报告简介

该报告由亿欧智库于2026年3月发布，深度剖析了工业大模型在制造业、采矿业及能源业的落地场景、市场规模及竞争格局，揭示了AI从通用技术向行业深度定制与价值落地演进的趋势。

工业行业大模型是在通用大模型基础上结合工业行业专属数据和工业业务场景特征。在《“十四五”智能制造发展规划》中，已将工业大模型定位为支撑智能制造，加速工业创新的关键。

核心数据

工业大模型应用占比 46%

工业SaaS市场规模 279亿人民币

工业大模型市场规模 17亿人民币

特色图表

工业SaaS市场规模
工业大模型市场规模
工业大模型产业图谱

报告要点

工业大模型是基于通用大模型，融合工业专属数据与场景特征定制的垂直模型，分为工业通用大模型、行业大模型、场景大模型三层架构，被 “十四五” 智能制造规划定位为支撑工业创新的关键技术。技术层面，2017 年 Transformer 架构奠基，历经多模态升级，2023 年至今参数迈入千亿/万亿级，正从感知智能向认知智能演进；产业层面从概念验证渗透至生产核心环节，加速国产化与全生命周期覆盖。

需求端，工业大模型覆盖研发设计、生产制造、质量检测、设备维护全流程，占比分别为 23%、46%、15%、16%，可实现生产要素协同、智能决策与风险防控，助力企业降本增效。

供给端形成四类竞合主体：互联网 / 云厂商、ICT 厂商、AI 厂商、工业科技厂商，凭借技术、硬件、行业认知等优势布局，商业模式涵盖功能订阅、私有化解决方案、合作开发、定向服务四类，适配不同企业需求。市场规模方面，2025 年起加速渗透，预计 2030 年渗透率达 50%，市场规模突破 420 亿元，年复合增长率超 90%。

场景落地聚焦采矿、能源、制造三大核心领域。采矿业转向绿色智能化，大模型赋能地质勘探、无人开采、安全预警，实现减人提效增安，头部矿企与科技厂商深度合作；能源业结构加速绿色化，风光装机占比超火电，大模型应用于资源勘探、电网调度、能耗优化，支撑源网荷储协同；制造业从规模扩张转向存量提质，大模型破解研发协同、质量追溯、供应链痛点，流程型制造数字化领先，离散型仍有较大提升空间。

当前工业 AI 围绕可靠性、融合性、工程化、场景化、规模化升级，竞争逻辑从参数比拼转向工业 Know-how 深耕，商业逻辑从项目制转向价值分成。未来工业大模型将深度嵌入工业底层基础设施，走 “数据 + 机理” 双驱动路线，明确责任边界与人工干预规则，优先落地高价值、高风险场景；三大行业呈现差异化演进：采矿走向极端环境自主作业，能源聚焦复杂电网实时平衡，制造实现柔性产线认知驱动，最终成为工业高质量发展的核心支撑。

报告目录

一、工业大模型发展现状

1.1 工业大模型概念界定

1.2 工业大模型发展历程

1.3 工业大模型需求侧分析

1.4 工业大模型供给侧分析

1.5 工业大模型市场空间及发展价值

1.6 工业大模型产业链产业及图谱

二、工业大模型场景洞察

2.1 工业大模型场景洞察 —— 采矿业

2.2 工业大模型场景洞察 —— 能源业

2.3 工业大模型场景洞察 —— 制造业

三、工业大模型发展趋势

3.1 当前工业 AI 正围绕可靠性、融合性、工程化、场景化、规模化五大方向系统性升级

3.2 工业 AI 已从通用技术探索，全面进入行业场景深度定制、价值落地的深水区

2026中国工业大模型是基于通用大模型结合工业专属数据与场景定制的模型，分工业通用、行业、场景三层，是智能制造关键支撑。其技术始于2017年Transformer架构，产业从概念验证走向核心环节渗透，需求端助力工业全生命周期协同与主动决策，覆盖研发、生产、质检、运维等环节；供给端有互联网、ICT、AI、科技四类厂商竞合，商业模式含功能订阅、解决方案等。

市场预计2030年渗透率达50%，规模420亿元。场景聚焦采矿、能源、制造三大领域，各行业数字化程度分化，头部企业领跑。工业AI正朝可靠性、融合性等五大方向升级，从通用技术探索进入场景深度定制与价值落地阶段，重构工业生产范式。