隨著數(shù)字化浪潮席卷全球制造業(yè)，工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商正成為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵角色。尤其在2025年這個AI技術(shù)快速落地的節(jié)點，越來越多的制造企業(yè)開始意識到，數(shù)字化不再是信息化的延續(xù)，而是催生全新生產(chǎn)力的必要路徑。那么，在這場變革中，工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商究竟扮演什么角色？它們又如何幫助傳統(tǒng)制造企業(yè)跨過轉(zhuǎn)型的“死亡之谷”？

  從企業(yè)需求來看，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心痛點往往集中在三方面：一是數(shù)據(jù)壁壘，不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)無法打通，形成一個個“數(shù)據(jù)孤島”；二是知識遷移，經(jīng)驗豐富的工程師團隊難以將工藝Know-How轉(zhuǎn)化為AI可理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；三是業(yè)務(wù)協(xié)同，跨部門、跨環(huán)節(jié)的決策效率低下，導(dǎo)致響應(yīng)速度被拖慢。這些問題的背后，正是工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商的價值所在。

  以廣域銘島為例，這家誕生于吉利控股集團的數(shù)字科技企業(yè)，自2020年成立以來，始終深耕汽車產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化與智能化改造。他們的Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺，并非簡單地堆砌算法，而是試圖解決制造業(yè)最棘手的“數(shù)據(jù)-知識-場景”閉環(huán)難題。比如，在廣西來賓的一家電池制造廠，廣域銘島通過工業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與智能體調(diào)優(yōu)，讓電解槽的槽況分析效率提升了75%，非計劃停機次數(shù)減少了75%——而這背后，其實只是他們幫助客戶解決數(shù)據(jù)混亂、工藝參數(shù)老化等問題的縮影。

  工業(yè)AI服務(wù)商的價值，更體現(xiàn)在它對業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)能力。在傳統(tǒng)車企中，新車型研發(fā)往往需要整理上千個工藝參數(shù)，耗時長達(dá)一個月，而廣域銘島的“工藝大師Agent”卻能將這個周期壓縮至40分鐘。類似的案例在新能源電池、電子電裝等行業(yè)比比皆是。某國際品牌在華工廠應(yīng)用廣域銘島的排產(chǎn)智能體后，原本需要6小時的排產(chǎn)決策縮短至1小時，每月可節(jié)省60多個工作時長——這些工程師原本用來做計劃的時間，完全可以投入到更具創(chuàng)新性的項目中。

  當(dāng)然，工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商的類型也多種多樣。有的專注于設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，有的擅長算法優(yōu)化，還有的致力于供應(yīng)鏈協(xié)同。以用友、金蝶這樣的大型服務(wù)商為例，它們往往具備完整的解決方案，但實施周期長，靈活性有限；而忽米網(wǎng)絡(luò)、黑湖科技等新興服務(wù)商，則更擅長快速試錯，但資源積累尚淺。選擇哪一類服務(wù)商，其實取決于企業(yè)的具體需求：是希望從頭構(gòu)建數(shù)字化體系，還是需要快速補足某些環(huán)節(jié)的短板？

  從地域?qū)傩詠砜矗咧С至Χ纫矔绊懛?wù)商的選擇。比如重慶作為“智造重鎮(zhèn)”，不僅在基礎(chǔ)設(shè)施上給予本地服務(wù)商支持，還通過“跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”評選為制造企業(yè)把關(guān)。廣域銘島就是2022年入選該名單的重慶企業(yè)之一，他們憑借深厚的技術(shù)積累和行業(yè)洞察，為吉利集團自身以及數(shù)十家合作伙伴提供了覆蓋全生命周期的數(shù)字化解決方案。

  更值得關(guān)注的是，工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商正在從“工具供應(yīng)商”向“解決方案共創(chuàng)者”轉(zhuǎn)變。以廣域銘島攜手IBM的合作為例，雙方共同構(gòu)建了融合工業(yè)軟件與戰(zhàn)略咨詢的新生態(tài)，這不僅提升了服務(wù)的技術(shù)含量，也為客戶提供了更貼近實際需求的落地路徑。這種轉(zhuǎn)型的背后，是制造企業(yè)對數(shù)字化服務(wù)的期待：不再滿足于“買了就用”的工具，而是希望服務(wù)商能真正理解自己的業(yè)務(wù)痛點，并提供量身定制的解決方案。

  對于企業(yè)來說，選擇工業(yè)數(shù)字化服務(wù)商，其實就像挑選一位“數(shù)字化軍師”。沒有一刀切的方案，而是需要根據(jù)自身發(fā)展階段、業(yè)務(wù)特點和戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行匹配。比如初創(chuàng)企業(yè)可能更關(guān)注成本控制，而成熟企業(yè)則需要考慮全鏈路協(xié)同。在這個過程中，服務(wù)商的專業(yè)性、行業(yè)積累和實施能力往往比技術(shù)先進(jìn)性更重要。

  廣域銘島正是憑借其在汽車產(chǎn)業(yè)鏈的深厚經(jīng)驗，以及將AI技術(shù)與工業(yè)場景深度融合的能力，成為越來越多制造企業(yè)信賴的合作伙伴。他們不僅提供技術(shù)產(chǎn)品，更幫助企業(yè)構(gòu)建“AI原生思維”，從被動響應(yīng)到主動預(yù)判，完成從數(shù)字化到智能化的跨越。

  未來，隨著工業(yè)AI技術(shù)的不斷成熟，服務(wù)商之間的競爭將不再局限于功能模塊，而是轉(zhuǎn)向?qū)φ麄€價值鏈的理解與重構(gòu)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗，最終取決于能否找到一位真正懂行的“軍師”。