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由智研咨詢專家團(tuán)隊(duì)精心編制的《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報(bào)告》（以下簡稱《報(bào)告》）重磅發(fā)布，《報(bào)告》旨在從國家經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)未來的市場走向，挖掘人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展?jié)摿ΓA(yù)測人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展前景，助力人工智能生成內(nèi)容（AIGC）業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。
本《報(bào)告》從2023年全國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境、全球發(fā)展態(tài)勢、行業(yè)規(guī)模、競爭格局、重點(diǎn)企業(yè)等角度進(jìn)行入手，系統(tǒng)、客觀的對我國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展運(yùn)行進(jìn)行了深度剖析，展望2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢?！秷?bào)告》是系統(tǒng)分析2023年度中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的著作，對于全面了解中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r、開展與人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展相關(guān)的學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐，具有重要的借鑒價(jià)值，可供從事人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)相關(guān)的政府部門、科研機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)企業(yè)等相關(guān)人員閱讀參考。
國內(nèi)產(chǎn)學(xué)研各界對于AIGC的理解是“繼專業(yè)生成內(nèi)容和用戶生成內(nèi)容之后，利用人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式”。在國際上對應(yīng)的術(shù)語是“人工智能合成媒體”，其定義是“通過人工智能算法對數(shù)據(jù)或媒體進(jìn)行生產(chǎn)、操控和修改的統(tǒng)稱”。綜上所述，可以認(rèn)為AIGC既是從內(nèi)容生產(chǎn)者視角進(jìn)行分類的一類內(nèi)容，又是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，還是用于內(nèi)容自動化生成的一類技術(shù)集合。AIGC是人工智能與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等多個技術(shù)領(lǐng)域的整合，是一種跨領(lǐng)域的合作發(fā)展模式。在人工智能產(chǎn)業(yè)中，算力、算法、數(shù)據(jù)是三個核心概念，它們構(gòu)成了AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，是支撐AIGC行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的必要前提。
2022年全球AIGC市場規(guī)模為107.9億美元，Precedence Research預(yù)計(jì)，2030年將達(dá)到約731.6億美元，復(fù)合增長率27%。隨著國家政策的傾斜和5G等相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在各方的共同推動下進(jìn)入爆發(fā)式增長階段，市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?shù)據(jù)顯示，2022年中國人工智能AIGC核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模11.5億元，預(yù)計(jì)在2030年將達(dá)到4441億元，未來中國有望發(fā)展為全球最大的人工智能AIGC市場。
AIGC賽道不斷迎來新的科技巨頭。2023年2月，Meta首席執(zhí)行官扎克伯格宣布，Meta將成立專注AIGC的頂級產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)；谷歌旗下流媒體平臺Youtube宣布正在開發(fā)AIGC內(nèi)容創(chuàng)作工具。此前OpenAI、微軟、谷歌、Buzzfeed等海外巨頭們也都有布局相關(guān)服務(wù)產(chǎn)品。而國內(nèi)不少企業(yè)的反應(yīng)同樣十分迅速，在2022年AI繪畫爆紅之后，BAT、字節(jié)跳動、萬興科技、藍(lán)色光標(biāo)等領(lǐng)頭企業(yè)已紛紛加碼布局AIGC賽道。
我國高度重視人工智能的發(fā)展，并已將其列為國家戰(zhàn)略。近年來我國政府出臺了一系列政策如下圖所示，旨在推動AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新?！靶乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展計(jì)劃”，規(guī)劃了從基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵技術(shù)破解到產(chǎn)品應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全流程，確立了到2030年使我國在人工智能領(lǐng)域達(dá)到國際領(lǐng)先的戰(zhàn)略目標(biāo)。
我國AIGC產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期，底層技術(shù)與國外有較大差距。由于技術(shù)不足和投資環(huán)境影響，AIGC大多作為輔助業(yè)務(wù)研發(fā)，缺乏明確的應(yīng)用場景。人工智能算法面臨技術(shù)挑戰(zhàn)，如透明度、穩(wěn)健性和偏見問題，導(dǎo)致AIGC內(nèi)容創(chuàng)作和編輯技術(shù)存在不足。當(dāng)前內(nèi)容審核方式存在誤報(bào)和人工審核不足等問題，為不正當(dāng)行為提供機(jī)會。同時AIGC作品的版權(quán)問題仍待解決，限制了創(chuàng)作潛力。
《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報(bào)告》是智研咨詢重要成果，是智研咨詢引領(lǐng)行業(yè)變革、寄情行業(yè)、踐行使命的有力體現(xiàn)，更是人工智能生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域從業(yè)者把脈行業(yè)不可或缺的重要工具。智研咨詢已經(jīng)形成一套完整、立體的智庫體系，多年來服務(wù)政府、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等，提供科技、咨詢、教育、生態(tài)、資本等服務(wù)。
【特別說明】
1）內(nèi)容概況部分為我司關(guān)于該研究報(bào)告核心要素的提煉與展現(xiàn)，內(nèi)容概況中存在數(shù)據(jù)更新不及時情況，最終出具的報(bào)告數(shù)據(jù)以年度為單位監(jiān)測更新。
2）報(bào)告最終交付版本與內(nèi)容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內(nèi)容概況的相關(guān)要素。報(bào)告將以PDF格式提供。
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(rèn)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(rèn)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2022-2024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(jì)環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)取得進(jìn)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(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r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(diǎn)
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 2022-2024年中國人工智能市場運(yùn)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(xì)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 2022-2024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(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2022-2024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 2022-2024年全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
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 2022-2024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(jìn)程
4.5.9 技術(shù)路徑
4.5.10 發(fā)展瓶頸
第五章2021-2024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?fàn)顩r
5.4.5 算力市場規(guī)模
5.4.6 細(xì)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(diǎn)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(jìn)出口量
5.5.7 芯片產(chǎn)量狀況
5.5.8芯片需求
5.6 云計(jì)算
5.6.1 云計(jì)算發(fā)展歷程
5.6.2 云計(jì)算發(fā)展特點(diǎn)
5.6.3 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀
5.6.4 云計(jì)算市場規(guī)模
5.6.5 云計(jì)算競爭格局
5.6.6 云計(jì)算服務(wù)應(yīng)用
5.6.7 云計(jì)算面臨挑戰(zhàn)
5.6.8 云計(jì)算安全防護(hù)
5.6.9 云計(jì)算發(fā)展展望
5.6.10 云計(jì)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(fèi)總量
5.7.5 能源發(fā)展目標(biāo)
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(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(diǎn)
6.1.3 數(shù)字媒體發(fā)展?fàn)顩r
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(jià)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?fàn)顩r
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(fèi)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(xiǎn)
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(diǎn)
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(biāo)準(zhǔn)
6.4.3 數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展?fàn)顩r
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2021-2024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(diǎn)
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(xì)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(jī)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(diǎn)
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(yùn)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(xì)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(jī)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(fù)荷
7.6.5 醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)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(xì)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(yùn)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(diǎn)
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(rèn)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2022-2024年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)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 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 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 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(jià)值
第十章中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 百度集團(tuán)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 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(cái)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(cái)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(tuán)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(cái)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(lán)色光標(biāo)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(cái)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(cái)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(cái)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2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2022-2024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(jī)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(xiǎn)分析
11.4.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
11.4.2 資金風(fēng)險(xiǎn)
11.4.3 政策風(fēng)險(xiǎn)
第十二章2025-2031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?/p>
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(jìn)
12.2.2 關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)
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 2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測分析
12.3.1 2025-2031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 2025-2031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(diǎn)對比
圖表3：2013-2024年全球GDP總量情況
圖表4：2016-2024年中國GDP發(fā)展運(yùn)行情況
圖表5：2016-2024年中國貨物進(jìn)出口總額情況
圖表6：2016-2024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11：2016-2024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(jì)圖
圖表12：中國人工智能市場的主要應(yīng)用占比情況
圖表13：2015-2024年中國人工智能領(lǐng)域投融資金額及數(shù)量
圖表14：2024年我國人工智能企業(yè)分布情況
圖表15：2024年我國人工智能領(lǐng)先企業(yè)員工規(guī)模
圖表16：2024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(qiáng)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(jìn)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39：2020-2024年中國移動通信基站設(shè)備產(chǎn)量走勢
圖表40：2018-2024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(diǎn)政策規(guī)劃分析
圖表45：2018-2024年我國物聯(lián)網(wǎng)用戶情況
圖表46：2023-2031年中國物聯(lián)網(wǎng)連接規(guī)模及預(yù)測
圖表47：2024物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)100強(qiáng)
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
更多圖表見正文......
◆ 本報(bào)告分析師具有專業(yè)研究能力，報(bào)告中相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)及市場預(yù)測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調(diào)查及其他研究方法，部分文字和數(shù)據(jù)采集于公開信息，并且結(jié)合智研咨詢監(jiān)測產(chǎn)品數(shù)據(jù)，通過智研統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型估算獲得；企業(yè)數(shù)據(jù)主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數(shù)據(jù)獲取資源的限制，本報(bào)告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報(bào)告的數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)不承擔(dān)法律責(zé)任。
◆ 本報(bào)告所涉及的觀點(diǎn)或信息僅供參考，不構(gòu)成任何證券或基金投資建議。本報(bào)告僅在相關(guān)法律許可的情況下發(fā)放，并僅為提供信息而發(fā)放，概不構(gòu)成任何廣告或證券研究報(bào)告。本報(bào)告數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道，觀點(diǎn)產(chǎn)出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對行業(yè)的客觀理解，本報(bào)告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報(bào)告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發(fā)布本報(bào)告當(dāng)日的判斷，過往報(bào)告中的描述不應(yīng)作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時期，智研咨詢可發(fā)表與本報(bào)告所載資料、意見及推測不一致的報(bào)告或文章。智研咨詢均不保證本報(bào)告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時，智研咨詢對本報(bào)告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，讀者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相應(yīng)的更新或修改。任何機(jī)構(gòu)或個人應(yīng)對其利用本報(bào)告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部內(nèi)容所進(jìn)行的一切活動負(fù)責(zé)并承擔(dān)該等活動所導(dǎo)致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨(dú)厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢
03
智研咨詢目前累計(jì)服務(wù)客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報(bào)告，還提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調(diào)研等全案產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業(yè)和科學(xué)的研究模型和調(diào)研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)的客觀準(zhǔn)確
06
智研咨詢不定期提供各觀點(diǎn)文章、行業(yè)簡報(bào)、監(jiān)測報(bào)告等免費(fèi)資源，踐行用信息驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫
08
智研咨詢觀點(diǎn)和數(shù)據(jù)被媒體、機(jī)構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載，具有廣泛的品牌知名度
品質(zhì)保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌，公司擁有強(qiáng)大的智囊顧問團(tuán)，與國內(nèi)數(shù)百家咨詢機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會建立長期合作關(guān)系，專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和資源，保證了我們報(bào)告的專業(yè)性。
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我們提供完善的售后服務(wù)系統(tǒng)。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺等任意終端，均可在工作日內(nèi)得到受理回復(fù)。24小時全面為您提供專業(yè)周到的服務(wù)，及時解決您的需求。
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