【好品牌科技网讯】首届中国AIGC产业峰会3月29日在京举行，大会由量子位主办，聚集起了领域内产学研代表，分享和探讨了包括大模型、生成式AI、ChatGPT等在内时下热议趋势和话题。同时，首份中国AIGC产业全景报告暨中国AIGC 50正式发布。
2023年，被称作ChatGPT元年。全世界惊叹之余，也给AIGC带来新动能和新思考：
>时代级机遇，中国企业应该如何把握？ChatGPT所引领的AI新纪元，又将如何改变我们生活的方方面面？
已经公认的是，我们正处于生产力变革的关键节点。每一次产品级的发布，都将给世界带来颠覆性应用和场景创新，也是时候对以上两个问题做出解答，讨论AIGC时代下新机遇和新挑战，展望新未来。
基于这样的行业洞察，首届中国AIGC产业峰会以「Hello New World」为主题，从产学研等多维度，覆盖大公司玩家、创新创业公司、学研和创投代表，全方位探讨和分享中国AIGC产业的现状、机遇和未来。
包括微软、百度、科大讯飞、商汤科技、小冰公司、昆仑万维等知名产业玩家的高管，在大会上带来关于AIGC实践的最新思考。
包括澜舟科技创始人周明、智源研究院总工程师林咏华、启元世界创始人袁泉，智谱华章CEO张鹏等在内的创新公司代表，也从创业角度分享了AIGC领域的全新机遇。
此外，本次峰会还有两场融合了产业和创投大咖在内的圆桌论坛，直击当前最受关注的两大议题：AIGC商业化、中国AIGC新机遇，国内多位代表性玩家以及知名投资人在现场展开了激烈的思想交锋。
最后，量子位创始人兼CEO孟鸿先生在会上正式发布《中国AIGC产业全景报告暨AIGC 50》。该报告由量子位智库出品，基于长期的行业跟踪与广泛的市场调研，提名了目前国内最值得关注的50家AIGC机构。
世界级AI科学家周明博士领衔AIGC新世界，微软百度讯飞解答ChatGPT商业化
首先开场分享的是世界级AI科学家、NLP领域领军人物、澜舟科技创始人兼CEO周明。
澜舟科技创始人兼CEO周明
当前，NLP被认为是ChatGPT最先被颠覆的技术。甚至有业内人士直言：NLP不存在了。谈ChatGPT对NLP技术的颠覆，周明博士最有话语权。
他长期领导NLP研究，曾担任顶会ACL主席，获得了众多世界领先的研究成果，是微软亚洲研究院副院长。
澜舟科技创始人兼CEO周明
创业之后，周明在“大力出奇迹”的科研潮流中，采用中小模型便达到了可与大模型效果比肩的成绩，给创业公司做大模型作出了示范。前段时间还推出孟子MChat可控生成大模型产品，具备对话外多种任务能力。此外他还是现任中国计算机学会副理事长、创新工场首席科学家、中国人工智能学会会士和五所大学的博士生导师。
技术颠覆之外，ChatGPT和文心一言为代表的应用，已经展现出产品化、商业化潜力。
于是在现场，百度集团副总裁袁佛玉，现场分享了文心一言持续带来的技术、商业和产业变革。在ChatGPT火爆之后，百度是最快给出产品回应的中国公司，而且文心一言在中文自然语言理解、多模态生成上的优势，屡屡被与全球最前沿的GPT-4相比较。更重要的是，文心一言刚开启公测，便已经迅速收获了十多万企业级客户需求，希望通过云服务方式得到赋能，“云计算的游戏规则正在被改变。”
既然即将改变我们的方方面面，企业该如何把握这个时代级机遇？
底层大模型技术已成各方争抢的高地。国内大模型引领者北京智源研究院也来到现场探讨底层技术发展。这场AIGC产业浪潮中，底层大模型技术早已是各方巨头争相抢占的高地，而北京智源研究院曾发布1.75万亿参数大模型悟道2.0，在业内产生深远影响。
此次带来分享的是北京智源研究院副院长兼总工程师 林咏华，她在系统架构、云计算、AI系统, 计算机视觉有近20年的研究，是IEEE女工程师协会北京分会的创始人；曾任IBM中国研究院院长，同时也是IBM全球杰出工程师，在IBM内部引领人工智能系统的创新。
除此之外，关于AIGC开启的公司战略、行业落地、部署迭代等方面，企业也面临着不小的挑战。
微软大中华区首席战略官关玮雅，则从战略规划角度聊了聊AIGC商业化。过去几周内，微软相继带来搜索引擎、生产力工具的时代变革，是当前全球最受瞩目的头号玩家。
微软大中华区首席战略官关玮雅
接下来他们后续将如何计划和落地，尤其是国内的发展？关玮雅正是微软这一板块的相关负责人，她负责微软大中华区商业战略及行业解决方案的整体规划与落地执行，在行业内有着丰富经验。
而有着数十年技术产业积累的领军企业科大讯飞，在行业落地这块最具话语权，也是目前最受市场关注玩家之一。科大讯飞AI研究院常务副院长高建清在现场分享了他们的最新进展。他在AIGC相关技术和应用落地中有着丰富的经验，先后在语音识别、语音合成、自然语言理解等领域主导完成了多项原创性研究成果，曾带领团队研发出国内首个电话自助客服系统。讯飞听见、智能录音笔、智能办公本等畅销产品均由他孵化而来。
商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆则从大模型、大算力的实践维度，带来了企业高效率、低成本、规模化落地AI应用的实践总结。作为最早洞悉了AI大模型对算力需求的玩家，商汤大装置打通了算力、算法和平台，可批量化生产部署、迭代升级。
回看AIGC整个全景版图，类似ChatGPT这样的聊天机器人只是其中一隅。AIGC更广阔的趋势，在于多模态生成带来的全新内容大爆炸，这种全新的内容创作形态也带来了全新的商业模式探索。
其中小冰公司，就是国内最早开展AIGC商业化落地的代表。在大会现场，小冰首席运营官徐元春分享了成功实践经验。从2017年开始，徐元春就开始带队从事小冰在AI创造领域的技术研发、产品革新和应用落地，致力赋予AI拟合人类的创造能力，运用AI技术展开具有创造性的内容生成。如今，小冰公司已成全球AIGC赛道中最具综合性的全栈技术代表。
而AIGC落地代表中，还有国内领先的互联网出海巨头昆仑万维，最近他们新发布的产品“昆仑天工”系列模型备受热议，刚发布就覆盖AIGC四大热门领域：图像、音乐、文本和编程。昆仑万维CEO方汉在现场分享他们的最新AIGC进展。
智谱华章CEO张鹏博士则提供了AIGC商业化新思路——在大模型领域中加入知识系统。旗下数据和知识双轮驱动框架，是当前AI下一个重要研究方向。作为ChatGPT火热之前就已经备受关注的中国AIGC创新公司，智谱华章成功实现了清华计算机系知识工程实验室的技术成果转化，设计和研发了国内首个中英文平衡的跨语言知识图谱系统XLORE。日前，智谱华章研发的千亿参数对话模型ChatGLM也开启了公测。
与此同时，通用人工智能也在这场变革之中再次被提及，人类对于它的想象从未如此具体。
国内率先展开AGI探索的启元世界创始人兼CEO袁泉，也分享了AIGC浪潮下AGI的新定义。作为国内率先开展通用人工智能探索的行业领军人物，这位出自IBM和阿里的大牛，把智能体/AI Being产品技术，应用到了游戏、数字孪生、虚拟人等多个领域。
剑指两大核心议题：AIGC商业化和中国AIGC新机遇
横空出世的ChatGPT，让全世界都关注到了AIGC背后的价值，也加速了背后技术产业发展，给国内外企业提供更多新机遇。今年可以明显感知到的是，AIGC不再是空中楼阁，而是随着人才、资本和业务的大力投入，进入到快速产业落地阶段。
本次中国AIGC产业峰会还举办了两场圆桌对话，直击这两大最受关注的核心议题：AIGC商业化和中国AIGC新机遇，近十位行业领袖来到现场展开激辩。
首先围绕「AIGC商业化」这项议题，分别有来自虚拟人、内容营销、AI图像生成等行业玩家以及行业知名投资人带来分享。
云舶科技创始人兼CEO梅嵩，不仅个人拥有十余年人工智能和游戏行业经验，其公司也是领先的一站式虚拟人内容服务商。其代表产品小K直播姬服务主播用户超40万。
特赞联合创始人、首席技术官王喆，在企业数字化方面拥有丰富经验，专注于营销科技及设计人工智能领域研究和产品开发；特赞目前也已成为50000家创意内容企业的数字新基建。
Tiamat创始人兼CEO青柑是一位00后创业者。作为国内AI生成图像领域头部服务商，Tiamat其自研大模型MorpherVLM是国内首个基于概念融合范式提出的近百亿级跨模态生成模型。
源码资本坚持于科技驱动的创新，投资于持久真实价值的创造，目前已投资了超过300余家创业公司。源码资本合伙人黄云刚对于互联网和新技术在各行各业的渗透和改变有着深刻的理解。
其次在第二项议题「中国AIGC新机遇」则同样有走在业界前沿的企业和VC代表在现场展开激辩。
元语智能是第一批打造中国版ChatGPT的企业，其产品YuanChat一经推出便引发了不少业界人士关注。元语智能联合创始人兼COO朱雷，则是近十年AI智能产品设计及商业化经验，曾任达摩院AI产品专家、有着AI从技术到产品的成熟方法论。
在生成式绘画方面，无界AI同样是国内“先行者”，目前全网覆盖用户超过100万人，让“人人都是艺术家”成为可能。无界AI联合创始人马千里，在产业界有着丰富经验，为多个大型单位开展咨询培训工作。
在数智人领域，华院计算已完成从计算智能到感知智能再到认知智能的过渡，致力于用智能技术赋能产业。华院数智人商业化副总裁林莱尼，现场带来了实践心得分享。
峰瑞资本投资合伙人陈石一直关注深科技、前沿科技等领域，曾投资组合过众多耳熟能详的企业，包括Uber、Unity、360金融等。
首份中国AIGC产业全景报告发布：今年AIGC市场规模可达170亿
回到当下这个时间节点，被ChatGPT引爆的AIGC不再束之高阁，而是随着更多资本、人才、场景数据地注入，被越来越多地朝着更广泛的方向运用。巨头争相发布颠覆级产品，行业大牛纷纷下场创业，大模型技术人才也被市场哄抢，也是时候由点及面地描绘中国AIGC产业全景。从市场规模来看，量子位智库预计，今年我国市场规模可达170亿人民币，AIGC企业在业务场景变现还处于探索验证时期。而后随着产业加速增长，商业化落地逐渐深入、产业生态逐步完善，分别来到产业蓬勃期（2025-2027）和整体加速期（2028-2030），2030年市场规模将超万亿人民币，届时会催生出完全不同的新业态。
好品牌科技网作为关注人工智能产业的科技媒体，也是十分高度关注AIGC产业的动态。好品牌科技网CEO范贵宾和技术合伙人李靖参加了中国AIGC产业峰会，聆听业内专家对AIGC产业剖析与应用落地。
【附：中国AIGC产业全景报告暨AIGC 50】
在由量子位主办的中国AIGC产业峰会上，量子位创始人兼CEO孟鸿先生在现场发布了《中国AIGC产业全景报告暨AIGC 50》。报告内容主要涵盖了五个部分：我国AIGC市场规模测算、AIGC产业全景图谱、AIGC行业变革分析、我国AIGC代表案例及AIGC 50。
这份由量子位智库深入调研后发布的报告中，全面立体地回答了这些问题：
大模型与AIGC催生的内容生产与交互范式，会带来多大的市场机遇？
产学研界接连入局，可以抓住的赛道部署机会有哪些？
对不同行业而言，狂飙的AIGC产业将掀起什么样的变革？
……
此外，报告还提名了这条崭新赛道上实力强劲的玩家——“中国AIGC 50”，让市场看到值得关注与支持的AIGC优秀机构，以及它们背后的无限可能。
具体细节，我们翻开来看。
市场有多大？
170亿人民币。
这还只是2023年，量子位智库预测，到2030年，AIGC市场规模将达到1.15万亿元规模。
AIGC 50机构
为何做出这样的判断？让我们遵循第一性原理，从AIGC的概念说起。
AIGC全称为AI-Generated Content，
指基于预训练大模型、生成式对抗网络（GAN）等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过释放泛化能力生成相关技术的内容。
进一步理解时，AIGC有狭义和广义概念之分。
狭义的AIGC与普通用户更为贴近，更关注图像、文本、音频、视频等内容生成，和Generative AI（生成式AI） 、Synthetic media（合成式媒体）
等概念类似。
论广义概念，还包含策略生成（如Game AI中游戏策略生成）、代码生成（GitHub Copilot）、蛋白质结构生成等。
基于此，结合行业关键场景和玩家分布情况，目前，我国还处于AIGC发展的初期阶段，竞争趋势不明显，需要调整开发、资金等投入，寻求整体生态
的快速搭建。
至2030年，AIGC产业发展共分三个阶段：
1、培育摸索期（2023-2025）：整体均处于业务场景验证和变现探索期。
底层大模型发展加速，中间层尚未出现相关玩家，基于Stable Diffusion等开源模型的上层应用迅速出现，但受底层大模型接口限制，大部分技术尚未
达到稳定进入实际生产环节的水平。
2、应用蓬勃期（2025-2027）：基本价值创作路径和技术思路得到确认。
行业普遍尝试应用人机共创，且内容资讯、娱乐传媒等领域利用AIGC产生确定性价值。这一时期，底层大模型和中间层模型主要玩家基本确定，开放
API增加，整体入局玩家增多，尤其是大量应用层玩家。
3、整体加速期（2028-2030）：产业生态完善。
报告指出，2028年往后，AIGC在个性化、实时化、自主迭代等方向上的延展价值得到充分发挥，和其他业务系统进行紧密连接，会有相关初创公司产
生完整解决方案。这一阶段AIGC成为内容领域基础设施，预计会催生出完全不同的新业态。
截至报告发布，国外AIGC赛道已有8家独角兽公司。
其中，推出了ChatGPT的OpenAI估值高达200亿美元，其次是Hugging Face 20亿美元。最新一家独角兽是成立16个月的Character.AI，估值10亿美
元。此外，名单中还有Lightricks（18亿美元），Jasper（15亿美元），Glean和Stability AI（均为10亿美元），以及Anthropic（3亿美元）。
2022年以来，我国AIGC赛道出现了10余笔投资，其中融资体量最大的水上项目包括小冰公司（10亿元）、超参数科技、智谱AI、澜舟科技等。其余
公司，包括数字力场、Tiamat、聆心智能、西湖心辰、深氧科技等，大多为数千万人民币级别融资。
然而，国内尚未看到与国外AIGC独角兽公司相匹配的收入产生。但经过对投资机构的广泛调研，多家机构已高度明确要将AIGC作为主投赛道，并推
出了相应的孵化项目，预计本年度融资规模将有数倍增长。
伴随底层大模型生态的逐步开放，商业价值的落地验证，预计到2024年左右，融资规模将出现首次阶段性的指数级增加。
从融资现状来看，全球AIGC赛道持续走热，如何跑通商业模式产生实际营收，成为市场另一个关注焦点。
报告细分出5种不同的营收模式：
1、MaaS（Model as Service）
适用于底层大模型和中间层进行变现，按照数据请求量和实际计算量计算。
到2027年，MaaS模式占市场规模比例将从5%增长至47%。
2、按产出内容量收费
适用于应用层变现，如按图片张数、请求计算量、模型训练次数等收费。到2027年，该模式市场规模占比将从60%下降至32%。
该模式的关键在于如何从单次好奇驱动的行为切入，保证产品长期的复购率。
整个过程会受到具体属性影响，如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支
持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。
3、软件订阅付费
第三种模式即ChatGPT Plus现有的盈利方式之一：每月向用户收取20美元费用。该模式在现有市场占有10%左右的比例。按照这种模式，Jasper等初
创企业已经产生了营收。展开来说，Jasper以类SaaS服务的形式进行收费，分为初级、高级和订制三个模式，成立当年营收额就达到4500万美元，并
收获了7万名用户。
这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式。国内部分领先的AIGC公司，在用户规模、内容生成量上在2022年亦快速起步，2023年开始产生营
收及盈利并非难事，但能否形成SaaS订阅模式尚待观察。
4、模型训练费用
即最为传统的项目开发制度，如今占据市场营收份额的25%，到2027年，预计将有12%左右的下滑。
5、其他模式
包括广告/流量模式，依靠产品获取用户点击，从中获得广告流量，这种营收模式的关键在于产品如何获得复购。
由于属于小型项目，在市场规模测算中暂不单独考虑。
玩家有几类？
如此大的市场规模，必然也会出现大量各具所长的玩家。
在这里，报告按照基础设施层、模型层和应用层将它们分为三大类。
基础设施层
这层玩家分别为行业提供数据、算力、计算平台、模型开发训练平台以及其他配套设施。
首先，数据方面，数据的数量、在行业/领域和颗粒度上的丰富性、以及和业务之间的反馈关系都有着极高的要求。
对于预训练大模型而言，多模态的数据集至关重要，以此才能让模型学习到更加完备的表示。
另一方面，如InstructGPT的作者曾说：
研究人类反馈数据比加大模型规模更重要。
因此互动反馈数据也是报告中特别提到的一点。
该层面的玩家包括数据提供方和服务方，前者可提供通用数据、垂类数据、特定任务下的标注数据、审核数据以及创作者生态；后者则主要负责数据
分拆及标注等。
其次，算力方面。
据微软统计，光是GPT-3.5在Azure AI超算基础设施上消耗的总算力就需7-8个耗资30亿美元投资规模的数据中心来支持运行。
因此算力玩家也是其中无比之重的一环，可分类为：
以智算中心为代表的算力集群商、国产芯片商以及云服务商等。
（计算平台和模型开发训练平台略。）
最后，其他配套设施方面的玩家扮演的主要是检测审核、交易撮合方、第三方确权及计价方以及创作配合工具（如渲染引擎）等方面的角色。
模型层
这层主要分为底层通用大模型和中间层模型玩家。
前者相对最容易形成壁垒，影响因素包括人才、时间、数据和资金等多个方面。
按开放模式可以分为：
（1）完全自有、不对外开放；
（2）开源，如2022年下半年起带来文生图领域蓬勃发展的CLIP及Stable Diffusion；
（3）API对外开放，这类模型的输出结果相对固定，但不同接口之间能够相互结合得到更优产出或是跨领域的产出；
（4）模型站，如Hugging Face、魔搭ModelScope。
中间层模型玩家则主打垂直化、行业化和细分化，分为：
（1）中间集成商，主要组合多个接口，形成新的大模型；
（2）行业大模型商，由底层模型持有者进行端到端提供；
（3）以及二次开发商，主要增加行业特色数据和行业认知。
根据行业/场景的理解和资源累计程度、资金成本支撑、上层数据支撑、上层应用生态、战略生态合作/投资、工程效果与技术成本以及AIGC技术能力
的成熟这7个指标，报告给出了目前模型层的代表玩家名单：
应用层
如果按照基于底层逻辑的应用，这层玩家涉及的业务分别包括：
1、生产可直接消费内容
其核心是AI在创意度和规模化中提供平衡点。对UGC而言，能够降低内容创作门槛；对PGC来说，能够代替人工完成完成声音录制、图像渲染等基础
性创作工作。
需要注意的是，该场景的价值主要是降本增效。
报告指出，鉴于我国的内容供给市场相对饱和，相关公司需要关注对具体场景的供需情况进行谨慎分析，确定AI对内容供给速度的提升是否具有实际
意义。
2、结合底层系统，生产含有附加价值的内容
例如超个性化、实时化、行业特色化。
注意由于需要和底层系统进行配合，相关提供方需要关注上下游业务接口的打通，以及相关领域知识的深化设计。
以内容营销领域为例，AIGC并不应当作为单独的服务对外提供，还是隶属于“创意供给—内容生产—内容管理（素材库与数据库）—内容分发—数据
方案”中的内容生产部分。
由于品牌主最终是以整体的广告营销效果为标准，要使AIGC最终能够得到理想效果，基础素材、营销策略设定、技术生成、评估优化、数据回流等缺一不可。
3、提供内容生产辅助工具
模式包括：
由AI提供相关创作线索或基础草图，专业人员进行细致化调整或是补充特定素材；
由AI完成特定操作性工作，比如局部特效生成、低分辨率转高分辨率等。
该类玩家需要注意四点：
（1）国内对工具类产品的付费意愿有限，尤其是C端；
（2）需要关注场景本身的工具属性，据业内人士反馈，由于AIGC目前的生成可控性相对有限，创作工具在使用中的可介入程度会严重受到专业因素的影响；
（3）需关注相关业务平台的潜在跨界竞争，这主要是因为该赛道通常与内容分发及创作平台形成强绑定，大厂在垄断性方面也更强；
（4）人才结构的转移。
4、用于提供打包内容或解决方案
接下来，如果按照基于模态的应用分类，我们可以看到分别主营以下业务的玩家：
1、文本生成，包括：
（1）直接生成应用型文本，已发展较成熟，以客服类的聊天问答、新闻撰写等为核心场景。有相关行业人士预测，到2030年，90%以上的新闻将由
机器人完成；
（2）直接生成创作型文本，适用于剧情续写、营销文本等细分场景，目前在语义层次的长文本通顺上还有较大的提升空间；
（3）生成交互型文本，典型场景为智能客服/聊天机器人/虚拟伴侣/游戏中的NPC个性化交互等；
（4）文本辅助生成，是目前国内工具落地最为广泛的场景，主要包括定向采集信息素材、文本素材预处理、自动聚类去重，并根据创作者的需求提供
相关素材等功能，代表公司如写作猫。
2、音频生成，包含已经相当成熟的TTS场景和音乐创作。
该业务可提高歌曲乐曲、有声书、配音等内容的创作效率，实现有声内容的规模化生产。可实现声音IP化附属价值的语音克隆也算其中的一个应用。
3、图像生成，这一领域潜力巨大。据绘画生成网站6pen，未来5年全球10%-30%的图像有望由AI生成或辅助生成。
具体场景则可分为图像属性编辑、局部生成及更改以及端到端的图像生成。
4、视频生成，包括视频自动剪辑、属性编辑、视频到视频的自动生成等。
5、跨模态生成，包括文字生成图像（也分功能性和创意性）、文字生成视频（有更高的长序列建模要求，比文生图发展得要滞后两年左右）、图像/
视频到文本（跨模态搜索、视觉问答系统、配字幕、标题生成）等。
6、策略生成，主要指AI基于特定问题和场景自主提出解决方案的过程，在游戏、自动驾驶、机器人控制等领域有极高的应用价值。
报告认为，总的来看，目前整体层级尚不够完整。由于资金量的需求，预计全栈全场景端到端的玩家数量相对有限。
其中模型层成为当前关键卡口，在一定程度上限制了上下层级的发展，应用层则是创业友好度最高的部分。
不过，若能在不同层级间形成良好的生态合作关系，整个行业的快速成长和成本分摊都能获得明显好处。
具体作用到哪里？
这个问题，我们从AIGC对不同行业的变革进行分析。
首先是线上游戏行业，它目前在AIGC领域中算相对最成熟、接受度最高的部分。
其应用从前期制作到后期运营以及游戏周边内容制作的全流程中均有涉及。其中的核心生产要素为：AI Bot（游戏操作策略生成）、NPC相关生成
（包括逻辑和剧情）和相关资产生成（包括地图等）。
报告认为，这一行业是目前AIGC变现最为清晰的行业。
接下来是影视传媒，由于它和内容挂钩更为直接，AIGC对这一行业的整体影响更为明显。
具体受影响的细分领域包括电影及长视频（换脸、背景渲染、广告自动植入等）、网络直播（虚拟人）、短视频（影视作品剪辑）、在线音乐（自动编曲、作曲、AI唱歌）、图片版权（AI生图、AI修图）、网络文学（小说续写）等。
内容资讯行业则不必多言，主要是在新闻写作，目前落地应用也已较成熟。
电子商务行业也会受到影响，主要来自数字人直播带货及个性化营销这两方面。
办公软件行业同样受到冲击。最具代表性的当属微软Office全家桶的Copilot功能了，它被誉为一项“重新发明生产力”的重磅更新。
除此之外，相关独角兽企业如Notion AI也表现出色，截止2022年，该公司用户已达到3000万。
最后会引起变革的行业还包括训练数据（主要集中在自动驾驶和医疗行业）、社交软件（比如用特定性格的AI NPC设定满足线上社交功能）和在线教育等。
下面是报告根据行业变革迫切度、可变革程度，以及2023年相对市场规模绘制而成的行业矩阵变革图。
产业代表案例详情可查阅报告。
人工智能
首页
京公网安备 11010802034621号