在48小时的生死窗口，打赢一场“下水道”之战

一次数据底座的重构

看似只是一次系统迁移

却成为企业数字化转型路上的

生死考验

48小时的“生死窗口”

当迁移进程跌入性能瓶颈

企业能否找到破局之道？

凌晨两点半，坐在书房里的章磊，耳鸣声清晰可见。在这个万籁俱寂的时刻，他脑海中不断回响着同一个声音：

这不是技术难题，不是资源匮乏，而是关于“度”的抉择。

作为舜宇光学科技集团流程与信息技术部总监，章磊面前摆着一道充满复杂性的难题：集团十几家子公司，形成了异构的数据底层，如果要推动集团数字化转型，就必须统一数据底座，才让AI能在统一的平台上发挥作用。但统一意味着替换系统，替换系统又会影响当前业务。

是鼓起勇气迈向变革，还是向现状妥协？

这其实需要设计一个既有台阶、又有缓冲、且有目标的推进计划，让各子公司既跟上步伐，又不至于在转型中“失重”。 舜宇光学的数字化蜕变，能成功吗？

统一数据底座

一个必须打通的“下水道工程”

2025年，章磊入职舜宇光学之初，集团正处于一个关键的战略转折点：从“小集团、大子公司”的分散模式，向“小公司、大集团”的统一化管理模式转变。这个转型的核心抓手，就是数据底层的统一。

但现实远比想象中复杂，章磊发现，“每一个子公司有它自己因为行业、发展状态而选择的不同的软件，造成不同的数据结构、不同的数据底层，发展形态在集团内部也是五花八门。”

以IoT平台为例，各子公司在做数据采集时，完全按照自身和客户要求进行机器数据的采集和应用。“比如同样一台AA设备，在第一个子公司被编号为001，在第二个子公司就变成了002。”这些独立的系统站在各个子公司的角度没有问题，但站在集团层面，连最基本的数据治理规则都无法统一。

在这样的背景下，统一底座的切换难度，就相当于在不影响生产的前提下，完成底层架构“心脏移植”。

这场重构的挑战横跨三个维度：

• 技术上，各子公司拥有各自的机房、各自的底层操作系统，从这些异构系统向统一平台迁移，面临着海量数据与复杂的兼容性考验；

• 业务上，工厂订单爆满，迁移窗口期被严格压缩，IT团队必须在“零停工”的前提下穿针引线；

• 组织上，统一意味着子公司需要站在集团层面思考问题，打破了原有的决策惯性和利益格局。

但如果不去突破这道关口，代价更加惊人。章磊算过一笔账，“光是服务器硬件采购这一项，如果由各子公司分别采买，5000万都下不来。而集团统一采购，3000万就能搞定。”在章磊看来，“数据统一，不仅仅是统一度量衡，也能够在资源利用上做好非常大的降本工作。”

要将这些“烟囱式”的系统集成到一个统一化的平台上，数据迁移工作成了重中之重，且必须在极其严苛的业务停线窗口期内完成。由于公司效益极好，订单排得满满当当，留给IT团队的迁移时间，被严格锁定在了48小时以内。

这48小时，又被切割成了几等份，真正的有效迁移时间只有24小时，剩下的时间必须为“容灾”预留，一旦数据迁移出现问题，必须将所有系统回滚至迁移前的状态，确保生产连续性不受影响。

最终，几十个T的数据在24小时内顺利完成迁移，章磊把这个项目形容为不显山露水的“下水道工程”：

它的作用是打基础，有了这个基础以后，未来才能够在这个数据底座上打出更多的漂亮仗。

打破组织惯性

让AI从“+AI”迈向“AI+”

数据底座的统一，为舜宇光学打开了一扇通往AI世界的大门。如果说2025年的关键词是“突破”与“创新”，那么接下来的挑战，便是如何将AI融入业务场景，这也将是一场触及组织灵魂的深度变革。

在章磊看来，AI远不止是技术，更是组织惯性与新兴生产力之间的角力。他坦言，“其实最大的挑战，更多的是组织的操作系统与新的发展应用不能够去做兼容。传统的组织，必定有他自己的部门墙，过于线性的研发流程，以及对确定性的过度追求。”

为了打破这种惯性，舜宇光学选择从两个高价值场景切入，让AI的价值变得肉眼可见，从而自上而下地重塑信任。

首先是制造端SOP的智能管控。作为一个制造业大厂，人工操作环节不可避免，传统方式只能通过产品最后的结果来反推某个生产步骤是否被遗漏。

而现在，舜宇光学引入了基于视频算法的AI视觉检测，它会全程记录操作人员的SOP动作，一旦某个步骤被遗漏或偏差，产品立即被判为NG。这不仅大幅提升了良率，更让成本的损失大幅降低。

第二个场景是研发侧私有知识库的构建。舜宇光学在十几年的行业积累中，沉淀了海量的专利和失败经验数据，但长期以来这些文档散落在工程师各自的电脑里或部门的网盘中，从未被真正系统性地应用。

如今，舜宇光学通过利用大模型技术构建内部私有化知识库，将这些专利和特有知识灌输进去，让新入职的伙伴或从事新模块开发的工程师，能够通过内部知识库快速获取以往失败的经验和成功的做法。

原来的效率都是师带徒的形式，现在这个形式慢慢弱化，基本上用AI的方式来解决。

——章磊

舜宇光学科技集团流程与信息技术部总监

有了这些“+AI”的尝试，舜宇光学也将目光瞄准了更有创造力的“AI+”。舜宇光学正在创建自己的AI眼镜品牌。在应用方面，当越南、印度的工厂设备出现问题，国内资深工程师可以通过现场人员佩戴的AI眼镜，实时指导设备维修，极大降低了人员支持的成本和差旅的消耗。从内部赋能到产品创新，AI能力正在渗透进舜宇光学的多个业务维度。

与戴尔同行

在不确定性中锚定未来

如果说统一数据底座是舜宇光学打赢的一场奠基之战，AI变革则是正在经历的场景化落地的阵地战，那么选择什么样的伙伴并肩作战，则决定了能否真正“行稳致远”。

在最紧张的24小时系统迁移的瓶颈时刻，舜宇光学的技术团队发现原有服务器在数据装载和并发计算时，性能急剧下降，但软件层已经优化到极致，硬件瓶颈成为无法逾越的障碍。章磊回忆说：

当时打电话求助戴尔的服务商，在接下来的时间，基本上戴尔的工程师都是24小时和我们一起并肩作战，解决硬件性能的所有问题。

综合评估后，戴尔的技术团队与舜宇光学共同做出了一个关键决策：采用面向现代数据密集型工作负载的新一代服务器，基于现有迁移架构进行快速部署和优化。

如果没有戴尔的技术团队进入，这个解决方案可能不会那么快速被定下来，那时候损失的就是时间。

——章磊

舜宇光学科技集团流程与信息技术部总监

最让章磊看重的，就是戴尔提供的“确定性”。他表示，“戴尔在这次项目里，提供的不仅仅是一台服务器，更多的是底层的确定性。”正是这种确定性，让舜宇光学在面对AI时代的不确定性时，有了从容布局的底气。章磊用一句话概括了对戴尔的期待：“与确定性同行，向未知处共探。”

所有天马行空的创新，都需要一个确定性的底座来托举。在这个不确定的时代，选择那个能提供“确定性”的伙伴，本身就是一种战略远见。

“信任”这是章磊为2026年选定的关键词，在规模化组织内推动涉及组织架构变革，共识是燃料，信任则是点亮共识的火花。而这份“信任”，也是舜宇光学对戴尔伙伴关系的锚定。

舜宇光学与戴尔科技的合作证明，坚实的数据基础设施不仅能够支撑业务增长，更能为企业拥抱AI时代创造无限可能。

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