近日，中国工业互联网研究院发布了一份聚焦工业智算领域的深度报告，全面剖析了这一新兴领域的发展脉络、现实挑战与未来走向，为工业数字化、智能化转型提供了重要参考。
工业智算作为工业数字化、智能化的关键支撑，其核心在于通过CPU、GPU等大规模异构算力资源，为工业智能终端、边缘计算等场景提供算力、数据、算法和模型支持，实现“云 - 边 - 端”一体化融合智能计算。这一模式具备软硬件协同、新型工业网络支撑、云边端一体化协同三大特征，能够精准适配工业领域对高实时性、高可靠性的严苛需求。其服务框架以“工业智算 + 数据智能基座 + 智能模型”三位一体架构为依托，有效打破了传统工业端侧智能化的发展瓶颈，推动企业从单点智能向全局协同迈进。
当前，工业智能转型面临诸多核心问题。在端侧，设备智能化呈现点状分布，缺乏全链路贯通的体系化架构，陷入“局部智能”困境。同时，端侧还存在算力缺失、数据治理缺失、专用算法模型缺失的“三缺”痛点，严重制约了智能化水平的提升。市场解决方案呈现两极分化态势，通用产品难以满足企业的个性化需求，而定制方案则面临成本高、周期长等问题，进一步增加了转型难度。
在工业智算领域，美国和欧盟的发展路径各具特色。美国凭借强大的技术实力，占据全球AI算力68.9%的份额，形成了寡头主导的垂直整合产业链模式，在技术路线上侧重“暴力算力 + 架构创新”，追求极限性能。欧盟则通过EuroHPC统筹分布式算力网络，采用分布式协同、主权优先的发展模式，强调“能效优先 + 合规适配”，聚焦场景落地。这些发展经验为我国提供了重要启示：短期应以场景牵引、架构创新绕开高端芯片依赖；中期构建自主开源生态；长期聚焦绿色算力与数据合规，形成本土闭环。
我国工业智算市场正呈现高速增长态势。数据显示，2025年智能算力规模预计达1037.3EFLOPS，2028年有望突破2781.9EFLOPS，其中工业智算细分占比持续提升，2028年将达50%以上。这一增长主要得益于工业数据爆发、工业大模型渗透以及数智化向OT侧延伸三大因素的推动。在产业进展方面，核心硬件国产替代加速，AI芯片、服务器等产品的工业适配能力显著提升；中游算力调度、模型研发等环节模式创新不断涌现，软件生态持续完善；行业渗透加快，在汽车制造、航空航天、能源等领域重塑生产流程、缩短创新周期。
展望未来，我国工业智算将呈现四大核心趋势。算力网络将从分布式布局迈向毫秒级全域协同，大幅提升计算效率；工业智能体将规模化落地，形成全流程闭环能力，推动工业生产向智能化、自动化方向升级；国产生态将从单点突围转向协同作战，实现全域替代，降低对外部技术的依赖；场景应用将从头部试点向全行业深度渗透，覆盖传统行业及复杂场景，全面支撑新型工业化发展。
