很多新闻都在提及IT行业崩溃了、软件企业大裁员，对这些新闻目前仿佛已经免疫，因为看到的太多了，IT行业的崩溃主要在于需求降低与人员供应太足，造成软件行业的利润只有0.002%，什么概念呢？就是一年营收额为100万，纯利润只有2000元，这样的投入产出比试问还有哪些企业会重点投入呢？

  根据国家统计局发布的数据分析来看，制造业依然是中国工业的支柱产业，无论是在法人单位数方面还是在企业营收方面，都是重要贡献者。纵观近5年数据，虽然受疫情影响，但制造业在工业的地位并未发生改变，2023年制造业法人单位及规上单位数占工业的比重均超九成，且制造业的规上营收贡献达86.5%。

  根据市场调查与研究数据分析来看，制造业信息化、数字化的增长将维持在14%左右，主要由于制造业数字化转型慢慢的变成了了业内共识，尽管收到了疫情影响，但在国家政策支持与行业实际的需求的双重加码之下，还是保持了动态增长。企业数字化转型增长的原因有三个：1）政策支持；2）技术进步；3）主观层面。但是由于制造业的利润在逐渐摊薄，而且现金流非常紧张，造成真正的增长动力只剩下了一个，那就是上下游协同，尤其是主机厂对卫星厂协同的需求，倒闭企业一定将生产、质量等部分数据对外分享。对于政策的迎合以及新技术的尝试的驱动力已经变动非常乏力。

  根据工信部等单位公布的2022&2023年度人机一体化智能系统优秀场景名单，整体上，围绕核心生产相关的需求是近几年最为关注的，占比为57.8%。数字化转型有这个数据表现并不让人意外，因为中国毕竟是一个以生产制造为核心的。

  一旦提起制造业数字化转型，每次想到的是MES、ERP、PDM这些管理软件，或者是CAD、CAE等应用型工具，这些都是传统的数字化转型，伴随管理系统已经覆盖大部分企业之后，软硬+服务的方式将会成为制造业数字化转型的主流，比如个人最近接触的AI质检，视觉+算法+服务解决质量检验的业务场景，案例演示、POC以及部分调整即可决定这一个项目是否会落单，而不是类似于ERP项目需要漫长的咨询规划、流程梳理以及功能开发。

  与AI质检类似，生产智造过程中的振动监测项目也给我们了一些启发，传感器+算法+应用服务，传感器重点监测振动、温度等关键信息，通过算法平台降噪分析，然后输出设备管理应用服务。传感器+算法等打造产品门槛，行业应用案例可当作商业推介的手段，业务链非常短但是产品标准化非常高。这类产品的市场表现会远高于MES、ERP等传统的管理系统。

  所以对于制造业数字化转型的覆盖范围，企业的各种涌现的业务场景也在重新做定义。这种转变很大程度上依赖技术的更新迭代，如传感技术、视觉技术等。未来表现优越的产品肯定不是覆盖企业全面的业务，而是钉入企业某个单点业务中，比如华润万家在倒闭，可是钱大妈、7天这样的微店却在不断扩张。仅仅依赖增删改查式的IT业务功能显然不是制造业数字化的主流，但是ERP是任何企业的基础，它解决的是企业级管理及透明化的问题，而AI质检、设备监测解决的是某一个领域减人或者提高效率的问题，所以AI质检与设备监测这类短小的产品很容易让企业计算投入产出比。

  之前，制造业数字化产品的经营销售的方式主要依赖于传统的B2B销售模式，像MES（制造执行系统）和ERP（企业资源规划）等产品，通常通过与大规模的公司的深度对接，进行一对一的定制化销售。这类产品的营销往往侧重于与企业高层管理层和IT部门建立长期合作伙伴关系，通过详尽的产品演示、需求调研和系统集成，解决特定业务流程的优化的痛点。此类产品的推广周期较长，销售方式较为依赖专业渠道和行业口碑。

  而如今，随着人工智能、物联网等技术的发展，制造业的数字化产品经营销售的方式发生了显著变化。以AI质检为代表的新型产品，更多依赖于数据驱动和智能化展示，经营销售的方式也更侧重于直接通过线上平台和应用案例来吸引客户。AI质检等产品的推广方式灵活性更好，借助云部署的优势，能够迅速给企业部署一套完成POC。此外，产品本身的技术展示和ROI（投资回报率）的提升成为销售重点，更多通过试用、线上演示、行业交流等方式，缩短销售周期并降低客户的试错成本。

  大客户销售的方式也不会改变，但是会督促大客户经理演变为各个企业资源的集成商，因为企业的诉求越来越专业化、单点场景化，没有哪个企业能够覆盖所有的需求，若企业逞能强行自主开发，反而会因为缺乏专业性造成客户的信任危机。未来的行业性、专业性甚至在某些程度上会压过商务。比如某企业要进行中控室大屏改造，有两个厂商给出了如下不同的效果图。专业与业余之间一览无余。

  这两年技术的变化让每一个人都感觉到焦虑，原因主要在于太过于出乎意料，大模型、机器人等行业技术的发展用日新月异一点都不为过，尤其是大模型自己写古诗、写营销文案，回答的精准度让人瞠目结舌，不禁让每一个人感受到了被替代的危机，更让每个企业也应接不暇。但是企业管理对于技术的要求不仅是实现，而是万无一失。

  根据市场反馈，企业对于大模型的热度非常高，基本覆盖了研-产-供-销-服等所有环节。其中，有40.0%的企业选择大模型落地经营环节-客户洞察与营销管理，这与大模型良好的文本能力、图片生成能力等息息相关。以为文本为核心的大模型应用是主要内容，虽然企业对于大模型的热度很高，但是大部分企业业务人员对于大模型数据的精准性任旧存在担忧，企业应用是需要对结果负责的，所以对于新型技术的使用仍然比较克制。

  对于不断出现的XX企业完成DEEPSEEK业务场景部署、YY行业实现大模型驱动管理的新闻，企业领导层产生的想法肯定是不能落后，先找个业务点试试。然后几十万或者百十万的大模型一体机会劝退一部分人，国央企通过种种流程申请作为试点。但是席卷而来的各个大模型+应用的新闻很值得推敲，比如武汉烟厂声称自己完成了卷包设备的DEEPSEEK大模型应用，但是只部署了32B，不知道会不会被懂大模型的冷笑。

  人们在做解决方式的时候总是在创造一些需求，比如曲面屏电视机，曲面看起来非常高端，但是所占空间稍微大一些，但是市场的表现给了企业当头一棒，最终曲面屏退出市场。面向企业的解决方案会遇到同样的问题，最害怕的一种情况就是解决方案PPT做的非常精细、炫酷，讲完之后客户说我们业务不是这样的。所以解决方案的本质是对用户有启发作用，不管是隔壁行业的启发还是其他案例的启发，方案过程中需要透露细节与客户没有考虑到的内容，否则一旦在客户那里不是培训客户而是被培训，所以未来售前可能会被消灭，剩余的只是行业落地实施人员。

  而且务虚的方案会在市场上消失，因为在项目审查严重的背景下，投入产出比一定是企业着重关注的对象。比如私企会关注你用的是信创服务器还是戴尔服务器吗？关注的仅仅是稳定性而已。总览大数据、VR/AR、元宇宙等新兴技术对制造业核心需求场景的影响，我们大家可以知道：新兴技术对行业的影响如果只停留在“锦 上添花”的阶段，短期内会引起市场的讨论热度，但长期不会市场带来根本性的影响，大模型亦是如此。本质上企业不会为新技术买单，只会为技术带来的效果买单。

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