行业投资评级 - 报告未提及工业大模型行业投资评级相关内容 报告核心观点 - 工业大模型依托智能制造和工业4.0，通过大模型训练与小模型优化，形成多形态智能产品，解决工业问题，其发展面临数据质量、模型复杂度等挑战，且高度依赖资本与产业合作，多种商业模式并存，满足个性化需求，市场集中度高，由少数头部企业主导，市场规模快速增长，受AI企业增长、政策推动及技术进步影响，未来，技术进步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓[2] 根据相关目录分别进行总结 行业定义 - 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态，目前还面临诸多挑战，包括工业数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、应用场景受限以及成本和技术壁垒等[3] 行业分类 - 按照工业大模型的模型形态可分为通用大模型（以理解并管理通用工业知识为目的，提供基础性的工业知识和能力支持，如ChatGPT、星火大模型等）、行业大模型（以特定工业垂直的行业为对象，贴近该行业的特殊需求，提供个性化及专业化的解决方案，如3D打印GPT、盘古大模型等）、场景大模型（以工业发展中特定的细分场景为对象，利用精细化建模和分析实现对某一场景的深入理解和优化，如西门子与微软合作基于GPT开发的代码生成工具、C3等）[4] - 按照技术特征可分为专业任务大模型（以提升问题处理效率为主，应用于工业问答交互和内容生成，如C3、BACANCY等）、多模态大模型（以增强研发模式创新能力以及降低创新成本与时间为目的，面向药物研发和工业设计，如DeepMind、ESMFold模型、盘古药物分子大模型等）、视觉大模型（以提升复杂识别的精度和增强复杂任务执行能力为目的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析，如RT - 2基于视觉 - 动作 - 语言大模型等）、语言大模型（以降低研发成本和门槛，增强单个模型的能力为目的，实现单模型多视觉任务多场景赋能，如电力大模型等）[5] 行业特征 - 准入门槛高，需要大量资本储备，工业大模型的核心技术包括深度学习、自然语言处理、大数据分析等，这些技术需要强大的算法设计能力、大量的数据和计算资源，意味着高昂的硬件成本，企业还需不断投入资金进行技术升级和数据获取，高技术制造业的研究与试验发展（R&D）经费投入强度为2.91%，在规模以上工业企业中，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的行业大类占全部规模以上工业企业研究与试验发展（R&D）经费的比重为63.2%[6] - 高度依赖上中下产业之间的合作，工业大模型的发展不仅依赖于单一企业的技术能力，还需要依靠与上下游企业、科研机构、以及行业联盟的合作，如科大讯飞与汽车品牌、家电集团、机器人企业等多领域企业合作，在不同领域应用其星火大模型技术[7] - 多种商业模式共存，满足不同客户个性化需求，主要以订阅服务付费、购买软件许可证、提供工业大模型服务与技术支持，建立开放平台的方式来进行盈利，面向大型制造企业、能源公司、汽车制造商、中小企业、高校科研机构等，2023年，工业大模型在制造业的应用市场份额占据了52%，在能源行业为22%，汽车制造为15%[8] - 市场集中度高，由于工业大模型行业的高技术门槛和资本密集型特性，市场上往往由少数几家技术领先的头部企业占据主要份额，如阿里云、华为云、科大讯飞等，中小企业则通过在特定细分市场或技术领域的专注来避免与头部企业的直接竞争[9] 发展历程 - 工业大模型随着大模型的发展以及大模型在工业领域的应用，可以分为三个阶段：萌芽期（2022年11月 - 2023年2月），OpenAI首次推出的ChatGPT为大模型的发展奠定基础，标志着人工智能的大模型时代已经到来；启动期（2023年3月 - 2023年12月），国内外企业不断推出并更新大模型产品；高速发展期（2023年6月 - 至今），大模型逐步应用于工业领域并且获得了广泛的认可，推出大模型产品的企业不断优化大模型在工业中的应用[9] 产业链分析 - 上游为算力、数据和算法供应环节，主要作用是为工业大模型的研发与训练提供算力设备、数据原材料以及算法技术的支持，中国工业大模型产业链上游主要集中在芯片、服务器、通信网络等硬件领域以及云计算、数据库、中间件等软件领域，2023年上半年，中国AI芯片的市场规模超过50万张，中国本土的AI芯片品牌出货超过5万张，占比整个市场10%左右的份额，中国云服务市场总体增长16%，相较2022年高10%，预计2024年中国云基础设施服务支出将增长至18%，中国三大通信网络运营商也宣布加大对算力的投资[11] - 中游为工业大模型研发环节，主要作用是利用上游的算力、数据和算法资源对大模型进行研发和优化，多家本土企业相继研发并推出工业大模型，市场反响良好，如2023年6月中工互联发布中国第一个工业大模型，2023年9月羚羊工业大模型发布，大模型技术正向工业领域的专业性和垂直化方向发展[14] - 下游为应用工业大模型环节，主要作用是为工业大模型在制造、物流、能源等多个行业垂直领域提供应用渠道，大模型已应用于各大工业领域包括新能源、汽车制造等，实现大模型应用覆盖工业全链条，以华为开发的盘古大模型为例，在与国家电网和上海建工的合作中，在效率提升、成本降低等方面取得显著成果[16] 行业规模 - 2019年 - 2023年，工业大模型行业市场规模由16.00亿人民币元增长至466.21亿人民币元，期间年复合增长率132.34%，预计2024年 - 2028年，工业大模型行业市场规模由736.48亿人民币元增长至2,632.22亿人民币元，期间年复合增长率37.50%，AI及工业AI企业数量的持续增长、国家政策红利、技术进步推动工业大模型的持续优化、训练研发成本加速行业壁垒形成等是市场规模变化的原因[21] 政策梳理 - 国家出台了一系列政策推动人工智能发展，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管，促进了技术的健康发展，规范其应用行为；《原材料工业数字化转型工作方案（2024 - 2026年）》旨在通过数字化转型，提升原材料工业的核心竞争力；《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》鼓励在重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，将有力推动中国人工智能技术与实体经济深度融合；《"十四五"智能制造发展规划》提出了推进智能制造的总体路径和一系列保障措施；《"5G+工业互联网"融合应用先导区试点工作规则（暂行）》为各地开展"5G+工业互联网"融合应用先导区试点建设提供了明确的指导；《工业互联网创新发展行动计划（2021 - 2023年）》确立了未来三年中国工业互联网发展目标[24][25][26][27][29][30] 竞争格局 - 工业大模型行业市场竞争激烈，互联网和科技巨头公司占据主要市场，中小型企业进军工业大模型应用的垂直行业市场，市场形成多元化发展的局面，呈现出三个梯队情况，第一梯队公司有科技讯飞、华为云和阿里云等，第二梯队的公司有安恒信息、商汤科技和新华三云等，第三梯队的公司有卡斯奥工业智能研究院、中科创达、鼎捷软件和百川智能等，技术壁垒和资源优势、品牌效应及用户基础积累、技术创新和市场需求的双重驱动、中小企业通过细分市场提升专业性避开价格战竞争等是竞争格局形成和变化的原因[31] 企业分析 - 华为云计算技术有限公司，华为云的盘古大模型自2021年发布以来，已经发展到3.0版本，在多个领域表现优异，拥有千亿参数，具备强大的泛化能力和小样本学习能力，华为在人工智能技术方面具有显著优势，其自研的昇腾AI处理器和全栈AI解决方案为大模型的开发和部署提供了强大的计算能力，华为云计算拥有全球领先的云基础设施，数据显示，华为云在IaaS+PaaS整体市场份额增长超过300%，PaaS市场份额增速接近700%，位居中国公有云服务商第一阵营[35] - 新华三技术有限公司在高速率网络建设领域具有深厚的技术积累和市场认可度，2023年上半年以36.7%的市场份额位居中国数据中心交换机（100G/200/400G产品）市场第一，其客户结构主要依赖于国内大客户，且采购规模呈增长趋势，同时积极拓展新的优质客户如小米、浪潮思科等，优化客户结构，提升抗风险能力[38] - 鼎捷软件股份有限公司深耕制造业ERP和智能制造领域，推动企业设备自动化与工艺智能化改造，在中国智能制造业管理软件市场的占有率位居国产软件第一位，覆盖多个优势行业，在大陆地区稳居领先地位，累计合作企业数量超过5万家，持续加大AI业务投入，业务拓展顺利，预计2024年成为AIGC产品在工业场景规模化落地的第一年，2023年公司Chat系列应用已在超过120家客户上线[43]