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由智研咨詢專家團隊精心編制的《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)市場全景調查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》（以下簡稱《報告》）重磅發(fā)布，《報告》旨在從國家經濟及產業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)未來的市場走向，挖掘人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，預測人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展前景，助力人工智能生成內容（AIGC）業(yè)的高質量發(fā)展。
本《報告》從2023年全國人工智能生成內容（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、重點企業(yè)等角度進行入手，系統(tǒng)、客觀的對我國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展運行進行了深度剖析，展望2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢?！秷蟾妗肥窍到y(tǒng)分析2023年度中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況的著作，對于全面了解中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)的發(fā)展狀況、開展與人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展相關的學術研究和實踐，具有重要的借鑒價值，可供從事人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)相關的政府部門、科研機構、產業(yè)企業(yè)等相關人員閱讀參考。
國內產學研各界對于AIGC的理解是“繼專業(yè)生成內容和用戶生成內容之后，利用人工智能技術自動生成內容的新型生產方式”。在國際上對應的術語是“人工智能合成媒體”，其定義是“通過人工智能算法對數據或媒體進行生產、操控和修改的統(tǒng)稱”。綜上所述，可以認為AIGC既是從內容生產者視角進行分類的一類內容，又是一種內容生產方式，還是用于內容自動化生成的一類技術集合。AIGC是人工智能與大數據、云計算、5G等多個技術領域的整合，是一種跨領域的合作發(fā)展模式。在人工智能產業(yè)中，算力、算法、數據是三個核心概念，它們構成了AI領域的基礎設施，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預計，2030年將達到約731.6億美元，復合增長率27%。隨著國家政策的傾斜和5G等相關基礎技術的發(fā)展，中國人工智能產業(yè)在各方的共同推動下進入爆發(fā)式增長階段，市場發(fā)展?jié)摿薮?。數據顯示，2022年中國人工智能AIGC核心產業(yè)規(guī)模11.5億元，預計在2030年將達到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的頂級產品團隊；谷歌旗下流媒體平臺Youtube宣布正在開發(fā)AIGC內容創(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服務產品。而國內不少企業(yè)的反應同樣十分迅速，在2022年AI繪畫爆紅之后，BAT、字節(jié)跳動、萬興科技、藍色光標等領頭企業(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產業(yè)的快速發(fā)展和技術創(chuàng)新?！靶乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展計劃”，規(guī)劃了從基礎研究、關鍵技術破解到產品應用和產業(yè)發(fā)展的全流程，確立了到2030年使我國在人工智能領域達到國際領先的戰(zhàn)略目標。
我國AIGC產業(yè)仍處于發(fā)展初期，底層技術與國外有較大差距。由于技術不足和投資環(huán)境影響，AIGC大多作為輔助業(yè)務研發(fā)，缺乏明確的應用場景。人工智能算法面臨技術挑戰(zhàn)，如透明度、穩(wěn)健性和偏見問題，導致AIGC內容創(chuàng)作和編輯技術存在不足。當前內容審核方式存在誤報和人工審核不足等問題，為不正當行為提供機會。同時AIGC作品的版權問題仍待解決，限制了創(chuàng)作潛力。
《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)市場全景調查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》是智研咨詢重要成果，是智研咨詢引領行業(yè)變革、寄情行業(yè)、踐行使命的有力體現，更是人工智能生成內容（AIGC）領域從業(yè)者把脈行業(yè)不可或缺的重要工具。智研咨詢已經形成一套完整、立體的智庫體系，多年來服務政府、企業(yè)、金融機構等，提供科技、咨詢、教育、生態(tài)、資本等服務。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監(jiān)測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)相關概述
1.1 人工智能生成內容（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
1.1.5 內容輸出
1.2 人工智能生成內容（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 人工智能生成內容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數據巨量化
1.3.2 內容創(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容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經濟環(huán)境
2.1.1 全球經濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經濟概況
2.1.3 中國對外經濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經濟展望
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 數字經濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章2022-2024年中國人工智能產業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 中國人工智能產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產業(yè)相關政策
3.1.5 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產業(yè)發(fā)展建議
3.2 2022-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業(yè)發(fā)展現狀
3.2.2 產業(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 產業(yè)競爭格局
3.2.7 產業(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 中國人工智能產業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產業(yè)發(fā)展趨勢
第四章2022-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內容（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 2022-2024年中國人工智能生成內容（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)展現狀
4.3.3 產業(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 人工智能生成內容（AIGC）典型產品——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)展現狀
4.5.7 應用場景
4.5.8 商業(yè)進程
4.5.9 技術路徑
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產業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產業(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 物聯網
5.3.1 物聯網相關政策
5.3.2 物聯網市場規(guī)模
5.3.3 物聯網競爭格局
5.3.4 物聯網發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯網連接芯片
5.3.6 物聯網應用產品
5.3.7 物聯網發(fā)展關鍵
5.3.8 物聯網模式創(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 芯片產量狀況
5.5.8芯片需求
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)展現狀
5.7.3 能源生產情況
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
第六章2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的主要內容生產領域發(fā)展分析
6.1 數字媒體
6.1.1 數字媒體基本概念
6.1.2 數字媒體主要特點
6.1.3 數字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數字媒體助力影視
6.1.5 數字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數字藏品
6.2.1 數字藏品核心價值
6.2.2 數字藏品產業(yè)鏈條
6.2.3 數字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數字藏品企業(yè)數量
6.2.6 數字藏品消費傾向
6.2.7 數字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數字藏品發(fā)展風險
6.2.9 數字藏品發(fā)展前景
6.3 數字場景
6.3.1 數字場景構建基礎
6.3.2 數字場景核心構建
6.3.3 數字場景驅動因素
6.3.4 數字場景應用特點
6.3.5 數字場景產生影響
6.3.6 數字場景發(fā)展趨勢
6.4 數字人
6.4.1 數字人發(fā)展背景
6.4.2 數字人相關標準
6.4.3 數字人產業(yè)圖譜
6.4.4 數字人發(fā)展狀況
6.4.5 數字人市場規(guī)模
6.4.6 數字人融資情況
6.4.7 數字人發(fā)展問題
6.4.8 數字人發(fā)展建議
6.4.9 數字人發(fā)展前景
6.4.10 數字人發(fā)展趨勢
第七章2021-2024年中國人工智能生成內容（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 產業(yè)鏈條結構
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數量情況
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 學校數量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數量
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)生機構數量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數
7.6.3 門診和住院工作量
7.6.4 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
7.6.5 醫(yī)療衛(wèi)生費用情況
7.6.6 醫(yī)院病床使用情況
7.6.7 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)外貿情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經營狀況
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)展現狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業(yè)數字轉型
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
第八章中國人工智能生成內容（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 核心技術分析
8.1.6 技術主要應用
8.1.7 技術發(fā)展展望
8.2 深度神經網絡分析
8.2.1 全連接神經網絡
8.2.2 循環(huán)神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
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
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技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數字內容孿生能力
8.6.2 智能數字內容編輯能力
8.6.3 智能數字內容創(chuàng)作能力
第九章2022-2024年國際人工智能生成內容（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 企業(yè)經營狀況分析
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
第十章中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析
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 企業(yè)經營狀況分析
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 經營效益分析
10.2.5 業(yè)務經營分析
10.2.6 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.3.5 業(yè)務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.4.4 業(yè)務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
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 北京藍色光標數據科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業(yè)務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.6.4 業(yè)務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
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 經營效益分析
10.7.4 業(yè)務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
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容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2022-2024年人工智能生成內容（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容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業(yè)鏈條基本形成
11.2.3 算力芯片空間增大
11.2.4 應用領域潛力巨大
11.3 中國人工智能生成內容（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容（AIGC）行業(yè)風險分析
11.4.1 技術風險
11.4.2 資金風險
11.4.3 政策風險
第十二章2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（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容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術持續(xù)演進
12.2.2 關鍵能力顯著增強
12.2.3 產品類型逐漸豐富
12.2.4 場景應用趨于多元
12.2.5 生態(tài)建設日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內容（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)模預測
圖表目錄
圖表1：AIGC三要素
圖表2：PGC、UGC、AIGC主要異同點對比
圖表3：2013-2024年全球GDP總量情況
圖表4：2016-2024年中國GDP發(fā)展運行情況
圖表5：2016-2024年中國貨物進出口總額情況
圖表6：2016-2024年中國固定資產投資（不含農戶）投資情況
圖表7：部分省市人工智能行業(yè)相關政策
圖表8：人工智能發(fā)展歷程
圖表9：人工智能產業(yè)相關的政策文件
圖表10：人工智能行業(yè)產業(yè)鏈結構
圖表11：2016-2024年我國人工智能核心產業(yè)及帶動產業(yè)規(guī)模統(tǒng)計圖
圖表12：中國人工智能市場的主要應用占比情況
圖表13：2015-2024年中國人工智能領域投融資金額及數量
圖表14：2024年我國人工智能企業(yè)分布情況
圖表15：2024年我國人工智能領先企業(yè)員工規(guī)模
圖表16：2024年我國人工智能領先企業(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)結構
圖表23：AIGC行業(yè)產業(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多語言功能強大
圖表33：GPT-4在各種人類考試中表現優(yōu)異
圖表34：不被允許內容和敏感內容的錯誤行為率
圖表35：微軟office接入GPT-4
圖表36：ChatGPT的商業(yè)化落地進程
圖表37：相關廠商的業(yè)務落地情況匯總
圖表38：5G產業(yè)鏈條結構
圖表39：2020-2024年中國移動通信基站設備產量走勢
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基站建設的關鍵技術
圖表43：物聯網技術體系框架圖
圖表44：近年物聯網行業(yè)重點政策規(guī)劃分析
圖表45：2018-2024年我國物聯網用戶情況
圖表46：2023-2031年中國物聯網連接規(guī)模及預測
圖表47：2024物聯網企業(yè)100強
圖表48：物聯網的應用領域
圖表49：十三五、十四五國家層面算力產業(yè)相關政策
圖表50：地方層面算力產業(yè)建設行動方案匯總
更多圖表見正文......
◆ 本報告分析師具有專業(yè)研究能力，報告中相關行業(yè)數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監(jiān)測產品數據，通過智研統(tǒng)計預測模型估算獲得；企業(yè)數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發(fā)放，并僅為提供信息而發(fā)放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數據均來自合法合規(guī)渠道，觀點產出及數據分析基于分析師對行業(yè)的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
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01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業(yè)咨詢經驗
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智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
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