中小企业对人工智能赋能成效预期乐观。调研问卷数据分析显示

中小企业对人工智能技术的赋能效果普遍具有良好期待，50.23%的受访企业在生产经营中已经应用了人工智能技术，还有26.76%的企业表示，尽管当前尚未应用AI，但两年内有采用计划。从企业成立年限来看，初创期企业的AI预期更加乐观，成立5-10年的企业AI采用率最高，达到53.50%；成立0-5年的初创期企业在未来两年内有AI采用计划的数量占比尤为突出，达到28.66%。从营收规模来看，企业AI采用率与年均营业收入基本呈正相关，营业收入在8亿元及以上的企业AI采用率最高，约为55.44%；0-2亿元的企业AI采用率最低，为47.13%。

实际行动较为谨慎，资金投入以轻量级为主。从资金投入总额来

看，近四成（38.27%）受访企业在人工智能技术应用领域的资金投入并未超过100万元，这反映出中小企业对AI的实际应用还处于相对谨慎和保守的状态。从投入强度2来看，两极分化趋势明显，1384家受访企业的AI投入属于低强度（0%-0.4%），888家企业的AI投入则属于高强度（1.6%及以上），投入低强度或高强度的企业数量显著高于中等投入强度（0.4%-1.6%）的企业数量。进一步研究发现，成立年限在0-5年和5-10年的企业AI投入强度最高，分别达到2.26%和2.20%。

整体应用深度尚处于点状业务试点的初级阶段。在已采用AI技术的受访企业中，45%处于部分业务试点阶段，28%处于实验性探索阶段，23%处于核心业务规模化应用阶段，4%实现全业务流程嵌入。

目前专用智能小模型在中小企业生产环节的质量管理、安全生产等场景应用最为广泛，以大模型为主的人工智能应用侧重营销售后、经营管理以及研发设计等环节。多数中小企业更倾向于将资金投入到技术成熟度较高、风险相对较低，且能够较快看到应用成效的轻量级应用场景中，这些场景投入方向符合中小企业在资源有限情况下追求稳健发展的策略。

分场景来看，研发环节中，中小企业存在非标定制化需求多，产品迭代速度要求高，工艺设计高度依赖人工投入和老师傅个人经验等问题，调研发现人工智能已经在产品设计和工艺设计方面推动相关问题优化解决。一是产品设计场景，基于计算机辅助设计工具（CAD），叠加大模型技术，在性能指标、核心参数、材料范围、成本限制等信息数字化的基础上，人工智能算法智能调整参数并自动生成设计方案，确保设计方案满足性能要求。例如河北某紧固件中小企业，采用深度学习算法分析历史设计数据，大模型可自动生成符合强度标准的参数组合，设计迭代次数大幅减少，并逐步应用到该中小企业非标件的快速设计中。二是工艺设计场景，通过深度融合垂直行业数据库和算法，智能推荐最优工艺路线及各工序核心参数。例如河北某特钢中小企业与人工智能算法服务商联合开发“转炉智慧炼钢大模型”，构建多模态融合的工艺优化系统，通过实时动态监控转炉内化学反应过程，智能调节氧气吹入量和吹炼时间，解决了传统炼钢依赖工人经验判断炉口火焰状态的痛点，降低钢铁消耗量和工人配置数量。

生产环节中，专用智能小模型在中小企业实际生产中已成熟应用，包括智能质检、智能监控、安全生产等。随着大模型技术发展，凭借其更强大的分析、预测和交互能力，在与小模型充分协同时能够显现出更深层更高效的赋能效果。一是质量管理场景，中小企业产品质量检测依赖人工目检，存在标准不一、效率低下、难以溯源等问题。部署基于机器视觉的智能质检系统，对产品进行高精度、非接触式全检，持续分析质检数据，溯源至相关工序、设备、人员、物料等信息，快速定位问题并形成工序优化报告。例如江西某光电中小企业，应用多模态AI 组合产品缺陷检测技术，进行缺陷类别分析、尺寸信息获取等，同时实现全流程追踪和工艺优化推荐，企业检测效率大幅提升，岗前培训周期明显缩短。二是能耗管理场景，中小企业设备使用方式粗放，缺乏精细化的能耗数据分析能力，部署AI能源管理系统，可以精准定位浪费点、形成节能方案，并预测未来用能趋势。例如河北某特钢中小企业应用能源大模型，整合全厂电力、燃气、蒸汽、水系统等数据，通过负荷预测和多目标优化算法，系统自动生成最优能源分配方案，协调生产计划与能源供给，应用后吨钢综合能耗降低。除此之外，中小企业生产制造环节还涉及计划排程、设备管理等，受限于生产环境复杂性高、中小企业信息化和数字化基础薄弱，以及技术成熟、成本较低的人工智能产品较少等原因，计划排程、生产管控等方面应用较少。

供应链和营销售后环节中，大模型在部分场景下优势明显，在调研中有部分中小企业开展实践。一是营销管理场景，通过应用语言大模型、图像/音频大模型等，自动生成客户画像、新媒体传播策略、创意文案等。例如广东某美妆中小企业，应用智能营销AI产品，通过数据融合+AI建模，精准锁定高价值用户，广告投放效益大幅提升。二是售后服务场景，多以部署智能客服机器人方式提高响应效率和客户满意度。三是供应链管理场景，针对中小企业存在的仓库管理数据不准确、库位规划不合理、物流调度依赖人工等问题，通过智能算法动态计算物料、位置等信息，实现库存策略、存储布局等优化。

经营管理环节中，中小企业依托知识图谱、自然语言处理能力等，开展基于数据驱动的智能分析和预测，加速提高经营管理效率。一是决策支持场景，此场景依赖企业研产供销服各个环节数据治理情况，从调研看人工智能应用较少。少部分探索的中小企业，主要通过建设基于企业级知识图谱和AI大模型的商业智能与决策支持系统（AI-BI），整合企业ERP、MES、SCM等数据，实现关键经营指标预测。例如河北某金属制品中小企业，建设“决策支持大模型”，整合企业ERP、MES、SCM系统数据，模拟原材料价格波动对利润的影响评估，自动生成产能扩张方案，每日向管理层推送关键运营指标分析，使战略决策响应速度大幅提升。二是人力资源、财务、协同办公等管理场景，调研发现AI财税软件应用较多，通过AI开展单据识别、验真，自动完成对账等。部分规模较大的中小企业开始探索建设企业专属知识库，通过智能问答实现规章制度、订单信息查询。

分阶段来看，中小企业倾向于沿着“辅助助手—合作伙伴—业务专家”路径，分步骤、分场景，由浅入深开展人工智能应用。第一阶段聚焦效率提升，作为助手辅助人的工作，通常处理单一、具体任务，成本低，见效快，例如设计环节自动生成3D 模型，营销环节自动生成客户画像和营销方案，经营管理环节开展智能检索和问答等。第二阶段聚焦质效提升，作为合作伙伴深入业务流程，基于一定数据基础、集成能力、流程改造，成本和风险基本可控，例如通过与核心业务、管理系统打通，在质量管理环节实现智能质检、全流程追踪和工艺优化，在设备管理环节实现故障处置建议和预测性维护，在供应链管理环节实现仓储和库存策略、供应商管理优化等。最后阶段是聚焦价值创造，随着技术成熟和中小企业人工智能应用基础夯实，可以作为业务专家对复杂流程、未知情况进行预测和处理，例如通过打通销售、客户运营、生产规划、配货等多部门数据，重塑产销范式，实现产销匹配和精准营销协同。

制造业细分行业人工智能应用呈现差异化特征。调研问卷数据分析显示，技术密集型产业、资本密集型产业在生产环节、研发环节AI应用率较高，劳动密集型产业整体的AI 应用率较低，但与资本密集型、技术密集型产业相比，其在供应链环节、销售环节的应用率较高，分别达到17.96%和13.38%。例如化工行业，生产过程以自动化控制为主，缺少跨设备、跨环节的整体生产流程优化，依赖人工也难以开展高效的设备管理维护和供应链管理。人工智能技术的分析、预测能力，助力中小企业对生产环节进行精准控制，实现工艺参数实时优化、设备预测性维护，并基于历史数据实现智能需求预测和精准库存管理，打通从订单到原辅料、库管、供应商等供应链管理全流程。电子信息制造业，一方面存在生产过程管理难度大，依赖人工经验调试，数字化工艺参数库缺失、良品率波动大等问题，另一方面面临激烈的市场竞争，中小企业在敏捷化响应客户定制化研发设计方面能力不足，产品同质化严重。人工智能技术可以基于历史数据构建参数预测模型，形成数字化工艺参数库，并将视觉检测结果与工艺参数模型联动，实现实时闭环调整。人工智能辅助设计可以根据需求提供生成式设计和快速仿真，助力中小企业降低人才和技术壁垒，支持小批量定制化订单的快速响应。食品行业，需求侧面临消费者需求多元化、迭代快，购买决策主要为即时性需求，受渠道影响大等问题，消费、渠道管理要求高，供给侧中小企业成本竞争压力大，原料采收、产品运输、周转、仓储等环节对成本影响较大。人工智能依托大模型分析、内容生成、预测决策模型等，在供应链管理和智能营销方面应用效果良好。基于历史销售数据、季节等各类影响因素、客户画像等生成需求预测模型，开展库存动态优化，智能化形成人群策略、内容创意、触达策略等。

中小企业数字化试点城市AI投入较高。中小企业数字化转型城市试点政策对AI赋能中小企业呈现出一定的积极效果，从问卷调查分析数据来看，试点城市企业的AI年均投入高出其他非试点城市6个百分点。得益于我国在第二批次试点城市的遴选工作通知中，首次提出“注重推进人工智能大模型等技术在研发设计、视觉质检、参数优化、能耗管理、智能分拣等场景中的应用”，第二批试点城市企业的AI 年均投入总额高出第一批试点城市9个百分点。

总体来看，中小企业目前在技术密集型和资本密集型行业，数据基础较好、产品成熟度较高的营销售后、经营管理等环节应用较多，未来将会沿着“辅助助手—合作伙伴—业务专家”路径逐步深化人工智能应用。但现阶段中小企业应用仍处于规模化应用的初级阶段，企业内部跨部门、跨场景协同应用较少，不同行业、不同城市尚未规模化推广应用开来，“不愿、不敢、不会”依旧是阻碍中小企业采用AI技术的主要原因。从中小企业内部看，战略认知不到位，数据基础薄弱，人才短板明显，从外部生态来看，供给侧缺乏轻量化、精准化、低成本的人工智能产品，金融支持、人才培训、安全保障、转型氛围等生态有所欠缺。中小企业广泛应用人工智能还需要政产学研用生态各方协力推动、持续探索，真正释放人工智能在提质、增效、降本、创值方面的巨大潜能，助力中小企业高质量发展。

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信息来源：《具身智能发展报告（2025）》，中国信息通信研究院