本文由衡石科技首席数据科学家陈家耀投递并参与由数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。

在数字经济加速渗透的今天，企业数字化转型已从 “选择题” 变成 “生存题”。从早期的信息化建设到如今的AI智能化升级，中国企业的数智化之路走过了数十年历程，却仍有大量企业在转型中步履维艰。究其根本，转型的复杂性、行业的差异性以及技术的快速迭代，都让这场变革充满挑战。在这一背景下，专家型的细分场景解决方案厂商正逐渐成为企业转型成功的关键支撑——他们不仅是技术落地的执行者，更是行业经验的沉淀者、转型路径的引领者。

企业数智化转型：

一场由点及面的持久战

纵观企业数智化转型的历史进程，不难发现一个显著规律：真正成功的转型往往不是通过颠覆性的大变革实现的，而是依靠由点及面的渐进式升级完成的。这种 “润物细无声” 的转型模式，既符合企业组织变革的内在规律，也适应了中国企业复杂多样的发展现状。

从历史经验来看，大变革式的转型成功案例寥寥无几。无论是制造业的自动化改造还是服务业的流程重构，试图通过 “一刀切” 的方式实现全面数智化的企业，大多面临着巨大的挑战。某大型制造企业曾尝试在一年内完成全厂区的智能化改造，投入巨资更换全套生产系统，结果因新旧流程衔接不畅、员工适应性不足等问题导致生产效率不升反降，最终不得不暂停项目进行调整。类似的案例在不同行业反复上演，印证了大变革式转型的高风险特性。

深究大变革式转型难以成功的根源，其核心矛盾在于变革与惯性的冲突。大变革往往遵循 “不破不立” 的逻辑，需要打破企业长期形成的现有流程和组织架构，这必然会触动既有的利益格局和工作习惯，产生强大的惯性阻力。这种阻力不仅来自基层员工对新流程的不适应，更来自管理层对变革风险的担忧。要推动这样的大变革，既需要决策者具备 “壮士断腕” 的决心，顶住短期业绩波动的压力；也需要执行者拥有超强的执行力，协调各方资源推进落地。然而，在现实中，能够同时满足这两大要求的企业寥寥无几。

相比之下，由点及面的渐进式转型则展现出独特的优势。这种模式以具体业务场景为切入点，在不影响企业正常运营的前提下，先在单个场景中实现数智化突破，再逐步将成功经验复制到其他领域。某连锁零售企业的转型之路颇具代表性：其首先从库存管理场景入手，通过部署智能库存系统实现了商品周转率提升20%；随后将数据化管理经验延伸至采购、销售等环节，最终在三年内完成了全链条的数智化改造。这种 “润物细无声” 的转型方式，让员工在实际工作中逐步感受数智化带来的价值，从而降低了变革阻力，实现了生产制造、财务、人事等各个场景的平滑过渡。

由点及面的转型逻辑不仅符合企业组织变革的客观规律，更契合中国企业的发展现状。中国企业数量众多、行业差异巨大，既有大型央企、跨国集团，也有大量的中小微企业，不同规模、不同行业的企业数智化基础参差不齐。如果采用统一的大变革模式，必然会出现 “水土不服” 的问题。而渐进式转型则允许企业根据自身实际情况选择转型节奏和重点领域，实现 “量体裁衣” 式的升级。

细分场景ISV

是数智化转型的关键突破点

企业数智化转型的 “由点及面” 特性，决定了细分场景解决方案厂商在转型过程中的核心地位。这些专注于特定业务领域的厂商，如同转型战场上的 “特种兵”，在一个个具体的业务场景中帮助企业实现数智化突破，最终汇聚成全面转型的强大力量。

在企业数智化转型的版图中，不同业务场景呈现出截然不同的数字化需求。生产制造环节需要物联网、工业互联网等技术实现设备互联与数据采集；财务部门关注业财一体化与智能风控；人力资源领域则聚焦于人才画像与组织效能分析。每个场景都有其独特的业务逻辑、流程规范和数据特点，这就要求解决方案厂商具备深厚的场景认知能力。大型综合服务商虽然技术全面，但在具体场景的深度理解上往往难以与专业厂商相比。例如，在智能制造领域，专注于MES（制造执行系统）的厂商对生产排程、质量追溯等场景的理解远胜于通用软件服务商；在零售行业，专注于CRM（客户关系管理）的厂商更能把握消费者行为分析的核心要点。

细分场景解决方案厂商的价值不仅体现在技术落地层面，更在于他们能够为企业提供 “小步快跑” 的转型路径。对于大多数企业而言，数智化转型是一项复杂的系统工程，面临着技术、人才、资金等多重挑战。如果一开始就追求全面转型，很容易陷入 “摊子铺得太大、资源跟不上” 的困境。而细分场景厂商则能够帮助企业找到转型的 “突破口”，通过单个场景的成功落地积累经验、培养人才、验证价值，为后续的全面转型奠定基础。某汽车零部件企业通过引入智能仓储解决方案，首先实现了仓库管理的数字化，在提升仓储效率30%的同时，培养了一批具备数据分析能力的员工，为后续生产环节的智能化改造储备了宝贵的人才资源。

随着数智化转型的深入，企业对场景化解决方案的需求呈现出爆发式增长。据相关研究机构数据显示，中国企业级SaaS市场中，垂直行业解决方案的增速显著高于通用型解决方案，这一趋势充分印证了细分场景厂商的市场价值。在政策层面，国家也在不断加大对细分领域解决方案的支持力度，通过 “专精特新” 企业培育等政策引导厂商深耕细分市场，这为细分场景解决方案厂商的发展创造了良好的政策环境。

细分场景厂商的崛起也推动了数智化转型的生态化发展。在数智化转型的过程中，没有任何一家厂商能够提供所有场景的解决方案，企业需要整合不同领域的技术和服务。这就要求细分场景厂商具备开放合作的能力，通过API接口、平台化架构等方式实现与其他系统的无缝对接。这种生态化的合作模式，不仅提高了企业数智化转型的效率，也促进了行业整体技术水平的提升。

从实施者到引领者：

ISV的角色认知需要升级

在企业数字化转型中，优秀的解决方案厂商不应止步于 “按需求做开发” 的执行者，而应成为 “输出行业智慧” 的引领者。这种角色升级既是企业转型的必然要求，也是厂商自身价值提升的核心路径。

传统的IT服务模式中，解决方案厂商往往处于被动地位，企业提出具体需求，厂商负责技术实现。这种模式在数智化转型初期或许能够满足企业的基本需求，但随着转型的深入，其局限性日益凸显。许多企业虽然有转型意愿，但对数字化技术的应用场景、实施路径缺乏清晰认知，提出的需求往往停留在表面，难以触及转型的核心痛点。如果厂商仅仅被动执行，很容易导致 “技术孤岛”“数据烟囱” 等问题，无法实现真正的价值创造。某餐饮连锁企业曾自行设计会员管理系统需求，要求厂商按照其既定逻辑开发，结果系统上线后发现与门店实际运营流程脱节，不仅没有提升效率，反而增加了管理成本。

解决方案厂商向 “引领者” 的转型，核心在于输出行业咨询价值。在服务众多客户的过程中，细分场景厂商积累了丰富的实践经验，能够提炼出普适性的行业规律和最佳实践。这些沉淀的知识和经验，对于其他企业具有重要的借鉴意义，能够帮助他们少走弯路、提高转型成功率。例如，专注于医药行业ERP解决方案的厂商，在服务了上百家医药企业后，对GMP（药品生产质量管理规范）、药品追溯等政策要求和业务流程有着深刻理解，能够为新客户提供从合规管理到效率提升的全方位咨询服务，而不仅仅是软件实施。

行业咨询价值的输出能力，已成为衡量解决方案厂商竞争力的核心指标。在数字化转型的浪潮中，企业越来越意识到，真正有价值的不是单纯的技术或软件，而是蕴含在技术背后的管理思想和业务逻辑。解决方案厂商通过输出行业咨询价值，能够帮助企业重构业务流程、优化组织架构、提升管理水平，实现从 “技术赋能” 到 “管理变革” 的深层转型。这种转型不仅能为企业创造直接的经济效益，更能提升其长期竞争力。

专家级Know-how：

厂商与企业的双赢之路

细分场景解决方案厂商在长期服务客户的过程中沉淀的专家级行业know-how，既是帮助企业数智化转型的 “金钥匙”，也是厂商自身提升产品附加值的 “护城河”。这种知识沉淀形成了厂商与企业之间的双赢格局，推动着整个行业的数智化水平不断提升。

行业know-how的沉淀源于大量实践案例的积累与提炼。每个行业都有其独特的业务逻辑、运营模式和发展规律，这些知识难以通过书本或理论学习完全掌握，必须通过长期的实践积累。解决方案厂商在服务不同客户的过程中，接触到各种复杂的业务场景和问题挑战，通过分析、总结、优化，逐渐形成对行业本质的深刻理解。例如，在金融行业，风控解决方案厂商通过处理海量的信贷数据和风险案例，能够精准把握不同行业客户的风险特征，建立科学的风控模型；在物流领域，运输管理解决方案厂商通过优化成千上万条运输线路，总结出不同场景下的最优配载方案和路径规划逻辑。这些沉淀的know-how能够帮助新客户快速解决共性问题，同时为个性化需求提供专业建议。

对于企业而言，引入具备专家级know-how的解决方案，意味着能够站在行业巨人的肩膀上实现转型。许多企业在数智化转型中面临的最大挑战不是技术本身，而是如何将技术与业务深度融合。解决方案厂商沉淀的行业最佳实践，为企业提供了可复制、可借鉴的转型模板，能够大幅降低试错成本。某机械制造企业在引入智能生产解决方案时，厂商基于其服务多家同行的经验，为该企业提供了从设备选型、数据采集到产能优化的全流程建议，使项目实施周期缩短了40%，投资回报率提升了25%。这种基于行业know-how的精准服务，远比单纯的技术实施更有价值。

对于解决方案厂商而言，行业know-how的沉淀能够显著提升产品附加值和市场竞争力。在数字化解决方案市场竞争日益激烈的今天，单纯依靠技术差异形成竞争优势的难度越来越大，而蕴含在产品中的行业知识和经验则成为差异化竞争的关键。SAP等国际知名企业之所以能够保持高毛利，一个重要原因就是其产品不仅是一套软件系统，更是一套经过实践验证的管理方法论和行业最佳实践。中国的解决方案厂商正在沿着这条路径前行，通过沉淀行业know-how，将单纯的技术服务升级为 “软件+咨询+知识” 的综合解决方案，实现从 “卖产品” 到 “卖价值” 的转型。

行业know-how的沉淀是一个持续迭代、不断优化的过程。随着技术的进步、政策的变化和市场的演进，行业的业务模式和管理需求也在不断调整。解决方案厂商需要建立有效的知识管理体系，及时收集客户反馈、跟踪行业动态、总结实践经验，不断更新和完善自身的know-how。这种持续迭代的能力，不仅能保证厂商的解决方案始终保持领先性，也能为企业提供适应变化的动态转型支持。

AI浪潮下的场景知识沉淀者

随着人工智能技术的飞速发展，新一轮科技革命正深刻改变着企业数智化转型的格局。在这场新的AI浪潮中，细分场景解决方案厂商的价值更加凸显 —— 他们是通用智能与场景知识的融合者，是AI技术落地的关键推动者。

AI技术的落地应用，离不开通用智能与场景知识的有机结合。大语言模型等通用AI技术能够提供强大的自然语言处理、知识问答、逻辑推理等通用智能能力，但这些能力要转化为具体的生产力，必须与特定场景的业务知识相结合。例如，通用大语言模型虽然能够理解自然语言，但要实现财务报表的智能分析，必须结合财务会计准则、行业财务指标等专业知识；要实现医疗影像的智能诊断，必须结合医学影像特征、疾病诊断标准等医学知识。脱离场景知识的通用智能，就像没有弹药的武器，难以发挥实际作用。

解决方案厂商是场景知识的最佳沉淀者和转化者。在长期服务特定行业、特定场景的过程中，解决方案厂商积累了丰富的场景数据、业务规则和经验知识，这些都是AI模型训练和应用落地的关键要素。他们能够将隐性的场景知识转化为显性的结构化数据和规则，为AI模型提供高质量的 “养料”。例如，专注于法律行业解决方案的厂商，能够将海量的判例、法规等知识结构化，结合大语言模型开发出智能合同审查、法律风险预警等应用；专注于教育行业的厂商，则可以基于教学大纲、知识点体系等场景知识，开发出个性化学习推荐、智能作业批改等AI应用。

AI时代的场景知识沉淀，对解决方案厂商提出了新的要求。与传统的know-how沉淀不同，AI场景知识不仅包括业务流程和规则，还包括高质量的标注数据、算法模型和应用场景。解决方案厂商需要建立 “数据+知识+模型” 三位一体的场景知识体系：通过数据中台实现场景数据的采集、清洗和管理；通过知识图谱等技术构建结构化的场景知识网络；通过与AI技术厂商合作或自主研发，开发适应场景需求的AI模型。这种体系的建立，能够实现AI技术与场景知识的深度融合，推动AI应用从 “实验室” 走向 “生产线”。

解决方案厂商在AI落地中的关键作用，已得到市场的广泛认可。越来越多的企业意识到，AI项目的成功不仅取决于算法的先进性，更取决于对业务场景的理解深度和场景知识的积累程度。许多大型科技公司虽然拥有强大的AI技术研发能力，但在具体行业场景的落地中，仍需要与细分场景解决方案厂商合作，借助他们的场景知识实现技术价值的转化。这种 “通用AI厂商+场景解决方案厂商” 的合作模式，正在成为AI技术落地的主流范式。

在AI技术快速迭代的背景下，解决方案厂商需要保持持续学习和创新的能力。AI技术的发展日新月异，新的模型、新的算法、新的应用场景不断涌现。解决方案厂商必须密切关注技术动态，及时将最新的AI技术与自身的场景知识相结合，开发出更具竞争力的解决方案。同时，他们还需要帮助企业理解AI技术的应用边界和价值潜力，避免盲目跟风或过度投入，实现AI技术的理性应用和价值最大化。

中国企业的数智化转型是一场长期而艰巨的系统工程，需要企业自身的坚定决心，更需要生态伙伴的协同支持。在由点及面的转型进程中，细分场景的专家型解决方案厂商正扮演着越来越重要的角色。他们通过沉淀专家级行业know-how，输出行业咨询价值，将通用技术与场景知识深度融合，不仅帮助企业少走弯路、提高转型成功率，也实现了自身的价值升级。

随着数智化转型的不断深入和AI技术的持续渗透，解决方案厂商的 “专家属性” 将更加凸显。未来，那些能够深刻理解行业需求、持续沉淀场景知识、引领转型方向的厂商，必将在市场竞争中占据有利地位，成为推动中国企业数智化转型的中坚力量。而企业与解决方案厂商的良性互动、协同创新，也将共同谱写中国数字经济发展的新篇章。

展望未来，随着数据要素市场规模进一步扩大，以可信数据空间为代表的数据流通交付形式将进一步得到深化应用，同时也催生可信数据空间向着更加安全、高效、互联互通的方向发展，将为数据交易、数据流通带来发展新动能。

·申报人“陈家耀”简介：

陈家耀，衡石科技首席数据科学家、AI项目负责人，拥有近20年数据分析、机器学习与大数据领域经验。曾任爱奇艺广告数据团队负责人；秒针信息算法团队负责人。加入衡石后，牵头HENGSHI SENSE平台智能化与增强分析等方向的迭代升级，推动ChatBI、AI Agent等功能在各个行业合作伙伴的应用场景中落地。

来源：数据猿