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该指引由省工信厅联合国家工业信息安全发展研究中心江苏分中心、赛昇数智科技（苏州）有限公司编制，为省内制造企业大模型应用的词元（Token）精细化管理提供标准化实操指南。
Token是大模型处理信息的基础计量单位，也是衡量算力消耗的重要标尺。随着江苏“人工智能+制造”行动持续推进，省内制造企业AI应用从单点试点走向规模化落地。不少企业在使用过程中遭遇成本失控、数据泄露风险、效能难以评估等现实难题，急需一套适配工业场景的Token管控方案。指引立足制造业生产实时性、周期波动、数据安全等现实约束，提出把Token作为业务需求和物理算力之间的度量纽带，实现业务效率、数据安全、算力成本三者最优平衡。
这份指引覆盖公有云API调用、本地部署两类主流模型应用模式。围绕事前规划预置、事中运行监控、事后复盘优化三大核心环节，明确全流程管控操作要点；同时从跨部门协同架构、角色访问控制、动态配额管控、标准化闭环流程四个维度给出制度建设建议。
针对不同工业业务差异，指引把制造场景划分为生产刚性类、经营优化类、计划决策类、研发仿真类四大类别，针对在线智能检测、设备运维、生产计划优化、产品数字化设计等17个高频落地场景，分别梳理Token消耗特征与差异化管理重点。其中，直连生产控制系统的高风险一级生产场景，明确要求强制采用本地部署模式，筑牢工业数据安全防线。
在公有云模式下，指引重点聚焦成本核算与数据出域风险防控；本地部署模式则侧重显存、计算资源调度，提升硬件算力利用效率。文件还提供开源工具选型、阈值参考、脱敏手段、效能评估计算公式等实用工具表格，方便企业直接落地执行。
据介绍，指引不做强制性约束，属于行业参考指引。下一步，江苏将推动制造企业参照该文件完善内部AI资源管理制度，引导企业改变粗放式调用模式，让Token资源消耗匹配真实业务价值，更好发挥人工智能对制造业转型升级的赋能作用。
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新华日报·交汇点记者 付奇
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