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全球及中國政務大模型行業發展現狀與前景動態研究報告2025-2030年

【出版機構】: 中研智業研究院
【報告名稱】: 全球及中國政務大模型行業發展現狀與前景動態研究報告2025-2030年
【關 鍵 字】: 政務大模型行業報告
【出版日期】: 2024年12月
【交付方式】:EMIL電子版或特快專遞
【報告價格】: 【紙質版】: 6500元 【電子版】: 6800元 【紙質+電子】: 7000元
【聯系電話】: 010-57126768 15311209600
【報告導讀】
    本報告為多用戶報告,如果您有更多需求,我們可以根據您提出的具體要求;
重新修訂報告框架,并在此基礎上更多滿足您的個性需求,做出合理的報價。
    本報告每個季度可以實時更新,免費售后服務一年,
具體內容及訂購流程歡迎咨詢客服人員。
【報告目錄】

——綜述篇——
第1章:政務大模型行業綜述及數據來源說明
1.1 大模型產業界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優勢
1.1.4 大模型所處行業
1.2 政務大模型行業界定
1.2.1 政務大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 政務大模型相關專業術語
1.2.3 政務大模型行業監管
1.3 政務大模型產業畫像
1.3.1 政務大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 政務大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3.3 政務大模型產業鏈區域熱力圖
1.4 本報告數據來源及統計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數據來源
1.4.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章:全球政務大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業發展現狀
2.1.1 全球大模型產業發展歷程
2.1.2 全球大模型產業發展概況
2.1.3 全球大模型產業主流產品
2.1.4 全球大模型產業市場規模體量
2.2 全球政務大模型發展歷程
2.3 全球政務大模型應用指南
2.4 全球政務大模型應用現狀
2.4.1 全球政務大模型應用概況
2.4.2 全球政務大模型應用進展
1、美國
2、新加坡
3、英國
2.5 國外政務大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球政務大模型產業發展趨勢洞悉
第3章:中國政務大模型產業發展現狀及痛點
3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發展歷程
3.1.2 中國已發布大模型數量變化
3.1.3 中國大模型參數規模變化
3.1.4 中國大模型商業模式分析
3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地政務可行性分析
3.3 中國政務大模型技術選型與部署方式
3.3.1 中國政務大模型技術選型
3.3.2 中國政務大模型部署方式
3.4 中國政務大模型產品匯總
3.5 中國政務大模型應用模式
3.5.1 “通用能力+場景建設”模式
3.5.2 產品化模式
3.6 中國政務大模型招投標情況
3.6.1 政務大模型招投標統計
3.6.2 政務大模型招投標分析
3.7 中國政務大模型競爭要素及競爭格局
3.7.1 政務大模型競爭要素
3.7.2 政務大模型競爭格局
3.7.3 主要政務大模型廠商競爭力評價
3.8 中國政務大模型市場規模體量
3.9 中國政務大模型發展痛點
第4章:中國政務大模型技術架構及能力構建
4.1 完整大模型開發步驟
4.2 大模型基礎架構及工程化
4.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer架構
2、大規模語言模型:BERT和GPT
3、卷積神經網絡CNN
4、循環神經網絡RNN
5、前饋神經網絡MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數據工程(數據處理和回流)
2、模型調優(模型訓練與微調)
3、模型交付(模型壓縮與測試)
4、服務運營(服務部署與托管)
5、平臺支撐能力
4.3 基礎大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態大模型
4.3.4 科學大模型
4.4 政務大模型構建路線圖
4.4.1 行業需求分析與資源評估
1、業務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數據層評估
5、工程層評估
4.4.2 行業數據與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環境搭建
4、數據處理
5、模型訓練共建
4.4.3 行業大模型精調與優化部署
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優化
4、模型聯調部署
5、模型應用運營
4.5 政務大模型基礎能力構建概述
4.6 政務大模型基礎能力構建之“算力”
4.6.1 大模型的算力需求分析
4.6.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發展現狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
(1)CPU
(2)GPU
(3)DPU
(4)TPU
(5)FPGA
(6)ASIC
4.6.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.6.4 政務大模型算力部署路徑
4.7 政務大模型基礎能力構建之“數據”
4.7.1 數據處理與服務概述
4.7.2 國內外主要大語言模型數據集
4.7.3 數據API
4.7.4 訓練數據開發
4.7.5 推理數據開發
4.7.6 數據維護
4.7.7 政務大模型對數據的要求
4.8 政務大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.8.1 AI基礎軟件概述
4.8.2 AI基礎軟件市場概況
4.8.3 AI基礎軟件競爭格局
4.8.4 AI基礎軟件主要類型
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
(1)模型訓練平臺
(2)模型部署平臺
(3)模型推理平臺
3、數據處理和分析工具
4、優化和自動化工具
4.9 政務大模型標準化
4.9.1 大模型標準體系發展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
4.9.2 行業大模型標準體系
4.9.3 政務大模型標準及解讀
第5章:中國政務大模型應用場景分析
5.1 政務大模型行業應用場景分布
5.2 政務大模型應用場景:政務咨詢
5.2.1 政務咨詢概述
5.2.2 政務咨詢領域大模型應用優勢分析
5.2.3 政務咨詢領域大模型應用案例分析
5.3 政務大模型應用場景:政務辦公
5.3.1 政務辦公概述
5.3.2 政務辦公領域大模型應用優勢分析
5.3.3 政務辦公領域大模型應用案例分析
5.4 政務大模型應用場景:城市活動保障
5.4.1 城市活動保障概述
5.4.2 城市活動保障領域大模型應用優勢分析
5.4.3 城市活動保障領域大模型應用案例分析
5.5 政務大模型應用場景:城市治理
5.5.1 城市治理概述
5.5.2 城市治理領域大模型應用優勢分析
5.5.3 城市治理領域大模型應用案例分析
5.6 政務大模型應用場景:城市事件感知
5.6.1 城市事件感知概述
5.6.2 城市事件感知領域大模型應用優勢分析
5.6.3 城市事件感知領域大模型應用案例分析
5.7 政務大模型應用場景:其他
5.8 政務大模型應用場景戰略地位分析
第6章:中國政務大模型應用實踐分析
6.1 中國政務大模型應用實踐匯總
6.2 政務大模型應用案例分析
6.2.1 北京市政務大模型應用布局
1、政務大模型政策規劃
2、政務大模型落地實踐
3、政務大模型最新布局動態
6.2.2 廣州市政務大模型應用布局
1、政務大模型政策規劃
2、政務大模型落地實踐
3、政務大模型最新布局動態
6.2.3 深圳市政務大模型應用布局
1、政務大模型政策規劃
2、政務大模型落地實踐
3、政務大模型最新布局動態
6.2.4 廈門市政務大模型應用布局
1、政務大模型政策規劃
2、政務大模型落地實踐
3、政務大模型最新布局動態
6.2.5 無錫市政務大模型應用布局
1、政務大模型政策規劃
2、政務大模型落地實踐
3、政務大模型最新布局動態
6.3 政務大模型應用難點及應對
6.3.1 大模型認知幻覺與偏見問題
6.3.2 模型壓縮問題
6.3.3 合規性與數據安全問題
第7章:全球及中國政務大模型企業案例解析
7.1 全球及中國政務大模型企業梳理與對比
7.2 全球政務大模型產業企業案例分析(不分先后,可指定)
7.2.1 微軟-GPT-4大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.2.2 谷歌-DeepMind
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3 中國政務大模型產業企業案例分析(不分先后,可指定)
7.3.1 天翼云-政務大模型“慧澤”
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.2 云知聲-“龍知政”政務GPT大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.3 開普云-開悟大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.4 致遠互聯·方寸-公文大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.5 華為-盤古政務大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.6 騰訊-混元大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.7 科大訊飛-星火政務大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.8 百度智能云-“九州”
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.9 新華三-“數字鳶都”政務大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.10 大漢軟件-“星漢”Galaxy大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第8章:中國政務大模型產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 政務大模型產業政策環境洞悉
8.1.1 國家層面政務大模型產業政策匯總
8.1.2 國家層面政務大模型產業發展規劃
8.1.3 國家重點政策/規劃對政務大模型產業的影響
8.2 政務大模型產業PEST分析圖
8.3 政務大模型產業SWOT分析
8.4 政務大模型產業發展潛力評估
8.5 政務大模型產業未來關鍵增長點
8.6 政務大模型產業發展前景預測(未來5年預測)
8.7 政務大模型產業發展趨勢洞悉
8.7.1 整體發展趨勢
8.7.2 監管規范趨勢
8.7.3 技術創新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章:中國政務大模型產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 政務大模型產業投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 政務大模型產業投資機會分析
9.2.1 政務大模型產業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 政務大模型產業細分領域投資機會
9.2.3 政務大模型產業區域市場投資機會
9.2.4 政務大模型產業空白點投資機會
9.3 政務大模型產業投資價值評估
9.4 政務大模型產業投資策略建議
9.5 政務大模型產業可持續發展建議
圖表目錄
圖表1:大模型的特征
圖表2:本報告研究領域所處行業
圖表3:政務大模型的定義
圖表4:政務大模型的特征
圖表5:政務大模型專業術語
圖表6:政務大模型行業監管
圖表7:政務大模型產業鏈結構梳理
圖表8:政務大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表9:政務大模型產業鏈區域熱力圖
圖表10:本報告研究范圍界定
圖表11:本報告權威數據來源
圖表12:本報告研究方法及統計標準
圖表13:全球大模型產業發展歷程
圖表14:全球大模型產業發展概況
圖表15:全球大模型產業主流產品
圖表16:全球大模型產業市場規模體量
圖表17:全球政務大模型發展歷程
圖表18:全球政務大模型應用指南
圖表19:全球政務大模型應用概況
圖表20:全球政務機構大模型應用進展
圖表21:國外政務大模型產業發展經驗借鑒
圖表22:全球政務大模型產業發展趨勢洞悉
圖表23:中國大模型發展歷程
圖表24:中國已發布大模型數量變化
圖表25:中國大模型參數規模變化
圖表26:中國大模型商業模式分析
圖表27:中國大模型發展趨勢洞悉
圖表28:中國大模型落地政務可行性分析
圖表29:中國政務大模型行業招投標分析
圖表30:中國政務大模型市場競爭格局
圖表31:中國主要政務大模型廠商競爭力評價
圖表32:中國政務大模型市場規模體量
圖表33:中國政務大模型發展痛點
圖表34:大模型技術路線及算法架構
圖表35:大模型工程化
圖表36:數據工程(數據處理和回流)
圖表37:模型調優(模型訓練與微調)
圖表38:模型交付(模型壓縮與測試)
圖表39:服務運營(服務部署與托管)
圖表40:平臺支撐能力
圖表41:NLP大模型
圖表42:CV大模型
圖表43:多模態大模型
圖表44:科學大模型
圖表45:政務大模型構建路線圖
圖表46:政務大模型基礎能力構建
圖表47:政務大模型基礎能力構建之“算力”
圖表48:大模型的算力需求分析
圖表49:AI芯片市場分析
圖表50:AI服務器市場分析
圖表51:大模型基礎能力構建之“數據”
圖表52:數據處理與服務概述
圖表53:國內外主要大語言模型數據集
圖表54:大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表55:AI基礎軟件產業鏈
圖表56:AI基礎軟件市場概況
圖表57:AI基礎軟件競爭格局
圖表58:大模型開發平臺
圖表59:政務大模型標準解讀
圖表60:政務大模型行業應用場景分布
圖表61:政務行業政務咨詢業務概述
圖表62:政務咨詢領域大模型應用優勢分析
圖表63:政務咨詢領域大模型應用案例分析
圖表64:政務行業政務辦公業務概述
圖表65:政務辦公領域大模型應用優勢分析
圖表66:政務辦公領域大模型應用案例分析
圖表67:政務行業城市活動保障業務概述
圖表68:城市活動保障領域大模型應用優勢分析
圖表69:城市活動保障領域大模型應用案例分析
圖表70:政務行業城市治理業務概述
圖表71:城市治理領域大模型應用優勢分析
圖表72:城市治理領域大模型應用案例分析
圖表73:政務行業城市事件感知業務概述
圖表74:城市事件感知領域大模型應用優勢分析
圖表75:城市事件感知領域大模型應用案例分析
圖表76:政務大模型應用場景戰略地位分析
圖表77:中國政務大模型應用實踐匯總
圖表78:北京市政務大模型應用布局
圖表79:廣州市政務大模型應用布局
圖表80:深圳市政務大模型應用布局
圖表81:廈門市政務大模型應用布局
圖表82:無錫市政務大模型應用布局
圖表83:全球及中國政務大模型企業案例解析
圖表84:全球及中國政務大模型企業梳理與對比
圖表85:全球政務大模型產業企業案例分析說明
圖表86:微軟-GPT-4大模型基本信息
圖表87:微軟-GPT-4大模型特點
圖表88:微軟-GPT-4大模型技術架構
圖表89:微軟-GPT-4大模型應用場景
圖表90:微軟-GPT-4下游客戶
圖表91:微軟-GPT-4大模型最新進展
圖表92:谷歌-DeepMind基本信息
圖表93:谷歌-DeepMind模型特點
圖表94:谷歌-DeepMind技術架構
圖表95:谷歌-DeepMind應用場景
圖表96:谷歌-DeepMind特點
圖表97:谷歌-DeepMind最新進展
圖表98:中國政務大模型產業企業案例分析說明
圖表99:天翼云-政務大模型“慧澤”基本信息
圖表100:天翼云-政務大模型“慧澤”模型特點
圖表101:天翼云-政務大模型“慧澤”技術架構
圖表102:天翼云-政務大模型“慧澤”應用場景
圖表103:天翼云-政務大模型“慧澤”特點
圖表104:天翼云-政務大模型“慧澤”最新進展
圖表105:云知聲-“龍知政”政務GPT大模型基本信息
圖表106:云知聲-“龍知政”政務GPT大模型特點
圖表107:云知聲-“龍知政”政務GPT大模型技術架構
圖表108:云知聲-“龍知政”政務GPT大模型應用場景
圖表109:云知聲-“龍知政”政務GPT下游客戶
圖表110:云知聲-“龍知政”政務GPT大模型最新進展
圖表111:開普云-開悟大模型基本信息
圖表112:開普云-開悟大模型特點
圖表113:開普云-開悟大模型技術架構
圖表114:開普云-開悟大模型應用場景
圖表115:開普云-開悟下游客戶
圖表116:開普云-開悟大模型最新進展
圖表117:致遠互聯·方寸-公文大模型基本信息
圖表118:致遠互聯·方寸-公文大模型特點
圖表119:致遠互聯·方寸-公文大模型技術架構
圖表120:致遠互聯·方寸-公文大模型應用場景

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