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2023-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場深度研究與投資前景報告

字體大小：大中小2023-08-25 中國產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng) http://hnjy168.cn

【報告名稱】2023-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場深度研究與投資前景報告
【關鍵字】人工智能生成內(nèi)容（AIGC）人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場分析
【價　　格】紙介版：9800元電子版：9800元紙介+電子：10000元
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AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技術來生成內(nèi)容，AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內(nèi)容生產(chǎn)方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調(diào)用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求；同時能夠創(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內(nèi)容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內(nèi)容生產(chǎn)向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持數(shù)字內(nèi)容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。2025年中國生成式AI應用規(guī)模有望達到2070億元，2030年AIGC市場規(guī)模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內(nèi)容）的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內(nèi)容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數(shù)字人等應用落地。過去市場擔憂AIGC在產(chǎn)品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應用整合）領域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2023-2029年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）市場深度研究與投資前景報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內(nèi)外AIGC行業(yè)的發(fā)展狀況，然后報告重點闡述了AIGC的基礎層發(fā)展以及在各個領域的應用，隨后對AIGC相關技術進行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

報告目錄：

第一章人工智能生成內(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 核心要素

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

第二章 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 全球經(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)濟取得進展

2.3.4 算力發(fā)展水平提升

第三章 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)專利狀況

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

第四章 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年全球人工智能生成內(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 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(xiàn)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

4.5.11 發(fā)展?jié)摿?/font>

第五章 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

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

第六章 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)字場景核心構建

6.3.3 數(shù)字場景驅(qū)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

第七章 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

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(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(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主要應用

第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 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(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技術演化的三大前沿能力

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

第九章 2021-2023年國際人工智能生成內(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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.1.4 2022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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.2.4 2022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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.3.4 2022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

第十章 2020-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(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 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.1.5 2022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)務經(jīng)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(jīng)營效益分析

10.3.5 業(yè)務經(jīng)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(jīng)營效益分析

10.4.4 業(yè)務經(jīng)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(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)務經(jīng)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(jīng)營效益分析

10.6.4 業(yè)務經(jīng)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(jīng)營效益分析

10.7.4 業(yè)務經(jīng)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 2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析

11.1 2021-2023年人工智能生成內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(chǎn)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(nèi)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(nèi)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 2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)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?/font>

12.1.4 市場發(fā)展空間

12.2 中國人工智能生成內(nèi)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(chǎn)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 2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預測分析

12.3.1 2024-2030年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響因素分析

12.3.2 2024-2030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3：2013-2022年全球GDP總量情況

圖表4：2023-2024年世界經(jīng)濟最新增長預測（單位：%）

圖表5：2016-2023年Q2中國GDP發(fā)展運行情況

圖表6：2016-2023年1-6月中國貨物進出口總額情況

圖表7：2018-2023年Q2中國固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）投資情況

圖表8：部分省市人工智能行業(yè)相關政策

圖表9：人工智能發(fā)展歷程

圖表10：人工智能產(chǎn)業(yè)相關的政策文件

圖表11：人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結構

圖表12：2016-2022年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)及帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模統(tǒng)計圖

圖表13：中國人工智能市場的主要應用占比情況

圖表14：2015-2022年中國人工智能領域投融資金額及數(shù)量

圖表15：2022年我國人工智能企業(yè)分布情況

圖表16：2022年我國人工智能領先企業(yè)員工規(guī)模

圖表17：2022年我國人工智能領先企業(yè)營收情況

圖表18：截止2023年12月21日10點半我國人工智能領先企業(yè)市值情況

圖表19：中國人工智能行業(yè)企業(yè)專利申請量情況

圖表20：全球人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展歷程

圖表21：2022-2030 全球AIGC市場規(guī)模（億美元）

圖表22：全球AIGC企業(yè)布局

圖表23：AIGC行業(yè)生態(tài)結構

圖表24：AIGC行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

圖表25：2022-2030年中國AIGC核心市場規(guī)模走勢

圖表26：基于AI 的文本生成

圖表27：基于AI 的音頻生成

圖表28：基于AI 的圖像生成

圖表29：基于AI 的視頻生成

圖表30：從GPT-1到GPT-4發(fā)展歷程

圖表31：GPT-4模型新變化

圖表32：GPT-4多個核心理解能力提升

圖表33：GPT-4多語言功能強大

圖表34：GPT-4在各種人類考試中表現(xiàn)優(yōu)異

圖表35：不被允許內(nèi)容和敏感內(nèi)容的錯誤行為率

圖表36：微軟office接入GPT-4

圖表37：ChatGPT的商業(yè)化落地進程

圖表38：相關廠商的業(yè)務落地情況匯總

更多圖表見正文......

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