| RK | 企業 | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 遠光軟件 | YG-InsiGht遠光數聚企業智能大數據一站式服務平臺 |
| 2 | 浩鯨科技 | 大數據治理 |
| 3 | 東方國信 | CirroData分布式云化數據庫 |
| 4 | 寶信軟件 | 天行工業操作系統 |
| 5 | 工業富聯 | 工業大數據綜合服務 |
| 6 | 金蝶 | 數據服務云，數據中臺 |
| 7 | 石化盈科 | ProMACE工業大數據與AI引擎 |
| 8 | 太極股份 | 可信數據空間 |
| 9 | 廣域銘島 | 工業智能化解決方案 |
| 10 | 朗坤智慧 | 工業數據治理服務 |
| 11 | 智洋創新 | 智能運維工業互聯網大數據平臺 |
| 12 | 卡奧斯COSMOPlat | 一體化、全場景工業數據要素服務平臺卡奧斯工業數據空間 |
| 13 | 億信華辰 | DATA+AI數據智能服務 |
| 14 | 長揚科技 | 數據資產安全管理平臺，數據備份恢復系統 |
| 15 | 航天云網 | 邊緣計算平臺、工業大數據基礎套件等 |
| 16 | 高視科技 | 工業檢測數據庫（智能分析） |
| 17 | 力控科技 | FWebSCADA云組態監控平臺 |
| 18 | 東方金信 | 一站式大數據基礎軟件平臺 |
| 19 | 美林數據 | Tempo大數據分析平臺（BI+AI+DF） |
| 20 | 思邁特軟件 | 一站式ABI平臺 |
| 21 | 觀遠數據 | 一站式數據分析平臺 |
| 22 | 淵亭科技DataExa | 數據中臺 |
| 23 | 藍卓 | supOS工業操作系統 |
| 24 | 遠算科技 | 一站式工業數字化轉型解決方案 |
| 25 | 恒遠科技 | 智能化大數據協同管理和決策分析平臺 |
| 26 | 百分點 | 汽車制造數據中臺、數據決策大數據運營 |
| 27 | 永洪科技 | vividime企業級業數一體化AI平臺 |
| 28 | 佰聆數據 | 聆析-大數據深度探索分析平臺 |
| 29 | 樹根科技 | 工業數據采集服務 |
| 30 | 匯通國信 | 錕綺-數據治理平臺&數據中臺 |
| 31 | 安脈盛 | 實時工業數據治理解決方案 |
| 32 | 中天互聯 | 工業互聯網標識解析運營管理及生態建設服務 |
| 33 | 蘑菇物聯 | 基于工業大數據實現AI預測、AI控制 |
| 34 | 環天智慧 | 衛星遙感大數據 |
| 35 | 悠樺林 | 智能決策整體解決方案 |
| 36 | 海致科技 | Atlas圖譜解決方案 |
| 37 | 麥杰科技 | 工業實時/時序數據庫，工業數據管理平臺 |
| 38 | HVISIONS慧程 | HiperMIND工業人工智能&大數據平臺 |
| 39 | 寄云科技 | 寄云NeuSeer工業數據分析建模平臺、工業數據管理平臺、時序數據分析系統 |
| 40 | 開運聯合 | ADS太空數據系統 |
| 41 | 國信會視 | 工業大數據基礎平臺服務 |
| 42 | 華清科盛 | 工業大數據智能處理 |
| 43 | 洞見科技 | 洞見數智聯邦平臺（InsightOne） |
| 44 | 中科云創 | 天工云中控物聯網數據中臺 |
| 45 | 智布互聯 | 紡織行業MES系統 |
| 46 | 積夢智能 | 靈飛數字工廠·LinkFactory |
| 47 | 科技谷 | TC.Smart企業大數據平臺 |
| 48 | 知策科技 | 工業大數據分析平臺 |
| 49 | 全應科技 | 全應熱電云解決方案 |
| 50 | 極熵數據 | 實體工商業數據價值解決方案 |
| 2025.08 DBC/CIW/eNet16 | ||
新型工業化的核心引擎
當前，我國工業大數據產業已進入規模化應用與體系化創新的關鍵階段。在政策與市場的雙重驅動下，工業大數據已經成為推動制造業數字化轉型的核心要素。
技術體系呈現“基礎能力鞏固”與“垂直創新突破”的雙軌并行態勢。在基礎架構層面，以工業互聯網平臺為載體的數據整合體系逐步完善，有效解決了工業數據長期存在的“散、亂、孤”狀態。通過構建統一的數字底座，實現了多源異構數據的融合貫通，使數據價值完成從沉淀到激活的關鍵轉變。
在創新應用層，工業大模型技術也取得了顯著突破。但應用深度呈現“金字塔式”分布，少數領軍企業已實現全流程數據驅動，而廣大中小企業主要聚焦關鍵環節的數據采集與基礎分析。值得關注的是，作為“工業大腦”的工業軟件已成為撬動智能制造升級的戰略支點，在鋼鐵、能源、裝備等領域培育出多個具有自主知識產權的技術解決方案。
未來
垂直深化與生態協同將成為主旋律。工業大模型將加速向行業機理深處滲透，形成“基礎模型-行業模型-場景智能體”的三級架構。在石油化工、能源雙碳等領域，大模型與行業知識引擎的融合已催生出數個高價值場景智能體，推動生產效率突破性提升。這種“行業知識+數據智能”的融合范式將從頭部企業向全行業擴散，最終構建起跨設備、跨工序、跨企業的智能協同網絡。
智能工廠建設將從單點示范轉向規模化普及。未來，基于工業大數據的智能工廠將呈現“系統化構建”與“精益化運營”雙重特征。一方面，通過“云邊端”算力協同架構，實現從研發設計到運維服務的全鏈路數字化覆蓋；另一方面，依托工業大數據分析平臺，對設備狀態、能源消耗、質量波動進行實時優化。
技術融合將催生新一代智能裝備體系。人工智能、5G、邊緣計算與工業大數據的深度融合，推動裝備向“自主感知-協同決策-精準執行”方向演進。工程機械領域正在突破智能負載管理、動態穩定性控制、能源優化等關鍵技術，開發面向無人化作業場景的綠色智能裝備。在基礎支撐層，將重點突破高速動態感知、自主學習控制、數字液壓執行等核心技術，加速工業母機、機器人、儀器儀表等領域的智能化躍遷。
工業知識的價值化進程將全面加速。工業大數據發展重點將從設備連接與數據采集，轉向知識挖掘與價值創造。通過構建行業知識圖譜與機理模型庫，將專家經驗轉化為可復用的數字資產。
這些發展與創新不僅解決“卡脖子”難題，更通過構建虛實融合的試驗驗證環境，形成技術研發到產業轉化的閉環生態。
邁向工業智能新紀元
我國工業大數據正經歷從“工具應用”向“系統重構”的戰略轉型，其發展軌跡與國家新型工業化進程深度契合。當前的技術突破為產業升級奠定了堅實基礎，而未來的垂直深化與生態協同將推動形成“數據驅動、知識引領、智能主導”的新型制造體系。
把握發展機遇，需要構建“技術-產業-人才”三位一體的支撐體系，持續攻關智能感知、自主控制等基礎技術；完善工業互聯網平臺、算力基礎設施等數字底座；培育既懂工業機理又精通數據科學的復合型人才隊伍。
隨著智能制造能力成熟度的躍升和工業企業數字化轉型發展的需求，工業大數據將從單點應用走向全價值鏈貫通，將推動我國制造業完成從“效率追趕”到“價值創造”的歷史性跨越。
（文/陳皮）
e-Mail：lab@enet16.com
