工業AI應用每年業務量漲兩成 數據揭示主流行業布局加快

工業AI應用市場正在以每年約20%的速度增長，這一趨勢反映了主流行業對AI技術布局的加快。根據多項市場研究報告顯示，工業AI技術的應用已經深入到制造業的各個環節，從研發、制造到服務、應用，形成了完整的產業鏈矩陣。 在產業鏈的上游，研發環節的研發投入占比提升至18%。例如，寒武紀思元590芯片的算力達到512TOPS，功耗降低至150W，這一高性能計算芯片已被廣泛應用于比亞迪新能源工廠的AI質檢設備中。與此同時，百度飛槳平臺的開發者數量已突破1000萬，其工業模型庫覆蓋了90%的制造業場景，顯示出強大的技術支持和應用潛力。 中游制造環節，工業機器人的密度已達到每萬人492臺，較2020年提升了3倍。新松機器人的AI焊接機器人良品率高達99.99%，比傳統焊接效率提升了4倍。華為的Atlas 800訓練服務器則支持千億參數模型訓練，使工業AI模型的迭代周期縮短至7天，大幅提高了生產效率。 在下游服務方面，樹根互聯的ROOTCLOUD平臺已連接超過150萬臺工業設備，服務企業超過1200家。其“根云小匠”AI運維助手能夠將設備故障響應時間縮短至15分鐘，顯著提高了設備的維護效率。格創東智的AIoT平臺在TCL華星光電實現了能耗優化15%，年節約電費超過5000萬元。 終端應用方面，汽車行業的AI滲透率已達到52%，特斯拉上海超級工廠通過AI視覺檢測系統，實現了車身焊接缺陷漏檢率低于0.01%。電子行業的AI應用覆蓋率也達到了48%，富士康的“熄燈工廠”通過AI調度實現了全流程自動化，人力成本降低了90%。 根據中研普華研究院的《2025-2030年中國工業AI行業市場深度調研與趨勢預測研究報告》，未來市場展望顯示出五大增長極。技術賦能方面，大模型與量子計算的算力革命正在推動工業AI的發展。例如，中企動力的“通義千問-工業版”支持千億參數模型訓練，使工業AI模型開發效率提升了50%。華為的盤古大模型在礦山場景中實現了“采-掘-運”全流程AI調度，使采煤效率提升了30%。 此外，量子計算的發展也預示著工業AI的巨大潛力。到2030年，量子-經典混合架構數據中心的占比將達到20%，本源量子推出的36比特超導量子計算機在工業優化問題中實現了10萬倍速算力提升，這將為汽車工廠的排產優化提供強有力的支持。 工業AI的應用場景主要集中在智能生產與精準控制、智能物流與倉儲自動化以及供應鏈智能決策等方面。這些應用場景的智能化轉型，不僅提高了生產效率，還降低了運營成本。例如，通過AI驅動的預測性維護系統，可以提前7天預警設備故障，準確率超過90%。 市場分析表明，工業AI市場呈現強勁增長勢頭。信通院預計，到2032年全球工業AI市場規模有望達到895億美元。這一增長趨勢得益于多模態AI能力的升級，工業AI正引領第四次工業革命。