里会列出行业内最常见的5-10个痛点，每个痛点都对应一个或多个ai应用场景，企业只需要对照自己的情况，就能找到适合自己的切入点。比如一家做小型机械加工的企业，主要痛点是“零部件质检效率低、漏检率高”，方案里就会推荐“机器视觉质检方案”，并详细说明这个方案能解决什么问题。
2 技术选型：推荐“小快轻准”案，不用贪大求全
试点城市的方案特别考虑了中小企业的特点——资金有限、技术能力弱，所以推荐的都是“小型化、快速化、轻量化、精准化”的ai产品和服务，也就是工信部强调的“小快轻准”原则 。这些方案不用企业投入几百万建设复杂的系统，而是采用“按需付费”的saas服务、低代码平台等模式，降低一次性投入成本。
比如针对机械制造企业的“设备预测性维护”场景，方案推荐的不是让企业购买昂贵的监测设备和系统，而是采用“传感器+云平台”的模式：在关键设备上装几个低成本的传感器，收集设备的运行数据（比如温度、振动、转速），上传到云端的ai平台，ai会实时分析数据，预判设备可能出现的故障，提前提醒企业进行维护。
这种方案的优势很明显：一是成本低，传感器+云平台的年费可能只要几万元，中小企业完全能承受；二是部署快，不用改造生产线，几天就能安装调试完成；三是见效快，能快速减少设备故障停机时间，比如某机械企业用了这个方案后，设备意外停机损失减少了72，维护成本直降31。
再比如针对纺织企业的“ai智能库存管理”场景，方案推荐的是现成的云库存系统，企业不用自己开发，按年付费使用，ai会根据历史销售数据、市场趋势，预测未来的销量，给出合理的库存建议，帮助企业减少积压。家企业就是用“扫码枪+云平台”造仓储管理，仓库人员减少了2\/3，出货量却反增33，这种低成本、高回报的方案，特别适合中小企业。
3 案例参考：用真实案例说话，让企业“看得见、摸得着”
每个标准化路径都配了当地中小企业的真实案例，包括企业的规模、遇到的问题、采用的ai方案、投入成本、取得的效果等，让其他企业能直观地看到转型后的好处。
比如某试点城市的机械制造行业转型案例：一家员工50人的小型机械加工厂，以前设备经常故障，每月平均停机3次，每次停机损失1万元，每年维护成本8万元。采用ai预测性维护方案后，设备故障预警准确率达到90，每月停机次数减少到05次，年损失减少30万元，维护成本降低到55万元，投入的3万元年费不到半年就收回了成本。
还有纺织行业的案例：一家员工100人的纺织厂，以前靠10个质检工人验布，每天能检查5000米面料，漏检率8，每年因为不合格产品退货损失20万元。采用ai视觉验布系统后，每天能检查2万米面料，漏检率降低到08，退货损失减少到2万元，还减少了6个质检工人，一年节省人工成本30万元，投入的5万元设备费一年就赚回来了。
这些真实的案例，比任何宣传都有说服力，能让中小企业看到“转型不是遥不可及的事，而是花小钱就能办大事的事”，从而打消“不敢转”的顾虑。
（三）试点城市的带动作用：形成“一家成功，百家跟随”
这26个试点城市的作用，不仅仅是提供方案，更重要的是形成示范效应，让更多中小企业跟着转型。比如在某个试点城市的机械制造产业集群里，一家企业用ai方案尝到甜头后，周边的同行看到效果，也会跟着采用同样的方案，服务商也会因为需求增加而降低服务价格，形成“企业转型→效果显着→更多企业转型→服务成本降低→转型门槛更低”的良性循环。
而且试点城市还会组织供需对接会，把ai服务商、中小企业、金融机构聚到一起，帮助中小企业找到靠谱的服务商，甚至争取到优惠的服务价格；金融机构还会推出针对数字化转型的贷款产品，解决中小企业的资金难题。比如有的试点城市和银行合作，对采用ai方案的中小企业提供低息贷款，年利率只有3-4，大大降低了企业的融资成本。
四、为啥说这是中小企业的“福音”？解决“不会转、不敢转”
（一）先说说中小企业转型的“两难”：为啥以前想转却转不了？
在工信部推出这个政策之前，很多中小企业对数字化转型是“又爱又恨”——知道转型能提高效率、降低成本，但真要动手，却面临两个绕不开的难题：
1 不会转：不知道从哪下手，缺乏清晰路径
中小企业大多没有专门的数字化转型团队，老板和员工对ai技术不了解，不知道哪些ai技术适合自己的企业，也不知道该先改哪个环节、后改哪个环节。比如有的企业看到别人用ai做质检，自己也跟着买了一套设备，结果因为产品特点不一样，设备用不起来，花了冤枉钱；有的企业想全面转型，一下子上了生产、销售、管理多个系统，结果系统之间不兼容，数据不通，反而影响了正常运营。
还有的企业找ai服务商咨询