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人工智能赋能专精特新企业成长路径研究报告

一、人工智能赋能专精特新企业成长路径研究背景与意义

1.1研究背景

1.1.1专精特新企业发展现状与挑战

专精特新企业作为优质中小企业的核心力量，是产业链供应链的关键环节。近年来，我国专精特新企业培育成效显著，截至2023年底，国家级专精特新“小巨人”企业达1.2万家，省级专精特新企业超10万家，覆盖高端装备制造、新材料、新一代信息技术等关键领域。然而，这些企业普遍面临成长瓶颈：一是研发创新能力不足，研发投入强度平均仅为3.8%，低于发达国家中小企业5%的平均水平；二是数字化转型滞后，约65%的企业仍处于数字化初级阶段，生产、管理、服务等环节数据孤岛现象突出；三是市场拓展能力薄弱，国际化程度低，仅23%的企业拥有海外业务；四是人才结构性短缺，既懂技术又懂管理的复合型人才缺口达40%。这些痛点严重制约了专精特新企业向产业链中高端攀升。

1.1.2人工智能技术发展趋势与应用潜力

1.1.3政策环境与市场需求双重驱动

政策层面，国家密集出台支持AI与实体经济融合的政策文件。《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“支持中小企业数字化转型，推动人工智能等新一代信息技术深度应用”；《关于健全新时代人工智能治理体系的指导意见》强调“促进AI技术在制造业、服务业等领域的创新应用”；工信部《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》将“数字化、智能化水平”作为专精特新企业核心评价指标。政策红利为AI赋能专精特新企业提供了制度保障。市场需求层面，全球产业竞争加剧，倒逼企业通过AI提升核心竞争力；消费者对个性化、定制化产品需求增长，要求企业具备柔性生产能力；产业链协同升级需求迫切，AI驱动的工业互联网平台可实现上下游资源高效配置。政策与市场的双重驱动，使AI赋能专精特新企业成为必然趋势。

1.2研究意义

1.2.1理论意义

本研究有助于丰富数字经济时代企业成长理论：一是揭示AI技术赋能专精特新企业的内在机理，构建“技术-能力-绩效”的理论框架，填补现有研究对细分领域企业AI赋能路径的空白；二是探索专精特新企业“专精特新”特质与AI技术特性的耦合机制，提出基于动态能力的成长路径模型，为中小企业数字化转型理论提供新视角；三是分析AI赋能过程中的资源配置、组织变革、生态协同等关键问题，拓展企业创新生态系统理论的应用边界。

1.2.2实践意义

对企业而言，本研究提供可操作的AI赋能实施路径，帮助企业明确转型方向、降低试错成本，加速实现从“专精特新”向“高精尖特”升级。对政府而言，研究成果可为制定差异化扶持政策提供依据，如针对不同行业、不同成长阶段的专精特新企业设计AI应用补贴、人才引育、数据要素市场化配置等措施，提升政策精准性。对产业而言，通过AI赋能专精特新企业，可强化产业链供应链韧性，推动产业集群智能化升级，助力我国在全球价值链中地位提升。对技术而言，本研究有助于发现AI技术在实体经济中的落地场景，促进技术迭代与产业需求良性互动。

1.3研究目标与内容

1.3.1研究目标

本研究旨在通过系统分析人工智能技术对专精特新企业成长的影响机制，构建科学、可行的赋能路径体系，并提出针对性实施策略。具体目标包括：一是厘清专精特新企业AI赋能的现实需求与关键瓶颈；二是构建“技术选择-能力培育-场景落地-生态构建”的四维成长路径模型；三是提炼不同行业、不同规模专精特新企业的AI赋能最佳实践；四是形成政府、企业、技术服务商协同推进的实施建议，为专精特新企业高质量发展提供理论支撑与实践指引。

1.3.2研究内容

（1）专精特新企业AI赋能现状与需求分析：通过问卷调查、深度访谈等方式，调研企业AI技术应用水平、痛点诉求及未来规划，识别研发、生产、管理等核心环节的AI赋能需求优先级。

（2）AI赋能专精特新企业的机理与路径构建：基于动态能力理论，分析AI技术如何通过提升企业创新能力、运营能力、市场能力驱动成长，构建四维成长路径模型，并明确各路径的实施步骤与关键要素。

（3）典型案例分析与经验提炼：选取高端装备制造、新材料、生物医药等行业的代表性企业，深入剖析其AI赋能的成功经验与失败教训，总结不同场景下的技术应用模式与资源配置策略。

（4）赋能策略与保障体系设计：从企业能力建设、政府政策支持、技术服务创新、生态协同发展四个层面，提出可操作的推进策略，构建涵盖技术、人才、资金、数据等要素的保障体系。

1.4研究方法与技术路线

1.4.1研究方法

（1）文献研究法：系统梳理国内外AI赋能企业成长、专精特新企业培育等相关研究成果，明确理论基础与研究缺口。

（2）案例分析法：选取10-15家不同行业、不同成长阶段的专精特新企业作为案例对象，通过实地调研、数据收集，深入分析AI赋能的实践路径与成效。

（3）实证研究法：设计调查问