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

時間：2023-11-07

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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 **目標

1.1.3 優(yōu)勢特征

1.1.4 體系架構

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 建設人工智能應用場景

2.2.3 加快人工智能應用創(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 元宇宙成為新風口

2.3.3 數(shù)字經(jīng)濟**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)鏈條結構

3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模

3.2.4 細分領域分析

3.2.5 應用結構分析

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)技術分析

3.3.6 企業(yè)研發(fā)情況

3.3.7 企業(yè)**狀況

3.4 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景趨勢預測

3.4.1 應用前景廣闊

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)**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)鏈條結構

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 技術路徑

4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀

4.5.6 應用場景

4.5.7 商業(yè)進程

4.5.8 發(fā)展瓶頸

4.5.9 發(fā)展?jié)摿?/p>

*五章 2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的基礎層發(fā)展分析

5.1 5G

5.1.1 5G技術發(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)鏈條結構

5.1.4 5G典型應用場景

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基站建設類型

5.2.4 5G基站建設原則

5.2.5 5G基站建設問題

5.2.6 5G基站關鍵技術

5.2.7 5G基站建設建議

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)應用產(chǎn)品

5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關鍵

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 算力基礎設施

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 算力應用領域

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 云計算服務應用

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

*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****

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)字場景構建基礎

6.3.2 數(shù)字場景**構建

6.3.3 數(shù)字場景驅動因素

6.3.4 數(shù)字場景應用特點

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

*七章 2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的應用領域發(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)細分領域

7.1.6 行業(yè)結構分析

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)鏈條結構

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主要應用

7.5.8 AIGC應用發(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主要應用

*八章中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術發(fā)展分析

8.1 人工智能技術發(fā)展分析

8.1.1 技術基本概述

8.1.2 技術發(fā)展歷程

8.1.3 技術發(fā)展特點

8.1.4 技術應用優(yōu)勢

8.1.5 **技術分析

8.1.6 技術主要應用

8.1.7 技術發(fā)展展望

8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析

8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡

8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

8.3 自然語言處理技術發(fā)展分析

8.3.1 技術基本概況

8.3.2 語言表示的發(fā)展

8.3.3 預訓練語言模型基礎

8.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型

8.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向

8.3.6 技術發(fā)展展望

8.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析

8.4.1 多模態(tài)關聯(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**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

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詞條說明
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