智能工廠梯度培育見成效 中國製造重塑生產範式

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證券時報記者 吳少龍

在中國經濟轉型的浪潮中，人工智能（AI）、大數據、物聯網等新一代技術與龐大的製造業持續碰撞與融合，一大批智能工廠正從藍圖變爲現實。這種碰撞不僅重塑了生產範式，更成爲推動產業升級、培育新質生產力的核心引擎。

工信部數據顯示，目前全國已建成3萬餘家基礎級智能工廠、1200餘家先進級智能工廠、230餘家卓越級智能工廠，智能工廠梯度培育行動取得了初步成效。據瞭解，這些卓越級智能工廠分佈在31個省（區、市），覆蓋了超過80%的製造業行業大類。近日，記者走進多家卓越級智能工廠，看看智能生產線如何高效生產，又給行業發展帶來哪些新氣象。

智能化轉型加速

中集環科智能工廠裡數字技術正重塑傳統制造。

在數字孿生/仿真系統中，實時動態模擬在建新車間一舉一動，甚至能對有軌制導車輛（RGV）的路徑規劃進行智能預警，確保每一次物料運輸都遵循最優軌跡；射線檢測室內，AI輔助系統成爲工程師的“智慧眼”，通過深度學習算法對焊縫無損檢測影像進行智能評片，讓細微缺陷無所遁形；危化品區域，AI化身24小時在線的“安全教官”，當發現未完成靜電釋放者，立即“點名”警告，爲高危場景構築數字化防護屏障。

“這樣的智能場景共有27個，它們像精密咬合的齒輪，通過物聯網、大數據、AI、5G等技術，實現交期縮短30%、一次性裝配合格率提升10%、檢驗效率提升50%。”中集環科創新技術平臺總監孟慶國向記者介紹稱。

中國（深圳）綜合開發研究院財稅貿易與產業發展研究中心主任韋福雷接受證券時報記者採訪時表示，中國正以智能工廠爲支點，不斷推動製造業從“規模紅利”到“價值紅利”的發展，智能工廠將成爲觀察中國製造轉型升級的重要窗口。

亞威股份的轉型則凸顯了另一種產業變革模式。

在亞威股份的智能車間裡，智能化柔性加工生產線自動排產、有序作業，智能倉儲系統集中配送物料至作業場所，通過隨處可見數字看板，工廠實現了機牀製造全過程的透明化管理。這個老牌機牀企業，如今已建成國內首批卓越級智能工廠，其轉型歷程恰是中國製造業實現突破的微觀樣本。

亞威股份的數字化躍遷分爲四個階段：2005年啓動產品生命週期管理（PLM）系統實現研發數字化，將圖紙管理效率提升40%；2010年上線企業資源計劃（ERP）系統打通全流程管理，存貨週轉效率提升36%；2016年部署生產信息化管理系統（MES）實現生產執行可視化，產品不良率下降22%；2019年推出“亞威智雲”工業互聯網平臺，推動1500家企業設備上雲。

“產業政策支持推動數字化進程在企業的車間裡轉化爲實實在在的生產效率提升”。韋福雷指出，當前，通過持續加大對高端技術的研發和創新投入，中國製造業加速向技術密集型、智力密集型轉型，創新能力和國際競爭力持續提升。

應用場景擴圍

從政策維度看，這些企業的突破並非偶然。一系列製造業轉型升級政策的推進、地方政府對智能製造的扶持，均爲轉型提供了制度保障。

工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌在近日舉行的2025智能製造系統解決方案大會上表示，面對人工智能、數字孿生等新一代技術浪潮，應緊抓戰略機遇，加快建設創新引領、安全可靠、開放協同的解決方案體系。其中，要強化技術融合，打造具備自學習、自決策能力的行業解決方案，推動企業研發、生產、管理全流程智能化轉型。

孟慶國告訴記者，中集環科罐箱綠色柔性管控智能工廠項目，綜合應用了AI、5G、物聯網、雲計算、數字孿生等新一代數字技術，形成了數十個具有行業示範意義的場景解決方案。其中，工廠通過應用數字孿生技術，對新產線的工藝佈局進行模擬仿真，識別瓶頸工序，均衡節拍，實現生產效率最優化。

韋福雷認爲，中國智能工廠的領先，不僅在於技術應用的廣度，更在於場景落地的深度。單個企業的技術突破正通過生態網絡產生乘數效應，形成“點上突破、面上擴散”的產業升級路徑。

據工信部統計，目前，卓越級智能工廠分佈在全國31個省（區、市），覆蓋超過80%的製造業行業大類，共建設智能倉儲、在線智能檢測、產品數字化研發設計、智能排產調度、質量追溯與分析改進等優秀場景近2000個，工廠產品研發週期平均縮短28.4%、生產效率平均提升22.3%、不良品率平均下降50.2%、碳排放平均減少20.4%，提質增效降碳成效顯著，代表了我國製造企業數字化轉型、智能化升級的領先水平。

積極擁抱價值競爭

智能工廠的價值，遠不止生產效率的數字變化。

對亞威股份而言，智能製造帶來的是商業模式的革新——公司已經從單純銷售機牀，逐步形成了“硬件+軟件+雲服務+集成+諮詢規劃”的全方位解決方案和生態系統，匯聚了電氣自動化、機械裝備及工業信息化等多領域的專業技術人才。公司的經驗和模式在多個領域廣泛應用，服務過百家知名企業，提升了智能製造解決方案的行業影響力。

站在轉型深水區，中國智能工廠的前路既有光明前景，也面臨嚴峻挑戰。韋福雷認爲，中國製造業必須從“量的擴張”轉向“質的提升”，從“價格競爭”轉向“價值競爭”。

人才體系重構是當務之急。韋福雷指出，智能製造需要的不僅是高端研發人才，更是掌握數字工匠技能的應用型人才，這種人才結構的優化將決定轉型的深度。

核心技術攻堅亟待突破。“數字化轉型是個長期、系統性、逐步迭代的過程。”孟慶國表示，公司積極推動新一代人工智能等數智技術與製造全過程的深度融合，實現裝備、工藝、軟件和系統的研發與應用突破，推動研發範式、生產方式、服務體系和組織架構等創新，探索未來製造模式，帶動產業模式和企業形態變革，助力公司實現卓越經營、高質量發展的遠景目標。

全球生態構建是更高追求。工信部公佈的數據顯示，當前，我國累計發佈469項智能製造國家標準、50項國際標準，6500餘家智能製造系統解決方案供應商服務範圍涵蓋全部製造業領域。

“我國更側重於應用，但是在標準制定、國際組織的話語權、國際專利等方面仍有很大的提升空間。”韋福雷建議，在未來發展中，中國製造業需要依靠應用端的先行、先試、先發優勢，進一步加快主導制定一些領域的國際標準，以智能化轉型爭奪全球價值鏈話語權。