【數智化人物展】博登智能CEO趙捷：中國企業數智化轉型正在跨越“最后一公里”

趙捷

“【提示】2026第六屆數智化頒獎典禮將于8月5日在北京舉行頒獎點擊可報名參加頒獎典禮丨此次人物榜單/獎項的評選依然會進行初審、公審、終審三輪嚴格評定，并會在國內外渠道大規模發布傳播歡迎申報。

從ERP、CRM到工業互聯網，從云計算到大數據平臺，過去十年間，中國企業在信息化與數字化基礎設施建設上投入了巨大資源，完成了業務流程的在線化、管理的數據化與運營的可視化。然而，當我們冷靜審視當下的產業現實，一個悖論愈發凸顯：數據堆積如山，但生產力提升并未等比兌現；系統林立成網，但效率增長放緩、創新乏力、組織響應遲滯等頑疾依舊揮之不去。

我曾與多家制造業、零售業及科技企業的負責人深入交流，他們不約而同地提到同一個困惑：每年在數據平臺和AI工具上投入不菲，報表越來越精美，大屏越來越炫目，可一線團隊的決策效率、產品迭代速度、客戶響應能力卻未見實質性躍升。問題出在哪里？

在我看來，癥結在于：中國企業的數智化轉型，正行至一個歷史性拐點。過去十年，我們解決了“有沒有數據”的存量問題；而未來十年，必須直面“數據能不能創造價值”的質變命題。我將此定義為數智化轉型的“最后一公里”——從數字世界的建成，到智能世界的運轉，這短短一公里，決定了企業能否真正跨越工具理性，抵達價值創造的彼岸。

過去的數字化建設，為企業搭建了一個精準映射物理世界的“數字鏡像”，這是企業寶貴的數字資產。而今天的數智化轉型，正是在這個堅實的數字底座之上，通過AI大模型等技術的加持，激活一個具備自感知、自學習、自決策能力的“智能生命體”。從“鏡像”到“生命體”，不是推倒重來，而是一次能力的躍遷與基因的重塑。

這意味著，數智化轉型的核心坐標系正在被重寫：

過去關注“系統完備性”，未來關注“決策智能度”；

過去追求“業務在線率”，未來追求“業務自治力”；

過去強調“數據資產沉淀”，未來強調“價值流實時釋放”。

這正是2026年中國企業數智化轉型最本質的趨勢躍遷。

不可否認，AI已是所有企業議事日程上的頭號熱詞。但我始終認為，大多數企業真正匱乏的，從來不是一兩款大模型產品，而是能讓AI持續生長、持續進化的“土壤”——即完整貫通的數據治理體系、彈性適配的組織形態，以及可閉環的業務反饋機制。AI Agent不會因為一次部署便自動產生生產力紅利；它必須深嵌進業務流程的血脈，接入企業知識的圖譜，獲取實時的動態數據，并具備持續自我優化的能力。脫離這些，AI只是昂貴的玩具，而非可靠的員工。

在我親身參與的自動駕駛與機器人研發實踐中，我深刻體會到，一個AI模型在實驗室里跑出再漂亮的指標，一旦放進真實的產線或開放道路，便會遭遇無數長尾場景與數據斷流問題。原因很簡單：真實世界是混沌的、動態的、充滿噪聲的，而我們的數據體系往往是靜態的、割裂的、離線的。因此，我反復向團隊強調：AI落地的難點不在算法，而在數據飛輪能否轉起來；AI Agent能否像一位極度理性的新員工，通過持續觀察業務反饋（如訂單異常、庫存波動）來動態調整自己的執行策略（本質上是對模型參數和決策路徑的優化迭代），從而不斷提升在復雜業務場景中的應變能力？

因此，未來企業競爭的分水嶺，不再是“誰先上線AI”，而是“誰先完成組織級運行機制的系統性重構”。我預判，未來三年，中國企業將迎來一場真正的“組織級數智化變革”——企業不再只是“使用AI工具”，而是開始構建AI員工、AI團隊乃至AI運營體系。大量程式化、高重復的工作將被Agent無縫接管；越來越多的戰術層甚至戰略層決策，將由數據與算法聯合驅動；組織架構將從科層制向“人機協同”的網狀生態演化。這絕非一次技術升級，而是繼工業化、信息化之后，又一次深刻的生產力范式革命。

我們可以從業務覆蓋的廣度來解構這次數智化重構：在單點流程上實現自動化執行（流程智能），在全局資源上實現最優調度與預測（決策智能），在跨企生態上實現協同創新與價值共創（生態智能）。需要指出的是，這三個維度在實際業務中相互交織、彼此賦能，并非嚴格的線性遞進，而是共同構成了數智化轉型的立體圖譜。

與此同時，中國企業還面臨另一道時代必答題：全球化。過去，出海更多仰仗成本紅利與供應鏈韌性；但放眼未來，僅憑制造端的性價比優勢已難以構筑長久護城河。真正決定全球化成敗的，將是數智化能力的溢出效應。近年來，在與海外產業伙伴的深度交流中，我愈發確信：中國企業最具全球競爭力的新內核，已不再是單一的制造能力，而是將制造底蘊、數字技術與人工智能深度融合的“復合型智能體能力”。這種能力，正成為中國企業參與全球角逐的差異化王牌。

但全球化并非簡單的系統復制。不同區域的數據合規要求、文化習慣、商業節奏差異巨大。我曾與歐洲合作伙伴討論數據主權問題時發現，他們最關心的不是我們的模型有多先進，而是我們的數據采集是否合法、存儲是否合規、跨境流轉是否透明。這提醒我們：數智化出海，首先要過“合規關”和“本地化關”。未來的全球化運營體系，必須是“統一架構、本地適配”的——當然，這背后需要解決“集中訓練”與“數據合規”的問題。要彌合這一鴻溝，企業需要在頂層設計中引入隱私計算、邊緣推理等前沿技術手段，確保在數據不出域、不觸犯合規紅線的前提下，仍能實現模型能力的跨區域共享與持續進化。底層的智能引擎可以集中訓練，但數據治理、業務規則、交互界面必須尊重當地生態。誰能在標準化與本地化之間找到最優平衡，誰就能真正扎根海外市場。

面向下一個周期，我們不僅要向世界輸出產品，更要將數智化的基礎設施、運營方法論與智能體系輸出至全球市場。誰能在全球范圍內率先構建起統一的數據底座、協同的運營架構和自適應的智能決策網絡，誰就能在下一輪全球產業洗牌中握有主動權。

回望自身實踐，無論是在自動駕駛還是機器人領域，我始終篤信一條鐵律：任何智能系統，其終極檢驗標準只有一個——是否創造了真實、可度量、可持續的商業與社會價值。技術從來不是目的，效率提升、成本優化、商業模式再造，這些才是數智化轉型應當交付的硬核成果。正因如此，我堅持反對“為數字化而數字化”“為AI而AI”的形式主義。數智化轉型的終點，從來不是看系統數量與模型參數，而是看企業是否獲得了穿越周期的、內生性的持續增長能力。

在這個過程中，企業家與高管團隊的認知升級尤為關鍵。我們不能把數智化僅視為CTO或CIO的部門職責，而必須將其作為一把手工程，親自參與頂層設計、資源調配和文化塑造。因為“最后一公里”的核心障礙，往往不在技術，而在組織慣性與人才斷層。我們要敢于打破原有部門壁壘，培養既懂業務又懂數據的復合型人才，并建立容錯機制，鼓勵試錯與迭代。只有領導層率先轉變思維，企業才能真正跨越從“數字化”到“智能化”的鴻溝。

站在2026年這個承前啟后的節點，我清晰看到：中國企業數智化轉型已全面進入深水區。未來的領先者，將不再是數字化滲透率最高的企業，而是最先實現“智能化運營常態化”的企業；未來的競爭維度，也不再局限于產品功能與市場份額，而是升維至組織效率的彈性、智能系統的密度，以及全球運營的敏捷性。

數智化轉型的上半場，我們篳路藍縷，完成了數字世界的宏大奠基；下半場，我們必須讓智能真正走進經營核心，讓數據成為決策的血液，讓算法成為創新的骨骼。而這，正是中國企業跨越“最后一公里”的關鍵一躍——它不是終點，而是真正價值創造的起點。

·申報人“趙捷”簡介：

趙捷，工學博士，正高級工程師，人工智能數據領域專家，Physical AI數據基礎設施倡導者、全球人工智能數據基礎設施生態建設推動者。畢業于上海交通大學，獲德國凱澤斯勞滕工業大學機器人專業博士學位?，F任寧波博登智能科技有限公司創始人、董事長兼首席執行官。

趙捷長期從事具身智能、自動駕駛及人工智能系統研發與產業化實踐，曾在德國汽車電子企業從事自動駕駛核心算法與系統架構研發，相關成果應用于國際主流汽車工業體系。

2019年回國創業后，趙捷基于對人工智能產業發展的判斷，提出“人工智能產業落地能力提升的關鍵在于真實世界數據與反饋體系”的產業認知，發力Physical AI數據基礎設施方向，推動構建“真實世界場景網絡、全自動化數據引擎、現實世界驗證體系”三層能力生態體系。他提出“Train at Scale, Validate in Reality”理念，推動人工智能從數字世界走向物理世界，被業內視為中國人工智能數據基礎設施領域的重要推動者之一。