来源：工业和信息化部、国家发展改革委（太原新闻网转载）（2026-10-06）｜ 分类：行业洞察｜ 地区：国内
摘要
工信部与国家发展改革委联合印发《电子信息制造业发展“十五五”规划》，提出到 2030 年我国电子信息制造业规模以上企业营业收入突破 30 万亿元，产业链安全水平、产业创新效能与产业生态进一步完善。规划把“筑牢产业基础能力”列为首要任务，推动集成电路全链条攻关、电子元器件与电子材料高端化、智能传感器创新与应用；终端侧推进“智能重塑”，发展端侧大模型、端云协同架构与多模态自然交互，培育智能眼镜、智能机器人等新增长点。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 工业和信息化部、国家发展改革委 |
| 发生时间 | 2026-10-06 |
| 所属领域 | 产业政策、十五五、电子信息制造、智能制造 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | 这是“十五五”开局后制造业赛道的顶层设计之一，直接决定今后五年智能制造与工业软件的投资方向。 |
核心要点
- 《规划》提出到 2030 年电子信息制造业规模以上企业营业收入突破 30 万亿元，并同步提升产业链安全水平与产业创新效能
- 我国电子信息制造业营业收入规模与出口比重已连续 13 年居 41 个工业大类首位，手机、微型计算机、彩色电视机等主要产品产量长期居世界首位
- 《规划》把“筑牢产业基础能力”摆在重点任务首位：推动集成电路全链条攻关，加快智能传感器创新与应用，提升电子专用设备及测量仪器供给能力
- 终端侧部署“智能重塑”：加快人工智能手机、人工智能计算机升级迭代，重点发展端侧大模型、端云协同架构与多模态自然交互
- 2026 年 5 月，工信部等三部门联合启动《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，明确智能化的概念、等级划分与测试方法
背景解读
电子信息制造业是我国规模最大的工业大类，也是人工智能落地的物质基础——算力、存储、互连、感知等硬件能力每一次跃升，都依赖这条产业链的同步支撑。规划的出台背景，是产业正从“量的领先”转向“质的胜出”：规模优势已经确立，但基础环节的自主保障能力与系统级创新能力，正成为决定能否持续攀升的关键变量。《规划》把“筑牢产业基础能力”列为首要任务，正是要补上集成电路、高端元器件与专用设备这些“卡脖子”环节，同时通过智能终端分级标准、以旧换新政策等需求侧工具，把技术能力转化为市场规模。对智能制造与工业工程领域而言，这意味着未来五年在智能传感器、具身智能感知基础、电子专用设备等方向，设备工程、产线规划与工艺优化的岗位需求将持续释放；标准体系的建立，也会带来计量、检测与质量管理的规范化机会。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 2030 年规上企业营收目标 | 突破 30 万亿元 | 产业由“量的领先”迈向“质的胜出” |
| 工业大类排名 | 连续 13 年第 1（共 41 个） | 营收规模与出口比重双第一 |
| 重点任务 | 4 大方向 | 筑牢基础能力 / 增强整机与系统竞争力 / 培育新增长点 / 增强可持续发展能力 |
| 终端分级标准 | 2026 年 5 月启动 | 为智能终端提供统一的“体检标准” |
与工业工程的关联
这份规划给 IE 从业者的信号很明确：制造业的增量将集中在“智能终端+基础器件”，而这两端都存在大量与工业工程直接相关的工程问题——智能传感器是典型的多品种小批量精密制造，考验作业测定、良率改善与产线柔性；电子专用设备涉及设施规划、设备综合效率（OEE）与快速换型。更值得关注的是，终端智能化分级标准的推行，必然带来检测方法、质量数据与过程能力的标准化需求，这正是六西格玛与统计过程控制在电子制造中的用武之地。建议在校生把“电子制造+IE”作为差异化方向，在职者关注智能传感器与专用设备企业的工艺、质量与效率岗位。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照本分类下的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：智能制造
智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。
IE 术语小课堂：数字化转型
数字化转型（Digital Transformation）指企业利用数字技术重塑业务流程、组织与文化。对制造业而言，IE 提供流程底座，数据提供决策依据，两者缺一不可。
延伸阅读
- 智能制造与数字化转型：工业工程师的新战场：厘清自动化/数字化/网络化/智能化四层关系，拆解 ISA-95 五层技术栈，指出 MES 中…
- 灯塔工厂里的工业工程师在做什么：高度自动化的工厂还需要 IE 吗？本文拆解 IE 在灯塔工厂中的五个新角色、技能升级清单，以…
- 工业工程发展史完全梳理：从泰勒到智能制造的 140 年：从 1881 年泰勒的时间研究到今天的数字孪生与 AI 排产，工业工程走过了 140 年。本…
- 工业工程不止于工厂：在服务业、医疗、物流与互联网中的应用：给出 IE 方法从制造业迁移到医疗、物流、互联网、金融、零售的对照表，详解门诊流程 ECRS…
原文链接
https://k.sina.com.cn/article_5953740931_162dee08306704119i.html
本条目由站点定时任务自动采集整理，仅供参考；具体内容以官方原文为准。