全國只有15家上榜！它們為什么能代表最高標準？

　　文/馮玲玲

　　工信部等六部門11月27日正式公布首批15家領航級智能工廠名單，其中涵蓋裝備制造、原材料、電子信息、消費品等多個關鍵行業。

　　何為領航級智能工廠？根據工信部相關負責人表述，領航級智能工廠融合了新一代信息技術、先進制造技術、精益管理理念等，代表了我國制造業智能化的最高標準。

　　隨著首批15家領航級智能工廠名單的公布，我國智能制造體系正實現一次關鍵跨越。在數字化、網絡化的基礎上，進一步邁向以人工智能深度應用為特征的智能化新階段。

　　圖源：工信部官網

　　打造智能工廠“金字塔”

　　領航級智能工廠的設計打造，源于今年6月工信部等六部門聯合開展的智能工廠梯度培育行動。

　　該行動按照《智能工廠梯度培育要素條件(2025年版)》，將智能工廠劃分為四個層級：基礎級、先進級、卓越級和領航級。

　　中國電子信息產業發展研究院新型工業化研究所研究室主任王夙接受采訪時表示，四個層級對應企業在智能制造發展路徑上的不同階段，這種層層遞進的設計既各有側重，又目標清晰，為企業指明了智能化轉型的明確方向。具體來看：

　　基礎級主要面向剛起步的企業，引導它們完成從“有設備”到“用數據”的基礎轉變。這一層級鼓勵企業自評自建，降低門檻，旨在提高智能化普及率，讓更多企業邁出智能化轉型的第一步。

　　先進級要求企業實現系統協同，具備一定的行業影響力。這一層級由地方主管部門和集團企業組織認定，強調區域示范作用。

　　卓越級要求企業具備智能化的優化能力，能在全國范圍內成為示范引領者。

　　領航級作為最高層級，聚焦未來制造模式的探索，強調“全球領先”目標和對人工智能的深度應用。

　　卓越級和領航級都通過專家評審、現場核查等嚴格機制進行遴選，確保高質量和行業引領性。

　　最高標準引領產業新方向

　　《智能工廠梯度培育要素條件(2025年版)》為領航級智能工廠設定了嚴苛的“準入門檻”，要求領航級智能工廠在建設成效上要求主要技術經濟指標全球領先。

　　其中，人工智能技術應用場景比例不低于60%，遠高于卓越級20%的要求。

　　在建設內容上，領航級智能工廠必須覆蓋工廠建設、研發設計、生產作業、生產管理、運營管理全部五個環節。

　　從技術融合的角度看，領航級工廠所要實現的包括人工智能與制造深度耦合，工業互聯網+數字孿生+算力基礎設施的融合應用，從產品全生命周期到供應鏈全鏈條的全環節協同。

　　技術融合的深度決定了領航級工廠的核心競爭力。以此次入選的南鋼為例，通過數字孿生與人工智能支撐特殊鋼定制化生產，訂單準時達成率達98.5%，新產品研發周期較傳統模式縮短50%；徐工通過人工智能驅動的研發與制造模式提升全球定制能力，訂單交付周期縮短55%。

　　除了技術突破，領航級工廠更在管理與商業模式上實現創新。

　　這些工廠普遍打造了運營管理智能體，驅動市場營銷、產品服務、供應鏈管理等關鍵流程少人化、無人化，生產過程實現零浪費、零庫存、零排放，形成低碳、共享、凈零制造的可持續模式。

　　同時，領航級工廠還肩負通過“母工廠+復制推廣”機制，引領產業鏈上下游協同創新的使命。

　　王夙表示，領航級工廠多聚焦高端裝備、核心零部件、新一代信息技術等戰略性產業，不僅是我國技術領先力的體現，更是提升中國制造全球價值鏈地位的關鍵平臺，具有可以幫助中國制造業打造全球標桿、成為創新擴散中心、支撐高端產業自主可控、引導資本與政策聚焦等多重作用。

　　推動更多企業邁向智能化

　　首批領航級工廠的誕生，背后是我國智能工廠建設取得的顯著成效。

　　官方數據顯示，“十四五”以來，我國已建成3.5萬多家基礎級、7000多家先進級、230多家卓越級智能工廠，形成了扎實的智能化轉型基礎。

　　僅以卓越級工廠為例，數百家工廠改造升級后，產品研發周期平均縮短28.4%，生產效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均減少20.4%，智能化轉型的價值得到充分驗證。

　　然而，如何推動更多企業邁向智能工廠，仍是一個亟待解決的問題。

　　值得一提的是，智能工廠并非大企業的專屬話題。根據統計，我國50多萬家的規上制造業企業中，中小企業占絕大多數，且大部分都是民營企業，是我國制造業轉型升級的重要力量。但對于這些企業而言，智能工廠建設仍面臨著資金、技術、人才等多方面挑戰。

　　中國電子信息產業發展研究院產業政策研究所助理研究員李沐齋認為，政府引導、供給賦能、龍頭帶動、梯度培育，是推動企業邁向智能工廠的關鍵。

　　具體而言，政府應發揮引導作用，通過政策支持，幫助企業明確智能化升級的方向和路徑。

　　同時，要強化智能制造裝備、工業軟件、系統等開發和利用，加快培育智能制造系統解決方案供應商。

　　龍頭企業應發揮帶動作用，形成大中小企業協同的產業生態。企業自身也要循序漸進，基于業務發展需求，通過逐步替換、升級制造環節和工藝來積累經驗，逐漸向更高層級的智能工廠邁進。