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报告编号393513
出版日期2024年5月
出版机构中研华泰研究院
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联系人员 刘亚
报告来源 http://www.zyhtyjy.com/report/393513.html
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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
1.1.4 大模型所处行业
1.2
1.2.1
1、定义
2、特征
1.2.2
1.2.3
1.3
1.3.1
1.3.2
1.3.3
1.4 本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1 本报告研究范围界定
1.4.2 本报告
1.4.3 研究方法及统计标准
——现状篇——
第2章：
2.1 大模型发展现状及趋势分析
2.1.1 大模型发展历程
2.1.2 已发布大模型数量变化
2.1.3 大模型参数规模变化
2.1.4 大模型商业模式分析
2.1.5 大模型发展趋势洞悉
2.2 大模型落地
2.3
2.3.1
2.3.2
2.4
2.5
2.5.1 “通用能力+场景建设”模式
2.5.2 产品化模式
2.6
2.6.1
2.6.2
2.7
2.7.1
2.7.2
2.7.3 主要
2.8
2.9
第3章：
3.1 完整大模型开发步骤
3.2 大模型基础架构及工程化
3.2.1 大模型基础架构
1、transformer架构
2、
3、卷积神经网络cnn
4、循环神经网络rnn
5、前馈神经网络mlp
3.2.2 大模型工程化
1、数据工程（数据处理和回流）
2、模型调优（模型训练与微调）
3、模型交付（模型压缩与测试）
4、服务运营（服务部署与托管）
5、平台支撑能力
3.3 基础大模型底座
3.3.1 nlp大模型
3.3.2 cv大模型
3.3.3 多模态大模型
3.3.4 科学大模型
3.4
3.4.1 行业需求分析与资源评估
1、业务需求评估
2、算力层评估
3、算法层评估
4、数据层评估
5、工程层评估
3.4.2 行业数据与大模型共建
1、明确场景目标
2、模型选择
3、训练环境搭建
4、数据处理
5、模型训练共建
3.4.3 行业大模型精调与优化部署
1、模型精调
2、模型评估
3、模型重训优化
4、模型联调部署
5、模型应用运营
3.5
3.6
3.6.1 大模型的算力需求分析
3.6.2 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
（1）cpu
（2）gpu
（3）dpu
（4）tpu
（5）fpga
（6）asic
3.6.3 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
3.6.4
3.7
3.7.1 数据处理与服务概述
3.7.2
3.7.3 数据api
3.7.4 训练数据开发
3.7.5 推理数据开发
3.7.6 数据维护
3.7.7
3.8
3.8.1 ai基础软件概述
3.8.2 ai基础软件市场概况
3.8.3 ai基础软件竞争格局
3.8.4 ai基础软件主要类型
1、机器学习框架和库
2、模型训练和部署平台
（1）模型训练平台
（2）模型部署平台
（3）模型推理平台
3、数据处理和分析工具
4、优化和自动化工具
3.9
3.9.1 大模型标准体系发展
1、大模型标准体系1.0
2、可信ai大模型标准体系2.0
3.9.2 行业大模型标准体系
3.9.3
第4章：
4.1
4.2
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.3
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.4
4.4.1 城市活动保障概述
4.4.2 城市活动保障领域大模型应用优势分析
4.4.3 城市活动保障领域大模型应用案例分析
4.5
4.5.1 城市治理概述
4.5.2 城市治理领域大模型应用优势分析
4.5.3 城市治理领域大模型应用案例分析
4.6
4.6.1 城市事件感知概述
4.6.2 城市事件感知领域大模型应用优势分析
4.6.3 城市事件感知领域大模型应用案例分析
4.7
4.8
第5章：
5.1
5.2
5.2.1 北京市
1、
2、
3、
5.2.2 广州市
1、
2、
3、
5.2.3 深圳市
1、
2、
3、
5.2.4 厦门市
1、
2、
3、
5.2.5 无锡市
1、
2、
3、
5.3
5.3.1 大模型认知幻觉与
5.3.2 模型压缩问题
5.3.3 合规性与数据安全问题
第6章：
6.1
6.2
6.2.1 天翼云-
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.2 云知声-“龙知政”
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.3 开普云-开悟大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.4 致远互联·方寸-
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.5 华为-盘古
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.6
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.7 科大讯飞-星火
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.8 百度智能云-“九州”
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.9 新华三-“数字鸢都”
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
6.2.10 大汉软件-“星汉”galaxy大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、
——展望篇——
第7章：
7.1
7.1.1 层面
7.1.2 层面
7.1.3 重点政策/规划对
7.2
7.3
7.4
7.5
7.6
7.7
7.7.1 整体发展趋势
7.7.2
7.7.3 技术
7.7.4 细分市场趋势
7.7.5 市场竞争趋势
第8章：
8.1
8.1.1 风险预警
8.1.2 风险应对
8.2
8.2.1
8.2.2
8.2.3
8.2.4
8.3
8.4
8.5
图表目录
图表1：大模型的特征
图表2：本报告研究领域所处行业
图表3：
图表4：
图表5：
图表6：
图表7：
图表8：
图表9：
图表10：本报告研究范围界定
图表11：本报告
图表12：本报告研究方法及统计标准
图表13：大模型发展历程
图表14：已发布大模型数量变化
图表15：大模型参数规模变化
图表16：大模型商业模式分析
图表17：大模型发展趋势洞悉
图表18：大模型落地
图表19：
图表20：
图表21：主要
图表22：
图表23：
图表24：大模型技术路线及算法架构
图表25：大模型工程化
图表26：数据工程（数据处理和回流）
图表27：模型调优（模型训练与微调）
图表28：模型交付（模型压缩与测试）
图表29：服务运营（服务部署与托管）
图表30：平台支撑能力
图表31：nlp大模型
图表32：cv大模型
图表33：多模态大模型
图表34：科学大模型
图表35：
图表36：
图表37：
图表38：大模型的算力需求分析
图表39：ai芯片市场分析
图表40：ai服务器市场分析
图表41：大模型基础能力构建之“数据”
图表42：数据处理与服务概述
图表43：
图表44：大模型基础能力构建之“ai基础软件”
图表45：ai基础软件产业链
图表46：ai基础软件市场概况
图表47：ai基础软件竞争格局
图表48：大模型开发平台
图表49：
图表50：
图表51：
图表52：
图表53：
图表54：
图表55：
图表56：
图表57：
图表58：城市活动保障领域大模型应用优势分析
图表59：城市活动保障领域大模型应用案例分析
图表60：
图表61：城市治理领域大模型应用优势分析
图表62：城市治理领域大模型应用案例分析
图表63：
图表64：城市事件感知领域大模型应用优势分析
图表65：城市事件感知领域大模型应用案例分析
图表66：
图表67：
图表68：北京市
图表69：广州市
图表70：深圳市
图表71：厦门市
图表72：无锡市
图表73：
图表74：
图表75：
图表76：天翼云-
图表77：天翼云-
图表78：天翼云-
图表79：天翼云-
图表80：天翼云-
图表81：天翼云-
图表82：云知声-“龙知政”
图表83：云知声-“龙知政”
图表84：云知声-“龙知政”
图表85：云知声-“龙知政”
图表86：云知声-“龙知政”
图表87：云知声-“龙知政”
图表88：开普云-开悟大模型基本信息
图表89：开普云-开悟大模型特点
图表90：开普云-开悟大模型技术架构
图表91：开普云-开悟大模型应用场景
图表92：开普云-开悟下游客户
图表93：开普云-开悟大模型
图表94：致远互联·方寸-
图表95：致远互联·方寸-
图表96：致远互联·方寸-
图表97：致远互联·方寸-
图表98：致远互联·方寸-
图表99：致远互联·方寸-
图表100：华为-盘古
图表101：华为-盘古
图表102：华为-盘古
图表103：华为-盘古
图表104：华为-盘古
图表105：华为-盘古
图表106：
图表107：
图表108：
图表109：
图表110：
图表111：
图表112：科大讯飞-星火
图表113：科大讯飞-星火
图表114：科大讯飞-星火
图表115：科大讯飞-星火
图表116：科大讯飞-星火
图表117：科大讯飞-星火
图表118：百度智能云-“九州”基本信息
图表119：百度智能云-“九州”模型特点
图表120：百度智能云-“九州”技术架构
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