1.1　人工智能基本概述
1.2　人工智能大模型相关介绍
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

2.1　经济环境
2.1.1　宏观经济概况
2.1.2　工业经济运行
2.1.3　固定资产投资
2.1.4　对外贸易分析
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　人工智能服务管理办法
2.2.3　建设人工智能应用场景
2.2.4　加快人工智能应用创新
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　市场竞争格局
2.3.6　应用结构分析
2.3.7　投融资情况分析
2.3.8　产业面临挑战
2.3.9　产业发展建议

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　行业商业模式
3.1.7　行业应用场景
3.2　2022-2024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　合作研发动态
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
3.3.1　NLP大模型
3.3.2　CV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　创新主体排名
3.4.2　创新竞争指数
3.4.3　技术功效矩阵
3.4.4　行业应用分布
3.4.5　专利申请动态
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

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
4.2　2022-2024年中国芯片市场运行情况分析
4.2.1　市场销售收入
4.2.2　产业结构分析
4.2.3　产量规模分析
4.2.4　芯片需求发展
4.2.5　行业竞争格局
4.2.6　应用领域结构
4.2.7　行业发展挑战
4.2.8　行业发展建议
4.3　2022-2024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　企业竞争格局
4.3.6　主要企业布局
4.3.7　企业注册数量
4.3.8　行业融资情况
4.3.9　行业发展趋势
4.4　中国芯片行业未来发展前景及趋势分析
4.4.1　行业突破路径
4.4.2　行业发展机遇
4.4.3　行业发展前景
4.4.4　行业发展趋势

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　区域布局情况
5.2.4　企业排名情况
5.2.5　行业投融资分析
5.2.6　行业发展趋势
5.3　2022-2024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　行业发展态势
5.3.3　市场规模分析
5.3.4　产业链条结构
5.3.5　行业竞争格局
5.3.6　应用结构占比
5.3.7　行业发展壁垒
5.3.8　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分析
5.4.1　整体发展趋势
5.4.2　行业竞争趋势
5.4.3　转型发展趋势

6.1　中国算法行业发展综述
6.1.1　行业基本概述
6.1.2　算法管理规定
6.1.3　企业竞争格局
6.1.4　区域发展情况
6.1.5　行业应用现状
6.1.6　应用风险问题
6.1.7　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　基本概念
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
6.3.2　发展成因
6.3.3　困境表现
6.3.4　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

7.1　搜索引擎
7.1.1　搜索引擎基本介绍
7.1.2　搜索引擎运作模式
7.1.3　搜索引擎发展现状
7.1.4　搜索引擎市场规模
7.1.5　搜索引擎用户规模
7.1.6　搜索引擎竞争格局
7.1.7　搜索引擎投融资分析
7.1.8　搜索引擎发展困境
7.1.9　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　对话机器人市场结构
7.2.6　对话机器人商业模式
7.2.7　对话机器人应用占比
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　医疗行业政策发布
7.3.2　医疗行业特色分析
7.3.3　医疗卫生机构数量
7.3.4　医疗服务情况统计
7.3.5　医疗保障事业状况
7.3.6　医疗数据应用情况
7.3.7　医疗AI平台建设分析
7.3.8　典型智能模型应用
7.3.9　医疗服务发展方向
7.4　智能遥感
7.4.1　智能遥感基本定义
7.4.2　智能遥感发展历程
7.4.3　智能遥感卫星发射
7.4.4　智能遥感主要技术
7.4.5　智能遥感应用领域
7.4.6　智能遥感项目动态
7.4.7　遥感模型研发情况
7.4.8　遥感模型企业布局
7.4.9　智能遥感发展趋势
7.5　元宇宙
7.5.1　元宇宙政策发布
7.5.2　元宇宙市场规模
7.5.3　元宇宙企业布局
7.5.4　元宇宙专利申请
7.5.5　元宇宙投融资情况
7.5.6　模型促进元宇宙发展
7.5.7　AI驱动元宇宙系统发布
7.5.8　元宇宙行业发展建议
7.5.9　元宇宙行业发展前景
7.6　智慧城市
7.6.1　智慧城市基本介绍
7.6.2　智慧城市政策发布
7.6.3　智慧城市市场规模
7.6.4　智慧城市企业布局
7.6.5　智慧城市具体应用
7.6.6　智慧城市投融资分析
7.6.7　城市大模型的发布
7.6.8　智慧城市面临困境
7.6.9　智慧城市发展展望

8.1　GPT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
8.2　GPT模型发展路径分析
8.2.1　演进历程
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
8.4　GPT-4 Turbo模型发展分析
8.4.1　技术原理
8.4.2　主要变化
8.4.3　未来影响
8.5　GPT模型产品——ChatGPT发展分析
8.5.1　基本概况
8.5.2　主要优势
8.5.3　工作原理
8.5.4　发展历程
8.5.5　商业进程
8.5.6　应用场景
8.5.7　技术路径
8.5.8　发展瓶颈
8.5.9　发展潜力

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　企业合作
9.2.8　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API
9.4.3　产品级应用+生态融合

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
10.1.7　评估情况
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
10.2.7　模型突破
10.2.8　商业程度
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
10.5.3　模型风险
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　科大讯飞星火认知大模型V3.0
10.6.4　多模态人工智能大模型“AiLMe”

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

12.1　微软（Microsoft Corp.）
12.1.1　企业发展概况
12.1.2　模型研发动态
12.1.3　2022财年企业经营状况分析
12.1.4　2023财年企业经营状况分析
12.1.5　2024财年企业经营状况分析
12.2　谷歌（Alphabet Inc.）
12.2.1　企业发展概况
12.2.2　模型研发动态
12.2.3　2022年企业经营状况分析
12.2.4　2023年企业经营状况分析
12.2.5　2024年企业经营状况分析
12.3　Meta Platforms, Inc.
12.3.1　企业发展概况
12.3.2　模型发展进程
12.3.3　2022年企业经营状况分析
12.3.4　2023年企业经营状况分析
12.3.5　2024年企业经营状况分析
12.4　Open AI
12.4.1　企业发展概况
12.4.2　企业营收情况
12.4.3　产品研发动态
12.4.4　企业核心竞争力
12.4.5　企业融资动态

13.1　百度集团股份有限公司
13.1.1　企业发展概况
13.1.2　企业合作动态
13.1.3　2022年企业经营状况分析
13.1.4　2023年企业经营状况分析
13.1.5　2024年企业经营状况分析
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　政企合作动态
13.2.3　2022财年企业经营状况分析
13.2.4　2023财年企业经营状况分析
13.2.5　2024财年企业经营状况分析
13.3　腾讯控股有限公司
13.3.1　企业发展概况
13.3.2　企业发展优势
13.3.3　企业合作动态
13.3.4　2022年企业经营状况分析
13.3.5　2023年企业经营状况分析
13.3.6　2024年企业经营状况分析
13.4　科大讯飞股份有限公司
13.4.1　企业发展概况
13.4.2　业务布局分析
13.4.3　企业合作动态
13.4.4　经营效益分析
13.4.5　业务经营分析
13.4.6　财务状况分析
13.4.7　核心竞争力分析
13.4.8　公司发展战略
13.4.9　未来前景展望
13.5　商汤集团股份有限公司
13.5.1　企业发展概况
13.5.2　企业合作动态
13.5.3　2022年企业经营状况分析
13.5.4　2023年企业经营状况分析
13.5.5　2024年企业经营状况分析
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　企业营收情况
13.6.3　专利申请情况
13.6.4　企业合作动态
13.6.5　投资并购进展
13.7　华为投资控股有限公司
13.7.1　基本信息简介
13.7.2　企业经营状况
13.7.3　企业合作动态
13.7.4　公司发展战略
13.7.5　未来前景展望
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　业务布局分析
13.8.3　经营效益分析
13.8.4　业务经营分析
13.8.5　财务状况分析
13.8.6　核心竞争力分析
13.8.7　公司发展战略
13.8.8　未来前景展望

14.1　2022-2024年中国人工智能大模型行业投资动态
14.1.1　企众数信科完成Pre-A轮融资
14.1.2　极睿科技公司完成B轮融资
14.1.3　月之暗面公司完成融资
14.1.4　智谱AI公司完成B轮融资
14.1.5　智子引擎完成天使+轮融资
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
14.4.4　国家政策支持
14.4.5　巨大市场需求

15.1　中国人工智能大模型行业未来发展前景分析
15.1.1　算力瓶颈渐至
15.1.2　硬件需求承压
15.1.3　聚焦路线优化
15.1.4　未来商业模式
15.1.5　发展格局展望
15.2　中国人工智能大模型行业未来发展趋势
15.2.1　大小模型协同进化
15.2.2　通用性能持续加强
15.2.3　逐渐趋于产业落地
15.3　2024-2028年中国人工智能大模型产业预测分析
15.3.1　2024-2028年中国人工智能大模型产业影响因素分析
15.3.2　2024-2028年中国人工智能产业规模预测

图表1　大语言模型
图表2　Transformer模型自监督层结构
图表3　Transformer模型架构
图表4　训练大模型“预训练+精调”模式
图表5　主要数据集大小汇总
图表6　2023年GDP初步核算数据
图表7　2018-2023年GDP同比增长速度
图表8　2018-2023年GDP环比增长速度
图表9　2022-2023年规模以上工业增加值同比增长速度
图表10　2022-2023年固定资产投资（不含农户）同比增速
图表11　2023年中国经济预测
图表12　2024年世界经济预测图谱
图表13　人工智能产业相关的政策文件
图表14　人工智能的发展历程
图表15　2018-2022年中国人工智能市场规模变化
图表16　中国人工智能行业细分市场占比统计
图表17　2023人工智能企业百强榜TOP10
图表18　中国人工智能下游应用领域占比统计
图表19　2018-2023年人工智能行业投资情况统计
图表20　2021-2026年中国人工智能软件及应用市场规模变化
图表21　AI大模型推动人机交互方式的升级
图表22　小模型VS大模型
图表23　大模型的投入成本
图表24　中国大模型生态
图表25　部分大模型厂商梳理
图表26　大模型的技术路线主要包含Bert、GPT和混合
图表27　人工智能大模型参数量从亿级到百万亿级
图表28　InstructGPT采用不同训练方法的效果对比图