人工智能与制造业融合 - 30多家制造业中小企业与10余家人工智能企业就AI大模型技术在生产制造一线的应用进行深入探讨 [1] - 人工智能技术与制造业融合发展扎实推进，大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地，应用于研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节 [2] - 制造业是AI大模型应用的主战场，AI大模型将首先在高价值场景发挥重要作用 [3] 中小企业AI应用挑战 - 中小企业与AI技术存在距离，从虚拟场景到真实应用的"最后一公里"需突破人才供给、算力成本、场景适配和数据开放等障碍 [1] - 大型企业数字化程度高，AI应用落地速度快，因已构建数字化整体流程，数据可支撑AI应用，而中小企业缺乏此类基础 [2] - 中小企业差异化制造能力导致缺乏通用数据集训练AI大模型，难以贴合实际生产需求 [2] - AI应用在B端市场高度碎片化，未发挥统一大市场规模优势，对供给侧构成挑战 [3] 成本与资源问题 - 中小企业面临AI人才成本高、算力基础设施成本高的压力 [4] - 金融机构可通过信贷产品、算力租赁等方式支持中小企业降低AI转型成本 [4] - 工信部推动普惠性上云服务，试点城市出台政策缓解AI部署成本高、场景适配难等问题 [5] 政策与金融支持 - 工信部实施"一链一策一批"中小企业融资促进行动，鼓励金融机构提供针对性金融支持 [5] - 我国培育科技和创新型中小企业60万余家，专精特新中小企业14万余家，需引导其抓住AI技术机遇 [4] 专精特新企业培育 - 专精特新"小巨人"企业中人工智能企业达879家，18家成长为"独角兽"企业 [6] - 高价值算法模型依赖细分领域积累，专精特新能力决定AI企业发展前景 [6] - 工信部将加强AI领域专精特新企业培育，推动供需对接和应用示范，鼓励地方制定AI应用政策 [6]