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2024-2030年中国大模型行业深度分析及发展策略研究报告

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第一章 人工智能大模型相关介绍  1

第一节 人工智能基本概述  1

一、基本定义       1

二、研究内容       1

第二节 人工智能大模型     2

一、基本定义       2

二、核心作用       3

三、主要优势       4

四、底层架构       4

五、模型实践       7

第三节 人工智能大模型核心要素分析     8

一、算力       8

二、算法       8

三、数据       9

 

第二章 2019-2023年中国人工智能大模型行业发展环境分析       10

第一节 经济环境  10

一、宏观经济概况       10

二、固定资产投资       11

三、宏观经济展望       13

四、中国人工智能大模型行业发展与宏观经济相关性分析    15

第二节 政策环境  15

一、国家及地方政策支持促进发展    15

二、人工智能服务管理办法       18

第三节 人工智能产业环境  20

一、产业发展历程       20

二、产业发展现状       22

三、市场发展规模       25

四、细分领域分析       26

五、产业竞争格局       37

六、产业布局状况       40

七、产业面临挑战       40

八、产业发展趋势       42

 

第三章 2019-2023年中国人工智能大模型行业发展分析       47

第一节 中国人工智能大模型行业发展综述     47

一、行业发展背景       47

二、行业发展历程       47

三、行业战略意义       48

四、行业发展作用       50

五、行业商业模型       51

七、行业应用场景       52

第二节 2019-2023年中国人工智能大模型行业发展情况分析     54

一、行业生态图谱       54

二、行业发展状况       56

三、行业合作动态       56

四、企业布局情况       57

五、主要技术路线       58

六、技术演进趋势       58

第三节 中国主要人工智能大模型发展状况分析     62

一、nlp大模型   62

二、cv大模型     62

三、多模态大模型       63

四、科学计算大模型    63

五、模型协同发展       63

第四节 中国人工智能大模型技术专利申请状况     64

一、专利申请概况       64

二、专利申请人分析    65

三、技术创新热点       65

第五节 中国人工智能大模型行业发展建议     66

一、行业用户建议       66

二、供应商的建议       67

三、行业发展建议       67

四、行业发展展望       67

 

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       69

第一节 中国芯片行业发展综述  69

一、行业发展特点       69

二、行业发展背景       71

三、行业发展意义       73

四、行业政策汇总       74

第二节 2019-2023年中国芯片市场运行情况分析 75

一、市场规模状况       75

二、行业产量情况       76

三、芯片需求发展       77

四、应用领域结构       77

五、行业竞争格局       78

六、行业发展挑战       79

七、行业发展建议       80

第三节 2019-2023年中国ai芯片行业运行情况发展分析    81

一、行业发展政策       81

二、行业发展现状       82

三、市场规模状况       83

四、企业注册数量       84

五、企业竞争格局       84

六、主要企业布局       85

七、行业融资情况       85

第四节 中国芯片行业未来发展前景及趋势分析     86

一、行业管理体系构建       86

二、行业技术人才培养       86

三、行业研发体系创新       87

四、行业投融资体制    87

五、行业发展趋势       87

 

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       89

第一节 中国数据服务行业发展政策分析  89

一、数字经济发展规划       89

二、数字政府建设指导意见       93

三、发挥数据要素作用意见       96

四、相关行业发展政策       104

第二节 中国数据服务行业发展分析  105

一、市场规模状况       105

二、行业图谱分析       106

三、行业投资数量       107

四、行业发展趋势       108

第三节 2019-2023年中国人工智能基础数据服务行业运行状况分析 109

一、行业发展意义       109

二、发展阶段       111

三、产业链条结构       111

四、应用结构占比       112

五、行业竞争格局       113

六、行业发展建议       114

第四节 中国人工智能基础数据服务行业发展趋势预测分析  116

一、行业竞争趋势       116

二、转型发展趋势       116

三、整体发展趋势       116

 

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       118

第一节 中国算法行业发展综述  118

一、行业基本概述       118

一、算法管理规定       118

二、企业竞争格局       125

三、区域发展情况       125

四、行业应用现状       126

五、应用风险问题       127

六、算法治理实践       128

第二节 中国人工智能算法发展状况分析  130

一、基本概述       130

二、主要分类       131

三、提取方法       131

四、审查指南       132

五、专利体系       138

六、审查困境       140

七、规制走向       141

第三节 数字时代算法困境发展分析  142

一、发展背景       142

一、发展成因       142

二、困境表现       144

三、治理路径       147

第四节 中国算法未来发展建议分析  148

一、强化顶层设计       148

二、完善治理格局       151

三、立足算法特性       152

四、强化国际协调       152

 

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  155

第一节 搜索引擎  155

一、搜索引擎运作模式       155

二、搜索引擎发展价值       156

三、搜索引擎发展现状       156

四、搜索引擎用户规模       157

五、搜索引擎竞争格局       158

六、搜索引擎布局动态       160

七、搜索引擎发展困境       160

八、搜索引擎发展建议       161

第二节 对话机器人     162

一、对话机器人发展基础    162

二、对话机器人发展优势    162

三、对话机器人发展政策    163

四、对话机器人市场规模    164

五、对话机器人应用占比    164

六、对话机器人商业模式    165

七、对话机器人核心技术    167

八、对话机器人发展策略    168

第三节 医疗  169

一、医疗质量安全分析       169

二、医疗保障事业状况       169

三、医疗行业特色分析       170

四、医疗卫生机构数量       170

五、医疗平台整体框架       171

六、医疗数据应用情况       171

七、医疗服务发展方向       172

八、典型智能模型应用       172

第四节 智能遥感  172

一、智能遥感卫星发射       172

二、智能遥感主要技术       173

三、智能遥感应用领域       174

四、智能遥感项目动态       175

五、企业产品发展动态       175

六、遥感模型研发情况       175

七、智能遥感发展趋势       176

第五节 元宇宙     176

一、元宇宙产业特征    176

二、元宇宙产业实践    178

三、元宇宙产业影响    179

四、元宇宙发展建议    179

五、元宇宙系统发布    180

六、模型促进元宇宙    180

七、元宇宙发展前景    181

第六节 智慧城市  183

一、智慧城市基本概述       183

二、智慧城市发展优势       183

三、智慧城市具体应用       183

四、人工智能城市排行       184

五、城市大模型的发布       185

六、智慧城市面临困境       186

七、智慧城市发展展望       187

 

第八章 国外典型人工智能大模型——gpt模型发展分析      189

第一节 gpt模型发展综述 189

一、模型本质       189

二、模型优势       189

三、应用前景       189

第二节 gpt模型发展路径分析 190

一、演进历程       190

二、gpt-1    190

三、gpt-2    190

四、gpt-3    191

五、gpt-3.5 191

六、gpt-4    191

第三节 gpt-4模型发展分析     192

一、发生变化分析       192

二、理解能力提升       192

三、主要局限分析       192

四、具体应用领域       193

第四节 gpt模型产品——chatgpt发展分析     193

一、基本概况       193

二、主要优势       194

三、工作原理       194

四、发展现状       195

五、应用场景       196

六、商业进程       196

七、技术路径       197

八、发展瓶颈       197

九、发展潜力       198

 

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     200

第一节 百度文心大模型发展综述     200

一、发展历程       200

二、全景图谱       201

三、数据来源       201

四、关键模型       202

五、主要应用       203

第二节 百度文心大模型运行现状分析     204

一、模型发展       204

二、模型布局       205

三、产品矩阵       205

四、生态体系       206

五、市场推广       208

六、所处地位       208

七、评估情况       209

八、企业合作       210

九、发展前景       210

第三节 百度文心大模型主要产品分析     211

一、百度智能云    211

二、文心一格       211

三、文心百中       212

第四节 百度文心大模型应用方式分析     213

一、文心一言+搜索引擎     213

二、大模型api    213

三、产品级应用+生态融合  214

 

第十章 中国其他典型企业的人工智能大模型发展分析   215

第一节 华为盘古大模型     215

一、模型概述       215

二、发展历程       216

三、主要模型       216

四、模型应用       217

五、模型发展       217

六、市场推广       218

第二节 腾讯混元大模型     220

一、模型概述       220

二、模型应用       221

三、模型发展       222

四、市场推广       222

五、评估情况       223

六、模型发布       224

第三节 阿里通义大模型     225

一、发展历程       225

二、模型概述       226

三、模型应用       226

四、模型发展       227

五、市场推广       227

六、评估情况       228

第四节 商汤日日新大模型  229

一、模型概述       229

二、模型发布       229

三、模型发展       230

四、主要产品       230

五、市场推广       231

第五节 字节跳动大模型     232

一、模型概述       232

二、模型应用       233

第六节 其他人工智能大模型分析     234

一、昆仑万维大语言模型    234

二、“知海图ai”中文大模型     235

三、科大讯飞“1+n认知智能大模型”   235

四、多模态人工智能大模型“ailme    236

 

第十一章 人工智能大模型相关技术发展分析    238

第一节 深度学习技术  238

一、技术基本概述       238

二、技术研究进展       238

三、技术应用分析       239

四、多模态学习技术    240

五、技术发展瓶颈       240

六、技术改进方向       241

七、技术发展趋势       242

第二节 自然语言处理技术  243

一、技术基本概述       243

二、技术发展过程       243

三、关键技术分析       245

四、主流技术思路       246

五、关键前沿技术       247

六、技术应用场景       247

七、未来发展方向       247

第三节 计算机视觉技术     248

一、技术基本概况       248

二、技术原理分析       248

三、技术发展历史       250

四、主要技术分析       250

五、技术研究内容       253

六、技术研究进展       255

七、图像处理方法       256

八、具体应用分析       259

九、技术发展趋势       261

 

第十二章 国际人工智能大模型行业重点企业发展分析   263

第一节 微软(microsoftcorp.     263

一、企业发展概况       263

二、模型研发动态       263

三、企业经营状况分析       266

第二节 谷歌(googleinc. 267

一、企业发展概况       267

二、模型研发动态       267

三、企业经营状况分析       269

第三节 metaplatformsinc.   269

一、企业发展概况       269

二、企业布局状况       270

三、企业经营状况分析       270

第四节 openai   271

一、企业发展概况       271

二、企业主要产品       271

三、gpt模型发展      272

四、企业发展动态       273

五、企业核心竞争力    273

 

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  275

第一节 百度集团股份有限公司  275

一、企业发展概况       275

二、企业布局分析       275

三、企业发展动态       276

四、企业经营状况分析       277

第二节 阿里巴巴集团控股有限公司  278

一、企业发展概况       278

二、企业布局分析       278

三、企业发展动态       279

四、企业经营状况分析       280

第三节 腾讯控股有限公司  281

一、企业发展概况       281

二、企业布局分析       281

三、企业发展动态       282

四、企业经营状况分析       283

第四节 科大讯飞股份有限公司  284

一、企业发展概况       284

二、企业布局分析       284

三、企业发展动态       285

四、企业经营状况分析       286

第五节 商汤集团股份有限公司  287

一、企业发展概况       287

二、企业布局分析       287

三、企业发展动态       288

四、企业经营状况分析       289

第六节 北京抖音信息服务有限公司  290

一、企业发展概况       290

二、企业布局分析       290

三、企业发展动态       291

四、企业经营状况分析       292

第七节 华为技术有限公司  292

一、企业发展概况       292

二、企业布局分析       292

三、企业发展动态       293

四、企业经营状况分析       294

第八节 昆仑万维科技股份有限公司  295

一、企业发展概况       295

二、企业布局分析       296

三、企业发展动态       297

四、企业经营状况分析       298

 

第十四章 2024-2029年中国人工智能大模型行业投资潜力分析   300

第一节 2019-2023年中国人工智能大模型行业投资动态     300

一、西湖心辰完成pre-a轮融资      300

二、面壁智能完成天使轮融资    300

三、澜舟科技完成pre-a+轮融资    300

四、百川智能获美元股权投资    301

第二节 中国人工智能大模型行业投资壁垒分析     301

一、技术壁垒       301

二、数据壁垒       301

三、人才壁垒       302

四、资金壁垒       302

第三节 中国人工智能大模型行业投资风险分析     302

一、技术风险       302

二、数据风险       303

三、市场风险       304

四、政策风险       304

第四节 中国人工智能大模型行业投资机会分析     305

一、应用场景广泛       305

二、技术不断进步       305

三、产业生态完善       305

四、国家政策支持       306

五、巨大市场需求       306

 

第十五章 2024-2029年中国人工智能大模型行业发展前景及趋势预测 307

第一节 中国人工智能大模型行业未来发展前景分析     307

一、算力瓶颈渐至       307

二、硬件需求承压       307

三、聚焦路线优化       307

四、未来商业模式       308

五、发展格局展望       308

第二节 中国人工智能大模型行业未来发展趋势     309

一、大小模型协同进化       309

二、通用性能持续加强       309

三、逐渐趋于产业落地       310

第三节 2024-2029年中国人工智能大模型行业预测分析 310

一、2024-2029年中国人工智能大模型行业影响因素分析   310

二、2024-2029年中国人工智能市场规模预测       312

 

图表目录

图表:人工智能研究内容    1

图表:2019-2023年中国gdp及增长情况     10

图表:2023年全国固定资产投资(不含农户)同比增速(%  11

图表:2023年我国分产业投资增速对比(%      12

图表:2023年我国分地区固定资产投资增速对比(%      13

图表:2023年我国分登记注册类型固定资产投资增速对比(%      13

图表:2023年以来我国各地出台的大模型产业相关政策     16

图表:2021-2027年中国人工智能行业市场规模情况   26

图表:2023年中国人工智能行业市场集中度  39

图表:aigc和大模型产业链图谱     55

图表:2020-2028年中国人工智能大模型行业市场规模情况       56

图表:国内主要大模型企业合作情况       57

图表:中国大模型企业布局情况       57

图表:大模型训练需求及训练成本    59

图表:海外企业大模型应用情况       60

图表:新一代ai领域专利申请top10创新主体(企业)    65

图表:新一代ai生成式搜索领域专利申请top10创新主体(企业)  66

图表:2021-2024年中国芯片行业相关政策汇总   74

图表:2019-2023年中国芯片行业市场规模情况   76

图表:2020-2023年中国芯片产量情况   77

图表:2023年中国芯片下游应用分布结构(按销售额计)  78

图表:中国ai芯片行业相关政策汇总      82

图表:2019-2023年中国ai芯片行业市场规模情况     83

图表:2019-2024.1-5月,中国ai芯片领域投融资情况      85

图表:中国大数据行业相关政策汇总       104

图表:2019-2024年中国数据服务行业市场规模情况   106

图表:人工智能基础数据服务产业链       107

图表:2020-2023年中国数据服务行业投资数量和融资企业数量情况       107

图表:中国人工智能基础数据服务行业产业链       112

图表:2023年中国ai基础数据服务行业应用结构占比 112

图表:2023年我国ai基础数据服务市场cr5       113

图表:2023年中国算力二十强市     125

图表:2021-2023年中国搜索引擎用户规模   157

图表:2023年中国电脑端搜索引擎市场份额分布  158

图表:2023年中国手机端搜索引擎市场份额分布  159

图表:2021-2023年中国对话机器人市场规模       164

图表:2021-2023年中国遥感卫星发射数量   173

图表:飞桨全景图谱    201

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它是计算机科学的一个分支,旨在通过计算机科学、数学、统计学等多学科交叉融合的方法,开发出模拟人类智能的技术和算法。人工智能通过模拟人类智能的学习、推理、感知和行动能力,实现机器自主的思考和决策,从而完成一系列复杂的任务和功能。

  人工智能大模型的核心作用在于提升任务性能、推动技术创新、促进跨领域融合以及推动产业升级等方面。这些作用不仅推动了人工智能技术的快速发展和应用普及,也为社会经济的发展注入了新的动力。

  大模型通过训练海量的数据,能够学习到丰富的知识表示和模式,从而具备强大的泛化能力。这意味着它们可以在未见过的数据或任务上也能表现出色,而不仅仅是局限于训练时所用的数据集或任务。这种泛化能力使得大模型能够应用于更广泛的场景和问题。

  由于大模型具有大量的参数和复杂的结构,它们能够捕捉到数据中更细微、更复杂的特征,从而在处理复杂任务时表现出更高的准确性、效率。例如,在自然语言处理领域,大模型能够生成更加流畅、连贯和符合语境的文本;在计算机视觉领域,大模型能够更准确地识别图像中的物体和场景。

  大模型的出现为人工智能领域的技术创新提供了新的动力。研究人员可以利用大模型作为基础模型,通过迁移学习、微调等方法快速开发出针对特定任务或场景的新模型。这种基于大模型的快速迭代和创新模式加速了人工智能技术的普及和应用。

  本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国大模型市场进行了分析研究。报告在总结中国大模型行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国大模型行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
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2024-2030年中国大模型行业深度分析及发展策略研究报告

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报告编号:1910530

出版日期:2024年9月

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