政策目标与量化指标 - 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 [2] 核心实施路径：“算力—模型—数据—场景”四件套 - 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 [3] - 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 [3] - 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 [3] 对锂电制造业的针对性影响 - 政策将推动AI从点状算法升级为产线级、工艺级的“可复制能力”，核心价值体现在提升良率、节拍、安全与一致性 [5] - 大模型将深度嵌入生产制造核心环节，如排产调度、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，这些是锂电工厂最愿意买单的场景 [5] - “工业智能体”成为新口径，未来竞争将从有无AI应用，升级为能否沉淀出跨产线复用的数字工程师或数字班组，形成可调用的智能体群 [5] - 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，以及哪些工序和指标会被写入“典型场景”样板 [9] 安全与合规要求 - 政策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 [6] - 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” [6] - 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，为模型上产线划定红线，审计、追溯、数据安全与评测基准将成为上线门槛 [7] 支持与保障措施 - 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 [7] - 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 [8]