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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
，人民日报记者窦瀚洋整理）

《人民日报》（2026年01月27日02版）