AI赋能中小企业发展情况调研

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2025年，针对全国6400余家专精特新中小企业的问卷调研显示，中小企业在人工智能应用覆盖率与资金投入强度方面呈现积极态势，但人工智能对中小企业生产经营全链条的渗透深度与赋能实效仍有一定提升空间。

（一）应用普及但不平衡

专精特新中小企业普遍认识到人工智能的积极作用，调研结果表明，2025年人工智能应用率已突破50%。一方面，从总量指标看，我国中小企业人工智能应用水平与主要经济体差距缩小，根据美国商会报告，2025年近58%的美国中小企业正在积极使用人工智能技术；OECD数据显示，2025年OECD国家大型企业人工智能应用率52%、小型企业应用率仅为17.4%。另一方面，中小企业与大型企业在人工智能应用率方面的差距收窄，IBM《全球人工智能采用指数》（2023）指出，中国大型企业中50%正在积极使用人工智能。同时，结构性分化明显，在收入规模方面，随着收入递增，人工智能应用更为普遍，营收低于5000万元、营收介于5000万元和4亿元、营收大于4亿元的企业人工智能应用率分别为26.6%、50.3%、55.7%；在行业分布方面，信息传输、软件和信息技术服务业人工智能应用率约七成，而制造业人工智能应用率不足五成；在区域分布方面，东部、中部地区人工智能应用率约为五成，而西部、东北地区分别为45.2%、38.2%。

（二）部署面广但不深入

专精特新中小企业在生产经营中部署人工智能已较为普遍，但大多停留在浅层尝试阶段，尚未深入核心业务与关键流程。调研显示，在已应用人工智能技术的企业中，超七成仍停留在实验性探索或部分业务试点阶段。在信息传输、软件和信息技术服务业这一“数字原生行业”，三成左右的企业表示在核心业务实现人工智能技术规模化应用，8.4%的企业表示人工智能技术已在全业务流程运用。在部分技术含量高、容错空间低的场景，人工智能应用率还较低，如制造业企业中，产品质量检测、设备预测性维护等环节人工智能应用率分别为18.9%、14%。

（三）场景全域但不均匀

从人工智能产业链分布看，生产环节是专精特新中小企业部署人工智能技术的重心，这一特征也与专精特新中小企业以制造业为主体的结构一致。调研显示，企业在生产环节的人工智能应用占比约为40%，计划在两年内引入人工智能技术的企业，41%也计划在生产环节布局。现阶段，中小企业在采纳人工智能技术时表现出明显的“单点突破、局部聚焦”特点，企业倾向于将有限资源投入到有直接产出、能直接提效的生产环节，尤其是对于规模较大的企业，产线更复杂、设备更密集，人工智能在生产环节的投入回报最为确定，因而资源配置更为集中。营收低于5000万元的企业，人工智能应用在研发、生产和销售三个环节近乎均匀分布，应用率分别为30.5%、28.4%、27.4%；而营收大于4亿元的企业，生产环节独占53.2%，研发和销售分别降至8.1%和12.0%。总体来看，人工智能技术在企业各业务场景间的应用贯通性、协同性还未凝成，综合集成效应有待进一步提升。

（四）投入积极但不经济

受访专精特新中小企业在人工智能应用领域年均投入达377万元。其中，近四分之三的企业年均投入超过50万元，超六成企业年均投入超过100万元，企业对人工智能赋能的期待和投入意愿比较强烈。但企业对实际投入回报比还存在一定心理落差，调研发现，未引入人工智能技术的企业中，近四成表示人工智能投入成本高，约15%表示人工智能投资见效慢、成效低，短期内难以看到直观效益。某纺织领域的专精特新中小企业反映，公司斥资上百万元引入人工智能大模型，希望提高服装设计质量和效率，但实际应用中人工智能生成的图案缺乏设计理念，无法满足市场需求，企业投资回报较低。

当前，中小企业的人工智能应用需求和人工智能技术供给、企业数字化转型基础、企业工程化部署能力之间还存在着一定错位和偏差，导致人工智能应用的深度、广度与综合效益未达预期。

（一）认知局限，风险忧虑显现

问卷结果表明，生产经营环节缺乏实际需求是企业尚未引入人工智能技术的主因，在一定程度上折射出中小企业对人工智能技术适用性的认知与转化意识不足。其中，将“无须引入”列为首要原因的企业占比随规模递减而攀升：营收大于4亿元的企业中该比例约为37%，而在营收低于5000万元的企业中则高达47.2%。这一差异表明，企业体量越小，对人工智能应用场景与潜在价值的认知局限愈发凸显。另外，部分中小企业对于人工智能的态度从“完全无感”转向“有所关注但心存顾虑”。在未应用人工智能的企业群体中，营收大于4亿元的企业担忧数据安全风险的比例为19.9%，而营收低于5000万元的企业仅为12.8%。这一反差揭示出，规模较大的企业核心关切正从“是否引入”转向“如何安全可控地引入”。

（二）底座薄弱，数字化转型不牢

中小企业数智化程度直接影响到人工智能赋能其业务的深度和广度。调研发现，在非中小企业数字化转型试点城市，31.2%的企业因不具备相应数字化基础而未采用人工智能，而在试点城市这一比例降至26.9%，表明数字化基础薄弱仍是制约中小企业应用人工智能的关键瓶颈，中小企业数智化水平还有待迈向更高层级。中小企业存在大量未被充分利用的“聋、哑”工业设备，企业数智化设备的更新力度也有待增强。某器材制造领域的专精特新中小企业反映，自身信息化系统离智能化阶段尚有距离，企业内部管理数据资源未打通，难以实质性部署智能识别推理类应用。

（三）场景复杂，产品适配不佳

制造业领域的人工智能应用场景具有高度行业专业属性和工艺复杂性，与消费领域常见的文本生成、人脸识别、智能客服等通用工具有着显著差别。制造业中小企业对数据建模优化、知识推理决策等深层应用有较强需求，但一方面，可用于模型训练和验证的高质量行业数据集长期缺失，垂直领域知识难以被有效沉淀为算法能力；另一方面，此类应用往往需要结合行业垂直领域长期积累的机理模型和工艺经验进行深度适配，通用人工智能产品难以直接满足。问卷显示，38.6%的制造业企业因投入过高而未采用人工智能，在一定程度上反映出制造业领域中，人工智能产品的定制化适配成本较为突出。

（四）要素不足，落地支撑乏力

调研中近四成企业表示，应用人工智能技术面临的最大障碍是成本过高和资金不足。据WebFX统计，定制化人工智能解决方案的价格从数千美元到数十万美元不等，人工智能顾问的费用高达每小时250到350美元，且部署后仍须持续投入数据标注、模型优化和系统维护等费用。调研显示，已实现人工智能技术嵌入业务全流程的受访企业年均投入超过1000万元，这一资金门槛对大多数中小企业而言难以承受。还有约两成的企业表示缺乏相应的人工智能人才，无法充分挖掘利用人工智能产品的功能。人工智能的深度落地既需要高昂的前期投入和持续的运维支出，又依赖于一批既懂技术又熟悉业务的复合型人才，资金与人才的双重短板使中小企业的人工智能应用进程明显受限。

为推动人工智能在中小企业中的普及应用，全球主要经济体纷纷围绕认知培育、基础设施、产品适配和要素保障等关键环节，推出各类创新支持举措。

（一）搭建认知桥梁，消解安全顾虑

针对中小企业对人工智能“不了解、不敢用”的认知困境，多国着力从需求激活与风险管控两端协同发力。德国推出“数字枢纽倡议”，开发“人工智能雷达”工具，帮助中小企业识别与自身行业相关的人工智能应用机会；资助“可信人工智能”研究项目，开发信任度评估框架，帮助中小企业系统评估人工智能解决方案的可靠性。欧盟依托欧洲数字创新中心，为中小企业提供“先试后投”服务，允许企业在进行大规模投资之前以极低成本试用人工智能技术，有效降低认知门槛和决策风险。欧盟《人工智能法案》要求每个成员国至少建立一个国家级沙盒，初创企业、中小企业享有优先准入权且可免费参与。

（二）夯实数字基座，降低技术门槛

针对中小企业算力匮乏、数据不足的数字基础设施短板，多国通过公共投入和补贴机制扩大数字要素供给。在算力方面，新加坡在2025财年预算中拨款1.5亿新元设立“企业算力计划”，联合谷歌、微软、亚马逊等云服务商向企业提供云算力额度和人工智能工具，同时承担70%的咨询服务费用（上限10.5万新元），帮助中小企业开发最小可行产品并推进组织变革；美国启动“国家人工智能研究资源”试点，面向研究人员及初创企业提供算力、数据集和预训练模型等资源。在数据方面，欧盟提出数据联盟战略，整合各领域数据空间，提供数据清洗、合成数据生成、“数据沙盒”等工具，帮助中小企业降低数据获取和数据合规成本。

（三）推动供需对接，适配产品方案

针对通用人工智能产品与中小企业碎片化场景之间的适配难题，多国构建了从需求识别到部署落地的全链条服务体系。在促进供需匹配方面，德国通过“中小企业数字化”计划，设立中小企业数字中心，为中小企业提供免费或低成本的人工智能工作坊、行业对接活动和专家咨询；并资助“以少胜多”（More–With–Less,2023–2026）研究项目，开发面向中小企业场景的大语言模型适配框架，使企业在低资源条件下实现模型定制。在辅助部署技术方面，美国启动“人工智能就绪计划”，在各州及其属地建立人工智能协调中心，为中小企业提供提供应用人工智能所需的工具和技术援助。欧盟建立“人工智能工厂”，为中小企业提供覆盖全生命周期的一站式服务；法国实施“人工智能加速计划”，为中小企业提供从认知培训、数据诊断、方案选型到部署实施的四阶段支持，对咨询与服务费用给予最高80%的补贴。

（四）强化要素供给，增强落地支撑

针对中小企业资金短缺、人才紧缺等要素瓶颈，多国从资金支持、技能培训等维度构建支撑体系。在资金方面，日本提供“IT导入补助金”等资金支持，中小企业引入人工智能最高可获450万日元（约3万美元）补助；韩国向中小企业发放“人工智能服务券”，政府承担70%～90%的采购费用。在人才方面，欧盟建立“人工智能技能学院”，通过实践教学和导师指导为中小企业培育人工智能应用人才；英国推出740万英镑的“人工智能技能提升基金”，为中小企业培训费用提供最高50%的补贴；马来西亚则对经认证的人工智能培训支出给予50%的额外税收抵扣。

（五）促进大小融通，建设创新生态

多国通过政策设计促进大型科技企业与中小企业之间的资源对接与协同创新。新加坡政府与谷歌云合作启动“人工智能先行者计划”，为入选的中小企业提供谷歌云人工智能技术栈的三个月免费使用权限，并鼓励中小企业在谷歌办公套件中启用Gemini AI功能；英国发布“人工智能机遇行动计划”，在生命科学、金融服务和创意产业等关键行业遴选人工智能领军企业，与政府共同制定本行业的人工智能应用计划；韩国开展“AI超差距挑战赛”，促进有潜力的人工智能初创企业与LG电子、高通等大企业开展合作，构建大中小企业协同创新的良好生态。

量大面广的中小企业既是人工智能技术落地的主战场，也为模型迭代提供了丰富的应用场景和行业数据。当前，人工智能技术日趋成熟、市场需求加速释放、应用标杆案例持续涌现。为进一步推动人工智能在中小企业的深度应用与价值释放，本文提出以下建议：

（一）面向需求端，加速赋能要素聚集

一是激活企业数据要素价值，鼓励行业龙头企业、大型平台企业以及数据交易服务机构等经营主体，试点打造以可信数据空间、隐私计算等技术为支撑的数据流通利用基础设施，沉淀形成一批大规模、高质量、成本适宜的多模态工业数据集，供中小企业训练、测试和部署。二是加大财政金融支持，优化拓展支持方式和内容，扩大科技创新和技术改造再贷款政策的触及面，对开展人工智能技术改造、智能设备更新的各类优质中小企业，加强专门的信贷资金和财政贴息支持。三是贯通人工智能人才引进、培养、评价和服务全流程。支持地方对中小企业引进的青年人工智能科学家、紧缺技术人才以及创新团队，给予专项人才补贴，开辟举荐制、以赛代评等企业人才申报高级职称的绿色通道。

（二）面向供给端，建设模型适配能力

一是支持有条件的地方，布局建设一批垂直细分行业的人工智能赋能中小企业促进中心、体验中心，面向中小企业提供试模型、选模型、改模型、用模型等服务。对开源开放的人工智能公共服务平台，鼓励地方按照开放频次、服务效果评价等给予补贴支持。二是引导入选国家级认定的中小企业数字化转型试点城市、新型技术改造城市，以政府集中采购的方式，组织专业服务商入企诊断，提供从需求识别、方案选型到部署实施的系统服务，辅助人工智能布局。三是支持地方围绕重点应用行业，提炼绘制中小企业在人工智能领域的“一图谱四清单”，按照细分行业打造中小企业与人工智能融合应用指南、工具集。四是以中小企业实际需求为牵引，发挥人工智能标准化技术委员会等标准化组织作用，研究制定中小企业人工智能应用水平等级标准，为中小企业立参照、找差距、明方向。

（三）面向生态端，优化协同创新环境

一是从企业技术需求、产业实践出发凝练问题，支持中小企业参与人工智能关键技术领域攻关的各类“揭榜挂帅”任务，征集评选和推介一批创新突破类和应用首创类的人工智能产品，支持人工智能领域中小企业专精特新发展，打造一批具有影响力的人工智能优势企业。二是鼓励行业龙头企业开放技术平台、应用场景和供应链资源，带动产业链上下游中小企业加速应用人工智能技术。三是鼓励国产开源社区设立面向中小企业的人工智能开源项目，开放一批训练框架、标准测试数据集，加快行业通用大模型与面向工业场景的垂直小模型相协同、相融合。

（作者邓涵、张中雍、贺奕丹工作单位：中国信通院产业与规划研究所<贺奕丹系本文通讯作者>；李颖工作单位：济南市军民融合发展促进中心）

(本文刊登于《企业改革与发展》杂志2026年第5期。如需转载，请注明出处。文中观点仅代表作者观点，供诸君思考。)