根据中国工业互联网研究院最新发布的《工业智算发展研究报告》,一场围绕“算力”的底层变革正在发生。报告中显示,2025年全国智能算力规模预计达1037.3EFLOPS,2028年有望突破 2781.9EFLOPS。而这其中,2025—2028年超35%的算力将直接服务于工业领域。
长期以来,工业智能化面临着一个尴尬的困境——“局部智能”。许多工厂虽然布置了智能摄像头或机械臂,但由于缺乏覆盖数据感知、传输与处理的体系化架构,导致设备之间各自为政,形成了无数“智能孤岛”。
此外,工业端侧还存在显著的“三缺”痛点:边缘算力缺失制约实时决策、多源数据治理缺失导致价值流失、专用算法模型缺失使得方案难以适配具体场景。
工业智算的出现, 恰好破解了这些痛点 。它通过大规模异构算力资源(如CPU、GPU、NPU等),构建起 “云 - 边 - 端” 一体化协同的架构,为工业生产打造了一套完整的 “骨架”:端侧负责实时数据感知,边缘侧实现毫秒级决策响应,云侧承担大规模模型训练与全局优化。以前需要上传云端分析的异常数据,现在在机器身旁就能瞬间完成判断,决策权的前移,让工业生产从 “机械执行” 真正迈向 “智能协作”。
在工业智算的全球赛道上,美国与欧盟展现出截然不同的发展路径。
美国走的是“技术霸权”路线:凭借占据全球 68.9% 的 AI 算力份额,行业巨头通过垂直整合,掌控了从芯片设计到软件服务的全产业链。他们追求 “极限性能至上”,痴迷于更大规模的算力集群、更颠覆性的芯片架构, 目标直指通用人工智能的制高点。
欧盟选择“精准可持续” 的路线:欧盟则更倾向于分布式协同,侧重为中小企业提供精准服务。他们优先发展RISC-V生态、神经拟态芯片,并在合规与绿色算力(PUE<1.3)上建立核心竞争优势, 核心是保障产业安全与可持续发展。
中国工业智算的驱动力极为强劲,正处于规模与质量双升的窗口期。
一方面,是工业数据洪流的倒逼。2024年我国工业大数据市场规模已突破1200亿元,预计2025年将攀升至1600亿元; 高质量工业数据集累计超3.5万个,总体量超 400PB,覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。
另一方面,当改造从财务、管理系统向核心生产线深入时,在边缘侧进行实时智能决策就成了刚需。根据报告,2024 年下半年,面向工业场景的生成式 AI 基础设施服务市场同比增长 165.2%,规模达 87.4 亿元,工业企业正加速将生成式 AI 应用于自动化内容生成、智能辅助决策和数字孪生建模等关键环节。
市场需求的爆发式增长,也同步拉动国产供应链快速成长。在供应链侧,国产AI芯片在工业智算中的占比已达42%,液冷服务器渗透率提升至64%,单机算力已提升至PF级,一个自主可控、协同发展的工业智算产业生态圈,正在艰难但有力地成型。
在行业应用层面,工业智算已在多个重点领域释放核心价值:汽车制造行业借助智能算力提升生产线柔性与质检精度;航空航天领域实现从研发设计到在轨管理的全流程赋能;能源行业通过多维度数据融合,实现电力负荷超短期精准预测,优化分布式能源的并网调度;电子制造行业能快速识别 PCB 板、芯片封装中的细微缺陷。
根据报告预测,未来工业智算将呈现四大核心趋势,2026-2027 年将成为 “技术融合爆发 + 生态协同突围” 的关键窗口期。
算力网络从分散布局迈向毫秒级全域协同:城域毫秒用算将规模化落地,算网一体服务普及,算力使用门槛降低60%,满足工业场景对低时延、高可靠算力的需求。
“超级大脑”正在车间里成型:工业智能体将成为产业升级的“超级大脑”,未来工厂将实现自主感知、决策与执行的全流程闭环。
国产生态从单点突围走向协同作战:联盟化发展成为主流,我国工业智算将实现国产化替代从“单点替代”到“全域替代”的跨越,同时,标准体系加速完善,工业数据分类分级、接口协议等标准逐步统一,为生态协同与全域替代提供支撑。
场景渗透从重点行业走向全产业纵深:工业智算的行业将向纺织、轻工、农业等传统行业延伸,场景纵深从单一环节的智能化升级向复杂场景的全流程赋能拓展,在能耗优化、安全管控等核心领域的价值释放也将更加显著。
当算力真正融入工业的脉搏,未来的工厂将不再是冷冰冰的机器阵列,而是像一个有感知、能思考、可协同的有机体,工业智算就是为这个有机体注入的 “智慧血液”。
*以上内容及数据来源于中国工业互联网研究院发布的《工业智算发展研究报告》
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