生产性服务业就像是制造业的“幕后英雄”，它不直接生产产品，而是为制造业提供各种专业服务摩根策酪，比如研发设计、物流运输、金融服务、信息服务等等。这些服务就像制造业的“润滑剂”和“加速器”，让制造业运转得更顺畅、更高效。
深圳的一家科技企业在2023年设计出了一款割草机器人，但从图纸转化为产品时遇到了难题。不仅产品生产的成本高，质量也达不到要求。
2024年，这家机器人研发企业找到了一个在电动、园林工具领域经验丰富的企业，不仅能帮他们修改研发设计，实现产品量产，还搭建了一个共享制造平台。
曾经，这家传统的电动工具制造企业面临着“不降价就丢单，降价就亏本”的两难局面，他们想要通过跨界开拓更多市场，于是想到了“共享制造，弱弱联合”，把社会上的产业链里面的研发资源、销售资源、制造资源，包括一些其他的服务资源都整合在一个平台上面，以此扩大整个平台的影响力。
搭建平台初期，他们没有经验和技术，在迷茫之下，企业数字化项目负责人李丹和团队找到了一家青岛的工业互联网企业寻求帮助。结合两家的生态资源和产业资源，去探索数字化如何赋能中小企业的难题。
青岛这家工业互联网企业已经为15个行业搭建了平台，有着丰富的经验。他深入了解李丹他们的需求后，不仅帮助开发平台，还构建了整个平台的框架、组织架构、运营流程和运营模式。此外，还搭建了智能决策支持系统，帮助他们打破部门之间的壁垒，提高协作效率。
这样的合作模式，帮助李丹他们从传统的电动工具制造行业，成功跨界到机器人、3D打印、小家电等行业。
生产性服务业就像制造业的“智慧大脑”，它通过专业化、社会化服务，精准破解从研发到市场的“最后一公里”难题，帮助制造企业把创新想法变成市场上具有竞争力的产品，为实体经济高质量发展注入新动能。
生产性服务业还能为一线生产带来哪些看得见、摸得着的新变化呢？
今年9月，浙江宁波的一家车企启用了AI智能体，只需要简单操作手机，软件就会自动记录质量工程师在检测汽车尺寸时的语音播报，并整理成表格。
短短90秒后，主任工程师就能在电脑上看到检测数据。系统还给出了智能分析，指出部分数据有可优化的空间，并给出了如何监控、抽检和预防的建议。
尺寸匹配验证是新车研发设计中的关键环节。过去的检测方式高度依赖经验丰富的工程师分析数据，不仅费时费力，一旦记录出错又没能及时发现，会拖慢新车的研发进度。
经过两个月47轮的反复调整，这款“尺寸检测智能化”AI工具终于投入使用，将传统的“手写录入测量值+人工数据分析”的模式，转化为“语音生成测量值+智能决策分析”的新路径。相比于购买专用设备，AI工具为企业节省了上千万元投入。
还有一家钢铁企业的炼铁厂在今年5月利用AI工具平台，开发出了“高炉专家助手”。它能实时采集高炉的海量数据，并提取出重点数据、异常数据，让他们实现高效交接班。过去，虽然生产执行系统能自动采集高炉的异常数据，具体原因还需他们自己分析，人工的决策偏差高达20%以上。去年，他们因“操作误差”产生了400多万元的损失。
在企业犯难的时候，合作伙伴向他们提供了一套AI工具，企业在开发高炉专家助手时，可以调用成熟的通信工具、工作流，与钢铁厂的生产执行系统实时对接。
这家钢铁厂的工作人员张东介绍，今年5月高炉专家助手上线以来，他们高炉的稳定性提升约15%，全部达到健康状态。通过减少异常检修、提升高炉利用系数及降低人工成本，每年相当于为企业节省了256万元开支。
中共中央在“十五五”规划建议明确提出，要推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸。这不仅是产业升级的必然要求，更是培育新质生产力的战略选择。这些看似“无形”的服务，恰恰是提升制造业“硬实力”的关键软实力。展望2026，作为“新引擎”的生产性服务业，以服务赋能制造，以创新驱动发展，将以“软实力”锻造“硬支撑”，通过服务深度赋能制造，以创新持续驱动发展，为中国经济高质量发展注入强劲而持久的动能。
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