2024-2028年中國人工智能大模型市場調(diào)研及發(fā)展趨勢預測報告
第一章 人工智能大模型相關概述
1.1 人工智能基本概述
1.2 人工智能大模型相關介紹
1.2.1 基本定義
1.2.2 核心作用
1.2.3 主要優(yōu)勢
1.2.4 底層架構
1.2.5 模型實踐
1.3 人工智能大模型核心要素分析
1.3.1 算力
1.3.2 算法
1.3.3 數(shù)據(jù)
第二章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 宏觀經(jīng)濟概況
2.1.2 工業(yè)經(jīng)濟運行
2.1.3 固定資產(chǎn)投資
2.1.4 對外貿(mào)易分析
2.1.5 宏觀經(jīng)濟展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 國家政策支持促進發(fā)展
2.2.2 人工智能服務管理辦法
2.2.3 建設人工智能應用場景
2.2.4 加快人工智能應用創(chuàng)新
2.2.5 地方人工智能發(fā)展政策
2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.3 市場發(fā)展規(guī)模
2.3.4 細分領域分析
2.3.5 市場競爭格局
2.3.6 應用結構分析
2.3.7 投融資情況分析
2.3.8 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
2.3.9 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
第三章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3 行業(yè)戰(zhàn)略意義
3.1.4 行業(yè)發(fā)展作用
3.1.5 行業(yè)應用價值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模式
3.1.7 行業(yè)應用場景
3.2 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展情況分析
3.2.1 行業(yè)生態(tài)圖譜
3.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.3 合作研發(fā)動態(tài)
3.2.4 企業(yè)布局情況
3.2.5 主要技術路線
3.2.6 技術演進趨勢
3.3 中國主要人工智能大模型發(fā)展狀況分析
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模態(tài)大模型
3.3.4 科學計算大模型
3.3.5 模型協(xié)同發(fā)展
3.4 中國人工智能大模型技術專利申請狀況
3.4.1 創(chuàng)新主體排名
3.4.2 創(chuàng)新競爭指數(shù)
3.4.3 技術功效矩陣
3.4.4 行業(yè)應用分布
3.4.5 專利申請動態(tài)
3.5 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展建議
3.5.1 行業(yè)用戶建議
3.5.2 供應商的建議
3.5.3 行業(yè)發(fā)展建議
3.5.4 行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
第四章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務支撐層——芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 中國芯片行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特點
4.1.2 行業(yè)發(fā)展背景
4.1.3 行業(yè)發(fā)展意義
4.1.4 行業(yè)政策匯總
4.1.5 行業(yè)政策影響
4.2 2022-2024年中國芯片市場運行情況分析
4.2.1 市場銷售收入
4.2.2 產(chǎn)業(yè)結構分析
4.2.3 產(chǎn)量規(guī)模分析
4.2.4 芯片需求發(fā)展
4.2.5 行業(yè)競爭格局
4.2.6 應用領域結構
4.2.7 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.2.8 行業(yè)發(fā)展建議
4.3 2022-2024年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展政策
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 市場規(guī)模狀況
4.3.4 芯片數(shù)量需求
4.3.5 企業(yè)競爭格局
4.3.6 主要企業(yè)布局
4.3.7 企業(yè)注冊數(shù)量
4.3.8 行業(yè)融資情況
4.3.9 行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4 中國芯片行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢分析
4.4.1 行業(yè)突破路徑
4.4.2 行業(yè)發(fā)展機遇
4.4.3 行業(yè)發(fā)展前景
4.4.4 行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務支撐層——數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展分析
5.1 中國數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展政策分析
5.1.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃
5.1.2 數(shù)字政府建設指導意見
5.1.3 發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用意見
5.1.4 地方相關行業(yè)發(fā)展政策
5.2 中國數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 市場規(guī)模狀況
5.2.2 行業(yè)圖譜分析
5.2.3 區(qū)域布局情況
5.2.4 企業(yè)排名情況
5.2.5 行業(yè)投融資分析
5.2.6 行業(yè)發(fā)展趨勢
5.3 2022-2024年中國人工智能基礎數(shù)據(jù)服務行業(yè)運行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 行業(yè)發(fā)展態(tài)勢
5.3.3 市場規(guī)模分析
5.3.4 產(chǎn)業(yè)鏈條結構
5.3.5 行業(yè)競爭格局
5.3.6 應用結構占比
5.3.7 行業(yè)發(fā)展壁壘
5.3.8 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國人工智能基礎數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展趨勢分析
5.4.1 整體發(fā)展趨勢
5.4.2 行業(yè)競爭趨勢
5.4.3 轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢
第六章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)基礎算法平臺層——算法行業(yè)發(fā)展分析
6.1 中國算法行業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1 行業(yè)基本概述
6.1.2 算法管理規(guī)定
6.1.3 企業(yè)競爭格局
6.1.4 區(qū)域發(fā)展情況
6.1.5 行業(yè)應用現(xiàn)狀
6.1.6 應用風險問題
6.1.7 算法治理實踐
6.2 中國人工智能算法發(fā)展狀況分析
6.2.1 基本概念
6.2.2 主要分類
6.2.3 提取方法
6.2.4 審查指南
6.2.5 專利體系
6.2.6 審查困境
6.2.7 規(guī)制走向
6.3 數(shù)字時代算法困境發(fā)展分析
6.3.1 發(fā)展背景
6.3.2 發(fā)展成因
6.3.3 困境表現(xiàn)
6.3.4 治理路徑
6.4 中國算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1 強化頂層設計
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強化國際協(xié)調(diào)
第七章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)應用賦能層發(fā)展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎基本介紹
7.1.2 搜索引擎運作模式
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.4 搜索引擎市場規(guī)模
7.1.5 搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.6 搜索引擎競爭格局
7.1.7 搜索引擎投融資分析
7.1.8 搜索引擎發(fā)展困境
7.1.9 搜索引擎發(fā)展建議
7.2 對話機器人
7.2.1 對話機器人發(fā)展基礎
7.2.2 對話機器人發(fā)展優(yōu)勢
7.2.3 對話機器人發(fā)展政策
7.2.4 對話機器人市場規(guī)模
7.2.5 對話機器人市場結構
7.2.6 對話機器人商業(yè)模式
7.2.7 對話機器人應用占比
7.2.8 對話機器人核心技術
7.2.9 對話機器人發(fā)展策略
7.3 醫(yī)療
7.3.1 醫(yī)療行業(yè)政策發(fā)布
7.3.2 醫(yī)療行業(yè)特色分析
7.3.3 醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量
7.3.4 醫(yī)療服務情況統(tǒng)計
7.3.5 醫(yī)療保障事業(yè)狀況
7.3.6 醫(yī)療數(shù)據(jù)應用情況
7.3.7 醫(yī)療AI平臺建設分析
7.3.8 典型智能模型應用
7.3.9 醫(yī)療服務發(fā)展方向
7.4 智能遙感
7.4.1 智能遙感基本定義
7.4.2 智能遙感發(fā)展歷程
7.4.3 智能遙感衛(wèi)星發(fā)射
7.4.4 智能遙感主要技術
7.4.5 智能遙感應用領域
7.4.6 智能遙感項目動態(tài)
7.4.7 遙感模型研發(fā)情況
7.4.8 遙感模型企業(yè)布局
7.4.9 智能遙感發(fā)展趨勢
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙政策發(fā)布
7.5.2 元宇宙市場規(guī)模
7.5.3 元宇宙企業(yè)布局
7.5.4 元宇宙專利申請
7.5.5 元宇宙投融資情況
7.5.6 模型促進元宇宙發(fā)展
7.5.7 AI驅(qū)動元宇宙系統(tǒng)發(fā)布
7.5.8 元宇宙行業(yè)發(fā)展建議
7.5.9 元宇宙行業(yè)發(fā)展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本介紹
7.6.2 智慧城市政策發(fā)布
7.6.3 智慧城市市場規(guī)模
7.6.4 智慧城市企業(yè)布局
7.6.5 智慧城市具體應用
7.6.6 智慧城市投融資分析
7.6.7 城市大模型的發(fā)布
7.6.8 智慧城市面臨困境
7.6.9 智慧城市發(fā)展展望
第八章 國外典型人工智能大模型——GPT模型發(fā)展分析
8.1 GPT模型發(fā)展綜述
8.1.1 模型本質(zhì)
8.1.2 模型優(yōu)勢
8.1.3 應用前景
8.2 GPT模型發(fā)展路徑分析
8.2.1 演進歷程
8.2.2 GPT-1
8.2.3 GPT-2
8.2.4 GPT-3
8.2.5 GPT-3.5
8.2.6 GPT-4
8.2.7 GPT-4 Turbo
8.3 GPT-4模型發(fā)展分析
8.3.1 發(fā)生變化分析
8.3.2 理解能力提升
8.3.3 主要局限分析
8.3.4 具體應用領域
8.4 GPT-4 Turbo模型發(fā)展分析
8.4.1 技術原理
8.4.2 主要變化
8.4.3 未來影響
8.5 GPT模型產(chǎn)品——ChatGPT發(fā)展分析
8.5.1 基本概況
8.5.2 主要優(yōu)勢
8.5.3 工作原理
8.5.4 發(fā)展歷程
8.5.5 商業(yè)進程
8.5.6 應用場景
8.5.7 技術路徑
8.5.8 發(fā)展瓶頸
8.5.9 發(fā)展?jié)摿?/div>
第九章 中國典型企業(yè)的人工智能大模型——百度文心大模型發(fā)展分析
9.1 百度文心大模型發(fā)展綜述
9.1.1 發(fā)展歷程
9.1.2 全景圖譜
9.1.3 數(shù)據(jù)來源
9.1.4 關鍵模型
9.1.5 主要應用
9.2 百度文心大模型運行現(xiàn)狀分析
9.2.1 模型發(fā)展
9.2.2 模型布局
9.2.3 產(chǎn)品矩陣
9.2.4 生態(tài)體系
9.2.5 市場推廣
9.2.6 所處地位
9.2.7 企業(yè)合作
9.2.8 發(fā)展前景
9.3 百度文心大模型主要產(chǎn)品分析
9.3.1 百度智能云
9.3.2 文心一格
9.3.3 文心百中
9.4 百度文心大模型應用方式分析
9.4.1 文心一言+搜索引擎
9.4.2 大模型API
9.4.3 產(chǎn)品級應用+生態(tài)融合
第十章 中國其他典型企業(yè)的人工智能大模型發(fā)展分析
10.1 華為盤古大模型
10.1.1 模型概述
10.1.2 發(fā)展歷程
10.1.3 主要模型
10.1.4 模型應用
10.1.5 模型發(fā)展
10.1.6 市場推廣
10.1.7 評估情況
10.2 騰訊混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型應用
10.2.3 模型發(fā)展
10.2.4 市場推廣
10.2.5 評估情況
10.2.6 模型發(fā)布
10.2.7 模型突破
10.2.8 商業(yè)程度
10.3 阿里通義大模型
10.3.1 發(fā)展歷程
10.3.2 模型概述
10.3.3 模型應用
10.3.4 模型發(fā)展
10.3.5 市場推廣
10.3.6 評估情況
10.4 商湯日日新大模型
10.4.1 模型概述
10.4.2 模型發(fā)布
10.4.3 模型發(fā)展
10.4.4 主要產(chǎn)品
10.4.5 市場推廣
10.5 字節(jié)跳動大模型
10.5.1 模型概述
10.5.2 模型應用
10.5.3 模型風險
10.6 其他人工智能大模型分析
10.6.1 昆侖萬維大語言模型
10.6.2 “知海圖AI”中文大模型
10.6.3 科大訊飛星火認知大模型V3.0
10.6.4 多模態(tài)人工智能大模型“AiLMe”
第十一章 人工智能大模型相關技術發(fā)展分析
11.1 深度學習技術
11.1.1 技術基本概述
11.1.2 技術研究進展
11.1.3 技術應用分析
11.1.4 多模態(tài)學習技術
11.1.5 技術發(fā)展瓶頸
11.1.6 技術改進方向
11.1.7 技術發(fā)展趨勢
11.2 自然語言處理技術
11.2.1 技術基本概述
11.2.2 技術發(fā)展過程
11.2.3 關鍵技術分析
11.2.4 主流技術思路
11.2.5 關鍵前沿技術
11.2.6 技術應用場景
11.2.7 未來發(fā)展方向
11.3 計算機視覺技術
11.3.1 技術基本概況
11.3.2 技術原理分析
11.3.3 技術發(fā)展歷史
11.3.4 主要技術分析
11.3.5 技術研究內(nèi)容
11.3.6 技術研究進展
11.3.7 圖像處理方法
11.3.8 具體應用分析
11.3.9 技術發(fā)展趨勢
第十二章 2021-2024年國際人工智能大模型行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
12.1 微軟（Microsoft Corp.）
12.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2 模型研發(fā)動態(tài)
12.1.3 2022財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.4 2023財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.5 2024財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2 谷歌（Alphabet Inc.）
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 模型研發(fā)動態(tài)
12.2.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3 Meta Platforms, Inc.
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 模型發(fā)展進程
12.3.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4 Open AI
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 企業(yè)營收情況
12.4.3 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
12.4.4 企業(yè)核心競爭力
12.4.5 企業(yè)融資動態(tài)
第十三章 2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1 百度集團股份有限公司
13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2 企業(yè)合作動態(tài)
13.1.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2 阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2 政企合作動態(tài)
13.2.3 2022財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.4 2023財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.5 2024財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3 騰訊控股有限公司
13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
13.3.3 企業(yè)合作動態(tài)
13.3.4 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.5 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.6 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.4 科大訊飛股份有限公司
13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2 業(yè)務布局分析
13.4.3 企業(yè)合作動態(tài)
13.4.4 經(jīng)營效益分析
13.4.5 業(yè)務經(jīng)營分析
13.4.6 財務狀況分析
13.4.7 核心競爭力分析
13.4.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.4.9 未來前景展望
13.5 商湯集團股份有限公司
13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2 企業(yè)合作動態(tài)
13.5.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.5.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.5.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.6 北京抖音信息服務有限公司
13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2 企業(yè)營收情況
13.6.3 專利申請情況
13.6.4 企業(yè)合作動態(tài)
13.6.5 投資并購進展
13.7 華為投資控股有限公司
13.7.1 基本信息簡介
13.7.2 企業(yè)經(jīng)營狀況
13.7.3 企業(yè)合作動態(tài)
13.7.4 公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.7.5 未來前景展望
13.8 昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2 業(yè)務布局分析
13.8.3 經(jīng)營效益分析
13.8.4 業(yè)務經(jīng)營分析
13.8.5 財務狀況分析
13.8.6 核心競爭力分析
13.8.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.8.8 未來前景展望
第十四章 2024-2028年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1 企眾數(shù)信科完成Pre-A輪融資
14.1.2 極?？萍脊就瓿葿輪融資
14.1.3 月之暗面公司完成融資
14.1.4 智譜AI公司完成B輪融資
14.1.5 智子引擎完成天使+輪融資
14.2 中國人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1 技術壁壘
14.2.2 數(shù)據(jù)壁壘
14.2.3 人才壁壘
14.2.4 資金壁壘
14.3 中國人工智能大模型行業(yè)投資風險分析
14.3.1 技術風險
14.3.2 數(shù)據(jù)風險
14.3.3 市場風險
14.3.4 政策風險
14.4 中國人工智能大模型行業(yè)投資機會分析
14.4.1 應用場景廣泛
14.4.2 技術不斷進步
14.4.3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
14.4.4 國家政策支持
14.4.5 巨大市場需求
第十五章 2024-2028年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
15.1 中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展前景分析
15.1.1 算力瓶頸漸至
15.1.2 硬件需求承壓
15.1.3 聚焦路線優(yōu)化
15.1.4 未來商業(yè)模式
15.1.5 發(fā)展格局展望
15.2 中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展趨勢
15.2.1 大小模型協(xié)同進化
15.2.2 通用性能持續(xù)加強
15.2.3 逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3 2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)預測分析
15.3.1 2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)影響因素分析
15.3.2 2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預測
圖表目錄
圖表1 大語言模型
圖表2 Transformer模型自監(jiān)督層結構
圖表3 Transformer模型架構
圖表4 訓練大模型“預訓練+精調(diào)”模式
圖表5 主要數(shù)據(jù)集大小匯總
圖表6 2023年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表7 2018-2023年GDP同比增長速度
圖表8 2018-2023年GDP環(huán)比增長速度
圖表9 2022-2023年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表10 2022-2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）同比增速
圖表11 2023年中國經(jīng)濟預測
圖表12 2024年世界經(jīng)濟預測圖譜
圖表13 人工智能產(chǎn)業(yè)相關的政策文件
圖表14 人工智能的發(fā)展歷程
圖表15 2018-2022年中國人工智能市場規(guī)模變化
圖表16 中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表17 2023人工智能企業(yè)百強榜TOP10
圖表18 中國人工智能下游應用領域占比統(tǒng)計
圖表19 2018-2023年人工智能行業(yè)投資情況統(tǒng)計
圖表20 2021-2026年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模變化
圖表21 AI大模型推動人機交互方式的升級
圖表22 小模型VS大模型
圖表23 大模型的投入成本
圖表24 中國大模型生態(tài)
圖表25 部分大模型廠商梳理
圖表26 大模型的技術路線主要包含Bert、GPT和混合
圖表27 人工智能大模型參數(shù)量從億級到百萬億級
圖表28 InstructGPT采用不同訓練方法的效果對比圖
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