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为方便行业人士或投资者更进一步了解人工智能大模型行业现状与前景，智研咨询特推出《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》（以下简称《报告》）。报告对中国人工智能大模型市场做出全面梳理和深入分析，是智研咨询多年连续追踪、实地走访、调研和分析成果的呈现。
为确保人工智能大模型行业数据精准性以及内容的可参考价值，智研咨询研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解2023年人工智能大模型行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能人工智能大模型从业者抢跑转型赛道。
AI大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
自人工智能诞生以来，已有半个多世纪的发展历程，其发展大致可分为起步、低速发展和蓬勃发展三个阶段。
随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。数据显示，2022年中国人工智能核心为2417亿元、人工智能带动产业规模为9504亿元、人工智能基础层规模为988亿元、AI芯片市场规模为455.3亿元、AI技术开放平台385.1亿元 、AI基础数据服务规模为54.7亿元、数据治理及其他规模为92.9亿元。
我国大模型产业化应用沿着两条路径发展，一是通用类大模型持续拓展应用领域。文心一言、通义千问、紫东太初、星火认知等中国的一批通用化大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透；二是垂直领域专业类大模型不断深化落地。一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专用大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。大模型生态涉及底层服务支持、算法平台以及行业应用，厂商主要包括百度、阿里、商汤、华为等人工智能企业，也有智源研究院、中科院自动化所等研究机构，同时英伟达等芯片厂商也纷纷入局。
大模型的发展为探索AI应用铺平了道路揭示了许多前景并迎来了前所未有的机遇。大模型有可能引领未来几年的技术变革，带来新的产业格局，大模型在文本代码和图像等领域已经得到广泛应用，开始取代文字编辑、记录等简单重复的工作岗位,辅助开发者编写程序，进行AI艺术创作等。在电子信息、生物医学等领域，大模型可以加快研究进程；大模型与传统产业的融合发展可以帮助企业提升智能化水平，推进实体经济智能化发展。
《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》是智研咨询重要成果，是智研咨询引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是人工智能大模型领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。智研咨询已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。
【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
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……
◆ 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。
◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。本报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。
◆ 本报告所载的资料、意见及推测仅反映智研咨询于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，智研咨询可发表与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。智研咨询均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，智研咨询对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。
01
智研咨询成立于2008年，具有15年产业咨询经验
02
智研咨询总部位于北京，具有得天独厚的专家资源和区位优势
03
智研咨询目前累计服务客户上万家，客户覆盖全球，得到客户一致好评
04
智研咨询不仅仅提供精品行研报告，还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务
05
智研咨询精益求精地完善研究方法，用专业和科学的研究模型和调研方法，不断追求数据和观点的客观准确
06
智研咨询不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源，践行用信息驱动产业发展的公司使命
07
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库
08
智研咨询观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载，具有广泛的品牌知名度
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
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