
本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章人工智能大模型相关介绍
1.1人工智能基本概述
1.1.1基本定义
1.1.2研究内容
1.2人工智能大模型
1.2.1基本定义
1.2.2核心作用
1.2.3主要优势
1.2.4底层架构
1.2.5模型实践
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数据
第二章2018-2022年中国人工智能大模型行业发展环境分析
2.1经济环境
2.1.1宏观经济概况
2.1.2对外经济分析
2.1.3工业经济运行
2.1.4固定资产投资
2.1.5宏观经济展望
2.2政策环境
2.2.1国家政策支持促进发展
2.2.2建设人工智能应用场景
2.2.3加快人工智能应用创新
2.2.4人工智能服务管理办法
2.2.5地方人工智能发展政策
2.3人工智能产业环境
2.3.1产业发展历程
2.3.2产业发展现状
2.3.3市场发展规模
2.3.4细分领域分析
2.3.5应用结构分析
2.3.6产业竞争格局
2.3.7产业布局状况
2.3.8产业面临挑战
2.3.9产业发展建议
第三章2018-2022年中国人工智能大模型行业发展分析
3.1中国人工智能大模型行业发展综述
3.1.1行业发展背景
3.1.2行业发展历程
3.1.3行业战略意义
3.1.4行业发展作用
3.1.5行业应用价值
3.1.6行业商业模型
3.1.7行业应用场景
3.2 2018-2022年中国人工智能大模型行业发展情况分析
3.2.1行业生态图谱
3.2.2行业发展状况
3.2.3行业合作动态
3.2.4企业布局情况
3.2.5主要技术路线
3.2.6技术演进趋势
3.3中国主要人工智能大模型发展状况分析
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3多模态大模型
3.3.4科学计算大模型
3.3.5模型协同发展
3.4中国人工智能大模型技术专利申请状况
3.4.1专利申请概况
3.4.2专利技术分析
3.4.3专利申请人分析
3.4.4技术创新热点
3.4.5企业发明专利
3.5中国人工智能大模型行业发展建议
3.5.1行业用户建议
3.5.2供应商的建议
3.5.3行业发展建议
3.5.4行业发展战略
第四章2018-2022年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——芯片行业发展分析
4.1中国芯片行业发展综述
4.1.1行业发展特点
4.1.2行业发展背景
4.1.3行业发展意义
4.1.4行业政策汇总
4.1.5行业政策影响
4.2 2018-2022年中国芯片市场运行情况分析
4.2.1市场规模状况
4.2.2行业产量情况
4.2.3芯片需求发展
4.2.4应用领域结构
4.2.5行业竞争格局
4.2.6行业发展挑战
4.2.7行业发展建议
4.3 2018-2022年中国AI芯片行业运行情况发展分析
4.3.1行业发展政策
4.3.2行业发展现状
4.3.3市场规模状况
4.3.4芯片数量需求
4.3.5企业注册数量
4.3.6企业竞争格局
4.3.7主要企业布局
4.3.8行业融资情况
4.3.9行业投资主体
4.4中国芯片行业未来发展前景及趋势分析
4.4.1行业管理体系构建
4.4.2行业技术人才培养
4.4.3行业研发体系创新
4.4.4行业投融资体制
4.4.5行业发展趋势
第五章2018-2022年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——数据服务行业发展分析
5.1中国数据服务行业发展政策分析
5.1.1数字经济发展规划
5.1.2数字政府建设指导意见
5.1.3发挥数据要素作用意见
5.1.4地方相关行业发展政策
5.2中国数据服务行业发展分析
5.2.1市场规模状况
5.2.2行业图谱分析
5.2.3行业投资数量
5.2.4行业投资轮次
5.2.5行业投资事件
5.2.6行业发展趋势
5.3 2018-2022年中国人工智能基础数据服务行业运行状况分析
5.3.1行业发展意义
5.3.2进入成长阶段
5.3.3产业链条结构
5.3.4应用结构占比
5.3.5行业竞争格局
5.3.6行业发展建议
5.4中国人工智能基础数据服务行业发展趋势预测分析
5.4.1行业竞争趋势
5.4.2转型发展趋势
5.4.3整体发展趋势
第六章2018-2022年中国人工智能大模型行业基础算法平台层——算法行业发展分析
6.1中国算法行业发展综述
6.1.1行业基本概述
6.1.1算法管理规定
6.1.2企业竞争格局
6.1.3区域发展情况
6.1.4行业应用现状
6.1.5应用风险问题
6.1.6算法治理实践
6.2中国人工智能算法发展状况分析
6.2.1基本概述
6.2.2主要分类
6.2.3提取方法
6.2.4审查指南
6.2.5专利体系
6.2.6审查困境
6.2.7规制走向
6.3数字时代算法困境发展分析
6.3.1发展背景
6.3.1发展成因
6.3.2困境表现
6.3.3治理路径
6.4中国算法未来发展建议分析
6.4.1强化顶层设计
6.4.2完善治理格局
6.4.3立足算法特性
6.4.4强化国际协调
第七章2018-2022年中国人工智能大模型行业应用赋能层发展分析
7.1搜索引擎
7.1.1搜索引擎运作模式
7.1.2搜索引擎发展价值
7.1.3搜索引擎发展现状
7.1.1搜索引擎市场规模
7.1.2搜索引擎用户规模
7.1.3搜索引擎竞争格局
7.1.4搜索引擎布局动态
7.1.5搜索引擎发展困境
7.1.6搜索引擎发展建议
7.2对话机器人
7.2.1对话机器人发展基础
7.2.2对话机器人发展优势
7.2.3对话机器人发展政策
7.2.4对话机器人市场规模
7.2.5对话机器人应用占比
7.2.6对话机器人市场结构
7.2.7对话机器人商业模式
7.2.8对话机器人核心技术
7.2.9对话机器人发展策略
7.3医疗
7.3.1医疗质量安全分析
7.3.2医疗保障事业状况
7.3.3医疗行业特色分析
7.3.4医疗卫生机构数量
7.3.5医疗卫生人员总数
7.3.6医疗平台整体框架
7.3.7医疗数据应用情况
7.3.8医疗服务发展方向
7.3.9典型智能模型应用
7.4智能遥感
7.4.1智能遥感卫星发射
7.4.2智能遥感主要技术
7.4.3智能遥感应用领域
7.4.4智能遥感项目动态
7.4.5企业产品发展动态
7.4.6遥感模型研发情况
7.4.7智能遥感发展趋势
7.5元宇宙
7.5.1元宇宙产业特征
7.5.2元宇宙产业实践
7.5.3元宇宙产业影响
7.5.4元宇宙发展建议
7.5.5元宇宙系统发布
7.5.6模型促进元宇宙
7.5.7元宇宙发展前景
7.6智慧城市
7.6.1智慧城市基本概述
7.6.2智慧城市发展优势
7.6.3智慧城市具体应用
7.6.4人工智能城市排行
7.6.5城市大模型的发布
7.6.6智慧城市面临困境
7.6.7智慧城市发展展望
第八章国外典型人工智能大模型——GPT模型发展分析
8.1 GPT模型发展综述
8.1.1模型本质
8.1.2模型优势
8.1.3应用前景
8.2 GPT模型发展路径分析
8.2.1演进历程
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模型发展分析
8.3.1发生变化分析
8.3.2理解能力提升
8.3.3主要局限分析
8.3.4具体应用领域
8.4 GPT模型产品——CHATGPT发展分析
8.4.1基本概况
8.4.2主要优势
8.4.3发展历程
8.4.4工作原理
8.4.5发展现状
8.4.6应用场景
8.4.7商业进程
8.4.8技术路径
8.4.9发展瓶颈
8.4.10发展潜力
第九章中国典型企业的人工智能大模型——百度文心大模型发展分析
9.1百度文心大模型发展综述
9.1.1发展历程
9.1.2全景图谱
9.1.3数据来源
9.1.4关键模型
9.1.5主要应用
9.2百度文心大模型运行现状分析
9.2.1模型发展
9.2.2模型布局
9.2.3产品矩阵
9.2.4生态体系
9.2.5市场推广
9.2.6所处地位
9.2.7评估情况
9.2.8企业合作
9.2.9发展前景
9.3百度文心大模型主要产品分析
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应用方式分析
9.4.1文心一言+搜索引擎
9.4.2大模型API
9.4.3产品级应用+生态融合
第十章中国其他典型企业的人工智能大模型发展分析
10.1华为盘古大模型
10.1.1模型概述
10.1.2发展历程
10.1.3主要模型
10.1.4模型应用
10.1.5模型发展
10.1.6市场推广
10.2腾讯混元大模型
10.2.1模型概述
10.2.2模型应用
10.2.3模型发展
10.2.4市场推广
10.2.5评估情况
10.2.6模型发布
10.3阿里通义大模型
10.3.1发展历程
10.3.2模型概述
10.3.3模型应用
10.3.4模型发展
10.3.5市场推广
10.3.6评估情况
10.4商汤日日新大模型
10.4.1模型概述
10.4.2模型发布
10.4.3模型发展
10.4.4主要产品
10.4.5市场推广
10.5字节跳动大模型
10.5.1模型概述
10.5.2模型应用
10.6其他人工智能大模型分析
10.6.1昆仑万维大语言模型
10.6.2 “知海图AI”中文大模型
10.6.3科大讯飞“1+N认知智能大模型”
10.6.4多模态人工智能大模型“AILME”
第十一章人工智能大模型相关技术发展分析
11.1深度学习技术
11.1.1技术基本概述
11.1.2技术研究进展
11.1.3技术应用分析
11.1.4多模态学习技术
11.1.5技术发展瓶颈
11.1.6技术改进方向
11.1.7技术发展趋势
11.2自然语言处理技术
11.2.1技术基本概述
11.2.2技术发展过程
11.2.3关键技术分析
11.2.4主流技术思路
11.2.5关键前沿技术
11.2.6技术应用场景
11.2.7未来发展方向
11.3计算机视觉技术
11.3.1技术基本概况
11.3.2技术原理分析
11.3.3技术发展历史
11.3.4主要技术分析
11.3.5技术研究内容
11.3.6技术研究进展
11.3.7图像处理方法
11.3.8具体应用分析
11.3.9技术发展趋势
第十二章国际人工智能大模型行业重点企业发展分析
12.1微软(MICROSOFT CORP.)
12.1.1企业发展概况
12.1.2模型研发动态
12.1.3企业经营状况分析
12.2谷歌(GOOGLE INC.)
12.2.1企业发展概况
12.2.2模型研发动态
12.2.3企业经营状况分析
12.3 META PLATFORMS, INC.
12.3.1企业发展概况
12.3.2企业布局状况
12.3.3企业经营状况分析
12.4 OPEN AI
12.4.1企业发展概况
12.4.2企业主要产品
12.4.3 GPT模型发展
12.4.4企业发展动态
12.4.5企业核心竞争力
第十三章中国人工智能大模型行业重点上市企业经营状况分析
13.1百度集团股份有限公司
13.1.1企业发展概况
13.1.2企业布局分析
13.1.3企业发展动态
13.1.4企业经营状况分析
13.2阿里巴巴集团控股有限公司
13.2.1企业发展概况
13.2.2企业布局分析
13.2.3企业发展动态
13.2.4企业经营状况分析
13.3腾讯控股有限公司
13.3.1企业发展概况
13.3.2企业布局分析
13.3.3企业发展动态
13.3.4企业经营状况分析
13.4科大讯飞股份有限公司
13.4.1企业发展概况
13.4.2企业布局分析
13.4.3企业发展动态
13.4.4企业经营状况分析
13.5商汤集团股份有限公司
13.5.1企业发展概况
13.5.2企业布局分析
13.5.3企业发展动态
13.5.4企业经营状况分析
13.6北京抖音信息服务有限公司
13.6.1企业发展概况
13.6.2企业布局分析
13.6.3企业发展动态
13.6.4企业经营状况分析
13.7华为技术有限公司
13.7.1企业发展概况
13.7.2企业布局分析
13.7.3企业发展动态
13.7.4企业经营状况分析
13.8昆仑万维科技股份有限公司
13.8.1企业发展概况
13.8.2企业布局分析
13.8.3企业发展动态
13.8.4企业经营状况分析
第十四章2023-2029年中国人工智能大模型行业投资潜力分析
14.1 2018-2022年中国人工智能大模型行业投资动态
14.1.1西湖心辰完成PRE-A轮融资
14.1.2面壁智能完成天使轮融资
14.1.3澜舟科技完成PRE-A+轮融资
14.1.4百川智能获美元股权投资
14.2中国人工智能大模型行业投资壁垒分析
14.2.1技术壁垒
14.2.2数据壁垒
14.2.3人才壁垒
14.2.4资金壁垒
14.3中国人工智能大模型行业投资风险分析
14.3.1技术风险
14.3.2数据风险
14.3.3市场风险
14.3.4政策风险
14.4中国人工智能大模型行业投资机会分析
14.4.1应用场景广泛
14.4.2技术不断进步
14.4.3产业生态完善
14.4.4国家政策支持
14.4.5巨大市场需求
第十五章对2023-2029年中国人工智能大模型行业发展前景及趋势预测
15.1中国人工智能大模型行业未来发展前景分析
15.1.1算力瓶颈渐至
15.1.2硬件需求承压
15.1.3聚焦路线优化
15.1.4未来商业模式
15.1.5发展格局展望
15.2中国人工智能大模型行业未来发展趋势
15.2.1大小模型协同进化
15.2.2通用性能持续加强
15.2.3逐渐趋于产业落地
15.3对2023-2029年中国人工智能大模型行业预测分析
15.3.1 2023-2029年中国人工智能大模型行业影响因素分析
15.3.2 2023-2029年中国人工智能市场规模预测
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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2024-10-09 人工智能大模型 -
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2024-10-05 人工智能大模型 -
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2023-10-27 人工智能大模型 -
2023-2029年中国北斗卫星导航行业市场深度研究及投资前景展望报告
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2024-2030年中国LCP薄膜行业市场深度分析及投资前景展望报告
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