2022年2月25日，由知名研究咨询机构爱分析联合中国领先的智能决策技术公司杉数科技、工业互联网平台领军企业卡奥斯共同组织编写的《2022工业“智能决策”白皮书——点亮企业增长的“灯塔”》（以下简称“白皮书”）正式发布。该白皮书聚焦于工业企业数智化转型建设中的复杂决策问题，首次对智能决策概念进行定义，梳理了工业智能决策技术的应用价值，前瞻性地提出以“机器学习+运筹优化”等多种智能技术深度融合打造企业“决策大脑”，以全局优化为目标，来实现企业综合收益的最大化；通过数百家标杆客户的智能决策实践研究，梳理并输出实现企业面向设备、面向生产、面向运营、面向产业链的全场景赋能的有效方法论，助力工业企业打造二次增长曲线。
发布会上，爱分析首席分析师&合伙人黄勇首先对中国工业制造企业数字化转型趋势进行了分享。黄勇表示：“全球产业链正经历深度重构，同时受疫情影响，短期过热的海外市场需求将在国外经济滞胀背景下受到抑制，短期增⻓动⼒减弱。⾯对复杂变化，中国制造业需要向智能制造转型升级，⾛出新增⻓曲线。作为实现智能制造的重要抓⼿，⼯业互联⽹建设已经开始释放出强⼤价值潜能。智能化是工业互联网建设的必由之路。”
自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来，我国工业互联网发展取得良好开局，展现了巨大的应用前景和赋能潜力。随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，新一代信息技术的不断突破，并与先进制造技术加速融合，为制造业智能化、绿色化发展提供了历史机遇。在这一历史性的交汇点，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动了智能决策时代到来。Gartner预测，到2023年，超过33%的大型机构将采用智能决策的实践。智能决策是组织或个⼈综合利⽤多种智能技术和⼯具，基于既定⽬标，对相关数据进⾏建模、分析并得到决策的过程。该过程综合约束条件、策略、偏好、不确定性等因素，可⾃动实现决策，以⽤于解决新增⻓时代⽇益复杂的⽣产、⽣活问题。
白皮书指出，经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对业务决策的质量提出了更高的要求。数据基础建设逐步完善，机器学习与运筹优化技术的结合与突破，都为智能决策提供了更加成熟的技术可行性。工业生产各环节成本关联性强且有相互制约性，仅考虑单一环节成本则会陷入“木桶效应”，因此智能决策应用要以全局优化为目标，实现企业综合收益最大化。智能决策技术在工业互联网建设中的广泛运用，将全面激活工业数据，为我国智能制造装上“决策大脑”，将有效助力实体经济提质降本增效。近年来，很多工业头部企业已经通过智能决策实现了跨越式的业绩突破与业务变⾰，智能决策也在碳足迹、碳排放等能耗、减排等工业领域的关切问题中凸显了越来越重要的作用，随着市场认知深化与技术迭代，智能决策技术也将广泛应用于更多工业场景，帮助企业实现智能化转型，赋能实体经济。