人工智能中小企业发展仍面临三大隐忧

　　人工智能产业是新一代信息技术产业的创新前沿，是推动未来产业发展的核心动能，是打造新质生产力的关键。近年来，人工智能中小企业发展呈现创新“速度快”“韧性足”“集群化发展”“前沿战略布局”四方面特征。但也面临海外布局“量”少“质”低“范围”局限、“连投”融资和引领带动能力偏弱、关键核心技术和数据获取渠道受限等三方面问题。为此，赛迪研究院建议，亟需从人工智能企业“走出去”、融资促进支持和技术服务供给和数据开放等方面加快促进人工智能中小企业高质量发展。
　　一、人工智能中小企业发展呈现四方面特征
　　（一）企业创新“量大” “质优”，跑出创新加速度
　　一是专利创新产出成效显著，平均专利申请达72件。专精特新中小企业以全国千分之二的企业数量创造全国11%的创新技术成果。据Patnavi和智慧芽数据统计，人工智能领域专精特新中小企业平均专利申请达72件，高于专精特新中小企业平均专利申请54件。人工智能领域专精特新“小巨人”企业平均专利申请高达217件，约为北交所上市企业平均专利申请量的2倍。
　　二是企业产学研合作优势明显，8%的企业有协同创新成果产出。《2023年中国专利调查报告》提到通过产学研合作解决关键技术或核心零部件攻关问题的中小型企业比例分别达60%、49%。特别在人工智能领域专精特新中小企业中，有产学研协同创新成果的企业占人工智能专精特新中小企业数量比重达8%。三是企业创新人才驱动，77%的企业配备了专业技术高管。人工智能人才流动性强，中小企业对于具备高级学习能力和创新能力的人工智能专业人才的需求持续提升。据Patnavi数据统计，77%人工智能专精特新中小企业配备了专业技术高管，企业平均发明（设计）人数达35人，接近北京人工智能核心企业平均核心技术人才数量。
　　（二）企业“体质”好、有活力，发展韧性十足
　　一是企业规模实力优势明显，风险承担能力强。人工智能专精特新中小企业平均注册资本近5000万元，与百强高新区国家高新技术企业平均注册资本相当。其中，注册资本在1000万到5000万之间的占比为56%，5000万以上的企业占22%，注册资本一定程度上影响着企业规模实力，反映出人工智能中小企业抵御市场风险能力相对较强。二是企业经营发展持续稳健，发展韧性较强。人工智能专精特新中小企业存续年限处于5到10年的最为集中，占比达50%；存续年限5年以下的占4%。相比我国中小企业生命周期超过5年的不到7%的比例，人工智能中小企业韧性较强。
　　（三）企业区域分布较为集中，集群化特征明显
　　一是长三角、京津冀和珠三角等区域人工智能中小企业聚集程度高。三大区域人工智能专精特新中小企业集聚数量占比达71%，产业集群效应明显，成为我国人工智能发展的重要区域引擎。西南、西北地区人工智能专精特新中小企业数量占比仅为10%左右，企业分布数量相对较少。二是粤港澳大湾区人工智能专精特新中小企业数量领跑全国。广东省人工智能专精特新中小企业数量全国第一，占比达27%，超八成位于广州和深圳。深圳市专精特新中小企业分布量位居全国地市首位。
　　（四）积极布局大模型，主动融入国家重大战略
　　一是人工智能中小企业积极布局大模型。截至8月初，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个。不仅有字节系、百度系、腾讯系等头部厂商，人工智能中小企业也积极布局生成式AI应用。如人民中科以“白泽”跨模态大模型赋能政府机关提升智能决策能力，在政务、安全、产业发展等领域落地经验丰富。智慧眼科技自主开发了砭石大模型，实现了AI计算驱动生命健康产业发展。二是深度参与国家科技重大专项和创新平台建设，参与标准制定。人工智能专精特新企业近2年承担过国家重大科技项目的占17%。如杭州中软安人牵头开展人工智能国家科技重大专项“面向政务领域的拟人化人机交互关键技术研究与应用”，加快人工智能技术产品深度应用政务服务。在标准制定方面，14%的人工智能专精特新中小企业参与过国家、团体或行业标准的制定。
　　二、人工智能中小企业发展仍存三大隐忧
　　一是企业海外布局“量”少、“质”低、“范围”局限。近九成人工智能专精特新中小企业没有进行专利海外布局，有海外布局的企业专利创新成果布局数量占比仅为5%，且大部分仅布局在欧美、日本等，海外市场布局不均衡。在对外布局的专利创新成果中，部分没有进行授权或处于失效状态，还有部分是创新含量较低的外观设计等专利成果，高创新价值的有效发明专利占比仅为20%，且大多为人工智能产业链下游应用端成果，关键核心技术对外布局不足。
　　二是“连投”融资能力偏弱，缺乏“领头雁”企业引领带动。政府对人工智能产业的利好政策持续释放，人工智能专精特新中小企业受资本青睐，近三成企业获得过投资，但行业热度背后技术的创新和应用的拓展才是人工智能产业的核心推力，中小企业被“连投”的仅占获投企业数量的2%，且获头部资本投资的企业较少。领军人工智能中小企业较为缺乏，上市企业数量占人工智能专精特新中小企业比重仅为2%，制造业单项冠军占比2%，独角兽企业占比仅为0.8%。
　　三是企业关键核心技术基础薄弱，数据获取渠道受限。人工智能中小企业发展尚处于起步阶段，技术层创新偏向机器学习等通用技术；计算机视觉、自然语言处理等大模型关键核心技术产业基础薄弱，人工智能专精特新中小企业中仅有近11%的企业有计算机视觉、自然语言处理技术创新专利成果，仅18%的企业在大模型创新中有专利成果。企业在获取数据时往往面临诸多限制，包括数据的所有权、使用权、隐私保护、营收机制等，且缺乏有效的数据流通和转化机制，企业难以获取足够数据集中发展细分领域人工智能大模型。长沙智慧眼表示，尽管医院负责人认可大模型可以提高医院医疗水平和科研效率，却仍然以“企稳”的心态拒绝开放医院数据资源。
　　三、对策建议
　　（一）发挥平台载体作用加快中小企业“走出去”步伐
　　搭建中小企业对外交流合作平台，办好APEC中小企业技术交流暨展览会、中德中小企业交流合作大会、中国－中东欧合作论坛等活动，充分发挥中小企业跨境撮合服务平台、“一带一路”服务平台作用，帮助企业开拓国际市场。支持龙头企业带动产业链供应链上下游中小企业抱团出海，鼓励人工智能中小企业积极拓展海外市场。充分发挥中外中小企业合作区引进先进技术和高素质人才的载体作用，推动人工智能创业创新项目落地。
　　（二）优化对人工智能中小企业融资促进支持
　　持续提高人工智能中小企业的融资可得性。加强对不同成长阶段、不同类型的人工智能中小企业进行培育、规范和上市辅导，做好多层次资本市场企业上市或挂牌的梯队建设。鼓励金融机构在把控风险的前提下放宽对人工智能中小企业融资限制，打造“专精特新贷”等面向人工智能中小企业的优质金融产品。持续推动“科技产业金融一体化”专项发展，带动更多资本投早投小投硬科技。完善政府融资担保体系，充分发挥政府融资担保机构的增信功能。
　　（三）强化企业共性技术服务供给和数据开放
　　聚焦“工业六基”和制造业核心细分领域，布局建设一批重点面向人工智能中小企业的公共技术研发平台和新型共性技术研发平台，分门别类协调解决跨行业、跨领域共性技术难题。在国家重点研发计划中，单列一定预算资助人工智能中小企业，引导其持续加大研发和关键核心技术攻关。深入开展中小企业数字化赋能专项行动，大力推动数据开发、开放和流通使用，加快工业设备互联互通，推动工业数据开放共享，助力人工智能中小企业数字化升级。