该研报基于对506位企业高管和领导者的深入访谈，分析了企业在智能系统领域的现状、发展路径和成功要素。研究将企业分为六种类型，并根据预期投资回报率和智能系统发展成熟度，进一步将企业分为三类：萌芽期、实验期和承诺期。
企业类型：
- 承诺并表现优异 (16%)：深信业务特斯拉化，预期回报率远高于其他企业，投资集中于基础建设，如实时工作流程和自动化学习。
- 承诺但表现不佳 (10%)：相信数据驱动未来，但过程愿景过于狭窄，投资重点为模拟、公共云和员工辅助系统。
- 实验并实现规模化 (23%)：相信数字业务模式，需要从成功经验中发展，并结合边缘计算和任务关键能力实现增长。
- 实验但收益较低 (22%)：未完全投入智能系统，对回报率认识不足，认为需要更多证据支持。
- 萌芽期并取得一定成功 (18%)：对收入创造和产品销售有较高期望，关注网络安全和敏捷开发，但可能低估实时工作流程的影响。
- 萌芽期且不确定 (12%)：对智能系统趋势缺乏信心，缺乏愿景和动力，认为需要更多证据支持。
关键数据：
- 2022年，超过50%的数据将在智能边缘收集。
- 2030年，全球经济增长的70%将来自人工智能、机器人和自动化。
- 最成功的类型预期回报率是其他类型的四倍。
研究结论：
- 成功的智能系统需要数字反馈循环、自动化、机器学习和安全等要素。
- 企业需要根据自身情况，确定智能系统发展的关键节点和投资需求。
- 企业需要关注员工满意度、工作流程优化和业务模式创新等因素，以推动智能系统发展。
- 企业需要克服技能差距、网络安全、行业监管等障碍，才能实现智能系统的广泛应用。
- 企业需要关注边缘计算、任务关键能力和实时性等因素，以应对未来挑战。
