中小企业是我国实体经济的重要组成部分，也是产业数字化转型的重点和难点。但相比于大企业，中小企业在人才、资金、技术、管理等方面都较为落后，使得中小企业在数字化转型中更容易陷入困境。如何降低数字化转型成本，以数字化技术和管理能力切实提升生产效率，成为数字经济发展进入深水区后亟待进一步解决的问题。
工业和信息化部最新印发的《中小企业数字化转型指南》，给中小企业数字化转型提供了指引和方向。《指南》指出，数字化转型服务商要聚焦中小企业转型痛点难点，提供“小快轻准”的产品和解决方案，降低中小企业数字化转型门槛。
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近日，“中小企业数实融合研讨会”在北京召开。来自学界、数字化服务商、实体产业的代表共同就如何推进中小企业数实融合发表了自己的见解。
中小企业转型难题待解
2013年的德国汉诺威工业博览会上，工业4.0作为一项旨在融合信息技术与工业生产，发挥德国制造业优势，推动新一轮的工业革命的战略被首次提出，并在此后数年间得到德国政府与产业层面的大力推广。
但被寄予厚望的工业4.0在历经多年发展后，取得的成果却不尽如人意，德国管理和信息技术咨询公司MHP与路德维希—马克西米利安大学联合发布的“工业4.0晴雨表”2022显示：中国和美国的公司在工业4.0环境中使用的数字技术处于领先地位，德语区国家（德国、瑞士、奥地利）的数字化进程却停滞不前。
德国经济与能源部部长彼得·阿尔特迈尔在反思这一现象时曾指出，一方面，德国政策的着力点在于让工业4.0技术在本国中小企业实现全覆盖，但实际效果与设想差距较大；另一方面，在过去的二十年德国没有孵化培育出一批有影响力、基于数字原生的中小企业。
而美国国家标准与技术研究院则于2018年提出了“智能制造”的定义，即解决差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断三个基本问题。
“中国的优势在于我们是全球最大的消费互联网大国，拥有全球第二的社会消费品零售总额，且其中数字化部分的绝对值与规模全球最高，此外，我们还拥有全球最大规模的制造业。”阿里研究院副院长安筱鹏在分析多个国家的新一代技术应用话语体系的基础上提出，中国可以在上述优势中形成叠加效应、聚合效应和倍增效应，但对于中小企业数字化转型，资金问题、技术问题、人才问题的三座大山依然存在。
河北鑫宏源印刷包装有限责任公司总经理李健在分享数字化转型经验时也指出，企业在转型中面临的主要难点来自四个方面：一把手能否带头接受监管方式的转变，找到适合自己的数字化转型方式，评估现在和未来所需的费用，判断团队中谁能承担数字化转型的任务。
多重困难制约下，中小企业的转型发展举步维艰。国研大数据研究院发布的《数字化采购引领中小企业数字化转型报告》显示,接近80%的中小企业数字化处于低水平的初步探索阶段。很多企业仍然存在“不会转”、“不敢转”的问题,并且面临着内外部因素等多重压力和挑战。
“认知其实是更基本的挑战。”中国人民大学教授、商学院原院长毛基业指出，中小企业天然脆弱，资金链薄弱，实现真正的数字化转型才能克服短期经营困难，大幅降本增效，解决根本问题。而当前许多中国企业已进入二代接班阶段，新的企业掌舵者往往具备对数字化转型更全面的认知，转型意愿也更强，这对推动转型有着积极作用。
数实融合提出新解题思路
面对中小企业在数字化转型中面临的具有独特性和复杂性的问题，传统的解决思路已很难适应多元的应用需求，多位参与研讨的专家指出，需要有更为精准、精细的转型方案供中小企业参考。
安筱鹏指出，美国诸多新兴技术公司都是基于云所构建的一套新技术框架和解决方案，其产生的原因是商业系统越来越复杂，传统的IT架构难以支撑，推动了技术框架的迁移。而中国想要解决中小企业数字化转型的关键问题，也必须找到一套能够与时代同频共振，面向需求、面向场景、面向角色的解决方案。
中国工业互联网研究院政策研究所副所长陶元表示，降本增效和提升创新能力是中小企业实施数字化转型的关键诉求，“参考性强、实绩突出”和“性价比高、灵活支付”的数字化产品服务可以更好地满足中小企业需求。
“低代码就是一种‘小快轻准’的数字化方式。”钉钉总裁叶军借用福建晋江零售企业有零有食运用钉钉进行数字化转型的案例指出，很多企业在当地很难招聘到IT人才，他们用低代码+酷应用，在钉钉上完成所有数字化系统的打造。“数字经济就是实体经济，数字技术已经进入到各行各业”，叶军说，这是数实融合的典型样本。
在数字化技术的赋能之下，在过去几年时间里，很多中小企业在数字服务商搭建的平台上开启了数字化转型，构建了一套属于自己的数字化产品和解决方案，并通过积累、开发自己的数据资产迈向更深的数字化进程。
“经过数字化的积累与沉淀，我们已经开始着手进行数据治理工作，目的是进一步严控成本，做活销售。”安徽曦强乳液集团有限公司总经理王昌岭在接受南方财经全媒体记者采访时指出，使用数字化系统后将会有巨大的数据量沉淀，加之近年来疫情影响下原材料与人工成本大幅上涨，在降本增效的需求推动下，对原有数据进行梳理和治理是自然而然的选择。
安晓鹏则表示，数据治理的锚点在于怎样用数据创造价值，最终目的在于提升企业的核心竞争力。在这一目标的指引下，企业需要资源优化配置效率，而数据可以在此时发挥重要的决策支撑。
“首先，采集的数据需要具备全面性、实时性、准确性、可靠性；其次，运用数据的算法模型软件也应是科学的。”安晓鹏指出，上述条件的实现需要对机器设备、人员、市场大量数据地积累和分析，只有通过数字化将这些链条打通，才能最终实现资源优化配置效率带来的核心竞争力提升。