在中国式现代化的宏伟蓝图中，新型工业化是核心支撑，而智能制造则是制造强国建设的主攻方向。从试点示范到规模化普及，我国智能制造已走过十年发展历程，如今正迈入以梯度培育为核心的高质量发展新阶段。工业和信息化部等多部门联合推出的智能工厂梯度培育行动，构建起基础级、先进级、卓越级、领航级四级培育体系，为制造业数字化转型、智能化升级提供了清晰路径。本文将结合政策导向、实践逻辑与评价标准，深度解读智能工厂梯度培育的核心要义与实施方略。

一、智能制造是新时代制造业的必然选择

（一）智能制造的四大核心价值

智能制造作为新一代信息技术与先进制造技术深度融合的产物，正从多个维度重塑制造业发展格局。其一，推动产业技术变革与优化升级，实现产品新型化、高端化发展，筑牢产业竞争力根基；其二，引发产业模式与企业形态根本性转变，重构生产方式与价值流程，助力"中国制造"向"中国创造"、"中国速度"向"中国质量"、"中国产品"向"中国品牌"的三大转变；其三，强化供给与需求的精准对接，提升供给体系对需求变化的适应性，为构建新发展格局提供支撑；其四，通过"两提升、三降低"（提升质量效益、提升生产效率，降低运营成本、降低能耗强度、降低不良品率）推动绿色制造，助力"双碳"目标实现，带动经济社会系统性变革。

（二）全球竞争下的发展紧迫性

当前，主要经济体纷纷将制造业作为构建竞争优势的核心，美国《先进制造业国家战略》、德国《国家工业战略2030》、日本《制造业白皮书》等政策文件均聚焦智能制造领域，形成了全球范围内的战略博弈。我国面临着美西方国家在重点关键领域的竞争打压，推动智能制造自主可控和安全可靠，已成为保障产业链供应链安全、抢占全球产业制高点的迫切需要。

（三）从试点到普及的跨越式发展

十年来，我国智能制造实现了从试点示范到规模化普及的历史性跨越。2015-2018年的试点示范行动奠定基础，305家试点工厂覆盖92个行业；2021-2024年通过典型场景推广，培育出421家示范工厂、5534个优秀场景；截至目前，已建成3万家基础级工厂、1200余家先进级工厂、237家卓越级工厂，形成了多层次、广覆盖的发展格局。在标准建设方面，已发布国家标准472项、国际标准50项，为智能制造规范化发展提供了有力支撑。

二、智能工厂梯度培育体系与实施路径

智能工厂梯度培育行动以"场景化推进、部门联动、央地协同"为原则，根据企业发展实际和转型需求，构建了四级培育体系，形成了"标准体系+智能工厂+解决方案"三位一体的智能制造"升级版"发展模式。

（一）四级培育体系定位与建设重点

1.推动基础级智能工厂大面积普及

基础级智能工厂聚焦产线级、车间级数字化转型，核心任务是部署安全可控的智能制造装备、工业软件和数字基础设施，实现关键生产工序自动化作业和单一业务数据共享。企业需对照智能制造能力成熟度二级及以上标准，开展自评自建，由省级工业和信息化主管部门进行指导与监督。在研发设计方面，重点开展产品、工艺数字化研发设计；生产作业环节实现关键装备和工艺数字化升级与实时监控；经营管理通过信息系统实现采购、销售、库存等数据精准核算。

2.开展先进级智能工厂规模化建设

先进级智能工厂向车间级、工厂级数字化网络化协同迈进，要求实现生产、管理等重点环节集成互通和协同管控。在工厂建设方面，需对工艺路线、产线布局和物流路径进行仿真优化；生产作业环节应用数智技术，实现关键装备异常预警、生产过程精准控制；供应链管理开展数字化协同，实现计划优化与智能配送。先进级工厂需达到智能制造能力成熟度二级及以上，由省级工业和信息化主管部门联合相关部门开展培育认定，其主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平。

3.以卓越级智能工厂打造国内领先标杆

卓越级智能工厂聚焦工厂级系统优化，核心是实现制造各环节集成贯通和综合优化。在建设内容上，强调数据治理与系统建模，推动虚拟工厂建设和数字化交付；研发设计环节实现产品、工艺协同研发与集成仿真；生产管控通过全过程数据综合分析，实现生产计划自动生成、设备全生命周期管理、质量精准追溯等智能协同优化。卓越级工厂需达到智能制造能力成熟度三级及以上，由工信部联合多部门组织培育认定，在国内同行业起到引领带动作用，形成可推广的智能制造解决方案。

4.以领航级智能工厂探索未来制造模式

领航级智能工厂作为最高层级，致力于构建工厂数字孪生系统，实现物理制造过程的精准映射和反馈控制，建立完备的数据治理体系，推动企业数据资产化。在技术应用上，深度融合新一代人工智能等数智技术，探索数据与知识驱动的研发设计创新和生产过程动态优化；在产业带动方面，通过"母工厂"模式复制推广建设经验，推动产业链上下游形成智能制造协同创新生态。领航级工厂需达到智能制造能力成熟度四级及以上，在国家智能制造专家委员会指导下开展培育建设，其主要技术经济指标达到全球领先水平，形成的解决方案实现对外输出并推动行业、国家标准制定。

（二）培育认定机制与组织保障

四级智能工厂的培育认定形成了分层分级、权责清晰的工作体系。基础级实行"企业自评自建+省级指导监督"，先进级由"省级联合认定"，卓越级采取"国家六部委联合认定"，领航级实行"专家委员会指导+国家部委联合建设"，充分调动了各级政府和企业的积极性。

参与梯度培育的企业需满足四项基本条件：一是规模以上工业企业，具有较强市场竞争力；二是近三年经营财务状况良好，无安全环保事故和违法违规行为；三是关键技术装备、工业软件等安全可控，网络安全和数据安全风险可控；四是建立智能工厂统筹规划、建设和运营的组织机制，拥有专业人才队伍。

（三）40个典型场景的实践引导

《智能制造典型场景参考指引（2024版）》在2023年版本基础上优化调整，形成了15个环节、40个典型场景，为企业梯度培育提供了具体指引。新增"全员数字化管理""可持续制造"等新模式，合并"能耗数据监测、能效平衡与优化"等具有梯度特征的场景，拆分"数字基础设施集成"为"先进工业网络应用""工业信息安全管控""工厂数据资源管理"等模块化场景。这些场景覆盖工厂建设、产品设计、工艺设计、生产作业、质量管控、能碳管理、供应链管理等全流程，形成了全方位、多层次的场景应用体系。

三、智能制造成熟度评估与效能测评

智能工厂梯度培育的有效推进，离不开科学完善的评价体系支撑。我国已构建起"智能制造能力成熟度评估+智能制造效能测评"的二元评价框架，为企业精准定位、持续改进提供了标准化工具。

（一）智能制造能力成熟度五级评估

智能制造能力成熟度评估基于GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，构建了覆盖设计、生产、物流、销售、服务等10个方面的评价体系，将成熟度分为五级：一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级）、四级（优化级）、五级（引领级）。

该模型以"人员、技术、资源、制造"四大核心要素为基础，反映了人员将资源、技术应用于制造环节的能力提升过程。一级（规划级）要求企业对智能制造基础条件进行规划，实现核心业务流程化管理；二级（规范级）通过自动化、信息技术改造核心装备和业务，实现单一业务数据共享；三级（集成级）实现装备、系统集成和跨业务数据共享；四级（优化级）通过数据挖掘形成知识模型，实现核心业务精准预测和优化；五级（引领级）基于模型持续驱动业务创新，实现产业链协同和新业态衍生。评估采用现场举证、实地验证的方式，由第三方机构开展标准符合性评估，帮助企业识别短板、明确改进方向。

（二）智能制造效能测评

针对智能制造示范工厂评选中存在的指标体系不明确、测算方法不统一、数据统计口径不一致等问题，我国制定了《智能制造效能通用评测方法》（T/CAMS182-2024），构建了包含49个指标的效能指标池，涵盖管理类、设计类、生产类、质量类、物流类、综合类等六大类别。

核心测评指标包括五大维度：一是生产效率，以订单生产数量与实际执行时间的比值计算，涵盖设计、生产、物流全流程时间；二是研制周期，包括设计周期与生产周期，通过数字化设计应用等手段实现缩短；三是运营成本，涵盖研发、生产、供应链、管理等全链条成本；四是资源综合利用率，通过材料利用率与能源利用效率的平均值衡量；五是产品不良率，即1减去产品一次性合格率。这些量化指标为客观评价智能工厂建设成效提供了统一标准，也为企业持续优化提供了数据支撑。

（三）多维度评估发展质量

智能工厂建设关键绩效指标（KPI）体系涵盖五大类19项指标，全面反映工厂建设的能力提升、价值效益、生产运营效率、可持续发展和推广应用水平。其中，能力提升类包括关键设备数控化率、人工智能技术场景应用比例等；价值效益类包括研制周期缩短率、销售增长率等；生产运营效率类涵盖生产效率提升、产品不良率下降等核心指标；可持续发展类聚焦单位产品能耗降低、二氧化碳排放量降低等绿色指标；推广应用类则关注解决方案向产业链上下游复制推广的成效。

四、实施保障

（一）"1+3+1"推进工作体系

我国构建了"1+3+1"智能制造推进工作体系，为梯度培育行动提供全方位支撑。其中，第一个"1"是一个专家委战略咨询，从战略层面规划和指导符合产业需求的发展路径；第二个"3"是需求侧的智能工厂建设、供给侧的智能制造解决方案攻关，以及围绕供需构建的智能制造标准体系建设；第三个“1”是评估评价体系支撑，覆盖企业应用、服务供给、区域发展等评估评价体系。这一体系实现了需求、供给、评价的闭环管理，确保梯度培育工作有序推进。

（二）政策协同与部门联动

智能工厂梯度培育行动由工业和信息化部联合国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等多部门共同推进，形成了中央政策引导、地方具体实施、企业主体参与的工作格局。2025年度培育工作明确了时间节点：4月30日前完成基础级工厂自评估和复核总结上报，5月15日前完成先进级工厂培育认定名单上报，同时开展卓越级工厂跟踪管理和推荐准备工作，体现了政策执行的精准性和时效性。

（三）人才与技术保障

梯度培育行动高度重视人才队伍建设，要求企业建立智能工厂统筹规划、建设和运营的组织机制，拥有一批智能制造专业人才。在人才培养方面，基础级工厂注重专业人才储备，先进级工厂强化复合型人才培养，卓越级工厂建立完善的人才培养体系，领航级工厂则聚焦领军人才培育并对外提供指导服务，形成了多层次的人才培育体系。在技术保障方面，持续推进关键装备、工业软件、工业操作系统的自主创新与安全可控，为智能工厂建设提供核心支撑。

五、以梯度培育推动智能制造高质量发展

智能工厂梯度培育行动是我国智能制造发展进入深水区后的重大战略举措，它打破了"一刀切"的发展模式，根据企业不同发展阶段提供精准指导，既推动了智能制造的大面积普及，又培育了一批具有全球竞争力的标杆企业。从基础级的数字化改造到领航级的未来制造模式探索，四级培育体系形成了循序渐进、持续升级的发展路径，为制造业转型升级提供了清晰指引。

在全球制造业竞争日趋激烈的背景下，智能工厂梯度培育不仅有助于提升我国制造业的核心竞争力，更能推动形成自主可控的智能制造生态体系，为制造强国建设注入强劲动力。随着标准体系的不断完善、评价机制的持续优化、政策支持的精准发力，我国智能制造将实现从"量的积累"向"质的飞跃"的转变，为中国式现代化提供坚实产业支撑。企业应把握梯度培育机遇，结合自身实际制定升级计划，在数字化转型、智能化升级的浪潮中实现高质量发展。