《新时代智能制造升级三年行动计划（2025-2027）》

《新时代智能制造升级三年行动计划（2025—2027）》当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能为代表的新一代信息技术加速突破应用，制造业正经历从数字化、网络化向智能化的深度跃迁。为深入贯彻国家关于发展新质生产力、推进新型工业化的战略部署，抢抓智能变革历史机遇，加快构建现代化产业体系，特制定本行动计划。本计划旨在通过三年的系统推进，全面提升制造业智能化水平，实现制造大国向制造强国的历史性跨越。一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局。坚持以高质量发展为主题，以智能制造为主攻方向，以技术创新为核心驱动力，以场景应用为牵引，深度融合新一代信息技术与先进制造技术。着力突破关键核心技术，着力夯实数字底座，着力培育标杆企业，着力完善生态系统，推动制造业实现质量变革、效率变革、动力变革，为建设制造强国提供坚实支撑。（二）基本原则坚持创新引领，应用牵引。把科技创新摆在最突出的位置，加强前沿技术布局和关键核心技术攻关。同时，坚持以应用为导向，通过开放丰富的应用场景，加速技术成果转化和产业化落地，解决实际生产中的痛点难点问题。坚持数据驱动，系统集成。强化数据要素在智能制造中的核心引擎作用，推动数据在全生命周期的流通、汇聚和价值挖掘。注重系统思维，推动设计、生产、管理、服务等全流程的智能化集成，实现端到端的协同优化。坚持龙头带动，梯队培育。发挥行业领军企业的示范引领作用，支持其建设具有国际水平的智能工厂。同时，关注中小企业数字化转型需求，推行普惠性“上云用数赋智”服务，形成大中小企业融通发展的良好格局。坚持安全可控，绿色发展。高度重视网络和数据安全，构建安全可控的智能制造技术产业体系。将绿色低碳理念贯穿智能制造全过程，通过智能化手段优化资源配置，降低能耗排放，实现经济效益与生态效益的统一。（三）发展目标到2027年，智能制造发展水平显著提升，关键技术装备实现自主可控，标准体系更加完善，推广机制更加健全，制造业数字化、网络化、智能化发展迈上新台阶。具体指标如下：指标类别具体指标名称2025年基准值2027年目标值属性规模化水平智能制造示范工厂（标杆）累计数量500家1000家预期性关键工序数控化率60%75%以上预期性数字化研发设计工具普及率85%93%以上预期性技术创新能力工业软件国产化替代率30%50%以上预期性智能制造装备国内市场占有率40%60%以上预期性转型成效规模以上工业企业全员劳动生产率增长率5%8%预期性单位工业增加值能耗下降率3.5%5%约束性生态建设培育智能制造系统解决方案供应商数量6000家8000家预期性通过两化融合管理体系贯标企业累计数量6万家8万家预期性二、主要任务（一）强化核心技术攻关，筑牢智能发展根基聚焦智能感知、控制执行、工业软件、人工智能大模型等关键领域，实施“补短板”和“锻长板”并举策略，突破一批“卡脖子”技术，提升产业链供应链韧性和安全水平。1.突破智能感知与控制装备。重点研发高精度视觉传感器、力觉传感器、激光雷达等智能感知部件，提升工业现场数据采集的实时性和准确性。加快高性能可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、运动控制器等核心控制设备的国产化替代，打破国外品牌在高端控制领域的垄断。推动智能机器人、高档数控机床、增材制造装备等高端装备的智能化升级，增强其自适应、自决策能力。2.研发工业基础软件与高端平台。集中力量攻关计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、电子设计自动化（EDA）等核心研发设计软件，提升产品创新设计能力。重点突破制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、高级计划与排程（APS）等核心管理软件，优化生产资源配置。支持开发面向特定行业的工业操作系统和工业互联网平台，推动工业知识、模型、算法的软件化、模块化。3.布局“人工智能+制造”前沿技术。加快通用人工智能大模型在制造业领域的垂直应用，研发面向产品设计、工艺优化、质量检测、设备运维等专用场景的工业大模型。推动数字孪生技术在产品全生命周期和工厂全要素的深度应用，构建物理世界与数字世界的实时映射、交互与协同体系。探索边缘计算与云计算协同的智能算力调度技术，满足工业现场低时延、高可靠的数据处理需求。（二）构建新型数字底座，打通数据流转堵点实施“数字底座强基”工程，推动5G、工业光网、算力网络等新型基础设施在工业园区的深度覆盖，构建高速、泛在、智能的连接网络，为智能制造提供坚实的网络支撑。1.升级工业网络基础设施。加快5G-A（5GAdvanced）技术在工业现场的应用，构建基于时间敏感网络（TSN）的新型工业以太网，实现生产设备、传感器、控制系统间的互联互通。推动工业PON（无源光网络）部署，满足工业大数据传输对带宽的需求。支持企业开展内网改造，提升网络化基础水平，实现“IT与OT”的深度融合。2.建设工业大数据中心。鼓励行业龙头企业建设企业级大数据中心，汇聚研发、生产、供应链、销售等全链条数据。支持地方政府和联盟建设行业级和区域级工业大数据中心，推动数据资源的汇聚、共享和交易。建立完善工业数据分类分级标准，保障数据全生命周期的安全可控。探索数据要素价值化实现路径，通过数据资产化赋能企业创新发展。3.完善标识解析体系。扩大工业互联网标识解析体系覆盖范围，推动标识解析二级节点建设，实现重点行业全覆盖。鼓励企业主动使用标识解析体系，实现产品全生命周期的溯源、管理和优化。推动标识解析与区块链、大数据等技术融合应用，构建基于标识的信任体系和数据资产管理体系。（三）推动全链条智能化升级，重塑制造流程范式以智能工厂和数字化车间为载体，推动智能制造从单点应用向全流程、全要素、全生态延伸，实现研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全链条的智能化重构。1.智能化研发设计。推广基于模型的系统工程（MBSE）和数字孪生体技术，实现产品在虚拟环境中的仿真、验证和优化。利用人工智能大模型辅助产品设计，自动生成设计方案，缩短研发周期。推广协同研发平台，打通供应链上下游设计数据，实现异地、多主体的协同设计。2.智能化生产制造。建设数字化车间，实现生产设备的数字化改造和联网监控。推广智能排产（APS）、柔性制造、自适应加工等技术，提升生产效率和资源利用率。在离散行业推广“模块化+柔性化”生产模式，在流程行业推广“实时优化+智能控制”模式。应用机器视觉、深度学习等技术，实现产品质量的在线检测和精准追溯。3.智能化经营管理。推动ERP、MES、WMS等系统的深度集成，实现物流、资金流、信息流的同步。利用大数据和人工智能技术，开展市场需求预测、供应链风险预警、智能库存管理等，提升经营管理决策的科学性和前瞻性。推广智能财务、智能人力资源等应用，提升企业整体运营效率。4.智能化运维服务。基于物联网和大数据技术，构建设备远程运维平台，实现设备状态的实时监测和故障预测性维护（PHM）。推广“产品+服务”模式，通过智能化手段为用户提供个性化、定制化的增值服务，如设备租赁、性能优化、能源管理等，推动企业从制造向“制造+服务”转型。（四）深化绿色智能融合，落实双碳战略要求将智能制造作为推动制造业绿色低碳转型的关键抓手，通过智能化手段实现能源资源的精细化管理，推动制造业实现绿色增长。1.建立碳足迹监测体系。利用物联网、区块链等技术，建立产品全生命周期碳足迹监测系统，实时采集原材料、生产、运输、使用、回收等各环节的碳排放数据。鼓励企业建设数字化碳管理平台，实现碳排放数据的可视化、可量化、可追溯。2.实施能源智能管控。在重点用能企业推广能源管理中心系统，实现对电、水、气、热等能源介质的实时监控和智能调度。应用人工智能算法优化能源使用策略，实现削峰填谷和能效最大化。推广余热余压回收、能量梯级利用等绿色技术，降低单位产值能耗。3.发展循环经济模式。利用大数据和智能算法优化废弃物回收网络，提升资源循环利用效率。推广再制造智能化技术，实现废旧零部件的智能检测、修复和性能升级。构建绿色供应链管理体系，通过数据共享带动上下游企业共同实现绿色低碳发展。三、重点工程（一）“灯塔工厂”引领工程瞄准全球智能制造最高水平，支持行业龙头企业对标世界一流，建设一批具有国际影响力的“灯塔工厂”。通过“灯塔工厂”的示范引领，总结推广先进经验和最佳实践，带动产业链上下游企业整体提升。1.建设全连接工厂。推动企业实现人、机、料、法、环等全要素的数字化连接，打破数据孤岛。利用5G、TSN等技术实现生产现场的无线化、柔性化连接，提升数据采集的广度和深度。2.打造全流程闭环。打通从订单接入、研发设计、计划排产、生产制造、物流配送到售后服务的全流程数据流，实现端到端的闭环管理。利用人工智能技术实现全流程的智能决策和自动执行，提升响应速度和交付能力。3.探索新技术应用。鼓励“灯塔工厂”率先应用生成式人工智能、量子计算、元宇宙等前沿技术，探索智能制造的新模式、新业态。建立“灯塔工厂”开放日、实训基地等机制，向社会开放参观和学习，发挥溢出效应。（二）中小企业数字化赋能工程针对中小企业“不愿转、不敢转、不会转”的痛点，实施普惠性帮扶政策，降低数字化转型门槛，提升中小企业数字化、网络化、智能化水平。1.推广轻量化应用。鼓励开发部署成本低、部署周期短、使用便捷的SaaS化应用（如云端ERP、云端CRM、云端MES），满足中小企业在财务管理、库存管理、营销管理等基础环节的数字化需求。推广“小快轻准”的数字化解决方案，让中小企业用得起、用得好。2.开展“链式”转型。发挥“链主”企业的带动作用，通过开放平台、共享数据、共享订单等方式，带动供应链上下游中小企业协同转型。鼓励“链主”企业将成熟的数字化解决方案向中小企业输出，形成“大手拉小手”的良好生态。3.建设数字化转型促进中心。支持地方政府、产业园区建设中小企业数字化转型促进中心，提供诊断咨询、方案设计、人才培训、技术对接等一站式服务。通过“政府补一点、平台让一点、企业出一点”的方式，降低中小企业转型成本。（三）智能制造系统解决方案培育工程培育一批技术水平高、集成能力强、行业经验丰富的智能制造系统解决方案供应商，支撑制造业智能化升级。1.提升集成服务能力。鼓励软件企业、自动化企业、互联网企业跨界融合，提升系统解决方案的综合集成能力。支持解决方案供应商深入行业一线，积累行业知识，开发专用工业软件和智能装备，形成具有行业特色的系统解决方案。2.建立供应商分级评价体系。制定智能制造系统解决方案供应商评价标准，建立分级分类名录库。定期发布优秀解决方案推荐目录，引导企业选择优质服务商。支持供应商参与国家重大智能制造项目，提升品牌影响力和市场竞争力。3.强化开源生态建设。支持建设工业软件开源社区，鼓励企业开放源代码、开放开发平台，汇聚开发者力量，共同攻克关键技术。推动工业知识、算法、模型的开源共享，降低创新门槛，激发创新活力。四、保障措施（一）加强组织统筹协调建立健全智能制造发展协调机制，加强部门间、区域间的政策协同和资源统筹。成立国家级智能制造专家咨询委员会，为政策制定、项目评审、技术攻关提供智力支持。各地区要结合实际，制定具体实施方案和配套政策，确保各项任务落地见效。（二）加大财政金融支持统筹利用现有财政资金渠道，加大对智能制造关键技术研发、重大项目建设、标杆工厂培育的支持力度。落实首台（套）重大技术装备保险补偿政策，支持智能制造装备推广应用。鼓励金融机构开发针对智能制造的信贷产品、融资租赁、供应链金融等金融服务，支持企业智能化改造。支持符合条件的智能制造企业在资本市场上市融资。（三）强化人才队伍建设实施智能制造人才专项培养计划。加强高校学科建设，鼓励高校设立智能制造交叉学科，培养复合型、创新型人才。推动产教融合、校企合作，建设一批智能制造实训基地，培养大批高素质技术技能人才。引进海外高层次智能制造人才，完善人才评价和激励机制，营造良好的人才发展环境。（四）深化国际交流合作坚持开放发展，积极融入全球智能制造创新网络。鼓励企业参与国际标准制定，提升国际话语权。支持企业通过并购、合资、合作等方式，引进国外先进技术和管理经验。依托“一带一路”等倡议，推动智能制造装备、技术、标准和解决方案“走出去”，提升国际竞争力。（五）完善标准认证体系加快构建智能制造标准体系，修订完善国家标准和行业标准。鼓励社会团体制定满足市场和创新需要的团体标准。开展智能制造能力成熟度模型（CMMM）评估，引导企业明确提升路径。加强智能制造标准宣贯