引言：变革时代的中国企业重塑

全球商业版图正在经历重大重构。技术创新的步伐越来越快，国际经济形势多变且复杂，企业韧性面临比过去更严峻的冲击。《2025埃森哲中国企业数字化转型指数》年度研究揭示：那些在波动和不确定性中实现逆势增长的企业，具备两种核心能力——创新与韧性。二者相辅相成，成为中国企业在新格局下保持增长的动能。

2025年是中国经济和企业发展的重要节点：全球贸易与经济秩序加速重构；国内”十四五”规划收官与”十五五”规划即将启幕，新旧动能转换进入新阶段；同时，人工智能(AI)技术突破加快，正在重新定义企业竞争力。站在时代的十字路口，中国企业积极重塑，发展新质生产力，与世界新格局接轨。

埃森哲连续八年追踪中国企业数字化转型进程，见证了中国企业不断重塑和发展的历程。2025年中国企业数字化转型指数总分升至49分，连续三年稳步提升，重塑进程持续推进。具体到各个重塑维度，开创竞争新前沿增长7分，超越运营，跃升中国企业重塑能力首位；数字核心和释放人才力量两大短板均有进步；加速增长和融入可持续保持稳定；优化运营则有所下降。

中国企业面临的全新挑战与机遇

过去两年，受需求不足、产能结构性过剩导致的同质竞争加剧等影响，以制造、新能源、化工、消费品和零售行业为代表的中国大型企业面临历史性的增长速度放缓和利润下滑局面。埃森哲对七大行业2023年营收规模超过1亿美元的中国上市企业进行的业绩追踪显示，自2022年起，企业总体的营业收入增速放缓，2023年和2024年企业营业利润更是呈负增长。

2025年，中国企业面临全新发展格局。关税冲突加剧全球经济和贸易不确定性，冲击中国企业的海外业务、供应链及运营成本；国内”十四五”规划收官与”十五五”规划启幕，加速向消费需求驱动型经济转变，但需求整体仍然疲软，结构性消费机会考验企业差异化竞争能力；同时，AI技术不断突破发展，也在重新定义工作和工作方式，重塑企业竞争力。

外部不确定性持续加剧：2025年年初，关税冲突加剧贸易摩擦，导致全球贸易波动扩大，全球经济增长前景不容乐观，全球供应链体系正在经历阵痛和重构。世界贸易组织(WTO)预测，2025年全球贸易量萎缩0.2%，全球GDP增速预期从3.3%下调至2.8%。企业加快产能多元化配置，供应链重构成本持续上升，关税冲击下全球供应链闲置产能也攀升至五年来最高水平。

新旧动能转换进入新阶段：中国的GDP增速从疫情前的6%~7%已放缓至当下5%左右的增长区间，受宏观因素和收入预期影响，消费市场整体有效需求不足。国家统计局数据显示，2024年社会消费品零售总额同比增速仅3.5%。但同时，中国具有超大规模市场优势，多元消费需求广阔，如低线城市、服务类消费仍有亮点；原创性技术突破、新兴产业等高质量供给也在不断扩展消费场景，催生新需求。

AI技术突破重新定义竞争力：AI技术的不断突破正在重新定义生产力和竞争力。在性能日益增强的小型模型驱动下，从2022年11月到2024年10月，达到GPT-3.5水平的系统推理成本下降了超过280倍。随着AI技术从生成式AI(Generative AI)迈入自主化AI(Agentic AI)，预计到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AI智能体自主作出，组织架构和经营模式迎来系统性重构。

全新格局下，中国企业已充分意识到变化将是常态。埃森哲2025年6月的变革脉动调研显示，76%的中国企业认为外部变化明显加快，更有25%的企业认为当前企业正经历前所未有的变化，这两者的比例都要高于全球(64%和22%)。过去几年，中国企业受外部环境变化的影响程度普遍高于全球平均水平，这种逆境中的历练加速了企业的成长与韧性提升。2025年6年，有44%的中国企业表示已为应对外部变化做好了充分准备，较2024年提升了8个百分点。

中国企业重塑的三大核心趋势

趋势一：坚持创新与全球化

2024年指数研究显示，中国企业从过去数年专注于成本控制与效率提升，开始转向以创新驱动作为竞争力提升的核心，开创竞争新前沿维度上升9分。2025年，这一趋势持续深化：开创竞争新前沿得分再提高7分，成为排名第一的重塑能力。得分提升的背后，是中国企业在业绩承压挑战下持续以创新驱动增长，加速全球化进程的结果。

尽管当前业绩增长面临压力，中国企业依然坚定选择以创新作为突围之道。在不确定性上升、市场竞争加剧的背景下，越来越多的企业将创新能力视为构筑长期竞争优势的关键支点。2024年全球创新指数排名中，中国位列第十一位。中国大型企业2024年研发支出同比增长9%，远高于收入增速的5%，这反映出企业在资源承压下仍持续加大对创新的战略投入。

中国企业通过研发攻坚，正在形成世界级的创新竞争能力。这一趋势在多个关键行业表现得尤为突出。在高端制造领域，中国2024年机器人有效专利占全球近三分之二；信息通信技术(ICT)方面，2014-2023年中国生成式AI专利申请量占全球70%；生物医药领域，中国企业向全球大型制药公司授权创新药物的交易总额2024年达到415亿美元，较2023年增长了66%，创下五年来的最高纪录；汽车领域，头部车企加快从传统制造向”软件定义汽车”转型，聚焦智能驾驶、车载系统和整车电子架构的深度创新。

同时，中国企业正加速全球化，致力于打造全球竞争力。与过去产品出口为主不同，越来越多的中国企业正积极推动品牌建设和技术创新，完成从”产品出海”向”品牌出海”和”技术出海”的战略转型。今年调研显示，37%的大型企业2024年海外收入占比已超五分之一。锂电池、光伏等新兴行业的企业正快速完成从产品输出到品牌输出、从中国制造到当地产能和供应链建设的全球化蜕变。

此外，通过生产多元化和本地化，中国企业的海外业务呈现不断扩大和深化态势。2024年中国全行业对外直接投资11593亿元人民币，同比增长11%，”一带一路”国家和东盟国家成为投资重点，东南亚已成为中国企业供应链布局的重要”热土”，大量企业通过设立研发中心、生产基地和销售网络，提升了对全球市场需求的响应速度，有效规避了贸易壁垒与地缘政治风险，显著增强了全球竞争力。

得益于创新和出海步伐的加快，越来越多的中国企业敢于锚定更宏大的发展目标，展现出强烈的行业引领意愿。调研数据显示，相比去年，致力于创造新的行业基准的企业增加了12个百分点，这不仅反映了企业信心的显著增强，也体现了中国企业从”追赶者”向”创新驱动引领者”转变的趋势。

趋势二：AI从工具走向战略

中国企业正在全面拥抱AI以加快重塑。基于对过去24个月企业新闻的追踪分析，我们清晰地看到，先进AI技术已经从客户服务、营销聊天机器人等易落地且满足企业共性需求的应用场景，延伸至研发设计、制造、供应链等更具备行业特性、更复杂的领域。

以智能制造为例，中国工业和信息化部最新出台的《智能制造典型场景参考指引(2025年版)》列举了8个环节、40个技术创新和应用典型场景，这些环节和场景成为企业借助先进AI技术推进制造业数字化转型的最新探索方向。

随着AI应用场景变得更深、更广，一部分中国企业已经开始将AI融入核心业务流程。埃森哲2025年6月的全球变革脉动调研显示，有53%的中国企业正在通过AI连接和融合多个流程，比全球水平高11个百分点。甚至有部分领先的中国企业(18%)正在以AI为核心重新设计端到端的流程。这一系列变化表明，AI正在从工具属性向全场景深度部署转变，先进AI已是企业重塑战略的重要组成部分。

值得注意的是，尽管很多企业开始全面拥抱AI，但生成式AI的规模化落地与价值实现仍面临挑战。调研显示，46%的受访企业正在规模化应用生成式AI，但只有21%的企业能够以较快速度实现规模化应用，仅9%的企业通过生成式AI实现显著价值转化。

这涉及战略、技术、流程、组织等多方面的原因。从技术角度来讲，架构、数据、云、安全等数字技术能力是关键。中国企业在过去的一年已经充分意识到这一点，加快了各项能力的建设，尤其在云和安全上进展明显。这也反映在今年数字核心的指数得分上(47分)，比去年突破性提高了7分。

AI应用场景的不断拓展和深化，推动中国的模型调用规模呈爆发式增长，模型性能也持续迭代升级。这两者在推高企业算力需求的同时，也推动了企业对云的投入和部署。Canalys数据显示，中国云服务在2024年的总支出高达400亿美元，同比增加13%。2025年年初，DeepSeek推出大模型DeepSeekR1，其成本和性能优势进一步提高了大模型的热度。随着主流云厂商纷纷将大模型服务集成至云平台，更多企业看到”云+AI”的价值。今年我们的调研显示，有33%的中国企业已经意识到云与AI的深度融合可以实现产品和服务的创新，企业已经开始从”资源上云”转向”深度用云”。

AI的广泛应用也会带来全新安全挑战。模型安全、云环境下的数据隐私与合规风险越来越受到企业的关注。今年调研显示，64%的中国企业将安全视为重塑的关键要素，可见安全在企业战略中的地位得到提升；与此同时，58%的企业已构建起灵活的安全工具和策略体系。值得一提的是，AI技术也能助力安全防护体系升级，已有36%的企业利用AI加速自动化识别和风险响应。

数据是生成式AI解决方案落地的核心要素，唯有借助高质量行业数据完成模型微调与知识强化，才能实现模型与业务场景的无缝对接。在此过程中，企业数据积累的深度与质量正成为制胜的关键。

高质量数据的重要性不言而喻，但数据治理依然是中国企业数字核心较为薄弱的地方，也是企业突破AI规模化瓶颈的关键。仅有29%的企业认为自身数据质量表现优异；在数据资产愿景明确、数据所有权统一方面，自认为表现优异的企业比例仅为19%；在数据变更管理和沟通顺畅、数据用户能够快速决策方面表现优异的企业仅占17%；而在数据分类标准统一且用户可合理使用方面，这一比例仅有15%。这说明中国很多企业还面临着数据过于分散、数据质量待提高、数据所有权和分类标准不统一等难题。此外，很多企业目前还是依赖传统的IT架构，其资源分配模式、扩展及响应能力，无法满足生成式AI对算力资源灵活调配的要求。

趋势三：韧性升级对抗脆弱

在动荡时期，最直接驱动企业韧性的四项核心能力包括技术、业务、人才和运营。埃森哲的研究表明，当下最大的脆弱性来自人才韧性和运营韧性，这两者是企业适应性和执行力的基础。越来越多的中国企业也开始意识到这一点。过去一年，企业将注意力放到能力短板，聚焦人才维度的发力；同时，他们也在重新审视新情境下的能力长板，发现运营的韧性需要再升级。

生成式AI在中国的快速发展正在改变企业的运行逻辑，也对人才与组织提出了全新的要求。从市场层面来看，得益于中国强大而充满活力的AI生态系统，截至2024年底，生成式AI产品的用户规模已达2.49亿人，普及率接近全国人口的18%，近一半用户将AI工具作为自己的办公助手，AI不再只是技术圈的前沿尝试，而是已经真正融入普通人的日常工作。

从企业端来看，今年的调研显示，已有六成企业顺应这一趋势，将AI工具引入到日常工作流程中，近一半的企业表示非常了解生成式AI对员工工作的影响。这一变化不仅反映出企业对技术采纳的积极性，也促使”释放人才力量”这一维度在本年度的指数评分中显著上升4分，创近年来最大增幅。企业已经意识到人才和组织必须为新技术的落地做好支撑。

然而，通过深入观察，我们也发现，企业对于AI的认知与行动，仍集中在”工具应用”层面，触及组织、流程与人才机制的系统性变革尚未真正启动。目前，仅有47%的企业为员工设计了AI相关的培训路径，这意味着虽然大部分员工已接触AI工具，但缺乏结构化学习与技能迁移的支持。更加值得关注的是，只有34%的企业对现有组织架构进行了重新设计，以适应AI驱动的协作模式和岗位调整。这种浅层次的部署使得AI在劳动力层面的潜在价值尚未真正被激发。企业往往将AI视为”效率工具”，而非”组织能力”的一部分，这导致AI在初期应用中容易出现”工具铺设有余，体系支撑不足”的局面。

过去几年，优化运营一直是中国企业重塑的重点，也是中国企业数字化转型能力的长板。历经近几年的考验，中国企业依托智能制造与强大的供应链生态，已构建起一定的运营优势。

国际劳工组织发布报告显示，中国是2023年二十国集团(G20)成员国中劳动生产率增长最快的两个国家之一。中国企业的智能制造能力更是世界领先。截至2025年1月，中国灯塔工厂总量位居世界首位，占比超四成。本次调研也显示，55%的受访企业已经在智能产线中应用了工业机器人、AI等技术以提升智能制造水平。在全球范围内，根据国际机器人联合会的数据，超一半工业机器人安装在中国。

智能制造帮助中国企业解决了制造效率问题，但随着近两年外部不确定性增加以及海外运营规模不断扩大，越来越多的中国企业意识到运营的韧性需要再上新台阶。这一趋势也反映在今年的指数研究上，”优化运营”得分下降4分，能力排名从第一降至第二。

今年调研显示，大多数中国企业的运营还处于静态韧性阶段，以传统AI和分散的数据驱动为主要特征，这导致企业动态适应性不足，端到端敏捷性也较弱。具体来看，只有33%的中国企业能够通过数据分析和AI技术实时、自主地优化运营，33%的受访中国企业实现了基于AI的供应链全流程可视化。此外，企业跨部门和跨区域的合作还有提升空间，仅有46%的受访企业表示已依托数字化平台实现了高度的跨部门或跨地域无缝合作。

实现新增长的四大战略要务

要务一：以创新实现再突破

创新与全球拓展正在成为2025年中国企业新增长战略的关键源泉。面对全球格局剧变，传统的规模和成本优势减弱，企业更需要以创新为核心引擎，实现不断突破，并推动全球布局的优化和拓展。

在地缘政治紧张、绿色转型加速、技术重构和消费分化等多重力量交织下，中国企业出海的传统竞争优势正被重新定义，本地适应力、产品区分度和品牌影响力重要性愈发凸显。中国正逐步成为全球创新输出的重要源头。企业家应厘清未来竞争力的来源，将创新能力融入全球化战略——让中国创新走出去，更要基于不同市场的需求差异，融合全球资源，让创新走进当地市场。比亚迪在匈牙利设立的欧洲总部，承载销售与售后、车辆认证及测试、车型本地化设计与功能开发三大职能。未来，欧洲总部将聚焦智能辅助驾驶技术与下一代汽车电气化技术的深入研究，至少和三所匈牙利高校开展联合科研，并携手当地供应商及企业，推动新能源汽车产业链升级。

随着全球不确定性的不断加剧，企业的成败取决于对未来趋势的敏锐洞察、快速决策、响应能力。而AI技术的发展正为企业决策提供前所未有的”预见力”与”迭代力”，通过整合多维数据，构建动态未来情景，帮助企业识别潜在机遇和风险，从而精准把握战略方向。企业需将AI系统化融入商业情景分析和战略决策流程。借助AI，企业可以更高效地进行场景预测和战略评审，确保战略目标与外部环境动态匹配；建立快速响应机制，赋予战略团队灵活调整资源配置和业务重点的权限。

AI不仅是降本增效的利器，更是不确定环境下带来新机会、新增长的重要途径。企业可以聚焦AI在产品设计、客户体验、售后服务等环节的深度嵌入，加速推出新产品和服务，同时探索AI与自身商业模式协同进化的方式，推出全新的解决方案与市场定位。如AI驱动的智能家居正为消费升级注入新的活力。国家市场监督管理总局数据显示，2025年1-4月，智能家居类产品新增高达3万种，是消费品行业新品增长最快的领域。

要务二：AI驱动的数字核心

AI驱动的数字核心可以通过融合AI技术，将传统IT系统升级为具备动态感知、智能决策和自主进化的技术体系。在此过程中，企业需要通过灵活的架构和数据资产知识化提升技术栈的适应性，同时建立技术区隔机制实现技术韧性。

AI智能体的兴起让技术的可组合性变得至关重要。这类系统需要实现内外部数据与分析平台的高效整合，因此模块化设计成为理想选择。灵活模块化的架构就像”搭积木”，既能快速替换升级组件以满足当前业务场景需求，又能兼容未来技术迭代，避免重复开发造成资源浪费。埃森哲调研显示，三分之一以上的中国企业正筹备在3年内推动AI智能体与数字架构深度融合，这要求数字核心各功能模块持续更新。若缺乏统一规划，分散建设的系统可能出现兼容性不足、数据孤岛等问题，拖累技术部署效率。因此，企业需要统一规划、协同各部门的资源与行动，为AI系统快速部署筑牢基础。

在AI应用中，高质量数据是训练精准模型、生成可靠输出的基础。企业若想构建独特竞争优势，需将基础模型与自有数据、领域专属知识结合——这正是数据资产知识化的关键路径。通过把分散的原始数据转化为结构化知识，企业能精准破解行业痛点。而数据知识化过程中形成的差异化模型体系，也能规避通用模型导致的同质化困境，为企业构建起难以复制的竞争优势。在具体实践中，可将客户行为数据、供应链数据、行业合规准则等专有数据，经知识化处理后，融入行业大模型或领域专属大模型。

在复杂的市场环境与技术风险挑战下，建立技术区隔已成为企业构建数字核心韧性的关键策略。企业通过系统性架构设计与策略规划，对核心业务模块、数据资源及技术能力实施差异化部署与隔离，可以平衡合规要求、降低风险。这一策略对走向全球化的中国企业尤为关键。面对不同国家和地区迥异的数据安全与隐私保护要求，尤其在海外监管机构对数据隐私审查日益严格的背景下，企业需对敏感数据与非敏感数据进行分类区隔。以跨境电商场景为例，可将用户支付信息等敏感数据存储于本地合规服务器，非敏感的商品数据则接入全球统一分析平台，通过精准的技术区隔实现合规运营与业务效率的双向保障。

要务三：打造自适应的韧性

大多数公司把韧性当作缓冲垫，用它来减轻冲击，实际上，韧性更像蹦床——不仅吸收冲击，还能利用冲击力产生向上的动力。韧性不是简单保护价值，而是创造价值。那些在动荡时期表现出色的公司，不仅仅是因为他们投资了什么，而是因为他们可以打造韧性——不是作为一个静态的保障，而是作为一个动态的、不断发展的能力。

在全球化遭遇多重挑战的大环境下，企业经营面临更大的成本与运营压力。实现效率突破与成本重构，已成为企业生存的首要课题。通过先进AI技术、流程和管理的系统化创新，企业能够突破生产效率瓶颈，迈向新的绩效高度。埃森哲研究表明，实现智能运营的企业能够加速先进AI的应用，显著提升生产力，并形成良性循环。在业务中大规模应用超自动化和AI技术的企业生产效率可提升2.4倍。通过AI重置成本与效率基准是一个系统工程。首先，需要企业通过制定既符合自身情况又有一定超前性的新目标以及衡量指标，如随着软件、数据等新型成本逐渐增加，企业也需全面反映这些支出。其次，企业需分析运营流程，找到影响成本、效率提升的关键节点，利用技术投资撬动更大价值的流程优化与效率提升。最后，企业还需动态监控运营成本与效率，如利用智能运营平台实时追踪指标变化，定期调整基准。

在充满波动性的时代，企业运营的核心目标正从单一的效率提升，转向更具应变力与协同力的韧性升级。借助现代化的数据治理和先进AI部署，可推动企业运营向全链条、跨业务、跨职能的韧性重塑转型。实现端到端的数据贯通，是企业第一时间识别风险与变化的基础。这要求企业全面掌握从业务源头到终端的关键数据，并建立稳定的数据管理机制。如企业应确保流程和工具能在不同职能部门之间实现互联互通，以便不同的团队(如销售、供应链、服务、人力资源、财务、研发)访问相同的数据和分析。

对于出海的企业，真正的运营韧性如今更少依赖于业务布局的规模，而更多取决于战略灵活性——在条件变化时能够迅速调整供应链、实现灵活生产以及重新配置合作伙伴关系的能力。战略层面，企业需优化供应链布局，实现”全球布局、本地敏捷”。通过缩短物理距离和增强当地配套能力，企业可提升供应链的可控性与抗风险能力。领先企业已建立起国内外多点布局的供应链模式，如在墨西哥、东南亚等地设立多中心化产能基地，降低对单一基地的依赖。战术层面，企业可通过数字化赋能提升供应链敏捷性与效率，利用AI实现供需、产能、库存的实时监控与快速决策，灵活调配资源以避免供需失衡。如贸易限制清单的推出使我国部分产品进出口受限，但领先企业能依预案切换供应源、及时调整物流路径或目的国。

要务四：重塑人才和组织

面对AI智能体广泛应用的时代趋势，中国企业的人才与组织建设亟需从”适应性调整”迈向”系统性重塑”。这意味着，AI不仅将改变人们”做什么”，更将在深层次上改变”怎么做””和谁做”，甚至”为什么这样做”。在这一新格局下，企业需要从三个方面同步发力，以实现人才和组织升级。

企业需要构建更加灵活、更具韧性的人才机制，以适应快速变化的商业环境。传统的人才管理模式多以岗位为单位、以组织边界为框架，难以应对不确定性和AI带来的劳动力重构。企业应转向动态优化的人才战略，定期评估”内培、外聘、外包与智能自动化”四种人力形态的投入产出比，确保在不同发展阶段具备灵活调配的能力。这不仅有助于优化成本结构，更重要的是增强组织的敏捷性和抗冲击能力，支持企业在波动市场中稳健前行。同时，AI带来的自动化”虚拟员工”也应纳入整体人才规划中，企业需重新定义岗位角色，设计人机混编的工作单元，让人类员工专注于价值创造与判断决策，AI承担可标准化、可重复的任务，从而构建一个”以人为本、以AI为辅”的协同体系。

企业应推进以AI为核心的流程重构与协作模式升级，释放AI时代真正的组织生产力。当前，AI的部署仍集中在点状工具应用，尚未融入流程主干。未来的组织必须跳出传统的职能部门划分，打破信息孤岛与层级壁垒，重构基于场景、任务与目标的跨部门协同机制。AI智能体具备高度互联、快速响应的能力，若能与人类决策者协同工作，将显著提升流程效率与响应速度。为此，企业需建立起AI智能体之间以及人与AI智能体之间的协作标准与治理机制，使各类智能系统能够嵌入业务流程并与员工行为逻辑无缝衔接。同时，企业应尽快推动技能体系的动态演化，将AI素养、人机协作能力、数据判断能力等纳入员工核心能力画像中，并构建从入职培训到持续学习的闭环机制，确保员工能与AI协同进化，避免其被技术迭代浪潮淘汰。

最后，企业必须夯实AI应用中的信任基石与人本理念，以实现技术驱动下的组织文化重塑。员工是AI部署的最终承接者，也是AI系统价值发挥的关键变量。没有员工的理解与信任，再先进的系统也难以落地生根。因此，企业在推动AI落地的同时，必须从”自动化导向”转向”人本导向”，通过增强系统透明度、明确责任机制与风险边界，提升员工对AI的理解与掌控感。AI的介入不应削弱人的主观能动性，而应成为激发创造力、提升判断力的助推器。为此，企业应营造包容创新的氛围，鼓励员工提出AI在业务中的应用构想，并通过试点机制、场景共创与正向激励，激发一线员工在实际工作中主动探索AI使用路径。员工从”被动使用者”转变为”主动驱动者”的过程，正是组织真正释放AI价值的起点。埃森哲调研显示，67%的中国企业高管认为，企业若要充分利用生成式AI带来的自动化优势，还需赢得员工的信任。

结语：在变革中重塑竞争优势

在全球不确定性加剧、技术加速演进的背景下，中国企业凭借强大的韧性与战略定力，在复杂环境中展现出卓越的适应力与生命力——加快探索新前沿、夯实数字化基础、升级运营并逐步释放技术与人才融合的潜能。

AI不仅是提升生产效率的工具，更代表着一种全新的创新范式与增长路径，帮助企业穿越周期、重塑竞争优势。当下正是全面拥抱AI、释放价值潜力的关键窗口期。百年变局之际，转型重塑就是顺势而为。唯有主动出击、加速布局，企业才能在全球新格局中赢得先机，筑牢未来增长根基。

中国企业数字化转型的历程表明，创新与韧性已成为企业应对不确定性的双轮驱动。创新为企业提供持续增长的动力源泉，韧性则确保企业在动荡环境中保持稳健发展。两者相辅相成，共同构成了中国企业在新格局下实现可持续增长的核心能力体系。

未来，随着AI技术的深入发展和全球化进程的持续推进，中国企业将面临更加复杂的竞争环境和更加多元的发展机遇。那些能够将技术创新与组织韧性有机结合的企业，必将在新一轮全球产业变革中占据有利位置，实现从”中国制造”向”中国智造”的跨越式发展，最终在全球价值链中占据更加重要的地位。