导语：本文将 2025 版与2026 版两个版本的《智能工厂梯度培育要素条件》进行逐条原文对照从总则准入评测标准四级工厂定位分环节建设内容绩效指标体系五大维度梳理差异
为方便各制造企业、产业服务机构、评审人员快速掌握新旧版本核心变动，精准对标《智能工厂梯度培育要素条件（ 2026 年版）》最新要求，本文将 2025 版与2026 版两个版本的《智能工厂梯度培育要素条件》进行逐条原文对照，从总则准入、评测标准、四级工厂定位、分环节建设内容、绩效指标体系五大维度梳理差异，同步总结本次整体修订逻辑，为企业开展智能工厂规划改造、梯度申报自评提供完整参考依据。
一、总则
1. 通用准入条款补充
2025 版基础要求第 2 条：企业近三年经营财务良好，无不良信用、无较大及以上安全环保事故、无违法违规。
2026 版基本要求第 2 条新增：未违反国家相关产业政策约束条件。
2. 装备软件表述细化
2025 版基础要求 3：关键技术装备、工业软件、工业操作系统、系统解决方案安全可控。
2026 版基本要求 3：关键技术装备、工业软件、系统（含工业控制系统）安全可控，删除 “工业操作系统” 单独表述，统一纳入系统范畴。
3. 成熟度要求无变化
两级及以上（基础/先进）、三级及以上（卓越）、四级及以上（领航）GB/T 39116—2020 要求完全一致。
2025 年版 | 2026年版 |
企业近三年经营和财务状况良好，无不良信用记录、无较大及以上安全、环保等事故，无违法违规行为。 | 企业近三年经营和财务状况良好，无不良信用记录，无较大及以上安全、环保等事故，无违法违规行为，未违反国家相关产业政策。 |
工厂使用的关键技术装备、工业软件、工业操作系统、系统解决方案等安全可控，网络安全和数据安全风险可控。 | 工厂使用的关键技术装备、工业软件、系统（含工业控制系统）等安全可控，网络安全和数据安全风险可控。 |
基础级和先进级工厂智能制造能力成熟度评估水平达到 GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》二级及以上，卓越级智能工厂应达到三级及以上，领航级智能工厂应达到四级及以上。 | 基础级和先进级工厂智能制造能力成熟度自评估 水平应达到 GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》二级及以上，卓越级智能工厂应达到三级及以上，领航级智能工厂应达到四级及以上。 |
二、评测依据标准变更
2025 版
建设成效评测依据：《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》
2026 版
全部替换为：《智能工厂建设关键绩效指标参考》+ GB/T 47695-2026 《企业智能制造效能评测方法》（即将实施），行业团体标准升级为国家推荐标准，全四个等级统一更换评测依据。
2025 年版 | 2026年版 |
建设成效依据《智能工厂建设关键绩效指标参考》+ GB/T 47695-2026 《企业智能制造效能评测方法》（即将实施） |
三、梯度培育建设方向调整
等级 | 2025 版 | 2026 版 |
基础级 | 工厂应聚焦数字化改造、网络化连接开展建设，围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化。 | 工厂应聚焦数字化改造开展建设，围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，在关键装备和系统上集成成熟的智能软硬件模块，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化。 |
先进级 | 工厂应聚焦数字化转型、网络化协同开展建设，面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控，在重点场景开展智能化应用。 | 工厂应聚焦网络化协同开展建设，面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，在重点场景开展智能化应用，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控。 |
卓越级 | 推动领先企业深化数字化转型、网络化协同，并开展智能化升级探索，面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通与分析应用、制造装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，推动多场景系统级智能化应用。 | 工厂应聚焦智能化升级开展建设，面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，深化人工智能技术的多场景协同应用，实现设计生产经营数据的集成贯通、装备自主管控、工艺持续改进与管理智能决策，开展产品全生命周期、生产制造全过程、供应链全环节综合优化。 |
领航级 | 推动领军企业在数字化转型、网络化协同基础上，重点聚焦智能化变革，推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，实现装备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，基于全流程全环节数据深度分析应用推动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革。 | 工厂应聚焦智能化变革开展建设，推动新一代人工智能技术与先进制造技术、先进管理方法深度融合，开展人工智能高价值应用场景挖掘与培育，突破并应用新型制造工艺和智能制造装备，开发一批工业智能体，探索建立从数据、模型到工业智能体的一体化管理体系，打造人工智能深度融合的新一代智能制造系统，基于“数据+知识”驱动创新范式、生产方式、管理模式等变革重塑，探索形成全球引领的未来制造模式，并守好伦理风险底线，强化伦理风险防控保障。 |
（一）基础级智能工厂
2025 版：数字化改造、网络化连接
2026 版：删除 “网络化连接”，仅聚焦数字化改造，增加“在关键装备和系统上集成成熟的智能软硬件模块”。
（二）先进级智能工厂
2025 版：数字化转型、网络化协同。
2026 版：删除 “数字化转型” ，仅聚焦网络化协同，将“在重点场景开展智能化应用”的表述从段落末尾挪到了段落中间。
（三）卓越级智能工厂
2025 版：数字化转型 、网络化协同 、智能化升级探索
2026 版：删除 “数字化转型”、“网络化协同” ，仅聚焦智能化升级，定位更聚焦 AI 多场景协同应用。
（四）领航级智能工厂
2025 版：数字化转型、网络化协同基础上聚焦智能化变革。
2026 版：聚焦智能化变革，新增工业大模型、工业智能体、AI 伦理风险防控、数据资产体系建设核心导向。
四、分等级建设内容差异
（一）基础级智能工厂
1.工厂建设
2026 版新增后缀：系统（含工业控制系统）、数字基础设施，表述更严谨。
2025 年版 | 2026年版 |
开展产线级、车间级数字化规划与建设；部署安全可控的智能制造装备、工业软件、系统和数字基础设施。 | 开展产线级、车间级数字化规划与建设；部署安全可控的智能制造装备、工业软件、系统（含工业控制系统）和数字基础设施。 |
2.研发设计
2025 版：开展产品、工艺数字化研发设计（宽泛描述）
2026 版细化：应用数字化设计工具开展产品、工艺研发设计，实现设计数据、文档、图纸的规范管理，明确落地成果。
2025 年版 | 2026年版 |
开展产品、工艺数字化研发设计。 | 应用数字化设计工具开展产品、工艺研发设计，实现设计数据、文档、图纸的规范管理。 |
3.生产作业
2025 版：关键装备数字化改造、工艺优化、联网监控、工序自动化
2026 版补充：按需配置自动化检测装备、状态可视化监测，新增硬件配置与可视化落地要求。
2025 年版 | 2026年版 |
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。 | 开展关键装备数字化改造与工艺优化，按需配置自动化检测等装备，实现关键装备和系统的状态可视化监测，以及关键生产工序自动化。 |
4.生产管理
2025 版：作业计划、质量、设备、物料管理，实现精益化
2026 版简化调整：生产计划、设备资产、物料管理，实现规范化、支撑精益改善，弱化质量单独描述。
2025 年版 | 2026年版 |
应用信息系统，对作业计划、产品质量、设备资产、生产物料等进行管理，实现关键生产过程精益化。 | 应用生产信息系统，对生产计划、设备资产、生产物料等进行管理，实现关键生产过程规范化，支撑精益管理改善。 |
5.运营管理：无实质差异，仅语序微调。
（二）先进级智能工厂
1.工厂建设
2026 版新增两点要求：
① 系统标注 “系统（含工业控制系统）”；
② 新增开展关键数据治理工作硬性要求。
2025 年版 | 2026年版 |
开展车间级、工厂级数字化规划与建设；对工艺路线、产线布局和物流路径等进行仿真；广泛部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统。 | 开展车间级、工厂级数字化规划与建设，对工艺路线、产线布局和物流路径等进行模拟仿真；广泛部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统（含工业控制系统）；建立必要的数字基础设施，开展关键数据治理工作。 |
2.研发设计
2025 版：数字化研发 、仿真迭代、数据统一协同
2026 版优化表述：基于数字模型开展研发、协同仿真迭代，统一数据管理，逻辑更清晰。
2025 年版 | 2026年版 |
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。 | 基于数字模型，开展产品与工艺研发设计、协同仿真、迭代优化，实现产品与工艺设计数据的统一管理。 |
3.生产作业
2025 版：异常预警、工序在线优化、精准控制、数字化质检
2026 版语序重构：精准控制、工艺分析优化、装备预警、质量动态管控，突出质量持续动态管理。
2025 年版 | 2026年版 |
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、关键工序在线分析优化、关键生产过程精准控制、产品关键质量特性数字化检测。 | 开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键生产过程精准控制、关键工艺分析优化、关键装备异常预警、产品质量动态管控。 |
4.生产管理
2026 版新增关键词：基于算法模型的智能辅助排产，明确算法支撑排产。
2025 年版 | 2026年版 |
通过对生产过程、仓储物流、设备运行、产品质量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和业务流程协同管理，并开展安全能源环保数字化管控。 | 通过对生产执行、仓储物流、设备维护等进行数字化集成管控，实现基于算法模型的智能辅助计划排产和业务流程协同管理，并对安全、能源、环保进行数字化管控。 |
5.运营管理
2026 版新增：客户关系管理模块内容。
2025 年版 | 2026年版 |
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、订单及时交付、绩效指标动态评估等，开展供应链数字化管理。 | 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、客户关系管理、绩效指标动态评估等，开展供应链数字化管理。 |
（三）卓越级智能工厂
1.工厂建设
2026 版新增：
① 数字孪生要求数字化交付；
② 统一语义的数据治理工作；
③ 系统标注 “系统（含工业控制系统）”。
2025 年版 | 2026年版 |
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智能制造装备、工业软件和智能系统，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。 | 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，推进车间级或工厂级数字孪生建设，实现数字化交付，支撑与真实工厂的实时交互；体系化部署安全可控智能制造装备、工业软件和系统（含工业控制系统）；建设完善的高性能网络、算力等数字基础设施，开展基于统一语义的数据治理工作。 |
2.研发设计
2025 版：建模、虚拟验证、搭建设计/工艺知识库
2026 版大幅扩充：集成全生命周期数据、统一建模、虚拟仿真调试；新增生成式设计，支撑方案快速迭代降本。
2025 年版 | 2026年版 |
开展产品、工艺建模分析、虚拟验证和仿真调试，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。 | 集成贯通产品全生命周期数据，开展产品与工艺的统一建模，拓展虚拟验证、仿真和调试，实现敏捷开发和快速迭代；构建产品设计库、工艺知识库，开展生成式设计，支撑设计方案的快速生成与持续优化，提升设计效率，降低研发成本。 |
3.生产作业
2025 版：全过程优化、柔性产线、AI 应用提升智能化
2026 版升级：全流程感知跨系统集成、工艺实时优化、预测性维护、可重构制造系统，强化柔性重构能力。
2025 年版 | 2026年版 |
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、生产工艺、生产设备、生产质量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。 | 开展生产流程的全面感知与跨系统集成、工艺实时优化、质量持续改进和设备预测性维护，构建可重构制造系统，实现生产全过程的综合优化与敏捷响应。 |
4.生产管理
2026 版新增：物流路线智能寻优、能耗与排放动态优化两大细分管控场景。
2025 年版 | 2026年版 |
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，在线监测分析仓储、物料、安全、能源和环境状态，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。 | 通过“人、机、料、法、安、能、环”等生产全要素集成贯通，实现基于智能模型的生产计划与车间排产动态优化、库存高效管理、物流路线智能寻优、能耗与排放动态优化，推动生产过程高效精细管理和综合优化。 |
5.运营管理
2026 版新增核心概念：探索构建工业智能体，作为经营智能决策载体。
2025 年版 | 2026年版 |
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、精准营销、增值服务、规模化定制、供应链风险预警等应用；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。 | 开展企业经营活动数智化赋能，集成贯通研发、生产、供应链、销售等各环节数据，探索构建工业智能体，实现精益管理、精准营销、增值服务、供应链风险预警等应用，支撑企业经营状态及时感知和快速精准决策。 |
6.建设成效硬性指标变化
2025 版：AI 应用场景比例≥20%
2026 版：AI 应用场景比例≥30%，AI 落地门槛提升。
2025 年版 | 2026年版 |
参考《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》，评估智能工厂建设成效，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《智能工厂建设关键绩效指标参考》、GB/T 47695-2026 《企业智能制造效能评测方法》，评估智能工厂建设成效，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30%。 |
（四）领航级智能工厂
1. 总则定位新增
2026 版独有的顶层要求：
•工业大模型、工业智能体一体化管理体系；
•“数据 + 知识” 双驱动创新；
•人工智能伦理风险防控、伦理底线保障（2025 版完全无此内容）。
2. 工厂建设
2025 版仅要求企业级数字孪生、全流程仿真优化；
2026 版新增：
① 高精度多尺度建模、闭环优化；
② 突破集成工业大模型、工业智能体；
③ 打造自主智能、开放敏捷新一代智能制造系统；
④ 建立完整数据治理体系、沉淀企业数据资产。
2025 年版 | 2026年版 |
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。 | 推动企业级数字化规划与数字孪生系统建设，开展企业生产全环节和业务全流程精准建模，实现复杂系统高精度多尺度仿真分析与闭环优化；突破并集成部署智能制造装备、工业大模型、工业智能体等，探索自主智能、灵活开放、敏捷高效、全局协同的新一代智能制造系统；建立完善的数据治理体系，沉淀并转化为企业数据资产。 |
3. 研发设计
2025 版：生成式设计、跨领域创新、用户参与迭代；
2026 版补充虚拟制造、设计自优化、需求主动发现、设计制造一体化。
2025 年版 | 2026年版 |
开展研发方式变革，实现生成式设计、跨领域创新、性能功能自优化等，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、用户参与设计、产品敏捷迭代等，驱动产品价值延伸和升级。 | 开展研发方式变革，实现生成式设计、跨领域创新、虚拟制造、设计自优化等，显著提升创新能力；开展产品全生命周期高效协同和智能优化，实现需求主动发现、用户参与设计、产品敏捷迭代、设计制造一体化等，驱动产品价值延伸和升级。 |
4. 生产作业
2025 版：极限制造、自感知/决策/执行、零切换/零异常/零缺陷；
2026 版升级表述：非常规制造、可重构柔性制造、自主运行制造，强化制造装备自主运行能力。
2025 年版 | 2026年版 |
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、极致精度、极限环境制造，拓展制造能力边界；推动生产方式变革，围绕工艺、设备、质量等提升自感知、自决策、自执行能力，实现换产零切换、工况零异常、产品零缺陷等。 | 开展装备和工艺创新突破，推动实现超常规制造、可重构柔性制造和自主运行制造，拓展制造能力边界；提升制造系统自感知、自决策、自执行、自学习能力，驱动生产方式向换产零切换、工况零异常、产品零缺陷等变革演进。 |
5. 生产管理
2025 版：排产调度自组织优化、零浪费/零库存/零排放、共享/净零/循环制造；
2026 版新增核心概念：生产管理智能体，全部调度、能耗、物流由智能体自主运行优化；新增 “敏捷定制” 制造新模式。
2025 年版 | 2026年版 |
开展生产管理方式智能化变革，通过计划排产、资源调度、仓储物流、能源管控等自组织、自优化，实现生产过程零浪费、零库存、零排放等；开展生产模式创新，形成共享制造、净零制造、循环制造等新模式。 | 构建生产管理智能体，实现计划排产、资源调度、仓储物流、能源管控等自主运行和持续优化，迈向生产过程零浪费、零库存、零排放等，提升资源优化配置能力；开展生产模式创新，形成共享制造、敏捷定制、净零制造、循环制造等新模式。 |
6. 运营管理
2025 版：少人无人业务、分布式管理、产业生态；
2026 版新增：
① 运营管理智能体驱动业务决策优化；
② 高度协同智慧供应链、上下游资源敏捷配置；
③ 明确催生新型商业模式、价值共创产业生态。
2025 年版 | 2026年版 |
构建运营管理智能体，实现财务管理、市场营销、产品服务、供应链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。 | 构建运营管理智能体，实现财务管理、市场营销、产品服务、供应链管理等关键业务流程的决策优化，推动企业组织形态变革；构建高度协同的智慧供应链，实现供应链上下游资源快速配置与敏捷响应，催生新型商业模式，构建价值共创的产业生态。 |
7. 建设成效
AI 场景占比≥60% 要求两者一致；其余成效描述仅措辞优化，无硬性指标变化。
2025 年版 | 2026年版 |
参考《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》，评估智能工厂建设成效，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%。 | 参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》、GB/T 47695-2026 《企业智能制造效能评测方法》，评估智能工厂建设成效，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%。 |
五、《智能工厂建设关键绩效指标参考》指标
（一）2025 版指标清单（共 20 项）
1.能力提升（5 项）：数控化率、先进过程控制投用率、数字化设备普及率、AI 场景占比、AI 模型数量
2. 价值效益（2 项）：研制周期缩短、销售增长率
3. 生产运营（9 项）：生产效率、资源利用率、不良率、设备利用率、库存周转、供应商交付、订单交付、单位成本、劳动生产率
4. 可持续（4 项）：能耗、碳排放、固废利用率、水资源重复利用率
5. 推广（1 项）：上下游复制企业数量
（二）2026 版指标调整（共 22 项，新增 3 项、删除 1 项、分类微调）
1.能力提升类新增 3 项、删除 1 项
￮删除：3. 数字化生产设备普及率
￮新增：5. 开发工业智能体数量、6. 日均词元调用量 (词元/日)
能力提升类由 5 项变为 6 项：数控化率、先进过程控制投用率、AI 场景占比、AI 模型数量、工业智能体数量、词元调用量。
2.价值效益类（2 项）：无变化
3.生产运营类（9 项）：无增减，序号顺延
4.可持续发展类（4 项）：无变化
5.推广应用类（1 项）：无变化
总指标数量：20 项（2025）→22 项（2026），新增工业智能体、大模型词元调用两大 AI 量化考核指标，淘汰老旧 “数字化设备普及率” 指标。
六、修订逻辑
1.标准体系升级：评测标准由团体标准升级为国标，规范性、权威性提升；
2.人工智能权重全面拉高：卓越级 AI 场景门槛从 20% 提升至 30%，新增工业智能体、工业大模型、词元调用量化考核指标；
3.分层定位更清晰：四级工厂各自聚焦单一核心转型阶段，避免定位重叠；
4.新增前沿数字化要求：数字孪生数字化交付、统一语义数据治理、数据资产沉淀、AI 伦理管控、工业智能体全场景应用；
5.落地要求更具象：各环节补充算法排产、智能物流寻优、动态质量管控、生成式设计等可落地细分场景；
6.管控范围扩充：新增产业政策合规准入、客户关系管理、智慧供应链、敏捷定制等经营与合规维度约束。
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