在全球制造业加速向数字化、智能化转型的大背景下，智能制造已成为提升企业竞争力、推动产业升级的关键路径。为了更好地引导制造业企业开展智能制造实践，工业和信息化部在深入总结多年探索实践经验，并紧密结合技术创新与融合应用发展趋势的基础上，精心修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》。该指引不仅是智能工厂梯度培育、智能制造标准体系建设、以及智能制造系统解决方案 “揭榜挂帅”等重要工作的建设依据，更是制造业企业在智能化转型道路上的行动指南，对推动我国制造业数字化转型和智能化升级具有深远的战略意义。

我们在陪伴高等院校围绕智能制造专业实训教学升级改造的过程中，深刻的意识到《参考指引》的更新为智能制造教学的发展注入了新的活力。我们立刻行动，将更先进，更聚焦的智能制造场景结合前沿技术形成特色化“N+AI”教学内容，在与高校的交流共建过程中，引入二十年智能化转型丰富的案例资源，不断探索培养智能制造所需要的卓越工程师与学科创新人才的新方式与新路径。

  2025版优化详情  

国家在新版场景指引的编制过程中，通过多维度、系统化的手段实现了场景的全面升级与优化。在政策层面，充分吸收了政策迭代的实践经验，将"双碳"目标与绿色制造理念深度融入评价体系，体现了国家战略导向；在技术层面，通过引入数字孪生、工业互联网等前沿技术，并细化技术层级评估标准，显著提升了排名的科学性；在产业适配性方面，基于对制造业细分领域的深度调研，既关注龙头企业的引领作用，也重视中小企业的普惠性需求；

相对2024年版本，2025版本的优势主要体现在：

01智能制造各环节的全流程协同性显著增强

2025年版《智能制造典型场景参考指引》通过结构性优化与场景创新，显著强化了全流程协同能力：首先，框架体系从2024年的15个环节精简为8个环节，保持40个场景总量但实现逻辑更清晰、分类更聚焦的结构升级；其次，新增"数字基础设施建设"场景，强化算力动态调配、异构网络融合及安全防护体系，夯实智能制造底层支撑能力，同时深化"生产统计跟踪"场景，通过实时数据采集与机器学习技术实现生产指标自动计算与物料全流程追踪，并首次纳入"碳捕获与全生命周期管理"场景，推动制造过程绿色化转型；更关键的是，通过研产供销服一体化协同架构，打通研发设计（如生成式AI驱动多模态方案生成）、生产制造（工艺知识图谱构建）、供应链管理（智能调度算法）等环节数据壁垒，依托数据中台实现SCADA、MES、APS等系统深度集成，形成从需求感知到交付优化的数据驱动闭环。这种"架构瘦身-场景扩容-系统融通"的三维升级，提升全链条协同效率。

智能制造流程协同

02智能制造各场景的技术整合持续深化

2025 年版对各场景内容的描述更加深入，充分展示了技术的不断进步以及行业对智能制造理解的持续深化。在 “产品数字化设计” 场景中，明确增加了人工智能大模型技术的应用，利用大模型强大的数据分析与学习能力，实现生成式设计创新，能够自动生成多种设计方案供研发人员选择，极大地拓展了设计思路，缩短了产品设计周期；在 “工艺数字化设计” 场景中，提及应用工艺自动化、人工智能等技术实现工序排布、工艺指令等的自动生成，这一举措不仅提高了工艺设计的效率，还减少了人为因素导致的设计错误，提升了工艺设计的准确性和稳定性。还代表技术应用差异与升级的有：数字孪生技术突破多层级建模瓶颈，实现设备-产线-车间-工厂四级孪生体联动；工业物联网扩展：在仓储物流场景中新增“自主移动机器人”和“自动化立体仓库”，优化物料流转效率。篇幅有限，不做过多的分解。

  新版《指引》将与智能制造教学深度融合  

人才是智能制造的场景培育的坚实基座，无论什么样的场景都离不开智能制造领军人才的托举。而2025年版的智能制造典型场景参考指引在帮助制造业企业加强技术突破的同时，从技术纵深化，产经系统化，能力复合化三个层面直接推动了高校智能制造专业教学内容的改造与升级。

01技术升级驱动的教学内容迭代

3月28日，教育部以“人工智能与教育变革”为主题，围绕落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》进行了系统部署，怀部长强调，要坚持智能向善，更好拥抱和善加利用人工智能，高校要围绕人工智能加快学科和专业布局，加强人才培养和相关研究，更好服务中国式现代化建设。

2025版指引在AI技术应用方面重点引入了生成式设计和工业大模型等创新场景，通过Autodesk Generative Design等工具培养学生的创新设计能力，并借助LSTM、Transformer等模型提升学生在设备运维和工艺优化中的AI决策能力。同时，数字孪生技术从静态映射升级为动态实时交互系统，要求学生掌握基于多源数据的虚实联动优化技能。指引还细化了技术能力层级，构建了从基础工具操作到AI创新设计的阶梯式培养路径，推动教学目标从技术使用向工业重构能力转变，促使高校开发跨学科融合的实训项目，以培养符合智能工厂需求的复合型领军人才和卓越科技人才。

02场景重组倒逼课程体系整合

《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》通过将15个环节压缩为8个核心环节，实现了场景的重组与逻辑重构，这一优化倒逼课程体系从碎片化向系统性整合转型。

新的场景分类强化了跨环节知识关联，例如将"工艺设计"与"产品设计"合并为"研发设计"环节，促使教学内容必须打破传统学科壁垒，构建"设计-工艺-生产"的闭环知识体系。围绕数据主线打造的全生命周期教学案例成为关键，要求基于企业实际数据流（如PLM-MES-ERP系统贯通）开发虚实结合的实训项目，培养学生系统性思维。同时，核心场景的二次开发强调"管工融合"，如在智能排产教学中既要考虑算法实现，又要兼顾管理维度的订单优先级与可持续指标，这种多维能力培养模式推动课程体系向更贴近工业实际需求的方向深度优化—聚焦呈现复杂工程问题。

03能力培养聚焦前沿与复合性

《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》通过强调系统重构能力与生态协同能力，推动高校教学模式向复合型人才培养方向深度变革。在项目制教学方面，2025版指引要求升级传统实训项目，设计覆盖"研发-生产-服务"全链条的综合性课题，如组织学生团队完成从智能产品设计到碳足迹管理的完整项目周期，培养系统工程思维。为支撑这种教学转型，需要构建跨学科能力图谱，整合机械工程、数据科学、环境管理等多领域知识节点，形成"技术+管理+可持续"的立体化能力矩阵。同时，通过"赛创融合"模式创新，将行业竞赛（如智能制造创新大赛）与课程设计有机结合，以真实产业问题为命题，在竞技中锤炼学生的技术创新与协同能力，这种以产业需求为导向、多维度能力培养为目标，培养学生解决复杂工程问题能力的模式，正是2025版指引推动教育变革的核心要义。

04通过四十个“N+AI”典型场景赋能专业核心课程实训教学的特色化打造与升级

智能制造专业特色化发展的核心，在于以典型场景为牵引，重构专业主干课程的实训教学体系。通过“虚（虚拟仿真）、实（物理设备联动）、创（跨学科创新）”三阶递进的教学模式，将生成式AI、动态孪生等前沿技术深度融入《智能产线设计》《工业大数据分析》等核心课程，形成“场景驱动-能力映射-生态协同”的育人闭环。例如，某高校在《数字化工艺规划》课程中引入“新能源汽车电池产线排产优化”企业级案例，学生需基于生成式AI工具自动生成轻量化结构设计方案，并通过Unity3D数字孪生平台验证产线节拍优化算法，最终在物理设备上完成实操验证。这一过程覆盖 “产品设计-工艺仿真-生产执行”全链路，实现从虚拟建模到实体验证的无缝衔接。

在交叉复合能力培养方面，头部高校已率先探索“N+AI”案例资源库 的深度应用。例如，复旦大学联合企业开发的 “雅典娜”生成式AI系统，支持学生通过自然语言指令生成MES系统配置方案，并调用工业大模型（如设备故障预测模型）验证可行性。此类项目不仅打破机械、计算机、管理学科的边界，更通过 “智能仓储AGV路径优化”，“氢冶金碳效仿真”等场景化课题，培养学生的系统思维与大工程观。天津大学面向脑机接口、低碳化工、生物技术等战略急需和新兴领域，培育《设计与建造》等100余门项目式课程，推动跨学科新工科毕业设计项目实施，覆盖100%工科学院。以AI技术构建“知识—能力—素质”三张图谱，促进智能时代成规模、个性化的工程教育模式变革。建立“AI+X”交叉课程群，推动教育专用大模型和学科垂直模型建设。

天津大学智能制造中心

结语

在《智能制造典型场景参考指引（2025版）》的指导下，高校应当立足专业主干方向，以特色化实训教学为抓手，通过"前沿技术课程化、核心场景项目化、能力培养生态化"的三重路径，打造面向新质生产力的卓越工程师培养体系。

我司希望同各高校，制造业企业生态伙伴深度合作，需充分结合自身教学资源、校友网络和产业基础，定制化建设"n+AI"的先进场景为核心的未来智造实训平台，将生成式AI、动态数字孪生、碳管理等前沿技术深度融入专业核心课程，实现教学成果的快速转化与持续迭代。这种转变不仅是教学内容的升级，更是从传统知识传授向能力孵化的人才培养范式革命，通过创新金课建设和全生命周期课件优化，最终培养“学术大师、治国栋梁、业界领袖、工程巨匠”。