在全球数字经济蓬勃发展的大背景下，数字化与智能化浪潮正以前所未有的深度和广度重塑着经济格局。对于中小企业而言，数智化转型已不再是一道可选题，而是关乎生存与发展、突破增长瓶颈、重塑核心竞争力的必答题。中小企业在我国经济体系中占据着举足轻重的地位，是经济发展的重要支柱力量。它们的数智化转型进程不仅对自身的市场竞争力和创新能力有着直接影响，而且关系到整体经济活力的提升以及产业结构的优化升级。随着云计算、大数据与人工智能（AI）技术的加速融合，企业运营模式正从“信息化”向“智能化”发生范式转变。传统人工智能技术的高门槛特性，包括算力垄断、数据壁垒和人才鸿沟等，将资源有限的中小企业长期排斥在智能化转型的技术红利圈之外，使中小企业发展陷入瓶颈。

近年来，以ChatGPT、Sora等为代表的新一代人工智能快速发展，在物理空间、信息空间和社会空间应用于企业转型升级的诸多方面，为企业通过AI实现转型升级提供了可行途径，特别是国产AI大模型DeepSeek以其显著优势助力中小企业转型升级。DeepSeek具备开源架构、轻量化部署以及极致推理速度等特点，为中小企业构建模块化智能底座、提供标准化集成能力与高敏捷的转型范式，开辟了一条低成本、高效率的转型通道。具体而言，其开源特性为中小企业提供了标准化集成接口，便于企业快速适配业务场景；其轻量化特性降低了本地部署门槛，有助于实现算力资源的高效利用；其推理速度优势则通过实时响应机制，为企业提供敏捷决策。

尽管以DeepSeek为代表的低成本AI技术为中小企业数智化转型提供了前所未有的机遇，但在实际应用过程中，仍面临着一系列现实矛盾和挑战。本研究聚焦于DeepSeek驱动下的中小企业数智化转型，通过深入剖析DeepSeek技术的赋能现状，揭示了低成本AI技术应用背后潜藏的三重现实矛盾，即技术先进性与资源有限性的矛盾、模型标准化与场景碎片化的矛盾，以及技术价值亟待实现与生态体系有待完善的矛盾。这些矛盾反映出单纯技术赋能的局限性。亟须通过构建系统性转型框架，化解资源约束，弥合场景碎片，并激活生态活力，最终实现三重矛盾的全面消解。

在此基础上，本文从四个维度提出转型路径。在技术维度，通过构建模块化应用体系来破解技术“最后一公里”落地难题；在数据维度，以可信流通机制弥合数据安全与效能之间的鸿沟；在组织维度，培育人机协同能力以重塑生产关系；在人才维度，以产教融合培育“AI+”复合人才；在制度维度，构建多元协同的可持续发展生态。本研究旨在为中小企业把握低成本AI的发展机遇，为实现快速、高效的数智化转型提供切实可行的实践思路，同时也为人工智能技术的社会化应用贡献理论依据。

（一）技术门槛的突破性降低

DeepSeek的出现为中小企业利用低成本AI技术开展数智化转型提供了机会。

一是开源模型降低研发成本。DeepSeek的开源特性为中小企业开启了AI技术应用之门。以往，企业开展AI业务，必须投入大量的人力、物力、财力，从零开始搭建模型。对资源有限的中小企业而言，这是沉重负担。而DeepSeek可直接被获取并进行二次开发，使中小企业无须再进行复杂的基础研发工作，省去了从零开始搭建模型的巨大研发投入。其性能与国际顶尖模型（如OpenAI）相比毫不逊色，但技术应用成本仅为其十分之一，让中小企业在市场竞争中获得与头部企业同等的技术武器。

二是架构创新支持灵活部署。DeepSeek通过动态权重分配、模型压缩技术等先进架构创新手段减少了模型所需的存储空间和计算资源，提高了模型的运行效率，使大模型参数规模在缩减70%的情况下仍保持高性能运行。这种架构创新支持DeepSeek在主流硬件和边缘设备上的部署，允许中小企业根据自身业务需求，灵活定制AI能力，实现私有化部署。如大连市为中小企业提供了轻量化蒸馏版DeepSeek-R1:32B，使中小企业无须进行大规模的算力投入，仅利用已有的硬件设备即可运行AI模型。

三是训练策略减少数据依赖。DeepSeek所依托的核心技术之一是自监督推理优化技术，该技术让模型在无监督或少量监督的情况下进行学习，自主挖掘数据中的潜在模式和规律，从而减少对大量标注数据的需求；另一项关键技术是多领域对抗训练技术，该技术则通过在不同领域的数据上进行对抗训练，提高模型的泛化能力和适应性，降低了对单一领域大量数据的依赖。这两种技术相辅相成，有效降低了模型在训练过程中对海量标注数据的依赖。对于中小企业而言，此技术解决了数据获取困难和成本高昂的问题，使其在数据获取有限的情况下，也能够训练出性能良好的AI模型。

（二）应用场景的快速赋能

中小企业制造业智能化转型升级往往面临着技术和成本的双重挑战。DeepSeek通过灵活的部署方案，成为中小企业应对复杂场景数智化转型升级和跨越这一鸿沟的核心工具。

一是在生产管理场景，中小企业面临着设备管理投资小、设备故障率高以及工艺参数调整依赖人工经验等难题。基于DeepSeek模型构建的智能制造平台可以集工艺优化、设备预测性维护、生产线异常检测以及技术知识图谱等功能于一体，不仅能够基于历史数据自动优化生产参数，生成维护建议，减少停机时间，还能够通过自然语言处理技术实现对技术文档的智能化管理，打通制造过程中的数据与知识壁垒。

二是在供应链管理场景，DeepSeek可利用中小企业少量历史销售数据快速构建预测模型，并结合市场趋势动态调整采购计划，在资源有限的条件下实现以需定采的精细化管理，减少库存积压。同时，通过预测准确率的提升，减少资金占用。此外，通过私有化部署DeepSeek轻量模型，可以在保障数据隐私的前提下实现供应链全流程优化，包括动态库位分配、异常订单拦截等。

三是在物流运输场景，DeepSeek构建的智能化多式联运决策中枢，通过多维度数据融合与智能算法优化，综合考量货物特性、运输时效、运力等因素，规划出最优转运方案，以此提高联运效率。如，利用动态拼车与路况分析提高车辆利用率；在遭遇突发事件时，快速调整路线，协调备用仓库，以压缩响应时间。

四是在营销与客服场景，中小企业借助DeepSeek等AI工具分析用户行为数据，实现广告精准投放、客户画像构建及个性化推荐。与大企业提供全流程客户体验方案不同的是，中小企业更注重基于DeepSeek构建智能客服系统，以替代传统人工客服，用于处理高频重复性问题，提供实时智能交互和精准解决方案，从而快速响应客户需求。

五是在智能办公场景，DeepSeek集成的智能办公系统可以为中小企业提供一系列办公套件，包括自动化生成会议纪要、合同草拟、报告分析等功能，能在投资分析、风险评估、市场分析等领域为企业决策提供更具洞察力的支持，提高中小企业的办公效率和决策准确性，降低成本。中小企业还可以通过DeepSeek快速搭建内部知识库，实现信息高效检索与共享。

（三）行业生态的重构效应

在DeepSeek开源模式应用前，中小企业主要依赖于采购闭源大模型和自研小模型两种传统方式开展数字化转型。其中，中小企业直接采购OpenAI等闭源模型应用程序编程接口（API）服务或购买私有化部署的闭源模型，存在高成本、技术黑箱及数据风险等问题。企业基于有限算力和数据自行研发小规模模型，则会产生因同类企业各自研发而导致的资源浪费情况，易形成“数据孤岛”和“技术孤岛”，且存在能力天花板问题和较高的人才门槛问题。而DeepSeek的开源模式催生形成了“基础模型供给商—行业解决方案服务商—中小企业”三层协作网络，通过低成本模型供给、基础层开源、应用层商业化，将中小企业从“被动采购者”转变为“主动参与者”。

这种模式不仅降低了转型门槛，而且通过开放协作释放了长尾市场的创新潜力，形成比传统模式更可持续的AI落地路径。

一是基础模型供应商（如DeepSeek）作为技术普惠的核心驱动力，处于生态底层，负责提供高性能、低成本的开源基础模型，开放训练框架和推理优化库，统一模型接口，降低核心AI技术门槛。

二是行业解决方案服务商（如工业互联网平台企业、工业软件厂商等）担任技术转译者角色，基于开源模型进行垂直领域微调，专注于场景适配和定制，开发针对特定行业的垂直应用，提供“模型+工具链+行业数据”的端到端方案，连接基础模型与终端需求。

三是中小企业作为数智化转型的落地主体，通过行业解决方案服务商获得定制化模型，避免自研投入，快速实现数智化改造，释放业务创新潜力，同时与多方共同参与生态建设，贡献行业数据与改进建议，以反哺基础模型实现持续优化。

（一）技术先进性与资源有限性的矛盾

在AI的实际部署过程中，中小企业仍然存在显著的技术与业务错配问题。其根源在于，缺乏将AI能力转化为业务价值的数字化基座和技术资源，在硬件配置、数据治理、组织架构与管理流程等方面，均未完成通过部署AI推进数字化转型的前期积累，因而难以直接对接先进技术。

一是硬件配置存在短板。中小企业算力资源极为稀缺，资源管理调度能力不足，无法契合大模型训练与推理对算力密度和灵活性的要求。例如，DeepSeek 32B以上大模型需要依赖RTX 4090多卡并联提供算力，而中小企业产线工控机大多仅配备集成显卡。这种硬件上的差距导致企业在模型选择上被迫降级，造成模型精度损失，削弱了数字化转型的实际价值。此外，中小企业缺乏灵活的算力资源管理能力，无法根据训练需求动态调整资源配额和任务优先级。在大规模分布式训练场景下，DeepSeek处理复杂的任务负载时，资源调度的不合理可能会导致GPU资源闲置或过载，增加成本支出，降低整体性价比。

二是数据治理薄弱。中小企业面临数据应用能力薄弱、数据资源不足、数据价值挖掘能力薄弱等难题，而DeepSeek的私有部署将使其暴露在更深层次的数据风险之中。DeepSeek系统的实时反馈机制要求企业开放数据接口，但中小企业在数据脱敏、权限管理和安全防护等环节存在显著的能力缺口。技术系统对数据流动性的需求与企业数据治理能力形成逆向落差，会扩大隐私泄露、数据泄露的潜在风险，尤其是在制造业场景中，工艺参数、设备状态、用户行为轨迹、操作日志等工业数据的敏感性与AI系统持续采集高价值数据完成算法迭代的需求冲突，阻碍了DeepSeek的部署应用。

三是人才与组织变革障碍。人才不足限制了组织变革的能力，而组织结构的僵化又难以吸引和培养技术人才。央视财经数据显示，我国AI人才缺口达500万人，中小企业由于生存周期较短、难以承担长期的人才引育投资、缺乏跨技术和业务领域知识的复合人才、管理层人员对AI的理解不足等，即使有关于DeepSeek等AI技术的操作指南和文档材料，也难以理解技术原理和潜在应用场景，使AI落地应用难度大。同时，DeepSeek的自组织模式强调资源自由调用、动态重组和跨界协作，需要员工具备动态切换角色能力和敏捷响应能力，而传统中小企业普遍采用金字塔式组织结构，依赖固定岗位说明书划分职责边界，难以适应这种变革。

（二）模型标准化与场景碎片化的矛盾

中小企业数字化转型在生产排程、库存管理、设备运维等环节存在大量微场景需求，这些场景数量多且标准化程度低，呈现出碎片化的特征。以 DeepSeek 为代表的通用大模型虽在诸多方面展现出强大能力，但在应对制造业细分行业场景时却暴露出明显不足。这一矛盾主要体现在模型训练、模型应用以及模型迭代三个层面，严重制约了通用大模型在制造业细分场景中的有效应用。

一是模型训练面临瓶颈。以DeepSeek为代表的通用大模型在处理细分行业场景时表现欠佳。这主要归因于隐性知识与行业专业知识结构化封装的缺失。以制造业场景为例，该场景中的工艺优化、设备维护、故障处理等核心需求，高度依赖于对行业隐性知识的深度理解。但工业领域中的设备、系统或技术，因其内部机理复杂且机制不透明，依赖主观判断和口口相传的行业经验进行传承，未以文本等形式固化，导致知识沉淀存在困难，难以转化为可用于模型训练的数据。

目前，以DeepSeek为代表的通用大模型仍主要基于开放域语料开展训练，难以捕捉制造业场景下生产设备操作流程中的非文本化经验，也缺乏对细分领域工艺知识进行结构化封装的能力。

二是模型应用不适配。通用模型的发展与垂直场景需求难以适配。制造业中小企业业务场景具备高复杂度、低重复性特征，要求AI系统深度融合行业知识图谱与工艺流程进行定制化开发。例如，调研发现，佛山陶瓷企业的窑炉温控、东莞的电子厂、中山灯具厂的柔性装配线等场景的AI化改造需要技术供应商深入理解工业细节，实现数字工程与工业工程的真实融合。

但是以DeepSeek为代表的通用大模型的设计范式难以实现这种深度耦合。当前，通用AI技术供给呈现横向扩展的特征，注重提升泛化能力，但缺乏行业专用模型和接口。尽管DeepSeek提供了多级模型架构，但其通用化设计和标准化的AI解决方案仍难以满足制造业细分领域的特殊需求。以金属加工行业为例，工艺优化依赖设备参数、材料特性与生产环境的动态交互，这种多维度约束关系的建模需要行业专属的算法架构和数据接口。

三是制造业模型迭代滞后。在制造业的应用场景中，存在着模型迭代滞后的状况。制造业知识体系的搭建需要长时间的实践积累，而以DeepSeek为代表的AI大模型的迭代速度极快，远超行业经验结构化进程。这种时滞效应导致技术解决方案往往落后于实际生产需求。例如，当设备故障预测模型需要融合最新工艺改进经验时，现有的知识图谱已无法准确表征生产现场的真实状态。这种动态适应能力的缺失，使AI系统从通用型向专用型进化，在应对产线柔性化、订单碎片化等新型制造范式时表现乏力。

（三）技术价值亟待实现与生态体系有待完善的矛盾

AI技术虽然应用前景广阔，但技术资源主要集中于头部与高价值场景，技术生态缺乏梯度化、多层次服务能力，对中小企业的数智化转型造成了影响。AI技术的规模化应用需突破“头部垄断”的循环，逐步构建梯度化服务能力，推动中小企业数智化转型从资源依赖转向生态协同。

一是技术供给不均衡。AI技术落地的支撑体系呈现中心化特征。在以DeepSeek为代表的AI服务商的价值体系中，金融、办公、医疗等领域呈现出显著的低投入、高产出、易推广特征，资源与服务更倾向于向这些头部企业和高价值场景集中。这种价值选择机制导致技术供给出现结构性失衡，进而使投入高、回报周期长、解决方案复制推广难的制造业领域难以进入技术供给的优先级序列。目前，DeepSeek等AI模型与解决服务商合作推出的制造领域行业解决方案不仅数量有限、集中在特定行业，而且需要大量成本高昂的定制资源，难以进行复制和推广。

二是技术生态缺陷。当前，技术生态的梯度化、多层次服务能力缺失。尽管DeepSeek等大模型厂商通过合作伙伴计划构建起从底层算力、数据训练到垂直场景落地的完整生态，但合作机制仍停留在项目制交付层面，难以系统性响应制造业中小企业差异化且持续迭代的转型需求。目前，DeepSeek的合作网络呈现出“头重脚轻”特征，合作伙伴集中于系统集成商，缺乏专注于下游场景需求诊断、模型应用、持续运营的微服务开发商，尤其是在制造业领域。在DeepSeek为数不多的5家垂直领域应用合作方中，甚至无一家主攻制造领域。技术生态缺陷使DeepSeek在应用过程中难以形成持续优化的数据飞轮机制，无法根据持续迭代的数字化转型需求跟进后续服务，形成“交付即终点”的服务断点。

（一）技术适配：构建轻量化应用体系

以重点行业典型AI应用场景图谱为牵引，鼓励服务商构建轻量化、模块化应用，加速AI技术在中小企业规模化应用。

一是深化场景牵引，构建行业应用图谱。以《制造业企业数字化转型典型场景参考》为指引，聚焦重点行业，拆解典型性强、覆盖面广、应用价值高的场景，构建AI典型应用场景图谱。

二是发布机会清单，支持开展产品研发。以场景图谱为指导，定期发布一批以人工智能赋能新型工业化典型应用为场景的机会清单，以专项基金、税收抵扣等形式，鼓励支持行业数字化转型服务商联动DeepSeek等大模型服务厂商、制造业龙头企业等，开展重点行业垂直领域大模型和细分场景应用大模型研发，持续提升模型准确度和可靠性，提升人工智能解决方案供给数量和技术适配度。

三是加速模块化建设，实现轻量化应用。鼓励AI服务商构建“基础模型+插件式应用”商业模式，为中小企业提供轻量化模型组件和“小快轻准”的AI应用产品。企业可以按需组合调用，实现“即插即用”，快速化满足企业AI应用需求。

四是持续开展试点工作，探索AI运用创新模式。持续推进中小企业数字化转型试点工作，提升试点企业数字化转型基础水平，鼓励中小企业积极探索AI应用转型模式，打造中小企业AI应用标杆示范，引领AI技术在中小企业广泛应用。

（二）数据治理：建立可信流通机制

强化中小企业主体责任，鼓励中小企业开展数据分类分级管理，强化数据脱敏和数据安全保障，构建数据可信流通体系，从而在确保数据安全的同时充分发挥DeepSeek等模型性能，持续提升企业创新能力。

一是以国家标准为牵引，加快数据分类分级管理。以《数据安全技术数据分类分级规则》等国家标准为牵引，加快推动中小企业构建数据分类分级管理体系，明确企业数据内容、重要程度、数据类别等要素，实现企业高质量数据集的精细化管理和高效利用。

二是基于业务需求，强化脱敏技术应用。基于企业数据分类分级结果，结合DeepSeek等人工智能大模型应用需求和数据隐私合规要求，根据访问角色、业务场景等制定分级脱敏策略，强化动态脱密技术应用，实现数据即时安全访问，持续优化人工智能模型精准度。

三是强化企业主体责任，构建数据安全保障体系。鼓励地方政府定期开展数据安全教育培训，提升中小企业数据安全意识，推动中小企业围绕加密传输、访问控制、防火墙、数据备份等开展重点工作，加强数据安全监测预警，构建数据安全保障体系。

四是构建可信流通基座，推动数据共享流通。优化数据要素权责体系，鼓励中小企业积极探索联邦学习、数据血缘分析及相关技术，聚焦“AI+应用场景”，构建技术应用示范，充分保护隐私数据，加强数据全生命周期追溯，提升数据可用性和可靠性。

（三）产教融合：培育“AI+”复合人才

依托国家卓越工程师实践基地，强化产教融合培养模式，构建“AI+”复合型人才培养体系，以人才基础支撑组织变革，提升人机协同能力。

一是加快卓越工程师培养，夯实AI人才基础。以国家卓越工程师实践基地为基础，深度整合DeepSeek等人工智能服务商在自然语言处理、计算机视觉、多模态大模型等领域的技术积淀，聚焦人工智能赋能新型工业化，构建覆盖AI基础、机器学习、重点行业数字化转型的跨学科课程体系，打造“AI场景实训+人才认证”培育模式，加快培育一批高标准“AI+”复合型人才，夯实我国“AI+”复合型人才基础。

二是构建AI生态赋能机制，打通产学研用通道。建立AI相关高校研究机构—人工智能企业—实践基地—中小企业四级联动体系，推动AI算法、算力共享共用，协同推进企业AI人才培养。鼓励中小企业贡献AI应用场景等形式，并选拔数学、计算机背景员工参与基地人才培养计划，联合培养复合型数字员工。

三是鼓励企业构建敏捷型组织，提升人机协同能力。鼓励中小企业借鉴DeepSeek“小团队”模式，积极组建小规模跨职能数字突击队，引入先进协作工具和技术平台，增强人机协同能力，以组织结构优化应对人才短缺等问题。

（四）转型保障：构筑可持续发展生态

围绕政策顶层引导、公共服务支持、AI治理体系等重点领域加强建设，构建中小企业应用AI开展数字化转型的全面保障体系。

一是优化政策支持体系，激发企业应用潜力。在供给侧，鼓励地方政府加大首台套、首版次相关支持政策，引导人工智能服务商积极申报，以场景对接、项目路演等形式推进相关创新产品应用落地，推动人工智能解决方案供给体系逐步完善。在需求侧，依托中小企业数字化转型城市试点等工作，鼓励试点城市聚焦应用人工智能工业技术产品、打造人工智能优秀应用场景等方向强化资金支持，加速AI技术规模化应用。

二是建强公共服务体系，降低企业应用成本。加快建设国家人工智能行业应用基地，围绕行业模型、开发工具、高质量数据集等开展联合攻关，形成覆盖算力、算法、数据的共性支撑能力，为行业企业提供公共服务，“以点带面”推广至同类型应用场景，打通制造业与人工智能的融合壁垒，加速人工智能在中小企业的规模化应用。

三是搭建AI治理体系，推动AI技术安全合规应用。加快AI治理相关法律法规的制定与完善，构建AI应用监管与问责机制，明确监管机构，并根据AI应用风险等级分类管理，加速推动AI领域测试、评估、认证能力和技术工具研发落地，持续健全AI治理体系，实现AI技术安全合规应用，持续释放AI应用的巨大潜力。

国产AI大模型DeepSeek的突破性发展为中小企业带来了低成本、高效率的转型机遇，它在降低技术门槛、赋能应用场景和重构行业生态方面展现出显著优势。然而，技术先进性与资源有限性、模型标准化与场景碎片化、技术价值实现与生态体系完善之间的矛盾，仍然制约着转型效能的释放。这些矛盾不仅源于技术供给与需求的错配，而且暴露了中小企业在资源束缚、数据治理、组织能力等方面的结构性短板。

为解决这些问题，本文从技术适配、数据治理、产教融合、转型保障四个维度提出转型路径，包括构建轻量化应用体系、建立可信流通机制、培育“AI +”复合人才以及构筑可持续发展生态。通过路径实施，有望帮助中小企业抓住低成本AI的发展机遇，快速、高效地实现数智化转型，同时也为人工智能技术的社会化应用提供理论支撑与实践参考。本文的理论贡献在于揭示了低成本AI技术社会化应用的内在矛盾与协同机制，为人工智能技术普惠路径研究提供了新范式；实践价值则体现在为中小企业提供了可操作的转型工具箱，助力其在资源约束下实现“小步快跑”式创新。