2026版智能工厂梯度培育把 AI场景占比 从"加分项"升级为"准入线"——卓越级不低于 30%、领航级不低于 60%，且"伪AI"（纯阈值报警、静态看板、传统自动化）一律不计分。
| 层级 | 申报方式 | AI场景占比门槛 | 关键要求 |
|---|---|---|---|
| 基础级 | 自评自建，不设申报 | — | 规上企业自主推进 |
| 先进级 | 地方组织申报 | — | CMMM成熟度二级及以上 |
| 卓越级 | 省级/央企推荐 | ≥30%（2025年为20%） | 关键技术装备与工业软件"安全可控" |
| 领航级 | 省级/央企推荐 | ≥60% | 一体化集成"工业大模型+多智能体+全厂数字孪生" |
卓越级门槛由2025年的 20% 上调至 30%，领航级设定 60%。更关键的是明确"伪AI"不计分——纯阈值报警、静态数据看板、传统自动化改造，都不算AI场景。评审看的是"是否把AI推理压进生产回路"。
领航级不再是"一次认定终身受益"，而是"培育期+期满验收才授牌"。这意味着越早启动、越早进入培育周期、越早验收挂牌，时间窗口是有成本的。
基础→先进→卓越→领航四级必须逐级晋升，领航级推荐数不超过各省累计卓越级数的10%。想冲领航级，先把卓越级拿稳。
AI场景30%的门槛，难的不是"上AI"，而是"上能被评审认可的AI"。三个最短路径，见效快、可量化、评审认账：
① AI视觉质检 —— 检测精度远超人工，形成"检测—分析—优化"闭环，最容易量化（漏检率、误判率）。
② 设备预测性维护 —— 构建设备故障预测模型，直接压降OEE六大损失里的"故障停机"。
③ 智能排产/工艺参数自调 —— 多品种混产下自动识别瓶颈、优化负荷，属于"机理模型+数据闭环"的典型场景。
卓越级AI场景30%已经是准入线不是加分项——而且"伪AI"不计分。别再用数据大屏冒充智能化了，评审专家一眼看穿。真正的门道是：先花三个月把标准工时、BOM、设备台账这些数据底座夯实，再用一个能算清ROI的场景（质检、预测维护、排产）撕开口子，场景复制比堆算法快得多。
9—10月是省级推荐审核密集期，窗口期所剩无几。先做AI场景盘点 + CMMM成熟度自评，再决定冲卓越还是领航。
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