如今，一面是央国企成立自己的数科公司，一面是近期国资委宣布将组织展开新一轮数智化转型专项行动。
后者特别强调数字技术自主创新，通过关键技术攻关筑牢产业链安全底线。
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国央企数智化不同于中小企业“快和轻”的路径，光靠一套SaaS软件无法实现。
相反，定制化是他们不可跨越的一道关卡。
那究竟央国企数字化难在哪里？或者说卡在哪里？这些年，很多央国企其实并不缺数字化投入。
但尴尬的是，很多项目虽然在单一场景里有效，却很难复制。主要有以下3个难点：
①底层技术底座无法统一②开发的模型和算法无法迁移，开发资源耗时耗力③对数据安全性和自主可控有严苛的要求，不可能跑到公有云上。这也是为什么，很多国外那套“快速云化”的路径，在央国企里并不完全适用。
那真的没有解决之道了吗？并非如此。
过去一年，一个很明显的变化是，越来越多央国企开始深度应用“国产技术”。
不得不提的就是华为昇腾。现在大家比较熟悉的案例，包括中石油打造的昆仑大模型，柳钢打造的“玄铁”大模型，以及宝钢围绕炼钢场景构建的转炉大模型，背后都逐渐开始建立在统一算力底座之上。
统一底座最大的价值就是让经验可以复用。
一个项目积累的经验，可以快速迁移到另一个项目里，跨部门、跨行业的复用能力开始真正出现。
这也是为什么，越来越多央国企开始从“单点项目”转向体系化建设。
否则，大模型永远只能停留在展示层面，看起来先进，但落地成本始终降不下来。
除了算力和大模型，另一个被很多人忽略的变化，是国产软件底层逻辑正在发生转变。
尤其是在制造业。
过去很多企业最大的痛点，并不是没有系统，而是系统改不动。业务一变，流程就得重做；增加一个字段，可能都要重新开发。最后企业只能不停打补丁，系统越堆越重。
但现在，不少大型制造企业已经开始通过国产PAAS无代码开发工具，自主构建内部管理系统。
就像云表平台它和传统电子表格最大的区别在于，已经不只是“做表”，而是开始变成真正的业务操作系统。
国内一些企业，已经能直接通过其内置的承载中文业务逻辑的功能，去搭建MRP运算、APS排产、WMS算法等复杂模块，还支持无限层级BOM拆分。
很多原本需要程序员开发的场景，现在业务人员也能参与调整。
这几年在制造业里的它增长速度其实很快。因为其保留了Excel的操作习惯，但底层已经变成完整的企业级平台能力，
包括流程引擎、业务公式、数据接口、权限体系等。而且通过华为鲲鹏技术认证，支持华为云鲲鹏 ARM 处理器的麒麟 V10 操作系统等。
浙江恒逸就是一个典型案例。他们专门调出20个人花了8个月时间，通过云表eversheet做整合与协同，把他们原来30套系统全部废掉了，保留了SAP，但是跟SAP做了对接，实现了整个供应链一体化，从前端到后端。
非标品但可复制，反而成了规模化落地的关键著名经济学家钱德勒在《规模与范围》中强调过企业组织的复杂性。
针对这种复杂性，成功的路径是：底层逻辑标准化，顶层应用个性化。
比如华为的“业务领先模型（BLM）”，它是一套标准的方法论（可复制），但在不同部门落地时，又会根据具体业务进行深度适配（非标）。
这也正是现在国内正在形成的新路径，反而是“非标但可复制”。
总结过去，央国企数智化最难的，是项目做完后无法复制，最后形成一个个昂贵但孤立的“灯塔工程”。
而现在，随着国产算力、国产模型以及国产平台能力逐渐成熟，中国企业正在从“项目驱动”转向“体系驱动”。
当复制不再困难，规模化落地，才真正开始成为现实。
最后，你有什么修正或者补充的地方？
文 | eamon
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