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第一章人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)相關(guān)概述
1.1 人工智能生成內(nèi)容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心要素
1.1.3 優(yōu)勢特征
1.1.4 體系架構(gòu)
1.1.5 內(nèi)容輸出
1.2 人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數(shù)據(jù)巨量化
1.3.2 內(nèi)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(nèi)容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章2022-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟分析
2.1.4 國內(nèi)固定資產(chǎn)投資
2.1.5 國內(nèi)宏觀經(jīng)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(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.2.3 加快人工智能應(yīng)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(fēng)口
2.3.3 數(shù)字經(jīng)濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章2022-2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策
3.1.5 產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
3.2 2022-2023年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細分領(lǐng)域分析
3.2.5 應(yīng)用結(jié)構(gòu)分析
3.2.6 產(chǎn)業(yè)競爭格局
3.2.7 產(chǎn)業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2022-2023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(shù)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(chǎn)業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測
3.4.1 應(yīng)用前景廣闊
3.4.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
第四章2022-2023年人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內(nèi)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 2022-2023年全球人工智能生成內(nèi)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(wù)模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2022-2023年中國人工智能生成內(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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(nèi)容（AIGC）的應(yīng)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(nèi)容（AIGC）典型產(chǎn)品——CHATGPT分析
4.5.1 GPT模型發(fā)展路徑
4.5.2 GPT-4模型分析
4.5.3 主要優(yōu)勢
4.5.4 發(fā)展歷程
4.5.5 工作原理
4.5.6 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.7 應(yīng)用場景
4.5.8 商業(yè)進程
4.5.9 技術(shù)路徑
4.5.10 發(fā)展瓶頸
4.5.11 發(fā)展?jié)摿?BR>第五章2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的基礎(chǔ)層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術(shù)發(fā)展歷程
5.1.2 5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
5.1.4 5G典型應(yīng)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(chǎn)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(shè)類型
5.2.4 5G基站建設(shè)原則
5.2.5 5G基站建設(shè)問題
5.2.6 5G基站關(guān)鍵技術(shù)
5.2.7 5G基站建設(shè)建議
5.2.8 5G基站發(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網(wǎng)
5.3.1 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)政策
5.3.2 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網(wǎng)競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網(wǎng)連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)品
5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關(guān)鍵
5.3.8 物聯(lián)網(wǎng)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(chǔ)設(shè)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(yīng)用領(lǐng)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(guān)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(chǎn)量狀況
5.5.8芯片需求
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(wù)應(yīng)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(chǎn)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2022-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的主要內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)展分析
6.1 數(shù)字媒體
6.1.1 數(shù)字媒體基本概念
6.1.2 數(shù)字媒體主要特點
6.1.3 數(shù)字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數(shù)字媒體助力影視
6.1.5 數(shù)字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數(shù)字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數(shù)字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數(shù)字藏品
6.2.1 數(shù)字藏品核心價值
6.2.2 數(shù)字藏品產(chǎn)業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數(shù)字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數(shù)字藏品企業(yè)數(shù)量
6.2.6 數(shù)字藏品消費傾向
6.2.7 數(shù)字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數(shù)字藏品發(fā)展風(fēng)險
6.2.9 數(shù)字藏品發(fā)展前景
6.3 數(shù)字場景
6.3.1 數(shù)字場景構(gòu)建基礎(chǔ)
6.3.2 數(shù)字場景核心構(gòu)建
6.3.3 數(shù)字場景驅(qū)動因素
6.3.4 數(shù)字場景應(yīng)用特點
6.3.5 數(shù)字場景產(chǎn)生影響
6.3.6 數(shù)字場景發(fā)展趨勢
6.4 數(shù)字人
6.4.1 數(shù)字人發(fā)展背景
6.4.2 數(shù)字人相關(guān)標準
6.4.3 數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展狀況
6.4.5 數(shù)字人市場規(guī)模
6.4.6 數(shù)字人融資情況
6.4.7 數(shù)字人發(fā)展問題
6.4.8 數(shù)字人發(fā)展建議
6.4.9 數(shù)字人發(fā)展前景
6.4.10 數(shù)字人發(fā)展趨勢
第七章2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的應(yīng)用領(lǐng)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(chǎn)值
7.1.5 行業(yè)細分領(lǐng)域
7.1.6 行業(yè)結(jié)構(gòu)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(yīng)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(shù)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(yīng)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(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數(shù)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(yīng)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(yīng)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(xué)校數(shù)量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數(shù)量
7.5.7 AIGC主要應(yīng)用
7.5.8 AIGC應(yīng)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(gòu)數(shù)量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.6.3 門診和住院工作量
7.6.4 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
7.6.5 醫(yī)療衛(wèi)生費用情況
7.6.6 醫(yī)院病床使用情況
7.6.7 AIGC主要應(yīng)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(mào)情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經(jīng)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(yīng)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(shù)字轉(zhuǎn)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(yīng)用
第八章中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術(shù)發(fā)展分析
8.1 人工智能技術(shù)發(fā)展分析
8.1.1 技術(shù)基本概述
8.1.2 技術(shù)發(fā)展歷程
8.1.3 技術(shù)發(fā)展特點
8.1.4 技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢
8.1.5 核心技術(shù)分析
8.1.6 技術(shù)主要應(yīng)用
8.1.7 技術(shù)發(fā)展展望
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 自然語言處理技術(shù)發(fā)展分析
8.3.1 技術(shù)基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)
8.3.4 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型
8.3.5 預(yù)訓(xùn)練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術(shù)發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認知技術(shù)發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關(guān)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(shù)演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內(nèi)容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內(nèi)容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力
第九章2022-2023年國際人工智能生成內(nèi)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(wù)發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.5 2023年企業(yè)經(jīng)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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.5 2023年企業(yè)經(jīng)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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.5 2023年企業(yè)經(jīng)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(chǎn)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(chǎn)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2022-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.5 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.6 2023年企業(yè)經(jīng)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(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.2.6 財務(wù)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(shù)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)展歷程
10.3.3 企業(yè)布局分析
10.3.4 經(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.3.6 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.4.5 財務(wù)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(shù)據(jù)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(jīng)營效益分析
10.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.5.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.6.5 財務(wù)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(jīng)營效益分析
10.7.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.7.5 財務(wù)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2022-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2022-2023年人工智能生成內(nèi)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(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術(shù)層面加速成熟
11.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應(yīng)用領(lǐng)域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)風(fēng)險分析
11.4.1 技術(shù)風(fēng)險
11.4.2 資金風(fēng)險
11.4.3 政策風(fēng)險
第十二章2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
12.1 中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術(shù)持續(xù)演進
12.2.2 關(guān)鍵能力顯著增強
12.2.3 產(chǎn)品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應(yīng)用趨于多元
12.2.5 生態(tài)建設(shè)日益完善
12.3 2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測分析
12.3.1 2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2024-2030年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表1：AIGC三要素
圖表2：PGC、UGC、AIGC主要異同點對比
圖表3：2013-2022年全球GDP總量情況
圖表4：2016-2023年中國GDP發(fā)展運行情況
圖表5：2016-2023年中國貨物進出口總額情況
圖表6：2016-2023年中國固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）投資情況
圖表7：部分省市人工智能行業(yè)相關(guān)政策
圖表8：人工智能發(fā)展歷程
圖表9：人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的政策文件
圖表10：人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表11：2016-2023年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)及帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模統(tǒng)計圖
圖表12：中國人工智能市場的主要應(yīng)用占比情況
圖表13：2015-2023年中國人工智能領(lǐng)域投融資金額及數(shù)量
圖表14：2023年我國人工智能企業(yè)分布情況
圖表15：2022年我國人工智能領(lǐng)先企業(yè)員工規(guī)模
圖表16：2022年我國人工智能領(lǐng)先企業(yè)營收情況
圖表17：截止2024年2月20日我國人工智能領(lǐng)先企業(yè)市值情況
圖表18：我國人工智能專利申請排名
圖表19：全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展歷程
圖表20：2022-2030 全球AIGC市場規(guī)模（億美元）
圖表21：全球AIGC企業(yè)布局
圖表22：AIGC行業(yè)生態(tài)結(jié)構(gòu)
圖表23：AIGC行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表24：2022-2030年中國AIGC核心市場規(guī)模走勢
圖表25：基于AI 的文本生成
圖表26：基于AI 的音頻生成
圖表27：基于AI 的圖像生成
圖表28：基于AI 的視頻生成
圖表29：從GPT-1到GPT-4發(fā)展歷程
圖表30：GPT-4模型新變化
圖表31：GPT-4多個核心理解能力提升
圖表32：GPT-4多語言功能強大
圖表33：GPT-4在各種人類考試中表現(xiàn)優(yōu)異
圖表34：不被允許內(nèi)容和敏感內(nèi)容的錯誤行為率
圖表35：微軟office接入GPT-4
圖表36：ChatGPT的商業(yè)化落地進程
圖表37：相關(guān)廠商的業(yè)務(wù)落地情況匯總
圖表38：5G產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
圖表39：2020-2023年中國移動通信基站設(shè)備產(chǎn)量走勢
圖表40：2018-2023年移動電話基站發(fā)展情況
圖表41：5G基站分類
圖表42：5G基站建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)
圖表43：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系框架圖
圖表44：近年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)重點政策規(guī)劃分析
圖表45：2018-2023年我國物聯(lián)網(wǎng)用戶情況
圖表46：2023-2027年中國物聯(lián)網(wǎng)連接規(guī)模及預(yù)測
圖表47：2023物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)100強
圖表48：物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域
圖表49：十三五、十四五國家層面算力產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策
圖表50：地方層面算力產(chǎn)業(yè)建設(shè)行動方案匯總

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