报告简介
能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭,而当下如何更好的使用AI工具已然成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。艾瑞人工智能研究团队将延续既往5年对人工智能行业的市场研究,聚焦人工智能产业发展进程、发展征程、发展旅程的各个发展阶段,集中探讨中国人工智能产业的发展环境、市场动态、产业机会、发展监管等核心要点,继续为市场提供有公信力、受到广泛认可的数据与观点。
目录
一、中国人工智能产业进程:日积月累的AI技术革新
1.1 2023年人工智能产业活跃动态
1.2 顶层设计驶入深水区,生成式AI成焦点
1.3 AI示范先导区及产业集群初具规模
1.4 一级市场:AI产业投资风向转变
1.5 一级市场:新的投资逻辑创造资本神话
1.6 二级市场:AI公司IPO机遇与挑战
1.7 二级市场:AI上市公司表现接近大盘
1.8 大模型加持AI技术赛道革新发展
1.9 在自然语言处理能力上不断突破创新
1.10 在计算机视觉赛道优化补全生成能力
1.11 “大小模型融合赋能” 是当下核心应用落点
1.12 “集大一统”的多模态模型是未来发展要点
1.13 中国对AI的关注与应用位于全球前列
1.14 中国AI+行业进程加速渗透
1.15 中国AI产业基础设施呈现倒三角特征
1.16 中国AI产业基础设施规模
1.17 中国注重数据资源能力提升
1.18 中国智算中心发展多维关注点
1.19 人工智能产品实现有序应用
1.20 生成式AI产品初衷更在价值提升
1.21 产业期待AI驱动的原生生态
1.22 探寻通往AGI产品之路
1.23 中国人工智能产业图谱
1.24 中国人工智能产业规模
二、中国人工智能产业征程:重塑生态的AI产业展望
2.1 2023年迎来生成式AI元年
2.2 生成式AI产业发展定位
2.3 生成式AI产业厂商占位
2.4 全球开源量级及参与度陆续提升
2.5 中国通用与垂类大模型落地声量加大
2.6 中国巨头厂商补全生成式AI产业技术栈
2.7 全球生成式AI产品模态日益成熟
2.8 中国生成式AI应用商业步伐稳健
2.9 全球生成式AI应用场景探讨
2.10 中国生成式AI应用变现初探
2.11 大模型渗透下,由云向边端多智体进化
2.12 智能算力加速下放至边缘侧与端侧
2.13 边缘侧:大模型延展边缘智能空间
2.14 边缘大模型应用最前沿——自动驾驶
2.15 统一的大模型架构是自动驾驶明确演进方向
2.16 大模型深化赋能是高级别自动驾驶落地关键
2.17 端侧:大模型加速AI与终端融合
2.18 AI原生硬件将颠覆产品体验及生态
三、中国人工智能标杆厂商:百练之钢的AI厂商实践
3.1 京东云·言犀
3.2 百融云创
3.3 九章云极
四、中国人工智能产业旅程:回归审慎的AI社会思考
4.1 社会公众侧:AI应用衍生多种问题
4.2 企业应用端:AI可用性与易用性仍遭受挑战
4.3 多措并举促进AI产业有序发展
4.4 专家之声
关于艾瑞
法律声明
图表目录
图1-1 2021-2023年中国人工智能产业投资轮次分布情况
图1-2 2023年人工智能产业各技术赛道投资分布情况
图1-3 2023年AI产业及AIGC赛道美元融资事件占比(%)
图1-4 2023年AIGC独角兽估值(亿美元)
图1-5 2023年AI公司IPO进程总览
图1-6 2023年中国AI上市公司股价变动情况
图1-7 主打AIGC概念的AI上市公司2023年股价走势
图1-8 全球不同国家已探索/应用 AI的IT公司对AI产品的投入变化
图1-9 全球不同国家对于生成式AI的应用现状
图1-10 2020-2028年中国智能算力市场规模(金额口径)
图1-11 2020-2028年中国AI基础数据服务市场规模
图1-12 中国企业应用AI与自动化技术的业务比例
图1-13 中国企业应用AI技术的人员比例
图1-14 各行业企业对于生成式AI产品的应用现状
图1-15 组织生成式AI产品的首要目标
图1-16 生成式AI产品的常用受访者占比
图1-17 营销与销售常见用例
图1-18 产品服务开发常见用例
图1-19 服务运营常见用例
图1-20 2020-2028年中国人工智能产业规模
图1-21 2023年中国人工智能产业模态分布
图1-22 2028年中国人工智能产业模态分布
图2-1 2023年全球厂商开源动作部分列举散点图
图2-2 2019-2023年大模型发布数按月份分布情况
图2-3 截止2023年底,中国通用基础大模型与行业大模型分布情况(%)
图2-4 截止2023底行业大模型分布情况
图2-5 2020-2028年中国AI芯片市场规模
图2-6 2022-2028年中国AI芯片应用场景比例变化
图2-7 生成式AI产品的常用受访者占比
图4-1 AI观望者的顾虑
图4-2 AI尝试者面临的瓶颈
图4-3 AI领先者的困扰