优服工业融资背后：AI工业服务如何走向智慧工地

AI在中国建筑行业的应用：智慧工地••By 3L3C

优服工业拿到数千万元A轮融资，不只是机床行业的事，更给智慧工地设备运维提供了一套可复制的AI+后市场范式。

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过去三年，中国存量机床里有超过60%役龄在10年以上，而机床后市场规模已经超过千亿，却依然充满“救火式抢修、信息不透明、配件不好找”的老问题。这些问题，在建筑行业的塔吊、挖机、混凝土站、施工电梯等设备上，同样每天都在上演——一台关键设备趴窝，整条施工线就得停工等人。

优服工业刚完成的数千万元A轮融资，表面上是一个“数控机床后市场”的故事，实际上，对正在推进智慧工地建设的建筑企业，也有很强的参考价值：AI驱动的工业设备服务，已经从概念走到了可复制的商业模式阶段。

这篇文章，我想借优服工业这次融资，聊清楚三件事：

  1. 他们在机床后市场做对了什么；
  2. 这些做法如何迁移到建筑行业的智慧工地场景；
  3. 如果你是施工总包或大型施工单位，现在可以从哪些小步骤开始实践。

一、从优服工业融资，看AI工业服务的新范式

先把关键信息摊开：

  • 优服工业成立于2020-07，专注数控机床后市场一站式服务；
  • 2024年合同额突破2亿元，2025年预计达5亿元；
  • 已在全国布局23家子公司，服务客户超3000家；
  • 本轮A轮融资数千万元，由浙商创投领投，安吉国资参投；
  • 资金主要投向三件事：
    • 机床后市场AI垂类模型深化研发；
    • 绿色再智造项目拓展（旧机床升级改造）；
    • “优服工品商城”平台建设（配件、二手机床电商化）。

这套组合拳，其实已经给建筑行业的智慧工地运维，画了一张相当清晰的“路线图”——用AI做设备健康管理和预测性维护，用数字化平台打通服务、配件和二手机交易，用再制造思路延长设备寿命、降低全生命周期成本。

换句话说：人家在机床领域，把“智慧工厂的设备后市场”跑通了；建筑行业要做“智慧工地的设备后市场”，完全可以少走很多弯路。

二、优服工业的核心做法：AI+一体化服务平台

优服工业的模式，可以拆成两块：AI数智化能力 + 后市场一站式服务能力。

1. AI怎么真正落在业务上？

根据公开信息，他们自研了多套数字化系统和AI能力：

  • AI数字化运维管理系统：

    • 基于传感器数据+历史维修数据，做设备健康评估；
    • 预测性维护（Predictive Maintenance），在故障前给出预警；
    • 形成标准化的故障诊断逻辑和维修知识库。

  • AI+AR“超级工程师”：

    • 一线维修人员戴上AR设备，可实时看到诊断建议、拆装指引；
    • 远程专家可在线“指导抢修”，大幅提升维修效率；
    • 对应到数据侧，就是把经验工程师脑子里的经验，抽成可复用的算法和知识库。

效果是可量化的：

  • 首次修复率提高到90%；
  • 售后响应速度提升80%。

这两组数字，对任何一个有密集设备的建筑项目经理来说，都非常敏感：

“如果塔吊、混凝土泵车、电梯的首次修复率能做到90%，现场抢修电话会少一半。”

2. 一体化后市场平台：从“修设备”到“管全生命周期”

优服工业干的已经不是“接单修机床”的活，而是把后市场拆成多个业务模块，一次性数字化打包：

  • 维保服务管理系统：工单、排班、考核全在线；
  • 数控机床全生命周期健康管理系统：从安装、日常点检到大修、再制造，有完整台账；
  • 后市场服务管理系统：把各类服务、配件、改造项目统一管理；
  • 配件及二手机床商城：配件、电机、控制系统、整机交易全上平台，价格和库存透明；
  • 绿色再智造：对旧机床做控制系统升级、精度恢复、节能改造，延长寿命。

背后是一个叫**“优服云平台”**的工业互联网底座，打通了设备、服务、供应链之间的信息孤岛，变成一个高效协同网络。

这套思路，直接平移到建筑行业，其实就是：

把“智慧工地平台”从安全帽识别、视频巡检，升级成“覆盖所有施工设备的全生命周期管理平台”。

三、这套模式如何迁移到智慧工地？

如果你正负责一个智慧工地项目，或者在集团里推进数字化建设，关键问题只有一个：这些机床领域的创新，怎么用在建筑设备上？

可以从三个层级来看。

1. 从设备侧：把关键施工机械“数智化”

机床行业做的是数控机床，建筑行业对应的是：

  • 塔吊、施工电梯
  • 挖掘机、装载机、推土机
  • 混凝土搅拌站、泵车
  • 支模系统、钢筋加工设备

可落地的几个动作：

  1. 加装传感器与标准采集终端

    • 采集内容：振动、电流、油温、运行时间、起重量、位移等；
    • 统一通讯协议和数据模型，避免后期“每个厂家一套标准”。

  2. 建立“设备健康画像”

    • 类似优服工业的机床健康管理，把每台塔吊、电梯的运行数据、故障记录、维保记录统一在一张设备档案里；
    • 通过AI模型识别异常模式：例如某台电梯电机电流持续上升，就提前安排检修，而不是等停机。

  3. 扩展到安全生产

    • 机床的预测性维护在建筑领域，直接等价成“减少设备带病运行导致的安全事故”；
    • 把设备健康指标纳入智慧工地安全看板，和人员行为监控、环境监测放在同一视图里。

2. 从运维侧：把“抢修模式”变成“计划维护+远程支持”

多数项目上，设备维护还停留在：坏了叫厂家，等人来，来了再想怎么修。优服工业验证的是另一种逻辑：

  • 现场是标准化维修团队；
  • 后台是AI+专家远程中枢；
  • 通过知识库和算法来放大专家能力。

在智慧工地里，可以做成：

  • AI+AR远程运维：

    • 施工现场机修工佩戴AR眼镜或用手机App，对准设备；
    • 系统自动识别设备型号、部件，给出排查步骤；
    • 集团级“设备专家”在后台远程协同，而不必每次都派人出差到项目。

  • 预测性维护计划：

    • 根据设备的健康评分和使用强度，自动生成月度/季度点检计划；
    • 与BIM进度计划结合，在关键浇筑节点、吊装阶段前优先保障关键设备稳定性。

  • 统一工单系统：

    • 不再用微信群+电话“喊师傅”，而是通过统一运维平台下发工单；
    • 维修过程结构化记录，为后端AI模型持续提供训练数据。

3. 从商业侧：向“设备后市场平台”要效率

机床后市场是千亿级，建筑设备后市场同样巨大：

  • 每年新购设备投资巨大；
  • 大量设备提前报废或闲置；
  • 配件采购渠道分散、价格不透明；
  • 二手机设备交易不规范、信息极度不对称。

优服工业在做的“优服工品商城”，其实对建筑企业是一个强提示：

真正的智慧工地，不只是现场装摄像头、上云平台，而是把设备采购、维保、配件、二手机交易，都放进一套数字化体系里，以全生命周期成本来决策。

施工企业可参考的几个方向：

  1. 内部“设备后市场平台化”

    • 先在集团内部做二手机设备调剂平台、配件共享平台；
    • 把历史项目的闲置设备盘活，而不是每个项目“各买各的”。

  2. 与第三方工业互联网平台对接

    • 学习或对接类似优服模式的平台，从机床延伸到建筑机械；
    • 使用成熟的AI模型和运维系统，而不是所有东西自建。

  3. 把碳排放与绿色再制造纳入考核

    • 建筑行业现在面临“双碳”压力，设备更新是关键一环；
    • 不必一味“报废重买”，而是像优服那样做“绿色再智造”：控制系统升级、节能改造、结构加固，既降本又减碳。

四、建筑企业现在能做的三步落地动作

讲太多理念，不如给到具体可执行的动作。结合优服工业的实践，我更推荐建筑企业按“三步走”。

第一步：选一个设备品类做试点

别一上来就想“全工地智能运维”，那多半会烂尾。更稳妥的路径是：

  • 选择一个关键设备品类作为试点，例如塔吊或施工电梯；
  • 在一个或两个标杆项目上做完整闭环：
    • 安装传感器与采集终端；
    • 接入设备运维平台；
    • 建立故障分类、维修知识库；
    • 用AI模型做简单的异常检测和预测性维护。

目标很现实：

  • 计划内停机率降低10%-20%；
  • 抢修次数减少30%左右；
  • 人工统计、纸质台账基本退出现场。

第二步：把智慧工地平台从“看人”扩展到“看设备”

当前很多智慧工地的预算都花在：

  • 视频监控+AI安全帽/反光衣识别；
  • 塔吊防碰撞、环境监测；
  • 人员考勤、劳务实名制。

下一阶段，建议把资源逐步倾斜到**“设备健康与运维”**：

  • 在智慧工地大屏上增加“设备健康指数”“关键设备运行状态”；
  • 将设备状态、维保进度集成到BIM模型中，在三维模型里直接查看设备分布与状态；
  • 将设备停机事件与进度偏差、成本超支做关联分析，为管理层提供决策依据。

这样，智慧工地不再只是“安全监管平台”，而是真正的项目生产运营中枢。

第三步：向集团级“设备后市场中台”演进

当单项目的应用跑通之后，可以考虑在集团范围内复制，形成类似优服工业那样的“中台能力”：

  • 集中管理：

    • 集团所有设备的档案、运行数据、维保记录；
    • 统一的配件采购渠道和价格体系；
    • 标准化的维保服务体系与供应商评价体系。

  • 数据驱动决策：

    • 通过设备全生命周期数据，指导“买新还是再制造”；
    • 用真实利用率决定是否外租、是否二手出售；
    • 将设备运营成本纳入项目投标和成本测算模型。

  • 对外拓展：

    • 当体系足够成熟，完全可以像优服工业一样，把能力向外输出，为上下游合作方提供设备运维与后市场服务，反向构建新的业务增长点。

五、智慧工地的下一程：从“人机上云”到“全生命周期运营”

优服工业这次融资，对建筑行业的启发很直接：资本已经开始押注“AI+设备后市场”的深水区，而不是只看C端花哨应用。

智慧工地的发展，也会走类似路径：

  1. 第一阶段是“人上云”：劳务实名制、视频监控、安全巡检；
  2. 第二阶段是“机上云”：塔吊、电梯、搅拌站等关键设备在线监测；
  3. 真正有价值的第三阶段，是**“人+机+后市场一体化的全生命周期运营”**：
    • 用AI做设备健康预测；
    • 用数据做设备资产运营；
    • 用平台打通服务、配件、二手机交易和再制造。

现在是2025年末，很多施工企业都已经完成了第一阶段，有的在迈向第二阶段。谁先把第三阶段的雏形搭起来，谁就能在智慧工地的下一轮竞争中占得先机。

如果要用一句话做个判断：

建筑行业的智慧工地，不缺摄像头和大屏，真正缺的是像优服工业这样，能把AI、设备运维和商业模式串成一条线的“工业服务能力”。

接下来你可以做的，就是先挑一个项目、一类设备，按上面的三步，开始把这条线画出来。