2025-2031年中國模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)市場全景調(diào)研及發(fā)展前景研判報(bào)告

第一章模型即服務(wù)（MaaS）相關(guān)概述

1.1 MaaS定義及技術(shù)架構(gòu)

1.1.1 MaaS起源與概念

1.1.2 MaaS技術(shù)架構(gòu)

1.1.3 MaaS產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

1.2 MaaS框架與能力要求

1.2.1 MaaS框架說明

1.2.2 模型平臺層能力架構(gòu)

1.2.3 模型層能力架構(gòu)

1.2.4 應(yīng)用開發(fā)層能力架構(gòu)

1.2.5 模型服務(wù)協(xié)議框架

第二章2022-2024年AI大模型行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

2.1 AI大模型行業(yè)綜述

2.1.1 AI大模型發(fā)展背景

2.1.2 AI大模型基本類型

2.1.3 AI大模型發(fā)展歷程

2.1.4 AI大模型的必要性

2.1.5 AI大模型發(fā)展特點(diǎn)

2.1.6 大模型與MaaS協(xié)同發(fā)展

2.2 AI大模型重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用情況

2.2.1 重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用總覽

2.2.2 金融行業(yè)

2.2.3 泛消費(fèi)行業(yè)

2.2.4 能源行業(yè)

2.2.5 制造行業(yè)

2.3 AI大模型行業(yè)發(fā)展前景展望

2.3.1 AI大模型發(fā)展展望

2.3.2 AI大模型發(fā)展趨勢

2.3.3 模型公司發(fā)展?jié)摿?/p>

2.3.4 模型公司顛覆場景

第三章2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

3.1 MaaS產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1 MaaS支持政策

3.1.2 MaaS標(biāo)準(zhǔn)體系

3.1.3 MaaS產(chǎn)業(yè)圖譜

3.1.4 MaaS市場規(guī)模

3.1.5 MaaS競爭格局

3.1.6 MaaS重塑AI商業(yè)

3.2 MaaS落地方式分析

3.2.1 對比分析

3.2.2 公有云

3.2.3 私有云

3.3 MaaS供給能力分析

3.3.1 平臺服務(wù)

3.3.2 模型服務(wù)

3.3.3 數(shù)據(jù)集服務(wù)

3.3.4 AI應(yīng)用開發(fā)服務(wù)

第四章2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）在各行業(yè)應(yīng)用案例分析

4.1 MaaS落地條件及優(yōu)勢場景

4.1.1 落地條件

4.1.2 優(yōu)勢場景

4.2 MaaS行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品分析

4.2.1 聊天機(jī)器人

4.2.2 語音終端

4.2.3 智能座駕

4.2.4 文章寫作

4.3 MaaS行業(yè)實(shí)踐案例及成效

4.3.1 銀行業(yè)金融MaaS平臺實(shí)踐

4.3.2 電網(wǎng)領(lǐng)域MaaS實(shí)踐

4.3.3 電信運(yùn)營商私域領(lǐng)域MaaS實(shí)踐

4.3.4 金融風(fēng)控領(lǐng)域MaaS實(shí)踐

第五章2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r分析

5.1 模型技術(shù)發(fā)展

5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

5.1.2 決策樹模型

5.2 安全技術(shù)發(fā)展

5.2.1 數(shù)據(jù)加密技術(shù)

5.2.2 訪問控制技術(shù)

5.3 集成與部署技術(shù)發(fā)展

第六章2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）主要服務(wù)商布局狀況分析

6.1 云服務(wù)商

6.1.1 阿里云

6.1.2 騰訊云

6.1.3 百度智能云

6.2 人工智能企業(yè)

6.2.1 商湯科技

6.2.2 科大訊飛

6.2.3 云從科技

6.2.4 華為

6.3 電信運(yùn)營商

6.3.1 中國移動(dòng)

6.3.2 中國電信

6.4 國際巨頭

6.4.1 亞馬遜

6.4.2 OpenAI

6.4.3 微軟

6.4.4 谷歌

第七章2025-2031年模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)發(fā)展建議及前景趨勢預(yù)測

7.1 MaaS行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

7.1.1 模型服務(wù)規(guī)范缺失

7.1.2 模型服務(wù)易用性差

7.1.3 MaaS基建成本高

7.1.4 管理體系亟需完善

7.2 MaaS行業(yè)發(fā)展建議

7.2.1 對政府的建議

7.2.2 對企業(yè)的建議

7.3 MaaS行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

7.3.1 MaaS行業(yè)發(fā)展前景

7.3.2 MaaS行業(yè)發(fā)展機(jī)遇

7.3.3 MaaS行業(yè)發(fā)展趨勢

圖表目錄

圖表 模型即服務(wù)（MaaS）技術(shù)架構(gòu)

圖表 MaaS基本產(chǎn)業(yè)架構(gòu)

圖表 商湯大裝置運(yùn)行機(jī)理

圖表 MaaS基本產(chǎn)業(yè)架構(gòu)

圖表 MaaS框架圖

圖表 MaaS定位與比較示意圖

圖表 模型平臺層能力架構(gòu)圖

圖表 科大訊飛在模型平臺領(lǐng)域的落地實(shí)踐

圖表 模型層能力架構(gòu)圖

圖表 ModelScope在模型層的落地實(shí)踐

圖表 ModelScope模型層實(shí)踐圖

圖表 應(yīng)用開發(fā)層能力架構(gòu)圖

圖表 AppBuilder在AI原生應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的實(shí)踐

圖表 AppBuilder架構(gòu)圖

圖表 服務(wù)協(xié)議架構(gòu)圖

圖表 ChatGPT月度訪問量

圖表 AI大模型的基本分類

圖表 起步階段以學(xué)術(shù)研究為主

圖表 開始向商業(yè)應(yīng)用發(fā)展

圖表 AI技術(shù)得到了極大的突破

圖表 正式走向規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用

圖表 大模型的不可能三角

圖表 通用大模型與行業(yè)大模型對比

圖表 用大模型與行業(yè)大模型的關(guān)系

圖表 騰訊云MaaS服務(wù)體系

圖表 大模型落地問題及MaaS解決方式

圖表 AI大模型在重點(diǎn)行業(yè)的推進(jìn)情況

圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用功能

圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢

圖表 AI大模型在泛消費(fèi)行業(yè)的應(yīng)用功能

圖表 AI大模型在泛消費(fèi)行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值和落地情況

圖表 AI大模型在電力行業(yè)的應(yīng)用功能及價(jià)值

圖表 AI模型在礦山行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值和落地情況

圖表 AI大模型在制造行業(yè)的應(yīng)用功能

圖表 國外大模型發(fā)展歷程

圖表 “書生”相較于同期最強(qiáng)開源模型CLIP在準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)使用效率的對比

圖表 國內(nèi)外主要大模型梳理

圖表 傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開發(fā)流程

圖表 AI大模型“工廠模式”的開發(fā)方式

圖表 弱人工智能仍屬于計(jì)算機(jī)“工具”范疇，強(qiáng)人工智能能自適應(yīng)地完成任務(wù)

圖表 ChatGPT的功能及特點(diǎn)