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2025-2031年中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告
自然語言處理
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2025-2031年中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告

發布時間:2025-03-31 09:00:08

《2025-2031年中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告 》共十三章,包含OpenAI公司發展概述,自然語言處理行業重點企業研究,自然語言處理行業發展前景和市場空間測算等內容。

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內容概況

智研咨詢發布的《2025-2031年中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告》共十三章。首先介紹了自然語言處理行業市場發展環境、自然語言處理整體運行態勢等,接著分析了自然語言處理行業市場運行的現狀,然后介紹了自然語言處理市場競爭格局。隨后,報告對自然語言處理做了重點企業經營狀況分析,最后分析了自然語言處理行業發展趨勢與投資預測。您若想對自然語言處理產業有個系統的了解或者想投資自然語言處理行業,本報告是您不可或缺的重要工具。

本研究報告數據主要采用國家統計數據,海關總署,問卷調查數據,商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局,部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據,企業數據主要來自于國家統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等,價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

報告目錄

第一章自然語言處理定義和產業界定

1.1 自然語言處理的定義

1.2 自然語言處理環節

1.2.1 詞法分析

1.2.2 句法分析

1.2.3 語義分析

1.2.4 語用語境分析

1.3 自然語言處理歷史沿革

1.3.1 早期自然語言處理

1.3.2 統計自然語言處理

1.3.3 神經網絡自然語言處理

1.4 自然語言處理研究范圍界定

第二章自然語言處理技術發展概述

2.1 相關概念

2.1.1 信息抽取(IE)

2.1.2 自動文摘

2.2.3 語音識別技術

2.1.4 Transformer 模型

2.2 自然語言處理技術

2.2.1 基于傳統機器學習的自然語言處理技術

2.2.2 基于深度學習的自然語言處理技術

2.3 自然語言處理技術難點

2.3.1 內容的有效界定

2.3.2 消歧和模糊性

2.3.3 有瑕疵的或不規范的輸入

2.3.4 語言行為與計劃

2.4 自然語言處理工具和平臺

第三章自然語言處理關聯技術和研究熱點

3.1 自然語言處理關聯技術

3.1.1 計算機科學

3.1.2 互聯網技術

3.1.3 機器學習方法

3.2 自然語言處理研究熱點

3.2.1 預訓練技術

3.2.2 圖神經網絡技術

(1)圖卷積神經網絡

(2)基于空間的圖卷積神經網絡

第四章自然語言處理技術的應用

4.1 自然語言處理技術應用發展概述

4.2 情感分析

4.3 聊天機器人

4.4 語音識別

4.5 機器翻譯

4.6 自動問答

4.7 信息檢索

第五章自然語言處理產業鏈與商業模式

5.1 自然語言處理產業鏈模型

5.2 自然語言處理產業鏈上游

5.2.1 芯片供應商

5.2.2 云服務供應商

5.2.3 數據

5.3 自然語言處理產業鏈中游

5.4 自然語言處理產業鏈下游

5.4.1 企業用戶

5.4.2 個人用戶

5.5 自然語言處理商業模式

5.5.1 模式一:生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口

5.5.2 模式二:技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口

5.5.3 模式三:應用聚焦者——場景應用

5.5.4 模式四:垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態

5.5.5 模式五:基礎設施提供者——從基礎設施切入,并向產業鏈下游拓展

第六章中國自然語言處理行業發展分析

6.1 自然語言處理行業市場現狀

6.2 自然語言處理行業財務分析

6.3 自然語言處理行業競爭格局

6.4 中國自然語言處理行業主要參與者

第七章自然語言處理現象級應用——ChatGPT

7.1 ChatGPT簡介

7.2 ChatGPT主要功能

7.3 ChatGPT發展趨勢

7.3.1 機器學習

7.3.2 神經網絡

7.3.3 Transformer算法

7.4 GPT算法的發展歷程

7.5 ChatGPT與InstructGPT的比較

7.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點

7.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點

第八章ChatGPT的應用和潛力

8.1 ChatGPT的應用

8.1.1 ChatGPT打開海量應用場景

8.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑

8.2 ChatGPT的提升空間

8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案

8.2.2 對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感

8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語

8.2.4 模型拒絕不當請求,有時會響應有害指令或表現偏見行為

第九章ChatGPT的技術線路

9.1 基于GPT-3.5,GPT-4預計提升更明顯

9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

9.1.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能

9.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能

9.3 領先的NLP模型

9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐

第十章ChatGPT的基礎設施

10.1 ChatGPT的核心基礎設施——AI超算中心

10.1.1 算力的概念和基本單位

10.1.2 巨頭布局AI超算中心概況

10.2 新一代AI數據中心的關鍵硬件——AI服務器

10.2.1 數據中心產業鏈分析

10.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構

10.2.3 2020-2024年我國算力規模及增速

10.2.4 2020-2024年我國算力內部結構

10.2.5 全球級中國AI服務器市場規模

10.3 AI算力的“心臟”——GPU

10.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”

10.3.2 AI芯片的市場結構

10.3.3 AI芯片的優點

10.3.4 全球及中國AI芯片市場規模

10.3.5 加速服務器的市場前景

第十一章OpenAI公司發展概述

11.1 OpenAI公司簡介

11.2 OpenAI公司歷史沿革

11.3 OpenAI公司組織架構和運作結構

11.4 OpenAI公司的商業化

11.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費

11.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣

11.5 OpenAI公司的核心產品

11.5.1 核心產品——DALL E 2

11.5.2 核心產品——Whisper

第十二章自然語言處理行業重點企業研究

12.1 浪潮電子信息產業股份有限公司

12.1.1 企業概況

12.1.2 企業優勢分析

12.1.3 產品/服務特色

12.1.4 公司經營狀況

12.1.5 公司發展規劃

12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司

12.2.1 企業概況

12.2.2 企業優勢分析

12.2.3 產品/服務特色

12.2.4 公司經營狀況

12.2.5 公司發展規劃

12.3 科大訊飛股份有限公司

12.3.1 企業概況

12.3.2 企業優勢分析

12.3.3 產品/服務特色

12.3.4 公司經營狀況

12.3.5 公司發展規劃

12.4 海光信息技術股份有限公司

12.4.1 企業概況

12.4.2 企業優勢分析

12.4.3 產品/服務特色

12.4.4 公司經營狀況

12.4.5 公司發展規劃

12.5 中科寒武紀科技股份有限公司

12.5.1 企業概況

12.5.2 企業優勢分析

12.5.3 產品/服務特色

12.5.4 公司經營狀況

12.5.5 公司發展規劃

12.6 云從科技集團股份有限公司

12.6.1 企業概況

12.6.2 企業優勢分析

12.6.3 產品/服務特色

12.6.4 公司經營狀況

12.6.5 公司發展規劃

12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司

12.7.1 企業概況

12.7.2 企業優勢分析

12.7.3 產品/服務特色

12.7.4 公司經營狀況

12.7.5 公司發展規劃

12.8 拓爾思信息技術股份有限公司

12.8.1 企業概況

12.8.2 企業優勢分析

12.8.3 產品/服務特色

12.8.4 公司經營狀況

12.8.5 公司發展規劃

12.9 三六零安全科技股份有限公司

12.9.1 企業概況

12.9.2 企業優勢分析

12.9.3 產品/服務特色

12.9.4 公司經營狀況

12.9.5 公司發展規劃

12.10 百度集團股份有限公司

12.10.1 企業概況

12.10.2 企業優勢分析

12.10.3 產品/服務特色

12.10.4 公司經營狀況

12.10.5 公司發展規劃

第十三章自然語言處理行業發展前景和市場空間測算

13.1 自然語言處理行業發展趨勢

13.1.1 多模態語言處理融合

13.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟

13.2 自然語言處理行業發展挑戰

13.2.1 更優的算法

13.2.2 語言的深度分析

13.2.3 多學科的交叉

13.3 自然語言處理行業發展驅動因素

13.3.1 自然語言處理要素演進,行業迎來變更式發展

13.3.2 傳統行業智能需求增長,帶動語言處理需求上漲

13.4 自然語言處理行業發展限制因素

13.4.1 自然語言處理存在技術難題

13.4.2 自然語言處理模型通用性不強

13.4.3 機器理解自然語言技術未有突破

13.5 自然語言處理行業投資風險

13.5.1 自然語言處理技術創新及發展不及預期

13.5.2 用戶接受度低于預期

13.5.3 行業政策監管風險

13.6 2023-2030年自然語言處理行業市場空間預測

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◆ 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。

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