以人為中心的人機協同模型
        數據作為生產力要素在企業中流通，為了發揮數據價值可以為其建立一個“數字空間”，即數字企業。理想狀態下，數字企業是整個企業管理形態的數字孿生，以“人”為中心的三循環人機協同模型解釋了如何在物理企業的基礎上打造與之對應的數字企業，并持續優化。
　1. 第一階循環：物理企業改造
        企業中的“人”推進精細化、標準化建設，采用先進的感知技術和傳輸技術，構建大感知、大傳輸體系，實現對企業“物”及“人的行為”的量化感知和集成傳輸；“人”對感知量化后的業務數據進行治理，構建統一的存儲和運行管理平臺，從而實現以企業大數據中心表現形式為特征的數字化升級。
　 2. 第二階循環：數字企業開發
        企業中的“人”結合業務需求，對企業大數據中心的數據進行開發挖掘，在數字企業中構建各類智能模型，形成大計算、大分析能力；“人”對數字企業各種模型在物理企業中運行產生的結果進行評估總結，并不斷變革物理企業中的生產管理體系，使之與數字企業中的各種智能模型協同融合，形成與物理企業決策管理層、專業部門層等多腦協同運行模態為特征的數字化運行能力。
　 3. 第三階循環：數字企業融合
        企業中的“人”將自己的創新、創造和知識管理成果與智能化運行模型進行融合，不斷優化升級運行模型和管理模式，從而使數字企業中的決策腦、專業腦和單元腦運行邊界逐漸模糊，融為一體，呈現出企業大腦運行形態為特征的智慧化運行形態；智慧化運行成果又持續與“人”的知識反復融合，再次推進企業不斷優化升級，產生一種周而復始的自循環狀態，實現企業的自我循環和自我演進。
        企業數字化轉型發展路徑
　 1. 數字轉型，構建以數據為中心的新生產力
       （1）業務量化，以業務數字化為目標
        業務數字化是指企業全業務數字化，具體包括業務數字化、人與機器的數字化、環境數字化、時間數字化、視覺數字化、用戶及用戶體驗數字化，其中人與機器的數字化、環境的數字化、時間的數字化、視覺的數據化這四個維度，具有明顯的行業特性，根據產品和場景的不同會有很大差異。
       （2）集成集中，上云和中臺實為手段
        上云是為了算力。企業上云是指企業通過網絡，將企業的基礎系統、管理及業務部署到云端，利用網絡更便捷的獲取云計算服務商提供的計算、存儲等服務，按需使用。
中臺是為了算法。中臺實際上可以理解為一種組織模式和思維，是一種共性能力組織，甚至一定程度上，所有的中臺都是業務中臺。
       （3）統一平臺，系統和組織平臺化
        統一平臺即平臺化，技術層面體現為系統建設從過去單一系統的建設轉向平臺的建設；業務層面體現為組織從過去的對內運行管理轉向對外平臺化賦能。
       （4）智能協同，云腦成就的數字企業
        智能協同是以數據為中心的新生產力形式，對大數據進行專業挖掘和開發，創建各類智能應用數據模型，形成自動識別風險、智能決策管理及多腦融合的“企業大腦”。
　 2. 智能交互，連接物理企業和數字企業運行
       （1）感知互聯
        感知互聯階段由傳感、數字化和連接構成。傳感和數字化是對企業物理空間各類實體、過程等隱性數據顯性化的過程，是形成企業數字空間的來源和基礎。連接是物理空間的物理對象的網絡連接，也是企業數字空間的數字對象的連接和融合。
       （2）分析洞察
        分析洞察階段是數據的價值釋放階段，在形成企業數字空間的基礎上，通過數據挖掘與人的智慧結合，實現對企業人類空間的知識賦能，實現管理的輔助決策和業務的預測分析。
       （3）自主決策
        自主決策將從依賴管理者逐步轉向依靠人機協同的智慧中樞——云腦，由云腦根據預期目標與人實現交互溝通后作出最優決策，企業分析決策的時效性、準確性將大幅提升。
        自主決策包含三種模式：
        一是基于確定規則和模型的結構化決策，由企業大腦獨立完成決策；二是基于結構化知識和非結構化信息的半結構化決策，由企業大腦和人機協同共同完成決策；三是無法基于固定模型描述的非結構化決策，由企業大腦提供輔助決策。
       （4）自動執行
        傳統企業通過人類空間直接作用于企業物理空間，實現企業的價值轉化和運行管理。數字化企業首次將人解放出來，人不再直接作用于物理空間，而是通過數字空間這一新手段完成對物理空間的控制，以此來實現企業的價值轉化和運行管理。
　 3. 知識融合，人機協同推動企業整體的發展
       （1）從數據中心走向知識中心
        企業大腦重要的角色是對知識進行有效的沉淀和存儲，進而能夠輔助決策，這就要求企業構建知識中心。
       （2）從局部智能走向整體智能
        企業知識中心通過企業大腦，服務于企業的生產、運行、管理和決策，通過一些引擎實現，如交互引擎等。
　 4. 協同共創，新知識體系開拓企業發展邊界
          一方面，人工智能正在深度融入企業的運行與管理。隨著科技的發展，人工智能有望反哺人的知識體系，推動人類各個專業領域的發展。
          另一方面，人工智能將構建新的知識體系。過去，知識是人的專屬，未來，人工智能將會生成機器專屬的知識，業界稱之為機器的“默會性”。