2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展现状、市场前景、投资方向分析报告（智研咨询发布）

智研咨询《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》重磅上线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，PrecedenceResearch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。数据说明：1、本报告核心数据更新至2023年12月，以中国大陆地区数据为主，少量涉及全球及相关地区数据；预测区间涵盖2024-2030年，数据内容涉及人工智能生成内容（AIGC）行业核心市场规模和产业链等。2、除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年报、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构及第三方数据库等。3、报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠。4、本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。报告目录：

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1.4.1PGC1.4.2UGC1.4.3AIGC第二章2021-2023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2.3.1WEB3.0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2021-2023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3.22021-2023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3.32021-2023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2021-2023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4.22021-2023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4.32021-2023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4.5.1GPT模型发展路径4.5.2GPT-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5.15G5.1.15G技术发展历程5.1.25G产业政策环境5.1.35G产业链条结构5.1.45G典型应用场景5.1.55G商用发生的变化5.1.65G商业模式分析5.1.75G商用企业布局5.1.85G产业发展趋势5.25G基站5.2.15G基站政策分析5.2.25G基站市场规模5.2.35G基站建设类型5.2.45G基站建设原则5.2.55G基站建设问题5.2.65G基站关键技术5.2.75G基站建设建议5.2.85G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2021-2023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7.1.9AIGC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7.2.10AIGC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7.3.9AIGC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7.4.9AIGC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7.5.7AIGC主要应用7.5.8AIGC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7.6.7AIGC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7.7.9AIGC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7.8.9AIGC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8.5AIGC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8.6AIGC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2021-2023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（MICROSOFTCORP.）9.1.1企业发展概况9.1.2业务发展动态9.1.32021年企业经营状况分析9.1.42022年企业经营状况分析9.1.52023年企业经营状况分析9.2谷歌（GOOGLEINC.）9.2.1企业发展概况9.2.2企业布局状况9.2.32021年企业经营状况分析9.2.42022年企业经营状况分析9.2.52023年企业经营状况分析9.3METAPLATFORMS,INC.9.3.1企业发展概况9.3.2企业布局状况9.3.32021年企业经营状况分析9.3.42022年企业经营状况分析9.3.52023年企业经营状况分析9.4STABILITYAI9.4.1企业发展概况9.4.2企业融资状况9.4.3企业主要产品9.5OPENAI9.5.1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9.5.5CHATGPT的价值第十章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2021-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资潜力分析11.12021-2023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12.32024-20