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——綜述篇——
第1章：多模態(tài)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 多模態(tài)大模型行業(yè)界定
1.1.1 多模態(tài)大模型的定義
1、大模型的定義
2、多模態(tài)大模型的定義
1.1.2 多模態(tài)和單模態(tài)大模型的區(qū)別
1.1.3 多模態(tài)大模型的特征
1.1.4 多模態(tài)大模型所處行業(yè)
1.1.5 多模態(tài)大模型行業(yè)監(jiān)管
1、行業(yè)監(jiān)管體系
2、行業(yè)監(jiān)管備案制度
1.2 多模態(tài)大模型的研究意義
1.3 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.3.1 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)梳理
1.3.2 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.4 本報(bào)告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)說明
1.4.1 本報(bào)告研究范圍界定
1.4.2 本報(bào)告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)
——現(xiàn)狀篇——
第2章：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
2.1 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.2 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)算力需求
2.2.2 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.2.3 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域格局
2.3 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模
2.4 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場競爭格局
2.4.1 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場參與者
2.4.2 全球多模態(tài)大模型市場競爭格局
2.5 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)借鑒
2.6 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場前景預(yù)測
2.7 全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及競爭態(tài)勢
3.1 中國多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展歷程
3.2 中國多模態(tài)大模型市場規(guī)模體量
3.3 中國多模態(tài)大模型市場主體分析
3.3.1 中國多模態(tài)大模型市場主體類型
3.3.2 中國多模態(tài)大模型企業(yè)的入場方式
3.4 中國多模態(tài)大模型數(shù)量及名單
3.5 中國多模態(tài)大模型市場競爭要素及競爭格局
3.5.1 中國多模態(tài)大模型市場競爭梯隊(duì)
3.5.2 中國多模態(tài)大模型市場競爭格局
3.5.3 中國多模態(tài)大模型廠商競爭力評價
3.6 中國多模態(tài)大模型行業(yè)投融資趨勢
3.6.1 中國多模態(tài)大模型行業(yè)主要資金來源
3.6.2 中國多模態(tài)大模型行業(yè)融資動態(tài)
3.7 中國多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)問題
第4章：多模態(tài)大模型技術(shù)架構(gòu)分析
4.1 多模態(tài)大模型的技術(shù)演進(jìn)
4.2 多模態(tài)大模型的核心技術(shù)
4.2.1 表征
4.2.2 翻譯
4.2.3 對齊
4.2.4 融合
4.2.5 協(xié)同學(xué)習(xí)
4.3 多模態(tài)大模型的模型/模態(tài)部分
4.3.1 多模態(tài)大模型的圖像模型
4.3.2 多模態(tài)大模型的視頻模型
4.3.3 多模態(tài)大模型的3D模型
4.3.4 多模態(tài)大模型的音頻模型
4.4 多模態(tài)大模型的架構(gòu)分析
4.5 多模態(tài)大模型類型及綜合對比
4.6 多模態(tài)大模型類型一：CLIP
4.6.1 CLIP的原理
4.6.2 CLIP的訓(xùn)練
4.6.3 CLIP的實(shí)現(xiàn)
4.7 多模態(tài)大模型類型二：Flamingo
4.7.1 Flamingo的原理
4.7.2 Flamingo的訓(xùn)練
4.7.3 Flamingo的架構(gòu)
1、視覺編碼器
2、感知器重采樣器
3、Transformer架構(gòu)
4.8 多模態(tài)大模型類型三：BLIP
4.8.1 BLIP的原理
4.8.2 BLIP-2的原理
4.8.3 BLIP 到BLIP-2
4.9 多模態(tài)大模型類型四：LLaVA
4.9.1 LLaVA的原理
4.9.2 LLaVA的結(jié)構(gòu)
4.9.3 LLaVA的訓(xùn)練
4.10 多模態(tài)大模型類型五：InstructBLIP
4.10.1 LLaVA的原理
4.10.2 LLaVA的結(jié)構(gòu)
4.10.3 LLaVA的訓(xùn)練
4.11 多模態(tài)大模型類型六：mini-GPT4
4.11.1 LLaVA的原理
4.11.2 LLaVA的結(jié)構(gòu)
4.11.3 LLaVA的訓(xùn)練
第5章：中國多模態(tài)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建分析
5.1 多模態(tài)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述
5.2 多模態(tài)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)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(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應(yīng)商格局
4、主要AI芯片類型
（1）通用芯片（GPU）
（2）可編程芯片（FPGA）
（3）專用定制化芯片（ASIC）
（4）類腦芯片
5.2.3 AI服務(wù)器
1、AI服務(wù)器概述
2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務(wù)器需求商格局
5.3 大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
5.3.1 數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述
5.3.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
5.3.3 數(shù)據(jù)API
5.3.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)
5.3.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
5.3.6 數(shù)據(jù)維護(hù)
5.4 多模態(tài)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
5.4.1 AI基礎(chǔ)軟件概述
5.4.2 AI基礎(chǔ)軟件市場概況
5.4.3 AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
5.4.4 AI基礎(chǔ)軟件主要類型
5.5 多模態(tài)大模型評測標(biāo)準(zhǔn)
5.5.1 大模型的主要評測手段
5.5.2 大模型評估框架及評估結(jié)果
1、評估框架
2、評估結(jié)果
5.5.3 大模型能力評測及等級劃分
第6章：中國多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用及場景探索
6.1 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用場景格局
6.2 大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景分析
6.2.1 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景一：數(shù)字人
1、數(shù)字人概述
2、多模態(tài)大模型對數(shù)字人行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合數(shù)字人的應(yīng)用案例
6.2.2 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景二：游戲娛樂
1、游戲娛樂行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對游戲娛樂的影響
3、多模態(tài)大模型融合游戲娛樂的應(yīng)用案例
6.2.3 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景三：廣告商拍
1、廣告商拍行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對廣告商拍行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合廣告商拍的應(yīng)用案例
6.2.4 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景四：社交媒體
1、社交媒體行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對社交媒體行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合社交媒體的應(yīng)用案例
6.2.5 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景五：智能營銷
1、智能營銷行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對智能營銷行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合智能營銷的應(yīng)用案例
6.2.6 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景六：教學(xué)輔助
1、教學(xué)輔助行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對教學(xué)輔助行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合教學(xué)輔助的應(yīng)用案例
6.2.7 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景七：3D建模
1、3D建模行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對3D建模行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合3D建模的應(yīng)用案例
6.2.8 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景八：智能駕駛
1、智能駕駛行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對智能駕駛行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合智能駕駛的應(yīng)用案例
6.2.9 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景九：智能安防
1、智能安防行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對智能安防行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合智能安防的應(yīng)用案例
6.2.10 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用細(xì)分場景十：智慧城市
1、智慧城市行業(yè)概述
2、多模態(tài)大模型對智慧城市行業(yè)的影響
3、多模態(tài)大模型融合智慧城市的應(yīng)用案例
6.3 多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化細(xì)分應(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析
第7章：全球及中國多模態(tài)大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國多模態(tài)大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球多模態(tài)大模型企業(yè)案例分析
7.2.1 微軟-GPT-4/SORA
1、基本信息
2、企業(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型業(yè)務(wù)布局現(xiàn)狀
（1）GPT-4
（2）SORA
7.2.2 谷歌-Gemini
1、基本信息
2、企業(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)&經(jīng)營情況
（1）業(yè)務(wù)架構(gòu)情況
（2）整體經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型業(yè)務(wù)布局現(xiàn)狀
7.3 中國多模態(tài)大模型企業(yè)案例分析
7.3.1 中科院——紫東太初
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.2 華為——盤古大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.3 百度——文心大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.4 騰訊——混元大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.5 阿里——通義大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.6 360——智腦多模態(tài)大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型專利技術(shù)
4、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
5、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.7 科大訊飛——星火大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
4、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.8 智譜——GLM-4
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
4、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.9 網(wǎng)易——丹青大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
4、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
7.3.10 昆侖萬維——天工大模型
1、企業(yè)基本信息
（1）發(fā)展歷程
（2）基本信息
2、企業(yè)經(jīng)營情況
3、多模態(tài)大模型產(chǎn)品布局
4、企業(yè)業(yè)務(wù)布局戰(zhàn)略&優(yōu)劣勢
——展望篇——
第8章：中國多模態(tài)大模型行業(yè)政策環(huán)境及發(fā)展?jié)摿?BR>8.1 多模態(tài)大模型行業(yè)政策匯總解讀
8.1.1 國家層面多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)政策及規(guī)劃匯總及解讀
8.1.2 國家重點(diǎn)政策/規(guī)劃對多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)的影響
1、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
2、《“數(shù)據(jù)要素x”三年行動計(jì)劃（2024—2026年）（征求意見稿）》
8.1.3 地方層面多模態(tài)大模型行業(yè)政策重要規(guī)劃匯總
8.2 多模態(tài)大模型行業(yè)PEST分析圖
8.3 多模態(tài)大模型行業(yè)SWOT分析圖
8.4 多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 多模態(tài)大模型行業(yè)未來關(guān)鍵增長點(diǎn)
8.5.1 數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)與高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給
8.5.2 算力基礎(chǔ)設(shè)施升級
8.5.3 通用技術(shù)框架與標(biāo)準(zhǔn)化
8.5.4 多模態(tài)研究與學(xué)術(shù)前沿
8.6 多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測
8.7 多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
8.7.1 多模態(tài)大模型行業(yè)整體發(fā)展趨勢
8.7.2 多模態(tài)大模型行業(yè)監(jiān)管規(guī)范趨勢
8.7.3 多模態(tài)大模型行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢
8.7.4 多模態(tài)大模型行業(yè)競爭發(fā)展趨勢
8.7.5 多模態(tài)大模型行業(yè)應(yīng)用場景趨勢
第9章：中國多模態(tài)大模型行業(yè)投資機(jī)會及策略建議
9.1 多模態(tài)大模型行業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警
9.2 多模態(tài)大模型行業(yè)投資機(jī)會分析
9.2.1 行業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機(jī)會
9.2.2 行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域投資機(jī)會
9.2.3 行業(yè)重點(diǎn)區(qū)域投資機(jī)會
9.3 多模態(tài)大模型行業(yè)投資價值評估
9.4 多模態(tài)大模型行業(yè)投資策略建議
9.5 多模態(tài)大模型行業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的層次
圖表2：多模態(tài)大模型的定義
圖表3：多模態(tài)和單模態(tài)大模型的區(qū)別
圖表4：多模態(tài)大模型的特征
圖表5：本報(bào)告研究領(lǐng)域所處行業(yè)
圖表6：中國多模態(tài)大模型行業(yè)監(jiān)管體系
圖表7：《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》與《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》對比
圖表8：多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)梳理
圖表9：多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表10：報(bào)告研究范圍界定
圖表11：報(bào)告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
圖表12：報(bào)告研究統(tǒng)計(jì)方法
圖表13：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表14：全球代表性大模型所需訓(xùn)練參數(shù)量及算力當(dāng)量情況（單位：億，PF-days）
圖表15：2020-2024年全球算力規(guī)模（單位：EFlops）
圖表16：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品介紹
圖表17：2024年全球多模態(tài)大模型區(qū)域競爭格局
圖表18：2022-2024年全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量（單位：億美元）
圖表19：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場參與者情況
圖表20：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場競爭格局
圖表21：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)借鑒
圖表22：2025-2030年全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量預(yù)測（單位：億美元）
圖表23：全球多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
圖表24：中國多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展歷程
圖表25：2022-2024年中國大模型行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表26：2024年中國國產(chǎn)大模型技術(shù)類別分布情況（單位：%）
圖表27：2024年中國多模態(tài)大模型市場規(guī)模情況分析（單位：億元）
圖表28：中國多模態(tài)大模型市場主體類型構(gòu)成
圖表29：多模態(tài)大模型行業(yè)參與者進(jìn)場方式
圖表30：通過《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》多模態(tài)大模型名單
圖表31：2024中國人工智能多模態(tài)大模型企業(yè)綜合競爭力20強(qiáng)榜單
圖表32：2024中國人工智能多模態(tài)大模型企業(yè)綜合競爭力20強(qiáng)競爭梯隊(duì)
圖表33：2024年中國人工智能多模態(tài)大模型TOP5企業(yè)綜合氣泡圖
圖表34：2024年中國主要大模型廠商競爭力評價
圖表35：多模態(tài)大模型行業(yè)資金來源匯總
圖表36：多模態(tài)大模型行業(yè)投融資主體構(gòu)成
圖表37：2024年多模態(tài)大模型行業(yè)投融資事件匯總
圖表38：中國多模態(tài)大模型行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)問題
圖表39：多模態(tài)大模型的技術(shù)演進(jìn)
圖表40：多模態(tài)大模型表征的聯(lián)合表示法和坐標(biāo)表示法
圖表41：多模態(tài)大模型表征的文本翻譯
圖表42：多模態(tài)大模型表征的語音翻譯
圖表43：多模態(tài)大模型表征的對齊結(jié)構(gòu)
圖表44：多模態(tài)大模型表征的聯(lián)合表示法和坐標(biāo)表示法
圖表45：多模態(tài)大模型的圖像、音頻、視頻的輸入和輸出路徑
圖表46：多模態(tài)大模型的圖像模型
圖表47：多模態(tài)大模型的文生視頻
圖表48：多模態(tài)大模型的3D模型
圖表49：多模態(tài)大模型的音頻發(fā)展
圖表50：多模態(tài)大模型的架構(gòu)分析
圖表51：多模態(tài)大模型類型及綜合對比
圖表52：多模態(tài)大模型類型及綜合對比
圖表53：多模態(tài)大模型類型一：CLIP
圖表54：多模態(tài)大模型類型二：Flamingo
圖表55：多模態(tài)大模型類型三：BLIP
圖表56：多模態(tài)大模型類型三：BLIP-2
圖表57：多模態(tài)大模型類型四：LLaVA
圖表58：多模態(tài)大模型類型四：LLaVA的訓(xùn)練階段
圖表59：多模態(tài)大模型類型五：InstructBLIP
圖表60：多模態(tài)大模型類型六：mini-GPT4
圖表61：大模型基礎(chǔ)能力
圖表62：2025-2030年全球訓(xùn)練側(cè)算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表63：2025-2030年全球推理側(cè)算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表64：人工智能芯片分類
圖表65：2017-2025年中國人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元）
圖表66：中國人工智能芯片行業(yè)代表性企業(yè)產(chǎn)品及應(yīng)用情況
圖表67：2024年中國人工智能芯片企業(yè)TOP10
圖表68：GPU結(jié)構(gòu)圖示
圖表69：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進(jìn)展
圖表70：FPGA結(jié)構(gòu)圖示
圖表71：全球AI芯片代表性企業(yè)在ASIC芯片領(lǐng)域的部分產(chǎn)品情況
圖表72：靈汐科技領(lǐng)啟KA200芯片架構(gòu)
圖表73：AI服務(wù)器分類
圖表74：2025-2030年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模及預(yù)測（單位：億美元）
圖表75：2024年全球AI服務(wù)器采購量占比情況（單位：%）
圖表76：數(shù)據(jù)處理與服務(wù)主要內(nèi)容
圖表77：國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
圖表78：數(shù)據(jù)API內(nèi)容
圖表79：訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表80：推理數(shù)據(jù)開發(fā)步驟
圖表81：數(shù)據(jù)維護(hù)內(nèi)容
圖表82：2025-2030年中國人工智能軟件行業(yè)市場規(guī)模（單位：億元，%）
圖表83：中國AI行業(yè)細(xì)分市場企業(yè)格局
圖表84：中國AI軟件行業(yè)競爭派系
圖表85：中國AI軟件行業(yè)細(xì)分市場競爭格局（單位：%）
圖表86：AI基礎(chǔ)軟件主要類型
圖表87：大模型的主要評測手段
圖表88：SuperCLUE中文通用大模型綜合性評測基準(zhǔn)
圖表89：SuperCLUE多層次基準(zhǔn)
圖表90：SuperCLUE通用測評基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
圖表91：SuperCLUE通用能力測評-開源榜單
圖表92：SuperCLUE通用能力測評-端側(cè)小模型榜單
圖表93：2023-2024年國內(nèi)外TOP模型對比趨勢
圖表94：SuperCLUE評測模型象限
圖表95：2024中國人工智能多模態(tài)大模型20強(qiáng)企業(yè)模型應(yīng)用場景（單位：%）
圖表96：中國多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)化主要應(yīng)用場景介紹
圖表97：數(shù)字人主要應(yīng)用領(lǐng)域及優(yōu)勢介紹
圖表98：數(shù)字人技術(shù)特點(diǎn)介紹
圖表99：多模態(tài)技術(shù)為數(shù)字人提供的核心能力
圖表100：多模態(tài)大模型對數(shù)字人行業(yè)的影響分析
圖表101：世優(yōu)科技AI數(shù)字人多模態(tài)交互系統(tǒng)“波塔”圖示
圖表102：興業(yè)銀行數(shù)字人平臺“小興”圖示
圖表103：游戲娛樂多模態(tài)大模型主要應(yīng)用領(lǐng)域介紹
圖表104：多模態(tài)技術(shù)為游戲娛樂提供的核心能力
圖表105：多模態(tài)大模型對游戲娛樂的影響分析
圖表106：廣告商拍多模態(tài)大模型主要應(yīng)用領(lǐng)域介紹
圖表107：多模態(tài)技術(shù)為廣告商拍提供的核心能力
圖表108：多模態(tài)大模型對廣告商拍的影響分析
圖表109：InsightGPT賦能營銷內(nèi)容創(chuàng)作提效升級圖示
圖表110：騰訊混元大模型AI廣告創(chuàng)意平臺——騰訊廣告妙思
圖表111：廣告商拍多模態(tài)大模型主要應(yīng)用領(lǐng)域介紹
圖表112：多模態(tài)大模型對社交媒體的影響分析
圖表113：智能營銷的工作原理
圖表114：融合了多模態(tài)大模型的智能營銷業(yè)務(wù)優(yōu)勢
圖表115：達(dá)官智能推薦營銷平臺的功能
圖表116：大模型+教育應(yīng)用概述
圖表117：融合了多模態(tài)大模型的教學(xué)輔助業(yè)務(wù)優(yōu)勢
圖表118：訊飛智慧教育產(chǎn)品與服務(wù)
圖表119：中公網(wǎng)校虛擬數(shù)字講師“小鹿老師”克服技術(shù)難點(diǎn)
圖表120：AI在3D建模中的應(yīng)用

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