来源：新华社 / 工业和信息化部（2026-09-17）｜ 分类：行业洞察｜ 地区：国内
摘要
新华社记者调研“十五五”开局之年智能工厂发展，披露我国已累计建成5.6万余家基础级、9000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂。领航级工厂中人工智能渗透业务场景比例超过70%，沉淀垂直领域模型超6000个，并加速向工艺优化、设备管理、人机协同等生产核心场景纵深渗透。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 工业和信息化部、新华社调研；四川天味食品、中国宝武太钢、潍柴动力、京东方、徐工、极氪等企业 |
| 发生时间 | 2026-09-17 |
| 所属领域 | 智能制造、智能工厂、人工智能+制造、十五五 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | “十五五”开局之年智能工厂建设的最新全景数据与政策方向，直接决定未来五年IE岗位的能力要求。 |
核心要点
- 我国已累计建成5.6万余家基础级、9000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂（四级梯度培育）。
- 领航级智能工厂中人工智能渗透业务场景比例超过70%，沉淀垂直领域模型超6000个。
- 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出：到2027年推出1000个高水平工业智能体、打造100个工业领域高质量数据集。
- 案例数据：四川天味食品双流智慧工厂单线产能提升超2倍、人均效能提升超6倍；潍柴动力“AI设计师”可自主完成超1800类研发任务，仿真报告由8小时缩短至几分钟。
- 政策要求三个层面发力——决策层提升大模型驱动工厂自主全局调度能力，数据层建设工业高质量数据集，执行层推进智能体赋能柔性生产。
背景解读
智能工厂是实现智能制造的关键抓手，也是“十五五”规划纲要中“促进制造业智改数转网联、实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程”的核心落点。我国采用四级梯度培育机制：基础级与先进级侧重普及智能制造装备、工业软件与系统解决方案，夯实数字化网络化基础；卓越级与领航级聚焦前瞻布局，推动人工智能、数字孪生等新技术深度应用。这一分层设计的用意在于——既让广大企业特别是中小企业“上得了车”，又让头部企业“跑得快”，避免一刀切。从调研看，当前智能工厂正从“看数据”升级到“管产线”“优设计”“强生态”，AI已成为驱动产业升级的关键变量。但也要看到短板：人工智能在制造业的应用仍以单点试点、浅层落地为主，中小企业改造门槛高、覆盖不足，高端智能装备与核心工业软件自主供给能力仍有缺口，高质量工业数据流通不畅。这正是“数智赋能”从“能用”迈向“好用”“善用”需要跨越的鸿沟。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 智能工厂总量 | 5.6万+ / 9000+ / 500+ / 15 | 基础级5.6万余家、先进级9000余家、卓越级500余家、领航级15家 |
| 领航级AI渗透率 | 超 70% | AI已渗透领航级工厂超七成业务场景，沉淀垂直领域模型超6000个 |
| 2027年政策目标 | 1000个工业智能体 | 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》同时要求打造100个工业高质量数据集 |
| 天味食品改造效果 | 产能×2 / 人均效能×6 | 双流智慧工厂实现配料到入库100%数字化管理与精准溯源 |
与工业工程的关联
智能工厂的每一次升级，本质都是IE方法论的数字化重写。产线平衡从人工测算变为算法动态调度，标准工时从秒表观测变为设备数据自动采集，设施规划从静态图纸变为数字孪生仿真推演。对IE从业者而言，这意味着三个转变：一是数据能力成为基本功，不会用Python处理产线数据的IE将被边缘化；二是工作对象从“工序”扩展到“智能体与人的协同”；三是改善的验证方式从“试生产”转向“仿真先行”。这份调研数据可作为判断企业智能化成熟度的标尺，也是IE学生选择就业赛道时的重要参照。
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：数字孪生
数字孪生（Digital Twin）为物理实体建立实时同步的虚拟映射，在制造业中用于产线仿真、预测性维护与排产优化，是 IE 仿真建模方法在数字时代的延伸。
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原文链接
https://www.miit.gov.cn/xwfb/mtbd/wzbd/art/2026/art_0835acefc45943b6997101a1f6c27a02.html
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