及中国多模态大模型行业发展现状与前景趋势预测报告

及中国多模态大模型行业发展现状与前景趋势预测报告2024-2030年
【报告编号】: 432622
【出版时间】: 2024年7月
【出版机构】: 中研智业研究院
【交付方式】: EMIL电子版或特快专递
【报告价格】:【纸质版】: 6500元 【电子版】: 6800元 【纸质+电子】: 7000元

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——综述篇——
第1章：多模态大模型行业综述及数据来源说明
1.1 多模态大模型行业界定
1.1.1 多模态大模型的定义
1、大模型的定义
2、多模态大模型的定义
1.1.2 多模态大模型的特征
1.1.3 多模态大模型的分类
1.1.4 多模态大模型相关术语
1.1.5 多模态大模型近似概念辨析
1.1.6 多模态大模型所处行业
1.1.7 多模态大模型行业监管
1.2 多模态大模型的研究发展意义
1.3 多模态大模型产业画像
1.3.1 多模态大模型产业链结构梳理
1.3.2 多模态大模型产业链生态全景图谱
1.4 本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1 本报告研究范围界定
1.4.2 本报告数据来源
1.4.3 研究方法及统计标准
——现状篇——
第2章：多模态大模型产业发展现状及趋势
2.1 多模态大模型产业发展历程
2.2 多模态大模型产业发展现状
2.2.1 多模态大模型产业发展概括
2.2.2 多模态大模型产业主流产品
2.2.3 多模态大模型产业区域格局
2.3 多模态大模型产业市场规模体量
2.4 多模态大模型产业市场竞争格局
2.5 多模态大模型产业发展经验借鉴
2.6 多模态大模型产业市场前景预测
2.7 多模态大模型产业发展趋势洞悉
第3章：中国多模态大模型行业发展现状及竞争态势
3.1 中国多模态大模型行业发展历程
3.2 中国多模态大模型市场主体分析
3.2.1 中国多模态大模型市场主体类型
3.2.2 中国多模态大模型企业的入场方式
3.3 中国多模态大模型数量及名单
3.4 中国多模态大模型市场规模体量
3.5 中国多模态大模型市场竞争要素及竞争格局
3.5.1 中国多模态大模型市场竞争梯队
3.5.2 中国多模态大模型市场竞争格局
3.5.3 中国多模态大模型厂商竞争力评价
3.6 中国多模态大模型行业投融资趋势
3.6.1 中国多模态大模型行业主要资金来源
3.6.2 中国多模态大模型行业融资动态
3.7 中国多模态大模型行业发展痛点问题
第4章：多模态大模型技术架构分析
4.1 多模态大模型的技术演进
4.2 多模态大模型的技术难点
4.2.1 表征
4.2.2 翻译
4.2.3 对齐
4.2.4 融合
4.2.5 协同学习
4.3 多模态大模型的技术场景
4.4 多模态大模型的架构分析
4.5 多模态大模型基础模型架构
4.5.1 基础架构
1、Transformer架构
2、生成对抗网络GAN
3、卷积神经网络CNN
4、递归神经网络RNN
4.5.2 基础单模态大模型
1、BERT
2、GPT
3、ViT
4.6 多模态大模型类型及综合对比
4.7 多模态大模型类型一：CLIP
4.8 多模态大模型类型二：Flamingo
4.9 多模态大模型类型三：BLIP-2
4.10 多模态大模型类型四：LLaVA
4.11 多模态大模型类型五：InstructBLIP
4.12 多模态大模型类型六：mini-GPT4
第5章：中国多模态大模型基础能力构建分析
5.1 多模态大模型基础能力构建概述
5.2 多模态大模型基础能力构建之“算力”
5.2.1 大模型的算力需求分析
5.2.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片发展现状
3、AI芯片供应商格局
4、主要AI芯片类型
5.2.3 AI服务器
1、AI服务器概述
2、AI服务器发展现状
3、AI服务器供应商格局
5.3 多模态大模型基础能力构建之“数据”
5.3.1 多模态大模型对数据的需求分析
5.3.2 数据处理与服务概述
5.3.3 国内外主要多模态模型数据集
5.3.4 数据API
5.3.5 训练数据开发
5.3.6 推理数据开发
5.3.7 数据维护
5.4 多模态大模型基础能力构建之“AI基础软件”
5.4.1 AI基础软件概述
5.4.2 AI基础软件市场概况
5.4.3 AI基础软件竞争格局
5.4.4 AI基础软件主要类型
5.5 多模态大模型评测标准
5.5.1 多模态大模型评测标准体系发展概括
5.5.2 多模态大模型评测标准体系评价维度
5.5.3 多模态大模型代表性评测框架及评估结果
第6章：中国多模态大模型产业化应用及场景探索
6.1 多模态大模型产业化应用场景格局
6.2 大模型产业化应用细分场景分析
6.2.1 多模态大模型产业化应用细分场景一：数字人
1、数字人概述
2、数字人行业规模
3、多模态大模型对数字人行业的影响
4、多模态大模型融合数字人的应用案例
6.2.2 多模态大模型产业化应用细分场景二：游戏娱乐
1、游戏娱乐行业概述
2、游戏娱乐行业规模
3、多模态大模型对游戏娱乐的影响
4、多模态大模型融合游戏娱乐的应用案例
6.2.3 多模态大模型产业化应用细分场景三：广告商拍
1、广告商拍行业概述
2、广告商拍行业规模
3、多模态大模型对广告商拍行业的影响
4、多模态大模型融合广告商拍的应用案例
6.2.4 多模态大模型产业化应用细分场景四：社交媒体
1、社交媒体行业概述
2、社交媒体行业规模
3、多模态大模型对社交媒体行业的影响
4、多模态大模型融合社交媒体的应用案例
6.2.5 多模态大模型产业化应用细分场景五：智能营销
1、智能营销行业概述
2、智能营销行业规模
3、多模态大模型对智能营销行业的影响
4、多模态大模型融合智能营销的应用案例
6.2.6 多模态大模型产业化应用细分场景六：教学辅助
1、教学辅助行业概述
2、教学辅助行业规模
3、多模态大模型对教学辅助行业的影响
4、多模态大模型融合教学辅助的应用案例
6.2.7 多模态大模型产业化应用细分场景七：3D建模
1、3D建模行业概述
2、3D建模行业规模
3、多模态大模型对3D建模行业的影响
4、多模态大模型融合3D建模的应用案例
6.2.8 多模态大模型产业化应用细分场景八：智能驾驶
1、智能驾驶行业概述
2、智能驾驶行业规模
3、多模态大模型对智能驾驶行业的影响
4、多模态大模型融合智能驾驶的应用案例
6.2.9 多模态大模型产业化应用细分场景九：智能安防
1、智能安防行业概述
2、智能安防行业规模
3、多模态大模型对智能安防行业的影响
4、多模态大模型融合智能安防的应用案例
6.2.10 多模态大模型产业化应用细分场景十：智慧城市
1、智慧城市行业概述
2、智慧城市行业规模
3、多模态大模型对智慧城市行业的影响
4、多模态大模型融合智慧城市的应用案例
6.3 多模态大模型产业化细分应用场景战略地位分析
第7章：及中国多模态大模型企业案例解析
7.1 及中国多模态大模型企业梳理与对比
7.2 多模态大模型企业案例分析（不分先后，可）
7.2.1 微软-GPT-4/SORA
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、新进展
7.2.2 谷歌-Gemini
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构