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在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，如何精準(zhǔn)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，洞悉行業(yè)趨勢(shì)，成為企業(yè)和投資者共同關(guān)注的焦點(diǎn)。為此，智研咨詢分析團(tuán)隊(duì)傾力打造的《2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告》，旨在為各界精英提供最具研判性和實(shí)用性的行業(yè)分析。
本報(bào)告匯聚了智研咨詢研究團(tuán)隊(duì)的集體智慧，結(jié)合國(guó)內(nèi)外權(quán)威數(shù)據(jù)，深入剖析了人工智能大模型行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局以及未來(lái)趨勢(shì)。我們秉承專業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯繎B(tài)度，通過(guò)多維度、全方位的數(shù)據(jù)分析，力求為讀者呈現(xiàn)一個(gè)清晰、立體的行業(yè)畫卷。
在內(nèi)容方面，報(bào)告不僅涵蓋了行業(yè)的深度解讀，還對(duì)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了細(xì)致入微的探討。無(wú)論是政策環(huán)境、市場(chǎng)需求，還是技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)作，我們都進(jìn)行了詳盡的闡述和獨(dú)到的分析。此外，我們還特別關(guān)注了行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)軍企業(yè)，深入剖析了它們的成功經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)策略。
AI大模型是基于海量多源數(shù)據(jù)打造的預(yù)訓(xùn)練模型，是對(duì)原有算法模型的技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品迭代，用戶可通過(guò)開源或開放API/工具等形式進(jìn)行模型零樣本/小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的識(shí)別、理解、決策、生成效果和更低成本的開發(fā)部署方案。大模型的核心作用是突破數(shù)據(jù)標(biāo)注的困境，通過(guò)學(xué)習(xí)海量無(wú)標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)做預(yù)訓(xùn)練，拓展整體模型前期學(xué)習(xí)的廣度和深度，以此提升大模型的知識(shí)水平，從而低成本、高適應(yīng)性地賦能大模型在后續(xù)下游任務(wù)中的應(yīng)用。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求增長(zhǎng)，AI在企業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越多，AI開發(fā)門檻高、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多樣、對(duì)場(chǎng)景標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴等問(wèn)題成為AI規(guī)模化落地的挑戰(zhàn)，而預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)則為人工智能帶來(lái)了新的機(jī)遇與希望。大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，在識(shí)別、理解、決策、生成等AI任務(wù)的泛化性、通用性、遷移性方面都表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)和巨大潛力。數(shù)據(jù)顯示，2023年中國(guó)人工智能核心為3062億元、人工智能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模為11719億元、人工智能基礎(chǔ)層規(guī)模為1354億元。
從人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，以基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層這三個(gè)核心層為主導(dǎo)。上游基礎(chǔ)層主要提供算力、算法和數(shù)據(jù)；中游技術(shù)層則是包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等；下游應(yīng)用層包括但不限于智慧物流、智慧醫(yī)療、智慧金融等。從應(yīng)用場(chǎng)景看，中國(guó)人工智能市場(chǎng)的主要應(yīng)用場(chǎng)景為政府城市冶理和運(yùn)營(yíng)（公安、交警、司法、城市運(yùn)營(yíng)、政務(wù)、交運(yùn)管理、國(guó)土資源、監(jiān)所、環(huán)保等）、互聯(lián)網(wǎng)、金融，合計(jì)占比達(dá)到79%。而隨著人工智能行業(yè)核心技術(shù)的增速不同，不同下游行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的應(yīng)用節(jié)奏不同，未來(lái)行業(yè)格局將會(huì)發(fā)生一定變化。
我國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用沿著兩條路徑發(fā)展，一是通用類大模型持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域。文心一言、通義千問(wèn)、紫東太初、星火認(rèn)知等中國(guó)的一批通用化大模型正在快速發(fā)展，打造跨行業(yè)通用化人工智能能力平臺(tái)，其應(yīng)用行業(yè)正在辦公、生活、娛樂(lè)向醫(yī)療、工業(yè)、教育等加速滲透；二是垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)類大模型不斷深化落地。一批針對(duì)生物制藥、遙感、氣象等垂直領(lǐng)域的專用大模型，發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢(shì)，提供針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。大模型生態(tài)涉及底層服務(wù)支持、算法平臺(tái)以及行業(yè)應(yīng)用，廠商主要包括百度、阿里、商湯、華為等人工智能企業(yè)，也有智源研究院、中科院自動(dòng)化所等研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)英偉達(dá)等芯片廠商也紛紛入局。
其中百度集團(tuán)是擁有強(qiáng)大互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)的領(lǐng)先AI公司，是全球?yàn)閿?shù)不多的提供AI芯片、軟件架構(gòu)和應(yīng)用程序等全棧AI技術(shù)的公司之一。阿里巴巴通義大模型以統(tǒng)一底座為基礎(chǔ)，構(gòu)建了層次化的模型體系，其中通用模型層覆蓋自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)、計(jì)算機(jī)視覺，專業(yè)模型層深入電商、醫(yī)療、法律、金融、娛樂(lè)等行業(yè)。騰訊控股混元大模型已接入騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會(huì)議、騰訊文檔、微信搜一搜、qq瀏覽器等超過(guò)50個(gè)騰訊業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，并取得初步效果。此外，騰訊還與11000家生態(tài)伙伴展開緊密合作，推出了覆蓋100多個(gè)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的行業(yè)解決方案。
作為國(guó)內(nèi)知名的研究機(jī)構(gòu)，我們始終堅(jiān)持以客戶為中心，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，致力于提供最具價(jià)值的研究成果。我們相信，《2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)及發(fā)展趨向研判報(bào)告》將為您的決策提供有力的數(shù)據(jù)支撐和戰(zhàn)略指導(dǎo)，助您在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化。
【特別說(shuō)明】
1）內(nèi)容概況部分為我司關(guān)于該研究報(bào)告核心要素的提煉與展現(xiàn)，內(nèi)容概況中存在數(shù)據(jù)更新不及時(shí)情況，最終出具的報(bào)告數(shù)據(jù)以年度為單位監(jiān)測(cè)更新。
2）報(bào)告最終交付版本與內(nèi)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(nèi)容概況的相關(guān)要素。報(bào)告將以PDF格式提供。
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?jī)?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(shì)
1.2.4 底層架構(gòu)
1.2.5 模型實(shí)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2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.1.1 宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.2 對(duì)外經(jīng)濟(jì)分析
2.1.3 工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
2.1.4 固定資產(chǎn)投資
2.1.5 宏觀經(jīng)濟(jì)展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 國(guó)家政策支持促進(jìn)發(fā)展
2.2.2 建設(shè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)發(fā)展規(guī)模
2.3.4 細(xì)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(jìng)爭(zhēng)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2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國(guó)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(jià)值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模型
3.1.7 行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
3.2 2020-2024年中國(guó)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(dòng)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(jìn)趨勢(shì)
3.3 中國(guó)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(jì)算大模型
3.3.5 模型協(xié)同發(fā)展
3.4 中國(guó)人工智能大模型技術(shù)專利申請(qǐng)狀況
3.4.1 專利申請(qǐng)概況
3.4.2 專利技術(shù)分析
3.4.3 專利申請(qǐng)人分析
3.4.4 技術(shù)創(chuàng)新熱點(diǎn)
3.4.5 企業(yè)發(fā)明專利
3.5 中國(guó)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2020-2024年中國(guó)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(guó)芯片行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
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 2020-2024年中國(guó)芯片市場(chǎng)運(yùn)行情況分析
4.2.1 市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)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 2020-2024年中國(guó)AI芯片行業(yè)運(yùn)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(chǎng)規(guī)模狀況
4.3.4 芯片數(shù)量需求
4.3.5 企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
4.3.6 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(guó)芯片行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景及趨勢(shì)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(shì)
第五章2020-2024年中國(guó)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(guó)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(jì)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(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 市場(chǎng)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(shì)
5.3 2020-2024年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)運(yùn)行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 進(jìn)入成長(zhǎng)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(jìng)爭(zhēng)格局
5.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
5.4.1 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
5.4.2 轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)
5.4.3 整體發(fā)展趨勢(shì)
第六章2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)基礎(chǔ)算法平臺(tái)層——算法行業(yè)發(fā)展分析
6.1 中國(guó)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(jìng)爭(zhēng)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(xiǎn)問(wèn)題
6.1.6 算法治理實(shí)踐
6.2 中國(guó)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(shí)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(guó)算法未來(lái)發(fā)展建議分析
6.4.1 強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強(qiáng)化國(guó)際協(xié)調(diào)
第七章2020-2024年中國(guó)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(yùn)作模式
7.1.2 搜索引擎發(fā)展價(jià)值
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 搜索引擎市場(chǎng)規(guī)模
7.1.2 搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.3 搜索引擎競(jìng)爭(zhēng)格局
7.1.4 搜索引擎布局動(dòng)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(duì)話機(jī)器人
7.2.1 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展基礎(chǔ)
7.2.2 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展優(yōu)勢(shì)
7.2.3 對(duì)話機(jī)器人發(fā)展政策
7.2.4 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模
7.2.5 對(duì)話機(jī)器人應(yīng)用占比
7.2.6 對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
7.2.7 對(duì)話機(jī)器人商業(yè)模式
7.2.8 對(duì)話機(jī)器人核心技術(shù)
7.2.9 對(duì)話機(jī)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(jī)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(tái)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(xiàng)目動(dòng)態(tài)
7.4.5 企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展動(dòng)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(shì)
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(shí)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(jìn)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(shì)
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(guó)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(shì)
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(jìn)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(shì)
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(chǎng)景
8.4.7 商業(yè)進(jìn)程
8.4.8 技術(shù)路徑
8.4.9 發(fā)展瓶頸
第九章中國(guó)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(lái)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(yùn)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(chǎng)推廣
9.2.6 所處地位
9.2.7 評(píng)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(jí)應(yīng)用+生態(tài)融合
第十章中國(guó)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(chǎng)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(chǎng)推廣
10.2.5 評(píng)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(chǎng)推廣
10.3.6 評(píng)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(chǎng)推廣
10.5 字節(jié)跳動(dòng)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(wàn)維大語(yǔ)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(rèn)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(jìn)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(jìn)方向
11.1.7 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
11.2 自然語(yǔ)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(guò)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(chǎng)景
11.2.7 未來(lái)發(fā)展方向
11.3 計(jì)算機(jī)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?jī)?nèi)容
11.3.6 技術(shù)研究進(jìn)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(shì)
第十二章國(guó)際人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)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(dòng)態(tài)
12.1.3 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
12.2.3 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(yíng)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(dòng)態(tài)
12.4.5 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
第十三章中國(guó)人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1 百度集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.1.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2 阿里巴巴集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.2.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.3.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.4.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5 商湯集團(tuán)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(dòng)態(tài)
13.5.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.6.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
13.7.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.8 昆侖萬(wàn)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(dòng)態(tài)
13.8.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
第十四章2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2020-2024年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)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(guó)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(guó)人工智能大模型行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
14.3.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.2 數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.3 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.4 政策風(fēng)險(xiǎn)
14.4 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
14.4.1 應(yīng)用場(chǎng)景廣泛
14.4.2 技術(shù)不斷進(jìn)步
14.4.3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
14.4.4 國(guó)家政策支持
14.4.5 巨大市場(chǎng)需求
第十五章對(duì)2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
15.1 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)未來(lái)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(lái)商業(yè)模式
15.1.5 發(fā)展格局展望
15.2 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
15.2.1 大小模型協(xié)同進(jìn)化
15.2.2 通用性能持續(xù)加強(qiáng)
15.2.3 逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3 對(duì)2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)預(yù)測(cè)分析
15.3.1 2025-2031年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2025-2031年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
◆ 本報(bào)告分析師具有專業(yè)研究能力，報(bào)告中相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)及市場(chǎng)預(yù)測(cè)主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場(chǎng)調(diào)查及其他研究方法，部分文字和數(shù)據(jù)采集于公開信息，并且結(jié)合智研咨詢監(jiān)測(cè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，通過(guò)智研統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型估算獲得；企業(yè)數(shù)據(jù)主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對(duì)該等信息的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數(shù)據(jù)獲取資源的限制，本報(bào)告只提供給用戶作為市場(chǎng)參考資料，本公司對(duì)該報(bào)告的數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)不承擔(dān)法律責(zé)任。
◆ 本報(bào)告所涉及的觀點(diǎn)或信息僅供參考，不構(gòu)成任何證券或基金投資建議。本報(bào)告僅在相關(guān)法律許可的情況下發(fā)放，并僅為提供信息而發(fā)放，概不構(gòu)成任何廣告或證券研究報(bào)告。本報(bào)告數(shù)據(jù)均來(lái)自合法合規(guī)渠道，觀點(diǎn)產(chǎn)出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對(duì)行業(yè)的客觀理解，本報(bào)告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報(bào)告所載的資料、意見及推測(cè)僅反映智研咨詢于發(fā)布本報(bào)告當(dāng)日的判斷，過(guò)往報(bào)告中的描述不應(yīng)作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時(shí)期，智研咨詢可發(fā)表與本報(bào)告所載資料、意見及推測(cè)不一致的報(bào)告或文章。智研咨詢均不保證本報(bào)告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時(shí)，智研咨詢對(duì)本報(bào)告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，讀者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相應(yīng)的更新或修改。任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人應(yīng)對(duì)其利用本報(bào)告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部?jī)?nèi)容所進(jìn)行的一切活動(dòng)負(fù)責(zé)并承擔(dān)該等活動(dòng)所導(dǎo)致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨(dú)厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢(shì)
03
智研咨詢目前累計(jì)服務(wù)客戶上萬(wàn)家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評(píng)
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報(bào)告，還提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調(diào)研等全案產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業(yè)和科學(xué)的研究模型和調(diào)研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)的客觀準(zhǔn)確
06
智研咨詢不定期提供各觀點(diǎn)文章、行業(yè)簡(jiǎn)報(bào)、監(jiān)測(cè)報(bào)告等免費(fèi)資源，踐行用信息驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫(kù)資源和知識(shí)庫(kù)
08
智研咨詢觀點(diǎn)和數(shù)據(jù)被媒體、機(jī)構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載，具有廣泛的品牌知名度
品質(zhì)保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌，公司擁有強(qiáng)大的智囊顧問(wèn)團(tuán)，與國(guó)內(nèi)數(shù)百家咨詢機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會(huì)建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和資源，保證了我們報(bào)告的專業(yè)性。
售后處理
我們提供完善的售后服務(wù)系統(tǒng)。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺(tái)等任意終端，均可在工作日內(nèi)得到受理回復(fù)。24小時(shí)全面為您提供專業(yè)周到的服務(wù)，及時(shí)解決您的需求。
跟蹤回訪
持續(xù)讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會(huì)安排專業(yè)的客服專員會(huì)定期電話回訪或上門拜訪，收集您對(duì)我們服務(wù)的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
![研判2025！中國(guó)視覺人工智能行業(yè)政策匯總、發(fā)展現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局及發(fā)展趨勢(shì)分析：政策推動(dòng)視覺人工智能技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，行業(yè)領(lǐng)域不斷拓展[圖]](http://img.chyxx.com/images/2022/0408/54b870b64f647f1fc10474b02796382c9242dcfa.png?x-oss-process=style/w320)
