据2025年Q3《中国资产管理数字化发展报告》显示，全国重点工业企业固定资产利用率同比提升12.7%，但仍有超43%的设备处于低效运行状态。与此同时，国资委最新政策明确要求央企在2026年前完成资产全生命周期管理系统的智能化升级，标志着固定资产从“登记式管理”向“智能价值运营”转型进入关键窗口期。
行业现状：数据割裂与价值沉睡
当前多数企业仍依赖传统的ERP模块进行资产登记与折旧核算，形成典型的“台账式管理”模式。这种模式下，资产信息分散于财务、运维、采购等多个系统中，导致数据孤岛严重。例如，在某大型制造集团的审计中发现，其分布在8个厂区的2.3万台设备中，近17%的资产标签与实物位置不符，维修记录缺失率达39%。更深层的问题在于，资产被视为成本项而非价值载体，缺乏对其使用效率、边际产出和潜在变现路径的动态评估。
专业术语解释：资产全生命周期管理（ALM）指从资产采购、投入使用、维护更新到报废处置的全过程统筹管理，目标是最大化资产经济价值。现实中，由于跨部门协作机制缺失，ALM往往停留在理论阶段。
核心趋势：三大变革重塑资产价值逻辑
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为标配
- 基于机器学习的故障预测模型正逐步替代传统定期检修制度。GE Digital最新发布的工业AI平台已在航空发动机领域实现提前14天预警重大故障，准确率达91%。
- 清华大学智能制造研究院2025年研究成果表明，引入AI分析振动、温度、电流等多维传感器数据后，高价值设备的非计划停机时间平均缩短42%。
- 该趋势推动资产维护从“成本中心”转向“效率引擎”，企业开始为每台核心设备建立数字健康档案。
影响层面，这一转变不仅降低运维支出，更释放出大量原本用于应急抢修的人力资源。以某钢铁企业为例，实施AI预检系统后，年度维修费用下降28%，同时设备综合效率（OEE）提升了19个百分点。值得注意的是，“预测性维护”并非简单部署算法，而是需要构建资产状态感知体系——即通过物联网终端持续采集运行数据，形成可训练的数据集。
📊 趋势二：碳资产纳入固定资产核算框架
- 绿色折旧法正在被纳入会计准则试点范围。生态环境部联合财政部启动的“低碳资产估值试点项目”已覆盖电力、水泥等六大高耗能行业。
- 毕马威2025年全球资产报告指出，将碳排放权作为无形资产入账的企业，其融资成本平均低1.3个百分点。
- 这意味着固定资产的价值构成发生根本变化，不仅要计算物理损耗，还需评估其环境外部性。
例如，一台年耗电500万度的传统空压机，在新核算体系下可能被标记为“负碳资产”，不仅无法享受税收优惠，还可能面临未来碳税追缴风险。反之，采用光伏直供电的生产线则可生成“正向碳信用”，在内部结算或集团间调拨时具备额外估值溢价。此处涉及的专业概念是双轨制资产评价：同一实物资产同时拥有财务账面价值和ESG绩效价值两条评估曲线。
| 资产类型 | 传统估值（万元） | 含碳成本调整后估值 | 变动幅度 |
|---|---|---|---|
| 燃煤锅炉（10蒸吨） | 320 | 260（计入碳配额缺口） | -18.8% |
| 储能型中央空调系统 | 450 | 510（含峰谷套利+碳减排收益） | +13.3% |
🔮 趋势三：低代码平台赋能资产管理系统敏捷迭代
- 业务人员自主搭建资产应用正成为现实。Forrester研究显示，2025年全球67%的企业选择通过低代码平台快速响应资产管理制度变更。
- 传统定制开发周期通常需6-9个月，而基于拖拽式界面的配置方式可在两周内上线新功能模块，如资产调拨审批流、闲置设备撮合交易看板等。
- 这一趋势打破了IT部门对系统建设的垄断，使资产管理真正下沉至一线运营单元。
典型案例来自华东一家汽车零部件制造商，其 regional asset team 使用搭贝低代码平台，在三天内构建了“跨厂区设备共享调度系统”。该系统打通MES、EAM和物流系统接口，实现闲置数控机床的自动匹配与租赁计费，首季度就盘活了价值1.2亿元的沉睡资产。这里体现的关键能力是流程自动化集成（PAI）——无需编写代码即可连接多个异构系统，实现实时数据同步。
知识扩展：所谓“沉睡资产”是指账面存在但连续三个月以上未产生有效产出的设备或设施。麦肯锡估算，中国企业平均有23%的固定资产处于此类状态，潜在价值释放空间超过4万亿元。
落地建议：从战略到执行的四步跃迁
- 建立资产数据治理委员会，由CFO牵头，联合IT、生产、环保等部门，统一数据标准与责任边界。优先完成资产主数据清洗，确保每一台设备具备唯一身份编码（如UDDI）。
- 选取高价值、高故障率设备作为AI试点对象，部署边缘计算网关采集运行参数。建议采用“小样本迁移学习”策略，利用行业公开数据集加速模型训练过程。
- 将碳足迹核算嵌入资产新增审批流程。新建项目必须提交《全生命周期碳影响评估报告》，并设定五年期减排路径。可参考ISO 14067标准进行产品级碳计量。
- 引入低代码开发模式，让区域资产管理团队自行构建本地化应用场景。推荐使用搭贝平台的“资产地图可视化组件”和“智能巡检任务引擎”，大幅降低技术门槛。
特别提示：避免“为AI而AI”的误区。某化工企业在未理清基础台账的情况下强行上马预测系统，结果因输入数据失真导致误报率高达70%，最终项目搁浅。真正的数字化转型应遵循“数据→信息→知识→决策”的演进路径。
风险提示与未来展望
尽管趋势明朗，但仍需警惕三大风险：一是算法黑箱带来的审计难题，监管机构可能要求企业提供模型可解释性证明；二是过度依赖自动化导致技能断层，现场工程师逐渐丧失故障诊断直觉；三是碳核算标准不统一引发的合规争议，目前国际上存在PCF、GHGP等多种方法论并行的局面。
面向2026，资产管理者需重新定义自身角色——不再是账本守护者，而是价值创造者。那些能够整合AI洞察、碳金融工具与敏捷开发能力的企业，将在新一轮产业重组中掌握定价权。下一个十年的竞争，或许不再取决于你拥有多少资产，而在于你能多快激活它们的价值潜能。
此刻值得深思：当一台机器不仅能自己“说话”报告健康状况，还能参与碳市场交易、自动生成租赁合同，我们是否还需要传统的“资产管理”这个概念？也许，是时候思考“资产自治”时代的来临了。
