当前，全球制造业正处在新一轮科技革命和产业变革的关键路口。工业和信息化部等八部门近期联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确指出，人工智能加速与实体经济深度融合，深刻改变制造业生产模式和经济形态，成为驱动产业升级、重塑全球格局的关键变量。智能工厂作为制造要素与智能技术深度融合的物理载体,其发展水平直接决定着一国制造业的竞争位势。截至目前，我国已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并于并于2025年底公布首批15家领航级智能工厂名单，四级梯度的智能制造体系初步成型。加快发展新一代智能制造，必须紧紧抓住智能工厂这一关键支点，将AI与制造业深度融合的势能转化为高质量发展的动能。
一、范式跃迁：新一代智能制造的本质特征
周济院士等学者基于“人—信息—物理系统”理论框架，早在2018年便提出智能制造演进的三种基本范式，明确新一代智能制造的核心特征的是信息系统具备认知与学习功能，实现制造系统从感知、计算、控制向学习提升、知识生成的跨越。随着生成式大模型等新一代人工智能技术突破，“智能制造2.0”概念应运而生，标志着制造系统正从“执行指令”向“自主进化”范式跃迁。首批15家领航级智能工厂的实践印证了这一趋势，人工智能渗透其70%以上业务场景，沉淀6000余个垂直领域模型，带动1700余项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，推动制造系统迈入自主优化、主动适配的新阶段。
二、智能工厂的新内涵：从生产工具到知识生产者
新一代智能工厂以自感知、自决策、自执行、自学习、自适应为核心特征，打破封闭生产单元局限，形成以大模型和工业智能体为驱动、覆盖产品全生命周期的智能系统。其根本性变革在于，工厂运行产生的海量数据经AI模型沉淀迭代，转化为可复用、可迁移的制造知识资产。宝钢股份、徐工集团、海康威视、格力电器等企业的实践表明，智能工厂通过AI赋能实现效率大幅提升，更重要的是锻造出可迭代、可推广的制造知识体系。这种从“高效生产工具”向“制造知识生产者”的转型，是新一代智能工厂的核心价值所在，也是其在全球工业革命中占据战略主动的关键。
三、战略支点：智能工厂为何是加快发展的关键所在
将智能工厂作为新一代智能制造落地的关键支点，是立足国家产业战略、应对全球竞争、推动产业链升级的必然选择，具有深远的战略价值。
其一，智能工厂是推动AI工业化落地的核心阵地。大模型、具身智能等前沿人工智能技术，唯有在工厂高复杂度、高约束性的实际生产场景中反复迭代、持续优化，才能实现通用技术能力向专业化制造能力的转化，当前我国工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等核心环节的应用已形成规模化态势，智能工厂正成为AI与制造业深度融合的核心枢纽。
其二，智能工厂是实现产业链升级的重要引擎。智能工厂建设的过程，本质上是打通上下游原材料供应、零部件配套、下游经销服务的协同过程，能够以领军企业为牵引，辐射带动整条产业链实现智能化转型。珠海格力电器依托自主研发的工业机器人、高性能伺服系统、智能装备等核心技术，构建起全链条垂直整合能力，不仅实现自身智能化跨越式发展，更向上下游行业输出转型经验，形成“龙头引领、协同共进”的乘数效应，为产业链整体升级提供有力支撑。
其三，智能工厂是参与全球制造业竞争的关键变量。当前，德国工业4.0、美国先进制造业伙伴计划等国际战略均将智能工厂作为核心抓手，智能工厂的发展水平已成为衡量一国制造业核心竞争力的重要标尺。我国入选世界经济论坛“灯塔工厂”的数量位居全球第一（占据了全球的45%），这既是我国制造业智能化转型升级的重要成果，也是我国在国际制造业格局中占据主动、在全球产业链与供应链竞争的坚实底气。
四、路径选择：以梯度培育支撑体系化推进
加快发展新一代智能制造，必须遵循制造业转型的非均衡规律。近年来，工信部等部门部署开展智能工厂梯度培育行动，按照基础级、先进级、卓越级、领航级四级梯度推进。其中，“领航级智能工厂”被明确赋予探索智能化变革、推动新一代人工智能与制造全过程深度融合的使命；这一制度设计的深层逻辑，是让领航级工厂解决“从0到1”的问题，让先进级和基础级工厂解决“从1到N”的问题，两端协同，形成产业变革的整体势能。从各地实践看，广东等制造业大省已经走在前列，正在形成“龙头引领、梯次推进、产业协同”的智能化转型格局，为全国梯度培育提供了有价值的样本。
五、前瞻思考：加快发展必须破解的深层问题
推进新一代智能制造，需警惕并破解三大深层问题。一是纠治“重硬轻软、重建轻用”倾向，以制造知识积累与复用为核心评价指标，引导企业从大型设备采购向知识沉淀转型。二是破解“重通用、轻场景”偏差，立足制造业场景复杂性，鼓励发展行业专用工业大模型和知识库，推动AI与真实的制造场景深度适配。三是防范“重发展、轻安全”风险，将数据安全、供应链安全、AI可信性建设与智能化转型同步推进，构建一体化安全保障机制，坚决守住系统性安全底线。
