1.1 人工智能大模型的內涵與特征
1.2 人工智能大模型發展歷程
1.2.1 國外
1.2.2 國內
1.3 人工智能大模型的優勢
1.3.1 解決AI過于碎片化和多樣化的問題，極大提高模型的泛用性
1.3.2 具備自監督學習功能，降低訓練研發成本
1.3.3 擺脫結構變革桎梏，打開模型精度上限
1.4 大模型的戰略意義
1.4.1 大模型是新的生產力工具
1.4.2 大模型是新的流量入口

2.1 人工智能大模型技術路線
2.1.1 Bert模式
2.1.2 GPT模式
2.1.3 混合模式
2.2 人工智能大模型底層架構
2.2.1 傳統神經網絡模型訓練存在的問題
2.2.2 Transformer模型的三大技術突破
（1）精準性
（2）高效性
（3）泛化性
2.3 人工智能大模型發展方向
2.3.1 自然語言處理（NLP）大模型
2.3.2 計算機視覺（CV）大模型
2.3.3 多模態模型

3.1 人工智能大模型產業鏈模型
3.2 人工智能大模型商業模式
3.2.1 商業模式：“通用大模型+產業模型”
3.2.2 大模型的主要成本構成
（1）智算集群建設成本
（2）模型訓練成本
（3）運營成本

4.1 人工智能大模型產業鏈上游主要構成
4.1.1 硬件
（1）芯片
（2）服務器
（3）通信網絡
4.1.2 軟件
（1）云計算
（2）數據庫
（3）虛擬化
4.2 人工智能大模型產業鏈上游主要玩家

5.1 人工智能大模型產業鏈中游主要構成
5.1.1 算法研發
（1）編程語言
（2）算法框架
（3）模型測評
5.1.2 模型管理維護
（1）系統管理
（2）API管理
（3）數據管理
5.2 人工智能大模型產業鏈中游主要玩家

6.1 人工智能大模型產業鏈下游主要構成
6.1.1 內容生產
6.1.2 創意設計
6.1.3 對話引擎
6.1.4 輔助開發
6.2 人工智能大模型產業鏈下游主要玩家

7.1 中國人工智能大模型發展現狀
7.1.1 我國人工智能大模型總體情況
7.1.2 國內AI市場迅速發展，數據量增速或將全球第一
（1）2021-2026年全球數據規模及增速情況
（2）2021-2026年中國人工智能軟件及應用市場規模預測
7.2 國家政策推動AI產業發展
7.3 人工智能大模型行業競爭格局
7.4 中國人工智能大模型行業發展存在的問題
7.4.1 海量參數開路，算力瓶頸漸至
7.4.2 模型日益復雜，硬件需求承壓
7.4.3 聚焦技術路線優化，突破模型算力瓶頸

8.1 世界各國人工智能大模型發展概況
8.1.1 世界各國人工智能大模型能力比較
8.1.2 美國人工智能大模型發展現狀
8.1.3 其他國家人工智能大模型發展情況
8.1 國外大廠大模型布局情況
8.1.1 OpenAI：GPT系列大模型一騎絕塵，智能化程度提升迅速
8.1.2 微軟：與OpenAI深度綁定，占得行業先機
8.1.3 谷歌：扎根基礎模型研發，引領技術革新
8.2. 國內大廠大模型布局情況
8.2.1 百度文心大模型：早布局，內外雙向發力
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.2 阿里通義大模型：建生態，率先內部應用
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.3 華為盤古大模型：全棧式服務，深耕行業應用
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.4 騰訊混元大模型：練內功，高度適配自有業務
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.5 商湯日日新大模型：目標成為通用人工智能新基建
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
8.3 中國人工智能大模型與美國人工智能大模型發展差距
8.3.1 原創能力
8.3.2 技術配套
8.3.3 制度環境

9.1 人工智能大模型技術在自動駕駛中的應用
9.1.1 Al大模型在自動駕駛算法中的具體應用
（1）神經網絡加快自動駕駛感知算法發展，小模型向大模型迭代趨勢明確
（2）特征級融合逐步取代后融合，BEV+Transformer為當前主流方案
9.1.2 Al大模型的應用對自動駕駛領域所帶來的好處
（1）城市NGP落地在即，Al大模型的應用驅動自動駕駛算法具備更強的泛化能力
（2）從特斯拉感知算法迭代歷程看Al大模型對城市NGP的賦能方向
9.1.3 Al大模型應用于自動駕駛中的前置條件
（1）條件一：具備相當數量的里程數據，因而自動標注+仿真平臺環節將尤為重要
（2）條件二：具備相當算力的云端訓練平臺，因而超算中心將成為主機廠必要基礎設施
9.2 人工智能大模型在其他行業及技術領域的應用
9.2.1 娛樂媒體和內容創作領域
9.2.2 代碼軟件領域
9.2.3 生物醫藥領域

10.1 ChatGPT簡介
10.2 ChatGPT主要功能
10.3 ChatGPT發展趨勢
10.3.1 機器學習
10.3.2 神經網絡
10.3.3 Transformer算法
10.4 GPT算法的發展歷程
10.5 ChatGPT與InstructGPT的比較
10.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點
10.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點
10.6 ChatGPT的應用和潛力
10.6.1 ChatGPT的應用
（1）ChatGPT打開海量應用場景
（2） ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑
10.6.2 ChatGPT的提升空間
（1）可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案
（2）對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感
（3）模型通常過于冗長并過度使用某些短語
（4）模型拒絕不當請求，有時會響應有害指令或表現偏見行為

11.1 人工智能大模型行業發展趨勢
11.1.1 “大模型”和“小模型”協進
11.1.2 通用化和專用化并行
11.1.3 平臺化和簡易化并進
11.2 人工智能大模型行業治理風險
11.2.1 技術風險
（1）魯棒性不足
（2）可解釋性低
（3）算法偏見
11.2.2 社會風險
（1）數字鴻溝
（2）侵犯個人隱私
（3）誘發犯罪
（4）沖擊教育體系
11.2.3 經濟風險
（1）寡頭壟斷
（2）顛覆性變革
（3）傳統崗位替代
（4）世界分工重組
11.2.4 政治風險
（1）政治決策
（2）輿論引導
（3）監管失能
（4）國際關系動蕩
11.3 人工智能大模型行業風險應對策略
11.3.1 構建法治之制
（1）基本原則
（2）制度構建
11.3.2 增強競爭能力
（1）構設整體性創新機制
（2）培育持續性創新基礎
11.3.3 加強市場應用
（1）兩個方面
（2）從生態到參與
11.3.4 防范失業風險
11.3.5 推動教育改革
11.3.6 消除政治風險
11.4 大模型給AI產業帶來的機會
11.4.1 大模型能夠實現AI從“手工作坊”到“工廠模式”的轉變
11.4.2 大模型擁有自我監督學習能力，降低AI開發及訓練成本
11.4.3 大模型帶來的更為強大的人工智能算力
11.5 2023-2030年人工智能大模型行業市場空間預測

【附】人工智能大模型行業重點企業研究
12.1 昆侖萬維科技股份有限公司
12.1.1 企業發展基本情況
12.1.2 企業經營狀況分析
12.1.3 企業人工智能大模型業務情況
12.1.4 企業核心競爭力分析
12.1.5 企業發展戰略分析
12.2 中文在線集團股份有限公司
12.2.1 企業發展基本情況
12.2.2 企業經營狀況分析
12.2.3 企業人工智能大模型業務情況
12.2.4 企業核心競爭力分析
12.2.5 企業發展戰略分析
12.3 科大訊飛股份有限公司
12.3.1 企業發展基本情況
12.3.2 企業經營狀況分析
12.3.3 企業人工智能大模型業務情況
12.3.4 企業核心競爭力分析
12.3.5 企業發展戰略分析
12.4 海光信息技術股份有限公司
12.4.1 企業發展基本情況
12.4.2 企業經營狀況分析
12.4.3 企業人工智能大模型業務情況
12.4.4 企業核心競爭力分析
12.4.5 企業發展戰略分析
12.5 中科寒武紀科技股份有限公司
12.5.1 企業發展基本情況
12.5.2 企業經營狀況分析
12.5.3 企業人工智能大模型業務情況
12.5.4 企業融資情況分析
12.5.5 企業發展戰略分析
12.6 云從科技集團股份有限公司
12.6.1 企業發展基本情況
12.6.2 企業經營狀況分析
12.6.3 企業人工智能大模型業務情況
12.6.4 企業核心競爭力分析
12.6.5 企業發展戰略分析
12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
12.7.1 企業發展基本情況
12.7.2 企業經營狀況分析
12.7.3 企業人工智能大模型業務情況
12.7.4 企業核心競爭力分析
12.7.5 企業發展戰略分析
12.8 拓爾思信息技術股份有限公司
12.8.1 企業發展基本情況
12.8.2 企業經營狀況分析
12.8.3 企業人工智能大模型業務情況
12.8.4 企業融資情況分析
12.8.5 企業發展戰略分析
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企業發展基本情況
12.9.2 企業經營狀況分析
12.9.3 企業人工智能大模型業務情況
12.9.4 企業融資情況分析
12.9.5 企業發展戰略分析
12.10 萬興科技集團股份有限公司
12.12.1 企業發展基本情況
12.12.2 企業經營狀況分析
12.12.3 企業人工智能大模型業務情況
12.12.4 企業融資情況分析
12.12.5 企業發展戰略分析