我公司擁有所有研究報告產品的唯一著作權，當您購買報告或咨詢業務時，請認準“智研鈞略”商標，及唯一官方網站智研咨詢網（www.szxuejia.com）。若要進行引用、刊發，需要獲得智研咨詢的正式授權。
- 報告目錄
- 研究方法
由智研咨詢專家團隊精心編制的《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業市場全景調查及戰略咨詢研究報告》（以下簡稱《報告》）重磅發布，《報告》旨在從國家經濟及產業發展的戰略入手，分析人工智能生成內容（AIGC）行業未來的市場走向，挖掘人工智能生成內容（AIGC）行業的發展潛力，預測人工智能生成內容（AIGC）行業的發展前景，助力人工智能生成內容（AIGC）業的高質量發展。
本《報告》從2023年全國人工智能生成內容（AIGC）行業發展環境、全球發展態勢、行業規模、競爭格局、重點企業等角度進行入手，系統、客觀的對我國人工智能生成內容（AIGC）行業發展運行進行了深度剖析，展望2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展趨勢。《報告》是系統分析2023年度中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展狀況的著作，對于全面了解中國人工智能生成內容（AIGC）行業的發展狀況、開展與人工智能生成內容（AIGC）行業發展相關的學術研究和實踐，具有重要的借鑒價值，可供從事人工智能生成內容（AIGC）行業相關的政府部門、科研機構、產業企業等相關人員閱讀參考。
國內產學研各界對于AIGC的理解是“繼專業生成內容和用戶生成內容之后，利用人工智能技術自動生成內容的新型生產方式”。在國際上對應的術語是“人工智能合成媒體”，其定義是“通過人工智能算法對數據或媒體進行生產、操控和修改的統稱”。綜上所述，可以認為AIGC既是從內容生產者視角進行分類的一類內容，又是一種內容生產方式，還是用于內容自動化生成的一類技術集合。AIGC是人工智能與大數據、云計算、5G等多個技術領域的整合，是一種跨領域的合作發展模式。在人工智能產業中，算力、算法、數據是三個核心概念，它們構成了AI領域的基礎設施，是支撐AIGC行業創新和發展的必要前提。
2022年全球AIGC市場規模為107.9億美元，Precedence Research預計，2030年將達到約731.6億美元，復合增長率27%。隨著國家政策的傾斜和5G等相關基礎技術的發展，中國人工智能產業在各方的共同推動下進入爆發式增長階段，市場發展潛力巨大。數據顯示，2022年中國人工智能AIGC核心產業規模11.5億元，預計在2030年將達到4441億元，未來中國有望發展為全球最大的人工智能AIGC市場。
AIGC賽道不斷迎來新的科技巨頭。2023年2月，Meta首席執行官扎克伯格宣布，Meta將成立專注AIGC的頂級產品團隊；谷歌旗下流媒體平臺Youtube宣布正在開發AIGC內容創作工具。此前OpenAI、微軟、谷歌、Buzzfeed等海外巨頭們也都有布局相關服務產品。而國內不少企業的反應同樣十分迅速，在2022年AI繪畫爆紅之后，BAT、字節跳動、萬興科技、藍色光標等領頭企業已紛紛加碼布局AIGC賽道。
我國高度重視人工智能的發展，并已將其列為國家戰略。近年來我國政府出臺了一系列政策如下圖所示，旨在推動AI產業的快速發展和技術創新。“新一代人工智能發展計劃”，規劃了從基礎研究、關鍵技術破解到產品應用和產業發展的全流程，確立了到2030年使我國在人工智能領域達到國際領先的戰略目標。
我國AIGC產業仍處于發展初期，底層技術與國外有較大差距。由于技術不足和投資環境影響，AIGC大多作為輔助業務研發，缺乏明確的應用場景。人工智能算法面臨技術挑戰，如透明度、穩健性和偏見問題，導致AIGC內容創作和編輯技術存在不足。當前內容審核方式存在誤報和人工審核不足等問題，為不正當行為提供機會。同時AIGC作品的版權問題仍待解決，限制了創作潛力。
《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業市場全景調查及戰略咨詢研究報告》是智研咨詢重要成果，是智研咨詢引領行業變革、寄情行業、踐行使命的有力體現，更是人工智能生成內容（AIGC）領域從業者把脈行業不可或缺的重要工具。智研咨詢已經形成一套完整、立體的智庫體系，多年來服務政府、企業、金融機構等，提供科技、咨詢、教育、生態、資本等服務。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章人工智能生成內容（AIGC）行業相關概述
1.1 人工智能生成內容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心要素
1.1.3 優勢特征
1.1.4 體系架構
1.1.5 內容輸出
1.2 人工智能生成內容（AIGC）的發展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數據巨量化
1.3.2 內容創造力
1.3.3 跨模態融合
1.3.4 認知交互力
1.4 主要內容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展環境分析
2.1 經濟環境
2.1.1 全球經濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經濟概況
2.1.3 中國對外經濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經濟展望
2.2 政策環境
2.2.1 深度合成管理規定發布
2.2.2 建設人工智能應用場景
2.2.3 加快人工智能應用創新
2.2.4 地方發展人工智能政策
2.3 社會環境
2.3.1 WEB3.0時代到來
2.3.2 元宇宙成為新風口
2.3.3 數字經濟取得進展
2.3.4 算力發展水平提升
第三章2022-2024年中國人工智能產業發展狀況分析
3.1 中國人工智能產業發展綜述
3.1.1 產業發展背景
3.1.2 產業發展特點
3.1.3 產業發展歷程
3.1.4 產業相關政策
3.1.5 產業面臨挑戰
3.1.6 產業發展建議
3.2 2022-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業發展現狀
3.2.2 產業鏈條結構
3.2.3 市場發展規模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業競爭格局
3.2.7 產業布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2022-2024年中國人工智能企業發展分析
3.3.1 企業區域分布
3.3.2 企業員工規模
3.3.3 企業營收狀況
3.3.4 企業市值情況
3.3.5 企業技術分析
3.3.6 企業研發情況
3.3.7 企業專利狀況
3.4 中國人工智能產業發展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業發展展望
3.4.3 產業發展趨勢
第四章2022-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業發展分析
4.1 人工智能生成內容（AIGC）行業發展綜述
4.1.1 行業發展特征
4.1.2 行業發展原因
4.1.3 行業核心要素
4.1.4 行業生態體系
4.1.5 行業商業模式
4.2 2022-2024年全球人工智能生成內容（AIGC）行業發展狀況
4.2.1 行業發展歷程
4.2.2 行業發展現狀
4.2.3 主要企業分析
4.2.4 企業業務模式
4.2.5 企業布局分析
4.3 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展分析
4.3.1 行業發展環境
4.3.2 行業發展現狀
4.3.3 產業鏈條結構
4.3.4 市場發展規模
4.3.5 行業發展問題
4.3.6 行業發展建議
4.4 人工智能生成內容（AIGC）的應用場景分析
4.4.1 文本生成
4.4.2 音頻生成
4.4.3 圖像生成
4.4.4 視頻生成
4.4.5 跨模態生成
4.4.6 策略生成
4.4.7 虛擬人生成
4.5 人工智能生成內容（AIGC）典型產品——CHATGPT分析
4.5.1 GPT模型發展路徑
4.5.2 GPT-4模型分析
4.5.3 主要優勢
4.5.4 發展歷程
4.5.5 工作原理
4.5.6 發展現狀
4.5.7 應用場景
4.5.8 商業進程
4.5.9 技術路徑
4.5.10 發展瓶頸
4.5.11 發展潛力
第五章2021-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的基礎層發展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發展歷程
5.1.2 5G產業政策環境
5.1.3 5G產業鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發生的變化
5.1.6 5G商業模式分析
5.1.7 5G商用企業布局
5.1.8 5G產業發展趨勢
5.2 5G基站
5.2.1 5G基站政策分析
5.2.2 5G基站市場規模
5.2.3 5G基站建設類型
5.2.4 5G基站建設原則
5.2.5 5G基站建設問題
5.2.6 5G基站關鍵技術
5.2.7 5G基站建設建議
5.2.8 5G基站發展前景
5.3 物聯網
5.3.1 物聯網相關政策
5.3.2 物聯網市場規模
5.3.3 物聯網競爭格局
5.3.4 物聯網發展動態
5.3.5 物聯網連接芯片
5.3.6 物聯網應用產品
5.3.7 物聯網發展關鍵
5.3.8 物聯網模式創新
5.4 算力
5.4.1 算力發展環境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發展意義
5.4.4 算力發展狀況
5.4.5 算力市場規模
5.4.6 細分市場狀況
5.4.7 算力應用領域
5.4.8 算力發展建議
5.4.9 市場空間巨大
5.5 芯片
5.5.1 芯片特點概述
5.5.2 芯片發展背景
5.5.3 芯片發展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規模
5.5.6 芯片進出口量
5.5.7 芯片產量狀況
5.5.8芯片需求
5.6 云計算
5.6.1 云計算發展歷程
5.6.2 云計算發展特點
5.6.3 云計算發展現狀
5.6.4 云計算市場規模
5.6.5 云計算競爭格局
5.6.6 云計算服務應用
5.6.7 云計算面臨挑戰
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發展展望
5.6.10 云計算發展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發展現狀
5.7.3 能源生產情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發展目標
5.7.6 能源發展建議
5.7.7 能源發展趨勢
第六章2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的主要內容生產領域發展分析
6.1 數字媒體
6.1.1 數字媒體基本概念
6.1.2 數字媒體主要特點
6.1.3 數字媒體發展狀況
6.1.4 數字媒體助力影視
6.1.5 數字媒體戰略合作
6.1.6 數字媒體發展建議
6.1.7 數字媒體發展趨勢
6.2 數字藏品
6.2.1 數字藏品核心價值
6.2.2 數字藏品產業鏈條
6.2.3 數字藏品發展狀況
6.2.4 數字藏品市場規模
6.2.5 數字藏品企業數量
6.2.6 數字藏品消費傾向
6.2.7 數字藏品發展動態
6.2.8 數字藏品發展風險
6.2.9 數字藏品發展前景
6.3 數字場景
6.3.1 數字場景構建基礎
6.3.2 數字場景核心構建
6.3.3 數字場景驅動因素
6.3.4 數字場景應用特點
6.3.5 數字場景產生影響
6.3.6 數字場景發展趨勢
6.4 數字人
6.4.1 數字人發展背景
6.4.2 數字人相關標準
6.4.3 數字人產業圖譜
6.4.4 數字人發展狀況
6.4.5 數字人市場規模
6.4.6 數字人融資情況
6.4.7 數字人發展問題
6.4.8 數字人發展建議
6.4.9 數字人發展前景
6.4.10 數字人發展趨勢
第七章2021-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的應用領域發展分析
7.1 傳媒行業
7.1.1 行業發展歷程
7.1.2 行業主要特點
7.1.3 行業發展環境
7.1.4 行業總產值
7.1.5 行業細分領域
7.1.6 行業結構分析
7.1.7 行業發展機遇
7.1.8 行業發展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業
7.2.1 行業發展歷史
7.2.2 行業發展特點
7.2.3 行業發展意義
7.2.4 市場規模狀況
7.2.5 企業注冊數量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業運營模式
7.2.8 行業發展挑戰
7.2.9 行業發展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業
7.3.1 行業基本概述
7.3.2 行業主要政策
7.3.3 產業鏈條結構
7.3.4 市場規模狀況
7.3.5 電影數量情況
7.3.6 電影主要院線
7.3.7 線上視頻平臺
7.3.8 行業發展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業
7.4.1 市場發展規模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業競爭格局
7.4.4 典型企業分析
7.4.5 行業治理模式
7.4.6 行業治理困境
7.4.7 行業治理建議
7.4.8 未來發展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業
7.5.1 行業政策分析
7.5.2 市場規模狀況
7.5.3 在線教育規模
7.5.4 學校數量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發展動態
7.6 醫療行業
7.6.1 醫療衛生機構數量
7.6.2 醫療衛生人員總數
7.6.3 門診和住院工作量
7.6.4 醫院醫師工作負荷
7.6.5 醫療衛生費用情況
7.6.6 醫院病床使用情況
7.6.7 AIGC主要應用分析
7.7 工業
7.7.1 市場規模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業外貿情況
7.7.4 工業區域發展
7.7.5 企業經營狀況
7.7.6 工業投資情況
7.7.7 工業發展問題
7.7.8 工業發展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業
7.8.1 行業發展歷史
7.8.2 行業發展成就
7.8.3 行業發展現狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業數字轉型
7.8.6 行業發展挑戰
7.8.7 行業發展建議
7.8.8 行業發展展望
7.8.9 AIGC主要應用
第八章中國人工智能生成內容（AIGC）主要技術發展分析
8.1 人工智能技術發展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發展歷程
8.1.3 技術發展特點
8.1.4 技術應用優勢
8.1.5 核心技術分析
8.1.6 技術主要應用
8.1.7 技術發展展望
8.2 深度神經網絡分析
8.2.1 全連接神經網絡
8.2.2 循環神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
8.3 自然語言處理技術發展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優化方向
8.3.6 技術發展展望
8.4 多模態認知技術發展分析
8.4.1 多模態關聯
8.4.2 跨模態生成
8.4.3 多模態協同
8.4.4 發展的趨勢
8.5 AIGC的三大模型
8.5.1 視覺大模型
8.5.2 語言大模型
8.5.3 多模態大模型
8.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數字內容孿生能力
8.6.2 智能數字內容編輯能力
8.6.3 智能數字內容創作能力
第九章2022-2024年國際人工智能生成內容（AIGC）行業重點企業發展分析
9.1 微軟（MICROSOFT CORP.）
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 業務發展動態
9.1.3 企業經營狀況分析
9.2 谷歌（GOOGLE INC.）
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業布局狀況
9.2.3 企業經營狀況分析
9.3 META PLATFORMS, INC.
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 企業布局狀況
9.3.3 企業經營狀況分析
9.4 STABILITY AI
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業融資狀況
9.4.3 企業主要產品
9.5 OPEN AI
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業主要產品
9.5.3 企業發展動態
9.5.4 企業核心競爭力
9.5.5 CHATGPT的價值
第十章中國人工智能生成內容（AIGC）行業重點上市企業經營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業布局分析
10.1.3 企業發展動態
10.1.4 企業經營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業研發情況
10.2.3 企業布局分析
10.2.4 經營效益分析
10.2.5 業務經營分析
10.2.6 財務狀況分析
10.2.7 核心競爭力分析
10.2.8 公司發展戰略
10.2.9 未來前景展望
10.3 拓爾思信息技術股份有限公司
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業發展歷程
10.3.3 企業布局分析
10.3.4 經營效益分析
10.3.5 業務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
10.3.7 核心競爭力分析
10.3.8 公司發展戰略
10.3.9 未來前景展望
10.4 云從科技集團股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業布局分析
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 核心競爭力分析
10.4.7 公司發展戰略
10.4.8 未來前景展望
10.5 北京藍色光標數據科技股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發展戰略
10.5.8 未來前景展望
10.6 昆侖萬維科技股份有限公司
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 企業布局分析
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發展戰略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺（中國）文化發展股份有限公司
10.7.1 企業發展概況
10.7.2 企業布局分析
10.7.3 經營效益分析
10.7.4 業務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
10.7.6 核心競爭力分析
10.7.7 公司發展戰略
10.7.8 未來前景展望
第十一章2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業投資潛力分析
11.1 2022-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業投融資情況分析
11.1.1 融資規模
11.1.2 融資輪次
11.1.3 國內融資
11.1.4 國外融資
11.1.5 投資規模
11.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應用領域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內容（AIGC）行業壁壘分析
11.3.1 能力壁壘
11.3.2 合作壁壘
11.3.3 模式壁壘
11.4 中國人工智能生成內容（AIGC）行業風險分析
11.4.1 技術風險
11.4.2 資金風險
11.4.3 政策風險
第十二章2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展前景分析
12.1.1 行業面臨挑戰
12.1.2 行業發展展望
12.1.3 行業發展潛力
12.1.4 市場發展空間
12.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展趨勢
12.2.1 核心技術持續演進
12.2.2 關鍵能力顯著增強
12.2.3 產品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應用趨于多元
12.2.5 生態建設日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業預測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業影響因素分析
12.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規模預測
圖表目錄
圖表1：AIGC三要素
圖表2：PGC、UGC、AIGC主要異同點對比
圖表3：2013-2024年全球GDP總量情況
圖表4：2016-2024年中國GDP發展運行情況
圖表5：2016-2024年中國貨物進出口總額情況
圖表6：2016-2024年中國固定資產投資（不含農戶）投資情況
圖表7：部分省市人工智能行業相關政策
圖表8：人工智能發展歷程
圖表9：人工智能產業相關的政策文件
圖表10：人工智能行業產業鏈結構
圖表11：2016-2024年我國人工智能核心產業及帶動產業規模統計圖
圖表12：中國人工智能市場的主要應用占比情況
圖表13：2015-2024年中國人工智能領域投融資金額及數量
圖表14：2024年我國人工智能企業分布情況
圖表15：2024年我國人工智能領先企業員工規模
圖表16：2024年我國人工智能領先企業營收情況
圖表17：截止2024年2月20日我國人工智能領先企業市值情況
圖表18：我國人工智能專利申請排名
圖表19：全球人工智能生成內容（AIGC）行業發展歷程
圖表20：2022-2030 全球AIGC市場規模（億美元）
圖表21：全球AIGC企業布局
圖表22：AIGC行業生態結構
圖表23：AIGC行業產業鏈
圖表24：2022-2030年中國AIGC核心市場規模走勢
圖表25：基于AI 的文本生成
圖表26：基于AI 的音頻生成
圖表27：基于AI 的圖像生成
圖表28：基于AI 的視頻生成
圖表29：從GPT-1到GPT-4發展歷程
圖表30：GPT-4模型新變化
圖表31：GPT-4多個核心理解能力提升
圖表32：GPT-4多語言功能強大
圖表33：GPT-4在各種人類考試中表現優異
圖表34：不被允許內容和敏感內容的錯誤行為率
圖表35：微軟office接入GPT-4
圖表36：ChatGPT的商業化落地進程
圖表37：相關廠商的業務落地情況匯總
圖表38：5G產業鏈條結構
圖表39：2020-2024年中國移動通信基站設備產量走勢
圖表40：2018-2024年移動電話基站發展情況
圖表41：5G基站分類
圖表42：5G基站建設的關鍵技術
圖表43：物聯網技術體系框架圖
圖表44：近年物聯網行業重點政策規劃分析
圖表45：2018-2024年我國物聯網用戶情況
圖表46：2023-2031年中國物聯網連接規模及預測
圖表47：2024物聯網企業100強
圖表48：物聯網的應用領域
圖表49：十三五、十四五國家層面算力產業相關政策
圖表50：地方層面算力產業建設行動方案匯總
更多圖表見正文......
◆ 本報告分析師具有專業研究能力，報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監測產品數據，通過智研統計預測模型估算獲得；企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數據均來自合法合規渠道，觀點產出及數據分析基于分析師對行業的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發布本報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現依據。在不同時期，智研咨詢可發表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用本報告的數據、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業咨詢經驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區位優勢
03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產業規劃、IPO咨詢、行業調研等全案產業咨詢服務
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業和科學的研究模型和調研方法，不斷追求數據和觀點的客觀準確
06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業簡報、監測報告等免費資源，踐行用信息驅動產業發展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數據庫資源和知識庫
08
智研咨詢觀點和數據被媒體、機構、券商廣泛引用和轉載，具有廣泛的品牌知名度
品質保證
智研咨詢是行業研究咨詢服務領域的領導品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內數百家咨詢機構，行業協會建立長期合作關系，專業的團隊和資源，保證了我們報告的專業性。
售后處理
我們提供完善的售后服務系統。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺等任意終端，均可在工作日內得到受理回復。24小時全面為您提供專業周到的服務，及時解決您的需求。
跟蹤回訪
持續讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會安排專業的客服專員會定期電話回訪或上門拜訪，收集您對我們服務的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
![研判2025！中國視覺人工智能行業政策匯總、發展現狀、競爭格局及發展趨勢分析：政策推動視覺人工智能技術持續創新，行業領域不斷拓展[圖]](http://img.chyxx.com/images/2022/0408/54b870b64f647f1fc10474b02796382c9242dcfa.png?x-oss-process=style/w320)
