本文由衡石科技首席數(shù)據(jù)科學家陳家耀投遞并參與由數(shù)智猿×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟共同推出的《2025中國數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級先鋒人物》榜單/獎項評選。

在數(shù)字經(jīng)濟加速滲透的今天，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已從 “選擇題” 變成 “生存題”。從早期的信息化建設到如今的AI智能化升級，中國企業(yè)的數(shù)智化之路走過了數(shù)十年歷程，卻仍有大量企業(yè)在轉(zhuǎn)型中步履維艱。究其根本，轉(zhuǎn)型的復雜性、行業(yè)的差異性以及技術的快速迭代，都讓這場變革充滿挑戰(zhàn)。在這一背景下，專家型的細分場景解決方案廠商正逐漸成為企業(yè)轉(zhuǎn)型成功的關鍵支撐——他們不僅是技術落地的執(zhí)行者，更是行業(yè)經(jīng)驗的沉淀者、轉(zhuǎn)型路徑的引領者。

企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型：

一場由點及面的持久戰(zhàn)

縱觀企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的歷史進程，不難發(fā)現(xiàn)一個顯著規(guī)律：真正成功的轉(zhuǎn)型往往不是通過顛覆性的大變革實現(xiàn)的，而是依靠由點及面的漸進式升級完成的。這種 “潤物細無聲” 的轉(zhuǎn)型模式，既符合企業(yè)組織變革的內(nèi)在規(guī)律，也適應了中國企業(yè)復雜多樣的發(fā)展現(xiàn)狀。

從歷史經(jīng)驗來看，大變革式的轉(zhuǎn)型成功案例寥寥無幾。無論是制造業(yè)的自動化改造還是服務業(yè)的流程重構(gòu)，試圖通過 “一刀切” 的方式實現(xiàn)全面數(shù)智化的企業(yè)，大多面臨著巨大的挑戰(zhàn)。某大型制造企業(yè)曾嘗試在一年內(nèi)完成全廠區(qū)的智能化改造，投入巨資更換全套生產(chǎn)系統(tǒng)，結(jié)果因新舊流程銜接不暢、員工適應性不足等問題導致生產(chǎn)效率不升反降，最終不得不暫停項目進行調(diào)整。類似的案例在不同行業(yè)反復上演，印證了大變革式轉(zhuǎn)型的高風險特性。

深究大變革式轉(zhuǎn)型難以成功的根源，其核心矛盾在于變革與慣性的沖突。大變革往往遵循 “不破不立” 的邏輯，需要打破企業(yè)長期形成的現(xiàn)有流程和組織架構(gòu)，這必然會觸動既有的利益格局和工作習慣，產(chǎn)生強大的慣性阻力。這種阻力不僅來自基層員工對新流程的不適應，更來自管理層對變革風險的擔憂。要推動這樣的大變革，既需要決策者具備 “壯士斷腕” 的決心，頂住短期業(yè)績波動的壓力；也需要執(zhí)行者擁有超強的執(zhí)行力，協(xié)調(diào)各方資源推進落地。然而，在現(xiàn)實中，能夠同時滿足這兩大要求的企業(yè)寥寥無幾。

相比之下，由點及面的漸進式轉(zhuǎn)型則展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。這種模式以具體業(yè)務場景為切入點，在不影響企業(yè)正常運營的前提下，先在單個場景中實現(xiàn)數(shù)智化突破，再逐步將成功經(jīng)驗復制到其他領域。某連鎖零售企業(yè)的轉(zhuǎn)型之路頗具代表性：其首先從庫存管理場景入手，通過部署智能庫存系統(tǒng)實現(xiàn)了商品周轉(zhuǎn)率提升20%；隨后將數(shù)據(jù)化管理經(jīng)驗延伸至采購、銷售等環(huán)節(jié)，最終在三年內(nèi)完成了全鏈條的數(shù)智化改造。這種 “潤物細無聲” 的轉(zhuǎn)型方式，讓員工在實際工作中逐步感受數(shù)智化帶來的價值，從而降低了變革阻力，實現(xiàn)了生產(chǎn)制造、財務、人事等各個場景的平滑過渡。

由點及面的轉(zhuǎn)型邏輯不僅符合企業(yè)組織變革的客觀規(guī)律，更契合中國企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。中國企業(yè)數(shù)量眾多、行業(yè)差異巨大，既有大型央企、跨國集團，也有大量的中小微企業(yè)，不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)數(shù)智化基礎參差不齊。如果采用統(tǒng)一的大變革模式，必然會出現(xiàn) “水土不服” 的問題。而漸進式轉(zhuǎn)型則允許企業(yè)根據(jù)自身實際情況選擇轉(zhuǎn)型節(jié)奏和重點領域，實現(xiàn) “量體裁衣” 式的升級。

細分場景ISV

是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關鍵突破點

企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的 “由點及面” 特性，決定了細分場景解決方案廠商在轉(zhuǎn)型過程中的核心地位。這些專注于特定業(yè)務領域的廠商，如同轉(zhuǎn)型戰(zhàn)場上的 “特種兵”，在一個個具體的業(yè)務場景中幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化突破，最終匯聚成全面轉(zhuǎn)型的強大力量。

在企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的版圖中，不同業(yè)務場景呈現(xiàn)出截然不同的數(shù)字化需求。生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)需要物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術實現(xiàn)設備互聯(lián)與數(shù)據(jù)采集；財務部門關注業(yè)財一體化與智能風控；人力資源領域則聚焦于人才畫像與組織效能分析。每個場景都有其獨特的業(yè)務邏輯、流程規(guī)范和數(shù)據(jù)特點，這就要求解決方案廠商具備深厚的場景認知能力。大型綜合服務商雖然技術全面，但在具體場景的深度理解上往往難以與專業(yè)廠商相比。例如，在智能制造領域，專注于MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）的廠商對生產(chǎn)排程、質(zhì)量追溯等場景的理解遠勝于通用軟件服務商；在零售行業(yè)，專注于CRM（客戶關系管理）的廠商更能把握消費者行為分析的核心要點。

細分場景解決方案廠商的價值不僅體現(xiàn)在技術落地層面，更在于他們能夠為企業(yè)提供 “小步快跑” 的轉(zhuǎn)型路徑。對于大多數(shù)企業(yè)而言，數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項復雜的系統(tǒng)工程，面臨著技術、人才、資金等多重挑戰(zhàn)。如果一開始就追求全面轉(zhuǎn)型，很容易陷入 “攤子鋪得太大、資源跟不上” 的困境。而細分場景廠商則能夠幫助企業(yè)找到轉(zhuǎn)型的 “突破口”，通過單個場景的成功落地積累經(jīng)驗、培養(yǎng)人才、驗證價值，為后續(xù)的全面轉(zhuǎn)型奠定基礎。某汽車零部件企業(yè)通過引入智能倉儲解決方案，首先實現(xiàn)了倉庫管理的數(shù)字化，在提升倉儲效率30%的同時，培養(yǎng)了一批具備數(shù)據(jù)分析能力的員工，為后續(xù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化改造儲備了寶貴的人才資源。

隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的深入，企業(yè)對場景化解決方案的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。據(jù)相關研究機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，中國企業(yè)級SaaS市場中，垂直行業(yè)解決方案的增速顯著高于通用型解決方案，這一趨勢充分印證了細分場景廠商的市場價值。在政策層面，國家也在不斷加大對細分領域解決方案的支持力度，通過 “專精特新” 企業(yè)培育等政策引導廠商深耕細分市場，這為細分場景解決方案廠商的發(fā)展創(chuàng)造了良好的政策環(huán)境。

細分場景廠商的崛起也推動了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的生態(tài)化發(fā)展。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的過程中，沒有任何一家廠商能夠提供所有場景的解決方案，企業(yè)需要整合不同領域的技術和服務。這就要求細分場景廠商具備開放合作的能力，通過API接口、平臺化架構(gòu)等方式實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的無縫對接。這種生態(tài)化的合作模式，不僅提高了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的效率，也促進了行業(yè)整體技術水平的提升。

從實施者到引領者：

ISV的角色認知需要升級

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，優(yōu)秀的解決方案廠商不應止步于 “按需求做開發(fā)” 的執(zhí)行者，而應成為 “輸出行業(yè)智慧” 的引領者。這種角色升級既是企業(yè)轉(zhuǎn)型的必然要求，也是廠商自身價值提升的核心路徑。

傳統(tǒng)的IT服務模式中，解決方案廠商往往處于被動地位，企業(yè)提出具體需求，廠商負責技術實現(xiàn)。這種模式在數(shù)智化轉(zhuǎn)型初期或許能夠滿足企業(yè)的基本需求，但隨著轉(zhuǎn)型的深入，其局限性日益凸顯。許多企業(yè)雖然有轉(zhuǎn)型意愿，但對數(shù)字化技術的應用場景、實施路徑缺乏清晰認知，提出的需求往往停留在表面，難以觸及轉(zhuǎn)型的核心痛點。如果廠商僅僅被動執(zhí)行，很容易導致 “技術孤島”“數(shù)據(jù)煙囪” 等問題，無法實現(xiàn)真正的價值創(chuàng)造。某餐飲連鎖企業(yè)曾自行設計會員管理系統(tǒng)需求，要求廠商按照其既定邏輯開發(fā)，結(jié)果系統(tǒng)上線后發(fā)現(xiàn)與門店實際運營流程脫節(jié)，不僅沒有提升效率，反而增加了管理成本。

解決方案廠商向 “引領者” 的轉(zhuǎn)型，核心在于輸出行業(yè)咨詢價值。在服務眾多客戶的過程中，細分場景廠商積累了豐富的實踐經(jīng)驗，能夠提煉出普適性的行業(yè)規(guī)律和最佳實踐。這些沉淀的知識和經(jīng)驗，對于其他企業(yè)具有重要的借鑒意義，能夠幫助他們少走彎路、提高轉(zhuǎn)型成功率。例如，專注于醫(yī)藥行業(yè)ERP解決方案的廠商，在服務了上百家醫(yī)藥企業(yè)后，對GMP（藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范）、藥品追溯等政策要求和業(yè)務流程有著深刻理解，能夠為新客戶提供從合規(guī)管理到效率提升的全方位咨詢服務，而不僅僅是軟件實施。

行業(yè)咨詢價值的輸出能力，已成為衡量解決方案廠商競爭力的核心指標。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)越來越意識到，真正有價值的不是單純的技術或軟件，而是蘊含在技術背后的管理思想和業(yè)務邏輯。解決方案廠商通過輸出行業(yè)咨詢價值，能夠幫助企業(yè)重構(gòu)業(yè)務流程、優(yōu)化組織架構(gòu)、提升管理水平，實現(xiàn)從 “技術賦能” 到 “管理變革” 的深層轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型不僅能為企業(yè)創(chuàng)造直接的經(jīng)濟效益，更能提升其長期競爭力。

專家級Know-how：

廠商與企業(yè)的雙贏之路

細分場景解決方案廠商在長期服務客戶的過程中沉淀的專家級行業(yè)know-how，既是幫助企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的 “金鑰匙”，也是廠商自身提升產(chǎn)品附加值的 “護城河”。這種知識沉淀形成了廠商與企業(yè)之間的雙贏格局，推動著整個行業(yè)的數(shù)智化水平不斷提升。

行業(yè)know-how的沉淀源于大量實踐案例的積累與提煉。每個行業(yè)都有其獨特的業(yè)務邏輯、運營模式和發(fā)展規(guī)律，這些知識難以通過書本或理論學習完全掌握，必須通過長期的實踐積累。解決方案廠商在服務不同客戶的過程中，接觸到各種復雜的業(yè)務場景和問題挑戰(zhàn)，通過分析、總結(jié)、優(yōu)化，逐漸形成對行業(yè)本質(zhì)的深刻理解。例如，在金融行業(yè)，風控解決方案廠商通過處理海量的信貸數(shù)據(jù)和風險案例，能夠精準把握不同行業(yè)客戶的風險特征，建立科學的風控模型；在物流領域，運輸管理解決方案廠商通過優(yōu)化成千上萬條運輸線路，總結(jié)出不同場景下的最優(yōu)配載方案和路徑規(guī)劃邏輯。這些沉淀的know-how能夠幫助新客戶快速解決共性問題，同時為個性化需求提供專業(yè)建議。

對于企業(yè)而言，引入具備專家級know-how的解決方案，意味著能夠站在行業(yè)巨人的肩膀上實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。許多企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中面臨的最大挑戰(zhàn)不是技術本身，而是如何將技術與業(yè)務深度融合。解決方案廠商沉淀的行業(yè)最佳實踐，為企業(yè)提供了可復制、可借鑒的轉(zhuǎn)型模板，能夠大幅降低試錯成本。某機械制造企業(yè)在引入智能生產(chǎn)解決方案時，廠商基于其服務多家同行的經(jīng)驗，為該企業(yè)提供了從設備選型、數(shù)據(jù)采集到產(chǎn)能優(yōu)化的全流程建議，使項目實施周期縮短了40%，投資回報率提升了25%。這種基于行業(yè)know-how的精準服務，遠比單純的技術實施更有價值。

對于解決方案廠商而言，行業(yè)know-how的沉淀能夠顯著提升產(chǎn)品附加值和市場競爭力。在數(shù)字化解決方案市場競爭日益激烈的今天，單純依靠技術差異形成競爭優(yōu)勢的難度越來越大，而蘊含在產(chǎn)品中的行業(yè)知識和經(jīng)驗則成為差異化競爭的關鍵。SAP等國際知名企業(yè)之所以能夠保持高毛利，一個重要原因就是其產(chǎn)品不僅是一套軟件系統(tǒng)，更是一套經(jīng)過實踐驗證的管理方法論和行業(yè)最佳實踐。中國的解決方案廠商正在沿著這條路徑前行，通過沉淀行業(yè)know-how，將單純的技術服務升級為 “軟件+咨詢+知識” 的綜合解決方案，實現(xiàn)從 “賣產(chǎn)品” 到 “賣價值” 的轉(zhuǎn)型。

行業(yè)know-how的沉淀是一個持續(xù)迭代、不斷優(yōu)化的過程。隨著技術的進步、政策的變化和市場的演進，行業(yè)的業(yè)務模式和管理需求也在不斷調(diào)整。解決方案廠商需要建立有效的知識管理體系，及時收集客戶反饋、跟蹤行業(yè)動態(tài)、總結(jié)實踐經(jīng)驗，不斷更新和完善自身的know-how。這種持續(xù)迭代的能力，不僅能保證廠商的解決方案始終保持領先性，也能為企業(yè)提供適應變化的動態(tài)轉(zhuǎn)型支持。

AI浪潮下的場景知識沉淀者

隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，新一輪科技革命正深刻改變著企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的格局。在這場新的AI浪潮中，細分場景解決方案廠商的價值更加凸顯 —— 他們是通用智能與場景知識的融合者，是AI技術落地的關鍵推動者。

AI技術的落地應用，離不開通用智能與場景知識的有機結(jié)合。大語言模型等通用AI技術能夠提供強大的自然語言處理、知識問答、邏輯推理等通用智能能力，但這些能力要轉(zhuǎn)化為具體的生產(chǎn)力，必須與特定場景的業(yè)務知識相結(jié)合。例如，通用大語言模型雖然能夠理解自然語言，但要實現(xiàn)財務報表的智能分析，必須結(jié)合財務會計準則、行業(yè)財務指標等專業(yè)知識；要實現(xiàn)醫(yī)療影像的智能診斷，必須結(jié)合醫(yī)學影像特征、疾病診斷標準等醫(yī)學知識。脫離場景知識的通用智能，就像沒有彈藥的武器，難以發(fā)揮實際作用。

解決方案廠商是場景知識的最佳沉淀者和轉(zhuǎn)化者。在長期服務特定行業(yè)、特定場景的過程中，解決方案廠商積累了豐富的場景數(shù)據(jù)、業(yè)務規(guī)則和經(jīng)驗知識，這些都是AI模型訓練和應用落地的關鍵要素。他們能夠?qū)㈦[性的場景知識轉(zhuǎn)化為顯性的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和規(guī)則，為AI模型提供高質(zhì)量的 “養(yǎng)料”。例如，專注于法律行業(yè)解決方案的廠商，能夠?qū)⒑Ａ康呐欣⒎ㄒ?guī)等知識結(jié)構(gòu)化，結(jié)合大語言模型開發(fā)出智能合同審查、法律風險預警等應用；專注于教育行業(yè)的廠商，則可以基于教學大綱、知識點體系等場景知識，開發(fā)出個性化學習推薦、智能作業(yè)批改等AI應用。

AI時代的場景知識沉淀，對解決方案廠商提出了新的要求。與傳統(tǒng)的know-how沉淀不同，AI場景知識不僅包括業(yè)務流程和規(guī)則，還包括高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)、算法模型和應用場景。解決方案廠商需要建立 “數(shù)據(jù)+知識+模型” 三位一體的場景知識體系：通過數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)的采集、清洗和管理；通過知識圖譜等技術構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的場景知識網(wǎng)絡；通過與AI技術廠商合作或自主研發(fā)，開發(fā)適應場景需求的AI模型。這種體系的建立，能夠?qū)崿F(xiàn)AI技術與場景知識的深度融合，推動AI應用從 “實驗室” 走向 “生產(chǎn)線”。

解決方案廠商在AI落地中的關鍵作用，已得到市場的廣泛認可。越來越多的企業(yè)意識到，AI項目的成功不僅取決于算法的先進性，更取決于對業(yè)務場景的理解深度和場景知識的積累程度。許多大型科技公司雖然擁有強大的AI技術研發(fā)能力，但在具體行業(yè)場景的落地中，仍需要與細分場景解決方案廠商合作，借助他們的場景知識實現(xiàn)技術價值的轉(zhuǎn)化。這種 “通用AI廠商+場景解決方案廠商” 的合作模式，正在成為AI技術落地的主流范式。

在AI技術快速迭代的背景下，解決方案廠商需要保持持續(xù)學習和創(chuàng)新的能力。AI技術的發(fā)展日新月異，新的模型、新的算法、新的應用場景不斷涌現(xiàn)。解決方案廠商必須密切關注技術動態(tài)，及時將最新的AI技術與自身的場景知識相結(jié)合，開發(fā)出更具競爭力的解決方案。同時，他們還需要幫助企業(yè)理解AI技術的應用邊界和價值潛力，避免盲目跟風或過度投入，實現(xiàn)AI技術的理性應用和價值最大化。

中國企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一場長期而艱巨的系統(tǒng)工程，需要企業(yè)自身的堅定決心，更需要生態(tài)伙伴的協(xié)同支持。在由點及面的轉(zhuǎn)型進程中，細分場景的專家型解決方案廠商正扮演著越來越重要的角色。他們通過沉淀專家級行業(yè)know-how，輸出行業(yè)咨詢價值，將通用技術與場景知識深度融合，不僅幫助企業(yè)少走彎路、提高轉(zhuǎn)型成功率，也實現(xiàn)了自身的價值升級。

隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的不斷深入和AI技術的持續(xù)滲透，解決方案廠商的 “專家屬性” 將更加凸顯。未來，那些能夠深刻理解行業(yè)需求、持續(xù)沉淀場景知識、引領轉(zhuǎn)型方向的廠商，必將在市場競爭中占據(jù)有利地位，成為推動中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的中堅力量。而企業(yè)與解決方案廠商的良性互動、協(xié)同創(chuàng)新，也將共同譜寫中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新篇章。

展望未來，隨著數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模進一步擴大，以可信數(shù)據(jù)空間為代表的數(shù)據(jù)流通交付形式將進一步得到深化應用，同時也催生可信數(shù)據(jù)空間向著更加安全、高效、互聯(lián)互通的方向發(fā)展，將為數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)流通帶來發(fā)展新動能。

·申報人“陳家耀”簡介：

陳家耀，衡石科技首席數(shù)據(jù)科學家、AI項目負責人，擁有近20年數(shù)據(jù)分析、機器學習與大數(shù)據(jù)領域經(jīng)驗。曾任愛奇藝廣告數(shù)據(jù)團隊負責人；秒針信息算法團隊負責人。加入衡石后，牽頭HENGSHI SENSE平臺智能化與增強分析等方向的迭代升級，推動ChatBI、AI Agent等功能在各個行業(yè)合作伙伴的應用場景中落地。

來源：數(shù)據(jù)猿