聚焦五大核心方向，展示新一代AI Factory实践路径

随着生成式AI、工业智能体、数字孪生和机器人技术快速发展，AI正在从传统的信息化工具，逐步演变为驱动制造运营的新型生产力。面对全球供应链重构、制造区域化发展、产品迭代加速以及绿色低碳转型等新挑战，未来工厂需要具备更强的自主感知、智能决策和持续优化能力。

围绕这一趋势，工业富联科技服务以“AI Makes AI”为核心理念，围绕未来智能制造关键场景，展示了AI赋能制造业升级的实践方向，探索构建以工业智能体、Factory Brain和数字孪生为基础的AI Factory架构，让制造系统具备持续学习、持续优化和跨区域复制的能力。

新工厂建设：从“建完再优化”走向“先验证再建设”

传统工厂建设往往依赖经验规划，而AI Factory正在改变这一模式。基于数字孪生与仿真技术，构建与实体工厂同步运行的数字世界，将设备、制程、物流、能源等数据进行融合，让AI能够在虚拟环境中完成方案验证和持续优化。从新品导入、机器人工作站规划，到AI数据中心部署，可以在数字空间提前验证产线布局、设备配置和运营节奏，实现“先验证、再建设，边运营、边优化”的新型工厂建设模式。

柔性生产：实现人与AI、智能体、机器人的协同

柔性制造不仅取决于自动化设备数量，更取决于人、AI和机器之间的协同效率。通过数字孪生训练机器人能力、利用AI优化生产流程的实践探索。在这一体系中，智能体负责理解任务、分析数据和辅助决策，机器人负责精准执行，人则发挥经验判断和创新能力，共同推动制造体系向更高水平的柔性化发展。

全球化智造运营：让单座工厂经验成为全球制造能力

随着制造网络全球化布局不断深入，如何实现跨区域工厂能力复制和协同运营成为新课题。通过多智能体架构，将生产排程、设备管理、品质控制、物流协同、能源管理等环节连接起来，并借助Factory Brain实现跨系统智能决策。每一次异常处理、设备维护和生产调整，都能够沉淀为可复用的制造经验，推动不同区域工厂实现能力共享与持续进化。

AIDC绿色运营：算力时代更需要基础设施运营能力

AI应用快速发展带来了持续增长的算力需求，也对数据中心能源效率和稳定运营提出更高要求。围绕AI 数据中心建设，展示了液冷技术、热管理方案以及能源效率优化等相关实践。未来，数据中心的先进不仅体现在算力规模，更体现在算力基础设施整体运营能力，以及面向绿色低碳发展的持续优化能力。

AI转型咨询：构建企业AI升级核心体系

AI转型不仅是技术升级，更涉及战略规划、业务运营、组织机制、技术能力和文化建设等多维协同。

工业富联科技服务通过五维协同方法，帮助企业系统规划AI转型路径，推动商业模式、业务流程、技术底座和组织能力围绕统一目标协同演进。

从灯塔工厂实践出发，探索全球智造未来路径

作为全球高端智能制造的代表性企业以及灯塔工厂参与者与实践者，工业富联持续探索AI与制造深度融合的发展路径。2019年，深圳龙华工厂入选全球首批“灯塔工厂”。截至目前，已累计对内打造9座、对外赋能13座“灯塔工厂”，其中包含2座“可持续灯塔工厂”。

此次发布的《2026灯塔工厂最新解读：全球智造运营转型与路径》白皮书，从行业趋势研判、标杆落地案例、前沿技术创新、标准化搭建路径四大维度，系统分析了制造业在AI时代所面临的新挑战与新机遇，为全球制造业探索下一代“灯塔工厂”提供了实践指引。

未来，工业富联科技服务将继续以“AI Makes AI”为驱动力，推动AI技术与制造场景深度融合，携手产业伙伴探索更加智能、高效、绿色的全球智造新未来。