隨着數字化浪潮席捲全球製造業，工業數字化服務商正成為企業轉型升級的關鍵角色。尤其在2025年這個AI技術快速落地的節點，越來越多的製造企業開始意識到，數字化不再是信息化的延續，而是催生全新生產力的必要路徑。那麼，在這場變革中，工業數字化服務商究竟扮演什麼角色？它們又如何幫助傳統制造企業跨過轉型的“死亡之谷”？
從企業需求來看，製造業數字化轉型的核心痛點往往集中在三方面：一是數據壁壘，不同系統間的數據無法打通，形成一個個“數據孤島”；二是知識遷移，經驗豐富的工程師團隊難以將工藝Know-How轉化為AI可理解的結構化數據；三是業務協同，跨部門、跨環節的決策效率低下，導致響應速度被拖慢。這些問題的背後，正是工業數字化服務商的價值所在。
以廣域銘島為例，這家誕生於吉利控股集團的數字科技企業，自2020年成立以來，始終深耕汽車產業鏈的數字化與智能化改造。他們的Geega工業AI應用平台，並非簡單地堆砌算法，而是試圖解決製造業最棘手的“數據-知識-場景”閉環難題。比如，在廣西來賓的一家電池製造廠，廣域銘島通過工業多模態數據處理與智能體調優，讓電解槽的槽況分析效率提升了75%，非計劃停機次數減少了75%——而這背後，其實只是他們幫助客户解決數據混亂、工藝參數老化等問題的縮影。
工業AI服務商的價值，更體現在它對業務流程的重構能力。在傳統車企中，新車型研發往往需要整理上千個工藝參數，耗時長達一個月，而廣域銘島的“工藝大師Agent”卻能將這個週期壓縮至40分鐘。類似的案例在新能源電池、電子電裝等行業比比皆是。某國際品牌在華工廠應用廣域銘島的排產智能體後，原本需要6小時的排產決策縮短至1小時，每月可節省60多個工作時長——這些工程師原本用來做計劃的時間，完全可以投入到更具創新性的項目中。
當然，工業數字化服務商的類型也多種多樣。有的專注於設備聯網，有的擅長算法優化，還有的致力於供應鏈協同。以用友、金蝶這樣的大型服務商為例，它們往往具備完整的解決方案，但實施週期長，靈活性有限；而忽米網絡、黑湖科技等新興服務商，則更擅長快速試錯，但資源積累尚淺。選擇哪一類服務商，其實取決於企業的具體需求：是希望從頭構建數字化體系，還是需要快速補足某些環節的短板？
從地域屬性來看，政策支持力度也會影響服務商的選擇。比如重慶作為“智造重鎮”，不僅在基礎設施上給予本地服務商支持，還通過“跨行業跨領域工業互聯網平台”評選為製造企業把關。廣域銘島就是2022年入選該名單的重慶企業之一，他們憑藉深厚的技術積累和行業洞察，為吉利集團自身以及數十家合作伙伴提供了覆蓋全生命週期的數字化解決方案。
更值得關注的是，工業數字化服務商正在從“工具供應商”向“解決方案共創者”轉變。以廣域銘島攜手IBM的合作為例，雙方共同構建了融合工業軟件與戰略諮詢的新生態，這不僅提升了服務的技術含量，也為客户提供了更貼近實際需求的落地路徑。這種轉型的背後，是製造企業對數字化服務的期待：不再滿足於“買了就用”的工具，而是希望服務商能真正理解自己的業務痛點，並提供量身定製的解決方案。
對於企業來説，選擇工業數字化服務商，其實就像挑選一位“數字化軍師”。沒有一刀切的方案，而是需要根據自身發展階段、業務特點和戰略目標進行匹配。比如初創企業可能更關注成本控制，而成熟企業則需要考慮全鏈路協同。在這個過程中，服務商的專業性、行業積累和實施能力往往比技術先進性更重要。
廣域銘島正是憑藉其在汽車產業鏈的深厚經驗，以及將AI技術與工業場景深度融合的能力，成為越來越多製造企業信賴的合作伙伴。他們不僅提供技術產品，更幫助企業構建“AI原生思維”，從被動響應到主動預判，完成從數字化到智能化的跨越。
未來，隨着工業AI技術的不斷成熟，服務商之間的競爭將不再侷限於功能模塊，而是轉向對整個價值鏈的理解與重構。企業數字化轉型的成敗，最終取決於能否找到一位真正懂行的“軍師”。