“十五五”规划系列二 解码“新质生产力”——企业生存与发展的战略新范式

 

快问快答

问题: 从企业角度如何理解发展新质生产力?应该采取哪些举措发展新质生产力?

·       理解一:从“要素驱动”到“创新驱动”的根本转变。 传统生产力依赖于土地、劳动力、资本等物质要素的规模化投入。而“新质生产力”的核心是全要素生产率(TFP)的提升,其动力源于知识、技术、数据和算法的创新与应用。对企业而言,这意味着竞争优势不再仅仅来自于成本控制或市场规模,而是更多地来自于能否创造和应用颠覆性技术,产生独特的知识产权和数据资产。

·       理解二:数据正式成为核心生产要素。 在新质生产力的框架下,数据不再是IT部门的副产品,而是与资本、劳动力同等重要的战略资产和生产要素。企业需要具备采集、治理、分析并利用数据创造新价值的能力。这意味着商业决策、产品创新、客户服务都必须由数据深度驱动,甚至能够催生出以数据服务为核心的新商业模式。

·       理解三:这是一场CEO级别的系统性变革。 发展新质生产力绝非仅仅是成立一个AI部门或采购一套云服务。它要求企业自上而下进行一场深刻的变革,涵盖战略规划、组织架构、人才体系、企业文化和生态合作。它需要CEO亲自领导,打破部门墙,推动资源向最具创新潜力的领域倾斜,并容忍探索过程中的不确定性和失败。

展开说明

一、解构“新质生产力”:超越数字化转型的战略跃迁

对于企业高管而言,理解“新质生产力”的关键在于将其与已经广为接受的“数字化转型”概念进行区分与联系。数字化转型更多是利用数字技术优化、改造现有的业务流程、产品和服务,其核心是“提质增效”。而“新质生产力”则更进一步,它强调的是利用颠覆性技术(如生成式AI、量子计算、合成生物学)创造全新的业务模式、产品形态乃至产业赛道,其核心是“开辟新局”。

尚参认为,“新质生产力”在企业层面由三大核心支柱构成:

1. 颠覆性技术内核(The Disruptive Tech Core):这是新质生产力的动力源泉。它不仅包括人工智能、大数据、云计算等通用目的技术,更指向那些能够引发产业范式变革的尖端技术,如生命科学、新材料、深空深海等未来产业的核心技术。

2. 数据要素引擎(The Data-as-a-Factor Engine):这是新质生产力的关键燃料。企业必须构建起从数据采集、清洗、整合到建模、分析、应用的全链路能力,将沉睡的数据资产转化为可驱动决策、优化运营、创造收入的“数据产品”。

3. 创新人才载体(The Innovative Talent Vehicle):这是新质生产力的实践主体。它不仅指顶尖的科学家和工程师,更包括能够理解技术与商业结合点的产品经理、能够运用数据工具的业务人员,以及能够营造创新氛围的管理者。

二、“新质生产力”对企业的颠覆性影响

当新质生产力成为经济发展的主导力量时,它将从根本上重塑企业的竞争环境和生存法则。

(一)竞争基础的重塑:从“市场份额”到“技术份额”

在传统工业时代,企业的成功往往以市场占有率来衡量。而在新质生产力时代,拥有核心技术、关键算法和高质量专有数据集的“技术份额”将变得同等甚至更为重要。一个拥有先进AI模型的公司,即便初期市场规模不大,也可能凭借其技术代差优势,迅速颠覆行业格局。

(二)商业模式的范式转移:从“产品销售”到“价值服务”

新质生产力使企业能够更精准地洞察客户需求,提供高度个性化的解决方案。商业模式将从一次性的产品销售,转向基于订阅的持续服务、基于结果付费的价值共创。例如,一家传统的设备制造商,可以通过部署物联网传感器和AI预测模型,转型为提供设备预测性维护和“正常运行时间即服务”(Uptime-as-a-Service)的解决方案提供商。

(三)组织形态的根本变革:从“科层制”到“敏捷生态”

为了快速响应技术迭代和市场变化,传统的、等级森严的科层制组织将难以为继。企业需要构建更加扁平化、网络化的敏捷组织。跨职能的自组织团队将成为创新的基本单元,决策权下放,内部流程更加灵活,以适应快速试错和迭代的创新需求。

三、企业培育“新质生产力”的行动路线图

面对这一历史性机遇与挑战,我们建议企业领导者从战略、技术、组织和生态四个层面系统性地采取行动。

(一)战略层面:将创新置于核心(Innovate at the Core)

1. 制定“技术驱动”的业务战略:CEO和董事会必须将技术创新视为企业生存和发展的核心议题,而非一个支持性功能。应明确企业希望在哪一两个关键技术领域建立领导地位,并围绕此配置资源。

2. 重构研发投入模式:改变将研发视为纯成本中心的观念,建立更灵活的投资组合方法。一部分资源用于现有产品的迭代改进(Incremental Innovation),另一部分则专门投入于探索性、高风险但可能带来高回报的颠覆性项目(Disruptive Innovation)。

3. 建立创新量化指标:除了传统的财务指标(如收入、利润),还应引入衡量新质生产力发展的指标,例如:新产品/服务收入占比、研发投入强度、核心专利数量、数据资产价值评估等。

(二)技术与数据层面:构建智能数字底座(Build the Intelligent Digital Foundation)

1. 现代化IT基础设施:加速向云原生架构、微服务和API优先的模式迁移,为上层AI应用和数据分析提供弹性、敏捷、可扩展的技术底座。

2. 实施全面的数据战略:建立一个统一、权威的数据治理框架,确保数据的质量、安全和合规。推广“数据中台”或“数据网格”(Data Mesh)等先进理念,打破数据孤岛,让高质量数据在组织内顺畅流动。

3. 规模化部署AI能力:构建企业级的AI平台和机器学习运维(MLOps)体系,赋能业务部门的“平民开发者”和数据科学家快速开发、部署和管理AI模型,将AI能力融入核心业务流程。

(三)组织与人才层面:打造敏捷创新文化(Foster an Agile Innovation Culture)

1. 实施未来导向的人才战略:积极引进AI、数据科学、机器学习等领域的顶尖人才。同时,更重要的是启动大规模的内部员工技能重塑(Reskilling)和技能提升(Upskilling)计划,培养既懂技术又懂业务的复合型人才。

2. 推动组织架构敏捷化:打破部门墙,组建以任务为导向的跨职能“部落”(Tribes)和“小队”(Squads),授权他们端到端地负责一个产品或项目,快速迭代。

3. 培育鼓励试错的文化:领导者需要公开倡导并实践一种“安全失败”(Fail Safely)的文化,鼓励员工进行大胆的实验和探索。建立容错机制,将失败视为学习和成长的宝贵机会,而非惩罚的对象。

(四)生态层面:开放合作与共创(Engage in Open Ecosystems)

新质生产力的发展往往超出单一企业的能力边界。企业必须以更加开放的心态,构建和融入创新生态。

1. 产学研深度融合:与顶尖大学和科研机构建立联合实验室,提前布局基础研究和前沿技术。

2. 战略性投资与并购:通过企业风险投资(CVC)或直接并购,获取有潜力的初创公司的技术、人才和市场渠道。

3. 参与开源社区和行业联盟:积极贡献和利用开源技术,参与行业数据空间和标准制定,共同解决行业共性技术难题,塑造有利于自身发展的产业环境。

五、结论

总而言之,“新质生产力”并非一个遥远抽象的政策口号,而是对当前全球技术和经济范式深刻变革的精辟概括。它为企业指明了一条通往未来高质量、可持续发展的必由之路。对于今天的企业领导者而言,理解并拥抱新质生产力,不再是一个可选项,而是决定其未来十年甚至更长时间内是引领行业还是被时代淘汰的根本性战略抉择。

这场变革的本质,是从依赖资源消耗转向依赖知识创造。它要求企业必须进行一场“脱胎换骨”式的自我革命。行动必须果断且系统,从顶层战略的设计,到底层技术基础的夯实,再到组织文化的重塑,环环相扣,缺一不可。那些能够率先完成这一转型的企业,将不仅在中国经济的新征程中获得强大的竞争优势,也将在全球新一轮的科技与产业革命中占据有利的战略位置。

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发布时间:2025-10-24 15:14

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