十五五”中國未來產業(yè)之生成式人工智能（AIGC）行業(yè)深度調研及未來發(fā)展現(xiàn)狀趨勢預測報告-久久久人精午夜精國メイリン モデルコレクション メ_91視頻在線歡看

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章　生成式人工智能（AIGC）行業(yè)相關概述

1.1　生成式人工智能（AIGC）基本概述

1.1.1　基本定義

1.1.2　核心目標

1.1.3　優(yōu)勢特征

1.1.4　體系架構

1.1.5　內容輸出

1.2　生成式人工智能（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　生成式人工智能（AIGC）的主要特征

1.3.1　數(shù)據(jù)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　2023-2025年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1　政策環(huán)境

2.1.1　深度合成管理規(guī)定發(fā)布

2.1.2　建設人工智能應用場景

2.1.3　加快人工智能應用創(chuàng)新

2.1.4　人工智能服務管理辦法發(fā)布

2.1.5　地方發(fā)展人工智能政策

2.2　需求環(huán)境

2.2.1　Web3.0時代到來

2.2.2　元宇宙成為新風口

2.2.3　數(shù)字經濟取得進展

2.2.4　算力發(fā)展水平提升

2.3　產業(yè)環(huán)境

2.3.1　產業(yè)發(fā)展背景

2.3.2　產業(yè)布局狀況

2.3.3　應用前景廣闊

2.3.4　產業(yè)發(fā)展展望

2.3.5　產業(yè)發(fā)展趨勢

第三章　2023-2025年生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析

3.1　生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1　行業(yè)發(fā)展特征

3.1.2　行業(yè)發(fā)展原因

3.1.3　行業(yè)核心要素

3.1.4　行業(yè)生態(tài)體系

3.1.5　行業(yè)商業(yè)模式

3.2　2023-2025年全球生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況

3.2.1　行業(yè)發(fā)展歷程

3.2.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

3.2.3　主要企業(yè)分析

3.2.4　企業(yè)業(yè)務模式

3.2.5　企業(yè)布局分析

3.3　2023-2025年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析

3.3.1　行業(yè)發(fā)展環(huán)境

3.3.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.3　市場發(fā)展規(guī)模

3.3.4　主要企業(yè)發(fā)展

3.3.5　行業(yè)發(fā)展問題

3.3.6　行業(yè)發(fā)展建議

3.4　生成式人工智能（AIGC）的應用場景分析

3.4.1　文本生成

3.4.2　音頻生成

3.4.3　圖像生成

3.4.4　視頻生成

3.4.5　跨模態(tài)生成

3.4.6　策略生成

3.4.7　虛擬人生成

3.5　生成式人工智能（AIGC）典型產品——ChatGPT分析

3.5.1　基本概況

3.5.2　主要優(yōu)勢

3.5.3　發(fā)展歷程

3.5.4　技術路徑

3.5.5　發(fā)展現(xiàn)狀

3.5.6　應用場景

3.5.7　商業(yè)進程

3.5.8　發(fā)展瓶頸

3.5.9　發(fā)展?jié)摿?/p>

第四章　2023-2025年中國生成式人工智能（AIGC）的產業(yè)鏈發(fā)展分析

4.1　產業(yè)鏈發(fā)展環(huán)節(jié)總體狀況

4.1.1　產業(yè)鏈生態(tài)

4.1.2　基礎設施層

4.1.3　模型層

4.1.4　應用層

4.2　基礎層各技術產業(yè)發(fā)展分析

4.2.1　5G產業(yè)

4.2.1.1　5G技術發(fā)展歷程

4.2.1.2　5G產業(yè)政策環(huán)境

4.2.1.3　5G典型應用場景

4.2.1.4　5G產業(yè)發(fā)展趨勢

4.2.2　5G基站

4.2.2.1　5G基站政策分析

4.2.2.2　5G基站發(fā)展前景

4.2.3　物聯(lián)網(wǎng)

4.2.3.1　物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模

4.2.3.2　物聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新

4.2.4　算力

4.2.4.1　算力發(fā)展狀況

4.2.4.2　市場空間巨大

4.2.5　芯片

4.2.5.1　芯片相關政策

4.2.5.2　芯片需求增大

4.2.5.3　類人腦芯片

4.2.5.4　人工智能芯片趨勢

4.2.6　云計算

4.2.6.1　云計算發(fā)展現(xiàn)狀

4.2.6.2　云計算成人工智能基礎

4.2.6.3　云計算與人工智能協(xié)同發(fā)展

4.2.6.4　云計算發(fā)展展望

4.2.6.5　云計算發(fā)展趨勢

4.3　內容生產領域各產業(yè)發(fā)展分析

4.3.1　數(shù)字媒體

4.3.1.1　數(shù)字媒體主要特點

4.3.1.2　數(shù)字媒體發(fā)展前景

4.3.1.3　AIGC與出版行業(yè)

4.3.2　數(shù)字藏品

4.3.2.1　數(shù)字藏品發(fā)展狀況

4.3.2.2　數(shù)字藏品發(fā)展前景

4.3.3　數(shù)字場景

4.3.3.1　數(shù)字場景構建基礎

4.3.3.2　數(shù)字場景核心構件

4.3.3.3　數(shù)字場景驅動因素

4.3.3.4　數(shù)字場景產生影響

4.3.3.5　數(shù)字場景發(fā)展趨勢

4.3.4　數(shù)字人

4.3.4.1　數(shù)字人發(fā)展現(xiàn)狀

4.3.4.2　數(shù)字人產業(yè)圖譜

4.3.4.3　數(shù)字人發(fā)展前景

4.3.4.4　數(shù)字人發(fā)展趨勢

4.4　應用領域發(fā)展狀況分析

4.4.1　傳媒行業(yè)

4.4.1.1　行業(yè)發(fā)展環(huán)境

4.4.1.2　行業(yè)發(fā)展機遇

4.4.1.3　行業(yè)發(fā)展趨勢

4.4.1.4　AIGC主要應用

4.4.2　電商行業(yè)

4.4.2.1　行業(yè)發(fā)展特點

4.4.2.2　行業(yè)運營模式

4.4.2.3　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

4.4.2.4　AIGC主要應用

4.4.3　影視行業(yè)

4.4.3.1　行業(yè)基本概述

4.4.3.2　行業(yè)發(fā)展趨勢

4.4.3.3　行業(yè)應用價值

4.4.3.4　AIGC主要應用

4.4.4　文化娛樂行業(yè)

4.4.4.1　未來發(fā)展趨勢

4.4.4.2　AIGC主要應用

4.4.5　教育行業(yè)

4.4.5.1　AIGC主要應用

4.4.5.2　AIGC應用發(fā)展動態(tài)

4.4.6　醫(yī)療行業(yè)

4.4.6.1　AIGC主要應用

4.4.6.2　行業(yè)應用價值

4.4.6.3　應用市場規(guī)模

4.4.6.4　發(fā)展趨勢分析

4.4.7　工業(yè)

4.4.7.1　工業(yè)智能化升級指數(shù)

4.4.7.2　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向

4.4.7.3　AI工業(yè)應用的發(fā)展趨勢

4.4.7.4　AIGC主要應用

4.4.8　金融行業(yè)

4.4.8.1　行業(yè)發(fā)展成就

4.4.8.2　行業(yè)數(shù)字轉型

4.4.8.3　行業(yè)發(fā)展展望

4.4.8.4　AIGC主要應用

4.4.9　其他應用

4.4.9.1　SaaS

4.4.9.2　數(shù)字設計

4.4.9.3　游戲

第五章　中國生成式人工智能（AIGC）主要技術發(fā)展分析

5.1　人工智能技術發(fā)展分析

5.1.1　技術發(fā)展歷程

5.1.2　技術發(fā)展特點

5.1.3　核心技術分析

5.1.4　技術主要應用

5.1.5　技術發(fā)展展望

5.2　深度神經網(wǎng)絡分析

5.2.1　全連接神經網(wǎng)絡

5.2.2　循環(huán)神經網(wǎng)絡

5.2.3　卷積神經網(wǎng)絡

5.3　自然語言處理技術發(fā)展分析

5.3.1　技術基本概況

5.3.2　語言表示的發(fā)展

5.3.3　預訓練語言模型基礎

5.3.4　大規(guī)模預訓練語言模型

5.3.5　預訓練語言模型優(yōu)化方向

5.3.6　技術發(fā)展展望

5.4　多模態(tài)認知技術發(fā)展分析

5.4.1　多模態(tài)關聯(lián)

5.4.2　跨模態(tài)生成

5.4.3　多模態(tài)協(xié)同

5.4.4　技術演進狀況

5.4.5　發(fā)展的趨勢

5.5　AIGC的三大模型

5.5.1　視覺大模型

5.5.2　語言大模型

5.5.3　多模態(tài)大模型

5.5.4　技術路徑對比

5.6　AIGC技術演化的三大前沿能力

5.6.1　智能數(shù)字內容孿生能力

5.6.2　智能數(shù)字內容編輯能力

5.6.3　智能數(shù)字內容創(chuàng)作能力

第六章　2023-2025年國際生成式人工智能（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析

6.1　微軟（MicrosoftCorp.）

6.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.1.2　AIGC業(yè)務產品與合作

6.1.3　AIGC產品特點與優(yōu)勢

6.1.4　AIGC業(yè)務戰(zhàn)略布局展望

6.2　谷歌（GoogleInc.）

6.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.2.2　AIGC布局狀況

6.2.3　AIGC產品特點與優(yōu)勢

6.2.4　企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略布局分析

6.3　Meta　Platforms,Inc.

6.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.3.2　AIGC業(yè)務布局狀況

6.3.3　AIGC產品特點及優(yōu)勢

6.3.4　未來業(yè)務戰(zhàn)略布局分析

6.4　StabilityAI

6.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.4.2　AIGC業(yè)務布局狀況

6.4.3　AIGC產品特點及優(yōu)勢

6.4.4　未來業(yè)務發(fā)展趨勢

6.5　Open AI

6.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.5.2　產品特點及優(yōu)勢

6.5.3　產品商業(yè)化應用狀況

6.5.4　企業(yè)未來戰(zhàn)略布局

第七章　2023-2025年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析

7.1　百度集團股份有限公司

7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.1.2　AIGC業(yè)務布局狀況

7.1.3　2023年企業(yè)經營狀況分析

7.1.4　2024年企業(yè)經營狀況分析

7.1.5　未來業(yè)務戰(zhàn)略布局

7.2　科大訊飛股份有限公司

7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.2　AIGC業(yè)務布局

7.2.3　經營效益分析

7.2.4　財務狀況分析

7.2.5　未來發(fā)展戰(zhàn)略

7.3　拓爾思信息技術股份有限公司

7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.3.2　企業(yè)AIGC業(yè)務

7.3.3　經營效益分析

7.3.4　財務狀況分析

7.3.5　企業(yè)發(fā)展規(guī)劃

7.3.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略

7.4　云從科技集團股份有限公司

7.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.4.2　企業(yè)業(yè)務布局

7.4.3　經營效益分析

7.4.4　財務狀況分析

7.4.5　公司發(fā)展戰(zhàn)略

7.5　北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司

7.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.5.2　企業(yè)布局分析

7.5.3　經營效益分析

7.5.4　財務狀況分析

7.5.5　公司發(fā)展戰(zhàn)略

7.6　昆侖萬維科技股份有限公司

7.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.6.2　AIGC業(yè)務布局

7.6.3　經營效益分析

7.6.4　財務狀況分析

7.6.5　公司發(fā)展戰(zhàn)略

第八章　2023-2025年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)投資潛力分析

8.1　生成式人工智能（AIGC）行業(yè)投融資情況分析

8.1.1　國內AIGC行業(yè)融資情況

8.1.2　國外AIGC行業(yè)融資狀況

8.1.3　各國一級市場融資情況對比

8.1.4　國內典型融資案例

8.1.5　國外典型融資案例

8.2　中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)投資機會分析

8.2.1　技術層面加速成熟

8.2.2　產業(yè)鏈條基本形成

8.2.3　算力芯片空間增大

8.2.4　應用領域潛力巨大

8.3　中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)壁壘分析

8.3.1　能力壁壘

8.3.2　合作壁壘

8.3.3　模式壁壘

8.4　中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)風險分析

8.4.1　技術風險

8.4.2　資金風險

8.4.3　政策風險

第九章　中智信投對2025-2029年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

9.1　中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析

9.1.1　行業(yè)面臨挑戰(zhàn)

9.1.2　行業(yè)發(fā)展展望

9.1.3　行業(yè)發(fā)展?jié)摿?/p>

9.1.4　市場發(fā)展空間

9.2　中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢

9.2.1　核心技術持續(xù)演進

9.2.2　關鍵能力顯著增強

9.2.3　產品類型逐漸豐富

9.2.4　場景應用趨于多元

9.2.5　生態(tài)建設日益完善

9.3　中智信投對2025-2029年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)預測分析

9.3.1　2025-2029年中國生成式人工智能（AIGC）行業(yè)影響五力要素分析

9.3.2　中智信投對2024-2030年中國AIGC產業(yè)規(guī)模預測

圖表目錄

圖表1　AIGC底層技術架構與內容呈現(xiàn)

圖表2　中國主要科技公司人工智能平臺布局

圖表3　大模型參數(shù)量和訓練數(shù)據(jù)規(guī)模增長示意圖

圖表4　AIGC應用場景及所處發(fā)展階段

圖表5　AIGC產業(yè)生態(tài)體系的三層架構

圖表6　AIGC發(fā)展歷程

圖表7　2023年12月全球AI流量排名TOP50

圖表8　2023年12月全球AI流量TOP50分類

圖表9　2023年12月全球AI流量漲幅排名TOP50

圖表10　國外巨頭布局人工智能生成內容（AIGC）情況

圖表11　2020-2025年中國AI數(shù)字商業(yè)市場規(guī)模

圖表12　2025年各數(shù)字商業(yè)規(guī)模及占比

圖表13　2020-2025年中國A數(shù)字商業(yè)核心產業(yè)鏈復合增速

圖表14　2020-2025中國生成式AI規(guī)模及同比增速

圖表15　2030年AIGC市場規(guī)模

圖表16　2023年12月國內AI流量排名TOP50

圖表17　2023年12月國內AI流量TOP50分類

圖表18　2023年出海AI流量排名TOP25

圖表19　EditGAN支持圖像進行細節(jié)修改

圖表20　Deep FaceDrawing草圖變完整圖像效果

圖表21　剪映視頻氛圍渲染.

圖表22　交互類App用戶破億用時

圖表23　ChatGPT特點

圖表24　ChatGPT的局限性

圖表25　AI自然語言處理發(fā)展歷程

圖表26　RLHF人類反饋強化學習模型原理

圖表27　生成型AI應用領城

圖表28　ChatGPT的發(fā)展歷程

圖表29　GLM-130B與GPT-3、OPT-175B對比

圖表30　谷歌公司的產業(yè)布局

圖表31　ChatGPT在游戲中的應用

圖表32　ChatGPT應用探索

圖表33　ChatGPT撰寫房源信息

圖表34　各平臺從0到100萬用戶速度

圖表35　AIGC產業(yè)生態(tài)圖譜

圖表36　AIGC產業(yè)應用層不同賽道發(fā)展預測

圖表37　5G網(wǎng)絡滿足的應用場景

圖表38　2022-2026年中國物聯(lián)網(wǎng)芯片行業(yè)市場規(guī)模（按銷售額）預測情況

圖表39　數(shù)字人產業(yè)圖譜

圖表40　B2B模式

圖表41　B2C模式

圖表42　C2B模式

圖表43　B2B2C模式

圖表44　中國影視作品的形式與題材分類

圖表45　中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——內容提質

圖表46　中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——IP衍生產業(yè)鏈

圖表47　中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——搭建算法與數(shù)據(jù)評估體系

圖表48　醫(yī)療AI主要應用場景及應用價值

圖表49　診療一體化醫(yī)療AI解決方案

圖表50　醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)應用

圖表51　我國工業(yè)智能化升級總指數(shù)及指標得分

圖表52　工業(yè)4.0愿景

圖表53　AIGC融入數(shù)字設計工作流程

圖表54　全連接神經網(wǎng)絡示意圖

圖表55　循環(huán)神經網(wǎng)絡示意圖

圖表56　長短期記憶單元（LSTM）內部結構示意圖

圖表57　門控循環(huán)單元（GRU）內部結構示意圖

圖表58　卷積核為3×3的一次卷積計算過程示例

圖表59　池化區(qū)域為2×2的大池化/平均池化示例

圖表60　Transformer模型架構

圖表61　Transformer結構和訓練目標（左）及針對不同下游任務的輸入轉換（右）

圖表62　BERT的預訓練和微調過程

圖表63　XLNet雙流自注意力機制

圖表64　蒸餾模型效果對比

圖表65　（網(wǎng)絡版彩圖）多模態(tài)對齊示意圖

圖表66?。ňW(wǎng)絡版彩圖）（a）跨模態(tài)感知與（b）跨模態(tài)檢索示意圖

圖表67?。ňW(wǎng)絡版彩圖）典型的兩種跨模態(tài)合成方式

圖表68?。ňW(wǎng)絡版彩圖）常見的跨模態(tài)轉換任務

圖表69?。ňW(wǎng)絡版彩圖）多模態(tài)融合中的（a）前期融合與（b）后期融合示意圖

圖表70　（網(wǎng)絡版彩圖）多模態(tài)聯(lián)合學習中的（a）模態(tài)性能提升與（b）模態(tài)創(chuàng)新應用示例

圖表71　多模態(tài)大模型技術發(fā)展情況

圖表72　AIGC多模態(tài)大模型生成結果圖

圖表73　OpenAIAIGC多模態(tài)大模型DALL-E 2生成結果圖

圖表74　擴散模型VS自回歸模型

圖表75　2020-2023年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表76　2020-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表77　2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速

圖表78　2020-2023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79　2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率

圖表80　2020-2023年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標

圖表81　2020-2023年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平

圖表82　2020-2023年科大訊飛股份有限公司運營能力指標

圖表83　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表84　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表85　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司凈利潤及增速

圖表86　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表87　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司凈資產收益率

圖表88　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力指標

圖表89　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司資產負債率水平

圖表90　2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司運營能力指標

圖表91　拓爾思“智創(chuàng)”AIGC平臺架構

圖表92　云從科技人機協(xié)同全景

圖表93　2020-2023年云從科技集團股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表94　2020-2023年云從科技集團股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表95　2020-2023年云從科技集團股份有限公司凈利潤及增速

圖表96　2020-2023年云從科技集團股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表97　2020-2023年云從科技集團股份有限公司凈資產收益率

圖表98　2020-2023年云從科技集團股份有限公司短期償債能力指標

圖表99　2020-2023年云從科技集團股份有限公司資產負債率水平

圖表100　2020-2023年云從科技集團股份有限公司運營能力指標

圖表101　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表102　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表103　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司凈利潤及增速

圖表104　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表105　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司凈資產收益率

圖表106　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司短期償債能力指標

圖表107　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司資產負債率水平

圖表108　2020-2023年北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司運營能力指標

圖表109　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表110　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表111　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司凈利潤及增速

圖表112　2020-2023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113　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司凈資產收益率

圖表114　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司短期償債能力指標

圖表115　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司資產負債率水平

圖表116　2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司運營能力指標

圖表117　2023年全球AIGC賽道融資情況

圖表118　2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資事件

圖表119　2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資金額

圖表120　2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資分布

圖表121　2022-2023年國內AIGC行業(yè)輪次對應融資金額

圖表122　2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資事件

圖表123　2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資金額

圖表124　2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資分布

圖表125　2022-2023年國外AIGC行業(yè)輪次對應融資金額

圖表126　2022-2023年AIGC行業(yè)各國融資金額及排名

圖表127　2023年國內AIGC賽道行業(yè)融資金額TOP20公司

圖表128　2023年海外AIGC賽道行業(yè)融資金額TOP20公司

圖表129　AI的碳排放情況

圖表130　中智信投對AIGC行業(yè)發(fā)展驅動五力模型分析

圖表131　中智信投對2024-2030年中國AIGC產業(yè)市場規(guī)模預測