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2024-2028年中國未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)趨勢預測及投資機會(huì )研究報告

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 人工智能大模型相關(guān)概述
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 研究?jì)热?/span>
1.2 人工智能大模型相關(guān)介紹
1.2.1 基本定義
1.2.2 核心作用
1.2.3 主要優(yōu)勢
1.2.4 底層架構
1.2.5 模型實(shí)踐
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 數據
第二章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 宏觀(guān)經(jīng)濟概況
2.1.2 工業(yè)經(jīng)濟運行
2.1.3 固定資產(chǎn)投資
2.1.4 對外貿易分析
2.1.5 宏觀(guān)經(jīng)濟展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 國家政策支持促進(jìn)發(fā)展
2.2.2 人工智能服務(wù)管理辦法
2.2.3 建設人工智能應用場(chǎng)景
2.2.4 加快人工智能應用創(chuàng )新
2.2.5 地方人工智能發(fā)展政策
2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀
2.3.3 市場(chǎng)發(fā)展規模
2.3.4 細分領(lǐng)域分析
2.3.5 市場(chǎng)競爭格局
2.3.6 應用結構分析
2.3.7 投融資情況分析
2.3.8 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰
2.3.9 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
第三章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
3.1 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3 行業(yè)戰略意義
3.1.4 行業(yè)發(fā)展作用
3.1.5 行業(yè)應用價(jià)值
3.1.6 行業(yè)商業(yè)模式
3.1.7 行業(yè)應用場(chǎng)景
3.2 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展情況分析
3.2.1 行業(yè)生態(tài)圖譜
3.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.3 合作研發(fā)動(dòng)態(tài)
3.2.4 企業(yè)布局情況
3.2.5 主要技術(shù)路線(xiàn)
3.2.6 技術(shù)演進(jìn)趨勢
3.3 中國主要人工智能大模型發(fā)展狀況分析
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模態(tài)大模型
3.3.4 科學(xué)計算大模型
3.3.5 模型協(xié)同發(fā)展
3.4 中國人工智能大模型技術(shù)專(zhuān)利申請狀況
3.4.1 創(chuàng )新主體排名
3.4.2 創(chuàng )新競爭指數
3.4.3 技術(shù)功效矩陣
3.4.4 行業(yè)應用分布
3.4.5 專(zhuān)利申請動(dòng)態(tài)
3.5 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展建議
3.5.1 行業(yè)用戶(hù)建議
3.5.2 供應商的建議
3.5.3 行業(yè)發(fā)展建議
3.5.4 行業(yè)發(fā)展戰略
第四章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 中國芯片行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
4.1.2 行業(yè)發(fā)展背景
4.1.3 行業(yè)發(fā)展意義
4.1.4 行業(yè)政策匯總
4.1.5 行業(yè)政策影響
4.2 2022-2024年中國芯片市場(chǎng)運行情況分析
4.2.1 市場(chǎng)銷(xiāo)售收入
4.2.2 產(chǎn)業(yè)結構分析
4.2.3 產(chǎn)量規模分析
4.2.4 芯片需求發(fā)展
4.2.5 行業(yè)競爭格局
4.2.6 應用領(lǐng)域結構
4.2.7 行業(yè)發(fā)展挑戰
4.2.8 行業(yè)發(fā)展建議
4.3 2022-2024年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展政策
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現狀
4.3.3 市場(chǎng)規模狀況
4.3.4 芯片數量需求
4.3.5 企業(yè)競爭格局
4.3.6 主要企業(yè)布局
4.3.7 企業(yè)注冊數量
4.3.8 行業(yè)融資情況
4.3.9 行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4 中國芯片行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景及趨勢分析
4.4.1 行業(yè)突破路徑
4.4.2 行業(yè)發(fā)展機遇
4.4.3 行業(yè)發(fā)展前景
4.4.4 行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——數據服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.1 中國數據服務(wù)行業(yè)發(fā)展政策分析
5.1.1 數字經(jīng)濟發(fā)展規劃
5.1.2 數字政府建設指導意見(jiàn)
5.1.3 發(fā)揮數據要素作用意見(jiàn)
5.1.4 地方相關(guān)行業(yè)發(fā)展政策
5.2 中國數據服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1 市場(chǎng)規模狀況
5.2.2 行業(yè)圖譜分析
5.2.3 區域布局情況
5.2.4 企業(yè)排名情況
5.2.5 行業(yè)投融資分析
5.2.6 行業(yè)發(fā)展趨勢
5.3 2022-2024年中國人工智能基礎數據服務(wù)行業(yè)運行狀況分析
5.3.1 行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2 行業(yè)發(fā)展態(tài)勢
5.3.3 市場(chǎng)規模分析
5.3.4 產(chǎn)業(yè)鏈條結構
5.3.5 行業(yè)競爭格局
5.3.6 應用結構占比
5.3.7 行業(yè)發(fā)展壁壘
5.3.8 行業(yè)發(fā)展建議
5.4 中國人工智能基礎數據服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢分析
5.4.1 整體發(fā)展趨勢
5.4.2 行業(yè)競爭趨勢
5.4.3 轉型發(fā)展趨勢
第六章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)基礎算法平臺層——算法行業(yè)發(fā)展分析
6.1 中國算法行業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1 行業(yè)基本概述
6.1.2 算法管理規定
6.1.3 企業(yè)競爭格局
6.1.4 區域發(fā)展情況
6.1.5 行業(yè)應用現狀
6.1.6 應用風(fēng)險問(wèn)題
6.1.7 算法治理實(shí)踐
6.2 中國人工智能算法發(fā)展狀況分析
6.2.1 基本概念
6.2.2 主要分類(lèi)
6.2.3 提取方法
6.2.4 審查指南
6.2.5 專(zhuān)利體系
6.2.6 審查困境
6.2.7 規制走向
6.3 數字時(shí)代算法困境發(fā)展分析
6.3.1 發(fā)展背景
6.3.2 發(fā)展成因
6.3.3 困境表現
6.3.4 治理路徑
6.4 中國算法未來(lái)發(fā)展建議分析
6.4.1 強化頂層設計
6.4.2 完善治理格局
6.4.3 立足算法特性
6.4.4 強化國際協(xié)調
第七章 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)應用賦能層發(fā)展分析
7.1 搜索引擎
7.1.1 搜索引擎基本介紹
7.1.2 搜索引擎運作模式
7.1.3 搜索引擎發(fā)展現狀
7.1.4 搜索引擎市場(chǎng)規模
7.1.5 搜索引擎用戶(hù)規模
7.1.6 搜索引擎競爭格局
7.1.7 搜索引擎投融資分析
7.1.8 搜索引擎發(fā)展困境
7.1.9 搜索引擎發(fā)展建議
7.2 對話(huà)機器人
7.2.1 對話(huà)機器人發(fā)展基礎
7.2.2 對話(huà)機器人發(fā)展優(yōu)勢
7.2.3 對話(huà)機器人發(fā)展政策
7.2.4 對話(huà)機器人市場(chǎng)規模
7.2.5 對話(huà)機器人市場(chǎng)結構
7.2.6 對話(huà)機器人商業(yè)模式
7.2.7 對話(huà)機器人應用占比
7.2.8 對話(huà)機器人核心技術(shù)
7.2.9 對話(huà)機器人發(fā)展策略
7.3 醫療
7.3.1 醫療行業(yè)政策發(fā)布
7.3.2 醫療行業(yè)特色分析
7.3.3 醫療衛生機構數量
7.3.4 醫療服務(wù)情況統計
7.3.5 醫療保障事業(yè)狀況
7.3.6 醫療數據應用情況
7.3.7 醫療AI平臺建設分析
7.3.8 典型智能模型應用
7.3.9 醫療服務(wù)發(fā)展方向
7.4 智能遙感
7.4.1 智能遙感基本定義
7.4.2 智能遙感發(fā)展歷程
7.4.3 智能遙感衛星發(fā)射
7.4.4 智能遙感主要技術(shù)
7.4.5 智能遙感應用領(lǐng)域
7.4.6 智能遙感項目動(dòng)態(tài)
7.4.7 遙感模型研發(fā)情況
7.4.8 遙感模型企業(yè)布局
7.4.9 智能遙感發(fā)展趨勢
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙政策發(fā)布
7.5.2 元宇宙市場(chǎng)規模
7.5.3 元宇宙企業(yè)布局
7.5.4 元宇宙專(zhuān)利申請
7.5.5 元宇宙投融資情況
7.5.6 模型促進(jìn)元宇宙發(fā)展
7.5.7 AI驅動(dòng)元宇宙系統發(fā)布
7.5.8 元宇宙行業(yè)發(fā)展建議
7.5.9 元宇宙行業(yè)發(fā)展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本介紹
7.6.2 智慧城市政策發(fā)布
7.6.3 智慧城市市場(chǎng)規模
7.6.4 智慧城市企業(yè)布局
7.6.5 智慧城市具體應用
7.6.6 智慧城市投融資分析
7.6.7 城市大模型的發(fā)布
7.6.8 智慧城市面臨困境
7.6.9 智慧城市發(fā)展展望
第八章 國外典型人工智能大模型——GPT模型發(fā)展分析
8.1 GPT模型發(fā)展綜述
8.1.1 模型本質(zhì)
8.1.2 模型優(yōu)勢
8.1.3 應用前景
8.2 GPT模型發(fā)展路徑分析
8.2.1 演進(jìn)歷程
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
8.2.7 GPT-4 Turbo
8.3 GPT-4模型發(fā)展分析
8.3.1 發(fā)生變化分析
8.3.2 理解能力提升
8.3.3 主要局限分析
8.3.4 具體應用領(lǐng)域
8.4 GPT-4 Turbo模型發(fā)展分析
8.4.1 技術(shù)原理
8.4.2 主要變化
8.4.3 未來(lái)影響
8.5 GPT模型產(chǎn)品——ChatGPT發(fā)展分析
8.5.1 基本概況
8.5.2 主要優(yōu)勢
8.5.3 工作原理
8.5.4 發(fā)展歷程
8.5.5 商業(yè)進(jìn)程
8.5.6 應用場(chǎng)景
8.5.7 技術(shù)路徑
8.5.8 發(fā)展瓶頸
8.5.9 發(fā)展潛力
第九章 中國典型企業(yè)的人工智能大模型——百度文心大模型發(fā)展分析
9.1 百度文心大模型發(fā)展綜述
9.1.1 發(fā)展歷程
9.1.2 全景圖譜
9.1.3 數據來(lái)源
9.1.4 關(guān)鍵模型
9.1.5 主要應用
9.2 百度文心大模型運行現狀分析
9.2.1 模型發(fā)展
9.2.2 模型布局
9.2.3 產(chǎn)品矩陣
9.2.4 生態(tài)體系
9.2.5 市場(chǎng)推廣
9.2.6 所處地位
9.2.7 企業(yè)合作
9.2.8 發(fā)展前景
9.3 百度文心大模型主要產(chǎn)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 百度文心大模型應用方式分析
9.4.1 文心一言+搜索引擎
9.4.2 大模型API
9.4.3 產(chǎn)品級應用+生態(tài)融合
第十章 中國其他典型企業(yè)的人工智能大模型發(fā)展分析
10.1 華為盤(pán)古大模型
10.1.1 模型概述
10.1.2 發(fā)展歷程
10.1.3 主要模型
10.1.4 模型應用
10.1.5 模型發(fā)展
10.1.6 市場(chǎng)推廣
10.1.7 評估情況
10.2 騰訊混元大模型
10.2.1 模型概述
10.2.2 模型應用
10.2.3 模型發(fā)展
10.2.4 市場(chǎng)推廣
10.2.5 評估情況
10.2.6 模型發(fā)布
10.2.7 模型突破
10.2.8 商業(yè)程度
10.3 阿里通義大模型
10.3.1 發(fā)展歷程
10.3.2 模型概述
10.3.3 模型應用
10.3.4 模型發(fā)展
10.3.5 市場(chǎng)推廣
10.3.6 評估情況
10.4 商湯日日新大模型
10.4.1 模型概述
10.4.2 模型發(fā)布
10.4.3 模型發(fā)展
10.4.4 主要產(chǎn)品
10.4.5 市場(chǎng)推廣
10.5 字節跳動(dòng)大模型
10.5.1 模型概述
10.5.2 模型應用
10.5.3 模型風(fēng)險
10.6 其他人工智能大模型分析
10.6.1 昆侖萬(wàn)維大語(yǔ)言模型
10.6.2 “知海圖AI”中文大模型
10.6.3 科大訊飛星火認知大模型V3.0
10.6.4 多模態(tài)人工智能大模型“AiLMe”
第十一章 人工智能大模型相關(guān)技術(shù)發(fā)展分析
11.1 深度學(xué)習技術(shù)
11.1.1 技術(shù)基本概述
11.1.2 技術(shù)研究進(jìn)展
11.1.3 技術(shù)應用分析
11.1.4 多模態(tài)學(xué)習技術(shù)
11.1.5 技術(shù)發(fā)展瓶頸
11.1.6 技術(shù)改進(jìn)方向
11.1.7 技術(shù)發(fā)展趨勢
11.2 自然語(yǔ)言處理技術(shù)
11.2.1 技術(shù)基本概述
11.2.2 技術(shù)發(fā)展過(guò)程
11.2.3 關(guān)鍵技術(shù)分析
11.2.4 主流技術(shù)思路
11.2.5 關(guān)鍵前沿技術(shù)
11.2.6 技術(shù)應用場(chǎng)景
11.2.7 未來(lái)發(fā)展方向
11.3 計算機視覺(jué)技術(shù)
11.3.1 技術(shù)基本概況
11.3.2 技術(shù)原理分析
11.3.3 技術(shù)發(fā)展歷史
11.3.4 主要技術(shù)分析
11.3.5 技術(shù)研究?jì)热?/span>
11.3.6 技術(shù)研究進(jìn)展
11.3.7 圖像處理方法
11.3.8 具體應用分析
11.3.9 技術(shù)發(fā)展趨勢
第十二章 2021-2024年國際人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)發(fā)展分析
12.1 微軟(Microsoft Corp.)
12.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2 模型研發(fā)動(dòng)態(tài)
12.1.3 2022財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.1.4 2023財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.1.5 2024財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2 谷歌(Alphabet Inc.)
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 模型研發(fā)動(dòng)態(tài)
12.2.3 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2.4 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3 Meta Platforms, Inc.
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 模型發(fā)展進(jìn)程
12.3.3 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3.4 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.4 Open AI
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 企業(yè)營(yíng)收情況
12.4.3 產(chǎn)品研發(fā)動(dòng)態(tài)
12.4.4 企業(yè)核心競爭力
12.4.5 企業(yè)融資動(dòng)態(tài)
第十三章 2020-2024年中國人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1 百度集團股份有限公司
13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.1.3 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1.4 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2 阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2 政企合作動(dòng)態(tài)
13.2.3 2022財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2.4 2023財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.2.5 2024財年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.3 騰訊控股有限公司
13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
13.3.3 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.3.4 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.3.5 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.3.6 2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.4 科大訊飛股份有限公司
13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2 業(yè)務(wù)布局分析
13.4.3 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.4.4 經(jīng)營(yíng)效益分析
13.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
13.4.6 財務(wù)狀況分析
13.4.7 核心競爭力分析
13.4.8 公司發(fā)展戰略
13.4.9 未來(lái)前景展望
13.5 商湯集團股份有限公司
13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.5.3 2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5.4 2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.5.5 2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
13.6 北京抖音信息服務(wù)有限公司
13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2 企業(yè)營(yíng)收情況
13.6.3 專(zhuān)利申請情況
13.6.4 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.6.5 投資并購進(jìn)展
13.7 華為投資控股有限公司
13.7.1 基本信息簡(jiǎn)介
13.7.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
13.7.3 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
13.7.4 公司發(fā)展戰略
13.7.5 未來(lái)前景展望
13.8 昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司
13.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2 業(yè)務(wù)布局分析
13.8.3 經(jīng)營(yíng)效益分析
13.8.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
13.8.5 財務(wù)狀況分析
13.8.6 核心競爭力分析
13.8.7 公司發(fā)展戰略
13.8.8 未來(lái)前景展望
第十四章 2024-2028年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1 2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)態(tài)
14.1.1 企眾數信科完成Pre-A輪融資
14.1.2 極?萍脊就瓿葿輪融資
14.1.3 月之暗面公司完成融資
14.1.4 智譜AI公司完成B輪融資
14.1.5 智子引擎完成天使+輪融資
14.2 中國人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1 技術(shù)壁壘
14.2.2 數據壁壘
14.2.3 人才壁壘
14.2.4 資金壁壘
14.3 中國人工智能大模型行業(yè)投資風(fēng)險分析
14.3.1 技術(shù)風(fēng)險
14.3.2 數據風(fēng)險
14.3.3 市場(chǎng)風(fēng)險
14.3.4 政策風(fēng)險
14.4 中國人工智能大模型行業(yè)投資機會(huì )分析
14.4.1 應用場(chǎng)景廣泛
14.4.2 技術(shù)不斷進(jìn)步
14.4.3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
14.4.4 國家政策支持
14.4.5 巨大市場(chǎng)需求
第十五章 中投顧問(wèn)對2024-2028年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
15.1 中國人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景分析
15.1.1 算力瓶頸漸至
15.1.2 硬件需求承壓
15.1.3 聚焦路線(xiàn)優(yōu)化
15.1.4 未來(lái)商業(yè)模式
15.1.5 發(fā)展格局展望
15.2 中國人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢
15.2.1 大小模型協(xié)同進(jìn)化
15.2.2 通用性能持續加強
15.2.3 逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3 中投顧問(wèn)對2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)預測分析
15.3.1 2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)影響因素分析
15.3.2 2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規模預測

圖表目錄

圖表1 大語(yǔ)言模型
圖表2 Transformer模型自監督層結構
圖表3 Transformer模型架構
圖表4 訓練大模型“預訓練+精調”模式
圖表5 主要數據集大小匯總
圖表6 2023年GDP初步核算數據
圖表7 2018-2023年GDP同比增長(cháng)速度
圖表8 2018-2023年GDP環(huán)比增長(cháng)速度
圖表9 2022-2023年規模以上工業(yè)增加值同比增長(cháng)速度
圖表10 2022-2023年固定資產(chǎn)投資(不含農戶(hù))同比增速
圖表11 2023年中國經(jīng)濟預測
圖表12 2024年世界經(jīng)濟預測圖譜
圖表13 人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的政策文件
圖表14 人工智能的發(fā)展歷程
圖表15 2018-2022年中國人工智能市場(chǎng)規模變化
圖表16 中國人工智能行業(yè)細分市場(chǎng)占比統計
圖表17 2023人工智能企業(yè)百強榜TOP10
圖表18 中國人工智能下游應用領(lǐng)域占比統計
圖表19 2018-2023年人工智能行業(yè)投資情況統計
圖表20 2021-2026年中國人工智能軟件及應用市場(chǎng)規模變化
圖表21 AI大模型推動(dòng)人機交互方式的升級
圖表22 小模型VS大模型
圖表23 大模型的投入成本
圖表24 中國大模型生態(tài)
圖表25 部分大模型廠(chǎng)商梳理
圖表26 大模型的技術(shù)路線(xiàn)主要包含Bert、GPT和混合
圖表27 人工智能大模型參數量從億級到百萬(wàn)億級
圖表28 InstructGPT采用不同訓練方法的效果對比圖
圖表29 從支持模態(tài)來(lái)看人工智能大模型的發(fā)展歷程
圖表30 NLP&CV發(fā)展現狀與挑戰對比
圖表31 “模型+工具平臺+生態(tài)”三級協(xié)同加速產(chǎn)業(yè)智能化
圖表32 AI大模型專(zhuān)利企業(yè)創(chuàng )新主體排名
圖表33 中國AI大模型高價(jià)值專(zhuān)利及創(chuàng )新競爭指數排名
圖表34 AI大模型主要創(chuàng )新主體技術(shù)功效矩陣
圖表35 AI大模型主要創(chuàng )新主體行業(yè)應用分布
圖表36 2021-2022年國家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內容解讀
圖表37 2021-2022年國家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內容解讀-續
圖表38 《中國制造2025》關(guān)于集成電路行業(yè)發(fā)展目標
圖表39 “十四五”以來(lái)集成電路行業(yè)重點(diǎn)規劃解讀
圖表40 2017-2022中國集成電路產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售額
圖表41 2022年中國集成電路市場(chǎng)結構
圖表42 2023年中國集成電路市場(chǎng)結構
圖表43 2022-2023年中國集成電路月度產(chǎn)量及增長(cháng)情況
圖表44 2022-2023年中國集成電路累計產(chǎn)量及增長(cháng)情況
圖表45 2021年中國芯片下游應用銷(xiāo)售額占比
圖表46 國家層面芯片行業(yè)相關(guān)政策
圖表47 2018-2024年中國AI芯片市場(chǎng)規模變化
圖表48 2020-2023年全球AI芯片數量變化
圖表49 2023 AI芯片企業(yè)排行
圖表50 AI芯片行業(yè)部分重點(diǎn)企業(yè)及相關(guān)對比
圖表51 2018-2023年中國AI芯片相關(guān)企業(yè)注冊量統計
圖表52 2016-2023年中國AI芯片行業(yè)投融資情況分析
圖表53 2022年中國AI芯片行業(yè)投融資情況
圖表54 2023年中國AI芯片行業(yè)投融資事件情況
圖表55 部分省市數據服務(wù)行業(yè)相關(guān)政策
圖表56 2015-2024年中國大數據服務(wù)市場(chǎng)規模變化
圖表57 惠州市首批數據服務(wù)商綜合評審結果
圖表58 2022大數據服務(wù)TOP20
圖表59 2015-2022年我國數據服務(wù)行業(yè)投資事件數統計
圖表60 2021年中國數據服務(wù)行業(yè)各月度投資事件數統計
圖表61 2021年中國數據服務(wù)行業(yè)各月度投資金額數統計
圖表62 截至2022年我國數據服務(wù)行業(yè)投資事件倫次分布
圖表63 2022年我國數據服務(wù)行業(yè)投資具體事件
圖表64 人工智能基礎數據服務(wù)需求變化及市場(chǎng)情況
圖表65 2017-2023年中國人工智能基礎數據服務(wù)市場(chǎng)規模變化
圖表66 人工智能基礎數據服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表67 人工智能基礎數據服務(wù)商市場(chǎng)份額占比及核心能力分析
圖表68 2022-2027年中國人工智能基礎數據服務(wù)下游應用占比
圖表69 AI人工智能基礎數據服務(wù)業(yè)務(wù)流程競爭壁壘
圖表70 基礎數據服務(wù)模式
圖表71 中國人工智能基礎數據服務(wù)行業(yè)競爭趨勢
圖表72 人工智能發(fā)展趨勢示意圖
圖表73 AI自動(dòng)標注發(fā)展趨勢
圖表74 自動(dòng)駕駛布局情況
圖表75 自動(dòng)駕駛基礎數據服務(wù)不同下游客戶(hù)數據處理需求量占比示意圖
圖表76 數據合規相關(guān)法律法規及標準體系
圖表77 算法算力所在類(lèi)別分布
圖表78 地區分布
圖表79 主營(yíng)行業(yè)分布
圖表80 企業(yè)性質(zhì)
圖表81 《2023胡潤中國數字技術(shù)算法算力百強榜》TOP20
圖表82 算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應用
圖表83 分治算法的設計過(guò)程圖
圖表84 搜索引擎過(guò)程圖
圖表85 全文搜索引擎工作原理
圖表86 搜索引擎產(chǎn)業(yè)鏈結構
圖表87 中國搜索引擎行業(yè)發(fā)展歷程
圖表88 搜索引擎的核心運作模式
圖表89 2017-2025年我國搜索引擎市場(chǎng)規模及預測情況
圖表90 2021-2023年搜索引擎用戶(hù)規模及使用率
圖表91 2022年中國搜索引擎行業(yè)各服務(wù)商市場(chǎng)份額
圖表92 SWOT分析
圖表93 2016-2022年中國搜索引擎行業(yè)投融資情況
圖表94 2021年中國搜索引擎行業(yè)投資數量及金額統計情況
圖表95 截至2022年中國搜索引擎行業(yè)投融資輪次分布
圖表96 2022年中國搜索引擎行業(yè)典型投融資事件
圖表97 深度學(xué)習的實(shí)現路徑-數據為模型訓練提供底層支撐
圖表98 對話(huà)機器人行業(yè)基礎數據服務(wù)分類(lèi)
圖表99 對話(huà)機器人行業(yè)基礎數據服務(wù)技術(shù)需求趨勢
圖表100 中國對話(huà)機器人行業(yè)相關(guān)政策梳理
圖表101 2019-2025年中國對話(huà)機器人市場(chǎng)規模及增速
圖表102 2022年我國對話(huà)機器人行業(yè)市場(chǎng)結構(按業(yè)務(wù)模式)
圖表103 2022年我國對話(huà)機器人行業(yè)市場(chǎng)結構(按受益方)
圖表104 對話(huà)機器人行業(yè)商業(yè)模式
圖表105 2022年我國對話(huà)機器人下游市場(chǎng)分布情況
圖表106 自然語(yǔ)言處理技術(shù)的核心任務(wù)
圖表107 自然語(yǔ)言處理技術(shù)的處理流程
圖表108 全雙工語(yǔ)音與其他語(yǔ)音交互模式的對比
圖表109 基于FAQ(常見(jiàn)問(wèn)題集的問(wèn)答系統)知識庫建立圖
圖表110 基于知識圖譜的知識庫建立圖
圖表111 基于機器閱讀理解的流程圖
圖表112 人工流程與“AI+RPA技術(shù)”的操作類(lèi)比圖
圖表113 產(chǎn)品方案的開(kāi)發(fā)流程及對話(huà)機器人工廠(chǎng)的實(shí)現功能
圖表114 情感智能的應用模型、應用價(jià)值與應用瓶頸
圖表115 對話(huà)機器人廠(chǎng)商不斷豐富產(chǎn)品形式以搶奪業(yè)務(wù)增長(cháng)點(diǎn)
圖表116 2017-2022年全國醫院、社區衛生服務(wù)中心(站)、鄉鎮衛生院數
圖表117 2021-2022年全國醫療衛生機構及床位數
圖表118 2017-2022年全國醫療衛生機構診療量
圖表119 2021-2022年全國醫療服務(wù)工作量
圖表120 2017-2022年全國醫療衛生機構住院量
圖表121 2022-2023年全國醫療衛生機構醫療服務(wù)
圖表122 2023年各地區醫院和鄉鎮衛生院醫療服務(wù)
圖表123 2022-2023年病床使用情況
圖表124 2013-2022年職工醫保參保人員結構
圖表125 2013-2022年職工醫保享受待遇人次
圖表126 2013-2022年職工醫保次均住院費用
圖表127 2013-2022年居民醫;鹗罩闆r
圖表128 2013-2022年居民醫保享受待遇人次
圖表129 2013-2022年居民醫保次均住院費用
圖表130 2021年中國醫療大數據應用開(kāi)展情況
圖表131 懷遠縣增強重大傳染病等突發(fā)公共衛生事件早期監測預警
圖表132 GPT大模型對醫保信息化的影響
圖表133 人機交互的學(xué)習范式
圖表134 特征學(xué)習階段的監督學(xué)習范式
圖表135 兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )示意圖
圖表136 U-net架構示意圖
圖表137 中國元宇宙行業(yè)政策匯總一覽表
圖表138 2021-2030年全球元宇宙市場(chǎng)規模變化
圖表139 2021-2027年中國元宇宙市場(chǎng)規模變化
圖表140 2020-2024年中國元宇宙新增企業(yè)數量變化
圖表141 2023年胡潤中國元宇宙潛力企業(yè)榜
圖表142 2022年全球元宇宙相關(guān)專(zhuān)利申請數量占比情況
圖表143 2018-2022年中國元宇宙行業(yè)投融資情況統計圖
圖表144 中國智慧城市相關(guān)政策匯總一覽表
圖表145 2018-2024年中國智慧城市市場(chǎng)規模變化
圖表146 2021-2024年中國智慧城市人工智能平臺市場(chǎng)規模變化
圖表147 中國主要互聯(lián)網(wǎng)科技公司與傳統地產(chǎn)公司智慧城市布局情況
圖表148 2018-2024年中國智慧交通市場(chǎng)規模變化
圖表149 2016-2023年中國智慧城市行業(yè)投融資情況
圖表150 2023年中國智慧城市行業(yè)投融資情況
圖表151 2023年中國智慧城市行業(yè)投融資事件情況
圖表152 冰城-百度•文心大模型圖示
圖表153 GPT模型演進(jìn)歷程
圖表154 GPT-4發(fā)生的新變化
圖表155 GPT-4多個(gè)核心理解能力提升
圖表156 運用GPT-4解決法語(yǔ)物理問(wèn)題
圖表157 GPT-4多語(yǔ)言功能強大
圖表158 GPT-4單次處理詞數更多
圖表159 GPT-4在多類(lèi)考試中表現更優(yōu)
圖表160 不被允許內容和敏感內容的錯誤行為率
圖表161 大模型訓練成本及參數量
圖表162 NLP大模型訓練資源估算
圖表163 OpenAI、微軟Azure云API調用費用
圖表164 微軟office接入GPT-4
圖表165 三大視覺(jué)學(xué)習方法
圖表166 CLIP(對比性語(yǔ)言-圖像預訓練)
圖表167 視覺(jué)表征對比學(xué)習框架
圖表168 T2I生成技術(shù)發(fā)展歷程
圖表169 GPT-4-turbo支持更長(cháng)上下文窗口
圖表170 GPT-4 Turbo價(jià)格較GPT-4更低
圖表171 GPT-3.5 Turbo新模型價(jià)格更低
圖表172 GPT-3.5 Turbo微調新模型價(jià)格更低
圖表173 英偉達主要AI芯片和AMD MI系列芯片參數情況
圖表174 英特爾和高通在A(yíng)I PC芯片上的布局
圖表175 各大廠(chǎng)自研AI芯片和CPU產(chǎn)品情況
圖表176 英偉達H100和H200算力和存力對比
圖表177 海力士HBM實(shí)現帶寬提升&功耗下降
圖表178 交互類(lèi)App用戶(hù)破億用時(shí)
圖表179 ChatGPT特點(diǎn)
圖表180 ChatGPT的局限性
圖表181 AI自然語(yǔ)言處理發(fā)展歷程
圖表182 RLHF人類(lèi)反饋強化學(xué)習模型原理
圖表183 生成型AI應用領(lǐng)城
圖表184 ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表185 ChatGPT在游戲中的應用
圖表186 ChatGPT應用探索
圖表187 ChatGPT撰寫(xiě)房源信息
圖表188 各平臺從0到100萬(wàn)用戶(hù)速度
圖表189 文心大模型發(fā)展歷程
圖表190 百度文心大模型全景圖
圖表191 文心•NLP大模型系列產(chǎn)品
圖表192 ERNIE在GLUE Benchmark上排名第五
圖表193 ERNIE 3.0多范式統一預訓練框架
圖表194 ERNIE 3.0多范式統一預訓練框架
圖表195 百度文心行業(yè)大模型
圖表196 百度文心行業(yè)大模型全景
圖表197 文心大模型產(chǎn)品矩陣
圖表198 中國大模型市場(chǎng)2022年評估結果——百度文心
圖表199 首批加入文心一言生態(tài)圈的部分伙伴
圖表200 百度智能云業(yè)務(wù)新架構
圖表201 “云智一體3.0”架構
圖表202 百度AI大底座
圖表203 2022年中國人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)份額
圖表204 中國對話(huà)式AI市場(chǎng)綜合競爭表現
圖表205 文心一格創(chuàng )作過(guò)程
圖表206 文心一格部分作品
圖表207 產(chǎn)業(yè)級搜索系統文心百中的搜索場(chǎng)景圖譜
圖表208 文心百中三步搭建搜索系統
圖表209 文心百中提供體驗版和正式版兩個(gè)版本
圖表210 文心百中搜索結果示例
圖表211 集成ChatGPT的Bing
圖表212 百度搜索引擎在國內的市場(chǎng)份額情況
圖表213 文心大模型提供的大模型API
圖表214 ERNIE-ViLG AI作畫(huà)大模型套餐類(lèi)型
圖表215 基于Prompt“一只貓在曬太陽(yáng),卡通”生成的圖片
圖表216 PLATO的對話(huà)效果達到了世界領(lǐng)先水平
圖表217 PLATO的API調用服務(wù)暫不可用
圖表218 盤(pán)古模型基于ModelArts平臺進(jìn)行開(kāi)發(fā)設計
圖表219 盤(pán)古大模型進(jìn)化路徑
圖表220 盤(pán)古系列大模型
圖表221 盤(pán)古系列模型應用場(chǎng)景和領(lǐng)域
圖表222 HunYuan-tvr在5個(gè)公開(kāi)數據集上排名第一
圖表223 HunYuan-NLP1T模型在CLUE總榜、分類(lèi)榜和閱讀理解榜登頂
圖表224 HunYuan大模型及解決方案
圖表225 騰訊廣告多媒體AI技術(shù)研究與應用情況
圖表226 騰訊智能創(chuàng )作助手功能一覽
圖表227 騰訊游戲AI路網(wǎng)生成模型
圖表228 騰訊混元助手項目組織架構
圖表229 HunYuan-1T參數規模處于行業(yè)領(lǐng)先水平
圖表230 阿里通義大模型發(fā)展歷程
圖表231 阿里巴巴通義大模型系列架構
圖表232 阿里巴巴深度語(yǔ)言模型Alice Mind
圖表233 阿里巴巴通義-視覺(jué)大模型
圖表234 鳥(niǎo)鳥(niǎo)分?zhù)B基于通義大模型系列
圖表235 鳥(niǎo)鳥(niǎo)分?zhù)B15天訓練流程
圖表236 多模態(tài)深度生成學(xué)習主要研究?jì)热?br /> 圖表237 面向小樣本學(xué)習的視覺(jué)語(yǔ)言模型——Flamingo
圖表238 自然語(yǔ)言處理近期模型規模發(fā)展史
圖表239 2021-2022財年微軟綜合收益表
圖表240 2021-2022財年微軟分部資料
圖表241 2021-2022財年微軟收入分地區資料
圖表242 2022-2023財年微軟綜合收益表
圖表243 2022-2023財年微軟分部資料
圖表244 2022-2023財年微軟收入分地區資料
圖表245 2023-2024財年微軟綜合收益表
圖表246 2023-2024財年微軟分部資料
圖表247 2023-2024財年微軟收入分地區資料
圖表248 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表249 2020-2021年谷歌收入分部門(mén)資料
圖表250 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表251 2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表252 2021-2022年谷歌收入分部門(mén)資料
圖表253 2021-2022年谷歌收入分地區資料
圖表254 2022-2023年谷歌綜合收益表
圖表255 2022-2023年谷歌收入分部門(mén)資料
圖表256 2022-2023年谷歌收入分地區資料
圖表257 2020-2021年Meta Platforms綜合收益表
圖表258 2020-2021年Meta Platforms分部資料
圖表259 2020-2021年Meta Platforms收入分地區資料
圖表260 2021-2022年Meta Platforms綜合收益表
圖表261 2021-2022年Meta Platforms分部資料
圖表262 2021-2022年Meta Platforms收入分地區資料
圖表263 2022-2023年Meta Platforms綜合收益表
圖表264 2022-2023年Meta Platforms分部資料
圖表265 2022-2023年Meta Platforms收入分地區資料
圖表266 2020-2021年百度綜合收益表
圖表267 2021-2022年年百度綜合收益表
圖表268 2022-2023年年百度綜合收益表
圖表269 2022-2023年年百度綜合收益表
圖表270 2021-2022財年阿里巴巴綜合收益表
圖表271 2021-2022財年阿里巴巴分部資料
圖表272 2022-2023財年阿里巴巴綜合收益表
圖表273 2022-2023財年阿里巴巴分部資料
圖表274 2023-2024財年阿里巴巴綜合收益表
圖表275 2023-2024財年阿里巴巴分部資料
圖表276 2020-2021年騰訊綜合收益表
圖表277 2020-2021年騰訊分部資料
圖表278 2021-2022年騰訊綜合收益表
圖表279 2021-2022年騰訊分部資料
圖表280 2021-2022年騰訊收入分地區資料
圖表281 2022-2023年騰訊綜合收益表
圖表282 2022-2023年騰訊分部資料
圖表283 2020-2023年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規模
圖表284 2020-2023年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表285 2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表286 2021-2022年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區、銷(xiāo)售模式
圖表287 2022-2023年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區
圖表288 2020-2023年科大訊飛股份有限公司營(yíng)業(yè)利潤及營(yíng)業(yè)利潤率
圖表289 2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表290 2020-2023年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表291 2020-2023年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負債率水平
圖表292 2020-2023年科大訊飛股份有限公司運營(yíng)能力指標
圖表293 2020-2021年商湯集團股份有限公司綜合收益表
圖表294 2020-2021年商湯集團股份有限公司收入分地區資料
圖表295 2021-2022年商湯集團股份有限公司綜合收益表
圖表296 2021-2022年商湯集團股份有限公司收入分地區資料
圖表297 2022-2023年商湯集團股份有限公司綜合收益表
圖表298 2022-2023年商湯集團股份有限公司收入分地區資料
圖表299 2015-2022年字節跳動(dòng)歷年投資并購事件及金額統計
圖表300 2015-2022年字節跳動(dòng)歷年投資輪次占比
圖表301 2022年字節跳動(dòng)投資行業(yè)分布
圖表302 2015-2022年字節跳動(dòng)歷年投資行業(yè)及數量統計
圖表303 2022年字節跳動(dòng)投資輪次分布
圖表304 2022年字節跳動(dòng)部分投資案例
圖表305 2020-2021年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表306 2021-2022年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表307 2022-2023年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表308 2020-2021年華為投資控股有限公司銷(xiāo)售收入分部資料
圖表309 2021-2022年華為投資控股有限公司銷(xiāo)售收入分部資料
圖表310 2020-2021年華為投資控股有限公司銷(xiāo)售收入分地區
圖表311 2021-2022年華為投資控股有限公司銷(xiāo)售收入分地區
圖表312 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規模
圖表313 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司營(yíng)業(yè)收入及增速
圖表314 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表315 2021-2022年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司營(yíng)業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區
圖表316 2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司主營(yíng)業(yè)務(wù)分產(chǎn)品或服務(wù)
圖表317 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司營(yíng)業(yè)利潤及營(yíng)業(yè)利潤率
圖表318 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表319 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表320 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司資產(chǎn)負債率水平
圖表321 2020-2023年昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司運營(yíng)能力指標
圖表322 國外主流大模型訓練規模所需算力情況
圖表323 GPU顯存增長(cháng)趨勢明顯慢于大模型規模演化
圖表324 業(yè)界主流GPU集群網(wǎng)絡(luò )技術(shù)路線(xiàn)的選擇可以考量多類(lèi)因素,從而為大模型訓練提效
圖表325 騰訊采用ZeRO優(yōu)化策略來(lái)充分利用機器存儲,降低成本
圖表326 飛天智算平臺基于優(yōu)化的技術(shù)架構,提供全鏈路智能服務(wù)
圖表327 百舸AI異構計算平臺采用軟硬協(xié)同思路,助力模型訓練加速
圖表328 盤(pán)古大模型大幅降低微調難度,提升大模型行業(yè)應用效率
圖表329 中投顧問(wèn)對2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規模預測

人工智能大模型(AI大模型)就是Foundation Model(基礎模型),指通過(guò)在大規模寬泛的數據上進(jìn)行訓練后能適應一系列下游任務(wù)的模型。與傳統的小模型生成模式相比,大模型能夠大幅縮減特定模型訓練所需要的算力和數據量,縮短模型的開(kāi)發(fā)周期,并得到更好的模型訓練效果。大模型的真正意義在于改變了AI模型的開(kāi)發(fā)模式,將模型的生產(chǎn)由“作坊式”升級為“流水線(xiàn)”。

自2023年3月份ChatGPT-4上線(xiàn)后,國內科技企業(yè)紛紛跑步入場(chǎng)。百度“文心一言”、阿里巴巴“通義千問(wèn)”、華為“盤(pán)古”、360“智腦”、昆侖萬(wàn)維“天工”、京東“靈犀”、科大訊飛“星火”、騰訊“混元”、商湯“日日新”等大模型先后登場(chǎng),AI終端百花齊放。截至2023年10月初,國內公開(kāi)的AI大模型數量已經(jīng)達到238個(gè),從“一百模”升級至“二百模”。

國家政策對AI產(chǎn)業(yè)應用的關(guān)注與引導推動(dòng)預訓練大模型加速發(fā)展。2023年7月10日,國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部門(mén)聯(lián)合發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》,旨在促進(jìn)生成式人工智能行業(yè)健康發(fā)展和服務(wù)的規范安全應用。另外,中國在“十四五”期間,針對人工智能的未來(lái)發(fā)展陸續出臺了相關(guān)指導方案和激勵支撐政策,對人工智能的整體發(fā)展方向和技術(shù)發(fā)展重點(diǎn)做出重要規劃,同時(shí)提出加強算法創(chuàng )新與應用、推動(dòng)算力基礎設施建設、完善數據基礎支撐體系等關(guān)鍵建議,倡導未來(lái)不斷夯實(shí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新基礎。2024年1月29日,工信部等七部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》。在全面布局未來(lái)產(chǎn)業(yè)方面,《意見(jiàn)》要求,加強前瞻謀劃部署,重點(diǎn)推進(jìn)未來(lái)制造、未來(lái)信息、未來(lái)材料、未來(lái)能源、未來(lái)空間和未來(lái)健康六大方向產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

大模型從科研創(chuàng )新走向產(chǎn)業(yè)落地,通過(guò)開(kāi)放的生態(tài)持續釋放紅利。大模型最重要的優(yōu)勢,是推動(dòng)AI進(jìn)入大規?蓮椭频漠a(chǎn)業(yè)落地階段,僅需零樣本、小樣本的學(xué)習就可以達到很好的效果,以此大大降低AI開(kāi)發(fā)成本。目前大模型的開(kāi)放、開(kāi)源還主要在算法、API服務(wù)、開(kāi)發(fā)工具的使用上,未來(lái)需要打造標準算法集、大模型平臺、大模型數據集等全;拈_(kāi)放生態(tài),將大模型的紅利釋放給每個(gè)開(kāi)發(fā)者,并促進(jìn)大模型創(chuàng )新應用的出現。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國未來(lái)產(chǎn)業(yè)人工智能大模型行業(yè)趨勢預測及投資機會(huì )研究報告》共十五章。首先介紹了人工智能大模型的相關(guān)概況;接著(zhù)報告深入分析了中國人工智能大模型的發(fā)展環(huán)境和狀況,然后報告重點(diǎn)闡述了人工智能大模型的發(fā)展情況,隨后對國內外典型的人工智能大模型和相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹,同時(shí)對人工智能大模型國內外重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況等方面進(jìn)行了深入的解析;最后,報告對中國人工智能大模型的投資前景進(jìn)行了科學(xué)的預測。

本研究報告數據主要來(lái)自于國家統計局、中國工業(yè)和信息部、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場(chǎng)調查中心以及國內外重點(diǎn)刊物等渠道,數據權威、詳實(shí)、豐富,同時(shí)通過(guò)專(zhuān)業(yè)的分析預測模型,對行業(yè)核心發(fā)展指標進(jìn)行科學(xué)地預測。您或貴單位若想對人工智能大模型行業(yè)有個(gè)系統深入的了解、或者想投資人工智能大模型行業(yè),本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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2024-2028年中國未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)趨勢預測及投資機會(huì )研究報告

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    中投顧問(wèn)受邀為合肥市投促部門(mén)作機器人產(chǎn)業(yè)招商培訓中投顧問(wèn)受邀為合肥市投促部門(mén)作機器人產(chǎn)業(yè)招商培訓

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