31省全覆盖、90%行业渗透我国智能工厂行业梯度成型自主化转型进入攻坚期

2026-04-18 09:36

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一、我国智能工厂建设初具规模，已形成基础级—先进级—卓越级—领航级梯度培育体系

智能工厂是通过部署智能制造装备、工业软件和系统，应用人工智能等新一代信息技术，实现产品全生命周期、生产全过程和供应链全环节优化提升的新型工厂形态。智能工厂作为新一代信息技术、先进制造技术和先进管理理念融合创新的重要载体，是实现智能制造的关键抓手，是制造业数字化转型、智能化升级的主阵地。

为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造“升级版”，2024年10月，工信部、国家发改委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等6部委联合印发通知，开展2024年度智能工厂梯度培育行动，按照《智能工厂梯度培育行动实施方案》《智能工厂梯度培育要素条件（2024年版）》，分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级开展智能工厂梯度培育。

随后，2025年6月20日，工信部等6部门持续推进此项工作，发布《关于开展2025年度智能工厂梯度培育行动的通知》，按照《智能工厂梯度培育要素条件（2025年版）》（以下简称《要素条件》），继续分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级进行培育，并明确了各层级建设重点：基础级聚焦数字化普及，先进级打造区域行业领先的发展标杆，卓越级打造全国领先的发展标杆，领航级探索未来制造模式、打造全球标杆。

资料来源：公开资料，观研天下整理

经过几年的发展，目前我国智能工厂建设已形成‌基础级—先进级—卓越级—领航级‌的梯度培育体系。数据显示，截止2025年末，我国累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂。这一数据表明，当前我国智能工厂建设已初具规模。

数据来源：中国信通院，观研天下整理

二、基础级、先进级、卓越级智能工厂已实现31个省份全覆盖，江苏引领行业发展

从区域分布看，基础级、先进级、卓越级智能工厂已实现31个省份全覆盖，区域协同发展态势明显。其中，江苏省凭借扎实的制造业基础与积极的政策推动，在智能工厂建设中处于行业引领地位。从卓越级智能工厂数量分布来看，江苏以67家居首，山东（49家）、浙江（38家）紧随其后，上海（28家）、湖北（24家）、广东（22家）、重庆（22家）、福建（21家）、四川（20家）、北京（19家）、安徽（19家）也在全国占据重要位置。从领航级智能工厂培育来看，江苏、山东、浙江、上海、湖北各有2家，广东、四川、湖南、广西、海南各有1家，共计15家。这一数据表明，无论是卓越级智能工厂建设还是领航级智能工厂培育方面，江苏都处于领先地位。

数据来源：中国信通院，观研天下整理

三、行业渗透持续加深，目前我国各级智能工厂已覆盖超过90%的制造业行业大类

根据观研报告网发布的《中国智能工厂行业现状深度分析与未来前景预测报告（2026-2033年）》显示，当前，我国智能工厂建设正从试点示范阶段加速迈向行业普及阶段，并逐步构建起重点覆盖、梯次衔接、协同推进的行业发展体系。中国信通院发布的数据显示，目前我国各级智能工厂已覆盖超过90%的制造业行业大类，其中卓越级智能工厂覆盖34个行业大类、108个行业中类，行业渗透广度持续提升，成为制造业转型升级的重要支撑。

从应用结构来看，装备制造业占据主导地位，占比达39.1%；原材料行业紧随其后，占比28.4%，两大领域合计占比超67%，成为智能工厂建设的核心阵地。具体到细分行业，汽车领域最多，其卓越级智能工厂数量45家；其次为通信和其他电子设备、石化化工、电气机械、钢铁，分别有44家、42家、38家、36家卓越级智能工厂。

数据来源：中国信通院，观研天下整理

四、场景建设纵深推进，我国智能工厂场景建设已覆盖产品全生命周期、生产全过程与供应链全环节

在行业渗透持续加深的基础上，我国智能工厂场景建设也正逐步向纵深推进，应用场景从单一环节向全链条延伸，从基础操作向智能决策升级，逐步实现产品全生命周期、生产全过程与供应链全环节的全覆盖，构建起端到端的价值流协同体系，智能化应用水平持续提升。

从场景分布来看，企业建设重心聚焦于生产过程降本增效，生产作业与生产管理环节合计占比达62%，已培育出在线智能检测、仓储智能管理、车间智能排产等一批高价值、高成熟度的典型应用场景，有效提升了生产效率与管理水平。从建设深度来看，决策类场景占比达74%，场景建设重心已从感知层向认知与决策层迁移，AI、数字孪生等新技术的应用广度与深度持续拓展，驱动智能工厂实现从“看见”到“行动”的智能化跨越，实现内外业务高效协同、全局资源优化配置和市场变化快速响应。

数据来源：中国信通院，观研天下整理

五、我国智能工厂建设已进入攻坚阶段，正加速从“自动化”向“自主化”迈进

当前，随着人工智能技术与制造业深度融合，我国智能工厂建设进入攻坚阶段，核心发展方向从“自动化”向“自主化”加速迈进，形成了多场景突破、多技术协同的发展格局。在生产运营各环节，我国智能工厂自主化能力呈现多维度突破态势：

如在计划排产环节：AI驱动需求预测与多方案模拟，通过评估选择在多种可能下都表现稳健的排产方案，增强计划的鲁棒性与抗风险能力。例如，江苏恒立液压集成多系统数据，通过APS（高级计划与排程系统）预测订单，并利用数字孪生模拟优化排产方案，实现秒级排产与资源精准调度，设备利用率提升25%，订单响应提速60%。

供应链管理环节：融合区块链与大数据分析，实现供应链全链条可视，利用数字孪生模拟各种中断风险，评估不同应对策略，动态构建与提升供应链弹性。例如，徐工集团打造全球数字化供应链管理平台，融合多源数据与AI预测模型，搭建风险预警地图，支持预案仿真与供应网络自动切换，实现自主修复。

仓储物流环节：依托数字孪生平台实现仓储物流仿真推演，结合实时路径规划等智能调度算法，高效调度AGV（自动导引运输车）/AMR（自主移动机器人）等物流装备，实现仓储物流的无人化运作与整体效率动态最优，提升物流响应速度。例如，华润双鹤应用无人驾驶小车与智能调度系统，通过5G与多源定位技术实现跨厂区全天候配送，并与立体库集成，库存周转率提升28%。

经营决策环节：通过RPA与智能体技术实现异常自动识别与处置，大幅提升响应效率与执行力。例如，宁波中集物流应用RPA与智能体技术，实现指标自动比对与异常流程自主触发，响应时效较人工提升70%。

客户服务环节：通过全天候智能客服、产品使用数据反馈与社群交互，实现用户需求的精准捕捉、情感感知与产品迭代的快速响应。例如，方太厨具融合语音识别与知识图谱，通过需求预判模型秒级识别客户意图并建单，业务受理准确率超 98%。

当前，我国智能工厂自主化发展的技术体系呈现“主流夯实、前沿突破”的特点。统计机器学习、深度学习等传统AI技术仍是行业主流，持续提升工业识别、预测和优化等具体问题的执行能力；同时，语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能等前沿领域不断突破，驱动工业智能从弱人工智能向强人工智能迈进，促使智能制造实现路径向机理与智能融合方向转变。

预计未来，随着工业大模型、数字孪生、工业智能体等新技术将在智能工厂广泛深度应用，将推动工厂自主能力全面提升。智能工厂研发、生产、管理、服务全链条数据将实现可信流通和无缝衔接，数据驱动的敏捷研发、智能排产、预测性维护等成为标配，推动产品研发周期缩短20%，设备综合效率（OEE）提升至 80%以上。工业大模型与专业小模型将实现高效协同，工业智能体深度嵌入MES、ERP、PLM等系统，使得工厂具备实时感知、智能分析、自主决策、精准执行的能力，形成感知、决策、执行、优化的完整闭环，推动生产效率和订单响应速度提升30%以上。

六、未来我国智能工厂建设将围绕技术融合、模式创新、生态协同，向更大范围、更高层次持续演进

值得注意的是，虽然目前我国智能工厂梯度培育体系基本形成，在提质降本增效方面取得显著成效，并成为了广大制造业企业推动新技术应用、探索未来制造模式的重要抓手。但总体来看，智能工厂行业发展仍存在短板，其广度、深度仍需进一步拓展。例如，虽然当前人工智能技术在卓越级智能工厂场景的渗透率已超过45%，但仍主要聚焦在质量检测、设备运维、排产调度等点状场景应用，系统性变革潜力尚未有效释放。同时，基础级、先进级工厂智能化深度仍参差不齐，高低层级间差距明显，整体发展均衡性有待提升。