| RK | 企業/品牌 | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 百度智能云 | 智能運維綜合服務 |
| 2 | 阿里巴巴 | 智能運維綜合服務 |
| 3 | 中國軟件 | CTT2000E通信動力及環境監控系統 |
| 4 | 華為 | 智能運維綜合服務 |
| 5 | 寶信軟件 | 智慧運維服務 |
| 6 | 神州泰岳 | Ultra-AlOps |
| 7 | 騰訊 | 智能運維綜合服務 |
| 8 | 中興通訊 | 自主網絡智能運維服務 |
| 9 | 軟通動力 | 通用運維技術服務 |
| 10 | 金蝶 | 金蝶云蒼穹云基礎平臺 |
| 11 | 銳捷網絡 | 網絡設備智能運維 |
| 12 | 東華軟件 | 算力運維 |
| 13 | 太極股份 | AIOPS數字化智能運維平臺 |
| 14 | 亞信科技 | AlSWareUsights·AlOpsAgents智能運維智能體系統 |
| 15 | 華勝天成 | Mocha智能運維統一平臺 |
| 16 | 容知日新 | 工業設備智能運維服務 |
| 17 | 銀信科技 | 一體化運維管理 |
| 18 | 新華三 | U-Center統一運維平臺 |
| 19 | 智維數據 | 靈眸智能運維平臺 |
| 20 | 東軟集團 | 一體化智能運維平臺 |
| 21 | 用友 | 企業資產管理維修智能體 |
| 22 | 神州信息 | 信創運維服務 |
| 23 | 南天信息 | 配置管理及運維分析平臺 |
| 24 | 浪潮軟件 | 綜合運維軟件服務 |
| 25 | 新炬網絡 | ZnAiops智能運維管理平臺 |
| 26 | 智洋創新 | 電力智能運維 |
| 27 | 嘉為科技 | WeOps運維平臺一體機 |
| 28 | 研華科技 | 設備智能運維iMachine |
| 29 | 騫云科技 | AI驅動+超自動化的統一云運維平臺 |
| 30 | 擎創科技 | 一體化可觀測的數智運維管理平臺 |
| 31 | 榮聯科技 | IT運維監控解決方案 |
| 32 | 吉泰智能 | 能源行業智能運維解決方案 |
| 33 | 博睿數據 | Bonree ONE一體化智能可觀測平臺 |
| 34 | 樂維 | Lerwee運維智能體 |
| 35 | 云智慧 | 全棧智能運維解決方案服務 |
| 36 | 溪數科技 | 人工智能T運維服務 |
| 37 | 吉電未來 | 新能源智能運維服務 |
| 38 | 遠算科技 | 運維管理數字化解決方案 |
| 39 | 行云管家 | 數據安全運維平臺 |
| 40 | 寶蘭德 | 信創一體化運維監控解決方案 |
| 41 | 日志易 | 日志分析與安全運維 |
| 42 | LinkedSee靈犀 | 數據中心AIOps |
| 43 | 聽云 | AIOps解決方案 |
| 44 | 天旦 | 云原生智能運維 |
| 45 | DataBuff | 乘云一體化觀測與智能運維平臺 |
| 46 | 逸迅科技 | 軌道交通大數據智能運維 |
| 47 | 匯耀品尚 | 光伏電站智慧運維服務 |
| 48 | 睿象云 | 云原生可觀測性 |
| 49 | 新疆北斗同創 | 瞳創智惟ITSM運維管理平臺 |
| 50 | 同創永益 | 災備與業務連續性管理 |
| 2025.04 DBC/CIW/CIS | ||
需求爆發與生態初成
我國智能運維市場規模的高速增長得益于數字化轉型的加速與技術的深度融合。金融、互聯網、制造三大行業成為主要驅動力，例如，金融機構通過智能運維將交易系統故障恢復時間縮短至分鐘級，互聯網企業實現每日千萬級日志的自動化分析。
當前，AI與大數據技術的相關應用已覆蓋80%的頭部企業，但市場集中度較低。行業應用呈現出了差異化特征，金融業聚焦交易安全與合規性，制造業側重設備預測性維護，電信行業則依托5G推動網絡智能監控。傳統IT廠商如華為、浪潮憑借硬件優勢占據較高市場份額，云服務商阿里云、騰訊云則以SaaS模式快速擴張，初創企業則通過垂直場景創新切入市場。
智能運維行業整體仍面臨著數據治理難題、技術成熟度不足和標準化缺失等問題。多源異構數據整合困難，很多企業因為數據質量問題容易導致預測失效；算法復雜度與算力需求矛盾突出，中小型企業AI應用率不足一半；運維流程缺乏統一規范，跨平臺兼容性差，生態協同尚未形成。
AI+運維的深度變革
過去，傳統運維的主要痛點集中在運維工作量大導致效率低下、運維數據量的龐大讓分析難度高、運維人員技能以及人才缺口大等問題上，而人工智能的出現，讓這些問題得到了部分解決。
在面對海量的數據時，人工智能能夠通過算法，依靠其強大的計算能力，高效地分析數據，從而實現識別故障乃至預測故障的功能；同時，人工智能因其強大的學習能力，能夠在短時間內掌握大量的知識，可以作為可靠的知識庫，輔助甚至替代運維人員做出決策，極大地提高系統的自動化運維水平。
AI+運維讓運維從自動化到智能化，從被動響應到主動預測，從單點工具到全棧協同，同時云原生的深度整合也讓運維的資源利用率大幅提升，運維工程師的角色也從“操作者”轉向“策略設計師”。
結語
智能運維正在經歷從“技術工具”到“戰略能力”的質變。技術層面，AI與大模型的深度融合將推動運維自治率大幅突破；商業層面，運維數據資產化催生新盈利模式，預計2025年衍生服務市場規模將達到500億元；社會層面，綠色運維與可持續發展理念深度綁定，成為企業ESG評級的關鍵指標。
正如陜煤榆北的實踐所示，當DeepSeek大模型與煤礦設備深度結合時，運維已不僅是保障系統穩定的手段，更成為驅動行業變革的“新賽道”。未來，智能運維將超越IT范疇，成為數字經濟時代的核心基礎設施。
（文/月輝）
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