摘要：在数字经济与人工智能深度融合的背景下,中小微企业新质发展面临技术应用壁垒高、资源整合效率低等挑战。本文构建以数据智能为核心的促进平台,通过多维度信息处理与人工智能模型应用,系统性解决企业在新质生产力培育、产学研协同过程中的关键问题。研究提出企业数字画像构建算法、技术成熟度评价模型等核心技术方案,为中小微企业高质量发展提供理论支撑与实践路径。

　　关键词：人工智能技术；中小微企业；新质发展；数字画像；智能模型

　　1引言

　　1.1研究背景与意义

　　在全球经济格局深度调整与数字技术快速迭代的大背景下,中小微企业作为经济体系中数量庞大且极具活力的主体,正面临着前所未有的机遇与挑战。中小微企业在稳定就业、促进创新、繁荣市场等方面发挥着关键作用,是经济韧性与活力的重要体现。然而,随着产业变革的加速,中小微企业也面临着技术迭代压力与资源约束瓶颈。一方面,技术创新周期的不断缩短,要求企业必须快速响应并投入研发,以保持市场竞争力；另一方面,有限的资金、人才与技术资源限制了企业获取创新要素与开展高效运营的能力。人工智能技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,为破解中小微企业成长难题提供了新路径。以机器学习、深度学习等为代表的AI技术,其采用“学习驱动”方式,通过训练海量数据提供智能洞察预测、认知自动化、高度个性化体验、自适应流程优化及赋能新业态的能力,坚实了企业的根基[1]。企业服务平台可通过整合企业内外部多维度数据,精准识别企业在生产、运营、管理等各个环节的需求,为企业提供定制化的解决方案。同时,借助数据智能与科学化模型,还能实现创新资源的高效匹配,优化企业运营流程,降低运营风险,提升企业的整体竞争力。

　　1.2研究目标与方法

　　本研究旨在研究和探索借助人工智能技术提升中小微企业新质发展,促进平台的服务效能,通过全面整合企业内外部的多维度数据,结合智能化的分析与处理,为企业提供全生命周期的精准服务,实现服务的智能化、个性化与高效化。围绕企业在成果转化应用、新质生产力培育、产学研协同创新等关键领域的痛点问题,为企业的新质发展提供系统性的解决方案。为达成上述目标,本研究综合运用多种前沿技术与方法,结合机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能技术,对企业数据进行深度分析与挖掘,构建量化模型,以实现对企业发展状况的精准评估与预测。

　　2企业数字画像构建与新质生产力培育

　　2.1多维度数据采集与整合

　　2.1.1数据维度设计

　　为全面刻画中小微企业的发展状况,平台通过实地走访、调研、交流等形式,从经营、创新、生态三个关键维度进行数据采集,确保数据的全面性与代表性。

　　（1）经营数据：主要来源于税务与工商系统,涵盖企业的营收、纳税、用工规模等关键指标。营收数据反映企业的市场规模与业务拓展能力,纳税数据体现企业的合规经营与社会责任,用工规模则展示企业的人力投入与发展活力。这些数据直接反映企业的日常运营状况,是评估企业经营健康度的重要依据。

　　（2）创新数据：通过知识产权局与科技平台获取,包括专利数量、研发投入、产学研合作记录等。专利数量体现企业的技术创新成果,研发投入反映企业对创新的重视程度与资源投入,产学研合作记录则展示企业与高校、科研机构的协同创新能力。这些数据是衡量企业创新能力与技术实力的关键指标。

　　（3）生态数据：从产业图谱与政策文本解析中提取,包含产业链上下游关联度、政策补贴适配度等信息。产业链上下游关联度反映企业在产业链中的位置与协同能力,政策补贴适配度展示企业对政策资源的利用能力。这些数据有助于分析企业所处的产业生态环境,为企业战略布局提供参考。

　　2.1.2动态画像构建算法

　　为实现企业数字画像的动态更新与精准刻画,平台采用机器学习算法构建企业成长潜力模型。该模型通过对多维度数据的分析,量化企业的成长潜力,为企业的精准培育提供数据支持。模型公式如式（1）所示：

　　P=αf·(经营指标)+

　　β·g(创新指标)+γ·h(生态指标)（1）

　　式中,P表示企业成长潜力得分；α、β、γ为权重系数,通过历史数据训练优化,确保各维度数据对成长潜力得分的贡献得到合理体现；f（经营指标）、g（创新指标）、h（生态指标）分别为经营指标、创新指标、生态指标的计算函数,通过对各维度数据的标准化处理与加权计算,得出相应的指标得分。

　　通过不断更新数据与优化模型,平台能够实时反映企业的发展变化,为企业提供动态、精准的数字画像。这不仅有助于企业自身了解发展状况,也为政府部门、金融机构等提供了全面、准确的企业信息,促进资源的高效配置与企业的精准扶持。

　　2.2画像应用场景：精准培育与资源匹配

　　2.2.1成长阶段划分与定制培育

　　基于企业数字画像,平台将企业划分为“初创型”“潜力型”“专精特新型”三个主要成长阶段,并为每个阶段的企业定制个性化的培育方案。

　　（1）初创型企业。这类企业通常处于业务探索与市场开拓阶段,经营数据相对不稳定,但创新活力较高。平台针对初创型企业,重点提供创业辅导、市场推广支持、基础技术培训等服务,帮助企业快速建立业务模式,打开市场渠道。

　　（2）潜力型企业。潜力型企业已在市场中初步站稳脚跟,经营数据呈现增长趋势,且具备一定的创新能力。平台为潜力型企业提供技术升级支持、供应链优化建议、人才招聘服务等,助力企业提升核心竞争力,实现快速增长。

　　（3）专精特新型企业。专精特新型企业在细分领域具有独特的技术优势与市场地位,经营稳健,创新成果显著。平台为这类企业提供高端人才引进、产学研深度合作对接、行业标准制定参与等服务,帮助企业巩固领先地位,拓展产业链上下游合作,实现可持续发展。

　　2.2.2政策精准推送与资源对接

　　平台利用自然语言处理（NLP）技术,对企业数字画像进行深入分析,识别企业的需求与痛点,实现政策的精准推送与资源的高效对接。

　　（1）政策精准推送：通过对政策文本的语义理解与企业需求的匹配分析,平台能够将“算力券”“研发补贴”等政策精准推送给符合条件的企业。

　　（2）资源对接：平台整合各类创新资源,包括技术、人才、资金等,根据企业数字画像进行精准匹配。对于有技术升级需求的企业,平台推荐相关领域的科研成果与技术服务提供商；对于急需人才的企业,平台利用人才数据库,筛选出符合企业需求的人才简历,实现人才与企业的高效对接。在资源对接过程中,平台还提供线上沟通与线下对接服务,确保资源对接的顺畅进行,促进企业与资源提供方的深度合作。

　　（3）数字化转型：企业通过平台提交包含行业、规模、现有数字化基础等信息的转型需求,通过自然语言处理（NLP）对企业数字画像进行深入分析,利用机器学习（ML）模型,将企业数据与行业基准对比,生成转型缺口报告；借助知识图谱,基于缺口关联适配的转型方案库,生成《数字化转型诊断报告》,分析转型缺口并排序,输出《转型实施路径》,明确分阶段目标及所需技术、资金、人才。最终企业在用户层接收这些服务并反馈转型效果,如生产效率提升、成本降低等数据,这些数据回流至数据中台,用于优化AI评估模型、更新方案库,进而推动平台迭代,升级诊断算法、补充行业方案,形成“需求—处理—服务—反馈—优化”闭环,助力中小微企业通过数字化转型实现新质发展。具体业务流程如图1所示。

　　3技术成熟度评价与产学研协同创新

　　3.1技术成熟度评价体系构建

　　3.1.1评价指标体系

　　技术成熟度评价是推动产学研合作、促进科技成果转化的关键环节。为了准确评估科技成果的产业化潜力,平台构建了一套全面、科学的技术成熟度评价指标体系,从技术先进性、商业化潜力、产学研匹配度三个维度进行综合评价（如表1所示）。

　　（1）技术先进性：通过专利被引次数和技术壁垒等级来衡量。专利被引次数反映了技术在行业内的影响力,被引次数越高,说明该技术得到了更多同行的关注与认可,其先进性越强；技术壁垒等级则评估技术的独特性与难以复制性,高壁垒技术通常具有更强的竞争力与发展潜力。这些数据可从专业的专利数据库中获取,通过数据分析工具进行整理与分析。（2）商业化潜力：市场需求匹配度和竞品分析是评估商业化潜力的重要指标。市场需求匹配度通过市场调研获得,反映了市场对技术产品的需求程度,包括目标客户群体、市场规模、需求痛点等；竞品分析则对比同类技术产品在市场上的表现,分析其优势与不足,从而判断本技术的市场竞争力。市场调研数据可通过问卷调查、访谈、行业报告等方式收集,财报数据则来源于企业的公开财务报告,通过对这些数据的深入分析,评估技术的商业化前景。

　　（3）产学研匹配度：高校合作紧密度和成果转化效率体现了产学研合作的深度与成效。高校合作紧密度可通过校企合作项目数量、合作频率、合作深度等指标衡量,反映企业与高校在科研合作方面的紧密程度；成果转化效率则关注科技成果从实验室到市场的转化速度与成功率,包括成果转化周期、转化收益等指标。这些数据可从校企合作项目库中获取,通过建立完善的项目跟踪与评估机制,确保数据的准确性与时效性。

　　3.1.2模糊综合评价模型

　　为了将多维度的评价指标转化为具体的技术成熟度得分,平台采用模糊综合评价模型,结合模糊层次分析法（FAHP）确定各指标的权重,实现对技术成熟度的量化评估。

　　模糊层次分析法（FAHP）通过构建模糊判断矩阵,对各评价指标的相对重要性进行成对比较,从而确定指标权重。其基本步骤如下。

　　（1）构建层次结构模型。将技术成熟度评价问题分解为目标层（技术成熟度）、准则层（技术先进性、商业化潜力、产学研匹配度）和指标层（专利被引次数、市场需求匹配度等具体指标）,形成层次结构。

　　（2）构造模糊判断矩阵。邀请领域专家对同一层次的指标进行两两比较,采用模糊语言变量（如“非常重要”“重要”“同等重要”“不重要”“非常不重要”）来描述指标间的相对重要性,将模糊语言变量转化为模糊数,构建模糊判断矩阵。

　　（3）计算指标权重。利用模糊数学方法,对模糊判断矩阵进行处理,计算出各指标相对于上一层次目标的权重向量,并进行一致性检验,确保权重的合理性。

　　通过模糊层次分析法（FAHP）计算技术成熟度得分,如式（2）所示：

　　式中,wi为指标权重,通过FAHP计算得出；μi为模糊隶属度,表示第i个指标对技术成熟度的隶属程度,通过对指标数据的标准化处理与模糊变换得到；S为技术成熟度综合得分,得分越高,表明技术的成熟度越高,产业化潜力越大。通过该模型,平台能够对科技成果的技术成熟度进行全面、客观的评价,为产学研合作提供科学的决策依据,促进科技成果的高效转化与产业化应用。

　　3.2产学研对接与成果转化路径

　　3.2.1智能匹配机制

　　为了提高产学研对接的效率与精准度,平台利用余弦相似度算法,实现企业技术需求与高校科研成果的智能匹配。余弦相似度算法通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似程度,夹角越小,余弦值越接近1,说明两个向量越相似。在产学研对接场景中,将企业技术需求和高校科研成果分别转化为向量形式,通过计算向量间的余弦相似度,找出与企业需求最匹配的科研成果。

　　其数学原理如下。

　　通过智能匹配机制,平台能够快速筛选出符合企业需求的高校科研成果,大大降低了产学研对接的成本与时间,提高了合作的成功率。以某新材料企业为例,其通过平台的智能匹配,成功与高校的相关科研团队对接,引入了一项新型材料制备技术,实现了产品的升级换代,提升了企业的市场竞争力。

　　3.2.2迭代升级支持

　　加速垂直领域模型在企业生产运营中落地应用,将垂直领域大模型轻量化落地到企业生产场景,持续迭代优化,精准赋能企业研发设计、工艺优化、质量控制等核心环节,打造企业专属的智能产业大脑,驱动产业效能全面提升[2]。持续跟踪科技成果转化过程中的数据,如产品性能指标、市场反馈、应用案例等,动态优化技术改进方向,实时收集企业生产线上的设备运行数据、产品质量数据以及市场销售数据,通过数据分析,发现产品在生产过程中的良品率、智能化操作体验等数据。基于这些数据,对智能制造技术进行针对性改进,优化生产工艺,提升设备自动化程度,改进人机交互界面等以实现技术的迭代升级。通过这种方式,形成从样品研发到产品生产,再到产业推广的闭环转化路径,不断推动科技成果向更高水平发展,实现科技成果的价值最大化。

　　4结语

　　本研究构建了基于人工智能技术的中小微企业新质发展促进平台,通过多维度信息处理与智能算法模型的深度融合,有效破解了中小微企业在资源错配、能力不足、信息不对称等方面的发展困境。随着人工智能技术的持续创新与发展,中小微企业新质发展促进平台将迎来更为广阔的发展空间与机遇。在平台功能拓展方面,结合数字孪生技术构建企业虚拟发展沙盘,将为企业提供前瞻性的决策支持。此外,随着平台与产业链上下游企业的深度协同,打造一体化的产业服务生态,助力中小微企业科创生态建设将成为未来平台发展的重要趋势,将为中小微企业在复杂多变的市场环境中更好地发展提供全方位、多层次的支持。

　参考文献

　　[1]吴志彬,李悦媛,周煜丰.AI引领中小企业数字化转型“稳企业”机理与实践路径[EB/OL],(2025-8-1)[2025-8-16].

　　[2]孟繁平,王兰仪.为中小企业添加人工智能“超链接”—人工智能赋能新型工业化深度行[J].中国中小企业,2025(5):30-31.