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为了深入解读多模态大模型行业发展现状以及研判未来走向，智研咨询精心编撰并推出了《2025-2031年中国多模态大模型行业市场现状分析及前景战略研判报告》（以下简称《报告》）。这份报告不仅是对中国多模态大模型市场的一次全面而细致的梳理，更是智研咨询多年来持续追踪、实地踏访、深入研究与精准分析的结晶。它旨在帮助行业精英和投资者们更加精准地把握市场脉搏，洞察行业趋势，为未来的决策提供有力支持。
《报告》主要研究中国多模态大模型产业发展情况，细分应用市场包含数字人、游戏娱乐、广告商拍、社交媒体、智能营销、教学辅助、3D建模、智能驾驶、智能安防、智慧城市十大部分，涉及多模态大模型市场主体、市场规模、市场竞争格局等细分数据。
《报告》从国内外经济环境、国内政策、发展趋势等方面入手，全方位分析了多模态大模型产业发展状况，对业界厂商掌握产业动态与未来创新趋势提供相应的建议和决策支持。
多模态大模型，就是能够“听懂”并“理解”多种语言（数据形式）的智能系统。具体指能够同时处理和理解多种模态数据（如文本、图像、音频、视频、3D模型等）的大规模人工智能模型。它通过深度学习技术（如Transformer架构）实现跨模态信息融合与推理，从而执行更复杂、更接近人类认知的智能任务。与传统单一模态的模型相比，多模态大模型更像是一位全能的翻译官，它能够将不同模态的信息融会贯通，从而更准确地理解和处理复杂任务。
多模态大模型行业发展至今，共经历了任务导向阶段、觉一语言预训练阶段，以及多模态大模型阶段。其中，在多模态研究的初期．模型设计主要集中在解决具体的应用问题上；视觉-语言预训练阶段是强调跨模态理解与生成能力的同步提升；多模态大模型已经实现一种更为灵活的交互方式。
多模态大模型作为近年来人工智能领域的一项突破性技术，以其卓越的数据处理能力和丰富的应用场景吸引了众多关注。随着技术的不断创新，强劲的市场需求以及国家政策的支持下，我国大模型市场规模不断增长。2024年中国多模态大模型市场规模为156.3亿元，较2023年增加65.4亿元；预计2025年中国多模态大模型市场规模为234.8亿元。从我国多模态大模型应用领域来看，多模态大模型在数字人领域的应用份额最大；其次是游戏与广告商拍领域；第三是智能营销、社交媒体领域。
多模态大模型作为新一代人工智能技术范式，正逐步成为推动相关产业创新和发展的重要力量。随着技术的不断进步，多模态智能体将不再局限于单一模态的感知与交互，而是能够融合图像、文本、语音等多种信息，实现更自然、更高效的人机协作，从金融分析到智能客服，从教育辅导到内容创作，多模态智能体将在更广泛的场景中展现其强大的多任务处理和复杂问题解决能力。未来，多模态大模型行业发展将呈现出更加多元和深入的趋势，多模态大模型将更加智能、更加人性化，应用前景将越来越广阔。
多模态大模型行业产业链上游主要包括AI芯片、GPUFPGA、CPUASIC、服务器等硬件，以及系统软件、开发软件、中间件等基础软件；行业中游为多模态大模型，主要包括CLIP、BLIP、BLIP-2、dreamLLM、LLaMA、LLaVA、flamingo、mini-GPT4等；行业下游应用于工业、农业、金融科技等生产制造领域，教育、游戏、传媒、文旅等生活娱乐领域，基建、交通、医疗、应急等公共服务领域。
近年来，我国的多模态大模型发展迅速，目前，我国主流大模型有中科院紫东太初、华为盘古大模型、百度文心大模型、腾讯混元大模型、阿里通义大模型、科大讯飞星火大模型、智谱GLM-4、网易丹青大模型、昆仑万维天工大模型、月之暗面Kimi、深度求索DeepSeek等。其中，Kimi、DeepSeek等通过技术优化降低训练成本，目前在3000-6000万美元之间。
智研咨询研究团队围绕中国多模态大模型产业规模、产业结构、重点企业情况、产业发展趋势等方面进行深入分析，并针对多模态大模型产业发展中存在的问题提出建议，为各地政府、产业链关联企业、投资机构提供参考。
【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
第1章多模态大模型行业综述及数据来源说明
1.1 多模态大模型行业界定
1.1.1 多模态大模型的定义
1、大模型的定义
2、多模态大模型的定义
1.1.2 多模态大模型的特征
1.1.3 多模态大模型的分类
1.1.4 多模态大模型相关专业术语
1.1.5 多模态大模型近似概念辨析
1.1.6 多模态大模型所处行业
1.1.7 多模态大模型行业监管
1.2 多模态大模型的研究发展意义
1.3 多模态大模型产业画像
1.4 本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1 本报告研究范围界定
1.4.2 本报告权威数据来源
1.4.3 研究方法及统计标准
第2章全球多模态大模型产业发展现状及趋势
2.1 全球多模态大模型产业发展历程
2.2 全球多模态大模型产业发展现状
2.2.1 全球多模态大模型产业发展概括
2.2.2 全球多模态大模型产业主流产品
2.2.3 全球多模态大模型产业区域格局
2.3 全球多模态大模型产业市场规模体量
2.4 全球多模态大模型产业市场竞争格局
2.5 全球多模态大模型产业发展经验借鉴
2.6 全球多模态大模型产业市场前景预测
2.7 全球多模态大模型产业发展趋势洞悉
第3章中国多模态大模型行业发展现状及竞争态势
3.1 中国多模态大模型行业发展历程
3.2 中国多模态大模型市场主体分析
3.2.1 中国多模态大模型市场主体类型
3.2.2 中国多模态大模型企业的入场方式
3.3 中国多模态大模型数量及名单
3.4 中国多模态大模型市场规模体量
3.5 中国多模态大模型市场竞争要素及竞争格局
3.5.1 中国多模态大模型市场竞争梯队
3.5.2 中国多模态大模型市场竞争格局
3.5.3 中国多模态大模型厂商竞争力评价
3.6 中国多模态大模型行业投融资趋势
3.7 中国多模态大模型行业发展痛点问题
第4章多模态大模型技术架构分析
4.1 多模态大模型的技术演进
4.2 多模态大模型的技术难点
4.2.1 表征
4.2.2 翻译
4.2.3 对齐
4.2.4 融合
4.2.5 协同学习
4.3 多模态大模型的技术场景
4.4 多模态大模型的架构分析
4.5 多模态大模型基础模型架构
4.5.1 基础架构
1、Transformer架构
2、生成对抗网络GAN
3、卷积神经网络CNN
4、递归神经网络RNN
4.5.2 基础单模态大模型
1、BERT
2、GPT
3、ViT
4.6 多模态大模型类型及综合对比
4.7 多模态大模型类型一：CLIP
4.8 多模态大模型类型二：Flamingo
4.9 多模态大模型类型三：BLIP-2
4.10 多模态大模型类型四：LLaVA
4.11 多模态大模型类型五：InstructBLIP
4.12 多模态大模型类型六：mini-GPT4
第5章中国多模态大模型基础能力构建分析
5.1 多模态大模型基础能力构建概述
5.2 多模态大模型基础能力构建之“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服务器
5.3 多模态大模型基础能力构建之“数据”
5.3.1 多模态大模型对数据的需求分析
5.3.2 数据处理与服务概述
5.3.3 国内外主要多模态模型数据集
5.3.4 数据API
5.3.5 训练数据开发
5.3.6 推理数据开发
5.3.7 数据维护
5.4 多模态大模型基础能力构建之“AI基础软件”
5.4.1 AI基础软件概述
5.4.2 AI基础软件市场概况
5.4.3 AI基础软件竞争格局
5.4.4 AI基础软件主要类型
5.5 多模态大模型评测标准
第6章中国多模态大模型产业化应用及场景探索
6.1 多模态大模型产业化应用场景格局
6.2 大模型产业化应用细分场景分析
6.2.1 多模态大模型产业化应用细分场景一：数字人
1、数字人概述
2、数字人行业规模
3、多模态大模型对数字人行业的影响
4、多模态大模型融合数字人的应用案例
6.2.2 多模态大模型产业化应用细分场景二：游戏娱乐
1、游戏娱乐行业概述
2、游戏娱乐行业规模
3、多模态大模型对游戏娱乐的影响
4、多模态大模型融合游戏娱乐的应用案例
6.2.3 多模态大模型产业化应用细分场景三：广告商拍
1、广告商拍行业概述
2、广告商拍行业规模
3、多模态大模型对广告商拍行业的影响
4、多模态大模型融合广告商拍的应用案例
6.2.4 多模态大模型产业化应用细分场景四：社交媒体
1、社交媒体行业概述
2、社交媒体行业规模
3、多模态大模型对社交媒体行业的影响
4、多模态大模型融合社交媒体的应用案例
6.2.5 多模态大模型产业化应用细分场景五：智能营销
6.2.6 多模态大模型产业化应用细分场景六：教学辅助
6.2.7 多模态大模型产业化应用细分场景七：3D建模
6.2.8 多模态大模型产业化应用细分场景八：智能驾驶
6.2.9 多模态大模型产业化应用细分场景九：智能安防
6.2.10 多模态大模型产业化应用细分场景十：智慧城市
第7章全球及中国多模态大模型企业案例解析
7.1 全球及中国多模态大模型企业梳理与对比
7.2 全球多模态大模型企业案例分析
7.2.1 微软-GPT-4/SORA
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、最新进展
7.2.2 谷歌-Gemini
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、最新进展
7.3 中国多模态大模型企业案例分析
7.3.1 中科院——紫东太初
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.2 华为——盘古大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.3 百度——文心大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.4 腾讯——混元大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.5 阿里——通义大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.6 360——智脑多模态大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.7 科大讯飞——星火大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.8 智谱——GLM-4
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.9 网易——丹青大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
7.3.10 昆仑万维——天工大模型
1、企业基本信息
2、企业经营情况
3、企业资质能力
4、企业业务布局战略&优劣势
第8章中国多模态大模型行业政策环境及发展潜力
8.1 多模态大模型行业政策汇总解读
8.1.1 国家层面多模态大模型产业政策及规划汇总及解读
8.1.2 国家重点政策/规划对多模态大模型产业的影响
8.1.3 地方层面多模态大模型行业政策重要规划汇总
8.2 多模态大模型行业PEST分析图
8.3 多模态大模型行业SWOT分析图
8.4 多模态大模型行业发展潜力评估
8.5 多模态大模型行业未来关键增长点
8.6 多模态大模型行业发展前景预测
8.7 多模态大模型行业发展趋势洞悉
第9章中国多模态大模型行业投资机会及策略建议
9.1 多模态大模型行业投资风险预警
9.2 多模态大模型行业投资机会分析
9.3 多模态大模型行业投资价值评估
9.4 多模态大模型行业投资策略建议
9.5 多模态大模型行业可持续发展建议
图表目录
图表1：大模型的定义
图表2：多模态大模型的定义
图表3：多模态大模型的特征
图表4：多模态大模型专业术语
图表5：多模态大模型近似概念辨析
图表6：本报告研究领域所处行业（一）
图表7：本报告研究领域所处行业（二）
图表8：多模态大模型行业监管体系
图表9：多模态大模型产业链结构梳理
图表10：多模态大模型产业链生态全景图谱
图表11：报告研究范围界定
图表12：报告权威数据来源
图表13：报告研究统计方法
图表14：中国多模态大模型行业发展历程
图表15：中国多模态大模型市场参与者类型
图表16：中国多模态大模型市场规模体量
图表17：中国多模态大模型投融资动态及热门赛道
图表18：中国多模态大模型行业主要资金来源
图表19：中国多模态大模型融资事件汇总
图表20：中国多模态大模型融资规模统计
图表21：中国多模态大模型热门融资赛道
图表22：中国多模态大模型行业发展痛点问题
图表23：多模态大模型的技术演进
图表24：多模态大模型的技术难点
图表25：多模态大模型的技术场景
图表26：多模态大模型的架构分析
图表27：多模态大模型基础模型架构
图表28：多模态大模型类型及综合对比
图表29：多模态大模型类型一：CLIP
图表30：多模态大模型类型二：Flamingo
更多图表见正文……
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01
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06
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07
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