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報(bào)告簡介
報(bào)告目錄
2025-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)研究及發(fā)展前景投資預(yù)測(cè)分析報(bào)告
第一章 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)相關(guān)概述
1.1 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心目標(biāo)
1.1.3 優(yōu)勢(shì)特征
1.1.4 體系架構(gòu)
1.1.5 內(nèi)容輸出
1.2 ﾠ人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的發(fā)展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認(rèn)知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數(shù)據(jù)巨量化
1.3.2 內(nèi)容創(chuàng)造力
1.3.3 跨模態(tài)融合
1.3.4 認(rèn)知交互力
1.4 主要內(nèi)容生成模式對(duì)比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境
2.1.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)布
2.1.2 建設(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.1.3 加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.1.4 人工智能服務(wù)管理辦法發(fā)布
2.1.5 地方發(fā)展人工智能政策
2.2 需求環(huán)境
2.2.1 Web3.0時(shí)代到來
2.2.2 元宇宙成為新風(fēng)口
2.2.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得進(jìn)展
2.2.4 算力發(fā)展水平提升
2.3 產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景
2.3.2 產(chǎn)業(yè)布局狀況
2.3.3 應(yīng)用前景廣闊
2.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
2.3.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
第三章 2022-2024年人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
3.1 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
3.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
3.1.3 行業(yè)核心要素
3.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
3.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
3.2 2022-2024年全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
3.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.3 主要企業(yè)分析
3.2.4 企業(yè)業(yè)務(wù)模式
3.2.5 企業(yè)布局分析
3.3 2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
3.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.3.4 主要企業(yè)發(fā)展
3.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
3.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
3.4 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的應(yīng)用場景分析
3.4.1 文本生成
3.4.2 音頻生成
3.4.3 圖像生成
3.4.4 視頻生成
3.4.5 跨模態(tài)生成
3.4.6 策略生成
3.4.7 虛擬人生成
3.5 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）典型產(chǎn)品——ChatGPT分析
3.5.1 基本概況
3.5.2 主要優(yōu)勢(shì)
3.5.3 發(fā)展歷程
3.5.4 技術(shù)路徑
3.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
3.5.6 應(yīng)用場景
3.5.7 商業(yè)進(jìn)程
3.5.8 發(fā)展瓶頸
3.5.9 發(fā)展?jié)摿?
第四章 2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展環(huán)節(jié)總體狀況
4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)
4.1.2 基礎(chǔ)設(shè)施層
4.1.3 模型層
4.1.4 應(yīng)用層
4.2 基礎(chǔ)層各技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 5G產(chǎn)業(yè)
4.2.1.1 5G技術(shù)發(fā)展歷程
4.2.1.2 5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
4.2.1.3 5G典型應(yīng)用場景
4.2.1.4 5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
4.2.2 5G基站
4.2.2.1 5G基站政策分析
4.2.2.2 5G基站發(fā)展前景
4.2.3 物聯(lián)網(wǎng)
4.2.3.1 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
4.2.3.2 物聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新
4.2.4 算力
4.2.4.1 算力發(fā)展?fàn)顩r
4.2.4.2 市場空間巨大
4.2.5 芯片
4.2.5.1 芯片相關(guān)政策
4.2.5.2 芯片需求增大
4.2.5.3 類人腦芯片
4.2.5.4 人工智能芯片趨勢(shì)
4.2.6 云計(jì)算
4.2.6.1 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.6.2 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)
4.2.6.3 云計(jì)算與人工智能協(xié)同發(fā)展
4.2.6.4 云計(jì)算發(fā)展展望
4.2.6.5 云計(jì)算發(fā)展趨勢(shì)
4.3 內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域各產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 數(shù)字媒體
4.3.1.1 數(shù)字媒體主要特點(diǎn)
4.3.1.2 數(shù)字媒體發(fā)展前景
4.3.1.3 AIGC與出版行業(yè)
4.3.2 數(shù)字藏品
4.3.2.1 數(shù)字藏品發(fā)展?fàn)顩r
4.3.2.2 數(shù)字藏品發(fā)展前景
4.3.3 數(shù)字場景
4.3.3.1 數(shù)字場景構(gòu)建基礎(chǔ)
4.3.3.2 數(shù)字場景核心構(gòu)件
4.3.3.3 數(shù)字場景驅(qū)動(dòng)因素
4.3.3.4 數(shù)字場景產(chǎn)生影響
4.3.3.5 數(shù)字場景發(fā)展趨勢(shì)
4.3.4 數(shù)字人
4.3.4.1 數(shù)字人發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.4.2 數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
4.3.4.3 數(shù)字人發(fā)展前景
4.3.4.4 數(shù)字人發(fā)展趨勢(shì)
4.4 應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r分析
4.4.1 傳媒行業(yè)
4.4.1.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.4.1.2 行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
4.4.1.3 行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
4.4.1.4 AIGC主要應(yīng)用
4.4.2 電商行業(yè)
4.4.2.1 行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
4.4.2.2 行業(yè)運(yùn)營模式
4.4.2.3 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.4.2.4 AIGC主要應(yīng)用
4.4.3 影視行業(yè)
4.4.3.1 行業(yè)基本概述
4.4.3.2 行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
4.4.3.3 行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
4.4.3.4 AIGC主要應(yīng)用
4.4.4 文化娛樂行業(yè)
4.4.4.1 未來發(fā)展趨勢(shì)
4.4.4.2 AIGC主要應(yīng)用
4.4.5 教育行業(yè)
4.4.5.1 AIGC主要應(yīng)用
4.4.5.2 AIGC應(yīng)用發(fā)展動(dòng)態(tài)
4.4.6 醫(yī)療行業(yè)
4.4.6.1 AIGC主要應(yīng)用
4.4.6.2 行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
4.4.6.3 應(yīng)用市場規(guī)模
4.4.6.4 發(fā)展趨勢(shì)分析
4.4.7 工業(yè)
4.4.7.1 工業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)
4.4.7.2 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
4.4.7.3 AI工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
4.4.7.4 AIGC主要應(yīng)用
4.4.8 金融行業(yè)
4.4.8.1 行業(yè)發(fā)展成就
4.4.8.2 行業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型
4.4.8.3 行業(yè)發(fā)展展望
4.4.8.4 AIGC主要應(yīng)用
4.4.9 其他應(yīng)用
4.4.9.1 SaaS
4.4.9.2 數(shù)字設(shè)計(jì)
4.4.9.3 游戲
第五章 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術(shù)發(fā)展分析
5.1 人工智能技術(shù)發(fā)展分析
5.1.1 技術(shù)發(fā)展歷程
5.1.2 技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)
5.1.3 核心技術(shù)分析
5.1.4 技術(shù)主要應(yīng)用
5.1.5 技術(shù)發(fā)展展望
5.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
5.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3 自然語言處理技術(shù)發(fā)展分析
5.3.1 技術(shù)基本概況
5.3.2 語言表示的發(fā)展
5.3.3 預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)
5.3.4 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型
5.3.5 預(yù)訓(xùn)練語言模型優(yōu)化方向
5.3.6 技術(shù)發(fā)展展望
5.4 多模態(tài)認(rèn)知技術(shù)發(fā)展分析
5.4.1 多模態(tài)關(guān)聯(lián)
5.4.2 跨模態(tài)生成
5.4.3 多模態(tài)協(xié)同
5.4.4 技術(shù)演進(jìn)狀況
5.4.5 發(fā)展的趨勢(shì)
5.5 AIGC的三大模型
5.5.1 視覺大模型
5.5.2 語言大模型
5.5.3 多模態(tài)大模型
5.5.4 技術(shù)路徑對(duì)比
5.6 AIGC技術(shù)演化的三大前沿能力
5.6.1 智能數(shù)字內(nèi)容孿生能力
5.6.2 智能數(shù)字內(nèi)容編輯能力
5.6.3 智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力
第六章 2022-2024年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)發(fā)展分析
6.1 微軟（Microsoft Corp.）
6.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.1.2 AIGC業(yè)務(wù)產(chǎn)品與合作
6.1.3 AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)
6.1.4 AIGC業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局展望
6.2 谷歌（Google Inc.）
6.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.2.2 AIGC布局狀況
6.2.3 AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)
6.2.4 企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局分析
6.3 Meta Platforms, Inc.
6.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.3.2 AIGC業(yè)務(wù)布局狀況
6.3.3 AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)
6.3.4 未來業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局分析
6.4 Stability AI
6.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.4.2 AIGC業(yè)務(wù)布局狀況
6.4.3 AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)
6.4.4 未來業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)
6.5 Open AI
6.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.5.2 產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)
6.5.3 產(chǎn)品商業(yè)化應(yīng)用狀況
6.5.4 企業(yè)未來戰(zhàn)略布局
第七章 2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
7.1 百度集團(tuán)股份有限公司
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 AIGC業(yè)務(wù)布局狀況
7.1.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
7.1.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
7.1.5 未來業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局
7.2 科大訊飛股份有限公司
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 AIGC業(yè)務(wù)布局
7.2.3 經(jīng)營效益分析
7.2.4 財(cái)務(wù)狀況分析
7.2.5 未來發(fā)展戰(zhàn)略
7.3 拓爾思信息技術(shù)股份有限公司
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)AIGC業(yè)務(wù)
7.3.3 經(jīng)營效益分析
7.3.4 財(cái)務(wù)狀況分析
7.3.5 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
7.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.4 云從科技集團(tuán)股份有限公司
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)業(yè)務(wù)布局
7.4.3 經(jīng)營效益分析
7.4.4 財(cái)務(wù)狀況分析
7.4.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.5 北京藍(lán)色光標(biāo)數(shù)據(jù)科技股份有限公司
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)布局分析
7.5.3 經(jīng)營效益分析
7.5.4 財(cái)務(wù)狀況分析
7.5.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.6 昆侖萬維科技股份有限公司
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 AIGC業(yè)務(wù)布局
7.6.3 經(jīng)營效益分析
7.6.4 財(cái)務(wù)狀況分析
7.6.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
第八章 2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
8.1 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
8.1.1 國內(nèi)AIGC行業(yè)融資情況
8.1.2 國外AIGC行業(yè)融資狀況
8.1.3 各國一級(jí)市場融資情況對(duì)比
8.1.4 國內(nèi)典型融資案例
8.1.5 國外典型融資案例
8.2 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
8.2.1 技術(shù)層面加速成熟
8.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條基本形成
8.2.3 算力芯片空間增大
8.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域潛力巨大
8.3 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)壁壘分析
8.3.1 能力壁壘
8.3.2 合作壁壘
8.3.3 模式壁壘
8.4 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析
8.4.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
8.4.2 資金風(fēng)險(xiǎn)
8.4.3 政策風(fēng)險(xiǎn)
第九章 2025-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
9.1 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
9.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
9.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
9.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?
9.1.4 市場發(fā)展空間
9.2 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
9.2.1 核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)
9.2.2 關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)
9.2.3 產(chǎn)品類型逐漸豐富
9.2.4 場景應(yīng)用趨于多元
9.2.5 生態(tài)建設(shè)日益完善
9.3 2025-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測(cè)分析
9.3.1 2025-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響五力要素分析
9.3.2 2024-2030年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)
圖表目錄
圖表1 AIGC底層技術(shù)架構(gòu)與內(nèi)容呈現(xiàn)
圖表2 中國主要科技公司人工智能平臺(tái)布局
圖表3 大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模增長示意圖
圖表4 AIGC應(yīng)用場景及所處發(fā)展階段
圖表5 AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的三層架構(gòu)
圖表6 AIGC發(fā)展歷程
圖表7 2023年12月全球AI流量排名TOP50
圖表8 2023年12月全球AI流量TOP50分類
圖表9 2023年12月全球AI流量漲幅排名TOP50
圖表10 國外巨頭布局人工智能生成內(nèi)容（AIGC）情況
圖表11 2020-2025年中國AI數(shù)字商業(yè)市場規(guī)模
圖表12 2025年各數(shù)字商業(yè)規(guī)模及占比
圖表13 2020-2025年中國A數(shù)字商業(yè)核心產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)合增速
圖表14 2020-2025中國生成式AI規(guī)模及同比增速
圖表15 2030年AIGC市場規(guī)模
圖表16 2023年12月國內(nèi)AI流量排名TOP50
圖表17 2023年12月國內(nèi)AI流量TOP50分類
圖表18 2023年出海AI流量排名TOP25
圖表19 EditGAN支持圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)修改
圖表20 Deep Face Drawing草圖變完整圖像效果
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