2025工业智算：中国智造的新引擎，还是又一个技术泡沫？|中国智造|制造业|工业智算

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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。

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