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第一章 人工智能生成內容(AIGC)行業相關概述
1.1 人工智能生成內容(AIGC)基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心目標
1.1.3 優勢特征
1.1.4 體系架構
1.1.5 內容輸出
1.2 人工智能生成內容(AIGC)的發展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內容(AIGC)的主要特征
1.3.1 數據巨量化
1.3.2 內容創造力
1.3.3 跨模態融合
1.3.4 認知交互力
1.4 主要內容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)行業發展環境分析
2.1 經濟環境
2.1.1 全球經濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經濟概況
2.1.3 中國對外經濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經濟展望
2.2 政策環境
2.2.1 深度合成管理規定發布
2.2.2 建設人工智能應用場景
2.2.3 加快人工智能應用創新
2.2.4 地方發展人工智能政策
2.3 社會環境
2.3.1 Web3.0時代到來
2.3.2 元宇宙成為新風口
2.3.3 數字經濟取得進展
2.3.4 算力發展水平提升
第三章 2021-2023年中國人工智能產業發展狀況分析
3.1 中國人工智能產業發展綜述
3.1.1 產業發展背景
3.1.2 產業發展特點
3.1.3 產業發展歷程
3.1.4 產業相關政策
3.1.5 產業面臨挑戰
3.1.6 產業發展建議
3.2 2021-2023年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業發展現狀
3.2.2 產業鏈條結構
3.2.3 市場發展規模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業競爭格局
3.2.7 產業布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2021-2023年中國人工智能企業發展分析
3.3.1 企業區域分布
3.3.2 企業員工規模
3.3.3 企業營收狀況
3.3.4 企業市值情況
3.3.5 企業技術分析
3.3.6 企業研發情況
3.3.7 企業專利狀況
3.4 中國人工智能產業發展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業發展展望
3.4.3 產業發展趨勢
第四章 2021-2023年人工智能生成內容(AIGC)行業發展分析
4.1 人工智能生成內容(AIGC)行業發展綜述
4.1.1 行業發展特征
4.1.2 行業發展原因
4.1.3 行業核心要素
4.1.4 行業生態體系
4.1.5 行業商業模式
4.2 2021-2023年全球人工智能生成內容(AIGC)行業發展狀況
4.2.1 行業發展歷程
4.2.2 行業發展現狀
4.2.3 主要企業分析
4.2.4 企業業務模式
4.2.5 企業布局分析
4.3 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)行業發展分析
4.3.1 行業發展環境
4.3.2 行業發展現狀
4.3.3 產業鏈條結構
4.3.4 市場發展規模
4.3.5 行業發展問題
4.3.6 行業發展建議
4.4 人工智能生成內容(AIGC)的應用場景分析
4.4.1 文本生成
4.4.2 音頻生成
4.4.3 圖像生成
4.4.4 視頻生成
4.4.5 跨模態生成
4.4.6 策略生成
4.4.7 虛擬人生成
4.5 人工智能生成內容(AIGC)典型產品——ChatGPT分析
4.5.1 基本概況
4.5.2 主要優勢
4.5.3 發展歷程
4.5.4 技術路徑
4.5.5 發展現狀
4.5.6 應用場景
4.5.7 商業進程
4.5.8 發展瓶頸
4.5.9 發展潛力
第五章 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)的基礎層發展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發展歷程
5.1.2 5G產業政策環境
5.1.3 5G產業鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發生的變化
5.1.6 5G商業模式分析
5.1.7 5G商用企業布局
5.1.8 5G產業發展趨勢
5.2 5G基站
5.2.1 5G基站政策分析
5.2.2 5G基站市場規模
5.2.3 5G基站建設類型
5.2.4 5G基站建設原則
5.2.5 5G基站建設問題
5.2.6 5G基站關鍵技術
5.2.7 5G基站建設建議
5.2.8 5G基站發展前景
5.3 物聯網
5.3.1 物聯網相關政策
5.3.2 物聯網市場規模
5.3.3 物聯網競爭格局
5.3.4 物聯網發展動態
5.3.5 物聯網連接芯片
5.3.6 物聯網應用產品
5.3.7 物聯網發展關鍵
5.3.8 物聯網模式創新
5.4 算力
5.4.1 算力發展環境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發展意義
5.4.4 算力發展狀況
5.4.5 算力市場規模
5.4.6 細分市場狀況
5.4.7 算力應用領域
5.4.8 算力發展建議
5.4.9 市場空間巨大
5.5 芯片
5.5.1 芯片特點概述
5.5.2 芯片發展背景
5.5.3 芯片發展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規模
5.5.6 芯片進出口量
5.5.7 芯片產量狀況
5.5.8 芯片需求增大
5.6 云計算
5.6.1 云計算發展歷程
5.6.2 云計算發展特點
5.6.3 云計算發展現狀
5.6.4 云計算市場規模
5.6.5 云計算競爭格局
5.6.6 云計算服務應用
5.6.7 云計算面臨挑戰
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發展展望
5.6.10 云計算發展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發展現狀
5.7.3 能源生產情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發展目標
5.7.6 能源發展建議
5.7.7 能源發展趨勢
第六章 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)的主要內容生產領域發展分析
6.1 數字媒體
6.1.1 數字媒體基本概念
6.1.2 數字媒體主要特點
6.1.3 數字媒體發展狀況
6.1.4 數字媒體助力影視
6.1.5 數字媒體戰略合作
6.1.6 數字媒體發展建議
6.1.7 數字媒體發展趨勢
6.2 數字藏品
6.2.1 數字藏品核心價值
6.2.2 數字藏品產業鏈條
6.2.3 數字藏品發展狀況
6.2.4 數字藏品市場規模
6.2.5 數字藏品企業數量
6.2.6 數字藏品消費傾向
6.2.7 數字藏品發展動態
6.2.8 數字藏品發展風險
6.2.9 數字藏品發展前景
6.3 數字場景
6.3.1 數字場景構建基礎
6.3.2 數字場景核心構建
6.3.3 數字場景驅動因素
6.3.4 數字場景應用特點
6.3.5 數字場景產生影響
6.3.6 數字場景發展趨勢
6.4 數字人
6.4.1 數字人發展背景
6.4.2 數字人相關標準
6.4.3 數字人產業圖譜
6.4.4 數字人發展狀況
6.4.5 數字人市場規模
6.4.6 數字人融資情況
6.4.7 數字人發展問題
6.4.8 數字人發展建議
6.4.9 數字人發展前景
6.4.10 數字人發展趨勢
第七章 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)的應用領域發展分析
7.1 傳媒行業
7.1.1 行業發展歷程
7.1.2 行業主要特點
7.1.3 行業發展環境
7.1.4 行業總產值
7.1.5 行業細分領域
7.1.6 行業結構分析
7.1.7 行業發展機遇
7.1.8 行業發展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業
7.2.1 行業發展歷史
7.2.2 行業發展特點
7.2.3 行業發展意義
7.2.4 市場規模狀況
7.2.5 企業注冊數量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業運營模式
7.2.8 行業發展挑戰
7.2.9 行業發展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業
7.3.1 行業基本概述
7.3.2 行業主要政策
7.3.3 產業鏈條結構
7.3.4 市場規模狀況
7.3.5 電影數量情況
7.3.6 電影主要院線
7.3.7 線上視頻平臺
7.3.8 行業發展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業
7.4.1 市場發展規模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業競爭格局
7.4.4 典型企業分析
7.4.5 行業治理模式
7.4.6 行業治理困境
7.4.7 行業治理建議
7.4.8 未來發展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業
7.5.1 行業政策分析
7.5.2 市場規模狀況
7.5.3 在線教育規模
7.5.4 學校數量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發展動態
7.6 醫療行業
7.6.1 醫療衛生機構數量
7.6.2 醫療衛生人員總數
7.6.3 門診和住院工作量
1.1.1 醫院醫師工作負荷
7.6.4 醫療衛生費用情況
7.6.5 醫院病床使用情況
7.6.6 AIGC主要應用分析
7.7 工業
7.7.1 市場規模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業外貿情況
7.7.4 工業區域發展
7.7.5 企業經營狀況
7.7.6 工業投資情況
7.7.7 工業發展問題
7.7.8 工業發展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業
7.8.1 行業發展歷史
7.8.2 行業發展成就
7.8.3 行業發展現狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業數字轉型
7.8.6 行業發展挑戰
7.8.7 行業發展建議
7.8.8 行業發展展望
7.8.9 AIGC主要應用
第八章 中國人工智能生成內容(AIGC)主要技術發展分析
8.1 人工智能技術發展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發展歷程
8.1.3 技術發展特點
8.1.4 技術應用優勢
8.1.5 核心技術分析
8.1.6 技術主要應用
8.1.7 技術發展展望
8.2 深度神經網絡分析
8.2.1 全連接神經網絡
8.2.2 循環神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
8.3 自然語言處理技術發展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優化方向
8.3.6 技術發展展望
8.4 多模態認知技術發展分析
8.4.1 多模態關聯
8.4.2 跨模態生成
8.4.3 多模態協同
8.4.4 發展的趨勢
8.5 AIGC的三大模型
8.5.1 視覺大模型
8.5.2 語言大模型
8.5.3 多模態大模型
8.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數字內容孿生能力
8.6.2 智能數字內容編輯能力
8.6.3 智能數字內容創作能力
第九章 2021-2023年國際人工智能生成內容(AIGC)行業重點企業發展分析
9.1 微軟(Microsoft Corp.)
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 業務發展動態
9.1.3 2022年企業經營狀況分析
9.1.4 2023年企業經營狀況分析
9.1.5 2023年企業經營狀況分析
9.2 谷歌(Google Inc.)
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業布局狀況
9.2.3 2022年企業經營狀況分析
9.2.4 2023年企業經營狀況分析
9.2.5 2023年企業經營狀況分析
9.3 Meta Platforms, Inc.
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 企業布局狀況
9.3.3 2022年企業經營狀況分析
9.3.4 2023年企業經營狀況分析
9.3.5 2023年企業經營狀況分析
9.4 Stability AI
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業融資狀況
9.4.3 企業主要產品
9.5 Open AI
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業主要產品
9.5.3 企業發展動態
9.5.4 企業核心競爭力
9.5.5 ChatGPT的價值
第十章 2020-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)行業重點上市企業經營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業布局分析
10.1.3 企業發展動態
10.1.4 2022年企業經營狀況分析
10.1.5 2023年企業經營狀況分析
10.1.6 2023年企業經營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業研發情況
10.2.3 企業布局分析
10.2.4 經營效益分析
10.2.5 業務經營分析
10.2.6 財務狀況分析
10.2.7 核心競爭力分析
10.2.8 公司發展戰略
10.2.9 未來前景展望
10.3 拓爾思信息技術股份有限公司
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業發展優勢
10.3.3 企業發展規劃
10.3.4 經營效益分析
10.3.5 業務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
10.3.7 核心競爭力分析
10.3.8 公司發展戰略
10.3.9 未來前景展望
10.4 云從科技集團股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業布局分析
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 核心競爭力分析
10.4.7 公司發展戰略
10.4.8 未來前景展望
10.5 北京藍色光標數據科技股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發展戰略
10.5.8 未來前景展望
10.6 昆侖萬維科技股份有限公司
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 企業布局分析
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發展戰略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺(中國)文化發展股份有限公司
10.7.1 企業發展概況
10.7.2 企業布局分析
10.7.3 經營效益分析
10.7.4 業務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
10.7.6 核心競爭力分析
10.7.7 公司發展戰略
10.7.8 未來前景展望
第十一章 2021-2023年中國人工智能生成內容(AIGC)行業投資潛力分析
11.1 2021-2023年人工智能生成內容(AIGC)行業投融資情況分析
11.1.1 融資規模
11.1.2 融資輪次
11.1.3 國內融資
11.1.4 國外融資
11.1.5 投資規模
11.2 中國人工智能生成內容(AIGC)行業投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應用領域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內容(AIGC)行業壁壘分析
11.3.1 能力壁壘
11.3.2 合作壁壘
11.3.3 模式壁壘
11.4 中國人工智能生成內容(AIGC)行業風險分析
11.4.1 技術風險
11.4.2 資金風險
11.4.3 政策風險
第十二章 中投顧問對2023-2027年中國人工智能生成內容(AIGC)行業發展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容(AIGC)行業發展前景分析
12.1.1 行業面臨挑戰
12.1.2 行業發展展望
12.1.3 行業發展潛力
12.1.4 市場發展空間
12.2 中國人工智能生成內容(AIGC)行業發展趨勢
12.2.1 核心技術持續演進
12.2.2 關鍵能力顯著增強
12.2.3 產品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應用趨于多元
12.2.5 生態建設日益完善
12.3 中投顧問對2023-2027年中國人工智能生成內容(AIGC)行業預測分析
12.3.1 2023-2027年中國人工智能生成內容(AIGC)行業影響因素分析
12.3.2 2023-2027年中國人工智能市場規模預測
圖表 AIGC底層技術架構與內容呈現
圖表 2018-2022年國內生產總值及其增長速度
圖表 2018-2022年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表 2018-2022年貨物進出口總額
圖表 2022年貨物進出口總額及其增長速度
圖表 2022年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年對主要國家和地區貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表 2022年外商直接投資(不含銀行、證券、保險領域)及其增長速度
圖表 2022年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2022年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表 2022年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表 2022年房地產開發和銷售主要指標及其增長速度
圖表 人工智能的發展歷程
圖表 中國人工智能行業部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業產業鏈示意圖
圖表 2016-2022年中國人工智能市場規模情況
圖表 2021年中國人工智能行業細分市場占比統計
圖表 2017-2022年中國人工智能行業細分市場規模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統計
圖表 2021年度人工智能企業百強榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2018-2022年中國人工智能行業融資金額
圖表 2018-2022年中國人工智能行業融資件數
圖表 2022年中國人工智能企業在全國都市圈的分布
圖表 2022年中國人工智能企業在省市自治區的分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司員工規模分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司營業總收入分布情況
圖表 2022年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2022年中國人工智能企業技術層次分布
圖表 2022年中國人工智能企業的核心技術分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司研發強度分布
圖表 2022年中國人工智能研發強度排名前二十的上市公司名單
圖表 2022年中國人工智能上市公司研發人員占比分布
圖表 2022年中國人工智能企業的專利數分布
圖表 2022年中國人工智能專利數大于100的樣本企業地域分布
圖表 2022年中國人工智能各技術層次企業專利數占比及平均專利數
圖表 大模型參數量和訓練數據規模增長示意圖
圖表 AIGC應用場景及所處發展階段
圖表 AIGC產業生態體系的三層架構
圖表 AIGC發展歷程
圖表 國外AIGC主要企業基本情況
圖表 國外巨頭布局人工智能生成內容(AIGC)情況
圖表 AIGC產業鏈
圖表 2020-2025年中國AI數字商業市場規模
圖表 2025年各數字商業規模及占比
圖表 2020-2025年中國A數字商業核心產業鏈復合增速
圖表 2020-2025中國生成式AI規模及同比增速
圖表 2030年AIGC市場規模
圖表 瀾舟科技文本續寫功能
圖表 彩云小夢劇情續寫功能
圖表 寫作貓文本輔助功能
圖表 小冰島AI聊天界面
圖表 AI智能配音功能
圖表 網易-有靈智能創作平臺.
圖表 EditGAN支持圖像進行細節修改
圖表 Deep Face Drawing草圖變完整圖像效果
圖表 剪映視頻氛圍渲染.
圖表 百度智能視頻合成平臺功能展示
圖表 騰訊AlLab在游戲領域的全棧布局
圖表 數字分身視頻制作界面
圖表 小冰虛擬人產品
圖表 交互類App用戶破億用時
圖表 ChatGPT特點
圖表 ChatGPT的局限性
圖表 AI自然語言處理發展歷程
圖表 RLHF人類反饋強化學習模型原理
圖表 生成型AI應用領城
圖表 ChatGPT的發展歷程
圖表 GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
圖表 谷歌公司的產業布局
圖表 ChatGPT在游戲中的應用
圖表 ChatGPT應用探索
圖表 ChatGPT撰寫房源信息
圖表 各平臺從0到100萬用戶速度
圖表148 5G產業鏈結構
圖表147 5G網絡滿足的應用場景
圖表 2016-2021年移動電話基站發展情況
圖表 2021年物聯網行業相關政策匯總
圖表 2022-2026年中國物聯網芯片行業市場規模(按銷售額)預測情況
圖表176 物聯網芯片廠商
圖表177 幾種物聯網連接芯片技術對比
圖表178 物聯網自助終端集成大量外部設備為人們提供便利服務
圖表 中國傳媒行業發展歷程
圖表 2013-2021年中國傳媒產業總產值與增長率
圖表 2020-2021年中國傳媒產業主要細分市場收入
圖表 2010-2021年報刊廣告及發行收入
圖表 2012-2021年圖書零售市場碼洋規模
圖表 2011-2021年中國電影票房與電影銀幕數量
圖表 2012-2021年中國網民數量及增長率
圖表 中國傳媒產業總體結構
圖表 2016-2022年中國電商交易規模趨勢圖
圖表 2015-2022年中國電商相關企業注冊量趨勢
圖表 2021年中國零售電商平臺份額占比
圖表 B2B模式
圖表 B2C模式
圖表 C2B模式
圖表 B2B2C模式
圖表 中國影視作品的形式與題材分類
圖表 影視行業相關政策梳理
圖表 中國影視行業產業鏈圖譜
圖表 2014-2024年中國影視行業市場規模及預測
圖表 2014-2022年中國有票房產出銀暮數量
圖表 2022年電影院線票房情況
圖表 2021年在線視頻APP行業月活躍用戶規模T0P5
圖表 中國影視行業發展趨勢——內容提質
圖表 中國影視行業發展趨勢——IP衍生產業鏈
圖表 中國影視行業發展趨勢——搭建算法與數據評估體系
圖表 2017-2021年中國泛娛樂市場規模及增速
圖表 2021年中國泛娛樂市場規模細分
圖表 2021新文娛創新企業排行榜
圖表 2016-2022年中國教育行業市場規模統計
圖表 2016-2022年中國在線教育行業市場規模統計
圖表 2016-2021年中國學校數量統計
圖表 2016-2021年中國專任教師數量統計
圖表 2017-2021年中國各類教育專任教師數量統計
圖表 2016-2021年中國在校生人數統計
圖表 2014-2021年中國各類教育在校生人數統計
圖表 2014-2021年中國各類教育在校生人數占比
圖表12 2016-2021年全國醫院、社區衛生服務中心(站)、鄉鎮衛生院數
圖表13 2020-2021年全國醫療衛生機構及床位數
圖表14 2016-2021年全國衛生技術人員數
圖表15 2020-2021年全國衛生人員數
圖表16 2020-2021年全國各類醫療衛生機構人員數
圖表17 2016-2021年全國醫療衛生機構診療量
圖表18 2020-2021年全國醫療服務工作量
圖表19 2016-2021年全國醫療衛生機構住院量
圖表 2022年全國醫療衛生機構醫療服務量
圖表 2022年各地區醫院和鄉鎮衛生院醫療服務量
圖表20 2020-2021年醫院醫師擔負工作量
圖表21 2020-2021年全國衛生總費用
圖表22 2020-2021年醫院病床使用情況
圖表 2022年病床使用情況
圖表 2020-2022年中國工業增加值月度同比增速
圖表 2020-2022年中國分行業工業增加值同比增速
圖表 2020-2022年中國工業企業出口交貨值
圖表 2017-2021年中國四大板塊工業增加值占比情況
圖表 2015-2022年中國工業企業利潤月度增速變化
圖表 2019-2022年中國不同所有制工業企業利潤累計增速變化
圖表 2021-2022年中國主要行業固定資產投資累計增速
圖表 2020-2022年中國固定資產投資累計增速
圖表 2021-2022年中國主要行業固定資產投資累計增速
圖表 中國金融業細分市場發展情況
圖表 2022年國債收益率曲線變化情況
圖表 全連接神經網絡示意圖
圖表 循環神經網絡示意圖
圖表 長短期記憶單元(LSTM)內部結構示意圖
圖表 門控循環單元(GRU)內部結構示意圖
圖表 卷積核為3×3的一次卷積計算過程示例
圖表 池化區域為2×2的最大池化/平均池化示例
圖表 Transformer模型架構
圖表 Transformer解碼器結構和訓練目標(左)及針對不同下游任務的輸入轉換(右)
圖表 BERT的預訓練和微調過程
圖表 XLNet雙流自注意力機制
圖表 蒸餾模型效果對比
圖表。ňW絡版彩圖)多模態對齊示意圖
圖表。ňW絡版彩圖)(a)跨模態感知與(b)跨模態檢索示意圖
圖表。ňW絡版彩圖)典型的兩種跨模態合成方式
圖表。ňW絡版彩圖)常見的跨模態轉換任務
圖表。ňW絡版彩圖)多模態融合中的(a)前期融合與(b)后期融合示意圖
圖表。ňW絡版彩圖)多模態聯合學習中的(a)模態性能提升與(b)模態創新應用示例
圖表 AIGC多模態大模型生成結果圖
圖表 OpenAI AIGC多模態大模型DALL-E 2生成結果圖
圖表 2020-2021年微軟綜合收益表
圖表 2020-2021年微軟分部資料
圖表 2020-2021年微軟收入分地區資料
圖表 2021-2022年微軟綜合收益表
圖表 2021-2022年微軟分部資料
圖表 2021-2022年微軟收入分地區資料
圖表 2022-2023年微軟綜合收益表
圖表 2022-2023年微軟分部資料
圖表 2022-2023年微軟收入分地區資料
圖表 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表 2020-2021年谷歌分部資料
圖表 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表 2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表 2021-2022年谷歌分部資料
圖表 2021-2022年谷歌收入分地區資料
圖表 2022-2023年谷歌綜合收益表
圖表 2022-2023年谷歌分部資料
圖表 2022-2023年谷歌收入分地區資料
圖表 2020-2021年Meta綜合收益表
圖表 2020-2021年Meta分部資料
圖表 2020-2021年Meta收入分地區資料
圖表 2021-2022年Meta綜合收益表
圖表 2021-2022年Meta分部資料
圖表 2021-2022年Meta收入分地區資料
圖表 2022-2023年Meta綜合收益表
圖表 2022-2023年Meta分部資料
圖表 2022-2023年Meta收入分地區資料
圖表 2020-2021年百度綜合收益表
圖表 2020-2021年百度分部資料
圖表 2020-2021年百度收入分地區資料
圖表 2021-2022年百度綜合收益表
圖表 2021-2022年百度分部資料
圖表 2021-2022年百度收入分地區資料
圖表 2022-2023年百度綜合收益表
圖表 2022-2023年百度分部資料
圖表 2022-2023年百度收入分地區資料
圖表 2020-2023年科大訊飛總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年科大訊飛營業收入及增速
圖表 2020-2023年科大訊飛凈利潤及增速
圖表 2022年科大訊飛主營業務分行業
圖表 2022年科大訊飛主營業務分地區
圖表 2020-2023年科大訊飛營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年科大訊飛凈資產收益率
圖表 2020-2023年科大訊飛短期償債能力指標
圖表 2020-2023年科大訊飛資產負債率水平
圖表 2020-2023年科大訊飛運營能力指標
圖表 拓爾思“智創”AIGC 平臺架構
圖表 2020-2023年拓爾思總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年拓爾思營業收入及增速
圖表 2020-2023年拓爾思凈利潤及增速
圖表 2022年拓爾思主營業務分行業
圖表 2022年拓爾思主營業務分地區
圖表 2020-2023年拓爾思營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年拓爾思凈資產收益率
圖表 2020-2023年拓爾思短期償債能力指標
圖表 2020-2023年拓爾思資產負債率水平
圖表 2020-2023年拓爾思運營能力指標
圖表 云從科技人機協同全景
圖表 2020-2023年云從科技總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年云從科技營業收入及增速
圖表 2020-2023年云從科技凈利潤及增速
圖表 2022年云從科技主營業務分行業
圖表 2022年云從科技主營業務分地區
圖表 2020-2023年云從科技營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年云從科技凈資產收益率
圖表 2020-2023年云從科技短期償債能力指標
圖表 2020-2023年云從科技資產負債率水平
圖表 2020-2023年云從科技運營能力指標
圖表 2020-2023年藍色光標總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年藍色光標營業收入及增速
圖表 2020-2023年藍色光標凈利潤及增速
圖表 2022年藍色光標主營業務分行業
圖表 2022年藍色光標主營業務分地區
圖表 2020-2023年藍色光標營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年藍色光標凈資產收益率
圖表 2020-2023年藍色光標短期償債能力指標
圖表 2020-2023年藍色光標資產負債率水平
圖表 2020-2023年藍色光標運營能力指標
圖表 2020-2023年昆侖萬維總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年昆侖萬維營業收入及增速
圖表 2020-2023年昆侖萬維凈利潤及增速
圖表 2022年昆侖萬維主營業務分行業
圖表 2022年昆侖萬維主營業務分地區
圖表 2020-2023年昆侖萬維營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年昆侖萬維凈資產收益率
圖表 2020-2023年昆侖萬維短期償債能力指標
圖表 2020-2023年昆侖萬維資產負債率水平
圖表 2020-2023年昆侖萬維運營能力指標
圖表 2020-2023年視覺中國總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年視覺中國營業收入及增速
圖表 2020-2023年視覺中國凈利潤及增速
圖表 2022年視覺中國主營業務分行業
圖表 2022年視覺中國主營業務分地區
圖表 2020-2023年視覺中國營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年視覺中國凈資產收益率
圖表 2020-2023年視覺中國短期償債能力指標
圖表 2020-2023年視覺中國資產負債率水平
圖表 2020-2023年視覺中國運營能力指標
圖表 2020-2022年AIGC賽道公司融資規模及融資次數同比
圖表 2020-2022年AIGC行業融資輪次分布
圖表 2020-2022年國內AIGC賽道投融資事件(按時間順序排序)
圖表 2020-2022年國外AIGC賽道投融資事件(按時間順序排序)
圖表 2017-2022年AICG領域的投資情況
圖表 AI的碳排放情況
圖表 中投顧問對2023-2027年人工智能市場規模預測
AIGC即AI Generated Content,是指利用人工智能技術來生成內容,AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產方式,AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。
AIGC能快速發展的原因基于以下兩個方面:一方面,AIGC能夠以優于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動,從技術層面實現以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求;同時能夠創新內容生產的流程和范式,為更具想象力的內容、更加多樣化的傳播方式提供可能性,推動內容生產向更有創造力的方向發展。另一方面,AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業的多維互動、融合滲透從而孕育新業態、新模式,打造經濟發展新增長點,為千行百業發展提供新動能。2025年中國生成式AI應用規模有望達到2070億元,2030年AIGC市場規模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC(AI生成內容)的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內容,已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數字人等應用落地。過去市場擔憂AIGC在產品落地和商業變現方面存在不確定性,隨著ChatGPT熱度的持續提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續投入,ChatGPT已在2C(訂閱收費)和2B(與微軟應用整合)領域開啟商業化探索,AIGC市場潛力逐漸顯現,應用落地和商業變現有望加速。
中投產業研究院發布的《2023-2027年中國人工智能生成內容(AIGC)行業深度調研及投資前景預測報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業的定義、發展階段和特征等;接著報告深入分析了國內外AIGC行業的發展狀況,然后報告重點闡述了AIGC的基礎層發展以及在各個領域的應用,隨后對AIGC相關技術進行介紹,同時對AIGC重點企業經營狀況等方面進行了深入的解析;最后,報告對中國AIGC行業的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、中國工業和信息化部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能生成內容(AIGC)行業有個系統深入的了解、或者想投資人工智能生成內容(AIGC)行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。