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2024-2028年中国人工智能大模型行业深度调研及投资前景预测报告(上下卷)

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报告目录内容概述 定制报告

第一章 人工智能大模型相关概述
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 人工智能大模型相关介绍
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 2021-2023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 工业经济运行
2.1.3 固定资产投资
2.1.4 对外贸易分析
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 人工智能服务管理办法
2.2.3 建设人工智能应用场景
2.2.4 加快人工智能应用创新
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 市场竞争格局
2.3.6 应用结构分析
2.3.7 投融资情况分析
2.3.8 产业面临挑战
2.3.9 产业发展建议
第三章 2021-2023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 行业商业模式
3.1.7 行业应用场景
3.2 2021-2023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 合作研发动态
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 创新主体排名
3.4.2 创新竞争指数
3.4.3 技术功效矩阵
3.4.4 行业应用分布
3.4.5 专利申请动态
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 2021-2023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 2021-2023年中国芯片市场运行情况分析
4.2.1 市场销售收入
4.2.2 产业结构分析
4.2.3 产量规模分析
4.2.4 芯片需求发展
4.2.5 行业竞争格局
4.2.6 应用领域结构
4.2.7 行业发展挑战
4.2.8 行业发展建议
4.3 2021-2023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 企业竞争格局
4.3.6 主要企业布局
4.3.7 企业注册数量
4.3.8 行业融资情况
4.3.9 行业发展趋势
4.4 中国芯片行业未来发展前景及趋势分析
4.4.1 行业突破路径
4.4.2 行业发展机遇
4.4.3 行业发展前景
4.4.4 行业发展趋势
第五章 2021-2023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 区域布局情况
5.2.4 企业排名情况
5.2.5 行业投融资分析
5.2.6 行业发展趋势
5.3 2021-2023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 行业发展态势
5.3.3 市场规模分析
5.3.4 产业链条结构
5.3.5 行业竞争格局
5.3.6 应用结构占比
5.3.7 行业发展壁垒
5.3.8 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分析
5.4.1 整体发展趋势
5.4.2 行业竞争趋势
5.4.3 转型发展趋势
第六章 2021-2023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
6.1.2 算法管理规定
6.1.3 企业竞争格局
6.1.4 区域发展情况
6.1.5 行业应用现状
6.1.6 应用风险问题
6.1.7 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 基本概念
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
6.3.2 发展成因
6.3.3 困境表现
6.3.4 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 2021-2023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 搜索引擎基本介绍
7.1.2 搜索引擎运作模式
7.1.3 搜索引擎发展现状
7.1.4 搜索引擎市场规模
7.1.5 搜索引擎用户规模
7.1.6 搜索引擎竞争格局
7.1.7 搜索引擎投融资分析
7.1.8 搜索引擎发展困境
7.1.9 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 对话机器人市场结构
7.2.6 对话机器人商业模式
7.2.7 对话机器人应用占比
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 医疗行业政策发布
7.3.2 医疗行业特色分析
7.3.3 医疗卫生机构数量
7.3.4 医疗服务情况统计
7.3.5 医疗保障事业状况
7.3.6 医疗数据应用情况
7.3.7 医疗AI平台建设分析
7.3.8 典型智能模型应用
7.3.9 医疗服务发展方向
7.4 智能遥感
7.4.1 智能遥感基本定义
7.4.2 智能遥感发展历程
7.4.3 智能遥感卫星发射
7.4.4 智能遥感主要技术
7.4.5 智能遥感应用领域
7.4.6 智能遥感项目动态
7.4.7 遥感模型研发情况
7.4.8 遥感模型企业布局
7.4.9 智能遥感发展趋势
7.5 元宇宙
7.5.1 元宇宙政策发布
7.5.2 元宇宙市场规模
7.5.3 元宇宙企业布局
7.5.4 元宇宙专利申请
7.5.5 元宇宙投融资情况
7.5.6 模型促进元宇宙发展
7.5.7 AI驱动元宇宙系统发布
7.5.8 元宇宙行业发展建议
7.5.9 元宇宙行业发展前景
7.6 智慧城市
7.6.1 智慧城市基本介绍
7.6.2 智慧城市政策发布
7.6.3 智慧城市市场规模
7.6.4 智慧城市企业布局
7.6.5 智慧城市具体应用
7.6.6 智慧城市投融资分析
7.6.7 城市大模型的发布
7.6.8 智慧城市面临困境
7.6.9 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
8.2.7 GPT-4 Turbo
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-4 Turbo模型发展分析
8.4.1 技术原理
8.4.2 主要变化
8.4.3 未来影响
8.5 GPT模型产品——ChatGPT发展分析
8.5.1 基本概况
8.5.2 主要优势
8.5.3 工作原理
8.5.4 发展历程
8.5.5 商业进程
8.5.6 应用场景
8.5.7 技术路径
8.5.8 发展瓶颈
8.5.9 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 企业合作
9.2.8 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
10.1.7 评估情况
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
10.2.7 模型突破
10.2.8 商业程度
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
10.5.3 模型风险
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 科大讯飞星火认知大模型V3.0
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 2021-2023年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 2022财年企业经营状况分析
12.1.4 2023财年企业经营状况分析
12.1.5 2024财年企业经营状况分析
12.2 谷歌(Alphabet Inc.)
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 模型研发动态
12.2.3 2021年企业经营状况分析
12.2.4 2022年企业经营状况分析
12.2.5 2023年企业经营状况分析
12.3 Meta Platforms, Inc.
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 模型发展进程
12.3.3 2021年企业经营状况分析
12.3.4 2022年企业经营状况分析
12.3.5 2023年企业经营状况分析
12.4 Open AI
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 企业营收情况
12.4.3 产品研发动态
12.4.4 企业核心竞争力
12.4.5 企业融资动态
第十三章 2020-2023年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 企业合作动态
13.1.3 2021年企业经营状况分析
13.1.4 2022年企业经营状况分析
13.1.5 2023年企业经营状况分析
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 政企合作动态
13.2.3 2022财年企业经营状况分析
13.2.4 2023财年企业经营状况分析
13.2.5 2024财年企业经营状况分析
13.3 腾讯控股有限公司
13.3.1 企业发展概况
13.3.2 企业发展优势
13.3.3 企业合作动态
13.3.4 2021年企业经营状况分析
13.3.5 2022年企业经营状况分析
13.3.6 2023年企业经营状况分析
13.4 科大讯飞股份有限公司
13.4.1 企业发展概况
13.4.2 业务布局分析
13.4.3 企业合作动态
13.4.4 经营效益分析
13.4.5 业务经营分析
13.4.6 财务状况分析
13.4.7 核心竞争力分析
13.4.8 公司发展战略
13.4.9 未来前景展望
13.5 商汤集团股份有限公司
13.5.1 企业发展概况
13.5.2 企业合作动态
13.5.3 2021年企业经营状况分析
13.5.4 2022年企业经营状况分析
13.5.5 2023年企业经营状况分析
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 企业营收情况
13.6.3 专利申请情况
13.6.4 企业合作动态
13.6.5 投资并购进展
13.7 华为投资控股有限公司
13.7.1 基本信息简介
13.7.2 企业经营状况
13.7.3 企业合作动态
13.7.4 公司发展战略
13.7.5 未来前景展望
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 业务布局分析
13.8.3 经营效益分析
13.8.4 业务经营分析
13.8.5 财务状况分析
13.8.6 核心竞争力分析
13.8.7 公司发展战略
13.8.8 未来前景展望
第十四章 2024-2028年中国人工智能大模型行业投资潜力分析
14.1 2021-2023年中国人工智能大模型行业投资动态
14.1.1 企众数信科完成Pre-A轮融资
14.1.2 极睿科技公司完成B轮融资
14.1.3 月之暗面公司完成融资
14.1.4 智谱AI公司完成B轮融资
14.1.5 智子引擎完成天使+轮融资
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 中投顾问对2024-2028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 中投顾问对2024-2028年中国人工智能大模型产业预测分析
15.3.1 2024-2028年中国人工智能大模型产业影响因素分析
15.3.2 2024-2028年中国人工智能产业规模预测

图表目录

图表1 大语言模型
图表2 Transformer模型自监督层结构
图表3 Transformer模型架构
图表4 训练大模型“预训练+精调”模式
图表5 主要数据集大小汇总
图表6 2023年GDP初步核算数据
图表7 2018-2023年GDP同比增长速度
图表8 2018-2023年GDP环比增长速度
图表9 2022-2023年规模以上工业增加值同比增长速度
图表10 2022-2023年固定资产投资(不含农户)同比增速
图表11 2023年中国经济预测
图表12 2024年世界经济预测图谱
图表13 人工智能产业相关的政策文件
图表14 人工智能的发展历程
图表15 2018-2022年中国人工智能市场规模变化
图表16 中国人工智能行业细分市场占比统计
图表17 2023人工智能企业百强榜TOP10
图表18 中国人工智能下游应用领域占比统计
图表19 2018-2023年人工智能行业投资情况统计
图表20 2021-2026年中国人工智能软件及应用市场规模变化
图表21 AI大模型推动人机交互方式的升级
图表22 小模型VS大模型
图表23 大模型的投入成本
图表24 中国大模型生态
图表25 部分大模型厂商梳理
图表26 大模型的技术路线主要包含Bert、GPT和混合
图表27 人工智能大模型参数量从亿级到百万亿级
图表28 InstructGPT采用不同训练方法的效果对比图
图表29 从支持模态来看人工智能大模型的发展历程
图表30 NLP&CV发展现状与挑战对比
图表31 “模型+工具平台+生态”三级协同加速产业智能化
图表32 AI大模型专利企业创新主体排名
图表33 中国AI大模型高价值专利及创新竞争指数排名
图表34 AI大模型主要创新主体技术功效矩阵
图表35 AI大模型主要创新主体行业应用分布
图表36 2021-2022年国家层面集成电路行业政策及重点内容解读
图表37 2021-2022年国家层面集成电路行业政策及重点内容解读-续
图表38 《中国制造2025》关于集成电路行业发展目标
图表39 “十四五”以来集成电路行业重点规划解读
图表40 2017-2022中国集成电路产业销售额
图表41 2022年中国集成电路市场结构
图表42 2023年中国集成电路市场结构
图表43 2022-2023年中国集成电路月度产量及增长情况
图表44 2022-2023年中国集成电路累计产量及增长情况
图表45 2021年中国芯片下游应用销售额占比
图表46 国家层面芯片行业相关政策
图表47 2018-2024年中国AI芯片市场规模变化
图表48 2020-2023年全球AI芯片数量变化
图表49 2023 AI芯片企业排行
图表50 AI芯片行业部分重点企业及相关对比
图表51 2018-2023年中国AI芯片相关企业注册量统计
图表52 2016-2023年中国AI芯片行业投融资情况分析
图表53 2022年中国AI芯片行业投融资情况
图表54 2023年中国AI芯片行业投融资事件情况
图表55 部分省市数据服务行业相关政策
图表56 2015-2024年中国大数据服务市场规模变化
图表57 惠州市首批数据服务商综合评审结果
图表58 2022大数据服务TOP20
图表59 2015-2022年我国数据服务行业投资事件数统计
图表60 2021年中国数据服务行业各月度投资事件数统计
图表61 2021年中国数据服务行业各月度投资金额数统计
图表62 截至2022年我国数据服务行业投资事件伦次分布
图表63 2022年我国数据服务行业投资具体事件
图表64 人工智能基础数据服务需求变化及市场情况
图表65 2017-2023年中国人工智能基础数据服务市场规模变化
图表66 人工智能基础数据服务产业链
图表67 人工智能基础数据服务商市场份额占比及核心能力分析
图表68 2022-2027年中国人工智能基础数据服务下游应用占比
图表69 AI人工智能基础数据服务业务流程竞争壁垒
图表70 基础数据服务模式
图表71 中国人工智能基础数据服务行业竞争趋势
图表72 人工智能发展趋势示意图
图表73 AI自动标注发展趋势
图表74 自动驾驶布局情况
图表75 自动驾驶基础数据服务不同下游客户数据处理需求量占比示意图
图表76 数据合规相关法律法规及标准体系
图表77 算法算力所在类别分布
图表78 地区分布
图表79 主营行业分布
图表80 企业性质
图表81 《2023胡润中国数字技术算法算力百强榜》TOP20
图表82 算法在金融商业领域的应用
图表83 分治算法的设计过程图
图表84 搜索引擎过程图
图表85 全文搜索引擎工作原理
图表86 搜索引擎产业链结构
图表87 中国搜索引擎行业发展历程
图表88 搜索引擎的核心运作模式
图表89 2017-2025年我国搜索引擎市场规模及预测情况
图表90 2021-2023年搜索引擎用户规模及使用率
图表91 2022年中国搜索引擎行业各服务商市场份额
图表92 SWOT分析
图表93 2016-2022年中国搜索引擎行业投融资情况
图表94 2021年中国搜索引擎行业投资数量及金额统计情况
图表95 截至2022年中国搜索引擎行业投融资轮次分布
图表96 2022年中国搜索引擎行业典型投融资事件
图表97 深度学习的实现路径-数据为模型训练提供底层支撑
图表98 对话机器人行业基础数据服务分类
图表99 对话机器人行业基础数据服务技术需求趋势
图表100 中国对话机器人行业相关政策梳理
图表101 2019-2025年中国对话机器人市场规模及增速
图表102 2022年我国对话机器人行业市场结构(按业务模式)
图表103 2022年我国对话机器人行业市场结构(按受益方)
图表104 对话机器人行业商业模式
图表105 2022年我国对话机器人下游市场分布情况
图表106 自然语言处理技术的核心任务
图表107 自然语言处理技术的处理流程
图表108 全双工语音与其他语音交互模式的对比
图表109 基于FAQ(常见问题集的问答系统)知识库建立图
图表110 基于知识图谱的知识库建立图
图表111 基于机器阅读理解的流程图
图表112 人工流程与“AI+RPA技术”的操作类比图
图表113 产品方案的开发流程及对话机器人工厂的实现功能
图表114 情感智能的应用模型、应用价值与应用瓶颈
图表115 对话机器人厂商不断丰富产品形式以抢夺业务增长点
图表116 2017-2022年全国医院、社区卫生服务中心(站)、乡镇卫生院数
图表117 2021-2022年全国医疗卫生机构及床位数
图表118 2017-2022年全国医疗卫生机构诊疗量
图表119 2021-2022年全国医疗服务工作量
图表120 2017-2022年全国医疗卫生机构住院量
图表121 2022-2023年全国医疗卫生机构医疗服务
图表122 2023年各地区医院和乡镇卫生院医疗服务
图表123 2022-2023年病床使用情况
图表124 2013-2022年职工医保参保人员结构
图表125 2013-2022年职工医保享受待遇人次
图表126 2013-2022年职工医保次均住院费用
图表127 2013-2022年居民医保基金收支情况
图表128 2013-2022年居民医保享受待遇人次
图表129 2013-2022年居民医保次均住院费用
图表130 2021年中国医疗大数据应用开展情况
图表131 怀远县增强重大传染病等突发公共卫生事件早期监测预警
图表132 GPT大模型对医保信息化的影响
图表133 人机交互的学习范式
图表134 特征学习阶段的监督学习范式
图表135 两层神经网络示意图
图表136 U-net架构示意图
图表137 中国元宇宙行业政策汇总一览表
图表138 2021-2030年全球元宇宙市场规模变化
图表139 2021-2027年中国元宇宙市场规模变化
图表140 2020-2024年中国元宇宙新增企业数量变化
图表141 2023年胡润中国元宇宙潜力企业榜
图表142 2022年全球元宇宙相关专利申请数量占比情况
图表143 2018-2022年中国元宇宙行业投融资情况统计图
图表144 中国智慧城市相关政策汇总一览表
图表145 2018-2024年中国智慧城市市场规模变化
图表146 2021-2024年中国智慧城市人工智能平台市场规模变化
图表147 中国主要互联网科技公司与传统地产公司智慧城市布局情况
图表148 2018-2024年中国智慧交通市场规模变化
图表149 2016-2023年中国智慧城市行业投融资情况
图表150 2023年中国智慧城市行业投融资情况
图表151 2023年中国智慧城市行业投融资事件情况
图表152 冰城-百度•文心大模型图示
图表153 GPT模型演进历程
图表154 GPT-4发生的新变化
图表155 GPT-4多个核心理解能力提升
图表156 运用GPT-4解决法语物理问题
图表157 GPT-4多语言功能强大
图表158 GPT-4单次处理词数更多
图表159 GPT-4在多类考试中表现更优
图表160 不被允许内容和敏感内容的错误行为率
图表161 大模型训练成本及参数量
图表162 NLP大模型训练资源估算
图表163 OpenAI、微软Azure云API调用费用
图表164 微软office接入GPT-4
图表165 三大视觉学习方法
图表166 CLIP(对比性语言-图像预训练)
图表167 视觉表征对比学习框架
图表168 T2I生成技术发展历程
图表169 GPT-4-turbo支持更长上下文窗口
图表170 GPT-4 Turbo价格较GPT-4更低
图表171 GPT-3.5 Turbo新模型价格更低
图表172 GPT-3.5 Turbo微调新模型价格更低
图表173 英伟达主要AI芯片和AMD MI系列芯片参数情况
图表174 英特尔和高通在AI PC芯片上的布局
图表175 各大厂自研AI芯片和CPU产品情况
图表176 英伟达H100和H200算力和存力对比
图表177 海力士HBM实现带宽提升&功耗下降
图表178 交互类App用户破亿用时
图表179 ChatGPT特点
图表180 ChatGPT的局限性
图表181 AI自然语言处理发展历程
图表182 RLHF人类反馈强化学习模型原理
图表183 生成型AI应用领城
图表184 ChatGPT的发展历程
图表185 ChatGPT在游戏中的应用
图表186 ChatGPT应用探索
图表187 ChatGPT撰写房源信息
图表188 各平台从0到100万用户速度
图表189 文心大模型发展历程
图表190 百度文心大模型全景图
图表191 文心•NLP大模型系列产品
图表192 ERNIE在GLUE Benchmark上排名第五
图表193 ERNIE 3.0多范式统一预训练框架
图表194 ERNIE 3.0多范式统一预训练框架
图表195 百度文心行业大模型
图表196 百度文心行业大模型全景
图表197 文心大模型产品矩阵
图表198 中国大模型市场2022年评估结果——百度文心
图表199 首批加入文心一言生态圈的部分伙伴
图表200 百度智能云业务新架构
图表201 “云智一体3.0”架构
图表202 百度AI大底座
图表203 2022年中国人工智能公有云服务市场份额
图表204 中国对话式AI市场综合竞争表现
图表205 文心一格创作过程
图表206 文心一格部分作品
图表207 产业级搜索系统文心百中的搜索场景图谱
图表208 文心百中三步搭建搜索系统
图表209 文心百中提供体验版和正式版两个版本
图表210 文心百中搜索结果示例
图表211 集成ChatGPT的Bing
图表212 百度搜索引擎在国内的市场份额情况
图表213 文心大模型提供的大模型API
图表214 ERNIE-ViLG AI作画大模型套餐类型
图表215 基于Prompt“一只猫在晒太阳,卡通”生成的图片
图表216 PLATO的对话效果达到了世界领先水平
图表217 PLATO的API调用服务暂不可用
图表218 盘古模型基于ModelArts平台进行开发设计
图表219 盘古大模型进化路径
图表220 盘古系列大模型
图表221 盘古系列模型应用场景和领域
图表222 HunYuan-tvr在5个公开数据集上排名第一
图表223 HunYuan-NLP1T模型在CLUE总榜、分类榜和阅读理解榜登顶
图表224 HunYuan大模型及解决方案
图表225 腾讯广告多媒体AI技术研究与应用情况
图表226 腾讯智能创作助手功能一览
图表227 腾讯游戏AI路网生成模型
图表228 腾讯混元助手项目组织架构
图表229 HunYuan-1T参数规模处于行业领先水平
图表230 阿里通义大模型发展历程
图表231 阿里巴巴通义大模型系列架构
图表232 阿里巴巴深度语言模型Alice Mind
图表233 阿里巴巴通义-视觉大模型
图表234 鸟鸟分鸟基于通义大模型系列
图表235 鸟鸟分鸟15天训练流程
图表236 多模态深度生成学习主要研究内容
图表237 面向小样本学习的视觉语言模型——Flamingo
图表238 自然语言处理近期模型规模发展史
图表239 2021-2022财年微软综合收益表
图表240 2021-2022财年微软分部资料
图表241 2021-2022财年微软收入分地区资料
图表242 2022-2023财年微软综合收益表
图表243 2022-2023财年微软分部资料
图表244 2022-2023财年微软收入分地区资料
图表245 2023-2024财年微软综合收益表
图表246 2023-2024财年微软分部资料
图表247 2023-2024财年微软收入分地区资料
图表248 2020-2021年谷歌综合收益表
图表249 2020-2021年谷歌收入分部门资料
图表250 2020-2021年谷歌收入分地区资料
图表251 2021-2022年谷歌综合收益表
图表252 2021-2022年谷歌收入分部门资料
图表253 2021-2022年谷歌收入分地区资料
图表254 2022-2023年谷歌综合收益表
图表255 2022-2023年谷歌收入分部门资料
图表256 2022-2023年谷歌收入分地区资料
图表257 2020-2021年Meta Platforms综合收益表
图表258 2020-2021年Meta Platforms分部资料
图表259 2020-2021年Meta Platforms收入分地区资料
图表260 2021-2022年Meta Platforms综合收益表
图表261 2021-2022年Meta Platforms分部资料
图表262 2021-2022年Meta Platforms收入分地区资料
图表263 2022-2023年Meta Platforms综合收益表
图表264 2022-2023年Meta Platforms分部资料
图表265 2022-2023年Meta Platforms收入分地区资料
图表266 2020-2021年百度综合收益表
图表267 2021-2022年年百度综合收益表
图表268 2022-2023年年百度综合收益表
图表269 2022-2023年年百度综合收益表
图表270 2021-2022财年阿里巴巴综合收益表
图表271 2021-2022财年阿里巴巴分部资料
图表272 2022-2023财年阿里巴巴综合收益表
图表273 2022-2023财年阿里巴巴分部资料
图表274 2023-2024财年阿里巴巴综合收益表
图表275 2023-2024财年阿里巴巴分部资料
图表276 2020-2021年腾讯综合收益表
图表277 2020-2021年腾讯分部资料
图表278 2021-2022年腾讯综合收益表
图表279 2021-2022年腾讯分部资料
图表280 2021-2022年腾讯收入分地区资料
图表281 2022-2023年腾讯综合收益表
图表282 2022-2023年腾讯分部资料
图表283 2020-2023年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
图表284 2020-2023年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
图表285 2020-2023年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
图表286 2021-2022年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区、销售模式
图表287 2022-2023年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表288 2020-2023年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
图表289 2020-2023年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
图表290 2020-2023年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
图表291 2020-2023年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
图表292 2020-2023年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
图表293 2020-2021年商汤集团股份有限公司综合收益表
图表294 2020-2021年商汤集团股份有限公司收入分地区资料
图表295 2021-2022年商汤集团股份有限公司综合收益表
图表296 2021-2022年商汤集团股份有限公司收入分地区资料
图表297 2022-2023年商汤集团股份有限公司综合收益表
图表298 2022-2023年商汤集团股份有限公司收入分地区资料
图表299 2015-2022年字节跳动历年投资并购事件及金额统计
图表300 2015-2022年字节跳动历年投资轮次占比
图表301 2022年字节跳动投资行业分布
图表302 2015-2022年字节跳动历年投资行业及数量统计
图表303 2022年字节跳动投资轮次分布
图表304 2022年字节跳动部分投资案例
图表305 2020-2021年华为投资控股有限公司综合收益表
图表306 2021-2022年华为投资控股有限公司综合收益表
图表307 2022-2023年华为投资控股有限公司综合收益表
图表308 2020-2021年华为投资控股有限公司销售收入分部资料
图表309 2021-2022年华为投资控股有限公司销售收入分部资料
图表310 2020-2021年华为投资控股有限公司销售收入分地区
图表311 2021-2022年华为投资控股有限公司销售收入分地区
图表312 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表313 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司营业收入及增速
图表314 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司净利润及增速
图表315 2021-2022年昆仑万维科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表316 2023年昆仑万维科技股份有限公司主营业务分产品或服务
图表317 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表318 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司净资产收益率
图表319 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表320 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司资产负债率水平
图表321 2020-2023年昆仑万维科技股份有限公司运营能力指标
图表322 国外主流大模型训练规模所需算力情况
图表323 GPU显存增长趋势明显慢于大模型规模演化
图表324 业界主流GPU集群网络技术路线的选择可以考量多类因素,从而为大模型训练提效
图表325 腾讯采用ZeRO优化策略来充分利用机器存储,降低成本
图表326 飞天智算平台基于优化的技术架构,提供全链路智能服务
图表327 百舸AI异构计算平台采用软硬协同思路,助力模型训练加速
图表328 盘古大模型大幅降低微调难度,提升大模型行业应用效率
图表329 中投顾问对2024-2028年中国人工智能产业规模预测

人工智能大模型(AI大模型)就是Foundation Model(基础模型),指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。与传统的小模型生成模式相比,大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量,缩短模型的开发周期,并得到更好的模型训练效果。大模型的真正意义在于改变了AI模型的开发模式,将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。

自2023年3月份ChatGPT-4上线后,国内科技企业纷纷跑步入场。百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”、华为“盘古”、360“智脑”、昆仑万维“天工”、京东“灵犀”、科大讯飞“星火”、腾讯“混元”、商汤“日日新”等大模型先后登场,AI终端百花齐放。截至2023年10月初,国内公开的AI大模型数量已经达到238个,从“一百模”升级至“二百模”。

国家政策对AI产业应用的关注与引导推动预训练大模型加速发展。2023年7月10日,国家互联网信息办公室等七部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,旨在促进生成式人工智能行业健康发展和服务的规范安全应用。另外,中国在“十四五”期间,针对人工智能的未来发展陆续出台了相关指导方案和激励支撑政策,对人工智能的整体发展方向和技术发展重点做出重要规划,同时提出加强算法创新与应用、推动算力基础设施建设、完善数据基础支撑体系等关键建议,倡导未来不断夯实产业发展新基础。

2024年1月29日,工信部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》。在全面布局未来产业方面,《意见》要求,加强前瞻谋划部署,重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。

大模型从科研创新走向产业落地,通过开放的生态持续释放红利。大模型最重要的优势,是推动AI进入大规模可复制的产业落地阶段,仅需零样本、小样本的学习就可以达到很好的效果,以此大大降低AI开发成本。目前大模型的开放、开源还主要在算法、API服务、开发工具的使用上,未来需要打造标准算法集、大模型平台、大模型数据集等全栈化的开放生态,将大模型的红利释放给每个开发者,并促进大模型创新应用的出现。

中投产业研究院发布的《2024-2028年中国人工智能大模型行业深度调研及投资前景预测报告》共十五章。首先介绍了人工智能大模型的相关概况;接着报告深入分析了中国人工智能大模型的发展环境和状况,然后报告重点阐述了人工智能大模型的发展情况,随后对国内外典型的人工智能大模型和相关技术进行介绍,同时对人工智能大模型国内外重点企业经营状况等方面进行了深入的解析;最后,报告对中国人工智能大模型的投资前景进行了科学的预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、中国工业和信息部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能大模型行业有个系统深入的了解、或者想投资人工智能大模型行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

 

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2024-2028年中国人工智能大模型行业深度调研及投资前景预测报告(上下卷)

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