数字技术与实体经济的深度融合，是制造业高质量发展的必由之路。然而在数字化转型浪潮中，不少企业的服务器里虽囤积了大量数据，关键决策却仍依靠经验驱动。
破解这一难题，关键在于打破传统路径依赖，利用人工智能这一引擎，推动软件服务从单纯的工具支撑向深度的智能驱动转型，让数据“说话”、真正“活”起来。
AI赋能，让系统从数据记录变为懂行专家。数据是企业的重要资产，而脱离业务逻辑的数据，则丧失了创造价值的能力。引入AI技术，关键在于赋予系统理解能力。系统真正“读懂”业务后，不仅能处理结构化报表，更能深度解析工艺文档、维修日志等非结构化数据，让隐性经验变得更可执行。
AI驱动，让管理从事后“救火”变为事前干预。AI技术的应用，可将管理介入的时间点大幅前移，通过对历史数据与实时状态的综合研判，并结合对市场舆情、一线反馈等非结构化信息的分析，进行趋势预测与风险预警。无论是库存的智能调控，还是生产排程的动态优化，AI技术的运用都能使运营效率实现质变。
以价值为本，推动软件服务商完成从“贩卖功能”向“交付结果”的服务升级。制造业企业引进软件服务是为了解决实际管理痛点，这倒逼软件服务商摒弃单纯的卖产品思维，利用AI技术赋能业务链条，构建业务流程透明、生产过程可控、经营结果可测的现代化管理体系，将技术红利转化为企业的管理与发展红利。
从“上系统”到“用数据”，不仅是技术的升级，更是管理思维的革新。用好AI这一关键增量，唤醒制造业企业的“数字大脑”，在数字化转型的赛道上跑出加速度，为中国制造注入智慧动能。
（作者袁 哲，为浙江大学金融研究院研究员，记者窦瀚洋整理）
数字技术与实体经济的深度融合，是制造业高质量发展的必由之路。然而在数字化转型浪潮中，不少企业的服务器里虽囤积了大量数据，关键决策却仍依靠经验驱动。
破解这一难题，关键在于打破传统路径依赖，利用人工智能这一引擎，推动软件服务从单纯的工具支撑向深度的智能驱动转型，让数据“说话”、真正“活”起来。
AI赋能，让系统从数据记录变为懂行专家。数据是企业的重要资产，而脱离业务逻辑的数据，则丧失了创造价值的能力。引入AI技术，关键在于赋予系统理解能力。系统真正“读懂”业务后，不仅能处理结构化报表，更能深度解析工艺文档、维修日志等非结构化数据，让隐性经验变得更可执行。
AI驱动，让管理从事后“救火”变为事前干预。AI技术的应用，可将管理介入的时间点大幅前移，通过对历史数据与实时状态的综合研判，并结合对市场舆情、一线反馈等非结构化信息的分析，进行趋势预测与风险预警。无论是库存的智能调控，还是生产排程的动态优化，AI技术的运用都能使运营效率实现质变。
以价值为本，推动软件服务商完成从“贩卖功能”向“交付结果”的服务升级。制造业企业引进软件服务是为了解决实际管理痛点，这倒逼软件服务商摒弃单纯的卖产品思维，利用AI技术赋能业务链条，构建业务流程透明、生产过程可控、经营结果可测的现代化管理体系，将技术红利转化为企业的管理与发展红利。
从“上系统”到“用数据”，不仅是技术的升级，更是管理思维的革新。用好AI这一关键增量，唤醒制造业企业的“数字大脑”，在数字化转型的赛道上跑出加速度，为中国制造注入智慧动能。
（作者袁 哲，为浙江大学金融研究院研究员，记者窦瀚洋整理）
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