//工作人員在零碳智造工廠測試區檢查自動化設備。（新華社記者 趙子碩 攝）

在中國經濟轉型的浪潮中，人工智能（AI）、大數據、物聯網等新一代技術與龐大的制造業持續碰撞與融合，一大批智能工廠正從藍圖變為現實。這種碰撞不僅重塑了生產范式，更成為推動產業升級、培育新質生產力的核心引擎。

工信部數據顯示，目前全國已建成3萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、230余家卓越級智能工廠，智能工廠梯度培育行動取得了初步成效。據了解，這些卓越級智能工廠分布在31個?。▍^、市），覆蓋了超過80%的制造業行業大類。近日，記者走進多家卓越級智能工廠，看看智能生產線如何高效生產，又給行業發展帶來哪些新氣象。

一、智能化轉型加速

中集環科智能工廠里數字技術正重塑傳統制造。

在數字孿生/仿真系統中，實時動態模擬在建新車間一舉一動，甚至能對有軌制導車輛（RGV）的路徑規劃進行智能預警，確保每一次物料運輸都遵循最優軌跡；射線檢測室內，AI輔助系統成為工程師的“智慧眼”，通過深度學習算法對焊縫無損檢測影像進行智能評片，讓細微缺陷無所遁形；?；穮^域，AI化身24小時在線的“安全教官”，當發現未完成靜電釋放者，立即“點名”警告，為高危場景構筑數字化防護屏障。

“這樣的智能場景共有27個，它們像精密咬合的齒輪，通過物聯網、大數據、AI、5G等技術，實現交期縮短30%、一次性裝配合格率提升10%、檢驗效率提升50%?！敝屑h科創新技術平臺總監孟慶國向記者介紹稱。

綜合開發研究院（中國·深圳）財稅貿易與產業發展研究中心主任韋福雷接受證券時報記者采訪時表示，中國正以智能工廠為支點，不斷推動制造業從“規模紅利”到“價值紅利”的發展，智能工廠將成為觀察中國制造轉型升級的重要窗口。

亞威股份的轉型則凸顯了另一種產業變革模式。

在亞威股份的智能車間里，智能化柔性加工生產線自動排產、有序作業，智能倉儲系統集中配送物料至作業場所，通過隨處可見數字看板，工廠實現了機床制造全過程的透明化管理。這個老牌機床企業，如今已建成國內首批卓越級智能工廠，其轉型歷程恰是中國制造業實現突破的微觀樣本。

亞威股份的數字化躍遷分為四個階段：2005年啟動產品生命周期管理（PLM）系統實現研發數字化，將圖紙管理效率提升40%；2010年上線企業資源計劃（ERP）系統打通全流程管理，存貨周轉效率提升36%；2016年部署生產信息化管理系統（MES）實現生產執行可視化，產品不良率下降22%；2019年推出“亞威智云”工業互聯網平臺，推動1500家企業設備上云。

“產業政策支持推動數字化進程在企業的車間里轉化為實實在在的生產效率提升”。韋福雷指出，當前，通過持續加大對高端技術的研發和創新投入，中國制造業加速向技術密集型、智力密集型轉型，創新能力和國際競爭力持續提升。

二、應用場景擴圍

從政策維度看，這些企業的突破并非偶然。一系列制造業轉型升級政策的推進、地方政府對智能制造的扶持，均為轉型提供了制度保障。

工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌在近日舉行的2025智能制造系統解決方案大會上表示，面對人工智能、數字孿生等新一代技術浪潮，應緊抓戰略機遇，加快建設創新引領、安全可靠、開放協同的解決方案體系。其中，要強化技術融合，打造具備自學習、自決策能力的行業解決方案，推動企業研發、生產、管理全流程智能化轉型。

孟慶國告訴記者，中集環科罐箱綠色柔性管控智能工廠項目，綜合應用了AI、5G、物聯網、云計算、數字孿生等新一代數字技術，形成了數十個具有行業示范意義的場景解決方案。其中，工廠通過應用數字孿生技術，對新產線的工藝布局進行模擬仿真，識別瓶頸工序，均衡節拍，實現生產效率最優化。

韋福雷認為，中國智能工廠的領先，不僅在于技術應用的廣度，更在于場景落地的深度。單個企業的技術突破正通過生態網絡產生乘數效應，形成“點上突破、面上擴散”的產業升級路徑。

據工信部統計，目前，卓越級智能工廠分布在全國31個?。▍^、市），覆蓋超過80%的制造業行業大類，共建設智能倉儲、在線智能檢測、產品數字化研發設計、智能排產調度、質量追溯與分析改進等優秀場景近2000個，工廠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%，提質增效降碳成效顯著，代表了我國制造企業數字化轉型、智能化升級的領先水平。

三、積極擁抱價值競爭

智能工廠的價值，遠不止生產效率的數字變化。

對亞威股份而言，智能制造帶來的是商業模式的革新——公司已經從單純銷售機床，逐步形成了“硬件+軟件+云服務+集成+咨詢規劃”的全方位解決方案和生態系統，匯聚了電氣自動化、機械裝備及工業信息化等多領域的專業技術人才。公司的經驗和模式在多個領域廣泛應用，服務過百家知名企業，提升了智能制造解決方案的行業影響力。

站在轉型深水區，中國智能工廠的前路既有光明前景，也面臨嚴峻挑戰。韋福雷認為，中國制造業必須從“量的擴張”轉向“質的提升”，從“價格競爭”轉向“價值競爭”。

人才體系重構是當務之急。韋福雷指出，智能制造需要的不僅是高端研發人才，更是掌握數字工匠技能的應用型人才，這種人才結構的優化將決定轉型的深度。

核心技術攻堅亟待突破?！皵底只D型是個長期、系統性、逐步迭代的過程。”孟慶國表示，公司積極推動新一代人工智能等數智技術與制造全過程的深度融合，實現裝備、工藝、軟件和系統的研發與應用突破，推動研發范式、生產方式、服務體系和組織架構等創新，探索未來制造模式，帶動產業模式和企業形態變革，助力公司實現卓越經營、高質量發展的遠景目標。

全球生態構建是更高追求。工信部公布的數據顯示，當前，我國累計發布469項智能制造國家標準、50項國際標準，6500余家智能制造系統解決方案供應商服務范圍涵蓋全部制造業領域。

“我國更側重于應用，但是在標準制定、國際組織的話語權、國際專利等方面仍有很大的提升空間?！表f福雷建議，在未來發展中，中國制造業需要依靠應用端的先行、先試、先發優勢，進一步加快主導制定一些領域的國際標準，以智能化轉型爭奪全球價值鏈話語權。（證券時報記者 吳少龍）

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