作者：王思语 魏玉昕
在全球产业格局发生深刻变革、科技竞争日益激烈的时代，专精特新企业作为中国制造业的隐形冠军与供应链的关键支点，拥有独特的技术诀窍和强大的创新能力，承载着提升产业基础高级化、产业链水平现代化的重任。然而，面对日益复杂的市场环境和动态化的技术变革，传统创新模式已显疲态。如何突破传统创新瓶颈、提升创新效能，成为众多专精特新企业面临的现实问题。在此背景下，以大数据、人工智能、工业互联网为代表的数智化浪潮，不再是企业可自由选择的未来趋势，而是决定其生存发展、提升创新效率的必备课题。数智化通过重塑研发、生产、管理和服务全流程，正成为赋能专精特新企业破局前行，实现高质量发展的核心引擎。如何更有效地使数智化赋能企业提升效能，现提出以下实施路径：
一是构建普惠性公务服务体系，降低专精特新企业数智化转型门槛。政府与行业协会应牵头主导，构建多层次支撑平台。打造基础技术平台，集中建设区域性或行业级的工业互联网平台与数据中心，以政府补贴或低成本方式，为企业提供普惠性的算力、存储、通用型工业软件及数据挖掘工具。将高昂的固定投入转化为可承担的运营成本，让中小企业也能用上优异的数字基础设施。促进资源与知识共享，在保障安全和隐私的前提下，由政府牵头，有序开放部分公共数据，建立开源技术社区和解决方案案例库，促进优秀实践与算法模型的流通。
二是培育人才生态与促进产教融合。政府可发挥“桥梁”作用，设立专项人才引进和培养基金，支持企业引进高端数智化人才，并鼓励高校开设针对性专业。联合龙头企业、高校建立跨区域的数智化人才公共实训基地，提供基于真实场景的实践机会。企业需从“用人方”转为“培养方”，主动与高校共建“订单班”或现代产业学院，共同制定针对性的数字技能培养方案，提前锁定和塑造潜在人才。针对企业内部，建立常态化的数智技能培训与激励机制，鼓励业务骨干与IT人员组成混编队伍，在实战中培养既懂工艺又懂数据的复合型创新人才。
三是夯实数据基础，选择合适路径。对于资源有限的专精特新企业而言，数智化转型的成功绝非依赖于一步到位的高投入，其关键在于夯实地基，选择一条与自身能力相匹配的渐进式路径。企业首先对内外部数据进行全面盘点和识别，重点在于建立统一的数据标准与治理框架，明确数据所有权、质量规范和安全管理条例，优先打通研发、生产、供应与营销等核心环节的数据流，破除部门间的数据孤立。选择合适路径是转型的策略，其核心在于采用轻量化、模块化、场景化的解决方案，小步快跑，持续迭代。企业应摒弃一步到位的做法，优先考虑采用基于云的SaaS服务。通过较低的订阅成本获取成熟的CRM和ERP等模块化应用，从而有效降低初始投资和运维门槛。
四是聚焦业务场景，追求实效价值。数智化绝非技术的盲目堆砌，而是紧密围绕专精特新企业核心业务，以解决实际问题和创造可衡量价值为根本出发点。企业应从“技术驱动”转向“场景驱动”，以规避单纯追求数智化的误区。此外，企业需深入剖析自身的价值链，精准识别那些痛点最为突出、效益最为显著且数智化技术能够提供明确解决方案的环节，将其作为切入点。例如，在研发创新环节，若面临试验周期过长、成本高昂的挑战，企业可引入AI辅助设计与仿真模拟技术，在虚拟环境中快速迭代优化配方与结构，将部分物理实验转化为数字实验，有效缩短研发周期并降低经费支出。
（作者王思语系上海对外经贸大学国际组织学院副教授，魏玉昕系上海对外经贸大学国际商务硕士）
