中小企业智能化发展特征有哪些？

调研结果看，我国中小企业智能化发展呈现以下主要特征：

1. 中小企业智能化处在从初级向中级发展的过渡期，企业有着加大资金、人力等资源投入 AI 应用 的意愿，但受制于数据质量、算力、算法基础能力的限制，在 AI 应用的落地执行方面进展缓慢。调研结果显示，中小 企 业 基 础 能 力、 认 知 能 力、资源能力、生态能力、 应用能力的评分均在 2 分 （ 初 级 ） 至 3 分（ 中 级 ） 区间。其中，资源能力的 评分相对较高，达到 2.82 分，但是，企业的生态能 力、认知能力评分相对较 低，为 2.3 分和 2.51 分。

在 AI 应 用 的 资 金 投 入 方 面，35.8% 的 中小企业预计 2023 年在 AI 方面的投入为 20-50 万元，29.6% 的企业预计投入 5-20 万 元，处在引用小模型或者对 AI 模型进行调优 的投入阶段；16.3% 的企业预计投入低于 5 万 元，基本上选择利用开源工具；部分企业（约 10.4%）计划投入超过 100 万元，用于模型的 训练。

在 AI 技术的人才储备方面，32.1% 的中小企 业缺乏 AI 相关人才或者需要外部支持，探索 AI 与业务的融合；35.4% 的中小企业的技术人才能基本满足 AI 应用需求，能持续提升模型精度和加 速推理，中小企业的 AI 技术人才储备呈现参齐不 齐的现状。

在 AI 应用的数据、算法和算力基础方面， 大部分中小企业拥有了一定量级的数据，数据数 量评分 2.8 分，但在数据质量和算法能力方面偏 弱，仅有 15% 的中小企业能深度挖掘和分析数 据，5% 的中小企业的数据可用于机器学习和人 工智能等领域的应用；在算法基础方面，45.8% 的中小企业没有算法团队或者依赖第三方提供 的通用算法。

除了数据质量和算法算力遇到挑战之外，生 态能力也是中小企业智能化遇到的难题。35.42% 的中小企业没有或很少在 AI 领域的合作伙伴， 20% 的中小企业有合作伙伴，加入行业内 AI 合 作伙伴计划，平时有一定业务往来。 数据质量、算法算力和生态合作方面存在的 短板，也导致中小企业虽然认识到了 AI 技术的深刻影响，但在 AI 的落地执行方面却进展缓慢， 反映企业执行落地的认知能力方面评分仅为 2.51 分。虽然 57.1% 的中小企业的高层有推动智能 化的意向或者核心决策层对智能化达成了共识， 但仅有 10.4% 的中小企业有着智能化相关规划， 7.1% 的中小企业搭建了相关团队或人员安排，开 始实施。

2.AI 技术在中小企业的应用，当前主要在生产管理和业务流程、客户体验与经营决策层面。生产管理和业务流程、客户体验与经营决策 分别是当前中小企业评分较高的 AI 应用环节，分 别为 2.86、2.76 和 2.69 分。 调研显示，生产管理和业务流程是目前中小 企业 AI 技术应用程度相对较高的环节。21.73% 的中小企业表示已将 AI 整合到一些关键业务流程 中，提高了效率和准确性；29.17% 的中小企业 AI 在业务流程中得到广泛应用，在多个业务环节实 现了智能化，并不断改进和升级 AI 解决方案。在 业务流程领域，机器人流程自动化（RPA）与人 工智能的集成，能够使得机器人流程自动化处理 涉及非结构化数据、自然语言处理、决策和从经验中学习的更复杂的任务，帮助中小企业提升生 产效率。 客户体验与营销决策是当前 AI 技术应用层度 较高的另两个领域。81.67% 的中小企业在改善客 户体验中用到了 AI 技术，25.83% 的中小企业对 AI 在提升客户体验中，能够通过文本和语音分析， 更好地理解客户，并提供更有针对性的服务，实 现客户体验的极致优化。在电商和金融服务领域， AI 对经营决策环节有较强的助力，企业能够通过使 用人工智能和机器学习，从与客户互动产生的大量 数据中，预测客户的行为，绘制客户画像，为客户 推送符合客户需求的产品或服务。

同时，在 AI 应用层面，研发环节的 AI 应用 仍相对较低。32.5% 的中小企业在研发环节尚未 引入 AI 技术，26.25% 的中小企业开始在一部分 研发项目中尝试应用 AI 技术，但应用范围有限。 研发环节使用 AI，面临着数据数量偏少、数据 质量偏低等难题。例如在生物制药环节，AI 算 法需要庞大的数据去学习，但生物制药实验室 的数据昂贵，药企数据难以共享，高精度数据 获取成本过高，这些都限制了 AI 技术在医药研 发环节的应用。

3. 不同成长阶段的中小企业智能化呈现不同的发展特征，企业成立 5-10 年处在高成长阶段的中小 企业，推进智能化的意识和能力最强。

针对不同成立年限的中小企业的调研结果显 示，处在不同成长阶段的中小企业，智能化发展 的现状存在一定的差异。 企业成立年限在 5-10 年的中小企业，智能 化各项能力评估均居前，各项评分超过或接近 中级水平（基础能力 3.1 分，认知能力 3.31 分， 资源能力 3.29 分，生态能力 2.96 分，应用能力 2.97 分）。这个阶段的企业成立于人工智能 高速发展期，对 AI 的价值有着深刻的认知；从 驱动力上，该阶段企业往往会因为业务扩张和 内部整合，对智能化有较高的需求；从 AI 应用 的可行性上看，该阶段的企业在资金和人才、 数据等方面有了一定的积累，拥有 AI 资源投入 和 AI 基础能力。

对于成立不久的初创企业来说，缺乏使用 AI 的数据基础和资金投入是 AI 应用的较大挑战。 51.8% 的成立年限在 3 年以下的中小企业基本上 没有数据积累或者虽有少量数据积累，但不能支 撑有效分析和决策；54.4% 的企业在 AI 应用的投 入低于 20 万元。

而成立超过 10 年的中小企业，虽然在 AI 应 用的基础能力和资源能力与 5-10 年的企业不相上 下，在智能化升级的数据、算法、算力和资金、 人才投入方面有一定保障，但是该阶段的企业在 智能化的认知执行方面相对偏弱，仅有 20.68% 的企业表示制定了智能化规划或正在实施，而成 立时间在 5-10 年的中小企业，该项的占比达到 42.2%。在长期的市场竞争中，成立年限较长， 已具备一定规模的企业，形成了较为成熟且固化 的业务模式、经营管理理念及拥有一定的稳定市 场份额，更为畏惧智能化升级投入导致的不确定 性风险。