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第一章人工智能生成內容（AIGC）行業相關概述
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 內容創造力
1.3.3 跨模態融合
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2022-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展環境分析
2.1 經濟環境
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 政策環境
2.2.1 深度合成管理規定發布
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新
2.2.4 地方發展人工智能政策
2.3 社會環境
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 算力發展水平提升
第三章2022-2023年中國人工智能產業發展狀況分析
3.1 中國人工智能產業發展綜述
3.1.1 產業發展背景
3.1.2 產業發展特點
3.1.3 產業發展歷程
3.1.4 產業相關政策
3.1.5 產業面臨挑戰
3.1.6 產業發展建議
3.2 2022-2023年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業發展現狀
3.2.2 產業鏈條結構
3.2.3 市場發展規模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業競爭格局
3.2.7 產業布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2022-2023年中國人工智能企業發展分析
3.3.1 企業區域分布
3.3.2 企業員工規模
3.3.3 企業營收狀況
3.3.4 企業市值情況
3.3.5 企業技術分析
3.3.6 企業研發情況
3.3.7 企業專利狀況
3.4 中國人工智能產業發展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業發展展望
3.4.3 產業發展趨勢
第四章2022-2023年人工智能生成內容（AIGC）行業發展分析
4.1 人工智能生成內容（AIGC）行業發展綜述
4.1.1 行業發展特征
4.1.2 行業發展原因
4.1.3 行業核心要素
4.1.4 行業生態體系
4.1.5 行業商業模式
4.2 2022-2023年全球人工智能生成內容（AIGC）行業發展狀況
4.2.1 行業發展歷程
4.2.2 行業發展現狀
4.2.3 主要企業分析
4.2.4 企業業務模式
4.2.5 企業布局分析
4.3 2022-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展分析
4.3.1 行業發展環境
4.3.2 行業發展現狀
4.3.3 產業鏈條結構
4.3.4 市場發展規模
4.3.5 行業發展問題
4.3.6 行業發展建議
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模型發展路徑
4.5.2 GPT-4模型分析
4.5.3 主要優勢
4.5.4 發展歷程
4.5.5 工作原理
4.5.6 發展現狀
4.5.7 應用場景
4.5.8 商業進程
4.5.9 技術路徑
4.5.10 發展瓶頸
4.5.11 發展潛力
第五章2021-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）的基礎層發展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發展歷程
5.1.2 5G產業政策環境
5.1.3 5G產業鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發生的變化
5.1.6 5G商業模式分析
5.1.7 5G商用企業布局
5.1.8 5G產業發展趨勢
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 物聯網市場規模
5.3.3 物聯網競爭格局
5.3.4 物聯網發展動態
5.3.5 物聯網連接芯片
5.3.6 物聯網應用產品
5.3.7 物聯網發展關鍵
5.3.8 物聯網模式創新
5.4 算力
5.4.1 算力發展環境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發展意義
5.4.4 算力發展狀況
5.4.5 算力市場規模
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 芯片發展背景
5.5.3 芯片發展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規模
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 云計算發展歷程
5.6.2 云計算發展特點
5.6.3 云計算發展現狀
5.6.4 云計算市場規模
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
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發展展望
5.6.10 云計算發展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發展現狀
5.7.3 能源生產情況
5.7.4 能源消費總量
5.7.5 能源發展目標
5.7.6 能源發展建議
5.7.7 能源發展趨勢
第六章2022-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）的主要內容生產領域發展分析
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 數字媒體發展狀況
6.1.4 數字媒體助力影視
6.1.5 數字媒體戰略合作
6.1.6 數字媒體發展建議
6.1.7 數字媒體發展趨勢
6.2 數字藏品
6.2.1 數字藏品核心價值
6.2.2 數字藏品產業鏈條
6.2.3 數字藏品發展狀況
6.2.4 數字藏品市場規模
6.2.5 數字藏品企業數量
6.2.6 數字藏品消費傾向
6.2.7 數字藏品發展動態
6.2.8 數字藏品發展風險
6.2.9 數字藏品發展前景
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 數字場景發展趨勢
6.4 數字人
6.4.1 數字人發展背景
6.4.2 數字人相關標準
6.4.3 數字人產業圖譜
6.4.4 數字人發展狀況
6.4.5 數字人市場規模
6.4.6 數字人融資情況
6.4.7 數字人發展問題
6.4.8 數字人發展建議
6.4.9 數字人發展前景
6.4.10 數字人發展趨勢
第七章2021-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）的應用領域發展分析
7.1 傳媒行業
7.1.1 行業發展歷程
7.1.2 行業主要特點
7.1.3 行業發展環境
7.1.4 行業總產值
7.1.5 行業細分領域
7.1.6 行業結構分析
7.1.7 行業發展機遇
7.1.8 行業發展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業
7.2.1 行業發展歷史
7.2.2 行業發展特點
7.2.3 行業發展意義
7.2.4 市場規模狀況
7.2.5 企業注冊數量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業運營模式
7.2.8 行業發展挑戰
7.2.9 行業發展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業
7.3.1 行業基本概述
7.3.2 行業主要政策
7.3.3 產業鏈條結構
7.3.4 市場規模狀況
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 行業發展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業
7.4.1 市場發展規模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業競爭格局
7.4.4 典型企業分析
7.4.5 行業治理模式
7.4.6 行業治理困境
7.4.7 行業治理建議
7.4.8 未來發展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業
7.5.1 行業政策分析
7.5.2 市場規模狀況
7.5.3 在線教育規模
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應用發展動態
7.6 醫療行業
7.6.1 醫療衛生機構數量
7.6.2 醫療衛生人員總數
7.6.3 門診和住院工作量
7.6.4 醫院醫師工作負荷
7.6.5 醫療衛生費用情況
7.6.6 醫院病床使用情況
7.6.7 AIGC主要應用分析
7.7 工業
7.7.1 市場規模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業外貿情況
7.7.4 工業區域發展
7.7.5 企業經營狀況
7.7.6 工業投資情況
7.7.7 工業發展問題
7.7.8 工業發展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業
7.8.1 行業發展歷史
7.8.2 行業發展成就
7.8.3 行業發展現狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業數字轉型
7.8.6 行業發展挑戰
7.8.7 行業發展建議
7.8.8 行業發展展望
7.8.9 AIGC主要應用
第八章中國人工智能生成內容（AIGC）主要技術發展分析
8.1 人工智能技術發展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發展歷程
8.1.3 技術發展特點
8.1.4 技術應用優勢
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 循環神經網絡
8.2.3 卷積神經網絡
8.3 自然語言處理技術發展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優化方向
8.3.6 技術發展展望
8.4 多模態認知技術發展分析
8.4.1 多模態關聯
8.4.2 跨模態生成
8.4.3 多模態協同
8.4.4 發展的趨勢
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 智能數字內容創作能力
第九章2022-2023年國際人工智能生成內容（AIGC）行業重點企業發展分析
9.1 微軟（MICROSOFT CORP.）
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 業務發展動態
9.1.3 2021年企業經營狀況分析
9.1.4 2022年企業經營狀況分析
9.1.5 2023年企業經營狀況分析
9.2 谷歌（GOOGLE INC.）
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業布局狀況
9.2.3 2021年企業經營狀況分析
9.2.4 2022年企業經營狀況分析
9.2.5 2023年企業經營狀況分析
9.3 META PLATFORMS, INC.
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 企業布局狀況
9.3.3 2021年企業經營狀況分析
9.3.4 2022年企業經營狀況分析
9.3.5 2023年企業經營狀況分析
9.4 STABILITY AI
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業融資狀況
9.4.3 企業主要產品
9.5 OPEN AI
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業主要產品
9.5.3 企業發展動態
9.5.4 企業核心競爭力
9.5.5 CHATGPT的價值
第十章2022-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業重點上市企業經營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業布局分析
10.1.3 企業發展動態
10.1.4 2021年企業經營狀況分析
10.1.5 2022年企業經營狀況分析
10.1.6 2023年企業經營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業研發情況
10.2.3 企業布局分析
10.2.4 經營效益分析
10.2.5 業務經營分析
10.2.6 財務狀況分析
10.2.7 核心競爭力分析
10.2.8 公司發展戰略
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 企業發展概況
10.3.2 企業發展歷程
10.3.3 企業布局分析
10.3.4 經營效益分析
10.3.5 業務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
10.3.7 核心競爭力分析
10.3.8 公司發展戰略
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 企業發展概況
10.4.2 企業布局分析
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 核心競爭力分析
10.4.7 公司發展戰略
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 企業發展概況
10.5.2 企業布局分析
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發展戰略
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 企業發展概況
10.6.2 企業布局分析
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發展戰略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺（中國）文化發展股份有限公司
10.7.1 企業發展概況
10.7.2 企業布局分析
10.7.3 經營效益分析
10.7.4 業務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
10.7.6 核心競爭力分析
10.7.7 公司發展戰略
10.7.8 未來前景展望
第十一章2022-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業投資潛力分析
11.1 2022-2023年人工智能生成內容（AIGC）行業投融資情況分析
11.1.1 融資規模
11.1.2 融資輪次
11.1.3 國內融資
11.1.4 國外融資
11.1.5 投資規模
11.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業鏈條基本形成
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容（AIGC）行業發展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展前景分析
12.1.1 行業面臨挑戰
12.1.2 行業發展展望
12.1.3 行業發展潛力
12.1.4 市場發展空間
12.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業發展趨勢
12.2.1 核心技術持續演進
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 生態建設日益完善
12.3 2024-2030年中國人工智能生成內容（AIGC）行業預測分析
12.3.1 2024-2030年中國人工智能生成內容（AIGC）行業影響因素分析
12.3.2 2024-2030年中國人工智能市場規模預測
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4：2016-2023年中國GDP發展運行情況
圖表5：2016-2023年中國貨物進出口總額情況
圖表6：2016-2023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相關政策
圖表8：人工智能發展歷程
圖表9：人工智能產業相關的政策文件
圖表10：人工智能行業產業鏈結構
圖表11：2016-2023年我國人工智能核心產業及帶動產業規模統計圖
圖表12：中國人工智能市場的主要應用占比情況
圖表13：2015-2023年中國人工智能領域投融資金額及數量
圖表14：2023年我國人工智能企業分布情況
圖表15：2022年我國人工智能領先企業員工規模
圖表16：2022年我國人工智能領先企業營收情況
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）行業發展歷程
圖表20：2022-2030 全球AIGC市場規模（億美元）
圖表21：全球AIGC企業布局
圖表22：AIGC行業生態結構
圖表23：AIGC行業產業鏈
圖表24：2022-2030年中國AIGC核心市場規模走勢
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的商業化落地進程
圖表37：相關廠商的業務落地情況匯總
圖表38：5G產業鏈條結構
圖表39：2020-2023年中國移動通信基站設備產量走勢
圖表40：2018-2023年移動電話基站發展情況
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：近年物聯網行業重點政策規劃分析
圖表45：2018-2023年我國物聯網用戶情況
圖表46：2023-2027年中國物聯網連接規模及預測
圖表47：2023物聯網企業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相關政策
圖表50：地方層面算力產業建設行動方案匯總

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