上海三大智能工厂解密：AI驱动新能源汽车智造升级
GUIDE
导读
2025年6月，工信部等6部门发布《关于开展2025年度智能工厂梯度培育行动的通知》，按照《智能工厂梯度培育要素条件（2025年版）》（以下简称《要素条件》），继续分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级进行培育，并明确了各层级建设重点：基础级聚焦数字化普及，先进级打造区域行业领先的发展标杆，卓越级打造全国领先的发展标杆，领航级探索未来制造模式、打造全球标杆。
截至2025年12月，全国已建成基础级智能工厂超3.5万家、先进级7000余家、领航级15家，其中长三角地区以上海为代表累计培育2家领航级智能工厂，28家卓越级智能工厂。国家级智能工厂数量连续位列全国城市第一。
上海，这座中国汽车工业的重镇，正以“智”变重塑制造业基因。在揭晓的国家卓越级智能工厂榜单中，上汽通用动力科技、采埃孚汽车系统与上海汇众汽车三家沪上企业脱颖而出。它们分别代表了核心部件、关键系统与零部件集成的顶尖水平：从全球领先的“黑灯工厂”到AI深度赋能的“具身智能”产线，再到破解“多品种、小批量”难题的敏捷制造体系。这三个案例，不仅是中国新能源汽车智能制造的缩影，更是上海向“世界级汽车产业中心”迈进的坚实注脚。
图1 奥特能超级工厂
上汽通用动力科技现有2个厂区，总计12.2万㎡。工厂秉持“智能化、绿色化”理念，以“打造精益、敏捷、柔性、绿色、智能的驱动系统产品制造系统”为蓝图，沿自动化、数字化、网络化和智能化路径推进。
工厂已具备数字化、网络化基础。奥特能超级工厂以“AI+制造”为主线，融合具身智能、大模型、数字孪生、虚拟仿真等技术，构建5个方面、8个环节的30余个典型场景，实现建设、研发、工艺到生产管理全流程数智化贯通。
2025年，上汽通用动力科技（上海）有限公司AI赋能汽车动力装备智能工厂入选国家卓越级智能工厂。
项 目 亮 点
图2 电池工业元宇宙产线
图3 “能仔1号” 人形机器人
图4 人形机器人自主识别电芯、智能规划抓取路径
图5 人形机器人同时完成多片电芯定位、抓取
未来，上汽通用动力科技“AI赋能汽车动力装备智能工厂”将深化人工智能、大数据及数字孪生技术应用，推进具身智能在复杂制造场景落地，建立全流程AI应用体系。同时，参与具身智能标准制定和高质量行业数据集建设，在“国家卓越级智能工厂”基础上形成“高效、低碳、智能”的行业标杆。
图1工厂全景图
图2 智能制造架构图
2025年，采埃孚汽车系统（上海）有限公司全流程数据驱动的汽车制动与辅助驾驶系统智能工厂入选国家卓越级智能工厂。
聚焦“AI+数字孪生+黑灯工厂”融合创新，打造智能制造新高地。
图3 数字孪生实景图
图4 AI智能排产和AI模型质量管控
图 5 黑灯工厂实景图
（四）智能仓储管理，打造无人化物流协同体系
工厂构建WMS、ERP、AGV调度系统与MES联动的智能仓储物流体系，实现物料从入库、存储、分拣、配送到回收的全过程自动化、数字化和可视化。同时基于AI算法的AGV路径规划模型，可动态规划最优配送路线，提升物料配送效率和物流协同水平。
图6 智慧云仓
（五）智能化能源管理，构建绿色低碳制造体系
作为国家绿色工厂，公司将能源管理纳入智能工厂核心体系，建设智慧能源管理系统，实现生产设备、公用设施和重点能耗单元的全流程监测、分析、预测和调控。
图7 智能能源管理系统
通过智能工厂建设，实现“9升5降”显著成效。
（一）效率与质量双突破
生产效率提升16%，设备综合利用率提升至94%；产品不良品率下降至0.27%，较建设前下降70%；运营成本降低9%；库存周转率提升42%；供应商准时交付率达100%；全员劳动生产率达598万元/人，年均节省成本约5000万元。
（二）智能化水平全面跃升
AI应用场景15个（覆盖率达73%），智能决策模型15个，数字孪生覆盖生产全流程，质量追溯周期从1—3天缩短至3—5分钟，精准度达100%，供应链全链路互联互通，实现从订单到交付的全流程数字化管理。
（三）绿色可持续发展
单位产值综合能耗下降47%，单位产值碳排放量显著下降，水资源重复利用率提升至98%，一般固废综合利用率提升至79%，荣获国家级绿色工厂称号。
（四）高价值、低成本复制推广
通过集团和行业内外多平台持续传播优秀案例，多次组织上下游客户、供应商及集团兄弟公司开展智能制造研讨会，推动经验共享与技术交流。行业内在43家地方政府及企业中实现场景落地。自研装备获实用新型专利授权，有效降低对进口技术的依赖，实现高价值、低成本的可持续推广模式。同时这些落地的场景和技术已经成功复制至欧洲和北美的采埃孚兄弟工厂。
（一）筑牢智能数据底座
持续推进经营全域数据治理体系建设，聚焦生产、供应链、仓储、设备等七大核心业务板块，构建涵盖50余项关键指标的数据治理框架，打通内外部数据渠道，形成集中化数据资产池，夯实智能决策根基。
（二）深化AI+制造融合
持续推动人工智能与制造全流程深度融合，打造自感知、自学习、自决策的智能工厂新范式。在研发端构建生成式AI辅助设计平台，在生产端部署智能排产与动态调度系统，利用机器学习对工艺参数进行自优化调整，打通设备、产线、系统间的数据链路，推动AI从单点应用向全价值链协同演进，真正实现制造过程的自适应、自优化与自执行。
（三）建设企业级数字孪生
依托DMP平台能力建设企业级数字孪生，开展覆盖生产全环节与业务全流程的高精度、多尺度建模，实现复杂系统的实时仿真分析与优化。
未来，采埃孚将打通各产线数字孪生模块的数据壁垒，完成从单产线到全工厂的孪生体系整合，实现生产全链条虚实交互、动态迭代，支撑全企业范围的运营模拟、决策预演与风险预判，助力企业在产品全生命周期管理中进一步降本增效。