智能工厂作为制造业数字化转型与智能化升级的核心载体，是新一代信息技术、先进制造技术与先进管理理念深度融合的关键实践阵地。《智能工厂发展报告（2025年）》系统梳理了我国智能工厂发展的总体态势、行业路径、区域特色、技术支撑与未来图景，为把握产业变革趋势、科学制定发展策略提供了权威参考。

一、总体趋势：四重驱动和五大演进方向

我国智能工厂建设已迈入规模化推进与前沿探索并行的新阶段，在产业升级、需求变化、技术变革与国际合作四重核心驱动力的共同作用下，正经历系统性、深层次的模式变革。

从驱动因素来看，全球制造业增速放缓倒逼我国制造业从“量的增长”转向“质的提升”，中高技术制造业全要素生产率与前沿国家的差距成为产业升级的核心诉求；市场需求向个性化、多样化加速转变，产品迭代周期缩短至月级甚至周级，传统预测驱动型生产模式难以为继，敏捷响应成为企业生存关键；人工智能技术在语言大模型、多模态模型等领域的突破，推动工业智能从弱智能向强智能跨越，为制造系统变革提供了核心技术支撑；全球产业布局重构背景下，我国制造业需从“产品出口”转向“能力输出”，智能工厂成为构建“全球制造枢纽”的重要支撑。

在此背景下，智能工厂呈现五大核心演进方向：

一是工厂建设从物理实体建设向多层级知识融合的虚实融合孪生工厂演进，数字孪生实现从局部单元到全要素全流程延伸，从可视化向动态风险预警深化；

二是研发设计从经验依赖的传统模式转向数据+模型驱动的智能生成范式，跨领域协同与多目标智能优化成为核心特征，创成式设计应用占比已从13%升至26%；

三是生产作业从局部有限柔性迈向全域可重构柔性制造，通过软硬件模块化、多模态融合感知与风险自适应运维，实现生产过程的精准控制与快速调整；

四是生产管理从局部静态调度升级为全要素动态优化，依托AI驱动的预测性排产与全局协同物流，实现资源配置的实时优化；

五是运营管理从数据辅助决策跃升为智能决策主动服务，智能体驱动自主执行、客户需求实时感知与供应链韧性优化成为新亮点。

二、行业实践：四级体系下的差异化发展格局

自2024年六部门联合实施智能工厂梯度培育行动以来，我国已构建起基础级、先进级、卓越级、领航级四级联动的发展体系，形成覆盖广泛、特色鲜明的行业实践格局。

图 1 2024-2025 年智能工厂建设情况

从建设规模来看，我国智能工厂建设已初具规模：培育15家领航级智能工厂培育对象，建成500余家卓越级、8000余家先进级、3.5万余家基础级智能工厂，覆盖超过90%的制造业行业大类，卓越级智能工厂更是覆盖34个行业大类、108个行业中类，从试点示范全面走向行业普及。500余家卓越级智能工厂累计建设优秀场景近5000个，生产作业与生产管理环节场景占比达62%，决策类场景占比74%，标志着智能工厂建设从感知层向认知与决策层深度迁移。

图 2 2024-2025 年卓越级智能工厂场景分布

图 3 2024-2025 年卓越级智能工厂行业分布

图 4 2024-2025 年原材料行业卓越级智能工厂重点建设场景

从行业差异化路径来看，各领域立足自身特征形成鲜明发展模式：

（1）原材料行业：以“安稳长满优”为核心，聚焦全局优化，钢铁行业通过机理与数据融合实现高精度控制，石化化工行业强化主动安全与全流程管控，数字孪生工厂成为全要素协同优化的关键载体；

• 江阴兴澄特种钢铁：整合危险源、应急资源与预案至数字孪生平台，依托视觉算法实现安全实时预警，同时开发合金投料等机理与AI融合模型，成分命中率提升至98%以上。

  
  

• 南京钢铁：构建料场至成品垛位的全工序孪生体，融合设备与物料实时数据，工序能耗降低3%，质量成本下降10%。

  
  

• 本钢板材：搭建覆盖电、水、煤气等多介质的智慧能源平台，单位产值综合能耗下降6%。

  
  

• 巨化集团：通过MPC算法与多模态工况识别，在DCS上层构建全流程模型控制器，装置平稳率提升至99%，逼近零手动操作。

  
  

• 中石化金陵分公司：构建安全风险分级管控和隐患排查治理双预防数智化平台，AI自动识别危险行为并生成处置方案，实现风险闭环管控。

  
  

• 广东石化：基于HYSYS与OTS模拟仿真软件搭建26套装置仿真系统，实现全流程虚拟测试与参数优化。

（2）装备制造行业：向“制造+服务”转型，汽车行业推动跨地域研发协同与柔性生产，船舶行业强化数字化设计与船岸一体化运维，研发设计与生产制造一体化成为核心趋势；

• 赛力斯汽车：构建一体化研发体系与全球协同研发平台，开展实时并行交互研发，缩短新车型上市时间。

  
  

• 五菱汽车：通过工艺解耦和产线重构打造可重构制造岛，支持8种车型混流生产，满足多维度柔性制造需求。

  
  

• 理想汽车：自建Mind GPT大模型，依托车联网平台构建智能主动服务体系，实现售后服务从“被动响应”向“智能感知、精准干预”转变。

  
  

• 武昌船舶：构建全三维生产设计模型并生成三维作业指导书，实现船机电多专业协同设计与建造工艺前置优化。

  
  

• 武汉船用机械：打造排程优化引擎并与相关系统集成，开展智能规划排程与资源调度，订单按期履约率显著提升。

  
  

• 招商局重工：建设船舶智能运营平台，通过卫星通讯实时采集航行监测、机舱运行等数据，实现船舶状态远程监控与预测性维护。

（3）消费品行业：以质量管控与敏捷响应为重点，医药行业突出全流程可追溯与合规性，家电行业聚焦柔性换产与用户需求快速响应，支撑多品种小批量生产；

• 恒瑞医药：依托MES系统实现全流程质量数据闭环，问题定位效率提升80%，超50%医药企业应用AI模型优化关键工艺参数。

  
  

• 华润双鹤：建设智慧仓储管理系统与智能无人配送系统，与制造执行系统、药品追溯平台集成，仓储数据流与实物流实时同步率达100%。

  
  

• 博腾制药：建立工程放大模拟系统，为超80个项目提供工艺评估与优化支持，研发周期缩短63%。

  
  

• 海尔智慧电器：将单一长流水线改造为模块化组装线和柔性化单元线，结合智能排产系统，满足113种不同型号热水器的生产需求。

  
  

• 格力电器：打造平台化设计体系，应用数据主线、可制造性分析等技术，新产品设计周期从65天缩短至35天，开发速度提升45%。

（4）电子信息行业：构建高精度快响应体系，智能终端行业依托AI实现研发快速迭代与柔性生产，新型显示行业强化设备可靠运行与能源集约管理，技术创新驱动特征显著。

• 海康威视：引入AI大模型开展智能研发，每小时迭代生成超百个设计版本，创意发散效率提升5倍以上，产品概念设计提效40%。

  
  

• 联想天津工厂：集成APS系统、MES等系统，实现不同产品和订单程序在60多个工站的零切换换线。

  
  

• 浪潮电子：建设质量大数据系统，覆盖供方物料、生产制程、出货检测等全领域质量监控，实现全生命周期质量信息追溯。

  
  

• 华星光电：构建基于AI的虚拟验证与孪生平台，融合大模型实现工艺参数智能推荐与设备联动仿真，提升单位资产产出效益。

  
  

• 海信：搭建设备故障预测与健康管理平台，应用循环神经网络等算法，平均故障修复时间降低30%。

  
  

• 京东方：构建全域能源数字平台，实现全厂能流毫秒级追踪及相关系统AI调优，每年节约电费数千万元。

  
  

三、区域发展：多极协同下的差异化布局特色

我国智能工厂建设已实现全国31个省（区、市）全覆盖，各地立足产业禀赋形成“东部引领、中部突破、多极协同”的发展格局，区域特色与比较优势凸显。

环渤海地区：以央企引领与产业链协同为核心，北京凸显高端产业创新优势，装备制造与电子信息行业占比领先全国，多元所有制主体均衡参与；山东依托坚实传统工业基础，原材料与消费品行业智能工厂占比突出，形成国企与民企双轮驱动格局。

中部地区：聚焦转型与培育双向发力，湖南依托工程机械等国家级产业集群，装备制造业智能工厂占比达68.8%，民营企业活跃度高；湖北则在光电子等新兴产业领域形成集聚优势，大型企业与国有企业发挥核心带动作用。

珠三角地区：外向型经济特征显著，广东聚焦电子信息与消费品行业，三资企业占比达31.8%，形成“外资引领、民企主导、央企支撑”的多元动力结构，产业高端化与专业化特征鲜明。

长三角地区：政策引领与开放创新并举，江苏卓越级智能工厂数量达67家，位居全国第一，装备制造业根基雄厚；浙江以民营经济为核心，消费品行业占比领先，梯度培育成效显著；上海依托对外开放优势，三资企业与装备制造业占比突出，构建国际化智能生态。

成渝地区：双核联动软硬结合，四川电子信息产业优势明显，多元主体协同推进；重庆以汽车制造集群为核心，装备制造业占比达50%，大型民央企双轮驱动转型。

四、技术产业：深度融合构建智能韧性工业新基座

智能工厂的快速发展离不开技术、装备、软件、模型的深度协同，制造系统正经历从传统分层架构向新型扁平架构的重构，为智能化发展提供坚实支撑。

在关键技术方面，人工智能成为第一大技术集群，占卓越级智能工厂突破应用技术的近20%，计算机视觉、搜索优化算法、大模型技术在质量检测、排产调度、研发设计等场景广泛应用；仿真模拟与数字孪生技术应用达677项，成为集成度最高、辐射面最广的核心技术，实现与人工智能的互促共进。

核心装备方面，卓越级智能工厂关键设备数控化率平均达97.9%，智能仓储设备（1347台/套）与工业机器人（1331台/套）总量居前，五轴加工中心、视觉检测系统等高端装备实现智能化集成，支撑柔性制造与高精度生产；AGV/AMR、协作机器人等形成完整柔性生产单元，推动生产模式从刚性大规模生产向柔性混线生产转型。

软件系统方面，卓越级智能工厂累计突破应用关键软件/系统7188项，覆盖全价值链环节，生产作业与生产管理类软件占比超56%；工业互联网平台、APS、WMS等系统实现纵向集成与横向协同，打破“信息孤岛”；工业智能体与人工智能数字员工初现端倪，推动管控模式从流程经验向智能决策转变。

智能模型方面，累计应用模型6546个，数据驱动模型占比61%，分类识别、预测性模型广泛应用；融合模型成为增长极，机理引导、数据校准、知识增强的复合型模型快速发展；可解释性与可信度成为高阶需求，可信人工智能治理体系加速构建。

五、未来展望：迈向自主制造与生态协同新图景

报告指出，智能工厂已从单点突破走向普及推广与前沿探索新阶段，未来将围绕“数据驱动、软硬协同、自主演进、生态共赢”主线，向更大范围、更高层次演进。

一是全面推广加速，未来五年基础级、先进级智能工厂将实现规上工业企业数字化转型基本普及，卓越级、领航级智能工厂将推动全生命周期集成互通，高价值成熟场景全面推广；

二是智能变革深化，工业大模型、数字孪生、工业智能体深度应用，推动工厂自主能力全面提升，产品研发周期缩短20%，设备综合效率提升至80%以上，生产效率与订单响应速度提升30%以上；

三是模式创新突破，研发模式、生产方式、管理模式全方位变革，制造系统向新型扁平架构演进，柔性制造、零缺陷制造、弹性供应链等未来制造模式逐步成型；

四是生态协同升级，从单厂建设走向“平台+集群”协同，形成“龙头引领、集群支撑、链式协同”的产业生态，“智能工厂母工厂”将带动先进制造能力向产业链上下游赋能，构建全球韧性制造网络。

《智能工厂发展报告（2025年）》清晰勾勒出我国智能工厂发展的全景图景：在政策引导与市场驱动下，四级培育体系不断完善，行业差异化路径日益清晰，区域协同格局持续优化，技术产业支撑不断夯实。

随着人工智能等新技术的深度融合与生态协同的持续深化，智能工厂将成为制造强国建设的核心支撑，推动我国制造业从“自动化”迈向“自主化”，在全球产业竞争新格局中塑造核心优势，为全球制造业转型贡献中国智慧与中国方案。