《2024-2030年中國大模型行業深度分析及發展策略研究報告》由中研普華大模型行業分析專家領銜撰寫,主要分析了大模型行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對大模型行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的大模型行業數據分析,幫助客戶評估大模型行業投資價值。
第一章 人工智能大模型相關介紹 1
第一節 人工智能基本概述 1
一、基本定義 1
二、研究內容 1
第二節 人工智能大模型 2
一、基本定義 2
二、核心作用 3
三、主要優勢 4
四、底層架構 4
五、模型實踐 7
第三節 人工智能大模型核心要素分析 8
一、算力 8
二、算法 8
三、數據 9
第二章 2019-2023年中國人工智能大模型行業發展環境分析 10
第一節 經濟環境 10
一、宏觀經濟概況 10
二、固定資產投資 11
三、宏觀經濟展望 13
四、中國人工智能大模型行業發展與宏觀經濟相關性分析 15
第二節 政策環境 15
一、國家及地方政策支持促進發展 15
二、人工智能服務管理辦法 18
第三節 人工智能產業環境 20
一、產業發展歷程 20
二、產業發展現狀 22
三、市場發展規模 25
四、細分領域分析 26
五、產業競爭格局 37
六、產業布局狀況 40
七、產業面臨挑戰 40
八、產業發展趨勢 42
第三章 2019-2023年中國人工智能大模型行業發展分析 47
第一節 中國人工智能大模型行業發展綜述 47
一、行業發展背景 47
二、行業發展歷程 47
三、行業戰略意義 48
四、行業發展作用 50
五、行業商業模型 51
七、行業應用場景 52
第二節 2019-2023年中國人工智能大模型行業發展情況分析 54
一、行業生態圖譜 54
二、行業發展狀況 56
三、行業合作動態 56
四、企業布局情況 57
五、主要技術路線 58
六、技術演進趨勢 58
第三節 中國主要人工智能大模型發展狀況分析 62
一、nlp大模型 62
二、cv大模型 62
三、多模態大模型 63
四、科學計算大模型 63
五、模型協同發展 63
第四節 中國人工智能大模型技術專利申請狀況 64
一、專利申請概況 64
二、專利申請人分析 65
三、技術創新熱點 65
第五節 中國人工智能大模型行業發展建議 66
一、行業用戶建議 66
二、供應商的建議 67
三、行業發展建議 67
四、行業發展展望 67
第四章 2019-2023年中國人工智能大模型行業底層服務支撐層——芯片行業發展分析 69
第一節 中國芯片行業發展綜述 69
一、行業發展特點 69
二、行業發展背景 71
三、行業發展意義 73
四、行業政策匯總 74
第二節 2019-2023年中國芯片市場運行情況分析 75
一、市場規模狀況 75
二、行業產量情況 76
三、芯片需求發展 77
四、應用領域結構 77
五、行業競爭格局 78
六、行業發展挑戰 79
七、行業發展建議 80
第三節 2019-2023年中國ai芯片行業運行情況發展分析 81
一、行業發展政策 81
二、行業發展現狀 82
三、市場規模狀況 83
四、企業注冊數量 84
五、企業競爭格局 84
六、主要企業布局 85
七、行業融資情況 85
第四節 中國芯片行業未來發展前景及趨勢分析 86
一、行業管理體系構建 86
二、行業技術人才培養 86
三、行業研發體系創新 87
四、行業投融資體制 87
五、行業發展趨勢 87
第五章 2019-2023年中國人工智能大模型行業底層服務支撐層——數據服務行業發展分析 89
第一節 中國數據服務行業發展政策分析 89
一、數字經濟發展規劃 89
二、數字政府建設指導意見 93
三、發揮數據要素作用意見 96
四、相關行業發展政策 104
第二節 中國數據服務行業發展分析 105
一、市場規模狀況 105
二、行業圖譜分析 106
三、行業投資數量 107
四、行業發展趨勢 108
第三節 2019-2023年中國人工智能基礎數據服務行業運行狀況分析 109
一、行業發展意義 109
二、發展階段 111
三、產業鏈條結構 111
四、應用結構占比 112
五、行業競爭格局 113
六、行業發展建議 114
第四節 中國人工智能基礎數據服務行業發展趨勢預測分析 116
一、行業競爭趨勢 116
二、轉型發展趨勢 116
三、整體發展趨勢 116
第六章 2019-2023年中國人工智能大模型行業基礎算法平臺層——算法行業發展分析 118
第一節 中國算法行業發展綜述 118
一、行業基本概述 118
一、算法管理規定 118
二、企業競爭格局 125
三、區域發展情況 125
四、行業應用現狀 126
五、應用風險問題 127
六、算法治理實踐 128
第二節 中國人工智能算法發展狀況分析 130
一、基本概述 130
二、主要分類 131
三、提取方法 131
四、審查指南 132
五、專利體系 138
六、審查困境 140
七、規制走向 141
第三節 數字時代算法困境發展分析 142
一、發展背景 142
一、發展成因 142
二、困境表現 144
三、治理路徑 147
第四節 中國算法未來發展建議分析 148
一、強化頂層設計 148
二、完善治理格局 151
三、立足算法特性 152
四、強化國際協調 152
第七章 2019-2023年中國人工智能大模型行業應用賦能層發展分析 155
第一節 搜索引擎 155
一、搜索引擎運作模式 155
二、搜索引擎發展價值 156
三、搜索引擎發展現狀 156
四、搜索引擎用戶規模 157
五、搜索引擎競爭格局 158
六、搜索引擎布局動態 160
七、搜索引擎發展困境 160
八、搜索引擎發展建議 161
第二節 對話機器人 162
一、對話機器人發展基礎 162
二、對話機器人發展優勢 162
三、對話機器人發展政策 163
四、對話機器人市場規模 164
五、對話機器人應用占比 164
六、對話機器人商業模式 165
七、對話機器人核心技術 167
八、對話機器人發展策略 168
第三節 醫療 169
一、醫療質量安全分析 169
二、醫療保障事業狀況 169
三、醫療行業特色分析 170
四、醫療衛生機構數量 170
五、醫療平臺整體框架 171
六、醫療數據應用情況 171
七、醫療服務發展方向 172
八、典型智能模型應用 172
第四節 智能遙感 172
一、智能遙感衛星發射 172
二、智能遙感主要技術 173
三、智能遙感應用領域 174
四、智能遙感項目動態 175
五、企業產品發展動態 175
六、遙感模型研發情況 175
七、智能遙感發展趨勢 176
第五節 元宇宙 176
一、元宇宙產業特征 176
二、元宇宙產業實踐 178
三、元宇宙產業影響 179
四、元宇宙發展建議 179
五、元宇宙系統發布 180
六、模型促進元宇宙 180
七、元宇宙發展前景 181
第六節 智慧城市 183
一、智慧城市基本概述 183
二、智慧城市發展優勢 183
三、智慧城市具體應用 183
四、人工智能城市排行 184
五、城市大模型的發布 185
六、智慧城市面臨困境 186
七、智慧城市發展展望 187
第八章 國外典型人工智能大模型——gpt模型發展分析 189
第一節 gpt模型發展綜述 189
一、模型本質 189
二、模型優勢 189
三、應用前景 189
第二節 gpt模型發展路徑分析 190
一、演進歷程 190
二、gpt-1 190
三、gpt-2 190
四、gpt-3 191
五、gpt-3.5 191
六、gpt-4 191
第三節 gpt-4模型發展分析 192
一、發生變化分析 192
二、理解能力提升 192
三、主要局限分析 192
四、具體應用領域 193
第四節 gpt模型產品——chatgpt發展分析 193
一、基本概況 193
二、主要優勢 194
三、工作原理 194
四、發展現狀 195
五、應用場景 196
六、商業進程 196
七、技術路徑 197
八、發展瓶頸 197
九、發展潛力 198
第九章 中國典型企業的人工智能大模型——百度文心大模型發展分析 200
第一節 百度文心大模型發展綜述 200
一、發展歷程 200
二、全景圖譜 201
三、數據來源 201
四、關鍵模型 202
五、主要應用 203
第二節 百度文心大模型運行現狀分析 204
一、模型發展 204
二、模型布局 205
三、產品矩陣 205
四、生態體系 206
五、市場推廣 208
六、所處地位 208
七、評估情況 209
八、企業合作 210
九、發展前景 210
第三節 百度文心大模型主要產品分析 211
一、百度智能云 211
二、文心一格 211
三、文心百中 212
第四節 百度文心大模型應用方式分析 213
一、文心一言+搜索引擎 213
二、大模型api 213
三、產品級應用+生態融合 214
第十章 中國其他典型企業的人工智能大模型發展分析 215
第一節 華為盤古大模型 215
一、模型概述 215
二、發展歷程 216
三、主要模型 216
四、模型應用 217
五、模型發展 217
六、市場推廣 218
第二節 騰訊混元大模型 220
一、模型概述 220
二、模型應用 221
三、模型發展 222
四、市場推廣 222
五、評估情況 223
六、模型發布 224
第三節 阿里通義大模型 225
一、發展歷程 225
二、模型概述 226
三、模型應用 226
四、模型發展 227
五、市場推廣 227
六、評估情況 228
第四節 商湯日日新大模型 229
一、模型概述 229
二、模型發布 229
三、模型發展 230
四、主要產品 230
五、市場推廣 231
第五節 字節跳動大模型 232
一、模型概述 232
二、模型應用 233
第六節 其他人工智能大模型分析 234
一、昆侖萬維大語言模型 234
二、“知海圖ai”中文大模型 235
三、科大訊飛“1+n認知智能大模型” 235
四、多模態人工智能大模型“ailme” 236
第十一章 人工智能大模型相關技術發展分析 238
第一節 深度學習技術 238
一、技術基本概述 238
二、技術研究進展 238
三、技術應用分析 239
四、多模態學習技術 240
五、技術發展瓶頸 240
六、技術改進方向 241
七、技術發展趨勢 242
第二節 自然語言處理技術 243
一、技術基本概述 243
二、技術發展過程 243
三、關鍵技術分析 245
四、主流技術思路 246
五、關鍵前沿技術 247
六、技術應用場景 247
七、未來發展方向 247
第三節 計算機視覺技術 248
一、技術基本概況 248
二、技術原理分析 248
三、技術發展歷史 250
四、主要技術分析 250
五、技術研究內容 253
六、技術研究進展 255
七、圖像處理方法 256
八、具體應用分析 259
九、技術發展趨勢 261
第十二章 國際人工智能大模型行業重點企業發展分析 263
第一節 微軟(microsoftcorp.) 263
一、企業發展概況 263
二、模型研發動態 263
三、企業經營狀況分析 266
第二節 谷歌(googleinc.) 267
一、企業發展概況 267
二、模型研發動態 267
三、企業經營狀況分析 269
第三節 metaplatforms,inc. 269
一、企業發展概況 269
二、企業布局狀況 270
三、企業經營狀況分析 270
第四節 openai 271
一、企業發展概況 271
二、企業主要產品 271
三、gpt模型發展 272
四、企業發展動態 273
五、企業核心競爭力 273
第十三章 中國人工智能大模型行業重點上市企業經營狀況分析 275
第一節 百度集團股份有限公司 275
一、企業發展概況 275
二、企業布局分析 275
三、企業發展動態 276
四、企業經營狀況分析 277
第二節 阿里巴巴集團控股有限公司 278
一、企業發展概況 278
二、企業布局分析 278
三、企業發展動態 279
四、企業經營狀況分析 280
第三節 騰訊控股有限公司 281
一、企業發展概況 281
二、企業布局分析 281
三、企業發展動態 282
四、企業經營狀況分析 283
第四節 科大訊飛股份有限公司 284
一、企業發展概況 284
二、企業布局分析 284
三、企業發展動態 285
四、企業經營狀況分析 286
第五節 商湯集團股份有限公司 287
一、企業發展概況 287
二、企業布局分析 287
三、企業發展動態 288
四、企業經營狀況分析 289
第六節 北京抖音信息服務有限公司 290
一、企業發展概況 290
二、企業布局分析 290
三、企業發展動態 291
四、企業經營狀況分析 292
第七節 華為技術有限公司 292
一、企業發展概況 292
二、企業布局分析 292
三、企業發展動態 293
四、企業經營狀況分析 294
第八節 昆侖萬維科技股份有限公司 295
一、企業發展概況 295
二、企業布局分析 296
三、企業發展動態 297
四、企業經營狀況分析 298
第十四章 2024-2029年中國人工智能大模型行業投資潛力分析 300
第一節 2019-2023年中國人工智能大模型行業投資動態 300
一、西湖心辰完成pre-a輪融資 300
二、面壁智能完成天使輪融資 300
三、瀾舟科技完成pre-a+輪融資 300
四、百川智能獲美元股權投資 301
第二節 中國人工智能大模型行業投資壁壘分析 301
一、技術壁壘 301
二、數據壁壘 301
三、人才壁壘 302
四、資金壁壘 302
第三節 中國人工智能大模型行業投資風險分析 302
一、技術風險 302
二、數據風險 303
三、市場風險 304
四、政策風險 304
第四節 中國人工智能大模型行業投資機會分析 305
一、應用場景廣泛 305
二、技術不斷進步 305
三、產業生態完善 305
四、國家政策支持 306
五、巨大市場需求 306
第十五章 對2024-2029年中國人工智能大模型行業發展前景及趨勢預測 307
第一節 中國人工智能大模型行業未來發展前景分析 307
一、算力瓶頸漸至 307
二、硬件需求承壓 307
三、聚焦路線優化 307
四、未來商業模式 308
五、發展格局展望 308
第二節 中國人工智能大模型行業未來發展趨勢 309
一、大小模型協同進化 309
二、通用性能持續加強 309
三、逐漸趨于產業落地 310
第三節 對2024-2029年中國人工智能大模型行業預測分析 310
一、2024-2029年中國人工智能大模型行業影響因素分析 310
二、2024-2029年中國人工智能市場規模預測 312
圖表目錄
圖表:人工智能研究內容 1
圖表:2019-2023年中國gdp及增長情況 10
圖表:2023年全國固定資產投資(不含農戶)同比增速(%) 11
圖表:2023年我國分產業投資增速對比(%) 12
圖表:2023年我國分地區固定資產投資增速對比(%) 13
圖表:2023年我國分登記注冊類型固定資產投資增速對比(%) 13
圖表:2023年以來我國各地出臺的大模型產業相關政策 16
圖表:2021-2027年中國人工智能行業市場規模情況 26
圖表:2023年中國人工智能行業市場集中度 39
圖表:aigc和大模型產業鏈圖譜 55
圖表:2020-2028年中國人工智能大模型行業市場規模情況 56
圖表:國內主要大模型企業合作情況 57
圖表:中國大模型企業布局情況 57
圖表:大模型訓練需求及訓練成本 59
圖表:海外企業大模型應用情況 60
圖表:新一代ai領域專利申請top10創新主體(企業) 65
圖表:新一代ai生成式搜索領域專利申請top10創新主體(企業) 66
圖表:2021-2024年中國芯片行業相關政策匯總 74
圖表:2019-2023年中國芯片行業市場規模情況 76
圖表:2020-2023年中國芯片產量情況 77
圖表:2023年中國芯片下游應用分布結構(按銷售額計) 78
圖表:中國ai芯片行業相關政策匯總 82
圖表:2019-2023年中國ai芯片行業市場規模情況 83
圖表:2019-2024.1-5月,中國ai芯片領域投融資情況 85
圖表:中國大數據行業相關政策匯總 104
圖表:2019-2024年中國數據服務行業市場規模情況 106
圖表:人工智能基礎數據服務產業鏈 107
圖表:2020-2023年中國數據服務行業投資數量和融資企業數量情況 107
圖表:中國人工智能基礎數據服務行業產業鏈 112
圖表:2023年中國ai基礎數據服務行業應用結構占比 112
圖表:2023年我國ai基礎數據服務市場cr5 113
圖表:2023年中國算力二十強市 125
圖表:2021-2023年中國搜索引擎用戶規模 157
圖表:2023年中國電腦端搜索引擎市場份額分布 158
圖表:2023年中國手機端搜索引擎市場份額分布 159
圖表:2021-2023年中國對話機器人市場規模 164
圖表:2021-2023年中國遙感衛星發射數量 173
圖表:飛槳全景圖譜 201
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新技術科學。它是計算機科學的一個分支,旨在通過計算機科學、數學、統計學等多學科交叉融合的方法,開發出模擬人類智能的技術和算法。人工智能通過模擬人類智能的學習、推理、感知和行動能力,實現機器自主的思考和決策,從而完成一系列復雜的任務和功能。
人工智能大模型的核心作用在于提升任務性能、推動技術創新、促進跨領域融合以及推動產業升級等方面。這些作用不僅推動了人工智能技術的快速發展和應用普及,也為社會經濟的發展注入了新的動力。
大模型通過訓練海量的數據,能夠學習到豐富的知識表示和模式,從而具備強大的泛化能力。這意味著它們可以在未見過的數據或任務上也能表現出色,而不僅僅是局限于訓練時所用的數據集或任務。這種泛化能力使得大模型能夠應用于更廣泛的場景和問題。
由于大模型具有大量的參數和復雜的結構,它們能夠捕捉到數據中更細微、更復雜的特征,從而在處理復雜任務時表現出更高的準確性、效率。例如,在自然語言處理領域,大模型能夠生成更加流暢、連貫和符合語境的文本;在計算機視覺領域,大模型能夠更準確地識別圖像中的物體和場景。
大模型的出現為人工智能領域的技術創新提供了新的動力。研究人員可以利用大模型作為基礎模型,通過遷移學習、微調等方法快速開發出針對特定任務或場景的新模型。這種基于大模型的快速迭代和創新模式加速了人工智能技術的普及和應用。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據,客觀、多角度地對中國大模型市場進行了分析研究。報告在總結中國大模型行業發展歷程的基礎上,結合新時期的各方面因素,對中國大模型行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實,圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為大模型企業在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環境調整經營策略。
♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?
♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?
♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?
♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?
♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?
♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?
♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。
♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。
♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。
♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理
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中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發布大量產業經濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。
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中央電視臺采訪中研普華高級研究員 中央電視臺采訪中研普華高級研究員 中央電視臺采訪中研普華高級研究員 中央電視臺采訪中研普華高級研究員 權威電視媒體采訪中研普華高級研究員 權威電視媒體采訪中研普華高級研究員 權威電視媒體采訪中研普華高級研究員 權威電視媒體采訪中研普華高級研究員
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