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2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告
- 【報告名稱】2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告
- 【關(guān) 鍵 字】人工智能生成內(nèi)容（AIGC） 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場分析
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AIGC即AIGeneratedContent，是指利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容，AIGC也被認(rèn)為是繼UGC、PGC之后的新型內(nèi)容生產(chǎn)方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔(dān)信息挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等基礎(chǔ)性機(jī)械勞動，從技術(shù)層面實現(xiàn)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(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內(nèi)容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內(nèi)容生產(chǎn)向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持?jǐn)?shù)字內(nèi)容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。2024年中國生成式AI應(yīng)用規(guī)模有望達(dá)到2070億元，2024年AIGC市場規(guī)模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內(nèi)容）的關(guān)注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內(nèi)容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機(jī)器人、數(shù)字人等應(yīng)用落地。過去市場擔(dān)憂AIGC在產(chǎn)品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應(yīng)用整合）領(lǐng)域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應(yīng)用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內(nèi)外AIGC行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，然后報告重點闡述了AIGC的基礎(chǔ)層發(fā)展以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，隨后對AIGC相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進(jìn)行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進(jìn)行了科學(xué)的預(yù)測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預(yù)測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測。您或貴單位若想對人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
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)勢特征
1.1.4 體系架構(gòu)
1.1.5 內(nèi)容輸出
1.2 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)容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2020-2024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 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟(jì)運行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟(jì)分析
2.1.4 國內(nèi)固定資產(chǎn)投資
2.1.5 國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)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(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.2.3 加快人工智能應(yīng)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(fēng)口
2.3.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得進(jìn)展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章 2020-2024年中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析
3.1 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策
3.1.5 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
3.2 2020-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細(xì)分領(lǐng)域分析
3.2.5 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
3.2.6 產(chǎn)業(yè)競爭格局
3.2.7 產(chǎn)業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2020-2024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(shù)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(chǎn)業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測
3.4.1 應(yīng)用前景廣闊
3.4.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
第四章 2020-2024年人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內(nèi)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 2020-2024年全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
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(wù)模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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(nèi)容（AIGC）的應(yīng)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(nèi)容（AIGC）典型產(chǎn)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(shù)路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應(yīng)用場景
4.5.7 商業(yè)進(jìn)程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?
第五章 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的基礎(chǔ)層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術(shù)發(fā)展歷程
5.1.2 5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.1.4 5G典型應(yīng)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(chǎn)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(shè)類型
5.2.4 5G基站建設(shè)原則
5.2.5 5G基站建設(shè)問題
5.2.6 5G基站關(guān)鍵技術(shù)
5.2.7 5G基站建設(shè)建議
5.2.8 5G基站發(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網(wǎng)
5.3.1 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)政策
5.3.2 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網(wǎng)競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網(wǎng)連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)品
5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關(guān)鍵
5.3.8 物聯(lián)網(wǎng)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(chǔ)設(shè)施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展?fàn)顩r
5.4.5 算力市場規(guī)模
5.4.6 細(xì)分市場狀況
5.4.7 算力應(yīng)用領(lǐng)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(guān)政策
5.5.5 芯片市場規(guī)模
5.5.6 芯片進(jìn)出口量
5.5.7 芯片產(chǎn)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(wù)應(yīng)用
5.6.7 云計算面臨挑戰(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護(hù)
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(chǎn)情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發(fā)展目標(biāo)
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)展趨勢
第六章 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的主要內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)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?fàn)顩r
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(chǎn)業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展?fàn)顩r
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(fēng)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(gòu)建基礎(chǔ)
6.3.2 數(shù)字場景核心構(gòu)建
6.3.3 數(shù)字場景驅(qū)動因素
6.3.4 數(shù)字場景應(yīng)用特點
6.3.5 數(shù)字場景產(chǎn)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(guān)標(biāo)準(zhǔn)
6.4.3 數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展?fàn)顩r
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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的應(yīng)用領(lǐng)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(chǎn)值
7.1.5 行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域
7.1.6 行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應(yīng)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(yīng)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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(yīng)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(xì)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(yīng)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(xué)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(yīng)用
7.5.8 AIGC應(yīng)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(jī)構(gòu)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(fù)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(yīng)用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細(xì)分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿(mào)情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經(jīng)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(yīng)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(zhuǎn)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(yīng)用
第八章 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術(shù)發(fā)展分析
8.1 人工智能技術(shù)發(fā)展分析
8.1.1 技術(shù)基本概述
8.1.2 技術(shù)發(fā)展歷程
8.1.3 技術(shù)發(fā)展特點
8.1.4 技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢
8.1.5 核心技術(shù)分析
8.1.6 技術(shù)主要應(yīng)用
8.1.7 技術(shù)發(fā)展展望
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 自然語言處理技術(shù)發(fā)展分析
8.3.1 技術(shù)基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)
8.3.4 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型
8.3.5 預(yù)訓(xùn)練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術(shù)發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認(rèn)知技術(shù)發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關(guān)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(shù)演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內(nèi)容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內(nèi)容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力
第九章 2020-2024年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
9.1 微軟（MicrosoftCorp.）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務(wù)發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2 谷歌（GoogleInc.）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3 Meta Platforms,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 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4 StabilityAI
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(chǎn)品
9.5 OpenAI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產(chǎn)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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 百度集團(tuán)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 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.6 2024年企業(yè)經(jīng)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(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.2.6 財務(wù)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(shù)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(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.3.6 財務(wù)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(tuán)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(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.4.5 財務(wù)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(lán)色光標(biāo)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(jīng)營效益分析
10.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.5.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.6.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.7.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.7.5 財務(wù)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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2020-2024年人工智能生成內(nèi)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(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資機(jī)會分析
11.2.1 技術(shù)層面加速成熟
11.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)風(fēng)險分析
11.4.1 技術(shù)風(fēng)險
11.4.2 資金風(fēng)險
11.4.3 政策風(fēng)險
第十二章 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
12.1 中國人工智能生成內(nèi)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?
12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)
12.2.2 關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)
12.2.3 產(chǎn)品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應(yīng)用趨于多元
12.2.5 生態(tài)建設(shè)日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表 AIGC底層技術(shù)架構(gòu)與內(nèi)容呈現(xiàn)
圖表 2020-2024年國內(nèi)生產(chǎn)總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重
圖表 2020-2024年貨物進(jìn)出口總額
圖表 2024年貨物進(jìn)出口總額及其增長速度
圖表 2024年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年主要商品進(jìn)口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年對主要國家和地區(qū)貨物進(jìn)出口金額、增長速度及其比重
圖表 2024年外商直接投資（不含銀行、證券、保險領(lǐng)域）及其增長速度
圖表 2024年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2024年三次產(chǎn)業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）增長速度
圖表 2024年房地產(chǎn)開發(fā)和銷售主要指標(biāo)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(guān)政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D
圖表 2020-2024年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2024年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場占比統(tǒng)計
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計
圖表 2024年度人工智能企業(yè)百強(qiáng)榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資金額
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資件數(shù)
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司營業(yè)總收入分布情況
圖表 2024年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)技術(shù)層次分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的核心技術(shù)分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)強(qiáng)度分布
圖表 2024年中國人工智能研發(fā)強(qiáng)度排名前二十的上市公司名單
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)人員占比分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的專利數(shù)分布
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔(dān)信息挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等基礎(chǔ)性機(jī)械勞動，從技術(shù)層面實現(xiàn)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(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內(nèi)容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內(nèi)容生產(chǎn)向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持?jǐn)?shù)字內(nèi)容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。2024年中國生成式AI應(yīng)用規(guī)模有望達(dá)到2070億元，2024年AIGC市場規(guī)模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內(nèi)容）的關(guān)注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內(nèi)容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機(jī)器人、數(shù)字人等應(yīng)用落地。過去市場擔(dān)憂AIGC在產(chǎn)品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應(yīng)用整合）領(lǐng)域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應(yīng)用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內(nèi)外AIGC行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，然后報告重點闡述了AIGC的基礎(chǔ)層發(fā)展以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，隨后對AIGC相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進(jìn)行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進(jìn)行了科學(xué)的預(yù)測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預(yù)測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測。您或貴單位若想對人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
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)勢特征
1.1.4 體系架構(gòu)
1.1.5 內(nèi)容輸出
1.2 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)容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2020-2024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 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟(jì)運行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟(jì)分析
2.1.4 國內(nèi)固定資產(chǎn)投資
2.1.5 國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)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(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.2.3 加快人工智能應(yīng)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(fēng)口
2.3.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得進(jìn)展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章 2020-2024年中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析
3.1 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策
3.1.5 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
3.2 2020-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細(xì)分領(lǐng)域分析
3.2.5 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
3.2.6 產(chǎn)業(yè)競爭格局
3.2.7 產(chǎn)業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2020-2024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(shù)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(chǎn)業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測
3.4.1 應(yīng)用前景廣闊
3.4.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
第四章 2020-2024年人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內(nèi)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 2020-2024年全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
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(wù)模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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(nèi)容（AIGC）的應(yīng)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(nèi)容（AIGC）典型產(chǎn)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(shù)路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應(yīng)用場景
4.5.7 商業(yè)進(jìn)程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?
第五章 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的基礎(chǔ)層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術(shù)發(fā)展歷程
5.1.2 5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.1.4 5G典型應(yīng)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(chǎn)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(shè)類型
5.2.4 5G基站建設(shè)原則
5.2.5 5G基站建設(shè)問題
5.2.6 5G基站關(guān)鍵技術(shù)
5.2.7 5G基站建設(shè)建議
5.2.8 5G基站發(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網(wǎng)
5.3.1 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)政策
5.3.2 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網(wǎng)競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網(wǎng)連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)品
5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關(guān)鍵
5.3.8 物聯(lián)網(wǎng)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(chǔ)設(shè)施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展?fàn)顩r
5.4.5 算力市場規(guī)模
5.4.6 細(xì)分市場狀況
5.4.7 算力應(yīng)用領(lǐng)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(guān)政策
5.5.5 芯片市場規(guī)模
5.5.6 芯片進(jìn)出口量
5.5.7 芯片產(chǎn)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(wù)應(yīng)用
5.6.7 云計算面臨挑戰(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護(hù)
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(chǎn)情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發(fā)展目標(biāo)
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)展趨勢
第六章 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的主要內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)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?fàn)顩r
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(chǎn)業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展?fàn)顩r
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(fēng)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(gòu)建基礎(chǔ)
6.3.2 數(shù)字場景核心構(gòu)建
6.3.3 數(shù)字場景驅(qū)動因素
6.3.4 數(shù)字場景應(yīng)用特點
6.3.5 數(shù)字場景產(chǎn)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(guān)標(biāo)準(zhǔn)
6.4.3 數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展?fàn)顩r
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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的應(yīng)用領(lǐng)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(chǎn)值
7.1.5 行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域
7.1.6 行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應(yīng)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(yīng)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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(yīng)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(xì)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(yīng)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(xué)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(yīng)用
7.5.8 AIGC應(yīng)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(jī)構(gòu)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(fù)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(yīng)用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細(xì)分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿(mào)情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經(jīng)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(yīng)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(zhuǎn)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(yīng)用
第八章 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術(shù)發(fā)展分析
8.1 人工智能技術(shù)發(fā)展分析
8.1.1 技術(shù)基本概述
8.1.2 技術(shù)發(fā)展歷程
8.1.3 技術(shù)發(fā)展特點
8.1.4 技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢
8.1.5 核心技術(shù)分析
8.1.6 技術(shù)主要應(yīng)用
8.1.7 技術(shù)發(fā)展展望
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 自然語言處理技術(shù)發(fā)展分析
8.3.1 技術(shù)基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)
8.3.4 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型
8.3.5 預(yù)訓(xùn)練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術(shù)發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認(rèn)知技術(shù)發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關(guān)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(shù)演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內(nèi)容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內(nèi)容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力
第九章 2020-2024年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
9.1 微軟（MicrosoftCorp.）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務(wù)發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2 谷歌（GoogleInc.）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3 Meta Platforms,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 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4 StabilityAI
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(chǎn)品
9.5 OpenAI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產(chǎn)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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 百度集團(tuán)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 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.6 2024年企業(yè)經(jīng)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(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.2.6 財務(wù)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(shù)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(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.3.6 財務(wù)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(tuán)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(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.4.5 財務(wù)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(lán)色光標(biāo)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(jīng)營效益分析
10.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.5.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.6.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.7.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.7.5 財務(wù)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 2020-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2020-2024年人工智能生成內(nèi)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(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資機(jī)會分析
11.2.1 技術(shù)層面加速成熟
11.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)風(fēng)險分析
11.4.1 技術(shù)風(fēng)險
11.4.2 資金風(fēng)險
11.4.3 政策風(fēng)險
第十二章 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
12.1 中國人工智能生成內(nèi)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?
12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)
12.2.2 關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)
12.2.3 產(chǎn)品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應(yīng)用趨于多元
12.2.5 生態(tài)建設(shè)日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表 AIGC底層技術(shù)架構(gòu)與內(nèi)容呈現(xiàn)
圖表 2020-2024年國內(nèi)生產(chǎn)總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重
圖表 2020-2024年貨物進(jìn)出口總額
圖表 2024年貨物進(jìn)出口總額及其增長速度
圖表 2024年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年主要商品進(jìn)口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年對主要國家和地區(qū)貨物進(jìn)出口金額、增長速度及其比重
圖表 2024年外商直接投資（不含銀行、證券、保險領(lǐng)域）及其增長速度
圖表 2024年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2024年三次產(chǎn)業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）增長速度
圖表 2024年房地產(chǎn)開發(fā)和銷售主要指標(biāo)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(guān)政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D
圖表 2020-2024年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2024年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場占比統(tǒng)計
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)細(xì)分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計
圖表 2024年度人工智能企業(yè)百強(qiáng)榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資金額
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資件數(shù)
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司營業(yè)總收入分布情況
圖表 2024年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)技術(shù)層次分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的核心技術(shù)分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)強(qiáng)度分布
圖表 2024年中國人工智能研發(fā)強(qiáng)度排名前二十的上市公司名單
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)人員占比分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的專利數(shù)分布
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產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)是由北京智研科信咨詢有限公司開通運營的一家大型行業(yè)研究咨詢網(wǎng)站，主要致力于為各行業(yè)提供最全最新的深度研究報告，提供客觀、理性、簡便的決策參考，提供降低投資風(fēng)險，提高投資收益的有效工具，也是一個幫助咨詢行業(yè)人員交流成果、交流報告、交流觀點、交流經(jīng)驗的平臺。依托于各行業(yè)協(xié)會、政府機(jī)構(gòu)獨特的資源優(yōu)勢，致力于發(fā)展中國機(jī)械電子、電力家電、能源礦產(chǎn)、鋼鐵冶金、服裝紡織、食品煙酒、醫(yī)藥保健、石油化工、建筑房產(chǎn)、建材家具、輕工紙業(yè)、出版?zhèn)髅健⒔煌ㄎ锪�、IT通訊、零售服務(wù)等行業(yè)信息咨詢、市場研究的專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)。
品質(zhì)保障
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)成立于2008年，具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗。
客戶好評
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)目前累計服務(wù)客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評。
精益求精
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)精益求精的完善研究方法，用專業(yè)和科學(xué)的研究模型和調(diào)研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點的客觀準(zhǔn)確。
引用廣泛
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)觀點和數(shù)據(jù)被媒體、機(jī)構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載，具有廣泛的品牌知名度。
購買流程
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選擇報告- ① 按行業(yè)瀏覽
- ② 按名稱或內(nèi)容關(guān)鍵字查詢
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訂購方式- ① 電話購買
- 拔打中國產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)客服電話:
400-700-9383 010-80993936 - ② 在線訂購
- 點擊“在線訂購”進(jìn)行報告訂購，我們的客服人員將在24小時內(nèi)與您取得聯(lián)系；
- ③ 郵件訂購
- 發(fā)送郵件到sales@chyxx.com，我們的客服人員及時與您取得聯(lián)系；
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簽訂協(xié)議- 您可以從網(wǎng)上下載“報告訂購協(xié)議”或我們傳真或者郵寄報告訂購協(xié)議給您；
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付款方式
- 通過銀行轉(zhuǎn)賬、網(wǎng)上銀行、郵局匯款的形式支付報告購買款，我們見到匯款底單或轉(zhuǎn)賬底單后，1－3個工作日內(nèi);
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匯款信息
- 開戶行：中國工商銀行北京分行西潞園分理處
- 帳戶名：北京智研科信咨詢有限公司
- 帳 號：02000 26509 20009 4268
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