智研咨询发布：中国人工智能大模型行业市场全景调查及投资前景预测报告【摘要版】

智研咨询《2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》重磅发布为方便行业人士或投资者更进一步了解人工智能大模型行业现状与前景，智研咨询特推出《2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》（以下简称《报告》）。报告对中国人工智能大模型市场做出全面梳理和深入分析，是智研咨询多年连续追踪、实地走访、调研和分析成果的呈现。为确保人工智能大模型行业数据精准性以及内容的可参考价值，智研咨询研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解2023年人工智能大模型行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能人工智能大模型从业者抢跑转型赛道。AI大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。自人工智能诞生以来，已有半个多世纪的发展历程，其发展大致可分为起步、低速发展和蓬勃发展三个阶段。随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。数据显示，2022年中国人工智能核心为2417亿元、人工智能带动产业规模为9504亿元、人工智能基础层规模为988亿元、AI芯片市场规模为455.3亿元、AI技术开放平台385.1亿元 、AI基础数据服务规模为54.7亿元、数据治理及其他规模为92.9亿元。我国大模型产业化应用沿着两条路径发展，一是通用类大模型持续拓展应用领域。文心一言、通义千问、紫东太初、星火认知等中国的一批通用化大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透；二是垂直领域专业类大模型不断深化落地。一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专用大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。大模型生态涉及底层服务支持、算法平台以及行业应用，厂商主要包括百度、阿里、商汤、华为等人工智能企业，也有智源研究院、中科院自动化所等研究机构，同时英伟达等芯片厂商也纷纷入局。大模型的发展为探索AI应用铺平了道路揭示了许多前景并迎来了前所未有的机遇。大模型有可能引领未来几年的技术变革，带来新的产业格局，大模型在文本代码和图像等领域已经得到广泛应用，开始取代文字编辑、记录等简单重复的工作岗位,辅助开发者编写程序，进行AI艺术创作等。在电子信息、生物医学等领域，大模型可以加快研究进程；大模型与传统产业的融合发展可以帮助企业提升智能化水平，推进实体经济智能化发展。《2024-2030年中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》是智研咨询重要成果，是智研咨询引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是人工智能大模型领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。智研咨询已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。数据说明：1：本报告核心数据更新至2023年12月，以中国大陆地区数据为主，少量涉及全球及相关地区数据；预测区间涵盖2024-2030年，数据内容涉及人工智能大模型产品产量、行业产值、销售收入、市场规模、产品价格等。2：除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年报、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构及第三方数据库等。3：报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠。4：本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。报告目录框架：第一章人工智能大模型相关介绍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2019-2023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对外经济分析2.1.3工业经济运行2.1.4固定资产投资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建设人工智能应用场景2.2.3加快人工智能应用创新2.2.4人工智能服务管理办法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应用结构分析2.3.6产业竞争格局2.3.7产业布局状况2.3.8产业面临挑战2.3.9产业发展建议第三章2019-2023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行业商业模型3.1.7行业应用场景3.22019-2023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行业合作动态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3.3.1NLP大模型3.3.2CV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专利申请概况3.4.2专利技术分析3.4.3专利申请人分析3.4.4技术创新热点3.4.5企业发明专利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2019-2023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4.22019-2023年中国芯片市场运行情况分析4.2.1市场规模状况4.2.2行业产量情况4.2.3芯片需求发展4.2.4应用领域结构4.2.5行业竞争格局4.2.6行业发展挑战4.2.7行业发展建议4.32019-2023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企业注册数量4.3.6企业竞争格局4.3.7主要企业布局4.3.8行业融资情况4.3.9行业投资主体4.4中国芯片行业未来发展前景及趋势分析4.4.1行业管理体系构建4.4.2行业技术人才培养4.4.3行业研发体系创新4.4.4行业投融资体制4.4.5行业发展趋势第五章2019-2023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行业投资数量5.2.4行业投资轮次5.2.5行业投资事件5.2.6行业发展趋势5.32019-2023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进入成长阶段5.3.3产业链条结构5.3.4应用结构占比5.3.5行业竞争格局5.3.6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预测分析5.4.1行业竞争趋势5.4.2转型发展趋势5.4.3整体发展趋势第六章2019-2023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6.1.1算法管理规定6.1.2企业竞争格局6.1.3区域发展情况6.1.4行业应用现状6.1.5应用风险问题6.1.6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基本概述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6.3.1发展成因6.3.2困境表现6.3.3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2019-2023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搜索引擎运作模式7.1.2搜索引擎发展价值7.1.3搜索引擎发展现状7.1.1搜索引擎市场规模7.1.2搜索引擎用户规模7.1.3搜索引擎竞争格局7.1.4搜索引擎布局动态7.1.5搜索引擎发展困境7.1.6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对话机器人应用占比7.2.6对话机器人市场结构7.2.7对话机器人商业模式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医疗质量安全分析7.3.2医疗保障事业状况7.3.3医疗行业特色分析7.3.4医疗卫生机构数量7.3.5医疗卫生人员总数7.3.6医疗平台整体框架7.3.7医疗数据应用情况7.3.8医疗服务发展方向7.3.9典型智能模型应用7.4智能遥感7.4.1智能遥感卫星发射7.4.2智能遥感主要技术7.4.3智能遥感应用领域7.4.4智能遥感项目动态7.4.5企业产品发展动态7.4.6遥感模型研发情况7.4.7智能遥感发展趋势7.5元宇宙7.5.1元宇宙产业特征7.5.2元宇宙产业实践7.5.3元宇宙产业影响7.5.4元宇宙发展建议7.5.5元宇宙系统发布7.5.6模型促进元宇宙7.5.7元宇宙发展前景7.6智慧城市7.6.1智慧城市基本概述7.6.2智慧城市发展优势7.6.3智慧城市具体应用7.6.4人工智能城市排行7.6.5城市大模型的发布7.6.6智慧城市面临困境7.6.7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8.1GPT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8.2GPT模型发展路径分析8.2.1演进历程8.2.2GPT-18.2.3GPT-28.2.4GPT-38.2.5GPT-3.58.2.6GPT-48.3GPT-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8.4GPT模型产品——CHATGPT发展分析8.4.1基本概况8.4.2主要优势8.4.3发展历程8.4.4工作原理8.4.5发展现状8.4.6应用场景8.4.7商业进程8.4.8技术路径8.4.9发展瓶颈8.4.10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评估情况9.2.8企业合作9.2.9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API9.4.3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10.2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10.3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10.6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“1+N认知智能大模型”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国际人工智能大模型行业重点企业发展分析12.1微软（MICROSOFTCORP.）12.1.1企业发展概况12.1.2模型研发动态12.1.3企业经营状况分析12.2谷歌（GOOGLEINC.）12.2.1企业发展概况12.2.2模型研发动态12.2.3企业经营状况分析12.3METAPLATFORMS,INC.12.3.1企业发展概况12.3.2企业布局状况12.3.3企业经营状况分析12.4OPENAI12.4.1企业发展概况12.4.2企业主要产品12.4.3GPT模型发展12.4.4企业发展动态12.4.5企业核心竞争力第十三章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企业布局分析13.1.3企业发展动态13.1.4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企业布局分析13.2.3企业发展动态13.2.4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企业布局分析13.3.3企业发展动态13.3.4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企业布局分析13.4.3企业发展动态13.4.4企业经营状况分析13.5商汤集团股份有限公司13.5.1企业发展概况13.5.2企业布局分析13.5.3企业发展动态13.5.4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企业布局分析13.6.3企业发展动态13.6.4企业经营状况分析13.7华为技术有限公司13.7.1企业发展概况13.7.2企业布局分析13.7.3企业发展动态13.7.4企业经营状况分析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企业布局分析13.8.3企业发展动态13.8.4企业经营状况分析第十四章2024-2030年中国人工智能大模型行业投资潜力分析14.12019-2023年中国人工智能大模型行业投资动态14.1.1西湖心辰完成PRE-A轮融资14.1.2面壁智能完成天使轮融资14.1.3澜舟科技完成PRE-A+轮融资14.1.4百川智能获美元股权投资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.