文章核心观点 - 软件行业正经历从“耐用品”向“快消品”的根本性转变，软件不再默认长期存在，而是围绕具体任务被快速生产、快速消耗 [1] - 这一转变由软件生产成本、组织方式与商业模式的同步变化推动，是AI时代生产效率提升后的必然结果 [1][22] 从反直觉现象看起：软件为什么开始“用完即弃” - 出现大量生命周期极短、规模极小的软件应用，例如为零时活动或家庭需求开发，用完即删 [2] - 企业端为应对促销活动、旺季周期、临时产线或监管检查等需求快速搭建内部系统，任务完成后即被弃用或整体重构，而非长期维护 [3] - 零代码平台、AI代码生成和云资源按需计费使软件开发成本从“数十万、数月”下降到“几百元、几天”，催生了大量原本不值得系统化的需求 [4] - 根据“杰文斯悖论”，AI让代码生产极其廉价并未减少软件开发，反而推动软件进入更多场景，导致软件数量膨胀而单个软件生命周期缩短 [4] 四个正在同时发生的结构性变化 - **软件形态转变**：软件从长期运行的系统转向以完成一次任务的能力出现，例如多智能体平台自动拆解任务并交付结果，或制造业中智能体以秒级响应完成任务后即进入下一次调用，软件成为被反复消耗的生产要素 [6] - **主导权转移**：低代码/无代码平台普及使业务部门开始主导系统搭建，Gartner与IBM研究指出约70%的新应用将在2025年前后通过低代码或无代码方式完成，国内平台已支撑百万级企业用户 [7] - **成本对比变化**：AI开发工具改变了维护与重写的成本对比，使整体重写比持续维护更划算，例如某互联网公司将90天开发周期压缩至30天，内部系统在一年内经历多次整体替换 [8] - **商业模式演进**：结果付费模式为短生命周期软件提供商业合理性，企业更愿为可量化的业务结果付费，如AI客服按销售提升分成、工业设备按产出计费 [9] To B软件行业正在承受的四重冲击 - **产品标准失效**：传统围绕架构优雅、长期可扩展性、易于维护的“好产品”标准正在失效，企业更关注交付速度、结果可量化验证及弃用重建成本是否足够低 [11][12][13] - **研发模式转向**：研发从围绕统一系统持续演进转向重心前移至组件、模板、工作流及智能体协作规则的设计，目标是搭建高效率的生产线以快速组合和复制能力 [14] - **定价逻辑变化**：按年订阅、按账号收费的模式合理性下降，厂商开始尝试按结果付费、按任务计费或按调用量计费，使成本与业务价值直接对应，削弱了对年度经常性收入的高度依赖 [15] - **客户关系演变**：客户关系从长期绑定走向项目制协作，厂商更多扮演高效执行者和能力提供者，需通过效率、结果和专业度持续赢得合作，而非依赖系统迁移成本形成锁定 [16] 边界与代价：哪些软件不应被消费品化 - **适用场景**：消费品化模式适用于个人微需求、部门级临时项目、探索性验证及流程清晰、结果可快速检验的任务型场景，价值体现在及时完成任务 [17] - **不适用边界**：核心业务系统、安全与合规系统、金融交易、医疗、航空航天等高可靠领域必须坚持长期可维护的软件逻辑，稳定性、可解释性、可追责性高于交付速度和灵活性 [18][19] - **潜在风险**：在不具备条件的领域盲目推动消费品化可能累积技术债务、削弱对关键流程的理解，并在合规和安全层面留下难以追溯的风险 [20] - **未来格局**：软件行业将呈现分化格局，一端是强调速度、低成本和结果导向的快消品软件，另一端是强调质量、稳定性和长期价值的精品系统 [20] - **企业所需能力**：企业需要具备区分和匹配不同软件形态的能力，而非在两者间二选一 [21] 结语 - 软件消费品化是AI时代生产效率提升后的必然结果，当代码生成成本趋近于零，软件数量必然爆发，生命周期必然缩短 [22] - 趋势既带来数字垃圾和技术债务的风险，也释放了低成本构建工具、验证想法的创造力 [23][24] - 关键在于建立判断力，以决定哪些软件应该快、哪些必须慢，哪些可以用完即弃、哪些值得长期投入，这种分层能力将决定企业与软件厂商在新周期中的位置 [24][25]

事件概述 - 国家领导人于9日上午视察位于北京亦庄的国家信创园，了解信息技术应用创新和北京加快建设国际科技创新中心情况，并察看了代表性科技创新成果展示，与科研人员及科技企业负责人代表进行了交流 [4][20] 产业生态与园区规模 - 国家信创园已集聚超过 **700** 家企业，覆盖了从CPU、操作系统、数据库、整机、网络安全到应用软件等信息技术应用创新的核心产业链环节 [5][21] 核心参与企业及业务 - **龙芯中科 (688047)**：国产CPU龙头，采用自主指令集LoongArch，在党政与终端市场份额领先 [6][22] - **飞腾信息 (中国长城旗下, 000066)**：信创整机与芯片整合领军企业，提供FT系列CPU及服务器/终端整机，生态适配完善 [6][22] - **海光信息 (688041)**：提供通用CPU和DCU芯片，是高性能计算与数据中心芯片的主力 [7][22] - **统信软件**：国产桌面与服务器操作系统的核心厂商，拥有丰富的适配生态 [8][23] - **麒麟软件 (中国软件旗下, 600536)**：提供银河麒麟操作系统，是党政、金融等关键行业的核心供应商 [9][24] - **达梦数据库**：国产数据库标杆，其DM系列数据库在事务处理性能上领先 [10][25] - **人大金仓**：其KingbaseES数据库在政务与央企市场渗透率高 [11][26] - **中科曙光 (603019)**：算力基础设施龙头，提供曙光服务器和超算系统，液冷技术领先 [12][27] - **中国长城 (000066)**：信创整机国产化闭环核心企业，提供基于飞腾平台的整机及信创终端 [13][28] - **亚信安全 (688225)**：信创环境安全防护领军企业，提供信创安全底座及终端安全产品，适配能力强 [14][29] - **深信服 (300454)**：企业级安全与云计算解决方案龙头，提供防火墙、零信任安全等产品 [15][29] - **金山办公 (688111)**：国产办公软件龙头，WPS Office信创适配广泛 [15][29] - **用友网络 (600588)**：企业管理软件信创改造核心厂商，提供ERP及企业云服务 [16][30] - **中芯国际 (亦庄12英寸厂)**：提供12英寸先进制程的晶圆制造，是国产芯片制造的核心产能支撑 [16][30] - **紫光汉图**：提供信创适配与解决方案 [16][30]

公司数字化与智能化发展 - 公司高度重视数字化、智能化发展 [1] - 公司已搭建并完善ERP、MES、WMS等核心数字化管理系统 [1] - 公司实现了从原材料采购、生产制造到成品交付全流程的端到端数据追溯与精细化运营管理 [1] - 公司具备工业4.0相关实施能力与应用实践 [1] - 公司数字化运营水平持续提升 [1]

涉及的行业与公司 * 行业：钢铁交易、B2B产业互联网、AI应用[1] * 公司：找钢集团[1] 核心业务模式与市场地位 * 公司是中国领先的第三方钢铁交易平台，年交易量约5,000万吨，GMV约1,500亿元[2] * 业务模式为轻资产平台，连接钢铁行业各环节，提供交易、物流、金融和SaaS等一站式服务[3] * 核心钢铁电商业务在中国市场处于领先地位，是国内最大的第三方钢铁交易平台[3] * 平台连接下游约20万用户，每天约2万家客户询价，产生4,000笔订单[6] 收入结构与收费模式 * **交易佣金**：每笔订单完成后收取约6元佣金，佣金每年增长约10%[2][6] * **物流费用**：每吨收费3-5元[2][6] * **SaaS订阅**：年费约3,000元，目前约有8,000多付费订阅[2][3][6] * **金融数据服务费**：根据贷款金额收取千分之五到百分之二的服务费[2][6] * **AI跨品类服务**：按交易额抽成，一般按订单金额的1.5%至2%收费[13] 新业务发展：AI跨品类与国际化 * **AI跨品类服务**：通过AI机器人进行订单匹配，已覆盖芯片、工业电器及有色金属三大品类[2][5] * 2025年交易额达16亿元，收入3亿元，毛利超2,000万元[3][13] * 该业务收入占公司总收入的10%，毛利占5%[2][3][9][13] * **国际化布局**：在中东、东南亚和非洲设立分公司，是一带一路地区最大的产业互联网平台[2][5] * 2024年增速达170%，2025年保持100%增速[2][7] * 2025年国际业务收入10亿元，毛利8,000万元[17] * 2026年计划在迪拜投资1亿人民币建设加工中心，预计三季度开始贡献利润，全年可贡献几千万元毛利[17] AI技术应用与数据资产 * 引入大模型技术后，订单匹配准确度提升至95%[2][9] * 每年沉淀超过1亿条对话数据及百万条结构性订单数据，形成产业互联网数据集[9] * 大模型算法已获得国家网信办备案[9] * 每月消耗30亿个token，由于大模型token成本低，成本基本可忽略不计[15][16] * 现有120名研发人员，每年研发投入的50%左右用于AI开发[15] 财务表现与盈利展望 * 公司预计2026年实现规模盈利[3][11] * 主要费用为人员成本，约4~5亿元，无流量投入，费用相对固定[11] * **短期目标**：达到7,000万吨规模，每吨收费10元，实现约3亿元利润[3][11] * **中期目标**：达到1亿吨规模，每吨收费15元，实现约10亿元利润[3][11] * 整个钢铁行业总量为10亿吨，公司目前市场份额约5%，增长空间大[11] * 表面资产负债率较高系平台资金流转（预收预付款）所致，调整后实际资产负债率约35%[12] 未来发展方向与战略 * 重点打造B2B全流程通用Agent，从寻报价拓展至物流信息匹配及票据支付功能[10] * 积极拥抱腾讯生态，与企业微信合作测试Agent功能，目标将商业模式从B2B+AI升级为A2A平台[2][10] * 计划逐步邀请客户和供应商使用Agent，提高对接效率[18] * 将继续拓展MRO、化工及国际物流等场景[10] * 国际业务将复制商业模式，逐步拓展加工领域以及金融物流等增值服务[7][8] 竞争情况与核心优势 * 主要竞争对手为上海钢联，但其重心在资讯业务，而非交易业务[11] * 数据优势：数据来源于实时交易，是全流程闭环数据（货物、库存、加工、物流、金融），而友商数据采集方式为人工，有滞后性[18] * 与腾讯合作早期推行企业微信，留存大量历史会话信息，形成数据壁垒[18]

文章核心观点 - 工业软件是新型工业化的核心生产资料和关键生产力，其自主可控发展具有紧迫性和必要性，当前处于政策红利带来的有利时间窗口期 [1] - 中国工业软件市场是一个千亿级大盘，2024年市场规模接近3000亿元，但存在核心技术空心化、产业结构失衡等系统性问题，研发设计类软件是“卡脖子”重灾区 [1][17] - 工业软件是一个慢行业，其发展需要耐心和长期主义，同时在技术、市场、产品形态的变化与重构中，也为企业带来了机遇与挑战 [1][39] - 未来工业软件产业将沿着“工具→系统→平台→基因”的路径演变，产品将从售卖功能走向售卖“智慧”，最终形态将是具备自主能力的“工业智能体” [2][48][52] 工业软件发展背景与驱动因素 - **发展紧迫性与必要性**：中国人均GDP在2018年达到1万美元，标志着工业和经济进入分水岭，需创新驱动，工业软件作为工业知识的代码化载体，是创新转型的核心 [1][3] - **政策驱动与定位演变**：在政策层面，工业软件的定位已从“工具”提升为“数字基石”，并正向“工业大脑”和“创新引擎”演进，发展目标强调与AI深度融合及核心技术攻关 [9][10] - **新技术与补贴驱动**：大模型技术提升了工程、数学、计算机能力的转化效率，加速工业软件研发落地；2025年一线城市针对“AI+工业软件”推出了补贴政策，刺激应用创新 [12] - **市场需求驱动**：企业、政府、科研院所构成主要需求方，企业侧采购类别最广且包含国产替代需求，项目金额波动大，多集中在百万元级别 [14][16] 市场现状与核心困境 - **市场规模**：2024年中国工业软件整体市场规模近3000亿元，其中纯软件市场规模约为1100-1400亿元，占全球市场比重约6.8% [17][19] - **产业结构失衡**：呈现“管理软件强、工程软件弱”的特点，经营管理类国产化率高（约70%），而研发设计类国产化率极低（约5%-10%） [17][19] - **核心技术“卡脖子”**：研发设计类软件（如CAD、CAE、EDA）是重灾区，根本原因在于几何内核、求解器等“根技术”缺失，这源于海量真实工业场景试错和工程优化的欠缺 [1][17][23] - **发展难点系统性**：国产工业软件面临技术、场景、生态、商业联动的系统性难题，是“技术债”传导的结果，难以单点突破 [26] 产业链、价值流转与盈利模式 - **产业链特征**：上游（根技术厂商）赚取技术垄断费，壁垒最高；中游（软件产品厂商）赚取行业Know-how溢价；下游用户通过效率提升获利 [20] - **价值流转逻辑**：产业价值分配遵循“技术单向溢价”，越靠近根技术利润越高；同时，围绕工业数据的增值服务价值开始显现，形成“技术溢价”与“数据价值溢价”协同态势 [30] - **当前盈利模式**：欧美企业以软件授权、维护与服务费为主；中国企业以定制化开发、实施与维护费为主；订阅制是市场积极追求的方向，平台与生态分成模式在探索中 [33] - **未来收费可能**：若“制造即服务”、“生成式设计”成为可能，未来可能出现“按产品抽成”的收费方式 [34] 主要玩家成长逻辑与突围方向 - **欧美巨头成长本质**：是“伴随工业化进程的自然生长 + 工业诀窍的代码化 + 资本并购完善覆盖”，其先工业后软件的发展路径具有时间、市场、资本上的不可复制性 [36] - **中国企业成长路径**：是“逆流而上的场景反哺”，需把握国产替代窗口期，依托中国庞大的工业场景，通过绑定共同成长的工业企业来打磨产品、实现技术突围 [36] - **市场锚定策略**：头部客户（如航天、船舶）驱动技术突破；腰部客户赋能现金流和行业知识沉淀；长尾及海外客户有助于扩大营收空间和收集训练数据 [2][50] 技术变革带来的变量与重构 - **云原生的影响**：通过架构解耦增强多人协作能力，并通过万核算力实现按需调用，虽不能替代核心内核研发，但有助于产品差异化竞争、覆盖下沉市场，并可能实现设计-制造-订单一体化 [40][41] - **AI/大模型的影响**：传统AI（如CV/GNN）主要赋能几何拓扑修复、异构数据读取，可打破国外巨头的“数据锁死”；大模型则通过辅助代码生成和自然语言交互，降低软件使用门槛 [43][45] - **企业价值左移的影响**：工业企业研发类数据价值挖掘受关注，利好具备全流程打通能力的平台型厂商和能构建“需求-功能-逻辑-物理”全链路追踪的研发设计服务厂商 [46] 未来产业发展方向 - **产业演变路径**：从提升个人效率的“工具化”、提升业务效率的“系统化”，向提升数据流动效率的“平台化”和提升数据价值效率的“基因化”发展 [48] - **产品形态演进**：在云原生、AI等技术驱动下，产品走向“平台+生态化”，核心能力下沉为API/SDK；最终将跃迁为具备感知、思考、自主任务能力的“工业智能体”或“数字工程师” [52] - **工业智能体特征**：懂自然语言交互、内核知识内嵌且能自主编排、可组装式交付 [52]

报告投资评级 - 维持对鼎捷数智的“买入”评级 [3][75] 报告核心观点 - 鼎捷数智作为国内领先的数智方案提供商，其自主研发的PLM/MES/ERP等核心系统源代码与算法完全自主可控，有望充分受益于工业软件国产替代浪潮 [5][75] - 公司积极探索AI企业级应用，构建了数十款AI Agent创新应用并在多个行业落地，AI相关业务收入增长显著，驱动公司成长新范式 [3][5][75] - 预计公司2025至2027年EPS分别为0.63元、0.75元、0.93元，对应PE分别为89倍、75倍、61倍 [5][76] 公司基本面与业务概览 - 公司是国内领先的数据和智能方案提供商，业务覆盖研发设计、生产控制到运营管理的全方位数智化转型服务，历经43年发展，累计服务客户超50000家 [5][12] - 2025年前三季度，公司实现营收16.14亿元，同比增长2.63%；实现归母净利润0.51亿元，同比增长2.40% [5][21] - 分地区看，2025年前三季度大陆地区营收7.34亿元，同比微降0.15%；非大陆地区营收8.80亿元，同比增长5.06%，主要受AI驱动及东南亚市场开拓推动 [24] - 分业务看，2025年前三季度研发设计类/数字化管理类/生产控制类/AIoT类业务营收分别为0.91亿元、8.77亿元、2.47亿元、3.90亿元，占总营收比重分别为5.61%、54.33%、15.28%、24.14% [15][18] - 生产控制类业务营收同比增长13.28%，主要得益于PLM+AI产品落地及伙伴方案规模化销售 [28] - 工业富联为公司第一大股东，持股14.73%，双方在智能制造、工业互联网领域发挥互补优势 [20][23] 工业软件国产替代机遇 - 我国工业软件市场规模从2019年的1720亿元增至2023年的2824亿元，年均复合增长率13.20%，显著高于全球5.18%的增速 [32] - 工业软件核心环节国产化率较低，其中研发设计类软件国产化率仅约10%，生产控制类为50%，经营管理类为70%，国产替代空间广阔 [38][40] - 外部技术封锁事件频发，倒逼国内工业软件加速发展，自主可控需求紧迫 [42] - “十五五”规划聚焦科技自立自强，政府将工业软件纳入“两新”政策支持范围，行业有望迎来快速发展期 [43][45][46] - 鼎捷数智的PLM、MES、ERP等核心产品源代码与算法完全自主可控，满足国产替代适配要求 [5][48] 公司核心产品市场地位 - **PLM产品**：2024年国内PLM软件市场规模35.1亿元，同比增长21.6%；鼎捷PLM软件收入增长率达22.8%，增速第一 [49] - 在装备制造行业PLM市场份额位列第一，占比6.2%；在高科技电子行业位列第三，占比5.7% [49][50] - **MES产品**：2024年中国MES解决方案总市场规模159.1亿元，同比增长11.4%；其中软件市场规模62.9亿元，同比增长16.3% [53] - 鼎捷MES在高科技电子行业市场份额位列第三，占比8.2%；在汽车零部件和装备制造行业均位列第四，分别占比4.2%和4.5% [53][55] - **ERP产品**：根据2021年前三季度数据，公司在制造业ERP市场以14.8%的销售份额位居本土厂商首位 [57][60] AI驱动与公司AI业务进展 - AI与工业软件加速融合，IDC预测2024-2029年中国AI+工业软件细分市场复合增速将达41.4%，远超核心工业软件19.1%的增速，到2029年渗透率将从9%提升至22% [61] - 政策推动AI赋能工业软件创新升级，2027年目标形成特色行业大模型并推出1000个高水平工业智能体 [66][67] - 公司早在2015年提出“智能+”战略，于2022年发布“鼎捷雅典娜数智原生底座”PaaS平台 [5][68] - 2025年6月，公司基于雅典娜底座发布智能数据套件和企业智能体生成套件，后者包含AI Agent平台（IndepthAI） [71] - 公司已推出数十款AI Agent创新应用，覆盖研发设计、生产制造、质量管控、经营管理、服务售后五大领域，并在汽配、装备、电子等行业形成可复制标杆案例 [5][74] - 截至2025年上半年，公司AI相关业务收入同比增长125.91%，商业化进展顺利 [5][74]

Riding a powerful mix of cloud infrastructure momentum and AI enthusiasm, ORCL stock went on a blistering rally that had investors fully locked in. After delivering strong earnings last year, the stock rose – most notably in September, when shares jumped nearly 36% in a single session following a blockbuster Q1 report. That surge pushed Oracle to a high of $345.72 on Sept. 10, cementing its status as a top AI infrastructure beneficiary.With expanding capabilities in cloud infrastructure, hardware, and consu ...

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、持有、卖出等）[3][7] 报告的核心观点 - 在人工智能AI技术驱动下，我国商科人才培养体系正面临前所未有的机遇与挑战，当前体系存在显著的结构性失衡与供需错配[3] - 解决当前困境的关键在于解决人才培养体系与产业需求全面脱节的问题，其核心症结表现为实践缺位[3] - 报告提出应构建一个由院校、企业、行业协会三方联动的产教社协同育人新生态[3] 产业需求侧现状与人才缺口 - 企业对能将业务问题转化为AI解决方案的复合型、应用型人才需求极为迫切，其核心能力期望呈现出业务理解 > 数据分析 > 工具实操的层次[3] - 企业普遍共识（96.4%）指出，当前院校毕业生最致命的短板在于缺乏真实商业场景的历练和项目经验[3] - 企业对未来1-3年的人才需求高度聚焦于业务导向的应用型岗位，智能营销与运营专员（71.4%）和数据分析师（偏业务方向）（67.9%）构成了需求第一梯队[26] - 企业认为未来3年AI相关岗位人才需求达到比较紧缺或非常紧缺程度的合计占比为64.3%，表明人才补充与培养已成为行业普遍面临的共同挑战和经营要务[29] - 以门店店长为例，AI技术带来了思维模式颠覆、岗位角色重构与新型技能缺失三重挑战，其中思维惯性是企业推动一线管理数字化过程中需要克服的首要障碍[40] 院校供给侧现状与教学挑战 - 课程改革虽已普遍启动，但多停留在少量试点层面，并面临师资力量不足（86.2%）、实训设备缺乏（75.9%）与教学内容更新滞后（58.6%）三大核心制约[3] - 院校端虽认为有少量合作，但也深刻认识到教师缺乏企业实战经验（93.1%）和企业资源投入持续性不足（72.4%）是阻碍深度融合的根本瓶颈[3] - 学生普遍对学习AI抱有浓厚兴趣（72.4%），但其技能发展呈现不均衡状态，即通用AIGC工具应用能力强，而专业BI、RPA工具应用能力弱[3] - 学生将缺少实战项目（41.3%）视为学习中的最大困难[3] 校企双方认知差异与合作现状 - 校企双方对合作现状的认知存在显著分歧，企业端认为专门针对AI人才的深度联合培养项目普遍缺位（100%认为无合作）[3] - 在AI技术深度应用层面，AIGC工具的应用率达到75.0%，位居首位，其次是智能营销（71.4%）与智能客服（67.9%）[18] - 企业评估AI应用成效的指标均值得分显示，运营效率提升（均值为3.75）和客户体验优化（均值为3.61）是企业感知最强的两项成效[20] 构建产教协同新生态的对策建议 - 对院校而言，核心在于实现从知识传授到能力塑造的范式升级，系统性地重构课程体系、创新教学模式、建设双师型团队并打造实训环境[3] - 对企业而言，核心在于完成从被动招聘到主动共建的角色转变，将人才培养视为一项前置性战略投资，深度开放核心实践资源[3] - 对行业协会而言，核心在于以平台建设为抓手，发挥好连接产业与教育的纽带、标准制定与公共服务职能[3]

文章核心观点 - 工贸企业数字化的关键第一步并非购买软件系统，而是梳理并打通“订单→生产→交付”这一核心业务链路，以解决信息孤岛和流程断点问题，从而真正提升效率 [1][6] 工贸行业数字化现状与普遍困境 - 据《2025工贸行业数字化报告》显示，62%的工贸企业尝试过数字化，但仅28%认为效果显著 [1] - 行业普遍陷入“钱花了、效率没提”的怪圈，常见错误做法包括“撒网式”投钱买系统或“单点式”补短板 [1] 工贸企业的核心痛点分析 - **管理上的“部门墙”**：信息传递靠喊，业务链路各环节（客户→订单→生产→库存→发货→收款）处于“孤岛”状态 [3] - 销售用微信将需求发给生产，生产需打电话问仓库看库存，采购回复需求可能需等3天 [4] - 客户改订单规格若未及时同步，可能导致发错货、客户退单，损失可达几万元 [4] - **数据上的“分散症”**：关键数据散落在Excel、微信、ERP、CRM等多个地方，财务汇总数据困难，报表滞后且不准，无法有效指导决策 [3][5] - **流程上的“随意性”**：流程依赖“人治”而非“法治”，缺乏标准 [6] - 订单审批流程不统一（有时用钉钉，有时走纸质） [8] - 生产排期依赖车间主任经验，未考虑库存和设备状态 [8] - 仓库发货凭记忆找货，易发错型号 [8] 数字化过程中的常见错误做法 - **错误1：上来就买全套ERP**：花费数十万购买多模块ERP，但模块间数据不通，系统沦为摆设，销售仍用Excel，仓库仍手工记账 [8] - **错误2：单点突破不联动**：例如仅做库存管理，未与订单、生产打通，导致库存数据不实时，订单仍无法发货 [8] - **错误3：定制开发贪大求全**：将所有需求塞入定制系统，开发周期长达半年，上线后员工不会用，反而增加工作量 [8] 数字化第一步的正确路径与方法 - 第一步是梳理并打通“订单→生产→交付”这一直接影响收入的“钱袋子”核心业务链路 [6] - **具体实施分三步**： 1. **先找“最痛的点”**：确定公司最容易出问题的环节，如订单交期延误、库存积压或客户流失率高 [6][8] 2. **再拆“链路的断点”**：分析核心链路中的信息断点，例如订单交期延误的断点可能是销售订单信息未实时同步至生产、生产排期未考虑库存等 [6][8] 3. **用工具“打通断点”**：寻找能覆盖核心链路的一体化工具，连接订单、生产、库存、CRM数据，实现信息自动流转，替代人工传递 [8] 一体化管理平台的解决方案示例 - 以智企CEO平台为例，其定位为企业运营与增长一体化管理平台，整合订单管理、进销存、生产计划、CRM、AI决策等功能于一个系统 [10] - **平台功能与价值**： - **梳理核心链路**：顾问团队协助梳理“订单→生产→交付”全流程，定位最痛断点 [11] - **数据打通与实时可视**：实现销售订单自动同步至生产模块，生产模块自动检查进销存并预警，生产进度实时更新供销售与客户查看，系统根据订单自动生成拣货单 [12] - **老板决策看板**：提供订单状态看板、实时库存看板（含积压预警与缺货提醒）、客户看板（含GEO可视化地图、复购率、欠款情况）以及AI决策功能（预测订单交期、分析库存健康度） [12] - **降低成本与学习成本**：一体化平台替代多个系统（如CRM+ERP+进销存），避免每年数万元的维护费，一个账号使用所有功能，数据自动同步，降低员工学习与管理成本 [11] 给企业主的判断与行动建议 - 可通过回答以下三个问题来确定数字化第一步： 1. **公司最容易出问题的环节是哪？** 例如，若订单交期延误，则优先打通“订单→生产→库存”链路；若客户流失多，则优先打通“CRM→订单→售后”链路 [17] 2. **现有数据能不能实时拿到？** 例如，查询某个订单的生产进度若需等待超过5分钟，则表明数据分散，需优先打通数据 [17] 3. **部门之间信息传递靠什么？** 若依赖微信、Excel或电话，则表明链路存在断点，需用一体化工具替代 [17]

文章核心观点 a16z发布的《Big Ideas 2026》报告指出，科技发展正迎来关键转折点，AI将从“数字助理”进化为“自主执行集群”，并从屏幕中“溢出”以全面重构物理世界的运行规则，这将在多个领域催生颠覆性的投资机会[1][2][31] AI基础设施与智能体 - AI正从“对话工具”向“多智能体系统”跨越，2026年将见证这一转变，企业将由多智能体系统驱动，实现运营杠杆的历史性突破[1][2][7] - AI的终极目标是让用户离开屏幕，未来AI将在后台完成90%的重复性工作，投资逻辑将从关注用户粘性转向关注自动化任务的完成质量[8] - 企业中80%的知识锁在非结构化、多模态数据中，能高效清理、验证并管理这些“暗数据”的平台将掌握企业级知识管理的主动权，这是一个千亿级赛道[8] - 当智能体触发的递归任务流呈指数级增长时，现有基础设施将不堪重负，未来的“智能体原生基建”必须支持大规模并发、极低延迟和智能路由，这将决定AI应用落地的天花板[8][9] - AI将接管网络安全中大量重复性工作，解放安全团队进行更深层次的漏洞修复和犯罪追踪[10] - 创意工具将实现跨模态整合，用户可用一段声音生成视频或用草图生成3D建模，使内容创作的边际成本趋向于零[10] - 2026年将诞生第一所完全围绕AI构建的“AI原生大学”，其课程设置和科研协作由AI实时优化[10] SaaS与企业软件范式转移 - 企业软件正经历从“被动记录”到“主动推理”的范式转移，未来的企业软件将是“主动的智能工作流引擎”，能预测需求并协调端到端执行，取代仅提供存储功能的过时软件[1][11][13] - 在医疗、法律、建筑等垂直行业，AI将成为协调买卖双方、顾问与供应商的“超级节点”，打破行业围墙，大幅提升行业整体周转效率[14] - 个性化服务将实现从“为所有人优化”到“为每个人定制”的飞跃，AI将实时根据个人偏好量身定制教育路径、健康方案等独特体验[1][14] 物理世界的复兴与制造业 - 科技正在“溢出屏幕”，“比特”开始全面接管“原子”，软件和AI正在让美国制造业机器重新运转，迎来“电气化复兴”的黄金时代[1][2][15][21] - 未来企业将以“工厂思维”应对能源、采矿、建筑挑战，通过模块化部署和AI自动审批流程，使复杂流程像流水线一样高效，未来能像生产手机一样大规模生产核反应堆，像组装家具一样快速建造住房[21] - 电气化、材料科学与AI的进步正在融合，形成“电子工业堆栈”，使软件能够真正控制物理世界，从矿物精炼、电池储能到电力电子设备控制都由软件协调[22][23] - 掌握“电气化产业链”的国家和企业，将决定未来工业和军事技术的制高点[24] 生物健康与虚拟交互 - 2026年，AI将把“健康的青年用户”推向医疗科技的核心，通过长期、低成本的实时监测和预防性护理，帮助用户延缓进入重症阶段，这是一个极具潜力的长效订阅商业模式[25] - 在虚拟世界中，用户只需一段文字描述，AI就能实时生成完整的3D交互环境，这些“生成式多元宇宙”不仅用于娱乐，更是训练自动驾驶和机器人的重要虚拟靶场[26] 加密货币与金融基础设施 - 加密货币将化身为互联网的基础结算层，稳定币与RWA将重构金融底层[1] - 隐私将是未来区块链竞争的关键要素，具备隐私功能的区块链能够形成强大的网络效应，成为加密货币领域的赢家[27] - 越来越多的传统资产将被代币化上链，未来的代币化产品应充分利用加密技术的原生特性，例如永续期货等创新金融工具[28] - 稳定币正在成为全球支付的基础设施，2026年，新的支付方式将更加普及，稳定币将从一种金融工具转变为互联网的基础结算层[29] - 未来的即时通讯将采用去中心化协议，取代对私有服务器的依赖，从而实现更高的隐私和安全性[30] 投资格局与趋势总结 - AI的护城河正在下移，核心价值向“智能体协调能力”和“物理世界执行力”转移[31] - 制造业、电气化、能源基建等“硬科技”领域正在被AI重新赋能，将诞生新的万亿级巨头[32] - 能够为每个人提供定制化服务的平台，将拥有极高的获客壁垒和提价空间[33] - 投资者应抓住足以改变世界运行轨迹的“大构想”，重仓那些敢于重塑底层架构的颠覆者[33]