2025年初，国家发改委联合财政部发布《关于推进国有资产数字化管理的指导意见》，明确提出到2026年底，全国行政事业单位及国有企业固定资产数字化覆盖率需达90%以上。这一政策信号加速了资产管理系统向智能化、平台化转型的步伐。据中国信通院统计，2024年我国固定资产信息化市场规模同比增长23.7%，达到860亿元，其中AI与低代码技术融合应用占比首次突破35%。
行业现状：传统资产管理仍存三大断点
当前，多数企业仍依赖Excel台账或老旧ERP系统进行固定资产管理，导致数据孤岛严重、折旧计算误差频发、盘点效率低下。某中部省份国资委调研显示，超过47%的国企在年度资产清查中发现账实不符问题，平均差异率达6.8%。此外，跨部门协作响应周期普遍超过5个工作日，严重影响运营决策时效性。
更深层次的问题在于，现有系统难以支持动态预测与价值挖掘。例如，在设备更新周期预测上，仅12%的企业具备基于使用强度和故障率的智能预警能力。这使得大量高价值资产在未达经济寿命前被提前更换，造成资源浪费。
核心趋势：2025年三大变革方向浮现
- 🚀 AI驱动的资产全生命周期预测模型普及：通过机器学习分析历史维修记录、环境参数与运行负荷，实现资产剩余使用寿命（RUL）精准预测，误差率控制在±5%以内。
- 📊 低代码平台成为资产管理系统迭代主流路径：企业可自主配置审批流、报表模板与集成接口，开发周期从平均3个月缩短至2周内。
- 🔮 碳足迹追踪嵌入固定资产管理体系：随着ESG披露要求趋严，每台设备的能耗、排放数据将纳入资产卡片，影响折旧策略与处置方式。
趋势一：AI预测模型重塑资产运维逻辑
以某大型轨道交通集团为例，其引入AI预测模型后，对列车牵引系统的故障提前7-14天发出预警，预防性维护成本下降28%，关键设备可用率提升至99.2%。该模型基于LSTM神经网络构建，输入变量包括振动频率、温度变化、电流波动等12类传感器数据。
这种模式正从高端制造向公共事业扩散。2025年一季度，已有17个地级市水务公司在泵站设备部署边缘计算节点，实现实时健康度评分。预计到2026年，具备AI预测能力的固定资产管理系统市场渗透率将达41%。
趋势二：低代码平台释放组织敏捷潜力
传统定制开发项目往往因需求变更导致延期超支。而采用低代码平台后，业务人员可通过拖拽组件快速搭建表单与流程。例如，一家医药企业在疫情期间需紧急建立防疫物资专项台账，借助搭贝平台在48小时内完成系统上线，涵盖采购、领用、报废全流程。
值得关注的是，头部厂商已开始提供预置模板库，如“科研仪器共享管理”、“园区电梯维保跟踪”等场景化方案，进一步降低使用门槛。IDC数据显示，2024年采用低代码方式构建资产模块的企业，平均IT投入减少39%，用户满意度提高22个百分点。
【案例对比】不同开发模式效率差异
| 指标 | 传统定制开发 | 低代码平台 |
|---|---|---|
| 平均交付周期 | 86天 | 12天 |
| 单次变更成本 | ¥18,000 | ¥2,500 |
| 用户参与度 | 仅需求阶段 | 全程可调优 |
| 系统扩展性 | 弱 | 强（支持API对接） |
趋势三：碳资产管理融入固定资产核算体系
随着全国碳市场扩容至建材、有色等行业，企业面临更严格的碳排放报告义务。固定资产作为主要排放源载体，其管理必须纳入碳核算框架。某钢铁集团已试点将每台高炉的CO₂排放因子写入资产主数据，并按月生成碳折旧报表，用于内部碳交易结算。
这一趋势推动资产处置标准升级。不再单纯依据财务年限，而是结合碳强度指标综合判断。例如，一台服役10年的电机若单位产量碳排放高于行业基准值20%，即便技术状态良好也应启动淘汰程序。此类实践已在长三角多个工业园区推广。
影响分析：四类主体迎来结构性机会
上述趋势正在重构行业价值链。首先是设备制造商，需从“卖产品”转向“卖服务”，提供包含健康监测在内的全周期解决方案；其次是第三方服务机构，可基于开放API开发专业评估工具；再次是金融机构，能依据更精准的资产估值模型优化融资租赁定价；最后是企业资产管理部门，其角色正由“记账员”转变为“价值运营官”。
值得注意的是，中小企业受益尤为显著。以往受限于预算与人才，难以自建智能系统，如今通过订阅制SaaS服务即可获得同等能力。据工信部中小企业发展促进中心调研，2025年上半年采用云端资产管理服务的中小企业数量同比增长67%。
落地建议：分阶段推进数字化跃迁
- 第一步：梳理核心资产清单，优先为高价值、高流动性设备部署物联网采集终端，确保基础数据质量；
- 第二步：选择支持AI扩展与低代码定制的平台作为底座，避免重复投资。例如，搭贝低代码平台提供标准化资产模块，同时允许接入TensorFlow模型进行预测分析；
- 第三步：建立跨部门协作机制，将财务、运维、环保等部门纳入统一工作台，打通预算、工单与排放数据；
- 第四步：开展试点验证，在单一产线或分支机构运行三个月，评估ROI后再全面推广；
- 第五步：制定持续优化机制，每季度回顾模型准确率与流程效率，利用平台版本管理功能快速迭代。
“真正的数字化不是把纸质台账搬上系统，而是重构资产的价值认知方式。”——清华大学工业工程系李教授在2025年中国资产管理峰会发言
风险提示：警惕三大实施陷阱
尽管前景广阔，但实践中仍存在挑战。一是数据质量问题，若初始录入存在偏差，AI模型会产生“垃圾进、垃圾出”效应；二是组织变革阻力，部分员工担忧自动化会削弱其岗位价值；三是技术锁定风险，某些封闭式平台后期难以迁移或集成。
建议企业在选型时重点关注平台开放性，优先选择支持主流数据库对接、提供完整API文档的产品。同时配套开展数字素养培训，让员工成为系统的共建者而非被动使用者。此外，应设定明确的KPI指标，如“盘点效率提升率”、“预测准确率”等，用事实证明变革价值。
