報告主要內容
行業解析
企業決策提供基礎依據。
全球視野
助力企業全球化戰略布局與決策
政策環境
緊跟時政，把握大局。
產業現狀
助力企業精準把握市場脈動。
技術動態
保持企業競爭優勢，創新驅動發展。
細分市場
發掘潛在商機，精準定位目標客戶。
競爭格局
知己知彼，制定有效的競爭策略。
典型企業
了解競爭對手、超越競爭對手。
產業鏈調查
上下游全產業鏈一網打盡，優化資源配置。
進出口跟蹤
把握國際市場動態，拓展國際業務。
前景趨勢
洞察未來，提前布局，搶占先機。
投資建議
合理配置資源，提高投資回報率。
服務客戶
導讀: 博思數據發布的《2024-2030年中國工業大模型市場環境影響與投資方向調整報告》介紹了工業大模型行業相關概述、中國工業大模型產業運行環境、分析了中國工業大模型行業的現狀、中國工業大模型行業競爭格局、對中國工業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國工業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對工業大模型產業有個系統的了解或者想投資工業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國工業大模型市場環境影響與投資方向調整報告》介紹了工業大模型行業相關概述、中國工業大模型產業運行環境、分析了中國工業大模型行業的現狀、中國工業大模型行業競爭格局、對中國工業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國工業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對工業大模型產業有個系統的了解或者想投資工業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章工業大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 工業大模型行業界定1.2.1 工業大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 工業大模型相關專業術語1.2.3 工業大模型行業監管1.3 工業大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章中國工業大模型產業發展現狀及痛點2.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發展歷程2.1.2 中國已發布大模型數量變化2.1.3 中國大模型參數規模變化2.1.4 中國大模型商業模式分析2.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地工業領域可行性分析2.3 中國AI大模型工業應用指數2.3.1 中國AI大模型工業應用指數體系2.3.2 中國AI大模型工業應用指數-準確性2.3.3 中國AI大模型工業應用指數-穩定性2.4 中國工業大模型發展階段2.5 中國工業大模型框架結構2.5.1 工業大模型應用框架1、基礎設施層2、邊緣側層3、工業技術底座層4、MaaS層5、工業場景應用層6、行業層2.5.2 工業大模型產業框架1、通用工業大模型2、專用工業大模型2.6 中國工業大模型部署方式2.6.1 私有化部署2.6.2 行業云部署2.6.3 公有云部署2.7 中國工業大模型產品匯總2.8 中國工業大模型競爭要素及競爭格局2.8.1 工業大模型競爭要素2.8.2 工業大模型競爭格局2.8.3 主要工業大模型廠商競爭力評價2.9 中國工業大模型市場規模體量2.10 中國工業大模型發展面臨的挑戰第3章中國工業大模型技術架構及基礎能力構建3.1 完整大模型開發步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業大模型標準體系3.5 工業大模型構建路線圖3.5.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估3.5.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建3.5.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營3.6 工業大模型典型技術架構3.7 工業大模型核心技術能力3.7.1 工業知識問答3.7.2 工業代碼生成3.7.3 工業插件整合3.8 工業大模型基礎能力構建概述3.9 工業大模型基礎能力構建之“算力”3.9.1 大模型的算力需求分析3.9.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.9.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局3.9.4 工業大模型算力部署路徑3.10 工業大模型基礎能力構建之“數據”3.10.1 數據處理與服務概述3.10.2 國內外主要大預言模型數據集3.10.3 數據API3.10.4 訓練數據開發3.10.5 推理數據開發3.10.6 數據維護3.10.7 工業大模型對數據的要求分析3.11 工業大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.11.1 AI基礎軟件概述3.11.2 AI基礎軟件市場概況3.11.3 AI基礎軟件競爭格局3.11.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具第4章中國工業大模型應用場景分析4.1 工業大模型行業應用場景分布4.2 工業大模型應用場景：工業設計4.2.1 工業設計概述4.2.2 工業設計領域大模型應用優勢分析4.2.3 工業設計領域大模型應用案例分析4.3 工業大模型應用場景：生產管理4.3.1 生產管理概述4.3.2 生產管理領域大模型應用優勢分析4.3.3 生產管理領域大模型應用案例分析4.4 工業大模型應用場景：質量管理4.4.1 質量管理概述4.4.2 質量管理領域大模型應用優勢分析4.4.3 質量管理領域大模型應用案例分析4.5 工業大模型應用場景：能源管理4.5.1 能源管理概述4.5.2 能源管理領域大模型應用優勢分析4.5.3 能源管理領域大模型應用案例分析4.6 工業大模型應用場景：安全管理4.6.1 安全管理概述4.6.2 安全管理領域大模型應用優勢分析4.6.3 安全管理領域大模型應用案例分析4.7 工業大模型應用場景：其他4.8 工業大模型應用場景戰略地位分析第5章中國工業大模型應用業態市場分析5.1 工業大模型應用業態分布5.1.1 工業大模型對工業的賦能作用5.1.2 工業大模型應用業態匯總5.2 工業大模型應用業態：石化5.2.1 石化行業工業大模型應用概述5.2.2 石化行業工業大模型應用實踐5.2.3 石化行業工業大模型應用潛力5.3 工業大模型應用業態：能源5.3.1 能源行業工業大模型應用概述5.3.2 能源行業工業大模型應用實踐5.3.3 能源行業工業大模型應用潛力5.4 工業大模型應用業態：電力5.4.1 電力行業工業大模型應用概述5.4.2 電力行業工業大模型應用實踐5.4.3 電力行業工業大模型應用潛力5.5 工業大模型應用業態：其他5.5.1 電子5.5.2 建筑5.5.3 鋼鐵5.5.4 紡織5.6 工業大模型應用業態市場戰略地位分析第6章中國工業大模型企業案例解析6.1 中國工業大模型企業梳理與對比6.2 中國工業大模型產業企業案例分析6.2.1 中工互聯-智工工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 思謀科技-IndustryGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 科大訊飛-羚羊工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古礦山大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 創新奇智-“奇智孔明”工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 智昌集團-AI蜂腦大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 阿里-通義大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 百度智能云-千帆大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 京東-言犀大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國工業大模型產業政策環境洞察&發展潛力7.1 工業大模型產業政策環境洞悉7.1.1 國家層面工業大模型產業政策匯總7.1.2 國家層面工業大模型產業發展規劃7.1.3 國家重點政策/規劃對工業大模型產業的影響7.2 工業大模型產業PEST分析圖7.3 工業大模型產業SWOT分析7.4 工業大模型產業發展潛力評估7.5 工業大模型產業未來關鍵增長點7.6 工業大模型產業趨勢預測分析7.7 工業大模型產業發展趨勢洞悉7.7.1 整體發展趨勢7.7.2 監管規范趨勢7.7.3 技術創新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國工業大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議8.1 工業大模型產業投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 工業大模型產業投資機會分析8.2.1 工業大模型產業鏈薄弱環節投資機會8.2.2 工業大模型產業細分領域投資機會8.2.3 工業大模型產業區域市場投資機會8.2.4 工業大模型產業空白點投資機會8.3 工業大模型產業投資價值評估8.4 工業大模型產業投資前景研究建議8.5 工業大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：工業大模型的定義圖表4：工業大模型的特征圖表5：工業大模型專業術語圖表6：工業大模型行業監管圖表7：工業大模型產業鏈結構梳理圖表8：工業大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：工業大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：中國大模型發展歷程圖表14：中國已發布大模型數量變化圖表15：中國大模型參數規模變化圖表16：中國大模型商業模式分析圖表17：中國大模型發展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地工業領域可行性分析圖表19：中國AI大模型工業應用指數圖表20：中國工業大模型市場競爭格局圖表21：中國主要工業大模型廠商競爭力評價圖表22：中國工業大模型市場規模體量圖表23：中國工業大模型發展面臨的挑戰圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數據工程（數據處理和回流）圖表27：模型調優（模型訓練與微調）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
博思數據發布的《2024-2030年中國工業大模型市場環境影響與投資方向調整報告》介紹了工業大模型行業相關概述、中國工業大模型產業運行環境、分析了中國工業大模型行業的現狀、中國工業大模型行業競爭格局、對中國工業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國工業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對工業大模型產業有個系統的了解或者想投資工業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章工業大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 工業大模型行業界定1.2.1 工業大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 工業大模型相關專業術語1.2.3 工業大模型行業監管1.3 工業大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章中國工業大模型產業發展現狀及痛點2.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發展歷程2.1.2 中國已發布大模型數量變化2.1.3 中國大模型參數規模變化2.1.4 中國大模型商業模式分析2.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地工業領域可行性分析2.3 中國AI大模型工業應用指數2.3.1 中國AI大模型工業應用指數體系2.3.2 中國AI大模型工業應用指數-準確性2.3.3 中國AI大模型工業應用指數-穩定性2.4 中國工業大模型發展階段2.5 中國工業大模型框架結構2.5.1 工業大模型應用框架1、基礎設施層2、邊緣側層3、工業技術底座層4、MaaS層5、工業場景應用層6、行業層2.5.2 工業大模型產業框架1、通用工業大模型2、專用工業大模型2.6 中國工業大模型部署方式2.6.1 私有化部署2.6.2 行業云部署2.6.3 公有云部署2.7 中國工業大模型產品匯總2.8 中國工業大模型競爭要素及競爭格局2.8.1 工業大模型競爭要素2.8.2 工業大模型競爭格局2.8.3 主要工業大模型廠商競爭力評價2.9 中國工業大模型市場規模體量2.10 中國工業大模型發展面臨的挑戰第3章中國工業大模型技術架構及基礎能力構建3.1 完整大模型開發步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業大模型標準體系3.5 工業大模型構建路線圖3.5.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估3.5.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建3.5.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營3.6 工業大模型典型技術架構3.7 工業大模型核心技術能力3.7.1 工業知識問答3.7.2 工業代碼生成3.7.3 工業插件整合3.8 工業大模型基礎能力構建概述3.9 工業大模型基礎能力構建之“算力”3.9.1 大模型的算力需求分析3.9.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.9.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局3.9.4 工業大模型算力部署路徑3.10 工業大模型基礎能力構建之“數據”3.10.1 數據處理與服務概述3.10.2 國內外主要大預言模型數據集3.10.3 數據API3.10.4 訓練數據開發3.10.5 推理數據開發3.10.6 數據維護3.10.7 工業大模型對數據的要求分析3.11 工業大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.11.1 AI基礎軟件概述3.11.2 AI基礎軟件市場概況3.11.3 AI基礎軟件競爭格局3.11.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具第4章中國工業大模型應用場景分析4.1 工業大模型行業應用場景分布4.2 工業大模型應用場景：工業設計4.2.1 工業設計概述4.2.2 工業設計領域大模型應用優勢分析4.2.3 工業設計領域大模型應用案例分析4.3 工業大模型應用場景：生產管理4.3.1 生產管理概述4.3.2 生產管理領域大模型應用優勢分析4.3.3 生產管理領域大模型應用案例分析4.4 工業大模型應用場景：質量管理4.4.1 質量管理概述4.4.2 質量管理領域大模型應用優勢分析4.4.3 質量管理領域大模型應用案例分析4.5 工業大模型應用場景：能源管理4.5.1 能源管理概述4.5.2 能源管理領域大模型應用優勢分析4.5.3 能源管理領域大模型應用案例分析4.6 工業大模型應用場景：安全管理4.6.1 安全管理概述4.6.2 安全管理領域大模型應用優勢分析4.6.3 安全管理領域大模型應用案例分析4.7 工業大模型應用場景：其他4.8 工業大模型應用場景戰略地位分析第5章中國工業大模型應用業態市場分析5.1 工業大模型應用業態分布5.1.1 工業大模型對工業的賦能作用5.1.2 工業大模型應用業態匯總5.2 工業大模型應用業態：石化5.2.1 石化行業工業大模型應用概述5.2.2 石化行業工業大模型應用實踐5.2.3 石化行業工業大模型應用潛力5.3 工業大模型應用業態：能源5.3.1 能源行業工業大模型應用概述5.3.2 能源行業工業大模型應用實踐5.3.3 能源行業工業大模型應用潛力5.4 工業大模型應用業態：電力5.4.1 電力行業工業大模型應用概述5.4.2 電力行業工業大模型應用實踐5.4.3 電力行業工業大模型應用潛力5.5 工業大模型應用業態：其他5.5.1 電子5.5.2 建筑5.5.3 鋼鐵5.5.4 紡織5.6 工業大模型應用業態市場戰略地位分析第6章中國工業大模型企業案例解析6.1 中國工業大模型企業梳理與對比6.2 中國工業大模型產業企業案例分析6.2.1 中工互聯-智工工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 思謀科技-IndustryGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 科大訊飛-羚羊工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古礦山大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 創新奇智-“奇智孔明”工業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 智昌集團-AI蜂腦大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 阿里-通義大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 百度智能云-千帆大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 京東-言犀大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國工業大模型產業政策環境洞察&發展潛力7.1 工業大模型產業政策環境洞悉7.1.1 國家層面工業大模型產業政策匯總7.1.2 國家層面工業大模型產業發展規劃7.1.3 國家重點政策/規劃對工業大模型產業的影響7.2 工業大模型產業PEST分析圖7.3 工業大模型產業SWOT分析7.4 工業大模型產業發展潛力評估7.5 工業大模型產業未來關鍵增長點7.6 工業大模型產業趨勢預測分析7.7 工業大模型產業發展趨勢洞悉7.7.1 整體發展趨勢7.7.2 監管規范趨勢7.7.3 技術創新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國工業大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議8.1 工業大模型產業投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 工業大模型產業投資機會分析8.2.1 工業大模型產業鏈薄弱環節投資機會8.2.2 工業大模型產業細分領域投資機會8.2.3 工業大模型產業區域市場投資機會8.2.4 工業大模型產業空白點投資機會8.3 工業大模型產業投資價值評估8.4 工業大模型產業投資前景研究建議8.5 工業大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：工業大模型的定義圖表4：工業大模型的特征圖表5：工業大模型專業術語圖表6：工業大模型行業監管圖表7：工業大模型產業鏈結構梳理圖表8：工業大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：工業大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：中國大模型發展歷程圖表14：中國已發布大模型數量變化圖表15：中國大模型參數規模變化圖表16：中國大模型商業模式分析圖表17：中國大模型發展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地工業領域可行性分析圖表19：中國AI大模型工業應用指數圖表20：中國工業大模型市場競爭格局圖表21：中國主要工業大模型廠商競爭力評價圖表22：中國工業大模型市場規模體量圖表23：中國工業大模型發展面臨的挑戰圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數據工程（數據處理和回流）圖表27：模型調優（模型訓練與微調）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
數據資料
全球宏觀數據庫
中國宏觀數據庫
政策法規數據庫
行業經濟數據庫
企業經濟數據庫
進出口數據庫
文獻數據庫
券商數據庫
產業園區數據庫
地區統計數據庫
協會機構數據庫
博思調研數據庫
版權申明:
本報告由博思數據獨家編制并發行，報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得，具有獨立自主知識產權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權，任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數據免費客服熱線（400 700 3630）聯系。
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