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WEF最新發佈：2026全球燈塔工廠中國軍團統治級表現，佔半壁江山，總數破100！
剛剛，世界經濟論壇（WEF）發佈了最新一批全球燈塔網路（GLN）名單。
23家新晉工廠，中國製造（含在華外企）再次佔據半壁江山，助推中國燈塔工廠總數正式突破100家大關。
WEF同時發佈了AI工業智能平台——Lumina，這標誌著全球工業管理的“黑盒時代”徹底終結。
01
效率的黃昏
韌性的黎明
在過去的一百年裡，泰勒制和福特主義將“效率”奉為圭臬。
但在2026年，情況變了。
WEF執行董事Kiva Allgood說：
“競爭力不再僅由效率決定，更取決於快速感知、迅速適應和及時響應的能力。”
為什麼？
因為地緣政治的摩擦、極端天氣的頻發、供應鏈的斷裂、碳關稅的大棒……在這樣一個VUCA（易變、不確定、複雜、模糊）的時代，單純的“快”沒有意義了。
所以，你看這次入選的23家工廠，最大的共性不是它們用了多麼炫酷的機器人，而是它們都利用AI建構了一種“反脆弱”的能力。
對，AI，“反脆弱”。
這就要說到Lumina。
如果要評選本次發佈的“MVP”，我們不會投給任何一家具體的工廠，而是會投給 Lumina。
Lumina是WEF做的一件極具野心的大事——
過去八年，全球數以萬計的工廠在進行數位化轉型，但高達70%的企業倒在了“試點煉獄（Pilot Purgatory）”——即項目在局部試點很成功，但無法在全公司推廣，最終淪為展示廳裡的盆景。
Lumina平台彙集了過去8年、全球1000多家轉型工廠（包括220+燈塔工廠）的真實營運資料，將隱性的“管理直覺”變成了顯性的“基準（Benchmark）”。
它可以告訴你，你的工廠在效率、能耗、良率上，處於全球什麼位置？告訴你那些技術組合（如AI+IoT）成功率最高，那些是坑？告訴你(至少給你參謀)制定轉型路線圖，決定下一筆錢投在那裡?
可以說，有了Lumina，
工業管理的門檻正在被技術抹平。
當然，對於大多數企業而言，雖無法直接登錄後台，但研讀基於Lumina資料生成的《白皮書》，就是獲取這套頂級工業智慧最直接、最低成本的方式。
https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Lighthouse_Network_2026.pdf
02
中國燈塔版圖全景
在2026年的這份名單中，中國面孔依然是統治級的，
這裡有三個維度：
1，總量統治：
正式突破“百座”大關
截至2025年初，全球燈塔工廠累計189家，中國（包括港澳台）佔85家，佔比45%。而隨著2026年1月這23家新晉工廠的加入（其中位於中國的工廠及中國企業的海外工廠共計16家），中國擁有的燈塔工廠總數已正式突破100家大關，全球佔比穩穩鎖定在接近50%的水平。
也就是說，在全球範圍內，每兩家代表工業4.0最高水平的工廠，
就有一家位於中國。
中國不再僅僅是依靠規模取勝的“世界工廠”，
更是輸出標準、輸出範式的“全球智造中心”。
2. 行業遷徙：
從“家電三巨頭”到“新三樣”
曾幾何時，中國燈塔工廠的名單被海爾、美的、富士康霸榜，行業高度集中在電子產品與家用電器（約佔總數的近七成）。當然，目前這個基本盤依然穩固： 海爾（青島）、海信（青島）、美的（蕪湖）繼續領跑。
但今年最顯著的特徵，是，
新能源電池與儲能成為了新的“燈塔孵化器”。
比如
- 億緯鋰能（荊門）
- 海辰儲能（重慶）
- 寧德時代（宜賓，新晉可持續燈塔）
- 三一重能（風電）
這些企業的入選證明，中國在新能源領域的優勢，
已經從“產能優勢”進化為“智能化製造優勢”——
我們不僅賣得比別人多，造得也比別人聰明。
此外，細分領域的“隱形冠軍”也在現身。
以前燈塔是巨頭的遊戲，現在華峰氨綸（新材料）、蘇州昆嶺薄膜（中小企業）也入選了。比如蘇州昆嶺薄膜通過30多個用例，把研發周期縮短了45%。
這說明：數位化轉型不是巨頭的特權，中小企業也擁有與巨頭掰手腕的能力。
3. 地理西進：
從“沿海獨大”到“中西部崛起”
翻開2026年的地圖，燈塔的光芒正在從長三角、珠三角向內陸腹地劇烈延伸。
之前，廣東、江蘇、山東三省是絕對的主力，但這今年新晉燈塔工廠中，重慶拿下了兩席（海辰儲能、華峰氨綸）；四川宜賓再添一星（寧德時代）；湖北荊門與武漢雙星閃耀（億緯鋰能、施耐德）；安徽蕪湖與合肥持續發力（美的、聯合利華）。
我們的東部在搞研發與高端製造，中西部迅速承接並升級了先進產能，特別是中西部地區憑藉綠電優勢（如四川的水電）和後發優勢，直接跳過了傳統工業階段，一步跨入了以AI和綠色製造為核心的工業4.0時代。
值得注意的是，中國燈塔工廠的含金量還體現在“開放性”上。
本次入選的卡爾蔡司（廣州）、施耐德電氣（武漢）、西門子（南京）、聯合利華（合肥），都是跨國巨頭在中國的工廠。
中國依然是全球最佳的“工業試驗田”。
跨國公司發現，只有在中國這片擁有最全供應鏈、最卷競爭環境和最快資料反饋的土地上，才能打磨出最高效的生產系統。
03
中國軍團的進化論
結合2024年和2025年的資料，我們清晰地看到中國製造正在分化出幾種截然不同的“工業新物種”。它們正在重新定義什麼是“先進製造”。
1. “卷”出來的極致良率
現在的儲能和電池行業是什麼狀況？
地獄模式。
需求狂飆（CAGR 48.5%），價格卻在過去兩年腰斬，質量要求極度苛刻（性能變異係數必須低於0.3%）。
在這種環境下，每一個百分點的良率提升，都是從破產邊緣搶回來的利潤。
2024年高盛對中國七大行業產能分析
看看海辰儲能（重慶）和億緯鋰能（荊門）是怎麼幹的：
億緯鋰能部署了40多項數位化方案，用大模型做工藝自最佳化，硬生生把缺陷率降低了52%，單位製造成本縮減41%。
海辰儲能則利用生成式AI和機器學習，將優質品率鎖定在97.6%，產能躍升200%。
在中國的工廠裡，
AI變成了一種生存本能。
這種在紅海市場中被逼出來的、利用AI將物理化學反應控制在極限精度的能力，才是中國新能源產業橫掃全球的真正底牌。
2. C2M的“讀心術”：海信與蔡司的突圍
傳統製造業最怕什麼？
怕定製，怕改單，怕小批次。
但卡爾蔡司（廣州）把“怕”變成了“護城河”。
為了給全球客戶定製鏡片，蔡司開發了100多個數位化用例。結果是：個性化產品範圍擴大了400%，但交付周期反而縮短了29%。
海信（青島）則在電視機這個極度成熟的市場，利用AI和大規模虛擬現實技術，讓研發周期縮短了34%。以前開模具要等幾周，現在工程師在虛擬世界裡幾分鐘就能驗證一個新設計。
中國的燈塔工廠，
正在打通從“消費者需求”到“工廠機台”的最後一釐米。
這種“需求-設計-製造-交付”的瞬時閉環，讓“規模化”和“定製化”這對矛盾體達成了奇妙的統一。
3. 供應鏈的“韌性中樞”：美的與聯合利華
美的（蕪湖）工廠面臨的是家電行業最頭疼的五級分銷網路。
庫存要麼積壓，要麼缺貨。
通過113個數位化用例，美的建立了一個直達消費者的價值鏈，庫存周轉天數減少30%——這靠的是AI預測。
聯合利華（合肥FTC）同樣如此，在電商大促的脈衝式流量下，利用AI預測準確率提高了39%，交付周期縮短了75%。
04
AI，人與地球
2024年我們還在討論“AI能不能用”，
2026年的燈塔工廠告訴我們：
“AI已經是水電煤”。
新晉燈塔工廠中，AI（特別是生成式AI）的部署應用最為廣泛，其次才是物聯網和數字孿生。海爾、富士康、三一重工等企業的實踐表明，AI已然深入到了核心控制環節：
比如預測性維護——AI告訴你什麼時候會壞；工藝自最佳化——AI通過機器學習即時調整爐溫、壓力；AI還能做視覺質檢，憑藉機器視覺+AI演算法，不僅能挑出次品，還能分析出是那一個環節出了問題。
不同於ChatGPT這樣的通用大模型，中國燈塔工廠還在瘋狂訓練“行業垂直大模型”。
華為雲盤古大模型在礦山、氣象、電力領域的應用，以及各家工廠自研的垂直模型，正在解決具體的行業痛點。
例如，華峰重慶氨綸部署了62項數位化應用，包括AI驅動的高精度工藝最佳化——AI開始懂化學、懂物理、懂材料。
行業大模型是中國製造換道超車的關鍵一役。
本次報告中有兩個維度經常被媒體一筆帶過，
但在我們看來，這才是企業長青的根本——
人和地球。
AI不是替代人，是“增強”人
提起自動化，大家第一反應就是裁員。
但2026年的燈塔工廠給出了完全相反的答案。
施耐德電氣（武漢）和友達光電（蘇州）說：
招不到人，留不住人。
比如，施耐德武漢工廠面臨的問題非常典型：產線越來越複雜，只有20%的老員工會用新裝置，招新人進來培訓要75天，好不容易學會了，人又跑了（流失率48%）。
怎麼辦？用AI。
他們建立了AI驅動的技能升級路徑和輔助系統，把入職時間從75天壓縮到15天，技術人員流失率下降了42%。
這是一個巨大的範式轉移。
未來的工廠不需要你會背誦複雜的作業指導書，因為AI Copilot（副駕駛）會即時告訴你該怎麼做。AI大幅降低了工業操作的門檻，讓普通工人秒變“超級工程師”。
在老齡化和用工荒的雙重夾擊下，
誰能用技術“武裝”人，誰就能留住人。
還值得注意的是地球維度——
也就是碳關稅下的“數字通行證”。
寧德時代（宜賓）和富士康（越南）之所以成為“可持續燈塔”，是因為他們把手伸向了Scope 3（範圍三排放），也就是上下游產業鏈——
寧德時代幫助13家供應商拿到了碳中和認證；富士康不僅自己減排，還開發了一個生成式AI碳核算平台，逼著、幫著它的128家中小企業供應商一起減排，最終範圍三排放減少了22%。
要知道，在2026年1月1日之前，中國的出口企業（鋼鐵、鋁、水泥等行業）如果向歐盟出口，必須申報產品的碳排放資料，但暫時還不需要繳納費用。但從2026年1月1日之後，歐盟即將實施碳邊境調節機制（CBAM），也就是說，企業不僅要申報，還需要真金白銀地購買CBAM證書（繳稅）。
具體邏輯是，如果你在中國生產時的碳成本（如國內碳價）低於歐盟的碳價（EU ETS），你就必須向歐盟補齊差價。
在此背景下，
“含碳量(少)”就是“含金量(高)”。
如果你跟歐盟做生意，沒有這張綠色的“數字通行證”，你的產品做得再便宜也賣不出去。
中國燈塔工廠在綠色化上的激進投入，實際上是在為未來的國際貿易戰修築堡壘。
結語
看完2026年的這份燈塔名單，
應該感到興奮還是焦慮？
對於頭部企業，這是興奮的時刻。
因為Lumina平台和成熟的AI技術堆疊，讓強者的護城河更深、壁壘更高。海爾已經有了10座燈塔，富士康、美的不遑多讓，這是一種“馬太效應”的極致體現。
對於大量處於中間層的製造企業，
這應該是極度焦慮的時刻。
一方面，技術門檻被拉高，以前搞個自動化產線就能領先，現在沒有AI、沒有數字孿生、沒有端到端的韌性，你連入場券都沒有。
另外一方面，供應鏈受到擠壓，像富士康、寧德時代這樣的“鏈主”，正在用數位化手段穿透整個供應鏈。如果你作為供應商，無法接入它們的資料介面，無法提供碳足跡資料，你很可能將被剔除出局。
大而化之，對於中國製造業而言，
這是一個最好的時代，
也是最殘酷的時代。
好在於，我們在場景、資料和執行力上擁有先發優勢，我們的燈塔數量全球第一；我們不再是依靠廉價勞動力堆砌的“世界工廠”，而是一個由資料驅動、AI決策、綠色低碳、極度敏捷的“超級生態系統”。
殘酷在於，考試的標準答案已經公開，
留給差生抄作業的時間，真的不多了。
最後，您認為對於中國工廠來說，
目前阻礙AI大規模落地的最大絆腳石是技術、資金，還是人才？ (TOP創新區研究院)