资产运维服务是长坡厚雪
思瀚产业研究院    2025-08-07

运维业务的客户粘性高，核心原因在于其服务具有强持续性、高专业性和深度依赖性。从服务属性看，资产运维是长期持续的过程，客户一旦与运维方建立合作，需依赖其持续保障资产稳定运行，更换成本高 —— 不仅涉及服务交接的时间、人力损耗，还可能因磨合期影响业务连续性。

从专业门槛看，优质运维方需积累大量行业案例、数据和经验，甚至掌握客户资产的独家维护逻辑（如定制化系统参数、历史故障档案），这种专业性形成技术壁垒，使客户难以轻易切换供应商。此外，长期合作中运维方对客户资产状况、业务流程的深度理解，能提供更贴合需求的定制化服务，进一步强化信任关系，形成 “服务越久、粘性越强” 的正循环。

客户粘性高也是运维服务行业格局分散的重要原因。随着基建或设备资产使用年限的增长，其运维成本呈现持续性、结构性上升的特征。这一现象的核心成因在于：资产老化会导致设备性能衰退、故障率攀升，零部件磨损加剧使得维修频次与备件更换成本显著增加，尤其是老旧设备的专属配件可能因停产而陷入 “稀缺溢价” 困境；同时，为维持资产合规运行，需不断适配更新的安全标准、环保要求及技术规范，例如老旧电力设备需升级防雷系统、工业管道需满足新的防腐标准等，由此产生的改造投入持续累加；此外，资产运行效率随年限下降，衍生出能耗成本上升、停机损失扩大等隐性支出，而专业运维人力对老旧系统的熟悉度降低，也会推高人力工时成本。

2、第三方运维服务渗透率持续提升

对于拥有大量资产的企业来说，自行组建和维护专业的运维团队需要投入大量的人力、物力和财力。企业将非核心的运维业务外包给第三方，可以使企业将更多的资源和精力集中在核心业务上，提升企业的核心竞争力。第三方运维服务商通过规模化经营，可以将固定成本分摊，从而为客户提供更具性价比的服务。

第三方运维服务渗透率相对较低的领域主要是，1）医疗、芯片、核电等高端设备，由于技术尖端和封闭性，主要使用原厂运维服务；2）互联网巨头的 IT 设施，由于技术快速迭代的需要，主要自建运维团队。

第三方运维服务市场的快速增长本质上是资产规模 “量变引发质变” 的必然结果。当企业资产规模突破临界点时，运维成本与风险管控压力呈现非线性增长，此时第三方服务商的价值不仅体现在成本分摊上，更在于其构建的生态化服务体系。例如 IT 设备的第三方运维成本仅为原厂运维的 30%-50%，支持按需付费和灵活合同，可跨品牌统一服务，解决多厂商协调难题。

3、统一运维服务逐渐成为必选项

统一运维的渗透率提升，不仅源于技术层面的复杂性（如设备类型增多、技术架构复杂化等），更与企业管理效率、成本控制、安全性保障等多重因素密切相关。当资产复杂度提升时，其技术架构往往呈现多元化特征，例如融合了传统 IT 设备、物联网终端、云计算平台及各类专用硬件设施。不同厂商的设备协议、数据接口和管理标准差异显著，导致 “信息孤岛” 问题加剧。

此时，分散的运维模式难以实现跨系统的数据互通与联动响应，而统一运维通过建立标准化的技术中台，可将多源异构资产纳入统一管理框架，实现监控数据的集中采集、故障的自动化关联分析以及跨系统的协同处置。例如，在智能建筑领域，统一运维平台可整合暖通、电力、安防等子系统，通过统一协议解析实现设备联动，避免因子系统割裂导致的运维效率低下。

复杂资产通常涉及规划、建设、运营、更新的全生命周期，且参与主体多元（如业主、供应商、服务商等）。分散运维模式下，各环节数据难以追溯，责任边界模糊，容易引发管理断层。统一运维通过构建集成化管理体系，将资产台账、维护记录、性能数据等纳入统一数据库，实现从 “设备档案” 到 “健康状态” 的全链条追踪。例如，在交通基础设施领域，统一运维平台可关联桥梁、隧道、信号系统的实时监测数据与历史维修记录，辅助管理者制定科学的养护计划，避免因信息碎片化导致的决策滞后。

此外，统一运维还能通过权限分级和流程标准化，减少协调成本，提升管理效率。资产复杂度越高，分散运维模式下的重复投入（如多套独立监控系统、冗余人力配置）导致运维成本指数型增长。

统一运维通过整合资源，可形成规模化效应：一方面，集中采购运维服务和技术工具降低边际成本；另一方面，通过实时全景监控提前识别潜在风险，减少突发故障导致的停机损失。例如，在大型数据中心场景中，统一运维系统可通过智能功耗管理和负载均衡策略，降低能耗成本的同时，通过统一的容灾备份机制提升系统稳定性，避免因单一设备故障引发连锁反应。

此外，对于跨区域分布的复杂资产（如跨国企业 IT 基础设施），统一运维可通过全球统一的 SLA（服务等级协议）标准，确保服务质量的一致性，避免因地域差异导致的运维成本波动。资产复杂度的提升本质上是技术迭代与业务创新的产物，而统一运维则是应对这一趋势的必然选择。这种需求不仅体现在技术工具的整合上，更涉及管理理念的革新 —— 从 “碎片化响应” 转向 “系统化治理”。未来，随着人工智能、数字孪生等技术与统一运维体系的深度融合，资产运维将进一步向 “预测性、智能化、全局优化” 演进，实现复杂度提升与运维效率提升的动态平衡，为各行业的数字化转型提供底层支撑。

4、大数据和智能化是天然的需求

资产形成过程的设计、建设环节主要依靠的是工艺逻辑和法规标准，但运维阶段，尤其是维护阶段主要依靠的是案例的积累和经验的传承，对于大数据、智能化存在天然的需求。目前看到海外 2B 领域已经开始出现一些 AI 应用，国内企业数字化深度和标准化程度落后，首先需要进行数据治理，提升数据质量，AI 垂类模型训练才能够进行。随着 DeepSeek 的开源发布，越来越多的企业开始进行 AI 模型的布置和数据治理工作。例如，容知日新、博睿数据也在进行一些相关的 AI 项目。

2026 年或能看到运维领域的垂类模型开始发挥作用。大数据可以整合来自各种资产的多源数据，包括设备运行参数、性能指标、故障历史、维护记录等。不同资产之间可能存在着复杂的相互影响关系，通过大数据分析可以揭示这些关系，帮助运维人员更好地理解资产系统的整体运行机制。例如，在工业生产中，通过分析生产设备、能源供应设备和物流设备等的数据，发现它们之间的运行协同问题，从而进行优化调整，提高整个生产系统的效率。

利用智能化技术可以建立资产的健康模型，对资产的未来状态进行预测，实现预测性维护。通过对设备运行数据的持续学习和分析，预测设备可能出现故障的时间和部位，提前安排维护工作，避免设备故障导致的生产中断和损失。例如，在航空领域，通过对飞机发动机等关键部件的运行数据进行分析，提前预测部件的磨损情况，合理安排维修和更换计划，确保飞行安全。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。