精准发力为中小企业赋智

【中图分类号】F49 【文献标识码】A

智能经济是指人工智能技术在经济活动中广泛应用所形成的经济发展形态，体现为人工智能赋能各行业各领域、提升生产效率和服务水平。2026年3月，《政府工作报告》指出：“打造智能经济新形态。深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。”①智能经济新形态，是在智能经济发展到一定阶段后的质变跃升，人工智能不再是局部工具，而是系统性重构产业链、供应链与创新链的关键力量，催生出智能原生的全新业态、商业模式和组织方式，使数据成为关键生产要素、智算成为基础设施支撑，形成区别于传统经济的新型经济运行体系。

中小企业是智能经济新形态落地的关键主体，在国民经济中发挥着重要作用。然而，中小企业的智能化转型远滞后于大型企业，面临数据基础薄弱、算力成本高企、人才匮乏等多重挑战。与此同时，智能经济新形态，作为未来产业的主要应用场景，以前沿技术突破为驱动、以不确定性和高成长性为特征，而中小企业恰以其灵活性和创新活力，成为未来产业早期孵化的重要载体，二者之间具有高度的逻辑耦合性②。找到适合中小企业特征的智能化转型路径，并构建有效的政策支持体系，既是重要的理论问题，又是紧迫的实践需求。

经济增长的“稳定器”、技术创新的“策源地”

中小企业与智能经济新形态之间存在双向的战略需要关系。一方面，中小企业是智能经济新形态不可或缺的微观基础，离开中小企业的广泛参与，智能经济就无法形成覆盖全产业的“新形态”；另一方面，打造智能经济新形态，对中小企业自身发展也将产生深刻的赋能效应，为其在效率提升、市场拓展和未来产业竞争中，提供新的增长空间。理解这一双向逻辑，是构建有效转型路径和政策支持体系的前提。

中小企业是智能经济新形态不可或缺的微观基础。从经济体量看，工业和信息化部公布的数据显示，2024年末，全国登记在册中小企业数量超6000万户，较2012年末增长约3.6倍；2024年，规模以上中小工业企业营业收入达81万亿元，实现利润总额超3.8万亿元，占规模以上工业企业利润总额的52.3%；2024年，以中小企业为主体的民营企业进出口总额达24.33万亿元，占我国外贸总值的55.5%，连续6年稳居第一大外贸经营主体。从创新贡献看，截至2025年11月12日，我国已累计培育国家级专精特新“小巨人”企业超1.76万家，专精特新中小企业超14万家，科技和创新型中小企业超60万家。“小巨人”企业以占全国规模以上工业中小企业3.5%的数量，贡献9.6%的营业收入和13.7%的利润。③

这些数据表明，中小企业不仅是经济增长的“稳定器”，而且是技术创新的“策源地”。智能经济新形态，如果不能有效覆盖数量庞大的中小企业群体，就只能停留于少数头部企业的“盆景式”示范，难以形成产业层面的系统性变革。更为重要的是，中小企业广泛分布于制造业、服务业和农业等各产业细分领域，其智能化转型的广度和深度，直接决定“人工智能+”赋能千行百业的实际覆盖面。从未来产业培育的视角看，中小企业还扮演着“生态填充者”角色。人工智能、具身智能等未来产业领域，存在大量“小巨人”企业，它们在产业链细分环节的专业化深耕，为整个智能经济生态提供不可替代的配套支撑和创新活力。

智能经济新形态将为中小企业发展带来多维收益。打造智能经济新形态，并非单方面地要求中小企业承担转型成本，而是为中小企业提供突破既有发展瓶颈的战略性机遇。在效率层面，人工智能技术能够显著降低中小企业在研发设计、生产制造，以及经营管理等环节的人力成本和试错成本。例如，AI辅助设计工具，使中小企业无需组建大规模研发团队即可完成产品迭代；智能排产和预测性维护，能够减少停机时间、提高产能利用率；智能客服和营销工具，帮助中小企业以较低成本拓展客户触达范围。对于长期受制于“人才贵、管理弱、信息差”的中小企业而言，智能化工具的普及意味着一种“能力平权”，使其能够以远低于自建团队的成本，获取接近大企业水平的分析、决策和服务能力。

在市场层面，智能经济新形态，正在重塑产业竞争的规则与边界。智能原生业态的涌现，为中小企业开辟全新的增量市场，尤其是在具身智能、生物制造、脑机接口等未来产业方向上，产业链尚未被巨头企业完全锁定，中小企业有机会在细分赛道建立先发优势。同时，工业互联网平台和数据要素市场的发展，正在降低产业链中的信息不对称程度，使中小企业能够更高效地对接上下游资源、融入全球价值链。从更长远的视角看，智能化转型将提升中小企业抵御外部冲击的韧性，让数字化程度较高的企业，在面对需求波动和供应链中断时，恢复能力更强。因此，打造智能经济新形态，不仅是国家层面的产业战略，而且与中小企业自身的生存发展利益高度一致。

智能经济新形态的关键载体与中小企业的适配性

打造智能经济新形态需具体的关键技术载体和工具支撑。2026年《政府工作报告》围绕智能经济新形态作出系统部署，涉及“新一代智能终端和智能体”“人工智能开源社区”，以及“5G+工业互联网”升级版、“卫星互联网”、“高质量数据集”等关键技术载体。这些关键技术载体对不同规模企业的适用性存在显著差异，从中小企业的资源禀赋和实际需求出发，以下三类是适配性较强的关键技术载体。

开源大模型与智能体：面向中小企业的“技术平权”机遇。所谓“技术平权”，是指由于技术供给方式的根本性变革，原本只有大型企业才能负担和使用的高端技术能力，正在以低门槛、标准化的方式向广大中小企业开放，使企业之间在技术可及性上的差距大幅缩小。大模型是智能经济的关键技术底座，本身也是未来产业的重要组成部分。过去，人工智能的开发和应用高度依赖资金、算力、数据和专业人才，是少数科技巨头的“专属赛道”。然而开源大模型和智能体的成熟，正使这种格局发生根本改变。2025年以来，以DeepSeek、通义千问等为代表的国产开源大模型迅速发展。截至2025年底，我国开源大模型下载量已位居全球首位，开源生态的繁荣正在从根本上改变大模型的可及性格局。更为关键的是，模型压缩、量化和蒸馏等轻量化技术的成熟，使得大模型能够“下沉”到端侧设备运行，中小企业无需自建算力基础设施，即可通过“开源模型+云端推理”服务的组合，以较低成本获取基础AI能力。

在大模型的基础能力之上，智能体是将模型能力转化为实际业务操作能力的关键技术载体。2026年《政府工作报告》提出，“促进新一代智能终端和智能体加快推广”④。2026年1月，工业和信息化部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到2027年，推出1000个高水平工业智能体。智能体以大模型为推理引擎，能够感知环境、自主决策并执行任务，相比需大量定制开发的传统AI系统，智能体具有部署灵活、即插即用、可按场景编排等特点，天然适合中小企业“轻投入、快见效”的转型需求。在实际应用中，适用于智能客服、智能财务对账，以及排产调度、销售预测等场景应用的智能体，已成为中小企业接入AI能力较为便捷的入口。可以说，开源大模型提供“技术平权”的底层条件，而智能体则将这种技术红利，转化为中小企业可直接使用的生产力工具，二者共同构成中小企业参与智能经济较为关键的技术载体。

工业互联网平台与“SaaS+AI”：以服务化模式降低转型门槛。工业互联网平台是智能经济新形态的重要基础设施。2026年《政府工作报告》指出：“打造‘5G+工业互联网’升级版。”“推行普惠性‘上云用数赋智’服务，持续加大对中小企业数智化转型的支持。”⑤工业互联网平台提供的是底层的数据汇聚、算力调度和产业链连接能力，相当于智能经济的“基础公路网”。“SaaS+AI”是运行在这一基础设施之上的应用服务层，将AI能力封装为标准化的云端软件模块，供企业按需订阅、即开即用。对中小企业而言，无需关心底层平台如何建设，只需在平台上选用适合自身业务场景的“SaaS+AI”工具即可。例如，智能化企业资源计划系统（ERP）、AI辅助设计、智能供应链管理等SaaS(意为软件即服务，即通过网络提供软件服务)产品，已能以较低的月度费用，为中小企业提供实质性的智能化赋能。从未来产业发展的视角看，工业互联网平台扮演着产业生态“连接器”的角色：使中小企业能够在不具备完整技术栈的情况下，通过接入平台生态获取远超自身体量的智能化能力，实现与大企业、科研机构和服务商之间的深度协同。

具身智能和新型智能终端：中小企业融入未来产业的硬件入口。智能经济新形态，不仅体现为软件层面的智能化升级，而且包括硬件载体的智能化迭代。2026年《政府工作报告》提出，培育发展具身智能等未来产业，促进新一代智能终端和智能体加快推广。2025年，我国国内整机企业数量超140家，发布人形机器人产品超330款，以人形机器人为代表的具身智能产业规模快速增长。同时，AI眼镜、虚拟现实、脑机接口等新型智能终端正加速步入市场，满足消费者新的需求。对中小企业而言，参与具身智能和新型智能终端产业链，并不意味着要成为整机制造商，而是可以在传感器模组、精密零部件、运动控制算法，以及人机交互软件等细分环节发挥专精特新优势。“十四五”时期，我国超六成专精特新“小巨人”企业深耕工业基础领域，近八成分布在重点产业链环节，这种定位与具身智能和新型智能终端产业链，对高质量零部件和专业化服务的需求高度匹配。可以说，具身智能和新型智能终端，既是中小企业自身智能化升级的硬件载体，又是中小企业作为供应商融入未来产业生态的重要入口。

当前中小企业智能化转型面临的现实挑战

尽管智能经济新形态提供日益丰富的技术工具和载体，然而中小企业的智能化转型仍面临多重结构性障碍。这些障碍既有技术和资源层面的“硬约束”，又有制度和认知层面的“软瓶颈”，共同构成当前中小企业智能化转型中面临的现实挑战。

数据基础薄弱与算力可及性不足的双重制约。数据和算力是智能经济最基础的两大要素，然而中小企业在这两个方面均面临显著短板。在数据层面，中小企业普遍存在数据采集能力不足、数据质量不高、数据资产意识薄弱等问题，尚未实现系统之间的互联互通和业务流程的全面协同。与此同时，跨平台的数据调用规范缺失，数据孤岛现象不仅制约单个企业的智能化水平提升，而且阻碍产业链层面的协同智能化。在算力层面，尽管开源大模型降低模型获取成本，然而推理和微调所需的算力仍是刚性约束。大型互联网企业和头部科技公司掌握绝大部分智算资源，中小企业使用商业化AI服务的成本，在其信息化总投入中占比偏高。尤其在具身智能、生物计算等未来产业方向上，对算力的需求更为密集，算力的可及性差异正在形成新的“智能鸿沟”。

技术供给与中小企业实际需求的结构性错配。上述关键技术载体虽然总体上降低智能化门槛，然而从“技术可得”到“技术可用”之间仍存在显著断层。通用大模型难以直接适配中小企业多样化、个性化的业务场景，行业垂直模型的开发需大量行业知识和训练数据，中小企业往往既无力自主开发，又难以找到匹配的解决方案。当前，AI赋能服务市场存在明显的供需错配，服务商倾向于为大客户提供高价值的定制化服务，然而面向中小企业的标准化、轻量化、低成本智能化解决方案，供给严重不足。制造业企业的人工智能技术应用普及，主要集中于规模较大的企业。这种技术供给与需求之间的结构性断层，是制约中小企业智能化转型较为突出的市场失灵环节。

复合型人才短缺与决策层认知有待提升。智能化转型需兼具行业知识和AI技术能力的复合型人才。中小企业在薪酬待遇、职业发展空间等方面，天然弱于大型企业，导致数字化和智能化人才匮乏。人才短缺不仅体现在技术开发层面，而且突出地表现在战略规划层面，一些中小企业的决策者，对AI技术的应用价值、适用边界和实施路径缺乏清晰认知，导致转型方向不明、投资决策犹豫、对新技术“不敢买、不会用”。这种“认知瓶颈”与“能力瓶颈”的叠加，构成中小企业智能化转型较为刚性的约束条件。这一问题的本质在于，前沿技术与终端应用之间缺乏有效的中间转化环节，大量B端前沿技术，缺乏面向中小企业使用场景的二次开发和“消费品化”改造，技术的可得性与可用性之间存在显著落差，使中小企业决策者面对新技术时，陷入“看不懂、不敢投、用不好”的困境。

政策工具与转型需求之间尚存错位。近年来，国家密集出台一系列支持中小企业数智化转型的政策，政策体系日趋完善。然而在执行层面，仍存在若干结构性问题。其一，部分扶持政策对企业投入门槛要求较高，营收规模较小的中小企业难以达到申请条件，出现“政策悬浮”现象。其二，政策工具以财政补贴和税收优惠为主，对风险分担、场景共享、标准互认等，适配中小企业特征的创新型政策工具运用还需加强。其三，跨部门政策协调机制还需进一步健全，产业政策、科技政策、金融政策之间衔接不畅，政策合力难以有效形成。尤其是在未来产业领域，由于技术路线和市场前景的高度不确定性，传统的“事前审批+事后补贴”模式，难以适配中小企业在前沿领域的探索性投资需求。

中小企业自身打造智能经济新形态的行动路径

针对上述困境，中小企业的智能化转型，需走一条有别于大型企业的差异化路径。结合上述关键技术载体的适配性分析和中小企业资源禀赋特征，从企业自身行动的角度出发，提出应用场景驱动、平台生态协同和未来产业导向三条相互衔接的转型路径。

以关键业务痛点为切入口实施渐进式智能化。中小企业需遵循“从点到线再到面”的渐进逻辑，以关键业务痛点为切入口，优先在投资回报可见、实施难度可控的应用场景中部署智能体等AI工具。在制造业领域，可优先在质量检测、设备预测性维护，以及生产排程等高频高价值场景中引入应用；在服务业领域，可率先在客户画像分析、智能客服、销售预测等环节实现智能化。2026年1月，工业和信息化部等八部门印发的《制造业企业人工智能应用指南》，已为研发设计、中试验证、生产制造、营销服务等环节的AI应用，提供参考框架。需强调的是，这种应用场景驱动不是简单的工具替代，而是将AI深度嵌入业务流程，通过“小切口”积累转型经验和数据资产，逐步扩展到更多环节，推动企业从被动响应式管理向数据驱动的主动决策模式转变。

依托平台生态构建大中小企业融通发展格局。平台化和生态化，是破解转型门槛过高难题的关键抓手。在产业链层面，需依托链主企业和工业互联网平台打造“链式”转型模式，带动上下游中小企业协同接入智能化平台，实现产业链数据共享和智能协同。在技术供给层面，充分利用开源大模型和轻量化部署技术的红利，发展面向中小企业的“SaaS+AI”模块化服务，培育一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，使中小企业以购买服务的方式获取智能化能力。从更广的生态视野看，需构建“龙头企业搭平台、中小企业做创新、科研机构供技术、政府造环境”的协同机制。当前，未来产业的技术路线尚未固化，大中小企业之间更需是“协同探索”关系，而非简单的上下游配套关系。中小企业可能在某个技术分支或应用场景上率先取得突破，进而带动整个产业链的演进方向。因此，生态协同不仅是降低转型成本的手段，而且是激发智能经济创新活力的关键机制。

面向未来产业培育智能原生业态。在存量业务智能化改造的基础上，中小企业还需积极拥抱未来产业发展机遇，探索智能原生业态。从投资决策理论看，中小企业在未来产业领域的投入，本质上是通过较小规模的初始投资，保持在前沿赛道上的“在场权”，待技术路线和市场前景逐步清晰后再择机追加投入，在限制损失风险的同时保留长期的收益机会。中小企业参与未来产业不应盲目追逐热点，而需基于自身技术积累在细分赛道建立差异化优势。在具身智能领域，可在机器人零部件、传感器模组、运动控制算法等细分环节寻找切入点；在“AI+生物制造”领域，可聚焦智能化的分子设计、工艺优化；在新型智能终端领域，可参与AI眼镜、虚拟现实、脑机接口等新型消费品关键零部件，以及数字内容领域的研发生产。

为中小企业打造智能经济新形态构建系统性政策支持体系

中小企业自身的转型行动需相应的政策环境与公共服务支撑。政府的角色，在于破除企业难以自身解决的资源约束、制度障碍和市场失灵问题，为中小企业的智能化转型创造可及、可信、可持续的外部条件。具体需从基础设施供给、金融工具创新和制度环境优化三个层面构建系统性政策支持体系。

夯实算力和数据两大基础设施。算力方面，需发挥“东数西算”国家枢纽作用，加快建设面向中小企业的公共算力服务平台，鼓励地方政府发放“算力券”“模型券”，降低初始使用成本。支持公共云服务商开发经济型AI推理服务，建立阶梯式算力定价机制，使中小企业能够按需按量使用算力资源。数据方面，需加快健全数据要素基础制度，完善数据产权、交易和收益分配机制。支持建设行业高质量数据集和公共数据开放平台，降低中小企业数据获取成本。推动龙头企业在保障数据安全的前提下，向上下游中小企业有序开放数据。探索“数据沙箱”机制，允许中小企业在受控环境中，使用高质量数据集进行AI模型训练和验证，促进数据价值的安全释放。

创新金融工具和人才供给机制。中小企业智能化转型投资，具有周期长、不确定性高、回报递延等特征，传统信贷模式难以有效覆盖。需发展壮大长期资本、耐心资本和战略资本，完善风险分担和投资退出机制。推广“数智券+智造贷”等创新金融工具，将数据资产、软件著作权、AI应用成果等纳入融资质押范围；设立智能化转型专项引导基金，探索“首购首用”政策，通过政府采购为中小企业AI创新产品提供初始市场，降低技术商业化的市场风险。在人才层面，需建立“培训、引进、共享”的多层次供给体系。推进面向中小企业管理者的AI素养培训，使决策者具备基本的AI认知和战略规划能力；支持中小企业与高校建立“双聘”“柔性引才”机制，共享高水平技术人才；培育赋能应用服务商，为中小企业提供全流程智能化咨询服务。此外，需推进现代职业教育体系建设，培养能操作智能化设备、理解数据分析逻辑的“新型技术工人”，为智能化转型提供扎实的人力资源基础。

打造适配未来产业特征的制度环境。未来产业和智能经济新形态，具有高度不确定性和快速迭代特征，传统产业政策工具难以完全适配。需借鉴“监管沙盒”理念，在条件成熟的地区和行业设立“AI应用创新试验区”，允许中小企业在受控范围内先行先试新技术、新模式和新业态，完善容错纠错机制。加强《中华人民共和国民营经济促进法》落实力度，切实保障中小企业在数据获取、算力使用、技术标准制定等方面的平等参与权。推进跨部门政策协调机制建设，将产业政策、科技政策、金融政策和人才政策有机衔接，形成支持中小企业参与智能经济和未来产业发展的政策合力。在未来产业投资引导方面，需建立“风险共担、收益共享”的公私合作机制，通过政府引导基金的“耐心资本”属性，为中小企业在未来产业领域的探索性投资提供风险缓冲，降低早期技术布局的沉没成本。

【注：本文系国家社会科学基金重大项目“数字经济推动产业链供应链现代化水平提升的机制与对策研究”（项目编号：22&ZD095）、中国社会科学院学科建设“登峰战略”资助计划项目（项目编号：DF2023YS24）的阶段性成果，并得到中国社会科学院“培远计划”项目资助】

【注释】

①④⑤李强：《政府工作报告——二〇二六年三月五日在第十四届全国人民代表大会第四次会议上》，《人民日报》，2026年3月14日。

②渠慎宁：《未来产业的效益创造、风险识别与投入机制设计》，《改革》2026年第3期，第65页。

③《我国已培育国家级专精特新“小巨人”企业超1.76万家》，新华社，2025年11月12日。

责任编辑：亢紫彤（实习）

文章来源：http://www.71.cn/2026/0520/1292256.shtml