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在当下高度信息化的社会背景下，精准的数据分析与深入的行业研究已成为企业战略规划、市场拓展以及投资决策不可或缺的指南针。智研咨询研究团队经过长期的市场调研与数据分析，重磅推出《2025-2031年中国工业大模型行业市场竞争态势及发展前景研判报告》，以期为业界提供一份高质量、专业化的行业分析。
本研究报告基于智研团队对行业的深刻理解与精准把握，通过采集全球范围内的行业数据，运用先进的数据分析模型，对行业的过去、现在与未来进行了全面、系统的剖析。深入挖掘了各个细分市场的运行规律，对市场容量、增长速度、竞争格局以及盈利模式等关键指标进行了详尽的量化分析与质性解读。
报告内容不仅涵盖了宏观经济的走势分析、产业政策的深度解读，还包括了买方行为的细致刻画、技术创新的趋势预测。我们综合运用了定量分析与定性访谈等多种研究方法，力求在确保数据精确性的同时，也能捕捉到市场动态中的微妙变化。
此外，我们还特别关注了全球范围内的行业领先企业，通过对比分析它们的经营策略、市场布局以及创新能力，为业界读者提供了宝贵的行业洞察与经营启示。
作为业内知名的研究机构，智研研究团队深知高质量的研究报告对于企业决策的重要性。因此，在编撰本报告的过程中，我们始终坚持科学、严谨的研究态度，力求通过详实的数据、深入的分析以及研判性的观点，为读者提供一份真正有价值的行业指南。
工业大模型是指大模型为赋能工业应用所产生的产业新形态。近几年来，国内外厂商基于工业AI模型的内部赋能，商业化落地正在不断推进。据不完全统计，目前已有的工业大模型包括有羚羊工业大模型、华为盘古、新华三百业灵犀、网易工业大模型、依科力工业大模型、安恒信息恒脑、达观数据曹植、西北工业大学秦岭翱翔等，且工业大模型应用场景已渗透至外观设计、工业代码生成、知识管理与问答助手等各个细分领域，持续助力工业发展。数据显示，2024年我国人工智能在制造业应用的市场规模已从2018年的8亿元增长至87亿元，根据市场预测，2025年国内制造业人工智能应用市场规模有望增至140亿元以上。
工业大模型行业产业链上游为基础支撑层，主要提供工业大模型研发所需的基础设施和技术支持，包括AI芯片、服务器等硬件，云服务等软件，以及生产数据、设备日志、工艺参数等数据资源。产业链中游为工业大模型研发与优化层，即由企业基于上游资源进行工业大模型的开发、训练与优化，代表企业有华为、中控技术、创新奇智、科大讯飞等。产业链下游为工业大模型应用落地层，主要包括汽车、家电、机器人等制造业，以及能源管理、环境监测、物流供应等工业大模型新兴应用领域。
基于大模型技术，工业领域AI应用已渗透至产品设计、生产制造、数据管理等多个环节，华为、中控技术、创新奇智、科大讯飞、羚羊等企业纷纷推出自己的工业大模型产品，并在多个领域展开了激烈的竞争。例如，2023年6月初，中工互联发布中国工业领域第一款大模型产品——智工·工业大模型，已经在汽车制造、电力、能源等多个行业实现了产品落地和应用；2024年6月21日，在华为开发者大会2024（HDC2024）上，华为正式发布盘古大模型5.0版本，可基于华为领先的AI、云计算、大数据等ICT能力，结合自身在制造领域质量管控优秀实践经验，为汽车、烟草、电子等制造行业客户打造工业AI视觉质检平台，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续提质降本增效。
此外，卡奥斯推出了工业大模型COSMO-GPT，目前已成功落地工业指标优化、工业信息生成、工业问答等多个应用场景；在讯飞星火认知大模型技术底座的支撑下，羚羊也结合工业场景实际需求，打造了羚羊工业大模型，目前已服务多家企业。除了上述几家企业外，还有许多企业根据自身的技术积累和市场需求，研发出了各具特色的工业大模型产品。这些产品的推出不仅丰富了工业大模型的生态体系，也为工业智能化的发展注入了新的活力。
我们坚信，《2025-2031年中国工业大模型行业市场竞争态势及发展前景研判报告》将成为您洞悉市场动态、把握行业趋势的重要工具。无论您是企业决策者、市场分析师还是相关主管部门，本报告都将为您提供宝贵的信息支持与决策依据，助力您在复杂多变的市场环境中稳健前行。
【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
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
1.4 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
第2章中国工业大模型产业发展现状及痛点
2.1 中国大模型发展现状及趋势分析
2.1.1 中国大模型发展历程
2.1.2 中国已发布大模型数量变化
2.1.3 中国大模型参数规模变化
2.1.4 中国大模型商业模式分析
2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
2.2 中国大模型落地工业领域可行性分析
2.3 中国AI大模型工业应用指数
2.3.1 中国AI大模型工业应用指数体系
2.3.2 中国AI大模型工业应用指数-准确性
2.3.3 中国AI大模型工业应用指数-稳定性
2.4 中国工业大模型发展阶段
2.5 中国工业大模型框架结构
2.5.1 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
2.5.2 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
2.6 中国工业大模型部署方式
2.6.1 私有化部署
2.6.2 行业云部署
2.6.3 公有云部署
2.7 中国工业大模型产品汇总
2.8 中国工业大模型竞争要素及竞争格局
2.8.1 工业大模型竞争要素
2.8.2 工业大模型竞争格局
2.8.3 主要工业大模型厂商竞争力评价
2.9 中国工业大模型市场规模体量
2.10 中国工业大模型发展面临的挑战
第3章中国工业大模型技术架构及基础能力构建
3.1 完整大模型开发步骤
3.2 大模型基础架构及工程化
3.2.1 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
3.2.2 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
3.3 基础大模型底座
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模态大模型
3.3.4 科学大模型
3.4 大模型标准化
3.4.1 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
3.4.2 行业大模型标准体系
3.5 工业大模型构建路线图
3.5.1 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
3.5.2 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
3.5.3 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
3.6 工业大模型典型技术架构
3.7 工业大模型核心技术能力
3.7.1 工业知识问答
3.7.2 工业代码生成
3.7.3 工业插件整合
3.8 工业大模型基础能力构建概述
3.9 工业大模型基础能力构建之“算力”
3.9.1 大模型的算力需求分析
3.9.2 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
3.9.3 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
3.9.4 工业大模型算力部署路径
3.10 工业大模型基础能力构建之“数据”
3.10.1 数据处理与服务概述
3.10.2 国内外主要大预言模型数据集
3.10.3 数据API
3.10.4 训练数据开发
3.10.5 推理数据开发
3.10.6 数据维护
3.10.7 工业大模型对数据的要求分析
3.11 工业大模型基础能力构建之“AI基础软件”
3.11.1 AI基础软件概述
3.11.2 AI基础软件市场概况
3.11.3 AI基础软件竞争格局
3.11.4 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4章中国工业大模型应用场景分析
4.1 工业大模型行业应用场景分布
4.2 工业大模型应用场景：工业设计
4.2.1 工业设计概述
4.2.2 工业设计领域大模型应用优势分析
4.2.3 工业设计领域大模型应用案例分析
4.3 工业大模型应用场景：生产管理
4.3.1 生产管理概述
4.3.2 生产管理领域大模型应用优势分析
4.3.3 生产管理领域大模型应用案例分析
4.4 工业大模型应用场景：质量管理
4.4.1 质量管理概述
4.4.2 质量管理领域大模型应用优势分析
4.4.3 质量管理领域大模型应用案例分析
4.5 工业大模型应用场景：能源管理
4.5.1 能源管理概述
4.5.2 能源管理领域大模型应用优势分析
4.5.3 能源管理领域大模型应用案例分析
4.6 工业大模型应用场景：安全管理
4.6.1 安全管理概述
4.6.2 安全管理领域大模型应用优势分析
4.6.3 安全管理领域大模型应用案例分析
4.7 工业大模型应用场景：其他
4.8 工业大模型应用场景战略地位分析
第5章中国工业大模型应用业态市场分析
5.1 工业大模型应用业态分布
5.1.1 工业大模型对工业的赋能作用
5.1.2 工业大模型应用业态汇总
5.2 工业大模型应用业态：石化
5.2.1 石化行业工业大模型应用概述
5.2.2 石化行业工业大模型应用实践
5.2.3 石化行业工业大模型应用潜力
5.3 工业大模型应用业态：能源
5.3.1 能源行业工业大模型应用概述
5.3.2 能源行业工业大模型应用实践
5.3.3 能源行业工业大模型应用潜力
5.4 工业大模型应用业态：电力
5.4.1 电力行业工业大模型应用概述
5.4.2 电力行业工业大模型应用实践
5.4.3 电力行业工业大模型应用潜力
5.5 工业大模型应用业态：其他
5.5.1 电子
5.5.2 建筑
5.5.3 钢铁
5.5.4 纺织
5.6 工业大模型应用业态市场战略地位分析
第6章中国工业大模型企业案例解析
6.1 中国工业大模型企业梳理与对比
6.2 中国工业大模型产业企业案例分析
6.2.1 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
6.2.2 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
6.2.3 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
6.2.4 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
6.2.5 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
6.2.6 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
6.2.7 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
6.2.8 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
6.2.9 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
6.2.10 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
第7章中国工业大模型产业政策环境洞察&发展潜力
7.1 工业大模型产业政策环境洞悉
7.1.1 国家层面工业大模型产业政策汇总
7.1.2 国家层面工业大模型产业发展规划
7.1.3 国家重点政策/规划对工业大模型产业的影响
7.2 工业大模型产业PEST分析图
7.3 工业大模型产业SWOT分析
7.4 工业大模型产业发展潜力评估
7.5 工业大模型产业未来关键增长点
7.6 工业大模型产业发展前景预测
7.7 工业大模型产业发展趋势洞悉
7.7.1 整体发展趋势
7.7.2 监管规范趋势
7.7.3 技术创新趋势
7.7.4 细分市场趋势
7.7.5 市场竞争趋势
第8章中国工业大模型产业投资战略规划策略及建议
8.1 工业大模型产业投资风险预警
8.1.1 风险预警
8.1.2 风险应对
8.2 工业大模型产业投资机会分析
8.2.1 工业大模型产业链薄弱环节投资机会
8.2.2 工业大模型产业细分领域投资机会
8.2.3 工业大模型产业区域市场投资机会
8.2.4 工业大模型产业空白点投资机会
8.3 工业大模型产业投资价值评估
8.4 工业大模型产业投资策略建议
8.5 工业大模型产业可持续发展建议
图表目录
图表1：大模型的特征
图表2：本报告研究领域所处行业
图表3：工业大模型的定义
图表4：工业大模型的特征
图表5：工业大模型专业术语
图表6：工业大模型行业监管
图表7：工业大模型产业链结构梳理
图表8：工业大模型产业链生态全景图谱
图表9：工业大模型产业链区域热力图
图表10：本报告研究范围界定
图表11：本报告权威数据来源
图表12：本报告研究方法及统计标准
图表13：中国大模型发展历程
图表14：中国已发布大模型数量变化
图表15：中国大模型参数规模变化
图表16：中国大模型商业模式分析
图表17：中国大模型发展趋势洞悉
图表18：中国大模型落地工业领域可行性分析
图表19：中国AI大模型工业应用指数
图表20：中国工业大模型市场竞争格局
图表21：中国主要工业大模型厂商竞争力评价
图表22：中国工业大模型市场规模体量
图表23：中国工业大模型发展面临的挑战
图表24：大模型技术路线及算法架构
图表25：大模型工程化
图表26：数据工程（数据处理和回流）
图表27：模型调优（模型训练与微调）
图表28：模型交付（模型压缩与测试）
图表29：服务运营（服务部署与托管）
图表30：平台支撑能力
更多图表见正文……
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。本报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。
◆ 本报告所载的资料、意见及推测仅反映智研咨询于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，智研咨询可发表与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。智研咨询均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，智研咨询对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。
01
智研咨询成立于2008年，具有15年产业咨询经验
02
智研咨询总部位于北京，具有得天独厚的专家资源和区位优势
03
智研咨询目前累计服务客户上万家，客户覆盖全球，得到客户一致好评
04
智研咨询不仅仅提供精品行研报告，还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务
05
智研咨询精益求精地完善研究方法，用专业和科学的研究模型和调研方法，不断追求数据和观点的客观准确
06
智研咨询不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源，践行用信息驱动产业发展的公司使命
07
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库
08
智研咨询观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载，具有广泛的品牌知名度
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
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