一、各行业资产运维成本存在差异，市场增量主要由IT和工业设备贡献
观研报告网发布的《中国资产运维行业发展趋势分析与投资前景研究报告（2025-2032）》显示，资产运维是指对各类资产（如固定资产、IT 资产、生产设备、基础设施等）进行全周期的维护、管理及优化的一系列活动。其核心目标是确保资产持续、稳定、高效运行，减少停产时间，降低运营维护成本，延长资产使用寿命，从而达到提升资产价值的最终目的。
各行业资产运维成本存在差异。能源、制造业等重资产行业资产原值高、使用周期长，运维成本占原值比例通常为 1%~5%/ 年（全生命周期累计可能达 10%~30%）；IT、商业服务等轻资产行业资产原值较低且更新快，运维成本占比可能为 0.5%~2%/ 年（累计 5%~10%）；交通、管网等基础设施行业长期运营需求强，运维成本占比可能稳定在 0.3%~1%。
当前IT 设备、工业设备以及基础设施资产存量约 455万亿元，资产运维市场规模约 2.44 万亿元，预计2035年资产存量约 560 万亿元（增量主要是由工业和 IT 设备贡献），资产运维市场规模约 5.5 万亿元。
数据来源：观研天下数据中心整理
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IT资产运维：随着数字化程度加深，IT设施支撑运营的重要性不断凸显。根据数据，2019-2020年我国数据中心 IT投资规模由 3698.1 亿元增长至约4166.8 亿元，预计2025年我国数据中心 IT投资规模进一步增长至7070.9 亿元。
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工业资产运维：工业企业的固定资产构成主要围绕生产运营的核心设施和设备展开。在工业4.0浪潮下，制造业设备规模与复杂度呈指数级增长，工业设备投资额增加。2023 年中国第二产业固定资产投资额达 16.2 万亿元，工业领域设备投资规模达 4.4 万亿元，设备投资占比约为 27%。若以过去 15 年来计算，2010-2024 年中国第二产业固定资产投资额累计达 202.7 万亿元，假设工业设备投资占比 27%（按 2023年的比例），2010-2024年工业设备投资额累计达 54.7 万亿元，对应工业设备存量净值约28 万亿元。
二、成本、服务优势突出，第三方运维服务商具备发展潜力
由于医疗、芯片、核电等高端设备具备技术尖端和封闭性，主要使用原厂运维服务；互联网巨头的 IT 设施在技术快速迭代的需要下，主要自建运维团队，当前第三方运维服务渗透率相对较低。
但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。且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。因此长远来看第三方运维服务具备发展潜力。
以工业设备智能运维整体解决方案提供商--容知日新为例，其核心业务围绕工业设备状态监测与故障诊断系统展开。2024 年公司营业收入 5.84 亿元，同比增长 17.21%，2025 年一季度营收达8357.40 万元，同比增长 37.51% 。受益于规模效益，2024 年归母净利润为 1.08 亿元，同比增长 71.49%，2025 年一季度虽仍亏损，但亏损额收窄至 639.18 万元，同比改善66.89% 。毛利率比较稳定，2024 年为 63.6%。
博睿数据产品主要是服务器端的 APMO 软件及监测服务。2024 年公司实现营业收入 1.41 亿元，同比增长 16.42%，呈现良好的增长态势，尤其第四季度实现营业总收入 3543.59 万元，同比增长 38.43%。2024 年毛利率为 68.66%，同比上升 3.92 个百分点，主要是产品标准化程度提升。
第三方运维服务商收入及布局情况
| 企业 | 收入情况 | 布局情况 |
| 博睿数据 | 从收入规模及增速来看，2024 年公司实现营业收入 1.41 亿元，同比增长 16.42%，呈现良好的增长态势，尤其第四季度实现营业总收入 3543.59 万元，同比增长 38.43%。2024 年毛利率为 68.66%，同比上升 3.92 个百分点，主要是产品标准化程度提升。2024年归母净利润为 -1.15 亿元，较 2023 年同期亏损扩大 8.02% ，主要是商誉资产减值所致。 | 博睿数据产品主要是服务器端的 APMO 软件及监测服务，其中 2024 年监测服务收入占比 55.17%，软件销售占比 33.72%。公司下游客户以金融、互联网和电信行业为主。博睿数据竞争力显著，其核心产品 Bonree ONE 是国内市占率第一的 APMO 平台，实现全栈、全链路、全场景的智能可观测，能有效提升 IT 运维效率。博睿数据已在金融等行业形成独特优势，获得 1000 + 头部客户的信赖。公司深度服务华为、字节等头部互联网 CSP。展望未来，博睿数据将持续深化技术创新，推动产品智能化、平台化发展，积极拓展国内外市场，在 AI 浪潮中进一步巩固领先地位。 |
| 中亦科技 | 2024 年，中亦科技实现营业收入 11.18 亿元，同比下降 20.22%。归母净利润为8681.35 万元，同比大幅下降 40.64%。毛利率方面，2024 年整体为 26.56%，其中 IT运行维护服务毛利率达 37.75%，原厂软硬件产品毛利率为 9.52% 。 | 中亦科技是一家 IT 架构 “服务 + 产品” 综合提供商，业务覆盖 IT 运行维护服务、原厂软硬件产品、自主智能运维产品和运营数据分析服务。从收入结构来看，IT 运行维护服务贡献过半营收，原厂软硬件产品收入占比较大。在下游行业分布上，金融行业是其收入占比最高的行业，已与众多银行以及证券、基金、保险公司等建立业务合作 。中亦科技主要提供定制化服务，为客户数据中心提供从规划咨询、架构设计到运行维护的全周期服务，并辅助以智能化运维产品提升自动化和智能化水平。公司长期服务金融行业积累了丰富经验。自主智能运维产品已与一些信创主流厂商完成相关产品兼容性测试。展望未来，中亦科技将持续拓展第三方运维市场，承担客户 IT 基础架构托底重任，不断扩大技术认证范围以适应信创产品和架构需求，助力更多客户实现高效 IT运维管理 。 |
| 容知日新 | 2024 年公司营业收入 5.84 亿元，同比增长 17.21%，2025 年一季度营收达8357.40 万元，同比增长 37.51% 。受益于规模效益，2024 年归母净利润为 1.08 亿元，同比增长 71.49%，2025 年一季度虽仍亏损，但亏损额收窄至 639.18 万元，同比改善66.89% 。毛利率比较稳定，2024 年为 63.6%。 | 容知日新主要产品工业设备智能运维整体解决方案提供商，核心业务围绕工业设备状态监测与故障诊断系统展开，涵盖有线、无线及手持系统产品，2024 年状态监测与故障诊断系统业务收入占比 86.98%。其下游主要是风电、石化、冶金、水泥、煤炭等多个行业。随着下游的不断开拓，风电、石化、冶金占比从 2022 年近 80%下降到 2024 年近70%。容知日新竞争力突出。技术层面领先，完成从传感器核心元器件、无线传感器系统到工业互联网平台的完整技术布局，打造了 PHMGPT 垂直领域大模型。2024 年研发费用占营业收入比例达 18.36% 。行业地位突出，实时接入数据中心远程监测的重要设备超 16 万台，积累各行业故障案例超 2.5 万例。未来，容知日新将紧抓各行业设备运维的数字化、智能化转型升级机遇，持续推进场景化监测方案，拓展国内外市场版图。 |
| 速达股份 | 公司营业总收入从 2019 年的 6.19 亿增长至 2024 年的 11.67 亿，年化复合变动率13.5%。净利润方面，公司归母净利润从 2019 年的 6874.22 万增长至 2024 年的 1.40 亿，年化复合变动率 15.34%，但 2024 年归母净利润同比下降 13.56%。毛利率方面，2019年的毛利率为 27.62%，2024 年下降至 24.52%。 | 速达股份主营业务围绕煤炭综采设备液压支架展开，为煤炭生产企业提供涵盖维修与再制造、备品配件供应管理、专业化总包服务、二手设备租售的综合后市场服务，同时向机械设备生产商供应流体连接件产品。从收入结构来看，2024 年备品配件供应管理占比 33.13%，维修与再制造占比 30.89%，流体连接件占比 15.38%，二手设备租售占比 13.76%。下游行业主要集中在煤炭采掘业，已与国家能源集团、陕煤集团等众多大型煤炭企业建立长期合作，服务网络覆盖内蒙古、陕西、山西等主要煤炭生产区域；此外，其全资子公司的流体连接件产品已涉足盾构机和农机行业主机配套业务，在非煤领域也有所拓展。展望未来，公司计划继续深耕煤炭综采设备后市场，扩大维修与再制造、备品配件供应管理等核心业务规模，同时积极拓展流体连接件业务在工程机械等领域的应用，探索二手设备租售业务的更大市场空间，通过技术创新、提升服务质量等手段，增强市场竞争力，实现可持续发展。 |
资料来源：观研天下整理（zlj）
三、大数据、AI技术渗透，资产运维行业智能化趋势显著
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，容知日新、博睿数据等企业开始进行 AI 模型的布置和数据治理工作，预计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。数据分析可以揭示不同资产之间可能存在的复杂的相互影响关系，帮助运维人员更好地理解资产系统的整体运行机制。如通过分析生产设备、能源供应设备和物流设备等数据，发现工业生产运行协同问题，从而进行优化调整，提高整个生产系统效率。
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。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。
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