中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)前景展望及投資策略分析報告2023-2030年
https://www.zyiti.com/2023/03/30/zhong-guo-ren-gong-zhi-neng-sheng-cheng-nei-rong-aigc-hang-ye-qian-jing-zhan-wang-ji-tou-zi-ce-lue-fen-xi-bao-gao-20232030-nian.html
報告目錄
第一章 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)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(yōu)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(fā)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(shù)據(jù)巨量化
1.3.2 內容創(chuàng)造力
1.3.3 跨模態(tài)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(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經濟環(huán)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(huán)境
2.2.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)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(chuàng)新
2.2.4 地方發(fā)展人工智能政策
2.3 社會環(huán)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(shù)字經濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章 2021-2023年中國人工智能產業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 中國人工智能產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產業(yè)相關政策
3.1.5 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產業(yè)發(fā)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(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產業(yè)鏈條結構
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業(yè)競爭格局
3.2.7 產業(yè)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(yè)發(fā)展分析
3.3.1 企業(yè)區(qū)域分布
3.3.2 企業(yè)員工規(guī)模
3.3.3 企業(yè)營收狀況
3.3.4 企業(yè)市值情況
3.3.5 企業(yè)技術分析
3.3.6 企業(yè)研發(fā)情況
3.3.7 企業(yè)專利狀況
3.4 中國人工智能產業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產業(yè)發(fā)展趨勢
第四章 2021-2023年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
4.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
4.1.3 行業(yè)核心要素
4.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
4.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
4.2 2021-2023年全球人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況
4.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
4.2.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.3 主要企業(yè)分析
4.2.4 企業(yè)業(yè)務模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2021-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 產業(yè)鏈條結構
4.3.4 市場發(fā)展規(guī)模
4.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
4.3.6 行業(yè)發(fā)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(tài)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(yōu)勢
4.5.3 發(fā)展歷程
4.5.4 技術路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應用場景
4.5.7 商業(yè)進程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?br />
第五章 2021-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）的基礎層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發(fā)展歷程
5.1.2 5G產業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產業(yè)鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發(fā)生的變化
5.1.6 5G商業(yè)模式分析
5.1.7 5G商用企業(yè)布局
5.1.8 5G產業(yè)發(fā)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(guī)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(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網
5.3.1 物聯(lián)網相關政策
5.3.2 物聯(lián)網市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網應用產品
5.3.7 物聯(lián)網發(fā)展關鍵
5.3.8 物聯(lián)網模式創(chuàng)新
5.4 算力
5.4.1 算力發(fā)展環(huán)境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展狀況
5.4.5 算力市場規(guī)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(fā)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(fā)展背景
5.5.3 芯片發(fā)展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規(guī)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(fā)展歷程
5.6.2 云計算發(fā)展特點
5.6.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀
5.6.4 云計算市場規(guī)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(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發(fā)展展望
5.6.10 云計算發(fā)展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發(fā)展現(xiàn)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(fā)展目標
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)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(fā)展分析
6.1 數(shù)字媒體
6.1.1 數(shù)字媒體基本概念
6.1.2 數(shù)字媒體主要特點
6.1.3 數(shù)字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數(shù)字媒體助力影視
6.1.5 數(shù)字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數(shù)字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數(shù)字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數(shù)字藏品
6.2.1 數(shù)字藏品核心價值
6.2.2 數(shù)字藏品產業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數(shù)字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數(shù)字藏品企業(yè)數(shù)量
6.2.6 數(shù)字藏品消費傾向
6.2.7 數(shù)字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數(shù)字藏品發(fā)展風險
6.2.9 數(shù)字藏品發(fā)展前景
6.3 數(shù)字場景
6.3.1 數(shù)字場景構建基礎
6.3.2 數(shù)字場景核心構建
6.3.3 數(shù)字場景驅動因素
6.3.4 數(shù)字場景應用特點
6.3.5 數(shù)字場景產生影響
6.3.6 數(shù)字場景發(fā)展趨勢
6.4 數(shù)字人
6.4.1 數(shù)字人發(fā)展背景
6.4.2 數(shù)字人相關標準
6.4.3 數(shù)字人產業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展狀況
6.4.5 數(shù)字人市場規(guī)模
6.4.6 數(shù)字人融資情況
6.4.7 數(shù)字人發(fā)展問題
6.4.8 數(shù)字人發(fā)展建議
6.4.9 數(shù)字人發(fā)展前景
6.4.10 數(shù)字人發(fā)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(fā)展分析
7.1 傳媒行業(yè)
7.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
7.1.2 行業(yè)主要特點
7.1.3 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
7.1.4 行業(yè)總產值
7.1.5 行業(yè)細分領域
7.1.6 行業(yè)結構分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業(yè)
7.2.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.2.2 行業(yè)發(fā)展特點
7.2.3 行業(yè)發(fā)展意義
7.2.4 市場規(guī)模狀況
7.2.5 企業(yè)注冊數(shù)量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業(yè)運營模式
7.2.8 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.2.9 行業(yè)發(fā)展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業(yè)
7.3.1 行業(yè)基本概述
7.3.2 行業(yè)主要政策
7.3.3 產業(yè)鏈條結構
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數(shù)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(yè)發(fā)展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業(yè)
7.4.1 市場發(fā)展規(guī)模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業(yè)競爭格局
7.4.4 典型企業(yè)分析
7.4.5 行業(yè)治理模式
7.4.6 行業(yè)治理困境
7.4.7 行業(yè)治理建議
7.4.8 未來發(fā)展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業(yè)
7.5.1 行業(yè)政策分析
7.5.2 市場規(guī)模狀況
7.5.3 在線教育規(guī)模
7.5.4 學校數(shù)量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數(shù)量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發(fā)展動態(tài)
7.6 醫(yī)療行業(yè)
7.6.1 醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.6.3 門診和住院工作量
1.1.1 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
7.6.4 醫(yī)療衛(wèi)生費用情況
7.6.5 醫(yī)院病床使用情況
7.6.6 AIGC主要應用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經營狀況
7.7.6 工業(yè)投資情況
7.7.7 工業(yè)發(fā)展問題
7.7.8 工業(yè)發(fā)展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業(yè)
7.8.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.8.2 行業(yè)發(fā)展成就
7.8.3 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業(yè)數(shù)字轉型
7.8.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.8.7 行業(yè)發(fā)展建議
7.8.8 行業(yè)發(fā)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(fā)展分析
8.1 人工智能技術發(fā)展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發(fā)展歷程
8.1.3 技術發(fā)展特點
8.1.4 技術應用優(yōu)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(fā)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(huán)神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
8.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關聯(lián)
8.4.2 跨模態(tài)生成
8.4.3 多模態(tài)協(xié)同
8.4.4 發(fā)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(tài)大模型
8.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內容創(chuàng)作能力
第九章 2021-2023年國際人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
9.1 微軟（Microsoft Corp.）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.1.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.1.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.2 谷歌（Google Inc.）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.2.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.2.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.3 Meta Platbs, Inc.
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 企業(yè)布局狀況
9.3.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.3.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.3.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.4 Stability AI
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 企業(yè)融資狀況
9.4.3 企業(yè)主要產品
9.5 Open AI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產品
9.5.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
9.5.4 企業(yè)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(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 企業(yè)布局分析
10.1.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
10.1.4 2022年企業(yè)經營狀況分析
10.1.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
10.1.6 2023年企業(yè)經營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 企業(yè)研發(fā)情況
10.2.3 企業(yè)布局分析
10.2.4 經營效益分析
10.2.5 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
10.3.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
10.3.4 經營效益分析
10.3.5 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.4.2 企業(yè)布局分析
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
10.4.8 未來前景展望
10.5 北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.6.2 企業(yè)布局分析
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺（中國）文化發(fā)展股份有限公司
10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.7.2 企業(yè)布局分析
10.7.3 經營效益分析
10.7.4 業(yè)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)投資潛力分析
11.1 2021-2023年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
11.1.1 融資規(guī)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(guī)模
11.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業(yè)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(yè)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(yè)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 中贏信息對2023-2030年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
12.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
12.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?br />
12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術持續(xù)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(tài)建設日益完善
12.3 中贏信息對2023-2030年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
12.3.1 2023-2030年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2023-2030年中國人工智能市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 AIGC底層技術架構與內容呈現(xiàn)
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(yè)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(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2022年主要商品進口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2022年對主要國家和地區(qū)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(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2022年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2022年房地產開發(fā)和銷售主要指標及其增長速度
圖表 人工智能的發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產業(yè)鏈示意圖
圖表 2016-2022年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2021年中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表 2017-2022年中國人工智能行業(yè)細分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統(tǒng)計
圖表 2021年度人工智能企業(yè)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(yè)融資金額
圖表 2018-2022年中國人工智能行業(yè)融資件數(shù)
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司營業(yè)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(yè)技術層次分布
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)的核心技術分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司研發(fā)強度分布
圖表 2022年中國人工智能研發(fā)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(fā)人員占比分布
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)的專利數(shù)分布
圖表 2022年中國人工智能專利數(shù)大于100的樣本企業(yè)地域分布
圖表 2022年中國人工智能各技術層次企業(yè)專利數(shù)占比及平均專利數(shù)
圖表 大模型參數(shù)量和訓練數(shù)據(jù)規(guī)模增長示意圖
圖表 AIGC應用場景及所處發(fā)展階段
圖表 AIGC產業(yè)生態(tài)體系的三層架構
圖表 AIGC發(fā)展歷程
圖表 國外AIGC主要企業(yè)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(yè)鏈
圖表 2020-2025年中國AI數(shù)字商業(yè)市場規(guī)模
圖表 2025年各數(shù)字商業(yè)規(guī)模及占比
圖表 2020-2025年中國A數(shù)字商業(yè)核心產業(yè)鏈復合增速
圖表 2020-2025中國生成式AI規(guī)模及同比增速
圖表 2030年AIGC市場規(guī)模
圖表 瀾舟科技文本續(xù)寫功能
圖表 彩云小夢劇情續(xù)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(chuàng)作平臺.
圖表 EditGAN支持圖像進行細節(jié)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 AlLab在游戲領域的全棧布局
圖表 數(shù)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(fā)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(fā)展歷程
圖表 GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
圖表 谷歌公司的產業(yè)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(yè)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(fā)展情況
圖表 2021年物聯(lián)網行業(yè)相關政策匯總
圖表 2022-2026年中國物聯(lián)網芯片行業(yè)市場規(guī)模（按銷售額）預測情況
圖表176 物聯(lián)網芯片廠商
圖表177 幾種物聯(lián)網連接芯片技術對比
圖表178 物聯(lián)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(yè)發(fā)展歷程
圖表 2013-2021年中國傳媒產業(yè)總產值與增長率
圖表 2020-2021年中國傳媒產業(yè)主要細分市場收入
圖表 2010-2021年報及發(fā)行收入
圖表 2012-2021年圖書零售市場碼洋規(guī)模
圖表 2011-2021年中國與電影銀幕數(shù)量
圖表 2012-2021年中國網民數(shù)量及增長率
圖表 中國傳媒產業(yè)總體結構
圖表 2016-2022年中國電商交易規(guī)模趨勢圖
圖表 2015-2022年中國電商相關企業(yè)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(yè)相關政策梳理
圖表 中國影視行業(yè)產業(yè)鏈圖譜
圖表 2014-2024年中國影視行業(yè)市場規(guī)模及預測
圖表 2014-2022年中國有票房產出銀暮數(shù)量
圖表 2022年電影院線票房情況
圖表 2021年在線視頻APP行業(yè)月活躍用戶規(guī)模T0P5
圖表 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——內容提質
圖表 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——IP衍生產業(yè)鏈
圖表 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——搭建算法與數(shù)據(jù)評估體系
圖表 2017-2021年中國泛娛樂市場規(guī)模及增速
圖表 2021年中國泛娛樂市場規(guī)模細分
圖表 2021新文娛創(chuàng)新企業(yè)排行榜
圖表 2016-2022年中國教育行業(yè)市場規(guī)模統(tǒng)計
圖表 2016-2022年中國在線教育行業(yè)市場規(guī)模統(tǒng)計
圖表 2016-2021年中國學校數(shù)量統(tǒng)計
圖表 2016-2021年中國專任教師數(shù)量統(tǒng)計
圖表 2017-2021年中國各類教育專任教師數(shù)量統(tǒng)計
圖表 2016-2021年中國在校生人數(shù)統(tǒng)計
圖表 2014-2021年中國各類教育在校生人數(shù)統(tǒng)計
圖表 2014-2021年中國各類教育在校生人數(shù)占比
圖表12 2016-2021年全國醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務中心（站）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院數(shù)
圖表13 2020-2021年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構及床位數(shù)
圖表14 2016-2021年全國衛(wèi)生技術人員數(shù)
圖表15 2020-2021年全國衛(wèi)生人員數(shù)
圖表16 2020-2021年全國各類醫(yī)療衛(wèi)生機構人員數(shù)
圖表17 2016-2021年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構診療量
圖表18 2020-2021年全國醫(yī)療服務工作量
圖表19 2016-2021年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構住院量
圖表 2022年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構醫(yī)療服務量
圖表 2022年各地區(qū)醫(yī)院和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院醫(yī)療服務量
圖表20 2020-2021年醫(yī)院醫(yī)師擔負工作量
圖表21 2020-2021年全國衛(wèi)生總費用
圖表22 2020-2021年醫(yī)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(yè)增加值月度同比增速
圖表 2020-2022年中國分行業(yè)工業(yè)增加值同比增速
圖表 2020-2022年中國工業(yè)企業(yè)出口交貨值
圖表 2017-2021年中國四大板塊工業(yè)增加值占比情況
圖表 2015-2022年中國工業(yè)企業(yè)利潤月度增速變化
圖表 2019-2022年中國不同所有制工業(yè)企業(yè)利潤累計增速變化
圖表 2021-2022年中國主要行業(yè)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(yè)固定資產投資累計增速
圖表 中國金融業(yè)細分市場發(fā)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(huán)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(huán)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(qū)域為2×2的最大池化/平均池化示例
圖表 Transber模型架構
圖表 Transber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 （網絡版彩圖）多模態(tài)對齊示意圖
圖表 （網絡版彩圖）（a）跨模態(tài)感知與（b）跨模態(tài)檢索示意圖
圖表 （網絡版彩圖）典型的兩種跨模態(tài)合成方式
圖表 （網絡版彩圖）常見的跨模態(tài)轉換任務
圖表 （網絡版彩圖）多模態(tài)融合中的（a）前期融合與（b）后期融合示意圖
圖表 （網絡版彩圖）多模態(tài)聯(lián)合學習中的（a）模態(tài)性能提升與（b）模態(tài)創(chuàng)新應用示例
圖表 AIGC多模態(tài)大模型生成結果圖
圖表 OpenAI AIGC多模態(tài)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)資料
圖表 2020-2023年科大訊飛總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年科大訊飛營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年科大訊飛主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年科大訊飛營業(yè)利潤及營業(yè)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(chuàng)”AIGC 平臺架構
圖表 2020-2023年拓爾思總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年拓爾思營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年拓爾思主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年拓爾思營業(yè)利潤及營業(yè)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(xié)同全景
圖表 2020-2023年云從科技總資產及凈資產規(guī)模
圖表 2020-2023年云從科技營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年云從科技主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年云從科技營業(yè)利潤及營業(yè)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(guī)模
圖表 2020-2023年藍色光標營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年藍色光標主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年藍色光標營業(yè)利潤及營業(yè)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(guī)模
圖表 2020-2023年昆侖萬維營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年昆侖萬維主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年昆侖萬維營業(yè)利潤及營業(yè)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(guī)模
圖表 2020-2023年視覺中國營業(yè)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(yè)務分行業(yè)
圖表 2022年視覺中國主營業(yè)務分地區(qū)
圖表 2020-2023年視覺中國營業(yè)利潤及營業(yè)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(guī)模及融資次數(shù)同比
圖表 2020-2022年AIGC行業(yè)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 中贏信息對2023-2030年人工智能市場規(guī)模預測
