報(bào)告說明:
《2025-2031年中國(guó)AI視頻市場(chǎng)調(diào)查與發(fā)展前景研究報(bào)告》由權(quán)威行業(yè)研究機(jī)構(gòu)博思數(shù)據(jù)精心編制,全面剖析了中國(guó)AI視頻市場(chǎng)的行業(yè)現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)趨勢(shì)及未來投資機(jī)會(huì)等多個(gè)維度。本報(bào)告旨在為投資者、企業(yè)決策者及行業(yè)分析師提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)洞察和投資建議,規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),全面掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)。第一章AI視頻行業(yè)概述
1.1 AI視頻定義與特點(diǎn)1.1.1 AI視頻行業(yè)的定義1.1.2 AI視頻核心技術(shù)特點(diǎn)1.1.3 AI視頻行業(yè)特點(diǎn)1.2 AI視頻行業(yè)的分類1.2.1 基于技術(shù)應(yīng)用的分類1.2.2 基于內(nèi)容生成方式的分類1.2.3 基于應(yīng)用場(chǎng)景的分類1.3 AI視頻發(fā)展歷程1.3.1 2020-2025年關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)1.3.2 技術(shù)范式轉(zhuǎn)移第二章AI視頻行業(yè)發(fā)展全景透視
2.1 產(chǎn)業(yè)演進(jìn)脈絡(luò)2.1.1 技術(shù)迭代周期2.1.2 政策驅(qū)動(dòng)軌跡2.1.3 市場(chǎng)階段劃分2.2 核心驅(qū)動(dòng)要素2.2.1 算力成本下降曲線2.2.2 多模態(tài)模型突破2.2.3 下游需求爆發(fā)第三章AI視頻市場(chǎng)現(xiàn)狀與規(guī)模
3.1 全球市場(chǎng)規(guī)模現(xiàn)狀3.1.1 市場(chǎng)規(guī)模狀況3.1.2 區(qū)域發(fā)展格局3.2 中國(guó)市場(chǎng)規(guī),F(xiàn)狀3.2.1 行業(yè)發(fā)展概況3.2.2 政策驅(qū)動(dòng)發(fā)展3.2.3 本土企業(yè)生態(tài)第四章AI視頻產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.1 上游技術(shù)供給4.1.1 基礎(chǔ)層:DiT/Transformer架構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)格局4.1.2 工具層:Runway vs剪映AI功能對(duì)標(biāo)分析4.1.3 模型層:開源社區(qū)生態(tài)建設(shè)現(xiàn)狀(Hugging Face中文模型占比)4.2 中游內(nèi)容生產(chǎn)4.2.1 UGC創(chuàng)作革命4.2.2 B端工業(yè)化流程4.2.3 新型生產(chǎn)要素第五章AI視頻技術(shù)突破圖譜
5.1 生成技術(shù)演進(jìn)5.1.1 文生視頻:Sora→EMO→Pika技術(shù)代際對(duì)比5.1.2 視頻編輯:阿里巴巴視頻修復(fù)算法精度提升路徑5.1.3 實(shí)時(shí)渲染:Unreal Engine5與AI的融合邊界5.2 關(guān)鍵技術(shù)瓶頸5.2.1 物理規(guī)則模擬(流體動(dòng)力學(xué)建模誤差率分析)5.2.2 長(zhǎng)期一致性(30秒以上視頻角色崩壞率統(tǒng)計(jì))5.2.3 版權(quán)確權(quán)機(jī)制(NFT時(shí)間戳存證應(yīng)用場(chǎng)景)第六章AI視頻技術(shù)進(jìn)展與創(chuàng)新
6.1 關(guān)鍵技術(shù)最新突破情況6.1.1 多模態(tài)大模型6.1.2 實(shí)時(shí)渲染技術(shù)6.1.3 可控性提升6.2 關(guān)鍵技術(shù)痛點(diǎn)分析6.2.1 長(zhǎng)視頻連貫性瓶頸6.2.2 算力成本與能效比第七章AI視頻應(yīng)用場(chǎng)景深化
7.1 傳媒娛樂領(lǐng)域7.1.1 微短劇工業(yè)化7.1.2 游戲CG生產(chǎn)7.1.3 虛擬偶像運(yùn)營(yíng)7.2 產(chǎn)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域7.2.1 電商視頻營(yíng)銷7.2.2 工業(yè)仿真培訓(xùn)7.2.3 數(shù)字文旅應(yīng)用第八章AI視頻市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
8.1 全球競(jìng)爭(zhēng)地圖8.1.1 頭部企業(yè)8.1.2 中國(guó)玩家8.2 廠商競(jìng)爭(zhēng)矩陣8.2.1 互聯(lián)網(wǎng)大廠8.2.2 垂直SaaS企業(yè)8.2.3 硬件廠商布局8.3 區(qū)域市場(chǎng)特征8.3.1 北美市場(chǎng)8.3.2 亞太市場(chǎng)8.3.3 監(jiān)管差異第九章AI視頻商業(yè)模式創(chuàng)新
9.1 技術(shù)驅(qū)動(dòng)型模式9.1.1 生成式9.1.2 一站式9.2 多元化盈利探索9.2.1 B端9.2.2 C端9.2.3 IP衍生開發(fā)9.3 平臺(tái)生態(tài)構(gòu)建9.3.1 互聯(lián)網(wǎng)大廠主導(dǎo)9.3.2 創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)崛起第十章AI視頻政策規(guī)制演進(jìn)
10.1 現(xiàn)有監(jiān)管框架10.1.1 內(nèi)容安全審查機(jī)制強(qiáng)化10.1.2 數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)限制10.2 合規(guī)挑戰(zhàn)10.2.1 版權(quán)歸屬爭(zhēng)議10.2.2 地域性差異10.3 政策趨勢(shì)預(yù)判10.3.1 區(qū)域補(bǔ)貼政策10.3.2 政策協(xié)同趨勢(shì)第十一章AI視頻區(qū)域發(fā)展差異
11.1 產(chǎn)業(yè)集群特征11.1.1 長(zhǎng)三角11.1.2 珠三角11.1.3 京津冀11.2 8.2資源稟賦差異11.2.1 東部沿海11.2.2 中西部11.3 8.3政策梯度效應(yīng)11.3.1 自貿(mào)區(qū)先行先試11.3.2 中西部稅收優(yōu)惠第十二章AI視頻風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)研判
12.1 技術(shù)瓶頸12.1.1 物理規(guī)律模擬缺陷12.1.2 多模態(tài)協(xié)同障礙12.2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)12.2.1 影視行業(yè)滲透率不及預(yù)期12.2.2 用戶付費(fèi)意愿分化12.3 9.3系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)12.3.1 算力卡脖子12.3.2 倫理失控第十三章AI視頻投資前景調(diào)研展望
13.1 市場(chǎng)預(yù)測(cè)13.1.1 全球規(guī)模預(yù)測(cè)13.1.2 硬件協(xié)同發(fā)展13.2 技術(shù)突破方向13.2.1 多模態(tài)大模型融合趨勢(shì)13.2.2 端側(cè)AI部署趨勢(shì)13.3 技術(shù)融合方向13.3.1 AI視頻+XR:空間視頻生成(Apple Vision Pro生態(tài))13.3.2 個(gè)性化內(nèi)容:DNA級(jí)用戶偏好建模(Netflix AI編劇實(shí)驗(yàn))13.4 應(yīng)用場(chǎng)景深化13.4.1 工業(yè)領(lǐng)域13.4.2 醫(yī)療應(yīng)用13.5 全球化布局13.5.1 新興市場(chǎng)開拓13.5.2 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)輸出數(shù)據(jù)資料

全球宏觀數(shù)據(jù)庫

中國(guó)宏觀數(shù)據(jù)庫

政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫

行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫

企業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫

進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫

券商數(shù)據(jù)庫

產(chǎn)業(yè)園區(qū)數(shù)據(jù)庫

地區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫

協(xié)會(huì)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫

博思調(diào)研數(shù)據(jù)庫
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