報告說明:
博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國工業(yè)大模型市場環(huán)境影響與投資方向調(diào)整報告》介紹了工業(yè)大模型行業(yè)相關概述、中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國工業(yè)大模型行業(yè)的現(xiàn)狀、中國工業(yè)大模型行業(yè)競爭格局、對中國工業(yè)大模型行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預測。您若想對工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資工業(yè)大模型行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章工業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優(yōu)勢1.1.4 大模型所處行業(yè)1.2 工業(yè)大模型行業(yè)界定1.2.1 工業(yè)大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 工業(yè)大模型相關專業(yè)術語1.2.3 工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管1.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準第2章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析2.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)2.3.1 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)體系2.3.2 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)-準確性2.3.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)-穩(wěn)定性2.4 中國工業(yè)大模型發(fā)展階段2.5 中國工業(yè)大模型框架結(jié)構2.5.1 工業(yè)大模型應用框架1、基礎設施層2、邊緣側(cè)層3、工業(yè)技術底座層4、MaaS層5、工業(yè)場景應用層6、行業(yè)層2.5.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)框架1、通用工業(yè)大模型2、專用工業(yè)大模型2.6 中國工業(yè)大模型部署方式2.6.1 私有化部署2.6.2 行業(yè)云部署2.6.3 公有云部署2.7 中國工業(yè)大模型產(chǎn)品匯總2.8 中國工業(yè)大模型競爭要素及競爭格局2.8.1 工業(yè)大模型競爭要素2.8.2 工業(yè)大模型競爭格局2.8.3 主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價2.9 中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量2.10 中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)第3章中國工業(yè)大模型技術架構及基礎能力構建3.1 完整大模型開發(fā)步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態(tài)大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發(fā)展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業(yè)大模型標準體系3.5 工業(yè)大模型構建路線圖3.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估1、業(yè)務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數(shù)據(jù)層評估5、工程層評估3.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環(huán)境搭建4、數(shù)據(jù)處理5、模型訓練共建3.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署1、模型精調(diào)2、模型評估3、模型重訓優(yōu)化4、模型聯(lián)調(diào)部署5、模型應用運營3.6 工業(yè)大模型典型技術架構3.7 工業(yè)大模型核心技術能力3.7.1 工業(yè)知識問答3.7.2 工業(yè)代碼生成3.7.3 工業(yè)插件整合3.8 工業(yè)大模型基礎能力構建概述3.9 工業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”3.9.1 大模型的算力需求分析3.9.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.9.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀3、AI服務器供應商格局3.9.4 工業(yè)大模型算力部署路徑3.10 工業(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”3.10.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述3.10.2 國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集3.10.3 數(shù)據(jù)API3.10.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.6 數(shù)據(jù)維護3.10.7 工業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的要求分析3.11 工業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.11.1 AI基礎軟件概述3.11.2 AI基礎軟件市場概況3.11.3 AI基礎軟件競爭格局3.11.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數(shù)據(jù)處理和分析工具4、優(yōu)化和自動化工具第4章中國工業(yè)大模型應用場景分析4.1 工業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布4.2 工業(yè)大模型應用場景：工業(yè)設計4.2.1 工業(yè)設計概述4.2.2 工業(yè)設計領域大模型應用優(yōu)勢分析4.2.3 工業(yè)設計領域大模型應用案例分析4.3 工業(yè)大模型應用場景：生產(chǎn)管理4.3.1 生產(chǎn)管理概述4.3.2 生產(chǎn)管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.3.3 生產(chǎn)管理領域大模型應用案例分析4.4 工業(yè)大模型應用場景：質(zhì)量管理4.4.1 質(zhì)量管理概述4.4.2 質(zhì)量管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.4.3 質(zhì)量管理領域大模型應用案例分析4.5 工業(yè)大模型應用場景：能源管理4.5.1 能源管理概述4.5.2 能源管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.5.3 能源管理領域大模型應用案例分析4.6 工業(yè)大模型應用場景：安全管理4.6.1 安全管理概述4.6.2 安全管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.6.3 安全管理領域大模型應用案例分析4.7 工業(yè)大模型應用場景：其他4.8 工業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析第5章中國工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場分析5.1 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)分布5.1.1 工業(yè)大模型對工業(yè)的賦能作用5.1.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)匯總5.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：石化5.2.1 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.2.2 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.2.3 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.3 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：能源5.3.1 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.3.2 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.3.3 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.4 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：電力5.4.1 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.4.2 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.4.3 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.5 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：其他5.5.1 電子5.5.2 建筑5.5.3 鋼鐵5.5.4 紡織5.6 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析第6章中國工業(yè)大模型企業(yè)案例解析6.1 中國工業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比6.2 中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析6.2.1 中工互聯(lián)-智工工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 思謀科技-IndustryGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 科大訊飛-羚羊工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古礦山大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 創(chuàng)新奇智-“奇智孔明”工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 智昌集團-AI蜂腦大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 阿里-通義大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 百度智能云-千帆大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 京東-言犀大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?/strong>7.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉7.1.1 國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總7.1.2 國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響7.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖7.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析7.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估7.5 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點7.6 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)趨勢預測分析7.7 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉7.7.1 整體發(fā)展趨勢7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢7.7.3 技術創(chuàng)新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資規(guī)劃建議規(guī)劃策略及建議8.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析8.2.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會8.2.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會8.2.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會8.2.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會8.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估8.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景研究建議8.5 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業(yè)圖表3：工業(yè)大模型的定義圖表4：工業(yè)大模型的特征圖表5：工業(yè)大模型專業(yè)術語圖表6：工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管圖表7：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構梳理圖表8：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜圖表9：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數(shù)據(jù)來源圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標準圖表13：中國大模型發(fā)展歷程圖表14：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化圖表15：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化圖表16：中國大模型商業(yè)模式分析圖表17：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析圖表19：中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)圖表20：中國工業(yè)大模型市場競爭格局圖表21：中國主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價圖表22：中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量圖表23：中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）圖表27：模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國工業(yè)大模型市場環(huán)境影響與投資方向調(diào)整報告》介紹了工業(yè)大模型行業(yè)相關概述、中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國工業(yè)大模型行業(yè)的現(xiàn)狀、中國工業(yè)大模型行業(yè)競爭格局、對中國工業(yè)大模型行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預測。您若想對工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資工業(yè)大模型行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章工業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優(yōu)勢1.1.4 大模型所處行業(yè)1.2 工業(yè)大模型行業(yè)界定1.2.1 工業(yè)大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 工業(yè)大模型相關專業(yè)術語1.2.3 工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管1.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準第2章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析2.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)2.3.1 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)體系2.3.2 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)-準確性2.3.3 中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)-穩(wěn)定性2.4 中國工業(yè)大模型發(fā)展階段2.5 中國工業(yè)大模型框架結(jié)構2.5.1 工業(yè)大模型應用框架1、基礎設施層2、邊緣側(cè)層3、工業(yè)技術底座層4、MaaS層5、工業(yè)場景應用層6、行業(yè)層2.5.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)框架1、通用工業(yè)大模型2、專用工業(yè)大模型2.6 中國工業(yè)大模型部署方式2.6.1 私有化部署2.6.2 行業(yè)云部署2.6.3 公有云部署2.7 中國工業(yè)大模型產(chǎn)品匯總2.8 中國工業(yè)大模型競爭要素及競爭格局2.8.1 工業(yè)大模型競爭要素2.8.2 工業(yè)大模型競爭格局2.8.3 主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價2.9 中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量2.10 中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)第3章中國工業(yè)大模型技術架構及基礎能力構建3.1 完整大模型開發(fā)步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態(tài)大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發(fā)展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業(yè)大模型標準體系3.5 工業(yè)大模型構建路線圖3.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估1、業(yè)務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數(shù)據(jù)層評估5、工程層評估3.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環(huán)境搭建4、數(shù)據(jù)處理5、模型訓練共建3.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署1、模型精調(diào)2、模型評估3、模型重訓優(yōu)化4、模型聯(lián)調(diào)部署5、模型應用運營3.6 工業(yè)大模型典型技術架構3.7 工業(yè)大模型核心技術能力3.7.1 工業(yè)知識問答3.7.2 工業(yè)代碼生成3.7.3 工業(yè)插件整合3.8 工業(yè)大模型基礎能力構建概述3.9 工業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”3.9.1 大模型的算力需求分析3.9.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.9.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀3、AI服務器供應商格局3.9.4 工業(yè)大模型算力部署路徑3.10 工業(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”3.10.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述3.10.2 國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集3.10.3 數(shù)據(jù)API3.10.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)3.10.6 數(shù)據(jù)維護3.10.7 工業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的要求分析3.11 工業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.11.1 AI基礎軟件概述3.11.2 AI基礎軟件市場概況3.11.3 AI基礎軟件競爭格局3.11.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數(shù)據(jù)處理和分析工具4、優(yōu)化和自動化工具第4章中國工業(yè)大模型應用場景分析4.1 工業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布4.2 工業(yè)大模型應用場景：工業(yè)設計4.2.1 工業(yè)設計概述4.2.2 工業(yè)設計領域大模型應用優(yōu)勢分析4.2.3 工業(yè)設計領域大模型應用案例分析4.3 工業(yè)大模型應用場景：生產(chǎn)管理4.3.1 生產(chǎn)管理概述4.3.2 生產(chǎn)管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.3.3 生產(chǎn)管理領域大模型應用案例分析4.4 工業(yè)大模型應用場景：質(zhì)量管理4.4.1 質(zhì)量管理概述4.4.2 質(zhì)量管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.4.3 質(zhì)量管理領域大模型應用案例分析4.5 工業(yè)大模型應用場景：能源管理4.5.1 能源管理概述4.5.2 能源管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.5.3 能源管理領域大模型應用案例分析4.6 工業(yè)大模型應用場景：安全管理4.6.1 安全管理概述4.6.2 安全管理領域大模型應用優(yōu)勢分析4.6.3 安全管理領域大模型應用案例分析4.7 工業(yè)大模型應用場景：其他4.8 工業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析第5章中國工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場分析5.1 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)分布5.1.1 工業(yè)大模型對工業(yè)的賦能作用5.1.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)匯總5.2 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：石化5.2.1 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.2.2 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.2.3 石化行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.3 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：能源5.3.1 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.3.2 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.3.3 能源行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.4 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：電力5.4.1 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用概述5.4.2 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用實踐5.4.3 電力行業(yè)工業(yè)大模型應用潛力5.5 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)：其他5.5.1 電子5.5.2 建筑5.5.3 鋼鐵5.5.4 紡織5.6 工業(yè)大模型應用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析第6章中國工業(yè)大模型企業(yè)案例解析6.1 中國工業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比6.2 中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析6.2.1 中工互聯(lián)-智工工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 思謀科技-IndustryGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 卡奧斯-工業(yè)大模型COSMO-GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 科大訊飛-羚羊工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古礦山大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 創(chuàng)新奇智-“奇智孔明”工業(yè)大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 智昌集團-AI蜂腦大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 阿里-通義大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 百度智能云-千帆大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 京東-言犀大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?/strong>7.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉7.1.1 國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總7.1.2 國家層面工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響7.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖7.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析7.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估7.5 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點7.6 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)趨勢預測分析7.7 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉7.7.1 整體發(fā)展趨勢7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢7.7.3 技術創(chuàng)新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資規(guī)劃建議規(guī)劃策略及建議8.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析8.2.1 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會8.2.2 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會8.2.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會8.2.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會8.3 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估8.4 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景研究建議8.5 工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業(yè)圖表3：工業(yè)大模型的定義圖表4：工業(yè)大模型的特征圖表5：工業(yè)大模型專業(yè)術語圖表6：工業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管圖表7：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構梳理圖表8：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜圖表9：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數(shù)據(jù)來源圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標準圖表13：中國大模型發(fā)展歷程圖表14：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化圖表15：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化圖表16：中國大模型商業(yè)模式分析圖表17：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地工業(yè)領域可行性分析圖表19：中國AI大模型工業(yè)應用指數(shù)圖表20：中國工業(yè)大模型市場競爭格局圖表21：中國主要工業(yè)大模型廠商競爭力評價圖表22：中國工業(yè)大模型市場規(guī)模體量圖表23：中國工業(yè)大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）圖表27：模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
數(shù)據(jù)資料
全球宏觀數(shù)據(jù)庫
中國宏觀數(shù)據(jù)庫
政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫
行業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫
企業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫
進出口數(shù)據(jù)庫
文獻數(shù)據(jù)庫
券商數(shù)據(jù)庫
產(chǎn)業(yè)園區(qū)數(shù)據(jù)庫
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本報告由博思數(shù)據(jù)獨家編制并發(fā)行，報告版權歸博思數(shù)據(jù)所有。本報告是博思數(shù)據(jù)專家、分析師在多年的行業(yè)研究經(jīng)驗基礎上通過調(diào)研、統(tǒng)計、分析整理而得，具有獨立自主知識產(chǎn)權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經(jīng)授權，任何網(wǎng)站或媒體不得轉(zhuǎn)載或引用本報告內(nèi)容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數(shù)據(jù)免費客服熱線（400 700 3630）聯(lián)系。
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