工业智算发展研究报告

工业智算发展研究报告中国工业互联网研究院 2026年1月中国工业互联网研究院目录Contents第二章美欧工业智算发展情况第一章工业智算发展内涵第三章我国工业智算发展情况第四章工业智算未来发展趋势中国工业互联网研究院站在第四次工业革命的历史时间节点智能化中国工业互联网研究院工业智能是工业数字化、智能化的重要载体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。“工业智算+数据智能基座+智能模型”三位一体服务框架赋能赋能“云-网-边-端”一体化协同全域智能打破传统工业端侧智能化瓶颈，助力企业实现从单点智能到全局协同的跨越。智能模型数据智能基座工业智算中国工业互联网研究院工业智能面临三大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。局部智能三缺痛点供给失衡在工业数字化、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：中国工业互联网研究院工业智算定义智能机器人采集终端感知终端智能控制器产线/车间网络工业边缘算力边缘一体机边缘网关边缘服务器.......工厂/园区网络工业云端算力工业云平台工业智算中心工业算力管控平台..........云边精密协同边端精密协同工业网络工业网络工业智能终端ü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。工业智算特征中国工业互联网研究院工业智算与智算的边界区分5G CPE5G 工业网关数据采集器工业总线/以太网/PON/无线SCADA公共互联网/VPN/专线/5G工厂专用5G基站企业公有云设备预测性维护智能排产等企业私有云云化工业控制器智能应用工业自动化平台PLMSCMCRMTMS加工单元工业机器人数控机床装配单元质检单元仓储单元执行器传感器智能控制器PLCHMIDCSMESERPMOMEMSCAXL6：生态L5：企业L4：工厂L3：车间L2：产线L1：平台化设计智能化生产网络化协同个性化定制服务化延伸数字化管理面向产业集群的工业互联网平台面向产业链的工业互联网平台供应链协同设计协同产销协同集中采购共性应用资源共享供应链协同C2M产业检测产业金融产品溯源供需对接IT技术OT技术融合设备单元智能感知智能终端、智能传感器智能控制云化PLC、SCADA智能优化过程控制优化预测性维护、智能排产智能排产产线柔性配置、人机协同、数智精益产业协同双链协同与安全资源共享经营决策企业经营计划智能营销决策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。工业智算建设模式重资产基础设施复用+场景化软硬件按需配套中国工业互联网研究院工业智算定位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。中国工业互联网研究院目录Contents第二章美欧工业智算发展情况第一章工业智算发展内涵第三章我国工业智算发展情况第四章工业智算未来发展趋势中国工业互联网研究院美欧工业智算发展情况• 在通用智算基础设施方面，根据Plotset数据显示，截至2025年8月，美国在全球AI算力中占据68.9%的份额，中国以14.5%位列第二，欧洲与日本则分别占6.1%和1.2%.• 美国加强供应链自主可控，意图巩固其全球人工智能领导地位。• 欧洲战略路径是通过大规模人工智能产业投资打造全欧共享的“AI基座”，弥合各成员国差距，为工业智算产业铺路。美欧持续加码算力基础设施布局• 美国垂直整合，寡头主导。在工业智算产业链方面，美国市场体现出显著的垂直整合模式，由几家行业巨头企业主导，形成了以寡头垄断为特征的竞争态势。寡头企业不仅控制着产业链的上游关键技术和核心部件，还向下延伸至下游的应用和服务领域，实现了从研发、生产到销售的全流程控制，在市场定价、技术标准和产业趋势等方面拥有显著的影响力。• 欧盟分布式协同，主权优先。欧盟通过区域合作和跨国协作，共同推动技术的研发和应用，利用各成员国的优势资源，实现互补和协同创新。同时，欧盟成员国坚持各自的国家主权，在工业智算的发展中保持独立决策权，并在产业链的各个环节中发挥核心作用。• 美国“暴力算力+架构创新”，追求极限性能。算力方面，信奉Scaling Law；芯片与架构方面，存算一体/近存计算专利年均增40%；MoE架构（GPT-5.1）使推理成本降低60%。软件与模型方面，闭源大模型+SaaS变现（如OpenAI），智能体推理提升复杂任务精度。能源与能效方面，算力中心“表后供电”（自备燃气/核电）谷歌海水冷却、微软液冷使PUE<1.2。• 欧盟“能效优先+合规适配”，强化场景落地。算力网络方面，EuroHPC统筹13座AI工厂，分布式算力覆盖制造/能源/医疗，JUPITER等超算支撑大模型训练；边缘计算节点同比增75%，适配工业实时控制。芯片与架构方面，RISC-V生态加速，英飞凌/ST推进异构计算与近内存计算；神经拟态芯片（如Br