在卓越级智能工厂申报评审体系中，AI智能应用场景占比≥20% 是核心硬性指标，也是历年申报扣分、驳回的重灾区。大量企业因混淆“传统自动化”与“人工智能应用”、对场景判定标准理解偏差、重复统计场景、将基础信息化功能冒充AI功能，导致指标不达标，错失申报机会。

本文结合工信部及各省市评审规则、现场核查标准、海量申报案例，对24类官方认可的有效AI场景进行全维度拆解，明确每类场景的技术定义、合格判定依据、落地典型案例，同时区分“合规AI应用”与“伪AI应用”，配套申报佐证材料要求，为企业梳理AI场景、准备申报材料、整改优化智能化系统提供完整实操指引。

本文适用范围：卓越级智能工厂、智能制造能力成熟度CMMM 3级及以上评估、智能制造标杆企业申报、现场核查自查等全场景。

一、研发设计类AI场景（高价值加分项，评审认可度高）

场景1：AI辅助三维设计/自动建模

场景定义

依托工业大模型、知识图谱、参数化算法，基于产品技术参数、使用工况、装配要求等基础信息，自动生成零部件三维模型、工程图纸、BOM清单，替代传统人工建模、绘图工作，具备模型自主优化、方案智能推荐能力。

合格判定标准（算有效AI）

1.系统具备自主生成模型能力，非人工绘制后系统简单存档；

2.可根据约束条件（尺寸、材质、装配关系）自动迭代优化模型；

3.支持多方案对比、智能择优，具备自学习能力。

典型落地案例

某装备制造企业上线AI工业设计平台，技术人员仅输入产品载荷、外形尺寸、安装接口等关键参数，系统在5分钟内自动生成3套零部件三维模型与配套工程图纸，并结合历史量产数据优选最优方案，设计效率提升60%。该场景在申报中被评审认定为有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.仅搭载通用三维绘图软件（SolidWorks、UG、Creo等），全程人工建模、绘图，系统仅作为工具使用；

2.模型模板化调用，直接调取历史成品模型修改参数，无算法自主生成、优化逻辑；

3.仅实现图纸云端存储、版本管理，无任何智能生成功能。

申报佐证材料要点

系统功能界面截图、参数输入-模型生成全过程演示视频、设计效率对比报表、平台算法说明文档。

场景2：工艺参数AI自优化/智能推荐

场景定义

针对焊接、注塑、热处理、机加工、涂装等工艺环节，AI算法采集历史生产数据、实时工况数据、质量数据，动态分析参数与产品良率、能耗、效率的关联关系，自动推荐最优工艺参数，并可根据生产波动实时微调参数。

合格判定标准（算有效AI）

1.打破固定工艺配方，参数可动态自适应调整；

2.基于机器学习挖掘数据规律，持续优化参数策略；

3.可实现异常工况下参数自动纠偏，无需人工介入。

典型落地案例

某注塑企业传统工艺依赖老师傅经验设定温度、压力、射速参数，产品不良率长期偏高。上线工艺AI优化系统后，系统实时采集模温、料温、注射压力等数据，每小时自动迭代优化参数，不良率从8.2%降至1.5%。该场景顺利通过评审认定。

不予判定（伪AI，不计分）

1.人工提前预设固定工艺参数，设备按固定流程执行，参数无法自动变更；

2.仅设置多级参数档位，由人工根据经验手动切换档位；

3.简单阈值报警，参数偏离后仅提醒人工调整，无智能推荐、自动优化动作。

申报佐证材料要点

工艺参数实时监控界面、参数优化前后对比数据报表、算法迭代日志、不良率/能耗改善分析报告。

场景3：产品质量AI预测/缺陷预判（研发阶段）

场景定义

在产品研发、试样阶段，结合设计方案、原材料属性、仿真数据、历史失效案例，利用AI模型预判产品潜在质量缺陷、结构失效、性能不达标的风险点，提前优化设计方案，从源头规避质量问题。

合格判定标准（算有效AI）

1.输入设计、材料、仿真数据后，模型自主输出风险预测结果与风险等级；

2.可定位缺陷产生的具体原因，并给出设计优化建议；

3.模型可积累历史失效案例，持续提升预测准确率。

典型落地案例

某汽车零部件企业在新品研发阶段，将零件结构设计图纸、材料参数导入AI质量预测模型，系统提前预判出3处结构应力集中、易断裂的风险点，研发团队针对性优化结构，新品试样一次性通过率提升70%，该场景计入有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.依靠传统CAE仿真、人工经验排查缺陷，系统仅做数据展示；

2.仅建立缺陷台账，人工检索历史问题，无智能预测、风险评级功能；

3.简单的数据汇总、报表统计，不具备预判能力。

申报佐证材料要点

风险预测报告、研发试样合格率对比数据、缺陷定位与优化建议记录、模型准确率统计。

场景4：仿真AI加速（CAE智能求解/降阶）

场景定义

针对传统工业仿真计算周期长、算力消耗大的痛点，AI对仿真模型进行降阶处理、网格智能划分、边界条件自动配置，加速仿真求解过程，同时优化仿真精度，实现仿真任务智能化调度。

合格判定标准（算有效AI）

1.AI自动完成网格划分、边界条件设置，无需人工逐一对标配置；

2.对仿真模型降阶运算，大幅缩短计算时长；

3.结合历史仿真结果，智能修正仿真误差。

典型落地案例

某航空零部件企业传统CAE仿真单次计算需8小时，引入AI仿真加速模块后，系统自动优化网格与计算逻辑，仿真时长压缩至1.5小时，且仿真结果与实测数据偏差控制在1%以内，被评审认定为标准AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.纯传统CAE仿真软件，人工完成全部模型配置、参数设置、运算调度；

2.仅升级硬件算力缩短计算时间，无AI算法介入优化；

3.仿真结果人工比对、人工修正，无智能误差校准功能。

申报佐证材料要点

仿真系统操作界面、运算时长对比表、模型配置自动化功能截图、仿真精度检测报告。

二、生产计划与排程类AI场景（核心业务场景，权重较高）

场景5：AI智能排产（APS）

场景定义

区别于传统固定排程，AI智能排产综合订单交期、设备负荷、物料库存、人员排班、工装模具状态、产线异常等多维度数据，通过智能算法自动生成最优生产计划，当现场出现插单、设备故障、物料短缺等异常时，动态重排生产计划。

合格判定标准（算有效AI）

1.多约束条件下自动排程，非人工制定计划后系统录入；

2.具备动态重排能力，应对插单、停机、缺料等突发状况；

3.以交付准时率、设备利用率、生产成本为优化目标，持续迭代排产策略。

典型落地案例

某家电整机厂产线多、订单批次杂，传统人工排产耗时4小时且常出现产能浪费。上线AI智能排产系统后，系统10分钟完成全厂区排产，遇到紧急插单自动调整工序，设备综合利用率提升12%，准时交付率达99.5%，为典型有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.人工制定生产计划，仅在MES/APS系统中录入、下发工单，无自动排产逻辑；

2.基于固定规则简单排序（如按订单先后、按产品类型），无多维度智能优化；

3.出现异常后系统无法自动调整，仍需人工重新排产。

申报佐证材料要点

排产系统界面、工单自动下发记录、异常重排日志、设备利用率/交付率对比报表。

场景6：供应链需求AI预测

场景定义

整合历史销量、市场季节波动、行业趋势、客户订单、物流周期等数据，通过AI时序预测模型，预判未来数月产品市场需求量、原材料采购需求，指导生产排程、原料备货、库存管控。

合格判定标准（算有效AI）

1.模型自动抓取多维度数据，自主输出需求预测值与置信区间；

2.可识别季节、促销、市场波动等规律，动态修正预测结果；

3.预测数据直接联动生产、采购环节，形成数据闭环。

典型落地案例

某快消品制造企业运用AI需求预测系统，结合近3年销售数据、节假日、区域消费特征，预测月度产品需求量，原料呆滞库存下降25%，缺货率降至0.8%，该场景顺利通过评审。

不予判定（伪AI，不计分）

1.人工统计历史数据、估算需求量，系统仅记录估算结果；

2.简单的同比、环比数据计算，无机器学习预测模型；

3.仅做库存数据查询、台账管理，无需求预判功能。

申报佐证材料要点

需求预测报表、预测值与实际销量对比曲线、库存周转分析报告、数据联动界面截图。

场景7：物料智能齐套与配送路径优化

场景定义

分为两大模块：一是AI核对工单所需物料，自动识别缺料、错料，实现物料齐套预警；二是针对厂区AGV/物流小车，AI算法动态规划配送路径、实现多车集群调度、自动避障，提升物料配送效率。

合格判定标准（算有效AI）

1.物料齐套：自动匹配工单与库存，智能预警缺料、待补料；

2.路径优化：无固定轨道/磁条，根据现场实时路况动态规划路线，多设备协同调度。

典型落地案例

某汽车总装车间采用AI物料调度系统，一方面自动核对每台整车的零部件齐套状态，提前2小时预警缺料；另一方面调度数十台AGV动态规划配送路线，避免拥堵，物料配送效率提升30%，整体判定为有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.人工核对物料齐套，系统仅做物料出入库记录；

2.AGV依靠磁条、二维码、固定路线行驶，仅执行定点配送，无动态路径规划；

3.物流设备单机运行，无集群调度、智能避障功能。

申报佐证材料要点

物料齐套预警界面、AGV调度监控大屏、路径规划日志、配送效率对比数据。

三、设备运维类AI场景（落地门槛低，企业普及率最高）

场景8：设备AI预测性维护（PdM）

场景定义

通过传感器采集设备振动、温度、电流、噪声、油压等实时运行数据，AI算法挖掘数据异常特征，提前预判设备潜在故障，给出维护时间、维护部位建议，区别于传统定期维保、故障后抢修。

合格判定标准（算有效AI）

1.基于机器学习建立故障识别模型，提前预警故障（周期通常7~30天）；

2.区分正常波动与故障特征，非单一阈值报警；

3.输出具体故障部位、维保建议，联动维保工单。

典型落地案例

某钢铁企业针对轧机、风机等大型旋转设备部署AI预测性维护系统，通过振动、温度数据建模，提前15天预警轴承磨损故障，避免非计划停机，设备故障停机时间下降40%，是申报中高频认可的AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.仅设置固定阈值（如温度＞90℃报警），达到阈值才触发提醒，属于基础监控；

2.执行传统定期维保，系统仅记录维保台账、设备运行参数；

3.故障发生后才报警提示，无提前预判功能。

申报佐证材料要点

设备数据监控界面、故障预警记录、维保工单联动记录、设备停机时长对比报表。

场景9：关键部件剩余寿命（RUL）AI预测

场景定义

针对刀具、轴承、砂轮、模具等易损耗关键零部件，AI结合运行时长、加工负荷、工况数据，精准预测部件剩余使用寿命，自动提醒更换时机，杜绝过度更换或超期使用。

合格判定标准（算有效AI）

1.量化输出部件剩余寿命数值，而非单纯状态提醒；

2.结合负荷、工况动态修正寿命预测结果，具备自学习能力；

3.寿命到期前自动推送更换提醒。

典型落地案例

某精密机加工企业运用AI刀具寿命预测系统，根据切削参数、加工材料实时计算刀具剩余寿命，精准提醒换刀，刀具损耗成本降低18%，同时避免因刀具磨损导致的产品不良，该场景认定为有效AI。

不予判定（伪AI，不计分）

1.按照固定使用时长强制更换部件，系统仅计时提醒；

2.人工检查部件磨损状态，系统仅记录检查结果；

3.仅统计部件领用、消耗台账，无寿命预测功能。

申报佐证材料要点

寿命预测数据界面、刀具/部件更换记录、损耗成本分析报表。

场景10：智能巡检机器人（AI识别异常）

场景定义

巡检机器人搭载视觉、声学、气体传感器，依托AI视觉、音频识别技术，自主完成厂区、车间、配电室、管道廊巡检，自动识别仪表读数、设备漏液、冒烟、异响、管道泄漏等异常，并实时报警。

合格判定标准（算有效AI）

1.机器人自主导航、自主规划巡检路线，无需人工遥控；

2.AI视觉/音频自动识别异常状态、读取仪表数据，非人工回看录像；

3.异常发生后自动抓拍、上报、生成巡检报告。

典型落地案例

某化工园区使用AI巡检机器人替代人工巡检危化品管道与仪表，机器人24小时自主巡检，精准识别管道滴漏、仪表数值超标等问题，巡检覆盖率达到100%，该场景通过评审。

不予判定（伪AI，不计分）

1.机器人按照固定路线行驶，仅录制视频，依靠人工回看视频排查问题；

2.人工远程遥控机器人移动，无自主巡检、自主识别能力；

3.仅实现定点数据采集，无异常智能识别功能。

申报佐证材料要点

机器人巡检监控大屏、异常识别抓拍图片、自动生成的巡检报告、巡检数据统计。

四、质量检测与控制类AI场景（标杆场景，认可度极高）

场景11：AI视觉质检（AOI/3D视觉）

场景定义

基于深度学习视觉算法，搭配2D/3D工业相机，对产品表面划痕、凹陷、色差、尺寸偏差、装配错漏、字符缺陷等进行全自动检测，替代人工质检，适用于电子、汽配、光伏、包装等全行业。

合格判定标准（算有效AI）

1.算法自主识别多种缺陷类型，支持缺陷分类、分级统计；

2.可通过新增缺陷样本持续训练模型，提升检测精度；

3.自动区分良品/不良品，联动剔除机构，形成检测闭环。

典型落地案例

某电子元件企业产品微小划痕、引脚变形依靠人工难以识别，上线3D AI视觉质检设备后，可识别0.02mm级微小缺陷，检测准确率99.8%，一条产线减少8名质检人员，是申报中最主流的有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.普通工业相机仅拍摄产品图片，人工逐张查看图片质检；

2.采用传统光电传感器、限位开关做简单有无检测，无图像识别算法；

3.固定模板比对，无法自适应产品外观变化，不具备机器学习能力。

申报佐证材料要点

视觉检测运行界面、缺陷分类统计报表、检测精度报告、人机对比效率分析。

场景12：工艺过程质量AI闭环控制

场景定义

实时采集生产过程工艺数据与质量数据，AI分析两者关联关系，发现质量波动后自动调整前端工艺参数，实现“数据采集-分析-调参-优化”全闭环控制，稳定产品质量。

合格判定标准（算有效AI）

1.质量数据异常触发算法分析，自动定位工艺问题；

2.无需人工干预，系统自主微调工艺参数；

3.持续学习质量波动规律，优化控制策略。

典型落地案例

某食品加工企业烘烤环节易受环境温湿度影响导致产品口感不均，AI质量闭环系统实时监测成品口感、色泽数据，同步调整烘烤温度、风速，产品质量一致性大幅提升，计入有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.质量检测发现不良后，人工调整工艺参数，系统仅做数据记录；

2.工艺与质量系统相互独立，无数据联动、自动调参逻辑；

3.仅做质量数据统计、报表输出。

申报佐证材料要点

工艺-质量联动监控界面、参数自动调整日志、质量波动改善对比数据。

场景13：多源数据质量根因AI分析

场景定义

整合人、机、料、法、环、测全维度数据，AI算法自动拆解质量不良的根本原因，区分偶发故障与系统性问题，并输出整改建议，替代人工逐条排查报表分析根因。

合格判定标准（算有效AI）

1.关联多维度数据进行智能归因，非人工筛选数据排查；

2.区分主要原因、次要原因，量化各因素影响占比；

3.基于历史案例给出整改方案建议。

典型落地案例

某五金制造企业产品批量出现尺寸不良，AI根因分析系统关联设备、原材料、工艺、人员数据，10分钟定位为某批次原材料硬度不达标，快速完成整改，该场景被认定为有效AI。

不予判定（伪AI，不计分）

1.系统汇总各类数据报表，由人工翻阅报表、分析问题原因；

2.仅做不良品分类统计，无归因分析、影响占比计算功能；

3.依靠固定规则判定原因，无机器学习分析逻辑。

申报佐证材料要点

根因分析报告、多维度数据关联界面、不良问题整改记录。

场景14：废钢/原料AI智能定级（CV大模型）

场景定义

针对冶金、再生资源等行业，利用AI视觉大模型对进厂原材料、废钢、矿石等自动识别品类、杂质含量、等级划分，替代传统人工肉眼定级，实现原料检测智能化。

合格判定标准（算有效AI）

1.视觉模型自动识别物料类型、杂质、规格，自主划分等级；

2.适应物料混杂、形态多变的场景，模型可持续迭代；

3.定级数据自动对接仓储、采购、结算系统。

典型落地案例

某钢铁企业废钢种类繁杂、人工定级主观性强，上线AI原料定级系统后，自动完成废钢分类、杂质检测、等级判定，定级效率提升5倍，标准统一，为合规AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.人工肉眼判定原料等级，系统仅录入定级结果；

2.仅拍摄物料图片存档，无智能识别、分级功能；

3.依靠简单称重、尺寸测量划分等级，无视觉AI介入。

申报佐证材料要点

原料识别定级界面、定级数据报表、人机定级效率/准确率对比。

五、车间现场与安全类AI场景（安全合规加分项）

场景15：AI安全行为识别

场景定义

基于视频AI分析技术，对车间监控画面进行实时解析，自动识别员工未佩戴安全帽、违规抽烟、区域越界、岗位玩手机、违规操作设备等不安全行为，实时报警、抓拍存档。

合格判定标准（算有效AI）

1.视频流实时AI分析，自动识别多种违规行为；

2.异常行为触发声光报警、弹窗提醒，并留存抓拍图片与视频；

3.可统计违规频次，生成安全分析报表。

典型落地案例

某重工企业厂区严格执行安全管理规定，部署AI安全行为识别系统后，全天候识别各类违章行为，现场安全违规次数下降65%，该场景统一计入AI应用。

不予判定（伪AI，不计分）

1.普通视频监控，仅录像存储，依靠安保人员实时盯屏或事后回看查违规；

2.仅设置电子围栏，人员闯入触发简单报警，无行为识别功能；

3.人工统计安全违规台账，无智能识别逻辑。

申报佐证材料要点

AI监控大屏、违规行为抓拍记录、安全违规统计报表。

场景16：AI环境异常识别

场景定义

融合视觉、气体、温度、烟雾传感器，AI综合研判厂区火焰、烟雾、物料泄漏、粉尘超标、有毒气体泄漏等环境风险，第一时间预警并联动消防、排风、停机等应急系统。

合格判定标准（算有效AI）

1.多传感器数据融合分析，区分正常环境波动与危险异常；

2.自动识别火灾、泄漏等风险类型，分级预警；

3.联动现场应急设备，形成处置闭环。

典型落地案例

某涂装车间存在粉尘、可燃气体风险，AI环境监测系统实时识别烟雾、气体浓度异常，多次提前预警隐患，保障厂区安全，被评审认可为AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.单一传感器阈值报警（如气体浓度超标报警），无AI综合研判；

2.仅环境数据实时展示，异常发生后人工处置；

3.监控仅录像，无智能识别环境风险功能。

申报佐证材料要点

环境监测大屏、异常预警记录、应急设备联动日志。

场景17：人机协作AI安全防护

场景定义

针对人机协同作业工位，AI实时检测人员与工业机器人、自动化设备的相对距离、动作轨迹，当人员进入危险区域时，自动控制设备降速、暂停运行，防范人机碰撞事故。

合格判定标准（算有效AI）

1.视觉/雷达AI实时感知人员位置，动态判定危险等级；

2.分级控制设备：靠近降速、闯入停机，非单一开关联锁；

3.自适应人员动作轨迹，不依赖固定安全光栅。

典型落地案例

某装配车间机器人与人协同作业，传统安全光栅存在作业限制，改用AI人机防护系统后，设备可根据人员位置动态调整运行状态，兼顾安全与生产效率，认定为有效AI。

不予判定（伪AI，不计分）

1.依靠传统安全光栅、硬限位、物理围栏做安全联锁；

2.人员触碰急停按钮设备才停机，无智能感知、预判功能；

3.固定区域联锁，无法动态识别人体位置与动作。

申报佐证材料要点

人机防护监控界面、设备状态联动记录、安全事故统计数据。

六、能源与能耗优化类AI场景（绿色制造配套场景）

场景18：能耗AI智能优化（电/气/水）

场景定义

采集厂区用电、用水、用气等能耗数据，结合生产负荷、分时电价、环境温度等因素，AI算法自动优化设备运行策略、错峰启停、调节负荷，实现整体能耗下降。

合格判定标准（算有效AI）

1.结合多维度因素自主优化设备运行模式；

2.分时电价下自动错峰生产、调荷节电；

3.持续优化策略，实现能耗稳步下降。

典型落地案例

某大型车间空压机、中央空调集群接入AI能耗优化系统，系统根据生产班次、电价高峰低谷自动调度设备运行，综合用电成本下降14%，为有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.仅做能耗数据采集、统计、报表展示，无优化调度功能；

2.人工根据电价、负荷启停设备，系统仅记录操作；

3.单一设备固定参数运行，无集群智能调度。

申报佐证材料要点

能耗监控优化平台、分时运行日志、能耗同比下降分析报告。

场景19：公用工程（锅炉/空调/空压机）AI优化

场景定义

针对锅炉、制冷机组、空压机、循环水等厂区公用工程设备，AI实时优化运行参数、机组启停组合，在满足生产需求的前提下，降低公用工程单耗。

合格判定标准（算有效AI）

1.多台公用设备集群智能组合调度；

2.实时调整压力、温度、负荷等运行参数；

3.以能耗最低为目标自主迭代运行策略。

典型落地案例

某化工企业锅炉系统采用AI优化控制，自动调整燃料供给、送风参数，锅炉热效率提升6%，天然气消耗显著降低，顺利通过AI场景认定。

不予判定（伪AI，不计分）

1.公用设备人工设定固定参数、固定启停规则；

2.仅监控设备运行参数，无自动优化、集群调度；

3.能耗数据人工分析，手动调整设备状态。

申报佐证材料要点

公用工程监控界面、参数优化记录、能耗及热效率对比数据。

七、物流仓储类AI场景（智能物流标杆场景）

场景20：AGV/AMR自主路径规划+集群调度

场景定义

厂区移动机器人脱离磁条、二维码等固定导航方式，依托AI算法与激光SLAM技术，自主建图、动态规划行驶路线、多机协同调度、智能避障，适配复杂多变的厂区环境。

合格判定标准（算有效AI）

1.激光SLAM自主导航，无固定轨道约束；

2.多台机器人集群AI调度，自动分配任务、规避拥堵；

3.现场环境变化时，实时重新规划路径。

典型落地案例

某仓储中心数十台AMR机器人采用AI集群调度系统，自主规划取货、送货路线，高峰期自动分流，物流周转效率提升28%，认定为标准AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.AGV依靠磁条、色带、二维码定点行驶，路线固定不可变；

2.单机独立运行，无集群调度、任务智能分配；

3.环境变化后无法自主调整路线，需人工重新设置。

申报佐证材料要点

机器人调度大屏、路径规划动态展示、任务分配日志、物流效率数据。

场景21：立体仓库AI智能出入库+库存预警

场景定义

立体仓储系统结合AI算法，智能优选货位、优化出入库顺序、自动盘点，同时分析库存周转数据，智能预警呆滞物料、缺货物料，优化仓储布局。

合格判定标准（算有效AI）

1.依据物料收发频次、重量、规格自动分配最优货位；

2.出入库顺序智能优化，提升作业效率；

3.自动分析库存数据，预警呆滞、缺货风险。

典型落地案例

某零部件立体仓库上线AI仓储管理模块，高频周转物料自动分配至就近货位，系统提前预警低库存物料，仓储作业效率提升22%，计入有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.按照人工预设规则分配货位、执行出入库；

2.仅实现自动化堆垛、搬运，无货位优化、智能预警；

3.库存盘点、风险预警依靠人工完成。

申报佐证材料要点

立体仓库监控界面、货位分配记录、库存预警报表、周转效率分析。

场景22：装卸/码垛AI视觉引导

场景定义

依托3D视觉AI技术，机器人无需固定定位工装，自主识别物料位置、姿态、堆叠形态，完成无序抓取、自动码垛、装卸作业，适配物料摆放不规整的场景。

合格判定标准（算有效AI）

1.3D视觉AI实时定位物料姿态、位置，无序抓取；

2.自主规划码垛排布方案，堆叠整齐稳定；

3.物料形态变化时，自适应调整抓取、码垛逻辑。

典型落地案例

某建材企业原料袋摆放杂乱，传统固定工装无法作业，AI视觉引导码垛机器人可自适应抓取任意姿态料袋，实现全自动化码垛，被认定为有效AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.物料严格固定摆放位置，机器人按预设轨迹抓取、码垛；

2.依靠机械定位工装辅助作业，无视觉识别、姿态判断；

3.码垛样式固定，无法自适应物料变化。

申报佐证材料要点

视觉引导作业视频、机器人运行界面、码垛作业效率统计。

八、数字孪生+AI融合类场景（卓越级高分标杆场景）

场景23：工厂/车间数字孪生+AI仿真优化

场景定义

基于全厂/全车间数字孪生虚拟模型，对接物理工厂实时数据，结合AI算法开展仿真推演、产能瓶颈分析、生产方案预演，在虚拟空间测试优化方案，再落地至物理工厂。

合格判定标准（算有效AI）

1.数字孪生模型与物理厂区数据实时联动、虚实同步；

2.AI开展What-if仿真、瓶颈预判、方案择优；

3.仿真结果指导现场生产优化，形成虚实闭环。

典型落地案例

头部车企搭建全厂数字孪生平台，结合AI仿真功能，在虚拟模型中模拟不同排产方案、设备负荷状态，提前识别产线瓶颈，优化后整体产能提升10%，为卓越级标杆AI场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.仅静态三维模型展示，无实时数据对接、虚实联动；

2.单纯三维可视化、视频漫游，无AI仿真、推演、优化功能；

3.离线仿真，模型数据长期不更新，与现场脱节。

申报佐证材料要点

数字孪生虚实联动大屏、AI仿真操作界面、仿真推演报告、产能优化数据。

场景24：产线数字孪生+AI异常溯源

场景定义

产线数字孪生模型同步物理设备运行数据，当产线出现异常、质量波动、效率下降时，AI结合孪生模型快速定位异常源头、分析传播路径，并给出优化方案。

合格判定标准（算有效AI）

1.异常发生后，孪生模型同步呈现异常点位；

2.AI自动溯源异常根因、分析影响范围；

3.输出整改建议，联动现场运维。

典型落地案例

某电子产线数字孪生+AI异常溯源系统，产线出现不良波动时，1分钟内定位到具体设备、工序问题，大幅缩短排查时间，该场景为高分AI融合场景。

不予判定（伪AI，不计分）

1.数字孪生仅做状态展示，异常仍依靠人工现场排查；

2.模型与现场数据不同步，无法反映真实异常；

3.无AI溯源、分析逻辑，仅为可视化工具。

申报佐证材料要点

孪生模型异常展示界面、AI溯源分析报告、异常处置时长对比数据。

九、通用申报规则、统计口径与整体避坑

（一）官方统一统计口径（严格执行）

1.计算公式：AI场景占比 = 有效AI场景数量 ÷ 全厂常态化运行的全部智能化场景总数 × 100%，结果必须≥20%；

2.统计范围：仅统计厂区内常态化稳定运行的系统/功能，试运行、闲置、仅演示使用的场景不予计数；

3.计数规则：按场景类型计数，不按产线、车间重复累加。同一套AI系统在多条产线复用，仅算作1个AI场景，重复统计直接扣分。

（二）全场景通用“伪AI”红线（所有场景均适用）

出现以下特征，无论功能名称如何，一律不计入AI场景：

1.全程依靠人工操作、人工分析，系统仅作为数据记录、画面展示工具；

2.基于固定程序、固定规则、阈值报警运行，无机器学习、自学习、自适应能力；

3.传统自动化设备、信息化系统（MES、ERP、普通机器人、基础监控）；

4.离线模型、静态展示、预录视频演示，无法实时联动现场数据。

（三）企业申报整改与筹备建议

1.全面盘点：对照本文24类有效AI场景，逐一梳理厂区现有智能化系统，剔除伪AI功能，精准统计有效AI数量；

2.补齐短板：若AI占比不足20%，优先落地AI视觉质检、预测性维护、智能排产、安全行为识别等落地快、认可度高的场景；

3.规范佐证：每一个AI场景配套界面截图、运行日志、数据对比报表、案例说明，做到“一场景一档案”；

4.现场演练：所有AI系统确保常态化运行，提前做好实时演示准备，杜绝“僵尸系统”、预录视频造假；

5.分级规划：优先打造数字孪生+AI融合类高阶场景，既能满足AI指标，同时匹配卓越级数字孪生考核要求，一举两得。

（四）结语

AI场景判定是卓越级智能工厂申报的核心关卡，其本质并非“堆砌智能化系统”，而是考核企业人工智能技术与生产业务的深度融合能力。企业唯有吃透评审标准、区分自动化与人工智能、落地真实可用的AI应用，才能顺利通过材料评审与现场核查，成功获评卓越级智能工厂，充分发挥标杆资质带来的政策、品牌、市场价值。