第一章　ChatGPT產業(yè)鏈相關介紹
1.1　ChatGPT基本概述
1.1.1　基本定義
1.1.2　主要特點
1.1.3　使用局限
1.2　ChatGPT主要優(yōu)勢分析
1.2.1　技術方面
1.2.2　應用方面
1.3　ChatGPT主要運行模式
1.3.1　大型語言模型
1.3.2　新型人機交互接口
1.4　ChatGPT產業(yè)鏈分析
1.4.1　產業(yè)鏈綜述
1.4.2　產業(yè)鏈上游
1.4.3　產業(yè)鏈中游
1.4.4　產業(yè)鏈下游
第二章　2023-2025年國內外ChatGPT產業(yè)發(fā)展分析
2.1　全球ChatGPT行業(yè)發(fā)展分析
2.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.3　主要企業(yè)布局
2.1.4　應用場景分析
2.1.5　商業(yè)進程狀況
2.1.6　行業(yè)產生效應
2.1.7　行業(yè)監(jiān)督管理
2.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.2.1　行業(yè)發(fā)展意義
2.2.2　行業(yè)廠商分析
2.2.3　行業(yè)價值鏈條
2.2.4　產品研發(fā)情況
2.3　ChatGPT行業(yè)發(fā)展路徑分析
2.3.1　GPT初代
2.3.2　GPT-2
2.3.3　GPT-3
2.3.4　GPT-3.5
2.3.5　GPT-4
2.4　ChatGPT行業(yè)發(fā)展產生的社會影響及變革分析
2.4.1　重塑時空場域
2.4.2　重塑生產關系
2.4.3　重構勞動關系
2.4.4　重塑生活方式
2.4.5　主要發(fā)生變革
2.5　ChatGPT行業(yè)法律風險及規(guī)制分析
2.5.1　知識產權法律風險
2.5.2　數據相關法律風險
2.5.3　學校學術倫理規(guī)范
2.5.4　法律風險規(guī)制分析
2.6　中國ChatGPT行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析
2.6.1　技術層面
2.6.2　社會層面
2.6.3　倫理層面
2.6.4　法律層面
2.7　ChatGPT行業(yè)發(fā)展問題分析
2.7.1　行業(yè)發(fā)展瓶頸
2.7.2　行業(yè)潛在威脅
2.7.3　行業(yè)產生危害
2.7.4　未來安全問題
2.8　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展建議分析
2.8.1　鼓勵有序發(fā)展應用
2.8.2　夯實相關技術體系
2.8.3　構建人才培養(yǎng)系統(tǒng)
2.8.4　完善相關法律體系
第三章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈上游發(fā)展分析——AI芯片行業(yè)
3.1　中國AI芯片行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1　行業(yè)基本概述
3.1.2　行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.4　行業(yè)應用場景
3.1.5　主要技術路線
3.2　2023-2025年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
3.2.1　市場規(guī)模狀況
3.2.2　芯片數量需求
3.2.3　企業(yè)注冊數量
3.2.4　企業(yè)競爭格局
3.2.5　主要企業(yè)布局
3.2.6　行業(yè)融資情況
3.2.7　行業(yè)投資主體
3.3　AI芯片主要細分類型發(fā)展分析
3.3.1　CPU
3.3.2　GPU
3.3.3　FPGA
3.3.4　ASIC
3.4　AI芯片行業(yè)發(fā)展前景展望分析
3.4.1　行業(yè)發(fā)展前景
3.4.2　市場發(fā)展空間
3.4.3　行業(yè)需求激增
3.4.4　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
第四章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈上游發(fā)展分析——數據中心行業(yè)
4.1　2023-2025年中國數據中心行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1　數據中心主要商業(yè)模式
4.1.2　數據中心產業(yè)鏈條結構
4.1.3　數據中心市場規(guī)模分析
4.1.4　數據中心機架建設情況
4.1.5　數據中心企業(yè)數量規(guī)模
4.1.6　數據中心專利申請情況
4.2　2023-2025年中國綠色數據中心建設分析
4.2.1　綠色數據中心建設成效
4.2.2　國家綠色數據中心名單
4.2.3　綠色數據中心節(jié)能技術
4.2.4　綠色數據中心發(fā)展建議
4.2.5　綠色數據中心發(fā)展展望
4.3　數據中心關鍵技術體系
4.3.1　數據中心選址和規(guī)劃技術
4.3.2　數據中心供電和制冷技術
4.3.3　數據中心IT關鍵支撐技術
4.3.4　能效優(yōu)化管理技術
4.3.5　負載和應用軟件技術
4.4　中國數據中心發(fā)展的對策建議
4.4.1　加強頂層設計精準規(guī)劃
4.4.2　節(jié)能降耗實現(xiàn)綠色發(fā)展
4.4.3　因地制宜合理規(guī)劃布局
4.4.4　支持龍頭企業(yè)壯大規(guī)模
4.4.5　加快關鍵核心技術研發(fā)
4.5　中國數據中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測分析
4.5.1　ChatGPT影響
4.5.2　ChatGPT挑戰(zhàn)
4.5.3　行業(yè)發(fā)展前景
4.5.4　行業(yè)發(fā)展趨勢
第五章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈中游發(fā)展分析——數據標注行業(yè)
5.1　中國數據標注行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1　行業(yè)基本概述
5.1.2　行業(yè)發(fā)展原則
5.1.3　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
5.1.4　市場規(guī)模分析
5.1.5　行業(yè)核心需求
5.1.6　行業(yè)發(fā)展問題
5.1.7　行業(yè)發(fā)展建議
5.2　中國數據標注企業(yè)發(fā)展分析
5.2.1　企業(yè)數量分析
5.2.2　企業(yè)競爭格局
5.2.3　企業(yè)排行情況
5.2.4　企業(yè)自建基地
5.2.5　企業(yè)策略矩陣
5.3　中國數據標注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
5.3.1　市場發(fā)展空間
5.3.2　行業(yè)發(fā)展前景
5.3.3　競爭發(fā)展趨勢
5.3.4　行業(yè)發(fā)展趨勢
第六章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈中游發(fā)展分析——算法產業(yè)
6.1　中國算法產業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1　產業(yè)基本概述
6.1.2　算法管理規(guī)定
6.1.3　產業(yè)應用現(xiàn)狀
6.1.4　企業(yè)競爭格局
6.1.5　應用風險問題
6.1.6　算法治理實踐
6.2　ChatGPT算法發(fā)展綜述
6.2.1　計算步驟
6.2.2　核心壁壘
6.2.3　學習機制
6.2.4　模型規(guī)模
6.3　數字時代算法困境發(fā)展分析
6.3.1　發(fā)展背景
6.3.2　困境表現(xiàn)
6.3.3　發(fā)展成因
6.3.4　治理路徑
6.4　中國算法未來發(fā)展建議分析
6.4.1　強化頂層設計
6.4.2　完善治理格局
6.4.3　立足算法特性
6.4.4　強化國際協(xié)調
第七章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——AI金融行業(yè)
7.1　2023-2025年中國AI金融行業(yè)運行狀況
7.1.1　行業(yè)基本概述
7.1.2　市場規(guī)模狀況
7.1.3　市場結構分析
7.1.4　主要玩家態(tài)勢
7.1.5　行業(yè)生態(tài)格局
7.1.6　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.1.7　行業(yè)發(fā)展機遇
7.2　中國AI金融行業(yè)應用場景分析
7.2.1　智能營銷
7.2.2　智能識別
7.2.3　智能理財
7.2.4　智能風控
7.2.5　智能客服
7.3　中國AI金融行業(yè)主要產品市場發(fā)展分析
7.3.1　產品應用情況
7.3.2　計算機視覺
7.3.3　機器學習
7.3.4　知識圖譜
7.3.5　智能語音與對話式AI
7.3.6　自然語言處理
7.4　中國AI金融行業(yè)典型產品案例分析
7.4.1　格靈深瞳
7.4.2　海致星圖
7.4.3　同盾科技
7.5　中國AI金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢及前景展望
7.5.1　ChatGPT對金融影響
7.5.2　技術能力革新
7.5.3　場景智能深化
7.5.4　可信治理評估
7.5.5　未來發(fā)展展望
第八章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——服務機器人行業(yè)
8.1　中國服務機器人行業(yè)發(fā)展狀況
8.1.1　行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
8.1.2　產業(yè)鏈條結構
8.1.3　五力模型分析
8.1.4　行業(yè)發(fā)展前景
8.1.5　行業(yè)發(fā)展展望
8.2　2023-2025年中國服務機器人市場運行情況
8.2.1　市場發(fā)展規(guī)模
8.2.2　行業(yè)區(qū)域分布
8.2.3　企業(yè)競爭格局
8.2.4　各行業(yè)滲透率
8.2.5　行業(yè)投資情況
8.2.6　商業(yè)化進程狀況
8.2.7　產業(yè)技術進展
8.3　中國服務機器人產業(yè)發(fā)展重點
8.3.1　產業(yè)發(fā)展關鍵
8.3.2　智能芯片
8.3.3　操作系統(tǒng)
8.3.4　感知器件
8.4　服務機器人核心技術分析
8.4.1　操作系統(tǒng)
8.4.2　核心零部件
8.4.3　人機交互技術
8.4.4　環(huán)境感知和運動控制技術
8.5　中國服務機器人產業(yè)存在的問題及對策
8.5.1　服務機器人行業(yè)存在不足
8.5.2　服務機器人產業(yè)面臨挑戰(zhàn)
8.5.3　服務機器人產業(yè)發(fā)展建議
8.5.4　服務機器人產業(yè)發(fā)展策略
第九章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——虛擬數字人行業(yè)
9.1　中國虛擬數字人行業(yè)發(fā)展狀況
9.1.1　行業(yè)發(fā)展周期
9.1.2　行業(yè)結構分析
9.1.3　主要應用場景
9.1.4　行業(yè)發(fā)展問題
9.1.5　行業(yè)發(fā)展建議
9.2　2023-2025年中國虛擬數字人市場運行狀況分析
9.2.1　市場規(guī)模狀況
9.2.2　細分市場占比
9.2.3　企業(yè)注冊數量
9.2.4　主要企業(yè)分析
9.2.5　企業(yè)競爭格局
9.2.6　行業(yè)投資情況
9.3　中國ChatGPT+虛擬數字人的發(fā)展分析
9.3.1　發(fā)展現(xiàn)狀分析
9.3.2　應用發(fā)展分析
9.3.3　企業(yè)研發(fā)動態(tài)
9.3.4　企業(yè)產品介紹
9.3.5　主要發(fā)展問題
9.3.6　發(fā)展前景展望
9.4　中國虛擬數字人典型應用類型分析
9.4.1　虛擬偶像
9.4.2　虛擬主播
9.4.3　虛擬員工
9.5　中國虛擬數字人行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析
9.5.1　政策日趨完善
9.5.2　技術不斷突破
9.5.3　市場需求釋放
9.5.4　應該場景廣闊
第十章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈下游發(fā)展分析——教育行業(yè)
10.1　2023-2025年中國數字教育行業(yè)運行情況分析
10.1.1　教育改革進展
10.1.2　行業(yè)圖譜分析
10.1.3　市場規(guī)模狀況
10.1.4　用戶規(guī)模分析
10.1.5　企業(yè)競爭格局
10.1.6　千里馬的榜單
10.1.7　行業(yè)消費評級
10.1.8　行業(yè)融資情況
10.2　ChatGPT在教育領域的主要應用場景
10.2.1　教師教學
10.2.2　學習過程
10.2.3　教育評價
10.2.4　學業(yè)輔導
10.3　ChatGPT在教育領域的應用價值
10.3.1　提升實踐的創(chuàng)造力
10.3.2　增強認識的能動性
10.3.3　強化選擇的自主性
10.3.4　數據促進減負增效
10.4　ChatGPT在教育領域面臨的潛在風險
10.4.1　主體倫理向度
10.4.2　關系倫理向度
10.4.3　算法倫理向度
10.4.4　資源倫理向度
10.5　ChatGPT在教育領域的風險治理路徑
10.5.1　推進教育理念變革
10.5.2　建立新型師生關系
10.5.3　構建風險監(jiān)管體系
10.5.4　構建ChatGPT應用
第十一章　2023-2025年中國ChatGPT產業(yè)鏈下游其他行業(yè)發(fā)展分析
11.1　AI聊天機器人
11.1.1　行業(yè)基本概述
11.1.2　市場規(guī)模狀況
11.1.3　細分領域分析
11.1.4　企業(yè)布局狀況
11.1.5　業(yè)務場景匹配
11.1.6　行業(yè)制約因素
11.2　AI繪畫
11.2.1　行業(yè)發(fā)展回顧
11.2.2　產品開發(fā)成本
11.2.3　行業(yè)用戶分析
11.2.4　行業(yè)應用分析
11.2.5　企業(yè)布局狀況
11.2.6　發(fā)展前景展望
11.2.7　未來發(fā)展趨勢
11.3　電商行業(yè)
11.3.1　行業(yè)主要發(fā)展特點
11.3.2　行業(yè)發(fā)展意義分析
11.3.3　市場規(guī)模狀況分析
11.3.4　相關企業(yè)注冊數量
11.3.5　行業(yè)基本運營模式
11.3.6　ChatGPT應用狀況
11.3.7　ChatGPT企業(yè)發(fā)展
11.3.8　ChatGPT應用前景
11.4　游戲行業(yè)
11.4.1　游戲行業(yè)運行狀況
11.4.2　AI游戲的發(fā)展環(huán)境
11.4.3　AI游戲的應用效果
11.4.4　AI游戲的應用場景
11.4.5　AI游戲的發(fā)展展望
11.4.6　ChatGPT發(fā)展影響
11.4.7　ChatGPT企業(yè)布局
11.4.8　ChatGPT應用前景
11.5　醫(yī)療行業(yè)
11.5.1　醫(yī)療行業(yè)特色分析
11.5.2　醫(yī)療服務發(fā)展方向
11.5.3　ChatGPT學習路徑
11.5.4　ChatGPT學習效果
11.5.5　ChatGPT應用特點
11.5.6　ChatGPT應用作用
11.5.7　ChatGPT應用挑戰(zhàn)
11.6　醫(yī)藥行業(yè)
11.6.1　醫(yī)藥行業(yè)規(guī)模狀況
11.6.2　國產創(chuàng)新藥的成果
11.6.3　藥品生產企業(yè)數量
11.6.4　ChatGPT應用特點
11.6.5　ChatGPT應用作用
11.6.6　ChatGPT應用挑戰(zhàn)
11.6.7　ChatGPT企業(yè)布局
第十二章　ChatGPT技術發(fā)展分析
12.1　ChatGPT技術發(fā)展綜述
12.1.1　核心能力分析
12.1.2　技術特征分析
12.1.3　技術主要局限
12.2　ChatGPT技術的主體框架分析
12.2.1　整體框架結構
12.2.2　語料體系
12.2.3　預訓練算法與模型
12.2.4　微調算法與模型
12.3　ChatGPT主要技術支持分析
12.3.1　自然語言處理技術
12.3.2　深度學習技術
12.3.3　自動語音識別技術
12.3.4　自動機器翻譯技術
12.3.5　自動文本生成技術
12.3.6　自動問答系統(tǒng)技術
12.3.7　自動對話系統(tǒng)技術
12.3.8　自動文檔摘要技術
12.3.9　自動文本分類技術
12.3.10　自動文本檢索技術
12.4　ChatGPT主要核心技術分析
12.4.1　Transformer模型
12.4.2　基于Transformer的基本架構
12.4.3　基于人類反饋的強化學習技術
12.4.4　指示微調技術
12.4.5　思維鏈技術
第十三章　2022-2025年中國ChatGPT相關企業(yè)經營狀況分析
13.1　百度集團股份有限公司
13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2　產品研發(fā)進展
13.1.3　企業(yè)經營狀況
13.2　阿里巴巴集團控股有限公司
13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2　產品研發(fā)進展
13.2.3　企業(yè)經營狀況
13.3　騰訊控股有限公司
13.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
13.3.3　產品研發(fā)進展
13.3.4　企業(yè)經營狀況
13.4　京東集團股份有限公司
13.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2　產品研發(fā)進展
13.4.3　企業(yè)經營狀況
13.5　網易股份有限公司
13.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.5.2　企業(yè)產品發(fā)布
13.5.3　企業(yè)技術進展
13.5.4　企業(yè)經營狀況
13.6　北京抖音信息服務有限公司
13.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2　業(yè)務布局情況
13.6.3　企業(yè)主要產品
13.6.4　企業(yè)營收情況
13.7　科大訊飛股份有限公司
13.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.7.2　企業(yè)研發(fā)情況
13.7.3　企業(yè)布局分析
13.7.4　經營效益分析
13.7.5　業(yè)務經營分析
13.7.6　財務狀況分析
13.7.7　核心競爭力分析
13.8　昆侖萬維科技股份有限公司
13.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.8.2　企業(yè)布局分析
13.8.3　經營效益分析
13.8.4　業(yè)務經營分析
13.8.5　財務狀況分析
13.8.6　核心競爭力分析
第十四章　2023-2025年國內外ChatGPT行業(yè)投資發(fā)展分析
14.1　2023-2025年全球ChatGPT行業(yè)投資動態(tài)
14.1.1　中智AI完成A輪融資
14.1.2　銜遠科技完成天使輪融資
14.1.3　Adept完成B輪融資
14.2　中國ChatGPT行業(yè)投資壁壘分析
14.2.1　技術壁壘
14.2.2　數據壁壘
14.2.3　品牌壁壘
14.2.4　資金壁壘
14.2.5　產權壁壘
14.3　中國ChatGPT行業(yè)投資風險分析
14.3.1　技術風險
14.3.2　法律風險
14.3.3　競爭風險
14.3.4　商業(yè)風險
14.3.5　人才風險
14.4　中國ChatGPT行業(yè)投資機遇分析
14.4.1　技術領域機遇
14.4.2　跨界應用機遇
14.4.3　智能平臺機遇
第十五章　中投顧問對2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測分析
15.1　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展機遇分析
15.1.1　釋放社會的生產力
15.1.2　帶動生產關系變革
15.1.3　產生商業(yè)模式創(chuàng)新
15.1.4　推動產業(yè)轉型升級
15.1.5　催生產業(yè)應用場景
15.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景分析
15.2.1　未來發(fā)展展望
15.2.2　行業(yè)發(fā)展?jié)摿?/span>
15.2.3　未來發(fā)展趨勢
15.3　ChatGPT的應用前景分析
15.3.1　智能機器人
15.3.2　行業(yè)智能助手
15.3.3　輿情分析
15.4　中投顧問對2025-2029年中國ChatGPT行業(yè)預測分析
15.4.1　中投顧問對ChatGPT產業(yè)鏈發(fā)展驅動五力模型分析
15.4.2　2025-2029年中國AI芯片市場規(guī)模預測
15.4.3　2025-2029年中國數據中心市場規(guī)模預測

圖表1　ChatGPT特點
圖表2　ChatGPT的局限性
圖表3　AI自然語言處理發(fā)展歷程
圖表4　RLHF人類反饋強化學習模型原理
圖表5　大型語言模型圖
圖表6　ChatGPT產業(yè)鏈結構
圖表7　ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表8　GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
圖表9　國內外科技巨頭布局情況
圖表10　ChatGPT部分海外競品梳理
圖表11　ChatGPT在傳媒領域應用
圖表12　ChatGPT在影視領域應用
圖表13　ChatGPT在營銷領域應用
圖表14　ChatGPT在其他領域應用
圖表15　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點
圖表16　中國大語言模型產業(yè)參與廠商類型與定位邏輯
圖表17　中國大語言模型產業(yè)價值鏈
圖表18　中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程
圖表19　2019-2025年中國AI芯片市場規(guī)模趨勢圖
圖表20　2020-2023年全球AI芯片數量趨勢圖
圖表21　2016-2024年中國AI芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計
圖表22　中國AI芯片企業(yè)格局
圖表23　中國AI芯片重點企業(yè)分析
圖表24　中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務布局
圖表25　2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資整體情況
圖表26　2017-2024年中國人工智能芯片行業(yè)融資金額情況
圖表27　2020-2023年中國人工智能芯片行業(yè)投資主體分布
圖表28　2018-2023年全球及中國GPU市場規(guī)模
圖表29　IDC的主要商業(yè)模式
圖表30　IDC產業(yè)鏈梳理
圖表31　2016-2023年中國數據中心市場規(guī)模
圖表32　2017-2023年中國在用數據中心機架規(guī)模
圖表33　2015-2024年中國數據中心相關企業(yè)成立數量
圖表34　截至2024年我國數據中心相關企業(yè)注冊資本分布
圖表35　截至2024年我國數據中心相關企業(yè)區(qū)域經濟分布
圖表36　2015-2024年中國數據中心領域專利申請量及授權量
圖表37　2022年度國家綠色數據中心名單
圖表38　2023年度國家綠色數據中心名單公示
圖表39　室外新風自然冷卻系統(tǒng)
圖表40　供電系統(tǒng)
圖表41　主要儲能技術成熟度
圖表42　SDN控制器
圖表43　xWeaver深度學習框架
圖表44　重路由避免大流擁塞方法
圖表45　業(yè)務的時變特征與互補特征
圖表46　超融合架構示意圖
圖表47　能耗與服務器利用率的關系
圖表48　虛擬機動態(tài)部署示意圖
圖表49　傳統(tǒng)數據中心典型能耗構成
圖表50　能效知識圖譜構建
圖表51　數據中心能效知識圖譜示例
圖表52　多數據中心調度業(yè)務流程
圖表53　GPU與CPU資源協(xié)同分配技術示意圖
圖表54　跨層聯(lián)合池化方法示意圖
圖表55　基于SOA的池化資源管理
圖表56　數據標注按數據類型分類
圖表57　2017-2023年中國數據標注市場規(guī)模
圖表58　2015-2023年中國數據標注行業(yè)企業(yè)注冊數量
圖表59　中國數據標注行業(yè)競爭梯隊
圖表60　2023數據標注公司排行
圖表61　中國代表性數據標注企業(yè)自建基地分布
圖表62　中國數據標注行業(yè)主要玩家策略矩陣
圖表63　2022-2029年我國數據標注市場規(guī)模預測
圖表64　算法在金融商業(yè)領域的應用
圖表65　2023胡潤中國數字技術算法算力百強榜
圖表66　ChatGPT算法主要計算步驟
圖表67　有監(jiān)督學習vs無監(jiān)督學習
圖表68　RLHF學習機制
圖表69　模型效果與模型規(guī)模之間的關系
圖表70　AI+金融界定及研究范疇
圖表71　2019-2026年AI+金融產品及帶動相關產業(yè)規(guī)模
圖表72　AI+金融產品市場規(guī)模占比
圖表73　AI+金融市場主要玩家及業(yè)務演變態(tài)勢
圖表74　AI+金融生態(tài)格局
圖表75　AI+金融發(fā)展新挑戰(zhàn)
圖表76　AI+金融場景需求轉移與產品創(chuàng)新升級中蘊藏的機會
圖表77　線上智能營銷
圖表78　智能理財服務流程
圖表79　銀行反欺詐模型
圖表80　AI+金融產品與應用場景適配情況
圖表81　金融計算機視覺產品技術架構與應用場景
圖表82　計算機視覺應用改善金融機構業(yè)務痛點
圖表83　金融機器學習產品技術架構與服務場景
圖表84　機器學習（決策智能類產品）協(xié)助解決金融業(yè)務痛點典型示例
圖表85　金融知識圖譜產品技術架構與服務場景
圖表86　知識圖譜協(xié)助解決金融三大場景業(yè)務痛點
圖表87　智能語音與對話式AI技術架構與應用場景
圖表88　智能語音與對話式服務金融機構業(yè)務痛點分析
圖表89　自然語言處理技術架構與應用場景
圖表90　自然語言處理在金融交互型場景的應用
圖表91　自然語言處理在金融分析型場景的應用
圖表92　格靈深瞳AI技術與產品體系
圖表93　格靈深瞳智慧金融解決方案云邊端架構
圖表94　海致星圖基于金融風控業(yè)務發(fā)展痛點提供智能反欺詐解決方案
圖表95　同盾科技金融決策智能平臺體系產品架構及特性
圖表96　AI金融技術發(fā)展趨勢
圖表97　金融AI在應用層面主要趨勢
圖表98　AI金融融合趨勢
圖表99　我國服務機器人產業(yè)鏈
圖表100　服務機器人五力模型蜘蛛圖
圖表101　2019-2027年中國服務型機器人市場規(guī)模及預測
圖表102　服務機器人行業(yè)重點區(qū)域布局
圖表103　2022年中國服務機器人各行業(yè)滲透率調查
圖表104　2014-2024年中國服務機器人行業(yè)投融資情況統(tǒng)計圖
圖表105　服務機器人涉及的主要技術
圖表106　基礎設施占據服務機器人產業(yè)鏈的重要價值
圖表107　FPGA硬件構架示意圖
圖表108　典型機器人操作系統(tǒng)示意圖
圖表109　主流的機器人操作系統(tǒng)
圖表110　圖靈機器人操作系統(tǒng)TuringOS示意圖
圖表111　服務機器人產業(yè)發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)
圖表112　數字虛擬人產業(yè)周期演進
圖表113　2017-2025年中國虛擬人核心市場和帶動市場規(guī)模
圖表114　2030年中國虛擬數字人整體市場占比預測
圖表115　2017-2024年中國數字人企業(yè)注冊量
圖表116　中國虛擬數字人行業(yè)主要企業(yè)及相關業(yè)務分析
圖表117　2022虛擬數字人企業(yè)TOP50（一）
圖表118　2022虛擬數字人企業(yè)TOP50（二）
圖表119　2022虛擬數字人企業(yè)TOP50（三）
圖表120　2017-2024年中國虛擬數字人行業(yè)投資情況統(tǒng)計
圖表121　虛擬偶像類型
圖表122　虛擬偶像發(fā)展歷程
圖表123　中國互聯(lián)網企業(yè)虛擬人布局情況
圖表124　中國虛擬偶像商業(yè)應用領域
圖表125　中國虛擬主播類型及特點
圖表126　虛擬主播發(fā)展歷程
圖表127　虛擬主播業(yè)務類型
圖表128　虛擬員工類型
圖表129　虛擬員工商業(yè)應用領域
圖表130　2023年中國數字教育行業(yè)圖譜
圖表131　2019-2023年中國數字教育行業(yè)市場規(guī)模及其增長率
圖表132　2019-2023年中國數字教育行業(yè)用戶規(guī)模及其增長率
圖表133　2023年度中國數字教育“百強榜”
圖表134　2023年數字教育“千里馬”數據榜單
圖表135　2023年全國數字教育消費評級榜
圖表136　2019-2023年中國數字教育融資數據
圖表137　2023年中國數字教育融資事件數輪次圖
圖表138　2023年中國數字教育融資總金額月份圖
圖表139　2023年中國數字教育融資事件數省份圖
圖表140　2023年中國數字教育融資數據榜
圖表141　ChatGPT的潛在教育應用
圖表142　AI聊天機器人的分類
圖表143　2019-2026年中國對話式AI產品及帶動相關產業(yè)規(guī)模
圖表144　中國企業(yè)AI聊天機器人賽道布局情況
圖表145　企業(yè)數字化轉型需求與AI+聊天機器人可實現(xiàn)功能在實際業(yè)務場景中匹配情況
圖表146　中國AI繪畫用戶為AI繪畫產品或服務的付費比例
圖表147　中國AI繪畫用戶通過AI繪畫獲得收入的比例
圖表148　中國AI繪畫用戶對AI繪畫的認知評價
圖表149　AI繪畫應用行業(yè)示例
圖表150　眾多企業(yè)布局AI繪畫賽道
圖表151　2011-2022年年全國電子商務交易額
圖表152　2014-2023年中國電商相關企業(yè)注冊量及增速
圖表153　B2B模式
圖表154　B2C模式
圖表155　C2B模式
圖表156　B2B2C模式
圖表157　游戲開發(fā)成本變遷情況
圖表158　AI+游戲應用效果
圖表159　AI+游戲應用情況
圖表160　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學習路徑比較
圖表161　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學習效果比較
圖表162　醫(yī)療服務流程及痛點
圖表163　高質量的分診能有效減少誤診漏診率和改善患者就醫(yī)體驗
圖表164　引入智能導診能患者就醫(yī)所耗費的時間
圖表165　引入智能導診能患者就醫(yī)滿意度
圖表166　AI技術（深度學習、基于預定義工程特征的算法）在醫(yī)學影像中的應用
圖表167　未經任何專業(yè)訓練ChatGPT在美國醫(yī)學執(zhí)業(yè)考試中成績接近通過
圖表168　三級醫(yī)生查房流程
圖表169　接近50%三級公立醫(yī)院隨訪工作未覆蓋全科
圖表170　中國醫(yī)生的常用隨訪方式不利于后期數據收集統(tǒng)計分析
圖表171　2023年醫(yī)藥工業(yè)各子行業(yè)營業(yè)收入、利潤增速情況
圖表172　藥品研發(fā)至上市銷售全流程及痛點
圖表173　創(chuàng)新藥和仿制藥的研發(fā)時間和成本對比
圖表174　藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)未來發(fā)展趨勢
圖表175　醫(yī)藥領域研發(fā)人才緊缺且不穩(wěn)定
圖表176　臨床前實驗與臨床實驗的成功率差異巨大
圖表177　藥品研發(fā)和臨床前實驗未來發(fā)展趨勢
圖表178　導致II期臨床試驗失敗的主要因素
圖表179　受試者依從性管理內容繁雜
圖表180　AI技術提高研發(fā)質量作用效率在II臨床實驗階段最明顯
圖表181　臨床實驗環(huán)節(jié)未來發(fā)展趨勢
圖表182　醫(yī)生對醫(yī)藥代表不滿意的原因及占比
圖表183　中國創(chuàng)新藥上市企業(yè)（部分）銷售費用高企
圖表184　ChatGPT在醫(yī)藥領域應用主要挑戰(zhàn)
圖表185　全球藥企在AI藥物研發(fā)方面的合作布局
圖表186　ChatGPT技術的整體架構
圖表187　GPT-n的基礎預訓練數據
圖表188　對話微調語料在各微調階段的體量和分布
圖表189　GPT-3的Embedding系列模型
圖表190　GPT-3模型的基本架構
圖表191　2021-2024年百度季度總營收
圖表192　2021-2024年百度在線廣告收入變化情況
圖表193　2023-2024年TOP5 AIGC APP月活躍用戶規(guī)模變化
圖表194　2019/2020-2023/2024財年阿里巴巴營業(yè)收入
圖表195　2019-2023年騰訊營業(yè)收入
圖表196　2023-2024年騰訊營業(yè)收入
圖表197　2019-2023年京東營業(yè)收入
圖表198　2023-2024年京東營業(yè)收入
圖表199　2019-2023年網易營業(yè)收入
圖表200　2023-2024年網易營業(yè)收入
圖表201　2021-2024年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表202　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表203　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表204　2022-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入構成分行業(yè)、分產品
圖表205　2022-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入構成分地區(qū)
圖表206　2021-2024年科大訊飛股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表207　2021-2024年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表208　2021-2024年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表209　2021-2024年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表210　2021-2024年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表211　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表212　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表213　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表214　2022-2023年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入構成
圖表215　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表216　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司凈資產收益率
圖表217　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表218　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司資產負債率水平
圖表219　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司運營能力指標
圖表220　中投顧問對ChatGPT產業(yè)鏈發(fā)展驅動五力模型分析
圖表221　中投顧問對2025-2029年中國AI芯片市場規(guī)模預測
圖表222　中投顧問對2025-2029年中國數據中心市場規(guī)模預測

2025-2029年中國未來產業(yè)之ChatGPT產業(yè)鏈趨勢預測及投資機會研究報告