直接答案：工业和信息化部装备工业一司 2026-10-19 公示 2026 年度卓越级智能工厂项目 253 个，覆盖 28 个省级地区：江苏 39、上海 18，浙江/山东/广东各 16、安徽 15、湖南 14；前五合计 105 个（41.5%）。项目名称含 “AI”19 个（7.5%）、“大模型/模型驱动”5 个、“智能体”5 个、“数字孪生”4 个；主流词是全链/全流程 68、数智 63、柔性 52。公示期 10-20 至 10-26 已结束。
名单是什么
依据《关于开展 2026 年度智能工厂梯度培育行动的通知》（工信厅联通装函〔2026〕343号），工信部装备工业一司形成 2026 年度卓越级智能工厂项目公示名单，公示期 2026-10-20 至 10-26。附件 253 行、4 列：序号、企业名称、项目名称、所在地；没有行业、投资额、补助、评分与验收信息。
名单是智能工厂梯度培育（基础级—先进级—卓越级—领航级）中的第三档：申报卓越级须已获评先进级，且开展了人工智能等新技术应用探索——但附件本身不披露各厂用了什么技术，只能从项目名称看表述。
省份：江苏 39、上海 18，前五占 41.5%
253 个工厂分布在 28 个省级地区。江苏 39 个（15.4%）居首，上海 18（7.1%），浙江、山东、广东各 16（各 6.3%），安徽 15、湖南 14；前五合计 105 个（41.5%）。10–14 个的有 3 个省份，5–9 个的有 12 个，1–4 个的有 7 个。山西、吉林、青海、宁夏各 1 个。
| 所在地 | 工厂数 | 占比 |
|---|---|---|
| 江苏省 | 39 | 15.4% |
| 上海市 | 18 | 7.1% |
| 浙江省 | 16 | 6.3% |
| 山东省 | 16 | 6.3% |
| 广东省 | 16 | 6.3% |
| 安徽省 | 15 | 5.9% |
| 湖南省 | 14 | 5.5% |
| 辽宁省 | 10 | 4.0% |
| 河南省 | 10 | 4.0% |
| 福建省 | 9 | 3.6% |
| 湖北省 | 9 | 3.6% |
| 重庆市 | 8 | 3.2% |
| 四川省 | 8 | 3.2% |
| 天津市 | 7 | 2.8% |
| 广西壮族自治区 | 7 | 2.8% |
| 陕西省 | 7 | 2.8% |
| 北京市 | 6 | 2.4% |
| 河北省 | 6 | 2.4% |
| 江西省 | 6 | 2.4% |
| 云南省 | 6 | 2.4% |
| 新疆维吾尔自治区 | 6 | 2.4% |
| 黑龙江省 | 4 | 1.6% |
| 内蒙古自治区 | 3 | 1.2% |
| 贵州省 | 3 | 1.2% |
| 山西省 | 1 | 0.4% |
| 吉林省 | 1 | 0.4% |
| 青海省 | 1 | 0.4% |
| 宁夏回族自治区 | 1 | 0.4% |
| 合计 | 253 | 100% |
按附件“所在地”原值统计，直辖市与自治区按原名称单列；共 28 个省级地区（不含港澳台）。表格可横向滑动。
| 省份档位 | 省份数 | 工厂数合计 |
|---|---|---|
| 15 个及以上 | 6 | 120 |
| 10–14 个 | 3 | 34 |
| 5–9 个 | 12 | 85 |
| 1–4 个 | 7 | 14 |
| 合计 | 28 | 253 |
档位按省份工厂数划分，仅用于观察集中度。表格可横向滑动。
项目名称：AI 19 个，大模型/智能体各 5 个
对 253 个项目名称做字符串匹配（一个名称可命中多个词）：
- 含“AI”19 个（7.5%）；含“人工智能”0 个——名单里更常用“AI”“数智”“智能体”等写法。
- 大模型 / 模型驱动 5 个（2.0%），智能体 5 个（2.0%），数字孪生 / 孪生 4 个（1.6%），5G 4 个。
- 主流表述是全链 / 全流程 68 个（26.9%）、数智 63 个（24.9%）、柔性 52 个（20.6%）、绿色/零碳/低碳 25 个（9.9%）。
这条对比值得记住：国家级卓越级智能工厂的项目名称里，明确写 AI 的不到 8%，而“全链、数智、柔性”这类系统能力词占了主流。不是这些工厂不用 AI，而是评审与命名的重心在整厂协同与柔性制造；单点 AI 能力通常被写进“智能检测”“工艺优化”等具体场景，而不是作为招牌。
| 项目名称含 | 工厂数 | 占比 |
|---|---|---|
| AI | 19 | 7.5% |
| 大模型 / 模型驱动 | 5 | 2.0% |
| 智能体 | 5 | 2.0% |
| 数字孪生 | 4 | 1.6% |
| 5G | 4 | 1.6% |
| 绿色 / 零碳 / 低碳 | 25 | 9.9% |
| 柔性 | 52 | 20.6% |
| 数智 | 63 | 24.9% |
| 全链 / 全流程 | 68 | 26.9% |
| 合计（可重叠） | 253 | — |
关键词为本文自定义的字符串匹配，仅用于观察命名结构；各词可重叠，合计不等于 253。表格可横向滑动。
和 60 个揭榜挂帅方案对照
上一轮统计的 2026 智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”拟入围 60 个项目中，与 AI 直接相关的方向（智能检测、工艺优化、设备运维、能碳、排产）合计 31 个，占一半以上；而这一批 253 个工厂的项目名称里，明确写 AI 的只有 19 个。两个数字不能直接相减，但可以看出一个结构差：供给侧把 AI 写在方案名称里，需求侧把它藏进具体场景。
对服务商的含义是：跟工厂沟通时，用“检测准确率、排产效率、设备停机时长”这类场景语言，比用“大模型/智能体”更容易对上卓越级智能工厂的评审口径。
名单能说明什么、不能说明什么
- 能说明：这一批选了多少工厂、分布在哪些省级地区、项目名称的用词结构。
- 不能说明：行业分布、投资额、补助金额、技术路线、AI 使用深度、验收结果与经济效益。
- 不是最终名单：公示期已结束，但未见正式公告；对外引用应写“2026 年度卓越级智能工厂公示名单”。
- 不是供应商名单：附件没有服务商字段，无法知道谁给这些工厂做交付。
工厂与服务商怎么用
- 找同类标杆：先按省份缩小范围，再看项目名称里的工艺与场景词（柔性、全链、检测、排产），找可对标的工厂。
- 对齐评审语言：卓越级看整厂能力，方案书要写清场景覆盖、数据贯通与协同效果，而不是只讲模型参数。
- 服务商定位：如果你的产品是单点 AI，优先绑定“智能检测/工艺优化/设备运维”等场景，再谈整厂数据底座。
- 不要当客户名单：公开版不含企业名称；找客户仍要回到地方工信部门与园区。
方法与局限
- 样本框：官方附件 15 页、253 行（序号 1–253）全部纳入，无抽样、无排除；253 行对应 253 家企业，无重复。
- 所在地：按附件原值统计，直辖市与自治区不拆分。
- 关键词：自定义 9 组词表（AI、大模型/模型驱动、智能体、孪生、柔性、全链/全流程、数智、绿色/零碳/低碳、5G），对项目名称做包含匹配，可重叠。
- 企业/项目拆分：PDF 每行“序号 企业名称 项目名称 所在地”，按企业后缀（公司、研究所、中心、集团、厂、矿等）切分，253 行逐条核对。
- 匿名：公开 CSV 用 ZY001–ZY253 编号，不含企业名称与项目名称，只保留所在地与关键词标记。
- 局限：名称关键词不等于技术内容；名单无行业、金额与成效；公示已结束但未见正式公告；单批次，不做趋势推断。
资料来源
- 工业和信息化部装备工业一司《关于2026年度卓越级智能工厂项目的公示》，2026-10-19：https://www.miit.gov.cn/jgsj/zbys/znzz/art/2026/art_5cd443c35c9142dc84335ac84a0455ec.html
- 附件《2026年度卓越级智能工厂项目公示名单》（15 页、253 行）：https://www.miit.gov.cn/cms_files/filemanager/1226211233/attach/202610/d22052f239834156b969cbf94517e0c4.pdf
- 对照：站内《2026 智能制造解决方案揭榜挂帅 60 个》，同一梯度培育政策体系下的方案供给侧名单。
- 匿名化说明：工厂以 ZY001–ZY253 编号，公开 CSV 不含企业名称与项目名称。
常见问题
253 个就是最终名单吗？
不是。这是 2026-10-19 的公示名单，公示期 10-20 至 10-26 已结束；截至本文查询未见正式公告，全文按“公示名单”表述。
为什么说名称写 AI 的只有 19 个？
对 253 个项目名称做字符串匹配，含“AI”的 19 个（7.5%），含“人工智能”的 0 个；含“大模型/模型驱动”5 个、“智能体”5 个、“数字孪生”4 个。名称没写不代表工厂不用 AI，只是名单层面看不到。
全链、数智、柔性这些词为什么这么多？
这是项目名称的用词结构：全链/全流程 68 个（26.9%）、数智 63 个（24.9%）、柔性 52 个（20.6%）。说明国家级智能工厂的主流叙事仍在协同、柔性、数智化，而不是单点 AI 模型。
江苏为什么最多？
按“所在地”字段：江苏 39 个，占 15.4%；其后是上海 18、浙江/山东/广东各 16、安徽 15、湖南 14。这与各省先进级智能工厂基数、推荐名额和产业体量有关，名单本身不解释原因。
能算投资额或补助吗？
不能。附件只有序号、企业名称、项目名称、所在地四列，没有投资额、补助金额、评分或验收信息。
和揭榜挂帅 60 个方案页什么关系？
那篇是方案供给方（谁提供系统解决方案），本篇是工厂需求方（谁建成卓越级智能工厂）；两边口径不同，可以对照但不能相加。
行业分布能算吗？
不能直接算。附件没有行业字段；只能从企业名称或项目名称推断，属编辑判断，本文不做行业统计。
工厂和服务商怎么用？
工厂可按省份与项目名称找同类标杆；服务商可看到“柔性、全链、数智”是评审语言的主轴，AI 方案最好落到具体场景（检测、排产、运维）而不是单独讲模型。