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(shuō)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(kāi)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(lèi)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?/span>
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(jìng)爭(zhēng)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(kāi)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(yǔ)音終端
4.2.3　智能座駕
4.2.4　文章寫(xiě)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(yíng)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(shù)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(wèn)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(yíng)商
6.3.1　中國(guó)移動(dòng)
6.3.2　中國(guó)電信
6.4　國(guó)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　2025-2029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　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(kāi)發(fā)層能力架構(gòu)圖
圖表　AppBuilder在AI原生應(yīng)用開(kāi)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(wèn)量
圖表　AI大模型的基本分類(lèi)
圖表　起步階段以學(xué)術(shù)研究為主
圖表　開(kāi)始向商業(yè)應(yīng)用發(fā)展
圖表　AI技術(shù)得到了極大的突破
圖表　正式走向規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用
圖表　大模型的不可能三角
圖表　通用大模型與行業(yè)大模型對(duì)比
圖表　用大模型與行業(yè)大模型的關(guān)系
圖表　騰訊云MaaS服務(wù)體系
圖表　大模型落地問(wèn)題及MaaS解決方式
圖表　AI大模型在重點(diǎn)行業(yè)的推進(jìn)情況
圖表　AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用功能
圖表　AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
圖表　AI大模型在泛消費(fèi)行業(yè)的應(yīng)用功能
圖表　AI大模型在泛消費(fèi)行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值和落地情況
圖表　AI大模型在電力行業(yè)的應(yīng)用功能及價(jià)值
圖表　AI模型在礦山行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值和落地情況
圖表　AI大模型在制造行業(yè)的應(yīng)用功能
圖表　國(guó)外大模型發(fā)展歷程
圖表　“書(shū)生”相較于同期最強(qiáng)開(kāi)源模型CLIP在準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)使用效率的對(duì)比
圖表　國(guó)內(nèi)外主要大模型梳理
圖表　傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開(kāi)發(fā)流程
圖表　AI大模型“工廠模式”的開(kāi)發(fā)方式
圖表　弱人工智能仍屬于計(jì)算機(jī)“工具”范疇，強(qiáng)人工智能能自適應(yīng)地完成任務(wù)
圖表　ChatGPT的功能及特點(diǎn)
圖表　2021-2027年中國(guó)AI市場(chǎng)規(guī)模
圖表　AI大模型將從單模態(tài)向多模態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)變
圖表　MaaS模式的基本架構(gòu)
圖表　大模型將作為一種基礎(chǔ)設(shè)施將AI賦能千行百業(yè)
圖表　商湯在SenseCore基礎(chǔ)上搭載行業(yè)軟件平臺(tái)
圖表　SenseCore帶來(lái)的飛輪效應(yīng)
圖表　云從科技人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)（CWOS）致力于整合多個(gè)領(lǐng)域的大模型
圖表　OpenAI發(fā)展時(shí)間線（2015-2018）
圖表　OpenAI發(fā)展時(shí)間線（2019-2022）
圖表　ChatGPT實(shí)現(xiàn)機(jī)理
圖表　主流搜索引擎市場(chǎng)占比
圖表　MaaS系列標(biāo)準(zhǔn)
圖表　MaaS上下游關(guān)系示意圖
圖表　MaaS產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表　2023年中國(guó)MaaS市場(chǎng)行業(yè)結(jié)構(gòu)
圖表　2024年中國(guó)模型即服務(wù)（MaaS）——市場(chǎng)Top 5服務(wù)商市場(chǎng)份額
圖表　2024年中國(guó)AI大模型解決方案市場(chǎng)Top 5服務(wù)商市場(chǎng)份額
圖表　2024年中國(guó)MaaS市場(chǎng)廠商競(jìng)爭(zhēng)力象限分析圖
圖表　傳聞中的ChatGPT Pro和普通版ChatGPT對(duì)比
圖表　Jasper公司收費(fèi)模式
圖表　MaaS兩種落地模式特點(diǎn)對(duì)比圖
圖表　2016-2022年全球公有云服務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)情況
圖表　2022年中國(guó)與全球公有云服務(wù)結(jié)構(gòu)對(duì)比
圖表　MaaS在各行業(yè)應(yīng)用占比
圖表　企業(yè)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)生產(chǎn)場(chǎng)景占比圖
圖表　MaaS應(yīng)用案例統(tǒng)計(jì)圖
圖表　平安銀行BankGPT-MaaS服務(wù)平臺(tái)
圖表　平安銀行MaaS服務(wù)平臺(tái)落地效果
圖表　中國(guó)電科院一體化MaaS平臺(tái)架構(gòu)
圖表　廣東移動(dòng)私域大模型體系
圖表　金融風(fēng)控MaaS
圖表　金融風(fēng)控領(lǐng)域MaaS建模與傳統(tǒng)建模效果對(duì)比
圖表　金融風(fēng)控大模型與傳統(tǒng)定制模型性能對(duì)比
圖表　文心大模型全景圖
圖表　文心百中：大模型驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)
圖表　SenseCore商湯AI大裝置組成結(jié)構(gòu)
圖表　訊飛工業(yè)級(jí)預(yù)訓(xùn)練模型已在多個(gè)技術(shù)方向?qū)崿F(xiàn)了行業(yè)落地應(yīng)用
圖表　云從科技人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)五大特色
圖表　華為聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界規(guī)劃昇騰大模型沙盤(pán)
圖表　5400億參數(shù)使得PaLM跨任務(wù)性能顯著提高
圖表　LaMDA訓(xùn)練模式

2025-2029年中國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)之模型即服務(wù)（MaaS）行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告