智能工厂：制造业价值重塑“推进器”

想象在未来，化工合成车间里，高度柔性的模块化生产线能进行自主优化：基于对催化剂活性衰减的毫秒级预测，AI自动注入微量助剂，将催化剂寿命延长数小时。整个复杂系统的水、热、物料流，在“工厂大脑”的全局调度下，实现近乎零浪费的闭环运行……在这里，工厂已超越自动化，成为能持续感知、学习、优化并创造价值的自主智能体。

这不是天马行空的“超现实”，而是中国信息通信研究院近期发布的《智能工厂发展报告（2025年）》中预测的智能工厂演进趋势。报告通过剖析总体趋势、行业实践、技术产业，绘制了一幅智能工厂发展全景图。

智能工厂建设成效初显——实现从“看见”向“行动”的跨越

智能工厂是实现智能制造的关键抓手，是制造业数字化转型、智能化升级的主阵地。自2024年我国智能工厂梯度培育行动实施以来，各地、各央企集团积极响应，广大制造业企业踊跃参与，智能工厂建设呈现积极探索、加快布局的良好态势。

一是初具规模，建设数量稳步提升。通过普及推广基础级、规模建设先进级、择优打造卓越级、探索培育领航级，我国已培育15家领航级智能工厂培育对象，建成500余家卓越级、8000余家先进级、3.5万余家基础级智能工厂，覆盖制造业主要行业门类，形成较完整的智能工厂梯度培育体系。

二是成效初显，场景建设纵深推进。500余家卓越级智能工厂累计建设优秀场景近5000个，呈现纵向智能化升级、横向全链条协同演进趋势。从场景分布看，企业主要围绕生产过程降本增效布局，生产作业与生产管理环节合计占比62%，形成一批在线智能检测、仓储智能管理、车间智能排产等高价值、高成熟度的典型场景。从建设深度看，决策类场景占比74%，场景建设重心从感知层向认知与决策层迁移，AI、数字孪生等技术应用广度与深度持续拓展，驱动从“看见”向“行动”的智能化跨越。总体来看，场景建设已覆盖产品全生命周期、生产全过程与供应链全环节。

各行各业因业制宜——聚焦提质增效与价值重塑

我国工业门类众多，各行业转型升级基础不同、需求各异，正因业制宜，有序推进智能工厂建设。目前，各级智能工厂已覆盖超90%的制造业行业大类，其中卓越级智能工厂覆盖34个行业大类、108个行业中类。

特别在传统产业，智能工厂成为提质增效与价值重塑的关键路径。石化化工、电气机械、钢铁有色、建材等行业卓越级智能工厂占比超32%。这些行业规模体量大、工艺流程复杂、自动化基础较好，数字化转型、智能化升级需求迫切，正通过智能工厂建设破解高能耗、低效率瓶颈。

具体到石化化工领域，智能工厂的典型特点在于全流程管控优化，体现在三方面。

一是基于先进过程控制系统（APC）与实时优化系统（RTO）的智能过程控制与实时优化。APC提升多变量协同控制精度，RTO动态优化操作参数，有效应对精细化工多变量强耦合的控制难题，提升过程平稳性与运行能效。例如，巨化集团通过模型预测控制（MPC）算法与多模态工况识别，在分布式控制系统（DCS）上层构建覆盖全流程的模型控制器，实现装置全工况自主优化与闭环控制，装置平稳率提升至99%。

二是AI驱动的全天候全覆盖主动安全。融合危险与可操作性分析（HAZOP）规则，构建AI风险预测与智能分析系统，实现从风险监测到闭环处置的全流程自动管控，提升安全态势感知能力。例如，中石化金陵分公司构建安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防数智化平台，整合视频监控、人员定位、工艺参数等多源数据，AI自动识别危险行为并生成处置方案，实现风险闭环管控。

三是构建工业装置与微观反应的全尺度数字孪生。通过全尺度数字孪生，在虚拟环境中完成从工业装置到反应机理的全程模拟与优化，大幅提升工艺方案验证效率。例如，广东石化基于HYSYS与OTS模拟仿真软件搭建26套装置仿真系统，实现常减压、催化裂化等全流程虚拟测试与参数优化，降低验证成本、提升设计效率。

规模化建设纵深推进——演进呈现五大核心方向

中国信通院认为，当前智能工厂正向规模化建设与前沿探索纵深推进，演进呈现五大核心方向。

一是工厂建设内涵拓展，正从物理实体建设向融合数据模型、机理模型的虚实融合孪生工厂建设演进，推动工厂向具备分析、预测与优化能力的智能化系统升级。

二是研发设计范式创新，正从依赖经验、试验的传统模式，转向“数据+模型”驱动的新范式，显著缩短研发设计周期，提升设计质量与创新能力。

三是生产作业能力升级，从局限于特定产线或单元的局部柔性，向大范围、可快速重构的柔性制造系统演进，并实现对生产过程的精准感知与精确控制。

四是生产管理方式优化，从局部静态、规则固化的排产调度，转向基于实时数据的全要素(人、机、料、法、环)资源动态配置与全局优化，追求系统整体效能最优。

五是运营管理智能进阶，从数据辅助决策，迈向具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应能力的智能决策，驱动商业模式创新。