1.1 人工智能大模型的內涵與特征
1.2 人工智能大模型發(fā)展歷程
1.2.1 國外
1.2.2 國內
1.3 人工智能大模型的優(yōu)勢
1.3.1 解決AI過于碎片化和多樣化的問題，極大提高模型的泛用性
1.3.2 具備自監(jiān)督學習功能，降低訓練研發(fā)成本
1.3.3 擺脫結構變革桎梏，打開模型精度上限
1.4 大模型的戰(zhàn)略意義
1.4.1 大模型是新的生產(chǎn)力工具
1.4.2 大模型是新的流量入口

2.1 人工智能大模型技術路線
2.1.1 Bert模式
2.1.2 GPT模式
2.1.3 混合模式
2.2 人工智能大模型底層架構
2.2.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練存在的問題
2.2.2 Transformer模型的三大技術突破
（1）精準性
（2）高效性
（3）泛化性
2.3 人工智能大模型發(fā)展方向
2.3.1 自然語言處理（NLP）大模型
2.3.2 計算機視覺（CV）大模型
2.3.3 多模態(tài)模型

3.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈模型
3.2 人工智能大模型商業(yè)模式
3.2.1 商業(yè)模式：“通用大模型+產(chǎn)業(yè)模型”
3.2.2 大模型的主要成本構成
（1）智算集群建設成本
（2）模型訓練成本
（3）運營成本

4.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要構成
4.1.1 硬件
（1）芯片
（2）服務器
（3）通信網(wǎng)絡
4.1.2 軟件
（1）云計算
（2）數(shù)據(jù)庫
（3）虛擬化
4.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要玩家

5.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要構成
5.1.1 算法研發(fā)
（1）編程語言
（2）算法框架
（3）模型測評
5.1.2 模型管理維護
（1）系統(tǒng)管理
（2）API管理
（3）數(shù)據(jù)管理
5.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要玩家

6.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要構成
6.1.1 內容生產(chǎn)
6.1.2 創(chuàng)意設計
6.1.3 對話引擎
6.1.4 輔助開發(fā)
6.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要玩家

7.1 中國人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 我國人工智能大模型總體情況
7.1.2 國內AI市場迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)量增速或將全球第一
（1）2021-2026年全球數(shù)據(jù)規(guī)模及增速情況
（2）2021-2026年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模預測
7.2 國家政策推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展
7.3 人工智能大模型行業(yè)競爭格局
7.4 中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展存在的問題
7.4.1 海量參數(shù)開路，算力瓶頸漸至
7.4.2 模型日益復雜，硬件需求承壓
7.4.3 聚焦技術路線優(yōu)化，突破模型算力瓶頸

8.1 世界各國人工智能大模型發(fā)展概況
8.1.1 世界各國人工智能大模型能力比較
8.1.2 美國人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.3 其他國家人工智能大模型發(fā)展情況
8.1 國外大廠大模型布局情況
8.1.1 OpenAI：GPT系列大模型一騎絕塵，智能化程度提升迅速
8.1.2 微軟：與OpenAI深度綁定，占得行業(yè)先機
8.1.3 谷歌：扎根基礎模型研發(fā)，引領技術革新
8.2. 國內大廠大模型布局情況
8.2.1 百度文心大模型：早布局，內外雙向發(fā)力
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.2 阿里通義大模型：建生態(tài)，率先內部應用
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.3 華為盤古大模型：全棧式服務，深耕行業(yè)應用
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.4 騰訊混元大模型：練內功，高度適配自有業(yè)務
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
（3）內外部評估情況
8.2.5 商湯日日新大模型：目標成為通用人工智能新基建
（1）總體概況
（2）市場應用和推廣情況
8.3 中國人工智能大模型與美國人工智能大模型發(fā)展差距
8.3.1 原創(chuàng)能力
8.3.2 技術配套
8.3.3 制度環(huán)境

9.1 人工智能大模型技術在自動駕駛中的應用
9.1.1 Al大模型在自動駕駛算法中的具體應用
（1）神經(jīng)網(wǎng)絡加快自動駕駛感知算法發(fā)展，小模型向大模型迭代趨勢明確
（2）特征級融合逐步取代后融合，BEV+Transformer為當前主流方案
9.1.2 Al大模型的應用對自動駕駛領域所帶來的好處
（1）城市NGP落地在即，Al大模型的應用驅動自動駕駛算法具備更強的泛化能力
（2）從特斯拉感知算法迭代歷程看Al大模型對城市NGP的賦能方向
9.1.3 Al大模型應用于自動駕駛中的前置條件
（1）條件一：具備相當數(shù)量的里程數(shù)據(jù)，因而自動標注+仿真平臺環(huán)節(jié)將尤為重要
（2）條件二：具備相當算力的云端訓練平臺，因而超算中心將成為主機廠必要基礎設施
9.2 人工智能大模型在其他行業(yè)及技術領域的應用
9.2.1 娛樂媒體和內容創(chuàng)作領域
9.2.2 代碼軟件領域
9.2.3 生物醫(yī)藥領域

10.1 ChatGPT簡介
10.2 ChatGPT主要功能
10.3 ChatGPT發(fā)展趨勢
10.3.1 機器學習
10.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡
10.3.3 Transformer算法
10.4 GPT算法的發(fā)展歷程
10.5 ChatGPT與InstructGPT的比較
10.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點
10.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點
10.6 ChatGPT的應用和潛力
10.6.1 ChatGPT的應用
（1）ChatGPT打開海量應用場景
（2） ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑
10.6.2 ChatGPT的提升空間
（1）可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案
（2）對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感
（3）模型通常過于冗長并過度使用某些短語
（4）模型拒絕不當請求，有時會響應有害指令或表現(xiàn)偏見行為

11.1 人工智能大模型行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.1 “大模型”和“小模型”協(xié)進
11.1.2 通用化和專用化并行
11.1.3 平臺化和簡易化并進
11.2 人工智能大模型行業(yè)治理風險
11.2.1 技術風險
（1）魯棒性不足
（2）可解釋性低
（3）算法偏見
11.2.2 社會風險
（1）數(shù)字鴻溝
（2）侵犯個人隱私
（3）誘發(fā)犯罪
（4）沖擊教育體系
11.2.3 經(jīng)濟風險
（1）寡頭壟斷
（2）顛覆性變革
（3）傳統(tǒng)崗位替代
（4）世界分工重組
11.2.4 政治風險
（1）政治決策
（2）輿論引導
（3）監(jiān)管失能
（4）國際關系動蕩
11.3 人工智能大模型行業(yè)風險應對策略
11.3.1 構建法治之制
（1）基本原則
（2）制度構建
11.3.2 增強競爭能力
（1）構設整體性創(chuàng)新機制
（2）培育持續(xù)性創(chuàng)新基礎
11.3.3 加強市場應用
（1）兩個方面
（2）從生態(tài)到參與
11.3.4 防范失業(yè)風險
11.3.5 推動教育改革
11.3.6 消除政治風險
11.4 大模型給AI產(chǎn)業(yè)帶來的機會
11.4.1 大模型能夠實現(xiàn)AI從“手工作坊”到“工廠模式”的轉變
11.4.2 大模型擁有自我監(jiān)督學習能力，降低AI開發(fā)及訓練成本
11.4.3 大模型帶來的更為強大的人工智能算力
11.5 2023-2030年人工智能大模型行業(yè)市場空間預測

【附】人工智能大模型行業(yè)重點企業(yè)研究
12.1 昆侖萬維科技股份有限公司
12.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.1.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.1.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.1.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.2 中文在線集團股份有限公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.2.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.2.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.2.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.3 科大訊飛股份有限公司
12.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.3.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.3.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.3.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.4 海光信息技術股份有限公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.4.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.4.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.4.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.5 中科寒武紀科技股份有限公司
12.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.5.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.5.4 企業(yè)融資情況分析
12.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.6 云從科技集團股份有限公司
12.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.6.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.6.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
12.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.7.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.7.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.7.4 企業(yè)核心競爭力分析
12.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.8 拓爾思信息技術股份有限公司
12.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.8.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.8.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.8.4 企業(yè)融資情況分析
12.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.9.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.9.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.9.4 企業(yè)融資情況分析
12.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.10 萬興科技集團股份有限公司
12.12.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.12.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析
12.12.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務情況
12.12.4 企業(yè)融資情況分析
12.12.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析