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1.1　ChatGPT基本概述
1.1.1　基本定義
1.1.2　主要特點
1.1.3　使用局限
1.2　ChatGPT主要優(yōu)勢分析
1.2.1　技術(shù)方面
1.2.2　應用方面
1.1　ChatGPT主要運行模式
1.1.1　大型語言模型
1.1.2　新型人機交互接口
1.2　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.2.1　產(chǎn)業(yè)鏈綜述
1.2.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游
1.2.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游
1.2.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游

2.1　全球ChatGPT行業(yè)發(fā)展分析
2.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.3　主要企業(yè)布局
2.1.4　應用場景分析
2.1.5　商業(yè)進程狀況
2.1.6　行業(yè)產(chǎn)生效應
2.1.7　行業(yè)監(jiān)督管理
2.2　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.2.1　行業(yè)發(fā)展意義
2.2.2　行業(yè)廠商分析
2.2.3　行業(yè)價值鏈條
2.2.4　產(chǎn)品研發(fā)情況
2.3　ChatGPT行業(yè)發(fā)展路徑分析
2.3.1　GPT初代
2.3.2　GPT-2
2.3.3　GPT-3
2.3.4　GPT-3.5
2.3.5　GPT-4
2.4　ChatGPT行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的社會影響及變革分析
2.4.1　重塑時空場域
2.4.2　重塑生產(chǎn)關(guān)系
2.4.3　重構(gòu)勞動關(guān)系
2.4.4　重塑生活方式
2.4.5　主要發(fā)生變革
2.5　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展機遇分析
2.5.1　釋放社會的生產(chǎn)力
2.5.2　帶動生產(chǎn)關(guān)系變革
2.5.3　產(chǎn)生商業(yè)模式創(chuàng)新
2.5.4　推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級
2.5.5　催生產(chǎn)業(yè)應用場景
2.6　ChatGPT行業(yè)法律風險及規(guī)制分析
2.6.1　知識產(chǎn)權(quán)法律風險
2.6.2　數(shù)據(jù)相關(guān)法律風險
2.6.3　學校學術(shù)倫理規(guī)范
2.6.4　法律風險規(guī)制分析
2.7　中國ChatGPT行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析
2.7.1　技術(shù)層面
2.7.2　社會層面
2.7.3　倫理層面
2.7.4　法律層面
2.8　ChatGPT行業(yè)發(fā)展問題分析
2.8.1　行業(yè)發(fā)展瓶頸
2.8.2　行業(yè)潛在威脅
2.8.3　行業(yè)產(chǎn)生危害
2.8.4　未來安全問題
2.9　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展建議分析
2.9.1　鼓勵有序發(fā)展應用
2.9.2　夯實相關(guān)技術(shù)體系
2.9.3　構(gòu)建人才培養(yǎng)系統(tǒng)
2.9.4　完善相關(guān)法律體系

3.1　中國AI芯片行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1　行業(yè)基本概述
3.1.2　行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.3　行業(yè)發(fā)展政策
3.1.4　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.5　行業(yè)應用場景
3.1.6　主要技術(shù)路線
3.2　2022-2024年中國AI芯片行業(yè)運行情況發(fā)展分析
3.2.1　市場規(guī)模狀況
3.2.2　芯片數(shù)量需求
3.2.3　企業(yè)注冊數(shù)量
3.2.4　企業(yè)競爭格局
3.2.5　主要企業(yè)布局
3.2.6　行業(yè)融資情況
3.2.7　行業(yè)投資主體
3.3　AI芯片主要細分類型發(fā)展分析
3.3.1　CPU
3.3.2　GPU
3.3.3　FPGA
3.3.4　ASIC
3.3.5　整體發(fā)展
3.4　AI芯片行業(yè)發(fā)展前景展望分析
3.4.1　行業(yè)發(fā)展前景
3.4.2　市場發(fā)展空間
3.4.3　行業(yè)需求激增
3.4.4　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

4.1　2022-2024年中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1　行業(yè)發(fā)展政策
4.1.2　主要商業(yè)模式
4.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
4.1.4　行業(yè)機架規(guī)模
4.1.5　市場規(guī)模狀況
4.1.6　行業(yè)建設成本
4.1.7　區(qū)域分布情況
4.1.8　行業(yè)中心名單
4.1.9　行業(yè)競爭狀況
4.1.10　行業(yè)資本布局
4.2　中國數(shù)據(jù)中心建設的標準化發(fā)展分析
4.2.1　頂層要求
4.2.2　發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.3　主要標準
4.2.4　發(fā)展困境
4.2.5　發(fā)展建議
4.3　數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)體系
4.3.1　數(shù)據(jù)中心選址和規(guī)劃技術(shù)
4.3.2　數(shù)據(jù)中心供電和制冷技術(shù)
4.3.3　數(shù)據(jù)中心IT關(guān)鍵支撐技術(shù)
4.3.4　能效優(yōu)化管理技術(shù)
4.3.5　負載和應用軟件技術(shù)
4.4　中國數(shù)據(jù)中心發(fā)展的對策建議
4.4.1　加強頂層設計精準規(guī)劃
4.4.2　節(jié)能降耗實現(xiàn)綠色發(fā)展
4.4.3　因地制宜合理規(guī)劃布局
4.4.4　支持龍頭企業(yè)壯大規(guī)模
4.4.5　加快關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)
4.5　中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測分析
4.5.1　ChatGPT影響
4.5.2　ChatGPT挑戰(zhàn)
4.5.3　行業(yè)發(fā)展前景
4.5.4　行業(yè)發(fā)展趨勢

5.1　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1　行業(yè)基本概述
5.1.2　行業(yè)發(fā)展政策
5.1.3　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
5.1.4　行業(yè)核心需求
5.1.5　行業(yè)發(fā)展問題
5.1.6　行業(yè)發(fā)展建議
5.2　2022-2024年中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)運行狀況分析
5.2.1　市場規(guī)模狀況
5.2.2　市場結(jié)構(gòu)狀況
5.2.3　下游應用領域
5.2.4　區(qū)域分布狀況
5.2.5　行業(yè)供需分析
5.2.6　學習時間情況
5.2.7　行業(yè)集中程度
5.2.8　行業(yè)價格走勢
5.3　中國數(shù)據(jù)標注企業(yè)發(fā)展分析
5.3.1　企業(yè)數(shù)量分析
5.3.2　企業(yè)競爭格局
5.3.3　企業(yè)排行情況
5.3.4　企業(yè)自建基地
5.3.5　企業(yè)策略矩陣
5.4　中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測分析
5.4.1　市場發(fā)展空間
5.4.2　行業(yè)供需預測
5.4.3　行業(yè)發(fā)展前景
5.4.4　競爭發(fā)展趨勢
5.4.5　行業(yè)發(fā)展趨勢

6.1　中國算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
6.1.1　產(chǎn)業(yè)基本概述
6.1.2　算法管理規(guī)定
6.1.3　產(chǎn)業(yè)應用現(xiàn)狀
6.1.4　企業(yè)競爭格局
6.1.5　區(qū)域發(fā)展情況
6.1.6　應用風險問題
6.1.7　算法治理實踐
6.2　中國人工智能算法發(fā)展狀況分析
6.2.1　基本概述
6.2.2　主要分類
6.2.3　提取方法
6.2.4　審查指南
6.2.5　專利體系
6.2.6　審查困境
6.2.7　規(guī)制走向
6.3　ChatGPT算法發(fā)展綜述
6.3.1　計算步驟
6.3.2　核心壁壘
6.3.3　學習機制
6.3.4　模型規(guī)模
6.4　數(shù)字時代算法困境發(fā)展分析
6.4.1　發(fā)展背景
6.4.2　困境表現(xiàn)
6.4.3　發(fā)展成因
6.4.4　治理路徑
6.5　中國算法未來發(fā)展建議分析
6.5.1　強化頂層設計
6.5.2　完善治理格局
6.5.3　立足算法特性
6.5.4　強化國際協(xié)調(diào)

7.1　2022-2024年中國AI金融行業(yè)運行狀況
7.1.1　行業(yè)基本概述
7.1.2　行業(yè)發(fā)展政策
7.1.3　市場規(guī)模狀況
7.1.4　市場結(jié)構(gòu)分析
7.1.5　主要玩家態(tài)勢
7.1.6　行業(yè)生態(tài)格局
7.1.7　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
7.1.8　行業(yè)發(fā)展機遇
7.2　2022-2024年中國AI金融行業(yè)投融資分析
7.2.1　融資事件數(shù)量
7.2.2　融資輪次分析
7.2.3　企業(yè)產(chǎn)品布局
7.2.4　企業(yè)應用場景
7.3　中國AI金融行業(yè)應用場景分析
7.3.1　智能營銷
7.3.2　智能識別
7.3.3　智能理財
7.3.4　智能風控
7.3.5　智能客服
7.4　中國AI金融行業(yè)主要產(chǎn)品市場發(fā)展分析
7.4.1　產(chǎn)品應用情況
7.4.2　計算機視覺
7.4.3　機器學習
7.4.4　知識圖譜
7.4.5　智能語音與對話式AI
7.4.6　自然語言處理
7.5　中國AI金融行業(yè)典型產(chǎn)品案例分析
7.5.1　格靈深瞳
7.5.2　海致星圖
7.5.3　同盾科技
7.6　中國AI金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢及前景展望分析
7.6.1　ChatGPT對金融影響
7.6.2　技術(shù)能力革新
7.6.3　場景智能深化
7.6.4　可信治理評估
7.6.5　未來發(fā)展展望

8.1　中國服務機器人行業(yè)發(fā)展狀況
8.1.1　行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
8.1.2　行業(yè)發(fā)展政策
8.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
8.1.4　五力模型分析
8.1.5　行業(yè)發(fā)展前景
8.1.6　行業(yè)發(fā)展展望
8.2　2022-2024年中國服務機器人市場運行情況
8.2.1　市場發(fā)展規(guī)模
8.2.2　市場應用結(jié)構(gòu)
8.2.3　行業(yè)區(qū)域分布
8.2.4　企業(yè)競爭格局
8.2.5　各行業(yè)滲透率
8.2.6　行業(yè)投資情況
8.2.7　商業(yè)化進程狀況
8.2.8　產(chǎn)業(yè)技術(shù)進展
8.3　中國服務機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點
8.3.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵
8.3.2　智能芯片
8.3.3　操作系統(tǒng)
8.3.4　感知器件
8.4　服務機器人核心技術(shù)分析
8.4.1　操作系統(tǒng)
8.4.2　核心零部件
8.4.3　人機交互技術(shù)
8.4.4　環(huán)境感知和運動控制技術(shù)
8.4.5　與AI、大數(shù)據(jù)、云計算融合技術(shù)
8.5　中國服務機器人產(chǎn)業(yè)存在的問題及對策
8.5.1　服務機器人行業(yè)存在不足
8.5.2　服務機器人產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)
8.5.3　服務機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議
8.5.4　服務機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略

9.1　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)發(fā)展狀況
9.1.1　行業(yè)發(fā)展周期
9.1.2　行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
9.1.3　主要應用場景
9.1.4　行業(yè)發(fā)展問題
9.1.5　行業(yè)發(fā)展建議
9.1.6　行業(yè)發(fā)展前景
9.2　2022-2024年中國虛擬數(shù)字人市場運行狀況分析
9.2.1　行業(yè)發(fā)展政策
9.2.2　市場規(guī)模狀況
9.2.3　細分市場占比
9.2.4　企業(yè)注冊數(shù)量
9.2.5　主要企業(yè)分析
9.2.6　企業(yè)競爭格局
9.2.7　行業(yè)投資情況
9.3　中國ChatGPT+虛擬數(shù)字人的發(fā)展分析
9.3.1　發(fā)展現(xiàn)狀分析
9.3.2　應用發(fā)展分析
9.3.3　企業(yè)研發(fā)動態(tài)
9.3.4　企業(yè)產(chǎn)品介紹
9.3.5　主要發(fā)展問題
9.3.6　發(fā)展前景展望
9.4　中國虛擬數(shù)字人典型應用類型分析
9.4.1　虛擬偶像
9.4.2　虛擬主播
9.4.3　虛擬員工
9.5　中國虛擬數(shù)字人行業(yè)未來發(fā)展趨勢分析
9.5.1　政策日趨完善
9.5.2　技術(shù)不斷突破
9.5.3　市場需求釋放
9.5.4　應該場景廣闊

10.1　2022-2024年中國教育行業(yè)發(fā)展分析
10.1.1　行業(yè)政策分析
10.1.2　市場規(guī)模狀況
10.1.3　在線教育規(guī)模
10.1.4　學校數(shù)量情況
10.1.5　師資力量分析
10.1.6　在校生的數(shù)量
10.2　2022-2024年中國數(shù)字教育行業(yè)運行情況分析
10.2.1　市場規(guī)模狀況
10.2.2　用戶規(guī)模分析
10.2.3　行業(yè)圖譜分析
10.2.4　企業(yè)競爭格局
10.2.5　千里馬的榜單
10.2.6　行業(yè)消費評級
10.2.7　典型投訴案例
10.2.8　行業(yè)融資情況
10.3　ChatGPT在教育領域的主要應用場景
10.3.1　教師教學
10.3.2　學習過程
10.3.3　教育評價
10.3.4　學業(yè)輔導
10.4　ChatGPT在教育領域的應用價值
10.4.1　提升實踐的創(chuàng)造力
10.4.2　增強認識的能動性
10.4.3　強化選擇的自主性
10.4.4　數(shù)據(jù)促進減負增效
10.5　ChatGPT在教育領域面臨的潛在風險
10.5.1　主體倫理向度
10.5.2　關(guān)系倫理向度
10.5.3　算法倫理向度
10.5.4　資源倫理向度
10.6　ChatGPT在教育領域的風險治理路徑
10.6.1　推進教育理念變革
10.6.2　建立新型師生關(guān)系
10.6.3　構(gòu)建風險監(jiān)管體系
10.6.4　構(gòu)建ChatGPT應用

11.1　AI聊天機器人
11.1.1　行業(yè)基本概述
11.1.2　市場規(guī)模狀況
11.1.3　細分領域分析
11.1.4　企業(yè)布局狀況
11.1.5　業(yè)務場景匹配
11.1.6　行業(yè)制約因素
11.2　AI繪畫
11.2.1　行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
11.2.2　產(chǎn)品開發(fā)成本
11.2.3　行業(yè)用戶分析
11.2.4　行業(yè)應用分析
11.2.5　企業(yè)布局狀況
11.2.6　發(fā)展前景展望
11.2.7　未來發(fā)展趨勢
11.3　電商
11.3.1　行業(yè)主要發(fā)展特點
11.3.2　行業(yè)發(fā)展意義分析
11.3.3　市場規(guī)模狀況分析
11.3.4　相關(guān)企業(yè)注冊數(shù)量
11.3.5　行業(yè)基本運營模式
11.3.6　ChatGPT應用狀況
11.3.7　ChatGPT企業(yè)發(fā)展
11.3.8　ChatGPT應用前景
11.4　游戲
11.4.1　行業(yè)銷售收入情況
11.4.2　行業(yè)用戶規(guī)模狀況
11.4.3　細分市場結(jié)構(gòu)占比
11.4.4　AI游戲的發(fā)展環(huán)境
11.4.5　AI游戲的應用效果
11.4.6　AI游戲的應用場景
11.4.7　AI游戲的發(fā)展展望
11.4.8　ChatGPT發(fā)展影響
11.4.9　ChatGPT企業(yè)布局
11.4.10　ChatGPT應用前景
11.5　醫(yī)療行業(yè)
11.5.1　醫(yī)療質(zhì)量安全分析
11.5.2　醫(yī)療行業(yè)特色分析
11.5.3　醫(yī)療服務發(fā)展方向
11.5.4　ChatGPT學習路徑
11.5.5　ChatGPT學習效果
11.5.6　ChatGPT應用特點
11.5.7　ChatGPT應用作用
11.5.8　ChatGPT應用挑戰(zhàn)
11.6　醫(yī)藥行業(yè)
11.6.1　行業(yè)產(chǎn)值規(guī)模狀況
11.6.2　行業(yè)藥物獲批情況
11.6.3　行業(yè)區(qū)域分布狀況
11.6.4　ChatGPT應用特點
11.6.5　ChatGPT應用作用
11.6.6　ChatGPT應用挑戰(zhàn)
11.6.7　ChatGPT企業(yè)布局

12.1　ChatGPT技術(shù)發(fā)展綜述
12.1.1　核心能力分析
12.1.2　技術(shù)特征分析
12.1.3　技術(shù)主要局限
12.2　ChatGPT技術(shù)的主體框架分析
12.2.1　整體框架結(jié)構(gòu)
12.2.2　語料體系
12.2.3　預訓練算法與模型
12.2.4　微調(diào)算法與模型
12.3　ChatGPT主要技術(shù)支持分析
12.3.1　自然語言處理技術(shù)
12.3.2　深度學習技術(shù)
12.3.3　自動語音識別技術(shù)
12.3.4　自動機器翻譯技術(shù)
12.3.5　自動文本生成技術(shù)
12.3.6　自動問答系統(tǒng)技術(shù)
12.3.7　自動對話系統(tǒng)技術(shù)
12.3.8　自動文檔摘要技術(shù)
12.3.9　自動文本分類技術(shù)
12.3.10　自動文本檢索技術(shù)
12.4　ChatGPT主要核心技術(shù)分析
12.4.1　Transformer模型
12.4.2　基于Transformer的基本架構(gòu)
12.4.3　基于人類反饋的強化學習技術(shù)
12.4.4　指示微調(diào)技術(shù)
12.4.5　思維鏈技術(shù)

13.1　微軟（Microsoft Corp.）
13.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.1.2　業(yè)務發(fā)展動態(tài)
13.1.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.1.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2　谷歌（Google Inc.）
13.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.2.2　企業(yè)布局狀況
13.2.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.2.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3　Meta Platforms, Inc.
13.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.3.2　企業(yè)布局狀況
13.3.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.3.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
13.4　Open AI
13.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
13.4.2　企業(yè)主要產(chǎn)品
13.4.3　企業(yè)發(fā)展動態(tài)
13.4.4　企業(yè)核心競爭力
13.4.5　ChatGPT的價值

14.1　百度集團股份有限公司
14.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.1.2　產(chǎn)品研發(fā)進展
14.1.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.1.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.1.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.2　阿里巴巴集團控股有限公司
14.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.2.2　產(chǎn)品研發(fā)進展
14.2.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.2.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.2.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.3　騰訊控股有限公司
14.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.3.2　企業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
14.3.3　產(chǎn)品研發(fā)進展
14.3.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.3.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.3.6　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.4　京東集團股份有限公司
14.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.4.2　產(chǎn)品研發(fā)進展
14.4.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.4.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.4.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.5　網(wǎng)易股份有限公司
14.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.5.2　企業(yè)產(chǎn)品發(fā)布
14.5.3　企業(yè)技術(shù)進展
14.5.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.5.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.5.6　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
14.6　北京抖音信息服務有限公司
14.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.6.2　業(yè)務布局情況
14.6.3　企業(yè)營收情況
14.6.4　企業(yè)主要產(chǎn)品
14.7　科大訊飛股份有限公司
14.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.7.2　企業(yè)研發(fā)情況
14.7.3　企業(yè)布局分析
14.7.4　經(jīng)營效益分析
14.7.5　業(yè)務經(jīng)營分析
14.7.6　財務狀況分析
14.7.7　核心競爭力分析
14.7.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
14.7.9　未來前景展望
14.8　昆侖萬維科技股份有限公司
14.8.1　企業(yè)發(fā)展概況
14.8.2　企業(yè)布局分析
14.8.3　經(jīng)營效益分析
14.8.4　業(yè)務經(jīng)營分析
14.8.5　財務狀況分析
14.8.6　核心競爭力分析
14.8.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
14.8.8　未來前景展望

15.1　2022-2024年全球ChatGPT行業(yè)投資動態(tài)
15.1.1　竹間智能完成D輪融資
15.1.2　銜遠科技完成天使輪融資
15.1.3　Adept完成3.5億美元融資
15.2　中國ChatGPT行業(yè)投資壁壘分析
15.2.1　技術(shù)壁壘
15.2.2　數(shù)據(jù)壁壘
15.2.3　品牌壁壘
15.2.4　資金壁壘
15.2.5　產(chǎn)權(quán)壁壘
15.3　中國ChatGPT行業(yè)投資風險分析
15.3.1　技術(shù)風險
15.3.2　法律風險
15.3.3　競爭風險
15.3.4　商業(yè)風險
15.3.5　人才風險
15.4　中國ChatGPT行業(yè)投資機遇分析
15.4.1　技術(shù)領域機遇
15.4.2　跨界應用機遇
15.4.3　智能平臺機遇

16.1　中國ChatGPT行業(yè)發(fā)展前景分析
16.1.1　未來發(fā)展圖景
16.1.2　行業(yè)發(fā)展?jié)摿?br/>16.1.3　未來發(fā)展趨勢
16.2　ChatGPT的應用前景分析
16.2.1　智能機器人
16.2.2　行業(yè)智能助手
16.2.3　輿情分析
16.3　2024-2028年中國ChatGPT行業(yè)預測分析
16.3.1　2024-2028年中國ChatGPT行業(yè)影響因素分析
16.3.2　2024-2028年中國AI芯片行業(yè)市場規(guī)模預測
16.3.3　2024-2028年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模預測

圖表　交互類App用戶破億用時
圖表　ChatGPT特點
圖表　ChatGPT的局限性
圖表　AI自然語言處理發(fā)展歷程
圖表　RLHF人類反饋強化學習模型原理
圖表　生成型AI應用領城
圖表　大型語言模型圖
圖表　ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表　ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表　GLM-130B與GPT-3、OPT-175B對比
圖表　國內(nèi)外科技巨頭布局情況
圖表　ChatGPT部分海外競品梳理
圖表　ChatGPT在傳媒領域應用
圖表　ChatGPT在影視領域應用
圖表　ChatGPT在營銷領域應用
圖表　ChatGPT在其他領域應用
圖表　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點
圖表　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)參與廠商類型與定位邏輯
圖表　中國大語言模型產(chǎn)業(yè)價值鏈
圖表　中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展歷程
圖表　中國AI芯片行業(yè)相關(guān)政策匯總一覽表
圖表　人工智能芯片應用場景
圖表　2017-2023年中國AI芯片市場規(guī)模趨勢圖
圖表　2020-2023年全球AI芯片數(shù)量趨勢圖
圖表　2017-2023年中國AI芯片企業(yè)注冊量統(tǒng)計
圖表　中國AI芯片企業(yè)格局
圖表　中國AI芯片重點企業(yè)分析
圖表　中國科技巨頭人工智能芯片業(yè)務布局