类、索引，形成一个“智能知识库”。
员工需要的时候，只需要用自然语言提问，就能快速找到答案：比如新员工想知道“某客户的付款习惯”，直接问ai“客户a的付款周期是多久？有没有逾期记录？”，ai会从知识库中找出相关信息，马上回复；技术员工遇到“产品b的常见故障怎么解决”，问ai后，ai会给出详细的维修步骤，这些步骤可能是之前离职员工留下的经验总结。
这样一来，知识就不会因为员工离职而流失，也减少了知识管理的盲区，新员工能快速上手，老员工能提高工作效率。
例子3：日常办公——高效的“文字处理助手”
中小企业的员工往往身兼数职，比如行政人员既要写工作报告、通知公告，又要整理会议纪要、翻译文件；销售人员既要写产品介绍、推广文案，又要整理客户反馈。这些文字工作耗时又费力，还要求一定的文字功底。
大语言模型能帮员工快速完成这些工作：
比如写会议纪要，员工只需要把会议录音或简单的笔记上传给ai，ai就能自动整理出会议的核心内容、决议事项、责任人、时间节点，形成规范的会议纪要，以前需要1小时整理的会议纪要，现在10分钟就能完成，还能自动分发给参会人员，大大节省了行政人员的时间。
再比如写产品推广文案，销售人员只需要输入产品的核心卖点（比如“一款续航10小时的无线蓝牙耳机，价格199元，支持降噪”），ai就能生成适合朋友圈、电商平台、宣传单页的不同风格文案，销售人员不用再绞尽脑汁想措辞，直接修改一下就能使用，效率提升不少。
还有翻译文件，中小企业和国外客户合作时，经常需要翻译合同、产品说明书等文件，找专业翻译公司收费高，自己翻译又不准确。大语言模型能快速将中文翻译成英文、日文等多种语言，翻译准确率高，还能保持专业术语的一致性，一份10页的产品说明书，以前需要半天时间翻译，现在半小时就能完成，还能节省一笔翻译费用。
大语言模型对中小企业经营管理的帮助，体现在三个核心方面：
第二，减少经营风险。合同审核是企业的“风险关口”，很多中小企业因为合同条款不严谨，吃了不少亏，比如被拖欠货款、承担不必要的违约责任等。大语言模型能精准识别合同中的风险点，给出修改建议，相当于给企业配了一个“免费的法律顾问”，大大降低了法律风险。
第三，沉淀企业知识资产，减少知识盲区。中小企业最大的痛点之一就是“知识在人不在企”，核心员工离职后，手里的客户资源、技术经验、项目案例也会跟着流失，新员工接手后需要重新摸索，浪费大量时间。大语言模型构建的智能知识库，能把所有员工的经验、客户资料、技术文档都沉淀下来，不管员工是否离职，这些知识都能留在企业里，新员工随时可以查询学习，快速上手工作，避免了知识流失带来的损失。
三、26个试点城市：给传统行业送“标准化转型方案”
（一）为啥要搞试点城市？传统行业转型太需要“参照物”
工信部不仅发布了238个ai应用场景，还组织26个试点城市，针对机械制造、纺织等传统行业，编制了细分行业的转型实践样本。这一步想得特别周到，因为很多中小企业不是不想转型，而是不知道“怎么转”——每个行业的特点不一样，遇到的问题也不同，比如机械制造企业的核心痛点是生产效率低、质检难，纺织企业的核心痛点是研发周期长、面料缺陷多，要是没有针对性的方案，企业很可能盲目跟风，花了钱却没效果。
这26个试点城市就像“转型样板间”，它们结合当地的产业特点，把ai技术和行业需求结合起来，形成了“场景+技术+案例”的标准化改造路径。简单说，就是告诉企业：“你们行业里的某某公司，和你规模差不多，遇到的问题也一样，他们用了这个ai方案，效果很好，你照着他们的样子做就行”。
比如在机械制造行业，试点城市整理了“ai+生产排程”设备预测性维护”零部件质检”的完整方案，包括用什么技术、找哪家服务商、大概要花多少钱、能带来多少收益等，企业不用自己摸索，直接“抄作业”就行。
（二）标准化改造路径：中小企业转型的“傻瓜教程”
这些试点城市编制的转型实践样本，核心是“标准化”和“可复制”，不管是机械制造、纺织，还是电子、食品加工等传统行业，都能找到适合自己的方案。具体来说，这个“傻瓜教程”核心部分：
1 场景匹配：先找自己的“痛点”
每个行业都有自己的核心痛点，试点城市的方案首先会帮企业“诊断”，比如机械制造企业的痛点可能是“设备经常故障停机，影响生产”，对应的ai场景就是“设备预测性维护”；纺织企业的痛点可能是“库存积压严重，资金占用多”，对应的ai场景就是“ai智能库存管理”。
企业不用自己琢磨“ai能用到哪”，方案