工业智算发展研究报告工业智能是人工智能与工业技术场景相结合形成的一系列智能化应用与技术产品体系，贯穿于设计、生产、 管理、服务等工业领域环节，具备人类感知、分析、决策等能力。本质是人工智能技术与工业机理、工业数据 及工业装备相结合，推动工业过程的生产智能决策，增强工业装备的自主感知与控制能力。 在工业数字化、智能化转型过程中，OT侧智能化已成为驱动智能制造的核心战场，但仍面临三方面问题： 一是当前工业端侧普遍存在"局部智能"困境，设备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，亟需构建全链路贯通的系统工程方法论。 二是端侧面临"三缺"痛点，即边缘算力缺失制约实时决策场景、多源数据治理缺失导致大量工业数 据价值流失、专用算法模型缺失使得大量场景缺乏适配方案。 三是需求导向的解决方案较为匮乏，市场现有方案呈现两极分化，通用型产品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、成本高等弊端。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。 工业智算通过使用大规模异构算力资源（CPU、GPU、DPU、NPU、FPGA、ASIC等），为工业智能终 端、工业网络智能控制、工业智能边缘计算、工业智能化应用提供所需算力、数据、算法和模型，实现“云- 边-端”一体化融合智能计算。 工业智算特征 一是软硬件协同。将算法与CPU、GPU、 FPGA等计算资源及网络、传感器作为 整体协同设计与优化，结合硬件安全、 软件容错与在线监控实现闭环迭代。ü 二是新型工业网络。支持多模态全量工 业数据感知和计算，通过工业协议自主 可控为工业系统稳定运行提供保障。ü 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机制，构建起 全链路协同体系，为工业从“自动化” 向“智能化”升级提供了可落地的架构 范式。 工业智算更侧重于工业OT侧，与工业生产和设备管理紧密结合，满足高实时性和高可靠性的需求。 Ø 应用领域：工业智算主要服务 于制造业、工业自动化、智能 工厂、物联网等领域，重点解 决生产过程中的数据采集、实 时监控、预测性维护、生产优 化等问题。 Ø 算力需求：工业智算提供高并 发、低延迟的实时计算能力， 能够处理来自现场设备和传感 器的动态数据流。 Ø 技术架构：工业智算架构上更 强调边缘计算与云计算的结合， 确保数据在采集源附近进行即 时处理，以降低延迟，确保生 产连续性与安全性。 工业智算是工业智能“骨架”，基于“云-边-端”协同的分布式计算架构，构建适配工业场景的高效算力 网络，实现智能算力在云侧、边缘侧与端侧之间的按需分配。“云-边-端”一体化涵盖云侧AI、边缘侧AI和端 侧AI，通过算力协同、数据协同、模型协同、经验与知识协同，构建覆盖数据采集、模型迭代、规则沉淀与 经验复用的全链条智能体系，为工业智能提供系统性支撑。 免费下载报告 点击?小程序，搜索：工业智算
