人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告（2025年）_44页_2mb

人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告总结

核心内容概述

本报告由中国信息通信研究院发布，旨在探讨人工智能（AI）如何赋能中小企业高质量发展。报告从技术发展、国内外政策支持、典型推广模式、中小企业应用现状及策略建议五个方面展开分析，系统梳理了AI在中小企业中的应用潜力、挑战与发展方向。

主要观点与关键信息

一、人工智能赋能中小企业发展的技术支撑

1. 模型技术迭代

   • 基础模型能力提升，推理性能接近或超越人类水平，降低了中小企业AI应用的初始门槛。
   • 通过MoE架构、知识蒸馏、量化、剪枝等技术手段，实现大模型的高效、低成本落地。
   • 端侧模型技术逐步成熟，支持中小企业在本地部署AI能力，解决算力资源不足和数据隐私问题。

2. 算力供给普惠化

   • 大模型一体机和智算云服务模式降低中小企业开发运维门槛。
   • 政府推出“算力券”等补贴政策，降低中小企业算力使用成本。

3. 智能原生产品普及

   • 智能体平台支持低代码/无代码开发，缩短AI应用上线周期。
   • 智能原生SaaS推动业务系统智能化升级，如CRM、ERP等系统集成AI能力。
   • AI技术在研发设计、工艺优化、智能质检、能耗管理等方面已实现初步落地。

4. 开源生态成熟

   • 开源社区提供高质量模型资源，降低中小企业研发门槛。
   • 政企合作打造开源服务平台，如“焕新社区”“魔乐社区”，提供从模型获取到算力支持的全流程服务。
   • 中小企业可基于开源资源进行深度定制，提升技术自主性。

二、国内外AI赋能中小企业发展举措

1. 国际主要国家支持措施

   • 欧盟开放超级计算机，支持中小企业算法开发与模型训练。
   • 美国、加拿大、韩国等通过资金支持、算力补贴、人才培训等方式，推动AI在中小企业中的应用。
   • 新加坡发布《企业生成式AI指南》，提供实践指引和工具包。

2. 我国示范引领策略

   • 国家层面推进“人工智能+”战略，推动重点行业和中小企业AI应用。
   • 地方政府因地制宜开展AI赋能，如广州市花都区新型工业数字化服务平台、深圳市“算力券”等。
   • 通过中小企业数字化转型试点城市，推动AI在研产供销服各环节的探索应用。

三、四大典型赋能模式

1. AI应用赋能中心

   • 由政府引导，构建普惠性基础设施，提供算力、模型、数据等一站式服务。
   • 适用于初期阶段的中小企业，降低技术获取和应用门槛。

2. 垂直行业平台

   • 以行业知识为核心，提供行业智能解决方案。
   • 适用于特定细分行业的中小企业，如供应链、零售、化工等，解决通用模型与行业需求之间的适配问题。

3. MaaS服务

   • 以模型为中心，提供即插即用的AI能力，中小企业可按需调用、按使用付费。
   • 适用于初创期、轻资产、对成本敏感的中小企业。

4. 开源服务

   • 通过社区协作，提供模型、数据、算力等资源，支持中小企业深度定制和创新。
   • 适用于AI初创企业及有一定开发能力的中小企业。

四、中小企业AI应用现状

1. 预期乐观，实际投入谨慎

   • 50.23%中小企业已应用AI技术，26.76%有明确应用计划。
   • 资金投入以轻量级为主，仅38.27%企业投入不足100万元。
   • 投入强度呈现两极分化，低强度投入企业占多数。

2. 点状探索，场景深度不一

   • 多数中小企业在研产供销服各环节开展点状试点，应用深度差异明显。
   • 专用智能小模型在生产环节应用广泛，大模型更多用于营销售后和经营管理。
   • 跨部门、跨场景协同应用较少，整体仍处于初级阶段。

3. 行业与城市应用差异明显

   • 制造业中，技术密集型和资本密集型行业AI应用率较高，劳动密集型行业在供应链和销售环节应用较多。
   • 数字化试点城市AI投入高于非试点城市，政策推动效果显著。

五、推进AI赋能中小企业的策略建议

1. 强化政策引导

   • 完善政策指引，推动“AI券”“算力券”等专项支持。
   • 推进AI赋能中小企业高质量发展专项行动，制定标准化应用指南。

2. 优化服务供给

   • 鼓励开发“易用、好用、放心用、用得起”的AI产品与解决方案。
   • 建立分行业、分场景的AI资源池，实现精准匹配与按需付费。

3. 加强公共服务

   • 推动AI应用赋能中心建设，提供算力、模型、数据等资源。
   • 建设算力资源共享平台，集成“算力+工具+模型”一站式服务。

4. 加快复制推广

   • 打造典型应用场景，建立案例库，推动经验复制。
   • 建立常态化供需对接机制，促进技术与需求精准匹配。

5. 推进融通创新

   • 鼓励大中小企业协同，推动技术共享、联合研发。
   • 推动产学研用合作，支持中小企业“发榜”、头部企业“揭榜”机制。

6. 强化要素保障

   • 激活数据要素价值，提升数据采集、存储、分析能力。
   • 加强AI人才培训，构建校企合作机制，提升中小企业AI素养。

结语

人工智能正成为推动中小企业高质量发展的重要驱动力，但其规模化应用仍面临技术门槛高、成本压力大、数据基础薄弱等挑战。通过构建多元化的赋能模式、完善政策支持体系、优化公共服务和推动生态协同，有助于中小企业更好地拥抱AI技术，实现从“效率追赶”向“价值引领”的转型。未来，AI赋能将不断深化，成为中小企业应对市场竞争、实现高质量发展的关键支撑。