摘要

《GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构》作为国家标准，为企业数字化转型提供了系统化、体系化的指引。本文旨在深度解读其核心要义，剖析“做什么”、“怎么做”和“路线图”三大关键命题，并创造性地融入AI等前沿技术与新管理思维，阐述如何通过价值体系重构和新型能力建设，驱动企业从“规范级”迈向“生态级”的智能化跃迁。文章通过层次分明的结构、生动的流程图与表格，旨在为企业提供兼具理论高度与实践可操作性的战略指引。

关键字：数字化转型，参考架构，人工智能，能力建设，成熟度模型

---

一、引言：数字化浪潮下的中国企业新航标 🚀

面对数字经济浪潮，企业数字化转型已成为提升竞争力的核心驱动力。我国《GB/T 45341—2025》标准的发布，标志着数字化管理进入体系化、规范化新时代。

数字经济时代，企业正经历前所未有的深刻变革。数字化转型已不再是“选择题”，而是关乎生存与发展的“必答题”。然而，许多企业在转型过程中面临战略模糊、路径不清、能力不足等挑战。在此背景下，国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会发布的《GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构》（以下简称“标准”），恰如一场及时雨，为中国企业的数字化航行指明了方向。

本标准将于2025年6月1日正式实施，它不仅是技术层面的指导，更是一套融合管理、战略、业务与技术的系统性框架，旨在帮助企业有效应对数字化转型的复杂性，实现高质量发展。本文将从战略高度和实操维度，深度解读这一国家标准，并结合当前最前沿的AI等技术趋势，为企业绘制一幅清晰的数字化转型路线图。

---

二、拨云见日：透视《GB/T 45341—2025》的核心框架 💡

标准的精髓在于构建了一个**“四横一纵”**的参考架构，为企业数字化转型提供了清晰的结构化路径。

《GB/T 45341—2025》标准的精髓在于构建了一个“四横一纵”的参考架构，这“四横”代表了数字化转型的四个核心要素，而“一纵”则贯穿始终，构成了转型的逻辑主线。理解这一框架，是把握标准脉络的关键。

【图1：数字化转型管理参考架构核心框架】

• 发展战略：数字化转型的方向盘。企业需明确数字化愿景、目标和路径，确保转型与业务战略深度融合。
• 业务创新转型：数字化转型的发动机。通过数字化技术赋能，重构业务流程、产品与服务，激发创新活力，实现价值链升级。
• 新型能力：数字化转型的油箱。构建数据分析、技术应用、组织协同、人才培养等核心数字化能力，保障转型行稳致远。
• 治理体系：数字化转型的刹车与油门。建立健全的领导机制、管理规范、风险控制和绩效评估体系，确保转型高效、有序、合规。
• 系统性解决方案：数字化转型的传动轴。通过构建一体化的技术平台、应用集成，支撑业务敏捷响应与持续创新。
• 数据要素驱动：贯穿始终的**“数字燃料”**。数据作为新型生产要素，驱动着整个数字化转型的进程，是价值创造的核心源泉。

这五个核心要素相辅相成，共同构成了企业数字化转型的完整逻辑闭环，而数据要素则如血液般流淌其间，赋能每个环节。

---

三、深度拆解：企业数字化转型中的“做什么”与“怎么做” 🤔

标准的核心价值在于为企业提供了清晰的行动指南，明确了转型目标和实施路径。

标准的核心价值在于回答了企业在数字化转型中的两大灵魂拷问：“我们到底要做什么？”（目标与内容）和“我们应该如何去做？”（方法与路径）。

3.1 价值体系重构：重塑企业核心竞争力 🔄

数字化转型绝不仅仅是“+互联网”，而是“互联网+”，其本质是对企业价值创造体系的重构。

【表1：传统价值与数字价值重构对比】

维度	传统价值体系	数字化重构后的价值体系
关注点	产品/服务本身、内部效率	用户体验、数据驱动、生态协同、平台赋能
商业模式	线性供应链、销售产品、一次性交易	平台经济、数据服务、订阅模式、生态合作
竞争优势	规模、成本、技术壁垒	数据洞察、敏捷创新、生态整合、用户粘性
决策方式	经验驱动、层级决策	数据驱动、算法决策、实时响应
组织模式	金字塔结构、部门墙、职能割裂	网状/扁平化、跨职能团队、敏捷协作、虚拟组织
客户关系	交易型关系	深度互动、个性化服务、终身价值

实践要点：

• 审视并定义新价值主张：企业需跳出固有思维，思考在数字化时代能为客户提供哪些全新的、更高效的、更个性化的价值。例如，从销售汽车到提供出行服务，从生产家电到构建智能家居生态。
• 重构核心业务流程：识别并优化受数字化影响最深的关键业务流程，如研发、生产、营销、服务、供应链等，实现自动化、智能化、协同化。
• 探索新兴商业模式：积极拥抱平台经济、共享经济、订阅经济等模式，利用数据和技术探索新的盈利增长点。

3.2 新型能力建设：铸就数字化未来基石 🧱

“新型能力建设”是标准的核心主线，是实现价值重构的支撑。它涵盖了数据、技术、组织、人才和管理等多个维度。

【图2：新型能力建设五大支柱】

• 数据能力：构建完善的数据治理体系，从数据采集、存储、管理、应用到分析，确保数据质量、安全和价值最大化。这包括数据中台的搭建、数据资产化管理等。
• 技术应用能力：熟练掌握并创新应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等前沿技术，并能够将其与业务场景深度融合。
• 组织协同能力：打破部门墙，建立敏捷的组织结构和跨职能团队，鼓励创新、快速迭代，实现高效协同。
• 人才发展能力：培养具备数字化思维和技能的复合型人才，建立健全的数字人才培养、引进和激励机制，提升全员数字化素养。
• 管理与治理能力：建立适应数字化转型的管理体系、决策机制和风险控制能力，确保转型过程的透明、高效和可持续。

3.3 数据要素驱动：数字化转型的心脏 ❤️‍🔥

数据作为新型生产要素，驱动着整个数字化转型的进程，是价值创造的核心源泉。

标准特别强调了数据要素的驱动作用。数据不再仅仅是记录和信息，而是企业重要的战略资产和创新源泉。

【表2：数据要素驱动价值创造路径】

环节	关键实践	价值体现
数据采与联	多源数据集成、物联网实时采集、API开放	全面感知业务状态、打破信息孤岛、形成数据资产
数据治与管	数据清洗、标准化、质量管理、安全与隐私保护、数据资产目录	确保数据准确性、可靠性、合规性、可发现性
数据用与析	大数据分析、AI模型训练、数据可视化、BI决策支持	发现业务洞察、预测市场趋势、优化运营效率、辅助科学决策
数据赋能	数据产品开发、数据服务变现、外部生态共享	创造新商业模式、提升用户体验、构建产业协同、释放数据价值

实践要点：

• 构建数据中台/数据湖：统一数据入口，实现数据共享与复用。
• 实施数据治理：制定数据标准、流程和规范，确保数据质量和安全。
• 深化数据分析与AI应用：利用AI技术对海量数据进行深度挖掘，实现预测性分析、智能决策和个性化服务，将数据从“信息”转化为“智慧”。

---

四、AI赋能：数字化转型的高级玩法与新引擎 ⚙️

人工智能（AI）不再是单一工具，而是贯穿数字化转型全过程的**“超级助手”和“创新引擎”**。

在《GB/T 45341—2025》的框架下，人工智能（AI）不再是单一工具，而是贯穿数字化转型全过程的“超级助手”和“创新引擎”，将推动企业实现从自动化到智能化的跃迁。

4.1 战略层面：AI辅助决策与前瞻性洞察 🔮

• 市场趋势预测：AI通过分析海量市场数据、社交媒体信息、宏观经济指标等，为企业提供精准的市场趋势预测，帮助战略决策者预判行业走向，调整战略布局¹。
• 风险预警与模拟：AI模型可模拟不同战略情景下的潜在风险和收益，帮助企业在复杂环境中制定更具韧性的战略。

4.2 业务创新转型：AI驱动的颠覆性变革 💡

• 产品与服务创新：
  • 个性化定制：AI分析用户行为和偏好，实现产品和服务的千人千面，如推荐系统、智能客服机器人。
  • 智能设计与研发：生成式AI（如AIGC）可辅助产品设计、代码生成、内容创作，大幅缩短研发周期。
• 流程优化与自动化：
  • 智能制造：AI驱动的机器视觉、缺陷检测、预测性维护、生产排程优化，实现更高精度的自动化和更低的运营成本。
  • RPA与智能流程自动化：AI增强的RPA（机器人流程自动化）能处理更复杂的非结构化数据和决策任务，进一步提升后台效率。

4.3 新型能力建设：AI提升组织效能 📈

• 数据能力：AI驱动的数据清洗、特征工程、异常检测，显著提升数据处理效率和质量。AI分析工具让数据洞察更加便捷。
• 人才发展：AI个性化学习平台（如智能导师）可根据员工知识背景和学习进度，提供定制化培训内容，加速数字人才培养。
• 治理体系：AI在网络安全、合规性审计、欺诈检测等方面的应用，能提升企业治理的智能化水平，有效降低风险。

4.4 系统性解决方案：AI平台化与集成 🔗

• AI平台化：构建统一的AI能力平台，将AI模型、算法、算力封装成服务，赋能各业务部门按需调用，降低AI应用门槛。
• AI与现有系统集成：将AI能力嵌入ERP、CRM、SCM等核心业务系统，实现智能化升级，而非简单地增加一个AI功能模块。

【表3：AI技术在数字化转型中的典型应用场景】

数字化转型环节	核心AI技术	典型应用案例
发展战略	大数据分析、机器学习、预测模型	市场趋势智能预测、竞争情报分析、风险模拟
业务创新转型	生成式AI、NLP、计算机视觉	智能产品设计、个性化推荐、智能客服、智能质检、无人车
新型能力	机器学习、知识图谱、智能推荐	数据治理自动化、数字人才智能培训、知识管理系统
治理体系	AI安全、异常检测、合规审计	智能风控、网络入侵检测、合规自动化审查
系统性解决方案	MLOps、API管理、微服务架构	AI模型部署与管理、AI能力服务化、跨系统智能集成

---

五、路线图绘制：企业数字化转型成熟度模型与进阶之路 🗺️

成熟度模型是企业评估自身所处阶段、规划进阶路径的重要工具。

《GB/T 45341—2025》标准附录中包含了数字化转型成熟度模型，这是企业评估自身所处阶段、规划进阶路径的利器。该模型涵盖了发展战略、业务创新转型、新型能力、治理体系、系统性解决方案5个评价域，并设定了规范级、场景级、领域级、平台级、生态级5个等级，以及10个细分水平档次。

企业应通过自我评估或专业机构评估，明确当前所处等级，并制定有针对性的提升策略。

【图3：数字化转型成熟度进阶路径】

5.1 规范级：数字化转型的播种期 🌱

• 核心特征：数字化意识初现，零星的IT系统建设和局部流程信息化，缺乏整体规划和系统性管理。
• 实践案例：企业引入ERP、CRM等系统，实现部分业务数据电子化；部门内部使用OA系统进行审批。
• 典型成果：提高了部分办公效率，但业务流程依然割裂，“信息孤岛”现象普遍。
• 进阶方向：建立数字化转型意识，制定初步的数字化战略愿景。

5.2 场景级：数字化转型的试验田 🏞️

• 核心特征：聚焦于特定业务场景的数字化改造，有明确的目标和较好的成效。
• 实践案例：利用在线电商平台拓展销售渠道；通过智能客服系统优化客户服务流程；在生产线引入局部自动化设备。
• 典型成果：特定业务场景效率显著提升，客户体验改善。例如，在线销售额增长，客户投诉响应时间缩短。
• 进阶方向：将成功经验推广到更多类似场景，或深化单一场景的智能化水平。

5.3 领域级：数字化转型的融合期 🤝

• 核心特征：数字化转型覆盖企业某个核心业务领域（如研发、生产、营销），实现领域内全面协同和优化。
• 实践案例：构建智能工厂实现生产全流程数字化管理；打通营销、销售、服务数据实现全链路客户管理；供应链全链条可视化和优化。
• 典型成果：整个业务领域的运营效率、响应速度和资源利用率显著提升，形成端到端协同。
• 进阶方向：推动跨领域的协同与集成，逐步形成企业级的数据与技术共享平台。

5.4 平台级：数字化转型的赋能期 ✨

• 核心特征：数字化能力已形成平台化赋能，企业开始构建内部共享平台并考虑对外开放，赋能合作伙伴。
• 实践案例：建立数据中台、AI能力平台，将数据和AI能力以服务形式赋能各业务单元；构建开放API接口，与第三方伙伴共享部分业务能力。
• 突出实践：领码SPARK融合平台——点燃企业数字化转型的“星火”
  • 在企业向平台级成熟度迈进的过程中，解决“连接难、开发慢、生态协同弱”是关键痛点。正是在此背景下，领码SPARK融合平台应运而生。它深度融合了iPaaS（集成平台即服务）与aPaaS（应用平台即服务）的核心能力，为企业构建了一个强大的“数字底座工厂”。
  • iPaaS能力：领码SPARK的iPaaS部分如同企业内外部各类系统、应用和数据源的“高速公路”，能够实现异构系统间的无缝连接，彻底打破信息孤岛，确保数据自由、安全、高效流动。这极大地支撑了数据能力的建设，使得企业能够更便捷地汇聚、管理和利用海量数据。
  • aPaaS能力：其aPaaS能力则为企业提供了低代码/无代码的快速应用开发环境。业务人员和IT人员可以利用可视化工具，敏捷构建、部署和管理各类业务应用，大幅提升了业务创新响应速度，降低了“影子IT”风险，使“软件自造能力”成为可能。
  • 核心动力：领码SPARK依托“持续演进（Sustainable）、智能集成（Plug-in Ready）、敏捷开发（Agile）、全域守卫（Reliable）和多维生态（Kindred）”五大核心动力，不仅保障了平台自身的安全与韧性，更致力于构建开放协同的数字生态，推动跨组织、多场景的协同创新。
• 典型成果：数字化能力成为企业新的核心竞争力，通过平台化战略推动价值链重塑，开始构建数字生态。例如，通过领码SPARK这样的融合平台，企业能够快速集成新业务系统、敏捷开发定制化应用，大幅缩短产品上市周期，并为后续更高级别的生态协同奠定基础。
• 进阶方向：将平台能力扩展到行业层面，吸引更多外部参与者，构建行业生态。

5.5 生态级：数字化转型的引领期 👑

• 核心特征：数字化能力超越企业边界，成为行业数字化转型的推动者和领导者，构建开放、共赢的数字生态。
• 实践案例：建立工业互联网平台，链接上下游企业，提供行业解决方案；主导制定行业数据标准，推动产业协同创新。
• 领码SPARK在生态级中的作用：在生态级阶段，领码SPARK的“多维生态（Kindred）”动力和其强大的iPaaS连接能力，将成为企业构建跨组织、跨行业的数字协作网络的坚实基础。它使得企业能够便捷地与产业链上下游伙伴、甚至是跨界创新者进行数据和能力的共享与集成，共同孵化新的商业模式，推动整个产业链的数字化升级和共赢。这让企业从传统的竞争走向更广阔的协同竞争，最终实现“软件自造能力”的普惠，推动数字化成为业务增长与行业升级的战略基石。
• 典型成果：成为所在行业的数字化标杆和游戏规则制定者，引领行业创新方向，实现社会价值和商业价值的统一。
• 进阶方向：持续创新，保持行业领先地位，推动跨行业融合，拓展数字生态边界。

---

六、致胜数字化：实践指导与实施建议 ✅

要有效落实《GB/T 45341—2025》标准，企业需在战略、组织、技术和管理多维度进行系统性布局。

要有效落实《GB/T 45341—2025》标准，企业需在战略、组织、技术和管理多维度进行系统性布局。

6.1 战略引领：顶层设计先行 🧭

• 领导力驱动：数字化转型是**“一把手工程”**，需要最高管理层坚定不移的决心和持续投入。
• 战略与业务融合：将数字化转型目标深度融入企业发展战略和各业务板块战略，避免“两张皮”。
• 内外兼修：不仅关注内部效率提升，更要关注外部市场变化、客户需求和新兴技术发展。

6.2 组织再造：适应数字时代的敏捷与协同 👥

• 设立专职机构：考虑设立首席数字官（CDO）或数字化转型办公室，统筹协调全公司数字化事务。
• 构建敏捷组织：推广敏捷开发、小步快跑、快速迭代的工作方式，鼓励跨部门、跨层级协同。
• 打破数据孤岛：建立数据共享机制和平台，促进数据在企业内部的自由流动和高效利用。领码SPARK等融合平台正是实现这一目标的重要工具。

6.3 技术赋能：理性选择与持续创新 🛠️

• 适度超前布局：积极拥抱AI、云计算、大数据、区块链等前沿技术，但要结合自身业务需求和成熟度，避免盲目追风。
• 平台化思维：构建企业级技术平台，实现技术能力复用和快速响应业务需求。领码SPARK融合平台正是这一理念的生动实践，通过iPaaS和aPaaS的融合，为企业提供了一个统一、高效、可扩展的技术底座，大幅提升了技术应用的敏捷性和集成度。
• 生态合作：积极与外部技术公司、科研机构、行业伙伴合作，引入先进技术和解决方案，构建开放的技术生态。

6.4 人才培养：核心资产的数字化升级 🧑‍💻

• 全员数字化素养提升：通过培训、内部交流等方式，提升全体员工的数字思维和基本技能。
• 复合型人才培养：注重培养既懂业务又懂技术的复合型人才，鼓励业务与技术人才的交叉融合。低代码/无代码平台如领码SPARK，也能有效降低业务人员参与应用开发的门槛，加速复合型人才的成长。
• 引进与激励：制定有吸引力的人才引进政策，建立有效的激励机制，留住和吸引高端数字人才。

6.5 治理保障：风险可控与持续优化 🛡️

• 数据治理规范化：建立完善的数据标准、数据质量管理、数据安全与隐私保护机制，确保数据合规使用。领码SPARK的“全域守卫（Reliable）”能力，能为企业数据安全和合规性提供坚实保障。
• 绩效评估体系：建立科学的数字化转型绩效评估指标体系，定期评估转型效果，及时调整策略。
• 风险管理：识别并管理数字化转型过程中的技术风险、业务风险、安全风险和合规风险。

---

七、展望：数字化转型永无止境 ✨

数字化转型是一个持续演进、永无止境的旅程。

《GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构》的发布，为中国企业数字化转型提供了里程碑式的指导。然而，数字化转型是一个持续演进、永无止境的旅程。未来的企业，将不再仅仅是数字化的使用者，更将成为数字化的创造者和赋能者。

我们期待更多企业能够以本标准为指引，以AI等新兴技术为引擎，以数据为核心驱动，以敏捷创新为姿态，不断提升自身数字化成熟度，在激烈的市场竞争中脱颖而出，共同推动中国数字经济迈向更广阔的未来。

---

附录

参考文献

1. 国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会. 《GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构》. 2025年发布. 链接 （请注意，此链接为通用国家标准查询链接，实际标准文本需在正式发布后查询）
2. 工业和信息化部. 《“十四五”数字经济发展规划》. 2021年12月.
3. 马化腾. 《数字中国：数字经济如何重塑中国》. 中信出版集团, 2018年.
4. 埃森哲. 《人工智能赋能企业转型：加速价值创造》. 2023年.
5. 麦肯锡. 《中国数字经济报告》. 2023年.
6. 领码SPARK融合平台：点燃企业数字化转型的“星火”. CSDN博客. 链接

附注
本文旨在为读者提供《GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构》的深度解读和实践指导。内容力求专业准确，但企业在实际转型过程中仍需结合自身特点，灵活运用，必要时寻求专业咨询服务。