大模型指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。

大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

大模型采用预训练+微调的训练模式，在大规模数据上进行训练后，能快速适应一系列下游任务的模型。

大模型和小模型的区别

大模型和小模型在应用方面最大的区别是大模型偏向于全能化、通用化，而小模型一般偏向于解决某一垂直领域中的某个具体问题。比如一个图像识别小模型专门训练用来识别车牌号，对车牌号可以有很好的识别精度。但是一个图像识别大模型不仅可以识别车牌号，还可以识别我们生活中碰到的大部分图片，而且站在我们人类的视角来看，他似乎对图片中的内容有自己的理解，看起来拥有更高的智能化水平。

另外相比小模型来说，大模型通常具有更多的参数，能够学习更复杂的特征和模式。同时大模型的训练数据集也会更大，架构更为复杂，训练起来也需要更高的计算资源。

大模型的分类

按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：

语言大模型

指在自然语言处理（NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。

视觉大模型

指在计算机视觉（CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。

多模态大模型

指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。

按照应用领域的不同，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：

L0 通用大模型

指可以在多个领域和任务上通用的大模型。通用大模型就像完成了大学前素质教育阶段的学生，有基础的认知能力，数学、英语、化学、物理等各学科也都懂一点。

L1 行业大模型

指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度。行业大模型就像选择了某一个专业的大学生，对自己专业下的相关知识有了更深入的了解。

L2 垂直大模型

指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。垂直大模型就像研究生，对特定行业下的某个具体领域有比较深入的研究。

大语言模型LLM

大语言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分类，是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统，从而执行各种自然语言处理任务，如文本分类、问答、对话、内容总结等。我们最为常见的ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火等都属于大语言模型。

大语言模型LLM的基础架构

目前流行的大语言模型的架构基本都沿用了当前NLP领域最热门最有效的架构—Transformer架构。Transformer架构来源于谷歌在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》，翻译过来就是注意力就是你需要的一切。

注意力机制是大语言模型的核心机制，它让模型在处理文本时，能够同时关注输入中的所有词汇，无论句子长短，都能精准捕捉到远距离的语义关联。例如，在解析“华为公司发布了新款手机”这句话时，模型能够迅速聚焦“华为”与“手机”之间的关系，忽略“公司”或“发布”等词的干扰，这种能力使得大语言模型在处理大段文本、复杂语境时能够真正理解其表达的核心含义。

此外，大语言模型通过位置编码（Positional Encoding）的巧妙设计，模型得以理解文本中的词语位置和顺序，准确把握语言的时序特性，同时保留了高效的并行计算能力。

大语言模型LLM的应用场景

在企业数字化领域中，大语言模型常见的应用场景如下：

01 知识库问答系统：

通过提问的方式，快速查找企业知识库中的内容，并通过大模型对内容进行总结提炼并给出解决方案；如设备故障查询、设备运检查询、员工智能助手等。

02 问答式BI系统：

通过问答的方式让大模型进行数据库查询，并返回数据结果、可视化图形等内容，供用户进行便捷的数据分析。

03 智能体系统：

将大模型的自然语言能力和小模型的垂直领域能力进行整合，形成企业智能体系统，满足设备故障预测、电力负荷预测、供应商评估分析等智能化应用和预测场景。

2024-2030年中国大模型行业市场调研及投资前景预测报告

【报告类型】多用户、行业报告/专项调研报告

【出版时间】即时更新（交付时间约5-10个工作日）

【服务方式】 电子版（Word/PDF）+ 精装印刷版 + 正规机打发票

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【出版机构】北京蒂华森咨询有限公司

【中文版全价】 RMB 13000（电子版+印刷版）

【报告目录】

第1章：大模型产业综述

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型相关专业术语

1.1.4 大模型所处行业

1.1.5 大模型的监管机构

1.2 大模型产业画像

1.2.1 大模型产业链结构梳理

1.2.2 大模型产业链生态全景图谱

1.3 数据来源及统计标准说明

1.3.1 研究范围界定

1.3.2 权威数据来源

1.3.3 研究方法及统计标准

第2章：中国大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展历程

2.2 中国大模型市场主体

2.2.1 中国大模型市场主体类型

2.2.2 中国大模型入场方式

2.3 中国大模型监管备案

2.3.1 大模型监管备案要求

2.3.2 大模型的合规要求

1、信息披露/机制合规要求

2、内容合规要求

3、网络安全与数据合规要求

2.4 中国已发布大模型数量及名单

2.4.1 中国大模型存量变化

2.4.2 中国已通过监管备案的大模型产品及企业名单

1、通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的大模型名单

2、通过《互联网信息服务深度合成管理规定》备案的大模型名单

2.5 中国大模型参数规模变化

2.5.1 大模型的涌现能力

2.5.2 主要大模型产品的参数规模对比

2.6 中国大模型商业模式演进

2.6.1 大模型商业模式演进

2.6.2 PaaS模式（平台即服务）

1、PaaS（平台即服务）概述

2、PaaS（平台即服务）市场概况

3、PaaS（平台即服务）企业竞争

4、PaaS（平台即服务）发展趋势

2.6.3 SaaS模式（软件即服务）

1、 SaaS（软件即服务）概述

2、SaaS（软件即服务）市场概况

3、SaaS（软件即服务）企业竞争

4、SaaS（软件即服务）发展趋势

2.6.4 MaaS模式（模型即服务）

1、 MaaS（模型即服务）概述

2、MaaS（模型即服务）市场概况

2.6.5 大模型收费水平对比

2.7 大模型融资动态及热门赛道

2.7.1 融资事件概述

1、资金来源

2、投融资主体构成

2.7.2 融资事件汇总

2.7.3 融资数量金额

2.7.4 融资轮次分布

2.7.5 热门融资赛道

2.7.6 融资趋势预测

2.8 大模型竞争壁垒及竞争格局

2.8.1 大模型专利技术

1、专利数量

2、专利申请机构

3、企业竞争格局

2.8.2 大模型竞争壁垒

1、算力资源壁垒

2、数据集壁垒

3、人才壁垒

2.8.3 主要大模型厂商竞争力评价

2.9 中国大模型产业市场规模体量

2.10 中国大模型发展面临的挑战

第3章：中国大模型开发及基础能力构建

3.1 大模型标准体系发展

3.1.1 大模型标准体系1.0

3.1.2 可信AI大模型标准体系2.0

3.1.3 大模型国家/地方/行业/团体/企业标准

3.2 大模型主要开发路径

3.2.1 自主构建基础大模型

3.2.2 建立行业大模型

3.2.3 在基础大模型和行业大模型之上开发AI应用

3.3 大模型基础能力构建概述

3.4 大模型基础能力构建之“算力”

3.4.1 大模型的算力需求分析

3.4.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

3.4.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.5 大模型基础能力构建之“数据”

3.5.1 数据处理与服务概述

3.5.2 国内外主要大语言模型数据集

3.5.3 数据API

3.5.4 训练数据开发

3.5.5 推理数据开发

3.5.6 数据维护

3.6 大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.6.1 AI基础软件概述

3.6.2 AI基础软件市场概况

3.6.3 AI基础软件竞争格局

3.6.4 AI基础软件主要类型

3.7 大模型的第三方评测

3.7.1 大模型的主要评测手段

3.7.2 大模型评估框架及评估结果

1、评估框架

2、评估结果

3.7.3 大模型能力评测及等级划分

第4章：大模型技术演进及细分能力类型

4.1 AI模型的技术演进

4.2 大模型基础架构

4.2.1 Transformer架构

4.2.2 生成对抗网络GAN

4.2.3 卷积神经网络CNN

4.2.4 递归神经网络RNN

4.2.5 前馈神经网络MLP

4.3 AI模型类型及综合对比

4.4 大模型模态类型：NLP大模型/自然语言大模型

4.4.1 NLP大模型概述

4.4.2 NLP大模型发展现状

4.4.3 NLP大模型典型代表

4.5 大模型模态类型：CV大模型/计算机视觉大模型

4.5.1 CV大模型概述

4.5.2 CV大模型发展现状

4.5.3 CV大模型典型代表

4.6 大模型模态类型：多模态大模型

4.6.1 多模态大模型概述

4.6.2 多模态大模型发展现状

4.6.3 多模态大模型典型案例

4.7 大模型模态类型：科学计算大模型

4.7.1 科学计算大模型概述

4.7.2 科学计算大模型发展现状

4.7.3 科学计算大模型典型案例

4.8 大模型模态类型综合对比

第5章：中国模型工程化及可信AI大模型

5.1 工程化：大模型交付及运营平台

5.1.1 数据工程（数据处理和回流）

5.1.2 模型调优（模型训练与微调）

5.1.3 模型交付（模型压缩与测试）

5.1.4 服务运营（服务部署与托管）

5.1.5 平台支撑能力

5.2 可信AI大模型

5.2.1 大模型存在的风险与隐患

5.2.2 大模型安全的几个维度

1、大模型的数据泄露问题

2、大模型的伦理道德问题

3、大模型的攻击对抗问题

5.2.3 可信AI的提出与发展

5.2.4 可信AI技术的发展分析

1、可信AI发展阶段

2、应用AI鲁棒性技术对抗恶意攻击

3、应用AI可解释性技术提升决策透明度

4、互联网平台公平性探索

5、AI应用实践中的数据模型安全和隐私保护

5.2.5 可信AI检测工具及框架

1、可信AI检测工具

2、可信AI检测框架

第6章：中国大模型产业化应用及场景探索

6.1 大模型产业化应用及场景探索

6.1.1 大模型产业化应用—赋能一般通用业务场景

6.1.2 大模型产业化应用—行业大模型—赋能具体行业场景

6.2 大模型产业化应用探索：赋能一般通用业务场景

6.2.1大模型赋能业务场景一：智能客服

1、智能客服概述

2、智能客服行业规模

3、智能客服下游应用情况

4、大模型对智能客服业务的影响

5、大模型融合智能客服的应用案例

6.2.2大模型赋能业务场景二：智能营销

1、智能营销概述

2、智能营销行业规模

3、智能营销下游应用情况

4、大模型对智能营销业务的影响

5、大模型融合智能营销的应用案例

6.2.3大模型赋能业务场景三：智能搜索

1、智能搜索概述

2、智能搜索行业规模

3、大模型对智能搜索业务的影响

4、大模型融合智能搜索应用案例

6.2.4大模型赋能业务场景四：智能翻译

1、智能翻译概述

2、智能翻译行业规模

3、大模型对智能翻译业务的影响

6.3 大模型产业化应用探索：行业大模型

6.3.1 金融行业大模型发展及应用

1、金融行业需求痛点

2、大模型在金融行业的应用可能性

3、大模型在金融行业的应用案例：智能投研和风险治理

6.3.2 医疗行业大模型发展及应用

1、医疗行业需求痛点

2、大模型在医疗行业的应用可能性

3、大模型在医疗行业的应用案例：智能问诊

6.3.3 工业行业大模型发展及应用

1、工业行业需求痛点

2、大模型在工业行业的应用可能性

3、大模型在工业行业的应用案例：智能运营

4、中国AI大模型工业应用指数

6.3.4 文化旅游行业大模型发展及应用

1、文化旅游行业需求痛点

2、大模型在文化旅游行业的应用可能性

3、大模型在文化旅游行业的应用案例：推动古籍数字化建设

6.3.5 教育行业大模型发展及应用

1、教育行业需求痛点

2、大模型在教育行业的应用可能性

3、大模型在教育行业的应用案例：智慧教学助手

6.3.6 政务行业大模型发展及应用

1、政务行业需求痛点

2、大模型在政务行业的应用可能性

3、大模型在政务行业的应用案例：政策撰写助手

6.4 大模型产业细分应用市场战略地位分析

第7章：全球及中国大模型企业案例解析

7.1 全球及中国大模型企业梳理与对比

7.2 全球大模型产业企业案例分析

7.2.1 OpenAI-GPT大模型

1、企业基本信息介绍

2、企业经营情况

3、企业大模型业务布局现状

7.2.2 谷歌-大语言模型PaLM

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

7.2.3 微软-Orca

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

7.2.4 Meta AI

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）业务架构情况

（2）整体经营情况

3、企业大模型业务布局现状

7.3 中国大模型产业企业案例分析

7.3.1 百度-文心大模型/文心一言

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.2 阿里-通义大模型/通义千问

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.3 科大讯飞-讯飞星火

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.4 360智脑（360）

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.5 ChatGLM（智谱AI）

1、企业基本信息介绍

2、企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体情况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型业务动态追踪

7.3.6 腾讯-混元大模型/混元助手

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.7 华为-盘古大模型

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.8 商汤科技-日日新SenseNova/商量

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型业务动态追踪

7.3.9 Vivo-蓝心大模型BlueLM

1、企业基本信息介绍

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

7.3.10 昆仑万维-天工

1、企业基本信息简介

2、企业业务架构&经营情况

（1）企业整体业务架构

（2）企业整体经营情况

3、企业大模型业务总体概况

4、企业大模型市场应用和推广情况

5、企业大模型评估情况

6、企业大模型业务动态追踪

第8章：中国大模型产业政策环境洞察&发展潜力

8.1 大模型产业政策环境洞悉

8.1.1 国家层面大模型产业政策及规划汇总及解读

8.1.2 国家重点政策/规划对大模型产业的影响

8.1.3 地方层面大模型行业政策重要规划汇总

8.2 大模型产业PEST分析

8.3 大模型产业SWOT分析

8.4 大模型产业发展潜力评估

8.5 大模型产业未来关键增长点

8.6 大模型产业发展前景预测

8.7 大模型产业发展趋势洞悉

第9章：中国大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 大模型产业投资风险预警

9.2 大模型产业投资机会分析

9.3 大模型产业投资价值评估

9.4 大模型产业投资策略建议

9.5 大模型产业可持续发展建议

图表目录

图表1：大模型的特征

图表2：大模型专业术语

图表3：研究领域所处行业

图表4：中国大模型产业监管体系构成

图表5：中国大模型产业链

图表6：中国大模型产业链全景图谱

图表7：权威数据来源

图表8：研究方法及统计标准

图表9：中国大模型发展历程

图表10：中国大模型行业市场主体类型构成

图表11：大模型行业参与者进场方式

图表12：《互联网信息服务深度合成管理规定》与《生成式人工智能服务管理暂行办法》对比

图表13：大模型行业披露/机制资质合规

图表14：大模型行业内容合规要求

图表15：大模型行业网络安全与数据合规要求

图表16：2024年中国大模型存量（单位：项）