2026灯塔工厂解读：全球化智造运营转型与路径白皮书

2026灯塔工厂最新解读全球化智造运营转型与路径日AI01座WEF认证灯塔工厂2019成

功

赋

能

灯

塔

工

厂起持

续

推

动

灯

塔

工

厂

建

设座02关于工业富联科技服务工业富联科技服务致力于将先进制造经验转化为产业升级能力

，为企业提供涵盖自动化

、

数字化

、

智能化及Al

Factory建设

的整体解决方案。依托工业富联在全球智能制造领域多年的实践积累

，

自2019年起持续推动灯塔工厂建设

，

目前

已打造9座世界经济论坛

(

WEF)认证灯塔工厂

，并成功赋

能13座灯塔工厂

，覆盖

电

子制造

、家电

、汽车

、

医药及重工等多个行业

。通过长期实践

，积累了智能生产

、设备运

维

、

品质管理

、

能源管理及供应链协同等丰富经验

，形成可复制

、可推广的智能制造实现

路径与解决方案。随着人工智能时代来临

，工业富联科技服务深度融合结合数字孪生

、工业智能体

、机器人

及

Al

Factory

等创新技术

，携手伙伴共

同推动Al与制造深度融合

，助力企业从数字化迈

向

智能化

，从

自动化迈

向

自主化

，持续赋能加速AI智造转型。过去

十年

，制造

业

经历了

一场深刻

的数

字化转

型

。从工

业

互联

网

、物联

网到

云

平

台

、大数据

分析

，企业不断推进设备连接

、数据贯通与业务协同

，数字化逐渐成为现代制造体系的重要基础

。然而

，今天制造业所面临的挑战正在发生根本性变化。全球供应链重构

、

区域化制造加速

、

高复杂产品快速迭代

、可持续发展要求不断提高

，正在使制造企业面临前所未有的运营复杂度

。传统依靠规模扩张

、成本优化和流程改善所建立的核心优势

，正在受到新的考验

。企业不仅需要提升效率

，更需要具备快速响应变化

、跨区域协同运营、持续创新以及绿色发展的能力。与此同时

，人工智能正在成为推动新一轮产业变革的核心力量。与

以往不同

，AI

不只是辅助分析和提升效率

的工具

，而是正在成为参与企业运营的新型主体。从生成式Al

到Agentic

Al,

从数字智能体到物理智能体

，

Al

开始具备理解

、推理

、规划

、执行和持续优化的能力

，并逐步进入研发

、供应链

、生产制造

、质量管理

、设备运维以及能源管理等核心运营环节

。更重要的是

，

AI不仅在改变智造

，智造也在塑造AI,形成“AI

Makes

AI”

的自增强双数据飞轮

，重新定义第二曲线增长方式

。制造业正在迎来从自动化走向自主运营的重要转折点。世界经济论坛全球灯塔网络作为全球先进制造

的代表

，持续记录着这一变化过程。近年来

，灯塔工厂的关注重点正在发生明显变化

。从早期聚焦效率提升

、

自动化建设和数字化应用

，到如今更加关注全球运营韧性

、

可持续发展

、

人机协

同

以及AI驱动

的运

营创新

。灯塔企业所展

示

的

，不再是单一技术

的应用成果

，而是一种面

向未来

的制造运营模式。截至目前

，工业富联已深度参与并服务22座灯塔工厂的建设

。每一座灯塔工厂都是转型升级的重要里程碑

，不仅验证了新技术与新模式

的

商业价值

，更形成

了可复制

、可推广

的方法论

与

能力体系

。长期实践

中

，我们看到越来越

多

的企业开始将A

1引入运营体系

，并通过数

字孪生

、

多

智

能体协

同

、机器人

与自动化系统

，探索面

向未来

的自主运营模式

。这些实践正在共

同描绘

出下一代制造体系的轮廓。本报告

以Al

Makes

Al”

为核心主线

，结合全球灯塔

网络最新发展趋势与典型实践案例

，系统分析制造业在Al时代所面临

的新挑战

、新机

遇

与新路径

。

我们希

望通过对灯塔演进趋势

、典型用例

、解决方案

以及Al

未来发展方

向

的研究

，为制造企业提供理解变化

、把握趋势和规划转型的参考框架

。这不仅是一场技术升级

，更是一场关于运营模式

、组织能力与产业竞争力的再进化

。未来的领先企业

，或许不再只是拥有更大

的工厂

、更先进

的设备

，而是拥有持续学习

、持续优化和持续进化

的能力。05目录第

一

章

A

l

重

构

系

统

性

运

营

能

力

07-20工业富联迈向全球智造运营体系39-40高复杂生产下的柔性自动化制造能力用例解析AI驱动的全自动柔性装配和测试

47-48解析AI用例探索智造转型方向41-42

碳约束下的绿色可持续发展能力高需求波动下的敏捷研发与快速导入能力

43-44

用例解析Omniverse赋能的数字孪生

49-50用例解析AI驱动的研发制造协同

冷水系统高效运行

Omniverse全生命周期工厂运营

57-58

Al+园区运营中心建构主动响应体系

65-66Digital

Al+Physical

AI实现柔性化生产

59-60AI

Makes

AI打造持续进化飞轮17-1823-36全球灯塔工厂引领智能制造实践前沿制造迈向区域化与高价值场景全球灯塔工厂转型发展路径AI成为智造运营能力提升关键

趋势四人机协同打造柔性化生产能力

工业富联灯塔建设与转型路经加速自主运营迎向全球智造运营

35-36AI新一轮产业发展引擎高复杂时代制造业面临结构性变化AI驱动制造业迈向系统性运营第四章构建自主运营的新一代Al

Factory

53-66第三章AI驱动创新强化智造运营能力

37-52趋势一加速构建系统级运营能力趋势二AI规模化发展因应复杂任务需求趋势三AIAgent支撑全球化运营Al数据中心持续优化热管理闭环

61-62

Al+节能减碳强化可持续运营能力63-64AI转型顶层思考与建设AI转型方法与步骤

51-52FactoryBrain打造虚实融合智造运营模式新一代Al

Factory架构全球化运营与跨区域协作能力用例解析AR眼镜远程协助和人员培训AgenticAl开

启Al

Factory新

篇

章

15-16AI加速智造全面升级

13-1423-2425-2627-2807-0809-1011-1245-4655-5629-340709AI重构系统性运营能力人工智能正在从数字化工具演进为新型基础设施。从算力、模

型

到Agent智能体，从数字世界到物理世界，AI

正深度融入研发、供应链、生产、运营与可持续发展全过程，推动制造业从

局部效率优化迈向系统性运营能力重构，并通过AIMakes"与"

MakesAI9

的双向增强飞轮，加速AlFactory迈向自主运营与

持续进化。08图AI新一轮产业发展引擎全球AI

浪潮正带动新一轮资本重新配置

。过去三年

，

AI

投资

已

由模型训练与应用开发

，快速延伸至算力

、数据

中心

、网路

、能源等AI

基础设施建设

，形成新一轮全球资本开支

的核心方

向。当

Al

基础设施成为新一代产业底座

，AI

的影响也不再局

限于技术创新

，而是逐步重塑研发

、供应链

、生产与营运模式

，推动制造业迈

向

以AlFactory

为核心

的新一轮产业升级。根据最新的市场数据，AI

市场正以惊人的速度扩张根据

图表显

示

，

美

中

两

国在Al算力

的

资本

支

出

，2024年是2

,590亿

美元

，预计到2027年将攀升至6

,870亿

美元

。年复合增长率

(CAGR)高达

3

8

%US-China

AlCapexForecast(2024-2027)单位：

十亿

美

元

(

USDB)38%CAGR$425B$259B200202420252026

2027

Source:Citibank,JP

Morgan(2025)云服务与Al成为长期资本投入核心方向云厂商资本开支结构持续向Al基础设施倾斜过去三年

，全球Al投资增长已从“

试验性投入

”转向“

基础设施级别扩张

”

。从资本结构来看

，

AI投资正在从软件与模型训练

，快速转向以下三大核心领域：A

¹

服务器与

网络基础设施进入规模化部署阶段Al

数据

中心

与算力集群建设加速扩

张

高

性能

计

算

、

A

I

服

务

器

、

光网

络

等

全

面

升

级

超大规模数据中心持续建设

，

支撑大模型训练与推理需求丽

Baidu百度■Alibaba■

ByteDance■

Microsoft(USD

B)800600400$687B

$592BAI

成为科技巨头的核心资本开支方向以Google

、微软等为代表的科技巨头，正在持续扩大AICapex投入，形成长期投资更强模型更大算力需求更高资本投入AI更先进AI基础设施进一步加速模型能力提升训练与推理需求增加基础设施投资增长更强算力与更优网络AI

能力演进数据中心进入“超级基础设施建设周期

”AI训练与推理需求爆发，推动全球数据中心从传统IT设施升级为“AI工厂底座”算力

、

电力与网络成为新的核心生产要素AI竞争本质正在从算法竞争，转向

“

算力+能源+网络

”

的系统竞争AI发展推动AI基础设施的扩张，并持续放大AI的能力边界与产业价值高复杂时代制造业面临结构性变化过去二十年

，制造业体系建立在“

相对可预测

”的全球化发展趋势之上；

企业长期追求的核心目标明确：

更低成本

、

更高效率

、

更大规

模

。但是今天，在地缘政治波动频繁

、全球化劳动力短缺

、技术迭代加速等复杂情况下

，制造业迎来深层次结构性变革。制造业正在进入高复杂度时代全球环境的不确定性与内外部约束的系统性强化

，推动制造业从“

以规模与效率为核心

”的传统模式

，迈向“

多目标

、强约束

、高韧性”的新阶段。全球协同、复杂产品与动态需求要求不断提升，传统制造体系已经难以应对新的复杂运营环境区域化制造重构生产体系全球产业链布局加速重组

，地缘政治不确定性上升

，推动企业加快本地化与区域化布局。多目标权衡成为新常态市场需求波动加剧与多重资源约束并存

，使企业在敏捷

、韧性

、规模化

、可持续等多

目标间难权衡。本质

单一优化目标失效，企业从“效率驱

影响

动”转向“多目标动态平衡”区

域

化

布

局

发

展本

地

化

交

付

需

求

上

升海

外

建

厂

与

多

区

域

协

同

成

为

常

态成

本

压

力

持

续需

求

波

动

加

剧

，

产

品

迭

代

更

快员

工

知

识

与

经

验

传

承

断

层全

球

协

同

成

本

上

升

，

供

应

链

从

“

全

球最优

”

转向

“

区域韧性优先

”本

影质

响传统运营体系开始失效，企业必须重构运营逻辑与能力体系，才能创造增长动能并实现可持续增长碳纳入经营决策体系碳约束从外部合规要求

，

逐步转变为经营与战略决策的核心因素

，贯穿产品

、供应链与运营全流程。AI系统性重构运营模式AI升级为重要基础

，深度嵌入研发

、计划

、生产

、供应链与服务等核心环节

，推动运营发生根本变化。数

据

中

心

与

算

力

成

为

核

心

资

源AI规

模

化

应

用

快

速

落

地人

机

协

同

重

塑

工

作

方

式本

质

运

营

复

杂

度

指

数

级

提

升

，

决

策

与

执

影

响

行

从

经

验

驱

动

转

向

数

据

与

智

能

驱

动本

质

碳约束成为关键经营变量，需要在经影响

济与可持续目标之间实现新的平衡客

户

准

入

门

槛

提

升

绿

色

生

产

与

低

碳

供

应

链

成

为

标

配碳

数

据

驱

动

精

细

化

管

理AI

驱动制造业迈向系统性运营随着A

1

从底层基础设施

、通用大模型进阶至Agent

智能体

，AI

正从生产辅助工具演进为制造系统

的重要组成部分

，开始深度影响企业

的生产组织

、运营决策

、资源协

同与价值创造方式

，推动制造业进入系统性运营能力

的新阶段

。

Al

Factory也将从单点技术应用转向在复杂环境下持续实现敏捷响应

、韧性运营

、规模复制与绿色发展的综合能力。Al助力制造业从单点优化走

向系统运营

，通过敏捷

、韧性

、规模化和可持续

四大运营能力

，实现复杂环境下

的持续竞争优势。四大系统性运营能力韧性抵御不确定风险规模化跨区域复制拓展敏捷快速响应变化可持续绿色低碳经营13在全价值链实现资源高效利用与碳排降低，达成绿色与可持续发展快速感知需求变化

，灵活调整计划与资源

，实现高效决策与执行构建具备

自适应

与抗冲击能力

的运营体系

，保障业务连续性通过标准化与数字化

，实现能力快速复制

，支撑全球化扩展需求感知与供需联动缩短产品上市与交付周期绿色供应链与循环利用碳约束下的经营决策优化动态排产与资源柔性配置产线快速切换与工艺重构碳排放全链路监测与管理能源优化与低碳工艺供应链风险预测与预警多源供应与弹性布局数字孪生模拟与推演快速恢复与持续运营标准化与模块化体系数字化工厂快速复制全球多工厂协同运营端到端价值链协同“全球领先

的制造商不再优化单个工艺

，他们正在重新构想整个操作系统

。

”“最新的灯塔站点展示了智能如何融入运营结构

，使组织能够更快响应

，持续学习

，并在价值

链中释放新的绩效层次

。AI已深度嵌入生产运营核

心

，推动企业实现需求预测、动态决策与快速响应通过实时互联

、

多源协同与韧性体系建设

，构建更具韧性的供应链与生产体系规模化不再是复制产线

，而是跨工厂

、跨供应链

、跨生态的网络化协同运营可持续升级为经营变量

，融入产品

、

能源

、碳与供应链的关键决策WORLDECONOMICFORUM90%决策速度加快价值链的动态重构关键能力

，

数字孪生技术的虚拟复制能够模拟

、

预测并优化性86%供应链转型8

6

%

领

导

者

正

在

投

资

供

应

链

转

型

，

但

只有大约四分之一已经完成了这一过程85IT/OT深度融合灯

塔

企

业

打

破

历

史

数

据

孤

岛

，

高

达

8

5

%的生产与物流端点

，

已实现实时互联36价值链生态共创灯

塔

企

业

平

均

已

将

3

6

%

的

客

户

与

供

应

商

，接入内部物联网平台

，

实现网络级同步Al

与物联网

，支持对能源

、

材料使用及排放进行预测性控制灯塔实践验证：系统性运营能力带来显著成效62分

析

型AI和

机

器

学

习

已

成

为

灯塔

工

厂

最

广

泛

应

用的

数

字

技

术

%

于垂直领域深度应用生成式，

聚焦世界经济论坛执行董事Kiva

Allgood价值链排放打造循环经济模式

，

循环资源运营模式通过闭环系统管理材料

、

能源和废弃物现率l

ent

快高工AAg大幅%15AI加速智造全面升级英伟达创办人暨执行长黄仁勋在2026GTC

Keynote中提出的Al五层发展架构，Al的价值已不再局限于模型创新，而是由能源、芯片、Al基础设施、模型到智能体应用，形成完整的技术与产业体系。从Al“五层蛋糕”思考制造业升级方向随着每一层能力持续演进

，其对制造业的影响也从单点效率提升

，

逐步延伸至能源管理

、算力建设

、工厂基础设施

、工业知识

沉

淀

，

以

及

自

主

营

运

等

五

个

层面

，

推

动「

数

字

工

厂」

迈

向「Al

Factoryj。AI

产业的发展路径

(算力

→

模型

→

应用

→

智能体)正在与制造业运行体系深度耦合

，

并成为驱动工业体系

重构的核心变量。⑤应用层智能体与应用④模型层模型与知识系统③基础建设层数据中心与云平台②芯片层算力芯片与硬件①能源层能源与电力系统具体影响与变化从“软件系统

”到“

自主运营系统

”AI

Agent深入计划排产、质检、设备等业务场景

系统开始半自主运行，形成执行闭环人从执行者转向监督者与策略制定者从“认知工具

”到“工业知识系统

”工艺经验、专家知识被沉淀为可复用的模型能力

模型理解复杂工艺、管控质量及研判设备状态决策从经验驱动转向模型推理与生成从“

IT系统

”到“AI工厂底座

”数据中心成为虚拟工厂，支撑仿真、训练与推理生产与数字空间深度融合，实现“双空间运行

”供应链、产线、设备在数字空间实时映射与优化从“硬件设备

”到“生产力基础

”算力芯片成为新型工业生产工具设备智能化、产线柔性化程度由算力决定算力密度成为衡量工厂竞争力的重要指标AI计算密度大幅提升，能源成为第一性的约束能源调度与工厂运行深度耦合绿电与储能成为制造系统的战略资源角色转变从“成本要素

”到“系统约束变量

”

16AI

演进方

向Physical

Al物

理

AlAI

进入物理世界

，

自主执行物理任务人形机器

人

、AMR

、

自动化设备

具身智能与环境交互感知-决策-执行闭环AI自

主完成任

务

，

智

能体协

同运

营智能体理解目标

、

自主规划与决策调用工具与系统

，

执行复杂任务多智能体协同

，

形成企业级智能体网络AI

理解知识

与语

言

，生成

内容

与方案大模型理解与生成知识问答

、

内容生成

、

代码生成Copilo

t与

知

识

助

手Al

感知和理解世界

，发现规律视觉

、

语音

、传感器感知识别

、检测

、

分类

、

预测异常检测

、预测分析

AI

价值与影响力感知与理解

生成&推理与规划

执行与协同具身行动7Agentic

AI开启AI

Factory

新篇章工业

富联首席数据官刘宗长于2026年夏季达沃斯论坛「

Factories

thatLearn」

中表示：

AI

的价值不在于取代既有技术

，而在于持续增强人类生产力

，并在效率

、灵活性与系统韧性之间取得新的平衡

。」随着AI

应用

由数字世界延伸至实体世界

，Agentic

Al

与Physical

Al

日益成熟

，

AI

已具备深入制造现场的能力

，推动工厂迈向自主感知

、

自主决策

、

自主执行与持续学

习

的Al

Factory。Al

的能力边界持续扩展AI

的演进

已从理解信息

、生成

内容

，发展

至具备任务规划

、跨系统协

同及实体执行能力

。

当AI

能够与设备

、机器人及工业系统深度融合

，智能工厂将由局部智能走向全局智能

，

Al

Factory

成为制造业下一

阶段的重要发展方向。价值跃迁：

AI

的角色从工具→

助手

→智

能体→

协作系统→

物理行动者Perception

Al感知

AIGenerativeAl生成

式

AIAgentic

Al智能体Al多智能体分工协作信息共享与上下文理解协同规划与冲突解决共同完成复杂任务统一目标与策略全局优化与动态调度自主运营与持续进化连接企业内外系统多个Agent

协同工作，分工明确，信息交互Factory

Brain统一目标、全局优化、自主运营单点智能体解决单一问题多智能体协同解决跨部门协作问题智能体网络企业级协同运营物理AI智能体在物理世界中感知、决策与执行透过多智能体协同

、Factory

Brain

统一调度

，

以及机器人与设备

的

自主执行

，Al

Factory

得

以建立从

目标理解

、任务规划

、跨系统协同到现场执行的完整闭环

，实现工厂自主运营。自动化设备(加工

、

焊接

、

包装)智能终端/IoT设备(现场操作与维护)人形机器人(装配

、

检测

、

操作)无人机/无人车

(巡检

、

运输)感知

(视

觉/触

觉/

力

觉等)

定位

与导航

控制与执行聚焦单一领域独立完成任务理解目标规划步骤调用工具AMR/AGV(搬运

、

配送)执行任务反馈优化数据

算力

智能体感

知数

据

采

集AI

Factory学习

决

策模

型

迭

代智

能

分

析②

PhysicalAl算

力

供

给高效

·多定·绿色可

持

续

发

展高

质

量

运

营

数

据

海

量

训

练

数

据AI

MakesAI打造持续进化飞轮Al真正改变

的

，并不是某一道工序

、某一个系统

，而是制造企业整体

的运行方式

。

一方面

，Al持续重构研发

、生产

、供应链

与运营模式；

另一方面

，制造业

以丰

富

的工业数据

、复杂

的应用场景和不断升级

的基础设施

，持续推动AI能力迭代与产业成熟。随着AI从基础设施

、大模型迈

向Agent

智能体

，并逐步进入企业运营体系

，

Al

与制造业开始形成相互赋能

、协同进化

的新型关系

。

Al

Factory

以Factory

Brain为

智

能决策

中枢

，

以Sim2

Real

Omniverse数

字孪生连接虚拟

与现实世界

，

以

PhysicalAI

实现物理世界自主执行。AI

Makes

Al在

AI

与制造业相互赋能

、持续学

习

的双智能飞轮驱动下

，不断实现运营优化

、知识沉淀与价值创造

，推动制造企业迈

向自主运营

、持续进化

的新阶段。实时

·多样

·闭环AlFactory

自主运营·持续进化

·价值最大化规模

·多样

·高效双数据飞轮驱动

·制造与AI共同进化Factory

Brain命Sim2Real价

值

闭

环业

务

增

长执

行自

动

化

与

机

器

人更强Al更

智

能

的

模

型服

务

器

与

硬

件高

性

能

计

算芯

片

制

造GPU/ASIC数

据

中

心基

础

设

施优化运

营

优

化降

本

增

效能源与可持续支撑保障AI

规模化发展

的

能源基础绿色能源供给与能源管理支

撑AI

大规模

、可持续发展工业数据海量真实数据沉淀设备

、工艺

、质量等高价值数据跨系统

、跨环节数据持续积累真

实

场

景复杂

场

景

驱

动AI进

化高复杂

、高动态

、高约束场景端到端流程是最佳训练场生产执行智能化柔性制造

，提升效率与质量智能排产与动态调度Al质检

与预测性维护人机协同与智能执行Makes

Al:加速智造AI发展AIMakes:建构Al智造能力研发设计智能化加速创新

，提升设计质量AI辅助研发

与仿真验证产品设计生成与优化知识沉淀与复用加速高端装备与执行系统智能硬件与自动化基础工业机器人

、

AMR

、

自动化产线为AI提供执行载体与反馈

闭环

运营决策智能化全局洞察

，优化资源配置需求预测与智能计划供应链风险预警与优化

经营分析与智能决策算力与基础设施AI

发展的关键底座工业数据中心与边缘算力高性能网络与存储支撑AI

让制造更

智

能

、更高效

、更柔性

、更绿色制造是最重要

的数据源

、场景源和基础设施OPERATION

MONITORI0NMANAGEMENTGEMENBON

MANA5G飞21全球灯塔工厂指引AI智造新方向AI

正推动全球灯塔工厂进入新

的发展

阶段

，

智

能制造也正从数字化

、

自动化迈

向AI

驱动

的

智慧运营

。全球灯塔工厂

的能力演进显示，从区

域

布

局、AI

应用、AIAgent到自主化运营，正

逐步

形成打造AI灯塔工厂

的

关键

能

力体

系

，

也揭

示了未来AlFactory

的发展方向。22GCENTERPRODUCTO23全球灯塔工厂引领智能制造实践前沿灯塔工厂

由世界经济论坛

(WEF)评选

，灯塔工厂代表先进技

术

、运营模式与管理能力的深度融合。面

对AI

驱动

的新一轮制造变革

，其累积

的最佳实践正成为全球

制造业推动转型升级

、验证创新模式与提升运营能力的重要参本

章

节

灯

塔

用例

及

方

法

论

来

源

于

：WEF(Gobal

Lighthouse

Network:Rewiring

Operations

for

Resliece

and

Impact

a

Scale》抓住技术机遇AI

生产力飞跃结

合

GenAl与

敏

捷

运

营

，

有

望

将

生

产

力

年

增

长

率

从

0

.

3%

显

着提升

至3%。数字化蓝图借

鉴

GLN

超1

15

0

个

验

证

方

案

，

有

效

规

避

试

错

成

本

，

加

速

企

业

转

型

进程。应对结构性挑战劳动力问题应

对

人

口

老

龄

化

和

技

能

差

距

，

利

用

数

字

化

工

具

吸

引

、

培

养

并

保

留

核

心

人

才。资产老化应

用数

字

孪

生

与

预

测

性

维

护

技

术

，

对

老

旧

资

产

进

行

全

面

的

改

造

与

效能优化。持续迭代优化知识共享与协作与全球顶尖的运营专家深度交流经验，共同探索行业前沿趋势与

未来方向。持续迭代进化在开放的社区环境中获取最新洞察，保持企业在数字化转型中的

持续领先。行业标杆行业标杆效应成

为

行

业

灯

塔

企

业

，

有

效

吸

引

高

端

客

户

、

优

秀

合

作

伙

伴

及

优

质

项

目

资源。人才磁场数

字

化

的

工

作

模

式

与

愿

景

，

对

数

字

原

生

代

的

年

轻

高

潜

人

才

具

有

强

大

吸

引

力。灯塔工厂成为全球制造业转型标杆灯塔工厂持续验证制造业关键挑战的解决路径

，

从因应人力短缺与资产老化

，

到推动新技术应用

、

最佳实践沉淀与全球知识共享

，逐步建立可复制

、可持续优化的智能制造运营模式。Foundational(

基础连接层)占比约60%AGVIAMR物流自动化、基于物联网的OEE仪表板、机器人/协作机器人集成、数字绩效管理、基于状态的维护。本质：“让系统看得见”即：设备、物流、数据、工艺开始互联。Advanced(Al

增强层)占比约30%基于视觉的质量检测、开环参数优化、支持NLP/聊天机器人的报告、支持AI

的预测性维护。本质：“让系统开始理解和分析”即：Al开始判断，分析及预测。Flagship

(

自主闭环层)占比约10%自

优

化

过

程

控

制(

根

本

原

因

分

析

、

调

度

)

、

参

数

优

化(

例

如能

源消

耗

)

、

代

理

决

策

系

统

。本质

：

“

让系统开始自主协同与优化

”即：

AI开始

“

感

知→决策→

执行

”技术探索期灯塔工厂规模化瓶颈期试点困境约

10%的解决约60%的解决方案从全球灯塔实践来看

，数

字化连接

已成为普遍能力

，

Al

增强正在快速普及

，而

自主

闭环型实践仍处于探索阶段

，但代表着制造业未来的发展方向。灯塔企业通常大规模部署多达50个以上的解决方案

，其中包含5-

10个卓越级解决

方案基础级

进阶级卓越级解决方案的占比解决方案成熟度制造迈向区域化与高价值场景全球灯塔工厂的布局与能力演进显示

，

智能制造正加速向新兴制造市场扩展

，制造版图也逐步朝多中心

、

区域化方向发展

。

同时

，工厂建设也从聚焦生产现场的数字化

，进一步延伸至企业整体营运能力

。未来发展重点

，将从单点技术创新

，迈向兼顾全球布局

、供应链韧性

、永续经营与组织能力的系统化发展。截至2026年6月

，全球灯塔工厂已增至238座

，分布于30多个国家与地区

、涵盖40多个核心产业

，累计形成1,150多项可复制的最佳实践方案。工

业

富联深度参

与灯塔工厂建设

，

累计打造

与赋

能22

座灯塔工厂

，

其

中

自

身打造9

座

、赋

能产

业13

座

，持续将

最佳

实践转化

为可落地的路径与方法。21181612102020.12020.8■

China(中国)全球灯塔

网络

最集

中的地

区

，处于绝对

领先地位EMEA(欧

洲/

中

东/

非

洲)全球第二大灯塔聚集地，数字化转型活跃展现了亚洲制造业生态系统的整体协同

与活力North

America

(北美洲)代表高科技创新实力逐

步

涌现

优

秀

案

例Northern

Africa

(

北

非

)2

0

2

5

年

首

次

入

选2.5%13.0%12.6%12.6%全球灯塔工厂正由单一制造中心走向多中心、区域化，中国占比

4

5

%,EMEA(24.8%)与

AsiaX(20.2%)持续成长，北非首次加入灯塔网络。区域分布2.1%0.4%7.

6%20.2%45%24.8%产

业则

集

中于

电

子

(

19

.

7%)等

高

复

杂度制造领域

，反映

智能制造已加速向全球布局与高价值制造场景扩展。行业分布计

算

机

与电

子化工与个人护理电气设备及电器制药与生命科学机械与设备交通运输设备能源与采矿食品与饮料基础金属其他制造与服务11

50

°

累计可复制方案数字化转型的最佳实践库40

覆盖核心行业涵盖汽车

、

电子

、化工等2218

17全球灯塔工厂数量变化情况灯塔工厂数量2019120234

.6%202410202592023.12232026.12022.10全球灯塔工厂转型发展路径全球不

同

区域灯塔工厂

因产业结构与市场需求形成差异化

的发展路径

，但共同聚焦

Al

应用

、全球协同

、供应链韧性与绿色可持续等核心能力

。工业

富联深耕

中

国

、布局全球

，持续推进

AI

灯塔工厂建设

、全球制造协

同及智能工厂实践

，不断提升全球智造运营能力

，并将成熟经验复制赋能各行各业。全球区域灯塔工厂四大启发泛亚洲支撑全球制造协同与区域供应链布局承

接

全

球

产

业

链

转

移

，

灯

塔

主

要

集

中

在

电

子

、

半

导

体

、

家

电

等全

球

化

产

业

。聚

焦

跨

区

域

协

同

能

力

建

设

，

重

点

提

升

全

球

供

应

链

、

物

流

和

多

任

务厂协同效率。成

为

全

球

制

造

网

络

的

重

要

节

点

，

承

担

连

接

中国

制

造

与

全

球

市

场

的

枢

纽

角

色

。北美&拉丁美洲构建面向区域市场的敏捷运营体系供

应

链

重

构

驱

动

灯

塔

建

设

，

近

岸

制

造

和

区

域

化

供

应

链

布

局

成

为

主

要

背

景

。◎聚

焦

供

应

链

韧

性

与

交

付

能

力

，

重

点

提

升

订

单

履

约

、

库

存

管

理

和

物

流

效

率

。强

化

全

球

运

营

枢

纽

功

能

，

通

过

数

字

化

能

力

支

撑

北

美

市

场

和

全

球

客

户

服

务

。中国从

智能制造迈

向AI驱动

的运营

智能AI

驱

动

运

营

智

能

成

为

主

旋

律

，AI

、大

模

型

、

数

字

孪

生

已

从

生

产

环

节

延

伸

至

研

发

、

供

应

链

、

能

源

和

运

营

管

理

。产业覆盖最完整，灯塔遍布家电、电子、医药、新能源、装备制造、食品饮料等多个行业，体现全产业链优势。从

工

厂

优

化

走

向

企

业

运

营

优

化

，

客

户至

上

、

供

应

链

韧

性

、

人

才

和

可

持

续

等

专

项

灯

塔

快

速

增

加

，

关

注

点

已

超

越

生

产

本

身

。欧洲&中东&非洲从先进制造迈向长期运营价值创造高复杂流程工业占主导，制药、能源、化工和工业自动化企业占比较高。可

持

续

发

展

成

为

核

心

议

题

，

减

碳

、

循

环

经

济

和

资

源

效

率

已

成

为

灯

塔

建

设

的

重

要

方

向

。强调长期运营与资产优化，

更加关注设备寿命、能源管理和全生命周期价值提升。全球协同制造网络泛亚洲灯塔工厂依托区域制造布局与数字化连接，强化跨工厂

、跨区域协同运营

，持续提升全球制造网络的协同效率与供应链韧性。区域化制造与敏捷响应北美与拉丁美洲灯塔工厂聚焦近岸制造与区域供应链布局

，通过数字化提升本地制造能力

，

实现更快速的市场响应与更具韧性的区域运营。AI

驱动运营

智

能中

国灯塔工厂正加速将Al

、大模型

、数

字孪生

与AIAgent应用于生产

、供应链

、

能源及经营管理

，推动制造业从生产自动化迈向企业运营智能。绿色可持续运营EMEA

灯塔工厂将

能源优化

、

循环

经

济

与

资产全生命周期管理融入日常运营

，

实现经营效益

、

资源效率与可持续发展的协同提升。03AI

成为智造运营能力

提升关键灯塔工厂评价体系的变化

，反映了制造业已逐步转向快速响应市场

、AI

技术深度应用

、供应链韧性与绿色可持续发展

，未来企业需要构建更加敏捷

、

智能

、可持续的运营体系

，

以及重视如何培养数字化人才与建立起学习型组织。通

过Al与数字化技术形成差异化解决方案

，共

同构成制造业系统性能力提升的关键。宜人才全方位赋能员工成长

，通过数字化工具与培训

体系

，

显着提升整体劳动力效能

，激发组织创新活力。以市场真实需求为导向

，大幅提升新产品上市速度

，

打造具备大规模个性化定制能力的核心竞争

力

。坚定追求净零排放与循环经济目标

，

实现企业发展与生态环境共生共赢。优化成本

、

质量与资产利用率

，

以数据驱动运营效率的持续跃升。提升端到端服务水平与敏捷响应能力

，构建抗风险的柔性供应网络。以客户为中心且Customer

Centricity供应链韧性SupplyChain

Resilience151

座65座生产力Productivity可持Sustai31宜性bilit8座座27y用于仓库绩效管理的AI智能体针对以往分散

、海量数据导致行动滞后的情况，Al智能体现在通过自动化问题检测

、根本原因分析和

解决工作流来简化绩效管理

。利用LLM进行自学习

和知识标准化

，集成了来自数十个以上系统的数

据

，

以触发

实

时警报

、生成报告并管理

PDCA

循

环。80%

40

%吞

吐

量6%网店满意度评分Al增强研发测试优化以提高能源效率神

经

网

络自

动

化

生成

产

品

测

试

的

最

佳

计

划

以

解

决

能

源

低

效

问

题，而

深

度

学习

模

型

利

用

历

史

数

据

优

化

计

划。多

约

束

优

化

确定

理

想

的

测

试

顺

序

，强

化

学

习

算

法

高效

分

配

实验

室容

量

。

负载计算模型和

PLC

系统

保

持

精

确

控

制

，

包

括

针

对

温

度

精

度

的

微

调

。20

%测

试

周

期

时

间32%NPI能源消耗32基于仿真和遗传算法(

GA)

的面向订单设计(ETO)工作站重构地磅拥有数百万种可配置变体

，且每天处理66%的

按订单设计(ETO)解决方案和一次性订单。通过多

系统集成

、离散事件仿真(DES)

和遗传算法(GA)

,

模块化集群工作站通过实时调度进行动态重构

，支

持复杂的线平衡和可扩展性约束，并提高可靠性。38%13%准时交付54

%周

期

时

间问

题

解

决

时

间五大运营能力生产力如

何

扩

展

生

产

设

备

的

连

接

性

以

收

集

和

存

储

数

据

的?如

何

将

数

据

可

视

化

以

产

生

洞

察

力?如

何

进

行

数

据

驱

动

的

根

本

原

因

分

析

和

问

题

解

决

?

如

何

利

用

数

据

跟

踪

整

体

和

特

定

项

目

的

成

效

?供应链韧性如

何

在

内

部

协

调

集

成

计

划

和

跟

踪

系

统

?如何让关键供应商接入中央门户，并尽可能共享及时且准确的数据?如

何

通

过

先

进

的

需

求

预

测

和

供

应

风

险

识

别

来

建

立

有

韧性

的

供

应?如

何

利

用

物

流

跟

踪

来

实

时

了

解

运

输

状

态

?可持续是

否

设

定

了

公

开

或

内

部

的

里

程

碑

?是

否

完

成

了

全

生

命

周

期

评

估

，

并

通

过

资

源

和

/

或

废

弃

物的

闭

环

管

理

成

功

减

少

了

碳

足

迹

?如

何

跟

踪

每

月范

围1

、

2

和

3

的

排

放

以

及

能

源

和

水

消

耗

?

如

何

通

过

loT实

时

收

集

能

源

数

据

，以

推

动

流

程

层

面

的

效率

提

升

?以客户为中心如

何

高

速

地

设

计

、

仿

真

、

制

作

原

型

和

验

证

产

品?如

何

通

过

灵

活

且

成

本

效

益

高

的

生

产

方

式

满

足

特

定

需

求

?

(如模块化设计、适应性采购与规划、可重新配置的生产系统)人才如

何

利

用

技

术

加

速

员

工

入

职

和

加

强

培

训

计

划?如

何

追

踪

包

括

缺

勤

率

、

职

位

填

补

时

间

和

安

全

等

在内

的各

项

指

标?如

何

培

育

卓

越

运

营

和

精

益

文

化

?是

否

为

每

一

位

一

线

员

工

都

制

定

全

面

的

技

能

矩

阵

?是

否

为

一

线

员

工

提

供

低

代

码

/

无

代

码

的

数

字

化

工

具

呢

?应对需求波动的智能劳动力编排为

了

解

决

需

求

波

动(

高

达

2

0

0

%

)和

基

于

经

验

的

规

划的局

限

性

，

深

度

学

习

系

统

通

过

实

时

广

告

牌

实

现

技

能

匹

配和

动

态

工

作

负

载

平

衡

。

该

系

统

将

技

能

提

升

整

合

到

任

务分

配

中

，

与

培

训

计

划

保

持

一

致

，

在

利用

现

有

专

业

知

识的同时提供接触新技能的机会。基于机器学习的旧机器高精度设置对于拥有上千种SKU且公差紧密的60年历史的旧机器

，手动设置参数严重影响了产量

、交货时间和质量

。该解决方案使用基于2年以上黄金批次数据训练的集成机器学习模型来规定最佳的机器设置。37

%一

次

通

过

率43%质量设置时间13%生产交付周期7.4p.p.空缺

率加班时间51%人/周6.8

pp.准时交付核心亮点用例灯塔用例来源于：《Global

Lighthouse

Network:RewiringOperationsforResilienceand

ImpactatScale》趋势一加速构建系统级运营能力最新灯塔实践表

明

，运营敏捷性

、供应链韧性

、规模化增长和可持续发展并非独立能力

，而是通过数据

、AI

、

数字孪生

、人机协同

与生态协

同共

同驱动

，形成跨业务

、跨组织

、跨价值链

的系统级运营体系

，

实现从感知

、认知到自主协

同

的

闭环优化

，最终在高波动

、高复杂

、

多

目标

的约束下持续创造价值。建构系统级运营能力供应链韧性主

动

预

判

风

险

保

障

连

续

运

营从事后应对风险

→主动预测风险关键特征：动

态

风

险

建

模

与

情

景

模

拟

供

应

链

控

制

塔

与

智

能

预

警

跨

层

级

端

到

端

协

同85%以上生态伙伴互联数字孪生赋能的供应链控制塔为

解

决

供

应

链

中断

导

致

的

频

繁订

单

延

误

，

基

于

数

字

孪

生

的

控制

塔

集

成

了

来

自

5

0

多

个

传

感

器和

4

0

多

种

风

险

类

型

的

数

据

。通

过

由LLM

驱

动

的生成

式Al聊天

机

器

人

接

收

实

时

风

险

缓

解

建议

。85%订单交付周期运营敏捷性快

速

感

知

变

化

动

态

重

构

运

营从静态计划→动态重构运营关键特征：数字孪生驱动实时仿真

需求预测与快速响应生产与物流动态调整决策速度提升高达90%基于仿真的集群工作站重

构传

统

的

刚

性

生

产

线

阻

碍

了

交

付敏捷性。通

过

多

系

统

集

成

、

离

散

事

件

仿真(

DES)和遗传算法(GA)

,

模块化

集

群

工

作

站

通

过

实

时

调

度

进行

动

态

重

构

，

解

决

了

复

杂

的

产线

平

衡

和

约

束

问

题

。13%制造准时交付率转型社区驱动人才与技

术的规模化赋能以

核

心

工

厂

为

枢

纽

打

造

开

放

式

创

新

生

态

，

整

合

高

校

、

中

小

企

业

、

第

三

方

供

应

商

及

全

球

研

发

资

源

，

开

发

智

能

算

法

；

内

部

技

能

提

升

，

并

将

敏

捷

框

架

融

入

运

营

。每年数千个持续改

进项目，完成率原材料在价值链中回收利用和精益改进通

过

开

发

一

套

金

属

合

金

产

业

链“

生命周期追踪系统

”

,实时掌握

加

工

环

节

产

生

的

废

料

批

次

信息

。

利

用

数

据

反

向

优

化

工

艺

参数

，

在

确

保

材

料

质

量

稳

定

的

前提

下

最

大

化

废

料

利

用

率

。39%范围三排放规模化增长能

力

可

复

制

创

新

可

扩

展从复制项目→复制能力关键特征：标

准

化

运

营

与

技

术

平

台卓越中心

(CoE)

驱

动人

才

与

技

能

体

系

建

设局

部

创

新

快

速

扩

展

到

全

网

络可持续发展能碳协

同优

化

创造

长期价

值从环保合规

→经营优化关键特征：IT/

OT一

体

化

能

碳

管

理碳

足

迹

透

明

化

与

生

命

周

期

管

理资

源

循

环

利

用与

节

能

减

排资

源

效

率

与

商

业

价

值

协

同

优

化以数据

、Al

与协

同

网络为底座

，构建端到端

、跨

区域

、跨组织

、跨生态

的动态运营体系AI智

能决策预

测

、

优

化自

主

决

策数据驱动全

局

互

联实

时

可

见数字孪生仿

真

推

演虚

实

联

动生态协同跨

企

业

协

同共

创

共

赢人机协同人

机

互

补知

识

沉

淀能力沉淀持续进化数据反馈持续学习灯塔关键用例AIGC驱动的虚拟设计助手利用AI驱动

的新产品设计助手

，加速复杂

的新产品导入

(NPI)

流程

。该平台利用大量数据

，从文本输入生成工业设计

，整合

了市场

、客户和制造洞察。设

计

产

出用于按单设计(ETO)投标的知识图谱和大语言模型简化按单设计

(

ETO)投标流程

，利用检索增强生成

(RAG)

算法从50,000多个模块中配置投标方案

，

以解读需求

、推荐解

决方案并

自动编写投标文档。10

分

点复杂产品的配置顾问配置顾问使用AI分析跨越140多个国家的100万+种组合，识别属性相关性，以推荐最佳配置并一键生成图纸。配

置

一

次

通

过

率中标率个百关键环节及核心问题R&D

研

发创

造

型

、知

识

密

集

型

提升新产品开发效率加速创新与设计验证采购策略性

、数据驱动在复杂商务环境中

，提升采购效率与决策质量供应链计划需求预测型

、分析型精准预测需求

，优化复杂产品配置生产制造操作型

、优化导向提升生产稳定性，降低风险并优化效率AI规模化发展满足复杂任务需求早期制造企业

多

以试点专案验证AI

技术可行性

，应用主要聚焦于单一设备

、单一工艺或局部流程

。随着产

品快速迭代

、需求

多样化及全球化制造协

同成为常态

，开始将AI

延伸至研发

、采购

、供应链

、制造

、

品质及客户服务等核心业务

，并逐步实现跨部

门、跨工厂

、跨供应链

的协同运营

。

Al

正从解决单点

问题

的技术工具

，演进为支撑企业级营运

的核心能力

，推动智慧制造迈向规模化

、系统化的新阶段。AI

赋能灯塔用例

占

比Al

用例从单点到整合AI

赋能

了50%

的落地用例产品缺陷率

↓41%

能源消耗

↓

28%生产周期

↓

44%数天GenAI

部署周期GenAI

正在突破车

间边界LLM驱

动

的

故

障

分

析

、

知

识

管

理

、

多

语言协作已规模落地从

概

念

验

证

到

产

线

部

署

周

期

从

数

月压

缩到数天

0

I

率端到端控制塔成为标配

，

无人自动化

生产加速资产管理

、

质量

、

资源管理三大场景

AI

渗

透

率

最

高实I现系统级决策落地用例渗透中心GenA指挥%供应链风险解决助手数

字

孪

生

控

制

塔

整

合

传

感