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第一章　人工智能大模型相關(guān)介紹
1.1　人工智能基本概述
1.1.1　基本定義
1.1.2　研究內(nèi)容
1.2　人工智能大模型
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(gòu)
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(shù)據(jù)
第二章　2021-2023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(jì)環(huán)境
2.1.1　宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.2　對外經(jīng)濟(jì)分析
2.1.3　工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
2.1.4　固定資產(chǎn)投資
2.1.5　宏觀經(jīng)濟(jì)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　建設(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.2.3　加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.2.4　人工智能服務(wù)管理辦法
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(xiàn)狀
2.3.3　市場發(fā)展規(guī)模
2.3.4　細(xì)分領(lǐng)域分析
2.3.5　應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
2.3.6　產(chǎn)業(yè)競爭格局
2.3.7　產(chǎn)業(yè)布局狀況
2.3.8　產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
2.3.9　產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
第三章　2021-2023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(zhàn)略意義
3.1.4　行業(yè)發(fā)展作用
3.1.5　行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
3.1.6　行業(yè)商業(yè)模型
3.1.7　行業(yè)應(yīng)用場景
3.2　2021-2023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?fàn)顩r
3.2.3　行業(yè)合作動(dòng)態(tài)
3.2.4　企業(yè)布局情況
3.2.5　主要技術(shù)路線
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?fàn)顩r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(jì)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)專利申請狀況
3.4.1　專利申請概況
3.4.2　專利技術(shù)分析
3.4.3　專利申請人分析
3.4.4　技術(shù)創(chuàng)新熱點(diǎn)
3.4.5　企業(yè)發(fā)明專利
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)用戶建議
3.5.2　供應(yīng)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(zhàn)略
第四章　2021-2023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　2021-2023年中國芯片市場運(yùn)行情況分析
4.2.1　市場規(guī)模狀況
4.2.2　行業(yè)產(chǎn)量情況
4.2.3　芯片需求發(fā)展
4.2.4　應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)
4.2.5　行業(yè)競爭格局
4.2.6　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.2.7　行業(yè)發(fā)展建議
4.1　2021-2023年中國AI芯片行業(yè)運(yùn)行情況發(fā)展分析
4.1.1　行業(yè)發(fā)展政策
4.1.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.1.3　市場規(guī)模狀況
4.1.4　芯片數(shù)量需求
4.1.5　企業(yè)注冊數(shù)量
4.1.6　企業(yè)競爭格局
4.1.7　主要企業(yè)布局
4.1.8　行業(yè)融資情況
4.1.9　行業(yè)投資主體
4.2　中國芯片行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢分析
4.2.1　行業(yè)突破路徑
4.2.2　行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
4.2.3　行業(yè)發(fā)展前景
4.2.4　行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章　2021-2023年中國人工智能大模型行業(yè)底層服務(wù)支撐層——數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.1　中國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展政策分析
5.1.1　數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃
5.1.2　數(shù)字政府建設(shè)指導(dǎo)意見
5.1.3　發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用意見
5.1.4　地方相關(guān)行業(yè)發(fā)展政策
5.2　中國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展分析
5.2.1　市場規(guī)模狀況
5.2.2　行業(yè)圖譜分析
5.2.3　行業(yè)投資數(shù)量
5.2.4　行業(yè)投資輪次
5.2.5　行業(yè)投資事件
5.2.6　行業(yè)發(fā)展趨勢
5.3　2021-2023年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)運(yùn)行狀況分析
5.3.1　行業(yè)發(fā)展意義
5.3.2　進(jìn)入成長階段
5.3.3　產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.3.4　應(yīng)用結(jié)構(gòu)占比
5.3.5　行業(yè)競爭格局
5.3.6　行業(yè)發(fā)展建議
5.4　中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測分析
5.4.1　行業(yè)競爭趨勢
5.4.2　轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢
5.4.3　整體發(fā)展趨勢
第六章　2021-2023年中國人工智能大模型行業(yè)基礎(chǔ)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
6.1.1　算法管理規(guī)定
6.1.2　企業(yè)競爭格局
6.1.3　區(qū)域發(fā)展情況
6.1.4　行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.5　應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)問題
6.1.6　算法治理實(shí)踐
6.2　中國人工智能算法發(fā)展?fàn)顩r分析
6.2.1　基本概述
6.2.2　主要分類
6.2.3　提取方法
6.2.4　審查指南
6.2.5　專利體系
6.2.6　審查困境
6.2.7　規(guī)制走向
6.3　數(shù)字時(shí)代算法困境發(fā)展分析
6.3.1　發(fā)展背景
6.3.1　發(fā)展成因
6.3.2　困境表現(xiàn)
6.3.3　治理路徑
6.4　中國算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1　強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)
6.4.2　完善治理格局
6.4.3　立足算法特性
6.4.4　強(qiáng)化國際協(xié)調(diào)
第七章　2021-2023年中國人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用賦能層發(fā)展分析
7.1　搜索引擎
7.1.1　搜索引擎運(yùn)作模式
7.1.2　搜索引擎發(fā)展價(jià)值
7.1.3　搜索引擎發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1　搜索引擎市場規(guī)模
7.1.2　搜索引擎用戶規(guī)模
7.1.3　搜索引擎競爭格局
7.1.4　搜索引擎布局動(dòng)態(tài)
7.1.5　搜索引擎發(fā)展困境
7.1.6　搜索引擎發(fā)展建議
7.2　對話機(jī)器人
7.2.1　對話機(jī)器人發(fā)展基礎(chǔ)
7.2.1　對話機(jī)器人發(fā)展優(yōu)勢
7.2.2　對話機(jī)器人發(fā)展政策
7.2.3　對話機(jī)器人市場規(guī)模
7.2.4　對話機(jī)器人應(yīng)用占比
7.2.5　對話機(jī)器人市場結(jié)構(gòu)
7.2.6　對話機(jī)器人商業(yè)模式
7.2.7　對話機(jī)器人核心技術(shù)
7.2.8　對話機(jī)器人發(fā)展策略
7.3　醫(yī)療
7.3.1　醫(yī)療質(zhì)量安全分析
7.3.2　醫(yī)療保障事業(yè)狀況
7.3.3　醫(yī)療行業(yè)特色分析
7.3.4　醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量
7.3.5　醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.3.6　醫(yī)療平臺整體框架
7.3.7　醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用情況
7.3.1　醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向
7.3.2　典型智能模型應(yīng)用
7.4　智能遙感
7.4.1　智能遙感衛(wèi)星發(fā)射
7.4.2　智能遙感主要技術(shù)
7.4.3　智能遙感應(yīng)用領(lǐng)域
7.4.4　智能遙感項(xiàng)目動(dòng)態(tài)
7.4.5　企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展動(dòng)態(tài)
7.4.6　遙感模型研發(fā)情況
7.4.1　智能遙感發(fā)展趨勢
7.5　元宇宙
7.5.1　元宇宙產(chǎn)業(yè)特征
7.5.2　元宇宙產(chǎn)業(yè)實(shí)踐
7.5.3　元宇宙產(chǎn)業(yè)影響
7.5.4　元宇宙發(fā)展建議
7.5.5　元宇宙系統(tǒng)發(fā)布
7.5.6　模型促進(jìn)元宇宙
7.5.1　元宇宙發(fā)展前景
7.6　智慧城市
7.6.1　智慧城市基本概述
7.6.2　智慧城市發(fā)展優(yōu)勢
7.6.3　智慧城市具體應(yīng)用
7.6.4　人工智能城市排行
7.6.5　城市大模型的發(fā)布
7.6.6　智慧城市面臨困境
7.6.7　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(yīng)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
8.3　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(yīng)用領(lǐng)域
8.4　GPT模型產(chǎn)品——ChatGPT發(fā)展分析
8.4.1　基本概況
8.4.2　主要優(yōu)勢
8.4.3　發(fā)展歷程
8.4.4　工作原理
8.4.5　發(fā)展現(xiàn)狀
8.4.6　應(yīng)用場景
8.4.7　商業(yè)進(jìn)程
8.4.8　技術(shù)路徑
8.4.9　發(fā)展瓶頸
8.4.10　發(fā)展?jié)摿?BR>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(shù)據(jù)來源
9.1.4　關(guān)鍵模型
9.1.5　主要應(yīng)用
9.2　百度文心大模型運(yùn)行現(xiàn)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　市場推廣
9.2.6　所處地位
9.2.7　評估情況
9.2.8　企業(yè)合作
9.2.9　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(yīng)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(yīng)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(yīng)用
10.1.5　模型發(fā)展
10.1.6　市場推廣
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(yīng)用
10.2.3　模型發(fā)展
10.2.4　市場推廣
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(yīng)用
10.3.4　模型發(fā)展
10.3.5　市場推廣
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　市場推廣
10.5　字節(jié)跳動(dòng)大模型
10.5.1　模型概述
10.5.2　模型應(yīng)用
10.6　其他人工智能大模型分析
10.6.1　昆侖萬維大語言模型
10.6.2　“知海圖AI”中文大模型
10.6.3　科大訊飛“1+N認(rèn)知智能大模型”
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(xí)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(yīng)用分析
11.1.4　多模態(tài)學(xué)習(xí)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(yīng)用場景
11.2.7　未來發(fā)展方向
11.3　計(jì)算機(jī)視覺技術(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)研究內(nèi)容
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(yīng)用分析
11.3.9　技術(shù)發(fā)展趨勢
第十二章　2021-2023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　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2　谷歌（Google 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　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3　Meta　Platforms, Inc.
12.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2　企業(yè)布局狀況
12.3.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4　Open AI
12.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2　企業(yè)主要產(chǎn)品
12.4.3　GPT模型發(fā)展
12.4.4　企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
12.4.5　企業(yè)核心競爭力
第十三章　2020-2023年中國人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1　百度集團(tuán)股份有限公司
13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2　企業(yè)布局分析
13.1.3　企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
13.1.4　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.5　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.6　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2　阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2　產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.2.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
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　產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.3.4　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.5　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.6　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
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　企業(yè)研發(fā)情況
13.4.3　企業(yè)布局分析
13.4.4　經(jīng)營效益分析
13.4.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.4.6　財(cái)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(zhàn)略
13.4.9　未來前景展望
13.5　商湯集團(tuán)股份有限公司
13.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2　經(jīng)營效益分析
13.5.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.5.4　財(cái)務(wù)狀況分析
13.5.5　核心競爭力分析
13.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.5.7　未來前景展望
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)合作動(dòng)態(tài)
13.6.3　經(jīng)營效益分析
13.6.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.6.5　財(cái)務(wù)狀況分析
13.6.6　核心競爭力分析
13.6.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.6.8　未來前景展望
13.7　華為技術(shù)有限公司
13.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.7.2　經(jīng)營效益分析
13.7.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.7.4　財(cái)務(wù)狀況分析
13.7.5　核心競爭力分析
13.7.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.7.7　未來前景展望
13.8　昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2　企業(yè)布局分析
13.8.3　經(jīng)營效益分析
13.8.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.8.5　財(cái)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(zhàn)略
13.8.8　未來前景展望
第十四章　2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析
14.1　2021-2023年中國人工智能大模型行業(yè)投資動(dòng)態(tài)
14.1.1　西湖心辰完成Pre-A輪融資
14.1.2　面壁智能完成天使輪融資
14.1.3　瀾舟科技完成Pre-A+輪融資
14.1.4　百川智能獲美元股權(quán)投資
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(shù)據(jù)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(xiǎn)分析
14.3.1　技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.2　數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.3　市場風(fēng)險(xiǎn)
14.3.4　政策風(fēng)險(xiǎn)
14.4　中國人工智能大模型行業(yè)投資機(jī)會分析
14.4.1　應(yīng)用場景廣泛
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　巨大市場需求
第十五章　2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
15.1　中國人工智能大模型行業(yè)未來發(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　聚焦路線優(yōu)化
15.1.4　未來商業(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(xù)加強(qiáng)
15.2.3　逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3　2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1　2023-2029年中國人工智能大模型行業(yè)影響因素分析
15.3.2　2023-2029年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
 
圖表　大語言模型
 圖表　Transformer模型自監(jiān)督層結(jié)構(gòu)
 圖表　Transformer模型架構(gòu)
 圖表　訓(xùn)練大模型“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”模式
 圖表　主要數(shù)據(jù)集大小匯總
 圖表　2018-2022年國內(nèi)生產(chǎn)總值及其增長速度
 圖表　2018-2022年三次產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重
 圖表　2023年GDP初步核算數(shù)據(jù)
 圖表　2018-2022年貨物進(jìn)出口總額
 圖表　2022年貨物進(jìn)出口總額及其增長速度
 圖表　2022年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長速度
 圖表　2022年主要商品進(jìn)口數(shù)量、金額及其增長速度
 圖表　2022年對主要國家和地區(qū)貨物進(jìn)出口金額、增長速度及其比重
 圖表　2022年外商直接投資及其增長速度
 圖表　2022年對外非金融類直接投資額及其增長速度
 圖表　2018-2022年全部工業(yè)增加值及其增長速度
 圖表　2022年主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量及其增長速度
 圖表　2022-2023年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速
 圖表　2023年全國規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)主要數(shù)據(jù)
 圖表　2022年三次產(chǎn)業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）比重
 圖表　2022年分行業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）增長速度
 圖表　2022年固定資產(chǎn)投資新增主要生產(chǎn)與運(yùn)營能力
 圖表　2022年房地產(chǎn)開發(fā)和銷售主要指標(biāo)及其增長速度
 圖表　2022-2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）月度同比增速
 圖表　2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）主要數(shù)據(jù)
 圖表　人工智能的發(fā)展歷程
 圖表　2016-2022年中國人工智能市場規(guī)模情況
 圖表　2021年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場占比統(tǒng)計(jì)
 圖表　2017-2022年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場規(guī)模
 圖表　中國人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計(jì)
 圖表　2021年度人工智能企業(yè)百強(qiáng)榜
 圖表　中國主要科技公司人工智能平臺布局
 圖表　2021-2026年中國人工智能軟件及應(yīng)用市場規(guī)模預(yù)測
 圖表　AI大模型推動(dòng)人機(jī)交互方式的升級
 圖表　小模型VS大模型
 圖表　大模型的投入成本
 圖表　中國大模型生態(tài)
 圖表　部分大模型廠商梳理
 圖表　大模型的技術(shù)路線主要包含Bert、GPT和混合
 圖表　人工智能大模型參數(shù)量從億級到百萬億級
 圖表　InstructGPT采用不同訓(xùn)練方法的效果對比圖
 圖表　從支持模態(tài)來看人工智能大模型的發(fā)展歷程
 圖表　NLP&CV發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對比
 圖表　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　中國人工智能大模型企業(yè)發(fā)明專利排行榜
 圖表　中國人工智能大模型企業(yè)發(fā)明專利排行榜-續(xù)
 圖表　2021、2022年國家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內(nèi)容解讀
 圖表　2021、2022年國家層面集成電路行業(yè)政策及重點(diǎn)內(nèi)容解讀-續(xù)
 圖表　《中國制造2025》關(guān)于集成電路行業(yè)發(fā)展目標(biāo)
 圖表　“十四五”以來集成電路行業(yè)重點(diǎn)規(guī)劃解讀
 圖表　2017-2023年中國芯片市場規(guī)模預(yù)測趨勢圖
 圖表　2017-2023年中國芯片產(chǎn)量預(yù)測趨勢圖
 圖表　2021年中國芯片下游應(yīng)用銷售額占比統(tǒng)計(jì)
 圖表　中國AI芯片行業(yè)相關(guān)政策匯總一覽表
 圖表　2017-2023年中國AI芯片市場規(guī)模趨勢圖
 圖表　2020-2023年全球AI芯片數(shù)量趨勢圖
 圖表　2017-2023年中國AI芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計(jì)
 圖表　中國AI芯片企業(yè)格局
 圖表　中國AI芯片重點(diǎn)企業(yè)分析
 圖表　中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務(wù)布局
 圖表　2016-2023年中國人工智能芯片行業(yè)融資整體情況
 圖表　2016-2023年中國人工智能芯片行業(yè)單筆融資情況
 圖表　2020-2023年中國人工智能芯片行業(yè)投資主體分布
 圖表　部分省市數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)相關(guān)政策
 圖表　2015-2024年中國大數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模
 圖表　2015-2022年我國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資事件數(shù)統(tǒng)計(jì)
 圖表　2021年中國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)各月度投資事件數(shù)統(tǒng)計(jì)
 圖表　2021年中國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)各月投資金額數(shù)統(tǒng)計(jì)
 圖表　截至2022年我國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資事件倫次分布
 圖表　2022年我國數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)投資具體事件
 圖表　人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需求變化及市場情況
 圖表　人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈
 圖表　2022-2027年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)下游應(yīng)用占比
 圖表　人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商市場份額占比及核心能力分析
 圖表　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)模式
 圖表　中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)競爭趨勢
 圖表　人工智能發(fā)展趨勢示意圖
 圖表　AI自動(dòng)標(biāo)注發(fā)展趨勢
 圖表　自動(dòng)駕駛布局情況
 圖表　自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)不同下游客戶數(shù)據(jù)處理需求量占比示意圖
 圖表　數(shù)據(jù)合規(guī)相關(guān)法律法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)體系
 圖表　AI人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)流程競爭壁壘
 圖表　2023胡潤中國數(shù)字技術(shù)算法算力百強(qiáng)榜TOP10
圖表　算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
 圖表　分治算法的設(shè)計(jì)過程圖
 圖表　搜索引擎的核心運(yùn)作模式
 圖表　2017-2025年我國搜索引擎市場規(guī)模及預(yù)測情況
 圖表　2015-2022年中國搜索引擎用戶規(guī)模統(tǒng)計(jì)
 圖表　主流搜索引擎比較
 圖表　深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)路徑-數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供底層支撐
 圖表　對話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)分類
 圖表　對話機(jī)器人行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)需求趨勢
 圖表　中國對話機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策梳理
 圖表　2019-2025年中國對話機(jī)器人行業(yè)市場規(guī)模
 圖表　2022年我國對話機(jī)器人下游市場分布情況
 圖表　2022年我國對話機(jī)器人行業(yè)市場結(jié)構(gòu)（按業(yè)務(wù)模式）
 圖表　2022年我國對話機(jī)器人行業(yè)市場結(jié)構(gòu)（按受益方）
 圖表　對話機(jī)器人行業(yè)商業(yè)模式
 圖表　自然語言處理技術(shù)的核心任務(wù)
 圖表　自然語言處理技術(shù)的處理流程
 圖表　全雙工語音與其他語音交互模式的對比
 圖表　基于FAQ（常見問題集的問答系統(tǒng)）知識庫建立圖
 圖表　基于知識圖譜的知識庫建立圖
 圖表　基于機(jī)器閱讀理解的流程圖
 圖表　人工流程與“AI+RPA技術(shù)”的操作類比圖
 圖表　產(chǎn)品方案的開發(fā)流程及對話機(jī)器人工廠的實(shí)現(xiàn)功能
 圖表　情感智能的應(yīng)用模型、應(yīng)用價(jià)值與應(yīng)用瓶頸
 圖表　對話機(jī)器人廠商不斷豐富產(chǎn)品形式以搶奪業(yè)務(wù)增長點(diǎn)
 圖表　2012-2021年職工醫(yī)保參保人員結(jié)構(gòu)
 圖表　2012-2021年職工醫(yī)保享受待遇人次
 圖表　2012-2021年職工醫(yī)保次均住院費(fèi)用和住院率
 圖表　2012-2021年居民醫(yī)�；�金收支情況
 圖表　2012-2021年居民醫(yī)保享受待遇人次
 圖表　2012-2021年居民醫(yī)保次均住院費(fèi)用和住院率
 圖表　2016-2021年全國醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心（站）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院數(shù)
 圖表　2020-2021年全國醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及床位數(shù)
 圖表　2018-2022年年末衛(wèi)生技術(shù)人員人數(shù)
 圖表　2021年中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用開展情況
 圖表　懷遠(yuǎn)縣增強(qiáng)重大傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件早期監(jiān)測預(yù)警
 圖表　GPT大模型對醫(yī)保信息化的影響
 圖表　兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
 圖表　U-net架構(gòu)示意圖
 圖表　代表性元宇宙建設(shè)企業(yè)
 圖表　中國2022年元宇宙投資狀況（按類別）
 圖表　近五年人工智能TOP10城市排名變化
 圖表　冰城-百度?文心大模型圖示
 圖表　GPT模型演進(jìn)歷程
 圖表　GPT-4發(fā)生的新變化
 圖表　GPT-4多個(gè)核心理解能力提升
 圖表　運(yùn)用GPT-4解決法語物理問題
 圖表　GPT-4多語言功能強(qiáng)大
 圖表　GPT-4單次處理詞數(shù)更多
 圖表　GPT-4在多類考試中表現(xiàn)更優(yōu)
 圖表　不被允許內(nèi)容和敏感內(nèi)容的錯(cuò)誤行為率
 圖表　大模型訓(xùn)練成本及參數(shù)量
 圖表　NLP大模型訓(xùn)練資源估算
 圖表　OpenAI、微軟Azure云API調(diào)用費(fèi)用
 圖表　微軟office接入GPT-4
圖表　交互類App用戶破億用時(shí)
 圖表　ChatGPT特點(diǎn)
 圖表　ChatGPT的局限性
 圖表　AI自然語言處理發(fā)展歷程
 圖表　RLHF人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型原理
 圖表　生成型AI應(yīng)用領(lǐng)城
 圖表　ChatGPT的發(fā)展歷程
 圖表　GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
 圖表　谷歌公司的產(chǎn)業(yè)布局
 圖表　ChatGPT在游戲中的應(yīng)用
 圖表　ChatGPT應(yīng)用探索
 圖表　ChatGPT撰寫房源信息
 圖表　各平臺從0到100萬用戶速度
 圖表　文心大模型發(fā)展歷程
 圖表　百度文心大模型全景圖
 圖表　文心?NLP大模型系列產(chǎn)品
 圖表　ERNIE在GLUE Benchmark上排名第五
 圖表　ERNIE 3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
 圖表　ERNIE 3.0多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架
 圖表　百度文心行業(yè)大模型
 圖表　百度文心行業(yè)大模型全景
 圖表　文心大模型產(chǎn)品矩陣
 圖表　中國大模型市場2022年評估結(jié)果—百度文心
 圖表　首批加入文心一言生態(tài)圈的部分伙伴
 圖表　百度智能云業(yè)務(wù)新架構(gòu)
 圖表　“云智一體3.0”架構(gòu)
 圖表　百度AI大底座
 圖表　2022年中國人工智能公有云服務(wù)市場份額
 圖表　中國對話式AI市場綜合競爭表現(xiàn)
 圖表　文心一格創(chuàng)作過程
 圖表　文心一格部分作品
 圖表　產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)文心百中的搜索場景圖譜
 圖表　文心百中三步搭建搜索系統(tǒng)
 圖表　文心百中提供體驗(yàn)版和正式版兩個(gè)版本
 圖表　文心百中搜索結(jié)果示例
 圖表　集成ChatGPT的Bing
圖表　百度搜索引擎在國內(nèi)的市場份額情況
 圖表　文心大模型提供的大模型API
圖表　ERNIE-ViLG AI作畫大模型套餐類型
 圖表　基于Prompt“一只貓?jiān)跁裉�陽，卡通”生成的圖片
 圖表　PLATO的對話效果達(dá)到了世界領(lǐng)先水平
 圖表　PLATO的API調(diào)用服務(wù)暫不可用
 圖表　盤古模型基于ModelArts平臺進(jìn)行開發(fā)設(shè)計(jì)
 圖表　盤古大模型進(jìn)化路徑
 圖表　盤古系列大模型
 圖表　盤古系列模型應(yīng)用場景和領(lǐng)域
 圖表　HunYuan-tvr在5個(gè)公開數(shù)據(jù)集上排名第一
 圖表　HunYuan-NLP1T模型在CLUE總榜、分類榜和閱讀理解榜登頂
 圖表　HunYuan大模型及解決方案
 圖表　騰訊廣告多媒體AI技術(shù)研究與應(yīng)用情況
 圖表　騰訊智能創(chuàng)作助手功能一覽
 圖表　騰訊游戲AI路網(wǎng)生成模型
 圖表　騰訊混元助手項(xiàng)目組織架構(gòu)
 圖表　HunYuan-1T參數(shù)規(guī)模處于行業(yè)領(lǐng)先水平
 圖表　阿里通義大模型發(fā)展歷程
 圖表　阿里巴巴通義大模型系列架構(gòu)
 圖表　阿里巴巴深度語言模型Alice Mind
圖表　阿里巴巴通義-視覺大模型
 圖表　鳥鳥分鳥基于通義大模型系列
 圖表　鳥鳥分鳥15天訓(xùn)練流程
 圖表　多模態(tài)深度生成學(xué)習(xí)主要研究內(nèi)容
 圖表　面向小樣本學(xué)習(xí)的視覺語言模型——Flamingo
圖表　自然語言處理近期模型規(guī)模發(fā)展史
 圖表　2020-2021年微軟綜合收益表
 圖表　2020-2021年微軟分部資料
 圖表　2020-2021年微軟收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年微軟綜合收益表
 圖表　2021-2022年微軟分部資料
 圖表　2021-2022年微軟收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年微軟綜合收益表
 圖表　2022-2023年微軟分部資料
 圖表　2022-2023年微軟收入分地區(qū)資料
 圖表　2020-2021年谷歌綜合收益表
 圖表　2020-2021年谷歌分部資料
 圖表　2020-2021年谷歌收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年谷歌綜合收益表
 圖表　2021-2022年谷歌分部資料
 圖表　2021-2022年谷歌收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年谷歌綜合收益表
 圖表　2022-2023年谷歌分部資料
 圖表　2022-2023年谷歌收入分地區(qū)資料
 圖表　2020-2021年Meta綜合收益表
 圖表　2020-2021年Meta分部資料
 圖表　2020-2021年Meta收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年Meta綜合收益表
 圖表　2021-2022年Meta分部資料
 圖表　2021-2022年Meta收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年Meta綜合收益表
 圖表　2022-2023年Meta分部資料
 圖表　2022-2023年Meta收入分地區(qū)資料
 圖表　GPT模型對基礎(chǔ)模型架構(gòu)的更改較小
 圖表　GPT在Transformer基礎(chǔ)上進(jìn)行了簡化
 圖表　2020-2021年百度綜合收益表
 圖表　2020-2021年百度分部資料
 圖表　2020-2021年百度收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年百度綜合收益表
 圖表　2021-2022年百度分部資料
 圖表　2021-2022年百度收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年百度綜合收益表
 圖表　2022-2023年百度分部資料
 圖表　2022-2023年百度收入分地區(qū)資料
 圖表　2020-2021年阿里巴巴綜合收益表
 圖表　2020-2021年阿里巴巴分部資料
 圖表　2020-2021年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年阿里巴巴綜合收益表
 圖表　2021-2022年阿里巴巴分部資料
 圖表　2021-2022年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年阿里巴巴綜合收益表
 圖表　2022-2023年阿里巴巴分部資料
 圖表　2022-2023年阿里巴巴收入分地區(qū)資料
 圖表　2020-2021年騰訊綜合收益表
 圖表　2020-2021年騰訊分部資料
 圖表　2020-2021年騰訊收入分地區(qū)資料
 圖表　2021-2022年騰訊綜合收益表
 圖表　2021-2022年騰訊分部資料
 圖表　2021-2022年騰訊收入分地區(qū)資料
 圖表　2022-2023年騰訊綜合收益表
 圖表　2022-2023年騰訊分部資料
 圖表　2022-2023年騰訊收入分地區(qū)資料
 圖表　2020-2023年科大訊飛總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
 圖表　2020-2023年科大訊飛營業(yè)收入及增速
 圖表　2020-2023年科大訊飛凈利潤及增速
 圖表　2022年科大訊飛主營業(yè)務(wù)分行業(yè)
 圖表　2022年科大訊飛主營業(yè)務(wù)分地區(qū)
 圖表　2020-2023年科大訊飛營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
 圖表　2020-2023年科大訊飛凈資產(chǎn)收益率
 圖表　2020-2023年科大訊飛短期償債能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年科大訊飛資產(chǎn)負(fù)債率水平
 圖表　2020-2023年科大訊飛運(yùn)營能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年商湯科技總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
 圖表　2020-2023年商湯科技營業(yè)收入及增速
 圖表　2020-2023年商湯科技凈利潤及增速
 圖表　2022年商湯科技主營業(yè)務(wù)分行業(yè)
 圖表　2022年商湯科技主營業(yè)務(wù)分地區(qū)
 圖表　2020-2023年商湯科技營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
 圖表　2020-2023年商湯科技凈資產(chǎn)收益率
 圖表　2020-2023年商湯科技短期償債能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年商湯科技資產(chǎn)負(fù)債率水平
 圖表　2020-2023年商湯科技運(yùn)營能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)營業(yè)收入及增速
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)凈利潤及增速
 圖表　2022年字節(jié)跳動(dòng)主營業(yè)務(wù)分行業(yè)
 圖表　2022年字節(jié)跳動(dòng)主營業(yè)務(wù)分地區(qū)
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)凈資產(chǎn)收益率
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)短期償債能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)資產(chǎn)負(fù)債率水平
 圖表　2020-2023年字節(jié)跳動(dòng)運(yùn)營能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年華為總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
 圖表　2020-2023年華為營業(yè)收入及增速
 圖表　2020-2023年華為凈利潤及增速
 圖表　2022年華為主營業(yè)務(wù)分行業(yè)
 圖表　2022年華為主營業(yè)務(wù)分地區(qū)
 圖表　2020-2023年華為營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
 圖表　2020-2023年華為凈資產(chǎn)收益率
 圖表　2020-2023年華為短期償債能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年華為資產(chǎn)負(fù)債率水平
 圖表　2020-2023年華為運(yùn)營能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年昆侖萬維總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
 圖表　2020-2023年昆侖萬維營業(yè)收入及增速
 圖表　2020-2023年昆侖萬維凈利潤及增速
 圖表　2022年昆侖萬維主營業(yè)務(wù)分行業(yè)
 圖表　2022年昆侖萬維主營業(yè)務(wù)分地區(qū)
 圖表　2020-2023年昆侖萬維營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
 圖表　2020-2023年昆侖萬維凈資產(chǎn)收益率
 圖表　2020-2023年昆侖萬維短期償債能力指標(biāo)
 圖表　2020-2023年昆侖萬維資產(chǎn)負(fù)債率水平
 圖表　2020-2023年昆侖萬維運(yùn)營能力指標(biāo)
 圖表　國外主流大模型訓(xùn)練規(guī)模所需算力情況
 圖表　GPU顯存增長趨勢明顯慢于大模型規(guī)模演化
 圖表　業(yè)界主流GPU集群網(wǎng)絡(luò)技術(shù)路線的選擇可以考量多類因素，從而為大模型訓(xùn)練提效
 圖表　騰訊采用ZeRO優(yōu)化策略來充分利用機(jī)器存儲，降低成本
 圖表　飛天智算平臺基于優(yōu)化的技術(shù)架構(gòu)，提供全鏈路智能服務(wù)
 圖表　百舸AI異構(gòu)計(jì)算平臺采用軟硬協(xié)同思路，助力模型訓(xùn)練加速
 圖表　盤古大模型大幅降低微調(diào)難度，提升大模型行業(yè)應(yīng)用效率
 圖表　2023-2029年人工智能市場規(guī)模預(yù)測

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