1.1 人工智能大模型的内涵与特征
1.2 人工智能大模型发展历程
1.2.1 国外
1.2.2 国内
1.3 人工智能大模型的优势
1.3.1 解决AI过于碎片化和多样化的问题，极大提高模型的泛用性
1.3.2 具备自监督学习功能，降低训练研发成本
1.3.3 摆脱结构变革桎梏，打开模型精度上限
1.4 大模型的战略意义
1.4.1 大模型是新的生产力工具
1.4.2 大模型是新的流量入口

2.1 人工智能大模型技术路线
2.1.1 Bert模式
2.1.2 GPT模式
2.1.3 混合模式
2.2 人工智能大模型底层架构
2.2.1 传统神经网络模型训练存在的问题
2.2.2 Transformer模型的三大技术突破
（1）精准性
（2）高效性
（3）泛化性
2.3 人工智能大模型发展方向
2.3.1 自然语言处理（NLP）大模型
2.3.2 计算机视觉（CV）大模型
2.3.3 多模态模型

3.1 人工智能大模型产业链模型
3.2 人工智能大模型商业模式
3.2.1 商业模式：“通用大模型+产业模型”
3.2.2 大模型的主要成本构成
（1）智算集群建设成本
（2）模型训练成本
（3）运营成本

4.1 人工智能大模型产业链上游主要构成
4.1.1 硬件
（1）芯片
（2）服务器
（3）通信网络
4.1.2 软件
（1）云计算
（2）数据库
（3）虚拟化
4.2 人工智能大模型产业链上游主要玩家

5.1 人工智能大模型产业链中游主要构成
5.1.1 算法研发
（1）编程语言
（2）算法框架
（3）模型测评
5.1.2 模型管理维护
（1）系统管理
（2）API管理
（3）数据管理
5.2 人工智能大模型产业链中游主要玩家

6.1 人工智能大模型产业链下游主要构成
6.1.1 内容生产
6.1.2 创意设计
6.1.3 对话引擎
6.1.4 辅助开发
6.2 人工智能大模型产业链下游主要玩家

7.1 中国人工智能大模型发展现状
7.1.1 我国人工智能大模型总体情况
7.1.2 国内AI市场迅速发展，数据量增速或将全球第一
（1）2021-2026年全球数据规模及增速情况
（2）2021-2026年中国人工智能软件及应用市场规模预测
7.2 国家政策推动AI产业发展
7.3 人工智能大模型行业竞争格局
7.4 中国人工智能大模型行业发展存在的问题
7.4.1 海量参数开路，算力瓶颈渐至
7.4.2 模型日益复杂，硬件需求承压
7.4.3 聚焦技术路线优化，突破模型算力瓶颈

8.1 世界各国人工智能大模型发展概况
8.1.1 世界各国人工智能大模型能力比较
8.1.2 美国人工智能大模型发展现状
8.1.3 其他国家人工智能大模型发展情况
8.1 国外大厂大模型布局情况
8.1.1 OpenAI：GPT系列大模型一骑绝尘，智能化程度提升迅速
8.1.2 微软：与OpenAI深度绑定，占得行业先机
8.1.3 谷歌：扎根基础模型研发，引领技术革新
8.2. 国内大厂大模型布局情况
8.2.1 百度文心大模型：早布局，内外双向发力
（1）总体概况
（2）市场应用和推广情况
（3）内外部评估情况
8.2.2 阿里通义大模型：建生态，率先内部应用
（1）总体概况
（2）市场应用和推广情况
（3）内外部评估情况
8.2.3 华为盘古大模型：全栈式服务，深耕行业应用
（1）总体概况
（2）市场应用和推广情况
（3）内外部评估情况
8.2.4 腾讯混元大模型：练内功，高度适配自有业务
（1）总体概况
（2）市场应用和推广情况
（3）内外部评估情况
8.2.5 商汤日日新大模型：目标成为通用人工智能新基建
（1）总体概况
（2）市场应用和推广情况
8.3 中国人工智能大模型与美国人工智能大模型发展差距
8.3.1 原创能力
8.3.2 技术配套
8.3.3 制度环境

9.1 人工智能大模型技术在自动驾驶中的应用
9.1.1 Al大模型在自动驾驶算法中的具体应用
（1）神经网络加快自动驾驶感知算法发展，小模型向大模型迭代趋势明确
（2）特征级融合逐步取代后融合，BEV+Transformer为当前主流方案
9.1.2 Al大模型的应用对自动驾驶领域所带来的好处
（1）城市NGP落地在即，Al大模型的应用驱动自动驾驶算法具备更强的泛化能力
（2）从特斯拉感知算法迭代历程看Al大模型对城市NGP的赋能方向
9.1.3 Al大模型应用于自动驾驶中的前置条件
（1）条件一：具备相当数量的里程数据，因而自动标注+仿真平台环节将尤为重要
（2）条件二：具备相当算力的云端训练平台，因而超算中心将成为主机厂必要基础设施
9.2 人工智能大模型在其他行业及技术领域的应用
9.2.1 娱乐媒体和内容创作领域
9.2.2 代码软件领域
9.2.3 生物医药领域

10.1 ChatGPT简介
10.2 ChatGPT主要功能
10.3 ChatGPT发展趋势
10.3.1 机器学习
10.3.2 神经网络
10.3.3 Transformer算法
10.4 GPT算法的发展历程
10.5 ChatGPT与InstructGPT的比较
10.5.1 ChatGPT与InstructGPT的相同点
10.5.2 ChatGPT与InstructGPT的不同点
10.6 ChatGPT的应用和潜力
10.6.1 ChatGPT的应用
（1）ChatGPT打开海量应用场景
（2） ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂
10.6.2 ChatGPT的提升空间
（1）可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案
（2）对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感
（3）模型通常过于冗长并过度使用某些短语
（4）模型拒绝不当请求，有时会响应有害指令或表现偏见行为

11.1 人工智能大模型行业发展趋势
11.1.1 “大模型”和“小模型”协进
11.1.2 通用化和专用化并行
11.1.3 平台化和简易化并进
11.2 人工智能大模型行业治理风险
11.2.1 技术风险
（1）鲁棒性不足
（2）可解释性低
（3）算法偏见
11.2.2 社会风险
（1）数字鸿沟
（2）侵犯个人隐私
（3）诱发犯罪
（4）冲击教育体系
11.2.3 经济风险
（1）寡头垄断
（2）颠覆性变革
（3）传统岗位替代
（4）世界分工重组
11.2.4 政治风险
（1）政治决策
（2）舆论引导
（3）监管失能
（4）国际关系动荡
11.3 人工智能大模型行业风险应对策略
11.3.1 构建法治之制
（1）基本原则
（2）制度构建
11.3.2 增强竞争能力
（1）构设整体性创新机制
（2）培育持续性创新基础
11.3.3 加强市场应用
（1）两个方面
（2）从生态到参与
11.3.4 防范失业风险
11.3.5 推动教育改革
11.3.6 消除政治风险
11.4 大模型给AI产业带来的机会
11.4.1 大模型能够实现AI从“手工作坊”到“工厂模式”的转变
11.4.2 大模型拥有自我监督学习能力，降低AI开发及训练成本
11.4.3 大模型带来的更为强大的人工智能算力
11.5 2023-2030年人工智能大模型行业市场空间预测

【附】人工智能大模型行业重点企业研究
12.1 昆仑万维科技股份有限公司
12.1.1 企业发展基本情况
12.1.2 企业经营状况分析
12.1.3 企业人工智能大模型业务情况
12.1.4 企业核心竞争力分析
12.1.5 企业发展战略分析
12.2 中文在线集团股份有限公司
12.2.1 企业发展基本情况
12.2.2 企业经营状况分析
12.2.3 企业人工智能大模型业务情况
12.2.4 企业核心竞争力分析
12.2.5 企业发展战略分析
12.3 科大讯飞股份有限公司
12.3.1 企业发展基本情况
12.3.2 企业经营状况分析
12.3.3 企业人工智能大模型业务情况
12.3.4 企业核心竞争力分析
12.3.5 企业发展战略分析
12.4 海光信息技术股份有限公司
12.4.1 企业发展基本情况
12.4.2 企业经营状况分析
12.4.3 企业人工智能大模型业务情况
12.4.4 企业核心竞争力分析
12.4.5 企业发展战略分析
12.5 中科寒武纪科技股份有限公司
12.5.1 企业发展基本情况
12.5.2 企业经营状况分析
12.5.3 企业人工智能大模型业务情况
12.5.4 企业融资情况分析
12.5.5 企业发展战略分析
12.6 云从科技集团股份有限公司
12.6.1 企业发展基本情况
12.6.2 企业经营状况分析
12.6.3 企业人工智能大模型业务情况
12.6.4 企业核心竞争力分析
12.6.5 企业发展战略分析
12.7 北京海天瑞声科技股份有限公司
12.7.1 企业发展基本情况
12.7.2 企业经营状况分析
12.7.3 企业人工智能大模型业务情况
12.7.4 企业核心竞争力分析
12.7.5 企业发展战略分析
12.8 拓尔思信息技术股份有限公司
12.8.1 企业发展基本情况
12.8.2 企业经营状况分析
12.8.3 企业人工智能大模型业务情况
12.8.4 企业融资情况分析
12.8.5 企业发展战略分析
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企业发展基本情况
12.9.2 企业经营状况分析
12.9.3 企业人工智能大模型业务情况
12.9.4 企业融资情况分析
12.9.5 企业发展战略分析
12.10 万兴科技集团股份有限公司
12.12.1 企业发展基本情况
12.12.2 企业经营状况分析
12.12.3 企业人工智能大模型业务情况
12.12.4 企业融资情况分析
12.12.5 企业发展战略分析