中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場競爭趨勢與運營模式分析報告2024-2030年

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【報告編號】 41810
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【報告目錄】

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 核心目標(biāo)

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

二章 2021-2023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 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

三章 2021-2023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

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 2021-2023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 2021-2023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

四章 2021-2023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 2021-2023年人工智能生成內(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 2021-2023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 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(shù)路徑

4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀

4.5.6 應(yīng)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?/span>

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?fàn)顩r

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

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(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(biāo)

5.7.6 能源發(fā)展建議

5.7.7 能源發(fā)展趨勢

六章 2021-2023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?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(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

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

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(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

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

九章 2021-2023年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)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 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.1.4 2023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 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.2.4 2023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 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.3.4 2023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

十章 2020-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)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 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.1.5 2023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)展優(yōu)勢

10.3.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃

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(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