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中国政务大模型发展前景与投资战略规划分析报告
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中国政务大模型发展前景与投资战略规划分析报告

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政务大模型行业概述

政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型,主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。政务大模型具备强大的语义分析能力和深层次的理解能力,能够全面监测、分析和预测政务运行状况、决策影响因素和政策效果,为政府管理和服务等提供智能化支持。


政务大模型的特点和功能主要包括以下几个方面:


行业垂直应用:政务大模型是政务领域的垂直应用,基于大模型的赋能形成了特定的政务大模型。这种模型不仅适用于政务服务方面,还可以广泛应用于社会治理、决策支持等领域。

信息处理与分析:政务大模型能够对政务数据进行处理和分析,提供准确的结果或参考性内容。通过大模型的信息处理,可以实现对政务数据的简易包装和输出,帮助政府机构更好地理解和应用这些数据。

提升服务质量和效率:政务大模型的应用可以提升政府机构的信息处理效率和服务质量。例如,在政务咨询方面,大模型可以回答公众的问题,包括政策、法律、手续等方面的咨询。此外,政务大模型还可以应用于城市管理中,如智能交通管理、环境保护、应急管理等,提高城市管理的智能化水平。

决策支持:政务大模型可以运用在政府的决策支持系统中,提供数据分析、预测、规划等功能。这些功能有助于政府做出科学、合理的决策,提高政策制定的针对性和有效性。


——综述篇——

第1章:政务大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 政务大模型行业界定

1.2.1 政务大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 政务大模型相关专业术语

1.2.3 政务大模型行业监管

1.3 政务大模型产业画像

1.3.1 政务大模型产业链结构梳理

1.3.2 政务大模型产业链生态全景图谱

1.3.3 政务大模型产业链区域热力图

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告研究范围界定

1.4.2 本报告权威数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

第2章:中国政务大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展现状及趋势分析

2.1.1 中国大模型发展历程

2.1.2 中国已发布大模型数量变化

2.1.3 中国大模型参数规模变化

2.1.4 中国大模型商业模式分析

2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

2.2 中国大模型落地政务可行性分析

2.3 中国政务大模型技术选型与部署方式

2.3.1 中国政务大模型技术选型

2.3.2 中国政务大模型部署方式

2.4 中国政务大模型产品汇总

2.5 中国政务大模型应用模式

2.5.1 “通用能力+场景建设”模式

2.5.2 产品化模式

2.6 中国政务大模型招投标情况

2.6.1 政务大模型招投标统计

2.6.2 政务大模型招投标分析

2.7 中国政务大模型竞争要素及竞争格局

2.7.1 政务大模型竞争要素

2.7.2 政务大模型竞争格局

2.7.3 主要政务大模型厂商竞争力评价

2.8 中国政务大模型市场规模体量

2.9 中国政务大模型发展痛点

第3章:中国政务大模型能力构建及标准化

3.1 完整大模型开发步骤

3.2 大模型基础架构及工程化

3.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型:BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

3.2.2 大模型工程化

1、数据工程(数据处理和回流)

2、模型调优(模型训练与微调)

3、模型交付(模型压缩与测试)

4、服务运营(服务部署与托管)

5、平台支撑能力

3.3 基础大模型底座

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 科学大模型

3.4 政务大模型构建路线图

3.4.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

3.4.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

3.4.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

3.5 政务大模型基础能力构建概述

3.6 政务大模型基础能力构建之“算力”

3.6.1 大模型的算力需求分析

3.6.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

(1)CPU

(2)GPU

(3)DPU

(4)TPU

(5)FPGA

(6)ASIC

3.6.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.6.4 政务大模型算力部署路径

3.7 政务大模型基础能力构建之“数据”

3.7.1 数据处理与服务概述

3.7.2 国内外主要大语言模型数据集

3.7.3 数据API

3.7.4 训练数据开发

3.7.5 推理数据开发

3.7.6 数据维护

3.7.7 政务大模型对数据的要求

3.8 政务大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.8.1 AI基础软件概述

3.8.2 AI基础软件市场概况

3.8.3 AI基础软件竞争格局

3.8.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

(1)模型训练平台

(2)模型部署平台

(3)模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

3.9 政务大模型标准化

3.9.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

3.9.2 行业大模型标准体系

3.9.3 政务大模型标准及解读

第4章:中国政务大模型应用场景分析

4.1 政务大模型行业应用场景分布

4.2 政务大模型应用场景:政务咨询

4.2.1 政务咨询概述

4.2.2 政务咨询领域大模型应用优势分析

4.2.3 政务咨询领域大模型应用案例分析

4.3 政务大模型应用场景:政务办公

4.3.1 政务办公概述

4.3.2 政务办公领域大模型应用优势分析

4.3.3 政务办公领域大模型应用案例分析

4.4 政务大模型应用场景:城市活动保障

4.4.1 城市活动保障概述

4.4.2 城市活动保障领域大模型应用优势分析

4.4.3 城市活动保障领域大模型应用案例分析

4.5 政务大模型应用场景:城市治理

4.5.1 城市治理概述

4.5.2 城市治理领域大模型应用优势分析

4.5.3 城市治理领域大模型应用案例分析

4.6 政务大模型应用场景:城市事件感知

4.6.1 城市事件感知概述

4.6.2 城市事件感知领域大模型应用优势分析

4.6.3 城市事件感知领域大模型应用案例分析

4.7 政务大模型应用场景:其他

4.8 政务大模型应用场景战略地位分析

第5章:中国政务大模型应用实践分析

5.1 中国政务大模型应用实践汇总

5.2 政务大模型应用案例分析

5.2.1 北京市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.2 广州市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.3 深圳市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.4 厦门市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.5 无锡市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.3 政务大模型应用难点及应对

5.3.1 大模型认知幻觉与偏见问题

5.3.2 模型压缩问题

5.3.3 合规性与数据安全问题

第6章:中国政务大模型企业案例解析

6.1 中国政务大模型企业梳理与对比

6.2 中国政务大模型产业企业案例分析(不分先后,可指定)

6.2.1 天翼云-政务大模型“慧泽”

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.2 云知声-“龙知政”政务GPT大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.3 开普云-开悟大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.4 致远互联·方寸-公文大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.5 华为-盘古政务大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.6 腾讯-混元大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.7 科大讯飞-星火政务大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.8 百度智能云-“九州”

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.9 新华三-“数字鸢都”政务大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.10 大汉软件-“星汉”Galaxy大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

——展望篇——

第7章:中国政务大模型产业政策环境洞察&发展潜力

7.1 政务大模型产业政策环境洞悉

7.1.1 国家层面政务大模型产业政策汇总

7.1.2 国家层面政务大模型产业发展规划

7.1.3 国家重点政策/规划对政务大模型产业的影响

7.2 政务大模型产业PEST分析图

7.3 政务大模型产业SWOT分析

7.4 政务大模型产业发展潜力评估

7.5 政务大模型产业未来关键增长点

7.6 政务大模型产业发展前景预测(未来5年预测)

7.7 政务大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

第8章:中国政务大模型产业投资战略规划策略及建议

8.1 政务大模型产业投资风险预警

8.1.1 风险预警

8.1.2 风险应对

8.2 政务大模型产业投资机会分析

8.2.1 政务大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 政务大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 政务大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 政务大模型产业空白点投资机会

8.3 政务大模型产业投资价值评估

8.4 政务大模型产业投资策略建议

8.5 政务大模型产业可持续发展建议


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。