數字化浪潮正在席卷全球，踐行數字化轉型和提升企業的運營水平與競爭力，已經成為各國企業角力全球市場的重要議題。為此，很多國家政府都推出了鼓勵和推動本國企業數字化轉型的相關政策。

在國內，舊的增長方式難以為繼，企業面臨迫切的轉型壓力，而以數字化轉型驅動的業務轉型，成為中國企業提高運營水平，邁向新增長模式的重要路徑。

下面，我們就中國企業數字化轉型的大環境、轉型的必要性及價值，以及數字化轉型的方法與路徑等做如下分享。

一、數字化轉型四個驅動力

驅動力一：業務創新

企業數字化轉型既有內在動因，也有外力驅動。內在動因是企業的市場份額下降、產品滯銷、渠道成本過高，外力驅動包括消費者的個性化需求、競爭對手的精準市場投放、跨界領域的產業互聯顛覆原有的商業邏輯等。

在數字經濟環境下隨時可以看到新的技術創新、業務創新、產品創新、場景創新帶來的彎道超車、行業顛覆，這預示著不論是數字原生企業，還是數字化轉型企業，都必須具備創新能力。

而這個創新能力是全方位、體系化、平臺化的，包含組織創新、產品創新、業務創新、服務創新、模式創新、技術創新、場景創新等。

舉個例子，原來企業活動的大體流程是：市場部經過市場調研做出策劃案，找廣告主進行廣告推廣，或找地推人員對商品和品牌進行地面推廣。通過地推可覆蓋企業周邊 3 公里半徑的區域，一般需要 10 個地推人員，可能要持續 1 個月的時間。而現在企業可以隨時開啟秒殺、團購、搶紅包活動，而且是線上線下同時開展的，持續時間只有 1 分鐘、1 個小時或 1 天，只需要 1 個運營人員，還可以實時在線監控活動的過程。但是這種方式就是用戶需求導向的。

就這么一個簡單的場景變化，需要企業打破原有的組織壁壘進行高效協作，實現扁平化，這是組織創新；需要技術部門提供穩定、安全、不卡頓的購物體驗技術，這是技術創新；需要市場部門針對不同用戶、不同區域、不同品類進行更精準營銷，這是業務創新。

傳統企業利用原有的技術平臺根本無法具備這類創新業務要求的業務在線不停機的處理能力，也無法應對秒級數十萬用戶的高并發壓力，云計算、中臺等新技術可支撐創新模式的重構，用已知的先進技術不斷解決未知的創新問題，使整個生意模型都會發生改變。

驅動力二：中臺技術

30 年前，汽車廠商一直實行經銷商 4S 店的經營模式，廠商和經銷商之間互為利益共同體，同時也相互制約。用戶在買車或享受售后服務時只能與 4S 店發生聯系，廠商只知道壓貨完成指標任務。更多的新品推出和活動促銷基本上靠經驗和獲取的競爭對手的數據來開展，但這類數據準確性和時效性都不高。

隨著移動互聯網和手機的普及，用戶也逐漸習慣在線了解汽車的性能，看其他用戶的評價，在網上進行比價，門店與用戶的觸點和場景越來越少，更多的消費者停留在互聯網端。互聯網、AI 等技術創造了條件，推動消費者在平臺進行虛擬駕駛體驗，正在改變著經銷商和廠商之間的價值鏈。

如果要在數字化轉型浪潮中彎道超車，要清醒意識到兩個必須解決的技術問題：一是強大的技術平臺；二是全網的數據運營能力。

那么，如何解決這兩個問題呢？

阿里巴巴根據自身的實踐，指出傳統企業在數字時代必須具備中臺戰略，這引起了社會和企業的廣泛認同，這也符合數字時代的整個商業環境和業務的變化需求。

驅動力三：產業互聯

過去十多年互聯網以消費和服務為主線，人們的購物、出行等生活場景被徹底改變并且深度融合。在用戶流量紅利正逐漸見頂的時候，消費互聯網的格局和競爭態勢日趨穩定和飽和，每個企業在跨過消費互聯的門檻后，又在尋找下一個互聯的方向—產業互聯，拓展企業的業務邊界。

產業互聯是促進企業內的人、物、服務，以及企業間、企業與用戶間互聯互通、線上線下融合、資源與要素協同的一種全新產業發展范式，正逐步重構傳統產業的業務協作關系和產業價值模型。

同時運用傳感設備和大數據技術，科學化、規模化地開展農產品的生產，觸達消費者端時提供更加健康、新鮮的農產品。產業互聯的發展將再造農產品流通形態，拓寬農產品銷售渠道。

從發展的角度看，產業互聯網還處在從萌發到成熟的發展階段，在未來十年，隨著技術發展、消費互聯的逐漸飽和，更多企業會利用其獨立的行業優勢和壁壘，快速發展自身的產業互聯數字化業務。

企業管理者在產業互聯轉型過程中需要具有如下幾種思維：

1）價值驅動思維。產業互聯能否從根本上解決原有行業作業效率低的問題，從而節約成本使其價值鏈的數據流動更高效，并在某個節點創造出互聯后的價值溢出？

2）分享經濟思維。無論是在營銷領域還是在知識技能上，都要有社會化分享的理念，在產業互聯網領域將分享的價值放大。

3）大數據思維。產業互聯將通過新一代技術獲取整個產業鏈不同節點上有價值的數據，將原有分散的數據集合起來，產業互聯平臺更應該提供全產業不同價值鏈的數據模型和決策支撐。

驅動力四：生態運營

傳統企業管理以往是基于專業化分工進行的，更多是追求效率提升、風險控制。而未來企業的管理首先是基于連接的，整個人員、組織形態也在向開放、生態方向進化。

未來的商業競爭是基于多向的非線性價值網絡的，在層層相關的價值網絡中，客戶位于價值鏈中心，為了創造更多的增量價值，需要開放與共享，企業也必將向共生、共贏、共創的生態戰略方向進化。

重構企業生態體系的最終目的是在如今經濟新常態的市場競爭中占據優勢，實現企業的自我進化，同時通過生態體系中各個環節的進化促進整體生態體系的完善發展。

不論是阿里巴巴構建的從用戶購物平臺到生活一體化的生態系統，還是騰訊構建的從社交平臺到生活一體化的生態系統，或者小米構建的從“硬件 + 軟件 + 云存儲”系統到生活一體化的生態系統，都是如此。

數字平臺用戶正在從 C 端個人消費者迅速拉長到 B 端的經銷商、供應商、生產設計 OEM 商、社會化分銷服務商（合伙人、終端商戶、異業合作），及行業生態體系的利益相關用戶。

企業所具備的生態能力正成為在行業中重新洗牌的重要手段，但是在生態體系，由于所涉及的行業跨度大、用戶群體復雜，通過傳統的合作和管理很難達到預期的效果，這就需要數字化平臺賦予全域全觸點的用戶以連接能力。

在生態運營方面表現最突出的是地產企業。地產企業當前遇到了發展瓶頸，都想盡快實現從純地產開發商向城市生活綜合配套服務商的轉型，積極拓展業務版圖，進入商業開發和運營、物流倉儲、社區教育、金融服務、養老生活等。

但內部多業態用戶觸點的運營和管理處于分散狀態，各個業態各自為政，不利于未來面向業主提供更多全面生活配套服務的產業生態的發展。因此為了推進多業務形態協同融合，地產企業紛紛開啟數字化之旅。

二、數字化基礎設施與能力：實現數據資產全生命周期賦能

包括物聯網、大數據、云計算、社交網絡和人工智能等一系列數字技術，成為數字化運營的賦能工具。它們的不斷發展和融合，使企業數字化轉型的內涵不斷拓展。如下圖：

技術的演進與融合

1、擁抱產業物聯網，強化數據資產生成與利用

產業物聯網以其廣泛多樣和海量的連接對象，將以數字化方式統籌工廠車間、實體產品、廠內員工以及企業各部門和流程，釋放巨大的潛在價值，激發數字化運營的強大動力。

實時且更廣泛的連接，使運營與流程更加透明可控以物聯網為核心的工業物聯網的推廣，展現了在工業制造領域復制 2C 數字經濟輝煌的光明前景。

工業物聯網平臺的部署，多種傳感器的應用，使得企業生產制造流程中數據的生成量呈幾何級的增長。這些都使生產制造流程更加透明，實時監控與管理大大增強。

例如，工程機械巨頭徐工所搭建的 Xrea 平臺, 具有機械制造領域非常廣泛的連接范圍，并由此產生了相關流程的海量數據。目前 Xrea 平臺累計接入設備數量超 45 萬臺，連接數據種類超 7000 種，設備種類超 1000 種，覆蓋全球 20 多個國家。

作為國內快速崛起的乘用車龍頭企業，吉利通過物聯網平臺實現了工廠各項數據的實時獲取與傳遞，幾乎所有 生產現場的信號、程序都可以實時反饋到監控室里面，讓監控室實時同步地對生產現場環境進行模擬監控。

同時吉利還十分注重系統的移動性：各項系統同時通過 Android 和蘋果系統來進行開發，使相關員工可以實時對吉利數字化系統進行訪問。

行業平臺推動場景應用

工業物聯網對于設備，產品，流程和人員的連接，使其具備了實現行業運營整合，推動基于場景的行業應用的巨大優勢。以軌道交通裝備巨頭中車為例，借助以物聯網為核心的數字技術，通過資源虛擬化、能力服務化和過程協同化方式打造工業云服務平臺，實現整個軌道交通裝備產業鏈的資源共享與協同。

中車工業云平臺成為涵蓋軌道交通裝備全生命周期的智能化平臺，包括了智能制造、智能物流、智能質量管理、智能產品、智能服務等不同場景的數字化應用內容，將產品研發、制造和運營過程中的所有數據以平臺方式呈現，并實現接口之間的互聯互通，直接面向生產制造的終端——工位，實現人、機、信息、網絡的深度融合，從而大幅提高生產效率，減少成本，提高產品質量。

“中車云”所有的數據均來自生產一線，所有指令與控制都由平臺自動發出，徹底改變了傳統制造過程中各系統單獨運行卻又相互纏繞、邊界不清的狀況。催生工業 APP，促進知識與經驗共享，加速創新移動互聯時代，基于智能終端的的移動 APP 的發展，催生了繁榮的開發者經濟和應用商店等新的商業模式。隨著制造業與互聯網融合發展向縱深推進，APP 模式也向工業領域快速滲透。

工業 APP 的發展與繁榮，對于產業物聯網的發展有重要意義，代表著制造業數字化、網絡化、智能化轉型升級的新路徑。

工信部印發《工業互聯網 APP 培育工程實施方案(2018-2020 年)》中，將工業互聯網 APP(簡稱工業 APP)定義為：“基于工業互聯網，承載工業知識和經驗，滿足特定需求的工業應用軟件，是工業技術軟件化的重要成果”，并把促進工業 APP 的發展作為推動工業互聯網應用生態加快發展的重要推手。

當前，整體而言，國內工業 APP 的發展尚處于初始階段。相較于移動終端上的APP，工業互聯網 APP 開發的門檻更高，難度更大：工業 APP 需要通過數據交換與設備互動。但是，先行企業已經開始在不斷摸索中前進。

以工程機械巨頭徐工為例，徐工通過工業 APP 把工業技術、工藝經驗、制造知識和方法這些 “工業智慧”加以數字化、軟件化復用，力圖解決工業企業核心技術創新能力不強等問題。目前，在徐工信息 Xrea 工業互聯網平臺上已經有 5000+的工業 APP，并且已經在50 多個行業，350 多家客戶得到應用。

2、云架構與平臺模式

混合云日漸盛行，平衡靈活與安全

當前，云架構正逐漸成為企業 IT 基礎設施主流。知名研究公司 IDC 在 2017 年完成的調研表名，超過一半的受訪中國企業已經開始部署云架構的基礎設施（52％的企業部署了私有云解決方案，在公有云方面，而 54％的受訪企業已經開始使用基礎設施即服務（IaaS）。對于大型企業而言，兼顧公有云的靈活性和私有云的數據安全可控的混合云，正成為主流的云架構部署模式。

海爾在邁向云端的過程中，便采用了兼容私有云和公有云的混合云架構：以私有云為基礎——伴隨著工業園區的擴張，海爾以十多個數據中心為基礎搭建私有云環境；公有云為輔助——出于經濟性的考慮，海爾就將一部分涉及彈性計算和前端的web 應用放在公有云上。出于數據安全考慮，海爾在公有云應用上擁有一套完善的定級機制，主要合作對象也是 3A 即“AWS、Azure、阿里”。

多個云平臺組成行業云集群，增強產業鏈協同基于云架構的行業應用，以其快速部署，高效運營和極佳的可擴展性，為越來越多的企業所采納。隨著越來越多的應用被部署于云端，以及應用使用者有企業內部擴展到行業內價值鏈的上下游，行業云已初具雛形。企業在打造行業云、連接整個行業價值鏈的過程中，不斷賦予行業云更多的功能，擴展行業云所覆蓋的流程，使行業云逐漸發展成為由多個不同場景的功能性云平臺集群，對于增強產業鏈上下游協同、共同創造客戶價值的作用不斷增強。

白色家電巨頭打造了由多個流程云組成的全價值鏈企業云，包括：美的智造云是聚焦交付精準、效率提升、品質改善和數字化透明的智能制造信息化及工業以太網集成解決方案；

“協作云”：將帶動企業擁抱互聯網，將采購尋源、供應商管理訂單執行和采購分析變得高效、透明；

“美云智數”：將自主研發的信息化和智能化解決方案落地執行，拉動整個價值鏈，構建透明可視的智慧工廠；

“美信云“：通過端到端的連接，打造全價值鏈的企業移動信息化解決方案；

“慧享云”：塑造賦能型后臺職能（人力資源，財務等）；

“營銷云“：包括三大模塊, 即涵蓋整個客戶生命周期的慧銷云，聚焦線下渠道數字化營銷的渠道云，以及實現全方位電商管理的電商云。

而國內知名服裝服飾企業報喜鳥集團，通過部署云翼互聯智能，創建了云翼智造“三朵云”的架構體系：

首先是透明云工廠，即通過智能制造，實現產品的柔性化生產，并通過數據驅動的運行，優化資源分配，提高運營效率，并實現生產全過程的透明可視；

其次是定制云平臺，構建客戶信息集成管理系統，實現線上線下協同和一人一版、一衣一款的模塊化全渠道服務模式。

第三是數據云中心，整合服裝行業大數據，打通上下游生態產業鏈，實現與關聯方的互聯互通與合作共享。能力輸出與交付平臺，加速新技術與能力推廣云平臺所具備的應用快速部署以及可擴展的特征， SDK 和 API 等開發工具及其帶來的創新的應用開發模式，使其成為大數據，AI 等新技術實現快速部署與推廣的模式與通道，加速了新技術與能力的推廣。

華為消費者業務群所打造的HiAI平臺，是面向移動終端的AI計算平臺，提供云、終端、芯片三層的 AI 能力開放，讓伙伴們能夠基于HiAI，開發各種人工智能的手機應用，優化消費者體驗。具體而言，云端的HiAI服務，能夠根據用戶所需，實現服務的智能推送；終端層面的HiAI引擎，將AI能力與APP集成，提高APP的智能水平；芯片端的 AI 基礎，能夠快速轉化和遷移既有模型，借助異構調度和NPU加速獲得最佳性能。

其中HiAIAPI是平臺中的人工智能計算庫，能讓開發者便捷高效地編寫移動設備上的AI應用程序，專注于開發新穎的 AI 應用程序，而不用關注針對計算的性能調優。它提供了包括人臉識別、圖片識別、語義分析和碼識別等多項功能，目前已經有快手、抖音、京東、美團、Prisma 等第三方應用接入。

3、數據分析與AI應用，完成由數據到洞察的轉變

更智能的人機交互，提升用戶體驗，深化用戶洞察人機交互作為人工智能的重要領域，正在受到越來越多的重視。語音識別、語義分析、文字識別等相關技術的發展，使人機交互更加自然和智能。人機交互在產品端和服務端的應用，將為客戶帶來更優的體驗。而交互過程中產生的數據，又成為企業實現客戶畫像、深化客戶洞察的重要途徑。

以海爾的智慧家庭語音助手 u+智慧家庭語音助手——“小優管家” 為例：作為基于海爾 U+人工智能平臺和物聯網技術研發的分布式語音交互系統，它能夠提供包括語音識別、語義解析、語音合成在內的全流程語音交互體驗。依托海爾智慧家庭，小優管家能夠提供深度定制的智能家電語音交互服務。同時，利用海量用戶與網器交互數據，對用戶和網器設備進行畫像，在所形成的用戶洞察支持產品與服務創新的同時，也開放大數據應用，使生態增值，共同提升用戶體驗。

預測性分析，提高運維科學性

預測性維護就是從運行中的設備中采集數據，預測未來的維護需求，即從傳感器反饋的數據中預測某個機械組件會發生故障，或是提高組件質量，從而徹底避免故障出現。其中，對于制造業而言，無論機械電子類的產品，還是工廠和物流系統中的生產和運輸設備，預測性維護在降低宕機時間，提高設備利用率的同時，避免不必要維護產生的零備件及人工耗費。經驗表明，預測性維護技術能為企業節省近12%的維修成本和近 30%的整體維護成本。

預測性維護的案例，國外關于 GE 和羅爾斯羅伊斯在航空發動機方面的應用已經廣為人知。在國內，這一應用領域同樣發展迅速。以徐工為例，借助于 Xrea 工業互聯網平臺，徐工信息為某手機殼生廠商的數控加工中心刀具進行了預測性維護：通過機床作業過程和本身特性的分析，得出機床的聲音、震動和電流與刀具的損壞程度具備較強的相關關系。借助邊緣計算、人工智能技術，結合工業機理模型，開發了刀具壽命預測工業 APP，最終的預測準確效果接近 100%，在降低維護費用的同時，幫助其良品率從 87%提到 99%。

實現自我優化，邁向智能運營

相較于人機互動和決策分析支持等單項應用，實現整個業務流程的自我優化和自主運營意味著更大的難度，同時也會帶來更大的收獲。在達到這一目標的過程中，數字化統籌的智能運營流程將進一步向縱深和精細化發展，員工參與會降至最低水平。系統的自我優化則是實現自動運營之后的新突破。借助于強大的分析能力，系統將不同傳感器中匯集而來的運營狀態信息進行分析，自動識別運營中的薄弱環節和改進空間，并通過控制系統發出指令完成修正，實現運營的自我完善。

華為運營商業務群利用 AI 技術提高網絡的智能水平， 實現網絡“自動駕駛”，為運營商帶來更加高效和安全的網絡。通過把 AI 注入到 SoftCOM 的架構和解決方案中，形成新一代的架構 SoftCOM AI，借助于架構創新，實現了電信網絡的自動、自治、自愈、自優，提升網絡的利用率和運維效率，構建一個 “自動駕駛、永無故障”的網絡，給包括最終用戶、運營商和設備商在內的全產業鏈帶來價值。

4、技術融合，低代碼數字孿生與數字主線賦能端到端智能運營

毋庸置疑，低代碼，物聯網，云計算，大數據與人工智能等數字化技術，其單獨應用已經給企業的數字化運營帶來巨大價值。這些技術的整合應用將產生的巨大顛覆性力量，作為多項技術（低代碼，物聯網，傳感器，數據分析與人工智能，云計算等）融合的更高級別的應用，低代碼數字孿生和數字總線代表了企業數字化運營的更高水平。

低代碼數字孿生作為物理產品的數字化表達，以及數字主線對于涵蓋整個產品生命周期環節的流程的數字鏡像，正在給制造業企業的包含研發，生產以及售后服務等的整個產品生命周期帶來價值。

美的集團運用低代碼數字孿生理念開發數字樣機，加速了研發進程，降低了研發成本。

避免了傳統的研發流程下，大量的樣機測試和不斷的結構修改，通過樣機的不斷地迭代最后達到開發目標的模式所帶來的產品研發周期較長、成本較高，且難以精確定位產品的市場需求等的痼疾，數字孿生模式通過數字樣機和數字實驗循環優化產品設計，讓樣機變成最終方案的驗證。

在這一模式下美的對于油煙機產品的研發，提高了研發資源利用效率和產品創新速度，并以設計優化帶來消費者體驗升級。

而快速崛起的國內汽車制造商吉利，則其利用數字總線理念加速了整個制造流程的優化。通過對于包括沖壓、焊裝、涂裝和總裝等車間和流程工序的 3D 仿真， 實現了生產流程的虛擬世界和物理世界的高度一致：

首先是仿真數據跟現場數據的誤差只有 13 毫米；

其次是所有的 CT 節拍誤差控制在了 0.5 秒；

再就是所有機器人在仿真系統的數據跟現場實際完全一致。

于是，吉利生產車間的監控人員在控制室里可以控制現場任何一臺機器人的啟動、停止，可以調動現場任意一個程序。整個流程的高精度數字化鏡像，使得現有流程的優化，以及新產品上線時生產線的調整等，都可以在仿真系統中進行設計和預演，大大縮短了實體工廠的調整時間，提高了生產線的利用效率，降低了單車成本。在兩個制造基地的試點成功后，吉利正將這一實踐迅速推廣到集團更多工廠。

除此之外，吉利作為一家集團型企業，仍然需要大量的技術人員來滿足各事業部門的日常數字化需求。在去年引入了“織信Informat”低代碼平臺，通過其高效的低代碼開發能力，賦能技術與業務人員，大大提升了需求交付效率，解決了需求常年堆積的難題。

三、企業數字化轉型的未來展望

未來，數字技術的不斷突破將帶來產品、服務、運營模式和商業模式的不斷革新。因而對于企業而言，數字化轉型將是持久的不斷演進的持續過程。

以下趨勢的不斷發展，將對企業的數字化運營產生深遠的影響：

1、智能化運營走向深入，對企業的運營模式影響深遠

數字技術的不斷發展，數字化的虛擬世界與物理世界的界限正在逐漸模糊，而這趨勢將在未來二十年變得愈發強烈。與此同時，工業格局將變得更加分散，快速成型、大規模定制、分散和快速制造將成為常態。

從前需要半年才能得到的原型，屆時在一周之內便可完成。此外，在超級云計算、動態和虛擬網絡架構以及認知計算的基礎上，互聯網及其在產業界的分支——產業互聯網將充分釋放潛能，以意想不到和快速變革的方式實現自身發展。

這些，都將全方位地顛覆傳統制造業的運營，智能化運營將在多個方面獲得迅速發展：

先進的工業機器人將使大型工廠獲得史無前例的生產力，僅需少數幾個高技能主管在工廠和控制臺監管即可。

協作機器人將應用于企業各個部門，幫助研發和客服部門大幅提升生產力。據估計，到 2030 年，最少有 30%到 40%的工業崗位將被協作機器人取代。內含智能算法的協作機器人甚至可充當白領，成為董事會成員。

自動化流程優化、可穿戴計算機、機器學習和情境感知服務所帶來的巨大優勢，必將給企業的管理工作帶來影響。過去，分配任務和協調是企業主管的工作。但隨著原本面向眾包和企業應用的軟件算法可勝任這類工作并取代主管，中層管理者這一職位將逐漸走向衰亡。到 2030 年及其以后，企業的日常運營需搭配先進的預測性工具。

工業數據的龐大規模，使將其傳回中央處理器以供分析和自動化流程控制的模式難以為繼，因而邊緣計算或霧計算也將得到廣泛應用；軟件即服務的概念將成為滲透整個工業界的標準。

2、變革將成常態，企業數字化轉型成為長期持續的過程

瞬息萬變的數字化進程表明，數字化的大變革已在如火如荼地展開，并將長期持續。

為了應對瞬息萬變的技術與市場，不斷推進數字化轉型并最終邁向智能化運營，企業應當積極應對變化：聚焦對業務影響的關鍵點展開變革，對于變革效果仔細評估后迅速推廣，擴大規模；主動適應、敢于嘗試、保持好奇；建立靈活的企業組織結構，樂于改變，不禁錮于傳統產品、各自為政的部門、企業、行業和市場的框架。

數字化時代的本質就是不斷改變，所以企業也必須持續地變革。一次變革的完成也意味著另一次變革的開始。這一過程循環往復，永無止境。

3、邁向拉動式經濟，重構價值創造流程與生態體系

數字技術的不斷發展，也將催生商業模式乃至企業形態的根本性變化。當前業務模式的主流是推動式經濟，這一模式下，企業試圖預估需求，據此設計出標準化的硬件產品，再通過標準化的營銷和分配方式將這些硬件產品推入市場。

而拉動式經濟的運作流程則恰好相反，客戶需求這一拉動因素將成為主導：

借助于物聯網技術以及智能化的人機互動，企業可率先感知需求，甚至要早于客戶自身的認識，其特征是：以一對一的專屬營銷為基礎，能實時檢驗創意和推出個性化產品。拉動經濟的盛行，將帶來企業組織結構與運營方式的深刻變革，企業將演變為開放、靈活、模塊化、松散耦合的生態系統。

這些生態系統利用和協調來自各行業、各地區的大量專業化企業， 進而將催生“復合企業”，能在需求的驅動下集結，在規模更小的專業化部門裝配工業部件。而且某些開拓型企業已經在按此方式運營。

例如，英國的服務提供商瑞德（RPD International）為大型企業設計制造和開發流程。只要提出想法，瑞德就可提供設計、制造原型，并通過其全球合約制造商網絡制出產品，甚至還將產品配送到客戶手中。

拉動式經濟：數字經濟模式演化

在拉動式經濟中，可隨時根據需求建立臨時的合作關系，之后再解散，恢復到一般關系網絡，等待下一次生產的召喚。工廠、后勤部門、研發部門、供應鏈、營銷團隊、轉包商和生態系統合作伙伴都將做到有效地數字化互聯。因此客戶僅需點擊幾下鼠標，就可從快速重構的供應商那里得到超個性化、超本地化的專屬工業產品。