工业大模型行业概念

工业大模型是一种复杂而庞大的系统模型，被广泛应用于工业领域。它是对工业系统的详细描述，包括各种组件、流程、关系和运作方式。工业大模型通常由多个子模型组成，每个子模型代表着工业系统的一个方面或组件，这些子模型之间相互连接，形成一个整体模型，展示了工业系统的全貌。

工业大模型行业上中下游

工业大模型行业已经形成了一条完整的产业链，其中上游、中游和下游各个环节都扮演着至关重要的角色。在产业链的上游，我们主要看到了技术支持环节的构成，这包括了芯片设计、容器引擎、容器编排、云计算基础设施以及AI与大数据计算框架等关键技术。这些技术层面的支持为工业大模型的研发和运行提供了必要的硬件和软件基础，保障了模型的稳定运行与效能提升。产业链的中游则是工业大模型的开发和训练环节，这里汇聚了大量的算法研究、模型开发、训练和优化工作。在这一环节中，大量的数据资源、强大的算力支持以及算法工程师的专业技术都是不可或缺的。通过应用尖端的机器学习算法和数据分析技术，工程师们持续提高工业大模型的性能和预测精确度。而在产业链的下游，我们看到了工业大模型广泛应用的领域，这些领域覆盖广泛，包括金融、医疗、交通、安全监控、游戏、电子商务等多个行业。这些应用领域通过整合工业大模型技术，能够显著提高工作效率、削减成本并且优化用户体验，进而驱动整个行业向更加高效和智能化的方向演进。

工业大模型行业发展历程

工业大模型行业的发展历程与人工智能技术的整体进步和工业领域的实际需求紧密相连，呈现出一段波澜壮阔的演进轨迹。最初，工业大模型的概念孕育于对复杂工业系统模拟和描述的迫切需求中。当时，工业大模型主要依赖于传统的数学建模和仿真技术，用于对工业系统的运行进行初步预测和优化。随着计算机技术的飞速发展，特别是神经网络模型和深度学习技术的突破，工业大模型行业进入了技术积累阶段。在这一阶段，工业大模型开始融合更多的机器学习算法和数据分析技术，从简单的模拟和预测逐步迈向更复杂的优化和决策支持。进入21世纪后，工业大模型的应用范围迅速扩大，涵盖了供应链管理、生产计划、销售预测等多个方面。同时，随着大数据和云计算技术的广泛普及，工业大模型得以处理更大规模的数据，并实现了模型的实时更新和优化，标志着行业进入应用拓展阶段。近年来，工业4.0和智能制造的浪潮席卷全球，工业大模型行业也迎来了智能化与集成化阶段。工业大模型与物联网、自动化控制等先进技术深度融合，实现了工业生产的智能化和集成化。现在，工业大模型不仅能够进行精准的预测和优化，还能够实时控制生产设备的运行状态，显著提升生产效率和产品质量。展望未来，随着人工智能技术的不断进步和工业领域的持续创新，工业大模型行业将继续深化其应用，推动工业领域的数字化转型和智能化升级。未来，工业大模型有望成为工业领域的关键技术之一，为工业生产的智能化、高效化和可持续发展提供强大支撑。

图表：工业大模型行业发展历程

工业大模型行业分类

工业大模型行业是一个广泛而复杂的领域，它可以依据不同的标准进行分类。从应用领域来看，我们可以将其细分为建筑模型、工业模型、航空模型、船舶模型和军事模型等。建筑模型主要关注建筑设计和施工的模拟与优化，确保项目顺利进行；工业模型则涵盖各种工业系统的模拟和预测，如生产线布局和设备优化；航空模型专注于航空器的设计和飞行模拟，为航空领域提供技术支持；船舶模型用于模拟船舶的设计、航行性能等，助力航海事业的进步；军事模型则用于军事战略分析和武器系统模拟，提升国防实力。从制作材料的角度来看，工业大模型又可以分为金属模型、塑料模型和树脂模型等。金属模型坚固耐用，适用于复杂结构的模拟；塑料模型轻便易加工，适合制作精细的模型部件；树脂模型则具有高度的可塑性和灵活性，能够满足各种特殊需求。在制作方式上，工业大模型可分为手工制作模型和机器制造模型。手工制作模型依赖于工匠的精湛技艺和丰富经验，展现出独特的艺术魅力；而机器制造模型则通过自动化机器或设备制作，生产效率高且质量稳定。此外，按销售对象分类，工业大模型可分为B2B市场模型和B2C市场模型。B2B市场模型主要面向企业客户，用于企业间的合作与交易，强调实用性和功能性；而B2C市场模型则针对个人消费者，满足他们对模型玩具或收藏品的需求，注重外观设计和个性化。最后，从模型性质的角度出发，工业大模型还可以分为线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型和概率模型等。这些模型各具特点，适用于不同的工业场景和需求，为工业领域的决策和优化提供了有力支持。

图表：工业大模型行业分类

工业大模型行业产销情况

2021年，中国工业大模型行业的产销情况呈现出令人瞩目的积极增长态势，展现出巨大的市场潜力。该年度，全球AI大模型市场规模自2020年起便持续快速增长，预示着行业正迎来一个爆发期。预计到2023年底，全球大模型市场规模将达到137亿美元，显示出行业的强劲增长势头。与此同时，中国规模以上工业增加值在2021年实现了9.6%的增长，产能利用率高达77.5%，这充分反映了中国工业经济持续恢复发展的良好态势。在技术层面，AI大模型作为人工智能发展的新阶段，在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著突破。随着计算能力的不断提升，大模型的应用范围和效率都得到了显著增强，为工业领域的智能化转型提供了有力支持。在企业参与度方面，国内外龙头企业纷纷加大在大模型领域的投入，展开激烈的竞争，推动技术进步和市场扩张。这些企业的积极参与不仅提升了整个行业的竞争力，也为行业带来了更多的创新和发展机会。政府层面，对人工智能和大数据领域的重视为工业大模型行业的发展提供了政策支持。包括资金投入、税收优惠等一系列措施的实施，为行业的发展创造了良好的环境。在市场需求方面，随着智能化转型的深入推进，各行各业对大模型的需求不断增长。特别是在数据分析、智能制造等领域，大模型的应用需求日益强烈，为行业提供了广阔的市场空间。

工业大模型行业经营情况

在2022年，中国工业大模型行业的经营情况显示出由技术发展、市场需求和竞争环境等多方面因素共同影响的特点。随着深度学习和机器学习等人工智能技术的不断进步，工业大模型的应用场景得以不断拓宽，涵盖了图像识别、语音处理和自然语言理解等多个领域，这进一步推动了相关产品和服务的发展。此外，中国经济的转型升级促使传统产业越来越多地寻求数字化和智能化解决方案，特别是在制造、能源和交通等关键领域，对工业大模型的需求明显增长。同时，中国政府继续大力支持人工智能和大数据领域的发展，通过政策激励为企业发展提供了良好的环境和机遇。然而，市场的潜力也吸引了更多的企业和初创公司进入该领域，加剧了市场竞争。为了保持竞争优势，企业不得不持续提升技术水平和服务质量。与此同时，随着技术的发展和应用需求的增加，对相关人才的需求也在上升，企业需要加强人才培养和引进，以支撑业务的发展需求。

工业大模型行业市场规模

中国工业大模型行业正经历着显著的增长，2022年市场规模预计达到147亿元人民币，且有望在2028年激增至1053.26亿元人民币，这一增长速度超过全球平均水平。首先，企业数量持续增长，目前中国大模型产业的上市公司已有533家，专精特新企业达592家，而国家认定的高新技术企业更是高达8,518家，这些数据不仅反映了行业内企业数量的增加，也标志着企业整体质量的提升。其次，技术创新和应用领域不断扩展。随着技术的迅猛发展，大模型技术在多个领域中的应用案例日益增多，促进了行业应用的多样化和技术本身的深化发展。再者，政策支持与市场环境优化。中国政府对人工智能领域的大力扶持和投资，加上科技企业的积极投入，为人才的培养和技术的创新提供了良好的发展环境，这无疑助推了大模型行业的进一步发展。最后，大模型技术被视为产业革命的引领者，预计将带动数据、算力、多模态多场景、产业效率及用户习惯等五大方面的革命性变革，这对于相关产业的进步和转型具有深远影响。

据智研瞻统计显示，2018年中国工业大模型行业市场规模32.8亿元，2023年中国工业大模型行业市场规模214.30亿元，同比增长45.79%。2018-2023年中国工业大模型行业市场规模如下：

图表：2018-2023年中国工业大模型行业市场规模

工业大模型行业发展前景预测

工业大模型行业前景广阔，潜力巨大。随着人工智能技术的持续进步以及工业创新的不断深化，工业大模型将在未来的工业发展中扮演愈发关键的角色。应用场景的拓展是工业大模型发展的重要方向。数据量的激增和计算能力的提高使得工业大模型能够处理更为复杂和细致的数据，进而在决策支持上发挥重要作用。例如，在智能制造领域，工业大模型的应用可实现生产流程的智能优化，提升效率和产品质量；在供应链管理中，预测市场和库存变化，优化配送路线，以降低运营成本。此外，工业大模型将与物联网、云计算、边缘计算等前沿技术更紧密地结合。这种融合将使模型能实时收集和处理各类设备和传感器的数据，提升预测和决策的准确性与效率。这不仅助力工业数字化转型，也推动了智能化升级的步伐。政策支持和市场需求的双重推动也是工业大模型行业发展的重要动力。各国政府推出政策鼓励AI技术发展，同时企业面对激烈竞争，迫切需要通过技术创新来提升生产效率和降低成本，这些都促进了对工业大模型的需求增长。然而，工业大模型行业的发展同样面临挑战，包括数据安全、模型泛化能力和鲁棒性问题、计算资源及存储限制等。因此，企业在推动工业大模型的应用同时，亟需加强技术研发和人才培养，以提升模型性能和系统稳定性，确保安全可靠地应对未来的发展需求。

据智研瞻预测，2024-2030年中国工业大模型行业市场规模增长率在32%-40%，2030年中国工业大模型行业市场规模1866.63亿元，同比增长32.49%。2024-2030年中国工业大模型行业市场规模预测如下：

图表：2024-2030年中国工业大模型行业市场规模预测

——综述篇——

第1章：工业大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 工业大模型行业界定

1.2.1 工业大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 工业大模型相关专业术语

1.2.3 工业大模型行业监管

1.3 工业大模型产业画像

1.3.1 工业大模型产业链结构梳理

1.3.2 工业大模型产业链生态全景图谱

1.3.3 工业大模型产业链区域热力图

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告研究范围界定

1.4.2 本报告权威数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

第2章：全球工业大模型产业发展现状及趋势

2.1 全球大模型产业发展现状

2.1.1 全球大模型产业发展历程

2.1.2 全球大模型产业发展概况

2.1.3 全球大模型产业主流产品

2.1.4 全球大模型产业市场规模体量

2.2 全球工业大模型发展历程

2.3 全球工业大模型开发模式

2.4.2 直接嫁接基础大模型功能

2.4.3 自研细分领域大模型

2.4 全球工业大模型应用现状

2.4.1 全球工业大模型应用概况

2.4.2 全球工业企业大模型应用进展

1、西门子

2、江森自控

3、松下

2.5 国外工业大模型产业发展经验借鉴

2.6 全球工业大模型产业发展趋势洞悉

第3章：中国工业大模型产业发展现状及痛点

3.1 中国大模型发展现状及趋势分析

3.1.1 中国大模型发展历程

3.1.2 中国已发布大模型数量变化

3.1.3 中国大模型参数规模变化

3.1.4 中国大模型商业模式分析

3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

3.2 中国大模型落地工业领域可行性分析

3.3 中国AI大模型工业应用指数

3.3.1 中国AI大模型工业应用指数体系

3.3.2 中国AI大模型工业应用指数-准确性

3.3.3 中国AI大模型工业应用指数-稳定性

3.4 中国工业大模型发展阶段

3.5 中国工业大模型框架结构

3.5.1 工业大模型应用框架

1、基础设施层

2、边缘侧层

3、工业技术底座层

4、MaaS层

5、工业场景应用层

6、行业层

3.5.2 工业大模型产业框架

1、通用工业大模型

2、专用工业大模型

3.6 中国工业大模型部署方式

3.6.1 私有化部署

3.6.2 行业云部署

3.6.3 公有云部署

3.7 中国工业大模型产品汇总

3.8 中国工业大模型竞争要素及竞争格局

3.8.1 工业大模型竞争要素

3.8.2 工业大模型竞争格局

3.8.3 主要工业大模型厂商竞争力评价

3.9 中国工业大模型市场规模体量

3.10 中国工业大模型发展面临的挑战

第4章：中国工业大模型技术架构及基础能力构建

4.1 完整大模型开发步骤

4.2 大模型基础架构及工程化

4.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型：BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

4.2.2 大模型工程化

1、数据工程（数据处理和回流）

2、模型调优（模型训练与微调）

3、模型交付（模型压缩与测试）

4、服务运营（服务部署与托管）

5、平台支撑能力

4.3 基础大模型底座

4.3.1 NLP大模型

4.3.2 CV大模型

4.3.3 多模态大模型

4.3.4 科学大模型

4.4 大模型标准化

4.4.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

4.4.2 行业大模型标准体系

4.5 工业大模型构建路线图

4.5.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

4.5.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

4.5.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

4.6 工业大模型典型技术架构

4.7 工业大模型核心技术能力

4.7.1 工业知识问答

4.7.2 工业代码生成

4.7.3 工业插件整合

4.8 工业大模型基础能力构建概述

4.9 工业大模型基础能力构建之“算力”

4.9.1 大模型的算力需求分析

4.9.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

4.9.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

4.9.4 工业大模型算力部署路径

4.10 工业大模型基础能力构建之“数据”

4.10.1 数据处理与服务概述

4.10.2 国内外主要大预言模型数据集

4.10.3 数据API

4.10.4 训练数据开发

4.10.5 推理数据开发

4.10.6 数据维护

4.10.7 工业大模型对数据的要求分析

4.11 工业大模型基础能力构建之“AI基础软件”

4.11.1 AI基础软件概述

4.11.2 AI基础软件市场概况

4.11.3 AI基础软件竞争格局

4.11.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

（1）模型训练平台

（2）模型部署平台

（3）模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

第5章：中国工业大模型应用场景分析

5.1 工业大模型行业应用场景分布

5.2 工业大模型应用场景：工业设计

5.2.1 工业设计概述

5.2.2 工业设计领域大模型应用优势分析

5.2.3 工业设计领域大模型应用案例分析

5.3 工业大模型应用场景：生产管理

5.3.1 生产管理概述

5.3.2 生产管理领域大模型应用优势分析

5.3.3 生产管理领域大模型应用案例分析

5.4 工业大模型应用场景：质量管理

5.4.1 质量管理概述

5.4.2 质量管理领域大模型应用优势分析

5.4.3 质量管理领域大模型应用案例分析

5.5 工业大模型应用场景：能源管理

5.5.1 能源管理概述

5.5.2 能源管理领域大模型应用优势分析

5.5.3 能源管理领域大模型应用案例分析

5.6 工业大模型应用场景：安全管理

5.6.1 安全管理概述

5.6.2 安全管理领域大模型应用优势分析

5.6.3 安全管理领域大模型应用案例分析

5.7 工业大模型应用场景：其他

5.8 工业大模型应用场景战略地位分析

第6章：中国工业大模型应用业态市场分析

6.1 工业大模型应用业态分布

6.1.1 工业大模型对工业的赋能作用

6.1.2 工业大模型应用业态汇总

6.2 工业大模型应用业态：石化

6.2.1 石化行业工业大模型应用概述

6.2.2 石化行业工业大模型应用实践

6.2.3 石化行业工业大模型应用潜力

6.3 工业大模型应用业态：能源

6.3.1 能源行业工业大模型应用概述

6.3.2 能源行业工业大模型应用实践

6.3.3 能源行业工业大模型应用潜力

6.4 工业大模型应用业态：电力

6.4.1 电力行业工业大模型应用概述

6.4.2 电力行业工业大模型应用实践

6.4.3 电力行业工业大模型应用潜力

6.5 工业大模型应用业态：其他

6.5.1 电子

6.5.2 建筑

6.5.3 钢铁

6.5.4 纺织

6.6 工业大模型应用业态市场战略地位分析

第7章：全球及中国工业大模型企业案例解析

7.1 全球及中国工业大模型企业梳理与对比

7.2 全球工业大模型产业企业案例分析（不分先后，可指定）

7.2.1 OpenAI-DALL-E

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.2.2 谷歌-Gemini

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3 中国工业大模型产业企业案例分析（不分先后，可指定）

7.3.1 中工互联-智工·工业大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.2 思谋科技-IndustryGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.3 卡奥斯-工业大模型COSMO-GPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.4 科大讯飞-羚羊工业大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.5 华为-盘古矿山大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.6 创新奇智-“奇智孔明”工业大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.7 智昌集团-AI蜂脑大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.8 阿里-通义大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.9 百度智能云-千帆大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.10 京东-言犀大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

——展望篇——

第8章：中国工业大模型产业政策环境洞察&发展潜力

8.1 工业大模型产业政策环境洞悉

8.1.1 国家层面工业大模型产业政策汇总

8.1.2 国家层面工业大模型产业发展规划

8.1.3 国家重点政策/规划对工业大模型产业的影响

8.2 工业大模型产业PEST分析图

8.3 工业大模型产业SWOT分析

8.4 工业大模型产业发展潜力评估

8.5 工业大模型产业未来关键增长点

8.6 工业大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

8.7 工业大模型产业发展趋势洞悉

8.7.1 整体发展趋势

8.7.2 监管规范趋势

8.7.3 技术创新趋势

8.7.4 细分市场趋势

8.7.5 市场竞争趋势

第9章：中国工业大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 工业大模型产业投资风险预警

9.1.1 风险预警

9.1.2 风险应对

9.2 工业大模型产业投资机会分析

9.2.1 工业大模型产业链薄弱环节投资机会

9.2.2 工业大模型产业细分领域投资机会

9.2.3 工业大模型产业区域市场投资机会

9.2.4 工业大模型产业空白点投资机会

9.3 工业大模型产业投资价值评估

9.4 工业大模型产业投资策略建议

9.5 工业大模型产业可持续发展建议