近年来，AIGC产业受到我国各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励行业发展与创新。例如，2024年2月，工信部等七部门印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，推动下一代移动通信、卫星互联网、量子信息等技术产业化应用，加快量子、光子等计算技术创新突破，加速类脑智能、群体智能、大模型等深度赋能，加速培育智能产业。加快突破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。据统计2024年我国人工智能带动产业规模达到了13412亿元，2017-2024年CAGR约为40.56%。
本文节选自华经产业研究院发布的《2025年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展现状及趋势分析，乘产业技术趋势之风，星火燎原「图」》，如需获取全文内容，可进入华经情报网搜索查看。
随着数字技术和实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。我国AIGC市场是全球AIGC市场的主要组成部分，中国AIGC市场受强大的市场需求及增强的AI技术所推动。数据显示，2024年我国AIGC市场规模约为209亿元。
华经产业研究院研究团队使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析人工智能生成内容（AIGC）行业发展的总体市场容量、产业链、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析人工智能生成内容（AIGC）行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据人工智能生成内容（AIGC）行业的发展轨迹及实践经验，精心研究编制《2025-2031年中国人工智能生成内容（AIGC）行业市场深度分析及投资战略咨询报告》，为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。
报告目录
第一章 人工智能生成内容（AIGC）行业相关概述
1.1 人工智能生成内容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定义
1.1.2 核心要素
1.1.3 优势特征
1.1.4 体系架构
1.1.5 内容输出
1.2 人工智能生成内容（AIGC）的发展阶段
1.2.1 模型赋智阶段
1.2.2 认知交互阶段
1.2.3 空间赋能阶段
1.3 人工智能生成内容（AIGC）的主要特征
1.3.1 数据巨量化
1.3.2 内容创造力
1.3.3 跨模态融合
1.3.4 认知交互力
1.4 主要内容生成模式对比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 全球经济运行情况
2.1.2 中国宏观经济概况
2.1.3 中国对外经济分析
2.1.4 国内固定资产投资
2.1.5 国内宏观经济展望
2.2 政策环境
2.2.1 深度合成管理规定发布
2.2.2 建设人工智能应用场景
2.2.3 加快人工智能应用创新
2.2.4 地方发展人工智能政策
2.3 社会环境
2.3.1 WEB3.0时代到来
2.3.2 元宇宙成为新风口
2.3.3 数字经济取得进展
2.3.4 算力发展水平提升
第三章 2020-2024年中国人工智能产业发展状况分析
3.1 中国人工智能产业发展综述
3.1.1 产业发展背景
3.1.2 产业发展特点
3.1.3 产业发展历程
3.1.4 产业相关政策
3.1.5 产业面临挑战
3.1.6 产业发展建议
3.2 2020-2024年中国人工智能市场运行状况分析
3.2.1 产业发展现状
3.2.2 产业链条结构
3.2.3 市场发展规模
3.2.4 细分领域分析
3.2.5 应用结构分析
3.2.6 产业竞争格局
3.2.7 产业布局状况
3.2.8 融资情况分析
3.3 2020-2024年中国人工智能企业发展分析
3.3.1 企业区域分布
3.3.2 企业员工规模
3.3.3 企业营收状况
3.3.4 企业市值情况
3.3.5 企业技术分析
3.3.6 企业研发情况
3.3.7 企业专利状况
3.4 中国人工智能产业发展前景趋势预测
3.4.1 应用前景广阔
3.4.2 产业发展展望
3.4.3 产业发展趋势
第四章 2020-2024年人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
4.1 人工智能生成内容（AIGC）行业发展综述
4.1.1 行业发展特征
4.1.2 行业发展原因
4.1.3 行业核心要素
4.1.4 行业生态体系
4.1.5 行业商业模式
4.2 2020-2024年全球人工智能生成内容（AIGC）行业发展状况
4.2.1 行业发展历程
4.2.2 行业发展现状
4.2.3 主要企业分析
4.2.4 企业业务模式
4.2.5 企业布局分析
4.3 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
4.3.1 行业发展环境
4.3.2 行业发展现状
4.3.3 产业链条结构
4.3.4 市场发展规模
4.3.5 行业发展问题
4.3.6 行业发展建议
4.4 人工智能生成内容（AIGC）的应用场景分析
4.4.1 文本生成
4.4.2 音频生成
4.4.3 图像生成
4.4.4 视频生成
4.4.5 跨模态生成
4.4.6 策略生成
4.4.7 虚拟人生成
4.5 人工智能生成内容（AIGC）典型产品——CHATGPT分析
4.5.1 GPT模型发展路径
4.5.2 GPT-4模型分析
4.5.3 主要优势
4.5.4 发展历程
4.5.5 工作原理
4.5.6 发展现状
4.5.7 应用场景
4.5.8 商业进程
4.5.9 技术路径
4.5.10 发展瓶颈
4.5.11 发展潜力
第五章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）的基础层发展分析
5.1 5G
5.1.1 5G技术发展历程
5.1.2 5G产业政策环境
5.1.3 5G产业链条结构
5.1.4 5G典型应用场景
5.1.5 5G商用发生的变化
5.1.6 5G商业模式分析
5.1.7 5G商用企业布局
5.1.8 5G产业发展趋势
5.2 5G基站
5.2.1 5G基站政策分析
5.2.2 5G基站市场规模
5.2.3 5G基站建设类型
5.2.4 5G基站建设原则
5.2.5 5G基站建设问题
5.2.6 5G基站关键技术
5.2.7 5G基站建设建议
5.2.8 5G基站发展前景
5.3 物联网
5.3.1 物联网相关政策
5.3.2 物联网市场规模
5.3.3 物联网竞争格局
5.3.4 物联网发展动态
5.3.5 物联网连接芯片
5.3.6 物联网应用产品
5.3.7 物联网发展关键
5.3.8 物联网模式创新
5.4 算力
5.4.1 算力发展环境
5.4.2 算力基础设施
5.4.3 算力发展意义
5.4.4 算力发展状况
5.4.5 算力市场规模
5.4.6 细分市场状况
5.4.7 算力应用领域
5.4.8 算力发展建议
5.4.9 市场空间巨大
5.5 芯片
5.5.1 芯片特点概述
5.5.2 芯片发展背景
5.5.3 芯片发展意义
5.5.4 芯片相关政策
5.5.5 芯片市场规模
5.5.6 芯片进出口量
5.5.7 芯片产量状况
5.5.8芯片需求
5.6 云计算
5.6.1 云计算发展历程
5.6.2 云计算发展特点
5.6.3 云计算发展现状
5.6.4 云计算市场规模
5.6.5 云计算竞争格局
5.6.6 云计算服务应用
5.6.7 云计算面临挑战
5.6.8 云计算安全防护
5.6.9 云计算发展展望
5.6.10 云计算发展趋势
5.7 能源
5.7.1 能源主要政策
5.7.2 能源发展现状
5.7.3 能源生产情况
5.7.4 能源消费总量
5.7.5 能源发展目标
5.7.6 能源发展建议
5.7.7 能源发展趋势
第六章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）的主要内容生产领域发展分析
6.1 数字媒体
6.1.1 数字媒体基本概念
6.1.2 数字媒体主要特点
6.1.3 数字媒体发展状况
6.1.4 数字媒体助力影视
6.1.5 数字媒体战略合作
6.1.6 数字媒体发展建议
6.1.7 数字媒体发展趋势
6.2 数字藏品
6.2.1 数字藏品核心价值
6.2.2 数字藏品产业链条
6.2.3 数字藏品发展状况
6.2.4 数字藏品市场规模
6.2.5 数字藏品企业数量
6.2.6 数字藏品消费倾向
6.2.7 数字藏品发展动态
6.2.8 数字藏品发展风险
6.2.9 数字藏品发展前景
6.3 数字场景
6.3.1 数字场景构建基础
6.3.2 数字场景核心构建
6.3.3 数字场景驱动因素
6.3.4 数字场景应用特点
6.3.5 数字场景产生影响
6.3.6 数字场景发展趋势
6.4 数字人
6.4.1 数字人发展背景
6.4.2 数字人相关标准
6.4.3 数字人产业图谱
6.4.4 数字人发展状况
6.4.5 数字人市场规模
6.4.6 数字人融资情况
6.4.7 数字人发展问题
6.4.8 数字人发展建议
6.4.9 数字人发展前景
6.4.10 数字人发展趋势
第七章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）的应用领域发展分析
7.1 传媒行业
7.1.1 行业发展历程
7.1.2 行业主要特点
7.1.3 行业发展环境
7.1.4 行业总产值
7.1.5 行业细分领域
7.1.6 行业结构分析
7.1.7 行业发展机遇
7.1.8 行业发展趋势
7.1.9 AIGC主要应用
7.2 电商行业
7.2.1 行业发展历史
7.2.2 行业发展特点
7.2.3 行业发展意义
7.2.4 市场规模状况
7.2.5 企业注册数量
7.2.6 主要电商平台
7.2.7 行业运营模式
7.2.8 行业发展挑战
7.2.9 行业发展建议
7.2.10 AIGC主要应用
7.3 影视行业
7.3.1 行业基本概述
7.3.2 行业主要政策
7.3.3 产业链条结构
7.3.4 市场规模状况
7.3.5 电影数量情况
7.3.6 电影主要院线
7.3.7 线上视频平台
7.3.8 行业发展趋势
7.3.9 AIGC主要应用
7.4 文化娱乐行业
7.4.1 市场发展规模
7.4.2 细分市场状况
7.4.3 企业竞争格局
7.4.4 典型企业分析
7.4.5 行业治理模式
7.4.6 行业治理困境
7.4.7 行业治理建议
7.4.8 未来发展趋势
7.4.9 AIGC主要应用
7.5 教育行业
7.5.1 行业政策分析
7.5.2 市场规模状况
7.5.3 在线教育规模
7.5.4 学校数量情况
7.5.5 师资力量分析
7.5.6 在校生的数量
7.5.7 AIGC主要应用
7.5.8 AIGC应用发展动态
7.6 医疗行业
7.6.1 医疗卫生机构数量
7.6.2 医疗卫生人员总数
7.6.3 门诊和住院工作量
7.6.4 医院医师工作负荷
7.6.5 医疗卫生费用情况
7.6.6 医院病床使用情况
7.6.7 AIGC主要应用分析
7.7 工业
7.7.1 市场规模状况
7.7.2 细分市场分析
7.7.3 工业外贸情况
7.7.4 工业区域发展
7.7.5 企业经营状况
7.7.6 工业投资情况
7.7.7 工业发展问题
7.7.8 工业发展建议
7.7.9 AIGC主要应用
7.8 金融行业
7.8.1 行业发展历史
7.8.2 行业发展成就
7.8.3 行业发展现状
7.8.4 市场运行情况
7.8.5 行业数字转型
7.8.6 行业发展挑战
7.8.7 行业发展建议
7.8.8 行业发展展望
7.8.9 AIGC主要应用
第八章 中国人工智能生成内容（AIGC）主要技术发展分析
8.1 人工智能技术发展分析
8.1.1 技术基本概述
8.1.2 技术发展历程
8.1.3 技术发展特点
8.1.4 技术应用优势
8.1.5 核心技术分析
8.1.6 技术主要应用
8.1.7 技术发展展望
8.2 深度神经网络分析
8.2.1 全连接神经网络
8.2.2 循环神经网络
8.2.3 卷积神经网络
8.3 自然语言处理技术发展分析
8.3.1 技术基本概况
8.3.2 语言表示的发展
8.3.3 预训练语言模型基础
8.3.4 大规模预训练语言模型
8.3.5 预训练语言模型优化方向
8.3.6 技术发展展望
8.4 多模态认知技术发展分析
8.4.1 多模态关联
8.4.2 跨模态生成
8.4.3 多模态协同
8.4.4 发展的趋势
8.5 AIGC的三大模型
8.5.1 视觉大模型
8.5.2 语言大模型
8.5.3 多模态大模型
8.6 AIGC技术演化的三大前沿能力
8.6.1 智能数字内容孪生能力
8.6.2 智能数字内容编辑能力
8.6.3 智能数字内容创作能力
第九章 2020-2024年国际人工智能生成内容（AIGC）行业重点企业发展分析
9.1 微软（MICROSOFT CORP.）
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 业务发展动态
9.1.3企业经营状况分析
9.2 谷歌（GOOGLE INC.）
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 企业布局状况
9.2.3企业经营状况分析
9.3 META PLATFORMS, INC.
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 企业布局状况
9.3.3企业经营状况分析
9.4 STABILITY AI
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 企业融资状况
9.4.3 企业主要产品
9.5 OPEN AI
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 企业主要产品
9.5.3 企业发展动态
9.5.4 企业核心竞争力
9.5.5 CHATGPT的价值
第十章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业重点上市企业经营状况分析
10.1 百度集团股份有限公司
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业布局分析
10.1.3 企业发展动态
10.1.4企业经营状况分析
10.2 科大讯飞股份有限公司
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 企业研发情况
10.2.3 企业布局分析
10.2.4 经营效益分析
10.2.5 业务经营分析
10.2.6 财务状况分析
10.2.7 核心竞争力分析
10.2.8 公司发展战略
10.2.9 未来前景展望
10.3 拓尔思信息技术股份有限公司
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业发展历程
10.3.3 企业布局分析
10.3.4 经营效益分析
10.3.5 业务经营分析
10.3.6 财务状况分析
10.3.7 核心竞争力分析
10.3.8 公司发展战略
10.3.9 未来前景展望
10.4 云从科技集团股份有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业布局分析
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 核心竞争力分析
10.4.7 公司发展战略
10.4.8 未来前景展望
10.5 北京蓝色光标数据科技股份有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业布局分析
10.5.3 经营效益分析
10.5.4 业务经营分析
10.5.5 财务状况分析
10.5.6 核心竞争力分析
10.5.7 公司发展战略
10.5.8 未来前景展望
10.6 昆仑万维科技股份有限公司
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 企业布局分析
10.6.3 经营效益分析
10.6.4 业务经营分析
10.6.5 财务状况分析
10.6.6 核心竞争力分析
10.6.7 公司发展战略
10.6.8 未来前景展望
10.7 视觉（中国）文化发展股份有限公司
10.7.1 企业发展概况
10.7.2 企业布局分析
10.7.3 经营效益分析
10.7.4 业务经营分析
10.7.5 财务状况分析
10.7.6 核心竞争力分析
10.7.7 公司发展战略
10.7.8 未来前景展望
第十一章 2020-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资潜力分析
11.1 2020-2024年人工智能生成内容（AIGC）行业投融资情况分析
11.1.1 融资规模
11.1.2 融资轮次
11.1.3 国内融资
11.1.4 国外融资
11.1.5 投资规模
11.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资机会分析
11.2.1 技术层面加速成熟
11.2.2 产业链条基本形成
11.2.3 算力芯片空间增大
11.2.4 应用领域潜力巨大
11.3 中国人工智能生成内容（AIGC）行业壁垒分析
11.3.1 能力壁垒
11.3.2 合作壁垒
11.3.3 模式壁垒
11.4 中国人工智能生成内容（AIGC）行业风险分析
11.4.1 技术风险
11.4.2 资金风险
11.4.3 政策风险
第十二章 2025-2031年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景及趋势预测
12.1 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景分析
12.1.1 行业面临挑战
12.1.2 行业发展展望
12.1.3 行业发展潜力
12.1.4 市场发展空间
12.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展趋势
12.2.1 核心技术持续演进
12.2.2 关键能力显著增强
12.2.3 产品类型逐渐丰富
12.2.4 场景应用趋于多元
12.2.5 生态建设日益完善
12.3 2025-2031年中国人工智能生成内容（AIGC）行业预测分析
12.3.1 2025-2031年中国人工智能生成内容（AIGC）行业影响因素分析
12.3.2 2025-2031年中国人工智能市场规模预测
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