第一章　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)介紹
1.1　ChatGPT基本概述
1.1.1　基本定義
1.1.2　主要特點(diǎn)
1.1.3　使用局限
1.2　ChatGPT主要優(yōu)勢分析
1.2.1　技術(shù)方面
1.2.2　應(yīng)用方面
1.3　ChatGPT主要運(yùn)行模式
1.3.1　大型語言模型
1.3.2　新型人機(jī)交互接口
1.4　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.4.1　產(chǎn)業(yè)鏈綜述
1.4.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游
1.4.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游
1.4.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游
第二章　2022-2024年國內(nèi)外ChatGPT產(chǎn)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(yīng)用場景分析
2.1.5　商業(yè)進(jìn)程狀況
2.1.6　行業(yè)產(chǎn)生效應(yīng)
2.1.7　行業(yè)監(jiān)督管理
2.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r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(jià)值鏈條
2.2.4　產(chǎn)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(chǎn)生的社會(huì)影響及變革分析
2.4.1　重塑時(shí)空?qǐng)鲇?/span>
2.4.2　重塑生產(chǎn)關(guān)系
2.4.3　重構(gòu)勞動(dòng)關(guān)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(fēng)險(xiǎn)及規(guī)制分析
2.5.1　知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律風(fēng)險(xiǎn)
2.5.2　數(shù)據(jù)相關(guān)法律風(fēng)險(xiǎn)
2.5.3　學(xué)校學(xué)術(shù)倫理規(guī)范
2.5.4　法律風(fēng)險(xiǎn)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(shù)層面
2.6.2　社會(huì)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(chǎn)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(lì)有序發(fā)展應(yīng)用
2.8.2　夯實(shí)相關(guān)技術(shù)體系
2.8.3　構(gòu)建人才培養(yǎng)系統(tǒng)
2.8.4　完善相關(guān)法律體系
第三章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)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(yīng)用場景
3.1.5　主要技術(shù)路線
3.2　2022-2024年中國AI芯片行業(yè)運(yùn)行情況發(fā)展分析
3.2.1　市場規(guī)模狀況
3.2.2　芯片數(shù)量需求
3.2.3　企業(yè)注冊(cè)數(shù)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(xì)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　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈上游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)中心行業(yè)
4.1　2022-2024年中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1　數(shù)據(jù)中心主要商業(yè)模式
4.1.2　數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
4.1.3　數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模分析
4.1.4　數(shù)據(jù)中心機(jī)架建設(shè)情況
4.1.5　數(shù)據(jù)中心企業(yè)數(shù)量規(guī)模
4.1.6　數(shù)據(jù)中心專利申請(qǐng)情況
4.2　2022-2024年中國綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)分析
4.2.1　綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)成效
4.2.2　國家綠色數(shù)據(jù)中心名單
4.2.3　綠色數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)
4.2.4　綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展建議
4.2.5　綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展展望
4.3　數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)體系
4.3.1　數(shù)據(jù)中心選址和規(guī)劃技術(shù)
4.3.2　數(shù)據(jù)中心供電和制冷技術(shù)
4.3.3　數(shù)據(jù)中心IT關(guān)鍵支撐技術(shù)
4.3.4　能效優(yōu)化管理技術(shù)
4.3.5　負(fù)載和應(yīng)用軟件技術(shù)
4.4　中國數(shù)據(jù)中心發(fā)展的對(duì)策建議
4.4.1　加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)精準(zhǔn)規(guī)劃
4.4.2　節(jié)能降耗實(shí)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(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)
4.5　中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)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　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)
5.1　中國數(shù)據(jù)標(biāo)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(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)發(fā)展分析
5.2.1　企業(yè)數(shù)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(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預(yù)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　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈中游發(fā)展分析——算法產(chǎn)業(yè)
6.1　中國算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1　產(chǎn)業(yè)基本概述
6.1.2　算法管理規(guī)定
6.1.3　產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
6.1.4　企業(yè)競爭格局
6.1.5　應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)問題
6.1.6　算法治理實(shí)踐
6.2　ChatGPT算法發(fā)展綜述
6.2.1　計(jì)算步驟
6.2.2　核心壁壘
6.2.3　學(xué)習(xí)機(jī)制
6.2.4　模型規(guī)模
6.3　數(shù)字時(shí)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(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)
6.4.2　完善治理格局
6.4.3　立足算法特性
6.4.4　強(qiáng)化國際協(xié)調(diào)
第七章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——AI金融行業(yè)
7.1　2022-2024年中國AI金融行業(yè)運(yùn)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(jié)構(gòu)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(jī)遇
7.2　中國AI金融行業(yè)應(yīng)用場景分析
7.2.1　智能營銷
7.2.2　智能識(shí)別
7.2.3　智能理財(cái)
7.2.4　智能風(fēng)控
7.2.5　智能客服
7.3　中國AI金融行業(yè)主要產(chǎn)品市場發(fā)展分析
7.3.1　產(chǎn)品應(yīng)用情況
7.3.2　計(jì)算機(jī)視覺
7.3.3　機(jī)器學(xué)習(xí)
7.3.4　知識(shí)圖譜
7.3.5　智能語音與對(duì)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(chǎn)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(duì)金融影響
7.5.2　技術(shù)能力革新
7.5.3　場景智能深化
7.5.4　可信治理評(píng)估
7.5.5　未來發(fā)展展望
第八章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——服務(wù)機(jī)器人行業(yè)
8.1　中國服務(wù)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
8.1.1　行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
8.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
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　2022-2024年中國服務(wù)機(jī)器人市場運(yùn)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(jìn)程狀況
8.2.7　產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)展
8.3　中國服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)
8.3.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)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(wù)機(jī)器人核心技術(shù)分析
8.4.1　操作系統(tǒng)
8.4.2　核心零部件
8.4.3　人機(jī)交互技術(shù)
8.4.4　環(huán)境感知和運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)
8.5　中國服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)存在的問題及對(duì)策
8.5.1　服務(wù)機(jī)器人行業(yè)存在不足
8.5.2　服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
8.5.3　服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
8.5.4　服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
第九章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——虛擬數(shù)字人行業(yè)
9.1　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
9.1.1　行業(yè)發(fā)展周期
9.1.2　行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
9.1.3　主要應(yīng)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　2022-2024年中國虛擬數(shù)字人市場運(yùn)行狀況分析
9.2.1　市場規(guī)模狀況
9.2.2　細(xì)分市場占比
9.2.3　企業(yè)注冊(cè)數(shù)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(shù)字人的發(fā)展分析
9.3.1　發(fā)展現(xiàn)狀分析
9.3.2　應(yīng)用發(fā)展分析
9.3.3　企業(yè)研發(fā)動(dòng)態(tài)
9.3.4　企業(yè)產(chǎn)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(shù)字人典型應(yīng)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(shù)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(shù)不斷突破
9.5.3　市場需求釋放
9.5.4　應(yīng)該場景廣闊
第十章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展分析——教育行業(yè)
10.1　2022-2024年中國數(shù)字教育行業(yè)運(yùn)行情況分析
10.1.1　教育改革進(jìn)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(fèi)評(píng)級(jí)
10.1.8　行業(yè)融資情況
10.2　ChatGPT在教育領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景
10.2.1　教師教學(xué)
10.2.2　學(xué)習(xí)過程
10.2.3　教育評(píng)價(jià)
10.2.4　學(xué)業(yè)輔導(dǎo)
10.3　ChatGPT在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值
10.3.1　提升實(shí)踐的創(chuàng)造力
10.3.2　增強(qiáng)認(rèn)識(shí)的能動(dòng)性
10.3.3　強(qiáng)化選擇的自主性
10.3.4　數(shù)據(jù)促進(jìn)減負(fù)增效
10.4　ChatGPT在教育領(lǐng)域面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)
10.4.1　主體倫理向度
10.4.2　關(guān)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(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)治理路徑
10.5.1　推進(jìn)教育理念變革
10.5.2　建立新型師生關(guān)系
10.5.3　構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系
10.5.4　構(gòu)建ChatGPT應(yīng)用
第十一章　2022-2024年中國ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈下游其他行業(yè)發(fā)展分析
11.1　AI聊天機(jī)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(xì)分領(lǐng)域分析
11.1.4　企業(yè)布局狀況
11.1.5　業(yè)務(wù)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(chǎn)品開發(fā)成本
11.2.3　行業(yè)用戶分析
11.2.4　行業(yè)應(yīng)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(diǎn)
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(guān)企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
11.3.5　行業(yè)基本運(yùn)營模式
11.3.6　ChatGPT應(yīng)用狀況
11.3.7　ChatGPT企業(yè)發(fā)展
11.3.8　ChatGPT應(yīng)用前景
11.4　游戲行業(yè)
11.4.1　游戲行業(yè)運(yùn)行狀況
11.4.2　AI游戲的發(fā)展環(huán)境
11.4.3　AI游戲的應(yīng)用效果
11.4.4　AI游戲的應(yīng)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(yīng)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(wù)發(fā)展方向
11.5.3　ChatGPT學(xué)習(xí)路徑
11.5.4　ChatGPT學(xué)習(xí)效果
11.5.5　ChatGPT應(yīng)用特點(diǎn)
11.5.6　ChatGPT應(yīng)用作用
11.5.7　ChatGPT應(yīng)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(chǎn)創(chuàng)新藥的成果
11.6.3　藥品生產(chǎn)企業(yè)數(shù)量
11.6.4　ChatGPT應(yīng)用特點(diǎn)
11.6.5　ChatGPT應(yīng)用作用
11.6.6　ChatGPT應(yīng)用挑戰(zhàn)
11.6.7　ChatGPT企業(yè)布局
第十二章　ChatGPT技術(shù)發(fā)展分析
12.1　ChatGPT技術(shù)發(fā)展綜述
12.1.1　核心能力分析
12.1.2　技術(shù)特征分析
12.1.3　技術(shù)主要局限
12.2　ChatGPT技術(shù)的主體框架分析
12.2.1　整體框架結(jié)構(gòu)
12.2.2　語料體系
12.2.3　預(yù)訓(xùn)練算法與模型
12.2.4　微調(diào)算法與模型
12.3　ChatGPT主要技術(shù)支持分析
12.3.1　自然語言處理技術(shù)
12.3.2　深度學(xué)習(xí)技術(shù)
12.3.3　自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)
12.3.4　自動(dòng)機(jī)器翻譯技術(shù)
12.3.5　自動(dòng)文本生成技術(shù)
12.3.6　自動(dòng)問答系統(tǒng)技術(shù)
12.3.7　自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)技術(shù)
12.3.8　自動(dòng)文檔摘要技術(shù)
12.3.9　自動(dòng)文本分類技術(shù)
12.3.10　自動(dòng)文本檢索技術(shù)
12.4　ChatGPT主要核心技術(shù)分析
12.4.1　Transformer模型
12.4.2　基于Transformer的基本架構(gòu)
12.4.3　基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)
12.4.4　指示微調(diào)技術(shù)
12.4.5　思維鏈技術(shù)
第十三章　2021-2024年中國ChatGPT相關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1　百度集團(tuán)股份有限公司
13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2　產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.1.3　企業(yè)經(jīng)營狀況
13.2　阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2　產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.2.3　企業(yè)經(jīng)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(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.3.4　企業(yè)經(jīng)營狀況
13.4　京東集團(tuán)股份有限公司
13.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2　產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展
13.4.3　企業(yè)經(jīng)營狀況
13.5　網(wǎng)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(chǎn)品發(fā)布
13.5.3　企業(yè)技術(shù)進(jìn)展
13.5.4　企業(yè)經(jīng)營狀況
13.6　北京抖音信息服務(wù)有限公司
13.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.6.2　業(yè)務(wù)布局情況
13.6.3　企業(yè)主要產(chǎn)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(jīng)營效益分析
13.7.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.7.6　財(cái)務(wù)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(jīng)營效益分析
13.8.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
13.8.5　財(cái)務(wù)狀況分析
13.8.6　核心競爭力分析
第十四章　2022-2024年國內(nèi)外ChatGPT行業(yè)投資發(fā)展分析
14.1　2022-2024年全球ChatGPT行業(yè)投資動(dòng)態(tài)
14.1.1　中智AI完成A輪融資
14.1.2　銜遠(yuǎn)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(shù)壁壘
14.2.2　數(shù)據(jù)壁壘
14.2.3　品牌壁壘
14.2.4　資金壁壘
14.2.5　產(chǎn)權(quán)壁壘
14.3　中國ChatGPT行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
14.3.1　技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.2　法律風(fēng)險(xiǎn)
14.3.3　競爭風(fēng)險(xiǎn)
14.3.4　商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
14.3.5　人才風(fēng)險(xiǎn)
14.4　中國ChatGPT行業(yè)投資機(jī)遇分析
14.4.1　技術(shù)領(lǐng)域機(jī)遇
14.4.2　跨界應(yīng)用機(jī)遇
14.4.3　智能平臺(tái)機(jī)遇
第十五章　中投顧問對(duì)2024-2028年中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測分析
15.1　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展機(jī)遇分析
15.1.1　釋放社會(huì)的生產(chǎn)力
15.1.2　帶動(dòng)生產(chǎn)關(guān)系變革
15.1.3　產(chǎn)生商業(yè)模式創(chuàng)新
15.1.4　推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)
15.1.5　催生產(chǎn)業(yè)應(yīng)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(yīng)用前景分析
15.3.1　智能機(jī)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(duì)2024-2028年中國ChatGPT行業(yè)預(yù)測分析
15.4.1　中投顧問對(duì)ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展驅(qū)動(dòng)五力模型分析
15.4.2　2024-2028年中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)測
15.4.3　2024-2028年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預(yù)測

圖表1　ChatGPT特點(diǎn)
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(qiáng)化學(xué)習(xí)模型原理
圖表5　大型語言模型圖
圖表6　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表7　ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表8　GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對(duì)比
圖表9　國內(nèi)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(lǐng)域應(yīng)用
圖表12　ChatGPT在影視領(lǐng)域應(yīng)用
圖表13　ChatGPT在營銷領(lǐng)域應(yīng)用
圖表14　ChatGPT在其他領(lǐng)域應(yīng)用
圖表15　通用基礎(chǔ)大語言模型的價(jià)值與自研卡點(diǎn)
圖表16　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)參與廠商類型與定位邏輯
圖表17　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)價(jià)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(shù)量趨勢圖
圖表21　2016-2024年中國AI芯片企業(yè)注冊(cè)量統(tǒng)計(jì)
圖表22　中國AI芯片企業(yè)格局
圖表23　中國AI芯片重點(diǎn)企業(yè)分析
圖表24　中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務(wù)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(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂?br /> 圖表31　2016-2023年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模
圖表32　2017-2023年中國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模
圖表33　2015-2024年中國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)成立數(shù)量
圖表34　截至2024年我國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)注冊(cè)資本分布
圖表35　截至2024年我國數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)分布
圖表36　2015-2024年中國數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域?qū)＠�申�?qǐng)量及授權(quán)量
圖表37　2022年度國家綠色數(shù)據(jù)中心名單
圖表38　2023年度國家綠色數(shù)據(jù)中心名單公示
圖表39　室外新風(fēng)自然冷卻系統(tǒng)
圖表40　供電系統(tǒng)
圖表41　主要儲(chǔ)能技術(shù)成熟度
圖表42　SDN控制器
圖表43　xWeaver深度學(xué)習(xí)框架
圖表44　重路由避免大流擁塞方法
圖表45　業(yè)務(wù)的時(shí)變特征與互補(bǔ)特征
圖表46　超融合架構(gòu)示意圖
圖表47　能耗與服務(wù)器利用率的關(guān)系
圖表48　虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署示意圖
圖表49　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心典型能耗構(gòu)成
圖表50　能效知識(shí)圖譜構(gòu)建
圖表51　數(shù)據(jù)中心能效知識(shí)圖譜示例
圖表52　多數(shù)據(jù)中心調(diào)度業(yè)務(wù)流程
圖表53　GPU與CPU資源協(xié)同分配技術(shù)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(shù)據(jù)標(biāo)注按數(shù)據(jù)類型分類
圖表57　2017-2023年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模
圖表58　2015-2023年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
圖表59　中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)競爭梯隊(duì)
圖表60　2023數(shù)據(jù)標(biāo)注公司排行
圖表61　中國代表性數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)自建基地分布
圖表62　中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)主要玩家策略矩陣
圖表63　2022-2029年我國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模預(yù)測
圖表64　算法在金融商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表65　2023胡潤中國數(shù)字技術(shù)算法算力百強(qiáng)榜
圖表66　ChatGPT算法主要計(jì)算步驟
圖表67　有監(jiān)督學(xué)習(xí)vs無監(jiān)督學(xué)習(xí)
圖表68　RLHF學(xué)習(xí)機(jī)制
圖表69　模型效果與模型規(guī)模之間的關(guān)系
圖表70　AI+金融界定及研究范疇
圖表71　2019-2026年AI+金融產(chǎn)品及帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
圖表72　AI+金融產(chǎn)品市場規(guī)模占比
圖表73　AI+金融市場主要玩家及業(yè)務(wù)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(zhuǎn)移與產(chǎn)品創(chuàng)新升級(jí)中蘊(yùn)藏的機(jī)會(huì)
圖表77　線上智能營銷
圖表78　智能理財(cái)服務(wù)流程
圖表79　銀行反欺詐模型
圖表80　AI+金融產(chǎn)品與應(yīng)用場景適配情況
圖表81　金融計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景
圖表82　計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用改善金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
圖表83　金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)場景
圖表84　機(jī)器學(xué)習(xí)（決策智能類產(chǎn)品）協(xié)助解決金融業(yè)務(wù)痛點(diǎn)典型示例
圖表85　金融知識(shí)圖譜產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)場景
圖表86　知識(shí)圖譜協(xié)助解決金融三大場景業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
圖表87　智能語音與對(duì)話式AI技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景
圖表88　智能語音與對(duì)話式服務(wù)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析
圖表89　自然語言處理技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用場景
圖表90　自然語言處理在金融交互型場景的應(yīng)用
圖表91　自然語言處理在金融分析型場景的應(yīng)用
圖表92　格靈深瞳AI技術(shù)與產(chǎn)品體系
圖表93　格靈深瞳智慧金融解決方案云邊端架構(gòu)
圖表94　海致星圖基于金融風(fēng)控業(yè)務(wù)發(fā)展痛點(diǎn)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(tái)體系產(chǎn)品架構(gòu)及特性
圖表96　AI金融技術(shù)發(fā)展趨勢
圖表97　金融AI在應(yīng)用層面主要趨勢
圖表98　AI金融融合趨勢
圖表99　我國服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈
圖表100　服務(wù)機(jī)器人五力模型蜘蛛圖
圖表101　2019-2027年中國服務(wù)型機(jī)器人市場規(guī)模及預(yù)測
圖表102　服務(wù)機(jī)器人行業(yè)重點(diǎn)區(qū)域布局
圖表103　2022年中國服務(wù)機(jī)器人各行業(yè)滲透率調(diào)查
圖表104　2014-2024年中國服務(wù)機(jī)器人行業(yè)投融資情況統(tǒng)計(jì)圖
圖表105　服務(wù)機(jī)器人涉及的主要技術(shù)
圖表106　基礎(chǔ)設(shè)施占據(jù)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的重要價(jià)值
圖表107　FPGA硬件構(gòu)架示意圖
圖表108　典型機(jī)器人操作系統(tǒng)示意圖
圖表109　主流的機(jī)器人操作系統(tǒng)
圖表110　圖靈機(jī)器人操作系統(tǒng)TuringOS示意圖
圖表111　服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
圖表112　數(shù)字虛擬人產(chǎn)業(yè)周期演進(jìn)
圖表113　2017-2025年中國虛擬人核心市場和帶動(dòng)市場規(guī)模
圖表114　2030年中國虛擬數(shù)字人整體市場占比預(yù)測
圖表115　2017-2024年中國數(shù)字人企業(yè)注冊(cè)量
圖表116　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)主要企業(yè)及相關(guān)業(yè)務(wù)分析
圖表117　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（一）
圖表118　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（二）
圖表119　2022虛擬數(shù)字人企業(yè)TOP50（三）
圖表120　2017-2024年中國虛擬數(shù)字人行業(yè)投資情況統(tǒng)計(jì)
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(wǎng)企業(yè)虛擬人布局情況
圖表124　中國虛擬偶像商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域
圖表125　中國虛擬主播類型及特點(diǎn)
圖表126　虛擬主播發(fā)展歷程
圖表127　虛擬主播業(yè)務(wù)類型
圖表128　虛擬員工類型
圖表129　虛擬員工商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域
圖表130　2023年中國數(shù)字教育行業(yè)圖譜
圖表131　2019-2023年中國數(shù)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(shù)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(shù)字教育“百強(qiáng)榜”
圖表134　2023年數(shù)字教育“千里馬”數(shù)據(jù)榜單
圖表135　2023年全國數(shù)字教育消費(fèi)評(píng)級(jí)榜
圖表136　2019-2023年中國數(shù)字教育融資數(shù)據(jù)
圖表137　2023年中國數(shù)字教育融資事件數(shù)輪次圖
圖表138　2023年中國數(shù)字教育融資總金額月份圖
圖表139　2023年中國數(shù)字教育融資事件數(shù)省份圖
圖表140　2023年中國數(shù)字教育融資數(shù)據(jù)榜
圖表141　ChatGPT的潛在教育應(yīng)用
圖表142　AI聊天機(jī)器人的分類
圖表143　2019-2026年中國對(duì)話式AI產(chǎn)品及帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
圖表144　中國企業(yè)AI聊天機(jī)器人賽道布局情況
圖表145　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求與AI+聊天機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)功能在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中匹配情況
圖表146　中國AI繪畫用戶為AI繪畫產(chǎn)品或服務(wù)的付費(fèi)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(duì)AI繪畫的認(rèn)知評(píng)價(jià)
圖表149　AI繪畫應(yīng)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(wù)交易額
圖表152　2014-2023年中國電商相關(guān)企業(yè)注冊(cè)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(yīng)用效果
圖表159　AI+游戲應(yīng)用情況
圖表160　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學(xué)習(xí)路徑比較
圖表161　ChatGPT與醫(yī)療從業(yè)人員的學(xué)習(xí)效果比較
圖表162　醫(yī)療服務(wù)流程及痛點(diǎn)
圖表163　高質(zhì)量的分診能有效減少誤診漏診率和改善患者就醫(yī)體驗(yàn)
圖表164　引入智能導(dǎo)診能患者就醫(yī)所耗費(fèi)的時(shí)間
圖表165　引入智能導(dǎo)診能患者就醫(yī)滿意度
圖表166　AI技術(shù)（深度學(xué)習(xí)、基于預(yù)定義工程特征的算法）在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用
圖表167　未經(jīng)任何專業(yè)訓(xùn)練ChatGPT在美國醫(yī)學(xué)執(zhí)業(yè)考試中成績接近通過
圖表168　三級(jí)醫(yī)生查房流程
圖表169　接近50%三級(jí)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(shù)據(jù)收集統(tǒng)計(jì)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(diǎn)
圖表173　創(chuàng)新藥和仿制藥的研發(fā)時(shí)間和成本對(duì)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(lǐng)域研發(fā)人才緊缺且不穩(wěn)定
圖表176　臨床前實(shí)驗(yàn)與臨床實(shí)驗(yàn)的成功率差異巨大
圖表177　藥品研發(fā)和臨床前實(shí)驗(yàn)未來發(fā)展趨勢
圖表178　導(dǎo)致II期臨床試驗(yàn)失敗的主要因素
圖表179　受試者依從性管理內(nèi)容繁雜
圖表180　AI技術(shù)提高研發(fā)質(zhì)量作用效率在II臨床實(shí)驗(yàn)階段最明顯
圖表181　臨床實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)未來發(fā)展趨勢
圖表182　醫(yī)生對(duì)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(fèi)用高企
圖表184　ChatGPT在醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)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(shù)的整體架構(gòu)
圖表187　GPT-n的基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)
圖表188　對(duì)話微調(diào)語料在各微調(diào)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(gòu)
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(cái)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(wǎng)易營業(yè)收入
圖表200　2023-2024年網(wǎng)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(chǎn)及凈資產(chǎn)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(gòu)成分行業(yè)、分產(chǎn)品
圖表205　2022-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入構(gòu)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(chǎn)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(biāo)
圖表209　2021-2024年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表210　2021-2024年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表211　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)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(gòu)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(chǎn)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(biāo)
圖表218　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表219　2021-2024年昆侖萬維科技股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表220　中投顧問對(duì)ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展驅(qū)動(dòng)五力模型分析
圖表221　中投顧問對(duì)2024-2028年中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)測
圖表222　中投顧問對(duì)2024-2028年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預(yù)測