报告由 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会联合央企、科技企业、金融机构等数十家单位编制，针对企业 AI 规模化落地难、传统架构适配性不足的痛点，提出数智企业架构（DIEA） 全新范式，为企业从数字化转向数智化提供完整方法论。
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当前我国数字经济与 AI 产业高速发展，2025 年 AI 核心产业规模突破 1.2 万亿元，但超 60% AI 项目试点后无法规模化。根源在于传统企业架构以流程、IT 系统为核心，属于静态人读蓝图，存在三大短板：难以供给 AI 所需业务语义、组织壁垒造成数据割裂、治理仅侧重合规无法驱动价值。而数智化转型核心是智能驱动，要求架构从 “流程导向” 转为 “数据智能导向”，实现人机协同、动态迭代、主动创造业务价值，DIEA 正是弥合业务与 AI “语义鸿沟” 的核心载体。
报告创新提出 **“4A+N” 参考框架 **，是 DIEA 核心体系。“4A” 继承优化传统业务、数据、应用、技术四大架构；“N” 新增发展、组织、安全拓展模块，七大模块逻辑联动：发展架构统筹 ESG、新质生产力等多元战略目标，组织架构定义人与智能体分工，业务架构拆解价值流程，数据架构构建全域多模态知识底座，应用架构封装可调用智能服务，技术架构提供异构算力底座，安全架构贯穿全链路管控 AI、数据风险。框架依托模型、标准、关系、视图四大核心要素，将企业运转转化为机器可计算的结构化资产，为大模型、智能体、RAG 提供标准化业务知识输入。
报告梳理六维范式化演进路径，是企业落地实施路线：思维上建立全局结构化架构思维，摒弃项目局部视角；文化上搭建统一架构术语，消除业务、数据、AI 团队沟通壁垒；组织上推行 “一把手工程”，设立架构委员会与业务 BP 岗位，组建跨领域联合战队；制度上构建设计、生产、运行三态一致管理机制，杜绝架构与业务 “两层皮”；绩效从价值、合规、过程、结果四维量化架构成效；行为层面配套建模、治理、智能三类工具平台，自动化维护架构资产。
同时报告明确五大建设实操要点：架构建设必须高层牵头统筹资源；资产分层为组织级顶层设计、应用级落地流程，兼顾全局统一与业务灵活；结构化、本体化表达是 AI 可用的前提；按业务成熟度区分全面、延迟、差异化管控策略；架构交付不是终点，需建立常态化运营机制持续更新资产。
报告预判行业未来将形成架构与 AI 双向赋能循环：DIEA 为 AI 提供可信业务知识与调用通道，AI 反过来自动建模、智能巡检、挖掘架构资产价值。长期看，行业需突破传统架构理论局限，以本体建模打通业务、数据、智能层，完善工具与产业生态，让架构资产成为企业人机协同运转的核心知识底座，支撑央国企、各行业深度数智化与新质生产力建设。
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