“灯塔工厂”和“黑灯工厂”，令人瞩目之处都在于质量与效率高标准，以及高度的自动化、智能化，也是我们对现有制造业最高水平的既定印象。

　　不过，埃森哲在《智造2040：超自动化工厂蓝图》（以下简称《报告》）中指出，无论是灯塔工厂的协同模式，还是黑灯工厂的全自动化场景，都只是制造业演进的中途站。制造业的未来，藏在“超自动化工厂”的蓝图里。

　　想象这样一个场景：工厂的仓库里，自主移动机器人（AMR）根据实时订单调整路径，还能避开突发障碍；生产线上，AI驱动的机器通过“自主学习”持续优化组装精度，数字孪生技术在虚拟空间同步模拟生产全流程，提前预警设备故障；工人不再重复劳动，而是通过全息界面监督全局，与AI协同解决复杂问题……

　　如果说灯塔工厂是“人机协同的典范”，黑灯工厂是“机器主导的极致”，那超自动化工厂就是“智能生态的融合”——它深度融合了先进机器人、人工智能（AI）、大数据、数字孪生和物联网（IoT），形成了一个有机的智能生态系统。（图1）

　　今年，全球灯塔工厂总数已达189家，其中中国占79家，制造业自动化升级的蓬勃势头依旧，但变革速度远超以往：当企业还在摸索AI如何优化现有生产线时，下一场技术主导的革命已经到来。

　　世界经济论坛在《全球灯塔网络：改变观念，提升数字化转型的影响力和规模》中指出，最新一批灯塔工厂呈现3个明显趋势：正在应对数字化“规模化困境”、正在投资一线员工、正在朝着端到端可持续性迈进。

　　这意味着工厂不能再满足于“走一步看一步”，既要支撑未来五年的稳定运营，更要为未来的变化做准备。到2040年，最具竞争力的工厂将不再是单纯的自动化生产，而是具备自我优化、自主决策、灵活应变能力的“超自动化工厂”。

　　这场变革的关键，在于打破技术与人力的“割裂感”。就像《报告》中提到的，超自动化不是简单的“机器替代人”，而是让AI、机器人、数字孪生与人无缝融入同一套系统——机器做擅长的重复劳动和精准操作，人则聚焦复杂决策、流程优化和创新突破，二者形成“1+12”的协同效应。

　　总的来说，实现超自动化工厂的驱动因素可以分为四个领域：劳动力、自动化、AI驱动优化和数字化。

　　“招工难”正在成为全球制造业的通病。咨询公司德勤与制造业协会在今年4月发布的报告中预测，到2033年美国制造业技能缺口或达380万个岗位，而中国工厂同样面临年轻劳动力不愿入行、资深技工退休的双重压力。

　　未来的工厂里，“超自动化系统集成师”将监督AI驱动的生产网络，“智能质量专家”会用AI分析和传感器数据确保产品合规，“人机协同经理”则负责制定人与机器的协作规则。这些新兴岗位要求工人懂技术、会协作——既要向AI学习，也要训练AI。

　　为应对这一转变，前沿的制造企业往往有专门的预算，用于生产岗员工的新技术培训。正如《报告》中调研显示，74%的管理者将“生产知识管理”列为优先项，72%强调“培养持续学习文化”，这些正是劳动力转型的核心。

　　现在的工厂，自动化往往停留在“局部环节”——比如用机器人焊接，但物料搬运仍靠人工；仓库实现了AGV（自动导引车）运输，但调度效率低下。而超自动化工厂需要的是“全链条打通”。

　　埃森哲提出五种升级模型：既能用“大规模量产工厂”生产高度标准化产品，也能用“模块化工厂”快速切换生产线，适配定制化需求。以汽车行业为例，宝马引入Figure 02人形机器人后，生产效率直接提升了4倍。

　　更值得关注的是，多家中国整车厂已借助人形机器人，实现了车身车间近全自动化生产——蔚来工厂用300台机器人实现97.5%自动化率，12名工人即可达成每小时20台车的产能；小鹏汽车的264台智能工业机器人覆盖冲压、焊接、喷涂、总装及电池包生产全流程，实现了完全自主作业。

　　不过，不同地区对自动化的态度差异显著：65%的中国管理者看好人形机器人在装配线的价值，而欧洲这一比例仅为21%。但无论快慢，自动化的终极目标不是“机器取代人”，而是让人聚焦更有价值的工作——比如优化流程、解决复杂问题。

　　在最新入选的17家灯塔工厂中，77%的前五大用例是在分析式AI的推动下实施的，9%的前五大用例则发挥了生成式AI的力量。在采用了AI、机器学习、高级分析等数字解决方案后，平均将劳动生产率提高了53%，将转换成本减少了26%。

　　当下，62%的工厂管理者已将AI视为关键，但多数还停留在“修修补补”：用预测性维护减少设备故障，靠AI优化物流路线。未来，AI需要从“辅助”走向“自主”——比如自主分配生产任务、实时调整工序，甚至在虚拟空间模拟并优化整个生产网络。

　　凯傲集团的实践颇具代表性。这家物流巨头与埃森哲、英伟达合作，用数字孪生技术构建“虚拟仓库”：在实体改造前，先在虚拟空间测试机器人调度、货架布局，甚至训练AI应对需求波动。通过这种方式，仓库不仅效率提升，还能提前规避潜在瓶颈。

　　要实现这一步，工厂必须突破“数据关”——38%的管理者认为数据质量是AI落地的最大障碍。这意味着需要搭建更强大的数据平台，让设备、AI和人能实时共享信息，真正让数据“流动起来”。

　　数字化是超自动化的“地基”，这点企业管理者都有共识，但是大部分的制造企业还停留在基础的认知上：77%的工厂优先考虑网络安全，70%聚焦制造执行系统，却有近半数管理者忽视了数字孪生、工业物联网等“未来技术”。这些技术看似遥远，实则是打通设计、生产、供应链的关键。

　　数字孪生（可以理解为工厂的“虚拟副本”）能在虚拟空间模拟生产全流程，帮工厂提前发现设计漏洞；工业物联网则让设备“互联互通”，实时传递数据。

　　未来的工厂，必须从“各环节孤立”转向“全生态互联”——设计端能预判生产难点，生产端能快速响应市场需求，供应链端能灵活应对波动。这需要企业先补好“数字化基础课”，再向更高阶的智能生态迈进。

　　2040年的超自动化工厂，最根本的变化或许不是技术，而是“运作逻辑”：传统工厂靠“管理”推动，而未来工厂靠“协同”运转——AI实时调度资源，机器人精准执行任务，人则专注于创新与优化。

　　超自动化工厂，这一未来并非遥不可及。当下的每一步行动——无论是培养员工的数字技能，还是试点数字孪生技术，都是在为15年后的“标配”打基础。对制造业而言，选择早已明确：要么主动拥抱变革，要么在未来被迫追赶。

　　① “灯塔工厂”是指在第四次工业革命背景下，成功将物联网、人工智能、大数据分析、5G等数字化生产技术大规模应用，并在生产效率、资源利用率、可持续发展能力等方面取得突破性提升的制造业企业。“灯塔工厂”项目由达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作开展遴选，被誉为“世界上最先进的工厂”，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。

　　② “黑灯工厂”又被称为智慧工厂，是不开灯也能进行自主化生产，所有流程均由智能机器人或自动化设备完成的现代化工厂。

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