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——綜述篇——
第1章：工業(yè)大模型行業(yè)綜述及數據來源說明
1.1 大模型產業(yè)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(yōu)勢
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.2 工業(yè)大模型行業(yè)界定
1.2.1 工業(yè)大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 工業(yè)大模型相關專業(yè)術語
1.2.3 工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 工業(yè)大模型產業(yè)畫像
1.3.1 工業(yè)大模型產業(yè)鏈結構梳理
1.3.2 工業(yè)大模型產業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3.3 工業(yè)大模型產業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
1.4 本報告數據來源及統(tǒng)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(tǒng)計標準
——現狀篇——
第2章：全球工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業(yè)發(fā)展現狀
2.1.1 全球大模型產業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2 全球大模型產業(yè)發(fā)展概況
2.1.3 全球大模型產業(yè)主流產品
2.1.4 全球大模型產業(yè)市場規(guī)模體量
2.2 全球工業(yè)大模型發(fā)展歷程
2.3 全球工業(yè)大模型開發(fā)模式
2.4.2 直接嫁接基礎大模型功能
2.4.3 自研細分領域大模型
2.4 全球工業(yè)大模型應用現狀
2.4.1 全球工業(yè)大模型應用概況
2.4.2 全球工業(yè)企業(yè)大模型應用進展
1、西門子
2、江森自控
3、松下
2.5 國外工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展經驗借鑒
2.6 全球工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展現狀及痛點
3.1 中國大模型發(fā)展現狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
3.1.2 中國已發(fā)布大模型數量變化
3.1.3 中國大模型參數規(guī)模變化
3.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
3.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析
3.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數
3.3.1 中國AI大模型工業(yè)應用指數體系
3.3.2 中國AI大模型工業(yè)應用指數-準確性
3.3.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數-穩(wěn)定性
3.4 中國工業(yè)大模型發(fā)展階段
3.5 中國工業(yè)大模型框架結構
3.5.1 工業(yè)大模型應用框架
1、基礎設施層
2、邊緣側層
3、工業(yè)技術底座層
4、MaaS層
5、工業(yè)場景應用層
6、行業(yè)層
3.5.2 工業(yè)大模型產業(yè)框架
1、通用工業(yè)大模型
2、專用工業(yè)大模型
3.6 中國工業(yè)大模型部署方式
3.6.1 私有化部署
3.6.2 行業(yè)云部署
3.6.3 公有云部署
3.7 中國工業(yè)大模型產品匯總
3.8 中國工業(yè)大模型競爭要素及競爭格局
3.8.1 工業(yè)大模型競爭要素
3.8.2 工業(yè)大模型競爭格局
3.8.3 主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價
3.9 中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量
3.10 中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
第4章：中國工業(yè)大模型技術架構及基礎能力構建
4.1 完整大模型開發(fā)步驟
4.2 大模型基礎架構及工程化
4.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer架構
2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經網絡CNN
4、循環(huán)神經網絡RNN
5、前饋神經網絡MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數據工程（數據處理和回流）
2、模型調優(yōu)（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
4.3 基礎大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態(tài)大模型
4.3.4 科學大模型
4.4 大模型標準化
4.4.1 大模型標準體系發(fā)展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
4.4.2 行業(yè)大模型標準體系
4.5 工業(yè)大模型構建路線圖
4.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估
1、業(yè)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
4.5.2 行業(yè)數據與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環(huán)境搭建
4、數據處理
5、模型訓練共建
4.5.3 行業(yè)大模型精調與優(yōu)化部署
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優(yōu)化
4、模型聯調部署
5、模型應用運營
4.6 工業(yè)大模型典型技術架構
4.7 工業(yè)大模型核心技術能力
4.7.1 工業(yè)知識問答
4.7.2 工業(yè)代碼生成
4.7.3 工業(yè)插件整合
4.8 工業(yè)大模型基礎能力構建概述
4.9 工業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”
4.9.1 大模型的算力需求分析
4.9.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發(fā)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）ASIC
4.9.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發(fā)展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.9.4 工業(yè)大模型算力部署路徑
4.10 工業(yè)大模型基礎能力構建之“數據”
4.10.1 數據處理與服務概述
4.10.2 國內外主要大預言模型數據集
4.10.3 數據API
4.10.4 訓練數據開發(fā)
4.10.5 推理數據開發(fā)
4.10.6 數據維護
4.10.7 工業(yè)大模型對數據的要求分析
4.11 工業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.11.1 AI基礎軟件概述
4.11.2 AI基礎軟件市場概況
4.11.3 AI基礎軟件競爭格局
4.11.4 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(yōu)化和自動化工具
第5章：中國工業(yè)大模型應用場景分析
5.1 工業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布
5.2 工業(yè)大模型應用場景：工業(yè)設計
5.2.1 工業(yè)設計概述
5.2.2 工業(yè)設計領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.2.3 工業(yè)設計領域大模型應用案例分析
5.3 工業(yè)大模型應用場景：生產管理
5.3.1 生產管理概述
5.3.2 生產管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.3.3 生產管理領域大模型應用案例分析
5.4 工業(yè)大模型應用場景：質量管理
5.4.1 質量管理概述
5.4.2 質量管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.4.3 質量管理領域大模型應用案例分析
5.5 工業(yè)大模型應用場景：能源管理
5.5.1 能源管理概述
5.5.2 能源管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.5.3 能源管理領域大模型應用案例分析
5.6 工業(yè)大模型應用場景：安全管理
5.6.1 安全管理概述
5.6.2 安全管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.6.3 安全管理領域大模型應用案例分析
5.7 工業(yè)大模型應用場景：其他
5.8 工業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第6章：中國工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場分析
6.1 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)分布
6.1.1 工業(yè)大模型對工業(yè)的賦能作用
6.1.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)匯總
6.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：石化
6.2.1 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
6.2.2 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
6.2.3 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
6.3 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：能源
6.3.1 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
6.3.2 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
6.3.3 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
6.4 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：電力
6.4.1 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
6.4.2 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
6.4.3 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
6.5 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：其他
6.5.1 電子
6.5.2 建筑
6.5.3 鋼鐵
6.5.4 紡織
6.6 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析
第7章：全球及中國工業(yè)大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國工業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球工業(yè)大模型產業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 OpenAI-DALL-E
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
7.2.2 谷歌-Gemini
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
7.3 中國工業(yè)大模型產業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 中工互聯-智工·工業(yè)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
7.3.2 思謀科技-IndustryGPT
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
7.3.3 卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT
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
7.3.4 科大訊飛-羚羊工業(yè)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
7.3.5 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
7.3.6 創(chuàng)新奇智-“奇智孔明”工業(yè)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
7.3.7 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
7.3.8 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
7.3.9 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
7.3.10 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
——展望篇——
第8章：中國工業(yè)大模型產業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?BR>8.1 工業(yè)大模型產業(yè)政策環(huán)境洞悉
8.1.1 國家層面工業(yè)大模型產業(yè)政策匯總
8.1.2 國家層面工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展規(guī)劃
8.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對工業(yè)大模型產業(yè)的影響
8.2 工業(yè)大模型產業(yè)PEST分析圖
8.3 工業(yè)大模型產業(yè)SWOT分析
8.4 工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 工業(yè)大模型產業(yè)未來關鍵增長點
8.6 工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展前景預測（未來5年預測）
8.7 工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
8.7.1 整體發(fā)展趨勢
8.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
8.7.3 技術創(chuàng)新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國工業(yè)大模型產業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
9.1 工業(yè)大模型產業(yè)投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 工業(yè)大模型產業(yè)投資機會分析
9.2.1 工業(yè)大模型產業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
9.2.2 工業(yè)大模型產業(yè)細分領域投資機會
9.2.3 工業(yè)大模型產業(yè)區(qū)域市場投資機會
9.2.4 工業(yè)大模型產業(yè)空白點投資機會
9.3 工業(yè)大模型產業(yè)投資價值評估
9.4 工業(yè)大模型產業(yè)投資策略建議
9.5 工業(yè)大模型產業(yè)可持續(xù)發(fā)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(yè)
圖表3：工業(yè)大模型的定義
圖表4：工業(yè)大模型的特征
圖表5：工業(yè)大模型專業(yè)術語
圖表6：工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：工業(yè)大模型產業(yè)鏈結構梳理
圖表8：工業(yè)大模型產業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：工業(yè)大模型產業(yè)鏈區(qū)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(tǒng)計標準
圖表13：全球大模型產業(yè)發(fā)展歷程
圖表14：全球大模型產業(yè)發(fā)展概況
圖表15：全球大模型產業(yè)主流產品
圖表16：全球大模型產業(yè)市場規(guī)模體量
圖表17：全球工業(yè)大模型發(fā)展歷程
圖表18：直接嫁接基礎大模型功能
圖表19：自研細分領域大模型
圖表20：全球工業(yè)大模型應用概況
圖表21：全球工業(yè)企業(yè)大模型應用進展
圖表22：國外工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展經驗借鑒
圖表23：全球工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發(fā)展歷程
圖表25：中國已發(fā)布大模型數量變化
圖表26：中國大模型參數規(guī)模變化
圖表27：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表28：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析
圖表30：中國AI大模型工業(yè)應用指數
圖表31：中國工業(yè)大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價
圖表33：中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量
圖表34：中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
圖表35：大模型技術路線及算法架構
圖表36：大模型工程化
圖表37：數據工程（數據處理和回流）
圖表38：模型調優(yōu)（模型訓練與微調）
圖表39：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表40：服務運營（服務部署與托管）
圖表41：平臺支撐能力
圖表42：NLP大模型
圖表43：CV大模型
圖表44：多模態(tài)大模型
圖表45：科學大模型
圖表46：工業(yè)大模型構建路線圖
圖表47：工業(yè)大模型基礎能力構建
圖表48：工業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”
圖表49：大模型的算力需求分析
圖表50：AI芯片市場分析
圖表51：AI服務器市場分析
圖表52：大模型基礎能力構建之“數據”
圖表53：數據處理與服務概述
圖表54：國內外主要大預言模型數據集
圖表55：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表56：AI基礎軟件產業(yè)鏈
圖表57：AI基礎軟件市場概況
圖表58：AI基礎軟件競爭格局
圖表59：大模型開發(fā)平臺
圖表60：AI基礎軟件產業(yè)鏈
圖表61：工業(yè)設計業(yè)務概述
圖表62：工業(yè)設計領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表63：工業(yè)設計領域大模型應用案例分析
圖表64：生產管理業(yè)務概述
圖表65：生產管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表66：生產管理領域大模型應用案例分析
圖表67：質量管理業(yè)務概述
圖表68：質量管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表69：質量管理領域大模型應用案例分析
圖表70：能源管理業(yè)務概述
圖表71：能源管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表72：能源管理領域大模型應用案例分析
圖表73：安全管理業(yè)務概述
圖表74：安全管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表75：安全管理領域大模型應用案例分析
圖表76：工業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表77：工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)分布
圖表78：石化行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
圖表79：石化行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
圖表80：石化行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
圖表81：能源行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
圖表82：能源行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
圖表83：能源行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
圖表84：電力行業(yè)工業(yè)大模型應用概述
圖表85：電力行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐
圖表86：電力行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力
圖表87：工業(yè)大模型細分應用波士頓矩陣分析
圖表88：全球及中國工業(yè)大模型企業(yè)案例解析
圖表89：全球及中國工業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
圖表90：全球工業(yè)大模型產業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表91：OpenAI-DALL-E大模型基本信息
圖表92：OpenAI-DALL-E大模型特點
圖表93：OpenAI-DALL-E大模型技術架構
圖表94：OpenAI-DALL-E大模型應用場景
圖表95：OpenAI-DALL-E大模型客戶
圖表96：OpenAI-DALL-E大模型最新進展
圖表97：谷歌-Gemini基本信息
圖表98：谷歌-Gemini模型特點
圖表99：谷歌-Gemini技術架構
圖表100：谷歌-Gemini應用場景
圖表101：谷歌-Gemini客戶
圖表102：谷歌-Gemini最新進展
圖表103：中國工業(yè)大模型產業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表104：中工互聯-智工·工業(yè)大模型基本信息
圖表105：中工互聯-智工·工業(yè)大模型特點
圖表106：中工互聯-智工·工業(yè)大模型技術架構
圖表107：中工互聯-智工·工業(yè)大模型應用場景
圖表108：中工互聯-智工·工業(yè)大模型客戶
圖表109：中工互聯-智工·工業(yè)大模型最新進展
圖表110：思謀科技-IndustryGPT基本信息
圖表111：思謀科技-IndustryGPT特點
圖表112：思謀科技-IndustryGPT技術架構
圖表113：思謀科技-IndustryGPT應用場景
圖表114：思謀科技-IndustryGPT客戶
圖表115：思謀科技-IndustryGPT最新進展
圖表116：卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT基本信息
圖表117：卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT模型特點
圖表118：卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT技術架構
圖表119：卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT應用場景
圖表120：卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT客戶

單位官方網站：http://www.nyscw.net
中研智業(yè)研究院-聯系人：楊靜 李湘
中研智業(yè)研究院-咨詢電話：010-57126768
中研智業(yè)研究院-項目熱線：15311209600
QQ咨詢：908729923 574219810
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