2026年初，随着国家发改委《新型基础设施资产数字化指导意见》的深入实施，固定资产行业正经历一场由技术驱动的深刻变革。据中国资产管理协会最新数据显示，截至2025年底，全国规模以上企业固定资产数字化覆盖率已突破68%，较2023年提升近25个百分点。其中，制造业、能源和交通领域成为资产智能化升级的主力军。尤其在AIoT、边缘计算与低代码平台融合应用的推动下，传统重资产管理模式正在向“可视、可管、可控、可预测”转变。以三一重工、国家电网为代表的龙头企业已实现设备资产远程监控率超90%，运维响应效率提升40%以上。这一系列动态标志着固定资产行业正式迈入以数据为核心的新阶段。
🚀 趋势一：资产数据资产化，构建企业第二财务报表
过去，固定资产仅作为资产负债表中的静态条目存在，其真实价值往往被低估或滞后反映。而今，在数据要素市场化配置加速推进的背景下，资产运行数据正成为新的生产要素，逐步形成企业的“第二财务报表”。例如，某大型物流企业通过部署智能传感器网络，对其1.2万辆运输车辆进行实时油耗、载重、行驶路径等数据采集，结合AI模型分析后发现，优化调度可使单车年均节省燃油成本达1.8万元。该数据不仅用于内部决策，更成为向金融机构申请绿色信贷的重要依据。
这一趋势的核心在于将物理资产与其运行状态、使用效率、维护记录等非结构化数据深度融合。根据IDC预测，到2027年，全球将有超过40%的大型工业企业建立独立的“资产数据中台”，用于支撑资产评估、保险定价、碳排放核算等多元场景。这意味着传统的EAM（企业资产管理）系统必须升级为具备数据治理、建模与服务能力的综合平台。
然而，当前多数企业在数据整合方面仍面临挑战。一方面，历史系统孤岛严重，ERP、MES、SCM之间缺乏统一接口；另一方面，现场设备品牌繁杂，通信协议不兼容问题突出。某钢铁集团曾尝试对接其轧机设备的振动监测系统，因厂商采用私有协议导致数据无法接入主控平台，项目停滞长达半年。
影响分析：从成本中心到价值引擎的跃迁
当资产数据被有效激活，其对企业战略的影响是深远的。首先，它改变了传统的折旧逻辑——不再是简单的年限平均法，而是基于实际磨损程度的动态折旧模型。某风电运营商利用SCADA系统收集风机叶片疲劳数据，建立健康度评分体系，使关键部件更换周期延长15%-20%，直接降低年度运维支出超3000万元。
其次，数据资产化增强了企业的融资能力。2025年，深圳证券交易所试点推出“资产支持票据（ABN）+物联网数据增信”模式，允许企业以设备运行稳定性作为信用背书发行债券。首批试点企业平均融资利率较同类产品低0.8个百分点，显示出资本市场对高质量资产数据的高度认可。
落地建议：搭建轻量化资产数据中台
- 优先梳理高价值资产清单，明确需采集的关键指标（KPI），如利用率、故障频次、能耗强度等；
- 采用边缘网关解决多源异构设备接入难题，支持Modbus、OPC UA、MQTT等主流协议；
- 借助低代码平台快速构建数据看板与预警规则，降低IT开发门槛；
- 引入区块链技术确保数据不可篡改，提升对外输出数据的公信力；
- 探索与第三方数据服务商合作，参与行业级资产数据交易平台建设。
值得关注的是，搭贝低代码平台[https://www.dibee.com]已在多个项目中验证其在资产数据整合方面的优势。例如，在一家制药企业的GMP车间改造中，团队通过拖拽式界面在两周内完成温湿度监控、压差报警、设备启停日志的数据聚合，并自动生成符合审计要求的电子记录，大幅缩短合规准备周期。用户可通过[免费试用入口](https://www.dibee.com/trial)体验该功能。
📊 趋势二：全生命周期管理（EOLM）成为标配
随着ESG理念深入人心和“双碳”目标倒逼，企业不再满足于对资产“用了再修”的粗放管理，而是追求从采购、安装、运行、维护到报废回收的全过程闭环控制。全生命周期管理（End-to-End Lifecycle Management, EOLM）已成为领先企业的核心竞争力。波士顿咨询调研显示，实施EOLM的企业在资产残值率上平均高出同行12.3%，且重大安全事故发生率下降近五成。
典型案例如上海地铁集团。其新线建设项目从设计阶段即引入BIM+GIS系统，将每台电梯、空调机组、信号继电器的型号、供应商、质保期限、安装位置全部录入数字孪生模型。运营期间，任何一次维修都会自动更新资产履历，并触发后续巡检计划调整。当设备接近设计寿命时，系统提前18个月启动替代方案评估，避免突发性停运风险。
影响分析：重塑资产投资回报评估模型
传统ROA（资产回报率）计算通常只考虑购置成本与营业收入，忽视了隐性损耗与环境成本。而在EOLM框架下，TCO（总拥有成本）成为更科学的衡量标准。某数据中心运营商在采购UPS电源时，除价格外还纳入十年维保费用、电池更换频率、散热能耗等因素，最终选择单价高15%但能效等级更高的产品，五年内综合节省支出达270万元。
此外，EOLM还推动了循环经济实践。华为在其基站设备中推行模块化设计，支持主板、电源、风扇单独更换。退役设备经检测后，约60%组件可直接翻新复用，剩余材料交由专业机构回收，金属回收率达98%以上，显著降低电子废弃物处理压力。
落地建议：分阶段推进EOLM体系建设
- 建立跨部门协同机制，打破财务、采购、工程、运维之间的信息壁垒；
- 制定统一的资产编码规则，确保唯一标识贯穿始终；
- 开发或引入支持多阶段流程审批的工作流引擎；
- 集成碳足迹追踪模块，自动计算各环节温室气体排放；
- 设置资产退役评估节点，强制执行残值鉴定与处置方案备案。
实践中，许多中小企业受限于资源难以自建复杂系统。此时推荐采用SaaS化EAM解决方案，如搭贝推出的“轻量级资产管家”[https://www.dibee.com/solutions/fixed-asset]，内置标准化生命周期模板，支持手机扫码登记、拍照上传凭证、一键生成折旧台账等功能，特别适合制造业中小客户快速上线。更多成功案例可访问[推荐案例库](https://www.dibee.com/case)。
🔮 趋势三：预测性维护（PdM）取代定期检修
如果说前两大趋势侧重于管理和数据层面，那么预测性维护则是技术突破最密集的应用场景。借助机器学习算法对设备历史故障模式的学习，系统可在异常发生前数小时甚至数天发出预警，实现真正的“治未病”。据麦肯锡研究，全面部署PdM的企业可减少非计划停机时间35%-50%，同时延长设备使用寿命20%以上。
某石化企业在裂解炉关键管道部署声发射传感器阵列，持续监听微裂纹扩展信号。2025年9月，系统识别出一段管道存在早期蠕变迹象，虽表面无可见损伤，但AI判断失效概率已达87%。企业立即安排停工检修，避免了一次可能引发爆炸的重大事故。事后测算，此次干预挽回潜在损失超1.2亿元。
影响分析：运维组织架构迎来重构
PdM的普及正在改变传统“人盯设备”的运维模式。一线工人角色从被动响应转向主动干预与数据分析辅助。某汽车工厂设立“数字运维岗”，负责解读系统预警、制定干预策略并跟踪效果。这些岗位员工普遍具备基础编程与统计知识，薪酬水平比普通技工高出30%-40%。
与此同时，外部服务模式也在演变。西门子、GE等原厂纷纷推出“按效果付费”的运维服务包，承诺保障设备可用率，否则退还部分费用。这种模式倒逼厂商提升产品质量与远程诊断能力，形成良性竞争。
落地建议：构建“感知-分析-决策”闭环
- 选择关键瓶颈设备先行试点，避免初期投入过大；
- 部署高频采样传感器，确保获取足够训练数据；
- 采用迁移学习技术，利用行业通用模型加快本地化训练；
- 建立预警分级机制，区分关注、警告、紧急三级响应；
- 配套制定应急预案与备件储备策略，确保响应及时。
扩展元素：典型资产类型管理需求对比表
| 资产类别 | 核心管理痛点 | 关键技术支撑 | 预期效益 |
|---|---|---|---|
| 生产设备 | 非计划停机损失大 | 预测性维护、OEE分析 | 提升产能利用率10%-15% |
| IT基础设施 | 安全合规压力大 | 自动化盘点、权限审计 | 降低审计整改成本40% |
| 办公家具 | 分布广、易丢失 | 二维码/RFID标签 | 资产清查效率提升5倍 |
| 特种车辆 | 油耗与调度不透明 | GPS+CAN总线数据融合 | 单车年均节省燃油1.5万元 |
区块引用：专家观点
"未来的资产管理不是IT问题，也不是财务问题，而是业务战略问题。谁能率先把资产变成可编程、可度量、可交易的对象，谁就能在产业竞争中占据先机。" —— 张立群，清华大学工业工程系教授
未来展望：向“资产即服务”演进
站在2026年的节点上看，固定资产的本质正在发生根本性变化。我们正从“拥有资产”走向“使用资产功能”的时代。施耐德电气已推出“电力托管服务”，客户无需购买变压器和开关柜，只需按用电量支付服务费，所有设备由厂商负责运维与更新。这种“Asset as a Service”（AaaS）模式有望在更多领域复制。
要实现这一愿景，底层必须依赖强大的数字化底座。而像搭贝这样的低代码平台，正扮演着“平民化开发工具”的关键角色。它让业务人员也能参与应用构建，极大缩短创新周期。无论是创建一个简单的资产巡检表单，还是集成复杂的AI预警模块，都可以通过可视化操作完成。对于希望快速响应市场变化的企业而言，这无疑是一条高效路径。立即前往[搭贝官网](https://www.dibee.com)了解更多信息。
