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每年到智能工厂申报阶段，不少企业在大局审查环节就直接被裁减。好多并非工厂自身不达标，而是申报资料不合规，导致连进入专家评审的机遇都没有。

专家评审功夫有限，通常沉点关注主题指标和资料亮点。一旦资料在大局审查阶段出现问题，后续流程将直接终止。下面把2026年申报中*容易犯错的6类问题整顿明显，援试祗业顺利过关。

一、现场照片未加规范防篡改水印

照片审核是大局审查第一关，也是*常见的“一票否决”原因。2026年政策对图片要求极度明确：所有现场照片、系统截图必须增长防篡改水印，且内容必须蕴含三项信息，缺一不成：

企业全称

拍摄日期（精确到日）

拍摄地址（车间/楼层/具体地位）

常见谬误：

只写公司名称，短缺功夫、地址→直接退回

水印吞吐、遮挡关键内容→视为无效

沿用往年旧图沉新加水印→功夫信息不符，直接裁减

正确做法：

使用手机水印相机或专业工具批量增长，确保企业名称+日期+地址齐全、清澈、不遮挡关键内容。

二、自评分数未达标就提交

系统设置硬性门槛，分数不达标无法进入下一环节。2026年需实现四项自评，每项均有*低要求：

数字化转型通用能力自评：≥50分

智能工厂等级水平自评：≥70分（先进级）

智能造作能力成熟度（CMMM）自评：≥二级

AI技术场景利用水平自评：2026年新增，可选但影响专家打分

沉要提醒：

CMMM自评需在国度智能造作评估评价公共服务平台实现，而非江苏政务服务网。两个平台需独立操作，不少企业因平台选错导致流程卡住。

三、AI场景清单与模型清单不匹配

AI有关清单是2026年新增沉点，也是*易犯错环节，两份清单必须相互对应、逻辑自洽。

人为智能技术利用场景清单：场景名称、业务环节、AI技术类型、量化功效

人为智能模型清单（必填）：模型名称版本、供给商、部署方式、对应场景编号

常见谬误：

场景数量与模型数量不合应，无法逐一匹配

标注“自延妆但无佐证资料，供给商信息不齐全

功效只写“提升效能”，无具体数据支持

建议：

AI场景数量建议筹备18个以上。政策要求先进级≥15个，但部门场景可能因沉复、描述不清被剔除，预留容错空间。

四、场景描述只有文字，没有图文结合

2026年政策明确要求：场景描述必须图文并茂，纯文字资料不予认可。

常见问题：

只有文字注明，无系统截图、数据看板

图片吞吐、分辨率低，关键信息看不清

规范写法（三段式）：

布景：简述业务痛点（1–2句）

做法：选取何种AI技术、若何落地（2–3句）

功效：给出量化数据+配高清带水印截图

五、资料“AI味”过沉，被判定为模板化

政策明确提醒：允许使用AI辅助撰写，但必须结合企业真实业务，预防模板化、同质化。

“AI味过沉”典型阐发

场景描述套用模板，与其他企业高度雷同

功效数据造假，现场无法提供原始纪录

堆砌专业术语，与企业现实系统不匹配

正确做法

用AI梳理结构、润色说话，但布景、技术、数据必须真实可查，现场核查时能提供原始凭据。

六、场景覆盖环节不及，不满足先进级要求

先进级智能工厂有强造覆盖要求，并非凑够15个场景即可。需覆盖五大建设内容，其中三大环节为必选项：

出产作业：关键设备联网、智能车间

出产治理：出产打算、质量、设备治理

运营治理：供给链、财政、人力等

常见谬误：

所有场景集中在出产作业，出产治理、运营治理空缺，直接判定不满足根基前提。建议三大必选环节，每个至少3–5个有效场景。