在全球产业变革浪潮与中国制造强国战略的深度融合下，中小企业的数智化转型不仅是技术升级的必然选择，更是重塑产业竞争力、实现可持续发展的核心命题。然而，这一转型过程并非简单的技术叠加，而是涉及认知重构、资源整合与生态协同的系统工程。中小企业在探索数智化道路时，普遍面临多重现实阻力，这些阻力既源于内在能力的局限性，也受制于外部生态的不完善。唯有深入剖析矛盾本质，构建适配性强的解决方案，才能推动企业从被动适应转向主动引领，真正释放人工智能技术的赋能潜力。
中小企业数智化转型的阻力
中小企业数智化转型的阻力首先体现在战略认知与行动逻辑的割裂上。一些企业管理者对技术的价值判断存在显著偏差，将人工智能局限于局部效率优化的工具性角色，而非驱动商业模式革新的核心引擎。这种认知局限导致企业倾向于以最小化试错策略推进转型。更深层的矛盾则源于技术供给端与产业需求端的结构性错配。以纺织行业为例，尽管企业对智能化质检有迫切需求，但市场上通用型视觉检测系统难以适应面料纹理、染色均匀度等细分场景，企业采购的标准化方案因误判率过高被迫中止。此类案例的累积不仅造成资源浪费，更固化了企业对技术落地的悲观预期，形成投入—失效—信任流失的负向循环。这种认知与现实的张力，折射出中小企业转型生态中技术适配性与商业可行性的双重缺失。
其次是技术应用层面的断层，折射出中小企业资源禀赋与转型需求的结构性矛盾。绝大多数企业仍处于数字化进程的初级阶段，主要聚焦于ERP系统部署等基础性工作，而对工业AI、数字孪生等深度技术的应用率极低。这种技术渗透的金字塔结构，既受制于企业自身的技术消化能力，也与外部支持体系的缺位密切相关。自建算力基础设施的巨额投入往往超出中小企业承受范围，而云端服务的复杂操作流程又形成新的技术门槛。某汽车零部件供应商曾尝试部署智能排产系统，却因缺乏专业团队进行算法调优，导致系统输出的生产计划与实际产能严重脱节，最终被迫回归人工排产模式。这暴露出复合型人才短缺的尖锐矛盾——既通晓生产工艺又掌握AI技术的跨界人才凤毛麟角，企业即便引进先进系统，也难以实现持续运维与迭代优化。
最后是数据要素的价值释放困境，凸显了中小企业数字化转型的深层矛盾。生产设备、供应链、质量检测等环节产生的海量数据，往往分散在彼此割裂的信息系统中，格式不统一、标准缺失的问题导致数据整合成本居高不下。某家电制造企业虽实现了设备联网，但因不同品牌机床的数据协议互不兼容，每日需投入大量人力进行数据清洗与转换，严重降低决策效率。更普遍的现象是，企业虽能通过看板系统实现数据可视化，却缺乏将数据转化为决策依据的分析能力。库存周转率、设备综合效率等关键指标仍依赖经验判断，数据要素的潜在价值沉睡在服务器中，未能转化为切实的生产力提升。这种“数据富矿”与“价值贫瘠”并存的悖论，本质上源于数据治理体系与商业场景应用的脱节。
技术—生态—机制三位一体
破解上述困境，需要构建技术—生态—机制三位一体的转型支持体系。首要任务是降低技术应用门槛，通过轻量化、场景化的解决方案重塑企业认知。行业级人工智能平台的搭建至关重要，这类平台应聚焦机械加工、纺织印染、电子装配等细分领域，预置经过产业验证的算法模型与功能模块。例如，针对中小型注塑企业普遍存在的能耗管理难题，平台可提供基于机器学习的能效优化模型，企业只需上传设备运行数据，即可自动获取工艺参数调优建议，单场景改造成本控制在合理区间。同时，算力资源的获取方式亟待创新。在产业园区部署共享边缘计算节点，允许企业按需租赁算力资源，既能避免重资产投入，又可依托本地化部署确保数据安全。政府配套的“算力券”政策可进一步缓解成本压力，通过使用量补贴机制，引导企业从观望者转变为实践者。
人才培育与数据价值的协同激活，是确保转型可持续性的关键支撑。建立产学研用一体化的人才培养机制，要求高校课程设置紧密对接产业需求，在机械工程、材料科学等传统专业中嵌入机器学习、数据挖掘等模块，培养“工业场景理解力+算法应用能力”兼备的复合型人才。企业内部的技能重塑同样重要，通过虚拟仿真培训平台，一线工人可沉浸式学习智能设备操作、异常数据识别等实用技能。在数据价值转化层面，区块链技术的引入为破解数据孤岛提供了新思路，建立行业级数据交易平台，在确保权属清晰的前提下，允许企业将设备利用率、工艺参数等脱敏数据作为信用资产，用于供应链金融、产能共享等创新场景。某地率先试点的“数据质押融资”模式中，中小制造企业凭借生产数据资产获得银行贷款利率优惠，实现了数据要素向金融资本的价值跃迁。
生态协同网络的构建，是放大转型效能的核心保障。龙头企业的技术溢出效应亟待释放，通过开放工业互联网平台接口，链主企业可将订单管理、质量追溯等系统模块共享给上下游配套企业。这种以大带小的协同模式，在汽车零部件产业集群中已初见成效，中小供应商通过接入主机厂平台，实时获取生产计划与质量标准，使原材料库存周转效率提升近半。专业服务商的角色定位需要从产品供应商向价值共创者转变，针对细分行业成立专项服务联盟，提供从需求诊断、方案设计到持续运维的全周期服务。政府的政策工具箱也需更具针对性，除了传统的财政补贴，更应建立转型效果动态评估体系，通过税收杠杆激励实质性创新——对通过数字化改造实现能耗下降、良率提升的企业，给予增值税阶梯式减免，形成提质增效—政策优惠—再投入的良性循环。
这场深刻的数智化变革，本质上是对中小企业生存逻辑的重构。当轻量化技术工具消解了转不起的成本焦虑，当人才与数据的双轮驱动打破了不会转的能力桎梏，当生态协同网络纾解了不敢转的决策风险，中小企业便能在转型道路上实现从量变到质变的跨越。未来的制造业图景中，智能化不再是头部企业的专属标签，而是成为产业基础再造的核心动能。通过持续优化技术适配性、强化要素协同性、提升政策精准性，中国中小企业有望在全球产业价值链中实现从跟跑到并跑乃至领跑的角色转换，为制造强国建设注入源源不断的创新活力。
（作者系宁波财经学院工商管理学院副教授）
