數字技術與實體經濟的深度融合，是制造業高質量發展的必由之路。然而在數字化轉型浪潮中，不少企業的服務器裡雖囤積了大量數據，關鍵決策卻仍依靠經驗驅動。

　　破解這一難題，關鍵在於打破傳統路徑依賴，利用人工智能這一引擎，推動軟件服務從單純的工具支撐向深度的智能驅動轉型，讓數據“說話”、真正“活”起來。

　　AI賦能，讓系統從數據記錄變為懂行專家。數據是企業的重要資產，而脫離業務邏輯的數據，則喪失了創造價值的能力。引入AI技術，關鍵在於賦予系統理解能力。系統真正“讀懂”業務后，不僅能處理結構化報表，更能深度解析工藝文檔、維修日志等非結構化數據，讓隱性經驗變得更可執行。

　　AI驅動，讓管理從事后“救火”變為事前干預。AI技術的應用，可將管理介入的時間點大幅前移，通過對歷史數據與實時狀態的綜合研判，並結合對市場輿情、一線反饋等非結構化信息的分析，進行趨勢預測與風險預警。無論是庫存的智能調控，還是生產排程的動態優化，AI技術的運用都能使運營效率實現質變。

　　以價值為本，推動軟件服務商完成從“販賣功能”向“交付結果”的服務升級。制造業企業引進軟件服務是為了解決實際管理痛點，這倒逼軟件服務商摒棄單純的賣產品思維，利用AI技術賦能業務鏈條，構建業務流程透明、生產過程可控、經營結果可測的現代化管理體系，將技術紅利轉化為企業的管理與發展紅利。

　　從“上系統”到“用數據”，不僅是技術的升級，更是管理思維的革新。用好AI這一關鍵增量，喚醒制造業企業的“數字大腦”，在數字化轉型的賽道上跑出加速度，為中國制造注入智慧動能。

　　（作者為浙江大學金融研究院研究員，本報記者竇瀚洋整理）

　　《 人民日報 》（ 2026年01月27日 02 版）

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