報告主要內容
行業解析
企業決策提供基礎依據。
全球視野
助力企業全球化戰略布局與決策
政策環境
緊跟時政,把握大局。
產業現狀
助力企業精準把握市場脈動。
技術動態
保持企業競爭優勢,創新驅動發展。
細分市場
發掘潛在商機,精準定位目標客戶。
競爭格局
知己知彼,制定有效的競爭策略。
典型企業
了解競爭對手、超越競爭對手。
產業鏈調查
上下游全產業鏈一網打盡,優化資源配置。
進出口跟蹤
把握國際市場動態,拓展國際業務。
前景趨勢
洞察未來,提前布局,搶占先機。
投資建議
合理配置資源,提高投資回報率。
服務客戶
導讀: 博思數據發布的《2024-2030年中國自然語言處理市場增長潛力與投資策略制定報告》介紹了自然語言處理行業相關概述、中國自然語言處理產業運行環境、分析了中國自然語言處理行業的現狀、中國自然語言處理行業競爭格局、對中國自然語言處理行業做了重點企業經營狀況分析及中國自然語言處理產業發展前景與投資預測。您若想對自然語言處理產業有個系統的了解或者想投資自然語言處理行業,本報告是您不可或缺的重要工具。
報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國自然語言處理市場增長潛力與投資策略制定報告》介紹了自然語言處理行業相關概述、中國自然語言處理產業運行環境、分析了中國自然語言處理行業的現狀、中國自然語言處理行業競爭格局、對中國自然語言處理行業做了重點企業經營狀況分析及中國自然語言處理產業發展前景與投資預測。您若想對自然語言處理產業有個系統的了解或者想投資自然語言處理行業,本報告是您不可或缺的重要工具。
第一章自然語言處理定義和產業界定1.1 自然語言處理的定義1.2 自然語言處理環節1.2.1 詞法分析1.2.2 句法分析1.2.3 語義分析1.2.4 語用語境分析1.3 自然語言處理歷史沿革1.3.1 早期自然語言處理1.3.2 統計自然語言處理1.3.3 神經網絡自然語言處理1.4 自然語言處理研究范圍界定第二章自然語言處理技術發展概述2.1 相關概念2.1.1 信息抽。↖E)2.1.2 自動文摘2.2.3 語音識別技術2.1.4 Transformer 模型2.2 自然語言處理技術2.2.1 基于傳統機器學習的自然語言處理技術2.2.2 基于深度學習的自然語言處理技術2.3 自然語言處理技術難點2.3.1 內容的有效界定2.3.2 消歧和模糊性2.3.3 有瑕疵的或不規范的輸入2.3.4 語言行為與計劃2.4 自然語言處理工具和平臺第三章自然語言處理關聯技術和研究熱點3.1 自然語言處理關聯技術3.1.1 計算機科學3.1.2 互聯網技術3.1.3 機器學習方法3.2 自然語言處理研究熱點3.2.1 預訓練技術3.2.2 圖神經網絡技術(1)圖卷積神經網絡(2)基于空間的圖卷積神經網絡第四章自然語言處理技術的應用4.1 自然語言處理技術應用發展概述4.2 情感分析4.3 聊天機器人4.4 語音識別4.5 機器翻譯4.6 自動問答4.7 信息檢索第五章自然語言處理產業鏈與商業模式5.1 自然語言處理產業鏈模型5.2 自然語言處理產業鏈上游5.2.1 芯片供應商5.2.2 云服務供應商5.2.3 數據5.3 自然語言處理產業鏈中游5.4 自然語言處理產業鏈下游5.4.1 企業用戶5.4.2 個人用戶5.5 自然語言處理商業模式5.5.1 模式一:生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口5.5.2 模式二:技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口5.5.3 模式三:應用聚焦者——場景應用5.5.4 模式四:垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態5.5.5 模式五:基礎設施提供者——從基礎設施切入,并向產業鏈下游拓展第六章中國自然語言處理行業發展分析6.1 自然語言處理行業市場現狀6.2 自然語言處理行業財務分析6.3 自然語言處理行業競爭格局6.4 中國自然語言處理行業主要參與者第七章自然語言處理現象級應用——ChatGPT7.1 ChatGPT簡介7.2 ChatGPT主要功能7.3 ChatGPT發展趨勢7.3.1 機器學習7.3.2 神經網絡7.3.3 Transformer算法7.4 GPT算法的發展歷程7.5 ChatGPT與InstructGPT的比較7.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點7.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點第八章ChatGPT的應用和潛力8.1 ChatGPT的應用8.1.1 ChatGPT打開海量應用場景8.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑8.2 ChatGPT的提升空間8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案8.2.2 對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語8.2.4 模型拒絕不當請求,有時會響應有害指令或表現偏見行為第九章ChatGPT的技術線路9.1 基于GPT-3.5,GPT-4預計提升更明顯9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型9.1.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能9.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能9.3 領先的NLP模型9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐第十章ChatGPT的基礎設施10.1 ChatGPT的核心基礎設施——AI超算中心10.1.1 算力的概念和基本單位10.1.2 巨頭布局AI超算中心概況10.2 新一代AI數據中心的關鍵硬件——AI服務器10.2.1 數據中心產業鏈分析10.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構10.2.3 2019-2023年我國算力規模及增速10.2.4 2019-2023年我國算力內部結構10.2.5 全球級中國AI服務器市場規模10.3 AI算力的“心臟”——GPU10.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”10.3.2 AI芯片的市場結構10.3.3 AI芯片的優點10.3.4 全球及中國AI芯片市場規模10.3.5 加速服務器的市場前景第十一章OpenAI公司發展概述11.1 OpenAI公司簡介11.2 OpenAI公司歷史沿革11.3 OpenAI公司組織架構和運作結構11.4 OpenAI公司的商業化11.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費11.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣11.5 OpenAI公司的核心產品11.5.1 核心產品——DALL E 211.5.2 核心產品——Whisper第十二章自然語言處理行業重點企業研究12.1 浪潮電子信息產業股份有限公司12.1.1 企業發展基本情況12.1.2 企業經營狀況分析12.1.3 企業自然語言處理業務情況12.1.4 企業核心競爭力分析12.1.5 企業發展戰略分析12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司12.2.1 企業發展基本情況12.2.2 企業經營狀況分析12.2.3 企業自然語言處理業務情況12.2.4 企業核心競爭力分析12.2.5 企業發展戰略分析12.3 科大訊飛股份有限公司12.3.1 企業發展基本情況12.3.2 企業經營狀況分析12.3.3 企業自然語言處理業務情況12.3.4 企業核心競爭力分析12.3.5 企業發展戰略分析12.4 海光信息技術股份有限公司12.4.1 企業發展基本情況12.4.2 企業經營狀況分析12.4.3 企業自然語言處理業務情況12.4.4 企業核心競爭力分析12.4.5 企業發展戰略分析12.5 中科寒武紀科技股份有限公司12.5.1 企業發展基本情況12.5.2 企業經營狀況分析12.5.3 企業自然語言處理業務情況12.5.4 企業融資情況分析12.5.5 企業發展戰略分析12.6 云從科技集團股份有限公司12.6.1 企業發展基本情況12.6.2 企業經營狀況分析12.6.3 企業自然語言處理業務情況12.6.4 企業核心競爭力分析12.6.5 企業發展戰略分析12.7 ?北京海天瑞聲科技股份有限公司12.7.1 企業發展基本情況12.7.2 企業經營狀況分析12.7.3 企業自然語言處理業務情況12.7.4 企業核心競爭力分析12.7.5 企業發展戰略分析12.8 拓爾思信息技術股份有限公司12.8.1 企業發展基本情況12.8.2 企業經營狀況分析12.8.3 企業自然語言處理業務情況12.8.4 企業融資情況分析12.8.5 企業發展戰略分析12.9 三六零安全科技股份有限公司12.9.1 企業發展基本情況12.9.2 企業經營狀況分析12.9.3 企業自然語言處理業務情況12.9.4 企業融資情況分析12.9.5 企業發展戰略分析12.10 百度集團股份有限公司12.10.1 企業發展基本情況12.10.2 企業經營狀況分析12.10.3 企業自然語言處理業務情況12.10.4 企業融資情況分析12.10.5 企業發展戰略分析第十三章自然語言處理行業趨勢預測和市場空間測算13.1 自然語言處理行業發展趨勢13.1.1 多模態語言處理融合13.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟13.2 自然語言處理行業發展挑戰13.2.1 更優的算法13.2.2 語言的深度分析13.2.3 多學科的交叉13.3 自然語言處理行業發展驅動因素13.3.1 自然語言處理要素演進,行業迎來變更式發展13.3.2 傳統行業智能需求增長,帶動語言處理需求上漲13.4 自然語言處理行業發展限制因素13.4.1 自然語言處理存在技術難題13.4.2 自然語言處理模型通用性不強13.4.3 機器理解自然語言技術未有突破13.5 自然語言處理行業投資前景13.5.1 自然語言處理技術創新及發展不及預期13.5.2 用戶接受度低于預期13.5.3 行業政策監管風險13.6 2023-2030年自然語言處理行業市場空間預測
博思數據發布的《2024-2030年中國自然語言處理市場增長潛力與投資策略制定報告》介紹了自然語言處理行業相關概述、中國自然語言處理產業運行環境、分析了中國自然語言處理行業的現狀、中國自然語言處理行業競爭格局、對中國自然語言處理行業做了重點企業經營狀況分析及中國自然語言處理產業發展前景與投資預測。您若想對自然語言處理產業有個系統的了解或者想投資自然語言處理行業,本報告是您不可或缺的重要工具。
第一章自然語言處理定義和產業界定1.1 自然語言處理的定義1.2 自然語言處理環節1.2.1 詞法分析1.2.2 句法分析1.2.3 語義分析1.2.4 語用語境分析1.3 自然語言處理歷史沿革1.3.1 早期自然語言處理1.3.2 統計自然語言處理1.3.3 神經網絡自然語言處理1.4 自然語言處理研究范圍界定第二章自然語言處理技術發展概述2.1 相關概念2.1.1 信息抽。↖E)2.1.2 自動文摘2.2.3 語音識別技術2.1.4 Transformer 模型2.2 自然語言處理技術2.2.1 基于傳統機器學習的自然語言處理技術2.2.2 基于深度學習的自然語言處理技術2.3 自然語言處理技術難點2.3.1 內容的有效界定2.3.2 消歧和模糊性2.3.3 有瑕疵的或不規范的輸入2.3.4 語言行為與計劃2.4 自然語言處理工具和平臺第三章自然語言處理關聯技術和研究熱點3.1 自然語言處理關聯技術3.1.1 計算機科學3.1.2 互聯網技術3.1.3 機器學習方法3.2 自然語言處理研究熱點3.2.1 預訓練技術3.2.2 圖神經網絡技術(1)圖卷積神經網絡(2)基于空間的圖卷積神經網絡第四章自然語言處理技術的應用4.1 自然語言處理技術應用發展概述4.2 情感分析4.3 聊天機器人4.4 語音識別4.5 機器翻譯4.6 自動問答4.7 信息檢索第五章自然語言處理產業鏈與商業模式5.1 自然語言處理產業鏈模型5.2 自然語言處理產業鏈上游5.2.1 芯片供應商5.2.2 云服務供應商5.2.3 數據5.3 自然語言處理產業鏈中游5.4 自然語言處理產業鏈下游5.4.1 企業用戶5.4.2 個人用戶5.5 自然語言處理商業模式5.5.1 模式一:生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口5.5.2 模式二:技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口5.5.3 模式三:應用聚焦者——場景應用5.5.4 模式四:垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態5.5.5 模式五:基礎設施提供者——從基礎設施切入,并向產業鏈下游拓展第六章中國自然語言處理行業發展分析6.1 自然語言處理行業市場現狀6.2 自然語言處理行業財務分析6.3 自然語言處理行業競爭格局6.4 中國自然語言處理行業主要參與者第七章自然語言處理現象級應用——ChatGPT7.1 ChatGPT簡介7.2 ChatGPT主要功能7.3 ChatGPT發展趨勢7.3.1 機器學習7.3.2 神經網絡7.3.3 Transformer算法7.4 GPT算法的發展歷程7.5 ChatGPT與InstructGPT的比較7.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點7.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點第八章ChatGPT的應用和潛力8.1 ChatGPT的應用8.1.1 ChatGPT打開海量應用場景8.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑8.2 ChatGPT的提升空間8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案8.2.2 對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語8.2.4 模型拒絕不當請求,有時會響應有害指令或表現偏見行為第九章ChatGPT的技術線路9.1 基于GPT-3.5,GPT-4預計提升更明顯9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型9.1.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能9.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能9.3 領先的NLP模型9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐第十章ChatGPT的基礎設施10.1 ChatGPT的核心基礎設施——AI超算中心10.1.1 算力的概念和基本單位10.1.2 巨頭布局AI超算中心概況10.2 新一代AI數據中心的關鍵硬件——AI服務器10.2.1 數據中心產業鏈分析10.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構10.2.3 2019-2023年我國算力規模及增速10.2.4 2019-2023年我國算力內部結構10.2.5 全球級中國AI服務器市場規模10.3 AI算力的“心臟”——GPU10.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”10.3.2 AI芯片的市場結構10.3.3 AI芯片的優點10.3.4 全球及中國AI芯片市場規模10.3.5 加速服務器的市場前景第十一章OpenAI公司發展概述11.1 OpenAI公司簡介11.2 OpenAI公司歷史沿革11.3 OpenAI公司組織架構和運作結構11.4 OpenAI公司的商業化11.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費11.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣11.5 OpenAI公司的核心產品11.5.1 核心產品——DALL E 211.5.2 核心產品——Whisper第十二章自然語言處理行業重點企業研究12.1 浪潮電子信息產業股份有限公司12.1.1 企業發展基本情況12.1.2 企業經營狀況分析12.1.3 企業自然語言處理業務情況12.1.4 企業核心競爭力分析12.1.5 企業發展戰略分析12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司12.2.1 企業發展基本情況12.2.2 企業經營狀況分析12.2.3 企業自然語言處理業務情況12.2.4 企業核心競爭力分析12.2.5 企業發展戰略分析12.3 科大訊飛股份有限公司12.3.1 企業發展基本情況12.3.2 企業經營狀況分析12.3.3 企業自然語言處理業務情況12.3.4 企業核心競爭力分析12.3.5 企業發展戰略分析12.4 海光信息技術股份有限公司12.4.1 企業發展基本情況12.4.2 企業經營狀況分析12.4.3 企業自然語言處理業務情況12.4.4 企業核心競爭力分析12.4.5 企業發展戰略分析12.5 中科寒武紀科技股份有限公司12.5.1 企業發展基本情況12.5.2 企業經營狀況分析12.5.3 企業自然語言處理業務情況12.5.4 企業融資情況分析12.5.5 企業發展戰略分析12.6 云從科技集團股份有限公司12.6.1 企業發展基本情況12.6.2 企業經營狀況分析12.6.3 企業自然語言處理業務情況12.6.4 企業核心競爭力分析12.6.5 企業發展戰略分析12.7 ?北京海天瑞聲科技股份有限公司12.7.1 企業發展基本情況12.7.2 企業經營狀況分析12.7.3 企業自然語言處理業務情況12.7.4 企業核心競爭力分析12.7.5 企業發展戰略分析12.8 拓爾思信息技術股份有限公司12.8.1 企業發展基本情況12.8.2 企業經營狀況分析12.8.3 企業自然語言處理業務情況12.8.4 企業融資情況分析12.8.5 企業發展戰略分析12.9 三六零安全科技股份有限公司12.9.1 企業發展基本情況12.9.2 企業經營狀況分析12.9.3 企業自然語言處理業務情況12.9.4 企業融資情況分析12.9.5 企業發展戰略分析12.10 百度集團股份有限公司12.10.1 企業發展基本情況12.10.2 企業經營狀況分析12.10.3 企業自然語言處理業務情況12.10.4 企業融資情況分析12.10.5 企業發展戰略分析第十三章自然語言處理行業趨勢預測和市場空間測算13.1 自然語言處理行業發展趨勢13.1.1 多模態語言處理融合13.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟13.2 自然語言處理行業發展挑戰13.2.1 更優的算法13.2.2 語言的深度分析13.2.3 多學科的交叉13.3 自然語言處理行業發展驅動因素13.3.1 自然語言處理要素演進,行業迎來變更式發展13.3.2 傳統行業智能需求增長,帶動語言處理需求上漲13.4 自然語言處理行業發展限制因素13.4.1 自然語言處理存在技術難題13.4.2 自然語言處理模型通用性不強13.4.3 機器理解自然語言技術未有突破13.5 自然語言處理行業投資前景13.5.1 自然語言處理技術創新及發展不及預期13.5.2 用戶接受度低于預期13.5.3 行業政策監管風險13.6 2023-2030年自然語言處理行業市場空間預測
數據資料
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中國宏觀數據庫
政策法規數據庫
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企業經濟數據庫
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本報告由博思數據獨家編制并發行,報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得,具有獨立自主知識產權,報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權,任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告,請直接撥打博思數據免費客服熱線(400 700 3630)聯系。
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