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大厂纷纷入局,工业AI一体机的春天要来了?

程琳琳
2025年初,Deepseek大火,随之火起来的还有大模型一体机。不过最初市场上的大模型一体机更多面向消费者业务。随着AI深入各行各业,工业一体机的需求也在逐步增长,更有多家大厂纷纷推出自己的工业AI一体机。工业AI一体机的春天要来了?
百度 每一个玩家都该看的电影看完的第一个想法:我要买蓝光片,然后再看一次!跟其他标榜融入ACG元素的作品不太一样,《头号玩家》用了玩家语言,叙述一名玩家的冒险故事,只要你曾经对任何一款游戏着迷,都能在这里找到共鸣点。

本文来自微信公众号“工联网iitime”,【作者】程琳琳。

2025年初,Deepseek大火,随之火起来的还有大模型一体机。不过最初市场上的大模型一体机更多面向消费者业务。随着AI深入各行各业,工业一体机的需求也在逐步增长,更有多家大厂纷纷推出自己的工业AI一体机。工业AI一体机的春天要来了?

01

四类玩家主导行业格局

随着工业质检、预测性维护等场景对实时AI算力需求的爆发,传统“工控机+云平台”模式面临时延高、数据割裂等瓶颈。工业AI一体机通过软硬协同、开箱即用的特性,正成为打通智能制造落地的“最后一公里”关键载体。

“相较于云计算,AI一体机具备高稳定性、简化部署流程、支持模型定制化、较低的成本以及增强的数据安全性等优势,有利于用户在自身环境中快速部署并使用AI技术。”盘古智库(北京)信息咨询有限公司高级研究员余丰慧曾表示。

产业驱动力源于需求侧痛点倒逼与技术融合的双重作用。工厂多源异构数据利用率不足35%(IDC),云端推理平均时延超500ms难满足高精度场景需求,而中小企业自建AI平台成本超80万元/节点。在此背景下,新一代AI一体机通过融合工业机理与AI模型实现范式迁移。

工业AI一体机可按技术架构与能力半径分为四类:全栈优化型、垂直场景型、混合架构型及嵌入式增强型。

全栈优化型厂商如阿里云与华为,通过云边协同实现端到端闭环。阿里云灵匠一体机在河北某水泥厂的应用中,依托300+工业模型与自研AI-MPC控制器动态调节窑温,将燃煤替代率提升20%,其核心价值在于数据决策到设备执行的毫秒级联动。华为昇腾智造一体机则融合昇腾芯片与ModelArts框架,为钢厂锅炉提供实时能效优化,能耗直降12%。这类方案虽能解决复杂工艺优化,但部署成本高且实施周期长,对中小企业门槛较高。

垂直场景型企业选择单点突破路径,品高股份的品原一体机以极致能效比破局。其自研D10芯片经中国电子标准院认证,实现1度电完成750万次汽车电池盖板质检推理,功耗仅为传统方案的6%,单价压至28万元,为中小制造企业提供高性价比选择。云从科技的炬眼一体机深耕3C屏幕质检,仅需500张缺陷样本即可达到99%识别精度,开箱即用特性让部署周期缩至1天。然而垂直路线的扩展性短板明显,半导体场景迁移后准确率下降,自研芯片生态也制约算法迭代空间。

面对军工、电网等高敏场景,混合架构型方案成为刚需。瑞风协同aiEF一体机通过边缘-私有化架构保障数据零外泄,燃油系统异常检测延迟<10毫秒,符合国密三级认证。中工互联的智工DeepSeek则凭借30+工业协议兼容能力,将某纺织厂老旧设备改造周期从3个月压缩至11天。此类架构虽解决安全与兼容痛点,但边缘算力仅支持轻量化模型。

国际巨头以嵌入式增强型策略应对市场变局。西门子将AI模块植入SIMATIC PLC,在保留硬件兼容性(改造零更换)的同时实现设备振动分析,故障预测精度提升35%,故障率控制在0.01%以下;罗克韦尔FactoryTalk AI模块则通过开放生态降低北美汽车厂30%部署成本。但嵌入式方案牺牲了核心能力——无法执行实时控制,且模型更新需产线停机,时效性略显不足,云边协同能力薄弱,模型更新周期长达周级。

四类产品对应不同需求。大型集团选全栈型实现跨厂协同,中小制造用垂直型攻克单点瓶颈,高安全行业依赖混合架构,老旧产线改造则适配嵌入式方案。产业合作呈现分层协作范式,从寒武纪/沐曦国产GPU与华为昇腾的芯片层,到云厂商/硬件方案商的集成层,再到垂直服务商的应用层,最终赋能终端工厂。

02

机遇与挑战并存

在人工智能蓬勃发展的当下,特别是DeepSeek大模型的发布以及生成式AI技术的广泛普及,极大地降低了数据算力模型的需求与获取门槛,为整个AI产业创造了众多机遇,工业AI一体机的发展也存在较大市场空间。

基于工业领域的数字化转型需求,工业AI一体机存在较大市场空间。IDC《全球AI工业硬件市场报告2025》显示,工业AI一体机(含训推一体设备)市场将于2025年达到128亿美元规模,其中中国市场贡献全球收入的36%(46.1亿美元)。需求主要由多模态质检与能效优化驱动,两者合计占中国工业AI支出的49.1%。

机遇与挑战并存,工业AI一体机的市场爆发正面临双重刚性挑战。数据安全层面,中国信通院2025年制造业调研显示,70%企业严禁敏感数据离厂。成本压力则直接制约中小企业普及,高工产研(GGII)报告指出,当前50万元级单价远超其心理预期价位(≤25万元),导致该群体渗透率不足15%。

“通用大模型的‘通识化知识能力’与工业垂直场景的‘专业化需求’之间存在巨大鸿沟。”瑞风协同董事长赵旷博士曾指出。

总得来看,破局依赖三大创新路径。混合云架构通过“本地推理+云端训练”平衡安全与智能,阿里云为某药企设计的方案中,核心配方数据在厂内一体机处理,仅向云端传输脱敏特征值,满足GMP合规要求;模块化硬件设计以品高股份为代表,其品原一体机支持可插拔算力卡,武汉新能源工厂按产线需求灵活配置,采购成本降低34%;开源协议栈则破解工业设备“方言割裂”难题,华为EdgeGallery已兼容OPC UA/Modbus等18种协议,吸引西门子等200+厂商参与测试。

2026年将是产业分水岭——成本线(25万)、协议覆盖率(95%)、能效比(1度电/千万推理)三大指标决定谁主导下一个智造十年。

工业AI一体机市场谁将逐鹿,我们拭目以待。

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