工业富联2026灯塔工厂最新解读：全球化智造运营转型与路径

2019 持续推动灯塔工厂建设 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AlFactory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李生、工业智能体、机器人及AIFactory等创新技术，携手伙伴共同推动AI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A/智造转型。 前言 Al Factory正式迈入新的篇章！ 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、高复杂产品快速选代、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AgenticAl，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Al，形成"AIMakesAl"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A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AI引入运营体系，并通过数字李生、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"AIMakesAI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AI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AI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。 目录 AI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AlMakes与“MakesA"的双向增强飞轮，加速AIFactory迈向自主运营与持续进化。 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AI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A/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38% 过去三年，全球AI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： AI数据中心与算力集群建设加速扩张 超大规模数据中心持续建设，支撑大模型训练与推理需求 AI服务器与网络基础设施进入规模化部署阶段 高性能计算、AI服务器、光网络等全面升级 云服务与AI成为长期资本投入核心方向 云厂商资本开支结构持续向A/基础设施倾斜 AI成为科技巨头的核心资本开支方向 数据中心进入“超级基础设施建设周期” 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” 以Google、微软等为代表的科技巨头正在持续扩大AlCapex投入，形成长期投资 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、技术选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。 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。 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 本质全球协同成本上升，供应链从全球影响最优"转向“区域韧性优先” 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。 成本压力持续需求波动加剧，产品选代更快员工知识与经验传承断层 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” 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 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 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。 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 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 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 AI驱动制造业迈向系统性运营 随着AI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。 AI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 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 敏捷快速响应变化 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 可持续绿色低碳经营 世界经济论坛执行董事Kiva Allgood “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。 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 23%生成式AI爆发式增长，聚焦于垂直领域深度应用 8%AlAgent快速涌现大幅提高工作效率 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 90%决策速度加快价值链的动态重构关键能力，数字李生技术的虚拟复制能够模拟、预测并优化性 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 85%IT/OT深度融合灯塔企业打破历史数据孤岛，高达85%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36%的客户与供应商，接入内部物联网平台，实现网络级同步 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 43%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 18%能源消耗AI与物联网驱动的资源优化，支持对能源、材料使用及排放进行预测性控制 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 AI加速智造全面升级 英伟达创办人暨执行长黄仁勋在2026GTCKeynote 中提出的AI五层发展架构，AI的价值已不再局限于模型创新，而是由能源、芯片、AI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AI“五层蛋糕”思考制造业升级方向 ③应用层智能体与应用 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FAlFactory!。 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 AI产业的发展路径（算力→模型→应用一→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。 Agentic Al开启Al Factory亲新篇章 工业富联首席数据官刘宗长于2026年夏季达沃斯论坛『FactoriesthatLearn』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，AgenticAI与PhysicalAI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AlFactory。 AI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，AlFactory成为制造业下一阶段的重要发展方向。 透过多智能体协同、FactoryBrain统一调度，以及机器人与设备的自主执行，AlFactory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。 Al Makes Al打造持续进化飞轮 AI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，AI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能力选代与产业成熟。 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，A/与制造业开始形成相互赋能、协同进化的新型关系。AlFactory以Fac