2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告

2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告

《2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》共十五章,包含中国人工智能大模型行业重点上市企业经营状况分析,2024-2030年中国人工智能大模型行业投资潜力分析,对2024-2030年中国人工智能大模型行业发展前景及趋势预测等内容。

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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2019-2023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2019-2023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 2019-2023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2019-2023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 2019-2023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 2019-2023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2019-2023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 2019-2023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2019-2023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2019-2023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2024-2030年中国人工智能大模型行业投资潜力分析

14.1 2019-2023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2024-2030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2024-2030年中国人工智能大模型行业预测分析

15.3.1 2024-2030年中国人工智能大模型行业影响因素分析

15.3.2 2024-2030年中国人工智能市场规模预测

图表目录

图表1:中国大模型生态

图表2:AI大模型对比

图表3:NLP&CV发展现状与挑战对比

图表4:模型+工具平台+生态"三级协同加速产业智能化

图表5:企业发明专利排行

图表6:2023年我国集成电路产品应用领域分布格局

图表7:人工智能芯片相关政策梳理

图表8:2019-2023年我国人工智能芯片市场规模走势图

图表9:2019-2023年我国AI芯片需求总量走势图

图表10:深鉴科技的亚里士多德处理器架构图

更多图表见正文……

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,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、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。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并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测。

本公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。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。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。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。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。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

售后保障
品质保证

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持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访,收集您对我们服务的意见及建议,做到让客户100%满意。

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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