2025-2031年中國模型即服務（MaaS）市場現(xiàn)狀分析及投資前景研究報告

報告說明:

    《2025-2031年中國模型即服務（MaaS）市場現(xiàn)狀分析及投資前景研究報告》由權威行業(yè)研究機構博思數(shù)據(jù)精心編制，全面剖析了中國模型即服務（MaaS）市場的行業(yè)現(xiàn)狀、競爭格局、市場趨勢及未來投資機會等多個維度。本報告旨在為投資者、企業(yè)決策者及行業(yè)分析師提供精準的市場洞察和投資建議，規(guī)避市場風險，全面掌握行業(yè)動態(tài)。

第一章模型即服務（MaaS）相關概述

1.1 MaaS定義及技術架構
1.1.1 MaaS起源與概念
1.1.2 MaaS技術架構
1.1.3 MaaS產業(yè)結構
1.2 MaaS框架與能力要求
1.2.1 MaaS框架說明
1.2.2 模型平臺層能力架構
1.2.3 模型層能力架構
1.2.4 應用開發(fā)層能力架構
1.2.5 模型服務協(xié)議框架

第二章2022-2024年AI大模型行業(yè)發(fā)展狀況分析

2.1 AI大模型行業(yè)綜述
2.1.1 AI大模型發(fā)展背景
2.1.2 AI大模型基本類型
2.1.3 AI大模型發(fā)展歷程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型發(fā)展特點
2.1.6 大模型與MaaS協(xié)同發(fā)展
2.2 AI大模型重點行業(yè)應用情況
2.2.1 重點行業(yè)應用總覽
2.2.2 金融行業(yè)
2.2.3 泛消費行業(yè)
2.2.4 能源行業(yè)
2.2.5 制造行業(yè)
2.3 AI大模型行業(yè)趨勢預測展望
2.3.1 AI大模型發(fā)展展望
2.3.2 AI大模型發(fā)展趨勢
2.3.3 模型公司發(fā)展?jié)摿?/br>2.3.4 模型公司顛覆場景

第三章2022-2024年模型即服務（MaaS）行業(yè)發(fā)展狀況分析

3.1 MaaS產業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS標準體系
3.1.3 MaaS產業(yè)圖譜
3.1.4 MaaS市場規(guī)模
3.1.5 MaaS競爭格局
3.1.6 MaaS重塑AI商業(yè)
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 對比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供給能力分析
3.3.1 平臺服務
3.3.2 模型服務
3.3.3 數(shù)據(jù)集服務
3.3.4 AI應用開發(fā)服務

第四章2022-2024年模型即服務（MaaS）在各行業(yè)應用案例分析

4.1 MaaS落地條件及優(yōu)勢場景
4.1.1 落地條件
4.1.2 優(yōu)勢場景
4.2 MaaS行業(yè)應用產品分析
4.2.1 聊天機器人
4.2.2 語音終端
4.2.3 智能座駕
4.2.4 文章寫作
4.3 MaaS行業(yè)實踐案例及成效
4.3.1 銀行業(yè)金融MaaS平臺實踐
4.3.2 電網領域MaaS實踐
4.3.3 電信運營商私域領域MaaS實踐
4.3.4 金融風控領域MaaS實踐

第五章2022-2024年模型即服務（MaaS）關鍵技術發(fā)展狀況分析

5.1 模型技術發(fā)展
5.1.1 神經網絡模型
5.1.2 決策樹模型
5.2 安全技術發(fā)展
5.2.1 數(shù)據(jù)加密技術
5.2.2 訪問控制技術
5.3 集成與部署技術發(fā)展

第六章2022-2024年模型即服務（MaaS）主要服務商布局狀況分析

6.1 云服務商
6.1.1 阿里云
6.1.2 騰訊云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企業(yè)
6.2.1 商湯科技
6.2.2 科大訊飛
6.2.3 云從科技
6.2.4 華為
6.3 電信運營商
6.3.1 中國移動
6.3.2 中國電信
6.4 國際巨頭
6.4.1 亞馬遜
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微軟
6.4.4 谷歌

第七章2025-2031年模型即服務（MaaS）行業(yè)發(fā)展建議及前景趨勢預測

7.1 MaaS行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
7.1.1 模型服務規(guī)范缺失
7.1.2 模型服務易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理體系亟需完善
7.2 MaaS行業(yè)發(fā)展建議
7.2.1 對政府的建議
7.2.2 對企業(yè)的建議
7.3 MaaS行業(yè)趨勢預測及趨勢分析
7.3.1 MaaS行業(yè)趨勢預測
7.3.2 MaaS行業(yè)發(fā)展機遇
7.3.3 MaaS行業(yè)發(fā)展趨勢

圖表目錄

圖表 模型即服務（MaaS）技術架構
圖表 MaaS基本產業(yè)架構
圖表 商湯大裝置運行機理
圖表 MaaS基本產業(yè)架構
圖表 MaaS框架圖
圖表 MaaS定位與比較示意圖
圖表 模型平臺層能力架構圖
圖表 科大訊飛在模型平臺領域的落地實踐
圖表 模型層能力架構圖
圖表 ModelScope在模型層的落地實踐
圖表 ModelScope模型層實踐圖
圖表 應用開發(fā)層能力架構圖
圖表 AppBuilder在AI原生應用開發(fā)領域的實踐
圖表 AppBuilder架構圖
圖表 服務協(xié)議架構圖
圖表 ChatGPT月度訪問量
圖表 AI大模型的基本分類
圖表 起步階段以學術研究為主
圖表 開始向商業(yè)應用發(fā)展
圖表 AI技術得到了極大的突破
圖表 正式走向規(guī)模商業(yè)化應用
圖表 大模型的不可能三角
圖表 通用大模型與行業(yè)大模型對比
圖表 用大模型與行業(yè)大模型的關系
圖表 騰訊云MaaS服務體系
圖表 大模型落地問題及MaaS解決方式
圖表 AI大模型在重點行業(yè)的推進情況
圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應用功能
圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應用現(xiàn)狀及投資預測
圖表 AI大模型在泛消費行業(yè)的應用功能
圖表 AI大模型在泛消費行業(yè)的應用價值和落地情況
圖表 AI大模型在電力行業(yè)的應用功能及價值
圖表 AI模型在礦山行業(yè)的應用價值和落地情況
圖表 AI大模型在制造行業(yè)的應用功能
圖表 國外大模型發(fā)展歷程
圖表 “書生”相較于同期最強開源模型CLIP在準確率和數(shù)據(jù)使用效率的對比
圖表 國內外主要大模型梳理
圖表 傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開發(fā)流程
圖表 AI大模型“工廠模式”的開發(fā)方式
圖表 弱人工智能仍屬于計算機“工具”范疇，強人工智能能自適應地完成任務
圖表 ChatGPT的功能及特點