2025-2031年全球人工智能生成内容(AIGC)行业发展空间及运行潜力研究报告

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2025-2031年全球人工智能生成内容(AIGC)行业发展空间及运行潜力研究报告



章 人工智能生成内容(AIGC)行业相关概述

1.1 人工智能生成内容(AIGC)基本概述

1.1.1 基本定义

1.1.2 核心目标

1.1.3 优势特征

1.1.4 体系架构

1.1.5 内容输出

1.2 ᅠ人工智能生成内容(AIGC)的发展阶段

1.2.1 模型赋智阶段

1.2.2 认知交互阶段

1.2.3 空间赋能阶段

1.3 人工智能生成内容(AIGC)的主要特征

1.3.1 数据巨量化

1.3.2 内容创造力

1.3.3 跨模态融合

1.3.4 认知交互力

1.4 主要内容生成模式对比

1.4.1 PGC

1.4.2 UGC

1.4.3 AIGC

第二章 2022-2024年中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展环境分析

2.1 政策环境

2.1.1 深度合成管理规定发布

2.1.2 建设人工智能应用场景

2.1.3 加快人工智能应用创新

2.1.4 人工智能服务管理办法发布

2.1.5 地方发展人工智能政策

2.2 需求环境

2.2.1 Web3.0时代到来

2.2.2 元宇宙成为新风口

2.2.3 数字经济取得进展

2.2.4 算力发展水平提升

2.3 产业环境

2.3.1 产业发展背景

2.3.2 产业布局状况

2.3.3 应用前景广阔

2.3.4 产业发展展望

2.3.5 产业发展趋势

第三章 2022-2024年人工智能生成内容(AIGC)行业发展分析

3.1 人工智能生成内容(AIGC)行业发展综述

3.1.1 行业发展特征

3.1.2 行业发展原因

3.1.3 行业核心要素

3.1.4 行业生态体系

3.1.5 行业商业模式

3.2 2022-2024年全球人工智能生成内容(AIGC)行业发展状况

3.2.1 行业发展历程

3.2.2 行业发展现状

3.2.3 主要企业分析

3.2.4 企业业务模式

3.2.5 企业布局分析

3.3 2022-2024年中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展分析

3.3.1 行业发展环境

3.3.2 行业发展现状

3.3.3 市场发展规模

3.3.4 主要企业发展

3.3.5 行业发展问题

3.3.6 行业发展建议

3.4 人工智能生成内容(AIGC)的应用场景分析

3.4.1 文本生成

3.4.2 音频生成

3.4.3 图像生成

3.4.4 视频生成

3.4.5 跨模态生成

3.4.6 策略生成

3.4.7 虚拟人生成

3.5 人工智能生成内容(AIGC)典型产品——ChatGPT分析

3.5.1 基本概况

3.5.2 主要优势

3.5.3 发展历程

3.5.4 技术路径

3.5.5 发展现状

3.5.6 应用场景

3.5.7 商业进程

3.5.8 发展瓶颈

3.5.9 发展潜力

第四章 2022-2024年中国人工智能生成内容(AIGC)的产业链发展分析

4.1 产业链发展环节总体状况

4.1.1 产业链生态

4.1.2 基础设施层

4.1.3 模型层

4.1.4 应用层

4.2 基础层各技术产业发展分析

4.2.1 5G产业

4.2.1.1 5G技术发展历程

4.2.1.2 5G产业政策环境

4.2.1.3 5G典型应用场景

4.2.1.4 5G产业发展趋势

4.2.2 5G基站

4.2.2.1 5G基站政策分析

4.2.2.2 5G基站发展前景

4.2.3 物联网

4.2.3.1 物联网市场规模

4.2.3.2 物联网模式创新

4.2.4 算力

4.2.4.1 算力发展状况

4.2.4.2 市场空间巨大

4.2.5 芯片

4.2.5.1 芯片相关政策

4.2.5.2 芯片需求增大

4.2.5.3 类人脑芯片

4.2.5.4 人工智能芯片趋势

4.2.6 云计算

4.2.6.1 云计算发展现状

4.2.6.2 云计算成人工智能基础

4.2.6.3 云计算与人工智能协同发展

4.2.6.4 云计算发展展望

4.2.6.5 云计算发展趋势

4.3 内容生产领域各产业发展分析

4.3.1 数字媒体

4.3.1.1 数字媒体主要特点

4.3.1.2 数字媒体发展前景

4.3.1.3 AIGC与出版行业

4.3.2 数字藏品

4.3.2.1 数字藏品发展状况

4.3.2.2 数字藏品发展前景

4.3.3 数字场景

4.3.3.1 数字场景构建基础

4.3.3.2 数字场景核心构件

4.3.3.3 数字场景驱动因素

4.3.3.4 数字场景产生影响

4.3.3.5 数字场景发展趋势

4.3.4 数字人

4.3.4.1 数字人发展现状

4.3.4.2 数字人产业图谱

4.3.4.3 数字人发展前景

4.3.4.4 数字人发展趋势

4.4 应用领域发展状况分析

4.4.1 传媒行业

4.4.1.1 行业发展环境

4.4.1.2 行业发展机遇

4.4.1.3 行业发展趋势

4.4.1.4 AIGC主要应用

4.4.2 电商行业

4.4.2.1 行业发展特点

4.4.2.2 行业运营模式

4.4.2.3 行业发展挑战

4.4.2.4 AIGC主要应用

4.4.3 影视行业

4.4.3.1 行业基本概述

4.4.3.2 行业发展趋势

4.4.3.3 行业应用价值

4.4.3.4 AIGC主要应用

4.4.4 文化娱乐行业

4.4.4.1 未来发展趋势

4.4.4.2 AIGC主要应用

4.4.5 教育行业

4.4.5.1 AIGC主要应用

4.4.5.2 AIGC应用发展动态

4.4.6 医疗行业

4.4.6.1 AIGC主要应用

4.4.6.2 行业应用价值

4.4.6.3 应用市场规模

4.4.6.4 发展趋势分析

4.4.7 工业

4.4.7.1 工业智能化升级指数

4.4.7.2 人工智能成工业发展方向

4.4.7.3 AI工业应用的发展趋势

4.4.7.4 AIGC主要应用

4.4.8 金融行业

4.4.8.1 行业发展成就

4.4.8.2 行业数字转型

4.4.8.3 行业发展展望

4.4.8.4 AIGC主要应用

4.4.9 其他应用

4.4.9.1 SaaS

4.4.9.2 数字设计

4.4.9.3 游戏

第五章 中国人工智能生成内容(AIGC)主要技术发展分析

5.1 人工智能技术发展分析

5.1.1 技术发展历程

5.1.2 技术发展特点

5.1.3 核心技术分析

5.1.4 技术主要应用

5.1.5 技术发展展望

5.2 深度神经网络分析

5.2.1 全连接神经网络

5.2.2 循环神经网络

5.2.3 卷积神经网络

5.3 自然语言处理技术发展分析

5.3.1 技术基本概况

5.3.2 语言表示的发展

5.3.3 预训练语言模型基础

5.3.4 大规模预训练语言模型

5.3.5 预训练语言模型优化方向

5.3.6 技术发展展望

5.4 多模态认知技术发展分析

5.4.1 多模态关联

5.4.2 跨模态生成

5.4.3 多模态协同

5.4.4 技术演进状况

5.4.5 发展的趋势

5.5 AIGC的三大模型

5.5.1 视觉大模型

5.5.2 语言大模型

5.5.3 多模态大模型

5.5.4 技术路径对比

5.6 AIGC技术演化的三大前沿能力

5.6.1 智能数字内容孪生能力

5.6.2 智能数字内容编辑能力

5.6.3 智能数字内容创作能力

第六章 2022-2024年国际人工智能生成内容(AIGC)行业重点企业发展分析

6.1 微软(MicrosoftCorp.)

6.1.1 企业发展概况

6.1.2 AIGC业务产品与合作

6.1.3 AIGC产品特点与优势

6.1.4 AIGC业务战略布局展望

6.2 谷歌(GoogleInc.)

6.2.1 企业发展概况

6.2.2 AIGC布局状况

6.2.3 AIGC产品特点与优势

6.2.4 企业业务战略布局分析

6.3 Meta Platforms,Inc.

6.3.1 企业发展概况

6.3.2 AIGC业务布局状况

6.3.3 AIGC产品特点及优势

6.3.4 未来业务战略布局分析

6.4 StabilityAI

6.4.1 企业发展概况

6.4.2 AIGC业务布局状况

6.4.3 AIGC产品特点及优势

6.4.4 未来业务发展趋势

6.5 Open AI

6.5.1 企业发展概况

6.5.2 产品特点及优势

6.5.3 产品商业化应用状况

6.5.4 企业未来战略布局

第七章 2022-2024年中国人工智能生成内容(AIGC)行业重点上市企业经营状况分析

7.1 百度集团股份有限公司

7.1.1 企业发展概况

7.1.2 AIGC业务布局状况

7.1.3 2022年企业经营状况分析

7.1.4 2024年企业经营状况分析

7.1.5 未来业务战略布局

7.2 科大讯飞股份有限公司

7.2.1 企业发展概况

7.2.2 AIGC业务布局

7.2.3 经营效益分析

7.2.4 财务状况分析

7.2.5 未来发展战略

7.3 拓尔思信息技术股份有限公司

7.3.1 企业发展概况

7.3.2 企业AIGC业务

7.3.3 经营效益分析

7.3.4 财务状况分析

7.3.5 企业发展规划

7.3.6 公司发展战略

7.4 云从科技集团股份有限公司

7.4.1 企业发展概况

7.4.2 企业业务布局

7.4.3 经营效益分析

7.4.4 财务状况分析

7.4.5 公司发展战略

7.5 北京蓝色光标数据科技股份有限公司

7.5.1 企业发展概况

7.5.2 企业布局分析

7.5.3 经营效益分析

7.5.4 财务状况分析

7.5.5 公司发展战略

7.6 昆仑万维科技股份有限公司

7.6.1 企业发展概况

7.6.2 AIGC业务布局

7.6.3 经营效益分析

7.6.4 财务状况分析

7.6.5 公司发展战略

第八章 2022-2024年中国人工智能生成内容(AIGC)行业投资潜力分析

8.1 人工智能生成内容(AIGC)行业投融资情况分析

8.1.1 国内AIGC行业融资情况

8.1.2 国外AIGC行业融资状况

8.1.3 各国一级市场融资情况对比

8.1.4 国内典型融资案例

8.1.5 国外典型融资案例

8.2 中国人工智能生成内容(AIGC)行业投资机会分析

8.2.1 技术层面加速成熟

8.2.2 产业链条基本形成

8.2.3 算力芯片空间增大

8.2.4 应用领域潜力巨大

8.3 中国人工智能生成内容(AIGC)行业壁垒分析

8.3.1 能力壁垒

8.3.2 合作壁垒

8.3.3 模式壁垒

8.4 中国人工智能生成内容(AIGC)行业风险分析

8.4.1 技术风险

8.4.2 资金风险

8.4.3 政策风险

第九章 2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展前景及趋势预测

9.1 中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展前景分析

9.1.1 行业面临挑战

9.1.2 行业发展展望

9.1.3 行业发展潜力

9.1.4 市场发展空间

9.2 中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展趋势

9.2.1 核心技术持续演进

9.2.2 关键能力显著增强

9.2.3 产品类型逐渐丰富

9.2.4 场景应用趋于多元

9.2.5 生态建设日益完善

9.3 2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业预测分析

9.3.1 2025-2031年中国人工智能生成内容(AIGC)行业影响五力要素分析

9.3.2 2024-2031年中国AIGC产业规模预测


图表目录

图表1 AIGC底层技术架构与内容呈现

图表2 中国主要科技公司人工智能平台布局

图表3 大模型参数量和训练数据规模增长示意图

图表4 AIGC应用场景及所处发展阶段

图表5 AIGC产业生态体系的三层架构

图表6 AIGC发展历程

图表7 2024年12月全球AI流量排名TOP50

图表8 2024年12月全球AI流量TOP50分类

图表9 2024年12月全球AI流量涨幅排名TOP50

图表10 国外巨头布局人工智能生成内容(AIGC)情况

图表11 2020-2025年中国AI数字商业市场规模

图表12 2025年各数字商业规模及占比

图表13 2020-2025年中国A数字商业核心产业链复合增速

图表14 2020-2025中国生成式AI规模及同比增速

图表15 2031年AIGC市场规模

图表16 2024年12月国内AI流量排名TOP50

图表17 2024年12月国内AI流量TOP50分类

图表18 2024年出海AI流量排名TOP25

图表19 EditGAN支持图像进行细节修改

图表20 Deep FaceDrawing草图变完整图像效果

图表21 剪映视频氛围渲染.

图表22 交互类App用户破亿用时

图表23 ChatGPT特点

图表24 ChatGPT的局限性

图表25 AI自然语言处理发展历程

图表26 RLHF人类反馈强化学习模型原理

图表27 生成型AI应用领城

图表28 ChatGPT的发展历程

图表29 GLM-130B与GPT-3、OPT-175B对比

图表30 谷歌公司的产业布局

图表31 ChatGPT在游戏中的应用

图表32 ChatGPT应用探索

图表33 ChatGPT撰写房源信息

图表34 各平台从0到100万用户速度

图表35 AIGC产业生态图谱

图表36 AIGC产业应用层不同赛道发展预测

图表37 5G网络满足的应用场景

图表38 2022-2026年中国物联网芯片行业市场规模(按销售额)预测情况

图表39 数字人产业图谱

图表40 B2B模式

图表41 B2C模式

图表42 C2B模式

图表43 B2B2C模式

图表44 中国影视作品的形式与题材分类

图表45 中国影视行业发展趋势——内容提质

图表46 中国影视行业发展趋势——IP衍生产业链

图表47 中国影视行业发展趋势——搭建算法与数据评估体系

图表48 医疗AI主要应用场景及应用价值

图表49 诊疗一体化医疗AI解决方案

图表50 医疗AI的数据应用

图表51 我国工业智能化升级总指数及指标得分

图表52 工业4.0愿景

图表53 AIGC融入数字设计工作流程

图表54 全连接神经网络示意图

图表55 循环神经网络示意图

图表56 长短期记忆单元(LSTM)内部结构示意图

图表57 门控循环单元(GRU)内部结构示意图

图表58 卷积核为3×3的一次卷积计算过程示例

图表59 池化区域为2×2的大池化/平均池化示例

图表60 Transformer模型架构

图表61 Transformer解码器结构和训练目标(左)及针对不同下游任务的输入转换(右)

图表62 BERT的预训练和微调过程

图表63 XLNet双流自注意力机制

图表64 蒸馏模型效果对比

图表65 (网络版彩图)多模态对齐示意图

图表66 (网络版彩图)(a)跨模态感知与(b)跨模态检索示意图

图表67 (网络版彩图)典型的两种跨模态合成方式

图表68 (网络版彩图)常见的跨模态转换任务

图表69 (网络版彩图)多模态融合中的(a)前期融合与(b)后期融合示意图

图表70 (网络版彩图)多模态联合学习中的(a)模态性能提升与(b)模态创新应用示例

图表71 多模态大模型技术发展情况

图表72 AIGC多模态大模型生成结果图

图表73 OpenAIAIGC多模态大模型DALL-E 2生成结果图

图表74 扩散模型VS自回归模型

图表75 2020-2024年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模

图表76 2020-2024年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速

图表77 2020-2024年科大讯飞股份有限公司净利润及增速

图表78 2020-2024年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率

图表79 2020-2024年科大讯飞股份有限公司净资产收益率

图表80 2020-2024年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标

图表81 2020-2024年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平

图表82 2020-2024年科大讯飞股份有限公司运营能力指标

图表83 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司总资产及净资产规模

图表84 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司营业收入及增速

图表85 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司净利润及增速

图表86 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司营业利润及营业利润率

图表87 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司净资产收益率

图表88 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力指标

图表89 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司资产负债率水平

图表90 2020-2024年拓尔思信息技术股份有限公司运营能力指标

图表91 拓尔思“智创”AIGC平台架构

图表92 云从科技人机协同全景

图表93 2020-2024年云从科技集团股份有限公司总资产及净资产规模

图表94 2020-2024年云从科技集团股份有限公司营业收入及增速

图表95 2020-2024年云从科技集团股份有限公司净利润及增速

图表96 2020-2024年云从科技集团股份有限公司营业利润及营业利润率

图表97 2020-2024年云从科技集团股份有限公司净资产收益率

图表98 2020-2024年云从科技集团股份有限公司短期偿债能力指标

图表99 2020-2024年云从科技集团股份有限公司资产负债率水平

图表100 2020-2024年云从科技集团股份有限公司运营能力指标

图表101 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司总资产及净资产规模

图表102 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司营业收入及增速

图表103 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司净利润及增速

图表104 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司营业利润及营业利润率

图表105 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司净资产收益率

图表106 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司短期偿债能力指标

图表107 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司资产负债率水平

图表108 2020-2024年北京蓝色光标数据科技股份有限公司运营能力指标

图表109 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司总资产及净资产规模

图表110 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司营业收入及增速

图表111 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司净利润及增速

图表112 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司营业利润及营业利润率

图表113 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司净资产收益率

图表114 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司短期偿债能力指标

图表115 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司资产负债率水平

图表116 2020-2024年昆仑万维科技股份有限公司运营能力指标

图表117 2024年全球AIGC赛道融资情况

图表118 2022-2024年国内AIGC行业融资事件

图表119 2022-2024年国内AIGC行业融资金额

图表120 2022-2024年国内AIGC行业融资分布

图表121 2022-2024年国内AIGC行业轮次对应融资金额

图表122 2022-2024年国外AIGC行业融资事件

图表123 2022-2024年国外AIGC行业融资金额

图表124 2022-2024年国外AIGC行业融资分布

图表125 2022-2024年国外AIGC行业轮次对应融资金额

图表126 2022-2024年AIGC行业各国融资金额及排名

图表127 2024年国内AIGC赛道行业融资金额TOP20公司

图表128 2024年海外AIGC赛道行业融资金额TOP20公司

图表129 AI的碳排放情况

图表130 AIGC行业发展驱动五力模型分析

图表131 2024-2031年中国AIGC产业市场规模预测


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成立日期1974年01月01日
法定代表人孙宏阳
注册资本50万人民币
主营产品项目规划十四五报告,可行性分析报告,行业市场分析报告,行业报告,市场报告,可研报告,商业计划书,论文
经营范围技术推广服务;销售日用品、文具用品、化工产品(不含危险化学品)、电子产品、机械设备;经济贸易咨询;企业管理咨询;市场调查;企业策划;电脑图文设计;设计、制作、代理、发布广告;组织文化艺术交流活动(不含演出);会议及展览服务。(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
公司简介鸿晟信合(北京)信息技术研究院有限公司,简称:鸿晟信合研究院,是中国领先的产业研究专业机构,主要致力于为企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、市场投资人士、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富详实的市场研究资料和商业竞争情报;为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。我们的目的是为您防范可能出现的风险,探寻利于发展 ...
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