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智研咨询发布的《2025-2031年中国模型即服务(MaaS)行业市场全景调研及发展前景研判报告》共七章。首先介绍了模型即服务(MAAS)行业市场发展环境、模型即服务(MAAS)整体运行态势等,接着分析了模型即服务(MAAS)行业市场运行的现状,然后介绍了模型即服务(MAAS)市场竞争格局。随后,报告对模型即服务(MAAS)做了重点企业经营状况分析,最后分析了模型即服务(MAAS)行业发展趋势与投资预测。您若想对模型即服务(MAAS)产业有个系统的了解或者想投资模型即服务(MAAS)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。
第一章模型即服务(MaaS)相关概述
1.1 MaaS定义及技术架构
1.1.1 MaaS起源与概念
1.1.2 MaaS技术架构
1.1.3 MaaS产业结构
1.2 MaaS框架与能力要求
1.2.1 MaaS框架说明
1.2.2 模型平台层能力架构
1.2.3 模型层能力架构
1.2.4 应用开发层能力架构
1.2.5 模型服务协议框架
第二章2022-2024年AI大模型行业发展状况分析
2.1 AI大模型行业综述
2.1.1 AI大模型发展背景
2.1.2 AI大模型基本类型
2.1.3 AI大模型发展历程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型发展特点
2.1.6 大模型与MaaS协同发展
2.2 AI大模型重点行业应用情况
2.2.1 重点行业应用总览
2.2.2 金融行业
2.2.3 泛消费行业
2.2.4 能源行业
2.2.5 制造行业
2.3 AI大模型行业发展前景展望
2.3.1 AI大模型发展展望
2.3.2 AI大模型发展趋势
2.3.3 模型公司发展潜力
2.3.4 模型公司颠覆场景
第三章2022-2024年模型即服务(MaaS)行业发展状况分析
3.1 MaaS产业发展综述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS标准体系
3.1.3 MaaS产业图谱
3.1.4 MaaS市场规模
3.1.5 MaaS竞争格局
3.1.6 MaaS重塑AI商业
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 对比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供给能力分析
3.3.1 平台服务
3.3.2 模型服务
3.3.3 数据集服务
3.3.4 AI应用开发服务
第四章2022-2024年模型即服务(MaaS)在各行业应用案例分析
4.1 MaaS落地条件及优势场景
4.1.1 落地条件
4.1.2 优势场景
4.2 MaaS行业应用产品分析
4.2.1 聊天机器人
4.2.2 语音终端
4.2.3 智能座驾
4.2.4 文章写作
4.3 MaaS行业实践案例及成效
4.3.1 银行业金融MaaS平台实践
4.3.2 电网领域MaaS实践
4.3.3 电信运营商私域领域MaaS实践
4.3.4 金融风控领域MaaS实践
第五章2022-2024年模型即服务(MaaS)关键技术发展状况分析
5.1 模型技术发展
5.1.1 神经网络模型
5.1.2 决策树模型
5.2 安全技术发展
5.2.1 数据加密技术
5.2.2 访问控制技术
5.3 集成与部署技术发展
第六章2022-2024年模型即服务(MaaS)主要服务商布局状况分析
6.1 云服务商
6.1.1 阿里云
6.1.2 腾讯云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企业
6.2.1 商汤科技
6.2.2 科大讯飞
6.2.3 云从科技
6.2.4 华为
6.3 电信运营商
6.3.1 中国移动
6.3.2 中国电信
6.4 国际巨头
6.4.1 亚马逊
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微软
6.4.4 谷歌
第七章2025-2031年模型即服务(MaaS)行业发展建议及前景趋势预测
7.1 MaaS行业发展面临的挑战
7.1.1 模型服务规范缺失
7.1.2 模型服务易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理体系亟需完善
7.2 MaaS行业发展建议
7.2.1 对政府的建议
7.2.2 对企业的建议
7.3 MaaS行业发展前景及趋势分析
7.3.1 MaaS行业发展前景
7.3.2 MaaS行业发展机遇
7.3.3 MaaS行业发展趋势
图表目录
图表 模型即服务(MaaS)技术架构
图表 MaaS基本产业架构
图表 商汤大装置运行机理
图表 MaaS基本产业架构
图表 MaaS框架图
图表 MaaS定位与比较示意图
图表 模型平台层能力架构图
图表 科大讯飞在模型平台领域的落地实践
图表 模型层能力架构图
图表 ModelScope在模型层的落地实践
图表 ModelScope模型层实践图
图表 应用开发层能力架构图
图表 AppBuilder在AI原生应用开发领域的实践
图表 AppBuilder架构图
图表 服务协议架构图
图表 ChatGPT月度访问量
图表 AI大模型的基本分类
图表 起步阶段以学术研究为主
图表 开始向商业应用发展
图表 AI技术得到了极大的突破
图表 正式走向规模商业化应用
图表 大模型的不可能三角
图表 通用大模型与行业大模型对比
图表 用大模型与行业大模型的关系
图表 腾讯云MaaS服务体系
图表 大模型落地问题及MaaS解决方式
图表 AI大模型在重点行业的推进情况
图表 AI大模型在金融行业的应用功能
图表 AI大模型在金融行业的应用现状及未来发展趋势
图表 AI大模型在泛消费行业的应用功能
图表 AI大模型在泛消费行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在电力行业的应用功能及价值
图表 AI模型在矿山行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在制造行业的应用功能
图表 国外大模型发展历程
图表 “书生”相较于同期最强开源模型CLIP在准确率和数据使用效率的对比
图表 国内外主要大模型梳理
图表 传统的定制化、作坊式模型开发流程
图表 AI大模型“工厂模式”的开发方式
图表 弱人工智能仍属于计算机“工具”范畴,强人工智能能自适应地完成任务
图表 ChatGPT的功能及特点
◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
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01
智研咨询成立于2008年,具有15年产业咨询经验

02
智研咨询总部位于北京,具有得天独厚的专家资源和区位优势

03
智研咨询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
智研咨询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
智研咨询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
智研咨询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
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库

08
智研咨询观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载,具有广泛的品牌知名度

品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌,公司拥有强大的智囊顾问团,与国内数百家咨询机构,行业协会建立长期合作关系,专业的团队和资源,保证了我们报告的专业性。

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