在日益激烈的市场竞争中，数字化转型已成为中小企业实现可持续发展、提升竞争力的必由之路。 然而，转型之路并非坦途，许多中小企业面临着资金、人才、技术等多重挑战。本文将深入探讨中小企业数字化转型的困境，并剖析如何借助AI技术的力量，构建智能制造的未来。

困境突围：中小企业数字化转型面临的挑战

 中小企业在数字化转型过程中，所面临的挑战是多方面的。首先，数字化基础相对薄弱。许多企业在数字化装备应用、生产过程信息系统覆盖率和设备联网率等方面都处于较低水平，这使得数据采集、分析和应用成为难题。其次，资金匮乏是制约转型的重要因素。数字化转型需要投入大量资金进行设备升级、软件采购、人员培训等，而这对于资金有限的中小企业来说无疑是巨大的压力。

人才为本：构建数字化转型关键支撑

 要破解中小企业数字化转型困局，人才培养是核心。培养具备数字化思维和技能的人才队伍，是推动智能制造的关键。企业应积极开展内部培训，鼓励员工学习新技术、新知识，提升数字化应用能力。同时，可以通过与高校、科研院所合作，引进外部专家和技术人员，组建数字化转型团队，为企业提供技术支持和人才保障。建立完善的激励机制，吸引和留住数字化人才，激发创新活力。

市场为主：发挥市场主体作用

 除了人才，市场主体的积极性也是关键。企业应结合自身实际情况，制定符合发展需求的数智化战略。要避免“一刀切”，不能盲目追求高大上的数字化方案，而是要从实际需求出发，逐步推进数字化转型。 可以先从小范围试点开始，验证数字化方案的可行性，积累经验，再逐步扩大应用范围。

AI赋能：大模型引领制造业转型升级

 随着人工智能技术的突飞猛进，特别是大模型技术的兴起，为中小企业数字化转型带来了新的机遇。 制造业作为国民经济的支柱产业，是数字化转型中最为显著的行业之一。 制造业普遍面临质量控制、成本控制、供应链优化、信息孤岛等问题，而AI技术的应用，可以有效解决这些痛点，推动制造业从机械化、自动化向智能化、高级化演进。大模型、机器学习、多模态预训练、生成式 AI 等创新技术的应用，是实现这一转变的关键。

AI解决方案：智能制造赋能高质量发展

当前，市场上已涌现出许多服务于智能制造的AI解决方案，为中小企业提供了更灵活、更高效的转型路径：

• 阿里产业智能OpenTrek： 针对汽车、钢铁等行业，通过封装的智能控制融合平台AICS，采集生产过程数据、处理分析建模，帮助企业优化决策，实现降本、增效、提质、减排。

• 千问大模型： 能够为工业机器人提供智能推理决策能力，一线工人仅需通过文本指令，即可操控机器人完成复杂任务，大幅提升生产效率和灵活性。

• 讯飞声学成像仪： 针对钢铁行业等高危场景，通过声学成像技术，快速定位气体泄漏点，提高安全性和巡检效率。

• 联想工业质检解决方案： 利用自研小样本学习、屏幕检测等技术，将质检环节升级为AI智能检验单元，降低人力成本，提高质检水平和生产效率。

• 联想智能拣货码排方案： 基于强化学习，实现城市内卡车运输路径优化、库房机器人路径规划等，提高物流效率。

全方位应用：AI技术赋能智能制造全流程

AI技术的应用，正在渗透到制造企业的各个环节：

• 智能工厂建设阶段： 通过数字化孪生技术和大数据分析，模拟智能化工厂从建设到使用的全过程，优化设计和布局。

• 原料处理阶段： 智能视觉和智能监测系统进行原料的最优组织管理，如切割和分类。

• 执行生产阶段： AIot传感器网络，实时监察和控制制造设备并获取生产参数。

算力支撑：数字化转型的重要基石

AI技术应用的背后，离不开强大的算力支撑。 联想、阿里巴巴、华为、科大讯飞等企业，都在积极布局算力基础设施，为智能制造提供坚实的技术保障：

• 联想： 连续三个季度蝉联全球服务器市场份额第三；高性能计算领域，连续11次蝉联全球500强榜单榜首；未来三年将追加投资10亿美元，加速全球企业的AI部署。

在数智化转型过程中，算力是关键的技术底座。

结语：协同创新，共创智能制造美好未来

 中小企业数字化转型，既是挑战，也是机遇。 通过人才培养、市场化运作和AI技术的赋能，中小企业可以逐步克服数字化转型瓶颈，实现高质量发展。相信在企业、专家、行业的共同努力下，中小企业将成为智能制造的新生力量，共同开创智能制造的美好未来。