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報告簡介
報告目錄
2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展前景調(diào)查預(yù)測報告
第一章人工智能大模型相關(guān)介紹
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 研究內(nèi)容
1.2 人工智能大模型
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(gòu)
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2018-2022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 對外經(jīng)濟分析
2.1.3 工業(yè)經(jīng)濟運行
2.1.4 固定資產(chǎn)投資
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 建設(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.2.3 加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.2.4 人工智能服務(wù)管理辦法
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(lǐng)域分析
2.3.5 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
2.3.6 產(chǎn)業(yè)競爭格局
2.3.7 產(chǎn)業(yè)布局狀況
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2018-2022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(yīng)用價值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模型
3.1.7 行業(yè)應(yīng)用場景
3.2 2018-2022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?fàn)顩r
3.2.3 行業(yè)合作動態(tài)
3.2.4 企業(yè)布局情況
3.2.5 主要技術(shù)路線
3.2.6 技術(shù)演進趨勢
3.3 中國主要人工智能大模型發(fā)展?fàn)顩r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(xué)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(shù)專利申請狀況
3.4.1 專利申請概況
3.4.2 專利技術(shù)分析
3.4.3 專利申請人分析
3.4.4 技術(shù)創(chuàng)新熱點
3.4.5 企業(yè)發(fā)明專利
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(yīng)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2018-2022年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)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 2018-2022年中國芯片市場運行情況分析
4.2.1 市場規(guī)模狀況
4.2.2 行業(yè)產(chǎn)量情況
4.2.3 芯片需求發(fā)展
4.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)
4.2.5 行業(yè)競爭格局
4.2.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.2.7 行業(yè)發(fā)展建議
4.3 2018-2022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)注冊數(shù)量
4.3.6 企業(yè)競爭格局
4.3.7 主要企業(yè)布局
4.3.8 行業(yè)融資情況
4.3.9 行業(yè)投資主體
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)管理體系構(gòu)建
4.4.2 行業(yè)技術(shù)人才培養(yǎng)
4.4.3 行業(yè)研發(fā)體系創(chuàng)新
4.4.4 行業(yè)投融資體制
4.4.5 行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章2018-2022年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.1 中國數(shù)據(jù)服務(wù)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(shè)指導(dǎo)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(guān)行業(yè)發(fā)展政策
5.2 中國數(shù)據(jù)服務(wù)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 行業(yè)投資數(shù)量
5.2.4 行業(yè)投資輪次
5.2.5 行業(yè)投資事件
5.2.6 行業(yè)發(fā)展趨勢
5.3 2018-2022年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)運行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 進入成長階段
5.3.3 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.3.4 應(yīng)用結(jié)構(gòu)占比
5.3.5 行業(yè)競爭格局
5.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測分析
5.4.1 行業(yè)競爭趨勢
5.4.2 轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢
5.4.3 整體發(fā)展趨勢
第六章2018-2022年中國人工智能大模型行業(yè)基礎(chǔ)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
6.1.1 算法管理規(guī)定
6.1.2 企業(yè)競爭格局
6.1.3 區(qū)域發(fā)展情況
6.1.4 行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.5 應(yīng)用風(fēng)險問題
6.1.6 算法治理實踐
6.2 中國人工智能算法發(fā)展?fàn)顩r分析
6.2.1 基本概述
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
6.3.1 發(fā)展成因
6.3.2 困境表現(xiàn)
6.3.3 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(shè)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2018-2022年中國人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用賦能層發(fā)展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎運作模式
7.1.2 搜索引擎發(fā)展價值
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 搜索引擎市場規(guī)模
7.1.2 搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.3 搜索引擎競爭格局
7.1.4 搜索引擎布局動態(tài)
7.1.5 搜索引擎發(fā)展困境
7.1.6 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(chǔ)
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 對話機器人應(yīng)用占比
7.2.6 對話機器人市場結(jié)構(gòu)
7.2.7 對話機器人商業(yè)模式
7.2.8 對話機器人核心技術(shù)
7.2.9 對話機器人發(fā)展策略
7.3 醫(yī)療
7.3.1 醫(yī)療質(zhì)量安全分析
7.3.2 醫(yī)療保障事業(yè)狀況
7.3.3 醫(yī)療行業(yè)特色分析
7.3.4 醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量
7.3.5 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.3.6 醫(yī)療平臺整體框架
7.3.7 醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用情況
7.3.8 醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向
7.3.9 典型智能模型應(yīng)用
7.4 智能遙感
7.4.1 智能遙感衛(wèi)星發(fā)射
7.4.2 智能遙感主要技術(shù)
7.4.3 智能遙感應(yīng)用領(lǐng)域
7.4.4 智能遙感項目動態(tài)
7.4.5 企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展動態(tài)
7.4.6 遙感模型研發(fā)情況
7.4.7 智能遙感發(fā)展趨勢
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙產(chǎn)業(yè)特征
7.5.2 元宇宙產(chǎn)業(yè)實踐
7.5.3 元宇宙產(chǎn)業(yè)影響
7.5.4 元宇宙發(fā)展建議
7.5.5 元宇宙系統(tǒng)發(fā)布
7.5.6 模型促進元宇宙
7.5.7 元宇宙發(fā)展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本概述
7.6.2 智慧城市發(fā)展優(yōu)勢
7.6.3 智慧城市具體應(yīng)用
7.6.4 人工智能城市排行
7.6.5 城市大模型的發(fā)布
7.6.6 智慧城市面臨困境
7.6.7 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(yīng)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
8.3 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(yīng)用領(lǐng)域
8.4 GPT模型產(chǎn)品——CHATGPT發(fā)展分析
8.4.1 基本概況
8.4.2 主要優(yōu)勢
8.4.3 發(fā)展歷程
8.4.4 工作原理
8.4.5 發(fā)展現(xiàn)狀
8.4.6 應(yīng)用場景
8.4.7 商業(yè)進程
8.4.8 技術(shù)路徑
8.4.9 發(fā)展瓶頸
8.4.10 發(fā)展?jié)摿?
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(guān)鍵模型
9.1.5 主要應(yīng)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 評估情況
9.2.8 企業(yè)合作
9.2.9 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(yīng)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(yīng)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(yīng)用
10.1.5 模型發(fā)展
10.1.6 市場推廣
10.2 騰訊混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型應(yīng)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
10.3 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(yīng)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(yīng)用
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“1+N認知智能大模型”
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(guān)技術(shù)發(fā)展分析
11.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
11.1.1 技術(shù)基本概述
11.1.2 技術(shù)研究進展
11.1.3 技術(shù)應(yīng)用分析
11.1.4 多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)
11.1.5 技術(shù)發(fā)展瓶頸
11.1.6 技術(shù)改進方向
11.1.7 技術(shù)發(fā)展趨勢
11.2 自然語言處理技術(shù)
11.2.1 技術(shù)基本概述
11.2.2 技術(shù)發(fā)展過程
11.2.3 關(guān)鍵技術(shù)分析
11.2.4 主流技術(shù)思路
11.2.5 關(guān)鍵前沿技術(shù)
11.2.6 技術(shù)應(yīng)用場景
11.2.7 未來發(fā)展方向
11.3 計算機視覺技術(shù)
11.3.1 技術(shù)基本概況
11.3.2 技術(shù)原理分析
11.3.3 技術(shù)發(fā)展歷史
11.3.4 主要技術(shù)分析
11.3.5 技術(shù)研究內(nèi)容
11.3.6 技術(shù)研究進展
11.3.7 圖像處理方法
11.3.8 具體應(yīng)用分析
11.3.9 技術(shù)發(fā)展趨勢
第十二章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 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2 谷歌（GOOGLE 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 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 企業(yè)布局狀況
12.3.3 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)主要產(chǎn)品
12.4.3 GPT模型發(fā)展
12.4.4 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
12.4.5 企業(yè)核心競爭力
第十三章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)布局分析
13.1.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.1.4 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 企業(yè)布局分析
13.2.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.2.4 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)布局分析
13.3.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.3.4 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 企業(yè)布局分析
13.4.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.4.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
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)布局分析
13.5.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.5.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.6 北京抖音信息服務(wù)有限公司
13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2 企業(yè)布局分析
13.6.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.6.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.7 華為技術(shù)有限公司
13.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.7.2 企業(yè)布局分析
13.7.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.7.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
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 企業(yè)布局分析
13.8.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.8.4 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
第十四章2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2018-2022年中國人工智能大模型行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1 西湖心辰完成PRE-A輪融資
14.1.2 面壁智能完成天使輪融資
14.1.3 瀾舟科技完成PRE-A+輪融資
14.1.4 百川智能獲美元股權(quán)投資
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(shù)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(fēng)險分析
14.3.1 技術(shù)風(fēng)險
14.3.2 數(shù)據(jù)風(fēng)險
14.3.3 市場風(fēng)險
14.3.4 政策風(fēng)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(yīng)用場景廣泛
14.4.2 技術(shù)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
第十五章對2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)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 對2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1 2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2023-2029年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
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