2025 年能够在“物联之星”年度“数智中国”标杆案例榜中脱颖而出，我认为核心在于三点：长期深耕、可复制的标杆项目，以及面向未来的技术融合能力。

第一，我们在数字化与智能物联领域深耕二十多年，始终坚持以客户场景为中心，这让我们的方案不是“概念验证”，而是深入一线，做真正能在产线、仓库、渠道、门店等场景长期稳定落地的“生产级”系统； 

第二，我们打造了一批具有行业代表性的标杆案例，例如在制造端为食品企业落地 RFID 驱动的智慧工厂项目，把物联网与数智化改造深度融合，实现了全流程的实时监控和质量追溯，这类项目在可复制性、可推广性上得到了行业和客户的共同认可。

 第三，我们不是单点技术供应商，而是以数字ID、RFID、工业AI视觉为核心，提供覆盖“产品数字化—运营与资产增效—用户连接与体验”的端到端解决方案和数智化服务，这种综合集成与持续运营能力，是我们和很多同行最大的差异。

在RFID领域，我们的技术壁垒主要体现在“全链路能力”、“复杂场景的集成经验”和“软硬一体的系统级方案”，提供的是企业数字化的服务。

无论介质是二维码、RFID还是传感器等，从设备到中间件平台、上层业务系统，我们都能提供深度集成的解决方案，而不是“单点硬件”，是一个闭环的感知与数据系统，这让项目的交付效率和长期可运维性有明显优势。 

我们把RFID与企业既有的 MES、WMS、ERP 等系统深度打通，通过自研平台实现数据建模、全链规则和多维分析，让RFID数据真正转化为生产管理、供应链优化和质量追溯的“决策底座”，而不仅仅停留在“读写码”和“盘点”。

“无AI不物联”已经成为行业共识， 2025 年，我们主要在三个层面加大 AI 布局。第一，在工业视觉和图像理解方面持续投入，打造LinkVision™ 产品，把瑕疵检测、计数分类、外观识别等能力，做成可复用的模型与标准化模块，更好地服务制造业客户。第二，在边缘计算与边缘智能方面，继续研发LinkWin“SmartBox”，将AI能力下沉到产线和一线场景，实现设备侧的快速识别、异常预警与本地决策，减少对云端的依赖，提高数据实时性和鲁棒性。第三，在平台层面，我们围绕AI驱动的数据分析与运营优化，构建可配置的算法模型，用于生产优化、库存策略调整、渠道管控、价格趋势预测等，让客户可以在同一套数据底座上，持续叠加新的智能能力。

在工业AI视觉与RFID融合上，我们已经形成了从方案设计到落地验证的一整套方法论并在多个智慧工厂项目中完成了实践闭环。

具体落地上，一方面，我们用RFID做“身份”和“流转”的实时采集，用工业AI视觉做“质量”和“状态”的智能识别，把两个系统产生的数据在同一平台上进行时间线和工序维度的关联，让每一件产品从原料、生产、质检到入库都有完整的“数字档案”。

另一方面，通过边缘计算节点，我们在产线侧就能对RFID采集流与视觉检测结果进行融合分析，实现异常自动拦截、质量问题根因追溯并为调度与维护提供决策依据，这些都已在我们为制造企业打造的RFID驱动智慧工厂项目中得到验证。 

在我们看来，RFID与AI的融合不是简单叠加，而是共同构建一个“可感知、可计算、可追溯”的物理世界数字底座，只有把这些关键要素统一起来，AI智能制造才能真正落到生产效率和管理能力的提升上。

在新一轮 AIoT 浪潮下，RFID的生命力会体现在从“被动识别技术”升级为“数据与智能的关键入口”，这也是我们未来重点布局的方向。

一方面，随着AI在边缘和云端的广泛应用，RFID不仅承担“识别是什么、产品在哪里”的任务，还将参与“为什么在这里？接下来怎么办？”的智能分析，通过边缘感知与传感网络、视觉系统、业务规则智能模型引擎的联动，成为驱动生产优化和运营决策的重要数据源。

另一方面，我们会重点聚焦两个方向：其一继续推动商业模式从“提供标签”转向“赋能价值”，具体是对高价值资产与高风险行业的全生命周期管理，通过精细化追踪与预测性维护降低损失和风险；其二是数字化供应链和品牌侧的精益运营，从仓储、物流、渠道到门店，贯通单品级的流转与消费数据，帮助企业真正实现“降本、提效、控险、增收”的综合价值。