我公司擁有所有研究報告產品的唯一著作權，當您購買報告或咨詢業務時，請認準“智研鈞略”商標，及唯一官方網站智研咨詢網（www.njjkdl.com）。若要進行引用、刊發，需要獲得智研咨詢的正式授權。
- 報告目錄
- 研究方法
為了深入解讀多模態大模型行業發展現狀以及研判未來走向，智研咨詢精心編撰并推出了《2025-2031年中國多模態大模型行業市場現狀分析及前景戰略研判報告》（以下簡稱《報告》）。這份報告不僅是對中國多模態大模型市場的一次全面而細致的梳理，更是智研咨詢多年來持續追蹤、實地踏訪、深入研究與精準分析的結晶。它旨在幫助行業精英和投資者們更加精準地把握市場脈搏，洞察行業趨勢，為未來的決策提供有力支持。
《報告》主要研究中國多模態大模型產業發展情況，細分應用市場包含數字人、游戲娛樂、廣告商拍、社交媒體、智能營銷、教學輔助、3D建模、智能駕駛、智能安防、智慧城市十大部分，涉及多模態大模型市場主體、市場規模、市場競爭格局等細分數據。
《報告》從國內外經濟環境、國內政策、發展趨勢等方面入手，全方位分析了多模態大模型產業發展狀況，對業界廠商掌握產業動態與未來創新趨勢提供相應的建議和決策支持。
多模態大模型，就是能夠“聽懂”并“理解”多種語言（數據形式）的智能系統。具體指能夠同時處理和理解多種模態數據（如文本、圖像、音頻、視頻、3D模型等）的大規模人工智能模型。它通過深度學習技術（如Transformer架構）實現跨模態信息融合與推理，從而執行更復雜、更接近人類認知的智能任務。與傳統單一模態的模型相比，多模態大模型更像是一位全能的翻譯官，它能夠將不同模態的信息融會貫通，從而更準確地理解和處理復雜任務。
多模態大模型行業發展至今，共經歷了任務導向階段、覺一語言預訓練階段，以及多模態大模型階段。其中，在多模態研究的初期．模型設計主要集中在解決具體的應用問題上；視覺-語言預訓練階段是強調跨模態理解與生成能力的同步提升；多模態大模型已經實現一種更為靈活的交互方式。
多模態大模型作為近年來人工智能領域的一項突破性技術，以其卓越的數據處理能力和豐富的應用場景吸引了眾多關注。隨著技術的不斷創新，強勁的市場需求以及國家政策的支持下，我國大模型市場規模不斷增長。2024年中國多模態大模型市場規模為156.3億元，較2023年增加65.4億元；預計2025年中國多模態大模型市場規模為234.8億元。從我國多模態大模型應用領域來看，多模態大模型在數字人領域的應用份額最大；其次是游戲與廣告商拍領域；第三是智能營銷、社交媒體領域。
多模態大模型作為新一代人工智能技術范式，正逐步成為推動相關產業創新和發展的重要力量。隨著技術的不斷進步，多模態智能體將不再局限于單一模態的感知與交互，而是能夠融合圖像、文本、語音等多種信息，實現更自然、更高效的人機協作，從金融分析到智能客服，從教育輔導到內容創作，多模態智能體將在更廣泛的場景中展現其強大的多任務處理和復雜問題解決能力。未來，多模態大模型行業發展將呈現出更加多元和深入的趨勢，多模態大模型將更加智能、更加人性化，應用前景將越來越廣闊。
多模態大模型行業產業鏈上游主要包括AI芯片、GPUFPGA、CPUASIC、服務器等硬件，以及系統軟件、開發軟件、中間件等基礎軟件；行業中游為多模態大模型，主要包括CLIP、BLIP、BLIP-2、dreamLLM、LLaMA、LLaVA、flamingo、mini-GPT4等；行業下游應用于工業、農業、金融科技等生產制造領域，教育、游戲、傳媒、文旅等生活娛樂領域，基建、交通、醫療、應急等公共服務領域。
近年來，我國的多模態大模型發展迅速，目前，我國主流大模型有中科院紫東太初、華為盤古大模型、百度文心大模型、騰訊混元大模型、阿里通義大模型、科大訊飛星火大模型、智譜GLM-4、網易丹青大模型、昆侖萬維天工大模型、月之暗面Kimi、深度求索DeepSeek等。其中，Kimi、DeepSeek等通過技術優化降低訓練成本，目前在3000-6000萬美元之間。
智研咨詢研究團隊圍繞中國多模態大模型產業規模、產業結構、重點企業情況、產業發展趨勢等方面進行深入分析，并針對多模態大模型產業發展中存在的問題提出建議，為各地政府、產業鏈關聯企業、投資機構提供參考。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
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 多模態大模型的特征
1.1.3 多模態大模型的分類
1.1.4 多模態大模型相關專業術語
1.1.5 多模態大模型近似概念辨析
1.1.6 多模態大模型所處行業
1.1.7 多模態大模型行業監管
1.2 多模態大模型的研究發展意義
1.3 多模態大模型產業畫像
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
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 全球多模態大模型產業發展概括
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體量
2.4 全球多模態大模型產業市場競爭格局
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主體分析
3.2.1 中國多模態大模型市場主體類型
3.2.2 中國多模態大模型企業的入場方式
3.3 中國多模態大模型數量及名單
3.4 中國多模態大模型市場規模體量
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
3.7 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 多模態大模型的技術難點
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 多模態大模型的技術場景
4.4 多模態大模型的架構分析
4.5 多模態大模型基礎模型架構
4.5.1 基礎架構
1、Transformer架構
2、生成對抗網絡GAN
3、卷積神經網絡CNN
4、遞歸神經網絡RNN
4.5.2 基礎單模態大模型
1、BERT
2、GPT
3、ViT
4.6 多模態大模型類型及綜合對比
4.7 多模態大模型類型一：CLIP
4.8 多模態大模型類型二：Flamingo
4.9 多模態大模型類型三：BLIP-2
4.10 多模態大模型類型四：LLaVA
4.11 多模態大模型類型五：InstructBLIP
4.12 多模態大模型類型六：mini-GPT4
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
5.2.3 AI服務器
5.3 多模態大模型基礎能力構建之“數據”
5.3.1 多模態大模型對數據的需求分析
5.3.2 數據處理與服務概述
5.3.3 國內外主要多模態模型數據集
5.3.4 數據API
5.3.5 訓練數據開發
5.3.6 推理數據開發
5.3.7 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
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、數字人行業規模
3、多模態大模型對數字人行業的影響
4、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、游戲娛樂行業規模
3、多模態大模型對游戲娛樂的影響
4、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、廣告商拍行業規模
3、多模態大模型對廣告商拍行業的影響
4、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、社交媒體行業規模
3、多模態大模型對社交媒體行業的影響
4、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
6.2.6 多模態大模型產業化應用細分場景六：教學輔助
6.2.7 多模態大模型產業化應用細分場景七：3D建模
6.2.8 多模態大模型產業化應用細分場景八：智能駕駛
6.2.9 多模態大模型產業化應用細分場景九：智能安防
6.2.10 多模態大模型產業化應用細分場景十：智慧城市
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、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、最新進展
7.2.2 谷歌-Gemini
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、最新進展
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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
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
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、企業業務布局戰略&優劣勢
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
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
8.6 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
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
9.3 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：大模型的定義
圖表2：多模態大模型的定義
圖表3：多模態大模型的特征
圖表4：多模態大模型專業術語
圖表5：多模態大模型近似概念辨析
圖表6：本報告研究領域所處行業（一）
圖表7：本報告研究領域所處行業（二）
圖表8：多模態大模型行業監管體系
圖表9：多模態大模型產業鏈結構梳理
圖表10：多模態大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表11：報告研究范圍界定
圖表12：報告權威數據來源
圖表13：報告研究統計方法
圖表14：中國多模態大模型行業發展歷程
圖表15：中國多模態大模型市場參與者類型
圖表16：中國多模態大模型市場規模體量
圖表17：中國多模態大模型投融資動態及熱門賽道
圖表18：中國多模態大模型行業主要資金來源
圖表19：中國多模態大模型融資事件匯總
圖表20：中國多模態大模型融資規模統計
圖表21：中國多模態大模型熱門融資賽道
圖表22：中國多模態大模型行業發展痛點問題
圖表23：多模態大模型的技術演進
圖表24：多模態大模型的技術難點
圖表25：多模態大模型的技術場景
圖表26：多模態大模型的架構分析
圖表27：多模態大模型基礎模型架構
圖表28：多模態大模型類型及綜合對比
圖表29：多模態大模型類型一：CLIP
圖表30：多模態大模型類型二：Flamingo
更多圖表見正文……
◆ 本報告分析師具有專業研究能力，報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監測產品數據，通過智研統計預測模型估算獲得；企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數據均來自合法合規渠道，觀點產出及數據分析基于分析師對行業的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發布本報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現依據。在不同時期，智研咨詢可發表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用本報告的數據、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業咨詢經驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區位優勢
03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產業規劃、IPO咨詢、行業調研等全案產業咨詢服務
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業和科學的研究模型和調研方法，不斷追求數據和觀點的客觀準確
06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業簡報、監測報告等免費資源，踐行用信息驅動產業發展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數據庫資源和知識庫
08
智研咨詢觀點和數據被媒體、機構、券商廣泛引用和轉載，具有廣泛的品牌知名度
品質保證
智研咨詢是行業研究咨詢服務領域的領導品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內數百家咨詢機構，行業協會建立長期合作關系，專業的團隊和資源，保證了我們報告的專業性。
售后處理
我們提供完善的售后服務系統。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺等任意終端，均可在工作日內得到受理回復。24小時全面為您提供專業周到的服務，及時解決您的需求。
跟蹤回訪
持續讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會安排專業的客服專員會定期電話回訪或上門拜訪，收集您對我們服務的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
![趨勢研判！2024年中國大模型行業產業鏈、市場規模、重點企業及發展趨勢分析：大模型技術不斷進步，市場規模持續增長[圖]](http://img.chyxx.com/images/2022/0330/d1363a7ee3953fc25ed09e0b79158acce9dc7c22.png?x-oss-process=style/w320)
