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內(nèi)容概括

2025-2030年中國模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)市場(chǎng)深度研究及發(fā)展前景投資預(yù)測(cè)分析報(bào)告

報(bào)告目錄

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(tái)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(diǎn)
2.1.6　大模型與MaaS協(xié)同發(fā)展
2.2　AI大模型重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用情況
2.2.1　重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用總覽
2.2.2　金融行業(yè)
2.2.3　泛消費(fèi)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(shì)
2.3.3　模型公司發(fā)展?jié)摿?br/>2.3.4　模型公司顛覆場(chǎng)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(chǎng)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(duì)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(tái)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(shì)場(chǎng)景
4.1.1　落地條件
4.1.2　優(yōu)勢(shì)場(chǎng)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(shí)踐案例及成效
4.3.1　銀行業(yè)金融MaaS平臺(tái)實(shí)踐
4.3.2　電網(wǎng)領(lǐng)域MaaS實(shí)踐
4.3.3　電信運(yùn)營商私域領(lǐng)域MaaS實(shí)踐
4.3.4　金融風(fēng)控領(lǐng)域MaaS實(shí)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(yùn)營商
6.3.1　中國移動(dòng)
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　2025-2030年模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)發(fā)展建議及前景趨勢(shì)預(yù)測(cè)

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(duì)政府的建議
7.2.2　對(duì)企業(yè)的建議
7.3　MaaS行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)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(shì)

圖表目錄

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(yùn)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(tái)層能力架構(gòu)圖
圖表　科大訊飛在模型平臺(tái)領(lǐng)域的落地實(shí)踐
圖表　模型層能力架構(gòu)圖
圖表　ModelScope在模型層的落地實(shí)踐
圖表　ModelScope模型層實(shí)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(shí)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

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