1. 大会背景与战略意义

1.1 大会概况与政策背景

2025 年 11 月 11 日至 13 日，以 "专精特新 培优育强" 为主题的 2025 专精特新中小企业发展大会在重庆成功举办。此次大会由工业和信息化部、中国证监会、国家知识产权局等部门共同主办，来自政府部门、行业协会、专精特新企业、服务机构和金融机构的代表齐聚山城，共议专精特新企业培育新路径。

大会的举办具有深刻的政策背景。党的二十届四中全会明确提出 "促进中小企业专精特新发展"，为做好中小企业工作进一步指明了方向。工业和信息化部党组书记、部长李乐成在致辞中指出，工信部将把优质企业梯度培育作为发展新质生产力、推进新型工业化、构建现代化产业体系的重要抓手和关键支撑。重庆市委书记袁家军在致辞中表示，重庆正全面学习贯彻党的二十届四中全会精神，把培优育强专精特新中小企业作为放大重庆制造优势的关键抓手。

从产业发展角度看，截至 2024 年底，全国登记在册的中小企业数量超过 6000 万家，其中累计培育科技和创新型中小企业超 60 万家，专精特新中小企业超 14 万家，国家级专精特新 "小巨人" 企业超 1.76 万家。这些 "小巨人" 企业以占全国规模以上工业中小企业 3.5% 的数量，贡献了 9.6% 的营业收入和 13.7% 的利润，充分展现了专精特新企业的高质量发展成效。

1.2 大会三大核心成果

2025 专精特新中小企业发展大会集中发布了三项重要成果，形成了技术赋能、金融助力、标准引领的政策支持体系。

人工智能典型应用场景发布是大会的首要成果。工业和信息化部组织开展 2025 年度人工智能赋能中小企业典型应用场景征集工作，经过严格评审，最终确定并发布了 238 个典型应用场景。这些场景涵盖优化业务流程和创新产品服务两大方向，为中小企业运用人工智能技术实现创新发展提供了实践指引和参考借鉴。

第四批区域性股权市场 "专精特新" 专板名单公布标志着资本市场对专精特新企业支持的进一步深化。目前，中国证监会已分四批次公示了 30 家 "专精特新" 专板，累计服务企业超过 1.5 万家，助力企业获得融资超过 500 亿元。专板建设在全国更大范围铺开，预计将对完善多层次资本市场体系、优化中小企业融资环境产生深远影响。

专精特新中小企业预研标准清单首发体现了标准引领的重要作用。这些预研标准项目聚焦集成电路、关键软件、农机、仪器仪表、新能源汽车、新型显示、新型储能等重点产业链，致力于将半导体靶材、光芯片封装设备、高性能传送装备、动力电池隔膜材料、高端仪器和实验装备等关键环节的攻关成果予以固化。

1.3 人工智能应用场景发布的战略价值

人工智能典型应用场景的发布具有多重战略价值，体现了国家对中小企业数字化转型和创新发展的高度重视。

从技术赋能角度看，238 个应用场景的发布为中小企业提供了清晰的 AI 应用路径图。这些场景经过严格筛选，具有前瞻性、创新性和示范性突出的特点，避免了发展较为成熟的常规性人工智能应用场景。通过场景化的方式展示 AI 技术在不同业务环节的应用，降低了中小企业理解和应用 AI 技术的门槛。

从产业升级角度看，应用场景覆盖了制造业、服务业等多个领域，体现了 AI 技术对传统产业的全面赋能。特别是在研发设计、生产运维、经营管理等关键环节的智能化应用，有助于中小企业提升全要素生产率，实现从传统制造向智能制造的转型。

从生态构建角度看，大会强调要建好用好全国中小企业服务 "一张网"，建设中小企业海外服务体系，强化金融精准支持。238 个应用场景的发布将在全国中小企业数字化转型服务平台设置专区进行集中展示，形成了线上线下相结合的推广机制，有助于构建完善的 AI 应用生态系统。

从国际竞争角度看，在全球人工智能技术快速发展的背景下，中国通过大规模征集和发布中小企业 AI 应用场景，展现了在 AI 产业化应用方面的特色和优势。这不仅有助于提升中小企业的国际竞争力，也为全球 AI 应用贡献了中国智慧和中国方案。

2. 238 个人工智能典型应用场景全景分析

2.1 场景整体布局与分类框架

2025 年中小企业人工智能典型应用场景共 238 个，按照应用价值和实现路径分为两大类别：优化业务流程类57 个场景和创新产品服务类179 个场景。这种分类体现了 AI 技术在中小企业发展中的双重价值：一方面通过优化现有业务流程提升效率，另一方面通过创新产品服务开辟新的商业空间。

在优化业务流程类别中，研发设计智能化应用 11 个，主要基于生成式 AI、大语言模型与仿真技术，重构创意生成与科学发现流程，大幅缩短研发周期。生产运维智能化应用 35 个，主要基于机器视觉、深度学习等技术，实现高精度质量检测、工艺参数动态优化与生产计划智能排程。经营管理智能化应用 11 个，主要基于大语言模型与检索增强生成技术，赋能合同审核、知识管理与客户服务等环节。

在创新产品服务类别中，智能硬件产品61 个，覆盖智能装备、具身智能和智能终端等领域，展现了中小企业在 AI 赋能高端医疗、精密制造、无人巡检等方面构建的技术优势。智能软件产品118 个，涵盖智能体、智能软件应用等，凸显了 AI 在复杂认知任务和决策自动化方面的潜力。此外，还包含智能化服务类应用，突出了 "算法即服务" 的新型商业模式。

从行业分布看，这些应用场景涵盖了制造业、服务业、农业等多个领域，体现了 AI 技术的广泛适用性。从技术成熟度看，场景征集要求避免常规性 AI 应用，重点关注前瞻性、创新性突出的应用，体现了对技术前沿性的追求。

2.2 优化业务流程类场景深度剖析

优化业务流程类 57 个场景聚焦于中小企业运用人工智能技术对现有业务环节进行数字化改造，通过技术赋能实现提质降本增效。

** 研发设计智能化场景（11 个）** 代表了 AI 技术在创新源头的应用突破。这些场景主要应用生成式 AI、大语言模型与仿真技术，重构创意生成与科学发现流程。典型应用包括：利用生成式设计探索产品结构方案，通过 AI 加速复杂的仿真测试，借助 AI 编程助手进行代码生成、补全与优化等。这些应用能够大幅缩短研发周期，降低试错成本，提升创新效率。例如，某汽车零部件企业通过 AI 辅助设计工具，将新产品开发周期从 6 个月缩短至 2 个月，设计成本降低 30%。

** 生产运维智能化场景（35 个）** 体现了 AI 技术在制造业核心环节的深度应用。这些场景主要基于机器视觉、深度学习等技术，实现生产过程的智能化升级。具体应用包括：通过 AI 分析动态优化生产计划与工艺参数，基于设备传感器数据进行预测性维护，利用高精度视觉质检识别产品瑕疵，在 IT 运维中通过 AI 实现应用性能的智能监控与异常根因定位等。这些应用能够显著提升产品质量、降低设备故障率、优化生产效率。例如，某电子制造企业引入 AI 视觉检测系统，产品缺陷检测精度达到 0.02 毫米，检测效率达到每分钟 800-1000 个，每年减少质量损失 800 万元。

** 经营管理智能化场景（11 个）** 展现了 AI 技术在企业管理和服务环节的创新应用。这些场景主要利用大语言模型与检索增强生成技术，赋能企业经营管理的智能化转型。典型应用包括：通过自然语言处理技术实现合同、标书等文件的智能审查与关键信息提取，应用机器人流程自动化（RPA）处理高重复性的财务、人事工作，基于智能客服为客户提供更高效、更人性化的服务体验等。这些应用能够提升决策与运营效率，降低管理成本。例如，某中小企业通过智能合同审查系统，合同审查时间从 2 天缩短至 2 小时，错误率从 5% 降至 0.5%。

从技术特点看，优化业务流程类场景普遍具有投资回报明确、实施难度适中、见效较快的特点，适合中小企业逐步推进 AI 应用。从应用价值看，这些场景能够帮助中小企业在不改变现有业务模式的前提下，通过技术赋能实现效率提升和成本降低，具有较强的推广价值。

2.3 创新产品服务类场景全面解析

创新产品服务类 179 个场景聚焦于中小企业利用人工智能技术推动技术创新与商业模式升级，体现了 AI 技术对企业价值链的根本性重塑。

** 智能硬件产品场景（61 个）** 展现了 AI 技术与传统硬件产品的深度融合。这些产品覆盖智能装备、具身智能和智能终端等领域，体现了中小企业在 AI 赋能高端制造方面的技术突破。典型产品包括：智能工业机器人、智能巡检车、智能仓储物流设备、智能家居设备、可穿戴智能设备、智能教育硬件、智能医疗健康监测设备等。这些产品具有自主感知、深度学习、自主决策、互动反馈等高级功能，能够满足未来创新场景的需求。例如，某医疗设备企业开发的智能康复机器人，通过 AI 算法实现个性化康复方案制定，治疗效果提升 40%。

** 智能软件产品场景（118 个）** 凸显了 AI 技术在软件领域的创新应用。这些产品涵盖智能体、行业垂类大模型、智能办公工具等，体现了 AI 在复杂认知任务和决策自动化方面的潜力。典型产品包括：人工智能驱动的智能软件、垂类大模型（微调大模型）、内容创作平台、智能工具和智能体等。这些产品能够为企业提供智能化的业务解决方案，提升工作效率和决策质量。例如，某软件开发企业推出的智能代码审查工具，能够自动检测代码缺陷和安全漏洞，代码质量提升 50%，开发效率提升 30%。

智能化服务类场景突出了 "算法即服务" 的新型商业模式。这些服务依托人工智能技术，对外提供各类新型服务，以及由人工智能驱动的创新商业模式。典型服务包括：基于人工智能的检测咨询服务，"产品 + 数据 + 人工智能模型" 的设备预测性维护服务，智能风控及智能投顾服务，智能供应链服务，智能办公工具以及面向工业、金融、政务、医疗、消费等行业的其他智能化服务。这些服务模式能够帮助中小企业以较低成本获取 AI 能力，实现业务创新。例如，某工业服务企业推出的设备预测性维护服务，通过 AI 算法分析设备运行数据，提前 3-72 小时预警潜在故障，帮助客户避免非计划停机，维护成本降低 30%。

从创新特征看，创新产品服务类场景普遍具有技术含量高、市场前景广阔、商业模式创新的特点，代表了中小企业 AI 应用的前沿方向。从价值创造看，这些场景能够帮助中小企业开辟新的市场空间，提升产品附加值，构建差异化竞争优势。

2.4 场景技术特征与创新亮点

238 个人工智能典型应用场景在技术特征和创新亮点方面呈现出多个显著特点，体现了中国中小企业在 AI 应用领域的创新能力和技术水平。

多技术融合成为主流趋势。分析显示，大多数场景采用了多种 AI 技术的融合应用。例如，"云顶"AI 深度融合 ASR 自动语音识别、LLM 大语言模型、RAG 检索增强生成等前沿技术，构建起覆盖服务全流程的智能生态系统。在生产运维场景中，机器视觉与深度学习技术的结合实现了高精度质量检测；在经营管理场景中，大语言模型与检索增强生成技术的融合提升了智能决策能力。这种多技术融合的方式能够充分发挥不同技术的优势，实现 1+1>2 的效果。

场景化创新突出实用价值。这些应用场景的一个重要特征是紧密结合具体业务场景，解决实际问题。例如，在工业视觉检测领域，格力博公司引入的 AI 视觉检测系统能够在 200 毫秒内完成电动车零部件 360 度扫描，缺陷识别率达 99.7%，每年减少质量损失 800 万元。在生产制造领域，阿里巴巴的 "犀牛工厂" 通过 AI 算法实现 1 件起订、7 天交付，布料利用率提升至 95%（传统工厂约 70%）。这些创新不是为了技术而技术，而是真正解决了企业的痛点。

轻量化和边缘计算成为重要方向。考虑到中小企业的资源限制，许多场景采用了轻量化模型和边缘计算技术。例如，Meta Llama3 8B 参数模型性能接近 GPT-3.5，但更适合边缘部署。通过模型量化技术，将 32 位浮点模型转换为 16 位或 8 位定点模型，显著减少模型大小和计算量；通过模型剪枝去除对模型输出贡献不大的权重连接；通过知识蒸馏用小模型模仿大模型的行为，保持性能的同时减少参数量。这些技术使得 AI 应用能够在中小企业的硬件条件下顺利运行。

低代码和无代码平台降低应用门槛。为了让更多中小企业能够快速应用 AI 技术，许多场景采用了低代码或无代码的开发方式。例如，某平台通过可视化界面，让业务人员无需编码即可构建 AI 应用，开发周期缩短 80%。京东云言犀智能体平台预置了海量智能体配置模版、100 多个行业解决方案模版以及 1000 多种插件，无论用户是否有编程基础，都可以低成本快速搭建基于 AI 大模型的各类智能体应用。

行业垂直化特征明显。238 个场景中，行业垂类大模型和专业化应用占据重要地位。例如，京东旗下的 "京医千询" 医疗大模型成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型。星智政企行业大模型基于通用大语言模型，融入垂直行业领域专属语料数据，提供面向知识理解、推理、生成等需求的 L1 级垂直领域大语言模型能力。这种垂直化的发展趋势能够更好地满足不同行业的特殊需求，提升 AI 应用的精准度和效果。

数据智能与业务深度融合。这些应用场景的另一个重要特征是数据智能与业务流程的深度融合。例如，在智能供应链场景中，AI 算法分析实时传感器数据和机器性能，机器学习预测设备故障并识别维护需求，主动维护减少停机时间并优化生产计划。在精准营销场景中，中小企业借助 AI 工具分析用户行为数据，实现广告精准投放、客户画像构建及个性化推荐。这种深度融合使得 AI 技术真正成为业务发展的驱动力。

3. 应用场景的实施路径与推广机制

3.1 政府支持政策与平台建设

政府在推动 238 个人工智能典型应用场景落地实施方面发挥了关键作用，构建了多层次、全方位的支持政策体系和平台支撑体系。

财政支持政策持续发力。中央财政直接支持 4200 多家 "小巨人" 企业加大创新投入，支持 101 个城市试点推动 4.5 万家中小企业实施数字化改造。在人工智能应用方面，政府设立了专项资金支持中小企业 AI 应用项目，对采购 AI 设备、云服务等给予补贴。同时，探索企业数字化投入享受研发费用加计扣除的政策，降低企业应用 AI 技术的成本负担。

金融支持体系不断完善。截至 2025 年 9 月末，"专精特新" 企业贷款余额超 6.57 万亿元，同比增长 13%，新上市企业中 "专精特新" 占比达 80%。政府推动建立了 "AI 服务商白名单" 制度，引导金融机构为 AI 应用企业提供专项贷款和优惠利率。同时，通过政府引导基金、风险投资等方式，为 AI 创新企业提供股权融资支持。

平台建设提供基础设施支撑。全国中小企业数字化转型服务平台作为核心载体，设置了 "人工智能 + 中小企业" 专区，对 238 个典型应用场景进行集中展示。该平台不仅提供场景浏览、案例学习功能，还具备供需对接、在线咨询、技术支持等服务功能。同时，平台还设置了细分行业实践样本专区，为不同行业的中小企业提供针对性的转型路径参考。

示范推广机制逐步健全。政府实施 "试点先行、标杆引路" 的推广策略，打造了一批转型效果突出、投入产出比高的专精特新中小企业转型样本。通过收集各行各业中小企业应用人工智能实现转型升级的成功案例，通过政府官网、行业协会、线下研讨、经验分享等形式加强宣传，发挥标杆示范效应。

标准体系建设加快推进。大会发布的专精特新中小企业预研标准清单，涵盖 15 项标准预研项目，聚焦集成电路、新能源汽车等重点产业链。这些标准的制定和发布，为 AI 应用场景的规范化实施提供了技术指引，有助于降低实施风险，提升应用效果。

3.2 示范推广与生态构建

为确保 238 个 AI 应用场景能够有效落地推广，大会建立了系统性的示范推广机制和生态构建体系。

多层次推广体系形成合力。政府部门、行业协会、服务机构、金融机构等多方主体形成了协同推广机制。政府负责政策制定和资源协调，行业协会负责行业内推广和经验分享，服务机构提供技术支持和实施服务，金融机构提供资金支持。例如，山东省专精特新企业促进会在大会期间全面展示了山东 "链主企业 + 配套企业" 协同发展案例以及 "选种、育苗、培优" 全周期培育经验。

线上线下融合推广模式。通过搭建线上、线下 AI 应用供需对接平台，打破信息壁垒。线上平台提供 24 小时不间断服务，企业可以随时浏览场景案例、提交需求、获取解决方案。线下活动包括 AI 应用博览会、技术交流会、项目对接会等，为企业提供面对面交流和体验的机会。

行业特色推广路径。针对不同行业的特点，制定差异化的推广策略。在制造业重点推广智能生产、质量检测、设备维护等场景；在服务业重点推广智能客服、精准营销、个性化推荐等场景；在农业重点推广智能种植、病虫害防治、农产品质量追溯等场景。例如，在医疗健康领域，重点推广 AI 辅助诊断、智能康复设备、健康管理平台等应用。

区域协同发展机制。大会强调区域间的协同发展，鼓励发达地区向欠发达地区输出 AI 应用经验和技术。通过建立区域合作机制，实现技术、人才、资金等资源的优化配置。例如，长三角、珠三角等发达地区的 AI 应用经验正在向中西部地区推广，带动全国中小企业 AI 应用水平的整体提升。

产业生态系统构建。围绕 238 个 AI 应用场景，构建了涵盖技术研发、产品生产、应用服务、人才培养等环节的完整生态系统。在技术研发环节，鼓励高校、科研院所与企业合作，共同开发适合中小企业的 AI 技术和产品。在人才培养环节，开展多层次、针对性的 AI 应用培训，提升企业员工的 AI 应用能力。

3.3 中小企业采用策略建议

基于 238 个 AI 应用场景的特点和中小企业的实际情况，提出以下采用策略建议，帮助中小企业更好地选择和实施 AI 应用。

场景选择策略：聚焦核心痛点，循序渐进。建议中小企业从 "高频、高价值、低风险" 的场景开始，如智能客服、质量检测、财务自动化等。优先选择投入小、见效快的应用（如客服自动回复、文案生成），避免一开始就做复杂项目（如全流程自动化）。可以采用 "三步走" 战略：第一步进行需求验证，通过小规模试点验证 AI 应用的可行性和价值；第二步进行场景适配，选择最适合企业特点的应用场景；第三步进行生态共建，与供应商、合作伙伴共同推进 AI 应用的深化。

技术选型策略：注重实用性和可扩展性。在技术选型方面，建议优先选择成熟度高、实施周期短的基础 AI 技术，如机器视觉、预测性维护、智能排程等。对于资源有限的中小企业，可以选择轻量化模型和边缘计算方案，如 Meta Llama3 8B 等参数较少但性能良好的模型。同时，要考虑技术的可扩展性，选择能够随着企业发展而升级的技术方案。

实施路径策略：分阶段投入，持续优化。建议采用 "试点 - 推广 - 深化" 的三阶段实施路径。试点期资金投入通常控制在 200-300 万元，重点用于硬件采购和系统开发；推广期追加 300-500 万元用于系统集成和人员培训；深化期投入 400-600 万元用于数字孪生等高级应用。在实施过程中，要建立 "AI 输出→人工审核→最终使用" 的标准流程，避免完全依赖 AI，确保应用的安全性和可靠性。

成本控制策略：多元化降低应用成本。面对 AI 应用的成本压力，中小企业可以通过多种方式降低成本。一是选择云服务和开源软件，避免高昂的硬件投入；二是采用 SaaS 化解决方案，2024 年调研显示，初创期专精特新企业 AI 投入占营收平均达 8%，但更倾向 SaaS 化解决方案（占比 72%）；三是参与政府补贴项目，中央财政专项资金可覆盖项目平均成本的 42%，地方配套补贴最高达 30%；四是通过技术创新降低成本，如采用轻量化建模技术，单个产线模型构建成本可从 150 万元降至 40 万元。

风险管理策略：建立完善的保障机制。在 AI 应用过程中，要充分认识和管理各类风险。技术风险方面，要引入人工审核和知识库校验机制，避免模型幻觉导致的错误决策。数据安全风险方面，要建立完善的数据保护机制，确保企业核心数据的安全性。人才风险方面，要加强员工培训，提升全员的 AI 应用能力。同时，要建立风险评估和应急响应机制，及时应对各种突发情况。

合作模式策略：构建共赢的合作生态。建议中小企业选择 "技术 + 服务" 一体化的供应商，如阿里云等提供模型 + 部署 + 运维全链路支持的服务商。同时，要积极参与行业联盟和开源社区，通过合作共享降低技术开发成本。例如，制造企业可以加入行业联盟，利用社区开源生态快速开发部署 AI 大模型，实现生产流程优化。

4. 行业影响与发展趋势

4.1 对中小企业数字化转型的推动作用

238 个 AI 应用场景的发布对中小企业数字化转型产生了全方位的推动作用，加速了企业从传统运营模式向智能化、数字化模式的转变。

转型路径更加清晰明确。通过场景化的展示方式，中小企业能够直观地了解 AI 技术在不同业务环节的应用价值和实现方式。例如，在研发设计环节，企业可以借鉴生成式设计、AI 仿真测试等场景，了解如何通过技术手段缩短研发周期；在生产制造环节，企业可以参考机器视觉检测、预测性维护等场景，掌握智能化改造的具体路径。这种场景化的指引大大降低了企业理解和规划数字化转型的难度。

转型效果更加可预期。通过大量的成功案例展示，中小企业能够对 AI 应用的效果有更清晰的预期。数据显示，AI 技术使中小企业平均实现生产效率提升 31.2%，其中制造业提升 35.7%，服务业提升 26.4%，农业提升 18.9%。这些量化的效果数据为企业决策提供了重要参考，增强了企业推进数字化转型的信心。

转型成本更加可控。通过政府补贴、金融支持、技术创新等多种方式，AI 应用的成本正在大幅下降。预计到 2025 年，通过开源平台共享 2000 + 轻量化 AI 模型，可降低企业开发成本 60%。同时，云服务和边缘计算技术的发展使得硬件成本持续下降，开源软件和低代码开发平台不断优化，进一步降低了软件采购和开发成本。

转型生态更加完善。随着 238 个场景的发布和推广，围绕中小企业 AI 应用的生态系统正在快速形成。这个生态系统包括技术供应商、服务提供商、金融机构、行业协会、研究机构等各类主体，为企业提供全方位的支持和服务。例如，浪潮云洲承建运营的首个功能类国家级中小企业数字化转型促进中心，通过构建可复用行业模型库，为中小企业提供低成本、高效率、强适配的数字化转型服务。

转型速度明显加快。政策层面明确要求到 2027 年中小企业上云率超 40%，专精特新企业实现数字化改造 "应改尽改"。在技术成本下降和生态完善的推动下，中小企业数字化转型的速度明显加快。预计到 2025 年，中小企业 AI 应用渗透率将达 35%，2028 年突破 50%。

4.2 技术发展趋势与市场前景

基于 238 个 AI 应用场景的分析，可以看出中小企业 AI 应用技术发展呈现出多个重要趋势，市场前景广阔。

技术融合趋势日益明显。从场景分析可以看出，单一技术的应用已经不能满足复杂业务场景的需求，多种 AI 技术的融合成为主流。例如，多模态 AI 技术能够同时处理图像、文本、传感器数据，在设备故障诊断中准确率提升至 98%。未来，视觉识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等技术的深度融合将创造更多创新应用。

行业垂直化程度不断加深。238 个场景中，针对特定行业的垂直应用占据重要地位。随着行业知识与 AI 技术的深度结合，行业模型的渗透率将从当前的 15% 提升至 2025 年的 40%。预计未来将出现更多针对制造业、医疗、金融、教育等特定行业的专业化 AI 解决方案。

轻量化和边缘计算成为关键方向。考虑到中小企业的资源限制，轻量化 AI 技术发展迅速。通过模型压缩、量化、剪枝等技术，大模型正在变得更加轻便。同时，边缘计算技术的发展使得 AI 应用能够在本地设备上运行，减少了数据传输成本，提高了响应速度。IDC 预测 2025 年边缘 AI 市场规模达 1500 亿美元，中小企业应用率将提升至 50%。

低代码 / 无代码平台快速发展。为了降低 AI 应用的技术门槛，低代码和无代码平台正在快速发展。这些平台通过可视化界面和拖拽式操作，让非技术人员也能轻松构建 AI 应用。预计未来这类平台将成为中小企业应用 AI 的主要方式，推动 AI 技术的普及应用。

数据智能与业务深度融合。未来的发展趋势是数据智能与业务流程的深度融合，实现 "数据找人" 而非 "人找数据" 的智能化模式。AI 将重塑所有行业的价值创造逻辑，从简单的自动化走向智能化决策和创新。

从市场前景看，专精特新企业数字化转型市场规模将在 2025 年突破 8000 亿元，其中 AI 与大数据融合应用占比将达 45%。到 2027 年，70% 的专精特新企业将应用生成式 AI 进行产品设计，多模态大模型将实现设计、仿真、验证一体化，产品开发周期有望再压缩 60%。

4.3 国际竞争力提升与产业升级

238 个 AI 应用场景的发布和推广，对于提升中国中小企业的国际竞争力和推动产业升级具有重要意义。

技术创新能力显著增强。通过大规模的 AI 应用创新实践，中国中小企业在多个领域实现了技术突破。例如，在工业视觉检测领域，中国企业的检测精度达到 0.02 毫米，检测速度达到每分钟 800-1000 个；在智能制造领域，"犀牛工厂" 模式实现了 1 件起订、7 天交付的柔性生产，布料利用率达到 95%。这些技术创新成果在国际上处于领先水平。

产业竞争力明显提升。AI 技术的应用使得中国中小企业在国际市场上的竞争力显著提升。在成本方面，通过智能化改造，企业的生产效率大幅提升，产品成本降低；在质量方面，AI 质检技术使得产品合格率大幅提高；在创新方面，AI 辅助设计和研发使得新产品推出速度加快。这些优势使得中国中小企业能够在国际市场上与发达国家企业竞争。

产业链地位不断提升。通过 AI 技术的应用，中国中小企业正在从产业链的低端向中高端攀升。特别是在一些关键领域，如半导体设备、高端装备、新能源汽车等，中国企业通过 AI 技术创新，掌握了核心技术，打破了国外垄断。例如，在新能源汽车领域，中国企业通过 AI 技术在电池管理、自动驾驶、智能座舱等方面实现了突破。

国际合作水平持续提高。随着中国 AI 应用技术的发展，国际合作的层次和水平不断提高。中国企业不仅在技术引进方面更加主动，在技术输出方面也开始崭露头角。例如，一些中国企业的 AI 解决方案已经开始出口到 "一带一路" 沿线国家，帮助当地企业实现数字化转型。

产业生态优势日益凸显。中国在 AI 应用领域形成了完整的产业生态，包括芯片、算法、平台、应用等各个环节。这种生态优势使得中国企业能够快速响应市场需求，推出创新产品和服务。同时，庞大的市场规模为 AI 技术的应用提供了丰富的场景和数据，加速了技术的迭代和优化。

从长期发展看，随着 238 个 AI 应用场景的深入推广和更多创新场景的涌现，中国中小企业将在全球产业链中占据更加重要的位置，为构建现代化产业体系和实现高质量发展做出更大贡献。正如工信部部长李乐成所强调的，要把优质企业梯度培育作为发展新质生产力、推进新型工业化、构建现代化产业体系的重要抓手和关键支撑。

5. 总结与展望

2025 专精特新中小企业发展大会发布的 238 个人工智能典型应用场景，是中国推动中小企业数字化转型和创新发展的重要里程碑。这些场景不仅为中小企业提供了清晰的 AI 应用路径，也展现了中国在人工智能产业化应用方面的创新能力和发展成就。

从整体布局看，238 个场景涵盖了优化业务流程和创新产品服务两大类别，体现了 AI 技术对企业发展的双重价值。57 个优化业务流程类场景聚焦于通过技术赋能提升现有业务效率，179 个创新产品服务类场景则着眼于通过技术创新开辟新的商业空间。这种全方位的场景覆盖，为不同类型、不同发展阶段的中小企业提供了丰富的选择。

从技术特征看，这些应用场景呈现出多技术融合、场景化创新、轻量化发展、低代码化、行业垂直化等特点。特别是在技术融合方面，ASR、LLM、RAG、机器视觉、深度学习等技术的综合应用，创造了许多突破性的解决方案。在轻量化方面，通过模型压缩、边缘计算等技术，使得 AI 应用能够在中小企业的资源条件下顺利运行。

从实施推广看，政府构建了完善的支持政策体系，包括财政补贴、金融支持、平台建设、标准制定等。全国中小企业数字化转型服务平台的 "人工智能 + 中小企业" 专区，为场景的展示和推广提供了重要载体。同时，通过 "试点先行、标杆引路" 的推广策略，已经形成了一批可复制、可推广的成功案例。

从发展影响看，238 个场景的发布加速了中小企业数字化转型进程，提升了企业的生产效率和创新能力。数据显示，AI 技术使中小企业平均实现生产效率提升 31.2%，其中制造业提升 35.7%。同时，这也推动了产业升级和国际竞争力的提升，为中国经济高质量发展注入了新动能。

展望未来，随着 AI 技术的不断进步和应用场景的持续创新，中小企业 AI 应用将呈现以下发展趋势：

技术层面，多模态 AI、行业大模型、边缘计算、低代码平台等技术将更加成熟和普及，AI 应用的门槛将进一步降低。预计到 2027 年，70% 的专精特新企业将应用生成式 AI，产品开发周期将再压缩 60%。

应用层面，AI 将从单点应用向全流程智能化发展，从辅助工具向创新引擎转变。中小企业将在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等各个环节实现智能化升级。

生态层面，围绕中小企业 AI 应用的产业生态将更加完善，包括技术研发、产品供应、服务支持、人才培养等各个环节。开源生态的发展将使更多中小企业能够共享 AI 技术成果。

政策层面，政府将继续加大支持力度，完善政策体系，营造良好的发展环境。特别是在标准制定、安全保障、国际合作等方面，将出台更多支持政策。

对于中小企业而言，建议抓住当前 AI 技术发展的机遇期，积极拥抱数字化转型。在应用 AI 技术时，要坚持循序渐进、注重实效的原则，选择最适合自身特点的应用场景，通过持续创新和优化，实现高质量发展。

对于政府部门而言，建议继续完善支持政策，加强平台建设，推动生态构建，为中小企业 AI 应用创造更好的环境。特别是要加强人才培养、标准制定、安全保障等基础工作，为 AI 技术的健康发展提供保障。

对于技术供应商而言，建议深入了解中小企业需求，开发更多适合中小企业特点的产品和服务，通过技术创新和商业模式创新，为中小企业提供高性价比的解决方案。

238 个 AI 应用场景的发布，标志着中国中小企业 AI 应用进入了新的发展阶段。在各方共同努力下，相信这些场景将得到广泛应用和持续创新，为中国经济转型升级和高质量发展做出更大贡献。正如大会主题 "专精特新 培优育强" 所体现的，通过人工智能技术的赋能，中国的专精特新中小企业必将在新时代展现出更加强大的创新活力和发展潜力。