inacainacaeoInusrialInerne中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet中國工業(yè)互聯(lián)網研究院2026年1月中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternetContents第一章工業(yè)智算發(fā)展內涵第二章美歐工業(yè)智算發(fā)展情況第三章我國工業(yè)智算發(fā)展情況第四章工業(yè)智算未來發(fā)展趨勢中國工業(yè)互聯(lián)網研究院china中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet“工業(yè)智算+數(shù)據(jù)智能基座+智能模型”三位一體服務框架智能模型數(shù)據(jù)智能基座工業(yè)智算中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyof“工業(yè)智算+數(shù)據(jù)智能基座+智能模型”三位一體服務框架智能模型數(shù)據(jù)智能基座工業(yè)智算中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet工業(yè)智能是人工智能與工業(yè)技術場景相結合形成的一系列智能化應用與技術產品體系，貫穿于設計、生產、管理、服務等工業(yè)領域環(huán)節(jié)，具備人類感知、分析、決策等能力。本質是人工智能技術與工業(yè)機理、工業(yè)數(shù)據(jù)及工業(yè)裝備相結合，推動工業(yè)過程的生產智能決策，增強工業(yè)裝備的自主感知與控制能力。賦能賦能打破傳統(tǒng)工業(yè)端側智能化瓶頸，助力企業(yè)實打破傳統(tǒng)工業(yè)端側智能化瓶頸，助力企業(yè)實現(xiàn)從單點智能到全局協(xié)同的跨越?！霸?網-邊-端”一體化協(xié)同全域智能中國工業(yè)互聯(lián)網研究院china中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet在工業(yè)數(shù)字化、智能化轉型過程中，OT側智能化已成為驅動智能制造的核心戰(zhàn)場，但仍面臨三方面問題：局部智能局部智能一是當前工業(yè)端側普遍存在"局部智能"困境一是當前工業(yè)端側普遍存在"局部智能"困境，設備智能化建設多呈點狀分布，缺乏覆蓋數(shù)據(jù)感知、傳輸、處理、決策的體系化架構。異構設備產生的數(shù)據(jù)孤島、分散的邊緣計算節(jié)點、割裂的云邊端協(xié)同機制，導致系統(tǒng)整體能效不足，亟需構建全鏈路貫通的系統(tǒng)工程方法論。三缺痛點三缺痛點二是端側面臨"三缺"痛點二是端側面臨"三缺"痛點，即邊緣算力缺失制約實時決策場景、多源數(shù)據(jù)治理缺失導致大量工業(yè)數(shù)據(jù)價值流失、專用算法模型缺失使得大量場景缺乏適配方案。供給失衡供給失衡三是需求導向的解決方案較為匱乏三是需求導向的解決方案較為匱乏，市場現(xiàn)有方案呈現(xiàn)兩極分化，通用型產品難以滿足具體產線的個性化需求，而個性化定制方案又存在開發(fā)周期長、成本高等弊端。亟需構建"積木式"解決方案體系，實現(xiàn)基礎功能模塊化與場景化定制的有機結合。中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet工業(yè)智算通過使用大規(guī)模異構算力資源（CPU、GPU、DPU、NPU、FPGA、ASIC等為工業(yè)智能終端、工業(yè)網絡智能控制、工業(yè)智能邊緣計算、工業(yè)智能化應用提供所需算力、數(shù)據(jù)、算法和模型，實現(xiàn)“云-邊-端”一體化融合智能計算。FPGA等計算資源及網絡、傳感器作為二是新型工業(yè)網絡。支持多模態(tài)全量工全鏈路協(xié)同體系，為工業(yè)從“自動化”向“智能化”升級提供了可落地的架構云邊精密協(xié)同云邊精密協(xié)同邊端精密協(xié)同邊端精密協(xié)同中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet于制造業(yè)、工業(yè)自動化、智能決生產過程中的數(shù)據(jù)采集、實時監(jiān)控、預測性維護、生產優(yōu)發(fā)、低延遲的實時計算能力，能夠處理來自現(xiàn)場設備和傳感確保數(shù)據(jù)在采集源附近進行即云化PLC、云化PLC、SCADA智能終端、智能傳感器雙鏈協(xié)同與安全資源共享企業(yè)經營計劃智能營銷決策產線柔性配置、人機協(xié)同、數(shù)智精益過程控制優(yōu)化預測性維護、智能排產供應鏈協(xié)同C2M供應鏈協(xié)同C2M產業(yè)金融產品溯源供需對接產業(yè)檢測面向產業(yè)鏈的工業(yè)互聯(lián)網平臺供應鏈協(xié)同設計協(xié)同集中采購共性應用資源共享產銷協(xié)同面向產業(yè)集群的工業(yè)互聯(lián)網平臺企業(yè)公有云企業(yè)公有云CRMSCMTMS企業(yè)私有云企業(yè)私有云工業(yè)自動化平臺云化工業(yè)控制器智能應用MOMEMSMESCAXPLMERPSCADADCSHMI智能PLC控制器傳感器執(zhí)行器加工單元數(shù)控機床工業(yè)機器人加工單元數(shù)控機床裝配單元設備預測性維護智能排產等裝配單元數(shù)據(jù)采集CPE數(shù)據(jù)采集CPE業(yè)網關質檢單元倉儲單元工業(yè)智算建設模式重資產基礎設施復用+場景化軟硬件按需配套工業(yè)智算建設模式重資產基礎設施復用+場景化軟硬件按需配套T技術T技術中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet工業(yè)智算是工業(yè)智能“骨架”，基于“云-邊-端”協(xié)同的分布式計算架構，構建適配工業(yè)場景的高效算力網絡，實現(xiàn)智能算力在云側、邊緣側與端側之間的按需分配。“云-邊-端”一體化涵蓋云側AI、邊緣側AI和端側AI，通過算力協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、模型協(xié)同、經驗與知識協(xié)同，構建覆蓋數(shù)據(jù)采集、模型迭代、規(guī)則沉淀與經驗復用的全鏈條智能體系，為工業(yè)智能提供系統(tǒng)性支撐。中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternetContents第一章工業(yè)智算發(fā)展內涵第二章美歐工業(yè)智算發(fā)展情況第三章我國工業(yè)智算發(fā)展情況第四章工業(yè)智算未來發(fā)展趨勢chnaAcademyofchnaAcademyofndustranternet 美歐持續(xù)加碼算力基礎設施布局?在通用智算基礎設施方面，根據(jù)Plotset數(shù)據(jù)顯?美國加強供應鏈自主可控，意圖鞏固其全球人?歐洲戰(zhàn)略路徑是通過大規(guī)模人工智能產業(yè)投資美歐智算產業(yè)鏈已形成完整閉環(huán)美歐智算技術發(fā)展各有自身特色美歐智算技術發(fā)展各有自身特色?歐盟“能效優(yōu)先+合規(guī)適配”，強化場景落地。算力網制造/能源/醫(yī)療，JUPITER等超算支撐大模型訓練；邊緣計算節(jié)點同比增75%，適配工業(yè)實時控制。芯片中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet美國和歐盟在驅動模式、市場定位、技術路線和生態(tài)策略方面都體現(xiàn)出了差異性。），啟示：美歐工業(yè)智算發(fā)展路徑，為我國提供了啟示：美歐工業(yè)智算發(fā)展路徑，為我國提供了“補短板、固長板、建生態(tài)、強治理”的清晰路線。短期以場景牽引、架構創(chuàng)新為主，繞開高端芯片依賴；中期以鏈主牽頭、開源聯(lián)盟為主，構建自主生態(tài)；長期以綠色算力、數(shù)據(jù)合規(guī)為主，保障可持續(xù)與安全性，最終形成“算力－模型－制造－能源”的本土閉環(huán)，支撐新質生產力落地。中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternetContents第一章工業(yè)智算發(fā)展內涵第二章美歐工業(yè)智算發(fā)展情況第三章我國工業(yè)智算發(fā)展情況第四章工業(yè)智算未來發(fā)展趨勢我國工業(yè)智算市場規(guī)模持續(xù)增長中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet-?2024年我國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模已突破1200億元，預計到2025年底將達到約1600億?工業(yè)數(shù)據(jù)爆發(fā)直接推動了工業(yè)大模型發(fā)展。我國目前已發(fā)布大模型1500余個，大模?工業(yè)大模型在產業(yè)領域的加速滲透推動工業(yè)智算需求增長。一方面，工業(yè)大模型的訓練和持續(xù)優(yōu)化催生海量智算需求，推動云服務商和智算中心持續(xù)加大GPU、NPU等智能硬件的資本投入；另一方面，工業(yè)大模型極大地降低了人工智能應用門檻，通過輕量化微調和提示詞優(yōu)化等便捷方式，快速部署人工智能應用，顯著拓展了智能算力服務的需求覆蓋面，推動應用主體從少數(shù)技術領先企業(yè)向廣大工業(yè)企業(yè)群體過部署邊緣智能，將智能決策嵌入生產控制、設備運維、質量管控等OT核心環(huán)節(jié)，?2024年下半年，中國智算基礎設施服務整體市場同比增長高達57.7%，其中面向生成式AI場景的IaaS市場同比增長165.2%，市場規(guī)模達87.4億元，工業(yè)企業(yè)正成式人工智能技術在自動化內容生成、智能輔助決策和高精度數(shù)字孿生建模等核心環(huán)我國工業(yè)智算市場正處于規(guī)模與質量雙升的高速增長期，2025年智算規(guī)模預計達1037.3EFLOPS，2028年有望突破2781.9EFLOPS。其中，2025—2028年工業(yè)智算占比保持中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet環(huán)節(jié)核心產品/技術市場與技術現(xiàn)訓練芯片、推理芯片、Chiplet/存國產芯片在工業(yè)智算占比42%；Chiplet提超節(jié)點集群、液冷整機、“芯片+整機+存工業(yè)大模型訓練、超節(jié)點互聯(lián)彌補單芯片性能差距HBM、3DNAND、400G/800G光模塊、液冷使PUE降至1.2以下，綠電算力占比提中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet“超節(jié)點+異構調度+軟硬協(xié)同”算力協(xié)同技術，大幅提升算力資源利用率和調度靈活性，精準適配工業(yè)智算場景中模型訓練與推理部署一體化的核心需求。打通工業(yè)“最后一公里”“5G+確定性網絡+邊緣節(jié)點協(xié)同”一體化技術，打通工業(yè)“最后一公里”，全面滿足工業(yè)領域對低時延實時控制與高算力深度分析的雙重需求。麒麟OS、統(tǒng)信UOS等國產操作系統(tǒng)適配國產服務器；華為MindSpore、百度飛槳、海光DTK平臺、沐曦MXMACA等國產AI框架適配國產芯片。chnaAcademyofchnaAcademyofndustranternet 汽車制造行業(yè)：工業(yè)智算加速應用智能化，提升了生產線的柔性和質量檢測的精準度。在生產制造一線，基于機器視覺的人工智能檢測系統(tǒng)加快規(guī)?；瘧茫鸩教娲鷤鹘y(tǒng)人工檢測模式。同時，依托智能算力，機器人和自動化設備實現(xiàn)了從“機械執(zhí)行”到“智能協(xié)作”的升級。在生產制造一線，基于機器視覺的人工智能檢測系統(tǒng)加快規(guī)?；瘧茫鸩教娲鷤鹘y(tǒng)人工檢測模式。同時，依托智能算力，機器人和自動化設備實現(xiàn)了從“機械執(zhí)行”到“智能協(xié)作”的升級。能源行業(yè)：能夠融合多維度數(shù)據(jù)，能源行業(yè)：能夠融合多維度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)電力負荷超短期精準預測，優(yōu)化分布式能源的并網調度。 在PCB板、芯片封裝等環(huán)節(jié)，能夠快速識別傳統(tǒng)手段難以發(fā)現(xiàn)的細微、不規(guī)則缺陷。工程師利用智能算力支撐的生成式人工智能和大模型進行高保真、工程師利用智能算力支撐的生成式人工智能和大模型進行高保真、多物理場的仿真驗證、復雜系統(tǒng)的參數(shù)尋優(yōu)和大規(guī)模虛擬測試，大幅減少了實物模型和實驗的次數(shù)與成本。中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternetContents第一章工業(yè)智算發(fā)展內涵第二章美歐工業(yè)智算發(fā)展情況第三章我國工業(yè)智算發(fā)展情況第四章工業(yè)智算未來發(fā)展趨勢中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademy中國工業(yè)互聯(lián)網研究院chinaAcademyofIndustrialInternet產業(yè)生態(tài)從“單點突圍”工業(yè)智能體成為產業(yè)升級到“國產協(xié)同作戰(zhàn)”聯(lián)盟化發(fā)展成主流，通產業(yè)生態(tài)從“單點突圍”工業(yè)智能體成為產業(yè)升級到“國產協(xié)同作戰(zhàn)”聯(lián)盟化發(fā)展成主流，通信巨頭、工業(yè)企業(yè)、科研機構跨界組建生態(tài)聯(lián)盟;國產化替代從“單點替代”到“全域替代”的跨越;標準體系加速完接口協(xié)議等標準逐步統(tǒng)“超級大腦”全流程閉環(huán)能力強化，實改變傳統(tǒng)工業(yè)運營邏輯；規(guī)模化落地與生態(tài)協(xié)同，整合“算網底座－工業(yè)軟件-AI算法－場景落地”全鏈條資源；輕量化與普惠化，推出標準化服務，降算力網絡從“分布式布局”場景應用從“頭部試點”到“全行業(yè)深度滲透”輕工等傳統(tǒng)行業(yè)延伸;場向復雜場景拓展;價值釋到“毫秒級全域協(xié)同”城域毫秒用算規(guī)?；淅浼夹g與綠電應用深度融合，支撐工業(yè)“