“十五五”中國未來產(chǎn)業(yè)之ChatGPT產(chǎn)業(yè)全景調(diào)研及投資價值評估研究報告-吻胸揉屁股摸腿嬌喘視頻網(wǎng)站メイリン モデルコレクション メ_爺爺輪翻干著母女倆

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章　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)介紹

1.1　ChatGPT基本概述

1.1.1　基本定義

1.1.2　主要特點

1.1.3　使用局限

1.2　ChatGPT主要優(yōu)勢分析

1.2.1　技術(shù)方面

1.2.2　應(yīng)用方面

1.3　ChatGPT主要運行模式

1.3.1　大型語言模型

1.3.2　新型人機交互接口

1.4　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈分析

1.4.1　產(chǎn)業(yè)鏈綜述

1.4.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游

1.4.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游

1.4.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游

第二章　2023-2025年國內(nèi)外ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

2.1　全球ChatGPT行業(yè)發(fā)展分析

2.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程

2.1.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2.1.3　主要企業(yè)布局

2.1.4　應(yīng)用場景分析

2.1.5　商業(yè)進程狀況

2.1.6　行業(yè)產(chǎn)生效應(yīng)

2.1.7　行業(yè)監(jiān)督管理

2.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展狀況分析

2.2.1　行業(yè)發(fā)展意義

2.2.2　行業(yè)廠商分析

2.2.3　行業(yè)價值鏈條

2.2.4　產(chǎn)品研發(fā)情況

2.3　ChatGPT行業(yè)發(fā)展路徑分析

2.3.1　GPT初代

2.3.2　GPT-2

2.3.3　GPT-3

2.3.4　GPT-3.5

2.3.5　GPT-4

2.4　ChatGPT行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的社會影響及變革分析

2.4.1　重塑時空場域

2.4.2　重塑生產(chǎn)關(guān)系

2.4.3　重構(gòu)勞動關(guān)系

2.4.4　重塑生活方式

2.4.5　主要發(fā)生變革

2.5　ChatGPT行業(yè)法律風險及規(guī)制分析

2.5.1　知識產(chǎn)權(quán)法律風險

2.5.2　數(shù)據(jù)相關(guān)法律風險

2.5.3　學(xué)校學(xué)術(shù)倫理規(guī)范

2.5.4　法律風險規(guī)制分析

2.6　中國ChatGPT行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析

2.6.1　技術(shù)層面

2.6.2　社會層面

2.6.3　倫理層面

2.6.4　法律層面

2.7　ChatGPT行業(yè)發(fā)展問題分析

2.7.1　行業(yè)發(fā)展瓶頸

2.7.2　行業(yè)潛在威脅

2.7.3　行業(yè)產(chǎn)生危害

2.7.4　未來安全問題

2.8　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展建議分析

2.8.1　鼓勵有序發(fā)展應(yīng)用

2.8.2　夯實相關(guān)技術(shù)體系

2.8.3　構(gòu)建人才培養(yǎng)系統(tǒng)

2.8.4　完善相關(guān)法律體系

第三章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈上游發(fā)展分析——AI芯片行業(yè)

3.1　中國AI芯片行業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1　行業(yè)基本概述

3.1.2　行業(yè)發(fā)展歷程

3.1.3　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1.4　行業(yè)應(yīng)用場景

3.1.5　主要技術(shù)路線

3.2　2023-2025年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析

3.2.1　市場規(guī)模狀況

3.2.2　芯片數(shù)量需求

3.2.3　企業(yè)注冊數(shù)量

3.2.4　企業(yè)競爭格局

3.2.5　主要企業(yè)布局

3.2.6　行業(yè)融資情況

3.2.7　行業(yè)投資主體

3.3　AI芯片主要細分類型發(fā)展分析

3.3.1　CPU

3.3.2　GPU

3.3.3　FPGA

3.3.4　ASIC

3.4　AI芯片行業(yè)發(fā)展前景展望分析

3.4.1　行業(yè)發(fā)展前景

3.4.2　市場發(fā)展空間

3.4.3　行業(yè)需求激增

3.4.4　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

第四章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈上游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)中心行業(yè)

4.1　2023-2025年中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展分析

4.1.1　數(shù)據(jù)中心主要商業(yè)模式

4.1.2　數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)

4.1.3　數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模分析

4.1.4　數(shù)據(jù)中心機架建設(shè)情況

4.1.5　數(shù)據(jù)中心企業(yè)數(shù)量規(guī)模

4.1.6　數(shù)據(jù)中心專利申請情況

4.2　2023-2025年中國綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)分析

4.2.1　綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)成效

4.2.2　國家綠色數(shù)據(jù)中心名單

4.2.3　綠色數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)

4.2.4　綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展建議

4.2.5　綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展展望

4.3　數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)體系

4.3.1　數(shù)據(jù)中心選址和規(guī)劃技術(shù)

4.3.2　數(shù)據(jù)中心供電和制冷技術(shù)

4.3.3　數(shù)據(jù)中心IT關(guān)鍵支撐技術(shù)

4.3.4　能效優(yōu)化管理技術(shù)

4.3.5　負載和應(yīng)用軟件技術(shù)

4.4　中國數(shù)據(jù)中心發(fā)展的對策建議

4.4.1　加強頂層設(shè)計規(guī)劃

4.4.2　節(jié)能降耗實現(xiàn)綠色發(fā)展

4.4.3　因地制宜合理規(guī)劃布局

4.4.4　支持企業(yè)壯大規(guī)模

4.4.5　加快關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)

4.5　中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測分析

4.5.1　ChatGPT影響

4.5.2　ChatGPT挑戰(zhàn)

4.5.3　行業(yè)發(fā)展前景

4.5.4　行業(yè)發(fā)展趨勢

第五章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)標注行業(yè)

5.1　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展綜述

5.1.1　行業(yè)基本概述

5.1.2　行業(yè)發(fā)展原則

5.1.3　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

5.1.4　市場規(guī)模分析

5.1.5　行業(yè)核心需求

5.1.6　行業(yè)發(fā)展問題

5.1.7　行業(yè)發(fā)展建議

5.2　中國數(shù)據(jù)標注企業(yè)發(fā)展分析

5.2.1　企業(yè)數(shù)量分析

5.2.2　企業(yè)競爭格局

5.2.3　企業(yè)排行情況

5.2.4　企業(yè)自建基地

5.2.5　企業(yè)策略矩陣

5.3　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)測

5.3.1　市場發(fā)展空間

5.3.2　行業(yè)發(fā)展前景

5.3.3　競爭發(fā)展趨勢

5.3.4　行業(yè)發(fā)展趨勢

第六章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——算法產(chǎn)業(yè)

6.1　中國算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述

6.1.1　產(chǎn)業(yè)基本概述

6.1.2　算法管理規(guī)定

6.1.3　產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀

6.1.4　企業(yè)競爭格局

6.1.5　應(yīng)用風險問題

6.1.6　算法治理實踐

6.2　ChatGPT算法發(fā)展綜述

6.2.1　計算步驟

6.2.2　核心壁壘

6.2.3　學(xué)習(xí)機制

6.2.4　模型規(guī)模

6.3　數(shù)字時代算法困境發(fā)展分析

6.3.1　發(fā)展背景

6.3.2　困境表現(xiàn)

6.3.3　發(fā)展成因

6.3.4　治理路徑

6.4　中國算法未來發(fā)展建議分析

6.4.1　強化頂層設(shè)計

6.4.2　完善治理格局

6.4.3　立足算法特性

6.4.4　強化國際協(xié)調(diào)

第七章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——AI金融行業(yè)

7.1　2023-2025年中國AI金融行業(yè)運行狀況

7.1.1　行業(yè)基本概述

7.1.2　市場規(guī)模狀況

7.1.3　市場結(jié)構(gòu)分析

7.1.4　主要玩家態(tài)勢

7.1.5　行業(yè)生態(tài)格局

7.1.6　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

7.1.7　行業(yè)發(fā)展機遇

7.2　中國AI金融行業(yè)應(yīng)用場景分析

7.2.1　智能營銷

7.2.2　智能識別

7.2.3　智能理財

7.2.4　智能風控

7.2.5　智能客服

7.3　中國AI金融行業(yè)主要產(chǎn)品市場發(fā)展分析

7.3.1　產(chǎn)品應(yīng)用情況

7.3.2　計算機視覺

7.3.3　機器學(xué)習(xí)

7.3.4　知識圖譜

7.3.5　智能語音與對話式AI

7.3.6　自然語言處理

7.4　中國AI金融行業(yè)典型產(chǎn)品案例分析

7.4.1　格靈深瞳

7.4.2　海致星圖

7.4.3　同盾科技

7.5　中國AI金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢及前景展望

7.5.1　ChatGPT對金融影響

7.5.2　技術(shù)能力革新

7.5.3　場景智能深化

7.5.4　可信治理評估

7.5.5　未來發(fā)展展望

第八章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——服務(wù)機器人行業(yè)

8.1　中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展狀況

8.1.1　行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

8.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)

8.1.3　五力模型分析

8.1.4　行業(yè)發(fā)展前景

8.1.5　行業(yè)發(fā)展展望

8.2　2023-2025年中國服務(wù)機器人市場運行情況

8.2.1　市場發(fā)展規(guī)模

8.2.2　行業(yè)區(qū)域分布

8.2.3　企業(yè)競爭格局

8.2.4　各行業(yè)滲透率

8.2.5　行業(yè)投資情況

8.2.6　商業(yè)化進程狀況

8.2.7　產(chǎn)業(yè)技術(shù)進展

8.3　中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點

8.3.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵

8.3.2　智能芯片

8.3.3　操作系統(tǒng)

8.3.4　感知器件

8.4　服務(wù)機器人核心技術(shù)分析

8.4.1　操作系統(tǒng)

8.4.2　核心零部件

8.4.3　人機交互技術(shù)

8.4.4　環(huán)境感知和運動控制技術(shù)

8.5　中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)存在的問題及對策

8.5.1　服務(wù)機器人行業(yè)存在不足

8.5.2　服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)

8.5.3　服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議

8.5.4　服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略

第九章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——虛擬數(shù)字人行業(yè)

9.1　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)發(fā)展狀況

9.1.1　行業(yè)發(fā)展周期

9.1.2　行業(yè)結(jié)構(gòu)分析

9.1.3　主要應(yīng)用場景

9.1.4　行業(yè)發(fā)展問題

9.1.5　行業(yè)發(fā)展建議

9.2　2023-2025年中國虛擬數(shù)字人市場運行狀況分析

9.2.1　市場規(guī)模狀況

9.2.2　細分市場占比

9.2.3　企業(yè)注冊數(shù)量

9.2.4　主要企業(yè)分析

9.2.5　企業(yè)競爭格局

9.2.6　行業(yè)投資情況

9.3　中國ChatGPT+虛擬數(shù)字人的發(fā)展分析

9.3.1　發(fā)展現(xiàn)狀分析

9.3.2　應(yīng)用發(fā)展分析

9.3.3　企業(yè)研發(fā)動態(tài)

9.3.4　企業(yè)產(chǎn)品介紹

9.3.5　主要發(fā)展問題

9.3.6　發(fā)展前景展望

9.4　中國虛擬數(shù)字人典型應(yīng)用類型分析

9.4.1　虛擬偶像

9.4.2　虛擬主播

9.4.3　虛擬員工

9.5　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析

9.5.1　政策日趨完善

9.5.2　技術(shù)不斷突破

9.5.3　市場需求釋放

9.5.4　應(yīng)該場景廣闊

第十章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——教育行業(yè)

10.1　2023-2025年中國數(shù)字教育行業(yè)運行情況分析

10.1.1　教育改革進展

10.1.2　行業(yè)圖譜分析

10.1.3　市場規(guī)模狀況

10.1.4　用戶規(guī)模分析

10.1.5　企業(yè)競爭格局

10.1.6　千里馬的榜單

10.1.7　行業(yè)消費評級

10.1.8　行業(yè)融資情況

10.2　ChatGPT在教育領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景

10.2.1　教師教學(xué)

10.2.2　學(xué)習(xí)過程

10.2.3　教育評價

10.2.4　學(xué)業(yè)輔導(dǎo)

10.3　ChatGPT在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值

10.3.1　提升實踐的創(chuàng)造力

10.3.2　增強認識的能動性

10.3.3　強化選擇的自主性

10.3.4　數(shù)據(jù)促進減負增效

10.4　ChatGPT在教育領(lǐng)域面臨的潛在風險

10.4.1　主體倫理向度

10.4.2　關(guān)系倫理向度

10.4.3　算法倫理向度

10.4.4　資源倫理向度

10.5　ChatGPT在教育領(lǐng)域的風險治理路徑

10.5.1　推進教育理念變革

10.5.2　建立新型師生關(guān)系

10.5.3　構(gòu)建風險監(jiān)管體系

10.5.4　構(gòu)建ChatGPT應(yīng)用

第十一章　2023-2025年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游其他行業(yè)發(fā)展分析

11.1　AI聊天機器人

11.1.1　行業(yè)基本概述

11.1.2　市場規(guī)模狀況

11.1.3　細分領(lǐng)域分析

11.1.4　企業(yè)布局狀況

11.1.5　業(yè)務(wù)場景匹配

11.1.6　行業(yè)制約因素

11.2　AI繪畫

11.2.1　行業(yè)發(fā)展回顧

11.2.2　產(chǎn)品開發(fā)成本

11.2.3　行業(yè)用戶分析

11.2.4　行業(yè)應(yīng)用分析

11.2.5　企業(yè)布局狀況

11.2.6　發(fā)展前景展望

11.2.7　未來發(fā)展趨勢

11.3　電商行業(yè)

11.3.1　行業(yè)主要發(fā)展特點

11.3.2　行業(yè)發(fā)展意義分析

11.3.3　市場規(guī)模狀況分析

11.3.4　相關(guān)企業(yè)注冊數(shù)量

11.3.5　行業(yè)基本運營模式

11.3.6　ChatGPT應(yīng)用狀況

11.3.7　ChatGPT企業(yè)發(fā)展

11.3.8　ChatGPT應(yīng)用前景

11.4　游戲行業(yè)

11.4.1　游戲行業(yè)運行狀況

11.4.2　AI游戲的發(fā)展環(huán)境

11.4.3　AI游戲的應(yīng)用效果

11.4.4　AI游戲的應(yīng)用場景

11.4.5　AI游戲的發(fā)展展望

11.4.6　ChatGPT發(fā)展影響

11.4.7　ChatGPT企業(yè)布局

11.4.8　ChatGPT應(yīng)用前景

11.5　醫(yī)療行業(yè)

11.5.1　醫(yī)療行業(yè)特色分析

11.5.2　醫(yī)療服務(wù)發(fā)展方向

11.5.3　ChatGPT學(xué)習(xí)路徑

11.5.4　ChatGPT學(xué)習(xí)效果

11.5.5　ChatGPT應(yīng)用特點

11.5.6　ChatGPT應(yīng)用作用

11.5.7　ChatGPT應(yīng)用挑戰(zhàn)

11.6　醫(yī)藥行業(yè)

11.6.1　醫(yī)藥行業(yè)規(guī)模狀況

11.6.2　國產(chǎn)創(chuàng)新藥的成果

11.6.3　藥品生產(chǎn)企業(yè)數(shù)量

11.6.4　ChatGPT應(yīng)用特點

11.6.5　ChatGPT應(yīng)用作用

11.6.6　ChatGPT應(yīng)用挑戰(zhàn)

11.6.7　ChatGPT企業(yè)布局

第十二章　ChatGPT技術(shù)發(fā)展分析

12.1　ChatGPT技術(shù)發(fā)展綜述

12.1.1　核心能力分析

12.1.2　技術(shù)特征分析

12.1.3　技術(shù)主要局限

12.2　ChatGPT技術(shù)的主體框架分析

12.2.1　整體框架結(jié)構(gòu)

12.2.2　語料體系

12.2.3　預(yù)訓(xùn)練算法與模型

12.2.4　微調(diào)算法與模型

12.3　ChatGPT主要技術(shù)支持分析

12.3.1　自然語言處理技術(shù)

12.3.2　深度學(xué)習(xí)技術(shù)

12.3.3　自動語音識別技術(shù)

12.3.4　自動機器翻譯技術(shù)

12.3.5　自動文本生成技術(shù)

12.3.6　自動問答系統(tǒng)技術(shù)

12.3.7　自動對話系統(tǒng)技術(shù)

12.3.8　自動文檔摘要技術(shù)

12.3.9　自動文本分類技術(shù)

12.3.10　自動文本檢索技術(shù)

12.4　ChatGPT主要核心技術(shù)分析

12.4.1　Transformer模型

12.4.2　基于Transformer的基本架構(gòu)

12.4.3　基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)技術(shù)

12.4.4　指示微調(diào)技術(shù)

12.4.5　思維鏈技術(shù)

第十三章　2022-2025年中國ChatGPT相關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況分析

13.1　百度集團股份有限公司

13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.1.2　產(chǎn)品研發(fā)進展

13.1.3　企業(yè)經(jīng)營狀況

13.2　阿里巴巴集團控股有限公司

13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.2.2　產(chǎn)品研發(fā)進展

13.2.3　企業(yè)經(jīng)營狀況

13.3　騰訊控股有限公司

13.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.3.2　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

13.3.3　產(chǎn)品研發(fā)進展

13.3.4　企業(yè)經(jīng)營狀況

13.4　京東集團股份有限公司

13.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.4.2　產(chǎn)品研發(fā)進展

13.4.3　企業(yè)經(jīng)營狀況

13.5　網(wǎng)易股份有限公司

13.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.5.2　企業(yè)產(chǎn)品發(fā)布

13.5.3　企業(yè)技術(shù)進展

13.5.4　企業(yè)經(jīng)營狀況

13.6　北京抖音信息服務(wù)有限公司

13.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.6.2　業(yè)務(wù)布局情況

13.6.3　企業(yè)主要產(chǎn)品

13.6.4　企業(yè)營收情況

13.7　科大訊飛股份有限公司

13.7.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.7.2　企業(yè)研發(fā)情況

13.7.3　企業(yè)布局分析

13.7.4　經(jīng)營效益分析

13.7.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

13.7.6　財務(wù)狀況分析

13.7.7　核心競爭力分析

13.8　昆侖萬維科技股份有限公司

13.8.1　企業(yè)發(fā)展概況

13.8.2　企業(yè)布局分析

13.8.3　經(jīng)營效益分析

13.8.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

13.8.5　財務(wù)狀況分析

13.8.6　核心競爭力分析

第十四章　2023-2025年國內(nèi)外ChatGPT行業(yè)投資發(fā)展分析

14.1　2023-2025年全球ChatGPT行業(yè)投資動態(tài)

14.1.1　中智AI完成A輪融資

14.1.2　銜遠科技完成天使輪融資

14.1.3　Adept完成B輪融資

14.2　中國ChatGPT行業(yè)投資壁壘分析

14.2.1　技術(shù)壁壘

14.2.2　數(shù)據(jù)壁壘

14.2.3　品牌壁壘

14.2.4　資金壁壘

14.2.5　產(chǎn)權(quán)壁壘

14.3　中國ChatGPT行業(yè)投資風險分析

14.3.1　技術(shù)風險

14.3.2　法律風險

14.3.3　競爭風險

14.3.4　商業(yè)風險

14.3.5　人才風險

14.4　中國ChatGPT行業(yè)投資機遇分析

14.4.1　技術(shù)領(lǐng)域機遇

14.4.2　跨界應(yīng)用機遇

14.4.3　智能平臺機遇

第十五章　中智信投對2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測分析

15.1　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展機遇分析

15.1.1　釋放社會的生產(chǎn)力

15.1.2　帶動生產(chǎn)關(guān)系變革

15.1.3　產(chǎn)生商業(yè)模式創(chuàng)新

15.1.4　推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級

15.1.5　催生產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景

15.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景分析

15.2.1　未來發(fā)展展望

15.2.2　行業(yè)發(fā)展?jié)摿?/p>

15.2.3　未來發(fā)展趨勢

15.3　ChatGPT的應(yīng)用前景分析

15.3.1　智能機器人

15.3.2　行業(yè)智能助手

15.3.3　輿情分析

15.4　中智信投對2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)預(yù)測分析

15.4.1　中智信投對ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展驅(qū)動五力模型分析

15.4.2　2025-2029年中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)測

15.4.3　2025-2029年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預(yù)測

圖表目錄

圖表1　ChatGPT特點

圖表2　ChatGPT的局限性

圖表3　AI自然語言處理發(fā)展歷程

圖表4　RLHF人類反饋強化學(xué)習(xí)模型原理

圖表5　大型語言模型圖

圖表6　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

圖表7　ChatGPT的發(fā)展歷程

圖表8　GLM-130B與GPT-3、OPT-175B對比

圖表9　國內(nèi)外科技巨頭布局情況

圖表10　ChatGPT部分海外競品梳理

圖表11　ChatGPT在傳媒領(lǐng)域應(yīng)用

圖表12　ChatGPT在影視領(lǐng)域應(yīng)用

圖表13　ChatGPT在營銷領(lǐng)域應(yīng)用

圖表14　ChatGPT在其他領(lǐng)域應(yīng)用

圖表15　通用基礎(chǔ)大語言模型的價值與自研卡點

圖表16　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)參與廠商類型與定位邏輯

圖表17　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)價值鏈

圖表18　中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程

圖表19　2019-2025年中國AI芯片市場規(guī)模趨勢圖

圖表20　2020-2023年全球AI芯片數(shù)量趨勢圖

圖表21　2016-2024年中國AI芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計

圖表22　中國AI芯片企業(yè)格局

圖表23　中國AI芯片重點企業(yè)分析

圖表24　中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務(wù)布局

圖表25　2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資整體情況

圖表26　2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資金額情況

圖表27　2020-2023年中國人工智能芯片行業(yè)投資主體分布

圖表28　2018-2023年全球及中國GPU市場規(guī)模

圖表29　IDC的主要商業(yè)模式

圖表30　IDC產(chǎn)業(yè)鏈梳理

圖表31　2016-2023年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模

圖表32　2017-2023年中國在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模

圖表33　2015-2024年中國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)成立數(shù)量

圖表34　截至2024年我國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)注冊資本分布

圖表35　截至2024年我國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)區(qū)域經(jīng)濟分布

圖表36　2015-2024年中國數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域?qū)＠暾埩考笆跈?quán)量

圖表37　2022年度國家綠色數(shù)據(jù)中心名單

圖表38　2023年度國家綠色數(shù)據(jù)中心名單公示

圖表39　室外新風自然冷卻系統(tǒng)

圖表40　供電系統(tǒng)

圖表41　主要儲能技術(shù)成熟度

圖表42　SDN控制器

圖表43　xWeaver深度學(xué)習(xí)框架

圖表44　重路由避免大流擁塞方法

圖表45　業(yè)務(wù)的時變特征與互補特征

圖表46　超融合架構(gòu)示意圖

圖表47　能耗與服務(wù)器利用率的關(guān)系

圖表48　虛擬機動態(tài)部署示意圖

圖表49　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心典型能耗構(gòu)成

圖表50　能效知識圖譜構(gòu)建

圖表51　數(shù)據(jù)中心能效知識圖譜示例

圖表52　多數(shù)據(jù)中心調(diào)度業(yè)務(wù)流程

圖表53　GPU與CPU資源協(xié)同分配技術(shù)示意圖

圖表54　跨層聯(lián)合池化方法示意圖

圖表55　基于SOA的池化資源管理

圖表56　數(shù)據(jù)標注按數(shù)據(jù)類型分類

圖表57　2017-2023年中國數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模

圖表58　2015-2023年中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)企業(yè)注冊數(shù)量

圖表59　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)競爭梯隊

圖表60　2023數(shù)據(jù)標注公司排行

圖表61　中國代表性數(shù)據(jù)標注企業(yè)自建基地分布

圖表62　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)主要玩家策略矩陣

圖表63　2022-2029年我國數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模預(yù)測

圖表64　算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

圖表65　2023胡潤中國數(shù)字技術(shù)算法算力榜

圖表66　ChatGPT算法主要計算步驟

圖表67　有監(jiān)督學(xué)習(xí)vs無監(jiān)督學(xué)習(xí)

圖表68　RLHF學(xué)習(xí)機制

圖表69　模型效果與模型規(guī)模之間的關(guān)系

圖表70　AI+金融界定及研究范疇

圖表71　2019-2026年AI+金融產(chǎn)品及帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模

圖表72　AI+金融產(chǎn)品市場規(guī)模占比

圖表73　AI+金融市場主要玩家及業(yè)務(wù)演變態(tài)勢

圖表74　AI+金融生態(tài)格局

圖表75　AI+金融發(fā)展新挑戰(zhàn)

圖表76　AI+金融場景需求轉(zhuǎn)移與產(chǎn)品創(chuàng)新升級中蘊藏的機會

圖表77　線上智能營銷

圖表78　智能理財服務(wù)流程

圖表79　銀行反欺詐模型

圖表80　AI+金融產(chǎn)品與應(yīng)用場景適配情況

圖表81　金融計算機視覺產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景

圖表82　計算機視覺應(yīng)用改善金融機構(gòu)業(yè)務(wù)痛點

圖表83　金融機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)場景

圖表84　機器學(xué)習(xí)（決策智能類產(chǎn)品）協(xié)助解決金融業(yè)務(wù)痛點典型示例

圖表85　金融知識圖譜產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)場景

圖表86　知識圖譜協(xié)助解決金融三大場景業(yè)務(wù)痛點

圖表87　智能語音與對話式AI技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景

圖表88　智能語音與對話式服務(wù)金融機構(gòu)業(yè)務(wù)痛點分析

圖表89　自然語言處理技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景

圖表90　自然語言處理在金融交互型場景的應(yīng)用

圖表91　自然語言處理在金融分析型場景的應(yīng)用

圖表92　格靈深瞳AI技術(shù)與產(chǎn)品體系

圖表93　格靈深瞳智慧金融解決方案云邊端架構(gòu)

圖表94　海致星圖基于金融風控業(yè)務(wù)發(fā)展痛點提供智能反欺詐解決方案

圖表95　同盾科技金融決策智能平臺體系產(chǎn)品架構(gòu)及特性

圖表96　AI金融技術(shù)發(fā)展趨勢

圖表97　金融AI在應(yīng)用層面主要趨勢

圖表98　AI金融融合趨勢

圖表99　我國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈

圖表100　服務(wù)機器人五力模型蜘蛛圖

圖表101　2019-2027年中國服務(wù)型機器人市場規(guī)模及預(yù)測

圖表102　服務(wù)機器人行業(yè)重點區(qū)域布局

圖表103　2022年中國服務(wù)機器人各行業(yè)滲透率調(diào)查

圖表104　2014-2024年中國服務(wù)機器人行業(yè)投融資情況統(tǒng)計圖

圖表105　服務(wù)機器人涉及的主要技術(shù)

圖表106　基礎(chǔ)設(shè)施占據(jù)服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈的重要價值

圖表107　FPGA硬件構(gòu)架示意圖

圖表108　典型機器人操作系統(tǒng)示意圖

圖表109　主流的機器人操作系統(tǒng)

圖表110　圖靈機器人操作系統(tǒng)TuringOS示意圖

圖表111　服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)

圖表112　數(shù)字虛擬人產(chǎn)業(yè)周期演進

圖表113　2017-2025年中國虛擬人核心市場和帶動市場規(guī)模

圖表114　2030年中國虛擬數(shù)字人整體市場占比預(yù)測

圖表115　2017-2024年中國數(shù)字人企業(yè)注冊量

圖表116　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)主要企業(yè)及相關(guān)業(yè)務(wù)分析

圖表117　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（一）

圖表118　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（二）

圖表119　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（三）

圖表120　2017-2024年中國虛擬數(shù)字人行業(yè)投資情況統(tǒng)計

圖表121　虛擬偶像類型

圖表122　虛擬偶像發(fā)展歷程

圖表123　中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)虛擬人布局情況

圖表124　中國虛擬偶像商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域

圖表125　中國虛擬主播類型及特點

圖表126　虛擬主播發(fā)展歷程

圖表127　虛擬主播業(yè)務(wù)類型

圖表128　虛擬員工類型

圖表129　虛擬員工商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域

圖表130　2023年中國數(shù)字教育行業(yè)圖譜

圖表年中國數(shù)字教育行業(yè)市場規(guī)模及其增長率

圖表年中國數(shù)字教育行業(yè)用戶規(guī)模及其增長率

圖表133　2023年度中國數(shù)字教育“榜”

圖表134　2023年數(shù)字教育“千里馬”數(shù)據(jù)榜單

圖表135　2023年全國數(shù)字教育消費評級榜

圖表年中國數(shù)字教育融資數(shù)據(jù)

圖表137　2023年中國數(shù)字教育融資事件數(shù)輪次圖

圖表138　2023年中國數(shù)字教育融資總金額月份圖

圖表139　2023年中國數(shù)字教育融資事件數(shù)省份圖

圖表140　2023年中國數(shù)字教育融資數(shù)據(jù)榜

圖表141　ChatGPT的潛在教育應(yīng)用

圖表142　AI聊天機器人的分類

圖表年中國對話式AI產(chǎn)品及帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模

圖表144　中國企業(yè)AI聊天機器人賽道布局情況

圖表145　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求與AI+聊天機器人可實現(xiàn)功能在實際業(yè)務(wù)場景中匹配情況

圖表146　中國AI繪畫用戶為AI繪畫產(chǎn)品或服務(wù)的付費比例

圖表147　中國AI繪畫用戶通過AI繪畫獲得收入的比例

圖表148　中國AI繪畫用戶對AI繪畫的認知評價

圖表149　AI繪畫應(yīng)用行業(yè)示例

圖表150　眾多企業(yè)布局AI繪畫賽道

圖表年年全國電子商務(wù)交易額

圖表年中國電商相關(guān)企業(yè)注冊量及增速

圖表153　B2B模式

圖表154　B2C模式

圖表155　C2B模式

圖表156　B2B2C模式

圖表157　游戲開發(fā)成本變遷情況

圖表158　AI+游戲應(yīng)用效果

圖表159　AI+游戲應(yīng)用情況

圖表160　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學(xué)習(xí)路徑比較

圖表161　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學(xué)習(xí)效果比較

圖表162　醫(yī)療服務(wù)流程及痛點

圖表163　高質(zhì)量的分診能有效減少誤診漏診率和改善患者就醫(yī)體驗

圖表164　引入智能導(dǎo)診能患者就醫(yī)所耗費的時間

圖表165　引入智能導(dǎo)診能患者就醫(yī)滿意度

圖表166　AI技術(shù)（深度學(xué)習(xí)、基于預(yù)定義工程特征的算法）在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用

圖表167　未經(jīng)任何訓(xùn)練ChatGPT在美國醫(yī)學(xué)執(zhí)業(yè)考試中成績接近通過

圖表168　三級醫(yī)生查房流程

圖表169　接近50%三級公立醫(yī)院隨訪工作未覆蓋全科

圖表170　中國醫(yī)生的常用隨訪方式不利于后期數(shù)據(jù)收集統(tǒng)計分析

圖表171　2023年醫(yī)藥工業(yè)各子行業(yè)營業(yè)收入、利潤增速情況

圖表172　藥品研發(fā)至上市銷售全流程及痛點

圖表173　創(chuàng)新藥和仿制藥的研發(fā)時間和成本對比

圖表174　藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)未來發(fā)展趨勢

圖表175　醫(yī)藥領(lǐng)域研發(fā)人才緊缺且不穩(wěn)定

圖表176　臨床前實驗與臨床實驗的成功率差異巨大

圖表177　藥品研發(fā)和臨床前實驗未來發(fā)展趨勢

圖表178　導(dǎo)致II期臨床試驗失敗的主要因素

圖表179　受試者依從性管理內(nèi)容繁雜

圖表180　AI技術(shù)提高研發(fā)質(zhì)量作用效率在II臨床實驗階段明顯

圖表181　臨床實驗環(huán)節(jié)未來發(fā)展趨勢

圖表182　醫(yī)生對醫(yī)藥代表不滿意的原因及占比

圖表183　中國創(chuàng)新藥上市企業(yè)（部分）銷售費用高企

圖表184　ChatGPT在醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用主要挑戰(zhàn)

圖表185　全球藥企在AI藥物研發(fā)方面的合作布局

圖表186　ChatGPT技術(shù)的整體架構(gòu)

圖表187　GPT-n的基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)

圖表188　對話微調(diào)語料在各微調(diào)階段的體量和分布

圖表189　GPT-3的Embedding系列模型

圖表190　GPT-3模型的基本架構(gòu)

圖表年百度季度總營收

圖表年百度在線廣告收入變化情況

圖表年TOP5 AIGCAPP月活躍用戶規(guī)模變化

圖表-2023/2024財年阿里巴巴營業(yè)收入

圖表年騰訊營業(yè)收入

圖表年騰訊營業(yè)收入

圖表年京東營業(yè)收入

圖表年京東營業(yè)收入

圖表年網(wǎng)易營業(yè)收入

圖表200　2023-2024年網(wǎng)易營業(yè)收入

圖表201　2021-2024年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模

圖表202　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表203　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速

圖表204　2022-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入構(gòu)成分行業(yè)、分產(chǎn)品

圖表205　2022-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入構(gòu)成分地區(qū)

圖表206　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表207　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈資產(chǎn)收益率

圖表208　2021-2024年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標

圖表209　2021-2024年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負債率水平

圖表210　2021-2024年科大訊飛股份有限公司運營能力指標

圖表211　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模

圖表212　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表213　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司凈利潤及增速

圖表214　2022-2023年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入構(gòu)成

圖表215　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表216　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率

圖表217　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司短期償債能力指標

圖表218　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司資產(chǎn)負債率水平

圖表219　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司運營能力指標

圖表220　中智信投對ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展驅(qū)動五力模型分析

圖表221　中智信投對2025-2029年中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)測

圖表222　中智信投對2025-2029年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預(yù)測