第一章　人工智能大模型相关介绍

1.1　人工智能基本概述

1.1.1　基本定义

1.1.2　研究内容

1.2　人工智能大模型

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

第二章　近几年中国人工智能大模型行业发展环境分析

2.1　经济环境

2.1.1　宏观经济概况

2.1.2　对外经济分析

2.1.3　工业经济运行

2.1.4　固定资产投资

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　建设人工智能应用场景

2.2.3　加快人工智能应用创新

2.2.4　人工智能服务管理办法

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　应用结构分析

2.3.6　产业竞争格局

2.3.7　产业布局状况

2.3.8　产业面临挑战

2.3.9　产业发展建议

第三章　近几年中国人工智能大模型行业发展分析

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　行业商业模型

3.1.7　行业应用场景

3.2　近几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　行业合作动态

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　专利申请概况

3.4.2　专利技术分析

3.4.3　专利申请人分析

3.4.4　技术创新热点

3.4.5　企业发明专利

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

第四章　近几年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——芯片行业发展分析

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　近几年中国芯片市场运行情况分析

4.2.1　市场规模状况

4.2.2　行业产量情况

4.2.3　芯片需求发展

4.2.4　应用领域结构

4.2.5　行业竞争格局

4.2.6　行业发展挑战

4.2.7　行业发展建议

4.1　近几年中国AI芯片行业运行情况发展分析

4.1.1　行业发展政策

4.1.2　行业发展现状

4.1.3　市场规模状况

4.1.4　芯片数量需求

4.1.5　企业注册数量

4.1.6　企业竞争格局

4.1.7　主要企业布局

4.1.8　行业融资情况

4.1.9　行业投资主体

4.2　中国芯片行业未来发展前景及趋势分析

4.2.1　行业突破路径

4.2.2　行业发展机遇

4.2.3　行业发展前景

4.2.4　行业发展趋势

第五章　近几年中国人工智能大模型行业底层服务支撑层——数据服务行业发展分析

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　行业投资数量

5.2.4　行业投资轮次

5.2.5　行业投资事件

5.2.6　行业发展趋势

5.3　近几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　进入成长阶段

5.3.3　产业链条结构

5.3.4　应用结构占比

5.3.5　行业竞争格局

5.3.6　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预测分析

5.4.1　行业竞争趋势

5.4.2　转型发展趋势

5.4.3　整体发展趋势

第六章　近几年中国人工智能大模型行业基础算法平台层——算法行业发展分析

6.1　中国算法行业发展综述

6.1.1　行业基本概述

6.1.1　算法管理规定

6.1.2　企业竞争格局

6.1.3　区域发展情况

6.1.4　行业应用现状

6.1.5　应用风险问题

6.1.6　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　基本概述

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

6.3.1　发展成因

6.3.2　困境表现

6.3.3　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

第七章　近几年中国人工智能大模型行业应用赋能层发展分析

7.1　搜索引擎

7.1.1　搜索引擎运作模式

7.1.2　搜索引擎发展价值

7.1.3　搜索引擎发展现状

7.1.1　搜索引擎市场规模

7.1.2　搜索引擎用户规模

7.1.3　搜索引擎竞争格局

7.1.4　搜索引擎布局动态

7.1.5　搜索引擎发展困境

7.1.6　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

7.2.1　对话机器人发展优势

7.2.2　对话机器人发展政策

7.2.3　对话机器人市场规模

7.2.4　对话机器人应用占比

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　对话机器人核心技术

7.2.8　对话机器人发展策略

7.3　医疗

7.3.1　医疗质量安全分析

7.3.2　医疗保障事业状况

7.3.3　医疗行业特色分析

7.3.4　医疗卫生机构数量

7.3.5　医疗卫生人员总数

7.3.6　医疗平台整体框架

7.3.7　医疗数据应用情况

7.3.1　医疗服务发展方向

7.3.2　典型智能模型应用

7.4　智能遥感

7.4.1　智能遥感卫星发射

7.4.2　智能遥感主要技术

7.4.3　智能遥感应用领域

7.4.4　智能遥感项目动态

7.4.5　企业产品发展动态

7.4.6　遥感模型研发情况

7.4.1　智能遥感发展趋势

7.5　元宇宙

7.5.1　元宇宙产业特征

7.5.2　元宇宙产业实践

7.5.3　元宇宙产业影响

7.5.4　元宇宙发展建议

7.5.5　元宇宙系统发布

7.5.6　模型促进元宇宙

7.5.1　元宇宙发展前景

7.6　智慧城市

7.6.1　智慧城市基本概述

7.6.2　智慧城市发展优势

7.6.3　智慧城市具体应用

7.6.4　人工智能城市排行

7.6.5　城市大模型的发布

7.6.6　智慧城市面临困境

7.6.7　智慧城市发展展望

第八章　国外典型人工智能大模型——GPT模型发展分析

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

8.3　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模型产品——ChatGPT发展分析

8.4.1　基本概况

8.4.2　主要优势

8.4.3　发展历程

8.4.4　工作原理

8.4.5　发展现状

8.4.6　应用场景

8.4.7　商业进程

8.4.8　技术路径

8.4.9　发展瓶颈

8.4.10　发展潜力

第九章　中国典型企业的人工智能大模型——百度文心大模型发展分析

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　评估情况

9.2.8　企业合作

9.2.9　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

第十章　中国其他典型企业的人工智能大模型发展分析

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

10.6　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“1+N认知智能大模型”

10.6.4　多模态人工智能大模型“AiLMe”

第十一章　人工智能大模型相关技术发展分析

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

第十二章　近几年国际人工智能大模型行业重点企业发展分析

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　今年企业经营状况分析

12.2　谷歌（Google Inc.）

12.2.1　企业发展概况

12.2.2　模型研发动态

12.2.3　今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　企业布局状况

12.3.3　今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　企业主要产品

12.4.3　GPT模型发展

12.4.4　企业发展动态

12.4.5　企业核心竞争力

第十三章　近几年中国人工智能大模型行业重点上市企业经营状况分析

13.1　百度集团股份有限公司

13.1.1　企业发展概况

13.1.2　企业布局分析

13.1.3　企业发展动态

13.1.4　今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　产品研发进展

13.2.3　今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　产品研发进展

13.3.4　今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　企业研发情况

13.4.3　企业布局分析

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　经营效益分析

13.5.3　业务经营分析

13.5.4　财务状况分析

13.5.5　核心竞争力分析

13.5.6　公司发展战略

13.5.7　未来前景展望

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　企业合作动态

13.6.3　经营效益分析

13.6.4　业务经营分析

13.6.5　财务状况分析

13.6.6　核心竞争力分析

13.6.7　公司发展战略

13.6.8　未来前景展望

13.7　华为技术有限公司

13.7.1　企业发展概况

13.7.2　经营效益分析

13.7.3　业务经营分析

13.7.4　财务状况分析

13.7.5　核心竞争力分析

13.7.6　公司发展战略

13.7.7　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　企业布局分析

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

第十四章　未来几年中国人工智能大模型行业投资潜力分析

14.1　近几年中国人工智能大模型行业投资动态

14.1.1　西湖心辰完成Pre-A轮融资

14.1.2　面壁智能完成天使轮融资

14.1.3　澜舟科技完成Pre-A+轮融资

14.1.4　百川智能获美元股权投资

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

第十五章　未来几年中国人工智能大模型行业发展前景及趋势预测

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　未来几年中国人工智能大模型行业预测分析

15.3.1　未来几年中国人工智能大模型行业影响因素分析

15.3.2　未来几年中国人工智能市场规模预测