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2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)產業(yè)調研及發(fā)展趨勢預測報告
2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)產業(yè)調研及發(fā)展趨勢預測報告
報告編碼:HB 271860796321584376 了解中商產業(yè)研究院實力
出版日期:動態(tài)更新
報告頁碼:150 圖表:70
服務方式:電子版或紙介版
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內容概括

2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)產業(yè)調研及發(fā)展趨勢預測報告

報告目錄

第一章 人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)相關概述

1.1 人工智能生成內容(AIGC)基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心目標
1.1.3 優(yōu)勢特征
1.1.4 體系架構
1.1.5 內容輸出
1.2 人工智能生成內容(AIGC)的發(fā)展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內容(AIGC)的主要特征
1.3.1 數據巨量化
1.3.2 內容創(chuàng)造力
1.3.3 跨模態(tài)融合
1.3.4 認知交互力
1.4 主要內容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC

第二章 2022-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1 經濟環(huán)境
2.1.1 全球經濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經濟概況
2.1.3 中國對外經濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經濟展望
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 建設人工智能應用場景
2.2.3 加快人工智能應用創(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 元宇宙成為新風口
2.3.3 數字經濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升

第三章 2022-2024年中國人工智能產業(yè)發(fā)展狀況分析

3.1 中國人工智能產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產業(yè)相關政策
3.1.5 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產業(yè)發(fā)展建議
3.2 2022-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產業(yè)鏈條結構
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業(yè)競爭格局
3.2.7 產業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2022-2024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 中國人工智能產業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產業(yè)發(fā)展趨勢

第四章 2022-2024年人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)發(fā)展分析

4.1 人工智能生成內容(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 2022-2024年全球人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)發(fā)展狀況
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)務模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2022-2024年中國人工智能生成內容(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 產業(yè)鏈條結構
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 人工智能生成內容(AIGC)的應用場景分析
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 人工智能生成內容(AIGC)典型產品——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 技術路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應用場景
4.5.7 商業(yè)進程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?/div>

第五章 2022-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)的基礎層發(fā)展分析

5.1 5G
5.1.1 5G技術發(fā)展歷程
5.1.2 5G產業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產業(yè)鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
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基站建設類型
5.2.4 5G基站建設原則
5.2.5 5G基站建設問題
5.2.6 5G基站關鍵技術
5.2.7 5G基站建設建議
5.2.8 5G基站發(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網
5.3.1 物聯(lián)網相關政策
5.3.2 物聯(lián)網市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網應用產品
5.3.7 物聯(lián)網發(fā)展關鍵
5.3.8 物聯(lián)網模式創(chuàng)新
5.4 算力
5.4.1 算力發(fā)展環(huán)境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展狀況
5.4.5 算力市場規(guī)模
5.4.6 細分市場狀況
5.4.7 算力應用領域
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 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規(guī)模
5.5.6 芯片進出口量
5.5.7 芯片產量狀況
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 云計算服務應用
5.6.7 云計算面臨挑戰(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護
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 能源生產情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發(fā)展目標
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)展趨勢

第六章 2022-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)的主要內容生產領域發(fā)展分析

6.1 數字媒體
6.1.1 數字媒體基本概念
6.1.2 數字媒體主要特點
6.1.3 數字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數字媒體助力影視
6.1.5 數字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數字藏品
6.2.1 數字藏品核心價值
6.2.2 數字藏品產業(yè)鏈條
6.2.3 數字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數字藏品企業(yè)數量
6.2.6 數字藏品消費傾向
6.2.7 數字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數字藏品發(fā)展風險
6.2.9 數字藏品發(fā)展前景
6.3 數字場景
6.3.1 數字場景構建基礎
6.3.2 數字場景核心構建
6.3.3 數字場景驅動因素
6.3.4 數字場景應用特點
6.3.5 數字場景產生影響
6.3.6 數字場景發(fā)展趨勢
6.4 數字人
6.4.1 數字人發(fā)展背景
6.4.2 數字人相關標準
6.4.3 數字人產業(yè)圖譜
6.4.4 數字人發(fā)展狀況
6.4.5 數字人市場規(guī)模
6.4.6 數字人融資情況
6.4.7 數字人發(fā)展問題
6.4.8 數字人發(fā)展建議
6.4.9 數字人發(fā)展前景
6.4.10 數字人發(fā)展趨勢

第七章 2022-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)的應用領域發(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)總產值
7.1.5 行業(yè)細分領域
7.1.6 行業(yè)結構分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
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 產業(yè)鏈條結構
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數量情況
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 學校數量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發(fā)展動態(tài)
7.6 醫(yī)療行業(yè)
7.6.1 醫(yī)療衛(wèi)生機構數量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數
7.6.3 門診和住院工作量
1.1.1 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
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主要應用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經營狀況
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)數字轉型
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主要應用

第八章 中國人工智能生成內容(AIGC)主要技術發(fā)展分析

8.1 人工智能技術發(fā)展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發(fā)展歷程
8.1.3 技術發(fā)展特點
8.1.4 技術應用優(yōu)勢
8.1.5 核心技術分析
8.1.6 技術主要應用
8.1.7 技術發(fā)展展望
8.2 深度神經網絡分析
8.2.1 全連接神經網絡
8.2.2 循環(huán)神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
8.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關聯(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技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數字內容孿生能力
8.6.2 智能數字內容編輯能力
8.6.3 智能數字內容創(chuàng)作能力

第九章 2022-2024年國際人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析

9.1 微軟(Microsoft Corp.)
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.1.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.1.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.2 谷歌(Google Inc.)
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.2.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.2.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
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 2022年企業(yè)經營狀況分析
9.3.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.3.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
9.4 Stability AI
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)主要產品
9.5 Open AI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產品
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 2021-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析

10.1 百度集團股份有限公司
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 2022年企業(yè)經營狀況分析
10.1.5 2023年企業(yè)經營狀況分析
10.1.6 2023年企業(yè)經營狀況分析
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 經營效益分析
10.2.5 業(yè)務經營分析
10.2.6 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.3.5 業(yè)務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.4.4 業(yè)務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
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 北京藍色光標數據科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業(yè)務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.6.4 業(yè)務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.7.4 業(yè)務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
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 2022-2024年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)投資潛力分析

11.1 2022-2024年人工智能生成內容(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容(AIGC)行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業(yè)鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應用領域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內容(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容(AIGC)行業(yè)風險分析
11.4.1 技術風險
11.4.2 資金風險
11.4.3 政策風險

第十二章 2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

12.1 中國人工智能生成內容(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?br/>12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術持續(xù)演進
12.2.2 關鍵能力顯著增強
12.2.3 產品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應用趨于多元
12.2.5 生態(tài)建設日益完善
12.3 2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)預測分析
12.3.1 2024-2028年中國人工智能生成內容(AIGC)行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2024-2028年中國人工智能市場規(guī)模預測

圖表目錄

圖表 AIGC底層技術架構與內容呈現(xiàn)
圖表 2018-2022年國內生產總值及其增長速度
圖表 2018-2022年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表 2018-2022年貨物進出口總額
圖表 2022年貨物進出口總額及其增長速度
圖表 2022年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年對主要國家和地區(qū)貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表 2022年外商直接投資(不含銀行、證券、保險領域)及其增長速度
圖表 2022年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2022年三次產業(yè)投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表 2022年分行業(yè)固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表 2022年房地產開發(fā)和銷售主要指標及其增長速度
圖表 人工智能的發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產業(yè)鏈示意圖
圖表 2016-2022年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2021年中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表 2017-2022年中國人工智能行業(yè)細分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統(tǒng)計
圖表 2021年度人工智能企業(yè)百強榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2018-2022年中國人工智能行業(yè)融資金額
圖表 2018-2022年中國人工智能行業(yè)融資件數
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司營業(yè)總收入分布情況
圖表 2022年中國人工智能上市公司市值分布情況

版權聲明

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