報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國多模態大模型市場增長潛力與投資策略制定報告》介紹了多模態大模型行業相關概述、中國多模態大模型產業運行環境、分析了中國多模態大模型行業的現狀、中國多模態大模型行業競爭格局、對中國多模態大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國多模態大模型產業發展前景與投資預測。您若想對多模態大模型產業有個系統的了解或者想投資多模態大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章多模態大模型行業綜述及數據來源說明1.1 多模態大模型行業界定1.1.1 多模態大模型的定義1、大模型的定義2、多模態大模型的定義1.1.2 多模態大模型的特征1.1.3 多模態大模型的分類1.1.4 多模態大模型相關專業術語1.1.5 多模態大模型近似概念辨析1.1.6 多模態大模型所處行業1.1.7 多模態大模型行業監管1.2 多模態大模型的研究發展意義1.3 多模態大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章全球多模態大模型產業發展現狀及趨勢2.1 全球多模態大模型產業發展歷程2.2 全球多模態大模型產業發展現狀2.2.1 全球多模態大模型產業發展概括2.2.2 全球多模態大模型產業主流產品2.2.3 全球多模態大模型產業區域格局2.3 全球多模態大模型產業市場規模體量2.4 全球多模態大模型產業市場競爭格局2.5 全球多模態大模型產業發展經驗借鑒2.6 全球多模態大模型產業市場趨勢分析2.7 全球多模態大模型產業發展趨勢洞悉第3章中國多模態大模型行業發展現狀及競爭力分析3.1 中國多模態大模型行業發展歷程3.2 中國多模態大模型市場主體分析3.2.1 中國多模態大模型市場主體類型3.2.2 中國多模態大模型企業的入場方式3.3 中國多模態大模型數量及名單3.4 中國多模態大模型市場規模體量3.5 中國多模態大模型市場競爭要素及競爭格局3.5.1 中國多模態大模型市場競爭梯隊3.5.2 中國多模態大模型市場競爭格局3.5.3 中國多模態大模型廠商競爭力評價3.6 中國多模態大模型行業投融資趨勢3.7 中國多模態大模型行業發展痛點問題第4章多模態大模型技術架構分析4.1 多模態大模型的技術演進4.2 多模態大模型的技術難點4.2.1 表征4.2.2 翻譯4.2.3 對齊4.2.4 融合4.2.5 協同學習4.3 多模態大模型的技術場景4.4 多模態大模型的架構分析4.5 多模態大模型基礎模型架構4.5.1 基礎架構1、Transformer架構2、生成對抗網絡GAN3、卷積神經網絡CNN4、遞歸神經網絡RNN4.5.2 基礎單模態大模型1、BERT2、GPT3、ViT4.6 多模態大模型類型及綜合對比4.7 多模態大模型類型一：CLIP4.8 多模態大模型類型二：Flamingo4.9 多模態大模型類型三：BLIP-24.10 多模態大模型類型四：LLaVA4.11 多模態大模型類型五：InstructBLIP4.12 多模態大模型類型六：mini-GPT4第5章中國多模態大模型基礎能力構建分析5.1 多模態大模型基礎能力構建概述5.2 多模態大模型基礎能力構建之“算力”5.2.1 大模型的算力需求分析5.2.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型5.2.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局5.3 多模態大模型基礎能力構建之“數據”5.3.1 多模態大模型對數據的需求分析5.3.2 數據處理與服務概述5.3.3 國內外主要多模態模型數據集5.3.4 數據API5.3.5 訓練數據開發5.3.6 推理數據開發5.3.7 數據維護5.4 多模態大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”5.4.1 AI基礎軟件概述5.4.2 AI基礎軟件市場概況5.4.3 AI基礎軟件競爭格局5.4.4 AI基礎軟件主要類型5.5 多模態大模型評測標準5.5.1 多模態大模型評測標準體系發展概括5.5.2 多模態大模型評測標準體系評價維度5.5.3 多模態大模型代表性評測框架及評估結果第6章中國多模態大模型產業化應用及場景探索6.1 多模態大模型產業化應用場景格局6.2 大模型產業化應用細分場景分析6.2.1 多模態大模型產業化應用細分場景一：數字人1、數字人概述2、數字人行業規模3、多模態大模型對數字人行業的影響4、多模態大模型融合數字人的應用案例6.2.2 多模態大模型產業化應用細分場景二：游戲娛樂1、游戲娛樂行業概述2、游戲娛樂行業規模3、多模態大模型對游戲娛樂的影響4、多模態大模型融合游戲娛樂的應用案例6.2.3 多模態大模型產業化應用細分場景三：廣告商拍1、廣告商拍行業概述2、廣告商拍行業規模3、多模態大模型對廣告商拍行業的影響4、多模態大模型融合廣告商拍的應用案例6.2.4 多模態大模型產業化應用細分場景四：社交媒體1、社交媒體行業概述2、社交媒體行業規模3、多模態大模型對社交媒體行業的影響4、多模態大模型融合社交媒體的應用案例6.2.5 多模態大模型產業化應用細分場景五：智能營銷1、智能營銷行業概述2、智能營銷行業規模3、多模態大模型對智能營銷行業的影響4、多模態大模型融合智能營銷的應用案例6.2.6 多模態大模型產業化應用細分場景六：教學輔助1、教學輔助行業概述2、教學輔助行業規模3、多模態大模型對教學輔助行業的影響4、多模態大模型融合教學輔助的應用案例6.2.7 多模態大模型產業化應用細分場景七：3D建模1、3D建模行業概述2、3D建模行業規模3、多模態大模型對3D建模行業的影響4、多模態大模型融合3D建模的應用案例6.2.8 多模態大模型產業化應用細分場景八：智能駕駛1、智能駕駛行業概述2、智能駕駛行業規模3、多模態大模型對智能駕駛行業的影響4、多模態大模型融合智能駕駛的應用案例6.2.9 多模態大模型產業化應用細分場景九：智能安防1、智能安防行業概述2、智能安防行業規模3、多模態大模型對智能安防行業的影響4、多模態大模型融合智能安防的應用案例6.2.10 多模態大模型產業化應用細分場景十：智慧城市1、智慧城市行業概述2、智慧城市行業規模3、多模態大模型對智慧城市行業的影響4、多模態大模型融合智慧城市的應用案例6.3 多模態大模型產業化細分應用場景戰略地位分析第7章全球及中國多模態大模型企業案例解析7.1 全球及中國多模態大模型企業梳理與對比7.2 全球多模態大模型企業案例分析7.2.1 微軟-GPT-4/SORA1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.2.2 谷歌-Gemini1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3 中國多模態大模型企業案例分析7.3.1 中科院——紫東太初1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.2 華為——盤古大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.3 百度——文心大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.4 騰訊——混元大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.5 阿里——通義大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.6 360——智腦多模態大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.7 科大訊飛——星火大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.8 智譜——GLM-41、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.9 網易——丹青大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.10 昆侖萬維——天工大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢第8章中國多模態大模型行業政策環境及發展潛力8.1 多模態大模型行業政策匯總解讀8.1.1 國家層面多模態大模型產業政策及規劃匯總及解讀8.1.2 國家重點政策/規劃對多模態大模型產業的影響8.1.3 地方層面多模態大模型行業政策重要規劃匯總8.2 多模態大模型行業PEST分析圖8.3 多模態大模型行業SWOT分析圖8.4 多模態大模型行業發展潛力評估8.5 多模態大模型行業未來關鍵增長點8.6 多模態大模型行業趨勢預測分析8.7 多模態大模型行業發展趨勢洞悉第9章中國多模態大模型行業投資機會及策略建議9.1 多模態大模型行業投資前景預警9.2 多模態大模型行業投資機會分析9.3 多模態大模型行業投資價值評估9.4 多模態大模型行業投資前景研究建議9.5 多模態大模型行業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的定義圖表2：多模態大模型的定義圖表3：多模態大模型的特征圖表4：多模態大模型專業術語圖表5：多模態大模型近似概念辨析圖表6：本報告研究領域所處行業（一）圖表7：本報告研究領域所處行業（二）圖表8：多模態大模型行業監管體系圖表9：多模態大模型產業鏈結構梳理圖表10：多模態大模型產業鏈生態全景圖譜圖表11：報告研究范圍界定圖表12：報告權威數據來源圖表13：報告研究統計方法圖表14：中國多模態大模型行業發展歷程圖表15：中國多模態大模型市場參與者類型圖表16：中國多模態大模型市場規模體量圖表17：中國多模態大模型投融資動態及熱門賽道圖表18：中國多模態大模型行業主要資金來源圖表19：中國多模態大模型融資事件匯總圖表20：中國多模態大模型融資規模統計圖表21：中國多模態大模型熱門融資賽道圖表22：中國多模態大模型行業發展痛點問題圖表23：多模態大模型的技術演進圖表24：多模態大模型的技術難點圖表25：多模態大模型的技術場景圖表26：多模態大模型的架構分析圖表27：多模態大模型基礎模型架構圖表28：多模態大模型類型及綜合對比圖表29：多模態大模型類型一：CLIP圖表30：多模態大模型類型二：Flamingo更多圖表見正文……
博思數據發布的《2024-2030年中國多模態大模型市場增長潛力與投資策略制定報告》介紹了多模態大模型行業相關概述、中國多模態大模型產業運行環境、分析了中國多模態大模型行業的現狀、中國多模態大模型行業競爭格局、對中國多模態大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國多模態大模型產業發展前景與投資預測。您若想對多模態大模型產業有個系統的了解或者想投資多模態大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章多模態大模型行業綜述及數據來源說明1.1 多模態大模型行業界定1.1.1 多模態大模型的定義1、大模型的定義2、多模態大模型的定義1.1.2 多模態大模型的特征1.1.3 多模態大模型的分類1.1.4 多模態大模型相關專業術語1.1.5 多模態大模型近似概念辨析1.1.6 多模態大模型所處行業1.1.7 多模態大模型行業監管1.2 多模態大模型的研究發展意義1.3 多模態大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章全球多模態大模型產業發展現狀及趨勢2.1 全球多模態大模型產業發展歷程2.2 全球多模態大模型產業發展現狀2.2.1 全球多模態大模型產業發展概括2.2.2 全球多模態大模型產業主流產品2.2.3 全球多模態大模型產業區域格局2.3 全球多模態大模型產業市場規模體量2.4 全球多模態大模型產業市場競爭格局2.5 全球多模態大模型產業發展經驗借鑒2.6 全球多模態大模型產業市場趨勢分析2.7 全球多模態大模型產業發展趨勢洞悉第3章中國多模態大模型行業發展現狀及競爭力分析3.1 中國多模態大模型行業發展歷程3.2 中國多模態大模型市場主體分析3.2.1 中國多模態大模型市場主體類型3.2.2 中國多模態大模型企業的入場方式3.3 中國多模態大模型數量及名單3.4 中國多模態大模型市場規模體量3.5 中國多模態大模型市場競爭要素及競爭格局3.5.1 中國多模態大模型市場競爭梯隊3.5.2 中國多模態大模型市場競爭格局3.5.3 中國多模態大模型廠商競爭力評價3.6 中國多模態大模型行業投融資趨勢3.7 中國多模態大模型行業發展痛點問題第4章多模態大模型技術架構分析4.1 多模態大模型的技術演進4.2 多模態大模型的技術難點4.2.1 表征4.2.2 翻譯4.2.3 對齊4.2.4 融合4.2.5 協同學習4.3 多模態大模型的技術場景4.4 多模態大模型的架構分析4.5 多模態大模型基礎模型架構4.5.1 基礎架構1、Transformer架構2、生成對抗網絡GAN3、卷積神經網絡CNN4、遞歸神經網絡RNN4.5.2 基礎單模態大模型1、BERT2、GPT3、ViT4.6 多模態大模型類型及綜合對比4.7 多模態大模型類型一：CLIP4.8 多模態大模型類型二：Flamingo4.9 多模態大模型類型三：BLIP-24.10 多模態大模型類型四：LLaVA4.11 多模態大模型類型五：InstructBLIP4.12 多模態大模型類型六：mini-GPT4第5章中國多模態大模型基礎能力構建分析5.1 多模態大模型基礎能力構建概述5.2 多模態大模型基礎能力構建之“算力”5.2.1 大模型的算力需求分析5.2.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型5.2.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局5.3 多模態大模型基礎能力構建之“數據”5.3.1 多模態大模型對數據的需求分析5.3.2 數據處理與服務概述5.3.3 國內外主要多模態模型數據集5.3.4 數據API5.3.5 訓練數據開發5.3.6 推理數據開發5.3.7 數據維護5.4 多模態大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”5.4.1 AI基礎軟件概述5.4.2 AI基礎軟件市場概況5.4.3 AI基礎軟件競爭格局5.4.4 AI基礎軟件主要類型5.5 多模態大模型評測標準5.5.1 多模態大模型評測標準體系發展概括5.5.2 多模態大模型評測標準體系評價維度5.5.3 多模態大模型代表性評測框架及評估結果第6章中國多模態大模型產業化應用及場景探索6.1 多模態大模型產業化應用場景格局6.2 大模型產業化應用細分場景分析6.2.1 多模態大模型產業化應用細分場景一：數字人1、數字人概述2、數字人行業規模3、多模態大模型對數字人行業的影響4、多模態大模型融合數字人的應用案例6.2.2 多模態大模型產業化應用細分場景二：游戲娛樂1、游戲娛樂行業概述2、游戲娛樂行業規模3、多模態大模型對游戲娛樂的影響4、多模態大模型融合游戲娛樂的應用案例6.2.3 多模態大模型產業化應用細分場景三：廣告商拍1、廣告商拍行業概述2、廣告商拍行業規模3、多模態大模型對廣告商拍行業的影響4、多模態大模型融合廣告商拍的應用案例6.2.4 多模態大模型產業化應用細分場景四：社交媒體1、社交媒體行業概述2、社交媒體行業規模3、多模態大模型對社交媒體行業的影響4、多模態大模型融合社交媒體的應用案例6.2.5 多模態大模型產業化應用細分場景五：智能營銷1、智能營銷行業概述2、智能營銷行業規模3、多模態大模型對智能營銷行業的影響4、多模態大模型融合智能營銷的應用案例6.2.6 多模態大模型產業化應用細分場景六：教學輔助1、教學輔助行業概述2、教學輔助行業規模3、多模態大模型對教學輔助行業的影響4、多模態大模型融合教學輔助的應用案例6.2.7 多模態大模型產業化應用細分場景七：3D建模1、3D建模行業概述2、3D建模行業規模3、多模態大模型對3D建模行業的影響4、多模態大模型融合3D建模的應用案例6.2.8 多模態大模型產業化應用細分場景八：智能駕駛1、智能駕駛行業概述2、智能駕駛行業規模3、多模態大模型對智能駕駛行業的影響4、多模態大模型融合智能駕駛的應用案例6.2.9 多模態大模型產業化應用細分場景九：智能安防1、智能安防行業概述2、智能安防行業規模3、多模態大模型對智能安防行業的影響4、多模態大模型融合智能安防的應用案例6.2.10 多模態大模型產業化應用細分場景十：智慧城市1、智慧城市行業概述2、智慧城市行業規模3、多模態大模型對智慧城市行業的影響4、多模態大模型融合智慧城市的應用案例6.3 多模態大模型產業化細分應用場景戰略地位分析第7章全球及中國多模態大模型企業案例解析7.1 全球及中國多模態大模型企業梳理與對比7.2 全球多模態大模型企業案例分析7.2.1 微軟-GPT-4/SORA1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.2.2 谷歌-Gemini1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3 中國多模態大模型企業案例分析7.3.1 中科院——紫東太初1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.2 華為——盤古大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.3 百度——文心大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.4 騰訊——混元大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.5 阿里——通義大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.6 360——智腦多模態大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.7 科大訊飛——星火大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.8 智譜——GLM-41、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.9 網易——丹青大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢7.3.10 昆侖萬維——天工大模型1、企業基本信息2、企業經營情況3、企業資質能力4、多模態大模型專利技術5、多模態大模型產品布局6、企業業務布局戰略&優劣勢第8章中國多模態大模型行業政策環境及發展潛力8.1 多模態大模型行業政策匯總解讀8.1.1 國家層面多模態大模型產業政策及規劃匯總及解讀8.1.2 國家重點政策/規劃對多模態大模型產業的影響8.1.3 地方層面多模態大模型行業政策重要規劃匯總8.2 多模態大模型行業PEST分析圖8.3 多模態大模型行業SWOT分析圖8.4 多模態大模型行業發展潛力評估8.5 多模態大模型行業未來關鍵增長點8.6 多模態大模型行業趨勢預測分析8.7 多模態大模型行業發展趨勢洞悉第9章中國多模態大模型行業投資機會及策略建議9.1 多模態大模型行業投資前景預警9.2 多模態大模型行業投資機會分析9.3 多模態大模型行業投資價值評估9.4 多模態大模型行業投資前景研究建議9.5 多模態大模型行業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的定義圖表2：多模態大模型的定義圖表3：多模態大模型的特征圖表4：多模態大模型專業術語圖表5：多模態大模型近似概念辨析圖表6：本報告研究領域所處行業（一）圖表7：本報告研究領域所處行業（二）圖表8：多模態大模型行業監管體系圖表9：多模態大模型產業鏈結構梳理圖表10：多模態大模型產業鏈生態全景圖譜圖表11：報告研究范圍界定圖表12：報告權威數據來源圖表13：報告研究統計方法圖表14：中國多模態大模型行業發展歷程圖表15：中國多模態大模型市場參與者類型圖表16：中國多模態大模型市場規模體量圖表17：中國多模態大模型投融資動態及熱門賽道圖表18：中國多模態大模型行業主要資金來源圖表19：中國多模態大模型融資事件匯總圖表20：中國多模態大模型融資規模統計圖表21：中國多模態大模型熱門融資賽道圖表22：中國多模態大模型行業發展痛點問題圖表23：多模態大模型的技術演進圖表24：多模態大模型的技術難點圖表25：多模態大模型的技術場景圖表26：多模態大模型的架構分析圖表27：多模態大模型基礎模型架構圖表28：多模態大模型類型及綜合對比圖表29：多模態大模型類型一：CLIP圖表30：多模態大模型類型二：Flamingo更多圖表見正文……
數據資料
全球宏觀數據庫
中國宏觀數據庫
政策法規數據庫
行業經濟數據庫
企業經濟數據庫
進出口數據庫
文獻數據庫
券商數據庫
產業園區數據庫
地區統計數據庫
協會機構數據庫
博思調研數據庫
版權申明:
本報告由博思數據獨家編制并發行，報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得，具有獨立自主知識產權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權，任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數據免費客服熱線（400 700 3630）聯系。
本報告由博思數據獨家編制并發行，報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得，具有獨立自主知識產權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權，任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數據免費客服熱線（400 700 3630）聯系。
