卓越级智能工厂253个：江苏独占15.4%
来源：中国工业新闻网（2026-10-21）｜ 分类：行业洞察｜ 地区：国内
摘要
工信部公示 2026 年度卓越级智能工厂项目名单，共 253 个项目入选，覆盖 28 个省级行政区。江苏以 39 项居首、占全国 15.4%，江苏、上海、山东、广东、浙江、安徽、湖南七地合计 134 家、占 53.0%；国央企 139 家占 54.9%，民企 91 家占 36.0%；项目分布在 83 个行业中类，前 12 个中类合计 98 家、占 38.7%。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 工业和信息化部装备工业一司；中国工业新闻网分析 |
| 发生时间 | 2026-10-21 |
| 所属领域 | 行业洞察、卓越级智能工厂、区域分布、智能制造 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | 253 个项目的区域、所有制与行业三重分布，是判断“智能制造到底谁在做、做在哪”的最直接坐标系 |
核心要点
- 总体规模：依据工信厅联通装函〔2026〕343 号，253 个项目进入 2026 年度卓越级智能工厂公示名单，公示期为 2026 年 10 月 20 日至 10 月 26 日
- 区域集中：分布于 28 个省级行政区，江苏 39 项（15.4%）居首，超过第二至第四位之和；上海 18 项，山东、广东、浙江各 16 项，安徽 15 项，湖南 14 项；前七地合计 134 家、占 53.0%，西部地区合计约 60 家、占约 24%
- 所有制结构：国央企合计 139 家、占 54.9%（中央企业 79 家占 31.2%，地方国企 60 家占 23.7%），民营企业 91 家占 36.0%，中外合资与外资企业 23 家占 9.1%，国资与民企之比约 1.5∶1
- 行业分布：分布在 83 个行业中类，前 12 个中类合计 98 家、占 38.7%；黑色金属（钢压延加工 14 家）、汽车（整车＋零部件 16 家）、电子（电子元件材料、器件、通信设备、计算机制造合计 25 家）、专用与通用装备合计超 40 家，构成“原材料＋装备制造＋电子信息”三足鼎立
- 存量底座：截至 2026 年上半年，全国累计建成 5.6 万余家基础级、1.3 万余家先进级、500 余家卓越级智能工厂，培育 15 家领航级；2026 年 10 月 15 日工信部在济南发布“人工智能赋能新型工业化高价值场景”，覆盖 20 个细分行业、共 1000 余个场景
背景解读
智能工厂梯度培育行动被视为“智能制造”的升级版，2024 年启动，按《智能工厂梯度培育要素条件（2025 年版）》分基础级、先进级、卓越级、领航级四层推进。这个设计的用意是把“要不要搞智能制造”的是非题，换成“你现在在哪一级、下一步往哪走”的路径题：基础级解决数字化装备与数据采集，先进级解决系统集成与业务协同，卓越级要求全链路贯通与 AI 规模化应用，领航级则看是否形成可对外输出的模式。253 个项目的分布结构因此有很强的解释力：一方面，江苏一省占 15.4%、前七地过半，说明卓越级高度依赖区域产业厚度与配套服务能力；另一方面，国央企占 54.9%、中央企业集中航空航天、军工电子、能源、汽车、船舶等领域，反映出高投入、长周期、强审核的行业更早具备系统级改造条件。值得注意的是行业面已铺到 83 个中类，钢铁、有色、化工、建材、食品饮料、医药、纺织等流程工业与离散制造同时出现，意味着智能化改造不再是电子与汽车行业的专属议题。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 2026 年度卓越级项目数 | 253 个 / 28 个省级行政区 | 较 500 余家的历史累计，本轮一次性新增接近半数，节奏明显加快 |
| 区域集中度 | 江苏 39 项（15.4%）；前七地 53.0% | 区域差距不是政策差异，而是配套产业与服务生态的差距 |
| 所有制结构 | 国央企 54.9% / 民企 36.0% / 外资 9.1% | 国资与民企约 1.5∶1，说明重资产长周期行业更早跨过卓越级门槛 |
| 行业覆盖 | 83 个中类，前 12 类占 38.7% | 面宽而头部集中，改造需求已扩散到流程工业与传统行业 |
与工业工程的关联
对 IE 从业者，这份名单是一张“需求地图”：253 个项目背后是同等数量级的诊断、流程重构、仿真建模、指标体系设计与持续改善岗位需求，而这些工作恰恰是 IE 的主场。看懂结构比记住数字更重要——江苏、上海、山东、广东、浙江、安徽、湖南七地占去一半，意味着 IE 毕业生的制造业岗位机会高度集中在这几个区域的装备、电子、汽车与新材料企业；83 个行业中类说明流程工业（钢铁、化工、有色、建材、医药）的 IE 需求正在起量，而这些行业过去常被认为“IE 用不上”。更实际的一点：卓越级要求全链路数据贯通与 AI 可推广实践，翻译成 IE 语言就是“价值流要画到跨部门、指标要能对上账、改善要能复制”，这三条正是评价一个 IE 项目是否合格的硬标准。
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.cinn.cn/2026/10-21/01qeyyq1.html
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