本報告為多用戶報告，如果您有更多需求，我們可以根據您提出的具體要求；
重新修訂報告框架，并在此基礎上更多滿足您的個性需求，做出合理的報價。
    本報告每個季度可以實時更新，免費售后服務一年，
具體內容及訂購流程歡迎咨詢客服人員。

——綜述篇——
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
1.3.1 工業大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 工業大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3.3 工業大模型產業鏈區域熱力圖
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
——現狀篇——
第2章：全球工業大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業發展現狀
2.1.1 全球大模型產業發展歷程
2.1.2 全球大模型產業發展概況
2.1.3 全球大模型產業主流產品
2.1.4 全球大模型產業市場規模體量
2.2 全球工業大模型發展歷程
2.3 全球工業大模型開發模式
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 全球工業大模型應用現狀
2.4.1 全球工業大模型應用概況
2.4.2 全球工業企業大模型應用進展
1、西門子
2、江森自控
3、松下
2.5 國外工業大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球工業大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國工業大模型產業發展現狀及痛點
3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發展歷程
3.1.2 中國已發布大模型數量變化
3.1.3 中國大模型參數規模變化
3.1.4 中國大模型商業模式分析
3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地工業領域可行性分析
3.3 中國AI大模型工業應用指數
3.3.1 中國AI大模型工業應用指數體系
3.3.2 中國AI大模型工業應用指數-準確性
3.3.3 中國AI大模型工業應用指數-穩定性
3.4 中國工業大模型發展階段
3.5 中國工業大模型框架結構
3.5.1 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
3.5.2 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
3.6 中國工業大模型部署方式
3.6.1 私有化部署
3.6.2 行業云部署
3.6.3 公有云部署
3.7 中國工業大模型產品匯總
3.8 中國工業大模型競爭要素及競爭格局
3.8.1 工業大模型競爭要素
3.8.2 工業大模型競爭格局
3.8.3 主要工業大模型廠商競爭力評價
3.9 中國工業大模型市場規模體量
3.10 中國工業大模型發展面臨的挑戰
第4章：中國工業大模型技術架構及基礎能力構建
4.1 完整大模型開發步驟
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、大規模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經網絡CNN
4、循環神經網絡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（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 行業大模型標準體系
4.5 工業大模型構建路線圖
4.5.1 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
4.5.2 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
4.5.3 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
4.6 工業大模型典型技術架構
4.7 工業大模型核心技術能力
4.7.1 工業知識問答
4.7.2 工業代碼生成
4.7.3 工業插件整合
4.8 工業大模型基礎能力構建概述
4.9 工業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服務器發展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.9.4 工業大模型算力部署路徑
4.10 工業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
4.10.5 推理數據開發
4.10.6 數據維護
4.10.7 工業大模型對數據的要求分析
4.11 工業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、優化和自動化工具
第5章：中國工業大模型應用場景分析
5.1 工業大模型行業應用場景分布
5.2 工業大模型應用場景：工業設計
5.2.1 工業設計概述
5.2.2 工業設計領域大模型應用優勢分析
5.2.3 工業設計領域大模型應用案例分析
5.3 工業大模型應用場景：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 工業大模型應用場景：其他
5.8 工業大模型應用場景戰略地位分析
第6章：中國工業大模型應用業態市場分析
6.1 工業大模型應用業態分布
6.1.1 工業大模型對工業的賦能作用
6.1.2 工業大模型應用業態匯總
6.2 工業大模型應用業態：石化
6.2.1 石化行業工業大模型應用概述
6.2.2 石化行業工業大模型應用實踐
6.2.3 石化行業工業大模型應用潛力
6.3 工業大模型應用業態：能源
6.3.1 能源行業工業大模型應用概述
6.3.2 能源行業工業大模型應用實踐
6.3.3 能源行業工業大模型應用潛力
6.4 工業大模型應用業態：電力
6.4.1 電力行業工業大模型應用概述
6.4.2 電力行業工業大模型應用實踐
6.4.3 電力行業工業大模型應用潛力
6.5 工業大模型應用業態：其他
6.5.1 電子
6.5.2 建筑
6.5.3 鋼鐵
6.5.4 紡織
6.6 工業大模型應用業態市場戰略地位分析
第7章：全球及中國工業大模型企業案例解析
7.1 全球及中國工業大模型企業梳理與對比
7.2 全球工業大模型產業企業案例分析（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 中國工業大模型產業企業案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 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
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
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：中國工業大模型產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 工業大模型產業政策環境洞悉
8.1.1 國家層面工業大模型產業政策匯總
8.1.2 國家層面工業大模型產業發展規劃
8.1.3 國家重點政策/規劃對工業大模型產業的影響
8.2 工業大模型產業PEST分析圖
8.3 工業大模型產業SWOT分析
8.4 工業大模型產業發展潛力評估
8.5 工業大模型產業未來關鍵增長點
8.6 工業大模型產業發展前景預測（未來5年預測）
8.7 工業大模型產業發展趨勢洞悉
8.7.1 整體發展趨勢
8.7.2 監管規范趨勢
8.7.3 技術創新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國工業大模型產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 工業大模型產業投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 工業大模型產業投資機會分析
9.2.1 工業大模型產業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 工業大模型產業細分領域投資機會
9.2.3 工業大模型產業區域市場投資機會
9.2.4 工業大模型產業空白點投資機會
9.3 工業大模型產業投資價值評估
9.4 工業大模型產業投資策略建議
9.5 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：全球大模型產業發展歷程
圖表14：全球大模型產業發展概況
圖表15：全球大模型產業主流產品
圖表16：全球大模型產業市場規模體量
圖表17：全球工業大模型發展歷程
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：全球工業大模型應用概況
圖表21：全球工業企業大模型應用進展
圖表22：國外工業大模型產業發展經驗借鑒
圖表23：全球工業大模型產業發展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發展歷程
圖表25：中國已發布大模型數量變化
圖表26：中國大模型參數規模變化
圖表27：中國大模型商業模式分析
圖表28：中國大模型發展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地工業領域可行性分析
圖表30：中國AI大模型工業應用指數
圖表31：中國工業大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要工業大模型廠商競爭力評價
圖表33：中國工業大模型市場規模體量
圖表34：中國工業大模型發展面臨的挑戰
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（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：多模態大模型
圖表45：科學大模型
圖表46：工業大模型構建路線圖
圖表47：工業大模型基礎能力構建
圖表48：工業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：大模型開發平臺
圖表60：AI基礎軟件產業鏈
圖表61：工業設計業務概述
圖表62：工業設計領域大模型應用優勢分析
圖表63：工業設計領域大模型應用案例分析
圖表64：生產管理業務概述
圖表65：生產管理領域大模型應用優勢分析
圖表66：生產管理領域大模型應用案例分析
圖表67：質量管理業務概述
圖表68：質量管理領域大模型應用優勢分析
圖表69：質量管理領域大模型應用案例分析
圖表70：能源管理業務概述
圖表71：能源管理領域大模型應用優勢分析
圖表72：能源管理領域大模型應用案例分析
圖表73：安全管理業務概述
圖表74：安全管理領域大模型應用優勢分析
圖表75：安全管理領域大模型應用案例分析
圖表76：工業大模型應用場景戰略地位分析
圖表77：工業大模型應用業態分布
圖表78：石化行業工業大模型應用概述
圖表79：石化行業工業大模型應用實踐
圖表80：石化行業工業大模型應用潛力
圖表81：能源行業工業大模型應用概述
圖表82：能源行業工業大模型應用實踐
圖表83：能源行業工業大模型應用潛力
圖表84：電力行業工業大模型應用概述
圖表85：電力行業工業大模型應用實踐
圖表86：電力行業工業大模型應用潛力
圖表87：工業大模型細分應用波士頓矩陣分析
圖表88：全球及中國工業大模型企業案例解析
圖表89：全球及中國工業大模型企業梳理與對比
圖表90：全球工業大模型產業企業案例分析說明
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：中國工業大模型產業企業案例分析說明
圖表104：中工互聯-智工·工業大模型基本信息
圖表105：中工互聯-智工·工業大模型特點
圖表106：中工互聯-智工·工業大模型技術架構
圖表107：中工互聯-智工·工業大模型應用場景
圖表108：中工互聯-智工·工業大模型客戶
圖表109：中工互聯-智工·工業大模型最新進展
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-工業大模型COSMO-GPT基本信息
圖表117：卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT模型特點
圖表118：卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT技術架構
圖表119：卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT應用場景
圖表120：卡奧斯-工業大模型COSMO-GPT客戶

單位官方網站：http://www.50ly.cn
中研智業研究院-聯系人：楊靜 李湘
中研智業研究院-咨詢電話：010-57126768
中研智業研究院-項目熱線：15311209600
QQ咨詢：908729923 574219810
免費售后服務一年，具體內容及交付流程歡迎咨詢客服人員。