数智企业架构研究报告（1.0版）

版 权 声 明版 权 声 明 本报告版权属于CCSA TC601大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明“来源：CCSA TC601大数据技术标准推进委员会”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 ㍷㒁ᴈᰡ㖽㖋䘛䡽ガ≑濎溡濃溠濏 编 制 说 明编 制 说 明 本研究报告的撰写得到了数智企业架构领域多家企业与专家的支持与帮助，主要参与单位与人员如下： 参编单位 中国信息通信研究院、中国第一汽车集团有限公司、中国南方电网有限责任公司、国网经济技术研究院有限公司、广东电网有限责任公司、华为技术有限公司、国家石油天然气管网集团有限公司、国家电网有限公司信息通信中心、中国联合网络通信有限公司智能城市研究院、中国移动通信集团浙江有限公司宁波分公司、中电信数智科技有限公司、中信银行股份有限公司、北京智网数科技术有限公司、中信证券股份有限公司、鞍钢集团有限公司、上海博阳精讯信息科技有限公司、南京市河西新城区国有资产经营控股（集团）有限责任公司、政达研学（雄安）科技有限公司、青岛城市建设投资（集团）有限责任公司、中国电器科学研究院股份有限公司、振华智造（西安）科技有限公司、北京知语清元科技有限公司、上海国盛（集团）有限公司、浩鲸云计算科技股份有限公司、中铁云网信息科技有限公司 参编人员 张一鸣、阚鑫禹、许明月、蒋汉卿、杨晶晶、敖知琪、张翀、王妙琼、姜春宇、高海暘、刘思达、张娇婷、周京晶、王宇龙、田明慧、林木森、司晋新、罗志明、耿鑫州、宋帅兵、董茵、江疆、吴燊、邝凡、石伟、肖杰、王德亮、于涛、宋一纯、李雨泰、王婷、陈飞、王天瑞、董正浩、强薇、王璇、金为军，罗慧琳、刘亚东、刘随江、卫东、李保吉、李步伟、徐彬彬、秦翔、贾柯楠、李梁、赵冰、王桂强、陈辉华、刘铭、王兴、王铭孜、杨玉春、苏蕾权、马添，李诺仪、谢昱、程宏斌、王会、李晓燕、胡庆勇、马林、刘立慧、陈金堆、郭瑶、周志成、柳朝玲、王聪、施青华 前言前言 当前，新一轮科技革命与产业变革深度演进，人工智能技术正处于加速从“能力突破”迈向“价值落地”的关键阶段。数字经济与实体经济深度融合，大模型、智能体、具身智能等新技术形态层出不穷，数智化转型已成为企业生存与发展的必答题。然而，大量企业实践表明，AI项目的规模化落地普遍遭遇数据基础薄弱、工程化能力不足、业务与技术脱节等深层挑战，传统企业架构在应对数智化新要求时逐渐显现出结构性局限。 数智企业架构（Data-Intelligence Enterprise Architecture, DIEA）以数据为关键要素、以智能为核心驱动，将企业的战略意图、业务能力、数据资产、应用服务、技术底座等运转关键要素以标准化、结构化、语义化的数据形态进行表达。同时，将AI作为核心服务对象，通过系统性设计与管理构建可计算、可推理、可演进的架构资产，为人工智能模型的训练、部署、集成和治理提供有效知识供给。其核心价值在于弥合智能技术与业务之间的“语义鸿沟”，使架构资产从“给人看的蓝图”进化为“机器可计算的资产”，成为企业从数字化迈向数智化的关键桥梁。 本报告基于我国企业数智化转型的发展趋势，阐述数智企业架构的革新使命，提出数智企业架构的框架体系、从理念到能力的范式化演进路线以及建设要点，并展望了未来数智企业架构的发展趋势，旨在为企业数智化转型提供方法论指引，为数智企业架构生态建设贡献智慧。数智企业架构领域仍处于快速发展阶段，报告中的观点和内容尚需在实践中持续检验与完善，欢迎各界专家批评指正。 ㍷㒁ᴈᰡ㖽㖋䘛䡽ガ≑濎溡濃溠濏 （一）数智化转型已成为企业共同关注的时代命题1（二）智能驱动是数字化到数智化升级的核心差异2（三）驾驭智能技术并转化为企业竞争力迫在眉睫3 二 数智企业架构的革新使命 4 （一）传统企业架构的发展历程与作用边界4（二）人工智能技术在企业落地的主要瓶颈5（三）数智企业架构的时代内涵与价值意义6（四）数智企业架构在企业的核心应用场景8 （一）数智企业架构的基本特性10（二）数智企业架构的核心要素13（三）数智企业架构的参考框架17 四 数智企业架构的范式化演进路线21 （一）思维范式的转变：重塑认知底座，建立架构思维21 ㍷㒁ᴈᰡ㖽㖋䘛䡽ガ≑濎溡濃溠濏 （二）文化范式的培育：构建架构语言，统一协作文化22（三）组织范式的变革：组织架构重塑，全员协同参与23（四）制度范式的搭建：明确管理机制，持续常态运行24（五）绩效范式的度量：管理执行闭环，架构价值评价25（六）行为范式的保障：工具平台支撑，拓展架构能力26 五 数智企业架构能力建设要点 29 （一）数智企业架构能力的形成是绝对的“一把手”工程29（二）架构资产的层级划分是匹配企业运转模式的关键29（三）架构资产的结构化严谨表达是智能化的必要条件30（四）数智企业架构的管理策略应结合业务模式的特点32（五）数智企业架构设计到数智化落地只是工作的起点33 六 数智企业架构的未来发展与展望 35 （三）本体建模与架构落地：工程化落地关键层38 一、数智化时代企业转型亟需架构方法创新 （一） 数智化时代企业转型亟需架构方法创新（一） 数智化时代企业转型亟需架构方法创新 数智技术正在重塑全球发展格局，数据和人工智能成为推进数字中国建设的关键要素和重要引擎。“十四五”规划中数字中国相关的目标任务圆满完成，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出“深化推进数字中国建设，提升数智化发展水平”，全面实施“人工智能+”行动，全方位推进数智技术赋能。国家数据局发布的《数字中国发展报告（2025年）》中，表明2025年数字中国发展指数达到170.1，较2024年增长12.99%，数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重达到10.5%，数字中国建设领域法规政策体系不断健全，数据基础制度建设取得突破性进展。2025年全国数据生产量达52.26泽字节（ZB），同比增长27.28%，占全球数据总量约27.44%。此外，国资委为贯彻落实“十五五”规划纲要，加快建设世界一流企业，制定并发布《关于推动中央企业加快财务数智化转型升级的指导意见》，推动中央企业财务数智化转型升级。数智化转型正从“可选项”变为“必答题”，成为越来越多企业共同关注的战略命题。 数智技术创新成果加速涌现，人工智能产业规模持续扩张，已成为推动数字产业增长的重要引擎。截止2025年底，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，占比达60%；日均词元（Token）的调用量已超100万亿，相比2024年初增长了1000多倍；算力基础设施建设集聚发展，智能算力规模达到159万PFLOPS，位居全球第二。中国信息通信研究院2026年1月发布的《人工智能产业发展研究报告》发现，人工智能加速在一二三产业融合渗透，助力农业降本增产，加速推进赋能新型工业化进程，深化服务场景智能化新业态。在政策和市场双轮驱动下，我国已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系，2025年人工智能企业数量超6000家，核心产业规模超过1.2万亿元。然而，AI技术在企业仍存在“落地难”“落地浅”的核心挑战，由于智能模型难以全域复用，数据治理问题尚未根治，智能模 ㍷㒁ᴈᰡ㖽㖋䘛䡽ガ≑濎溡濃溠濏 型无法深度适配业务规则，AI技术与业务场景脱节，超过60%的AI项目在试点后难以实现规模化扩展。这一现实困境表明，企业迫切需要一套能够系统性承接战略、贯通业务并支撑智能的新型企业架构方法。 （二） 智能驱动是数字化到数智化升级的核心差异（二） 智能驱动是数字化到数智化升级的核心差异 回望“十四五”时期，我国企业在政策指引下积极推动数字化转型工作，取得了阶段性显著成果。从信息化基础设施的持续完善到核心业务系统的普遍应用，从生产制造环节的自动化改造到管理运营流程的数字化贯通，企业数字化转型在降本增效、提升服务质量等方面发挥了关键作用。以企业架构方法为核心，通过业务变革、数据治理、系统整合与技术创新推动的数字化转型呈现出几个突出特征：一是以价值链为核心构建的端到端流程架构，使业务流程的线上化和规范化水平显著提升；二是数据汇聚与治理能力不断增强，为数据共享与跨域分析奠定了可信基础；三是大力推进中台化改造与服务化转型，将分散的系统功能进行整合与服务封装，支撑业务能力的敏捷交付；四是数字基础设施持续夯实，5G基站、算力中心、云原生平台等基础设施规模保持快速增长。部分行业头部企业已初步建立起全局性、体系化的数字化管理能力，为更深层次的转型奠定了坚实基础。 然而，从数字化迈向数智化，并非简单的技术升级，而是一场深层次的系统变革。传统企业数字化转型聚焦于业务流程的标准化与效率提升，核心是打破系统间的数据孤岛，推动数据的共享与流转支撑业务决策。数智化转型则强调以“智能驱动”，实现业务创新与生态协同，通过向“人机协同”模式的持续演进，将智能体作为新角色引入到业务执行与决策过程，重塑企业的组织分工、协作机制以及责任归属。在此过程中，企业必然面临技术引入的碎片化、业务与智能技术的融合、组织能力的协调以及企业变革与稳定平衡等一系列挑战。因此，将传统企业架构进行针对性改进并适配数智化特点势在必行。企业架构需要从“静态蓝图”转向“动态演进”，从“以IT系统为中心”转向“以智能能力为中心”，从“人可读”转向“机器可读”，以 ㍷㒁ᴈᰡ㖽㖋䘛䡽ガ≑濎溡濃溠濏 支撑企业从数字化向数智化的跨域。 （三） 驾驭智能技术并转化为企业竞争力迫在眉睫（三） 驾驭智能技术并转化为企业竞争力迫在眉睫 人工智能技术正加速从“能力突破”迈向“价值落地”的关键阶段。国际研究机构Gartner预测，到2026年底40%的企业应用将集成任务型智能体，而全公司级规模化应用的企业占比不足7%。企业在规模化应用智能技术的过程中，普遍遭遇数据基础薄弱与工程化能力不足的双重制约。行业数据集由于存在内容稠密性低、数据难以表达深层业务关系、具备行业特征的数据多样性不足、数据提供形式的规范性弱等原因，成为制约行业垂类模型落地与场景应用的瓶颈。与此同时，数据工程体系虽加速成型，但多数企业在数据采集、清洗、标注、治理、运营等全链条上仍存在系统性短板，难以支撑智能应用的持续迭代与效果优化。以“场景筛选-技术适配-业务融合-数据支撑”为核心人工智能技术落地路径，需与企业的资源禀赋、数据基础、业务特性及合规要求等方面有机融合。 人工智能技术的先进性不等同于企业场景价值的实现，需要一个能够将智能技术能力转化为业务价值的桥梁。数智企业架构正是这一桥梁的核心载体，延续传统企业架构的设计思想，在架构要素的设计、架构模块的划分、架构资产的呈现、管理机制的提升等方面进行系统性创新，为智能技术的规模化落地提供结构性支撑。通过明确架构四要素，统一各架构模块中组件的设置，实现各架构模块管理落地独立性与一致性的平衡。通过建立“4A+N”的架构模块参考框架，从多维度对企业运转模式进一步拆解，提升架构资产对智能应用的支撑能力。通过提出结构化架构资产呈现的理念，使业务规则、数据关系、决策逻辑成为AI可消费的“知识底座”，打通从业务语义到算法输入的“最后一公里”。通过形成三态一致1的架构管理机制，强化架构资产表达业务实际运转的真实性，为人机协同的智能应用提供可信可控的运行环境。 二、数智企业架构的革新使命 （一）传统企业架构的发展历程与作用边界（一）传统企业架构的发展历程与作用边界 企业架构（Enterprise Architecture，EA）作为连接企业战略与IT实施的桥梁，经历了近四十年的持续演进。1987年，John Zachman提出Zachman框架，采用5W1H方法构建了信息系统的架构描述体系，奠定了企业架构的基本范式。此后，美国联邦企业架构框架（FEAF）、美国国防部架构框架（DoDAF）以及TOGAF（The Open Group Architecture Framework）等相继问世，形成了较为成熟的企业架构方法论体系。其中