辽宁 95 个 AI+制造案例：大连 34、沈阳 27，什么项目能入选？

直接答案：辽宁省工业和信息化厅 2026 年 11 月 10 日公布 2026 年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例 95 个，来自 79 家牵头单位。按推荐单位统计，大连 34 个、沈阳 27 个，两市合计 61 个，占 64.2%；鞍山 10 个、营口 7 个。95 个案例中，7 家单位拿了 23 个（鞍钢数智 6 个、大连中远海运重工 4 个），其余 72 家各 1 个。按案例名称关键词粗筛，视觉/质检 15 个、机器人/装配/产线 14 个、安全/应急 12 个、排产/生产管控 10 个。公布通知没有写奖补金额，入选是纳入省重点培育、择优推荐国家案例，不是“入选就给钱”。

一、95 个案例怎么分布：城市、单位、主题

先把“总量”拆开。95 个案例不是 95 家单位，也不是平均分布到 14 个市；大连和沈阳占了大头，鞍山、营口次之，其余 7 个市合计 17 个。

据公布通知附件 xlsx 的“推荐单位”列逐行统计，共 95 行；括号内为占比，按 95 计算并四舍五入。表格可横向滑动。

单位集中度更值得注意：79 家牵头单位里，7 家拿了 23 个案例，剩下 72 家各 1 个。按“72 家单案例 + 7 家多案例 = 79 家；72 + 23 = 95 个”可以完全对上。

“类型”为本文按单位名称做的编辑判断，不是官方分类。表格可横向滑动。

主题分布只能按案例名称做关键词粗筛，因为名单没有“行业/场景”字段。结果如下（一条案例可同时命中多类，合计大于 95）：

关键词为本文编辑口径，只匹配案例名称，不读申报书正文；同一案例可命中多类，不能相加当总数。表格可横向滑动。

二、遴选看什么：三条硬条件与一条流程

这份名单来自 2026 年 9 月 2 日发布的遴选通知，不是临时评选。通知把条件写得很具体：

• 案例本身：必须“已落地并取得成效”，具有引领作用；申报材料要体现人工智能与行业融合的效果，聚焦实际需求和解决的重点问题。计划中、未实施的项目不在“已落地”范围内。
• 申报主体：在境内注册、有独立法人资格的企业、事业单位、社会团体、高校或科研机构；近三年财务状况良好（成立不足三年提供上一年度财务报告），信用无不良记录；鼓励中小企业申报。
• 联合体：可由 1 个牵头主体 + 不超过 4 个参与主体组成；案例必须以牵头单位作为申报主体；同一案例不得重复申报。
• 去重：不得利用关联子公司或分支机构申报相同案例，也不得通过不同推荐单位推荐同一案例。

流程是：单位自愿申报 → 市工信局/沈抚示范区创新局审核、择优推荐 → 2026 年 9 月 21 日前报省工信厅 → 省厅组织专家或委托第三方评审 → 公示 → 正式公布。通知还写明，入选案例纳入全省人工智能相关产业重点培育范围，择优推荐申报国家人工智能赋能新型工业化典型应用案例；但没有写奖补金额、名额分配或资金拨付方式。

三、从名单看偏好：场景词比模型词多

把 95 个案例名称按关键词粗筛，最集中的不是“大模型”，而是视觉/质检（15）、机器人/装配/产线（14）、安全/应急（12）、排产/生产管控（10）；“大模型/智能体”严格按名称匹配只有 7 个。这至少说明一件事：案例名称首先写“在哪个场景解决了什么问题”，而不是先写“用了多大的模型”。

但这只是名称层面的观察，不能反推评审权重。评审看的是申报书里的落地情况、效果数据和示范性；名称里带“大模型”不代表一定入选，名称里不带也不代表技术含量低。对准备 2027 年申报的企业，更稳妥的做法是把“场景 + 效果”写在标题和摘要里，把模型、算力、数据放在支撑部分。

四、95 个案例说明的三件事

1. 区域集中度很高。大连、沈阳合计 64.2%，与两地的制造业基础、软件和集成服务商密度有关；这不等于其他市没有好项目，而是推荐量和产业体量差异。
2. 多案例单位主要是集团数智公司、大型制造企业和集成商。鞍钢数智 6 个、大连中远海运重工 4 个，说明同一集团可以把不同产线/场景拆成多个案例；但通知明确不得用关联子公司重复报同一案例，拆分的边界是“不同案例”，不是“同一案例换壳”。
3. 案例类型偏“生产现场”。质检、装配、产线、安全、排产、运维，都是能在车间里指出具体工位的场景；纯办公、纯客服类案例在名单里很少。对工厂来说，这也是一份“同行在做什么”的清单。

五、2027 年申报怎么准备：六步

1. 先有落地案例，再谈申报。至少运行 3–6 个月，有上线时间、使用部门、覆盖产线/工位和异常处理记录；不要拿 POC 演示或计划书当“已落地”。
2. 把效果量化成可核对的数据。效率、良率、缺陷率、能耗、人工工时、停机时间、交付周期，至少选 2–3 项，写清统计口径和对比基线；没有基线就不要写“提升 XX%”。
3. 选对类别。技术底座（芯片/算力/网络/算法）、行业赋能（原材料/装备/消费品/电子/软件/信通/无线电/节能环保/民爆安全）、智能终端（智能装备/具身智能/脑机接口/消费终端）。案例名称和内容要对应类别，不要一个案例套三个方向。
4. 联合体按 1+4 组。牵头单位只能 1 个，参与不超过 4 个；牵头单位就是申报主体，协议里写清分工、数据权属和知识产权，别到评审前才补。
5. 提前对接市局。2026 年截止是 9 月 21 日，2027 年时间未公布；按往年节奏，至少提前 1–2 个月把材料交市局，留出审核和推荐时间。
6. 去重和关联关系先自查。同一案例不要通过子公司、分支机构或不同推荐单位重复报；集团拆案例要能说明是不同产线、不同场景、不同效果。

六、工厂和服务商怎么用这份名单

工厂：先按自己的行业和场景找 2–3 个同城/同行业案例，重点看牵头单位是“用户企业”还是“服务商”：用户企业牵头，说明场景和方法可借鉴；服务商牵头，说明它可能有一套可复用的交付方法。名单只是线索，联系前先确认案例是否仍在运行、效果数据口径、是否可参观。

服务商：多案例单位（鞍钢数智、大连中远海运重工、大杨、光拓、红塔营口、东软、一汽解放大柴）是潜在的渠道或集成伙伴；大连、沈阳集中了 64.2% 的案例，拜访和生态合作优先这两地。但不要把“入选案例数”当成交付能力排名，名单没有项目金额、验收结果和客户评价。

七、五个边界

• 入选 ≠ 补贴。公布通知和遴选通知都没有写奖补金额；只写纳入省重点培育、择优推荐国家案例。不要把 95 个案例写成“95 家获资助”。
• 名单 ≠ 效果审计。案例效果由申报单位提供，省厅组织评审和公示，但不是第三方财务或产线审计；引用具体数字时要回到企业公开材料。
• 关键词分类是编辑口径。视觉/质检 15、机器人 14 等数字按案例名称匹配，一条案例可命中多类，不能相加；也不代表官方场景分类。
• 95 个不是辽宁全部 AI 项目。这是自愿申报、各市推荐、专家评审后的入选名单，未入选不等于没做。
• 辽宁一省不能推全国。遴选条件、产业结构和推荐节奏有地方差异，跨省申报要按当地通知重做，不要套用辽宁的类别和门槛。

数据来源与口径

1. 辽宁省工业和信息化厅《关于公布2026年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例名单的通知》，2026-11-10 09:20 发布，落款 2026-11-06；2026-11-14 访问。原文链接。用于 95 个案例、79 家牵头单位、推荐单位与案例名称；附件 xlsx 逐行解析 95 行。
2. 辽宁省工业和信息化厅《关于开展2026年辽宁省“人工智能+制造”典型应用案例、高质量行业数据集和行业模型遴选工作的通知》，2026-09-02 发布，落款 2026-09-01；2026-11-14 访问。原文链接。用于遴选方向、申报条件、联合体 1+4、9-21 截止、评审公示流程，以及“未写奖补金额”。
3. 口径：城市、单位、多案例统计来自附件“推荐单位”“牵头单位”列逐行计数；主题分布按案例名称关键词粗筛，可重复计数，属编辑口径；不写项目金额、投资额、ROI 或未公开的评审分数。

常见问题

95 个案例都是什么行业？

名单只有案例名称、牵头单位和推荐单位，没有行业字段，无法按行业精确统计。本文只按城市、单位和案例名称关键词做分布；行业判断需要回到每个案例的申报书或企业公开材料。

入选有奖金吗？

公布通知和遴选通知都没有写奖补金额、名额分配或拨付方式；只写纳入全省人工智能相关产业重点培育范围、择优推荐国家案例。不要把“入选”写成“获奖补”。

为什么大连、沈阳这么多？

大连 34 个、沈阳 27 个，合计 64.2%，与两地制造业基础、软件和集成服务商密度、推荐组织力度有关。其他市案例少，不代表没有项目，可能是申报和推荐数量差异。

一个单位能报几个案例？

遴选通知没有写“每单位限一项”，但明确同一案例不得重复申报，不得利用关联子公司或分支机构申报相同案例，也不得通过不同推荐单位推荐同一案例。名单里 7 家单位有多个案例，说明不同产线/场景可以分别报，但不能同一案例换壳。

2027 年什么时候开始准备？

2026 年的市级报送截止是 9 月 21 日，2027 年时间尚未公布。按这个节奏，建议提前 1–2 个月对接市工信局，先把落地时间、效果数据和证明材料准备好，不要等通知发布才开始。

这份名单能当供应商选型依据吗？

不能直接。名单是入选案例，不是效果审计或供应商排名；可以作为同行业、同场景的对标线索，联系前要核验是否仍在运行、效果口径、能否参观和复现。

联合体怎么组？

1 个牵头主体 + 不超过 4 个参与主体；案例必须以牵头单位作为申报主体；同一案例不得重复申报。牵头单位、分工、数据权属和知识产权要写进联合体协议。