一、中国工业大模型行业市场概况
目前官方尚未对工业大模型给出统一定义，业界普遍认为工业大模型是大模型技术赋能工业应用所形成的产业新形态。例如，中国电子信息产业发展研究院将其定义为工业大模型是指大模型为赋能工业应用所产生的产业新形态，通过通用大模型对工业知识的训练微调和专业小模型对数据、算力、参数的优化升级，构建通用工业大模型、行业大模型、场景大模型等三类大模型形态，并通过“数据+算力+模型+应用”等四要素的深度融合，形成知识智能、业务智能、具身智能、体系智能等产品形态，重塑研发、生产、管理、服务、设备等生产制造全要素、全产业链、全价值链，推动制造业迈向数字化、网络化、智能化新阶段。
二、工业大模型市场规模
根据博研咨询发布的《中国工业大模型行业市场前景预测及投资价值评估分析报告》显示，2024年，中国工业大模型市场规模达到了125亿元人民币，相较于2023年的98亿元人民币，增长了27.6%。这一显著的增长主要得益于政策支持、技术进步以及制造业数字化转型的加速推进。
从细分领域来看，智能制造领域的应用占据了最大市场份额，达到45%，即56.25亿元人民币。紧随其后的是智能物流和供应链管理，占比为25%，约为31.25亿元人民币。工业互联网平台建设则占据了20%的份额，约25亿元人民币，其余10%由其他相关应用构成。
在工业大模型市场蓬勃发展的格局下，各细分领域共同驱动行业前行，而智能制造领域无疑是其中最亮眼的增长极。作为占据45%市场份额、规模达56.25亿元的核心板块，智能制造领域不仅彰显着工业大模型技术的落地深度，更成为传统制造业向智能化转型的关键引擎。
依托工业大模型强大的数据分析与预测能力，智能制造实现了生产全流程的智能化升级。在生产环节，通过对设备运行数据的实时监测与分析，模型能够精准预测设备故障，提前安排维护，减少停机损失;在质量管控方面，基于海量历史数据训练的模型，可快速识别产品缺陷，将质检效率提升数倍。例如，在汽车制造领域，某头部车企借助工业大模型构建的智能排产系统，使生产线调度效率提高30%，订单交付周期缩短20%。
智能制造领域基于工业大模型的四个细分方向，即智能设计与仿真优化、预测性维护与设备管理、智能制造与质量控制、供应链与生产调度，深入剖析各细分市场的现状、技术应用、市场规模、竞争格局及发展趋势。
1.智能设计与仿真优化。在产品设计阶段，传统方法依赖设计师经验，存在耗时长、难发现早期问题的弊端。随着工业大模型应用，设计流程发生变革，企业借此进行材料筛选和虚拟测试，提升设计效率与产品性能。在航空航天领域，大模型可分析材料数据确定合适材料，数字孪生虚拟测试减少物理样机测试次数。技术应用上，大模型关联多源数据筛选材料，利用生成式对抗网络结合传统仿真方法开展虚拟测试。就市场规模而言，2024年中国智能设计与仿真优化市场规模约为5.6亿元，占中国智能制造市场的10%，未来发展趋势显著。
2.预测性维护与设备管理。设备故障常致制造业生产中断，传统定期维护成本高且难以精准评估设备状态。当前，工业大模型赋能的预测性维护，通过实时监测与分析设备运行数据实现故障精准预警，在多行业广泛应用，工业企业借助大模型保障相关设备稳定运行，基于强化学习算法优化维修策略，动态调整维修计划。近年来，预测性维护与设备管理市场规模增长迅猛，2024年中国预测性维护市场规模约为11.3亿元，占中国工业大模型智能制造市场的20%。大型企业凭借工业预测大模型综合解决方案占据领先地位，初创企业也借助大模型特定领域形成优势。
3.智能制造与质量控制。传统质量控制依赖人工抽检，效率低、准确性差。如今，工业大模型赋能智能制造与质量控制，通过实时监测生产和质量数据，实现质量问题的快速检测与精准控制，如电子制造行业利用大模型进行产品实时视觉检测。技术应用上，卷积神经网络助力视觉检测，可高精度识别产品表面微小缺陷;工业大模型结合物理模型与生产数据优化工艺参数，保障产品质量稳定，提供一站式解决方案。目前市场规模正不断扩张，2024年中国智能制造与质量控制市场规模约为16.9亿元，占比为30%。
4.供应链与生产调度。传统生产调度受供应链复杂性和生产任务多样性制约，挑战重重。如今，工业大模型助力企业整合供应链数据，实现库存动态平衡与排产智能决策，提升供应链响应速度和生产效率，如服装制造行业据此应对订单与供应变化。技术层面，大模型运用大数据分析和优化算法，实时调整快消品行业库存;基于混合整数规划等算法，综合考量多因素为汽车制造企业制定最优排产计划。2024年中国供应链与生产调度市场规模约为22.5亿元，在中国工业大模型智能制造市场份额占比中高达40%。
三、未来趋势
1.技术融合深化，多模态与跨领域协同发展
目前，工业大模型正加速向多模态融合方向演进，支持文本、图像、语音及工业传感器数据的跨模态整合。例如，华为盘古大模型已实现3D汽车数字模型生成与零部件动态调整，推动设计周期缩短。技术层面，Transformer架构与分布式训练技术结合，显著提升模型训练效率。未来，工业大模型将与数字孪生、工业互联网深度融合，构建覆盖研发、生产、运维的全链条智能体系。例如，通过多模态数据融合实现设备故障的精准预测，或结合工业元宇宙技术优化虚拟调试流程。
2.小型化与轻量化，推动边缘智能普及
为适配工业场景的实时性与算力限制，工业大模型呈现小型化趋势。通过剪枝、量化和蒸馏技术，模型参数量大幅缩减，推理效率提升。例如，微软Phi模型在边缘设备上实现高效部署，时延敏感场景响应速度提高。未来，轻量化模型将与边缘计算结合，支持设备预测性维护、生产线动态调度等场景。例如，在高端液压系统中，轻量化模型可实时监测压力波动并预警故障，避免生产中断。
3.国产化替代加速，自主可控生态构建
面对国际技术封锁，国产工业大模型加速突破算力与数据瓶颈。国内企业通过基于国产GPU的并行训练技术，实现模型训练效率提升。同时，建立跨机构数据联盟，推动工业数据标准化与共享。例如，国产工业大模型在医疗影像诊断中的误诊率下降，覆盖基层医院。未来，国产大模型将联合高校研发神经形态芯片，算力功耗降低，形成从芯片到算法的全栈自主可控生态，降低对进口技术的依赖。
