——综述篇——

第1章：大模型产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 大模型相关专业术语

1.1.4 大模型所处行业

1.1.5 大模型的监管机构

1.2 大模型产业画像

1.2.1 大模型产业链结构梳理

1.2.2 大模型产业链生态全景图谱

1.3 本报告数据来源及统计标准说明

1.3.1 本报告研究范围界定

1.3.2 本报告权威数据来源

1.3.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

第2章：全球大模型产业发展现状及趋势

2.1 全球大模型产业政策与标准

2.1.1 全球大模型产业政策法规

2.1.2 全球大模型产业标准建设

2.2 全球大模型产业发展历程

2.3 全球大模型产业发展现状

2.2.1 全球大模型产业发展概况

1、全球生成式人工智能发展

2、全球大模型算力需求情况

3、全球人工智能服务器现状

2.2.2 全球大模型产业主流产品

2.2.3 全球大模型产业区域格局

1、全球机器学习模型

2.4 全球大模型产业市场规模体量

2.5 全球大模型产业市场竞争格局

2.5.1 全球大模型评分情况分析

2.5.2 全球大模型发布数量分布

2.6 国外大模型产业发展经验借鉴

2.6.1 产业集群发展策略

2.6.2 跨界合作模式

2.6.3 人才培养与引进

2.6.4 数据资源和数据伙伴关系

2.6.5 法律和伦理框架

2.7 全球大模型产业市场前景预测

2.8 全球大模型产业发展趋势洞悉

第3章：中国大模型产业发展现状及痛点

3.1 中国大模型发展历程

3.2 中国大模型市场主体

3.2.1 中国大模型市场主体类型

3.2.2 中国大模型入场方式

3.3 中国大模型监管备案

3.3.1 大模型监管备案要求

3.2.2 大模型的合规要求

1、信息披露/机制合规要求

2、内容合规要求

3、网络安全与数据合规要求

3.4 中国已发布大模型数量及名单

3.4.1 中国大模型存量变化

3.4.2 中国已通过监管备案的大模型产品及企业名单

1、通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的大模型名单

2、通过《互联网信息服务深度合成管理规定》备案的大模型名单

3.5 中国大模型商业模式演进

3.5.1 大模型商业模式演进

3.5.2 PaaS模式（平台即服务）

1、PaaS（平台即服务）概述

（1）PaaS（平台即服务）发展历程

（2）PaaS（平台即服务）分类及所处周期

2、PaaS（平台即服务）市场概况

3、PaaS（平台即服务）企业竞争

4、PaaS（平台即服务）发展趋势

3.5.3 SaaS模式（软件即服务）

1、 SaaS（软件即服务）概述

2、SaaS（软件即服务）市场概况

3、SaaS（软件即服务）企业竞争

4、SaaS（软件即服务）发展趋势

3.5.4 MaaS模式（模型即服务）

1、 MaaS（模型即服务）概述

2、MaaS（模型即服务）市场概况

3.5.5 大模型收费水平对比

3.6 大模型融资动态及热门赛道

3.6.1 融资事件概述

1、资金来源

2、投融资主体构成

3.6.2 融资事件汇总

3.6.3 融资数量金额

3.6.4 融资轮次分布

3.6.5 热门融资赛道

3.6.6 融资趋势预测

3.7 大模型竞争壁垒及竞争格局

3.7.1 大模型专利技术

1、专利数量

2、专利申请机构

3、企业竞争格局

3.7.2 大模型竞争壁垒

1、算力资源壁垒

2、数据集壁垒

3、人才壁垒

3.7.3 主要大模型厂商竞争力评价

3.8 中国大模型产业市场规模体量

3.9 中国大模型发展面临的挑战

3.9.1 大模型技术上面临“卡脖子”风险

3.9.2 AI大模型发展数据面临枯竭的风险

3.9.3 AI大模型研发面临人才短缺挑战

3.9.4 AI大模型产业发展面临法规挑战

3.9.5 对AI大模型行业应用的认知不准确

3.9.6 AI大模型行业know-how积累不足

第4章：中国大模型开发及基础能力构建

4.1 大模型标准体系发展

4.1.1 大模型标准体系1.0

4.1.2 可信AI大模型标准体系2.0

4.2 大模型主要开发路径

4.2.1 自主构建基础大模型

4.2.2 建立行业大模型

4.2.3 在基础大模型和行业大模型之上开发AI应用

4.3 大模型基础能力构建概述

4.4 大模型基础能力构建之“算力”

4.4.1 大模型的算力需求分析

4.4.2 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

4.4.3 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

4.5 大模型基础能力构建之“数据”

4.5.1 数据处理与服务概述

4.5.2 国内外主要大语言模型数据集

4.5.3 数据API

4.5.4 训练数据开发

4.5.5 推理数据开发

4.5.6 数据维护

4.6 大模型基础能力构建之“AI基础软件”

4.6.1 AI基础软件概述

4.6.2 AI基础软件市场概况

4.6.3 AI基础软件竞争格局

4.6.4 AI基础软件主要类型

4.7 大模型的第三方评测

4.7.1 大模型的主要评测手段

4.7.2 大模型评估框架及评估结果

1、评估框架

2、评估结果

4.7.3 大模型能力评测及等级划分

第5章：大模型技术演进及细分能力类型

5.1 大模型的技术演进

5.2 大模型基础架构

5.2.1 Transformer架构

5.2.2 生成对抗网络GAN

5.2.3 卷积神经网络CNN

5.2.4 递归神经网络RNN

5.2.5 前馈神经网络MLP

5.3 AI大模型类型及综合对比

5.4 大模型模态类型：NLP大模型/自然语言大模型

5.4.1 NLP大模型概述

5.4.2 NLP大模型发展现状

5.4.3 NLP大模型典型代表

5.5 大模型模态类型：CV大模型/计算机视觉大模型

5.5.1 CV大模型概述

5.5.2 CV大模型发展现状

5.5.3 CV大模型典型代表

5.6 大模型模态类型：多模态大模型

5.6.1 多模态大模型概述

5.6.2 多模态大模型发展现状

5.6.3 多模态大模型典型案例

5.7 大模型模态类型：科学计算大模型

5.7.1 科学计算大模型概述

5.7.2 科学计算大模型发展现状

5.7.3 科学计算大模型典型案例

5.8 大模型模态类型综合对比

第6章：中国模型工程化及可信AI大模型

6.1 工程化：大模型交付及运营平台

6.1.1 数据工程（数据处理和回流）

6.1.2 模型调优（模型训练与微调）

6.1.3 模型交付（模型压缩与测试）

6.1.4 服务运营（服务部署与托管）

6.1.5 平台支撑能力

6.2 可信AI大模型

6.2.1 大模型存在的风险与隐患

6.2.2 大模型安全的几个维度

1、大模型的数据泄露问题

2、大模型的伦理道德问题

3、大模型的攻击对抗问题

6.2.3 可信AI的提出与发展

6.2.4 可信AI技术的发展分析

1、可信AI发展阶段

2、应用AI鲁棒性技术对抗恶意攻击

3、应用AI可解释性技术提升决策透明度

4、互联网平台公平性探索

5、AI应用实践中的数据模型安全和隐私保护

6.2.5 可信AI检测工具及框架

1、可信AI检测工具

2、可信AI检测框架

第7章：中国大模型产业化应用及场景探索

7.1 大模型产业化应用及场景探索

7.2 大模型产业化应用探索：赋能一般通用业务场景

7.2.1大模型赋能业务场景一：智能客服

1、智能客服概述

2、智能客服行业规模

3、智能客服下游应用情况

4、大模型对智能客服业务的影响

5、大模型融合智能客服的应用案例

7.2.2大模型赋能业务场景二：智能营销

1、智能营销概述

2、智能营销行业规模

3、智能营销下游应用情况

4、大模型对智能营销业务的影响

5、大模型融合智能营销的应用案例

7.2.3大模型赋能业务场景三：智能搜索

1、智能搜索概述

2、智能搜索行业规模

3、大模型对智能搜索业务的影响

4、大模型融合智能搜索应用案例

7.2.4大模型赋能业务场景四：智能翻译

1、智能翻译概述

2、智能翻译行业规模

3、大模型对智能翻译业务的影响

7.3 大模型产业化应用探索：行业大模型

7.3.1 金融行业大模型发展及应用

1、大模型+金融应用概述

2、大模型+金融细分场景分析

3、大模型+金融应用案例分析

7.3.2 医疗行业大模型发展及应用

1、大模型+医疗应用概述

2、大模型+医疗细分场景分析

3、大模型+医疗应用案例分析

7.3.3 工业行业大模型发展及应用

1、大模型+工业应用概述

2、大模型+工业细分场景分析

3、大模型+工业应用案例分析：智能运营

7.3.4 电商行业大模型发展及应用

1、大模型+电商应用概述

2、大模型+电商应用案例分析

7.3.5 教育行业大模型发展及应用

1、大模型+教育应用概述

2、大模型+教育细分场景分析

3、大模型+教育应用案例

7.3.6 政务行业大模型发展及应用

1、大模型+政务应用概述

2、大模型+政务细分场景分析

3、大模型+政务应用案例分析

7.4 大模型产业细分应用市场战略地位分析

第8章：全球及中国大模型企业案例解析

8.1 全球及中国大模型企业梳理与对比

8.2 全球大模型产业企业案例分析

8.2.1 OpenAI-GPT大模型

1、企业基本信息介绍

2、企业经营情况

3、企业大模型业务布局现状

8.2.2 谷歌-大语言模型PaLM

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

8.2.3 微软-Orca

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

8.2.4 Meta AI

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

8.3 中国大模型产业企业案例分析

8.3.1 百度-文心大模型/文心一言

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.2 阿里-通义大模型/通义千问

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.3 科大讯飞-讯飞星火

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.4 360智脑（360）

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.5 ChatGLM（智谱AI）

1、企业基本信息介绍

2、企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型业务动态追踪

8.3.6 腾讯-混元大模型/混元助手

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.7 华为-盘古大模型

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.8 商汤科技-日日新SenseNova/商量

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型业务动态追踪

8.3.9 Vivo-蓝心大模型BlueLM

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

8.3.10 昆仑万维-天工

1、企业基本信息简介

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

——展望篇——

第9章：中国大模型产业政策环境洞察&发展潜力

9.1 大模型产业政策环境洞悉

9.1.1 国家层面大模型产业政策及规划汇总及解读

9.1.2 国家重点政策/规划对大模型产业的影响

1、《新一代人工智能发展规划》

2、《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》

9.1.3 地方层面大模型行业政策重要规划汇总

9.2 大模型产业PEST分析

9.3 大模型产业SWOT分析

9.4 大模型产业发展潜力评估

9.5 大模型产业未来关键增长点

9.5.1 多模态模型的发展

9.5.2 行业垂直应用

9.6 大模型产业发展前景预测

9.7 大模型产业发展趋势洞悉

9.7.1 大模型产业整体发展趋势

9.7.2 大模型产业监管规范趋势

9.7.3 大模型产业技术发展趋势

9.7.4 大模型产业竞争发展趋势

9.7.5 大模型产业应用场景趋势

第10章：中国大模型产业投资战略规划策略及建议

10.1 大模型产业投资风险预警

10.2 大模型产业投资机会分析

10.2.1 产业链薄弱环节投资机会

10.2.2 产业细分领域投资机会

10.2.3 产业重点区域投资机会

10.3 大模型产业投资价值评估

10.4 大模型产业投资策略建议

10.5 大模型产业可持续发展建议

图表1：大模型的特征

图表2：大模型专业术语

图表3：本报告研究领域所处行业

图表4：中国大模型产业监管体系构成

图表5：中国大模型产业链

图表6：中国大模型产业链全景图谱

图表7：报告研究范围界定

图表8：本报告权威数据来源

图表9：本报告研究方法及统计标准

图表10：全球大模型产业政策法规不完全汇总

图表11：截至2024年全球大模型产业国际标准不完全汇总

图表12：全球大模型产业发展历程

图表13：截至2024年国内外大模型发展的主要事件

图表14：大模型正在成为人工智能技术发展的焦点

图表15：代表大模型所需训练参数量及算力当量情况（单位：亿，PF-days）

图表16：2020-2024年全球算力规模（单位：EFlops）

图表17：2025-2030年全球人工智能服务器市场规模情况（单位：亿美元）

图表18：全球大模型产业主流产品介绍

图表19：2020-2024年全球基础大模型发布累积数量分布情况

图表20：2024年全球基础大模型发布数量分布情况（单位：个）

图表21：2024年全球大模型市场规模（单位：亿美元）

图表22：全球大模型总体表现

图表23：SuperCLUE-理科成绩

图表24：SuperCLUE-文科成绩

图表25：SuperCLUE-Hard成绩

图表26：2024年基础模型数量分布（按组织划分）

图表27：2025-2030年全球大模型市场规模预测（单位：亿美元）

图表28：全球大模型产业发展趋势

图表29：中国大模型发展历程

图表30：中国大模型行业市场主体类型构成

图表31：大模型行业参与者进场方式

图表32：《互联网信息服务深度合成管理规定》与《生成式人工智能服务管理暂行办法》对比

图表33：大模型行业披露/机制资质合规

图表34：大模型行业内容合规要求

图表35：大模型行业网络安全与数据合规要求

图表36：2020-2024年中国大模型存量（单位：个）

图表37：通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》大模型名单

图表38：中国获得备案的提供深度合成服务算法大模型清单

图表39：大模型行业的商业模式

图表40：中国PaaS发展历程

图表41：PaaS分类及行业发展周期

图表42：2020-2024年PaaS（平台即服务）市场规模及变动情况分析（单位：亿元，%）

图表43：中国PaaS市场竞争格局

图表44：2024年中国公有云PaaS厂商市场份额占比（单位：%）

图表45：PaaS发展趋势分析

图表46：SaaS（软件即服务）的演进过程

图表47：SaaS（软件即服务）的成本结构

图表48：SaaS（软件即服务）的技术架构

图表49：2020-2024年SaaS（软件即服务）市场规模及变动情况分析（单位：亿元，%）

图表50：中国企业级应用SaaS（软件即服务）市场占有率情况分析（单位：%）

图表51：中小企业在数字化转型中应用系统情况（单位：%）

图表52：代表企业SaaS（软件即服务）产品及功能布局汇总

图表53：2024年AI SaaS影响力企业TOP50

图表54：SaaS（软件即服务）前沿技术采用趋势

图表55：SaaS（软件即服务）整合趋势

图表56：MaaS（模型即服务）基本产业架构

图表57：MaaS（模型即服务）发展历程分析

图表58：MaaS（模型即服务）落地方式分析

图表59：MaaS（模型即服务）商业模式分析

图表60：MaaS（模型即服务）理念的应用场景

图表61：MaaS（模型即服务）理念的应用场景

图表62：2024年主要大模型产品的收费水平对比

图表63：大模型行业资金来源汇总

图表64：大模型行业投融资主体构成

图表65：2024年大模型行业投融资事件汇总

图表66：2021-2024年中国大模型行业投融资事件数量及规模（单位：起，亿元）

图表67：截至2024年中国大模型行业投资轮次分布（单位：起）

图表68：截至2024中国AI大模型行业投融资事件投资赛道分布情况（单位：%）

图表69：中国大模型行业融资方式趋势预判

图表70：2011-2024年中国大模型行业相关专利申请数量（单位：万件）

图表71：2015-2024年中国生成式人工智能发明专利数量（单位：万件）

图表72：2024年中国AI大模型行业相关专利申请机构占比（单位：万件，%）

图表73：2024年中国AI大模型行业相关专利申请数量（单位：件）

图表74：大模型算法的Loss值随计算资源、数据规模大小和参数量的指数提升呈线性下降

图表75：2024年数字技术算法算力排行榜TOP10

图表76：2024年中国大数据企业50强

图表77：中国人工智能主要技术方向人才供需比

图表78：2023中国主要大模型厂商竞争力评价

图表79：2022-2024年中国大模型行业市场规模（单位：亿元）

图表80：2030年全球算力需求预测（单位：ZFlops，%）

图表81：AI大模型数据来源

图表82：中国人工智能人才短缺及全球人工智能学者榜单各国/地区上榜数量情况（单位：万人，人）

图表83：AI大模型产业发展所面临的法规挑战

图表84：市场对AI大模型的认知曲线

图表85：行业Know-How的内涵及积累方式

图表86：大模型标准体系1.0

图表87：大模型标准体系2.0

图表88：大模型基础能力

图表89：2025-2030年全球训练侧算力需求测算（单位：个，亿元，天，%）

图表90：2025-2030年全球推理侧算力需求测算（单位：个，亿元，天，%）

图表91：人工智能芯片分类

图表92：2017-2025年中国人工智能芯片行业市场规模（单位：亿元）

图表93：中国人工智能芯片行业代表性企业产品及应用情况

图表94：2024年中国人工智能芯片企业TOP10

图表95：GPU结构图示

图表96：中国部分通用芯片（GPU）厂商布局进展

图表97：2018-2024年中国GPU芯片行业市场规模（单位：亿美元）

图表98：FPGA结构图示

图表99：全球FPGA市场竞争格局-按收入口径（单位：%）

图表100：2018-2024年中国FPGA芯片市场规模情况（单位：亿元，%）

图表101：全球AI芯片代表性企业在ASIC芯片领域的部分产品情况

图表102：灵汐科技领启KA200芯片架构

图表103：中国类脑芯片研究大事记

图表104：AI服务器分类

图表105：2025-2030年全球AI服务器市场规模及预测（单位：亿美元）

图表106：全球AI服务器采购量占比情况（单位：%）

图表107：数据处理与服务主要内容

图表108：国内外主要大语言模型数据集

图表109：数据API内容

图表110：训练数据开发步骤

图表111：推理数据开发步骤

图表112：数据维护内容

图表113：2025-2030年中国人工智能软件行业市场规模（单位：亿元，%）

图表114：中国AI行业细分市场企业格局

图表115：中国AI软件行业竞争派系

图表116：中国AI软件行业细分市场竞争格局（单位：%）

图表117：AI基础软件主要类型

图表118：大模型的主要评测手段

图表119：SuperCLUE中文通用大模型综合性评测基准

图表120：SuperCLUE多层次基准

图表121：SuperCLUE通用测评基准数据集

图表122：SuperCLUE通用能力测评-开源榜单

图表123：SuperCLUE通用能力测评-端侧小模型榜单

图表124：2023-2024年国内外TOP模型对比趋势

图表125：SuperCLUE评测模型象限

图表126：通用大模型发展进程

图表127：大模型的技术演进情况分析

图表128：Transformer架构

图表129：CNN基本组成部分

图表130：CNN基本组成部分

图表131：RNN基本组成部分

图表132：MLP基本组成部分

图表133：AI大模型类型及综合对比

图表134：NLP大模型发展现状

图表135：NLP大模型典型代表

图表136：CV大模型发展现状

图表137：CV大模型典型代表

图表138：多模态大模型发展现状

图表139：多模态大模型典型案例

图表140：科学计算大模型发展现状

图表141：科学计算大模型典型案例

图表142：大模型模态类型综合对比

图表143：数据工程评估内容

图表144：模型调优评估内容

图表145：模型交付评估内容

图表146：服务运营评估内容

图表147：平台支撑能力评估内容

图表148：大模型的提示语泄漏风险

图表149：大模型学习敏感数据导致的隐私泄漏

图表150：承载大模型的软件漏洞导致的数据泄漏

图表151：大模型的提示语安全风险

图表152：大模型的数据安全风险

图表153：大模型的模型安全风险

图表154：可信人工智能技术发展

图表155：可信AI发展阶段判断

图表156：鲁棒性的一般技术架构

图表157：梯度攻击以微小扰动产生错误识别

图表158：常见可解释性技术分类

图表159：图模型可解释案例

图表160：互联网法庭智能审理案例

图表161：公平性AI的常见问题和方法

图表162：跨主体隐私计算的常见方法

图表163：TEE-DP算法方案

图表164：当前面向可信AI各子领域的常见工具

图表165：可信AI检测指标体系

图表166：截至2024年AI大模型行业渗透情况分析

图表167：智能客服的分类

图表168：智能客服与传统客服对比

图表169：2025-2030年中国智能客服行业市场规模（单位：亿元，%）

图表170：智能客服下游应用场景分析

图表171：融合了大模型的智能客服优势

图表172：江苏银行三款内部语言大模型

图表173：智能营销的工作原理

图表174：2025-2030年中国智能营销行业市场规模（单位：亿元）

图表175：智能营销下游应用场景分析 （单位：%）

图表176：融合了大模型的智能营销业务优势

图表177：达官智能推荐营销平台的功能

图表178：2017-2024年中国网络搜索用户规模及使用率（单位：亿人，%）

图表179：搜索引擎的变迁及融合了AI大模型的智能搜索优势

图表180：大模型融合智能搜索的影响

图表181：2017-2024年中国智能翻译行业市场规模（单位：亿元）

图表182：融合了大模型的智能翻译的优势

图表183：AI+金融应用概述

图表184：2017-2025年中国智慧金融市场规模及增速（单位：亿元，%）

图表185：金融行业融合大模型优势

图表186：大模型驱动金融行业新场景革新

图表187：大模型在金融行业的具体应用场景

图表188：金融领域大模型应用细分场景分析

图表189：基于腾讯金融舆情大模型的一级市场智能投研方案

图表190：基于腾讯金融风控大模型的风险治理方案

图表191：AI+医疗应用概述

图表192：大模型在医疗行业的应用可能性

图表193：医疗领域大模型应用细分场景分析

图表194：ClinicalGPT的训练及对齐流程

图表195：ClinicalGPT的医学问诊汇对话示例

图表196：商量大医应用场景

图表197：大模型在工业行业的应用

图表198：中国AI大模型工业应用指数评分体系

图表199：《中国AI大模型工业应用指数》评分体系下国内外大模型准确性方面得分对比

图表200：《中国AI大模型工业应用指数》评分体系下国内外大模型稳定性方面得分对比

图表201：2017-2025年中国品牌电商服务行业市场规模（单位：亿元）

图表202：AI电商从技术到价值的赋能逻辑

图表203：AI大模型应用推动信息获取方式变革

图表204：衔远科技电商大模型案例

图表205：商汤科技电商大模型案例

图表206：大模型+教育应用概述

图表207：2016-2024年中国AI教育市场规模（单位：亿元）

图表208：AI大模型融合影响分析

图表209：大模型+教育细分应用场景

图表210：讯飞智慧教育产品与服务

图表211：中公网校虚拟数字讲师“小鹿老师”克服技术难点

图表212：AI+政务应用概述

图表213：中国各地区发布的政务领域大模型应用政策

图表214：各国（地区）政府对大模型技术的应用实践案例

图表215：政务领域大模型应用细分场景分析

图表216：衔远科技基于大模型助力保定市行政审批局实现数据深度分析

图表217：360大模型在政务领域应用案例

图表218：中国大模型行业下游应用市场战略地位分析

图表219：全球及中国大模型企业梳理与对比

图表220：OpenAI公司基本信息表

图表221：ChatGPT原理介绍

图表222：Google公司基本信息表

图表223：2023财年Google公司业务架构（单位：%）

图表224：2018-2024财年Google公司主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表225：微软公司基本信息表

图表226：微软业务架构情况

图表227：2018-2024财年微软公司主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表228：Meta基本信息表

图表229：Meta主要产品

图表230：2017-2024年Meta整体经营情况分析（单位：亿美元）

图表231：北京百度网讯科技有限公司基本信息表

图表232：北京百度网讯科技有限公司主要产品布局

图表233：2024年北京百度网讯科技有限公司业务结构（按营业收入）（单位：%）

图表234：2018-2024年北京百度网讯科技有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表235：百度文心大模型全景图

图表236：阿里巴巴集团控股有限公司基本信息表

图表237：2025财年阿里巴巴集团控股有限公司业务结构（按营业收入）（单位：亿元，%）

图表238：2017-2025财年阿里巴巴集团控股有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表239：阿里通义大模型架构

图表240：科大讯飞股份有限公司基本信息表

图表241：2024年科大讯飞股份有限公司产品结构（按营业收入）（单位：%）

图表242：2018-2024年科大讯飞股份有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表243：三六零安全科技股份有限公司基本信息表

图表244：2024年三六零安全科技股份有限公司业务结构（单位：%）

图表245：三六零安全科技股份有限公司主要产品

图表246：2019-2024年三六零安全科技股份有限公司经营情况（单位：亿元）

图表247：360智脑大模型全景

图表248：北京智谱华章科技有限公司

图表249：北京智谱华章科技有限公司融资历程

图表250：北京智谱华章科技有限公司大模型产品

图表251：腾讯科技（深圳）有限公司基本信息表

图表252：2024年腾讯科技（深圳）有限公司业务结构（按营业收入）（单位：亿元，%）

图表253：2018-2024年腾讯科技（深圳）有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表254：腾讯混元大模型全景图

图表255：华为投资控股有限公司基本信息表

图表256：华为投资控股有限公司主要产品布局

图表257：2024年华为投资控股有限公司业务结构（按营业收入）（单位：亿元，%）

图表258：2019-2024年华为投资控股有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表259：华为盘古大模型全景图

图表260：北京市商汤科技开发有限公司基本信息表

图表261：2019-2024年北京市商汤科技开发有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表262：维沃移动通信有限公司基本信息表

图表263：维沃移动通信有限公司主要产品

图表264：维沃移动通信有限公司企业荣誉

图表265：维沃移动通信有限公司产品荣誉

图表266：截至2024年维沃移动通信有限公司业务概况（单位：万个，个，人）

图表267：维沃移动通信有限公司企业荣誉

图表268：维沃移动通信有限公司产品荣誉

图表269：昆仑万维科技股份有限公司基本信息表

图表270：昆仑万维科技股份有限公司主要业务

图表271：2019-2024年昆仑万维科技股份有限公司整体经营情况（单位：亿元）

图表272：天工大模型评测情况

图表273：中国大模型行业相关发展政策汇总

图表274：《新一代人工智能发展规划》发展规划

图表275：《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》政策解读

图表276：中国各省市大模型相关重要政策规划汇总

图表277：大模型行业PEST分析

图表278：大模型行业SWOT分析

图表279：大模型行业发展潜力评估

图表280：多模态模型发展的关键技术方向

图表281：行业垂直应用的挑战及未来的可增长点

图表282：2025-2030年中国大模型行业市场规模预测（单位：亿元，%）

图表283：技术趋势决定行业发展前景及其他趋势曲线

图表284：AI大模型能力功能演进路线趋势图

图表285：AI大模型行业应用竞争分化趋势

图表286：未来五年AI大模型应用潜力行业

图表287：大模型能力的演进

图表288：中国大模型行业投资风险预警

图表289：大模型产业产业链薄弱环节投资机会

图表290：大模型产业细分领域投资机会

图表291：2024年中国人工智能计算力城市发展评估情况

图表292：中国大模型行业市场投资价值评估

图表293：中国大模型行业投资策略与建议

图表294：中国大模型产业可持续发展建议

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