工业大模型：大模型赋能，智启工业未来 头豹词条报告系列

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Leadleo.com 工业大模型：大模型赋能，智启工业未来 头豹词条 报告系列 版权有问题？点此投诉 行业： 信息传输、软件和信息技术服务业 信息科技 罗雅菲 · 头豹分析师 2024-09-13 未经平台授权，禁止转载 行业定义 工业大模型是以智能制造和 工业4.0为背景，通过大模… 行业分类 按照工业大模型的模型形 态、技术特征的分类方式… 行业特征 工业大模型行业的特征包 括：1、准入门槛高，需要… 发展历程 工业大模型行业 目前已达到 3个阶段 产业链分析 上游分析 中游分析 下游分析 行业规模 工业大模型行业规模 暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业大模型行业 相关政策 6篇 竞争格局 数据图表 摘要 工业大模型依托智能制造和工业4.0，通过大模型训练与小模型优化，形成多形态智能产品，解决工业问题。其发 展面临数据质量、模型复杂度等挑战，且高度依赖资本与产业合作。多种商业模式并存，满足个性化需求。市场 集中度高，由少数头部企业主导。市场规模快速增长，受AI企业增长、政策推动及技术进步影响。未来，技术进 步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看，工业大模型还存在面临诸多挑 战，包括工业数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、应用场景受限以及成本和技术壁垒。 [1] 1：http://kns-cnki-ne… 2：https://www.sohu.… 3：中国知网、搜狐网 行业分类[2] 罗 工业大模型行业基于模型形态的分类 工业大模型行业基于技术特征的分类 按照工业大模型的模型形态、技术特征的分类方式，工业大模型行业可以分为如下类别： 工业大模型 分类 通用大模型 以理解并管理通用工业知识为目的，提供基础性的工业 知识和能力支持。代表产品包括：ChatGPT （OpenAI）、星火大模型（科大讯飞）等 行业大模型 以特定工业垂直的行业为对象，贴近该行业的特殊需 求，提供个性化及专业化的解决方案。代表产品有： 3D打印GPT（Authentise）、盘古大模型（华为）等 场景大模型 以工业发展中特定的细分场景为对象，利用精细化建模 和分析实现对某一场景的深入理解和优化。代表产品包 括：西门子与微软合作基于GPT开发代码生成工具、 C3等 工业大模型 分类 语言大模型 以提升问题处理效率为主，应用于工业问答交互和内容 生成。代表产品包括：C3、BACANCY等 专业任务大模 型 以增强研发模式创新能力以及降低创新成本与时间为目 的，面向药物研发和工业设计。代表产品包括： DeepMind、ESMFold模型（Meta）、盘古药物分 子大模型（华为）等。 多模态大模型 以提升复杂识别的精度和增强复杂任务执行能力为目 的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析。 代表产品包括：RT-2基于视觉-动作-语言大模型（谷 歌）等 视觉大模型 以降低研发成本和门槛，增强单个模型的能力为目的， 实现单模型多视觉任务多场景赋能。代表产品包括：电 力大模型（国家电网）等 [2] 1：https://www.sohu.… 2：搜狐网、《工业大模型… 行业特征[3] 工业大模型行业的特征包括：1、准入门槛高，需要大量资本储备；2、高度依赖上中下产业之间的合作； 3、多种商业模式共存，满足不同客户个性化需求；4、市场集中度高。 1 准入门槛高，需要大量资本储备 工业大模型的核心技术包括深度学习、自然语言处理、大数据分析等，这些技术不仅需要强大的算法设计 能力，还需要大量的数据和计算资源来支持模型的训练和优化，这通常意味着高昂的硬件成本，包括高性 能计算设备、大规模存储系统和能效优化的数据中心。此外，企业还需要不断投入资金进行技术升级和数 据获取，以维持竞争力。从数据上看，高技术制造业的研究与试验发展（R&D）经费投入强度为2.91%， 在规模以上工业企业中，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的行业大类占全部规模以上工业企 业研究与试验发展（R&D）经费的比重为63.2%。由此可见，工业大模型行业技术壁垒的高度，以及对技 术创新的强烈需求，在这一要求下，行业的准入门槛逐渐提高。 2 高度依赖上中下产业之间的合作 工业大模型的发展不仅依赖于单一企业的技术能力，还需要依靠与上下游企业、科研机构、以及行业联盟 的合作，通过构建开放平台和广泛的合作网络，整合资源，扩大应用场景，形成强大的市场竞争力。科大 讯飞与奇瑞、蔚来、广汽、一汽等国内汽车品牌以及国际品牌大众合作，在汽车领域应用其星火大模型技 术，并成功应用于海尔、美的集团、海信集团和TCL集团的家电领域，还与优必选、傅利叶智能、宇树科 技、朴津智能等机器人企业合作，赋能近400家机器人企业。 3 多种商业模式共存，满足不同客户个性化需求 工业大模型主要以订阅服务付费、购买软件许可证、提供工业大模型服务与技术支持，建立开放平台的方 式来进行盈利。主要面向：大型制造企业、能源公司和汽车制造商等；中小企业，尤其是在特定细分市场 （如电子产品组装、精密仪器）中的企业；高校科研机构等。2023年，工业大模型在制造业的应用市场份 额占据了52%，在能源行业为22%，汽车制造为15%。这些行业对大模型的需求主要来自于其对复杂数据 处理和实时分析的需求。 4 市场集中度高 由于工业大模型行业的高技术门槛和资本密集型特性，市场上往往由少数几家技术领先的头部企业占据主 要份额，例如，阿里云、华为云、科大讯飞等，这些企业能够凭借其技术优势和资金实力在市场中保持主 导地位。与此同时，中小企业则通过在特定细分市场或技术领域的专注来避免与头部企业的直接竞争，寻 找市场突破口。 [3] 1：https://www.geek… 2：天风证券、商汤科技、… 发展历程[4] 工业大模型随着大模型的发展以及大模型在工业领域的应用，可以分为三个阶段。第一阶段：萌芽期 （2022年11月-2023年2月）在这一阶段，OpenAI首次推出的ChatGPT为大模型的发展奠定基础，标志着人工 智能的大模型时代已经到来。第二阶段：启动期（2023年3月-2023年12月）在这一阶段，国内外企业包括 OpenAI、Google、百度等不断推出并更新大模型产品。第三阶段：高速发展期（2023年6月-至今）这一阶段 大模型逐步应用于工业领域并且获得了广泛的认可，推出大模型产品的企业不断优化大模型在工业中的应用。 萌芽期 2022-11~2023-02 2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT，标志着大模型时代已经到来，人工智能迈向通用大模型AGI 阶段 大模型开启了人工智能的新时代 启动期 2023-03~2023-12 2023年3月、OpenAI推出GPT-4；Anthropic推出大模型产品Claude；百度推出“文心一言”大模 型； 2023年4月，云计算巨头AWS发布Ti大模型； 2023年5月，Google推出PaLM2大模型； 2023年7月，Anthropic又推出大模型产品Claude2； 2023年9月，OpenAI推出GPT-4V； 2023年11月，OpenAI又推出GPT-4 Turbo； 2023年12月，Gemini大模型； 同年，阿里巴巴和腾讯在下半年各自发布了同意前文和混元大模型，加入大模型的队伍； 国内外企业持续更新发展大模型产品 高速发展期 2023-06~2024-08 2023年6月，中工互联发布了中国首个工业大模型产品——智工·工业大模型； 2023年9月，卡奥斯推出工业大模型COSMO-GPT； 2023年9月，羚羊工业互联网公司发布羚羊大模型； 2023年11月5日，思谋科技正式发布全球首个工业多模态大模型IndustryGPT V1.0 2024年6月，华为云发布盘古大模型5.0，在工业设计等应用方面进行了优化升级； 2024年7月，网易伏羲大模型基于AOP理论思想及自研工业大模型，推出国内首台无人装载机器人和 挖掘机器人，参与到矿山、铁路等一线场景的建设； 大模型逐步应用于工业领域并获得广泛认可 [4] 1：https://www.thepa… 2：https://www.thepa… 3：https://www.sohu.… 4：https://news.xinmi… 5：https://www.thepa… 6：https://www.huaw… 7：https://finance.sin… 8：环球网、《工业大模型… 产业链分析[5] 工业大模型产业链上游为算力、数据和算法供应环节，主要作用是为工业大模型的研发与训练提供算力设 备、数据原材料以及算法技术的支持；产业链中游为工业大模型研发环节，主要作用是利用上游的算力、数据和 算法资源对大模型进行研发和优化；产业链下游为应用工业大模型环节，主要作用是为工业大模型在制造、物 流、能源等多个行业垂直领域提供应用渠道。[8] 工业大模型行业产业链主要有以下核心研究观点：[8] 上游：AI芯片、云服务和通信数据等数字资源的优化加速了工业大模型研发的进步和应用。 中国工业大模型产业链上游主要集中在芯片、服务器、通信网络等硬件领域以及云计算、数据库、中间件等软件 领域，这些企业为中游的工业大模型研发提供了坚实的算力支持和数据服务。2023年上半年，中国AI芯片的市 场规模超过50万张，中国本土的AI芯片品牌出货超过5万张，占比整个市场10%左右的份额。中国云服务市场总 体增长16%，相较2022年高10%，预计2024年中国云基础设施服务支出将增长至18%。中国三大通信网络运营 商也宣布加大对算力的投资，中国电信将在2024年向云/算力领域投资180亿元，中国移动算力规划投资475亿 元，中国联通宣布投资重点由稳基础的联网通信业务转向高增长额算网数智业务。这些数字资源作为工业大模型 研发的“原材料”，加速了工业大模型的创新与普及，推动了人工智能技术在工业领域的广泛应用。 中游：厂商以上游提供的软件和硬件为基础研发优化工业大模型，并取得显著成绩。 2023年6月，中工互联（北京）科技集团有限公司发布中国第一个工业大模型；作为入选“2024工业大模型 Top20”榜单首位的工业大模型，羚羊工业大模型也于2023年9月发布，时至今日，华为、腾讯、阿里、网易等 [15 产业链上游 算力设施供应商和数据服务商，包括硬件的芯片、服务器和通信网络；软件的云计算等。 阿里云计算有限公司 海思技术有限公司 北京海天瑞声科技股份有限公司 查看全部 企业均推出了自己的工业大模型，工业大模型市场呈现百家争鸣的形式。作为大模型厂商，为了在众多企业中占 据领先地位，从需求、技术、成本等方面进行改善，提升企业自身的盈利能力，增强企业竞争。 下游：大模型应用逐步已覆盖各大工业领域和工业生产流程，未来仍具有极大潜力。 基于对中国工业大模型应用案例的总结，工业大模型的应用场景分布于研发设计、生产制造、经营管理和产品服 务。大模型通过优化设计提高工业研发效率，大模型有助于拓展生产制造智能化的边界，大模型基于助手模式提 升工业企业的经营管理水平，大模型基于交互能力推动企业产品和服务智能化。2022年，中国企业的AI采用率 落后于全球平均水平，只有9%的本土企业可以借助AI实现10%以上的收入增长，而中国制造企业AI普及率还不 够11%，大模型在这一领域显示出巨大的发展潜力和广阔的空间。[8] 上 生产制造端 上游厂商 产业链上游说明 中国AI芯片市场呈现多元化竞争的特点，工业大模型的研发更加多样与灵活。 2023年上半年，中国AI芯片的市场规模超过50万，AI芯片主要以GPU为主，占据了92%的市场份 额，同时NPU、ASIC和FPGA等其他芯片以同比17%的增速占据了8%的市场份额；中国本土的AI芯 片品牌出货超过5万张，占比整个市场10%左右的份额。目前中国的AI芯片以国外进口为主，由于国 际环境的制约因素以及本土企业技术的进步，中国AI芯片的供需关系已逐步从“国际进口”转变成 “自研自用”。例如，华为的昇腾系列AI芯片已经能够在性能上对标英伟达的GPU，单价仅相差1万 人民币，英伟达H20芯片为11万，华为昇腾910B为12万。AI芯片的可选择性增加促进了工业大模型 研发的多样性和灵活性，不同类型的芯片，如GPU、NPU、ASIC等，满足了不同模型训练的需求， 提高了计算效率和性能，同时推动了技术进步和成本优化，从而加速了工业大模型的研发和应用。 中国云服务市场由阿里云、华为云和腾讯云主导，AIGC的兴起推动云厂商的带来低价竞争的产业格 局，工业大模型研发成本降低。 2023年全年，中国云服务市场总体增长16%，相较2022年高10%，预计2024年中国云基础设施服务 支出将增长至18%。2023年第四季度，中国云服务市场的三大核心厂家——阿里云、华为云和腾讯 云共同实现了28%的增长，占据整个市场74%的份额，阿里云为39%、华为云为19%、腾讯云为 16%，服务支出方式以直销为主，占据75%。2023年，华为云在全年的利润收入中始终保持两位数 的增长趋势，腾讯云也在下半年显示出收入增长的趋势，然而阿里云仍然面临着收入快速增长的挑 战。为了改善这一现象，阿里云在2023年4月对其产品实施价格下调，又在2024年的2月宣布对其 产业链中游 工业大模型研发厂商 科大讯飞股份有限公司 羚羊工业互联网股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 查看全部 100多款云产品的价格下调55%，通过低价竞争的方式吸引扩大客户群体，吸引更多的中小型企业。 云产品价格的下降降低了工业大模型研发的计算成本，使得更多企业和研究机构能够承担高性能计算 的费用，这不仅促进了工业大模型的广泛应用和创新，还加快了研发进程，提高了模型的精度和效 率，为人工智能技术的普及提供了强有力的支持。 三大通信网络运营商扩大算力投资，显著提升工业大模型研发的计算能力与效率。 中国通信网络运营商核心企业包括，中国电信、中国移动和中国联通。2024年年初，三家运营商的公 布信息，中国电信将在2024年向云/算力领域投资180亿元，中国移动算力规划投资475亿元，中国联 通宣布投资重点由稳基础的联网通信业务转向高增长额算网数智业务。算力投资能够显著提升研发大 模型的计算能力和效率，使得更复杂、更精确的模型训练成为可能，这不仅加快了工业大模型的研发 进程，还降低了计算成本，同时为大模型的优化和创新提供了更强的支持，推动了人工智能技术在各 个行业的广泛应用。 中 品牌端 中游厂商 产业链中游说明 多家本土企业相继研发并推出工业大模型，市场反响良好。 2023年6月，中工互联（北京）科技集团有限公司发布中国第一个工业大模型，并且与高校达成合作 共同致力于智工工业大模型的应用开发和持续迭代。该模型作为中国工业大模型的领头羊，一经发布 迅速获得了行业内的认可和奖项，入选相关示范项目并获得技术创新奖。2023年9月，羚羊工业大模 型正式发布，作为入选“2024工业大模型Top20”榜单首位的工业大模型，带动了研发企业羚羊工业 互联网平台用户总量的显著增长，在羚羊工业大模型V1.5版本发布后，平台用户总量已提升至59%， 达到了68.7万，平台服务企业次数也大幅增加，从之前的数据增长到370.6万次。作为科大讯飞在工 业领域的重要布局，羚羊工业大模型已凭借其强大的技术实力和广泛的应用场景，在市场上取得了显 著的成绩。2023年至今，中国国产大模型的数量已经超过300个，开发企业包括科大讯飞、阿里云、 商汤科技、中科创达等本土科技企业，其中至少有100个大模型已经应用于工业领域。 大模型技术正向工业领域的专业性和垂直化方向发展，助力工业制造中的高效精准应用。 大模型技术正在引领新一轮工业革命，但将其应用于工业制造，仍面临诸多挑战，专业知识的缺乏是 产业链下游 垂直行业应用企业 国光电器股份有限公司 宝马（中国）汽车贸易有限公司 梅赛德斯-奔驰（中国）汽车销售有限公司 查看全部 关键难点。为了解决这一问题，不少企业已经开始研发更加具有工业领域专业性的大模型。2023年 11月，中国迎来首个工业多模态大模型IndustryGPT V1.0，由思谋科技公司研发。思谋科技收集整 理了市面上包括光、机、电、算、软五大学科，电子、装备、钢铁、采矿、电力、石化、建筑、纺织 等八大行业的全面知识，以及多年研发、生产服务积累的独特数据，共涵盖200+不同工业场景，超 300万张工业图像，超500亿Tokens。在某分类检测案例中，IndustryGPT选择的方案耗时5分钟27 秒，且精确率和召回率均达100%，而人工训练下方案耗时长达9分钟31秒，精确率仅50%、召回率 66.7%。另外，由卡奥斯自主研发的COSMO-GPT，一个融合深度工业知识与行业Know-How的大 模型，能够理解设计模型等工业语言，并实现智能柔性装配、调度和辅助决策等功能；创新奇智发布 的AInno-15B大模型则围绕生成式AI构建了一系列应用，在工业生产的各个环节实现自动化，包括生 成式工业机器人任务编排应用、企业私域数据分析应用和企业私域知识问答应用等。基于以上案例和 数据，大模型企业对于工业大模型的研发和优化正趋向于更加专业和垂直的工业领域。 下 渠道端及终端客户 渠道端 产业链下游说明 工业大模型已应用于各大工业领域包括新能源、汽车制造等，实现大模型应用覆盖工业全链条。 基于对中国工业大模型应用案例的总结，工业大模型的应用场景分布于研发设计、生产制造、经营管 理和产品服务。大模型通过优化设计提高工业研发效率，大模型有助于拓展生产制造智能化的边界， 大模型基于助手模式提升工业企业的经营管理水平，大模型基于交互能力推动企业产品和服务智能 化。以华为开发的盘古大模型为例，在与国家电网的合作中，应用大模型后，电网巡查的样本筛选效 率提升约30倍，样本筛选质量提升约5倍，平均精度提升18.4%，模型开发成本降低90%；在与上海 建工的合作中，利用大模型部署了空压云智控，为上海建工节能了35.3%。 大模型在工业领域的应用极具发展潜力和广阔的空间 2022年，中国企业的AI采用率落后于全球平均水平，只有9%的本土企业可以借助AI实现10%以上的 收入增长，而中国制造企业AI普及率还不够11%，大模型在这一领域显示出巨大的发展潜力和广阔的 空间。工业大模型的应用能够有效帮助企业提质增效、降低成本，在这个过程中，企业对工业大模型 的需求不断增加，特别是在全球价值链重构的背景下，提升产业竞争力成为企业的重要目标。基于这 一目标的驱动，上游厂商提供的芯片、服务器等硬件提供商将迎来新的发展机遇，为了满足实时数据 处理和模型训练的需求，硬件提供商将不断优化产品性能，提升数据处理能力。云计算等软件提供商 则应加大在工业大模型领域的投入，推出更专业的