数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的机制研究

管理纵横

数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的机制研究

2026-03-31 17:32 来源：www.xdsyzzs.com 发布：现代商业阅读：次

——基于技术—产业—人力资本的视角

俞雪莲

（福建理工大学管理学院，福建福州 350118）

摘要：“十五五”时期是深入推进数智化转型、加快培育新质生产力的关键阶段。专精特新企业作为强链补链的核心载体，亟待通过数智化转型实现新质生产力跃迁。数智化转型依托技术、产业与人力资本的三重赋能机制，通过重构新型劳动资料、拓展新型产业生态、培育新劳动者，推动新质生产力跃升。然而，当前专精特新企业仍面临数智化水平整体偏低、关键要素支撑不足、产业链协同缺失及制度保障滞后等现实挑战。为此，亟需夯实普惠安全的数智基础设施，推进产业链数智化协同改造，加快典型场景规模化应用，并健全协同保障体系，为专精特新企业高质量发展提供理论支撑与实践指引。

关键词：数智化转型；专精特新企业；新质生产力；产业链协同

一、引言

“十五五”时期是我国以数智化转型为牵引，加快培育新质生产力、推动经济高质量发展的关键期。随着数字经济与智能经济的深度融合，数智化作为数字化与智能化的升级与再配置^[1]，通过重塑要素配置、提升生产效率，成为发展新质生产力的核心引擎。企业数智化转型将大数据、云计算、人工智能等前沿技术深度嵌入生产运营、管理决策、市场营销与客户服务全链条，不仅重构价值创造模式，更驱动技术突破、产业升级与组织适配的协同演进，为现代化产业体系建设提供底层支撑。

近年来，在《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》等政策推动下，我国专精特新企业数量快速壮大。工信部数据显示，截至2025年底，全国累计培育科技型中小企业超60万家、专精特新中小企业超14万家、“小巨人”企业1.76万家^①。作为聚焦细分领域、掌握关键核心技术的优质中小企业，专精特新企业有效增强了产业链供应链韧性与安全水平^[2]，已成为新质生产力的重要微观载体。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的迅猛发展，越来越多专精特新企业正加快推进“智转数改”，积极探索数智化转型路径。

然而，多数专精特新企业的数智化转型仍停留在局部工具化阶段，难以将数据、算法、算力等新型要素有效转化为系统性生产力，尚未实现新质生产力的根本跃迁。既有研究主要聚焦于宏观产业层面或大型企业，对专精特新企业数智化转型驱动新质生产力的微观机制缺乏系统性探讨。因此，本文基于“技术—产业—人力资本”三维分析框架，系统剖析数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的内在机制、实践困境与发展路径，旨在为“十五五”时期加快培育新质生产力、构建自主可控产业生态、推动企业高质量发展提供理论支撑与决策参考。

二、新质生产力的内涵与发展机遇

（一）新质生产力的内涵

习近平总书记提出的新质生产力理论，是马克思主义生产力理论中国化时代化的最新成果。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力质态，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵^[3]。相较于传统生产力主要依赖资本、劳动、土地等要素投入，新质生产力更强调知识、数据、算法等新型生产要素的融合与跃迁，其核心标志是全要素生产率的大幅提升。

随着数字技术与智能技术的深度融合，新质生产力逐渐呈现出数智化特征。依托数据科学和人工智能，数智化对生产方式、经营管理、产品服务等进行系统性创新，提升生产效率和产品质量，推动生产力实现质的飞跃^[4]。在此过程中，数智化通过重构新型劳动资料、拓展新型产业生态、培育新劳动者，推动新质生产力实现规模化、可持续的跃升。

（二）专精特新企业培育新质生产力的发展机遇

“十五五”时期，专精特新企业迎来培育新质生产力的历史性战略机遇。一方面，国家深入实施数智化转型，通过建设普惠安全的算力基础设施、推动行业数据有序开放、搭建智能中试与共性技术平台，有利于降低专精特新企业数智化转型门槛，加速知识、算法、数据等新型要素在专精特新企业落地融合。另一方面，全球产业链深度重构倒逼我国强化产业链供应链韧性，专精特新企业凭借“专精特新”特质，正成为强链补链的关键支点，其在高端制造、基础研发等领域的不可替代性日益凸显。此外，区域性股权市场“专精特新”专板、北交所、科创板等多层次资本市场不断完善，通过多元化融资通道强化对专精特新企业的系统性支撑，为其以“小切口”实现“大突破”、实现新质生产力跃迁提供坚实保障。

三、数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的内在机制

数智化转型通过技术、产业与人力资本三重赋能机制，推动劳动资料数智化、产业生态协同化和人力资本高阶化。这一过程系统性重构了生产要素配置逻辑，催生新劳动资料、新产业生态和新劳动者，形成专精特新企业新质生产力的坚实根基（如图1）。

图1 数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的作用机制

（一）技术赋能：构筑新质生产力的数智底座

技术赋能是数智化转型驱动新质生产力发展的核心起点。随着数智化转型的不断推进，数智化转型通过推动设施装备数智化、生产运营全流程数智化和关键技术自主创新，重塑劳动资料的技术内核，构建起智能集成、流程一体、自主可控的新型劳动资料体系，为新质生产力奠定了坚实的数智底座与物质基础。

（1）数智化转型推动企业设施和装备的系统性升级。在设施层面，数智化重构基础设施的运行范式。企业通过物联网、数字孪生与智能控制系统，实现对厂房、生产线及物流等基础设施的智能监控与自主调控，构建数智化运行体系，切实提升企业运营效率与韧性。在装备层面，数智化驱动设备向智能终端跃迁。依托大数据和智能算法的深度融合，工业机器人、数控机床、检测仪器等核心装备不断提升自主感知、智能决策与人机协同能力，促进传统设备的数智化升级。对于专精特新企业，设施与装备的数智化转型不仅是实现技术迭代与降本增效的关键路径，更是构筑细分领域核心竞争力的重要支撑。这一升级推动数据、算法等新型生产要素与企业运营深度融合，夯实新质生产力的微观基础，为高质量发展提供持续动能。

（2）数智化转型推动生产经营全流程一体化。数智化转型正深度融入企业研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销与售后服务等全流程，推动生产经营模式由线性流程向智能协同体系演进。通过将数据驱动的建模、预测与优化能力嵌入业务流程，数智化转型助力企业实现从经验决策向智能决策范式转变。例如，企业通过构建数智化信息集成平台，推动产品生命周期管理（PLM）、制造执行系统（MES）与企业资源计划（ERP）等核心系统向智能协同方向升级，促进研发、生产与管理数据的标准化对接与流程贯通，驱动全链条智能决策与产品创新。依托生产经营全流程的数智化转型，专精特新企业能够在细分领域构筑以快速创新与精准交付为核心的竞争优势，在企业运营中加快发展新质生产力。

（3）数智化转型有利于关键技术自主创新。在新一代通用技术驱动下，数智化转型通过对数据、信息与生产要素等资源的重组释放新效能^[5]，显著提升专精特新企业的技术创新能力。首先，创新效率显著提升。依托大数据、轻量化大模型及云化算力平台等，专精特新企业能够在资源受限条件下开展仿真建模、参数调优与故障预测，缩短研发周期，提升创新效率。其次，创新质量持续跃升。依托工艺数据与细分场景知识，专精特新企业可借助数智技术构建高精度专用模型，推动研发从“经验驱动”向“数据驱动”跃迁，催生具有自主知识产权的技术创新。最后，技术成果加速实现产业化应用。在工业软件、高端数控系统等“卡脖子”领域，专精特新企业通过数据驱动的迭代优化与深度场景适配，推动相关技术实现性能突破并加快规模化应用。因此，数智化转型不仅重塑了专精特新企业微观创新机制，更切实支撑产业链关键环节的自主可控，为新质生产力筑牢坚实根基。

（二）产业赋能：构建新质生产力的产业生态

产业赋能是数智化转型推动新质生产力跃迁的关键路径。数智化转型通过促进跨组织协同创新、增强产业链韧性与加速应用场景规模化推广，不仅重塑了产业分工协作模式，更构建起开放共享、智能协同、动态演进的新型产业生态，为专精特新企业实现“补链、强链、延链”提供了系统性支撑。

（1）数智化转型有利于跨组织协同创新。数智化转型通过构建数据驱动、算法赋能的协同基础设施，显著提升跨组织知识共享、资源整合与联合研发的效率与深度。依托大模型、知识图谱与区块链等数智技术，企业可实现与高校、科研院所及供应链伙伴间的安全数据互通和模型协同训练，并能自动识别技术互补性、精准匹配合作方、智能生成协同方案。尤其对资源有限但技术特色突出的专精特新企业而言，数智平台为其提供了低成本接入产业创新网络的通道，支持其高效对接大企业需求、科研机构成果与金融资本支持，参与虚拟协同实验室或分布式攻关项目。在新质生产力视域下，这种由数智技术驱动的跨组织协同创新，不仅拓展了创新边界，更重塑开放式创新范式，成为突破“卡脖子”技术、构建自主可控产业生态的关键路径。

（2）数智化转型有利于产业链韧性提升。数智化通过其互动性、智能性和迭代性，推动基于数字智能技术的供应链生态系统的形成^[6]（陈剑），为专精特新企业聚焦细分赛道、精准嵌入产业链关键环节创造条件，从而增强产业链韧性。一方面，企业通过数智化转型深入推进“补链、强链、延链”：在补链上，借助数智技术聚焦细分领域，精准对接链主需求，开展靶向攻关，加速科技成果转化与产业化，有效替代“卡脖子”环节；在强链上，通过数智化升级核心工艺与产品，提升关键节点的可靠性、先进性与抗风险能力；在延链上，依托数智技术识别跨界场景，推动技术向关联领域延伸，拓展新市场与新生态。另一方面，依托工业互联网平台的数据互通和智能协同机制，专精特新企业与上下游企业形成动态协作网络，通过数据和算法协同优化生产排程、库存管理与物流路径，降低系统性风险，提升产业链韧性。因此，专精特新企业通过深化数智化转型，成为推动创新链、产业链、资金链深度融合与现代化产业体系建设的重要力量，为新质生产力发展提供关键支撑。

（3）数智化转型有利于应用场景复制与推广。数智化转型通过构建标准化、模块化的应用场景，推动其高效复制与广泛推广，为专精特新企业加快形成新质生产力提供重要支撑。一方面，技术领先的专精特新企业和链主企业依托数智化技术，构建高价值应用场景（如精密零件在线检测、小批量柔性调度、高耗能环节智能优化等），形成可验证、可量化的转型样板，并通过标准化建模、模块化封装与智能适配机制，将其转化为可共享、可配置的场景模块。另一方面，广大专精特新企业借助工业互联网平台或公共服务体系，依托标准化数据接口与可配置的数智工具，以较低成本实现高效复用和本地化应用。在政策引导与平台支持下，这种“头部企业引领、中小企业跟进”的协同发展模式，既促进同类企业对成熟场景的快速适配，又推动产业链上下游协同升级，实现横向知识扩散与纵向链式赋能，加速新质生产力的规模化形成。

（三）人力资本赋能：新质生产力的劳动者跃迁

人力资本赋能是数智化转型驱动新质生产力发展的内生动能。在人机协同背景下，数智化转型通过推动劳动者技能跃迁、优化人力资本结构与增加劳动收入份额，系统重塑其角色定位与能力体系，催生出技能复合化、收入份额提升的新型劳动者群体，并推动人力资本结构向高端化演进,为新质生产力提供高质量的人才支撑与可持续的创新活力。

（1）数智化转型有利于劳动者技能跃迁。数智化转型正通过人机协同重塑劳动者的能力结构，尤其在专精特新企业中，推动员工向高技能、复合型人才跃迁。一方面，数智工具推动个体技能跃迁。大数据分析、生成式人工智能、大模型等数智工具的普及显著降低了高阶技能的应用门槛，使劳动者能够借助人机协作高效完成各类专业任务，提升工作效率^[7]，并在实践中提高技能。另一方面，数智化转型催生复合型劳动者队伍。数智化驱动的流程再造与组织变革，倒逼劳动者突破标准化、单一岗位的局限，向“技术—业务—数据”深度融合的复合型角色转型，推动技能结构向高阶化与协同化演进。数智化应用显著提升了员工的问题解决能力、跨域协作水平与创新参与度。因此，数智化转型不仅促进劳动者个体技能升级，更通过培育复合型劳动者队伍，为专精特新企业夯实人才根基，加速新质生产力的内生形成与可持续发展。

（2）数智化转型有利于优化人力资本结构。数智化转型通过技术替代与需求重构，系统性推动人力资本结构从低技能向高技能演进。一方面，自动化与智能技术通过替代重复性、程序化任务，显著降低企业对低技能劳动力的依赖^[8]。另一方面，数智技术在研发设计、智能生产与数据分析等高附加值环节的深度应用，催生了算法工程师等新型技术岗位，对具备数字素养及人机协同能力的高技能人才需求显著增强。尤其对于专精特新企业而言，其技术密集型特征与细分市场定位，使得复合型工程师、算法应用人才及数字化管理者的稀缺性进一步凸显。专精特新企业亟需通过引进人才、数智技能培训与岗位重构等多元路径，推动人力资本结构向高技能方向升级。因此，数智化转型将重塑岗位内涵与能力标准，促进人力资本从“数量依赖”向“质量驱动”转型，为新质生产力的形成提供关键人才支撑。

（3）数智化转型有利于劳动收入份额增加。数智化转型能强化劳动者在价值创造与分配中的核心地位，从而提升劳动收入份额。一方面，数智化转型通过促进主营业务发展和结构升级，提高劳动力质量和企业生产效率，促进价值创造，增加劳动者报酬，进而提高劳动收入份额^{[9, 10]}。尤其在专精特新企业中，数智技术深度嵌入研发、制造与服务环节，不仅提升高技能劳动力的边际产出，也推动企业将更多收益以工资或股权形式回馈核心技术人员，进而提升整体劳动收入份额。另一方面，数智化转型催生以数据、算法和智能系统为核心的新质生产力，这种生产力形态更依赖人力资本而非传统物质资本，使得知识型、创新型劳动者在分配中占据更主动地位。对于专精特新企业，人机协同与技能互补既缓解技术性失业风险，又通过技能溢价机制提升高质量就业岗位薪酬。因此，在制度环境、教育体系与产业政策有效协同下，数智化转型通过赋能高技能劳动者、培育专精特新企业和重构生产函数，成为促进劳动收入份额稳步提升的重要动力。

四、数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的现实挑战

当前，数智化转型赋能专精特新企业迈向新质生产力仍面临系统性挑战。一方面，企业数智化水平偏低，关键要素支撑不足，制约数智技术的有效应用；另一方面，产业链协同机制缺位，制度规则滞后于技术发展，导致创新风险高、转化成本大。这些结构性瓶颈制约着数智化转型的赋能效应，亟需推动技术、人才、生态与制度等维度的协同发展，加快专精特新企业新质生产力的形成。

（一）专精特新企业数智化水平整体偏低

当前，专精特新企业数智化转型应用水平整体偏低，难以有效转化为新质生产力的核心驱动力。首先，应用场景碎片化且缺乏系统规划，多数企业仅在部分环节实施数智化改造，尚未将其深度融入研发、生产、供应链等核心业务流程，导致转型仍处于初级阶段，整体渗透率低，难以实现全要素生产率的实质性提升。其次，受限于资金、人才和数据积累等资源约束，企业技术能力薄弱，难以自主开发或高效集成适配其工艺特点的数智技术，制约了技术与产业的深度融合。最后，转型动力不足与风险规避倾向明显，由于缺乏成功样板、投入回报周期长、容错空间有限，许多专精特新企业对数智化改造持观望态度，陷入“不敢转、不会转、不愿转”的困境，错失以数智技术驱动创新突破的战略机遇。因此，亟需通过精准政策引导与生态赋能，推动专精特新企业从碎片化应用迈向系统性数智升级，加速新质生产力的形成与跃升。

（二）数智化关键要素支撑体系薄弱

专精特新企业数智化转型面临人才、资金与算力等关键要素的系统性短缺，严重制约其以数智化转型驱动新质生产力的能力。首先，人才储备严重不足。企业普遍缺乏算法工程师等数智技术人才，特别是既懂细分领域工艺又掌握数智技术开发与应用的复合型人才，这类人才外部引进成本高、内部培养周期长，导致数智化项目难以有效落地与持续迭代。其次，资金约束突出。企业面临融资难、融资贵，受规模小、轻资产等特征制约，获取中长期信贷支持困难；而现有财政补贴多聚焦硬件设备购置，对数据治理、算法开发、系统运维等软性投入覆盖不足，难以支撑全周期数智化建设。最后，算力资源匮乏，企业普遍未部署边缘计算或云平台，而部分公有云在数据安全合规方面存在风险且使用成本较高，制约预测性维护、智能决策等高阶应用落地，削弱数智化转型的实际成效。这些关键要素的短缺，严重阻碍专精特新企业新质生产力的培育，亟需构建精准协同、可持续的要素支撑政策体系，强化其数智化转型支撑能力。

（三）产业链数智化协同机制尚未形成

当前，数智化转型对产业链协同的赋能仍处于初级阶段，尚未建立起高效、开放的数智化协同机制，制约了数智化转型对专精特新企业新质生产力的促进作用。首先，跨组织协同机制不健全。中小企业协同壁垒、技术鸿沟制约数智技术深度赋能。数智化转型多局限于企业内部，缺乏上下游在研发设计、智能排产、质量追溯等环节的数据互通与流程协同，阻碍了全链协同优化的实现。其次，细分领域精准补链能力不足。专精特新企业虽具备核心技术优势，但受限于数据接口标准缺失、系统兼容性差等问题，难以深度嵌入龙头企业主导的工业互联网平台，导致其“专精”优势无法有效转化为产业链整体韧性提升的关键支撑。最后，应用场景复制推广机制缺位。现有数智化解决方案多为定制化开发，缺乏可复用的标准化模块与共性技术底座，限制了典型场景（如预测性维护、柔性制造）在产业链上的规模化推广。因此，亟需通过构建跨组织协同创新生态，实现产业链协同化、韧性化与场景可复制化，助力专精特新企业真正成为新质生产力体系中的“链上引擎”。

（四）数智化转型的制度规则体系滞后

当前，支撑数智化转型的制度规则体系仍显滞后，难以适配专精特新企业发展与转型需求，严重制约新质生产力的培育。首先，数据权属与流通规则缺位。企业在采集与共享设备运行、工艺参数等高价值生产数据时，常因权属界定模糊、合规边界不清而陷入“不敢共享、不能互通”的困境，阻碍数据要素向生产力的有效转化。其次，算法治理缺乏面向中小企业的差异化规范。现行监管框架多以大型平台为基准，未针对中小企业技术能力有限、应用场景垂直等特点，提供轻量化、可操作的透明性与可追溯性标准。这导致包括专精特新企业在内的广大中小企业，因责任认定机制缺失而“不愿用、不敢用”数智系统。最后，行业数智系统接口标准不统一，厂商技术协议互不兼容，抬高了企业接入产业链协同生态的成本，削弱了全链条协同效应。因此，亟需加快构建分层分类、包容审慎的数智化转型制度规则体系，为专精特新企业数智化转型提供稳定、可预期的制度环境。

五、数智化转型赋能专精特新企业新质生产力的实现路径

“十五五”时期是深入实施数智化转型、加快发展新质生产力的关键阶段。面对技术加速演进与全球竞争加剧的双重压力，我国应以数智化转型为牵引，推进数智化转型基础设施建设、产业链协同与应用场景规模化落地，并健全政策、资金、人才和制度协同保障体系，推动智能技术与产业深度融合，加快形成专精特新企业的新质生产力。

（一）夯实普惠安全的数智化转型基础设施

加快构建覆盖数据、算力、模型与安全的普惠型数智化转型支撑体系。首先，加快建设数智化转型算力公共服务平台，提供按需调用、弹性计费的普惠算力服务；在安全可控前提下推动数据要素有序开放共享，完善以算力网络、模型仓库和工具链为核心的新型数字基础设施，系统提升算力、模型、工具及应用场景的可及性与适配性。其次，开发开源、轻量化的垂直领域大模型与SaaS化智能工具包，降低技术集成门槛与应用成本，推动数智化转型在专精特新企业的规模化落地。最后，推动重点行业高质量数据有序开放，加快搭建面向专精特新企业的智能中试与共性技术服务平台，促进数据要素与创新场景高效对接，降低技术验证与产业化试错成本。通过这些举措，为专精特新企业数智化转型筑牢安全、高效、普惠的底座，进一步推动新质生产力的发展。

（二）推进数智化转型链式协同发展

推动全产业链数智化协同演进，构建大中小企业融通发展的产业新生态。首先，强化链主企业牵引作用。依托其技术、数据与市场优势，建设开放共享的行业级智能协同平台，推动包括专精特新企业在内的产业链上下游接入统一数字生态，实现设计、生产、物流等环节的高效联动与智能响应。其次，聚焦产业链共性需求，支持链主企业牵头组建垂直领域创新联合体，联合高校、科研机构及专业服务商，开展轻量化大模型、智能诊断工具等关键技术攻关与场景验证，加速成熟解决方案在专精特新企业的规模化复用。最后，完善链上协同治理机制。推动数据接口、技术标准与认证体系的互认互通，明确链内数据权属、收益分配与协作责任，为专精特新企业提供可预期、可信赖的协作环境。通过“链主牵引、中小协同、生态共融”的链式发展模式，系统性重塑产业组织形态，加快推动专精特新企业成为发展新质生产力的排头兵。

（三）加快数智化转型应用场景在专精特新企业的规模化落地

推动高价值数智化应用场景在专精特新企业实现规模化落地，是打通中小企业数字化转型“最后一公里”、培育新质生产力的关键举措。首先，强化政府引导、平台支撑与行业协同，遴选并打造一批可示范、可复用的数智化转型应用场景标杆，系统提炼其共性要素，推动形成模块化、标准化的解决方案，为规模化复制提供技术底座和实施范式。其次，依托数字化转型服务平台，鼓励龙头企业开放真实场景数据与验证有效的算法模型，支持服务商开发轻量化、“即插即用”的工具包，加速成熟场景在专精特新企业集群中的快速部署与规模化落地。最后，通过共性场景的高效复制与跨域推广，推动数智化转型深入融入专精特新企业研发、生产、管理全链条，不仅提升运营效率，更驱动技术迭代、组织变革与要素优化，为新质生产力的加快形成提供坚实支撑和内生动能。

（四）健全政策、资金、人才和制度协同保障体系

健全政策、资金、人才与制度的协同保障机制，是支撑专精特新企业培育新质生产力的关键基础。在政策层面，可将数智化转型应用成熟度纳入“专精特新”认定与复核标准，加大税收优惠、研发费用加计扣除等政策力度，并推广算力券、数据要素券、模型券等创新工具，支持企业加快“智改数转”，实现数智化升级。在资金层面，鼓励设立数智化转型专项产业基金，引导社会资本投向专精特新企业数智化改造项目；支持金融机构对实施数智化改造的专精特新企业提供低息贷款，有效缓解其融资约束，破解“不敢转、不愿转”的困境。在人才层面，支持校企共建数智化转型实训基地和产教融合共同体，定向培养既懂行业工艺又通智能技术的复合型人才；同时完善柔性引才机制，鼓励高校科研人员以技术入股、项目合作等方式服务专精特新企业。在制度层面，加快构建面向中小企业的数智化转型制度体系，重点完善数据权属界定、算法透明、接口标准等关键环节的规则，推动轻量化智能应用加快合规落地，进而降低专精特新企业的数智化转型风险。