通過引入傳感器、智能機器人等硬件設備，精密設備生產實現了對生產過程中數據的實時采集、存儲和分析，生產線效率從原來的40％提升到如今的90％；

　　利用“一物一碼”技術，將生產和銷售全環節數據記錄于區塊鏈，實現對倉庫產品的實時可視化管理，庫存周轉率得到大幅提升，生產準備提前期縮短了20分鐘……

　　這是中小企業通過數字化轉型實現降本增效的真實寫照，近年來我國中小企業數字化轉型加快推進。

　　當前，產業數字化轉型加快從消費端向制造端拓展延伸，企業數字化探索逐步從大型龍頭企業向中小企業示范傳導，日前，中國信息通信研究院發布了《專精特新中小企業數字化轉型研究報告》（以下簡稱《報告》），《報告》指出，全國中小微企業上云率超過30％，中小企業數字化轉型順應工業經濟進階和數字經濟演進規律，也支撐和推動著制造業升級模式和企業發展形態的關鍵性變革。

　　《報告》顯示，從總量規模看，一大批在基礎軟件、工業互聯網、分布式數據庫等數智領域突破技術瓶頸的專精特新中小企業脫穎而出，專精特新“小巨人”企業分布在計算機、通信和其他電子設備制造業的企業數量最多，占比超過14％。

　　從人工智能產業領域的企業數量看，我國人工智能核心產業鏈上企業超4700家，覆蓋從基礎層、框架層、模型層到應用層的完整產業體系。專精特新“小巨人”企業中，屬于人工智能產業領域的數量占比約為8％；專利數量上，國家知識產權局數據顯示，截至2023年底，我國人工智能發明專利有效量達到37.8萬件，同比增速超40％。

　　從人工智能賦能企業發展的技術趨勢看，智能技術與工業知識融合加深，人工智能在企業端的應用從由語音識別、視覺識別，向數據建模優化與知識推理決策延伸，加速演變為提高企業全要素生產率的新工具；應用場景上，從生產制造、運維服務等過程走向全價值鏈系統優化，涌現出智能預測性維護、智能立體倉儲等應用場景。加快推進“人工智能+中小企業”，推動人工智能在中小企業的創新應用和深度賦能，勢必將轉化為促進生產力持續躍升的新引擎。

　　《報告》指出，受訪企業應用AI技術的四大場景是設備健康管理、智能分揀、供應鏈優化和基于機器視覺的表面缺陷檢測，占比分別是37.2％、36.0％、32.9％和29.9％。分規模看，微型企業采用最廣泛的AI技術是圖像識別，主要用于“智能分揀”場景；小型企業和中型企業采用最廣泛的技術是數據可視化，主要應用場景分別是“設備健康管理”和“供應鏈優化”。分行業看，AI在裝備制造業集中應用于智能調度、設備運維，AI在消費品行業多應用于智能化營銷管理，AI在原材料行業集中應用于生產調度優化和過程模擬仿真，AI在電子信息行業更多運用于精密元器件的視覺質檢。

　　《報告》指出，中小企業不僅是數字化轉型的需求者、受益者，也是數字化轉型的供給者、貢獻者，是貫通實體經濟和數字經濟融合“最后一公里”的關鍵主體。

　　因此，在遵循中小企業一般成長和轉型規律的基礎上，要聚焦中小企業關心的營收、成本、質量等訴求，以解決轉型過程中最基礎問題為靶向，加快人工智能新技術突破和數據新要素驅動，全域、全鏈、全環節提升中小企業數字化轉型的層次和水平。首先要在激發轉型內生需求上下功夫，加大財稅支持，謀劃專項支持專精特新中小企業數智改造、設備更新升級，探索企業數字化投入享受研發費用加計扣除的可能性和可行性，適時出臺可操作的細則指引。其次，要在探索轉型路徑模式上樹標桿，選樹示范標桿，打造若干轉型效果突出、投入產出比高的專精特新中小企業轉型樣本，消除同行業中小企業對前期高昂投資和后續不確定經濟回報的疑慮。

　　此外，要在提升轉型服務水平上出實招，以提升供需適配度為導向，開發更多的“輕應用”“微服務”，加大對云化軟件工具研發的支持力度，推動訂閱式服務規模性普及。鼓勵地方分別面向單個細分行業創建供需適配庫，聚焦集成、行業、場景三個類別，有針對性地培育和壯大一批診斷咨詢服務商、集成方案提供商、專業軟件服務商，征選和推廣一批復用率高、適應性強的工業APP，打造“資源池”“工具箱”“檔案庫”。

　　隨著人工智能的發展，更要在人工智能上求突破。《報告》提出，要開展“人工智能+中小企業”行動，夯實普惠算力、生成式模型、行業高質量訓練數據集等技術底座，推動通用大模型與面向工業場景的垂直小模型相協同、相融合，加快AI應用提速和創新賦能優質企業。（辛通）

　　 轉自：人民郵電報