1.1 人工智能大模型的內(nèi)涵與特征
1.2 人工智能大模型發(fā)展歷程
1.2.1 國外
1.2.2 國內(nèi)
1.3 人工智能大模型的優(yōu)勢
1.3.1 解決AI過于碎片化和多樣化的問題，極大提高模型的泛用性
1.3.2 具備自監(jiān)督學(xué)習(xí)功能，降低訓(xùn)練研發(fā)成本
1.3.3 擺脫結(jié)構(gòu)變革桎梏，打開模型精度上限
1.4 大模型的戰(zhàn)略意義
1.4.1 大模型是新的生產(chǎn)力工具
1.4.2 大模型是新的流量入口

2.1 人工智能大模型技術(shù)路線
2.1.1 Bert模式
2.1.2 GPT模式
2.1.3 混合模式
2.2 人工智能大模型底層架構(gòu)
2.2.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練存在的問題
2.2.2 Transformer模型的三大技術(shù)突破
（1）精準(zhǔn)性
（2）高效性
（3）泛化性
2.3 人工智能大模型發(fā)展方向
2.3.1 自然語言處理（NLP）大模型
2.3.2 計(jì)算機(jī)視覺（CV）大模型
2.3.3 多模態(tài)模型

3.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈模型
3.2 人工智能大模型商業(yè)模式
3.2.1 商業(yè)模式：“通用大模型+產(chǎn)業(yè)模型”
3.2.2 大模型的主要成本構(gòu)成
（1）智算集群建設(shè)成本
（2）模型訓(xùn)練成本
（3）運(yùn)營成本

4.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要構(gòu)成
4.1.1 硬件
（1）芯片
（2）服務(wù)器
（3）通信網(wǎng)絡(luò)
4.1.2 軟件
（1）云計(jì)算
（2）數(shù)據(jù)庫
（3）虛擬化
4.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要玩家

5.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要構(gòu)成
5.1.1 算法研發(fā)
（1）編程語言
（2）算法框架
（3）模型測評(píng)
5.1.2 模型管理維護(hù)
（1）系統(tǒng)管理
（2）API管理
（3）數(shù)據(jù)管理
5.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要玩家

6.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要構(gòu)成
6.1.1 內(nèi)容生產(chǎn)
6.1.2 創(chuàng)意設(shè)計(jì)
6.1.3 對(duì)話引擎
6.1.4 輔助開發(fā)
6.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要玩家

7.1 中國人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 我國人工智能大模型總體情況
7.1.2 國內(nèi)AI市場迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)量增速或?qū)⑷虻谝?br />（1）2021-2026年全球數(shù)據(jù)規(guī)模及增速情況
（2）2021-2026年中國人工智能軟件及應(yīng)用市場規(guī)模預(yù)測
7.2 國家政策推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展
7.3 人工智能大模型行業(yè)競爭格局
7.4 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展存在的問題
7.4.1 海量參數(shù)開路，算力瓶頸漸至
7.4.2 模型日益復(fù)雜，硬件需求承壓
7.4.3 聚焦技術(shù)路線優(yōu)化，突破模型算力瓶頸

8.1 世界各國人工智能大模型發(fā)展概況
8.1.1 世界各國人工智能大模型能力比較
8.1.2 美國人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.3 其他國家人工智能大模型發(fā)展情況
8.1 國外大廠大模型布局情況
8.1.1 OpenAI：GPT系列大模型一騎絕塵，智能化程度提升迅速
8.1.2 微軟：與OpenAI深度綁定，占得行業(yè)先機(jī)
8.1.3 谷歌：扎根基礎(chǔ)模型研發(fā)，引領(lǐng)技術(shù)革新
8.2. 國內(nèi)大廠大模型布局情況
8.2.1 百度文心大模型：早布局，內(nèi)外雙向發(fā)力
（1）總體概況
（2）市場應(yīng)用和推廣情況
（3）內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.2 阿里通義大模型：建生態(tài)，率先內(nèi)部應(yīng)用
（1）總體概況
（2）市場應(yīng)用和推廣情況
（3）內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.3 華為盤古大模型：全棧式服務(wù)，深耕行業(yè)應(yīng)用
（1）總體概況
（2）市場應(yīng)用和推廣情況
（3）內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.4 騰訊混元大模型：練內(nèi)功，高度適配自有業(yè)務(wù)
（1）總體概況
（2）市場應(yīng)用和推廣情況
（3）內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.5 商湯日日新大模型：目標(biāo)成為通用人工智能新基建
（1）總體概況
（2）市場應(yīng)用和推廣情況
8.3 中國人工智能大模型與美國人工智能大模型發(fā)展差距
8.3.1 原創(chuàng)能力
8.3.2 技術(shù)配套
8.3.3 制度環(huán)境

9.1 人工智能大模型技術(shù)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
9.1.1 Al大模型在自動(dòng)駕駛算法中的具體應(yīng)用
（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加快自動(dòng)駕駛感知算法發(fā)展，小模型向大模型迭代趨勢明確
（2）特征級(jí)融合逐步取代后融合，BEV+Transformer為當(dāng)前主流方案
9.1.2 Al大模型的應(yīng)用對(duì)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域所帶來的好處
（1）城市NGP落地在即，Al大模型的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛算法具備更強(qiáng)的泛化能力
（2）從特斯拉感知算法迭代歷程看Al大模型對(duì)城市NGP的賦能方向
9.1.3 Al大模型應(yīng)用于自動(dòng)駕駛中的前置條件
（1）條件一：具備相當(dāng)數(shù)量的里程數(shù)據(jù)，因而自動(dòng)標(biāo)注+仿真平臺(tái)環(huán)節(jié)將尤為重要
（2）條件二：具備相當(dāng)算力的云端訓(xùn)練平臺(tái)，因而超算中心將成為主機(jī)廠必要基礎(chǔ)設(shè)施
9.2 人工智能大模型在其他行業(yè)及技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用
9.2.1 娛樂媒體和內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域
9.2.2 代碼軟件領(lǐng)域
9.2.3 生物醫(yī)藥領(lǐng)域

10.1 ChatGPT簡介
10.2 ChatGPT主要功能
10.3 ChatGPT發(fā)展趨勢
10.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
10.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.3.3 Transformer算法
10.4 GPT算法的發(fā)展歷程
10.5 ChatGPT與InstructGPT的比較
10.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點(diǎn)
10.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點(diǎn)
10.6 ChatGPT的應(yīng)用和潛力
10.6.1 ChatGPT的應(yīng)用
（1）ChatGPT打開海量應(yīng)用場景
（2） ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑
10.6.2 ChatGPT的提升空間
（1）可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案
（2）對(duì)輸入措辭的調(diào)整或多次嘗試相同的提示很敏感
（3）模型通常過于冗長并過度使用某些短語
（4）模型拒絕不當(dāng)請(qǐng)求，有時(shí)會(huì)響應(yīng)有害指令或表現(xiàn)偏見行為

11.1 人工智能大模型行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.1 “大模型”和“小模型”協(xié)進(jìn)
11.1.2 通用化和專用化并行
11.1.3 平臺(tái)化和簡易化并進(jìn)
11.2 人工智能大模型行業(yè)治理風(fēng)險(xiǎn)
11.2.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
（1）魯棒性不足
（2）可解釋性低
（3）算法偏見
11.2.2 社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)
（1）數(shù)字鴻溝
（2）侵犯個(gè)人隱私
（3）誘發(fā)犯罪
（4）沖擊教育體系
11.2.3 經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)
（1）寡頭壟斷
（2）顛覆性變革
（3）傳統(tǒng)崗位替代
（4）世界分工重組
11.2.4 政治風(fēng)險(xiǎn)
（1）政治決策
（2）輿論引導(dǎo)
（3）監(jiān)管失能
（4）國際關(guān)系動(dòng)蕩
11.3 人工智能大模型行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略
11.3.1 構(gòu)建法治之制
（1）基本原則
（2）制度構(gòu)建
11.3.2 增強(qiáng)競爭能力
（1）構(gòu)設(shè)整體性創(chuàng)新機(jī)制
（2）培育持續(xù)性創(chuàng)新基礎(chǔ)
11.3.3 加強(qiáng)市場應(yīng)用
（1）兩個(gè)方面
（2）從生態(tài)到參與
11.3.4 防范失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
11.3.5 推動(dòng)教育改革
11.3.6 消除政治風(fēng)險(xiǎn)
11.4 大模型給AI產(chǎn)業(yè)帶來的機(jī)會(huì)
11.4.1 大模型能夠?qū)崿F(xiàn)AI從“手工作坊”到“工廠模式”的轉(zhuǎn)變
11.4.2 大模型擁有自我監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，降低AI開發(fā)及訓(xùn)練成本
11.4.3 大模型帶來的更為強(qiáng)大的人工智能算力
11.5 2023-2030年人工智能大模型行業(yè)市場空間預(yù)測

【附】人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)研究
12.1 昆侖萬維科技股份有限公司
12.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.1.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.1.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.2 中文在線集團(tuán)股份有限公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.2.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.2.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.3 科大訊飛股份有限公司
12.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.3.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.3.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.4 海光信息技術(shù)股份有限公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.4.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.4.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.5 中科寒武紀(jì)科技股份有限公司
12.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.5.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.5.4 企業(yè)融資情況分析
12.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.6 云從科技集團(tuán)股份有限公司
12.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.6.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.6.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
12.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.7.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.7.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.7.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.8 拓爾思信息技術(shù)股份有限公司
12.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.8.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.8.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.8.4 企業(yè)融資情況分析
12.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.9.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.9.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.9.4 企業(yè)融資情況分析
12.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.10 萬興科技集團(tuán)股份有限公司
12.12.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.12.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.12.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.12.4 企業(yè)融資情況分析
12.12.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析