行业竞争逻辑转变 - 锂电制造行业进入高强度竞争与深度内卷阶段，决定装备企业上限的关键不再是单机效率或交付规模，而在于能否将工艺经验沉淀为可复用、可进化的系统能力 [3] - 工业软件正成为重塑行业竞争逻辑的关键变量 [3] 公司核心战略与目标 - 公司正以自主工业软件为抓手，尝试为锂电制造提供一条可验证、可复制的AI+制造路径 [4] - 公司将工业软件视为破解非标制造难题的核心变量，明确提出以“软硬一体”重构非标智造逻辑，让AI、数据与仿真能力进入工艺决策前端 [5] - 公司工业软件战略的核心目标是“把问题消灭在设计阶段，实现‘一次做对’” [6] 工业软件实践路径与成果 - 公司工业软件实践围绕研发全流程构建闭环体系，技术路径概括为四个层面：算力支撑、AI模型驱动、数据融合、场景闭环 [7] - 通过机、电、控、软并行设计以及仿真与虚拟调试的前置应用，研发流程由“经验驱动”逐步转向“数据与模型双轮驱动” [7] - 在设计早期引入高保真仿真，对设备运动精度、结构振动、噪声等关键性能进行验证，显著降低了对物理样机的依赖，使试错成本前移并被系统性消解 [7] - 研发过程中沉淀的工艺参数与决策逻辑，转化为可复用的知识资产，为非标装备提供可持续进化的技术底座 [8] - 公司在广东省核心软件攻关工程中获得“试点应用突出贡献奖”，其工程化实践获得“联创用户突出贡献奖” [3][7] 技术体系架构 - 公司提出“工具链平台 + 先进仿真底座”双擎体系以支撑其战略目标 [10] - 工具链平台高度集成CAD、CAE、CAM与PLM、ERP等系统，实现统一数据源管理，缓解研发流程割裂与数据孤岛问题 [10] - 先进仿真底座融合结构力学、流体动力学等多学科求解能力，使仿真从辅助验证工具升级为前置决策依据 [10] - 公司认为实现数据标准化、流程在线化与仿真前置化，是构建高质量研发能力的关键 [10] - 该双擎结构与“模数共振”强调的“算力—模型—数据—场景”路径高度契合，为AI在锂电装备领域的工程化落地提供了现实接口 [11] 生态能力建设 - 公司旗下全资子公司海葵信息通过华为云服务伙伴认证，正式进入华为云工业数字化生态体系 [3][12] - 海葵信息已形成覆盖设计、制造、管理、服务的数智化解决方案体系，包括ICAD智能设计辅助系统、MES、QMS、EHM、WMS及IBMS等产品 [12] - 依托华为云在云原生、大数据与AI底座方面的能力，公司正推进“云+边+端”一体化工业智能生态建设，为工业软件能力跨产线、跨工厂复制提供基础 [12] - 海葵信息与蜂巢互联入驻“广东省核心软件中小企业服务平台”，并联合共建工业软件标杆企业实习与实践基地，开放真实锂电产线场景用于工业智能体训练与验证 [12] - 这种“开放场景+共享数据资产”的方式，使工业软件从企业内部工具逐步走向行业公共能力，探索出从“交付装备”走向“输出能力”的新路径 [12]

政策核心目标 - 工业和信息化部等8部门印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化 [1] - 政策目标到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] 具体量化发展目标 - 到2027年，推动3~5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] 数据与模型协同发展（"模数共振"行动） - 推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础 [1] - 梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现"以模引数" [1] - 指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合，探索建立"数据协同、模型训练、应用开发、安全保障"一体化机制，实现"用数赋模" [1] 重点领域智能化升级 - 加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能 [2] - 研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体，推进人工智能技术在基础设施规划、建设、运营、维护等环节深入应用 [2] - 深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案 [2] - 打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体等落地应用，构建安全运行体系，提升工业领域安全水平 [2] 智能终端升级与创新 - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [2] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [2] - 推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [2] 政策实施保障措施 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施，引导企业错位发展，防范产业"内卷式"竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持"人工智能+制造"有关技术研发和赋能应用任务 [3]