2026年初，随着国家发改委《新型基础设施资产数字化行动方案（2025-2030）》的全面落地，全国重点工业企业、公共事业机构及大型商业体加速推进固定资产全生命周期管理的智能化转型。据工信部最新数据显示，截至2026年第一季度，我国规模以上企业固定资产数字化覆盖率已达67.3%，较2024年同期提升19.8个百分点。其中，物联网（IoT）设备接入率增长最快，年均复合增长率达34.2%。在政策驱动与技术迭代双重推动下，传统以账面登记为主的固定资产管理模式正被彻底颠覆，取而代之的是数据驱动、智能决策、动态可视的新范式。这一变革不仅提升了资产使用效率，更深刻影响着企业的财务合规性、运营透明度和可持续发展能力。
🚀 趋势一：资产全生命周期数据闭环成为管理标配
过去五年中，企业在固定资产采购、折旧、调拨、维修到报废等环节普遍存在信息孤岛问题。一项由中国会计学会2025年底发布的调研报告指出，超过43%的企业仍依赖Excel或纸质台账进行资产追踪，导致盘点误差率平均高达12.6%。然而，进入2026年，随着边缘计算、RFID标签与低代码平台的深度融合，构建覆盖“采购—入库—使用—维护—处置”全流程的数据闭环已成为行业共识。
- 实时状态监控：通过在关键设备上部署传感器，实现温度、振动、运行时长等参数的自动采集，并同步至中央数据库；
- 自动折旧引擎：系统根据会计准则预设规则，结合资产实际启用时间与工作负荷，动态调整折旧周期与金额；
- 智能预警机制：当某项资产接近保修期结束或维修频次超标时，系统自动生成提醒并推送至责任人。
以华东某大型轨道交通集团为例，其在2025年Q4上线基于搭贝低代码平台开发的资产管理系统后，实现了对全线287列电客车、36个车站机电设备的统一纳管。系统通过对接ERP、财务软件与工单系统，将原本分散在五个子系统的数据整合为单一视图，使年度盘点时间从平均18天缩短至48小时内，差错率降至0.3%以下。该案例表明，数据闭环不仅能提升管理精度，更能显著降低合规风险。
- 梳理企业现有资产分类标准与业务流程，明确各阶段需采集的核心字段；
- 选择支持API集成的低代码平台（如搭贝官方地址），快速搭建可扩展的数据模型；
- 优先为高价值、高频使用的资产配置智能标签与传感装置；
- 建立跨部门协作机制，确保资产变动信息及时录入系统；
- 定期开展数据质量审计，防止“脏数据”累积影响分析结果。
📊 趋势二：AI驱动的预测性维护重塑资产运维逻辑
传统的预防性维护往往基于固定周期，存在“过度保养”或“滞后响应”的弊端。据中国设备管理协会统计，2024年因非计划停机造成的工业损失总额超过860亿元，其中近六成源于未能提前识别潜在故障。进入2026年，人工智能特别是机器学习算法的应用，正在从根本上改变这一局面。通过对历史维修记录、运行日志、环境参数等多维数据训练模型，系统可精准预测设备未来30~90天内的故障概率，从而实现从“被动抢修”向“主动干预”的跃迁。
- 异常模式识别：AI模型能够发现人类难以察觉的微小波动趋势，例如电机轴承轻微偏移引发的振动频率变化；
- 根因分析辅助：结合知识图谱技术，系统可在报警触发后自动推荐最可能的故障原因及处理方案；
- 资源调度优化：根据预测结果智能排程维修人员与备件库存，避免人力浪费与供应链断档。
华南一家半导体制造企业自2025年8月起引入AI预测维护模块，将其嵌入原有资产管理系统。经过六个月试运行，关键光刻机的非计划停机时间减少了41%，年度维护成本下降23%，同时设备综合效率（OEE）提升了7.2个百分点。值得注意的是，该项目并未依赖昂贵的定制开发，而是利用免费试用的搭贝平台内置AI组件，由内部IT团队在三周内完成部署与调优，充分体现了低代码+AI的敏捷优势。
| 维护模式 | 平均响应时间 | 年均成本（万元） | 设备可用率 |
|---|---|---|---|
| 事后维修 | 8.2小时 | 156 | 83.4% |
| 定期保养 | 4.1小时 | 132 | 89.1% |
| 预测性维护 | 1.3小时 | 101 | 96.7% |
上述对比清晰显示，预测性维护在效率与经济性方面具备压倒性优势。尽管初期需投入一定数据治理成本，但其长期回报率（ROI）普遍可达300%以上，尤其适用于高端制造、能源电力、医疗影像等重资产行业。
- 收集至少12个月的历史运维数据，清洗并结构化存储；
- 选用具备机器学习插件的低代码平台，降低算法部署门槛；
- 从小型设备群组开始试点，验证模型准确性后再推广；
- 建立“AI建议+人工复核”的双轨决策机制，保障安全性；
- 持续迭代训练集，适应设备老化与工艺变更带来的新特征。
🔮 趋势三：绿色资产管理体系纳入ESG战略核心
在全球碳中和目标持续推进背景下，固定资产的环境影响正成为投资者、监管机构和社会公众关注焦点。2025年生态环境部联合财政部发布《重点行业固定资产碳足迹核算指南》，明确要求年能耗超5000吨标煤的企业须按季度披露主要设备的碳排放强度。这意味着，资产管理不再仅仅是财务范畴的工作，更是企业履行ESG责任的关键抓手。越来越多领先企业开始将能效评级、回收利用率、材料可追溯性等指标纳入资产选型与处置标准。
- 碳足迹追踪：系统自动计算每台设备在其生命周期内的直接与间接排放量；
- 绿色采购引导：在比价系统中加入“单位产出碳强度”权重，优先推荐低碳型号；
- 退役资产再利用：建立二手设备交易平台或捐赠通道，延长物理寿命，减少资源浪费。
北京某商业地产集团于2025年启动“零碳楼宇”改造工程，对其旗下12座写字楼的暖通、照明、电梯系统进行全面升级。项目特别引入资产碳管理系统，对每一项新购设备进行LCA（生命周期评估）分析。结果显示，虽然高效变频空调初始投资高出传统机型38%，但其十年运营期内可减少二氧化碳排放约1.2万吨，相当于种植65万棵树木。该数据被纳入企业年度ESG报告后，获得MSCI ESG评级上调至A级，融资成本随之下降0.8个百分点。这说明，绿色资产管理已具备明确的商业价值转化路径。
推荐应用：搭贝平台推出的“ESG资产看板”模板，支持一键生成符合TCFD框架的碳披露报表，帮助企业快速响应监管要求。用户可通过推荐ESG看板获取详细功能介绍与部署指南。
- 制定企业绿色资产评价标准，涵盖能效等级、有害物质含量、可回收比例等维度；
- 在采购审批流程中嵌入环保评分卡，强化源头控制；
- 利用数字孪生技术模拟不同设备组合的碳排放情景，辅助投资决策；
- 与第三方认证机构合作，对重点资产开展碳足迹核查；
- 定期向社会公开绿色资产管理成果，增强品牌公信力。
多系统融合：打破壁垒实现协同增效
单一系统的优化只能解决局部问题，真正的竞争力来自于多个系统的无缝衔接。当前，领先的资产管理实践正朝着“平台化集成”方向演进。典型场景包括：资产管理系统与BIM（建筑信息模型）联动，在三维空间中直观展示设备位置与状态；与合同管理系统打通，自动关联租赁协议与付款计划；与预算控制系统联动，实时监控资本性支出执行进度。这种深度集成极大提升了跨职能协作效率。
例如，某省级医院在建设新院区过程中，采用搭贝平台整合了BIM、资产、运维三大系统。施工阶段即为每台医疗设备赋予唯一编码，并绑定安装位置、供应商信息、保修条款等属性。投入使用后，医护人员可通过移动端扫码查看设备操作手册、预约检修服务，后勤部门则能实时掌握各科室资产分布与使用负荷。该项目使设备移交效率提升70%，首年运维投诉量下降54%。
安全与权限控制：保障敏感数据合规流转
随着资产数据价值上升，其安全性也面临更大挑战。尤其是涉及军工、金融、医疗等敏感行业的企业，必须严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法规。合理的权限设计应做到“最小够用、分级授权、操作留痕”。例如，普通员工仅可查看所在部门资产清单，财务人员可访问折旧数据但无法修改原始凭证，而管理层则拥有全局视图与分析权限。
搭贝平台提供细粒度的角色权限管理功能，支持按组织架构、岗位职责、项目归属等多个维度设置访问策略，并具备完整的操作日志审计能力，满足等保2.0三级要求。某央企下属子公司曾因外部攻击导致资产数据库泄露，事后复盘发现主因是权限泛滥与日志缺失。整改后采用上述管控机制，连续14个月未发生安全事件，顺利通过国资委专项检查。
