我国智能制造评估体系经过长期演进，已形成一套涵盖“通用规范、行业细分与区域适配”的多层次框架。这些体系凭借其功能交织、信息联通与措施配合，系统化地构筑了加速制造业智能化转型的协同网络。截至2025年，可供企业选择申报的评估机制主要包含哪些？它们彼此如何关联与互动？具体的评审侧重点和操作流程又是怎样的？
一、主要智能制造评估体系概览
1. 智能工厂梯度培育
该体系由工信部、国家发改委等多个部门共同推进，作为国内智能制造发展的关键引导机制，将智能工厂划分为基础级、先进级、卓越级和领航级四个等级。基础级关注数字化改造与网络化协同，面向规模以上工业企业，并要求智能制造能力成熟度达到GB/T39116-2020中二级或以上；先进级侧重于数字化转型及区域示范效应，其核心技术与经济指标应位于所在省（区、市）同行业前列；卓越级进一步深化智能化转型，要求人工智能应用场景比例不低于20%；领航级致力于全球引领，人工智能应用场景比例需达到60%以上。
2. 智能制造能力成熟度评估（CMMM）
CMMM基于《智能制造能力成熟度模型》与《评估方法》两项国家标准构建，系统评估企业“智能+制造”融合水平。评估流程包括申请提交、预评估、正式评估和结果发布。企业需先在“智能制造评估评价公共服务平台”完成自诊断并生成报告。申请三级评估时，企业须至少一名内部员工完成培训并通过考核；申请四级及以上时，需两名员工合格，且内部评估师须参与正式评估环节。
3. 绿色制造评估体系
该体系以绿色供应链管理国家标准为依据，覆盖产品设计、采购、生产到回收等全流程的绿色管理。企业须建立环境信息公开制度，通过绿色采购推动产业链绿色转型。在智能制造体系中，绿色制造与智能工厂梯度培育等深度融合，例如卓越级与领航级工厂需实现碳排放降低20%以上，并探索零碳制造路径。4. 工业互联网平台评估
工信部主导的工业互联网平台评估采用星级评价机制，重点考察平台在关键技术支撑、业务赋能及行业应用等方面的能力。五星平台需在工业机理建模、数据驱动决策等方面表现突出。在能源电力等特定行业，平台测评更关注数据采集能力、智能分析水平与系统互联互通，助力企业实现智能化管理。5. 数字化转型评估
该评估结合行业特征制定专项标准，例如《轻工业数字化转型实施方案》提出，到2027年重点轻工企业关键工序数控化率应不低于75%。中小企业数字化评测则依托“智改数转网联”生态，推动分阶段转型，注重行业场景的实际应用效果。6. 行业特色评估体系
各行业在通用标准基础上细化形成定制化评估框架。汽车行业在CMMM中补充了“供应链与物流能力域”与“研发能力域”，形成涵盖4要素、13能力域、25子域及65项关键活动的四级指标体系，系统覆盖整车制造全流程；能源行业则将平台测评与能源管理系统融合，形成具有行业特色的评估模型。7. 地方特色评估体系
各地区在国家标准之外补充特色指标。例如兰州市融合5G、工业云等新技术制定智能工厂与数字车间评价规范；无锡市将CMMM评估等级与技改补贴挂钩，对达到三级及以上的企业提供最高200万元资金奖励。
二、各评估体系间的联系
1. CMMM与梯度培育紧密衔接
智能工厂梯度培育的每一级别均与CMMM等级挂钩，例如基础级需对应CMMM二级，卓越级需达到三级，领航级则要求四级及以上。以辽宁省为例，企业在申报先进级智能工厂时，不仅需通过CMMM二级评估，还需结合两化融合“集成提升阶段”水平进行综合评判，由此构建“评估—培育—升级”的良性循环机制。
2. 两化融合与梯度培育形成层级对应
两化融合作为梯度培育的基础条件，其发展阶段与智能工厂等级相对应：基础级需实现“单项应用”，先进级则需达到“集成提升”。例如无锡市依托CMMM分平台对企业两化融合水平进行动态监测，推动4300家规上企业完成自诊断，区域整体智能制造成熟度实现有效提升。
3. 工业互联网平台评估与CMMM互为支撑
工业互联网平台评估在功能上可作为CMMM在平台维度的一项能力验证。五星级平台通常需对应CMMM四级及以上能力，其评估成果也为智能工厂梯度培育提供了关键的能力佐证。4. 绿色制造融入多类评估体系
绿色制造相关标准已系统嵌入多个智能制造评估框架。无论是在智能工厂梯度培育中，还是在行业性评估体系内，均对绿色采购、碳足迹管理等提出具体指标，体现绿色与智能的协同发展。5. 地方标准与国家体系相互补充
地方评估体系在遵循国家通用标准的基础上，结合区域产业特点增设特色评价内容，既保持整体规范统一，又兼顾地方发展实际需求。6.行业体系对通用标准进行细化延伸
各行业评估体系以CMMM等通用标准为框架，根据行业特点扩展或调整能力域与评审重点，提升评估的行业适用性与实操性。
三、各体系评审要点
1. 智能工厂梯度培育
评审内容主要包括企业规模、经营状况、技术装备与网络安全、组织与人才机制，以及智能制造能力成熟度等基本条件，同时考察各梯度对应的数字化、网络化、智能化建设水平及相关技术经济指标。
2. 智能制造能力成熟度模型CMMM
依据国家标准，围绕智能设计、生产、管理与服务等能力域，从规划部署、技术实现、应用协同、绩效改进等多个维度对企业成熟度进行评估与打分。3. 绿色制造评估体系
重点审查企业在产品全生命周期中贯彻绿色理念的情况，包括绿色设计标准落实、绿色采购机制建设、生产环节的节能减排措施，以及回收处理体系完善程度等。4. 工业互联网平台评估
主要评估平台在技术能力、业务支持与行业应用方面的表现，涵盖工业机理模型构建、资源管理能力、行业覆盖广度等关键方面。5. 数字化转型评估
针对不同行业特点，重点评审企业在数字化研发设计、生产制造和管理运营等方面的转型效果，具体指标包括关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等。6. 行业特色评估体系
以汽车行业为例，评审内容涵盖研发投入、供应链协同效率、生产自动化水平等关键能力，涉及研发、供应链物流与生产制造等多个维度。7. 地方特色评估体系
评审重点结合地方产业政策与发展需求，考察企业对5G、工业云等新技术的应用情况，以及其与本地引导方向的契合程度，例如兰州市重点关注相关技术的实际应用水平。
四、评审过程要求
1. 申报材料
各评估体系均要求企业提供完整的申报材料，一般涵盖企业基本信息、智能制造建设进展、技术经济指标达成情况及相关证明文件等。
2. 现场审核
大多数体系设有现场审核环节，由评估组实地查验申报内容的真实性，并核查智能制造装备运行、工业软件使用及生产流程协同等实际情况。
3. 年度再评价
部分体系建立年度复核机制，例如甘肃省对已认定的智能工厂开展年度复查，以保障企业持续符合智能制造相关标准与水平。
到2025年，我国已形成一套日益完善、相互衔接的智能制造评估体系，通过多层次、多角度的评价工作，有力推动制造业实现智能化转型。严谨的评审标准与规范的执行流程，共同保障了评估工作的科学性与实效性，为我国制造业提升全球竞争力、稳步迈向智能制造强国奠定了坚实基础。
