2024-2030年中国政务大模型行业市场全景调查及发展前景研判报告

     博研咨询发布的《2024-2030年中国政务大模型行业市场全景调查及发展前景研判报告》共八章。首先介绍了政务大模型行业市场发展环境、政务大模型整体运行态势等，接着分析了政务大模型行业市场运行的现状，然后介绍了政务大模型市场竞争格局。随后，报告对政务大模型做了重点企业经营状况分析，最后分析了政务大模型行业发展趋势与投资预测。您若想对政务大模型产业有个系统的了解或者想投资政务大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。

     本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

正文目录

第1章政务大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 政务大模型行业界定

1.2.1 政务大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 政务大模型相关专业术语

1.2.3 政务大模型行业监管

1.3 政务大模型产业画像

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章中国政务大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展现状及趋势分析

2.1.1 中国大模型发展历程

2.1.2 中国已发布大模型数量变化

2.1.3 中国大模型参数规模变化

2.1.4 中国大模型商业模式分析

2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

2.2 中国大模型落地政务可行性分析

2.3 中国政务大模型技术选型与部署方式

2.3.1 中国政务大模型技术选型

2.3.2 中国政务大模型部署方式

2.4 中国政务大模型产品汇总

2.5 中国政务大模型应用模式

2.5.1 “通用能力+场景建设”模式

2.5.2 产品化模式

2.6 中国政务大模型招投标情况

2.7 中国政务大模型竞争要素及竞争格局

2.7.1 政务大模型竞争要素

2.7.2 政务大模型竞争格局

2.7.3 主要政务大模型厂商竞争力评价

2.8 中国政务大模型市场规模体量

2.9 中国政务大模型发展痛点

第3章中国政务大模型能力构建及标准化

3.1 完整大模型开发步骤

3.2 大模型基础架构及工程化

3.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型：BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

3.2.2 大模型工程化

1、数据工程（数据处理和回流）

2、模型调优（模型训练与微调）

3、模型交付（模型压缩与测试）

4、服务运营（服务部署与托管）

5、平台支撑能力

3.3 基础大模型底座

3.3.1 NLP大模型

3.3.2 CV大模型

3.3.3 多模态大模型

3.3.4 科学大模型

3.4 政务大模型构建路线图

3.4.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

3.4.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

3.4.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

3.5 政务大模型基础能力构建概述

3.6 政务大模型基础能力构建之“算力”

3.6.1 大模型的算力需求分析

3.6.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

3.6.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.6.4 政务大模型算力部署路径

3.7 政务大模型基础能力构建之“数据”

3.7.1 数据处理与服务概述

3.7.2 国内外主要大语言模型数据集

3.7.3 数据API

3.7.4 训练数据开发

3.7.5 推理数据开发

3.7.6 数据维护

3.7.7 政务大模型对数据的要求

3.8 政务大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.8.1 AI基础软件概述

3.8.2 AI基础软件市场概况

3.8.3 AI基础软件竞争格局

3.8.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

（1）模型训练平台

（2）模型部署平台

（3）模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

3.9 政务大模型标准化

3.9.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

3.9.2 行业大模型标准体系

3.9.3 政务大模型标准及

第4章中国政务大模型应用场景分析

4.1 政务大模型行业应用场景分布

4.2 政务大模型应用场景：政务咨询

4.2.1 政务咨询概述

4.2.2 政务咨询领域大模型应用优势分析

4.2.3 政务咨询领域大模型应用案例分析

4.3 政务大模型应用场景：政务办公

4.3.1 政务办公概述

4.3.2 政务办公领域大模型应用优势分析

4.3.3 政务办公领域大模型应用案例分析

4.4 政务大模型应用场景：城市活动保障

4.4.1 城市活动保障概述

4.4.2 城市活动保障领域大模型应用优势分析

4.4.3 城市活动保障领域大模型应用案例分析

4.5 政务大模型应用场景：城市治理

4.5.1 城市治理概述

4.5.2 城市治理领域大模型应用优势分析

4.5.3 城市治理领域大模型应用案例分析

4.6 政务大模型应用场景：城市事件感知

4.6.1 城市事件感知概述

4.6.2 城市事件感知领域大模型应用优势分析

4.6.3 城市事件感知领域大模型应用案例分析

4.7 政务大模型应用场景：其他

4.8 政务大模型应用场景战略地位分析

第5章中国政务大模型应用实践分析

5.1 中国政务大模型应用实践汇总

5.2 政务大模型应用案例分析

5.2.1 北京市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.2 广州市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.3 深圳市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.4 厦门市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.2.5 无锡市政务大模型应用布局

1、政务大模型政策规划

2、政务大模型落地实践

3、政务大模型最新布局动态

5.3 政务大模型应用难点及应对

5.3.1 大模型认知幻觉与偏见问题

5.3.2 模型压缩问题

5.3.3 合规性与数据安全问题

第6章中国政务大模型企业案例解析

6.1 中国政务大模型企业梳理与对比

6.2 中国政务大模型产业企业案例分析

6.2.1 天翼云-政务大模型“慧泽”

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、下游客户

7、最新进展

6.2.2 云知声-“龙知政”政务GPT大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.3 开普云-开悟大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.4 致远互联·方寸-公文大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.5 华为-盘古政务大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.6 腾讯-混元大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.7 科大讯飞-星火政务大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.8 百度智能云-“九州”

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、下游客户

7、最新进展

6.2.9 新华三-“数字鸢都”政务大模型

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、下游客户

7、最新进展

6.2.10 大汉软件-“星汉”Galaxy大模型

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、下游客户

7、最新进展

第7章中国政务大模型产业政策环境洞察&发展潜力

7.1 政务大模型产业政策环境洞悉

7.1.1 国家层面政务大模型产业政策汇总

7.1.2 国家层面政务大模型产业发展规划

7.1.3 国家重点政策/规划对政务大模型产业的影响

7.2 政务大模型产业PEST分析图

7.3 政务大模型产业SWOT分析

7.4 政务大模型产业发展潜力评估

7.5 政务大模型产业未来关键增长点

7.6 政务大模型产业发展前景预测

7.7 政务大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

第8章中国政务大模型产业投资战略规划策略及建议

8.1 政务大模型产业投资风险预警

8.1.1 风险预警

8.1.2 风险应对

8.2 政务大模型产业投资机会分析

8.2.1 政务大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 政务大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 政务大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 政务大模型产业空白点投资机会

8.3 政务大模型产业投资价值评估

8.4 政务大模型产业投资策略建议

8.5 政务大模型产业可持续发展建议

图表目录

图表1：大模型的特征

图表2：本报告研究领域所处行业

图表3：政务大模型的定义

图表4：政务大模型的特征

图表5：政务大模型专业术语

图表6：政务大模型行业监管

图表7：政务大模型产业链结构梳理

图表8：政务大模型产业链生态全景图谱

图表9：政务大模型产业链区域热力图

图表10：本报告研究范围界定

图表11：本报告权威数据来源

图表12：本报告研究方法及统计标准

图表13：中国大模型发展历程

图表14：中国已发布大模型数量变化

图表15：中国大模型参数规模变化

图表16：中国大模型商业模式分析

图表17：中国大模型发展趋势洞悉

图表18：中国大模型落地政务可行性分析

图表19：中国政务大模型行业招投标分析

图表20：中国政务大模型市场竞争格局

图表21：中国主要政务大模型厂商竞争力评价

图表22：中国政务大模型市场规模体量

图表23：中国政务大模型发展痛点

图表24：大模型技术路线及算法架构

图表25：大模型工程化

图表26：数据工程（数据处理和回流）

图表27：模型调优（模型训练与微调）

图表28：模型交付（模型压缩与测试）

图表29：服务运营（服务部署与托管）

图表30：平台支撑能力

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