面对复杂多变的外部环境，浙江通过鼓励支持“专精特新”、隐形冠军发展小巨人企业，通过数字化技改和平台化服务为产业链中下游企业“增智力”，创造更优营商环境为中小企业转型升级保驾护航。量大面广的中小企业不仅成为浙江经济的“基本盘”，也成为抵御经济风险和高质量发展的坚定力量。
瞄准“隐形冠军”
在船舶、核电等领域的建设中，密封件属于关键“小零件”，曾被国外公司垄断达半个世纪。今年1月8日，国家科学技术奖励大会上，宁波天生密封件有限公司参与的“高精度高强度中厚板结构件复合精冲成形技术与装备”项目，荣获2018年度国家科技发明二等奖。
从记忆钢材、石墨垫片到金属塑性成形工艺，天生密封件励行根团队从材料起步，30年磨一剑。研发缺乏数据支持，就自己投入搞实验室；银行欠款7000万元，举步维艰时却拒绝了外企几亿元的收购“橄榄枝”……“一旦认准方向就坚定走下去”，靠着这份锲而不舍，天生密封件终成“小巨人”。
中大力德智能传动股份有限公司持续8年投入2.2亿元研发工业机器人的减速器，终于打破国外垄断，给机器人装上了国产“肘关节”。减速器在工业机器人的三大核心零部件中，技术壁垒最高，成本占比也最高。“掌握了核心技术，这类产品将在工业自动化方面应用广阔，为智能制造提供技术支撑。”董事长岑国建说。
日前，国家工信部公示第一批249家专精特新小巨人企业名单，其中浙江19家企业。对市场趋势的敏锐判断、对行业高端的发展追求，创新驱动力促使浙江中小企业更加专注于细分市场、创新能力和掌握关键核心技术，成为产业链上不可替代的一环。
为梯度培育中小企业向“专精特新”发展，打造一批隐形冠军企业，浙江省政府办公厅印发《关于开展“雏鹰行动”培育隐形冠军企业的实施意见》，提出到2022年，浙江科技型中小企业达到6万家以上，净增“小升规”企业1万家以上，入库培育隐形冠军企业1000家以上，产生隐形冠军企业200家左右。
降低“试错成本”
面对不断增长的各种成本和不断提高的品质要求，智能制造是制造业转型升级的未来发展趋势，但是中小企业的智能化改造是世界难题。相比大企业，中小企业面临更大的试错成本和风险，稍有不慎就会落入“转型找死”的境地。
在“中国轴承之乡”新昌，轴承行业是当地的民生行业。一面是外部环境复杂变化多端，一面是产业链下游企业如汽车、家电等市场需求不振，新昌轴承行业在突围和转型升级的双重压力下，找到了“数字化制造、平台化服务”驱动中小企业价值提升的“新昌模式”。
作为浙江省“传统产业转型升级专项试点县市”之一，新昌在浙江省智能制造专家委员会的指导下，选择以轴承行业为试点，由陀曼智造科技有限公司牵头开展企业数字化制造应用改造的“百企提升”活动。参与数字化技改的新昌轴承企业普佑科技，在厂房、设备和人员不变的情况下，产值从实施前2016年的3200万元，猛增到2018年的7100万元，增长了121.8%、利润增长了168%；沛斯轴承的设备综合利用率从2019年1月份的48%提升到5月份的63%；斯菱股份的服务响应时间从60分钟提升到20分钟，提升300%。
新昌轴承行业协会秘书长杨初明介绍，除了产出率提高、能耗降低等从科学管理中获得的效益，行业云平台还利用生产线产量数据计算需求量，为中小轴承企业提供原材料集中采购和精准配送，大大降低了采购成本，解决大批量采购周转资金压力。
目前，这一模式在浙江全省推广，如长兴市纺织与印染，永康汽配和金属加工，慈溪小家电，乐清低压电气行业……尽管面临工业下行压力，但是浙江智能制造的步伐还在不断加快。上半年，浙江省重点智能化技术改造项目投资842.3亿元，达到全年目标的56.2%，新增应用工业机器人9894台。
着力“深度融合”
浙江金石包装有限公司在寻求产学研合作时，乐清市委人才办就牵头通过研究院资助、人才住房、子女就学等方面政策支撑，促成其与国家纳米科学中心合作，共建国家纳米科学中心（金石）纳米材料合作实验室。如今，由该实验室研发的易揭盖产品已经实现规模生产，被国家科技部列为“星火计划”。一经推出立即在国内外展销会上成为焦点，收获大量订单。
根据新一轮“浙江小微企业三年成长计划”，2019年，浙江将通过改革育小、创新强小、金融活小、服务暖小、聚力扶小等系列举措，全年新增小微企业18万家以上。其中，新增八大万亿产业小微企业5万家以上、进出口经营权备案登记企业3500家、“个转企”1万家以上，加快形成“小微有活力、民企有实力、发展有动力”的经济增长新格局。
“如何用数字技术创新推进创新驱动战略，加快互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，是下一步促进中小企业转型升级高质量发展的重点。”浙江省信息化发展研究院院长陈畴镛认为，其间要解决两个问题，一是企业数字化转型的能力与内生动力不足问题。大多数中小企业认为，数字化投资回报周期长、转换成本高，或者缺乏数字化技术、资金、人才。二是行业大数据平台缺失，企业间数据的交换、融合尚在初始阶段，政府公共数据面向企业开放的程度还不高，数据资源的挖掘利用程度不深，尚未形成较为成熟的数据驱动产业升级路径。
