9.1　百度文心大模型發(fā)展綜述
9.1.1　發(fā)展歷程
9.1.2　全景圖譜
9.1.3　數(shù)據(jù)來源
9.1.4　關(guān)鍵模型
9.1.5　主要應(yīng)用
9.2　百度文心大模型運行現(xiàn)狀分析
9.2.1　模型發(fā)展
9.2.2　模型布局
9.2.3　產(chǎn)品矩陣
9.2.4　生態(tài)體系
9.2.5　市場推廣
9.2.6　所處地位
9.2.7　企業(yè)合作
9.2.8　發(fā)展前景
9.3　百度文心大模型主要產(chǎn)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　百度文心大模型應(yīng)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　產(chǎn)品級應(yīng)用+生態(tài)融合

10.1　華為盤古大模型
10.1.1　模型概述
10.1.2　發(fā)展歷程
10.1.3　主要模型
10.1.4　模型應(yīng)用
10.1.5　模型發(fā)展
10.1.6　市場推廣
10.1.7　評估情況
10.2　騰訊混元大模型
10.2.1　模型概述
10.2.2　模型應(yīng)用
10.2.3　模型發(fā)展
10.2.4　市場推廣
10.2.5　評估情況
10.2.6　模型發(fā)布
10.2.7　模型突破
10.2.8　商業(yè)程度
10.3　阿里通義大模型
10.3.1　發(fā)展歷程
10.3.2　模型概述
10.3.3　模型應(yīng)用
10.3.4　模型發(fā)展
10.3.5　市場推廣
10.3.6　評估情況
10.4　商湯日日新大模型
10.4.1　模型概述
10.4.2　模型發(fā)布
10.4.3　模型發(fā)展
10.4.4　主要產(chǎn)品
10.4.5　市場推廣
10.5　字節(jié)跳動大模型
10.5.1　模型概述
10.5.2　模型應(yīng)用
10.5.3　模型風險
10.6　其他人工智能大模型分析
10.6.1　昆侖萬維大語言模型
10.6.2　“知海圖AI”中文大模型
10.6.3　科大訊飛星火認知大模型V3.0
10.6.4　多模態(tài)人工智能大模型“AiLMe”

11.1　深度學(xué)習技術(shù)
11.1.1　技術(shù)基本概述
11.1.2　技術(shù)研究進展
11.1.3　技術(shù)應(yīng)用分析
11.1.4　多模態(tài)學(xué)習技術(shù)
11.1.5　技術(shù)發(fā)展瓶頸
11.1.6　技術(shù)改進方向
11.1.7　技術(shù)發(fā)展趨勢
11.2　自然語言處理技術(shù)
11.2.1　技術(shù)基本概述
11.2.2　技術(shù)發(fā)展過程
11.2.3　關(guān)鍵技術(shù)分析
11.2.4　主流技術(shù)思路
11.2.5　關(guān)鍵前沿技術(shù)
11.2.6　技術(shù)應(yīng)用場景
11.2.7　未來發(fā)展方向
11.3　計算機視覺技術(shù)
11.3.1　技術(shù)基本概況
11.3.2　技術(shù)原理分析
11.3.3　技術(shù)發(fā)展歷史
11.3.4　主要技術(shù)分析
11.3.5　技術(shù)研究內(nèi)容
11.3.6　技術(shù)研究進展
11.3.7　圖像處理方法
11.3.8　具體應(yīng)用分析
11.3.9　技術(shù)發(fā)展趨勢

12.1　微軟（Microsoft Corp.）
12.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2　模型研發(fā)動態(tài)
12.1.3　2022財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.4　2023財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.5　2024財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2　谷歌（Alphabet Inc.）
12.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2　模型研發(fā)動態(tài)
12.2.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3　Meta Platforms, Inc.
12.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2　模型發(fā)展進程
12.3.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4　Open AI
12.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2　企業(yè)營收情況
12.4.3　產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
12.4.4　企業(yè)核心競爭力
12.4.5　企業(yè)融資動態(tài)

13.1　百度集團股份有限公司
13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2　企業(yè)合作動態(tài)
13.1.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2　阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2　政企合作動態(tài)
13.2.3　2022財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.4　2023財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.5　2024財年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3　騰訊控股有限公司
13.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
13.3.3　企業(yè)合作動態(tài)
13.3.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.6　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.4　科大訊飛股份有限公司
13.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2　業(yè)務(wù)布局分析
13.4.3　企業(yè)合作動態(tài)
13.4.4　經(jīng)營效益分析
13.4.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.4.6　財務(wù)狀況分析
13.4.7　核心競爭力分析
13.4.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.4.9　未來前景展望
13.5　商湯集團股份有限公司
13.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2　企業(yè)合作動態(tài)
13.5.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.5.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.5.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.6　北京抖音信息服務(wù)有限公司
13.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2　企業(yè)營收情況
13.6.3　專利申請情況
13.6.4　企業(yè)合作動態(tài)
13.6.5　投資并購進展
13.7　華為投資控股有限公司
13.7.1　基本信息簡介
13.7.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
13.7.3　企業(yè)合作動態(tài)
13.7.4　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.7.5　未來前景展望
13.8　昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2　業(yè)務(wù)布局分析
13.8.3　經(jīng)營效益分析
13.8.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.8.5　財務(wù)狀況分析
13.8.6　核心競爭力分析
13.8.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
13.8.8　未來前景展望

14.1　2022-2024年中國人工智能大模型行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1　企眾數(shù)信科完成Pre-A輪融資
14.1.2　極睿科技公司完成B輪融資
14.1.3　月之暗面公司完成融資
14.1.4　智譜AI公司完成B輪融資
14.1.5　智子引擎完成天使+輪融資
14.2　中國人工智能大模型行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1　技術(shù)壁壘
14.2.2　數(shù)據(jù)壁壘
14.2.3　人才壁壘
14.2.4　資金壁壘
14.3　中國人工智能大模型行業(yè)投資風險分析
14.3.1　技術(shù)風險
14.3.2　數(shù)據(jù)風險
14.3.3　市場風險
14.3.4　政策風險
14.4　中國人工智能大模型行業(yè)投資機會分析
14.4.1　應(yīng)用場景廣泛
14.4.2　技術(shù)不斷進步
14.4.3　產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善
14.4.4　國家政策支持
14.4.5　巨大市場需求

15.1　中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展前景分析
15.1.1　算力瓶頸漸至
15.1.2　硬件需求承壓
15.1.3　聚焦路線優(yōu)化
15.1.4　未來商業(yè)模式
15.1.5　發(fā)展格局展望
15.2　中國人工智能大模型行業(yè)未來發(fā)展趨勢
15.2.1　大小模型協(xié)同進化
15.2.2　通用性能持續(xù)加強
15.2.3　逐漸趨于產(chǎn)業(yè)落地
15.3　2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)預(yù)測分析
15.3.1　2024-2028年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)影響因素分析
15.3.2　2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測

圖表1　大語言模型
圖表2　Transformer模型自監(jiān)督層結(jié)構(gòu)
圖表3　Transformer模型架構(gòu)
圖表4　訓(xùn)練大模型“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”模式
圖表5　主要數(shù)據(jù)集大小匯總
圖表6　2023年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表7　2018-2023年GDP同比增長速度
圖表8　2018-2023年GDP環(huán)比增長速度
圖表9　2022-2023年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表10　2022-2023年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）同比增速
圖表11　2023年中國經(jīng)濟預(yù)測
圖表12　2024年世界經(jīng)濟預(yù)測圖譜
圖表13　人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的政策文件
圖表14　人工智能的發(fā)展歷程
圖表15　2018-2022年中國人工智能市場規(guī)模變化
圖表16　中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表17　2023人工智能企業(yè)百強榜TOP10
圖表18　中國人工智能下游應(yīng)用領(lǐng)域占比統(tǒng)計
圖表19　2018-2023年人工智能行業(yè)投資情況統(tǒng)計
圖表20　2021-2026年中國人工智能軟件及應(yīng)用市場規(guī)模變化
圖表21　AI大模型推動人機交互方式的升級
圖表22　小模型VS大模型
圖表23　大模型的投入成本
圖表24　中國大模型生態(tài)
圖表25　部分大模型廠商梳理
圖表26　大模型的技術(shù)路線主要包含Bert、GPT和混合
圖表27　人工智能大模型參數(shù)量從億級到百萬億級
圖表28　InstructGPT采用不同訓(xùn)練方法的效果對比圖