2024 年 10 月 28 日，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局六部门联合部署 2024 年度智能工厂梯度培育行动（工信厅联通装函〔2024〕399 号）。文件的核心是把智能工厂分档分级，形成阶梯式培育路径。
梯度培育的制度含义
分级本身不是目的。它把「智能制造」这一宽泛目标拆成可评估的阶段，使企业能够对照层级要求判断自身所处位置，也让财政、金融与要素支持有了明确的投放依据。
值得留意的是六部门的组合：除工业与财政主管部门外，国家数据局参与署名，说明智能工厂的评价指标中，数据要素的治理与流通已被纳入考量。这与后续工业高质量数据集行动方案的方向一致。
智能制造与 AI 的衔接
智能工厂的下一阶段与 AI 的融合路径，在随后两年逐步清晰：从「AI+制造」部署到「人工智能+制造」行动计划，政策重心从设备联网、数据采集转向模型在工艺、质检、排产等环节的实际应用。
对制造企业而言，这一转向意味着申报材料的重心也在变化：早期强调产线自动化改造的投入与成效，后期更看重数据基础与模型应用的可验证结果。
企业的申报与合规准备
梯度培育的申报通常要求企业提交自评报告与佐证材料。实务中容易出现两个问题：一是数据口径前后不一致，二是把技术方案写得过满而缺少可核验的运行记录。
建议企业以申报为契机建立常态化的数据台账，把设备、工艺、质量与能耗数据按统一口径归集。这类工作同时服务于申报与后续的模型训练需求，也便于对接国家算力互联互通等基础设施安排。行业层面的经验交流同样值得跟踪，参见AI 赋能新型工业化会议上披露的典型场景。
本文依据工信厅联通装函〔2024〕399 号《关于开展 2024 年度智能工厂梯度培育行动的通知》及公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。