2025-2030年中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查及未來趨勢(shì)研判報(bào)告我國構(gòu)建了從國家到地方的全方位政策網(wǎng)絡(luò)，涵蓋戰(zhàn)略規(guī)劃、技術(shù)規(guī)范、倫理治理和場(chǎng)景創(chuàng)新等關(guān)鍵領(lǐng)域，從各層面助力AI大模型發(fā)展。我國在支持AI大模型發(fā)展的政策制定上，已構(gòu)建起一張從國家頂層設(shè)計(jì)延伸至地方具體實(shí)施的全方位、立體化網(wǎng)絡(luò)，其覆蓋范疇廣泛，囊括了戰(zhàn)略規(guī)劃的宏觀指引、技術(shù)規(guī)范的精細(xì)界定、倫理治理的嚴(yán)格把控以及場(chǎng)景創(chuàng)新的積極開拓等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。在國家層面，通過高瞻遠(yuǎn)矚的戰(zhàn)略規(guī)劃，明確AI大模型在國家科技發(fā)展藍(lán)圖中的重要地位，引導(dǎo)資源向關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)等方面傾斜。在技術(shù)規(guī)范層面，制定詳細(xì)且嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范模型研發(fā)流程、數(shù)據(jù)使用準(zhǔn)則等，確保技術(shù)發(fā)展的有序性與安全性。在倫理治理層面，從道德、法律等多維度出發(fā)，構(gòu)建AI大模型應(yīng)用的倫理框架，防止技術(shù)濫用，保障公眾權(quán)益。在場(chǎng)景創(chuàng)新方面，積極鼓勵(lì)各行業(yè)探索AI大模型的應(yīng)用可能性，挖掘潛在應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)技術(shù)與實(shí)際業(yè)務(wù)深度融合。我國國家層面大模型政策支持分析我國地方層面大模型政策支持分析近年來，人工智能大模型行業(yè)發(fā)展迅猛，全球范圍內(nèi)，技術(shù)突破、應(yīng)用拓展吸引大量資金與人才，催生出多樣的商業(yè)模式與應(yīng)用場(chǎng)景，國內(nèi)市場(chǎng)更是爆發(fā)式增長，預(yù)計(jì)2026年規(guī)模將突破700億元。大模型技術(shù)不斷迭代創(chuàng)新，從早期純粹提升模型參數(shù)量，到如今注重多模態(tài)整合能力提升、自監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)展、可解釋性與公平性優(yōu)化以及部署策略的改進(jìn)等，證明著技術(shù)進(jìn)步是市場(chǎng)增長的核心驅(qū)動(dòng)力之一。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，市場(chǎng)需求旺盛有力推動(dòng)大模型發(fā)展，各行業(yè)急需智能化方案，金融、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用大模型，需求的多樣且深化，促使企業(yè)加大投入，帶動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模。同時(shí)，價(jià)格策略調(diào)整積極推動(dòng)大模型市場(chǎng)規(guī)模增長，為搶占份額，企業(yè)紛紛下調(diào)產(chǎn)品價(jià)格，大幅降低使用門檻，讓中小企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者得以參與，擴(kuò)充用戶群體，開拓應(yīng)用場(chǎng)景，拉動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模提升。大模型應(yīng)用市場(chǎng)發(fā)展迅猛，消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)超六成用戶已使用生成式AI，智能硬件借大模型功能升級(jí)激發(fā)用戶購買欲。企業(yè)級(jí)市場(chǎng)中，百度、阿里云、商湯、浪潮云等企業(yè)在大模型應(yīng)用市場(chǎng)占據(jù)領(lǐng)先地位，依靠定制化方案助力企業(yè)提質(zhì)增效，推動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大。行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)Υ竽Ｐ褪袌?chǎng)規(guī)模增長貢獻(xiàn)各異。行業(yè)大模型因其能精準(zhǔn)契合特定行業(yè)需求，且規(guī)模還在不斷持續(xù)攀升，得以在多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，有力支撐其市場(chǎng)規(guī)模的增長。目前，人工智能大模型在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展且多點(diǎn)開花的態(tài)勢(shì)，在醫(yī)療、工業(yè)制造、能源、影視制作、終端應(yīng)用、政務(wù)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，成果顯著且進(jìn)一步發(fā)展?jié)摿薮?，正成為推?dòng)產(chǎn)業(yè)變革與升級(jí)的關(guān)鍵力量。整體而言，我國國產(chǎn)大模型數(shù)量已超200個(gè)，覆蓋廣泛行業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)拓展。我國大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)正處于快速發(fā)展與積極構(gòu)建的關(guān)鍵階段，并已取得一定成果。從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施來看，算力與數(shù)據(jù)是兩大重要支撐。在算力方面，我國大力推進(jìn)“東數(shù)西算”工程，數(shù)據(jù)中心規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，中國聯(lián)通等企業(yè)積極布局，在全國多地構(gòu)建高性能算力資源池。在產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)方面，產(chǎn)學(xué)研合作將更加緊密，高校與科研機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)研究成果將加速向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，促進(jìn)大模型技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)。產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)作也將不斷強(qiáng)化，在算力供應(yīng)、數(shù)據(jù)治理、算法創(chuàng)新、應(yīng)用開發(fā)等環(huán)節(jié)形成更高效的協(xié)同體系，構(gòu)建更高效、協(xié)同的生態(tài)體系，并通過降低企業(yè)應(yīng)用大模型的成本，提高應(yīng)用效果，推動(dòng)各行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型邁向新高度。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)上，大模型已廣泛滲透至醫(yī)療、工業(yè)制造、金融、政務(wù)、教育等多個(gè)領(lǐng)域，并將基于現(xiàn)有應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)不斷深耕。預(yù)計(jì)到2028年，中國人工智能有望突破8000億產(chǎn)業(yè)規(guī)模，大模型作為關(guān)鍵技術(shù)，將在其中發(fā)揮重要作用，推動(dòng)各行業(yè)數(shù)字化、智能化進(jìn)程，孕育更高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。[出版時(shí)間]:2025年7月[交付形式]:e-mali電子版或特快專遞【聯(lián)系電話一章人工智能大模型基本概述1.1人工智能技術(shù)概述1.1.1人工智能定義與分類1.1.2人工智能技術(shù)發(fā)展歷程1.1.3人工智能技術(shù)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素1.2人工智能行業(yè)基礎(chǔ)認(rèn)知1.2.1大模型的定義與內(nèi)涵1.2.2關(guān)鍵能力特征1.2.3與早期AI模型的本質(zhì)差異1.3人工智能大模型發(fā)展歷程與里程碑1.3.1技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)（從Word2Vec到GPT-4再到DeepSeek）1.3.2標(biāo)志性模型突破（Transformer、BERT、GPT系列、DeepSeek）1.4DeepSeek出現(xiàn)對(duì)大模型發(fā)展的影響1.4.1技術(shù)革新與成本突破1.4.2行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局重塑1.4.3算力需求的短期與長期影響1.4.4金融市場(chǎng)與投資邏輯重構(gòu)1.4.5全球科技競(jìng)爭(zhēng)與中國機(jī)遇1.4.6總結(jié)第二章人工智能大模型行業(yè)深度剖析2.1全球人工智能大模型發(fā)展格局透視2.1.1主要國家和地區(qū)技術(shù)實(shí)力對(duì)比2.1.2國際科技巨頭戰(zhàn)略布局2.1.3國際競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析2.1.4中美歐企業(yè)/研究機(jī)構(gòu)布局對(duì)比2.2中國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)解析2.2.1科研機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)研究貢獻(xiàn)2.2.2企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展路徑2.2.3政策環(huán)境的支持與引導(dǎo)2.3人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)全景解析2.3.1上游算力支撐體系2.3.2中游模型研發(fā)與訓(xùn)練2.3.3下游行業(yè)應(yīng)用拓展2.4人工智能大模型產(chǎn)業(yè)參與者圖譜2.4.1基礎(chǔ)層（算力供應(yīng)商：英偉達(dá)、寒武紀(jì)）2.4.2模型層（OpenAI、DeepSeek、智譜AI）2.4.3應(yīng)用層（垂直行業(yè)解決方案商）2.5人工智能大模型盈利模式創(chuàng)新分析2.5.1API調(diào)用收費(fèi)（如AzureOpenAI服務(wù)）2.5.2行業(yè)訂閱制（金融/醫(yī)療專屬模型）2.5.3效果分成模式（零售場(chǎng)景GMV分成）第三章人工智能大模型賦能金融行業(yè)：大模型重塑金融生態(tài)3.1金融行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析3.1.1現(xiàn)行監(jiān)管政策3.1.2總體資產(chǎn)規(guī)模3.1.3市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局3.1.4業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新與變革3.2大模型核心場(chǎng)景：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理革新3.2.1信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精準(zhǔn)化升級(jí)3.2.2市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)3.2.3操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化轉(zhuǎn)型3.3大模型核心場(chǎng)景：智能投顧個(gè)性化服務(wù)崛起3.3.1個(gè)性化投資組合定制原理3.3.2智能投顧服務(wù)的規(guī)?；c精準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)3.3.3智能投顧市場(chǎng)的發(fā)展前景與挑戰(zhàn)3.4大模型核心場(chǎng)景：金融欺詐檢測(cè)與防范升級(jí)3.4.1信用卡欺詐檢測(cè)的實(shí)時(shí)智能分析3.4.2網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐防范的多維度數(shù)據(jù)融合3.4.3金融欺詐檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)3.5大模型典型應(yīng)用案例3.5.1招商銀行AI理財(cái)顧問3.5.2平安集團(tuán)供應(yīng)鏈金融風(fēng)控系統(tǒng)3.6大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策3.6.1高頻交易場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性要求3.6.2金融黑箱問題3.7人工智能大模型對(duì)金融機(jī)構(gòu)的沖擊3.7.1技術(shù)層面3.7.2業(yè)務(wù)層面3.7.3風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管層面3.7.4人員層面3.8金融機(jī)構(gòu)導(dǎo)入人工智能大模型的思路3.8.1需求評(píng)估與規(guī)劃3.8.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3.8.3模型選擇與定制3.8.4技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施搭建3.8.5人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)建設(shè)3.8.6模型部署與應(yīng)用3.8.7風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)第四章人工智能大模型賦能醫(yī)療健康：大模型助力醫(yī)療變革4.1醫(yī)療行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析4.1.1總體市場(chǎng)規(guī)模4.1.2技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用4.1.3醫(yī)療服務(wù)體系構(gòu)成4.1.4人才隊(duì)伍建設(shè)情況4.2大模型核心場(chǎng)景：精準(zhǔn)疾病診斷與預(yù)測(cè)4.2.1多源數(shù)據(jù)融合的疾病診斷輔助4.2.2疾病預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與應(yīng)用4.2.3遠(yuǎn)程醫(yī)療中的診斷支持4.3大模型核心場(chǎng)景：藥物研發(fā)加速突破4.3.1藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的高效篩選4.3.2藥物分子設(shè)計(jì)的智能化創(chuàng)新4.3.3藥物臨床試驗(yàn)?zāi)M的成本控制4.4大模型核心場(chǎng)景：醫(yī)療影像智能分析進(jìn)展4.4.1醫(yī)學(xué)影像識(shí)別算法的優(yōu)化4.4.2智能影像分析與人工閱片的協(xié)同4.4.3醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用4.5大模型典型應(yīng)用案例4.5.1阿里健康“醫(yī)鹿”AI問診系統(tǒng)4.5.2藥明康德AI分子設(shè)計(jì)平臺(tái)4.6大模型在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策4.6.1醫(yī)療責(zé)任認(rèn)定邊界4.6.2罕見病數(shù)據(jù)稀缺問題4.7人工智能大模型對(duì)醫(yī)療企業(yè)的沖擊4.7.1積極沖擊4.7.2消極沖擊4.8醫(yī)療企業(yè)導(dǎo)入人工智能大模型的思路4.8.1前期評(píng)估與規(guī)劃4.8.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段4.8.3模型導(dǎo)入與適配4.8.4應(yīng)用開發(fā)與集成4.8.5持續(xù)監(jiān)控與優(yōu)化第五章人工智能大模型賦能智能制造：大模型驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)升級(jí)5.1智能制造行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析5.1.1市場(chǎng)規(guī)模分析5.1.2關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新5.1.3企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局5.1.4行業(yè)需求分析5.2大模型核心場(chǎng)景：生產(chǎn)流程智能化優(yōu)化5.2.1生產(chǎn)排程的智能優(yōu)化算法5.2.2資源調(diào)度的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整5.2.3生產(chǎn)流程優(yōu)化對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升5.3大模型核心場(chǎng)景：設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)變革5.3.1設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建5.3.2預(yù)防性維護(hù)策略的制定與實(shí)施5.3.3設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)的行業(yè)應(yīng)用案例5.4大模型核心場(chǎng)景：供應(yīng)鏈協(xié)同智能管理5.4.1供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)化5.4.2庫存管理的智能化優(yōu)化5.4.3供應(yīng)商選擇與協(xié)同的智能化決策5.5大模型典型應(yīng)用案例5.5.1寧德時(shí)代AI質(zhì)檢系統(tǒng)5.5.2三一重工“根云”平臺(tái)5.6大模型在智能制造領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策5.6.1工業(yè)數(shù)據(jù)異構(gòu)性5.6.2產(chǎn)線改造成本約束5.7人工智能大模型對(duì)智能制造企業(yè)的沖擊5.7.1積極影響5.7.2挑戰(zhàn)5.8智能制造企業(yè)導(dǎo)入人工智能大模型的思路5.8.1戰(zhàn)略規(guī)劃層面5.8.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層面5.8.3技術(shù)選型與評(píng)估層面5.8.4應(yīng)用場(chǎng)景探索層面5.8.5組織與人才保障層面5.8.6持續(xù)優(yōu)化與評(píng)估層面第六章人工智能大模型賦能智慧教育：大模型開啟教育新篇6.1智慧教育行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析6.1.1市場(chǎng)規(guī)模分析6.1.2技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新6.1.3市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局6.1.4用戶需求與反饋6.2大模型核心場(chǎng)景：個(gè)性化學(xué)習(xí)精準(zhǔn)定制6.2.1學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析與學(xué)生畫像構(gòu)建6.2.2個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃的制定與實(shí)施6.2.3個(gè)性化學(xué)習(xí)在不同教育階段的應(yīng)用實(shí)踐6.3大模型核心場(chǎng)景：智能輔導(dǎo)與教學(xué)輔助深化6.3.1智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的功能與實(shí)現(xiàn)6.3.2自動(dòng)批改作業(yè)的技術(shù)突破與應(yīng)用6.3.3智能教學(xué)輔助對(duì)教育公平性的促進(jìn)6.4大模型核心場(chǎng)景：教育資源智能化生成與推薦6.4.1教育資源生成的智能化技術(shù)6.4.2個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建6.4.3教育資源智能化對(duì)教育創(chuàng)新的推動(dòng)6.5大模型典型應(yīng)用案例6.5.1好未來“魔鏡”系統(tǒng)6.5.2Coursera6.6大模型在智慧教育領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策6.6.1教育數(shù)據(jù)倫理6.6.2傳統(tǒng)教育體系適配6.7人工智能大模型對(duì)智慧教育企業(yè)的沖擊6.7.1技術(shù)層面6.7.2市場(chǎng)層面6.7.3業(yè)務(wù)層面6.8智慧教育企業(yè)導(dǎo)入人工智能大模型的思路6.8.1明確應(yīng)用目標(biāo)與場(chǎng)景6.8.2選擇合適的大模型方案6.8.3數(shù)據(jù)建設(shè)與管理6.8.4人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)建設(shè)6.8.5持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化第七章人工智能大模型賦能交通出行：大模型賦能出行變革7.1交通行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析7.1.1交通設(shè)施建設(shè)成就7.1.2綠色交通發(fā)展?fàn)顩r7.1.3智能交通應(yīng)用場(chǎng)景7.1.4民生服務(wù)水平提升7.2大模型核心場(chǎng)景：智能交通管理優(yōu)化7.2.1交通流量預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)模型7.2.2信號(hào)燈智能控制策略7.2.3交通擁堵疏導(dǎo)的智能決策支持7.3大模型核心場(chǎng)景：自動(dòng)駕駛技術(shù)突破與應(yīng)用7.3.1自動(dòng)駕駛感知層的技術(shù)升級(jí)7.3.2決策與規(guī)劃層的智能化實(shí)現(xiàn)7.3.3自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化前景與挑戰(zhàn)7.4大模型核心場(chǎng)景：出行服務(wù)個(gè)性化提升7.4.1個(gè)性化出行推薦系統(tǒng)的構(gòu)建7.4.2出行服務(wù)體驗(yàn)的智能化升級(jí)7.4.3出行服務(wù)個(gè)性化對(duì)交通需求管理的影響7.5大模型典型應(yīng)用案例7.5.1百度文心一言在智能交通調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用7.5.2阿里通義千問助力出行規(guī)劃與導(dǎo)航7.5.3特斯拉Dojo大模型支撐自動(dòng)駕駛技術(shù)7.6大模型在交通出行領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策7.6.1數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略7.6.2模型準(zhǔn)確性與可靠性難題及解決辦法7.6.3法律法規(guī)與倫理道德困境及處理措施7.7人工智能大模型對(duì)交通出行企業(yè)的沖擊7.7.1機(jī)遇7.7.2挑戰(zhàn)7.8交通出行企業(yè)導(dǎo)入人工智能大模型的思路7.8.1明確應(yīng)用目標(biāo)與場(chǎng)景7.8.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與管理7.8.3選擇合適的大模型方案7.8.4人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)建設(shè)7.8.5持續(xù)評(píng)估與優(yōu)化第八章人工智能大模型賦能零售電商：大模型引領(lǐng)商業(yè)變革8.1零售電商行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析8.1.1市場(chǎng)交易總額變化8.1.2用戶規(guī)模與消費(fèi)行為8.1.3主要電商平臺(tái)市場(chǎng)份額8.1.4商品品類銷售結(jié)構(gòu)8.2大模型核心場(chǎng)景：精準(zhǔn)營銷與客戶洞察8.2.1多源數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)客戶畫像8.2.2個(gè)性化營銷活動(dòng)策劃與執(zhí)行8.2.3市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)與新品推廣策略8.3大模型核心場(chǎng)景：智能供應(yīng)鏈與庫存管理8.3.1供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的精細(xì)化模型8.3.2庫存管理的智能化決策支持8.3.3供應(yīng)鏈協(xié)同與物流配送優(yōu)化8.4大模型核心場(chǎng)景：虛擬購物與智能客服體驗(yàn)升級(jí)8.4.1虛擬購物場(chǎng)景的構(gòu)建與應(yīng)用8.4.2智能客服的多場(chǎng)景應(yīng)用與效果提升8.4.3客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與持續(xù)優(yōu)化8.5大模型典型應(yīng)用案例8.5.1GPT-4在智能客服中的應(yīng)用8.5.2文心一言助力商品推薦系統(tǒng)8.5.3通義千問賦能零售電商營銷文案創(chuàng)作8.5.4豆包大模型優(yōu)化零售電商庫存管理8.6大模型在零售電商領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策8.6.1數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略8.6.2模型準(zhǔn)確性與適應(yīng)性問題及解決辦法8.6.3人才短缺與培養(yǎng)對(duì)策8.6.4成本控制與效率提升策略8.7人工智能大模型對(duì)零售電商企業(yè)的沖擊8.7.1積極沖擊8.7.2消極沖擊8.8零售電商企業(yè)導(dǎo)入人工智能大模型的思路8.8.1數(shù)據(jù)層面8.8.2技術(shù)與人才層面8.8.3應(yīng)用層面8.8.4管理與評(píng)估層面第九章人工智能大模型對(duì)其他領(lǐng)域的賦能分析9.1農(nóng)業(yè)與食品行業(yè)9.1.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀9.1.2大模型核心場(chǎng)景9.1.3典型應(yīng)用案例9.1.4挑戰(zhàn)與對(duì)策9.2能源與環(huán)保行業(yè)9.2.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀9.2.2大模型核心場(chǎng)景9.2.3典型應(yīng)用案例9.2.4挑戰(zhàn)與對(duì)策9.3智慧城市與政務(wù)9.3.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀9.3.2大模型核心場(chǎng)景9.3.3典型應(yīng)用案例9.3.4挑戰(zhàn)與對(duì)策9.4文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)9.4.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀9.4.2大模型核心場(chǎng)景9.4.3典型應(yīng)用案例9.4.4挑戰(zhàn)與對(duì)策9.5物流調(diào)度行業(yè)9.5.1行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀9.5.2大模型核心場(chǎng)景9.5.3典型應(yīng)用案例9.5.4挑戰(zhàn)與對(duì)策第十章人工智能大模型具體應(yīng)用案例深度剖析10.1DeepSeek在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐10.1.1江蘇銀行智能合同質(zhì)檢升級(jí)10.1.2自動(dòng)化估值對(duì)賬效率提升10.2ChatGPT在客服與內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用10.2.1客戶服務(wù)領(lǐng)域的高效響應(yīng)10.2.2內(nèi)容創(chuàng)作的高效助力10.3DALL-E2在設(shè)計(jì)與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的突破10.3.1平面設(shè)計(jì)靈感激發(fā)10.3.2影視游戲概念設(shè)計(jì)優(yōu)化10.4CLIP在圖像識(shí)別與搜索領(lǐng)域的革新10.4.1圖像識(shí)別的零樣本學(xué)習(xí)突破10.4.2圖像搜索效率提升第十一章主流大模型之一DEEPSEEK的核心競(jìng)爭(zhēng)力與發(fā)展前景11.1DeepSeek介紹11.1.1概念11.1.2最近的事件總結(jié)11.1.3重大突破11.2DeepSeek對(duì)全球AI產(chǎn)業(yè)的顛覆和影響11.2.1高效、低成本、開源11.2.2AI的普惠11.2.3AI的廣泛應(yīng)用11.3DeepSeek的應(yīng)用方式11.3.1用好云端DeepSeek服務(wù)11.3.2根據(jù)自身需要本地化部署DeepSeek11.4Deepseek在各行業(yè)落地動(dòng)向及案例分析11.4.1金融行業(yè)：深度融合驅(qū)動(dòng)數(shù)字化變革11.4.1.1銀行領(lǐng)域：多場(chǎng)景應(yīng)用提升運(yùn)營效能11.4.1.2基金行業(yè)：核心業(yè)務(wù)賦能投資決策11.4.1.3保險(xiǎn)行業(yè)：大數(shù)據(jù)融合助力生態(tài)建設(shè)11.4.1.4金融科技領(lǐng)域：全場(chǎng)景解決方案創(chuàng)新服務(wù)模式11.4.2汽車行業(yè)：智能交互引領(lǐng)出行新體驗(yàn)11.4.2.1吉利汽車11.4.2.2極氪汽車11.4.2.3嵐圖汽車11.4.2.4寶駿汽車11.4.2.5智己汽車11.4.3醫(yī)藥行業(yè)：智能優(yōu)化推動(dòng)醫(yī)藥創(chuàng)新發(fā)展11.4.3.1恒瑞醫(yī)藥11.4.3.2嘉和美康11.4.3.3方舟健客11.4.4科技領(lǐng)域：協(xié)同創(chuàng)新賦能智能終端11.4.4.1聯(lián)想集團(tuán)11.4.4.2釘釘科技11.4.4.3開普云11.5DeepSeek未來發(fā)展前景11.5.1技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新11.5.2應(yīng)用拓展11.5.3生態(tài)建設(shè)11.6DeepSeek成為全球大模型產(chǎn)業(yè)的安卓系統(tǒng)的可能性11.6.1技術(shù)架構(gòu)開放性11.6.2廣泛的適配性和兼容性11.6.3推動(dòng)產(chǎn)業(yè)普惠化第十二章全面梳理AI智能體（AIAGENT）技術(shù)、應(yīng)用與未來走向12.1AI智能體（AIAgent）概述12.1.1什么是AI智能體12.1.2AI智能體的基本構(gòu)成要素12.1.3AI智能體與傳統(tǒng)AI的區(qū)別12.2AI智能體（AIAgent）市場(chǎng)現(xiàn)狀12.2.1市場(chǎng)規(guī)模與增長趨勢(shì)12.2.2市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局分析12.2.3主要企業(yè)布局與產(chǎn)品分析12.3AI智能體（AIAgent）技術(shù)原理12.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)12.3.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能體中的應(yīng)用12.3.3自然語言處理與智能體交互12.3.4計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)智能體感知的支持12.4AI智能體（AIAgent）應(yīng)用場(chǎng)景12.4.1智能家居領(lǐng)域應(yīng)用12.4.2智能客服與客戶服務(wù)場(chǎng)景12.4.3醫(yī)療保健輔助應(yīng)用12.4.4教育領(lǐng)域個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)用12.4.5工業(yè)制造與自動(dòng)化流程應(yīng)用12.5導(dǎo)入AI智能體（AIAgent）的思路12.5.1導(dǎo)入前的準(zhǔn)備工作與評(píng)估12.5.2導(dǎo)入AI智能體的具體方法與技術(shù)流程12.5.3不同行業(yè)導(dǎo)入案例分析12.6導(dǎo)入AI智能體（AIAgent）的原則12.6.1從小場(chǎng)景開始的優(yōu)勢(shì)與實(shí)踐12.6.2逐步擴(kuò)展的策略與要點(diǎn)12.6.3逐步迭代的方法與重要性12.7AI智能體（AIAgent）未來走向12.7.1技術(shù)突破方向預(yù)測(cè)12.7.2