2026年初，随着国家发改委发布《新型基础设施资产数字化建设指导意见》，固定资产行业迎来新一轮结构性变革。据中国资产管理协会最新数据显示，2025年全国企业固定资产数字化覆盖率已提升至68.3%，较2020年翻番。特别是在制造业、能源、交通等重资产领域，企业对资产运营效率、合规透明度和碳足迹追踪的需求激增。传统依赖人工台账和分散系统的管理模式正加速退出历史舞台。以物联网（IoT）、AI预测性维护和低代码平台为代表的新兴技术，正在重塑资产从采购、使用到报废的全链条流程。
🚀 趋势一：资产数据全面融合，构建统一数字资产底座
当前，大型企业在固定资产管理体系中普遍面临“系统孤岛”问题。财务系统、ERP、EAM（企业资产管理）、采购平台、仓储管理系统各自为政，导致资产信息割裂、更新滞后。例如，某央企在2024年审计中发现，其下属12家子公司中，有7家的设备台账与财务账面存在超过15%的差异，直接导致年度折旧计提偏差达2.3亿元。
这一背景下，构建统一的数据资产底座成为行业共识。通过集成IoT传感器、RFID标签、条码扫描和API接口，企业可实现资产从物理世界到数字世界的实时映射。例如，三一重工在其“灯塔工厂”项目中部署了超过5万台智能传感器，每台设备的位置、运行状态、能耗数据均实时同步至中央资产平台，资产盘点效率提升90%以上。
数据融合不仅提升准确性，更释放出强大的分析潜力。基于统一数据源，企业可开展资产利用率分析、闲置资产识别、跨部门调拨优化等高级应用。某省级电网公司通过整合变电站设备运行数据与维修记录，成功将故障响应时间缩短40%，年运维成本降低1.2亿元。
- 核心趋势点： 多源异构数据整合，打破系统壁垒
- 技术支撑： API网关、数据中台、主数据管理（MDM）
- 行业影响： 提升资产透明度，降低合规风险，增强决策科学性
- 典型场景： 跨区域资产调拨、集团级资产报表生成、税务稽查应对
- 建立企业级资产编码标准，确保“一物一码”唯一标识
- 部署轻量级数据集成中间件，优先打通ERP与EAM系统
- 引入低代码平台快速搭建数据对接模块，降低IT开发负担 —— 如搭贝低代码平台提供预置的SAP、用友、金蝶等主流系统连接器，可在3天内完成基础数据对接
- 设置数据质量监控规则，自动预警异常变动
- 推动业务部门参与数据治理，形成“谁使用、谁维护”的责任机制
📊 趋势二：全生命周期管理从理念走向精细化运营
过去，固定资产的管理多集中于“入账—折旧—报废”三个节点，缺乏对中间环节的动态跟踪。而2026年的竞争环境下，企业越来越意识到：真正的资产价值不仅体现在账面净值，更在于其在整个生命周期中的综合效益表现。
全生命周期管理（Lifecycle Asset Management, LAM） 正在成为领先企业的标配能力。该模式覆盖资产从规划选型、采购验收、安装调试、运行维护、升级改造到最终处置的全过程，并通过量化指标评估各阶段绩效。
以某新能源汽车制造商为例，其在电池生产线投资决策阶段即引入LAM模型，综合测算设备购置成本、能耗水平、维护频率、残值率及碳排放强度，最终选择了一款虽单价高15%但综合运营成本低28%的自动化焊接设备。三年内累计节省支出超4000万元。
| 生命周期阶段 | 关键管理动作 | 典型KPI |
|---|---|---|
| 规划与选型 | TCO分析、供应商比选 | 预期ROI ≥ 15% |
| 采购与验收 | 合同履约跟踪、资产登记 | 到货及时率 ≥ 95% |
| 运行与维护 | 预防性维护计划执行 | MTBF（平均无故障时间）≥ 1500小时 |
| 更新与改造 | 技术升级可行性评估 | 改造后效率提升 ≥ 20% |
| 退役与处置 | 残值回收、环保处理 | 回收率 ≥ 70% |
值得注意的是，LAM的实施高度依赖系统支持。传统定制化开发周期长、成本高，难以适应频繁调整的管理需求。而低代码平台因其灵活配置、快速迭代的特点，成为落地LAM的理想载体。
- 核心趋势点： 从静态台账向动态运营转变
- 技术支撑： 工作流引擎、仪表盘可视化、移动巡检APP
- 行业影响： 延长资产使用寿命，优化资本支出结构，助力ESG目标达成
- 典型场景： 设备大修计划排程、资产利旧评估、绿色报废追踪
- 绘制企业核心资产类别（如生产设备、IT设备、运输工具）的生命周期地图
- 为每个阶段设定明确的责任人与审批流程
- 利用搭贝平台免费试用版本搭建原型系统，验证关键流程逻辑
- 嵌入自动化提醒功能，如“即将到期维保”、“折旧完成提示”
- 结合移动端实现现场扫码操作，提升一线员工参与度
🔮 趋势三：AI+低代码协同，加速资产管理创新迭代
人工智能在资产管理领域的应用正从“概念验证”进入“规模化落地”阶段。但传统AI项目往往面临数据准备复杂、模型训练周期长、业务适配难等问题。与此同时，低代码平台凭借其敏捷开发优势，正在成为AI能力下沉至业务端的关键桥梁。
AI与低代码的融合 正催生出新一代智能资产管理解决方案。例如，通过低代码平台配置规则引擎，结合机器学习模型输出的预测结果，自动生成维护工单或调拨建议，大幅降低AI应用门槛。
某大型制药企业采用此模式，在其冻干机群组中部署了基于振动和温度数据的AI故障预测模型。当系统预测某设备在未来72小时内可能发生压缩机故障时，低代码工作流自动触发以下动作：通知维修主管、锁定备用设备、生成备件申领单、安排技术人员待命。该机制使非计划停机次数同比下降63%，年产能损失减少约1800万元。
案例延伸： 搭贝平台用户——华东某轨道交通集团，通过在其资产管理系统中集成AI图像识别模块，实现了轨道巡检视频的自动缺陷检测。配合低代码表单，检测结果可一键生成维修任务并分配至对应班组，整体处理效率提升5倍。
- 核心趋势点： AI能力通过低代码封装，实现业务人员自助式创新
- 技术支撑： 预训练模型API、可视化规则设计器、RPA机器人
- 行业影响： 缩短创新周期，提升组织响应速度，降低技术依赖
- 典型场景： 智能盘点辅助、租赁合同风险识别、资产估值模拟
- 识别高频、高价值且规则清晰的管理场景（如折旧计算、保险续期提醒）作为AI试点
- 选用具备AI组件集成能力的低代码平台，如搭贝平台提供的智能表单与预测插件
- 由IT与业务联合组建“微创新小组”，每月推进一个自动化改进项
- 建立A/B测试机制，对比AI建议与人工决策的效果差异
- 将成功模式标准化，纳入企业资产管理制度手册
📌 行业挑战与应对策略
尽管趋势明确，但在实际推进过程中，企业仍面临多重挑战。首先是组织惯性：许多企业仍沿用“财务主导、实物脱节”的管理模式，缺乏跨部门协作机制。其次是技术债务：老旧系统难以兼容新架构，数据迁移成本高昂。再者是人才缺口：既懂资产管理又具备数字化思维的复合型人才稀缺。
对此，建议采取“小步快跑、价值先行”的策略。优先选择1-2个痛点明显的资产类别（如高价值生产设备或频繁移动的IT资产）开展试点，快速展现数字化带来的效率提升与成本节约，以此争取高层支持与资源投入。
📌 低代码平台的核心价值再审视
在固定资产数字化进程中，低代码平台不仅是工具，更是组织变革的催化剂。它打破了“业务提需求、IT排工期”的传统模式，赋予业务团队自主构建应用的能力。例如，一位资产管理专员可在两天内自行搭建一个“临时借用登记系统”，而以往这类需求需排队数月。
更重要的是，低代码平台支持持续演进。当企业战略调整或监管要求变化时，系统可快速响应修改，避免“建好即落后”的困境。这种灵活性正是应对不确定时代的制胜关键。
📌 未来展望：向资产服务化演进
展望2026年下半年及未来，固定资产的管理边界将进一步扩展。越来越多的企业开始探索“产品即服务”（Product-as-a-Service, PaaS）模式，如按使用时长收费的工业机器人、基于产出结算的光伏电站设备等。这要求资产管理系统不仅要记录“拥有什么”，更要精确计量“用了多少”“产生了什么价值”。
在此趋势下，资产管理系统将逐步演化为“资产运营平台”，集成计费引擎、客户门户、绩效看板等功能，支撑新的商业模式创新。而低代码平台因其强大的集成能力和快速定制优势，将成为构建此类平台的技术基石。
