AI+制造：锂电产业的“新引擎”已启动
发布日期：2026/2/10
算力、模型、数据齐上阵
2026年1月7日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，这是“十五五”时期推动人工智能与制造业深度融合的纲领性文件。
发布以后，“AI进工厂”有了可验收的时间表与交付物：
到2027年，推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，并推广500个典型应用场景，同时培育2—3家生态主导型企业、选树1000家标杆企业。
从“上系统”到“交付工业智能体”
与此前更多强调“智能工厂”“数字化改造”的表述不同，《实施意见》把抓手进一步落到“算力—模型—数据—场景”四件套上：
一方面提出强化算力供给，支持训练芯片、端侧推理芯片、AI服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术，并推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署；
另一方面提出培育重点行业大模型、发展“云—边—端”模型体系，推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地。
文件还专门提出开展“模数共振”行动：推动建立企业首席数据官制度，推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，发布制造业高质量数据集建设指南，形成“以模引数、用数赋模”的闭环机制。
锂电智造将被“精准命中”
对锂电产业链来说，这份文件的现实含义不是“再上一套系统”，而是把AI从点状算法推向产线级、工艺级的“可复制能力”。
一条锂电产线的价值密度，集中体现在良率、节拍、安全与一致性上，而这些变量几乎都依赖数据闭环：
从电极制造的涂布、辊压、分切，到电芯装配的叠片/卷绕、注液，再到化成分容与出厂检测，任何微小的工艺漂移都可能转化为缺陷、返工与成本波动。
文件提出的大模型要“深度嵌入生产制造核心环节”，并点名排产调度、工艺优化、预测性维护、机器视觉质检、产线实时监测与风险预警等能力，基本对应锂电工厂最愿意为之买单的场景：缺陷检测与追因、设备健康管理、节拍瓶颈优化、能耗与碳排管理。
更关键的是“工业智能体”这一新口径。文件提出推进工业智能体技术攻关与应用推广，研制开放协同的智能体协议和接口、推动智能体云化部署，并要求发布企业级应用实践指南、推动规模化落地。
这意味着锂电企业未来的竞争，可能从“有没有AI质检/有没有数字孪生”，升级为“能不能沉淀出跨产线复用的数字工程师/数字班组”——
例如围绕质量、设备、工艺、供应链、EHS等角色形成可调用的智能体群，而不再是一次性项目。
安全与合规被抬上台面：工业大模型要“降幻觉”
在安全章节，《实施意见》提出攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护、对抗样本检测、智能终端安全测评等关键技术，建设工业安全大模型，并通过知识库优化、训练语料纠错、生成内容标识等方式增强可解释性、降低“幻觉风险”。
同时，文件提出研究制定工信领域人工智能分类分级、评估评测、应急处置等安全政策标准。
对锂电这类高安全敏感行业而言，这相当于给“模型上产线”提前划定了红线：算法效果之外，审计、追溯、数据安全与评测基准将成为上线门槛的一部分。
在保障措施中，文件还提出统筹资金渠道支持“AI+制造”技术研发与赋能应用任务，发挥国家人工智能产业投资基金作用，并开展新技术新产品新场景的大规模应用示范行动。
同时也提到鼓励地方给予企业“算力券”“模型券”等支持，引导错位发展、防范“内卷式”竞争。
对锂电产业链来说，更直接的变量将来自各地如何把“数据集、场景开放、标杆工厂、就绪度评估”落成可申报、可验收的项目清单——以及哪些工序、哪些指标会最先被写进“典型场景”的样板答案里。
来源：高工锂电
