发电设备与储能设备并实现高效的匹配调控，都离不开成体系的数字技术应用。这里的举例均是挂一漏万，数字经济的建设中电网及其他能源行业起到了基础性作用，而数字技术对能源行业的反哺也是全方位，多领域的，具有广阔的发展前景。
智慧农业
智慧农业比传统农业管理效率与精度更上一层楼。以农作物生产为例，数字技术应用对下一阶段发展如高标准农田、智慧农田建设起到关键作用。通过遥感卫星、无人机、小型信息站的多平台密切监测农地墒情、虫情、作物长势，灾害情况，以大数据、物联网、AI提供更加精准的定制化天气预测服务，让农民与农业部门在智能终端上就能掌握大田情况。通过AI与无人机、物联网农机实现自动化的灌溉、施肥、农药喷洒，利用大数据规划最佳收割路线。而在多种数字技术之上，还可以搭建起宏观层面的农业管理平台，以江苏省的“苏农云”为例，涉及到农林牧渔以及乡村建设的各个方面。通过数据的规范、收集、整理，可以在农业部门的生产进度保障、灾害监测预警、农药监督管理、设施农业管理、农机管理、农产品溯源监管等等方面发挥重要作用。
智慧城市
智慧城市可以帮助实现城市治理智能化、精准化，城市生活的便捷化。城市生活涉及人与环境的多元交互，是一个标准的复杂系统。技术上包含物联网将城市基础设施、传感器等接入网络，并由AI、GIS、建筑信息模型（BIM）、云计算加持的城市大脑处理。智慧城市有如下的应用场景：搭建整合各类便民服务的政府电话热线、手机APP平台，为市民生活的政务服务、问题解决提供一站式服务。“天网”监控系统在刑侦领域的有效应用。通过物联网、大数据与AI在灾害预测与防范、流量疏导等方面统筹指挥。智慧城市的城市大脑还可以使用数字孪生技术进行高效管理。拥有了海量的物联网设备和数据流，数字孪生技术可以实现对城市基础设施、市政资源、人、物、车的流动实时感知监测，实时计算模拟，并给出结果反馈，帮助更加高效地管理城市。
智慧交通
新能源汽车与无人驾驶技术是未来交通行业重要的发展方向，将人类劳动从方向盘解放出来是一个长远的进步过程，而5G、云计算、北斗导航、物联网、AI等技术的融合发展是其前进的发动机。更宏观地看，将车辆接入联网平台进行路线调度，则可以在实现路网设施的最优化利用，最大程度提高交通效率。例如高德地图的城市大脑·智慧交通产品已经接入部分城市，例如通过接管全市红绿灯实现车流通过量的提升，对接停车场实现车位信息实时更新，突发交通事故的实时监测和对接交警部门。
风险因素
中美贸易冲突加剧，信息通讯产业链再遇冲击；国产替代进度不及预期；管理的数字化改革过程阻力过大。
注：本文节选自中信证券研究部已于2023年4月20日发布的《掘金数字经济——数字经济图谱（四）：产业数字化》报告证券分析师：中信证券首席经济学家 明明 执业证书编号: S1010517100001
首席资管与利率债分析师：章立聪 执业证书编号: S1010514110002；周成华 执业证书编号: S1010519100001；彭阳 执业证书编号: S1010521070001
首席信用债分析师：李晗 执业证书编号: S1010517030002；徐烨烽 执业证书编号: S1010521050002；丘远航 执业证书编号: S1010521090001
大类资产首席分析师：余经纬 执业证书编号: S1010517070005；赵云鹏 执业证书编号: S1010521120002；秦楚媛 执业证书编号: S1010523020001