2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告
- 【報告名稱】2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告
- 【關 鍵 字】人工智能生成內容（AIGC） 人工智能生成內容（AIGC）市場分析
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AIGC即AIGeneratedContent，是指利用人工智能技術來生成內容，AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求；同時能夠創(chuàng)新內容生產的流程和范式，為更具想象力的內容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內容生產向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持數(shù)字內容與其他產業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。2024年中國生成式AI應用規(guī)模有望達到2070億元，2024年AIGC市場規(guī)模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內容）的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數(shù)字人等應用落地。過去市場擔憂AIGC在產品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應用整合）領域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。
產業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內外AIGC行業(yè)的發(fā)展狀況，然后報告重點闡述了AIGC的基礎層發(fā)展以及在各個領域的應用，隨后對AIGC相關技術進行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、產業(yè)研究報告網(wǎng)、產業(yè)研究報告網(wǎng)市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)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 人工智能生成內容（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 人工智能生成內容（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 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經(jīng)濟展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)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(chuàng)新
2.2.4 地方發(fā)展人工智能政策
2.3 社會環(huán)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(shù)字經(jīng)濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章 2020-2024年中國人工智能產業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 中國人工智能產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產業(yè)相關政策
3.1.5 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產業(yè)發(fā)展建議
3.2 2020-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產業(yè)鏈條結構
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業(yè)競爭格局
3.2.7 產業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2020-2024年中國人工智能企業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 企業(yè)區(qū)域分布
3.3.2 企業(yè)員工規(guī)模
3.3.3 企業(yè)營收狀況
3.3.4 企業(yè)市值情況
3.3.5 企業(yè)技術分析
3.3.6 企業(yè)研發(fā)情況
3.3.7 企業(yè)專利狀況
3.4 中國人工智能產業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產業(yè)發(fā)展趨勢
第四章 2020-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
4.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
4.1.3 行業(yè)核心要素
4.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
4.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
4.2 2020-2024年全球人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況
4.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
4.2.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.3 主要企業(yè)分析
4.2.4 企業(yè)業(yè)務模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 產業(yè)鏈條結構
4.3.4 市場發(fā)展規(guī)模
4.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
4.3.6 行業(yè)發(fā)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(tài)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 基本概況
4.5.2 主要優(yōu)勢
4.5.3 發(fā)展歷程
4.5.4 技術路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應用場景
4.5.7 商業(yè)進程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?
第五章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的基礎層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發(fā)展歷程
5.1.2 5G產業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產業(yè)鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發(fā)生的變化
5.1.6 5G商業(yè)模式分析
5.1.7 5G商用企業(yè)布局
5.1.8 5G產業(yè)發(fā)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(guī)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(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網(wǎng)
5.3.1 物聯(lián)網(wǎng)相關政策
5.3.2 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網(wǎng)競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網(wǎng)連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網(wǎng)應用產品
5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關鍵
5.3.8 物聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新
5.4 算力
5.4.1 算力發(fā)展環(huán)境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展狀況
5.4.5 算力市場規(guī)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(fā)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(fā)展背景
5.5.3 芯片發(fā)展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規(guī)模
5.5.6 芯片進出口量
5.5.7 芯片產量狀況
5.5.8 芯片需求增大
5.6 云計算
5.6.1 云計算發(fā)展歷程
5.6.2 云計算發(fā)展特點
5.6.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀
5.6.4 云計算市場規(guī)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(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發(fā)展展望
5.6.10 云計算發(fā)展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發(fā)展現(xiàn)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(fā)展目標
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)展趨勢
第六章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的主要內容生產領域發(fā)展分析
6.1 數(shù)字媒體
6.1.1 數(shù)字媒體基本概念
6.1.2 數(shù)字媒體主要特點
6.1.3 數(shù)字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數(shù)字媒體助力影視
6.1.5 數(shù)字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數(shù)字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數(shù)字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數(shù)字藏品
6.2.1 數(shù)字藏品核心價值
6.2.2 數(shù)字藏品產業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數(shù)字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數(shù)字藏品企業(yè)數(shù)量
6.2.6 數(shù)字藏品消費傾向
6.2.7 數(shù)字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數(shù)字藏品發(fā)展風險
6.2.9 數(shù)字藏品發(fā)展前景
6.3 數(shù)字場景
6.3.1 數(shù)字場景構建基礎
6.3.2 數(shù)字場景核心構建
6.3.3 數(shù)字場景驅動因素
6.3.4 數(shù)字場景應用特點
6.3.5 數(shù)字場景產生影響
6.3.6 數(shù)字場景發(fā)展趨勢
6.4 數(shù)字人
6.4.1 數(shù)字人發(fā)展背景
6.4.2 數(shù)字人相關標準
6.4.3 數(shù)字人產業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展狀況
6.4.5 數(shù)字人市場規(guī)模
6.4.6 數(shù)字人融資情況
6.4.7 數(shù)字人發(fā)展問題
6.4.8 數(shù)字人發(fā)展建議
6.4.9 數(shù)字人發(fā)展前景
6.4.10 數(shù)字人發(fā)展趨勢
第七章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的應用領域發(fā)展分析
7.1 傳媒行業(yè)
7.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
7.1.2 行業(yè)主要特點
7.1.3 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
7.1.4 行業(yè)總產值
7.1.5 行業(yè)細分領域
7.1.6 行業(yè)結構分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業(yè)
7.2.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.2.2 行業(yè)發(fā)展特點
7.2.3 行業(yè)發(fā)展意義
7.2.4 市場規(guī)模狀況
7.2.5 企業(yè)注冊數(shù)量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業(yè)運營模式
7.2.8 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.2.9 行業(yè)發(fā)展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業(yè)
7.3.1 行業(yè)基本概述
7.3.2 行業(yè)主要政策
7.3.3 產業(yè)鏈條結構
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數(shù)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(yè)發(fā)展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業(yè)
7.4.1 市場發(fā)展規(guī)模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業(yè)競爭格局
7.4.4 典型企業(yè)分析
7.4.5 行業(yè)治理模式
7.4.6 行業(yè)治理困境
7.4.7 行業(yè)治理建議
7.4.8 未來發(fā)展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業(yè)
7.5.1 行業(yè)政策分析
7.5.2 市場規(guī)模狀況
7.5.3 在線教育規(guī)模
7.5.4 學校數(shù)量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數(shù)量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發(fā)展動態(tài)
7.6 醫(yī)療行業(yè)
7.6.1 醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.6.3 門診和住院工作量
1.1.1 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
7.6.4 醫(yī)療衛(wèi)生費用情況
7.6.5 醫(yī)院病床使用情況
7.6.6 AIGC主要應用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經(jīng)營狀況
7.7.6 工業(yè)投資情況
7.7.7 工業(yè)發(fā)展問題
7.7.8 工業(yè)發(fā)展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業(yè)
7.8.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.8.2 行業(yè)發(fā)展成就
7.8.3 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業(yè)數(shù)字轉型
7.8.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.8.7 行業(yè)發(fā)展建議
7.8.8 行業(yè)發(fā)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(fā)展分析
8.1 人工智能技術發(fā)展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發(fā)展歷程
8.1.3 技術發(fā)展特點
8.1.4 技術應用優(yōu)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(fā)展展望
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析
8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡
8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
8.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關聯(lián)
8.4.2 跨模態(tài)生成
8.4.3 多模態(tài)協(xié)同
8.4.4 發(fā)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(tài)大模型
8.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內容創(chuàng)作能力
第九章 2020-2024年國際人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
9.1 微軟（MicrosoftCorp.）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2 谷歌（GoogleInc.）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3 Meta Platforms,Inc.
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 企業(yè)布局狀況
9.3.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4 StabilityAI
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 企業(yè)融資狀況
9.4.3 企業(yè)主要產品
9.5 OpenAI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產品
9.5.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
9.5.4 企業(yè)核心競爭力
9.5.5 ChatGPT的價值
第十章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 企業(yè)布局分析
10.1.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
10.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.6 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 企業(yè)研發(fā)情況
10.2.3 企業(yè)布局分析
10.2.4 經(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
10.3.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
10.3.4 經(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.4.2 企業(yè)布局分析
10.4.3 經(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.4.8 未來前景展望
10.5 北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)布局分析
10.5.3 經(jīng)營效益分析
10.5.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.6.2 企業(yè)布局分析
10.6.3 經(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺（中國）文化發(fā)展股份有限公司
10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.7.2 企業(yè)布局分析
10.7.3 經(jīng)營效益分析
10.7.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.7.8 未來前景展望
第十一章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2020-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
11.1.1 融資規(guī)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(guī)模
11.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業(yè)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(yè)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(yè)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 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
12.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
12.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?
12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術持續(xù)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(tài)建設日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 AIGC底層技術架構與內容呈現(xiàn)
圖表 2020-2024年國內生產總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表 2020-2024年貨物進出口總額
圖表 2024年貨物進出口總額及其增長速度
圖表 2024年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年主要商品進口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年對主要國家和地區(qū)貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表 2024年外商直接投資（不含銀行、證券、保險領域）及其增長速度
圖表 2024年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年房地產開發(fā)和銷售主要指標及其增長速度
圖表 人工智能的發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產業(yè)鏈示意圖
圖表 2020-2024年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2024年中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)細分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統(tǒng)計
圖表 2024年度人工智能企業(yè)百強榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資金額
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資件數(shù)
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司營業(yè)總收入分布情況
圖表 2024年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)技術層次分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的核心技術分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)強度分布
圖表 2024年中國人工智能研發(fā)強度排名前二十的上市公司名單
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)人員占比分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的專利數(shù)分布
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求；同時能夠創(chuàng)新內容生產的流程和范式，為更具想象力的內容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內容生產向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持數(shù)字內容與其他產業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。2024年中國生成式AI應用規(guī)模有望達到2070億元，2024年AIGC市場規(guī)模有望超萬億元。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內容）的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數(shù)字人等應用落地。過去市場擔憂AIGC在產品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應用整合）領域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。
產業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)前景研究與投資戰(zhàn)略研究報告》共十二章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內外AIGC行業(yè)的發(fā)展狀況，然后報告重點闡述了AIGC的基礎層發(fā)展以及在各個領域的應用，隨后對AIGC相關技術進行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、產業(yè)研究報告網(wǎng)、產業(yè)研究報告網(wǎng)市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)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 人工智能生成內容（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 人工智能生成內容（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 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1 全球經(jīng)濟運行情況
2.1.2 中國宏觀經(jīng)濟概況
2.1.3 中國對外經(jīng)濟分析
2.1.4 國內固定資產投資
2.1.5 國內宏觀經(jīng)濟展望
2.2 政策環(huán)境
2.2.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)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(chuàng)新
2.2.4 地方發(fā)展人工智能政策
2.3 社會環(huán)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(shù)字經(jīng)濟取得進展
2.3.4 算力發(fā)展水平提升
第三章 2020-2024年中國人工智能產業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 中國人工智能產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 產業(yè)發(fā)展背景
3.1.2 產業(yè)發(fā)展特點
3.1.3 產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.4 產業(yè)相關政策
3.1.5 產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
3.1.6 產業(yè)發(fā)展建議
3.2 2020-2024年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 產業(yè)鏈條結構
3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業(yè)競爭格局
3.2.7 產業(yè)布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2020-2024年中國人工智能企業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 企業(yè)區(qū)域分布
3.3.2 企業(yè)員工規(guī)模
3.3.3 企業(yè)營收狀況
3.3.4 企業(yè)市值情況
3.3.5 企業(yè)技術分析
3.3.6 企業(yè)研發(fā)情況
3.3.7 企業(yè)專利狀況
3.4 中國人工智能產業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業(yè)發(fā)展展望
3.4.3 產業(yè)發(fā)展趨勢
第四章 2020-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
4.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
4.1.3 行業(yè)核心要素
4.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
4.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
4.2 2020-2024年全球人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況
4.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
4.2.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.3 主要企業(yè)分析
4.2.4 企業(yè)業(yè)務模式
4.2.5 企業(yè)布局分析
4.3 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3 產業(yè)鏈條結構
4.3.4 市場發(fā)展規(guī)模
4.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
4.3.6 行業(yè)發(fā)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(tài)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 基本概況
4.5.2 主要優(yōu)勢
4.5.3 發(fā)展歷程
4.5.4 技術路徑
4.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
4.5.6 應用場景
4.5.7 商業(yè)進程
4.5.8 發(fā)展瓶頸
4.5.9 發(fā)展?jié)摿?
第五章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的基礎層發(fā)展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技術發(fā)展歷程
5.1.2 5G產業(yè)政策環(huán)境
5.1.3 5G產業(yè)鏈條結構
5.1.4 5G典型應用場景
5.1.5 5G商用發(fā)生的變化
5.1.6 5G商業(yè)模式分析
5.1.7 5G商用企業(yè)布局
5.1.8 5G產業(yè)發(fā)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(guī)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(fā)展前景
5.3 物聯(lián)網(wǎng)
5.3.1 物聯(lián)網(wǎng)相關政策
5.3.2 物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
5.3.3 物聯(lián)網(wǎng)競爭格局
5.3.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展動態(tài)
5.3.5 物聯(lián)網(wǎng)連接芯片
5.3.6 物聯(lián)網(wǎng)應用產品
5.3.7 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關鍵
5.3.8 物聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新
5.4 算力
5.4.1 算力發(fā)展環(huán)境
5.4.2 算力基礎設施
5.4.3 算力發(fā)展意義
5.4.4 算力發(fā)展狀況
5.4.5 算力市場規(guī)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(fā)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(fā)展背景
5.5.3 芯片發(fā)展意義
5.5.4 芯片相關政策
5.5.5 芯片市場規(guī)模
5.5.6 芯片進出口量
5.5.7 芯片產量狀況
5.5.8 芯片需求增大
5.6 云計算
5.6.1 云計算發(fā)展歷程
5.6.2 云計算發(fā)展特點
5.6.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀
5.6.4 云計算市場規(guī)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(zhàn)
5.6.8 云計算安全防護
5.6.9 云計算發(fā)展展望
5.6.10 云計算發(fā)展趨勢
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源發(fā)展現(xiàn)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(fā)展目標
5.7.6 能源發(fā)展建議
5.7.7 能源發(fā)展趨勢
第六章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的主要內容生產領域發(fā)展分析
6.1 數(shù)字媒體
6.1.1 數(shù)字媒體基本概念
6.1.2 數(shù)字媒體主要特點
6.1.3 數(shù)字媒體發(fā)展狀況
6.1.4 數(shù)字媒體助力影視
6.1.5 數(shù)字媒體戰(zhàn)略合作
6.1.6 數(shù)字媒體發(fā)展建議
6.1.7 數(shù)字媒體發(fā)展趨勢
6.2 數(shù)字藏品
6.2.1 數(shù)字藏品核心價值
6.2.2 數(shù)字藏品產業(yè)鏈條
6.2.3 數(shù)字藏品發(fā)展狀況
6.2.4 數(shù)字藏品市場規(guī)模
6.2.5 數(shù)字藏品企業(yè)數(shù)量
6.2.6 數(shù)字藏品消費傾向
6.2.7 數(shù)字藏品發(fā)展動態(tài)
6.2.8 數(shù)字藏品發(fā)展風險
6.2.9 數(shù)字藏品發(fā)展前景
6.3 數(shù)字場景
6.3.1 數(shù)字場景構建基礎
6.3.2 數(shù)字場景核心構建
6.3.3 數(shù)字場景驅動因素
6.3.4 數(shù)字場景應用特點
6.3.5 數(shù)字場景產生影響
6.3.6 數(shù)字場景發(fā)展趨勢
6.4 數(shù)字人
6.4.1 數(shù)字人發(fā)展背景
6.4.2 數(shù)字人相關標準
6.4.3 數(shù)字人產業(yè)圖譜
6.4.4 數(shù)字人發(fā)展狀況
6.4.5 數(shù)字人市場規(guī)模
6.4.6 數(shù)字人融資情況
6.4.7 數(shù)字人發(fā)展問題
6.4.8 數(shù)字人發(fā)展建議
6.4.9 數(shù)字人發(fā)展前景
6.4.10 數(shù)字人發(fā)展趨勢
第七章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的應用領域發(fā)展分析
7.1 傳媒行業(yè)
7.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
7.1.2 行業(yè)主要特點
7.1.3 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
7.1.4 行業(yè)總產值
7.1.5 行業(yè)細分領域
7.1.6 行業(yè)結構分析
7.1.7 行業(yè)發(fā)展機遇
7.1.8 行業(yè)發(fā)展趨勢
7.1.9 AIGC主要應用
7.2 電商行業(yè)
7.2.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.2.2 行業(yè)發(fā)展特點
7.2.3 行業(yè)發(fā)展意義
7.2.4 市場規(guī)模狀況
7.2.5 企業(yè)注冊數(shù)量
7.2.6 主要電商平臺
7.2.7 行業(yè)運營模式
7.2.8 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.2.9 行業(yè)發(fā)展建議
7.2.10 AIGC主要應用
7.3 影視行業(yè)
7.3.1 行業(yè)基本概述
7.3.2 行業(yè)主要政策
7.3.3 產業(yè)鏈條結構
7.3.4 市場規(guī)模狀況
7.3.5 電影數(shù)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(yè)發(fā)展趨勢
7.3.9 AIGC主要應用
7.4 文化娛樂行業(yè)
7.4.1 市場發(fā)展規(guī)模
7.4.2 細分市場狀況
7.4.3 企業(yè)競爭格局
7.4.4 典型企業(yè)分析
7.4.5 行業(yè)治理模式
7.4.6 行業(yè)治理困境
7.4.7 行業(yè)治理建議
7.4.8 未來發(fā)展趨勢
7.4.9 AIGC主要應用
7.5 教育行業(yè)
7.5.1 行業(yè)政策分析
7.5.2 市場規(guī)模狀況
7.5.3 在線教育規(guī)模
7.5.4 學校數(shù)量情況
7.5.5 師資力量分析
7.5.6 在校生的數(shù)量
7.5.7 AIGC主要應用
7.5.8 AIGC應用發(fā)展動態(tài)
7.6 醫(yī)療行業(yè)
7.6.1 醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量
7.6.2 醫(yī)療衛(wèi)生人員總數(shù)
7.6.3 門診和住院工作量
1.1.1 醫(yī)院醫(yī)師工作負荷
7.6.4 醫(yī)療衛(wèi)生費用情況
7.6.5 醫(yī)院病床使用情況
7.6.6 AIGC主要應用分析
7.7 工業(yè)
7.7.1 市場規(guī)模狀況
7.7.2 細分市場分析
7.7.3 工業(yè)外貿情況
7.7.4 工業(yè)區(qū)域發(fā)展
7.7.5 企業(yè)經(jīng)營狀況
7.7.6 工業(yè)投資情況
7.7.7 工業(yè)發(fā)展問題
7.7.8 工業(yè)發(fā)展建議
7.7.9 AIGC主要應用
7.8 金融行業(yè)
7.8.1 行業(yè)發(fā)展歷史
7.8.2 行業(yè)發(fā)展成就
7.8.3 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
7.8.4 市場運行情況
7.8.5 行業(yè)數(shù)字轉型
7.8.6 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.8.7 行業(yè)發(fā)展建議
7.8.8 行業(yè)發(fā)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(fā)展分析
8.1 人工智能技術發(fā)展分析
8.1.1 技術基本概述
8.1.2 技術發(fā)展歷程
8.1.3 技術發(fā)展特點
8.1.4 技術應用優(yōu)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(fā)展展望
8.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析
8.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡
8.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
8.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
8.3.1 技術基本概況
8.3.2 語言表示的發(fā)展
8.3.3 預訓練語言模型基礎
8.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
8.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
8.3.6 技術發(fā)展展望
8.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
8.4.1 多模態(tài)關聯(lián)
8.4.2 跨模態(tài)生成
8.4.3 多模態(tài)協(xié)同
8.4.4 發(fā)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(tài)大模型
8.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
8.6.1 智能數(shù)字內容孿生能力
8.6.2 智能數(shù)字內容編輯能力
8.6.3 智能數(shù)字內容創(chuàng)作能力
第九章 2020-2024年國際人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
9.1 微軟（MicrosoftCorp.）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 業(yè)務發(fā)展動態(tài)
9.1.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2 谷歌（GoogleInc.）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 企業(yè)布局狀況
9.2.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3 Meta Platforms,Inc.
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 企業(yè)布局狀況
9.3.3 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4 StabilityAI
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 企業(yè)融資狀況
9.4.3 企業(yè)主要產品
9.5 OpenAI
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)主要產品
9.5.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
9.5.4 企業(yè)核心競爭力
9.5.5 ChatGPT的價值
第十章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 百度集團股份有限公司
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 企業(yè)布局分析
10.1.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
10.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.5 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.6 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2 科大訊飛股份有限公司
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 企業(yè)研發(fā)情況
10.2.3 企業(yè)布局分析
10.2.4 經(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.3.2 企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
10.3.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
10.3.4 經(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.4.2 企業(yè)布局分析
10.4.3 經(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.4.8 未來前景展望
10.5 北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)布局分析
10.5.3 經(jīng)營效益分析
10.5.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)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(yè)發(fā)展概況
10.6.2 企業(yè)布局分析
10.6.3 經(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
10.7 視覺（中國）文化發(fā)展股份有限公司
10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.7.2 企業(yè)布局分析
10.7.3 經(jīng)營效益分析
10.7.4 業(yè)務經(jīng)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(fā)展戰(zhàn)略
10.7.8 未來前景展望
第十一章 2020-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
11.1 2020-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
11.1.1 融資規(guī)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(guī)模
11.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
11.2.1 技術層面加速成熟
11.2.2 產業(yè)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(yè)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(yè)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 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
12.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
12.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?
12.1.4 市場發(fā)展空間
12.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 核心技術持續(xù)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(tài)建設日益完善
12.3 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
12.3.1 2025-2031年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)影響因素分析
12.3.2 2025-2031年中國人工智能市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 AIGC底層技術架構與內容呈現(xiàn)
圖表 2020-2024年國內生產總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表 2020-2024年貨物進出口總額
圖表 2024年貨物進出口總額及其增長速度
圖表 2024年主要商品出口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年主要商品進口數(shù)量、金額及其增長速度
圖表 2024年對主要國家和地區(qū)貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表 2024年外商直接投資（不含銀行、證券、保險領域）及其增長速度
圖表 2024年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年房地產開發(fā)和銷售主要指標及其增長速度
圖表 人工智能的發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業(yè)產業(yè)鏈示意圖
圖表 2020-2024年中國人工智能市場規(guī)模情況
圖表 2024年中國人工智能行業(yè)細分市場占比統(tǒng)計
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)細分市場規(guī)模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統(tǒng)計
圖表 2024年度人工智能企業(yè)百強榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資金額
圖表 2020-2024年中國人工智能行業(yè)融資件數(shù)
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在全國都市圈的分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)在省市自治區(qū)的分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司員工規(guī)模分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司營業(yè)總收入分布情況
圖表 2024年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)技術層次分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的核心技術分布
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)強度分布
圖表 2024年中國人工智能研發(fā)強度排名前二十的上市公司名單
圖表 2024年中國人工智能上市公司研發(fā)人員占比分布
圖表 2024年中國人工智能企業(yè)的專利數(shù)分布
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