【产联社】 2025年锂价处于磨底周期，降本增效成为年报主要关键词，AI和智能化成为穿越周期的突破点。四家锂矿锂盐企业基于自身禀赋，选择了四条不同的路径：天齐锂业以制度驱动为先导，雅化集团以装备驱动为根基，赣锋锂业以体系驱动为框架，天华新能以场景切入为突破口。

但四条差异化路径有共同特征，四家企业更关注制度、体系建设以及产品加工，矿产端依旧以数字化为主，尚未实现智能化。

一、四家的共同轨迹：2025年智能化措施普遍落地实施

2024年，四家企业关于锂业务AI和智能化的表述普遍停留在方向性描述，“推进”“探索”"建设"是高频词。2025年，措辞发生质变，“建成”“投运”“通过验收”“获评”成为主基调。

数据来源：产联社

三组共性清晰可见：

第一，认证从无到有、集中爆发。 2024年年报中，四家企业没有一家拿到国家级或省级的智能化认证。2025年，雅化的国家卓越级智能工厂、赣锋的省级数字领航企业和先进级智能工厂、天华新能的奉新时代省级数智工厂，密集落地。主要由于工信部等部门的“智能工厂梯度培育”“数字化转型贯标”等政策体系在2024-2025年进入成果验收期，企业的动作是对政策的响应，但也是对自身能力的验证。

第二，从“推进”到“投运”。 天齐从“启动智改数转”变成工业互联网平台“已建成”、AI技术“深化应用”；雅化从“入选试点”变成“主导标准”；赣锋从建设成功一个工厂变成三层体系全部铺开；天华新能从“启动”安全系统到“建成”。两年的叙事跨度，压缩了从立项到投运的实际时间。

第三，数智化从部门级上升到战略级。 天齐锂业2024年6月设立数字化战略委员会，这在四家中是唯一由制度层面驱动的；雅化集团将数智化战略与双主业战略、高质量发展战略并列为集团三大核心战略；赣锋锂业明确“从战略高度将企业数智化转型作为重要管理手段纳入日常运转”。AI从IT部门的项目变成董事会层级的议程，不再是可做可不做的选项。

二、当前阶段：AI的重心落在了制造端，以管理数字化为主线

四家企业各自铺开的AI和智能化动作，有一个清晰的重心：全部集中在锂盐生产制造环节。梳理下来，目前的AI和智能化落地主要分布在以下领域：

全流程生产管控。天齐的工业互联网平台贯通研发、工艺、生产、质量、仓储、采购、财务六大环节，形成了从研发到交付的全链路数字化管控。雅化雅安锂业的生产基地实现了从锂精矿自动卸料取料到DTB冷冻、MVR蒸发、自动包装、产品立体库的全流程自动化，是四家中锂盐产线自动化程度最高的。赣锋丰城基地同时获评省级数智工厂和先进级智能工厂，在生产线层面形成了体系化的标准覆盖。天华新能的奉新时代以PLM、MES、WMS、TMS、ERP、CRM、SRM、BI七大系统集成构建了全链条数字驱动。

AI辅助运营决策。天齐将AI应用清晰地分成了三个层次——设备层做预测性维护，工艺层做智能优化，经营层做精准预测，每一层对号入座，技术栈和决策逻辑互不混淆。天华新能的智能安全环保管理系统是四家中唯一将AI直接投入生产安全和环保风险实时监控的实践，集成了数字孪生、AI、物联网、传感器、大数据分析和云计算，对生产过程进行全方位的智能风险管控。

产线自动化与装备智能化。雅化锂业不仅实现了产线全流程的自动化运行，更关键的是不少核心装备（篦冷机自动推矿装置、MVR结晶器）是内部团队自主开发和优化的，意味着装备智能化的迭代不完全依赖外部供应商。国理锂盐生产线的冷冻、调浆及中控也完成了自动化智能化改造。赣锋通过5G+工业互联网示范工厂建设，在车间层面推动了设备互联和数据采集的底层数字化。

数字化平台与系统集成。四家企业全部铺开了ERP、MES、WMS、LIMS等基础数字化系统的部署。天齐在此基础上进一步构建了以工业互联网平台为底座、总部业财管控平台为中枢的一体化架构。雅化的锂业工业信息化APP平台入选国家数字化转型贯标试点企业名单，是在锂行业第一个拿到该资质的，并在此基础上主导编写行业标准。赣锋的“锂电综合赋能平台”获批国家数字化转型专项，这个专项在四家里是独一份的。

目前四家企业的AI和智能化应用有共同的特征：重心在制造端管理数字化，以平台建设和系统集成为主线，AI的具体落地目前主要集中在辅助决策和安全监控层面。矿山端勘探、采掘、选矿目前尚未进入AI应用的实际部署阶段，产线控制回路的深度智能化仍处于探索期。

三、四条路径：AI使用方式的结构性差异

详细来看，四家的切入点、推进节奏和资源倾斜方向，几乎没有重合之处。

天齐锂业：制度驱动型——先搭治理框架，再推技术落地

2024年6月，天齐在内部设立数字化战略委员会，成员直接来自管理层。同年发布《数字化建设管理组织及责任制度》，将数字化建设的方向、目标、资源投入和评价机制全部纳入正式制度。这在四家企业中是独一无二的——其他三家都没有在年报中披露过类似的组织保障和制度安排。

有了治理框架的铺垫，天齐的技术落地呈现出“先画蓝图、再按图施工”的路径。以工业互联网平台为技术底座、总部业财管控平台为中枢，贯通了研发、工艺、生产、质量、仓储、采购、财务六个核心业务环节。不是先堆系统再设法打通，而是先把架构搭好，然后往里填功能模块。这种做法的优势在于系统之间的耦合从一开始就设计好了，后续的扩展和维护成本更低。

在AI的应用分层上，天齐是四家中最清晰的。设备层，AI做预测性维护，告诉运营人员哪个设备该换轴承了。工艺层，AI辅助温度、投料比等关键参数的优化调校。经营层，AI参与市场趋势判断和成本结构分析。每一层对应不同的AI技术栈和不同的决策逻辑，互不交叉。

天齐这套制度驱动模式的适用场景非常清楚，全球化多基地布局的企业，如果没有统一的治理框架，各基地的数字化系统很容易长成互不兼容的信息孤岛。制度锁住了架构，然后基地再多也在一个框架下运转。目前来看，天齐的AI使用在治理层面走得最远，AI应用的分层逻辑已经成型，下一步要看的是大模型的“规模化落地”具体以哪些场景作为首批突破点。

雅化集团：装备驱动型——从产线自动化往上长

雅化的AI和智能化使用是顺着产线装备的升级一步一步往上生长。

雅安锂业的生产基地是四家中锂盐产线自动化程度最扎实的。整条产线的运转逻辑很清晰：第一步，锂精矿自动卸料、自动取料。第二步，进入DTB冷冻装置。第三步，进MVR蒸发系统。第四步，自动包装。第五步，产品进入立体库。从头到尾基本不需要人手介入，全部自动化流转。配上工业APP、ERP和LIMS的深度集成，业务数据在系统之间已经跑通。

装备智能化背后有一个容易被忽略的细节，雅化锂业多个关键装备的改进，不是从供应商那儿买整条产线，而是内部团队自己做的。篦冷机自动推矿装置是自己开发的，MVR结晶器结构是自己优化的，企业的智能化迭代不完全受制于外部厂商的交付节奏，自己掌控了技术和时间表。

系统侧同样在往前推。锂业装备的DCS已全面接入，工业APP和LIMS完成推广应用，锂业工业信息化APP平台拿下国家数字化转型贯标试点，在锂行业是第一个拿到这个资质的。更出挑的是，雅化已经开始主导编写《氢氧化锂智能生产通用技术要求》行业标准。从把自己的产线做好，到定义整个行业怎么做，路径已经从内部改造跃迁到了行业话语权层面。

2025年，数智化被明确列为集团三大核心战略之一，与双主业战略和高质量发展战略并列。国理锂盐生产线的冷冻、调浆和中控也同步完成了自动化智能化改造，雅安的智能化模式开始在集团内部复制。

雅化这套装备驱动模式的逻辑是：装备升级 → 产线自动化 → 业务数据贯通 → 在数据基础上逐步导入AI。每一步都有看得见摸得着的产线变化做支撑，升级到什么程度、效率提升多少，都是可以验证的。目前在四家中，雅化在产线端自动化这个底层的积累是最厚的。但下一步从“装备自动运行”再往“AI参与工艺判断”走，是这条路径上要攻克的核心关口。

赣锋锂业：体系驱动型——先铺全域覆盖网，再逐点加深

2025年年报里赣锋正式确立了两套内容。第一套是智能化推进路径：“自动化 → 信息化 → 数字化 → 智能化”四个步骤。第二套是组织框架：“生产—管理—生态”三层数智化体系。这套体系的覆盖面是四家中最大的，从最底层的基础设施、业务连续性、系统开发资源，一路覆盖到智能分析、成本优化和外部生态连接。

赣锋体系的鲜明特点是覆盖面广、认证门槛高。但“生产”“管理”“生态”三个层次里每一层具体怎么落地的、取得了什么实际效果，年报里展开得不具体。天齐有条理清晰的AI三层应用分层，雅化有雅安产线作为全流程自动化的标杆案例，赣锋三层体系的每个层面目前还缺少这样能一眼看清的标志性成果。

赣锋体系驱动模式的内在逻辑适合它自身的业务结构，赣锋的产业链条在四家中最长，从上游锂资源到中游锂盐加工到下游锂电材料都有涉及。产业链越长，单一的产线智能化或单点的管理信息化都罩不住全局，所以体系层面的全覆盖是它的自然选择。三层网络一旦铺好、内容填实，协同整合的纵深是其他路径做不到的。当前这个阶段，赣锋要突破的是怎样把“面上的广”逐步沉淀为“点上的深”，在某个具体的AI应用节点上打出标杆效应。

天华新能：场景切入型——从安全环保切入AI应用

公司围绕宜宾、眉山、宜春三大锂盐智造基地，以工业4.0为核心框架推动智能工厂建设，做了MES、ERP、WMS、DCS、EAM等多系统的深度融合，整体上构建了锂盐生产的智能大数据体系。这一点和其他三家的管理数字化方向一致。

但天华新能的差异化动作，也是最能代表其AI使用特色的，是智能安全环保管理系统。2024年启动时，系统集成的技术清单就很丰富：数字孪生、人工智能、物联网、传感器、大数据分析、云计算。到2025年系统建成，核心功能是对整个生产过程中的安全风险和环保问题进行全方位实时智能监控和管控。在四家企业里，天华新能是唯一将AI和安全环保深度绑定、并且已经建成投用的。

天华新能选择安全作AI切入点，有清晰的实效考量。安全场景有天然的合规驱动力，推起来的阻力和内部说服成本天生就比产线效率提升类的AI项目低。目前安全系统已经落地，下一步要看这套AI方法论能不能从安全环保这个外围场景，迁移到锂盐制造的核心工艺环节上去。

四、落地点评：四条路径存结构性差异，深度和广度定义未来天花板

四条路径没有高下之分，因为它们服务于不同的底层竞争逻辑。

数据来源：产联社

四条路径的背后，是四家对自身资源禀赋和业务压力的精准判断。雅化的装备底子最硬，所以智能化从装备切入是效率最高的路。天齐是跨国多基地格局，制度先行是确保行动一致性的前提。赣锋产业链条最长，体系化布局是实现全链路协同的必然选择。天华新能基于ESG合规诉求，将安全环保作为AI应用最具实效性的切入点。

从整体的行业图景来看，锂行业AI使用当前的重心在制造端管理数字化，以平台建设和系统集成为主干，AI的落地集中在设备预测维护、工艺辅助优化、安全风险监控等辅助决策场景。未来，无论向更深度的产线智能控制渗透，还是向资源端的矿山勘探采选延伸，都将成为四家企业共同面临的进阶课题。

研报来源：

天齐锂业 2024年年度报告、2025年年度报告

雅化集团 2024年年度报告、2025年年度报告

赣锋锂业 2024年年度报告、2025年年度报告

天华新能 2024年年度报告、2025年年度报告

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