2025年底，Vector Consulting对全球工程师和决策者进行了调查，了解他们当前面临的挑战和优先事项。调查结果显示，创新是各行业中最重要的一系列短期和中期议题之一。
核心信息非常明确：成本减少必须与创新连接。仅减少研发能力的企业，可能会错失未来机遇，增加技术债务，并削弱其竞争力。
挑战
许多组织在软件、IT平台、人工智能和云基础设施方面投入巨资，但预期的生产力提升往往仍十分有限。
这被称为“IT-生产力悖论”：技术虽已就绪，但生产力并不会自动提升。相反，新工具往往被叠加在旧有架构之上，这反而增加了协调工作量、复杂性和摩擦。
与此同时，各行业正面临日益加剧的成本压力、更短的开发周期以及不断增加的系统复杂性。产品正变得以软件为定义、连接且智能化——但许多组织的组织架构仍无法有效管理这一转型。
解决方案
Vector Consulting 可以证明，创新必须成为一项运营原则。它不应被视为一项附带活动，也不应被视为与成本削减相分离的事物。
创新而非单纯的重组
传统重构虽然能在短期内减少成本，但也可能削弱团队能力、增加技术债务，并创建更多返工。
软件与人工智能作为提升生产力的杠杆
人工智能、软件平台、云系统和自动化技术能够提高生产力——但前提是它们必须融入合适的流程、架构和治理体系之中。
工艺与技术的结合
只有将产品创新与流程创新、组织创新和技术创新相结合，创新才能发挥实效。
架构与生命周期管理
在软件驱动的产品中，生产力在很大程度上取决于系统架构、可重用的软件堆栈、自动化工具链、仿真、持续集成以及生命周期管理。
人机协作
人工智能不应仅仅是取代人力劳动。它应当协助工程师、分析师和决策者探索各种选项、识别风险并加速创新。
优势
将创新视为经营原则的企业，可以创建长期竞争力，并减少结构性开发成本。
- 创新帮助减少返工、重复工作和技术债务
- 软件开发速度已成为各行业关键的竞争因素
- 人工智能若与适当的组织架构和流程相结合，可提高生产力
- 架构和生命周期管理帮助应对日益增长的系统复杂性
- 智能系统基于性能、可用性和服务，创建新的商业模型
- 安全、保障、韧性和透明度已成为赢得客户信任的关键
持续学习可以帮助组织更快地应对未来的技术变革
Strategic Commitment
必须将创新视为一项核心业务计划，明确责任归属，设定可衡量的目标，并进行长期投资。
工业实践中的智能系统
智能系统已经在改变许多行业。
- 在IT和金融领域，云平台正逐渐成为企业的智能操作系统，支持安全管理、异常检测和合规管理。
- 在工业自动化领域，工厂正演变为具备预测性维护、数字孪生和自主校准功能的软件定义生产系统。
- 在医疗和健康领域，人工智能支持图像处理、诊断以及网络物理医疗生态系统。
- 在汽车领域，集中式计算架构、OTA更新和软件定义功能在很大程度上决定了客户满意度和保修风险。
- 在航空航天领域，自主运行流程和边缘人工智能帮助减少操作员的工作负担并提升可扩展性。
Use Cases
将创新从孤立的举措融入日常工程工作、产品开发和决策中。
