5.6万家基础级、15家领航级

来源：新华社（中国机电一体化技术应用协会官网转载）（2026-10-11）｜ 分类：行业洞察｜ 地区：国内

摘要

新华社调研报道显示，我国按基础级、先进级、卓越级、领航级四个层级深入开展智能工厂梯度培育，已累计建成5.6万余家基础级、9000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并培育15家领航级智能工厂。四川天味食品双流智慧工厂实现100%数字化管理与全程溯源，单线产能提升超2倍、人均效能提升超6倍；领航级智能工厂中人工智能渗透业务场景比例超过70%，沉淀垂直领域模型超6000个。

事件概览

核心要点

• 我国已累计建成5.6万余家基础级、9000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂
• 基础级/先进级重在普及智能制造装备、工业软件与系统方案；卓越级/领航级聚焦AI、数字孪生等新技术深度应用，探索未来制造模式
• 四川天味食品双流智慧工厂从配料、炒制到包装、入库实现100%数字化管理，单线产能提升超2倍、人均效能提升超6倍
• 中国宝武太钢不锈冷连轧产线监测覆盖26台机器人，AI系统实现现场问题自动识别与作业行为智能监管
• 潍柴动力“AI设计师”可自主完成超1800类研发任务，把过去8小时的仿真报告缩短至几分钟
• 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出到2027年推出1000个高水平工业智能体、打造100个工业领域高质量数据集

背景解读

“十五五”规划纲要明确提出促进制造业“智改数转网联”，实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程，智能工厂正是实现智能制造的关键抓手。从四级梯度体系看，政策设计有意区分了不同成熟度企业的任务：基础级与先进级解决“有没有、用不用”的普及问题，卓越级与领航级解决“深不深、新不新”的引领问题。AI的融合正让智能工厂从“看数据”升级到“管产线、优设计、强生态”，重构工厂的“智慧基因”。下一步的发力方向也很清晰：决策层提升大模型驱动的全局调度能力，数据层加快工业高质量数据集建设，执行层推进智能体赋能柔性生产——例如极氪智慧工厂通过柔性总拼系统与AGV调度，让不同型号、配置的车身在同一条产线无缝衔接。

数据速览

与工业工程的关联

智能工厂梯度培育体系本质上是一张能力成熟度地图，而每一级的跃升都对应IE工具集的升级：基础级靠标准化作业与设备联网，先进级靠工业软件与流程贯通，卓越级引入仿真优化与预测性维护，领航级则走向大模型驱动的全局调度。对IE而言，这意味着职业价值正在从“现场改善”扩展到“系统建模与数据驱动决策”——产能爬坡、瓶颈消除、柔性换线、人机协同，依然是最核心的落点。

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。

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原文链接

https://www.cameta.org.cn/index.php?a=show&catid=238&id=3808

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