工业智算作为第四次工业革命背景下工业数字化、智能化转型的核心支撑，是人工智能与工业技术场景深度融合的产物，贯穿设计、生产、管理、服务等全工业环节。其本质是通过 CPU、GPU、NPU 等大规模异构算力资源，构建 “云 - 边 - 端” 一体化融合智能计算体系，为工业智能终端、网络控制、边缘计算及智能化应用提供算力、数据、算法和模型支撑，核心特征体现为软硬件协同、新型工业网络支撑、云边端一体化协同。

当前工业数字化转型中，OT 侧智能化虽成为智能制造核心战场，但面临三大关键问题：一是 “局部智能” 困境，设备智能化呈点状分布，缺乏全链路贯通的体系化架构，导致数据孤岛、协同不畅；二是端侧 “三缺” 痛点，边缘算力缺失制约实时决策，多源数据治理不足造成价值流失，专用算法模型匮乏难以适配场景需求；三是供给失衡，通用产品无法满足个性化需求，定制方案则存在周期长、成本高的弊端。而工业智算通过 “工业智算 + 数据智能基座 + 智能模型” 三位一体服务框架，能够有效打破传统工业端侧智能化瓶颈，推动企业实现从单点智能到全局协同的跨越。

在全球格局中，美欧工业智算发展路径各具特色。美国以企业主导、政府补贴为驱动，凭借 “暴力算力 + 架构创新” 追求极限性能，形成寡头主导的垂直整合产业链，聚焦全球市场与技术垄断；欧盟则通过政策牵引、成员国协同，以 “能效优先 + 合规适配” 强化场景落地，构建分布式协同的产业链生态，优先服务本土中小企业与国家主权。截至 2025 年 8 月，美国在全球 AI 算力中占比 68.9%，中国以 14.5% 位列第二，美欧经验为我国提供了 “补短板、固长板、建生态、强治理” 的清晰发展路线。

我国工业智算正处于规模与质量双升的高速增长期。市场规模方面，2024 年智能算力规模达 725.3EFLOPS，智算市场规模 1325 亿元，工业智算细分占比超 30%；预计 2025 年智能算力将增至 1037.3EFLOPS，2028 年突破 2781.9EFLOPS，工业智算占比届时将超 50%。需求增长主要源于两大动力：一是工业数据爆发式增长，2024 年工业大数据市场规模突破 1200 亿元，1500 余个工业大模型向垂直领域渗透，既催生海量算力需求，又降低中小企业应用门槛；二是工业数智化向 OT 侧延伸，IT 与 OT 深度融合，生成式 AI 在工业场景的应用推动智算基础设施服务快速增长。

产业发展层面，我国工业智算产业链国产替代加速推进。核心硬件领域，国产 AI 芯片在工业智算占比达 42%，液冷服务器渗透率 64%，HBM、800G 光模块等实现国产化突破；中游算力整合与系统集成环节，形成 “调度提效 + 模型轻量化 + 开源协同” 核心能力，算力调度平台、工业大模型、AI 融合工业软件等产品有效适配工业场景需求。技术适配持续完善，“超节点 + 异构调度 + 软硬协同” 架构满足训推一体需求，“5G + 确定性网络 + 边缘节点协同” 打通工业 “最后一公里”，国产操作系统与 AI 框架适配不断深化。应用渗透方面，工业智算已在汽车制造、航空航天、能源、电子制造等行业落地，推动生产线柔性升级、产品创新周期缩短、缺陷检测精准化等变革。

未来，工业智算将呈现四大核心趋势：一是算力网络从 “分布式布局” 走向 “毫秒级全域协同”，算网一体服务普及，绿色算力占比持续提升；二是工业智能体规模化发展，全流程闭环能力强化，形成轻量化、普惠化服务模式；三是国产生态从 “单点突围” 转向 “协同作战”，联盟化发展成为主流，标准体系逐步完善；四是场景应用从 “头部试点” 向 “全行业深度渗透”，向纺织、轻工等传统行业延伸，在能耗优化、安全管控等领域释放更大价值。2026-2027 年将成为工业智算 “技术融合爆发 + 生态协同突围” 的关键阶段，为我国新型工业化提供全面支撑。

工业智算发展研究报告2025年解读

工业智算发展研究报告（2025）

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原文标题《工业智算发展研究报告（2025年）》

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