2025-2031年中国模型即服务（MaaS）市场现状分析及投资前景研究报告

报告说明:

    《2025-2031年中国模型即服务（MaaS）市场现状分析及投资前景研究报告》由权威行业研究机构博思数据精心编制，全面剖析了中国模型即服务（MaaS）市场的行业现状、竞争格局、市场趋势及未来投资机会等多个维度。本报告旨在为投资者、企业决策者及行业分析师提供精准的市场洞察和投资建议，规避市场风险，全面掌握行业动态。

第一章模型即服务（MaaS）相关概述

1.1 MaaS定义及技术架构
1.1.1 MaaS起源与概念
1.1.2 MaaS技术架构
1.1.3 MaaS产业结构
1.2 MaaS框架与能力要求
1.2.1 MaaS框架说明
1.2.2 模型平台层能力架构
1.2.3 模型层能力架构
1.2.4 应用开发层能力架构
1.2.5 模型服务协议框架

第二章2022-2024年AI大模型行业发展状况分析

2.1 AI大模型行业综述
2.1.1 AI大模型发展背景
2.1.2 AI大模型基本类型
2.1.3 AI大模型发展历程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型发展特点
2.1.6 大模型与MaaS协同发展
2.2 AI大模型重点行业应用情况
2.2.1 重点行业应用总览
2.2.2 金融行业
2.2.3 泛消费行业
2.2.4 能源行业
2.2.5 制造行业
2.3 AI大模型行业趋势预测展望
2.3.1 AI大模型发展展望
2.3.2 AI大模型发展趋势
2.3.3 模型公司发展潜力
2.3.4 模型公司颠覆场景

第三章2022-2024年模型即服务（MaaS）行业发展状况分析

3.1 MaaS产业发展综述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS标准体系
3.1.3 MaaS产业图谱
3.1.4 MaaS市场规模
3.1.5 MaaS竞争格局
3.1.6 MaaS重塑AI商业
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 对比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供给能力分析
3.3.1 平台服务
3.3.2 模型服务
3.3.3 数据集服务
3.3.4 AI应用开发服务

第四章2022-2024年模型即服务（MaaS）在各行业应用案例分析

4.1 MaaS落地条件及优势场景
4.1.1 落地条件
4.1.2 优势场景
4.2 MaaS行业应用产品分析
4.2.1 聊天机器人
4.2.2 语音终端
4.2.3 智能座驾
4.2.4 文章写作
4.3 MaaS行业实践案例及成效
4.3.1 银行业金融MaaS平台实践
4.3.2 电网领域MaaS实践
4.3.3 电信运营商私域领域MaaS实践
4.3.4 金融风控领域MaaS实践

第五章2022-2024年模型即服务（MaaS）关键技术发展状况分析

5.1 模型技术发展
5.1.1 神经网络模型
5.1.2 决策树模型
5.2 安全技术发展
5.2.1 数据加密技术
5.2.2 访问控制技术
5.3 集成与部署技术发展

第六章2022-2024年模型即服务（MaaS）主要服务商布局状况分析

6.1 云服务商
6.1.1 阿里云
6.1.2 腾讯云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企业
6.2.1 商汤科技
6.2.2 科大讯飞
6.2.3 云从科技
6.2.4 华为
6.3 电信运营商
6.3.1 中国移动
6.3.2 中国电信
6.4 国际巨头
6.4.1 亚马逊
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微软
6.4.4 谷歌

第七章2025-2031年模型即服务（MaaS）行业发展建议及前景趋势预测

7.1 MaaS行业发展面临的挑战
7.1.1 模型服务规范缺失
7.1.2 模型服务易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理体系亟需完善
7.2 MaaS行业发展建议
7.2.1 对政府的建议
7.2.2 对企业的建议
7.3 MaaS行业趋势预测及趋势分析
7.3.1 MaaS行业趋势预测
7.3.2 MaaS行业发展机遇
7.3.3 MaaS行业发展趋势

图表目录

图表 模型即服务（MaaS）技术架构
图表 MaaS基本产业架构
图表 商汤大装置运行机理
图表 MaaS基本产业架构
图表 MaaS框架图
图表 MaaS定位与比较示意图
图表 模型平台层能力架构图
图表 科大讯飞在模型平台领域的落地实践
图表 模型层能力架构图
图表 ModelScope在模型层的落地实践
图表 ModelScope模型层实践图
图表 应用开发层能力架构图
图表 AppBuilder在AI原生应用开发领域的实践
图表 AppBuilder架构图
图表 服务协议架构图
图表 ChatGPT月度访问量
图表 AI大模型的基本分类
图表 起步阶段以学术研究为主
图表 开始向商业应用发展
图表 AI技术得到了极大的突破
图表 正式走向规模商业化应用
图表 大模型的不可能三角
图表 通用大模型与行业大模型对比
图表 用大模型与行业大模型的关系
图表 腾讯云MaaS服务体系
图表 大模型落地问题及MaaS解决方式
图表 AI大模型在重点行业的推进情况
图表 AI大模型在金融行业的应用功能
图表 AI大模型在金融行业的应用现状及投资预测
图表 AI大模型在泛消费行业的应用功能
图表 AI大模型在泛消费行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在电力行业的应用功能及价值
图表 AI模型在矿山行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在制造行业的应用功能
图表 国外大模型发展历程
图表 “书生”相较于同期最强开源模型CLIP在准确率和数据使用效率的对比
图表 国内外主要大模型梳理
图表 传统的定制化、作坊式模型开发流程
图表 AI大模型“工厂模式”的开发方式
图表 弱人工智能仍属于计算机“工具”范畴，强人工智能能自适应地完成任务
图表 ChatGPT的功能及特点