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由智研咨询专家团队精心编制的《2024-2030年中国人工智能生成内容（AIGC）行业市场全景调查及战略咨询研究报告》（以下简称《报告》）重磅发布，《报告》旨在从国家经济及产业发展的战略入手，分析人工智能生成内容（AIGC）行业未来的市场走向，挖掘人工智能生成内容（AIGC）行业的发展潜力，预测人工智能生成内容（AIGC）行业的发展前景，助力人工智能生成内容（AIGC）业的高质量发展。
本《报告》从2023年全国人工智能生成内容（AIGC）行业发展环境、全球发展态势、行业规模、竞争格局、重点企业等角度进行入手，系统、客观的对我国人工智能生成内容（AIGC）行业发展运行进行了深度剖析，展望2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展趋势。《报告》是系统分析2023年度中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展状况的著作，对于全面了解中国人工智能生成内容（AIGC）行业的发展状况、开展与人工智能生成内容（AIGC）行业发展相关的学术研究和实践，具有重要的借鉴价值，可供从事人工智能生成内容（AIGC）行业相关的政府部门、科研机构、产业企业等相关人员阅读参考。
国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业生成内容和用户生成内容之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。在国际上对应的术语是“人工智能合成媒体”，其定义是“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。综上所述，可以认为AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合。AIGC是人工智能与大数据、云计算、5G等多个技术领域的整合，是一种跨领域的合作发展模式。在人工智能产业中，算力、算法、数据是三个核心概念，它们构成了AI领域的基础设施，是支撑AIGC行业创新和发展的必要前提。
2022年全球AIGC市场规模为107.9亿美元，Precedence Research预计，2030年将达到约731.6亿美元，复合增长率27%。随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展，中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。数据显示，2022年中国人工智能AIGC核心产业规模11.5亿元，预计在2030年将达到4441亿元，未来中国有望发展为全球最大的人工智能AIGC市场。
AIGC赛道不断迎来新的科技巨头。2023年2月，Meta首席执行官扎克伯格宣布，Meta将成立专注AIGC的顶级产品团队；谷歌旗下流媒体平台Youtube宣布正在开发AIGC内容创作工具。此前OpenAI、微软、谷歌、Buzzfeed等海外巨头们也都有布局相关服务产品。而国内不少企业的反应同样十分迅速，在2022年AI绘画爆红之后，BAT、字节跳动、万兴科技、蓝色光标等领头企业已纷纷加码布局AIGC赛道。
我国高度重视人工智能的发展，并已将其列为国家战略。近年来我国政府出台了一系列政策如下图所示，旨在推动AI产业的快速发展和技术创新。“新一代人工智能发展计划”，规划了从基础研究、关键技术破解到产品应用和产业发展的全流程，确立了到2030年使我国在人工智能领域达到国际领先的战略目标。
我国AIGC产业仍处于发展初期，底层技术与国外有较大差距。由于技术不足和投资环境影响，AIGC大多作为辅助业务研发，缺乏明确的应用场景。人工智能算法面临技术挑战，如透明度、稳健性和偏见问题，导致AIGC内容创作和编辑技术存在不足。当前内容审核方式存在误报和人工审核不足等问题，为不正当行为提供机会。同时AIGC作品的版权问题仍待解决，限制了创作潜力。
《2024-2030年中国人工智能生成内容（AIGC）行业市场全景调查及战略咨询研究报告》是智研咨询重要成果，是智研咨询引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是人工智能生成内容（AIGC）领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。智研咨询已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。
【特别说明】内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
第一章人工智能生成内容（AIGC）行业相关概述
1.1 人工智能生成内容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定义
1.1.2 核心要素
1.1.3 优势特征
1.1.4 体系架构
1.1.5 内容输出
1.2 人工智能生成内容（AIGC）的发展阶段
1.2.1 模型赋智阶段
1.2.2 认知交互阶段
1.2.3 空间赋能阶段
1.3 人工智能生成内容（AIGC）的主要特征
1.3.1 数据巨量化
1.3.2 内容创造力
1.3.3 跨模态融合
1.3.4 认知交互力
1.4 主要内容生成模式对比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章2022-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 全球经济运行情况
2.1.2 中国宏观经济概况
2.1.3 中国对外经济分析
2.1.4 国内固定资产投资
2.1.5 国内宏观经济展望
2.2 政策环境
2.2.1 深度合成管理规定发布
2.2.2 建设人工智能应用场景
2.2.3 加快人工智能应用创新
2.2.4 地方发展人工智能政策
2.3 社会环境
2.3.1 WEB3.0时代到来
2.3.2 元宇宙成为新风口
2.3.3 数字经济取得进展
2.3.4 算力发展水平提升
第三章2022-2023年中国人工智能产业发展状况分析
3.1 中国人工智能产业发展综述
3.1.1 产业发展背景
3.1.2 产业发展特点
3.1.3 产业发展历程
3.1.4 产业相关政策
3.1.5 产业面临挑战
3.1.6 产业发展建议
3.2 2022-2023年中国人工智能市场运行状况分析
3.2.1 产业发展现状
3.2.2 产业链条结构
3.2.3 市场发展规模
3.2.4 细分领域分析
3.2.5 应用结构分析
3.2.6 产业竞争格局
3.2.7 产业布局状况
3.2.8 融资情况分析
3.3 2022-2023年中国人工智能企业发展分析
3.3.1 企业区域分布
3.3.2 企业员工规模
3.3.3 企业营收状况
3.3.4 企业市值情况
3.3.5 企业技术分析
3.3.6 企业研发情况
3.3.7 企业专利状况
3.4 中国人工智能产业发展前景趋势预测
3.4.1 应用前景广阔
3.4.2 产业发展展望
3.4.3 产业发展趋势
第四章2022-2023年人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
4.1 人工智能生成内容（AIGC）行业发展综述
4.1.1 行业发展特征
4.1.2 行业发展原因
4.1.3 行业核心要素
4.1.4 行业生态体系
4.1.5 行业商业模式
4.2 2022-2023年全球人工智能生成内容（AIGC）行业发展状况
4.2.1 行业发展历程
4.2.2 行业发展现状
4.2.3 主要企业分析
4.2.4 企业业务模式
4.2.5 企业布局分析
4.3 2022-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
4.3.1 行业发展环境
4.3.2 行业发展现状
4.3.3 产业链条结构
4.3.4 市场发展规模
4.3.5 行业发展问题
4.3.6 行业发展建议
4.4 人工智能生成内容（AIGC）的应用场景分析
4.4.1 文本生成
4.4.2 音频生成
4.4.3 图像生成
4.4.4 视频生成
4.4.5 跨模态生成
4.4.6 策略生成
4.4.7 虚拟人生成
4.5 人工智能生成内容（AIGC）典型产品——CHATGPT分析
4.5.1 GPT模型发展路径
4.5.2 GPT-4模型分析
4.5.3 主要优势
4.5.4 发展历程
4.5.5 工作原理
4.5.6 发展现状
4.5.7 应用场景
4.5.8 商业进程
4.5.9 技术路径
4.5.10 发展瓶颈
4.5.11 发展潜力
第五章2021-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）的基础层发展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技术发展历程
5.1.2 5G产业政策环境
5.1.3 5G产业链条结构
5.1.4 5G典型应用场景
5.1.5 5G商用发生的变化
5.1.6 5G商业模式分析
5.1.7 5G商用企业布局
5.1.8 5G产业发展趋势
5.2 5G基站
5.2.1 5G基站政策分析
5.2.2 5G基站市场规模
5.2.3 5G基站建设类型
5.2.4 5G基站建设原则
5.2.5 5G基站建设问题
5.2.6 5G基站关键技术
5.2.7 5G基站建设建议
5.2.8 5G基站发展前景
5.3 物联网
5.3.1 物联网相关政策
5.3.2 物联网市场规模
5.3.3 物联网竞争格局
5.3.4 物联网发展动态
5.3.5 物联网连接芯片
5.3.6 物联网应用产品
5.3.7 物联网发展关键
5.3.8 物联网模式创新
5.4 算力
5.4.1 算力发展环境
5.4.2 算力基础设施
5.4.3 算力发展意义
5.4.4 算力发展状况
5.4.5 算力市场规模
5.4.6 细分市场状况
5.4.7 算力应用领域
5.4.8 算力发展建议
5.4.9 市场空间巨大
5.5 芯片
5.5.1 芯片特点概述
5.5.2 芯片发展背景
5.5.3 芯片发展意义
5.5.4 芯片相关政策
5.5.5 芯片市场规模
5.5.6 芯片进出口量
5.5.7 芯片产量状况
5.5.8芯片需求
5.6 云计算
5.6.1 云计算发展历程
5.6.2 云计算发展特点
5.6.3 云计算发展现状
5.6.4 云计算市场规模
5.6.5 云计算竞争格局
5.6.6 云计算服务应用
5.6.7 云计算面临挑战
5.6.8 云计算安全防护
5.6.9 云计算发展展望
5.6.10 云计算发展趋势
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源发展现状
5.7.3 能源生产情况
5.7.4 能源消费总量
5.7.5 能源发展目标
5.7.6 能源发展建议
5.7.7 能源发展趋势
第六章2022-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）的主要内容生产领域发展分析
6.1 数字媒体
6.1.1 数字媒体基本概念
6.1.2 数字媒体主要特点
6.1.3 数字媒体发展状况
6.1.4 数字媒体助力影视
6.1.5 数字媒体战略合作
6.1.6 数字媒体发展建议
6.1.7 数字媒体发展趋势
6.2 数字藏品
6.2.1 数字藏品核心价值
6.2.2 数字藏品产业链条
6.2.3 数字藏品发展状况
6.2.4 数字藏品市场规模
6.2.5 数字藏品企业数量
6.2.6 数字藏品消费倾向
6.2.7 数字藏品发展动态
6.2.8 数字藏品发展风险
6.2.9 数字藏品发展前景
6.3 数字场景
6.3.1 数字场景构建基础
6.3.2 数字场景核心构建
6.3.3 数字场景驱动因素
6.3.4 数字场景应用特点
6.3.5 数字场景产生影响
6.3.6 数字场景发展趋势
6.4 数字人
6.4.1 数字人发展背景
6.4.2 数字人相关标准
6.4.3 数字人产业图谱
6.4.4 数字人发展状况
6.4.5 数字人市场规模
6.4.6 数字人融资情况
6.4.7 数字人发展问题
6.4.8 数字人发展建议
6.4.9 数字人发展前景
6.4.10 数字人发展趋势
第七章2021-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）的应用领域发展分析
7.1 传媒行业
7.1.1 行业发展历程
7.1.2 行业主要特点
7.1.3 行业发展环境
7.1.4 行业总产值
7.1.5 行业细分领域
7.1.6 行业结构分析
7.1.7 行业发展机遇
7.1.8 行业发展趋势
7.1.9 AIGC主要应用
7.2 电商行业
7.2.1 行业发展历史
7.2.2 行业发展特点
7.2.3 行业发展意义
7.2.4 市场规模状况
7.2.5 企业注册数量
7.2.6 主要电商平台
7.2.7 行业运营模式
7.2.8 行业发展挑战
7.2.9 行业发展建议
7.2.10 AIGC主要应用
7.3 影视行业
7.3.1 行业基本概述
7.3.2 行业主要政策
7.3.3 产业链条结构
7.3.4 市场规模状况
7.3.5 电影数量情况
7.3.6 电影主要院线
7.3.7 线上视频平台
7.3.8 行业发展趋势
7.3.9 AIGC主要应用
7.4 文化娱乐行业
7.4.1 市场发展规模
7.4.2 细分市场状况
7.4.3 企业竞争格局
7.4.4 典型企业分析
7.4.5 行业治理模式
7.4.6 行业治理困境
7.4.7 行业治理建议
7.4.8 未来发展趋势
7.4.9 AIGC主要应用
7.5 教育行业
7.5.1 行业政策分析
7.5.2 市场规模状况
7.5.3 在线教育规模
7.5.4 学校数量情况
7.5.5 师资力量分析
7.5.6 在校生的数量
7.5.7 AIGC主要应用
7.5.8 AIGC应用发展动态
7.6 医疗行业
7.6.1 医疗卫生机构数量
7.6.2 医疗卫生人员总数
7.6.3 门诊和住院工作量
7.6.4 医院医师工作负荷
7.6.5 医疗卫生费用情况
7.6.6 医院病床使用情况
7.6.7 AIGC主要应用分析
7.7 工业
7.7.1 市场规模状况
7.7.2 细分市场分析
7.7.3 工业外贸情况
7.7.4 工业区域发展
7.7.5 企业经营状况
7.7.6 工业投资情况
7.7.7 工业发展问题
7.7.8 工业发展建议
7.7.9 AIGC主要应用
7.8 金融行业
7.8.1 行业发展历史
7.8.2 行业发展成就
7.8.3 行业发展现状
7.8.4 市场运行情况
7.8.5 行业数字转型
7.8.6 行业发展挑战
7.8.7 行业发展建议
7.8.8 行业发展展望
7.8.9 AIGC主要应用
第八章中国人工智能生成内容（AIGC）主要技术发展分析
8.1 人工智能技术发展分析
8.1.1 技术基本概述
8.1.2 技术发展历程
8.1.3 技术发展特点
8.1.4 技术应用优势
8.1.5 核心技术分析
8.1.6 技术主要应用
8.1.7 技术发展展望
8.2 深度神经网络分析
8.2.1 全连接神经网络
8.2.2 循环神经网络
8.2.3 卷积神经网络
8.3 自然语言处理技术发展分析
8.3.1 技术基本概况
8.3.2 语言表示的发展
8.3.3 预训练语言模型基础
8.3.4 大规模预训练语言模型
8.3.5 预训练语言模型优化方向
8.3.6 技术发展展望
8.4 多模态认知技术发展分析
8.4.1 多模态关联
8.4.2 跨模态生成
8.4.3 多模态协同
8.4.4 发展的趋势
8.5 AIGC的三大模型
8.5.1 视觉大模型
8.5.2 语言大模型
8.5.3 多模态大模型
8.6 AIGC技术演化的三大前沿能力
8.6.1 智能数字内容孪生能力
8.6.2 智能数字内容编辑能力
8.6.3 智能数字内容创作能力
第九章2022-2023年国际人工智能生成内容（AIGC）行业重点企业发展分析
9.1 微软（MICROSOFT CORP.）
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 业务发展动态
9.1.3 2021年企业经营状况分析
9.1.4 2022年企业经营状况分析
9.1.5 2023年企业经营状况分析
9.2 谷歌（GOOGLE INC.）
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 企业布局状况
9.2.3 2021年企业经营状况分析
9.2.4 2022年企业经营状况分析
9.2.5 2023年企业经营状况分析
9.3 META PLATFORMS, INC.
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 企业布局状况
9.3.3 2021年企业经营状况分析
9.3.4 2022年企业经营状况分析
9.3.5 2023年企业经营状况分析
9.4 STABILITY AI
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 企业融资状况
9.4.3 企业主要产品
9.5 OPEN AI
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 企业主要产品
9.5.3 企业发展动态
9.5.4 企业核心竞争力
9.5.5 CHATGPT的价值
第十章2022-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业重点上市企业经营状况分析
10.1 百度集团股份有限公司
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业布局分析
10.1.3 企业发展动态
10.1.4 2021年企业经营状况分析
10.1.5 2022年企业经营状况分析
10.1.6 2023年企业经营状况分析
10.2 科大讯飞股份有限公司
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 企业研发情况
10.2.3 企业布局分析
10.2.4 经营效益分析
10.2.5 业务经营分析
10.2.6 财务状况分析
10.2.7 核心竞争力分析
10.2.8 公司发展战略
10.2.9 未来前景展望
10.3 拓尔思信息技术股份有限公司
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业发展历程
10.3.3 企业布局分析
10.3.4 经营效益分析
10.3.5 业务经营分析
10.3.6 财务状况分析
10.3.7 核心竞争力分析
10.3.8 公司发展战略
10.3.9 未来前景展望
10.4 云从科技集团股份有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业布局分析
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 核心竞争力分析
10.4.7 公司发展战略
10.4.8 未来前景展望
10.5 北京蓝色光标数据科技股份有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业布局分析
10.5.3 经营效益分析
10.5.4 业务经营分析
10.5.5 财务状况分析
10.5.6 核心竞争力分析
10.5.7 公司发展战略
10.5.8 未来前景展望
10.6 昆仑万维科技股份有限公司
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 企业布局分析
10.6.3 经营效益分析
10.6.4 业务经营分析
10.6.5 财务状况分析
10.6.6 核心竞争力分析
10.6.7 公司发展战略
10.6.8 未来前景展望
10.7 视觉（中国）文化发展股份有限公司
10.7.1 企业发展概况
10.7.2 企业布局分析
10.7.3 经营效益分析
10.7.4 业务经营分析
10.7.5 财务状况分析
10.7.6 核心竞争力分析
10.7.7 公司发展战略
10.7.8 未来前景展望
第十一章2022-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资潜力分析
11.1 2022-2023年人工智能生成内容（AIGC）行业投融资情况分析
11.1.1 融资规模
11.1.2 融资轮次
11.1.3 国内融资
11.1.4 国外融资
11.1.5 投资规模
11.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资机会分析
11.2.1 技术层面加速成熟
11.2.2 产业链条基本形成
11.2.3 算力芯片空间增大
11.2.4 应用领域潜力巨大
11.3 中国人工智能生成内容（AIGC）行业壁垒分析
11.3.1 能力壁垒
11.3.2 合作壁垒
11.3.3 模式壁垒
11.4 中国人工智能生成内容（AIGC）行业风险分析
11.4.1 技术风险
11.4.2 资金风险
11.4.3 政策风险
第十二章2024-2030年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景及趋势预测
12.1 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景分析
12.1.1 行业面临挑战
12.1.2 行业发展展望
12.1.3 行业发展潜力
12.1.4 市场发展空间
12.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展趋势
12.2.1 核心技术持续演进
12.2.2 关键能力显著增强
12.2.3 产品类型逐渐丰富
12.2.4 场景应用趋于多元
12.2.5 生态建设日益完善
12.3 2024-2030年中国人工智能生成内容（AIGC）行业预测分析
12.3.1 2024-2030年中国人工智能生成内容（AIGC）行业影响因素分析
12.3.2 2024-2030年中国人工智能市场规模预测
图表目录
图表1：AIGC三要素
图表2：PGC、UGC、AIGC主要异同点对比
图表3：2013-2022年全球GDP总量情况
图表4：2016-2023年中国GDP发展运行情况
图表5：2016-2023年中国货物进出口总额情况
图表6：2016-2023年中国固定资产投资（不含农户）投资情况
图表7：部分省市人工智能行业相关政策
图表8：人工智能发展历程
图表9：人工智能产业相关的政策文件
图表10：人工智能行业产业链结构
图表11：2016-2023年我国人工智能核心产业及带动产业规模统计图
图表12：中国人工智能市场的主要应用占比情况
图表13：2015-2023年中国人工智能领域投融资金额及数量
图表14：2023年我国人工智能企业分布情况
图表15：2022年我国人工智能领先企业员工规模
图表16：2022年我国人工智能领先企业营收情况
图表17：截止2024年2月20日我国人工智能领先企业市值情况
图表18：我国人工智能专利申请排名
图表19：全球人工智能生成内容（AIGC）行业发展历程
图表20：2022-2030 全球AIGC市场规模（亿美元）
图表21：全球AIGC企业布局
图表22：AIGC行业生态结构
图表23：AIGC行业产业链
图表24：2022-2030年中国AIGC核心市场规模走势
图表25：基于AI 的文本生成
图表26：基于AI 的音频生成
图表27：基于AI 的图像生成
图表28：基于AI 的视频生成
图表29：从GPT-1到GPT-4发展历程
图表30：GPT-4模型新变化
图表31：GPT-4多个核心理解能力提升
图表32：GPT-4多语言功能强大
图表33：GPT-4在各种人类考试中表现优异
图表34：不被允许内容和敏感内容的错误行为率
图表35：微软office接入GPT-4
图表36：ChatGPT的商业化落地进程
图表37：相关厂商的业务落地情况汇总
图表38：5G产业链条结构
图表39：2020-2023年中国移动通信基站设备产量走势
图表40：2018-2023年移动电话基站发展情况
图表41：5G基站分类
图表42：5G基站建设的关键技术
图表43：物联网技术体系框架图
图表44：近年物联网行业重点政策规划分析
图表45：2018-2023年我国物联网用户情况
图表46：2023-2027年中国物联网连接规模及预测
图表47：2023物联网企业100强
图表48：物联网的应用领域
图表49：十三五、十四五国家层面算力产业相关政策
图表50：地方层面算力产业建设行动方案汇总
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