工业智算以 “云 - 边 - 端” 一体化融合计算为核心架构，通过 CPU、GPU、NPU 等异构算力资源，为工业 OT 侧产线优化、设备运维等场景提供高实时性、高可靠性的算力与算法支持，是工业智能落地的 “骨架”。与通用智算相比，其更强调场景适配性与工业机理融合，已成为企业突破生产效率瓶颈、缩短创新周期的关键抓手。
我国工业智算正处于政策驱动与市场爆发的关键期，2025 年智算规模预计达 1037.3EFLOPS，工业智算占比超 35%，2028 年占比将突破 50%。在产业链层面，国产替代加速推进，核心硬件国产化率达 42%，华为昇腾、寒武纪等企业实现技术突破，液冷、光模块等配套技术全球领先；中游服务模式持续创新，“算力超市”“按使用付费” 等形式降低了中小企业接入门槛；下游应用已渗透汽车制造、能源电力等多领域，实现质检准确率超 98%、研发周期缩短 30% 等量化成效。
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来源：中国工业互联网研究院
这是一份全面、前瞻性的《工业智算发展研究报告（2026年）》，由中国工业互联网研究院发布。报告系统阐述了工业智算的内涵、国内外发展现状、我国市场与产业链进展以及未来趋势，具有较高的政策参考与行业指导价值。
以下是报告的核心内容提炼与总结：
一、工业智算的内涵与定位
定义：工业智算是人工智能与工业技术深度融合的智能化体系，贯穿设计、生产、管理等环节，具备感知、分析、决策能力。
架构：“云-边-端”一体化协同，强调软硬件协同、新型工业网络与全链路智能。
定位：工业智能的“骨架”，实现算力在云、边、端之间的按需分配与协同。
二、美欧工业智算发展特点
美国：垂直整合、寡头主导，追求“暴力算力+架构创新”，生态封闭，以企业主导、政府补贴为驱动。
欧盟：分布式协同、主权优先，强调“能效优先+合规适配”，注重开源联盟与公共服务。
启示：为我国提供了“补短板、固长板、建生态、强治理”的发展路径参考。
三、我国工业智算发展现状
市场规模快速增长：2025年智算规模预计达1037.3 EFLOPS，工业智算占比持续提升。
数据驱动需求增长：工业大数据规模突破1200亿元，大模型加速渗透至工业领域。
国产替代加速：AI芯片、服务器、存储网络等核心硬件自主可控率提升，国产化占比达42%。
行业渗透深化：在汽车、能源、航空航天、电子制造等行业实现关键流程重塑与创新周期缩短。
四、未来发展趋势（四大核心方向）
算力网络全域化：从分布式布局向毫秒级全域协同演进。
智能体规模化：“超级大脑”实现全流程闭环，推动生态协同与普惠化。
国产生态一体化：从单点突破转向联盟化、标准化、全域替代的协同作战。
场景应用纵深渗透：从头部试点向全行业、全环节深度延伸，价值释放更加显著。
五、关键挑战与建议
当前问题：局部智能、边缘算力缺失、解决方案匮乏。
发展建议：
短期：以场景牵引、架构创新绕开高端芯片依赖。
中期：以链主牵头、开源联盟构建自主生态。
长期：以绿色算力、数据合规保障可持续发展。
六、报告总体评价
该报告结构清晰、数据详实、视角前瞻，既分析了国际竞争格局，也系统梳理了我国工业智算的发展路径与突破点，对政策制定者、产业界与研究人员具有重要参考意义。
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