第一章　人工智能大模型相關(guān)概述
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　人工智能大模型相關(guān)介紹
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　2022-2024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　工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
2.1.3　固定資產(chǎn)投資
2.1.4　對(duì)外經(jīng)濟(jì)分析
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　人工智能服務(wù)管理辦法
2.2.3　建設(shè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
2.2.4　加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.2.5　國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南
2.2.6　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　市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
2.3.6　應(yīng)用結(jié)構(gòu)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(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)模式
3.1.7　行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
3.2　2022-2024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　合作研發(fā)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　創(chuàng)新主體排名
3.4.2　創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)
3.4.3　技術(shù)功效矩陣
3.4.4　行業(yè)應(yīng)用分布
3.4.5　專利申請(qǐng)狀況
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　2022-2024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　2022-2024年中國(guó)芯片市場(chǎng)運(yùn)行情況分析
4.2.1　市場(chǎng)銷售收入
4.2.2　產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(jìng)爭(zhēng)格局
4.2.6　應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)
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(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)展現(xiàn)狀
4.3.2　市場(chǎng)規(guī)模狀況
4.3.3　芯片數(shù)量需求
4.3.4　企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
4.3.5　主要企業(yè)布局
4.3.6　企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
4.3.7　行業(yè)融資情況
4.3.8　行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
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)突破路徑
4.4.2　行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
4.4.3　行業(yè)發(fā)展前景
4.4.4　行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
第五章　2022-2024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　行業(yè)發(fā)展意義
5.2.2　行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)
5.2.3　行業(yè)圖譜分析
5.2.4　服務(wù)商市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
5.2.5　企業(yè)集中度分析
5.3　2022-2024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　市場(chǎng)規(guī)模狀況
5.3.2　行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.3.3　應(yīng)用結(jié)構(gòu)占比
5.3.4　行業(yè)發(fā)展壁壘
5.3.5　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)分析
5.4.1　整體發(fā)展趨勢(shì)
5.4.2　行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
5.4.3　行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
5.4.4　轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)
第六章　2022-2024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
6.1.2　算法管理規(guī)定
6.1.3　企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
6.1.4　區(qū)域發(fā)展情況
6.1.5　行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.6　應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題
6.1.7　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(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　2022-2024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　搜索引擎基本介紹
7.1.2　搜索引擎運(yùn)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(chǎng)規(guī)模
7.1.5　搜索引擎競(jìng)爭(zhēng)格局
7.1.6　搜索引擎發(fā)展困境
7.1.7　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)器人商業(yè)模式
7.2.6　對(duì)話機(jī)器人應(yīng)用占比
7.2.7　對(duì)話機(jī)器人核心技術(shù)
7.2.8　對(duì)話機(jī)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(jī)構(gòu)數(shù)量
7.3.4　醫(yī)療服務(wù)情況統(tǒng)計(jì)
7.3.5　醫(yī)療保障事業(yè)狀況
7.3.6　醫(yī)療AI平臺(tái)建設(shè)分析
7.3.7　典型智能模型應(yīng)用
7.3.8　醫(yī)療服務(wù)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(shù)
7.4.5　智能遙感應(yīng)用領(lǐng)域
7.4.6　遙感模型企業(yè)布局
7.4.7　智能遙感發(fā)展趨勢(shì)
7.5　元宇宙
7.5.1　元宇宙政策發(fā)布
7.5.2　元宇宙市場(chǎng)規(guī)模
7.5.3　元宇宙企業(yè)布局
7.5.4　元宇宙專利申請(qǐng)
7.5.5　元宇宙投融資情況
7.5.6　元宇宙行業(yè)發(fā)展建議
7.5.7　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(chǎng)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(yīng)用
7.6.6　智慧城市投融資分析
7.6.7　智慧城市面臨困境
7.6.8　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
8.2.7　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(yīng)用領(lǐng)域
8.4　GPT-4　Turbo模型發(fā)展分析
8.4.1　技術(shù)原理
8.4.2　主要變化
8.4.3　未來(lái)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(shì)
8.5.3　工作原理
8.5.4　發(fā)展歷程
8.5.5　商業(yè)進(jìn)程
8.5.6　應(yīng)用場(chǎng)景
8.5.7　技術(shù)路徑
8.5.8　發(fā)展瓶頸
8.5.9　發(fā)展?jié)摿?/span>
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　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(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
10.1.7　評(píng)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(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
10.2.7　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(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
10.5.3　模型風(fēng)險(xiǎn)
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　科大訊飛星火認(rèn)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(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(jué)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　2022-2024年國(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　2022財(cái)年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.1.4　2023財(cái)年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.1.5　2024財(cái)年企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(dòng)態(tài)
12.2.3　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2.4　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2.5　2024財(cái)年企業(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　模型發(fā)展進(jìn)程
12.3.3　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3.4　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3.5　2024財(cái)年企業(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)營(yíng)收情況
12.4.3　產(chǎn)品研發(fā)動(dòng)態(tài)
12.4.4　企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
12.4.5　企業(yè)融資動(dòng)態(tài)
第十三章　2022-2024年中國(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)合作動(dòng)態(tài)
13.1.3　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1.4　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1.5　2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1.6　未來(lái)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局
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　政企合作動(dòng)態(tài)
13.2.3　2023財(cái)年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2.4　2024財(cái)年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2.5　2025財(cái)年企業(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)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
13.3.3　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.3.4　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.3.5　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.3.6　2024年企業(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　業(yè)務(wù)布局分析
13.4.3　經(jīng)營(yíng)效益分析
13.4.4　財(cái)務(wù)狀況分析
13.4.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
13.4.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.4.7　未來(lái)前景展望
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)合作動(dòng)態(tài)
13.5.3　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5.4　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5.5　2024年企業(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)營(yíng)收情況
13.6.3　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.6.4　投資并購(gòu)進(jìn)展
13.6.5　大模型領(lǐng)域業(yè)務(wù)進(jìn)展
13.7　華為投資控股有限公司
13.7.1　基本信息簡(jiǎn)介
13.7.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
13.7.3　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.7.4　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.7.5　未來(lái)前景展望
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　業(yè)務(wù)布局分析
13.8.3　經(jīng)營(yíng)效益分析
13.8.4　財(cái)務(wù)狀況分析
13.8.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
13.8.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.8.7　未來(lái)前景展望
第十四章　2025-2029年中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1　中國(guó)人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)態(tài)
14.1.1　企眾數(shù)信科融資狀況
14.1.2　極�？萍既谫Y狀況
14.1.3　月之暗面融資狀況
14.1.4　智譜AI融資狀況
14.1.5　智子引擎融資狀況
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　中投顧問(wèn)對(duì)2025-2029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　中投顧問(wèn)對(duì)2025-2029年中國(guó)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)分析
15.3.1　2025-2029年中國(guó)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)影響因素分析
15.3.2　2025-2029年中國(guó)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)

圖表1　大語(yǔ)言模型
圖表2　Transformer模型自監(jiān)督層結(jié)構(gòu)
圖表3　Transformer模型架構(gòu)
圖表4　訓(xùn)練大模型“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”模式
圖表5　主要數(shù)據(jù)集大小匯總
圖表6　2024年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表7　2019-2024年GDP同比增長(zhǎng)速度
圖表8　2019-2024年GDP環(huán)比增長(zhǎng)速度
圖表9　人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的政策文件
圖表10　人工智能的發(fā)展歷程
圖表11　近年來(lái)中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模變化
圖表12　中國(guó)人工智能行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)占比統(tǒng)計(jì)
圖表13　2023人工智能企業(yè)百?gòu)?qiáng)榜TOP10
圖表14　中國(guó)人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計(jì)
圖表15　近年來(lái)中國(guó)人工智能領(lǐng)域融資情況
圖表16　2021-2026年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模變化
圖表17　AI大模型推動(dòng)人機(jī)交互方式的升級(jí)
圖表18　小模型VS大模型
圖表19　大模型的投入成本
圖表20　中國(guó)大模型生態(tài)
圖表21　部分大模型廠商梳理
圖表22　大模型的技術(shù)路線主要包含Bert、GPT和混合
圖表23　人工智能大模型參數(shù)量從億級(jí)到百萬(wàn)億級(jí)
圖表24　InstructGPT采用不同訓(xùn)練方法的效果對(duì)比圖
圖表25　從支持模態(tài)來(lái)看人工智能大模型的發(fā)展歷程
圖表26　NLP&CV發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比
圖表27　“模型+工具平臺(tái)+生態(tài)”三級(jí)協(xié)同加速產(chǎn)業(yè)智能化
圖表28　AI大模型專利企業(yè)創(chuàng)新主體排名
圖表29　中國(guó)AI大模型高價(jià)值專利及創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)排名
圖表30　AI大模型主要?jiǎng)?chuàng)新主體技術(shù)功效矩陣
圖表31　AI大模型主要?jiǎng)?chuàng)新主體行業(yè)應(yīng)用分布
圖表32　《中國(guó)制造2025》關(guān)于集成電路行業(yè)發(fā)展目標(biāo)
圖表33　“十四五”以來(lái)集成電路行業(yè)重點(diǎn)規(guī)劃解讀
圖表34　中國(guó)芯片下游應(yīng)用銷售額占比
圖表35　2018-2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模變化
圖表36　2020-2023年全球AI芯片數(shù)量變化
圖表37　2023 AI芯片企業(yè)排行
圖表38　AI芯片行業(yè)部分重點(diǎn)企業(yè)及相關(guān)對(duì)比
圖表39　2020-2024年國(guó)AI芯片相關(guān)企業(yè)注冊(cè)量統(tǒng)計(jì)情況
圖表40　2016-2024年中國(guó)AI芯片行業(yè)投資數(shù)量
圖表41　2016-2024年中國(guó)AI芯片行業(yè)投資金額
圖表42　人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需求變化及市場(chǎng)情況
圖表43　2024年中國(guó)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表44　AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的供需合作鏈條
圖表45　2023年中國(guó)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)供給方的市場(chǎng)份額
圖表46　2023年中國(guó)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)CR4及代表廠商
圖表47　2022-2028年中國(guó)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模
圖表48　人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商市場(chǎng)份額占比及核心能力分析
圖表49　2022-2027年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)下游應(yīng)用占比
圖表50　AI人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)流程競(jìng)爭(zhēng)壁壘
圖表51　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)模式
圖表52　中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)
圖表53　人工智能發(fā)展趨勢(shì)示意圖
圖表54　AI自動(dòng)標(biāo)注發(fā)展趨勢(shì)
圖表55　自動(dòng)駕駛布局情況
圖表56　自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)不同下游客戶數(shù)據(jù)處理需求量占比示意圖
圖表57　數(shù)據(jù)合規(guī)相關(guān)法律法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)體系
圖表58　算法算力所在類別分布
圖表59　地區(qū)分布
圖表60　主營(yíng)行業(yè)分布
圖表61　企業(yè)性質(zhì)
圖表62　《2023胡潤(rùn)中國(guó)數(shù)字技術(shù)算法算力百?gòu)?qiáng)榜》TOP20
圖表63　算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表64　分治算法的設(shè)計(jì)過(guò)程圖
圖表65　搜索引擎過(guò)程圖
圖表66　全文搜索引擎工作原理
圖表67　搜索引擎產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表68　中國(guó)搜索引擎行業(yè)發(fā)展歷程
圖表69　搜索引擎的核心運(yùn)作模式
圖表70　SWOT分析
圖表71　深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)路徑-數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供底層支撐
圖表72　對(duì)話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)分類
圖表73　對(duì)話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)需求趨勢(shì)
圖表74　中國(guó)對(duì)話機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策梳理
圖表75　2019-2025年中國(guó)對(duì)話機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模及增速
圖表76　對(duì)話機(jī)器人行業(yè)商業(yè)模式
圖表77　2022年我國(guó)對(duì)話機(jī)器人下游市場(chǎng)分布情況
圖表78　自然語(yǔ)言處理技術(shù)的核心任務(wù)
圖表79　自然語(yǔ)言處理技術(shù)的處理流程
圖表80　全雙工語(yǔ)音與其他語(yǔ)音交互模式的對(duì)比
圖表81　基于FAQ（常見問(wèn)題集的問(wèn)答系統(tǒng)）知識(shí)庫(kù)建立圖
圖表82　基于知識(shí)圖譜的知識(shí)庫(kù)建立圖
圖表83　基于機(jī)器閱讀理解的流程圖
圖表84　人工流程與“AI+RPA技術(shù)”的操作類比圖
圖表85　產(chǎn)品方案的開發(fā)流程及對(duì)話機(jī)器人工廠的實(shí)現(xiàn)功能
圖表86　情感智能的應(yīng)用模型、應(yīng)用價(jià)值與應(yīng)用瓶頸
圖表87　對(duì)話機(jī)器人廠商不斷豐富產(chǎn)品形式以搶奪業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)
圖表88　懷遠(yuǎn)縣增強(qiáng)重大傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件早期監(jiān)測(cè)預(yù)警
圖表89　GPT大模型對(duì)醫(yī)保信息化的影響
圖表90　人機(jī)交互的學(xué)習(xí)范式
圖表91　特征學(xué)習(xí)階段的監(jiān)督學(xué)習(xí)范式
圖表92　兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
圖表93　U-net架構(gòu)示意圖
圖表94　中國(guó)元宇宙行業(yè)政策匯總一覽表
圖表95　2021-2030年全球元宇宙市場(chǎng)規(guī)模變化
圖表96　2021-2027年中國(guó)元宇宙市場(chǎng)規(guī)模變化
圖表97　2020-2024年中國(guó)元宇宙新增企業(yè)數(shù)量變化
圖表98　2023年胡潤(rùn)中國(guó)元宇宙潛力企業(yè)榜
圖表99　2022年全球元宇宙相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)量占比情況
圖表100　2018-2022年中國(guó)元宇宙行業(yè)投融資情況統(tǒng)計(jì)圖
圖表101　中國(guó)智慧城市相關(guān)政策匯總一覽表
圖表102　2023-2027年中國(guó)智慧城市市場(chǎng)預(yù)測(cè)
圖表103　2021-2024年中國(guó)智慧城市人工智能平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模變化
圖表104　中國(guó)主要互聯(lián)網(wǎng)科技公司與傳統(tǒng)地產(chǎn)公司智慧城市布局情況
圖表105　2016-2023年中國(guó)智慧城市行業(yè)投融資情況
圖表106　2023年中國(guó)智慧城市行業(yè)投融資情況
圖表107　2023年中國(guó)智慧城市行業(yè)投融資事件情況
圖表108　GPT模型演進(jìn)歷程
圖表109　GPT-4發(fā)生的新變化
圖表110　GPT-4多個(gè)核心理解能力提升
圖表111　運(yùn)用GPT-4解決法語(yǔ)物理問(wèn)題
圖表112　GPT-4多語(yǔ)言功能強(qiáng)大
圖表113　GPT-4單次處理詞數(shù)更多
圖表114　GPT-4在多類考試中表現(xiàn)更優(yōu)
圖表115　不被允許內(nèi)容和敏感內(nèi)容的錯(cuò)誤行為率
圖表116　大模型訓(xùn)練成本及參數(shù)量
圖表117　NLP大模型訓(xùn)練資源估算
圖表118　OpenAI、微軟Azure云API調(diào)用費(fèi)用
圖表119　微軟office接入GPT-4
圖表120　三大視覺(jué)學(xué)習(xí)方法
圖表121　CLIP（對(duì)比性語(yǔ)言-圖像預(yù)訓(xùn)練）
圖表122　視覺(jué)表征對(duì)比學(xué)習(xí)框架
圖表123　T2I生成技術(shù)發(fā)展歷程
圖表124　GPT-4-turbo支持更長(zhǎng)上下文窗口
圖表125　GPT-4 Turbo價(jià)格較GPT-4更低
圖表126　GPT-3.5 Turbo新模型價(jià)格更低
圖表127　GPT-3.5 Turbo微調(diào)新模型價(jià)格更低
圖表128　英偉達(dá)主要AI芯片和AMD MI系列芯片參數(shù)情況
圖表129　英特爾和高通在AI PC芯片上的布局
圖表130　各大廠自研AI芯片和CPU產(chǎn)品情況
圖表131　英偉達(dá)H100和H200算力和存力對(duì)比
圖表132　海力士HBM實(shí)現(xiàn)帶寬提升&功耗下降
圖表133　交互類App用戶破億用時(shí)
圖表134　ChatGPT特點(diǎn)
圖表135　ChatGPT的局限性
圖表136　AI自然語(yǔ)言處理發(fā)展歷程
圖表137　RLHF人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型原理
圖表138　生成型AI應(yīng)用領(lǐng)城
圖表139　ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表140　ChatGPT在游戲中的應(yīng)用
圖表141　ChatGPT應(yīng)用探索
圖表142　ChatGPT撰寫房源信息
圖表143　各平臺(tái)從0到100萬(wàn)用戶速度
圖表144　文心大模型發(fā)展歷程
圖表145　百度文心大模型全景圖
圖表146　文心•NLP大模型系列產(chǎn)品
圖表147　ERNIE在GLUE Benchmark上排名第五
圖表148　ERNIE 3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
圖表149　ERNIE 3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
圖表150　百度文心行業(yè)大模型
圖表151　百度文心行業(yè)大模型全景
圖表152　文心大模型產(chǎn)品矩陣
圖表153　中國(guó)大模型市場(chǎng)2022年評(píng)估結(jié)果——百度文心
圖表154　首批加入文心一言生態(tài)圈的部分伙伴
圖表155　百度智能云業(yè)務(wù)新架構(gòu)
圖表156　“云智一體3.0”架構(gòu)
圖表157　百度AI大底座
圖表158　2022年中國(guó)人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)份額
圖表159　中國(guó)對(duì)話式AI市場(chǎng)綜合競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)
圖表160　文心一格創(chuàng)作過(guò)程
圖表161　文心一格部分作品
圖表162　產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)文心百中的搜索場(chǎng)景圖譜
圖表163　文心百中三步搭建搜索系統(tǒng)
圖表164　文心百中提供體驗(yàn)版和正式版兩個(gè)版本
圖表165　文心百中搜索結(jié)果示例
圖表166　集成ChatGPT的Bing
圖表167　百度搜索引擎在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)份額情況
圖表168　文心大模型提供的大模型API
圖表169　ERNIE-ViLG AI作畫大模型套餐類型
圖表170　基于Prompt“一只貓?jiān)跁裉��?yáng)，卡通”生成的圖片
圖表171　PLATO的對(duì)話效果達(dá)到了世界領(lǐng)先水平
圖表172　PLATO的API調(diào)用服務(wù)暫不可用
圖表173　盤古模型基于ModelArts平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)設(shè)計(jì)
圖表174　盤古大模型進(jìn)化路徑
圖表175　盤古系列大模型
圖表176　盤古系列模型應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)域
圖表177　HunYuan-tvr在5個(gè)公開數(shù)據(jù)集上排名第一
圖表178　HunYuan-NLP1T模型在CLUE總榜、分類榜和閱讀理解榜登頂
圖表179　HunYuan大模型及解決方案
圖表180　騰訊廣告多媒體AI技術(shù)研究與應(yīng)用情況
圖表181　騰訊智能創(chuàng)作助手功能一覽
圖表182　騰訊游戲AI路網(wǎng)生成模型
圖表183　騰訊混元助手項(xiàng)目組織架構(gòu)
圖表184　HunYuan-1T參數(shù)規(guī)模處于行業(yè)領(lǐng)先水平
圖表185　阿里通義大模型發(fā)展歷程
圖表186　阿里巴巴通義大模型系列架構(gòu)
圖表187　阿里巴巴深度語(yǔ)言模型Alice Mind
圖表188　阿里巴巴通義-視覺(jué)大模型
圖表189　鳥鳥分鳥基于通義大模型系列
圖表190　鳥鳥分鳥15天訓(xùn)練流程
圖表191　多模態(tài)深度生成學(xué)習(xí)主要研究?jī)?nèi)容
圖表192　面向小樣本學(xué)習(xí)的視覺(jué)語(yǔ)言模型——Flamingo
圖表193　自然語(yǔ)言處理近期模型規(guī)模發(fā)展史
圖表194　2021-2022財(cái)年微軟綜合收益表
圖表195　2021-2022財(cái)年微軟分部資料
圖表196　2021-2022財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料
圖表197　2022-2023財(cái)年微軟綜合收益表
圖表198　2022-2023財(cái)年微軟分部資料
圖表199　2022-2023財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料
圖表200　2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表201　2021-2022年谷歌收入分部門資料
圖表202　2021-2022年谷歌收入分地區(qū)資料
圖表203　2021-2022年Meta Platforms綜合收益表
圖表204　2021-2022年Meta Platforms分部資料
圖表205　2021-2022年Meta Platforms收入分地區(qū)資料
圖表206　2022-2023財(cái)年阿里巴巴綜合收益表
圖表207　2022-2023財(cái)年阿里巴巴分部資料
圖表208　2021-2022年騰訊綜合收益表
圖表209　2021-2022年騰訊分部資料
圖表210　2021-2022年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表211　2022-2023年騰訊綜合收益表
圖表212　2022-2023年騰訊分部資料
圖表213　2021-2024年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表214　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表215　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈利潤(rùn)及增速
圖表216　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表217　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表218　2021-2024年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表219　2021-2024年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表220　2021-2024年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表221　2021-2022年商湯集團(tuán)股份有限公司綜合收益表
圖表222　2021-2022年商湯集團(tuán)股份有限公司收入分地區(qū)資料
圖表223　2022-2023年商湯集團(tuán)股份有限公司綜合收益表
圖表224　2022-2023年商湯集團(tuán)股份有限公司收入分地區(qū)資料
圖表225　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表226　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表227　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司凈利潤(rùn)及增速
圖表228　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率
圖表229　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表230　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表231　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表232　2021-2024年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表233　國(guó)外主流大模型訓(xùn)練規(guī)模所需算力情況
圖表234　GPU顯存增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯慢于大模型規(guī)模演化
圖表235　業(yè)界主流GPU集群網(wǎng)絡(luò)技術(shù)路線的選擇可以考量多類因素，從而為大模型訓(xùn)練提效
圖表236　騰訊采用ZeRO優(yōu)化策略來(lái)充分利用機(jī)器存儲(chǔ)，降低成本
圖表237　飛天智算平臺(tái)基于優(yōu)化的技術(shù)架構(gòu)，提供全鏈路智能服務(wù)
圖表238　百舸AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)采用軟硬協(xié)同思路，助力模型訓(xùn)練加速
圖表239　盤古大模型大幅降低微調(diào)難度，提升大模型行業(yè)應(yīng)用效率

2025-2029年中國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)告(上下卷)