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第一章 模型即服務(wù)（MaaS）相關(guān)概述
1.1 MaaS定義及技術(shù)架構(gòu)
1.1.1 MaaS起源與概念
1.1.2 MaaS技術(shù)架構(gòu)
1.1.3 MaaS產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
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(gòu)
1.2.3 模型層能力架構(gòu)
1.2.4 應(yīng)用開發(fā)層能力架構(gòu)
1.2.5 模型服務(wù)協(xié)議框架
第二章 2022-2024年AI大模型行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r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(yīng)用情況
2.2.1 重點行業(yè)應(yīng)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)發(fā)展前景展望
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?/span>
2.3.4 模型公司顛覆場景
第三章 2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析
3.1 MaaS產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS標(biāo)準(zhǔn)體系
3.1.3 MaaS產(chǎn)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(wù)
3.3.2 模型服務(wù)
3.3.3 數(shù)據(jù)集服務(wù)
3.3.4 AI應(yīng)用開發(fā)服務(wù)
第四章 2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）在各行業(yè)應(yīng)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(yīng)用產(chǎn)品分析
4.2.1 聊天機(jī)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(wǎng)領(lǐng)域MaaS實踐
4.3.3 電信運營商私域領(lǐng)域MaaS實踐
4.3.4 金融風(fēng)控領(lǐng)域MaaS實踐
第五章 2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r分析
5.1 模型技術(shù)發(fā)展
5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.1.2 決策樹模型
5.2 安全技術(shù)發(fā)展
5.2.1 數(shù)據(jù)加密技術(shù)
5.2.2 訪問控制技術(shù)
5.3 集成與部署技術(shù)發(fā)展
第六章 2022-2024年模型即服務(wù)（MaaS）主要服務(wù)商布局狀況分析
6.1 云服務(wù)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 2025-2029年模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)發(fā)展建議及前景趨勢預(yù)測
7.1 MaaS行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
7.1.1 模型服務(wù)規(guī)范缺失
7.1.2 模型服務(wù)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)發(fā)展前景及趨勢分析
7.3.1 MaaS行業(yè)發(fā)展前景
7.3.2 MaaS行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
7.3.3 MaaS行業(yè)發(fā)展趨勢
圖表 模型即服務(wù)（MaaS）技術(shù)架構(gòu)
圖表 MaaS基本產(chǎn)業(yè)架構(gòu)
圖表 商湯大裝置運行機(jī)理
圖表 MaaS基本產(chǎn)業(yè)架構(gòu)
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(gòu)圖
圖表 科大訊飛在模型平臺領(lǐng)域的落地實踐
圖表 模型層能力架構(gòu)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(yīng)用開發(fā)層能力架構(gòu)圖
圖表 AppBuilder在AI原生應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的實踐
圖表 AppBuilder架構(gòu)圖
圖表 服務(wù)協(xié)議架構(gòu)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(xué)術(shù)研究為主
圖表 開始向商業(yè)應(yīng)用發(fā)展
圖表 AI技術(shù)得到了極大的突破
圖表 正式走向規(guī)模商業(yè)化應(yīng)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(guān)系
圖表 騰訊云MaaS服務(wù)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(jìn)情況
圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用功能
圖表 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢
圖表 AI大模型在泛消費行業(yè)的應(yīng)用功能
圖表 AI大模型在泛消費行業(yè)的應(yīng)用價值和落地情況
圖表 AI大模型在電力行業(yè)的應(yīng)用功能及價值
圖表 AI模型在礦山行業(yè)的應(yīng)用價值和落地情況
圖表 AI大模型在制造行業(yè)的應(yīng)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(qiáng)開源模型CLIP在準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)使用效率的對比
圖表 國內(nèi)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(jī)“工具”范疇，強(qiáng)人工智能能自適應(yīng)地完成任務(wù)
圖表 ChatGPT的功能及特點
圖表 2021-2027年中國AI市場規(guī)模
圖表 AI大模型將從單模態(tài)向多模態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)變
圖表 MaaS模式的基本架構(gòu)
圖表 大模型將作為一種基礎(chǔ)設(shè)施將AI賦能千行百業(yè)
圖表 商湯在SenseCore基礎(chǔ)上搭載行業(yè)軟件平臺
圖表 SenseCore帶來的飛輪效應(yīng)
圖表 云從科技人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)（CWOS）致力于整合多個領(lǐng)域的大模型
圖表 OpenAI發(fā)展時間線（2015-2018）
圖表 OpenAI發(fā)展時間線（2019-2022）
圖表 ChatGPT實現(xiàn)機(jī)理
圖表 主流搜索引擎市場占比
圖表 MaaS系列標(biāo)準(zhǔn)
圖表 MaaS上下游關(guān)系示意圖
圖表 MaaS產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表 2023年中國MaaS市場行業(yè)結(jié)構(gòu)
圖表 2024年中國模型即服務(wù)（MaaS）——市場Top 5服務(wù)商市場份額
圖表 2024年中國AI大模型解決方案市場Top 5服務(wù)商市場份額
圖表 2024年中國MaaS市場廠商競爭力象限分析圖
圖表 傳聞中的ChatGPT Pro和普通版ChatGPT對比
圖表 Jasper公司收費模式
圖表 MaaS兩種落地模式特點對比圖
圖表 2016-2022年全球公有云服務(wù)規(guī)模增長情況
圖表 2022年中國與全球公有云服務(wù)結(jié)構(gòu)對比
圖表 MaaS在各行業(yè)應(yīng)用占比
圖表 企業(yè)價值鏈各環(huán)節(jié)生產(chǎn)場景占比圖
圖表 MaaS應(yīng)用案例統(tǒng)計圖
圖表 平安銀行BankGPT-MaaS服務(wù)平臺
圖表 平安銀行MaaS服務(wù)平臺落地效果
圖表 中國電科院一體化MaaS平臺架構(gòu)
圖表 廣東移動私域大模型體系
圖表 金融風(fēng)控MaaS
圖表 金融風(fēng)控領(lǐng)域MaaS建模與傳統(tǒng)建模效果對比
圖表 金融風(fēng)控大模型與傳統(tǒng)定制模型性能對比
圖表 文心大模型全景圖
圖表 文心百中：大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)
圖表 SenseCore商湯AI大裝置組成結(jié)構(gòu)
圖表 訊飛工業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型已在多個技術(shù)方向?qū)崿F(xiàn)了行業(yè)落地應(yīng)用
圖表 云從科技人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)五大特色
圖表 華為聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界規(guī)劃昇騰大模型沙盤
圖表 5400億參數(shù)使得PaLM跨任務(wù)性能顯著提高
圖表 LaMDA訓(xùn)練模式
模型即服務(wù)（Model as a Service，MaaS）是一種依托云計算的服務(wù)模式。在這種模式下，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等各類模型借助網(wǎng)絡(luò)提供給用戶，如此一來，用戶無需自行構(gòu)建和訓(xùn)練模型，便能利用它們解決實際問題。這種模式有效降低了模型應(yīng)用的難度，讓更多企業(yè)和開發(fā)者能夠從先進(jìn)的人工智能技術(shù)中獲益。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及以及物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸式的增長態(tài)勢。海量的數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供了極為豐富的素材，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更全面的特征和模式。MaaS提供商可以充分利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型，并將其提供給有相應(yīng)需求的用戶。對于中小企業(yè)而言，自行建立和訓(xùn)練模型需要耗費大量的人力、物力和財力，比如需要招聘專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還要購買昂貴的計算設(shè)備等。而MaaS模式使得它們能夠以較低的成本獲取模型，進(jìn)而滿足自身的業(yè)務(wù)需求，像客戶細(xì)分、預(yù)測性維護(hù)等業(yè)務(wù)都可以借助MaaS模式實現(xiàn)。
MaaS提供了一種成本效益高且部署迅速的解決方案，無論是大型企業(yè)、中型企業(yè)還是小型企業(yè)，都可以利用先進(jìn)的AI模型。與此同時，以百度智能云為代表的服務(wù)商，通過降價和免費策略，有力地推動了企業(yè)對大模型產(chǎn)品的試用和采納，加快了大模型在產(chǎn)業(yè)中的落地速度。2024年上半年，中國MaaS市場規(guī)模達(dá)到2.5億元，中國AI大模型解決方案市場規(guī)模達(dá)到13.8億元，百度智能云在這兩個市場中均位居榜首，其市占率分別為32.4%和17%。在未來，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的加速，對MaaS的需求將會持續(xù)攀升。預(yù)計在未來五年內(nèi)，中國MaaS和AI大模型解決方案市場將以超過50%的增速快速增長。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新燃料。為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會關(guān)于推動數(shù)據(jù)要素市場化配置改革的決策部署，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見（征求意見稿）》，征求意見時間為2024年9月27日至10月11日。明確提出：“支持企業(yè)面向人工智能應(yīng)用創(chuàng)新，開發(fā)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，大力發(fā)展‘數(shù)據(jù)即服務(wù)’‘知識即服務(wù)’‘模型即服務(wù)’等新業(yè)態(tài)。”這一舉措旨在激發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力，推動數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為構(gòu)建數(shù)字中國提供堅實支撐。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》共七章。首先，報告闡述了模型即服務(wù)行業(yè)的相關(guān)概念，同時對AI大模型行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r展開分析。接著，報告著重剖析了模型即服務(wù)的發(fā)展情形以及其在各個行業(yè)的應(yīng)用案例。隨后，報告針對國內(nèi)外重點服務(wù)商的布局狀況進(jìn)行了詳盡分析。之后，分析了模型即服務(wù)行業(yè)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)并給出相應(yīng)建議。最后，報告對模型即服務(wù)行業(yè)的發(fā)展前景做出了科學(xué)的預(yù)測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、國家數(shù)據(jù)局、發(fā)改委、工信部、中國信通院、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預(yù)測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測。您或貴單位若想對模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資模型即服務(wù)（MaaS）相關(guān)項目，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
外商投資企業(yè)協(xié)會會員單位
最具品牌價值行業(yè)門戶
發(fā)改委十佳創(chuàng)新案例金典獎
電子行業(yè)協(xié)會副會長單位
哈爾濱最佳項目策劃智庫單位
深圳市商業(yè)聯(lián)合會會員單位
珠海招商合伙人
重慶市產(chǎn)業(yè)招商聯(lián)盟單位
中投顧問協(xié)辦的濟(jì)陽區(qū)（深圳） "新能源汽車產(chǎn)業(yè)"專題推介會
中投顧問受邀為合肥市投促部門作機(jī)器人產(chǎn)業(yè)招商培訓(xùn)
中投顧問為珠海全市招商系統(tǒng)培訓(xùn)產(chǎn)業(yè)招商大腦獲得圓滿成功
中投顧問為漢中市作"大數(shù)據(jù)招商、精準(zhǔn)招商"培訓(xùn)
中投顧問項目組赴安慶迎江經(jīng)開區(qū)調(diào)研
湖州市吳興區(qū)駐深辦來訪中投顧問
河北邢臺南宮市駐深領(lǐng)導(dǎo)赴中投顧問拜訪
中投顧問陪同廣州某經(jīng)開區(qū)領(lǐng)導(dǎo)赴外商協(xié)會治談合作
