智研咨詢發(fā)布-2025年中國工業(yè)大模型行業(yè)現(xiàn)狀、發(fā)展環(huán)境及深度分析報告

智研咨詢《2025-2031年中國工業(yè)大模型行業(yè)市場競爭態(tài)勢及發(fā)展前景研判報告》重磅發(fā)布在當(dāng)下高度信息化的社會背景下，精準的數(shù)據(jù)分析與深入的行業(yè)研究已成為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、市場拓展以及投資決策不可或缺的指南針。智研咨詢研究團隊經(jīng)過長期的市場調(diào)研與數(shù)據(jù)分析，重磅推出《2025-2031年中國工業(yè)大模型行業(yè)市場競爭態(tài)勢及發(fā)展前景研判報告》，以期為業(yè)界提供一份高質(zhì)量、專業(yè)化的行業(yè)分析。本研究報告基于智研團隊對行業(yè)的深刻理解與精準把握，通過采集全球范圍內(nèi)的行業(yè)數(shù)據(jù)，運用先進的數(shù)據(jù)分析模型，對行業(yè)的過去、現(xiàn)在與未來進行了全面、系統(tǒng)的剖析。深入挖掘了各個細分市場的運行規(guī)律，對市場容量、增長速度、競爭格局以及盈利模式等關(guān)鍵指標進行了詳盡的量化分析與質(zhì)性解讀。報告內(nèi)容不僅涵蓋了宏觀經(jīng)濟的走勢分析、產(chǎn)業(yè)政策的深度解讀，還包括了買方行為的細致刻畫、技術(shù)創(chuàng)新的趨勢預(yù)測。我們綜合運用了定量分析與定性訪談等多種研究方法，力求在確保數(shù)據(jù)精確性的同時，也能捕捉到市場動態(tài)中的微妙變化。此外，我們還特別關(guān)注了全球范圍內(nèi)的行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，通過對比分析它們的經(jīng)營策略、市場布局以及創(chuàng)新能力，為業(yè)界讀者提供了寶貴的行業(yè)洞察與經(jīng)營啟示。作為業(yè)內(nèi)知名的研究機構(gòu)，智研研究團隊深知高質(zhì)量的研究報告對于企業(yè)決策的重要性。因此，在編撰本報告的過程中，我們始終堅持科學(xué)、嚴謹?shù)难芯繎B(tài)度，力求通過詳實的數(shù)據(jù)、深入的分析以及研判性的觀點，為讀者提供一份真正有價值的行業(yè)指南。工業(yè)大模型是指大模型為賦能工業(yè)應(yīng)用所產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)新形態(tài)。近幾年來，國內(nèi)外廠商基于工業(yè)AI模型的內(nèi)部賦能，商業(yè)化落地正在不斷推進。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前已有的工業(yè)大模型包括有羚羊工業(yè)大模型、華為盤古、新華三百業(yè)靈犀、網(wǎng)易工業(yè)大模型、依科力工業(yè)大模型、安恒信息恒腦、達觀數(shù)據(jù)曹植、西北工業(yè)大學(xué)秦嶺翱翔等，且工業(yè)大模型應(yīng)用場景已滲透至外觀設(shè)計、工業(yè)代碼生成、知識管理與問答助手等各個細分領(lǐng)域，持續(xù)助力工業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2024年我國人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模已從2018年的8億元增長至87億元，根據(jù)市場預(yù)測，2025年國內(nèi)制造業(yè)人工智能應(yīng)用市場規(guī)模有望增至140億元以上。工業(yè)大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游為基礎(chǔ)支撐層，主要提供工業(yè)大模型研發(fā)所需的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)支持，包括AI芯片、服務(wù)器等硬件，云服務(wù)等軟件，以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備日志、工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)資源。產(chǎn)業(yè)鏈中游為工業(yè)大模型研發(fā)與優(yōu)化層，即由企業(yè)基于上游資源進行工業(yè)大模型的開發(fā)、訓(xùn)練與優(yōu)化，代表企業(yè)有華為、中控技術(shù)、創(chuàng)新奇智、科大訊飛等。產(chǎn)業(yè)鏈下游為工業(yè)大模型應(yīng)用落地層，主要包括汽車、家電、機器人等制造業(yè)，以及能源管理、環(huán)境監(jiān)測、物流供應(yīng)等工業(yè)大模型新興應(yīng)用領(lǐng)域。基于大模型技術(shù)，工業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用已滲透至產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、數(shù)據(jù)管理等多個環(huán)節(jié)，華為、中控技術(shù)、創(chuàng)新奇智、科大訊飛、羚羊等企業(yè)紛紛推出自己的工業(yè)大模型產(chǎn)品，并在多個領(lǐng)域展開了激烈的競爭。例如，2023年6月初，中工互聯(lián)發(fā)布中國工業(yè)領(lǐng)域第一款大模型產(chǎn)品——智工·工業(yè)大模型，已經(jīng)在汽車制造、電力、能源等多個行業(yè)實現(xiàn)了產(chǎn)品落地和應(yīng)用；2024年6月21日，在華為開發(fā)者大會2024（HDC2024）上，華為正式發(fā)布盤古大模型5.0版本，可基于華為領(lǐng)先的AI、云計算、大數(shù)據(jù)等ICT能力，結(jié)合自身在制造領(lǐng)域質(zhì)量管控優(yōu)秀實踐經(jīng)驗，為汽車、煙草、電子等制造行業(yè)客戶打造工業(yè)AI視覺質(zhì)檢平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量管控的自動化、智能化，助力持續(xù)提質(zhì)降本增效。此外，卡奧斯推出了工業(yè)大模型COSMO-GPT，目前已成功落地工業(yè)指標優(yōu)化、工業(yè)信息生成、工業(yè)問答等多個應(yīng)用場景；在訊飛星火認知大模型技術(shù)底座的支撐下，羚羊也結(jié)合工業(yè)場景實際需求，打造了羚羊工業(yè)大模型，目前已服務(wù)多家企業(yè)。除了上述幾家企業(yè)外，還有許多企業(yè)根據(jù)自身的技術(shù)積累和市場需求，研發(fā)出了各具特色的工業(yè)大模型產(chǎn)品。這些產(chǎn)品的推出不僅豐富了工業(yè)大模型的生態(tài)體系，也為工業(yè)智能化的發(fā)展注入了新的活力。我們堅信，《2025-2031年中國工業(yè)大模型行業(yè)市場競爭態(tài)勢及發(fā)展前景研判報告》將成為您洞悉市場動態(tài)、把握行業(yè)趨勢的重要工具。無論您是企業(yè)決策者、市場分析師還是相關(guān)主管部門，本報告都將為您提供寶貴的信息支持與決策依據(jù)，助力您在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中穩(wěn)健前行。數(shù)據(jù)說明：1：本報告核心數(shù)據(jù)更新至2024年12月（報告中非上市企業(yè)受企業(yè)信批影響，相關(guān)財務(wù)指標或存在一定的滯后性），報告預(yù)測區(qū)間為2025-2031年。2：除一手調(diào)研信息和數(shù)據(jù)外，國家統(tǒng)計局、中國海關(guān)、行業(yè)協(xié)會、上市公司公開報告（招股說明書、轉(zhuǎn)讓說明書、年報、問詢報告等）等權(quán)威數(shù)據(jù)源亦共同構(gòu)成本報告的數(shù)據(jù)來源。一手資料來源于研究團隊對行業(yè)內(nèi)重點企業(yè)訪談獲取的一手信息數(shù)據(jù)，主要采訪對象有企業(yè)高管、行業(yè)專家、技術(shù)負責(zé)人、下游客戶、分銷商、代理商、經(jīng)銷商以及上游原料供應(yīng)商等；二手資料來源主要包括全球范圍相關(guān)行業(yè)新聞、公司年報、非盈利性組織、行業(yè)協(xié)會、政府機構(gòu)及第三方數(shù)據(jù)庫等。3：報告核心數(shù)據(jù)基于智研團隊嚴格的數(shù)據(jù)采集、篩選、加工、分析體系以及自主測算模型，確保統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確可靠。4：本報告所采用的數(shù)據(jù)均來自合規(guī)渠道，分析邏輯基于智研團隊的專業(yè)理解，清晰準確地反映了分析師的研究觀點。智研咨詢作為中國產(chǎn)業(yè)咨詢領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)品牌，以“用信息驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為企業(yè)投資決策賦能”為品牌理念。公司融合定量分析與定性分析方法，用自主研發(fā)算法，結(jié)合行業(yè)交叉大數(shù)據(jù)，通過多元化分析，挖掘定量數(shù)據(jù)背后根因，剖析定性內(nèi)容背后邏輯，客觀真實地闡述行業(yè)現(xiàn)狀，審慎地預(yù)測行業(yè)未來發(fā)展趨勢，為客戶提供專業(yè)的行業(yè)分析、市場研究、數(shù)據(jù)洞察、戰(zhàn)略咨詢及相關(guān)解決方案，助力客戶提升認知水平、盈利能力和綜合競爭力。主要服務(wù)包含精品行研報告、專項定制、月度專題、可研報告、商業(yè)計劃書、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等。提供周報/月報/季報/年報等定期報告和定制數(shù)據(jù)，內(nèi)容涵蓋政策監(jiān)測、企業(yè)動態(tài)、行業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品價格變化、投融資概覽、市場機遇及風(fēng)險分析等。報告目錄：

第1章工業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明1.1大模型產(chǎn)業(yè)界定1.1.1大模型定義1.1.2大模型的特征1.1.3大模型核心優(yōu)勢1.1.4大模型所處行業(yè)1.2工業(yè)大模型行業(yè)界定1.2.1工業(yè)大模型的界定1、定義2、特征1.2.2工業(yè)大模型相關(guān)專業(yè)術(shù)語1.2.3工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管1.3工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像1.4本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明1.4.1本報告研究范圍界定1.4.2本報告權(quán)威數(shù)據(jù)來源1.4.3研究方法及統(tǒng)計標準第2章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點2.1中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析2.1.1中國大模型發(fā)展歷程2.1.2中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化2.1.3中國大模型參數(shù)規(guī)模變化2.1.4中國大模型商業(yè)模式分析2.1.5中國大模型發(fā)展趨勢洞悉2.2中國大模型落地工業(yè)領(lǐng)域可行性分析2.3中國AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)2.3.1中國AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)體系2.3.2中國AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)-準確性2.3.3中國AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)-穩(wěn)定性2.4中國工業(yè)大模型發(fā)展階段2.5中國工業(yè)大模型框架結(jié)構(gòu)2.5.1工業(yè)大模型應(yīng)用框架1、基礎(chǔ)設(shè)施層2、邊緣側(cè)層3、工業(yè)技術(shù)底座層4、MaaS層5、工業(yè)場景應(yīng)用層6、行業(yè)層2.5.2工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)框架1、通用工業(yè)大模型2、專用工業(yè)大模型2.6中國工業(yè)大模型部署方式2.6.1私有化部署2.6.2行業(yè)云部署2.6.3公有云部署2.7中國工業(yè)大模型產(chǎn)品匯總2.8中國工業(yè)大模型競爭要素及競爭格局2.8.1工業(yè)大模型競爭要素2.8.2工業(yè)大模型競爭格局2.8.3主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價2.9中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量2.10中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)第3章中國工業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)及基礎(chǔ)能力構(gòu)建3.1完整大模型開發(fā)步驟3.2大模型基礎(chǔ)架構(gòu)及工程化3.2.1大模型基礎(chǔ)架構(gòu)1、Transformer架構(gòu)2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP3.2.2大模型工程化1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓(xùn)練與微調(diào)）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務(wù)運營（服務(wù)部署與托管）5、平臺支撐能力3.3基礎(chǔ)大模型底座3.3.1NLP大模型3.3.2CV大模型3.3.3多模態(tài)大模型3.3.4科學(xué)大模型3.4大模型標準化3.4.1大模型標準體系發(fā)展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2行業(yè)大模型標準體系3.5工業(yè)大模型構(gòu)建路線圖3.5.1行業(yè)需求分析與資源評估1、業(yè)務(wù)需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數(shù)據(jù)層評估5、工程層評估3.5.2行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓(xùn)練環(huán)境搭建4、數(shù)據(jù)處理5、模型訓(xùn)練共建3.5.3行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署1、模型精調(diào)2、模型評估3、模型重訓(xùn)優(yōu)化4、模型聯(lián)調(diào)部署5、模型應(yīng)用運營3.6工業(yè)大模型典型技術(shù)架構(gòu)3.7工業(yè)大模型核心技術(shù)能力3.7.1工業(yè)知識問答3.7.2工業(yè)代碼生成3.7.3工業(yè)插件整合3.8工業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述3.9工業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“算力”3.9.1大模型的算力需求分析3.9.2AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀3、AI芯片供應(yīng)商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.9.3AI服務(wù)器1、AI服務(wù)器概述2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀3、AI服務(wù)器供應(yīng)商格局3.9.4工業(yè)大模型算力部署路徑3.10工業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”3.10.1數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述3.10.2國內(nèi)外主要大預(yù)言模型數(shù)據(jù)集3.10.3數(shù)據(jù)API3.10.4訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.5推理數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.6數(shù)據(jù)維護3.10.7工業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的要求分析3.11工業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”3.11.1AI基礎(chǔ)軟件概述3.11.2AI基礎(chǔ)軟件市場概況3.11.3AI基礎(chǔ)軟件競爭格局3.11.4AI基礎(chǔ)軟件主要類型1、機器學(xué)習(xí)框架和庫2、模型訓(xùn)練和部署平臺（1）模型訓(xùn)練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數(shù)據(jù)處理和分析工具4、優(yōu)化和自動化工具第4章中國工業(yè)大模型應(yīng)用場景分析4.1工業(yè)大模型行業(yè)應(yīng)用場景分布4.2工業(yè)大模型應(yīng)用場景：工業(yè)設(shè)計4.2.1工業(yè)設(shè)計概述4.2.2工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析4.2.3工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析4.3工業(yè)大模型應(yīng)用場景：生產(chǎn)管理4.3.1生產(chǎn)管理概述4.3.2生產(chǎn)管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析4.3.3生產(chǎn)管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析4.4工業(yè)大模型應(yīng)用場景：質(zhì)量管理4.4.1質(zhì)量管理概述4.4.2質(zhì)量管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析4.4.3質(zhì)量管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析4.5工業(yè)大模型應(yīng)用場景：能源管理4.5.1能源管理概述4.5.2能源管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析4.5.3能源管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析4.6工業(yè)大模型應(yīng)用場景：安全管理4.6.1安全管理概述4.6.2安全管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析4.6.3安全管理領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析4.7工業(yè)大模型應(yīng)用場景：其他4.8工業(yè)大模型應(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析第5章中國工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)市場分析5.1工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)分布5.1.1工業(yè)大模型對工業(yè)的賦能作用5.1.2工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)匯總5.2工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：石化5.2.1石化行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用概述5.2.2石化行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用實踐5.2.3石化行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用潛力5.3工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：能源5.3.1能源行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用概述5.3.2能源行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用實踐5.3.3能源行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用潛力5.4工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：電力5.4.1電力行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用概述5.4.2電力行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用實踐5.4.3電力行業(yè)工業(yè)大模型應(yīng)用潛力5.5工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：其他5.5.1電子5.5.2建筑5.5.3鋼鐵5.5.4紡織5.6工業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析第6章中國工業(yè)大模型企業(yè)案例解析6.1中國工業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比6.2中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析6.2.1中工互聯(lián)-智工?工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2思謀科技-IndustryGPT1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4科大訊飛-羚羊工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5華為-盤古礦山大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6創(chuàng)新奇智-“奇智孔明”工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7智昌集團-AI蜂腦大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8阿里-通義大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9百度智能云-千帆大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10京東-言犀大模型1、基本信息2、模型特點3、技術(shù)架構(gòu)4、模型功能5、應(yīng)用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?.1工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉7.1.1國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總7.1.2國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃7.1.3國家重點政策/規(guī)劃對工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響7.2工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖7.3工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析7.4工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估7.5工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關(guān)鍵增長點7.6工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測7.7工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉7.7.1整體發(fā)展趨勢7.7.2監(jiān)管規(guī)范趨勢7.7.3技術(shù)創(chuàng)新趨勢7.7.4細分市場趨勢7.7.5市場競爭趨勢第8章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議8.1工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投