> 数据图表如何了解032026-3-203工业AI护城河深厚◼ 工业场景贯穿了现实和虚拟世界，工业系统中采集的不可复制的工业数据资产是深厚的护城河。通用大模型没有OT层访问权限，无法获取工艺数据。流程工业的化工反应机理、安全约束、工艺配方Know-how等无法从公开文本中习得，只能通过长期行业积累和工程经验形成结构化知识库。随着工业互联网和 5G 技术的普及，我国工业互联网已拓展至49个国民经济大类，实现41个工业大类全覆盖，连接工业设备超1 亿台套，生产设备、传感器、质量检测系统等实时生成的数据量爆发式增长，为工业AI的训练和优化提供了丰富“数据燃料”。◼ 工业AI需要云-边-端全域协同的算力网络。工业场景极其复杂，流程上需要满足“数据采集—算力调度—模型推理—控制执行”的全流程闭环。工业控装置制需满足毫秒内闭环响应，流程工业不接受云端推理延迟。工业AI必须部署在边缘侧，通用大模型的云调用模式在此失效。中国宝武、中铝集团、国家电网、中国联通等相继推出钢铁、有色金属、电力、通信等行业专用模型，推动大模型与工业场景深度融合。根据中国工业互联网研究院，2025—2028 年工业智算占智算市场整体比例预计从35%+提升至50%+。◼ 工业场景对安全的要求更高，通用大模型的黑盒特性难以满足安全合规要求。比如工业场景AI需通过功能安全认证（如IEC 61508），任何决策均需可解释、可审计。工业智算市场规模占比持续提升工业AI核心应用场景20242025E2026E2028E环节核心AI应用代表技术典型效益智算规模（EFLOPS）725.31037.3 （+43%）1460.3（+40.8%）2781.9智算市场（亿元）13251806亿元（+36.2%）2350（+30.1%）—工业智算占比30%+35%+40%+50%+研发设计 生成式设计、仿真加速多模态大模型、数字孪生研发时间缩短30%（美的案例）生产质检机器视觉缺陷检测、自动分级计算机视觉、工业视觉大模型识别准确率达99.8%，效率提升5倍以上设备运维 预测性维护、故障诊断工艺优化 工艺参数自动调优时序大模型、知识图谱强化学习、工业LLM停机率降40%能耗降低、良率提升供应链 需求预测、智能调度预测分析、AI排产调度周转时间缩短54%（西亚特案例）安全生产 行为识别、风险预警视频AI、多模态感知安全事故率下降19资料来源：中国工业互联网研究院《工业智算发展研究报告（2025年）》、CGC、万物纵横、浙商证券研究所浙商证券综合其他
