自《2024年度智能工厂梯度培育行动的通知》（以下简称“通知”）发布以来，业界关于智能工厂梯度培育的探讨也逐渐多了起来。通知指出，智能工厂梯度培育是为了贯彻落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》，按照《“十四五”智能制造发展规划》任务部署，构建智能工厂、解决方案、标准体系“三位一体”工作体系，打造智能制造“升级版”。

由此分析，随着《“十四五”智能制造发展规划》任务部署中阶段性目标的完成，智能制造深化发展的基础已经打下。未来五年，中国企业将在现有智能制造发展基础上，实现智能制造能力的再升级，打造中国智能制造的“升级版”。因此，我们认为在即将出台的“十五五”发展规划中，关于智能制造发展的任务描述必定会体现出这一要求，即依托于智能工厂深度改造，加快国产工业软硬件系统的开发部署，不断推动国家智能制造标准体系的优化完善。在此征途中，智能工厂梯度培育工作作为“三位一体”体系开展的支撑点，将是决定新阶段智能制造再升级的基础和重点。

我们将通过系列文章解读《智能工厂梯度培育要素条件》，结合《智能制造典型场景参考指引》指导企业结合自身现状和发展需求，逐步推进智能工厂的升级改造，在未来五年里不断提升企业的智能制造能力，强化企业市场竞争力，并为智能工厂梯度培育申报工作提供参考和创造条件。

一、《智能工厂梯度培育要素条件》解读

《智能工厂梯度培育要素条件》中将工厂划分为基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级，分别聚焦数字化改造、集成优化、系统升级和智能化变革。如果企业要开展智能工厂申报，必须先明确三点：

一是对申报企业资格的几点基础要求：1）应为规模以上且在中国境内注册的独立法人工业企业；2）近三年无重大安全、环保事故及不良信用记录；3）关键技术装备、工业软件等需安全可控，数据风险可控；4）需建立智能工厂统筹规划机制，并配备专业人才团队。‌‌

二是根据自身智能化现状进行申报。建议对照GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》（CMMM）等级评估要求开展，达到CMMM等级评估（二级），可申报基础级和先进级智能工厂；达到CMMM等级评估（三级），可申报卓越级智能工厂；达到CMMM等级评估（四级），可申报领航级智能工厂。‌

三是企业‌申报与认定流程。‌1）‌基础级‌：企业自主建设并自评，向省级工信部门备案；2）‌先进级‌：由省级工信部门联合相关部门认定，并报送工业和信息化部。‌‌3）‌卓越级/领航级‌：需通过工业和信息化部等六部委联合评审认定，且领航级申报需基于卓越级资质。‌‌

二、智能工厂梯度培育等级特征要求

《智能工厂梯度培育要素条件》对不同等级智能工厂申报具体要求是逐级提升。下面按照智能工厂梯度培育要求，我们从基础要求、建设重点、建设内容覆盖环节、各环节建设内容以及建设成效五个方面，对智能工厂梯度培育四个等级进行了梳理和说明。

（1）智能工厂梯度培育基础要求

对于基础级和先进级智能工厂申报，建议企业对照GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》开展等级评估，均需达到CMMM等级评估（二级）。不同之处在于，基础级智能工厂只需通过“智能制造评估评价公共服务平台（https://www.c3mep.cn）”完成线上自评估，达到CMMM二级，并向省级工信部门备案；先进级智能工厂申报则需要完成CMMM评估流程，获得CMMM标准符合性证书（二级），由省级工信部门联合相关部门认定，并报送工业和信息化部。

关于卓越级智能工厂申报，需要完成CMMM评估，获取CMMM标准符合性证书（三级），并通过工业和信息化部等六部委联合评审认定；领航级智能工厂申报则需要获取CMMM标准符合性证书（四级），通过工业和信息化部等六部委联合评审认定，且领航级申报需基于卓越级资质，即领航级智能工厂申报前提是企业先完成卓越级智能工厂资质认证。

表1  智能工厂梯度培育基础要求

（2）智能工厂梯度培育建设重点

从建设纬度看，智能工厂梯度培育建设重点是“由基础到复杂”的逐级深化。根据对智能工厂梯度培育要素条件的梳理，我们对不同等级智能工厂建设重点进行了归纳。

基础级智能工厂：建设重点在于完成网络化连接，并部署必要的装备、软件和系统，实现核心数据采集，关键生产工序实现自动化，以及生产与经营管理的信息化；

先进级智能工厂：要求企业实现网络化协同，实现装备、软件和系统的广泛部署，在数据采集的基础上实现生产经营数据的互通互享，实现生产过程的精准控制，生产与管理实现协同管控，并在重点场景开展智能化应用探索。

卓越级智能工厂：目前已入选的卓越级智能工厂多是行业领先企业。根据新工业网的统计，这些企业中很多都已完成CMMM等级评估，并获得了CMMM标准符合性证书，且大多达到了CMMM三级或四级，在智能制造应用方面有着较为丰富成熟的场景实践。因此，卓越级智能工厂申报要求更高，企业须在装备、软件和系统上完成体系化部署，实现设计、生产到经营管理的集成贯通与分析，实现对生产过程的优化和管控，以及产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，开启探索多场景系统级智能化应用。

领航级智能工厂：截止目前，工信部尚未公布国家领航级智能工厂的名单，而智能工厂梯度培育要素条件已经明确，申报领航级智能工厂必须具备卓越级智能工厂资质，即从现有的卓越级智能工厂中选取申报，这些企业都是行业领军或龙头企业，在国内乃至全球都有着较高的行业知名度，智能化水平在全球顶尖。对于领航级智能工厂的申报，要求在实现网络化协同基础上，探索人工智能与制造全过程深度融合，实现全流程、全环节的数据深度分析应用，聚焦新兴技术理念，推动研发范式创新，探索未来制造模式。这类企业必须在行业具有极大影响力和极高的行业示范性，能带动产业模式和企业形态变革。

表2  智能工厂梯度培育建设重点‌

（3）智能工厂梯度培育建设内容覆盖环节

从覆盖环节看，智能工厂建设内容有其关注重点。基础级智能工厂建设要求至少覆盖生产作业环节；先进级智能工厂建设内容至少覆盖生产作业、生产管理、运营管理三个环节；卓越级智能工厂原则上应覆盖工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理和运营管理五个环节；领航级智能工行须覆盖工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理和运营管理全部五个环节。

对照来看，在CMMM评估体系中，生产是不可裁剪的能力域，其包含采购、计划与调度、生产作业、设备管理、安全环保、仓储配送以及能源管理7个能力子域，也是评估的重点。

表3 智能工厂梯度培育建设内容覆盖环节

（4）智能工厂梯度培育各环节建设内容

各环节建设内容是对前面建设重点的细化，从基础级到领航级，智能工厂梯度培育各环节建设内容环环递进，逐步深化。

1）工厂建设

基础级智能工厂：开展产线级、车间级数字化规划与建设，部署安全可控的装备、软件、系统和基础设施；

先进级智能工厂：开展车间级、工厂级数字化规划与建设，广泛部署安全可控的相关装备、软件和系统，同时要求对工艺路线等进行仿真。

卓越级智能工厂：开展工厂整体数字化规划与建设，推动车间级或工厂级数字孪生建设，对工厂进行系统级建模和优化，体系化部署安全可控相关装备、软件和智能系统，支撑构建各类智能化场景。

领航级智能工厂：开展企业生产全环节和业务全流程高精度、多尺度建模，推动企业级数字孪生建设，实现复杂系统实时仿真分析与优化、决策指令及时反馈下达和精准执行。

2）研发设计

基础级智能工厂：开展产品、工艺数字化研发设计；

先进级智能工厂：开展产品、工艺的数字化研发设计和仿真迭代，应用数字化设计工具，实现产品设计、工艺设计数据统一管理和协同；

卓越级智能工厂：开展产品、工艺建模分析等，集成贯通产品全生命周期数据，实现产品、工艺优化与迭代；开展智能化辅助设计，构建产品设计库、工艺知识库，减少基础性、重复性设计工作；

领航级智能工厂：开展研发方式变革，实现生成式设计等，显著提升研发效率和创新能力；开展产品全生命周期高效协同和智能优化，实现需求主动感知等，驱动产品价值延伸和升级。

3）生产作业

基础级智能工厂：开展关键装备数字化改造，促进工艺优化升级，实现关键装备、系统的网络化连接和实时监控，以及关键生产工序自动化；

先进级智能工厂：开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键装备异常预警等；

卓越级智能工厂：开展生产全过程综合优化提升，构建柔性可重构制造单元、产线，进行过程控制等数据在线实时监测和分析应用；开展人工智能技术应用，提升生产过程智能化水平；

领航级智能工厂：开展工艺创新突破，通过智能制造装备与数字技术深度融合实现极端尺寸等制造，拓展制造能力边界；推动生产方式变革，围绕工艺等提升自感知等能力，实现换产零切换等。

4）生产管理

基础级智能工厂：应用信息系统，对作业计划等进行管理，实现关键生产过程精益化；

先进级智能工厂：通过对生产过程等进行数字化集成管控，应用数据分析工具，实现高效辅助计划排产等，并开展安全能源环保数字化管控；

卓越级智能工厂：开展数字化生产管理，集成打通 “人、机、料、法、安、能、环” 数据，动态优化生产计划与车间排产等，进行高效精细管理；开展生产过程综合智能化管控，实现生产管理全局优化；

领航级智能工厂：开展生产管理方式智能化变革，通过计划排产等自组织、自优化，实现生产过程零浪费等；开展生产模式创新，形成共享制造等新模式。

5）运营管理

基础级智能工厂：应用信息系统，对采购等进行管理，实现经营数据精准核算和绩效指标量化评估；

先进级智能工厂：通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通，应用数字化管理工具，实现成本有效管控等，开展供应链数字化管理；

卓越级智能工厂：开展企业经营活动数智化赋能，基于数据综合分析实现精益管理等应用；开展智能化经营，实现企业经营状态及时感知和快速精准决策；

领航级智能工厂：构建运营管理智能体，实现财务管理等关键业务流程的少人化、无人化；推动企业形态变革，实现网络化、分布式管理，催生新型商业模式，构建价值共创的产业生态。

表4  智能工厂梯度培育各环节建设内容

维度	基础级智能工厂	先进级智能工厂	卓越级智能工厂	领航级智能工厂
各环节建设内容	工厂建设：开展产线级、车间级数字化规划与建设；部署安全可控的相关装备、软件、系统和数字基础设施	工厂建设：开展车间级、工厂级数字化规划与建设；对工艺路线等进行仿真；广泛部署安全可控的相关装备、软件和系统	工厂建设：开展工厂整体数字化规划与建设，对工厂进行系统级建模和优化，推动车间级或工厂级数字孪生建设，与真实工厂进行实时数据交互；体系化部署安全可控相关装备、软件和智能系统，建设高性能网络、算力等数字基础设施，支撑构建各类智能化场景	工厂建设：推动企业级数字孪生建设，开展企业生产全环节和业务全流程高精度、多尺度建模，实现复杂系统实时仿真分析与优化、决策指令及时反馈下达和精准执行
	研发设计：开展产品、工艺数字化研发设计	研发设计：开展产品、工艺的数字化研发设计和仿真迭代，应用数字化设计工具，实现产品设计、工艺设计数据统一管理和协同	研发设计：开展产品、工艺建模分析等，集成贯通产品全生命周期数据，实现产品、工艺优化与迭代；开展智能化辅助设计，构建产品设计库、工艺知识库，减少基础性、重复性设计工作	研发设计：开展研发方式变革，实现生成式设计等，显著提升研发效率和创新能力；开展产品全生命周期高效协同和智能优化，实现需求主动感知等，驱动产品价值延伸和升级
	生产作业：开展关键装备数字化改造，促进工艺优化升级，实现关键装备、系统的网络化连接和实时监控，以及关键生产工序自动化	生产作业：开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键装备异常预警等	生产作业：开展生产全过程综合优化提升，构建柔性可重构制造单元、产线，进行过程控制等数据在线实时监测和分析应用；开展人工智能技术应用，提升生产过程智能化水平	生产作业：开展工艺创新突破，通过智能制造装备与数字技术深度融合实现极端尺寸等制造，拓展制造能力边界；推动生产方式变革，围绕工艺等提升自感知等能力，实现换产零切换等
	生产管理：应用信息系统，对作业计划等进行管理，实现关键生产过程精益化	生产管理：通过对生产过程等进行数字化集成管控，应用数据分析工具，实现高效辅助计划排产等，并开展安全能源环保数字化管控	生产管理：开展数字化生产管理，集成打通 “人、机、料、法、安、能、环” 数据，动态优化生产计划与车间排产等，进行高效精细管理；开展生产过程综合智能化管控，实现生产管理全局优化	生产管理：开展生产管理方式智能化变革，通过计划排产等自组织、自优化，实现生产过程零浪费等；开展生产模式创新，形成共享制造等新模式
	运营管理：应用信息系统，对采购等进行管理，实现经营数据精准核算和绩效指标量化评估	运营管理：通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通，应用数字化管理工具，实现成本有效管控等，开展供应链数字化管理	运营管理：开展企业经营活动数智化赋能，基于数据综合分析实现精益管理等应用；开展智能化经营，实现企业经营状态及时感知和快速精准决策	运营管理：构建运营管理智能体，实现财务管理等关键业务流程的少人化、无人化；推动企业形态变革，实现网络化、分布式管理，催生新型商业模式，构建价值共创的产业生态

（5）智能工厂梯度培育建设成效

智能工厂梯度培育建设需结合《智能工厂建设关键绩效指标参考》、 T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》进行成效评估。

基础级智能工厂：要求主要技术经济指标应高于省（区、市）同行业平均水平；

先进级智能工厂：要求主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平，同时在省（区、市）同行业起到引领带动作用；

卓越级智能工厂：要求主要技术经济指标应处于国内同行业领先水平，其中应用人工智能技术场景比例不低于 20%。在行业应用层面，要在国内同行业起到引领带动作用，带动供应链上下游协同开展数智化升级；在解决方案层面，能培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案；在标准体系层面，能探索构建企业智能制造 “标准群；同时培养一批智能工厂建设和运营人才；

领航级智能工厂：要求主要技术经济指标全球领先，其中应用人工智能技术场景比例不低于 60%，打造全球领先的应用标杆。在行业应用层面，通过 “母工厂” 等方式推动工厂建设经验复制推广，引领产业链上下游形成智能制造协同创新生态；在解决方案层面，培育的智能制造解决方案实现对外输出；在标准体系层面，形成较为完善的企业智能制造 “标准群”，推动形成行业、国家标准；同时培养智能制造领军人才，对外提供智能工厂建设和运营指导或服务；

表5  智能工厂梯度培育建设成效

维度	基础级智能工厂	先进级智能工厂	卓越级智能工厂	领航级智能工厂
建设成效	参考相关指标和方法评估，主要技术经济指标应高于省（区、市）同行业平均水平	参考相关指标和方法评估，主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平	参考相关指标和方法评估，主要技术经济指标应处于国内同行业领先水平，其中应用人工智能技术场景比例不低于 20%	参考相关指标和方法评估，主要技术经济指标全球领先，其中应用人工智能技术场景比例不低于 60%
		在省（区、市）同行业起到引领带动作用	在国内同行业起到引领带动作用，带动供应链上下游协同开展数智化升级	打造全球领先的应用标杆，通过 “母工厂” 等方式推动工厂建设经验复制推广，引领产业链上下游形成智能制造协同创新生态
			培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案，探索构建企业智能制造 “标准群”	培育的智能制造解决方案实现对外输出，形成较为完善的企业智能制造 “标准群”，推动形成行业、国家标准
			建立较为完善的智能制造复合型人才培养体系，培养一批智能工厂建设和运营人才	培养智能制造领军人才，对外提供智能工厂建设和运营指导或服务