2026-2031年中国生成式人工智能（AIGC）行业深度研究及市场发展趋势预测报告

第一章　生成式人工智能（AIGC）行业相关概述

1.1　生成式人工智能（AIGC）基本概述

1.1.1　基本定义

1.1.2　核心目标

1.1.3　优势特征

1.1.4　体系架构

1.1.5　内容输出

1.2　生成式人工智能（AIGC）的发展阶段

1.2.1　模型赋智阶段

1.2.2　认知交互阶段

1.2.3　空间赋能阶段

1.3　生成式人工智能（AIGC）的主要特征

1.3.1　数据巨量化

1.3.2　内容创造力

1.3.3　跨模态融合

1.3.4　认知交互力

1.4　主要内容生成模式对比

1.4.1　PGC

1.4.2　UGC

1.4.3　AIGC

第二章　2023-2025年中国生成式人工智能（AIGC）行业发展环境分析

2.1　政策环境

2.1.1　深度合成管理规定发布

2.1.2　建设人工智能应用场景

2.1.3　加快人工智能应用创新

2.1.4　人工智能服务管理办法发布

2.1.5　地方发展人工智能政策

2.2　需求环境

2.2.1　Web3.0时代到来

2.2.2　元宇宙成为新风口

2.2.3　数字经济取得进展

2.2.4　算力发展水平提升

2.3　产业环境

2.3.1　产业发展背景

2.3.2　产业布局状况

2.3.3　应用前景广阔

2.3.4　产业发展展望

2.3.5　产业发展趋势

第三章　2023-2025年生成式人工智能（AIGC）行业发展分析

3.1　生成式人工智能（AIGC）行业发展综述

3.1.1　行业发展特征

3.1.2　行业发展原因

3.1.3　行业核心要素

3.1.4　行业生态体系

3.1.5　行业商业模式

3.2　2023-2025年全球生成式人工智能（AIGC）行业发展状况

3.2.1　行业发展历程

3.2.2　行业发展现状

3.2.3　主要企业分析

3.2.4　企业业务模式

3.2.5　企业布局分析

3.3　2023-2025年中国生成式人工智能（AIGC）行业发展分析

3.3.1　行业发展环境

3.3.2　行业发展现状

3.3.3　市场发展规模

3.3.4　主要企业发展

3.3.5　行业发展问题

3.3.6　行业发展建议

3.4　生成式人工智能（AIGC）的应用场景分析

3.4.1　文本生成

3.4.2　音频生成

3.4.3　图像生成

3.4.4　视频生成

3.4.5　跨模态生成

3.4.6　策略生成

3.4.7　虚拟人生成

3.5　生成式人工智能（AIGC）典型产品——ChatGPT分析

3.5.1　基本概况

3.5.2　主要优势

3.5.3　发展历程

3.5.4　技术路径

3.5.5　发展现状

3.5.6　应用场景

3.5.7　商业进程

3.5.8　发展瓶颈

3.5.9　发展潜力

第四章　2023-2025年中国生成式人工智能（AIGC）的产业链发展分析

4.1　产业链发展环节总体状况

4.1.1　产业链生态

4.1.2　基础设施层

4.1.3　模型层

4.1.4　应用层

4.2　基础层各技术产业发展分析

4.2.1　5G产业

4.2.1.1　5G技术发展历程

4.2.1.2　5G产业政策环境

4.2.1.3　5G典型应用场景

4.2.1.4　5G产业发展趋势

4.2.2　5G基站

4.2.2.1　5G基站政策分析

4.2.2.2　5G基站发展前景

4.2.3　物联网

4.2.3.1　物联网市场规模

4.2.3.2　物联网模式创新

4.2.4　算力

4.2.4.1　算力发展状况

4.2.4.2　市场空间巨大

4.2.5　芯片

4.2.5.1　芯片相关政策

4.2.5.2　芯片需求增大

4.2.5.3　类人脑芯片

4.2.5.4　人工智能芯片趋势

4.2.6　云计算

4.2.6.1　云计算发展现状

4.2.6.2　云计算成人工智能基础

4.2.6.3　云计算与人工智能协同发展

4.2.6.4　云计算发展展望

4.2.6.5　云计算发展趋势

4.3　内容生产领域各产业发展分析

4.3.1　数字媒体

4.3.1.1　数字媒体主要特点

4.3.1.2　数字媒体发展前景

4.3.1.3　AIGC与出版行业

4.3.2　数字藏品

4.3.2.1　数字藏品发展状况

4.3.2.2　数字藏品发展前景

4.3.3　数字场景

4.3.3.1　数字场景构建基础

4.3.3.2　数字场景核心构件

4.3.3.3　数字场景驱动因素

4.3.3.4　数字场景产生影响

4.3.3.5　数字场景发展趋势

4.3.4　数字人

4.3.4.1　数字人发展现状

4.3.4.2　数字人产业图谱

4.3.4.3　数字人发展前景

4.3.4.4　数字人发展趋势

4.4　应用领域发展状况分析

4.4.1　传媒行业

4.4.1.1　行业发展环境

4.4.1.2　行业发展机遇

4.4.1.3　行业发展趋势

4.4.1.4　AIGC主要应用

4.4.2　电商行业

4.4.2.1　行业发展特点

4.4.2.2　行业运营模式

4.4.2.3　行业发展挑战

4.4.2.4　AIGC主要应用

4.4.3　影视行业

4.4.3.1　行业基本概述

4.4.3.2　行业发展趋势

4.4.3.3　行业应用价值

4.4.3.4　AIGC主要应用

4.4.4　文化娱乐行业

4.4.4.1　未来发展趋势

4.4.4.2　AIGC主要应用

4.4.5　教育行业

4.4.5.1　AIGC主要应用

4.4.5.2　AIGC应用发展动态

4.4.6　医疗行业

4.4.6.1　AIGC主要应用

4.4.6.2　行业应用价值

4.4.6.3　应用市场规模

4.4.6.4　发展趋势分析

4.4.7　工业

4.4.7.1　工业智能化升级指数

4.4.7.2　人工智能成工业发展方向

4.4.7.3　AI工业应用的发展趋势

4.4.7.4　AIGC主要应用

4.4.8　金融行业

4.4.8.1　行业发展成就

4.4.8.2　行业数字转型

4.4.8.3　行业发展展望

4.4.8.4　AIGC主要应用

4.4.9　其他应用

4.4.9.1　SaaS

4.4.9.2　数字设计

4.4.9.3　游戏

第五章　中国生成式人工智能（AIGC）主要技术发展分析

5.1　人工智能技术发展分析

5.1.1　技术发展历程

5.1.2　技术发展特点

5.1.3　核心技术分析

5.1.4　技术主要应用

5.1.5　技术发展展望

5.2　深度神经网络分析

5.2.1　全连接神经网络

5.2.2　循环神经网络

5.2.3　卷积神经网络

5.3　自然语言处理技术发展分析

5.3.1　技术基本概况

5.3.2　语言表示的发展

5.3.3　预训练语言模型基础

5.3.4　大规模预训练语言模型

5.3.5　预训练语言模型优化方向

5.3.6　技术发展展望

5.4　多模态认知技术发展分析

5.4.1　多模态关联

5.4.2　跨模态生成

5.4.3　多模态协同

5.4.4　技术演进状况

5.4.5　发展的趋势

5.5　AIGC的三大模型

5.5.1　视觉大模型

5.5.2　语言大模型

5.5.3　多模态大模型

5.5.4　技术路径对比

5.6　AIGC技术演化的三大前沿能力

5.6.1　智能数字内容孪生能力

5.6.2　智能数字内容编辑能力

5.6.3　智能数字内容创作能力

第六章　2023-2025年国际生成式人工智能（AIGC）行业重点企业发展分析

6.1　微软（Microsoft Corp.）

6.1.1　企业发展概况

6.1.2　AIGC业务产品与合作

6.1.3　AIGC产品特点与优势

6.1.4　AIGC业务战略布局展望

6.2　谷歌（Google Inc.）

6.2.1　企业发展概况

6.2.2　AIGC布局状况

6.2.3　AIGC产品特点与优势

6.2.4　企业业务战略布局分析

6.3　Meta　Platforms, Inc.

6.3.1　企业发展概况

6.3.2　AIGC业务布局状况

6.3.3　AIGC产品特点及优势

6.3.4　未来业务战略布局分析

6.4　Stability AI

6.4.1　企业发展概况

6.4.2　AIGC业务布局状况

6.4.3　AIGC产品特点及优势

6.4.4　未来业务发展趋势

6.5　Open AI

6.5.1　企业发展概况

6.5.2　产品特点及优势

6.5.3　产品商业化应用状况

6.5.4　企业未来战略布局

第七章　2023-2025年中国生成式人工智能（AIGC）行业重点上市企业经营状况分析

7.1　百度集团股份有限公司

7.1.1　企业发展概况

7.1.2　AIGC业务布局状况

7.1.3　2023年企业经营状况分析

7.1.4　2024年企业经营状况分析

7.1.5　未来业务战略布局

7.2　科大讯飞股份有限公司

7.2.1　企业发展概况

7.2.2　AIGC业务布局

7.2.3　经营效益分析

7.2.4　财务状况分析

7.2.5　未来发展战略

7.3　拓尔思信息技术股份有限公司

7.3.1　企业发展概况

7.3.2　企业AIGC业务

7.3.3　经营效益分析

7.3.4　财务状况分析

7.3.5　企业发展规划

7.3.6　公司发展战略

7.4　云从科技集团股份有限公司

7.4.1　企业发展概况

7.4.2　企业业务布局

7.4.3　经营效益分析

7.4.4　财务状况分析

7.4.5　公司发展战略

7.5　北京蓝色光标数据科技股份有限公司

7.5.1　企业发展概况

7.5.2　企业布局分析

7.5.3　经营效益分析

7.5.4　财务状况分析

7.5.5　公司发展战略

7.6　昆仑万维科技股份有限公司

7.6.1　企业发展概况

7.6.2　AIGC业务布局

7.6.3　经营效益分析

7.6.4　财务状况分析

7.6.5　公司发展战略

第八章　2023-2025年中国生成式人工智能（AIGC）行业投资潜力分析

8.1　生成式人工智能（AIGC）行业投融资情况分析

8.1.1　国内AIGC行业融资情况

8.1.2　国外AIGC行业融资状况

8.1.3　各国一级市场融资情况对比

8.1.4　国内典型融资案例

8.1.5　国外典型融资案例

8.2　中国生成式人工智能（AIGC）行业投资机会分析

8.2.1　技术层面加速成熟

8.2.2　产业链条基本形成

8.2.3　算力芯片空间增大

8.2.4　应用领域潜力巨大

8.3　中国生成式人工智能（AIGC）行业壁垒分析

8.3.1　能力壁垒

8.3.2　合作壁垒

8.3.3　模式壁垒

8.4　中国生成式人工智能（AIGC）行业风险分析

8.4.1　技术风险

8.4.2　资金风险

8.4.3　政策风险

第九章　2026-2031年中国生成式人工智能（AIGC）行业发展前景及趋势预测

9.1　中国生成式人工智能（AIGC）行业发展前景分析

9.1.1　行业面临挑战

9.1.2　行业发展展望

9.1.3　行业发展潜力

9.1.4　市场发展空间

9.2　中国生成式人工智能（AIGC）行业发展趋势

9.2.1　核心技术持续演进

9.2.2　关键能力显著增强

9.2.3　产品类型逐渐丰富

9.2.4　场景应用趋于多元

9.2.5　生态建设日益完善

9.3　2026-2031年中国生成式人工智能（AIGC）行业预测分析

9.3.1　2026-2031年中国生成式人工智能（AIGC）行业影响五力要素分析

9.3.2　2024-2030年中国AIGC产业规模预测

图表1　AIGC底层技术架构与内容呈现

图表2　中国主要科技公司人工智能平台布局

图表3　大模型参数量和训练数据规模增长示意图

图表4　AIGC应用场景及所处发展阶段

图表5　AIGC产业生态体系的三层架构

图表6　AIGC发展历程

图表7　2023年12月全球AI流量排名TOP50

图表8　2023年12月全球AI流量TOP50分类

图表9　2023年12月全球AI流量涨幅排名TOP50

图表10　国外巨头布局人工智能生成内容（AIGC）情况

图表11　2020-2025年中国AI数字商业市场规模

图表12　2025年各数字商业规模及占比

图表13　2020-2025年中国A数字商业核心产业链复合增速

图表14　2020-2025中国生成式AI规模及同比增速

图表15　2030年AIGC市场规模

图表16　2023年12月国内AI流量排名TOP50

图表17　2023年12月国内AI流量TOP50分类

图表18　2023年出海AI流量排名TOP25

图表19　EditGAN支持图像进行细节修改

图表20　Deep Face Drawing草图变完整图像效果

图表21　剪映视频氛围渲染.

图表22　交互类App用户破亿用时

图表23　ChatGPT特点

图表24　ChatGPT的局限性

图表25　AI自然语言处理发展历程

图表26　RLHF人类反馈强化学习模型原理

图表27　生成型AI应用领城

图表28　ChatGPT的发展历程

图表29　GLM-130B与GPT-3、OPT-1 75B对比

图表30　谷歌公司的产业布局