在第四次工业革命纵深推进的背景下，工业智算作为连接人工智能与实体经济的核心枢纽，正从技术探索阶段迈入规模化应用的关键周期。

本报告基于全球工业智算产业发展现状，结合2025-2026年最新行业数据与技术突破，系统阐释工业智算的核心内涵、技术架构与产业价值，深度剖析美欧等发达国家产业链布局与发展路径，全面梳理我国工业智算在市场规模、技术创新、国产替代等方面的进展与挑战，精准预判未来发展趋势。

报告认为，2026-2027年将成为工业智算“技术融合爆发+生态协同突围”的关键窗口期，我国需以“补短板、固长板、建生态、强治理”为核心战略，构建“算力-模型-制造-能源”本土闭环体系，推动工业智算从单点赋能向全域协同升级，为新型工业化提供核心支撑。

第一章 工业智算发展内涵与核心价值

1.1 工业智算的定义与本质

工业智算作为工业智能化转型的核心基础设施，是人工智能技术与工业场景深度融合的产物。

其核心定义为：通过整合大规模异构算力资源（CPU、GPU、DPU、NPU、FPGA、ASIC等），为工业智能终端、网络智能控制、边缘智能计算及各类智能化应用提供算力供给、数据治理、算法支撑与模型迭代服务，最终实现“云-边-端”一体化融合智能计算的新型计算范式。

与通用智算相比，工业智算具有鲜明的场景导向性，其本质是“算力适配工业机理、数据驱动决策优化”。通用智算侧重海量数据的集中化处理与通用模型训练，而工业智算更聚焦工业OT（运营技术）侧需求，需满足高实时性、高可靠性、高安全性及强环境适应性等核心要求，贯穿于工业设计、生产、管理、服务全流程，实现从设备级智能感知到企业级全局协同的全链路赋能。

从技术本质来看，工业智算并非单一技术的突破，而是多技术协同的系统工程。其核心逻辑是通过“算力网络化、数据资产化、模型工业化”，打破传统工业数字化转型中的技术壁垒与数据孤岛，构建“感知-传输-处理-决策-执行”的闭环智能体系，推动工业生产模式从“自动化”向“智能化”、从“局部优化”向“全局最优”跨越。

1.2 工业智算的核心特征

基于工业场景的特殊性与复杂性，工业智算形成了三大核心特征，区别于通用智算与传统工业计算模式：

一是软硬件协同优化。工业智算突破了“硬件供给+软件适配”的分离模式，将算法模型与CPU、GPU、FPGA等计算资源，以及工业网络、传感器、执行器等终端设备作为整体进行协同设计。通过硬件安全加固、软件容错机制与在线实时监控的深度融合，实现“算力输出-场景反馈-迭代优化”的闭环运行，确保在复杂工业环境下的稳定可靠运行。例如，针对工业边缘场景的低功耗需求，通过ASIC芯片与轻量化算法的协同优化，可将设备算力利用率提升30%以上，同时降低50%的能耗成本。

二是新型工业网络支撑。工业智算对网络的要求远超传统互联网，需支持多模态全量工业数据（结构化、半结构化、非结构化）的实时感知与高效传输。通过工业以太网、5G确定性网络、时间敏感网络（TSN）等新型网络技术，结合自主可控的工业通信协议，构建低时延、高带宽、高可靠的工业网络底座，为跨地域、跨层级的算力协同与数据流转提供保障。2026年最新数据显示，基于5G+TSN技术的工业智算网络，可将端到端时延控制在5ms以内，满足工业实时控制场景的核心需求。

三是云边端一体化协同。依托数据流转、算力调度与模型迭代三大核心机制，工业智算构建起“云侧统筹、边缘协同、端侧感知”的分布式架构。云侧聚焦大规模模型训练、全局数据治理与战略决策支持；边缘侧承担实时数据处理、本地模型推理与设备控制任务；端侧负责数据采集与指令执行，三者通过算力调度平台实现资源按需分配与能力协同。这种架构既解决了工业数据“就近处理”的低时延需求，又实现了全局资源的优化配置，为工业智能化提供了可落地的架构范式。

1.3 工业智算的核心架构体系

工业智算的架构体系以“云-边-端”三级协同为核心，构建“工业智算+数据智能基座+智能模型”三位一体的服务框架，实现从数据采集到价值输出的全链路覆盖。

1.3.1 三级算力协同架构

• 端侧算力聚焦数据采集与实时控制，主要由智能传感器、工业机器人、数控机床等终端设备搭载的嵌入式计算单元构成，具备低功耗、高可靠性的特点，可实现设备状态的实时感知与简单决策执行。
• 边缘侧算力以边缘一体机、边缘网关、边缘服务器为核心，部署在工厂或车间层级，承担数据预处理、本地模型推理、实时控制指令生成等任务，有效降低数据传输带宽压力与端到端时延，适配工业生产的实时性需求。
• 云侧算力由工业智算中心、工业云平台、算力管控平台组成，提供大规模异构算力资源，支撑工业大模型训练、全局数据治理、复杂仿真优化等算力密集型任务，实现跨工厂、跨区域的算力协同与资源共享。

三级算力通过工业网络实现深度协同，形成“端侧感知-边缘决策-云侧优化”的闭环机制。例如，在汽车制造生产线中，端侧传感器实时采集设备运行参数，边缘侧算力快速分析并诊断潜在故障，云侧算力基于全生产线数据训练优化故障预测模型，再将优化后的模型下发至边缘侧，实现故障预测精度的持续提升。

1.3.2 三位一体服务框架

• 数据智能基座是工业智算的核心支撑，承担工业数据的采集、清洗、标注、存储与治理任务，通过构建标准化的数据接口与数据资产体系，打破异构设备与系统间的数据孤岛，实现工业数据的价值激活。截至2025年6月，我国已建成高质量工业数据集超3.5万个，总体量超400PB，覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业，为工业智算提供了丰富的数据资源。
• 智能模型是工业智算的能力核心，包括工业大模型、行业专用算法、知识图谱等，通过融合工业机理与人工智能技术，实现对工业场景的精准适配。工业大模型的发展大幅降低了人工智能在工业领域的应用门槛，中小企业可通过轻量化微调和提示词优化，快速部署智能化应用，推动应用主体从少数技术领先企业向广大工业企业群体延伸。
• 工业智算作为框架的核心载体，通过整合三级算力资源，为数据治理与模型迭代提供算力支撑，实现“数据-模型-算力”的协同联动，打破传统工业端侧智能化瓶颈，助力企业实现从单点智能到全局协同的跨越。

1.4 工业智算的产业价值与战略意义

在新型工业化推进过程中，工业智算已成为驱动产业变革的核心引擎，其价值不仅体现在技术层面的创新突破，更体现在对工业生产模式、产业生态格局的根本性重塑。

• 从产业赋能层面来看，工业智算通过优化生产流程、提升决策效率、降低运营成本，为工业企业注入新的增长动能。
  • 在生产环节，基于工业智算的智能优化系统可实现生产参数的动态调整，将产品合格率提升5%-10%；
  • 在设备运维环节，预测性维护模型可提前识别设备故障隐患，将非计划停机时间减少30%以上；
  • 在研发设计环节，高保真仿真与虚拟测试可大幅减少实物模型与实验次数，将研发周期缩短20%-40%。
• 从产业升级层面来看，工业智算推动工业数字化转型从IT侧向OT侧深度延伸，实现IT与OT的融合共生。传统工业数字化多聚焦于企业管理层面的信息化升级，而工业智算将智能决策嵌入生产控制、质量管控、设备运维等OT核心环节，推动工业生产从“经验驱动”向“数据驱动”、从“规模化生产”向“个性化定制”转型，为新质生产力的发展提供核心支撑。
• 从国家战略层面来看，工业智算作为算力基础设施的重要组成部分，是保障产业链供应链安全、提升制造业核心竞争力的关键抓手。当前，全球工业智算产业竞争日趋激烈，美欧等发达国家纷纷加大布局力度，争夺技术标准与产业主导权。我国加快发展工业智算，推动核心技术自主可控与产业链完善，不仅能够打破国外技术垄断，更能构建具有全球竞争力的工业智算生态，为我国制造业高质量发展与新型工业化建设提供坚实保障。

1.5 工业智能发展面临的核心问题

尽管工业智算的战略价值日益凸显，但在工业数字化、智能化转型过程中，OT侧智能化仍面临诸多瓶颈，制约了工业智算的规模化应用与价值释放，主要体现在三大方面：

一是“局部智能”困境突出。当前工业端侧智能化建设多呈点状分布，缺乏覆盖数据感知、传输、处理、决策的体系化架构。异构设备产生的数据孤岛、分散的边缘计算节点、割裂的云边端协同机制，导致系统整体能效不足，难以形成全局优化能力。部分制造企业在不同生产环节部署了独立的智能化系统，但各系统间数据无法互通、算力无法协同，导致智能化效果局限于单一环节，无法实现全生产线的全局优化。

二是端侧“三缺”痛点显著。
* 边缘算力缺失制约了实时决策场景的落地，多数中小企业受成本限制，无法部署高性能边缘计算设备，导致大量实时性需求场景难以实现智能化升级；
* 多源数据治理缺失导致大量工业数据价值流失，工业数据格式繁杂、标准不一，缺乏有效的治理工具与方法，使得80%以上的工业数据无法转化为可用资产；
* 专用算法模型缺失使得大量场景缺乏适配方案，通用型模型难以满足工业场景的个性化需求，而行业专用模型的开发门槛高、周期长，无法快速适配多样化的工业场景。

三是供需适配性不足。市场现有解决方案呈现两极分化态势，通用型产品功能单一，难以满足具体产线的个性化需求；而个性化定制方案又存在开发周期长、成本高、可复制性差等弊端。中小企业受资金、技术、人才等因素限制，难以承担个性化方案的研发成本，导致智能化转型进展缓慢。亟需构建“积木式”解决方案体系，实现基础功能模块化与场景化定制的有机结合，提升解决方案的适配性与普惠性。

第二章 全球工业智算产业发展格局与产业链分析

2.1 全球工业智算产业发展现状

在人工智能爆发式增长与工业数字化转型的双重驱动下，全球工业智算产业进入高速发展期，算力规模持续扩张，技术创新迭代加速，应用场景不断丰富。

截至2025年，全球AI算力规模中，美国以68.9%的份额占据主导地位，中国以14.5%位列第二，欧洲与日本分别占6.1%和1.2%，形成“一超一强、多极追赶”的格局。

从市场规模来看，全球工业智算市场呈现稳步增长态势，2025年全球智算市场规模突破8000亿美元，其中工业智算细分占比超过35%，预计2026年将提升至40%以上。

美欧等发达国家凭借技术积累与产业优势，在高端芯片、工业软件、核心算法等领域占据主导地位，而中国、印度等新兴市场国家凭借庞大的制造业基础与政策支持，成为工业智算产业增长的核心引擎。

从技术发展来看，全球工业智算正朝着“算力异构化、网络扁平化、模型轻量化、能源绿色化”的方向演进。
* 算力层面，存算一体、近存计算等新型架构专利年均增长40%，MoE架构使推理成本降低60%，大幅提升了算力利用效率；
* 网络层面，800G光模块实现规模化商用，1.6T光传输技术进入试点验证阶段，“算力需求升级—光网技术迭代—算力效率提升”的正向循环持续加速；
* 能源层面，绿色低碳成为算力发展的“必答题”，美欧新建数据中心PUE分别控制在1.2和1.3以下，液冷渗透率分别达到50%和42%，绿电应用比例持续提升。

2.2 美欧工业智算发展路径与特征

2.2.1 美国：寡头主导，垂直整合，追求极限性能

美国工业智算产业呈现“企业主导、政府赋能”的发展模式，通过行业巨头的垂直整合构建完整产业链闭环，形成寡头垄断的竞争格局。

美国政府通过《芯片与科学法案》等政策提供资金补贴与技术支持，强化供应链自主可控，意图巩固其全球人工智能领导地位；企业层面，谷歌、微软、英伟达等巨头通过垂直整合，控制了从上游核心芯片、中游模型研发到下游应用服务的全流程，在市场定价、技术标准和产业趋势等方面拥有显著影响力。

技术路线上，美国坚持“暴力算力+架构创新”，追求极限性能与前沿技术突破。
* 算力方面，信奉Scaling Law（缩放定律），通过持续提升算力规模推动模型能力升级；
* 芯片与架构方面，存算一体、近存计算等新型架构加速迭代，Chiplet技术提升互联带宽50%以上，有效弥补单芯片性能瓶颈；
* 软件与模型方面，采用“闭源大模型+SaaS变现”模式，OpenAI、谷歌等企业通过闭源大模型构建技术壁垒，结合智能体推理提升复杂任务精度，实现商业价值最大化；
* 能源与能效方面，通过自备燃气/核电、海水冷却、液冷等技术，将算力中心PUE控制在1.2以下，保障算力规模扩张与能效优化的协同推进。

应用布局上，美国工业智算聚焦高端制造、航空航天、新能源等领域，通过与工业企业深度合作，推动智能化技术在核心环节的落地。英伟达与特斯拉合作开发自动驾驶芯片与算法，微软为波音公司提供航空航天仿真智算服务，实现工业智算与核心产业的深度融合。

2.2.2 欧盟：政策牵引，分布式协同，强化能效与合规

欧盟工业智算产业采用“政策牵引、欧盟统筹、成员国协同”的发展模式，通过区域合作与跨国协作，共同推动技术研发与应用落地，弥合各成员国之间的发展差距。

欧盟通过EuroHPC计划统筹13座AI工厂，构建分布式算力网络，覆盖制造、能源、医疗等重点领域，为工业智算产业发展铺路；同时，坚持本土优先原则，注重服务中小企业，保障国家主权与产业安全，形成与美国不同的发展路径。

技术路线上，欧盟以“能效优先+合规适配”为核心，强化场景落地与绿色发展。
* 算力网络方面，通过分布式算力布局，提升边缘计算节点覆盖率，边缘计算节点同比增长75%，适配工业实时控制需求；
* 芯片与架构方面，加速RISC-V生态建设，英飞凌、ST等企业推进异构计算与近内存计算，神经拟态芯片适配低功耗工业场景，降低对高端GPU的依赖；
* 绿色算力方面，严格制定能效标准，新建数据中心PUE控制在1.3以下，液冷渗透率达到42%，同时加大绿电应用力度，推动工业智算与“双碳”目标协同推进；
* 合规方面，依托《通用数据保护条例》（GDPR），构建严格的数据合规体系，保障工业数据安全与隐私保护。

生态策略上，欧盟采用“开源联盟+公共服务”模式，通过组建开源生态联盟，降低中小企业创新门槛，同时构建公共智算服务平台，为中小企业提供低成本、标准化的智算服务，推动工业智算的普惠化应用。欧盟资助的开源AI框架项目，吸引了全球众多企业与科研机构参与，形成开放协同的技术生态。

2.3 全球工业智算产业链全景分析

工业智算产业链涵盖上游核心硬件与基础软件、中游算力整合与模型开发、下游行业应用与服务三大环节，各环节协同联动，构成完整的产业生态体系。全球产业链呈现“上游垄断、中游分化、下游多元”的格局，美欧企业在核心环节占据主导地位，新兴市场国家在中游整合与下游应用领域加速追赶。

2.3.1 上游：核心硬件与基础软件，美欧主导技术壁垒

上游环节主要包括AI加速芯片、服务器、存储设备、网络设备等核心硬件，以及操作系统、AI框架、工业软件等基础软件，是工业智算产业的核心支撑，技术壁垒高，市场集中度高。

AI加速芯片领域：
* 美国企业占据绝对主导地位。英伟达、AMD等企业控制了全球高端GPU市场，在工业大模型训练与推理领域拥有垄断性优势；英特尔在CPU、FPGA领域保持领先，为工业智算提供通用算力支撑。
* 欧洲企业在专用芯片领域具有一定优势，英飞凌、ST等企业的工业级芯片在稳定性、可靠性方面表现突出，适配工业复杂场景需求。
* 我国企业在中低端芯片领域加速突破，国产芯片在工业智算领域的占比已达到42%，但在高端芯片领域仍存在技术差距，依赖进口。

基础软件领域，美欧企业构建了完整的技术生态。
* 操作系统方面，微软Windows Server、Linux开源系统占据主导地位，我国麒麟OS、统信UOS等国产操作系统正在加速适配；
* AI框架方面，谷歌TensorFlow、Meta PyTorch等开源框架占据全球主流市场，我国华为MindSpore、百度飞桨等国产框架在工业场景的适配性持续提升，但生态影响力仍有待加强；

• 工业软件方面，西门子、达索、SAP等欧洲企业在CAX、MES、ERP等领域拥有深厚的技术积累与客户基础，我国工业软件企业在细分领域加速突破，但整体市场份额较低。

存储与网络设备领域，全球市场呈现多元化竞争格局。

• 存储方面，三星、SK海力士在HBM、3D NAND等高端存储芯片领域占据主导，我国长江存储、长鑫存储在3D NAND、DDR等领域实现突破；
• 网络设备方面，华为、中兴等我国企业在5G基站、高速交换机等领域具有全球竞争力，美国思科、欧洲爱立信等企业在工业以太网、光模块等领域保持优势。

2026年，800G光模块实现规模化量产，1.6T光模块进入试点验证阶段，成为算力网络升级的核心支撑。

2.3.2 中游：算力整合与模型开发，差异化竞争格局

中游环节主要包括工业智算中心、算力调度平台、工业大模型研发、系统集成等，核心是实现算力资源的整合优化、模型的工业化适配与系统的集成部署，呈现“区域集聚、模式创新”的特征。

智算中心建设方面，全球呈现规模化、集约化发展趋势。

• 美国依托谷歌、微软等企业的技术优势，构建了超大规模智算中心，聚焦通用大模型训练与高端算力服务；
• 欧盟通过EuroHPC计划构建分布式智算中心网络，覆盖各成员国重点产业集群；
• 我国智算中心建设进入高速发展期，截至2025年9月底，在用算力中心机架总规模突破1250万标准机架，智能算力规模跃升至1053EFLOPS，形成“东数西算”“东数西存”的布局格局，工业智算中心聚焦重点行业需求，提供场景化算力服务。

算力调度与模型开发方面，企业呈现差异化竞争态势。

• 美国企业聚焦全局算力调度与通用大模型研发，微软Azure、谷歌Cloud构建了跨地域异构算力调度平台，结合闭源大模型提供高端算力服务；
• 欧盟企业侧重分布式算力调度与行业专用模型开发，适配中小企业需求；
• 我国企业在算力调度技术与工业大模型领域加速突破，华为、百度等企业构建了“超节点+异构调度+软硬协同”的算力调度系统，实现时延＜5ms的工业实时控制需求，盘古工业大模型、树根互联行业模型等覆盖质检、预测性维护等场景，推理成本降低60%。

系统集成方面，全球企业依托自身技术优势构建解决方案能力。美欧企业凭借核心硬件与软件优势，提供“硬件+软件+服务”一体化解决方案；我国企业聚焦工业场景需求，推动“工业软件+AI”融合，开发MES+AI、ERP+AI等融合方案与低代码开发工具，降低中小企业接入门槛，适配碎片化工业场景。

2.3.3 下游：行业应用与服务，场景化需求驱动增长

下游环节主要包括制造业、能源、航空航天、电子制造等行业应用，以及运维服务、咨询服务等配套服务，是工业智算价值释放的核心载体，场景化需求驱动产业持续增长。

制造业是工业智算的核心应用领域，涵盖汽车制造、机械加工、纺织、轻工等细分行业。

• 在汽车制造领域，工业智算用于生产线柔性配置、质量精准检测、设备预测性维护，提升生产线效率与产品质量；
• 在机械加工领域，通过数字孪生与仿真优化，实现生产流程的智能化调整；
• 在纺织、轻工等传统行业，工业智算推动传统生产线的智能化改造，降低人工成本，提升生产效率。

2026年，工业智算在制造业的应用将从头部企业试点向全行业深度渗透，成为制造业转型升级的核心支撑。

能源行业是工业智算的重要应用场景，主要用于电力负荷预测、分布式能源调度、油气勘探开发等。通过融合多维度数据，工业智算可实现电力负荷超短期精准预测，优化分布式能源的并网调度，提升能源利用效率；在油气勘探开发领域，高保真仿真与大规模数据处理可大幅缩短勘探周期，降低勘探成本。

航空航天、电子制造等高端制造领域对工业智算的需求持续增长。航空航天领域，工业智算依托高性能计算与人工智能技术，实现从研发设计到在轨管理的全流程赋能，大幅减少实物实验次数；电子制造领域，在PCB板、芯片封装等环节，工业智算可快速识别传统手段难以发现的细微、不规则缺陷，提升产品合格率。

配套服务领域，随着工业智算的规模化应用，运维服务、咨询服务、安全服务等配套服务需求持续增长。企业对智算中心的异构集群运维、模型安全防护、数据合规治理等服务需求日益迫切，推动工业智算服务体系不断完善。

2.4 美欧工业智算发展对我国的启示

美欧工业智算在驱动模式、市场定位、技术路线和生态策略方面的差异化发展路径，为我国工业智算产业发展提供了重要启示，明确了“补短板、固长板、建生态、强治理”的核心路线。

• 从驱动模式来看，我国应构建“政府引导、企业主导、产学研协同”的发展模式。政府通过政策支持与标准制定，引导产业发展方向，加大对核心技术研发的投入，完善基础设施布局；企业发挥市场主体作用，聚焦场景需求，推动技术创新与产业化应用；产学研协同发力，加速核心技术突破与人才培养，形成协同创新的良好生态。
• 从技术路线来看，我国应坚持“场景牵引、架构创新、双线并行”。短期以场景牵引、架构创新为主，绕开高端芯片依赖，通过超节点集群、异构调度、软硬协同等技术，提升算力利用效率，适配工业场景需求；中期加大核心硬件与基础软件研发投入，推动AI芯片、工业软件、AI框架等领域的自主突破，构建自主可控的技术体系；长期以绿色算力、数据合规为主，推动液冷技术、绿电应用的深度融合，完善数据安全与合规体系，保障产业可持续发展。
• 从生态策略来看，我国应构建“开源联盟+商业生态+公共服务”三位一体的生态体系。通过组建开源生态联盟，整合产学研资源，降低中小企业创新门槛；鼓励龙头企业构建商业生态，通过技术输出与合作共赢，提升产业竞争力；构建公共智算服务平台，为中小企业提供低成本、标准化的算力服务与技术支持，推动工业智算的普惠化应用。
• 从市场定位来看，我国应立足本土市场，服务中小企业，拓展全球市场。聚焦我国庞大的制造业基础，开发适配不同行业、不同规模企业的场景化解决方案，满足中小企业的智能化转型需求；同时，积极参与全球技术标准制定与产业合作，拓展海外市场，构建具有全球竞争力的工业智算产业生态，最终形成“算力-模型-制造-能源”的本土闭环，支撑新质生产力落地。

第三章
我国工业智算产业发展现状与突破路径

3.1 我国工业智算产业发展总体态势

近年来，在政策支持、市场需求与技术创新的多重驱动下，我国工业智算产业进入规模与质量双升的高速增长期，算力规模持续扩张，市场需求旺盛，技术创新加速，国产替代稳步推进，成为全球工业智算产业增长的核心引擎。

市场规模方面，我国工业智算市场呈现高速增长态势。

• 2024年，我国智能算力规模达到725.3EFLOPS，智算市场规模1325亿元，同比增长86.9%，工业智算细分占比超过30%；
• 2025年，智能算力规模预计达到1037.3EFLOPS，同比增长43%，智算市场规模1806亿元，同比增长36.2%，工业智算占比提升至35%以上；
• 预计2026年，智能算力规模将突破1460.3EFLOPS，智算市场规模达到2350亿元，工业智算占比进一步提升至40%以上；
• 2028年智能算力规模有望突破2781.9EFLOPS，工业智算占比超过50%，成为智算产业的核心增长极。

政策环境方面，我国出台一系列政策支持工业智算产业发展，构建了完善的政策体系。

• 国家层面，“东数西算”工程、《新一代人工智能发展规划》《工业互联网创新发展行动计划》等政策，明确了工业智算的发展定位，推动算力基础设施布局与工业场景融合应用；
• 地方层面，各地纷纷出台配套政策，加大对智算中心建设、核心技术研发、行业应用推广的支持力度，形成上下联动、协同推进的良好局面。

2026年，国家拟制定智能算力中心建设规范，对绿电占比、碳排因子、液冷比例设立强制性门槛，推动工业智算向绿色低碳方向发展。

需求驱动方面，工业数据爆发与数智化转型深入推进，为工业智算提供了强劲需求。

2024年，我国工业大数据市场规模已突破1200亿元，预计2025年底将达到约1600亿元。工业数据的爆发式增长直接推动了工业大模型的发展与智能算力需求的扩张。

与此同时，工业企业数智化转型正从IT侧向OT侧深度延伸。通过IT与OT的深度融合，企业将智能决策嵌入生产控制、设备运维等核心环节，部署边缘智能，从而持续推动工业智算需求的增长。

市场数据印证了这一趋势。2024年下半年，我国智算基础设施服务整体市场同比增长高达57.7%。其中，面向生成式AI场景的IaaS市场同比增长165.2%，市场规模达87.4亿元，显示出工业企业对生成式AI与工业智算融合应用的旺盛需求。

3.2 我国工业智算产业链发展现状与突破

3.2.1 上游：核心硬件自主突破，国产替代加速推进

我国工业智算上游核心硬件领域实现多点突破，国产替代率持续提升，逐步打破国外技术垄断，为产业发展奠定了坚实基础。

• AI加速芯片：国产芯片在工业智算领域的占比已达到42%，实现了从无到有、从弱到强的跨越。华为昇腾、寒武纪思元、海光、沐曦等企业的训练与推理芯片，在性能与适配性方面持续提升，可满足工业大模型轻量化推理、边缘实时控制等场景需求。Chiplet技术的加速应用，提升了互联带宽50%以上，有效弥补了单芯片性能瓶颈，适配工业智算的异构算力需求。目前，国产芯片在中低端市场已形成较强竞争力，在高端市场正加速追赶。
• AI服务器：我国企业呈现规模化发展态势，技术水平与国际接轨。华为、浪潮、曙光等企业的AI服务器已实现量产，单机算力提升至PF级，液冷渗透率达到64%，PUE降至1.46，部分指标达到国际先进水平。同时，企业推出的“芯片+整机+存储”一体化方案，适配工业大模型训练、超节点互联等需求，通过超节点集群技术弥补单芯片性能差距。
• 存储与网络设备：国产化突破成效显著。存储方面，HBM国产化实现突破，长江存储、长鑫存储的3D NAND、DDR等产品规模化量产，单集群存储达到EB级；网络设备方面，华为、中兴的400G/800G光模块实现量产，高速交换机、工业以太网设备等在工业场景广泛应用，支撑低延迟数据传输与跨区域算力协同。
• 能源与制冷：我国企业在液冷技术、绿电应用等方面形成核心竞争力。液冷系统实现规模化应用，可将PUE降至1.2以下；绿电+储能、供配电一体化方案逐步推广，绿电算力占比提升至35%，推动工业智算向绿色低碳方向发展。

3.2.2 中游：算力整合能力提升，服务模式持续创新

我国工业智算中游环节聚焦算力整合、模型开发与系统集成，核心能力持续提升，服务模式不断创新，呈现“区域集聚、场景导向”的特征。

• 算力调度平台：我国企业构建了“超节点+异构调度+软硬协同”的算力协同技术体系，实现跨地域、异构算力的高效调度。华为、百度等企业的超节点调度系统、边缘-云端协同平台，可适配工业实时控制（时延＜5ms）与云端训练需求，实现“云-边-端”算力资源的按需分配。超算互联网建设加速推进，实现智算中心与超算中心的互联互通。
• 工业大模型研发：我国已发布工业大模型1500余个，技术水平持续提升。华为盘古、百度飞桨、树根互联等行业模型，通过融合工业机理与知识图谱，覆盖质检、预测性维护、生产优化等多个场景，可将推理成本降低60%。低代码开发工具的推广，降低了中小企业的应用门槛。
• 工业软件+AI融合：我国企业推动传统工业软件的智能化升级，开发MES+AI、ERP+AI等融合方案，实现流程管控与数字智能的深度融合。通过低代码平台与场景化模板，企业可快速构建适配自身需求的智能化系统。
• 系统集成与运维：我国企业具备智算中心建设、异构集群运维的全流程能力，通过集群部署方案、安全攻防演练等服务，保障系统稳定运行。第三方运维服务企业的快速发展，提升了产业整体服务水平。

3.2.3 下游：行业渗透持续加深，应用场景不断丰富

我国工业智算下游应用场景不断拓展，从高端制造向传统行业延伸，应用深度从单一环节向全流程渗透。

• 生产制造一线：基于机器视觉的AI检测系统加快规模化应用，提升检测精度与效率。工业机器人和自动化设备实现从“机械执行”到“智能协作”的升级。汽车制造行业提升生产线柔性与质量检测精准度；航空航天行业实现从研发设计到在轨管理的全流程赋能；电子制造行业在PCB板、芯片封装等环节实现细微缺陷的快速识别。
• 研发设计环节：工业智算支撑的生成式AI和大模型，实现高保真、多物理场的仿真验证、复杂系统参数寻优和大规模虚拟测试，大幅减少实物模型和实验次数。例如，在新能源汽车研发领域，通过工业智算进行电池性能仿真、整车动力学分析，可将研发周期缩短30%以上。
• 流程工业领域：在能源、钢铁、石化等行业，工业智算用于生产过程优化、设备预测性维护、能耗管控等环节。能源行业实现电力负荷超短期精准预测；钢铁行业优化冶炼参数，降低能耗与排放；石化行业通过预测性维护模型，减少设备非计划停机时间。

3.3 我国工业智算技术创新与场景适配进展

3.3.1 核心技术创新突破

我国工业智算技术创新持续加速，在算力架构、算网协同、软件生态等方面取得一系列突破。

• 算力架构系统创新：“超节点+异构调度+软硬协同”技术体系逐步成熟，提升算力资源利用率和调度灵活性，适配模型训练与推理部署一体化的需求。超节点集群技术整合多个服务器节点，提升单机算力；异构调度技术实现CPU、GPU、NPU等资源的协同调度；软硬协同技术实现算力输出与场景需求的精准匹配。
• 算网协同与边缘计算：“5G+确定性网络+边缘节点协同”一体化技术逐步落地。5G确定性网络实现时延、抖动、丢包率的精准管控；边缘节点协同技术确保工业数据“就近处理、全局优化”，满足低时延实时控制与高算力深度分析的双重需求。
• 软件生态持续完善：国产操作系统、AI框架与国产芯片的适配性持续提升。麒麟OS、统信UOS等国产操作系统适配国产服务器；华为MindSpore、百度飞桨、海光DTK平台、沐曦MXMACA等国产AI框架适配国产芯片，形成“芯片-框架-操作系统-应用”的协同生态。

3.3.2 工业场景适配能力提升

我国工业智算企业聚焦工业场景需求，持续优化技术方案，推动应用从“单点试点”向“规模化应用”跨越。

• 针对离散制造业的柔性生产需求，工业智算方案通过数字孪生、智能排产等技术，实现生产线的动态调整与优化配置。例如，在汽车零部件制造企业，通过构建数字孪生模型优化生产排产计划；在电子制造企业，通过机器视觉与AI算法的融合，实现零部件的精准检测与分拣。
• 针对流程制造业的连续生产需求，工业智算方案通过实时数据处理与生产参数优化，保障生产过程的稳定运行与能效提升。例如，在钢铁企业，通过实时分析冶炼过程中的温度、压力等参数，动态调整工艺以降低能耗与排放；在石化企业，利用预测性维护模型监测设备状态，提前预警故障，保障生产连续性。
• 针对中小企业的轻量化需求，工业智算企业推出标准化、模块化的解决方案，通过低代码平台与轻量化模型降低应用门槛与成本。例如，中小企业可通过云端工业智算服务平台，按需租用算力与模型服务，快速部署智能化应用，无需投入大量资金建设本地算力设施。

3.4 我国工业智算产业面临的挑战

尽管我国工业智算产业取得显著进展，但在核心技术、生态建设、人才储备、标准体系等方面仍面临诸多挑战，制约了产业的高质量发展。

一是核心技术存在“卡脖子”风险。 高端AI芯片、核心工业软件、基础算法等领域与发达国家仍存在差距，高端GPU、专用ASIC芯片等依赖进口，工业软件市场份额较低，基础AI框架的生态影响力不足。同时，在存算一体、近存计算等新型架构领域的专利布局较少，核心技术自主可控能力有待提升。

二是产业生态尚不完善。 产业链各环节协同不足，上游核心硬件与下游应用场景的适配性有待提升，中游企业与上游硬件企业的协同创新机制不健全。开源生态建设滞后，国产AI框架与工业软件的生态影响力较弱，缺乏跨行业协同平台，中小企业参与度较低。

三是人才短缺问题突出。 工业智算需要既懂人工智能技术又熟悉工业场景的复合型人才，目前此类人才缺口较大。高校人才培养体系与产业需求存在脱节，企业的人才培训与激励机制有待完善。

四是标准体系尚不健全。 工业智算领域的技术标准、数据标准、接口协议等尚不统一，异构设备与系统间的互联互通难度大，数据孤岛问题突出。同时，安全标准、能效标准及针对性监管机制有待完善，影响产业的规范化发展。

五是中小企业应用门槛较高。 尽管有低代码平台等工具，但中小企业受资金、技术、人才所限，对工业智算的认知与应用能力不足，智能化转型进展缓慢。同时，针对其个性化需求的场景化解决方案仍显不足。

3.5 我国工业智算产业突破路径与发展策略

针对上述挑战，结合国际经验与国内产业实际，提出以下突破路径与发展策略，以推动产业高质量发展。

一是加大核心技术研发投入，突破“卡脖子”瓶颈。 聚焦高端AI芯片、核心工业软件、基础算法、新型架构等关键领域，加大研发投入，支持产学研协同创新。重点推进Chiplet、存算一体等新型架构的研发与应用；加快工业软件的国产化替代与融合创新；加强基础算法研究，提升工业大模型的适配性与智能化水平。

二是构建协同发展生态，提升产业链竞争力。 推动构建“芯片-框架-软件-应用”协同生态体系。支持龙头企业牵头组建产业联盟，整合资源推动技术产业化；加快开源生态建设，提升国产AI框架与工业软件的生态影响力；加强上下游企业协同，提升硬件与场景的适配性。

三是完善人才培养体系，缓解人才短缺问题。 高校应优化培养方案，增设工业智算相关专业，培养复合型人才；企业应加强与高校、科研机构的合作，建立实习实训基地，开展定向培养；完善人才激励机制，吸引海外高端人才。

四是健全标准体系，推动产业规范化发展。 加快制定技术、数据、接口、安全、能效等领域的标准，统一行业规范，促进异构系统互联互通。加强标准推广与应用，并建立健全数据安全、模型安全等监管机制。

五是强化政策支持，推动中小企业智能化转型。 通过财政补贴、税收优惠等方式降低中小企业转型成本；构建公共智算服务平台，提供低成本、标准化的算力服务与技术支持；鼓励开发适配中小企业的场景化解决方案与轻量化产品。

第四章 工业智算未来发展趋势与展望

4.1 全球工业智算发展核心趋势

随着人工智能技术迭代、工业场景深度适配与全球产业格局调整，未来工业智算将呈现四大核心趋势，推动产业从“规模扩张”向“质效双升”、从“单点赋能”向“全域协同”跨越。

趋势一：算力网络全域化，毫秒级协同成为常态。 全球算力网络将进入深度互联互通阶段，“边缘—区域—枢纽”三级节点串联成“一台逻辑计算机”，实现算力资源的全局优化配置。城域毫秒用算将规模化落地，算网一体服务普及，显著降低算力使用门槛，满足工业场景对低时延、高可靠算力的需求。同时，1.6T光传输、IPv6+与SRv6等技术的深度应用，将进一步提升算力网络的传输效率与协同能力。

趋势二：智能体规模化，全流程闭环能力强化。 工业智能体将成为产业升级的“超级大脑”，其自主感知、决策与执行的全流程闭环能力持续强化。它将整合“算网底座-工业软件-AI算法-场景落地”全链条资源，实现从数据到价值的全链路自动化。轻量化与普惠化成为重要方向，标准化服务将降低转型成本，推动工业智能体在中小企业规模化应用，实现从头部试点向全行业渗透。

趋势三：国产生态一体化，全域替代加速推进。 全球工业智算产业进入生态竞争关键阶段，联盟化发展成为主流。我国工业智算将实现国产化替代从“单点”到“全域”的跨越，国产AI芯片在工业领域的占比有望大幅提升，自主可控的软件生态体系逐步完善。同时，工业数据分类分级、接口协议等标准加速统一，为生态协同与全域替代提供支撑。

趋势四：场景应用纵深渗透，价值释放更趋显著。 工业智算的行业覆盖将从汽车、航空航天等高端制造，向纺织、轻工、农业等传统行业广泛延伸。应用场景纵深将持续加深，从单一环节升级向研发设计、生产制造、管理服务、运维保障等全流程赋能拓展。在能耗优化、安全管控、碳排治理等领域的价值释放将更加显著。

4.2 技术融合发展趋势

未来，工业智算将呈现“硬创新+软优化”双轮驱动的技术融合趋势，硬件攻坚与软件优化协同推进，提升性能与场景适配能力。

• 硬件技术方面，异构算力融合（CPU、GPU、NPU、FPGA、ASIC等）将成为主流，根据场景需求动态分配算力，提升利用效率。存算一体、近存计算等新型架构将加速迭代，降低数据传输时延；Chiplet技术持续成熟，有效弥补单芯片性能瓶颈，推动算力规模扩张。同时，边缘计算硬件将向低功耗、高可靠、小型化方向发展，适配更多工业端侧场景。

4.3 产业生态发展趋势

未来，全球工业智算产业生态将呈现“协同化、开放化、多元化”的发展趋势，产业链各环节的协同不断深化，生态格局持续重构。

• 生态协同方面，跨领域、跨行业的生态联盟将成为主流，龙头企业将发挥引领作用，整合上下游资源，构建“产学研用”协同创新生态。芯片企业、软件企业、工业企业、科研机构将深度合作，推动核心技术的联合研发与产业化应用，实现“技术-产品-场景”的闭环迭代。例如，芯片企业与工业软件企业协同优化软硬件适配性，工业企业与模型开发企业合作开发行业专用模型，提升解决方案的场景适配能力。
• 开源与商业生态协同发展，形成良性互补。开源生态将持续壮大，降低中小企业与科研机构的创新门槛，推动技术的快速迭代与普及；商业生态将通过定制化服务满足大型企业的高端需求，形成差异化竞争格局。同时，开源生态与商业生态的边界将逐步模糊，企业将采取混合策略，在核心领域保持商业优势的同时，积极参与并贡献开源项目，以构建更广泛的开发者基础和行业影响力。

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