雙周政策分析簡報（第二十八期）丨人工智能技術進步與中小企業高質量發展

在人工智能技術持續突破和中小企業轉型升級需求不斷上升的背景下，推動人工智能賦能中小企業高質量發展已成為當下重要議題。當前，隨著開源模型、平臺工具、智能算力和公共服務體系的不斷完善，中小企業應用人工智能的門檻有所降低，電商、營銷、客服、研發以及政策服務、財稅服務、成果轉化等領域已形成一批初步應用場景，人工智能賦能中小企業的現實基礎正在逐步夯實。但總體來看，現階段應用仍呈現出服務業快于制造業、消費端快于生產端、通用工具快于垂直場景的特征，復雜工業場景中的深度應用仍較有限。制約中小企業應用人工智能的主要原因如下：成本投入較高，應用場景識別不清，技術供給與企業需求之間匹配度不足，數據基礎、標準規則和安全治理體系仍不健全，模型能力與工業場景對精準性、穩定性和可靠性的要求之間仍存在差距。同時，人工智能對就業結構、企業組織方式和社會治理帶來的外溢影響也日益顯現。下一步，建議圍繞中小企業的實際需求，統籌推進技術適配、場景開發與服務模式創新，進一步完善算力供給、行業模型、數據治理、標準規范和公共服務體系，推動人工智能應用由“可嘗試”向“可復制、可推廣、可持續”轉變，以更好支撐中小企業創新發展、轉型升級和穩崗擴就業。

近日，由中國人民大學國家發展與戰略研究院主辦、國家中小企業研究院和國發院宏觀經濟治理研究院共同承辦的雙周政策分析會舉行，本期會議圍繞“人工智能技術進步與中小企業高質量發展”展開深入研討，邀請了相關領域眾多專家發表看法。

一、開源普惠、消費牽引與平臺工具正在重塑中小企業的AI應用路徑

阿里巴巴淘天集團研究中心研究員張程指出，當前人工智能（AI）賦能中小企業大體可以從以下三個層次理解：一是大模型開源所帶來的普惠效應，二是AI在消費端釋放需求后為中小商家創造增量商機，三是平臺圍繞商家經營全流程提供AI工具，直接推動降本增效。她認為，開源的核心意義不只是技術開放，更在于讓中小企業以更低成本獲得模型使用、微調及二次開發能力，從而無需自研底層模型也能實現輕量化、私有化部署。阿里巴巴集團在大模型、算力和工具鏈方面形成了較完整的普惠體系，這為中小企業接入AI服務提供了現實基礎。與此同時，AI已從單純改善用戶交互體驗的工具，逐步演變為消費增長新引擎。平臺將千問體系與淘寶、天貓、飛豬、盒馬等消費生態結合后，在消費決策簡化、交易鏈路優化等方面開始產生明顯效果，進而將消費端活躍度有效轉化為中小商家的新增訂單和經營機會。更重要的是，AI已在商家經營端廣泛落地。無論是商品的圖文和視頻生成、經營數據分析，還是智能客服，AI的積極應用都顯著降低了時間、人力和資金成本，提升了商品點擊率、轉化率和響應效率。她同時提醒，AI對創業者和就業者的影響并不一致。對商家和創業者而言，AI更多表現為“能力放大器”；但對美工、客服、財務等基礎性崗位，則已呈現出較明顯的替代效應。她建議，未來政策既要繼續支持開源生態和平臺工具發展，也要高度重視就業替代、技能重塑和崗位轉換問題。

二、夯實算力底座、行業模型與可信數據體系，降低中小企業AI落地門檻

中國電信集團智算云中心人工智能高級專家郭瑞峰表示，在人工智能賦能中小企業方面，中國電信集團正在從算力、產品和數據安全三個層面進行系統布局。首先，在算力供給側，企業正在構建公有云智算體系和專屬資源池，圍繞中小企業輕量化、個性化的需求，提供彈性伸縮、按需付費的算力服務，通過異構算力納管、錯峰復用等方式盡可能壓降使用成本，讓更多企業“用得起、用得上”AI算力。其次，在應用供給側，中國電信集團已形成較為豐富的標準化產品矩陣和行業模型體系，圍繞零售、餐飲、工業、物流等中小企業集中的行業，推出模塊化工具、行業模型和場景化智能體，服務營銷、客服、財務、生產管理等典型環節，并嘗試總結可復制的行業模型落地方法論，以便幫助中小企業更快完成場景部署。再次，在數據要素和安全保障側，中國電信集團正與相關部門合作探索可信數據空間和配套運營方案，從而為企業提供更可靠的數據接入方案和測試環境。郭瑞峰特別強調，中小企業在應用AI時，真正的瓶頸不僅在于“有沒有模型”，更在于“有沒有可信、低成本、可持續的服務體系”。例如，一些熱門的提效工具看似部署操作簡單，一旦進入實際使用階段，背后仍然存在模型調用費用、Token成本和長期運維成本，這些都會直接影響中小企業的使用意愿和持續投入能力。因此，下一步政策設計不能只鼓勵企業“上AI”，還要在模型服務收費、標準化產品供給、成本分攤機制和安全可信環境建設上同步發力，尤其要解決中小企業難以承擔高頻調用成本、難以獲得定制化服務的問題。

三、一線制造研發已明顯受益，但工業場景仍需補貼與合規支撐

北京卓翼智能科技公司（國家級專精特新“小巨人”企業）AI工程師陳萬永從企業研發一線出發，介紹了人工智能大模型在中小制造企業中的實際作用。他表示，在鐵路軌道識別等項目研發中，團隊已常態化使用DeepSeek、千問、豆包等模型輔助腳本編寫、代碼糾錯和技術信息查詢，大模型顯著降低了開發門檻，提高了算法驗證和代碼優化效率，使中小企業能夠以更少人力推動更高質量的技術突破。以軌道識別項目為例，其團隊曾借助大模型快速完成公開數據集標注方式轉換，并驗證了技術路線可行性，有效壓縮了前期研發成本和時間周期。與此同時，工業場景中的AI應用仍面臨現實因素制約，包括工具采購成本、學習成本、場景適配能力以及企業最為關注的數據安全和隱私保護等問題。對于中小制造企業而言，如何在安全前提下利用內部數據和外部模型，仍需要更加清晰的政策和標準指引。

四、把握中小企業AI應用加速期，聚焦成本、安全與制造業落地難點

賽迪研究院中小企業所所長龍飛指出，從國內外調研情況看，中小企業對人工智能的認可和接受水平正在快速提升，2024年以來已呈現出明顯加速的態勢，2025年以后這一趨勢更為顯著。隨著大模型推理成本的下降和開源模型的普及，中小企業試用和接入AI的門檻顯著降低，企業雖未必都能尋得成熟方案，但總體已普遍進入AI的探索和試用階段。從實際應用看，AI首先在第三產業中更快推動了商業模式的創新，尤其是在零售、電商、住宿餐飲、交通物流、營銷廣告、專業服務和醫療保健等領域表現較為突出。同時，在企業管理轉型、流程再造、生產方式優化和服務體驗改善等方面，AI也展現出較大潛力。不過，制造業場景目前仍缺乏真正成熟、穩定、可復制的“爆款級”應用，中小企業在工業生產環節普遍還處于“支持外掛”的階段，離深度融入生產工藝和生產流程仍有距離。此外，龍飛還系統梳理了國際經驗，將美國、英國、韓國、新加坡等國家的做法大致歸納為三類：一是通過貸款、補貼等手段直接降低企業成本，二是依托平臺提供的工具和資源賦能，三是通過聯盟、服務網絡和公共服務機制完善系統性生態支撐。他指出，國內自2023年起大規模推進中小企業數字化轉型試點，現階段的AI賦能中小企業可視為數字化轉型的“2.0版”。但現實難點依然突出，主要包括成本投入較高、制造業企業級應用不足、私有化與公有云部署之間的安全顧慮較多等。建議下一步政策更有針對性地圍繞降成本、拓場景、強保障展開，特別是盡快推動制造業可落地的相關方案形成。

五、推動服務端先行突破，以公共服務平臺彌補中小企業“不會用、用不起”的短板

工信部中小企業發展促進中心干部丁乙指出，人工智能可被視作數字化轉型的“2.0版本”，但當前相關應用仍不平衡，主要表現為C端多、B端少，消費場景多、制造場景少，通用應用多、行業應用少。大模型和文生圖發展較快，一個重要原因是相關數據量大、結構相對統一；而中小企業生產流程復雜、行業差異明顯、企業需求各不相同，因此很難形成統一標準產品，這也是當前中小企業應用AI成本高、落地難的重要原因。目前，很多企業主已經認識到AI的重要性，但具體到本企業怎么用、從何處切入、如何將AI與經營場景結合，仍然不夠清楚。同時，市場上也缺少能夠把應用路徑講明白、把服務做扎實的成熟產品和服務團隊。基于此，丁乙認為，與其一開始就在企業內部全面鋪開，不如優先從服務端入手，推動AI應用平臺化、專業化。目前中小企業發展促進中心服務網絡已匯聚1700多家中小企業公共服務機構，并嘗試在政策服務、財稅服務、科技成果轉化等板塊中嵌入AI能力。例如，AI智能體可以幫助企業快速梳理政策重點、申報條件和獎勵補貼金額，甚至生成初步申請材料；在財稅服務中，AI智能體可進行風險評估和智能資產評估；在成果轉化方面，平臺也已借助大模型技術完成大規模技術需求匹配。這些共性服務相對更容易復制推廣，建議將其作為下一階段推進中小企業人工智能應用的重要突破口。

六、從“十五五”變量與企業組織變革出發，統籌技術突破、制度供給與就業治理

國務院發展研究中心企業研究所副所長、研究員馬源指出，不能僅將人工智能當作一項技術來看，而應將其放入“十五五”發展全局中統籌考慮。當前，人工智能已與人口結構變化、中美關系一道，成為影響未來發展的重要變量。近年來，國家持續推進“人工智能＋”行動，也說明了AI正在從輔助工具上升為推動生產方式變革和生產力提升的重要力量。他認為，當前討論更多地聚焦于AI對現有企業的賦能，但對其催生的新業態、新組織形態關注度還不夠，如“一人公司”、人機協同等。相關新業態、新組織形態已對企業登記、市場監管和制度設計提出新挑戰。在中小企業應用方面，馬源指出，2024年已成為企業AI應用的明顯拐點，2025年這一趨勢還在繼續加快，中國總體并未明顯落后于發達國家。但不同規模企業之間的AI應用差距明顯，小企業滲透率仍低于大企業。他進一步概括了當前面臨的若干問題，包括認知和預期存在偏差，供給側面臨技術、數據和部署成本限制，需求側人才不足和場景挖掘不夠，模型治理和行業標準尚不健全，相關政策保障也有待完善。他強調，政策設計不能只強調“盡快上AI”，還應統籌考慮技術進步、就業穩定和社會治理。

七、加強對產業鏈重構、AI服務生態與勞動影響的系統研究

中國人民大學勞動人事學院院長、教授趙忠表示，人工智能對中小企業的影響不能僅局限于企業內部應用和效率提升，還應將其放入產業鏈重構、組織關系調整和勞動市場變化的更大框架下觀察。他認為，中小微企業在國民經濟中具有重要地位，它們既承擔大量就業，也高度依賴上下游產業鏈協作，因此AI究竟會如何改變中小企業在產業中的位置、與大型企業之間的互動方式以及整個產業鏈結構，是未來需要重點研究和持續追蹤的問題。除此之外，AI本身作為一種新產品和新服務的供給問題也值得關注。他指出，隨著技術發展，AI Agent及各類AI產品、AI服務已成為新的產業供給形態，中小企業不應只被視為被賦能對象，它們也可能成為這些產品和服務的重要供給者。政策需要思考，如何引導中小企業更多參與AI產品和服務生態建設。結合勞動領域經驗，他進一步提出，過去由人力資源服務公司承接的會計、采購、法律等具體服務，未來可能越來越多地由AI Agent或新型AI服務公司提供，這將引發服務供給方式和勞動組織方式的深刻變化，建議政府提前從制度和規則層面做好引導。他還強調，許多受AI影響較大的中小微企業本身就是服務型、內容型企業，其產品輸出可能會受模型價值傾向、文化背景和市場環境影響，特別是在面向國際市場時，其文化差異和價值適配問題更加復雜。因此，人工智能發展絕不僅是技術問題，也與文化、法律和管理密切相關。當前社會上重技術、輕社會科學的傾向值得警惕，建議未來更加重視人工智能的社會科學研究維度。

八、聚焦制造業真實場景，破解江蘇省企業智能化轉型中的成本、標準與落地難題

南京大學長江產業發展研究院研究員陳東結合江蘇省的大規模調研情況指出，當前制造業企業推進智能化的進度差異很大，標準化、規模化程度高的行業推進較快，而非標化、定制化程度高的行業推進較難。部分企業已通過數字化、智能化提升效率、減少用工，但在生物醫藥、復雜定制制造等高精度、高安全要求的場景中，人工智能應用仍受到模型訓練、接入和可靠性等因素制約。他認為，制造業智能化正從單體設備改造，逐步走向統籌設備、系統和業務流程的“中樞大腦”，關鍵在于推動信息技術（Information Technology, IT）和運營技術（Operational Technology, OT）的深度融合，而非單點工具應用。不過，這一過程仍面臨不少問題，包括供需脫節、應用標準不統一、改造路徑選擇不清以及投入產出比難以測算等。甚至有的企業反映，過去投入較大的智能化系統并沒有真正提升生產效率，反而增加了運維和填報負擔。與此同時，基礎數據標準不統一、歷史數據質量差、設備通信協議不一致、網絡和算力基礎設施不足、后續運維人才短缺、數據安全和上云顧慮較重等問題，也都嚴重制約了AI在制造業中的規模化復制。陳東認為，推動中小制造企業應用人工智能，必須強調立足真實場景，圍繞數據治理、標準規則、基礎設施、人才服務和持續運維形成完整的支撐體系。

九、圍繞“找不到、不會用、用不起”開展管理提升工作，強化服務端賦能導向

工信部中小企業局服務體系建設處干部崔純表示，工信部中小企業局服務體系建設處今年將開展“人工智能賦能中小企業管理提升”相關工作，重點就是針對當前企業在人工智能應用中普遍存在的“找不到、不會用、用不起”三類問題加以破解。

十、統籌供給側與需求側研究，兼顧技術賦能、社會治理與就業穩定

工信部中小企業局政策規劃處處長曹毅指出，當前工信部中小企業局對人工智能議題高度關注，局內已圍繞“人工智能服務管理提升”和“人工智能賦能中小企業生產”兩個方向開展破題研究。結合前期赴北京調研AI企業的情況，他認為，供給側企業目前更多關注B2C市場，對中小企業賦能，特別是對制造業賦能的關注仍顯不足。因此，政策研究不能只停留在技術與模型的展示上，而應真正轉向需求側，深入識別中小企業所需的人工智能服務類型與場景。他指出，當前服務業對人工智能的需求較旺，制造業需求尚未充分釋放。一方面，企業還不清楚AI能在哪些環節發揮作用；另一方面，現有模型的精準性和穩定性尚難以完全滿足工業場景需要。下一步應更加重視需求識別、技術適配和服務模式設計，避免企業重走“不敢轉、不會轉、不愿轉”的老路。同時，曹毅強調，政策不能只關注人工智能對企業發展的促進作用，也要重視其對就業和社會治理的影響。中小企業既是創新主體，也是吸納就業的重要力量。因此，在推進技術應用的同時，還需統籌考慮就業保障、治理規范和制度調整。

【撰稿人：孫文凱，中國人民大學國家發展與戰略研究院（國家高端智庫）研究員、國家中小企業研究院副院長；楊妍，中國人民大學經濟學院博士研究生】

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審核： 王煒、鄒靜嫻、孫文凱

微信編輯：張菁菁

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