欧冠杯腾讯视频

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内容概况

欧冠杯腾讯视频发布的《2024-2030年欧冠杯多模态大模型行业市场现状分析及前景战略研判报告》共九章。首先介绍了多模态大模型行业市场发展环境、多模态大模型整体运行态势等,接着分析了多模态大模型行业市场运行的现状,然后介绍了多模态大模型市场竞争格局。随后,报告对多模态大模型做了重点企业经营状况分析,最后分析了多模态大模型行业发展趋势与投资预测。您若想对多模态大模型产业有个系统的了解或者想投资多模态大模型行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第1章多模态大模型行业综述及数据来源说明

1.1 多模态大模型行业界定

1.1.1 多模态大模型的定义

1、大模型的定义

2、多模态大模型的定义

1.1.2 多模态大模型的特征

1.1.3 多模态大模型的分类

1.1.4 多模态大模型相关专业术语

1.1.5 多模态大模型近似概念辨析

1.1.6 多模态大模型所处行业

1.1.7 多模态大模型行业监管

1.2 多模态大模型的研究发展意义

1.3 多模态大模型产业画像

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 本报告权威数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

第2章全球多模态大模型产业发展现状及趋势

2.1 全球多模态大模型产业发展历程

2.2 全球多模态大模型产业发展现状

2.2.1 全球多模态大模型产业发展概括

2.2.2 全球多模态大模型产业主流产品

2.2.3 全球多模态大模型产业区域格局

2.3 全球多模态大模型产业市场规模体量

2.4 全球多模态大模型产业市场竞争格局

2.5 全球多模态大模型产业发展经验借鉴

2.6 全球多模态大模型产业市场前景预测

2.7 全球多模态大模型产业发展趋势洞悉

第3章欧冠杯多模态大模型行业发展现状及竞争态势

3.1 欧冠杯多模态大模型行业发展历程

3.2 欧冠杯多模态大模型市场主体分析

3.2.1 欧冠杯多模态大模型市场主体类型

3.2.2 欧冠杯多模态大模型企业的入场方式

3.3 欧冠杯多模态大模型数量及名单

3.4 欧冠杯多模态大模型市场规模体量

3.5 欧冠杯多模态大模型市场竞争要素及竞争格局

3.5.1 欧冠杯多模态大模型市场竞争梯队

3.5.2 欧冠杯多模态大模型市场竞争格局

3.5.3 欧冠杯多模态大模型厂商竞争力评价

3.6 欧冠杯多模态大模型行业投融资趋势

3.7 欧冠杯多模态大模型行业发展痛点问题

第4章多模态大模型技术架构分析

4.1 多模态大模型的技术演进

4.2 多模态大模型的技术难点

4.2.1 表征

4.2.2 翻译

4.2.3 对齐

4.2.4 融合

4.2.5 协同学习

4.3 多模态大模型的技术场景

4.4 多模态大模型的架构分析

4.5 多模态大模型基础模型架构

4.5.1 基础架构

1、Transformer架构

2、生成对抗网络GAN

3、卷积神经网络CNN

4、递归神经网络RNN

4.5.2 基础单模态大模型

1、BERT

2、GPT

3、ViT

4.6 多模态大模型类型及综合对比

4.7 多模态大模型类型一:CLIP

4.8 多模态大模型类型二:Flamingo

4.9 多模态大模型类型三:BLIP-2

4.10 多模态大模型类型四:LLaVA

4.11 多模态大模型类型五:InstructBLIP

4.12 多模态大模型类型六:mini-GPT4

第5章欧冠杯多模态大模型基础能力构建分析

5.1 多模态大模型基础能力构建概述

5.2 多模态大模型基础能力构建之“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芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

5.2.3 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

5.3 多模态大模型基础能力构建之“数据”

5.3.1 多模态大模型对数据的需求分析

5.3.2 数据处理与服务概述

5.3.3 国内外主要多模态模型数据集

5.3.4 数据API

5.3.5 训练数据开发

5.3.6 推理数据开发

5.3.7 数据维护

5.4 多模态大模型基础能力构建之“AI基础软件”

5.4.1 AI基础软件概述

5.4.2 AI基础软件市场概况

5.4.3 AI基础软件竞争格局

5.4.4 AI基础软件主要类型

5.5 多模态大模型评测标准

5.5.1 多模态大模型评测标准体系发展概括

5.5.2 多模态大模型评测标准体系评价维度

5.5.3 多模态大模型代表性评测框架及评估结果

第6章欧冠杯多模态大模型产业化应用及场景探索

6.1 多模态大模型产业化应用场景格局

6.2 大模型产业化应用细分场景分析

6.2.1 多模态大模型产业化应用细分场景一:数字人

1、数字人概述

2、数字人行业规模

3、多模态大模型对数字人行业的影响

4、多模态大模型融合数字人的应用案例

6.2.2 多模态大模型产业化应用细分场景二:游戏娱乐

1、游戏娱乐行业概述

2、游戏娱乐行业规模

3、多模态大模型对游戏娱乐的影响

4、多模态大模型融合游戏娱乐的应用案例

6.2.3 多模态大模型产业化应用细分场景三:广告商拍

1、广告商拍行业概述

2、广告商拍行业规模

3、多模态大模型对广告商拍行业的影响

4、多模态大模型融合广告商拍的应用案例

6.2.4 多模态大模型产业化应用细分场景四:社交媒体

1、社交媒体行业概述

2、社交媒体行业规模

3、多模态大模型对社交媒体行业的影响

4、多模态大模型融合社交媒体的应用案例

6.2.5 多模态大模型产业化应用细分场景五:智能营销

1、智能营销行业概述

2、智能营销行业规模

3、多模态大模型对智能营销行业的影响

4、多模态大模型融合智能营销的应用案例

6.2.6 多模态大模型产业化应用细分场景六:教学辅助

1、教学辅助行业概述

2、教学辅助行业规模

3、多模态大模型对教学辅助行业的影响

4、多模态大模型融合教学辅助的应用案例

6.2.7 多模态大模型产业化应用细分场景七:3D建模

1、3D建模行业概述

2、3D建模行业规模

3、多模态大模型对3D建模行业的影响

4、多模态大模型融合3D建模的应用案例

6.2.8 多模态大模型产业化应用细分场景八:智能驾驶

1、智能驾驶行业概述

2、智能驾驶行业规模

3、多模态大模型对智能驾驶行业的影响

4、多模态大模型融合智能驾驶的应用案例

6.2.9 多模态大模型产业化应用细分场景九:智能安防

1、智能安防行业概述

2、智能安防行业规模

3、多模态大模型对智能安防行业的影响

4、多模态大模型融合智能安防的应用案例

6.2.10 多模态大模型产业化应用细分场景十:智慧城市

1、智慧城市行业概述

2、智慧城市行业规模

3、多模态大模型对智慧城市行业的影响

4、多模态大模型融合智慧城市的应用案例

6.3 多模态大模型产业化细分应用场景战略地位分析

第7章全球及欧冠杯多模态大模型企业案例解析

7.1 全球及欧冠杯多模态大模型企业梳理与对比

7.2 全球多模态大模型企业案例分析

7.2.1 微软-GPT-4/SORA

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、最新进展

7.2.2 谷歌-Gemini

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、最新进展

7.3 欧冠杯多模态大模型企业案例分析

7.3.1 中科院——紫东太初

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.2 华为——盘古大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.3 百度——文心大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.4 腾讯——混元大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.5 阿里——通义大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.6 360——智脑多模态大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.7 科大讯飞——星火大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.8 智谱——GLM-4

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.9 网易——丹青大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

7.3.10 昆仑万维——天工大模型

1、企业基本信息

2、企业经营情况

3、企业资质能力

4、多模态大模型专利技术

5、多模态大模型产品布局

6、企业业务布局战略&优劣势

第8章欧冠杯多模态大模型行业政策环境及发展潜力

8.1 多模态大模型行业政策汇总解读

8.1.1 国家层面多模态大模型产业政策及规划汇总及解读

8.1.2 国家重点政策/规划对多模态大模型产业的影响

8.1.3 地方层面多模态大模型行业政策重要规划汇总

8.2 多模态大模型行业PEST分析图

8.3 多模态大模型行业SWOT分析图

8.4 多模态大模型行业发展潜力评估

8.5 多模态大模型行业未来关键增长点

8.6 多模态大模型行业发展前景预测

8.7 多模态大模型行业发展趋势洞悉

第9章欧冠杯多模态大模型行业投资机会及策略建议

9.1 多模态大模型行业投资风险预警

9.2 多模态大模型行业投资机会分析

9.3 多模态大模型行业投资价值评估

9.4 多模态大模型行业投资策略建议

9.5 多模态大模型行业可持续发展建议

图表目录

图表1:大模型的定义

图表2:多模态大模型的定义

图表3:多模态大模型的特征

图表4:多模态大模型专业术语

图表5:多模态大模型近似概念辨析

图表6:本报告研究领域所处行业(一)

图表7:本报告研究领域所处行业(二)

图表8:多模态大模型行业监管体系

图表9:多模态大模型产业链结构梳理

图表10:多模态大模型产业链生态全景图谱

图表11:报告研究范围界定

图表12:报告权威数据来源

图表13:报告研究统计方法

图表14:欧冠杯多模态大模型行业发展历程

图表15:欧冠杯多模态大模型市场参与者类型

图表16:欧冠杯多模态大模型市场规模体量

图表17:欧冠杯多模态大模型投融资动态及热门赛道

图表18:欧冠杯多模态大模型行业主要资金来源

图表19:欧冠杯多模态大模型融资事件汇总

图表20:欧冠杯多模态大模型融资规模统计

图表21:欧冠杯多模态大模型热门融资赛道

图表22:欧冠杯多模态大模型行业发展痛点问题

图表23:多模态大模型的技术演进

图表24:多模态大模型的技术难点

图表25:多模态大模型的技术场景

图表26:多模态大模型的架构分析

图表27:多模态大模型基础模型架构

图表28:多模态大模型类型及综合对比

图表29:多模态大模型类型一:CLIP

图表30:多模态大模型类型二:Flamingo

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01

欧冠杯腾讯视频成立于2008年,具有15年产业咨询经验

02

欧冠杯腾讯视频总部位于抚州,具有得天独厚的专家资源和区位优势

03

欧冠杯腾讯视频目前累计服务客户上万家,客户覆盖全球,得到客户一致好评

04

欧冠杯腾讯视频不仅仅提供精品行研报告,还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务

05

欧冠杯腾讯视频精益求精地完善研究方法,用专业和科学的研究模型和调研方法,不断追求数据和观点的客观准确

06

欧冠杯腾讯视频不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源,践行用信息驱动产业发展的公司使命

07

欧冠杯腾讯视频建立了自有的数据库资源和知识库

08

欧冠杯腾讯视频观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载,具有广泛的品牌知名度

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