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——綜述篇——
第1章：多模態大模型行業綜述及數據來源說明
1.1 多模態大模型行業界定
1.1.1 多模態大模型的定義
1、大模型的定義
2、多模態大模型的定義
1.1.2 多模態和單模態大模型的區別
1.1.3 多模態大模型的特征
1.1.4 多模態大模型所處行業
1.1.5 多模態大模型行業監管
1、行業監管體系
2、行業監管備案制度
1.2 多模態大模型的研究意義
1.3 多模態大模型產業畫像
1.3.1 多模態大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 多模態大模型產業鏈生態全景圖譜
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：全球多模態大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球多模態大模型產業發展歷程
2.2 全球多模態大模型產業發展現狀
2.2.1 全球大模型產業算力需求
2.2.2 全球多模態大模型產業主流產品
2.2.3 全球多模態大模型產業區域格局
2.3 全球多模態大模型產業市場規模
2.4 全球多模態大模型產業市場競爭格局
2.4.1 全球多模態大模型產業市場參與者
2.4.2 全球多模態大模型市場競爭格局
2.5 全球多模態大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球多模態大模型產業市場前景預測
2.7 全球多模態大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國多模態大模型行業發展現狀及競爭態勢
3.1 中國多模態大模型行業發展歷程
3.2 中國多模態大模型市場規模體量
3.3 中國多模態大模型市場主體分析
3.3.1 中國多模態大模型市場主體類型
3.3.2 中國多模態大模型企業的入場方式
3.4 中國多模態大模型數量及名單
3.5 中國多模態大模型市場競爭要素及競爭格局
3.5.1 中國多模態大模型市場競爭梯隊
3.5.2 中國多模態大模型市場競爭格局
3.5.3 中國多模態大模型廠商競爭力評價
3.6 中國多模態大模型行業投融資趨勢
3.6.1 中國多模態大模型行業主要資金來源
3.6.2 中國多模態大模型行業融資動態
3.7 中國多模態大模型行業發展痛點問題
第4章：多模態大模型技術架構分析
4.1 多模態大模型的技術演進
4.2 多模態大模型的核心技術
4.2.1 表征
4.2.2 翻譯
4.2.3 對齊
4.2.4 融合
4.2.5 協同學習
4.3 多模態大模型的模型/模態部分
4.3.1 多模態大模型的圖像模型
4.3.2 多模態大模型的視頻模型
4.3.3 多模態大模型的3D模型
4.3.4 多模態大模型的音頻模型
4.4 多模態大模型的架構分析
4.5 多模態大模型類型及綜合對比
4.6 多模態大模型類型一：CLIP
4.6.1 CLIP的原理
4.6.2 CLIP的訓練
4.6.3 CLIP的實現
4.7 多模態大模型類型二：Flamingo
4.7.1 Flamingo的原理
4.7.2 Flamingo的訓練
4.7.3 Flamingo的架構
1、視覺編碼器
2、感知器重采樣器
3、Transformer架構
4.8 多模態大模型類型三：BLIP
4.8.1 BLIP的原理
4.8.2 BLIP-2的原理
4.8.3 BLIP 到BLIP-2
4.9 多模態大模型類型四：LLaVA
4.9.1 LLaVA的原理
4.9.2 LLaVA的結構
4.9.3 LLaVA的訓練
4.10 多模態大模型類型五：InstructBLIP
4.10.1 LLaVA的原理
4.10.2 LLaVA的結構
4.10.3 LLaVA的訓練
4.11 多模態大模型類型六：mini-GPT4
4.11.1 LLaVA的原理
4.11.2 LLaVA的結構
4.11.3 LLaVA的訓練
第5章：中國多模態大模型基礎能力構建分析
5.1 多模態大模型基礎能力構建概述
5.2 多模態大模型基礎能力構建之“算力”
5.2.1 大模型的算力需求分析
5.2.2 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）通用芯片（GPU）
（2）可編程芯片（FPGA）
（3）專用定制化芯片（ASIC）
（4）類腦芯片
5.2.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發展現狀
3、AI服務器需求商格局
5.3 大模型基礎能力構建之“數據”
5.3.1 數據處理與服務概述
5.3.2 國內外主要大語言模型數據集
5.3.3 數據API
5.3.4 訓練數據開發
5.3.5 推理數據開發
5.3.6 數據維護
5.4 多模態大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
5.4.1 AI基礎軟件概述
5.4.2 AI基礎軟件市場概況
5.4.3 AI基礎軟件競爭格局
5.4.4 AI基礎軟件主要類型
5.5 多模態大模型評測標準
5.5.1 大模型的主要評測手段
5.5.2 大模型評估框架及評估結果
1、評估框架
2、評估結果
5.5.3 大模型能力評測及等級劃分
第6章：中國多模態大模型產業化應用及場景探索
6.1 多模態大模型產業化應用場景格局
6.2 大模型產業化應用細分場景分析
6.2.1 多模態大模型產業化應用細分場景一：數字人
1、數字人概述
2、多模態大模型對數字人行業的影響
3、多模態大模型融合數字人的應用案例
6.2.2 多模態大模型產業化應用細分場景二：游戲娛樂
1、游戲娛樂行業概述
2、多模態大模型對游戲娛樂的影響
3、多模態大模型融合游戲娛樂的應用案例
6.2.3 多模態大模型產業化應用細分場景三：廣告商拍
1、廣告商拍行業概述
2、多模態大模型對廣告商拍行業的影響
3、多模態大模型融合廣告商拍的應用案例
6.2.4 多模態大模型產業化應用細分場景四：社交媒體
1、社交媒體行業概述
2、多模態大模型對社交媒體行業的影響
3、多模態大模型融合社交媒體的應用案例
6.2.5 多模態大模型產業化應用細分場景五：智能營銷
1、智能營銷行業概述
2、多模態大模型對智能營銷行業的影響
3、多模態大模型融合智能營銷的應用案例
6.2.6 多模態大模型產業化應用細分場景六：教學輔助
1、教學輔助行業概述
2、多模態大模型對教學輔助行業的影響
3、多模態大模型融合教學輔助的應用案例
6.2.7 多模態大模型產業化應用細分場景七：3D建模
1、3D建模行業概述
2、多模態大模型對3D建模行業的影響
3、多模態大模型融合3D建模的應用案例
6.2.8 多模態大模型產業化應用細分場景八：智能駕駛
1、智能駕駛行業概述
2、多模態大模型對智能駕駛行業的影響
3、多模態大模型融合智能駕駛的應用案例
6.2.9 多模態大模型產業化應用細分場景九：智能安防
1、智能安防行業概述
2、多模態大模型對智能安防行業的影響
3、多模態大模型融合智能安防的應用案例
6.2.10 多模態大模型產業化應用細分場景十：智慧城市
1、智慧城市行業概述
2、多模態大模型對智慧城市行業的影響
3、多模態大模型融合智慧城市的應用案例
6.3 多模態大模型產業化細分應用場景戰略地位分析
第7章：全球及中國多模態大模型企業案例解析
7.1 全球及中國多模態大模型企業梳理與對比
7.2 全球多模態大模型企業案例分析
7.2.1 微軟-GPT-4/SORA
1、基本信息
2、企業業務架構&經營情況
（1）業務架構情況
（2）整體經營情況
3、多模態大模型業務布局現狀
（1）GPT-4
（2）SORA
7.2.2 谷歌-Gemini
1、基本信息
2、企業業務架構&經營情況
（1）業務架構情況
（2）整體經營情況
3、多模態大模型業務布局現狀
7.3 中國多模態大模型企業案例分析
7.3.1 中科院——紫東太初
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.2 華為——盤古大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.3 百度——文心大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.4 騰訊——混元大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.5 阿里——通義大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.6 360——智腦多模態大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型專利技術
4、多模態大模型產品布局
5、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.7 科大訊飛——星火大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型產品布局
4、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.8 智譜——GLM-4
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型產品布局
4、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.9 網易——丹青大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型產品布局
4、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.10 昆侖萬維——天工大模型
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
2、企業經營情況
3、多模態大模型產品布局
4、企業業務布局戰略&優劣勢
——展望篇——
第8章：中國多模態大模型行業政策環境及發展潛力
8.1 多模態大模型行業政策匯總解讀
8.1.1 國家層面多模態大模型產業政策及規劃匯總及解讀
8.1.2 國家重點政策/規劃對多模態大模型產業的影響
1、《新一代人工智能發展規劃》
2、《“數據要素x”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》
8.1.3 地方層面多模態大模型行業政策重要規劃匯總
8.2 多模態大模型行業PEST分析圖
8.3 多模態大模型行業SWOT分析圖
8.4 多模態大模型行業發展潛力評估
8.5 多模態大模型行業未來關鍵增長點
8.5.1 數據生態建設與高質量數據供給
8.5.2 算力基礎設施升級
8.5.3 通用技術框架與標準化
8.5.4 多模態研究與學術前沿
8.6 多模態大模型行業發展前景預測
8.7 多模態大模型行業發展趨勢洞悉
8.7.1 多模態大模型行業整體發展趨勢
8.7.2 多模態大模型行業監管規范趨勢
8.7.3 多模態大模型行業技術發展趨勢
8.7.4 多模態大模型行業競爭發展趨勢
8.7.5 多模態大模型行業應用場景趨勢
第9章：中國多模態大模型行業投資機會及策略建議
9.1 多模態大模型行業投資風險預警
9.2 多模態大模型行業投資機會分析
9.2.1 行業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 行業細分領域投資機會
9.2.3 行業重點區域投資機會
9.3 多模態大模型行業投資價值評估
9.4 多模態大模型行業投資策略建議
9.5 多模態大模型行業可持續發展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的層次
圖表2：多模態大模型的定義
圖表3：多模態和單模態大模型的區別
圖表4：多模態大模型的特征
圖表5：本報告研究領域所處行業
圖表6：中國多模態大模型行業監管體系
圖表7：《互聯網信息服務深度合成管理規定》與《生成式人工智能服務管理暫行辦法》對比
圖表8：多模態大模型產業鏈結構梳理
圖表9：多模態大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表10：報告研究范圍界定
圖表11：報告權威數據來源
圖表12：報告研究統計方法
圖表13：全球多模態大模型產業發展歷程
圖表14：全球代表性大模型所需訓練參數量及算力當量情況（單位：億，PF-days）
圖表15：2020-2024年全球算力規模（單位：EFlops）
圖表16：全球多模態大模型產業產品介紹
圖表17：2024年全球多模態大模型區域競爭格局
圖表18：2022-2024年全球多模態大模型產業市場規模體量（單位：億美元）
圖表19：全球多模態大模型產業市場參與者情況
圖表20：全球多模態大模型產業市場競爭格局
圖表21：全球多模態大模型產業發展經驗借鑒
圖表22：2025-2030年全球多模態大模型產業市場規模體量預測（單位：億美元）
圖表23：全球多模態大模型產業發展趨勢
圖表24：中國多模態大模型行業發展歷程
圖表25：2022-2024年中國大模型行業市場規模（單位：億元）
圖表26：2024年中國國產大模型技術類別分布情況（單位：%）
圖表27：2024年中國多模態大模型市場規模情況分析（單位：億元）
圖表28：中國多模態大模型市場主體類型構成
圖表29：多模態大模型行業參與者進場方式
圖表30：通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》多模態大模型名單
圖表31：2024中國人工智能多模態大模型企業綜合競爭力20強榜單
圖表32：2024中國人工智能多模態大模型企業綜合競爭力20強競爭梯隊
圖表33：2024年中國人工智能多模態大模型TOP5企業綜合氣泡圖
圖表34：2024年中國主要大模型廠商競爭力評價
圖表35：多模態大模型行業資金來源匯總
圖表36：多模態大模型行業投融資主體構成
圖表37：2024年多模態大模型行業投融資事件匯總
圖表38：中國多模態大模型行業發展痛點問題
圖表39：多模態大模型的技術演進
圖表40：多模態大模型表征的聯合表示法和坐標表示法
圖表41：多模態大模型表征的文本翻譯
圖表42：多模態大模型表征的語音翻譯
圖表43：多模態大模型表征的對齊結構
圖表44：多模態大模型表征的聯合表示法和坐標表示法
圖表45：多模態大模型的圖像、音頻、視頻的輸入和輸出路徑
圖表46：多模態大模型的圖像模型
圖表47：多模態大模型的文生視頻
圖表48：多模態大模型的3D模型
圖表49：多模態大模型的音頻發展
圖表50：多模態大模型的架構分析
圖表51：多模態大模型類型及綜合對比
圖表52：多模態大模型類型及綜合對比
圖表53：多模態大模型類型一：CLIP
圖表54：多模態大模型類型二：Flamingo
圖表55：多模態大模型類型三：BLIP
圖表56：多模態大模型類型三：BLIP-2
圖表57：多模態大模型類型四：LLaVA
圖表58：多模態大模型類型四：LLaVA的訓練階段
圖表59：多模態大模型類型五：InstructBLIP
圖表60：多模態大模型類型六：mini-GPT4
圖表61：大模型基礎能力
圖表62：2025-2030年全球訓練側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表63：2025-2030年全球推理側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表64：人工智能芯片分類
圖表65：2017-2025年中國人工智能芯片行業市場規模（單位：億元）
圖表66：中國人工智能芯片行業代表性企業產品及應用情況
圖表67：2024年中國人工智能芯片企業TOP10
圖表68：GPU結構圖示
圖表69：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進展
圖表70：FPGA結構圖示
圖表71：全球AI芯片代表性企業在ASIC芯片領域的部分產品情況
圖表72：靈汐科技領啟KA200芯片架構
圖表73：AI服務器分類
圖表74：2025-2030年全球AI服務器市場規模及預測（單位：億美元）
圖表75：2024年全球AI服務器采購量占比情況（單位：%）
圖表76：數據處理與服務主要內容
圖表77：國內外主要大語言模型數據集
圖表78：數據API內容
圖表79：訓練數據開發步驟
圖表80：推理數據開發步驟
圖表81：數據維護內容
圖表82：2025-2030年中國人工智能軟件行業市場規模（單位：億元，%）
圖表83：中國AI行業細分市場企業格局
圖表84：中國AI軟件行業競爭派系
圖表85：中國AI軟件行業細分市場競爭格局（單位：%）
圖表86：AI基礎軟件主要類型
圖表87：大模型的主要評測手段
圖表88：SuperCLUE中文通用大模型綜合性評測基準
圖表89：SuperCLUE多層次基準
圖表90：SuperCLUE通用測評基準數據集
圖表91：SuperCLUE通用能力測評-開源榜單
圖表92：SuperCLUE通用能力測評-端側小模型榜單
圖表93：2023-2024年國內外TOP模型對比趨勢
圖表94：SuperCLUE評測模型象限
圖表95：2024中國人工智能多模態大模型20強企業模型應用場景（單位：%）
圖表96：中國多模態大模型產業化主要應用場景介紹
圖表97：數字人主要應用領域及優勢介紹
圖表98：數字人技術特點介紹
圖表99：多模態技術為數字人提供的核心能力
圖表100：多模態大模型對數字人行業的影響分析
圖表101：世優科技AI數字人多模態交互系統“波塔”圖示
圖表102：興業銀行數字人平臺“小興”圖示
圖表103：游戲娛樂多模態大模型主要應用領域介紹
圖表104：多模態技術為游戲娛樂提供的核心能力
圖表105：多模態大模型對游戲娛樂的影響分析
圖表106：廣告商拍多模態大模型主要應用領域介紹
圖表107：多模態技術為廣告商拍提供的核心能力
圖表108：多模態大模型對廣告商拍的影響分析
圖表109：InsightGPT賦能營銷內容創作提效升級圖示
圖表110：騰訊混元大模型AI廣告創意平臺——騰訊廣告妙思
圖表111：廣告商拍多模態大模型主要應用領域介紹
圖表112：多模態大模型對社交媒體的影響分析
圖表113：智能營銷的工作原理
圖表114：融合了多模態大模型的智能營銷業務優勢
圖表115：達官智能推薦營銷平臺的功能
圖表116：大模型+教育應用概述
圖表117：融合了多模態大模型的教學輔助業務優勢
圖表118：訊飛智慧教育產品與服務
圖表119：中公網校虛擬數字講師“小鹿老師”克服技術難點
圖表120：AI在3D建模中的應用

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