1.1　人工智能基本概述
1.2　人工智能大模型相關介紹
1.2.1　基本定義
1.2.2　核心作用
1.2.3　主要優勢
1.2.4　底層架構
1.2.5　模型實踐
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

2.1　經濟環境
2.1.1　宏觀經濟概況
2.1.2　工業經濟運行
2.1.3　固定資產投資
2.1.4　對外貿易分析
2.1.5　宏觀經濟展望
2.2　政策環境
2.2.1　國家政策支持促進發展
2.2.2　人工智能服務管理辦法
2.2.3　建設人工智能應用場景
2.2.4　加快人工智能應用創新
2.2.5　地方人工智能發展政策
2.3　人工智能產業環境
2.3.1　產業發展歷程
2.3.2　產業發展現狀
2.3.3　市場發展規模
2.3.4　細分領域分析
2.3.5　市場競爭格局
2.3.6　應用結構分析
2.3.7　投融資情況分析
2.3.8　產業面臨挑戰
2.3.9　產業發展建議

3.1　中國人工智能大模型行業發展綜述
3.1.1　行業發展背景
3.1.2　行業發展歷程
3.1.3　行業戰略意義
3.1.4　行業發展作用
3.1.5　行業應用價值
3.1.6　行業商業模式
3.1.7　行業應用場景
3.2　2022-2024年中國人工智能大模型行業發展情況分析
3.2.1　行業生態圖譜
3.2.2　行業發展狀況
3.2.3　合作研發動態
3.2.4　企業布局情況
3.2.5　主要技術路線
3.2.6　技術演進趨勢
3.3　中國主要人工智能大模型發展狀況分析
3.3.1　NLP大模型
3.3.2　CV大模型
3.3.3　多模態大模型
3.3.4　科學計算大模型
3.3.5　模型協同發展
3.4　中國人工智能大模型技術專利申請狀況
3.4.1　創新主體排名
3.4.2　創新競爭指數
3.4.3　技術功效矩陣
3.4.4　行業應用分布
3.4.5　專利申請動態
3.5　中國人工智能大模型行業發展建議
3.5.1　行業用戶建議
3.5.2　供應商的建議
3.5.3　行業發展建議
3.5.4　行業發展戰略

4.1　中國芯片行業發展綜述
4.1.1　行業發展特點
4.1.2　行業發展背景
4.1.3　行業發展意義
4.1.4　行業政策匯總
4.1.5　行業政策影響
4.2　2022-2024年中國芯片市場運行情況分析
4.2.1　市場銷售收入
4.2.2　產業結構分析
4.2.3　產量規模分析
4.2.4　芯片需求發展
4.2.5　行業競爭格局
4.2.6　應用領域結構
4.2.7　行業發展挑戰
4.2.8　行業發展建議
4.3　2022-2024年中國AI芯片行業運行情況發展分析
4.3.1　行業發展政策
4.3.2　行業發展現狀
4.3.3　市場規模狀況
4.3.4　芯片數量需求
4.3.5　企業競爭格局
4.3.6　主要企業布局
4.3.7　企業注冊數量
4.3.8　行業融資情況
4.3.9　行業發展趨勢
4.4　中國芯片行業未來發展前景及趨勢分析
4.4.1　行業突破路徑
4.4.2　行業發展機遇
4.4.3　行業發展前景
4.4.4　行業發展趨勢

5.1　中國數據服務行業發展政策分析
5.1.1　數字經濟發展規劃
5.1.2　數字政府建設指導意見
5.1.3　發揮數據要素作用意見
5.1.4　地方相關行業發展政策
5.2　中國數據服務行業發展分析
5.2.1　市場規模狀況
5.2.2　行業圖譜分析
5.2.3　區域布局情況
5.2.4　企業排名情況
5.2.5　行業投融資分析
5.2.6　行業發展趨勢
5.3　2022-2024年中國人工智能基礎數據服務行業運行狀況分析
5.3.1　行業發展意義
5.3.2　行業發展態勢
5.3.3　市場規模分析
5.3.4　產業鏈條結構
5.3.5　行業競爭格局
5.3.6　應用結構占比
5.3.7　行業發展壁壘
5.3.8　行業發展建議
5.4　中國人工智能基礎數據服務行業發展趨勢分析
5.4.1　整體發展趨勢
5.4.2　行業競爭趨勢
5.4.3　轉型發展趨勢

6.1　中國算法行業發展綜述
6.1.1　行業基本概述
6.1.2　算法管理規定
6.1.3　企業競爭格局
6.1.4　區域發展情況
6.1.5　行業應用現狀
6.1.6　應用風險問題
6.1.7　算法治理實踐
6.2　中國人工智能算法發展狀況分析
6.2.1　基本概念
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　規制走向
6.3　數字時代算法困境發展分析
6.3.1　發展背景
6.3.2　發展成因
6.3.3　困境表現
6.3.4　治理路徑
6.4　中國算法未來發展建議分析
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　強化國際協調

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　搜索引擎發展現狀
7.1.4　搜索引擎市場規模
7.1.5　搜索引擎用戶規模
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　搜索引擎發展困境
7.1.9　搜索引擎發展建議
7.2　對話機器人
7.2.1　對話機器人發展基礎
7.2.2　對話機器人發展優勢
7.2.3　對話機器人發展政策
7.2.4　對話機器人市場規模
7.2.5　對話機器人市場結構
7.2.6　對話機器人商業模式
7.2.7　對話機器人應用占比
7.2.8　對話機器人核心技術
7.2.9　對話機器人發展策略
7.3　醫療
7.3.1　醫療行業政策發布
7.3.2　醫療行業特色分析
7.3.3　醫療衛生機構數量
7.3.4　醫療服務情況統計
7.3.5　醫療保障事業狀況
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　醫療服務發展方向
7.4　智能遙感
7.4.1　智能遙感基本定義
7.4.2　智能遙感發展歷程
7.4.3　智能遙感衛星發射
7.4.4　智能遙感主要技術
7.4.5　智能遙感應用領域
7.4.6　智能遙感項目動態
7.4.7　遙感模型研發情況
7.4.8　遙感模型企業布局
7.4.9　智能遙感發展趨勢
7.5　元宇宙
7.5.1　元宇宙政策發布
7.5.2　元宇宙市場規模
7.5.3　元宇宙企業布局
7.5.4　元宇宙專利申請
7.5.5　元宇宙投融資情況
7.5.6　模型促進元宇宙發展
7.5.7　AI驅動元宇宙系統發布
7.5.8　元宇宙行業發展建議
7.5.9　元宇宙行業發展前景
7.6　智慧城市
7.6.1　智慧城市基本介紹
7.6.2　智慧城市政策發布
7.6.3　智慧城市市場規模
7.6.4　智慧城市企業布局
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　城市大模型的發布
7.6.8　智慧城市面臨困境
7.6.9　智慧城市發展展望

8.1　GPT模型發展綜述
8.1.1　模型本質
8.1.2　模型優勢
8.1.3　應用前景
8.2　GPT模型發展路徑分析
8.2.1　演進歷程
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模型發展分析
8.3.1　發生變化分析
8.3.2　理解能力提升
8.3.3　主要局限分析
8.3.4　具體應用領域
8.4　GPT-4 Turbo模型發展分析
8.4.1　技術原理
8.4.2　主要變化
8.4.3　未來影響
8.5　GPT模型產品——ChatGPT發展分析
8.5.1　基本概況
8.5.2　主要優勢
8.5.3　工作原理
8.5.4　發展歷程
8.5.5　商業進程
8.5.6　應用場景
8.5.7　技術路徑
8.5.8　發展瓶頸
8.5.9　發展潛力

9.1　百度文心大模型發展綜述
9.1.1　發展歷程
9.1.2　全景圖譜
9.1.3　數據來源
9.1.4　關鍵模型
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　模型發展
9.2.2　模型布局
9.2.3　產品矩陣
9.2.4　生態體系
9.2.5　市場推廣
9.2.6　所處地位
9.2.7　企業合作
9.2.8　發展前景
9.3　百度文心大模型主要產品分析
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　產品級應用+生態融合

10.1　華為盤古大模型
10.1.1　模型概述
10.1.2　發展歷程
10.1.3　主要模型
10.1.4　模型應用
10.1.5　模型發展
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　模型應用
10.2.3　模型發展
10.2.4　市場推廣
10.2.5　評估情況
10.2.6　模型發布
10.2.7　模型突破
10.2.8　商業程度
10.3　阿里通義大模型
10.3.1　發展歷程
10.3.2　模型概述
10.3.3　模型應用
10.3.4　模型發展
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　模型發布
10.4.3　模型發展
10.4.4　主要產品
10.4.5　市場推廣
10.5　字節跳動大模型
10.5.1　模型概述
10.5.2　模型應用
10.5.3　模型風險
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　科大訊飛星火認知大模型V3.0
10.6.4　多模態人工智能大模型“AiLMe”

11.1　深度學習技術
11.1.1　技術基本概述
11.1.2　技術研究進展
11.1.3　技術應用分析
11.1.4　多模態學習技術
11.1.5　技術發展瓶頸
11.1.6　技術改進方向
11.1.7　技術發展趨勢
11.2　自然語言處理技術
11.2.1　技術基本概述
11.2.2　技術發展過程
11.2.3　關鍵技術分析
11.2.4　主流技術思路
11.2.5　關鍵前沿技術
11.2.6　技術應用場景
11.2.7　未來發展方向
11.3　計算機視覺技術
11.3.1　技術基本概況
11.3.2　技術原理分析
11.3.3　技術發展歷史
11.3.4　主要技術分析
11.3.5　技術研究內容
11.3.6　技術研究進展
11.3.7　圖像處理方法
11.3.8　具體應用分析
11.3.9　技術發展趨勢

12.1　微軟（Microsoft Corp.）
12.1.1　企業發展概況
12.1.2　模型研發動態
12.1.3　2022財年企業經營狀況分析
12.1.4　2023財年企業經營狀況分析
12.1.5　2024財年企業經營狀況分析
12.2　谷歌（Alphabet Inc.）
12.2.1　企業發展概況
12.2.2　模型研發動態
12.2.3　2022年企業經營狀況分析
12.2.4　2023年企業經營狀況分析
12.2.5　2024年企業經營狀況分析
12.3　Meta Platforms, Inc.
12.3.1　企業發展概況
12.3.2　模型發展進程
12.3.3　2022年企業經營狀況分析
12.3.4　2023年企業經營狀況分析
12.3.5　2024年企業經營狀況分析
12.4　Open AI
12.4.1　企業發展概況
12.4.2　企業營收情況
12.4.3　產品研發動態
12.4.4　企業核心競爭力
12.4.5　企業融資動態

13.1　百度集團股份有限公司
13.1.1　企業發展概況
13.1.2　企業合作動態
13.1.3　2022年企業經營狀況分析
13.1.4　2023年企業經營狀況分析
13.1.5　2024年企業經營狀況分析
13.2　阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1　企業發展概況
13.2.2　政企合作動態
13.2.3　2022財年企業經營狀況分析
13.2.4　2023財年企業經營狀況分析
13.2.5　2024財年企業經營狀況分析
13.3　騰訊控股有限公司
13.3.1　企業發展概況
13.3.2　企業發展優勢
13.3.3　企業合作動態
13.3.4　2022年企業經營狀況分析
13.3.5　2023年企業經營狀況分析
13.3.6　2024年企業經營狀況分析
13.4　科大訊飛股份有限公司
13.4.1　企業發展概況
13.4.2　業務布局分析
13.4.3　企業合作動態
13.4.4　經營效益分析
13.4.5　業務經營分析
13.4.6　財務狀況分析
13.4.7　核心競爭力分析
13.4.8　公司發展戰略
13.4.9　未來前景展望
13.5　商湯集團股份有限公司
13.5.1　企業發展概況
13.5.2　企業合作動態
13.5.3　2022年企業經營狀況分析
13.5.4　2023年企業經營狀況分析
13.5.5　2024年企業經營狀況分析
13.6　北京抖音信息服務有限公司
13.6.1　企業發展概況
13.6.2　企業營收情況
13.6.3　專利申請情況
13.6.4　企業合作動態
13.6.5　投資并購進展
13.7　華為投資控股有限公司
13.7.1　基本信息簡介
13.7.2　企業經營狀況
13.7.3　企業合作動態
13.7.4　公司發展戰略
13.7.5　未來前景展望
13.8　昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1　企業發展概況
13.8.2　業務布局分析
13.8.3　經營效益分析
13.8.4　業務經營分析
13.8.5　財務狀況分析
13.8.6　核心競爭力分析
13.8.7　公司發展戰略
13.8.8　未來前景展望

14.1　2022-2024年中國人工智能大模型行業投資動態
14.1.1　企眾數信科完成Pre-A輪融資
14.1.2　極睿科技公司完成B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投資壁壘分析
14.2.1　技術壁壘
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投資風險分析
14.3.1　技術風險
14.3.2　數據風險
14.3.3　市場風險
14.3.4　政策風險
14.4　中國人工智能大模型行業投資機會分析
14.4.1　應用場景廣泛
14.4.2　技術不斷進步
14.4.3　產業生態完善
14.4.4　國家政策支持
14.4.5　巨大市場需求

15.1　中國人工智能大模型行業未來發展前景分析
15.1.1　算力瓶頸漸至
15.1.2　硬件需求承壓
15.1.3　聚焦路線優化
15.1.4　未來商業模式
15.1.5　發展格局展望
15.2　中國人工智能大模型行業未來發展趨勢
15.2.1　大小模型協同進化
15.2.2　通用性能持續加強
15.2.3　逐漸趨于產業落地
15.3　2024-2028年中國人工智能大模型產業預測分析
15.3.1　2024-2028年中國人工智能大模型產業影響因素分析
15.3.2　2024-2028年中國人工智能產業規模預測

圖表1　大語言模型
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同比增長速度
圖表8　2018-2023年GDP環比增長速度
圖表9　2022-2023年規模以上工業增加值同比增長速度
圖表10　2022-2023年固定資產投資（不含農戶）同比增速
圖表11　2023年中國經濟預測
圖表12　2024年世界經濟預測圖譜
圖表13　人工智能產業相關的政策文件
圖表14　人工智能的發展歷程
圖表15　2018-2022年中國人工智能市場規模變化
圖表16　中國人工智能行業細分市場占比統計
圖表17　2023人工智能企業百強榜TOP10
圖表18　中國人工智能下游應用領域占比統計
圖表19　2018-2023年人工智能行業投資情況統計
圖表20　2021-2026年中國人工智能軟件及應用市場規模變化
圖表21　AI大模型推動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
圖表25　部分大模型廠商梳理
圖表26　大模型的技術路線主要包含Bert、GPT和混合
圖表27　人工智能大模型參數量從億級到百萬億級
圖表28　InstructGPT采用不同訓練方法的效果對比圖