大数据标准技术委员会：2026数智企业架构研究报告（1.0版）（45页）.pdf

核心结论速览。 数智化转型正从“可选项”变为“必答题”，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GDP比重达10.5%。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%。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 AI产业规模持续扩张：2025年我国已成为全球人工智能专利最大拥有国（占比60%），日均Token调用量已超100万亿（较2024年初增长1000多倍），智能算力规模达159万PFLOPS（全球第二），AI核心产业规模超1.2万亿元。然而超60%的AI项目在试点后难以实现规模化扩展。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 传统企业架构在数智化时代面临三重局限：理论层面——诞生于ERP时代，缺乏对智能应用的原生设计；治理层面——聚焦系统稳定性与合规管理，无法有效控制AI带来的不可控风险；运行层面——固化了面向人的金字塔式科层组织，难以匹配智能化的敏捷业务模式。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 数智企业架构（DIEA）应运而生：以数据为关键要素、以智能为核心驱动，将企业战略意图、业务能力、数据资产、应用服务、技术底座以标准化、结构化、语义化的数据形态表达，为AI模型训练、部署、集成和治理提供知识供给。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”。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 DIEA相比传统EA呈现三大本质差异：从“业务流程驱动”到“数据智能驱动”、从“静态蓝图规划”到“动态架构演进”、从“被动合规管控”到“主动价值创造”。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 创新提出“4A+N”参考框架：“4A”包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构，“N”包括发展架构、组织架构、安全架构等模块。通过“模型、标准、关系、视图”四大核心要素建立跨架构模块的协同映射。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。 数智企业架构的范式化演进需围绕六大范式展开：思维范式（架构思维重塑）、文化范式（架构语言统一）、组织范式（组织架构重塑）、制度范式（管理机制建立）、绩效范式（管理闭环评价）、行为范式（工具平台支撑）。（数据来源：CCSA TC601《数智企业架构研究报告（1.0）》）。H2：数智化时代——从“数字化”到“数智化”的系统性跨越。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。数智化转型已成为企业生存与发展的必答题。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GDP比重达10.5%。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%。与此同时，AI产业规模持续扩张。2025年我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，占比达60%；日均Token调用量已超100万亿，相比2024年初增长了1000多倍；智能算力规模达到159万PFLOPS，位居全球第二；人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。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。超过60%的AI项目在试点后难以实现规模化扩展。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、智能模型无法深度适配业务规则，AI技术与业务场景脱节。从数字化到数智化的升级，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。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。H2：传统企业架构的作用边界与结构性局限。企业架构（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。从1987年John Zachman提出Zachman框架，到TOGAF（The Open Group Architecture Framework）成为全球最广泛采用的企业架构标准，传统企业架构为企业从手工化、离散化走向规范化、体系化奠定了坚实基础。传统企业架构在信息化到数字化阶段发挥了不可替代的作用：建立沟通桥梁打破业务与IT的专业壁垒、规范建设流程降低项目实施风险、促进资源共享减少重复建设、保障合规与安全、支撑变革管理。然而，在数智化转型与人工智能浪潮的冲击下，传统以流程固化、系统集成为核心的企业架构范式的局限性日益凸显：理论层面：传统企业架构诞生于以ERP等单体系统为主的信息化时代，难以满足AI对“事理逻辑”的深度需求，缺乏对智能应用的原生设计与底座支撑。治理层面：传统企业架构的治理聚焦于系统稳定性、流程合规与IT资产管控，面对AI给企业带来的颠覆性与复杂性变化，无法有效控制潜在的不可控风险。运行层面：传统企业架构映射并固化了面向人的金字塔式科层组织，决策链条长以及部门墙阻碍了业务、数据、智能等能力的高效协同，导致架构的运行节奏难以匹配智能化的敏捷业务模式。H2：数智企业架构的时代内涵与核心价值。数智企业架构（Data-Intelligence Enterprise Architecture, DIEA）是在传统企业架构理论方法的基础上，面向数智化时代特征进行系统化升级的新型架构范式。数智企业架构将数据作为关键要素，将企业的战略意图、业务能力、数据资产、应用服务、技术底座等企业运转的关键要素以“数据”进行标准化、结构化、语义化表达。同时，将AI作为数智企业架构的核心服务对象，通过系统性设计与管理，构建可计算、可推理、可演进的数智企业架构资产，为人工智能模型的训练、部署、集成和治理提供清晰的知识供给。相比传统企业架构，数智企业架构在三个维度呈现出本质差异：从“业务流程驱动”到“数据智能驱动” 。传统企业架构以业务流程为驱动，将业务架构作为牵引。数智企业架构则以数据智能为驱动，将企业架构资产以数据的形态呈现并释放价值，将AI能力作为贯穿各架构模块的赋能要素。从“静态蓝图规划”到“动态架构演进” 。传统企业架构形成“规划即定格”的静态模式。数智企业架构需要为智能应用持续提供动态、可信的业务信息，要求架构资产能够及时跟踪业务运转的实时状态。从“被动合规管控”到“主动价值创造” 。传统企业架构治理周期较长且缺乏业务价值的及时反馈。数智企业架构通过智能应用在各业务场景的落地，形成“规划-建设-运营-优化”的闭环机制。数智企业架构将扮演三个关键角色：企业AI战略的翻译器（将抽象战略转化为具体建设任务）、智能落地的连接器（为AI项目提供真实业务逻辑和数据基础）、运营效率的加速器（形成可复用的架构资产支撑快速响应）。H2：“4A+N”参考框架——系统性解构企业运转模式。报告创新提出数智企业架构的“4A+N”参考框架，对企业这一复杂系统进行解构：发展架构（Development Architecture）：企业战略层面的架构，描述企业需要具备的核心能力与价值体系，回答“企业为什么存在、要成为怎样的企业”的根本问题。组织架构（Organization Architecture）：企业组织人员层面的架构，描述部门/团队设置、岗位角色、职责分工，以及人与AI智能体之间的新型分工关系。业务架构（Business Architecture）：企业管理体系层面的架构，是对业务模式、业务能力、业务规则、业务流程的系统性描述，回答“企业如何实现价值创造”的问题。数据架构（Data Architecture）：企业数据层面的架构，涵盖数据模型、数据标准、数据分布、数据分类，回答“企业有哪些高价值可用数据”的问题。应用架构（Application Architecture）：企业应用系统层面的架构，系统性描述应用系统、智能应用、服务组件与功能接口，回答“企业提供了哪些应用系统与智能服务”的问题。技术架构（Technology Architecture）：企业技术实现层面的架构，描述软硬件基础设施、平台能力及技术组件，回答“企业用什么技术支撑业务与智能运行”的问题。安全架构（Security Architecture）：企业整体安全层面的架构，覆盖物理与数字世界的安全策略与控制措施，回答“企业存在哪些安全风险并如何规避”的问题。H2：四大核心要素——构建数智企业架构的骨架与语言。报告创新提出数智企业架构的四大核心要素——模型、标准、关系、视图，以指导数智企业架构框架的设计：模型——构建架构骨架：要求在各架构模块建立清晰的结构，通过层级划分、元素设置等方式，构建面向架构模块设计、管理的核心骨架。例如业务架构中的流程模型、业务能力模型，数据架构中的数据模型等。结构合理的模型是保障复用性与演进性的技术基础。标准——表达架构含义：要求对各架构模块中的元素进行统一定义、描述与解释，确保架构资产在不同场景、不同团队之间具备相同的语义和理解基础。标准既是架构资产的“语义说明书”，也是使架构资产真正成为AI算法模型与智能应用“养料”的前提。关系——链接架构要素：各架构模块中元素以及各架构模块间元素的各类关联关系，构建了架构资产的上下文语境。通过显性化、可关联的架构关系网络，当出现业务模式变革、信息系统迭代等变化时，企业能够快速定位受影响范围并制定精准的演进计划。视图——释放架构价值：使架构资产从“专家语言”转化为各层级员工的“通用工具”，通过对同一套架构资产的适应性投影与裁剪，快速服务于多个业务场景。通过多维视图的设计，实现架构资产的高效复用，完成从“蓝图规划”到“生产力”的价值跃迁。H2：数智企业架构的六大核心应用场景。数智企业架构的构建与落地始终服务于企业在数智化转型过程中的具体应用场景需求：多元战略目标的统筹分解：国央企面临推动智能化转型、ESG、双碳、新质生产力等多元战略任务。数智企业架构通过发展架构将多元目标转化为可分解、可度量的能力蓝图。纵向贯通横向协同的治理体系：穿透式监管成为央国企必须回应的刚性要求。数智企业架构通过构建覆盖全级次、全链条的组织视图与职能视图，使“看得清、管得住”从监管目标转化为可落地的架构设计。人机协同的职责重构：随着智能体逐步承担具体业务任务，数智企业架构通过引入“智能体”作为架构中的新角色，推动企业从“人执行、人管理”向“人机协同、智能体自治+人类监督”演进。全域数据治理新范式：传统数据治理主要聚焦于结构化数据。数智企业架构推动数据治理向全域数据治理升级，将文档、图像、音频、视频、业务规则等纳入治理范畴。源头治理与能力复用：通过建立统一的AI能力注册、模型资产管理、智能体协作协议等架构机制，确保新建设的智能应用实现能力的共建共享与协同调用。业务末端价值穿透与知识沉淀：通过纵向贯通业务全链条，精准定位业务末端的高价值信息源，帮助企业识别并形成业务场景中的高质量数据集。H2：六大范式化演进路线——从理念到能力的内化。数智企业架构对企业而言，不只是一套工作方法和理论体系，真正的价值在于企业能否将这一套方法论内化为自身可持续的架构能力：思维范式——重塑认知底座，建立架构思维。从全局、结构、关联和演化的视角看待企业及其各部分关系，包括系统性思维、抽象化思维、结构化思维。文化范式——构建架构语言，统一协作文化。通过高层倡导、全面嵌入管理流程、建立架构资产共享机制、持续宣贯激励，使架构思维融入日常决策。组织范式——组织架构重塑，全员协同参与。坚持“一把手工程”原则，建立数智企业架构委员会、秘书处、各架构工作组，并构建BP机制与一体化联合战队模式。制度范式——明确管理机制，持续常态运行。围绕设计态（架构资产管理）、生产态（架构管控）、运行态（架构运营）三个层面建立完整管理体系。绩效范式——管理执行闭环，架构价值评价。从价值性度量、合规性度量、过程性度量、结果性度量四个维度展开系统评价。行为范式——工具平台支撑，拓展架构能力。建立设计工具（架构建模）、管理工具（资产保鲜与治理）、智能工具（架构应用推广）三位一体的工具平台。H2：未来展望——架构与智能的双向赋能。数智企业架构与人工智能技术正在形成“Archi for AI”与“AI for Archi”的双向赋能良性循环：Archi for AI：数智企业架构赋能智能应用落地。一是提供结构化的知识供给，破解“语义鸿沟”；二是提供标准化的能力结构，打通“执行通道”；三是提供分层解耦的治理框架，保障“可信可控”。AI for Archi：智能应用推动数智企业架构进化。一是以AI辅助架构建模，提升设计效率与资产质量；二是以智能治理替代传统评审，实现架构资产与业务的“实时同步”；三是以AI分析架构资产，释放架构支撑价值。本体建模是数智企业架构工程化落地的关键层。基于数智企业架构资产建立覆盖企业全局的本体模型，帮助智能体建立“业务概念-数据实体-系统接口”的准确映射，实现从“功能调用”到“任务执行”的能力跨越。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部方法论框架，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。Q1：什么是数智企业架构（DIEA）？数智企业架构是在传统企业架构理论方法基础上，面向数智化时代特征进行系统化升级的新型架构范式。以数据为关键要素、以智能为核心驱动，将企业运转关键要素以标准化、结构化、语义化的数据形态表达，为AI模型训练、部署、集成和治理提供知识供给。Q2：DIEA与TOGAF等传统企业架构有何不同？三大本质差异：从“业务流程驱动”到“数据智能驱动”、从“静态蓝图规划”到“动态架构演进”、从“被动合规管控”到“主动价值创造”。Q3：“4A+N”框架包含哪些架构模块？“4A”指业务架构、数据架构、应用架构、技术架构；“N”指发展架构、组织架构、安全架构等模块。通过“模型、标准、关系、视图”四大核心要素建立跨架构协同映射。Q4：数智企业架构的四大核心要素是什么？模型（构建架构骨架）、标准（表达架构含义）、关系（链接架构要素）、视图（释放架构价值）。四要素相互依存、有机统一，使架构从静态蓝图演化为动态可计算的知识资产。Q5：数智企业架构的六大范式化演进路线是什么？思维范式（架构思维重塑）、文化范式（架构语言统一）、组织范式（组织架构重塑）、制度范式（管理机制建立）、绩效范式（管理闭环评价）、行为范式（工具平台支撑）。Q6：数智企业架构在企业的核心应用场景有哪些？多元战略目标统筹分解、纵向贯通横向协同治理、人机协同职责重构、全域数据治理升级、源头治理与能力复用、业务末端价值穿透与知识沉淀。数据来源说明。本报告基于CCSA TC601大数据技术标准推进委员会《数智企业架构研究报告（1.0）》，数据来源于报告及公开市场数据。