“数字技术，将驱动生产力从‘量变到质变’，并逐步成为经济发展的核心引擎。跃升数字生产力正当时。” 华为轮值董事长孟晚舟在华为第20届全球分析师大会上这样说。

这次分析师大会的主题是“跃升数字生产力，加速迈向智能世界”，一切都围绕着数字生产力的跃升。

说实话，数字生产力的重要性已经得到业界共识，目标十分清晰。华为在《智能经济》研究报告中指出，数字经济对全球总体GDP贡献的份额将持续攀升，预计到2025年，大约55%的经济增长会来自于数字经济的驱动。

中国南方电网有限责任公司首席专业技术专家、南网数字集团董事、总经理李鹏，这样阐释数字化之于电力的价值：数字化让南方电网的工作优中更优；数字化让电力系统能所不能；数字化有可能让电力系统创造新的业态。

但是，数字生产力看起来很美好，实现起来却并非坦途，如何才能少走弯路，实现数字生产力的跃升，是很多企业和机构所关注的焦点。正因如此，孟晚舟的演讲才备受关注，因为她系统化地披露了华为数字化转型的经验，她也从侧面指出了数字化生产力跃升所谨防的三个误区。

具体而言，她的演讲回答了几个数字化转型的核心问题：数字化转型应该由什么来驱动？数字化转型的基础是什么？数字化转型应该向何处去？数字化转型的路径是什么？

数字化转型的根本：技术还是战略驱动？

很多人有这样的误解，认为数字化转型应该是技术驱动，核心是数字化技术的应用。

但是孟晚舟对这种观点持否定态度，她认为：成功的数字化转型，都是由战略驱动，而非技术驱动，

这从数字化转型的责任人可见一斑，技术驱动的数字化转型，通常是技术部门负责人来推动，而战略驱动的数字化转型，则是一把手工程。

为什么会这样？因为数字化转型是系统性、全局性的变革，需要构建新的愿景、新的文化、新的组织架构、新的人才、新的制度，这些工作只有一把手能完成。

之所以说数字化转型是一种系统化的变革，是因为只有用数字化技术对公司的主营业务进行变革，重新思考和定义如何为客户创造价值，重新思考和变革企业的商业模式，才能真正实现转型成功。显然，这样脱胎换骨的变革，必须战略驱动，也只有一把手才能推动。

事实上，成功的数字化转型案例，都是一把手工程。科锐国际《中国企业数字化转型的思考与行动》报告发现，在数字化转型领先组企业中，50%由CEO直接推动。而对照组企业仅有33%由CEO推动。

“数字化转型的战略驱动是根本”，这样的认知也来自华为的具体实践。2017年，华为将公司愿景调整为“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界”，就是用数字化的思维审视公司的愿景，从上到下推动一场数字化的变革。从卖盒子到提供云服务，自身数字化，同时将数字化过程中的经验和实践变成数字化的产品和解决方案提供给客户，华为用数字化转型完成了核心商业模式的重塑。

数字化转型的基础：数据还是智能？

伴随ChatGPT的爆红，基于大模型的生成式人工智能炙手可热，一些企业有误解，认为数字化转型就是AI，就是拥抱大模型。

孟晚舟认为，数字化转型中，数据治理是基础，数据智能是方向。换句话说，企业首先要做的不是AI，而是先将数据的地基打牢，数据治理是AI应用高质量落地的首要且必要环节。

具体来说，数据治理是有步骤的：首先，让数据有源且同频；其次，实现数据集成与匹配；最后，实现数据汇聚与共享。在此基础上才能激活数据的价值，实现人工智能，激发数字生产力。

笔者在调研交通行业的智能化过程中，对此有深刻认知。智能交通的起点，是两个数字化：基础设施的数字化和业务流程的数字化，这两个过程就是孟晚舟所说的数据有源且同频，以及数据集成及匹配，前者好比招兵买马、装备屯粮，后者则是为每一场战斗拟好作战任务和进军路线。

华为自身的数字化转型，数据治理起到了非常重要的作用。据了解，早在2007年，华为就开始了数据治理变革的第一阶段，将业务数据化，将数据标准化，而且对数据度量并持续改进，提升数据质量，确保数据和业务一致。从2017年开始，华为进入以数据分析与数据洞察为内容的智慧数字变革，不仅通过数据汇聚实现业务状态的透明化，而且逐步实现以人工智能代替人工判断，并利用基于数据的用户洞察技术，发现市场机遇。

孟晚舟在演讲中举的财经知识图谱的例子，就能看到从数据治理到数据智能的演变。在财经知识图谱的加持下，员工报销热线AI机器人准确率高达93%，一线财务人员可以随时随地自主答疑、自助寻规。之所以能实现这样的智能，就与数据治理密切相关，通过数据治理，华为将财经专业经验数据化，从个人沉淀到了组织上，方能有现在到数据智能的进化。

“作业数字化、数字平台化、平台智能化、智能实战化”，孟晚舟用这“4化”来阐释数字化转型的路线图，值得业界深思。

数字化转型的路径：亲为还是借势？

在数字化转型中，有的企业摸着石头过河地进行探索，也有的企业善于借势，站在先行者的肩上，加速超越。

这让我想起那句名言：选择大于努力。

孟晚舟在演讲中，除了上面提到的“4化”，还提到了“4极”：华为在联接、计算、存储、云等方面持续投入，为客户提供极简架构、极高质量、极低成本、极优体验的“4极”数字基础设施。

这“4极”中，蕴含着华为每年高额的研发投入。最近公布的华为年报显示，华为在2022年研发投入高达1615亿元，研发费用率25.1%。近十年来，华为已经累计投入的研发费用超过9773亿元。正是如此多的研发投入，华为在技术上不断挑战极限。如华为战略研究院院长周红就以通信领域举例，今天有条件超越香农定理最初的假设和应用条件，实现超越十年百倍的发展。

这“4极”中，更蕴含着华为在数字化转型上的丰富经验和最佳技术实践。例如，在演讲中，孟晚舟举了“全球玻璃大王”信义玻璃的例子，这家企业过去天然气的热值数据在不同产线有不同显示，使得整体能耗的优化无从下手，在实施数字化方案后，数据变得透明化，产线的天然气能耗大幅降低，每年节省3-4亿的天然气费用。在这个例子背后，就是信义玻璃的借势，华为将其在数据治理上的经验以华为云数据治理生产线DataArts对外输出，信义玻璃正是在此基础上，打通了全域数据，真正在业务中发挥了数据价值。

华为的全栈产品筑牢数字化底座，让其他企业可以站在这个底座上，在数字化转型上少走弯路、大步快跑。

最近火热的大模型也是这样，当大家都在热议大模型时，华为已经将大模型与具体的行业场景相结合，赋能千行百业实现数字化、智能化转型。例如，华为将盘古基础通用模型与煤矿场景进行结合，发布了矿山大模型，目前已经覆盖了智能煤矿的采、掘、机、运、通等业务流程中的 1000 多个细分场景，例如在智能采掘场景上，华为通过5G+AI的全景拼图传输技术，使井上远程操作井下机器进行采掘成为可能；在智能运输场景，通过主运输皮带异物监控技术，取代人工巡检方式，提高监控效率。