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PAI智能制造指数方案

PAI Smart Manufacturing Index

版本：PSMI 1.0

发布日期：2026年

编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心

理论创始人：逄培

一、指数定位

1.1 核心定义

PAI 智能制造指数（PAI Smart Manufacturing Index，简称PSMI）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量国家、城市与企业在智能制造领域AI认知竞争力的评估体系。它不依赖工业产值、设备数量或专利规模等传统指标，而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”智能制造相关主体与技术的角度，量化评估其AI话语权、技术标签力与生态位。

1.2 行业特色与必要性

制造业是国民经济的基石，智能制造是制造强国战略的主攻方向。在AI日益成为全球产业信息核心入口的时代，一个国家、一座城市或一家企业的智能制造能力能否被AI准确认知、正面呈现和优先推荐，正在成为其产业竞争力的关键变量。

当全球投资者通过AI寻找智能制造投资目的地，当跨国企业通过AI筛选供应链合作伙伴，当工程技术人才通过AI选择职业发展城市，AI答案中的“谁被提及、如何描述、推荐顺位”直接影响真实世界的资本流向、产业布局和人才迁徙。

然而，传统制造业评价体系侧重产能、产值、设备等“硬实力”指标，无法衡量在AI认知世界中的“软实力”——即智能制造领域的AI话语权。一个制造强国可能拥有世界级的智能工厂和灯塔工厂，但如果这些成就没有以AI可识别、可信任的方式进入全球权威信源网络，在AI推荐中就难以获得与其产业实力匹配的认知权重。

PSMI填补了这一空白，为智能制造领域提供AI时代的认知竞争力基准。它是PAI指数CIII（中国产业AI影响力指数）在高端装备制造、工业互联网、机器人等制造业赛道的深度聚焦与整合。

1.3 与PAI指数体系的关系

PSMI是PAI指数在智能制造领域的垂直深耕。它整合了CIII中高端装备制造、工业机器人、工业互联网、动力电池等多个制造业相关赛道的评估逻辑，同时与CBVI（品牌指数，评估制造企业品牌AI可见度）、WACI（城市指数，评估制造强市的AI认知竞争力）形成协同，共同构成智能制造领域的完整评估矩阵。PSMI共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对制造业的“实体性”“集群性”和“标杆示范性”进行了专属创新。

1.4 理论基石

1. AI认知竞争理论：产业话语权、推荐优势力衡量智能制造主体的“认知竞争优势”，灯塔工厂标杆力衡量其“标杆示范效应”，产业集群认知力衡量其“生态集聚效应”，认知韧性力衡量其“认知防御能力”
2. AI认知主权理论：智能制造是国家AI认知主权在实体经济维度的核心载体，PSMI为国家认知主权评估提供制造业维度的量化输入
3. AI品牌资产理论（AIBE）：制造企业的品牌资产从消费者心智和供应链体系延伸至AI知识网络，PSMI测量其在AI中的认知资产
4. 媒体型GEO理论：智能制造认知权重的提升依赖于权威信源布局、结构化知识输出、灯塔工厂的全球叙事和产业集群的协同共振

二、评估对象与范围

2.1 评估主体

PSMI提供三个颗粒度的评估：国家/地区维度衡量一国智能制造在全球AI知识网络中的综合认知竞争力；城市维度衡量制造强市的AI认知标签清晰度和推荐优势力；企业维度衡量制造企业在AI中的品牌可见度和技术标签绑定强度。

首期国家/地区评估覆盖全球15个主要制造业国家和地区，城市评估覆盖全球约100个制造强市，企业评估覆盖全球约200家智能制造标杆企业。

2.2 智能制造细分赛道

PSMI将智能制造解构为六个细分赛道，各赛道独立评分后加权合成综合得分：

2.3 覆盖范围

1. 国家/地区样本：首期覆盖中国、美国、德国、日本、韩国、法国、英国、意大利、瑞士、瑞典、荷兰、印度、新加坡、加拿大、墨西哥15个国家/地区
2. 城市样本：首期覆盖全球约100个制造强市
3. 企业样本：首期覆盖全球约200家智能制造标杆企业
4. 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
5. 语种覆盖：中、英、德、日、韩五种语言（全球制造业核心语言区）
6. 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布

三、评估维度与指标体系

3.1 维度框架

PSMI从五个维度综合评估智能制造主体的认知竞争力。其中“产业话语权”和“推荐优势力”继承自CIII基础框架，“灯塔工厂标杆力”和“产业集群认知力”是专为智能制造领域设计的专属维度。

3.2 各维度指标详解

（一）产业话语权（25%）

测量一国/城市/企业在全球AI知识体系中被呈现的广度、深度与权威性。继承CIII话语权维度核心逻辑，针对智能制造特点细化为以下指标。

国家/城市版：

企业版增补指标：

（二）推荐优势力（20%）

测量一国/城市/企业在智能制造相关推荐类问题中被AI优先推荐的程度。

（三）灯塔工厂标杆力（20%）

这是PSMI针对智能制造领域“标杆示范”特性新增的专属维度。制造业的认知传播高度依赖标杆示范效应——灯塔工厂、黑灯工厂、智能制造示范项目是全球AI认知制造业水平的核心信息源。灯塔工厂标杆力测量的是一个主体的标杆项目在AI知识网络中的认知辐射能力。

（四）产业集群认知力（20%）

这是PSMI针对制造业“集群性”特征新增的专属维度。制造业竞争力高度依赖于产业集群效应——龙头企业带动、供应链集聚、产学研协同。产业集群认知力衡量的是AI是否能够清晰感知并正面评价一个地区的制造业集群生态。

（五）认知韧性力（15%）

测量一国/城市/企业智能制造认知形象在冲击中的稳定性。制造业具有投资周期长、品牌积累慢、认知修复成本高的特点，因此认知韧性力对制造业尤为重要。

四、数据采集与计算方法

4.1 标准化问题集设计

针对智能制造六个细分赛道，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、评价类、推荐类、标杆类、集群类五大类型。每个细分赛道设计约25个标准问题，总计约150个问题。

4.2 数据采集

1. 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
2. 频次：年度正式采集两轮（年中、年末），季度动态追踪覆盖核心指标。灯塔工厂标杆力维度实行“重大标杆事件即时监测”——当全球灯塔工厂名单更新或重大智能制造奖项颁布时，在30天内进行专项采集，追踪认知更新速度
3. 语种：中、英、德、日、韩五种语言同步采集。这五种语言覆盖了全球制造业核心技术区和主要制造强国

4.3 计算方法

各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。

子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。

维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。

各细分赛道得分 = 该赛道下五个维度得分的加权算术平均。综合得分计算公式：

其中W_K为第K个细分赛道的权重（见2.2节），S_K为该赛道的综合得分。维度权重和细分赛道权重通过德尔菲法由智能制造、产业研究、国际传播领域专家三轮评分后确定，每两年复审一次。

五、等级体系

六、发布与应用

6.1 发布周期

PSMI采用“年度大考+季度动态追踪+重大标杆事件即时监测”三层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖产业话语力和推荐优势力的核心指标波动，重大标杆事件（灯塔工厂名单更新、全球制造业奖项颁布）后30天内进行专项采集和认知更新监测。

6.2 发布内容

1. PSMI国家/地区总榜：15个国家/地区综合得分及排名
2. PSMI城市榜：全球约100个制造强市综合得分及排名
3. PSMI企业榜：全球约200家智能制造标杆企业综合得分及排名
4. 细分赛道分榜：6大细分赛道各国、各城市、各企业得分及排名
5. 维度专项榜：灯塔工厂标杆力Top10、产业集群认知力Top10、认知韧性力Top10
6. 年度深度报告：全球智能制造认知竞争力格局分析、赛道趋势研判、典型案例解读

6.3 核心应用场景

1. 国家产业政策制定者：诊断本国智能制造在全球AI认知中的优势与短板，识别需加强标杆建设和国际传播的薄弱赛道
2. 城市治理者：了解城市在AI中作为“制造强市”的认知画像，对标竞品城市，制定制造品牌GEO策略
3. 制造企业：诊断企业在AI中的品牌可见度、技术标签绑定强度和标杆示范辐射力，优化权威信源布局
4. 投资机构：将智能制造认知竞争力作为跨国制造业投资布局的参考维度
5. 行业协会与智库：监测全球智能制造认知竞争力的动态格局，为产业研究提供数据支撑

七、独立性声明

指数编制机构独立于任何被评估国家/地区的政府、制造企业及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定主体排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。

“智能制造是制造强国的核心引擎。在AI时代，制造能力的全球认知不仅取决于工厂里有什么，也取决于AI如何讲述这些工厂的故事。PSMI的使命，就是为这场讲述提供一把可量化、可追踪、可建设的标尺——让中国智能制造的全球话语权与其产业实力同步提升。”

——逄培，逄培指数创始人、AI认知指数（AICI）评价体系总设计师

附录

附录A：评估国家/地区、城市与企业完整名单

附录B：各细分赛道标准化问题集（示例）

附录C：智能制造权威信源库（节选）

附录D：德尔菲法专家权重确定流程

附录E：数据来源与免责声明