完整报告获取:三个皮匠报告
2026年1月8日,中国工业互联网研究院发布了长达35页的《工业智算发展研究报告(2025年)》。这份报告系统梳理了工业智算的内涵、国内外发展现状、我国面临的机遇挑战及未来趋势,核心观点直指:工业智算正成为驱动新型工业化、发展新质生产力的关键“骨架”,但前路仍面临核心技术自主、生态协同、应用渗透等多重挑战。
1️⃣ 市场现状:狂奔的算力,爆发的数据
- 市场规模蹭蹭涨:我国工业智算市场高速增长,2025年智算规模预计达1037.3 EFLOPS(百亿亿次浮点运算/秒),到2028年有望突破2781.9 EFLOPS,其中工业领域占比将长期保持在35%以上。
- 数据燃料大爆炸:工业设备连接数超1亿台,标识解析注册量破6500亿,催生了超3.5万个高质量工业数据集。海量数据为AI模型训练提供了“粮草”,也直接拉动了算力需求。
- 需求从“云端”走向“车间”:企业的数字化转型正从IT系统深入OT(运营技术)侧的生产一线,边缘智能、实时控制等场景成为算力需求的新增长点。
2️⃣ 核心重点:国产替代加速,但“卡脖子”还在 ️
- 硬件在突围,但差距明显:华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片加速迭代,上游硬件国产化率已达42%。液冷、高效电源等配套技术也全球领先。但!高端训练芯片(如GPU)仍严重依赖进口,单芯片性能和生态成熟度与国际巨头差距不小,直接导致大模型训练成本居高不下。
- 应用在落地,但“水土不服”:工业智算已在汽车制造(如广汽)、电子质检(如感图科技)、能源调度(如甘肃风电)等领域取得亮眼成效。但!工业大模型普遍存在“小样本学习难”、“跨场景迁移慢”的问题,面对制造业千差万别的场景,适配成本高、周期长。
- 生态在搭建,但还是“各玩各的”:国家推动算力网络建设,打造“东数西算”格局,城域“毫秒用算”也在打通“最后一公里”。但!工业数据标准不统一,中小企业面临“不会转、不敢转”的困境,产业链协同依然碎片化。
3️⃣ 未来趋势:从单点应用到全域智能
报告描绘了五大趋势,简单说就是:
- 算力像水电一样随处可得:“国家-城域-边缘”三级算力网络形成,算力调度更智能、更绿色。
- AI从“工具”升级为“超级大脑”:工业智能体将能自主决策,贯穿研发、生产、运维全流程。
- 技术“软硬兼施”突破封锁:通过Chiplet、存算一体等“硬创新”和MoE架构、联邦学习等“软优化”,绕开或突破高端芯片依赖。
- 国产阵营从“单干”到“团战”:企业、科研机构、政府抱团,共建标准、共享数据、共创生态。
- 应用从“大厂炫技”到“普惠全行业”:从汽车、电子等优势行业,向纺织、建材等传统行业深度渗透,让更多中小企业用得起、用得好。
总结与启示
这份报告描绘了一幅机遇与挑战并存的工业智算蓝图。它清楚地告诉我们:工业智算已不是“未来时”,而是进行时,是中国制造业智能化升级不可或缺的基础设施。 我国在算力基建、场景应用和部分硬件上已形成局部优势,但最大的“阿喀琉斯之踵”仍是高端核心芯片的自主可控以及跨行业协同的产业生态。
未来的竞争,不再是单一产品或技术的比拼,而是国家算力体系、产业生态协同能力和场景落地深度的综合较量。报告给出的路径很清晰:短期靠架构创新和场景牵引“绕道超车”,长期必须啃下核心技术“硬骨头”,同时通过政策引导和生态共建,降低广大中小企业的转型门槛。这不仅是技术战,更是一场关乎中国制造业全球竞争力的生态战和持久战。
工业智算能否真正成为中国智造的坚实“骨架”,取决于我们能否将眼前的火热势头,转化为可持续的、自主的、普惠的产业实力。时间窗口正在收窄,行动刻不容缓。
报告节选
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