伴随着十四五规划将AI列为前沿科技领域的最高优先级,如何推动新一代人工智能全面赋能各个领域并推动产业融合变革发展已成为当前的时代焦点。在政策、资本、技术、需求等多重驱动下,专注于AI技术赋能落地的成长型AI企业数量快速增加,市场竞争加剧。而作为技术密集型企业,成长型AI企业在自身发展过程中无论是新技术研发还是应用发展,都离不开技术创新这个关键要素。有鉴于此,本文就如何有效评价成长型AI企业的技术创新效率进行分析,并在此基础上开展实证研究,重点探究影响成长型AI企业技术创新效率的关键因素以及前因条件组合,从而为更好建立健全以人工智能为代表的现代化产业,推动我国全面进入智能经济时代提供理论依据。本研究首先通过系统梳理归纳国内外文献,对相关概念进行界定;其次结合现有的理论基础与研究现状,以研发经费支出、研发人员数量以及人工智能投资额作为投入指标,以软件著作权数量及人工智能业务收入作为产出指标构建起成长型AI企业技术创新评价指标体系。基于有效调查问卷数据并运用DEA-BCC模型对安徽省人工智能联盟中72家具有代表性的成长型AI企业的创新效率进行评估测算;在此基础上,从现实情境出发,运用扎根理论对企业访谈内容进行编码,构建AI企业技术创新效率的驱动模型;最后,基于组态关系视角,运用模糊集定性比较分析方法,重点讨论研发资金投入强度、研发人员占比、政府扶持力度、产学研合作、科技成果转化能力这五个因素对成长型AI企业技术创新效率的组合效应,并进一步探析提高技术创新效率的最优条件组合。研究结果表明:第一,样本中72家成长型AI企业综合效率平均值处于较高水平,但企业间差距较大,说明当前成长型AI企业创新资源投入和产出的配置效率正不断趋于合理化,同时总体上尚有改善空间;第二,扎根理论结果将影响成长型AI企业技术创新效率的因素分为内部因素和外部因素,并且在访谈时发现,成长型AI企业的技术创新效率并非受单因素的作用,各因素之间存在相互联系;第三,通过模糊集定性分析得到提升AI企业技术创新的路径有五条,这五条路径可以归纳为政府驱动型、研发驱动型和产品驱动型三种构型;第四,科研成果转化能力和研发投入力度是AI企业技术创新提升的重要因素,以AI企业为代表的现代化高新技术企业应当适度加大研发投入力度,充分重视完善科技成果转化能力,真正实现创新价值。论文的主要创新点在于:（1）充分利用访谈资料,运用扎根理论构建成长型AI企业的技术创新效率驱动模型。（2）将数据包络分析与模糊定性比较分析两种方法共同运用到对AI企业技术创新的研究问题上来,研究多个因素之间的组合效应对成长型AI企业创新效率的提升路径,为现代化高新技术企业技术创新发展提供了新的研究思路。