2025-2031年中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告

2025-2031年中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告

  中国自然语言处理(NLP)行业主要涉及自然语言识别、自然语言理解、自然语言生成等技术。近年来,随着移动互联网的发展和大数据技术的普及,智能语音交互、聊天机器人、机器翻译、文本分析等NLP技术的应用越来越广泛,从而推动了NLP行业的发展,市场需求量也在不断增长。中国NLP行业市场现状主要受到政府政策和行业环境的影响。在政府政策方面,国家正大力推动人工智能发展,政府和行业都给予NLP行业越来越多的支持,如设立行业资金、政策激励等,这些政策对NLP行业的发展提供了很大的帮助,使NLP行业发展更加迅速,市场潜力也越来越大。在行业环境方面,中国NLP行业发展的市场竞争格局主要有三种:一是大公司的竞争;二是小公司的竞争;三是产品的竞争。大公司竞争主要是指阿里巴巴、腾讯、百度等大公司之间的竞争,他们都拥有大量的资源,可以投入大量资金和人力来研发新技术,推广新产品,拓展新领域,并在市场上占领优势。小公司竞争主要是指小型公司、初创企业、个人企业等之间的竞争,他们大多没有大公司的资源,但是他们有更多的创新空间,可以投入更少的成本,以更具创新性的产品和服务在市场上占据一定的份额。产品竞争主要是指产品质量、价格、服务等方面的竞争,每一个企业都可以把自己的产品和服务做到更好,更有吸引力,以便在市场上获得更多的客户。中国NLP行业市场现状受到政府政策和行业环境的影响,市场竞争格局主要是大公司竞争、小公司竞争、产品竞争三者的结合,为NLP行业的发展提供了良好的环境,为企业提供了更多的机遇。
博研咨询发布的《2025-2031年中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告》共十三章。首先介绍了自然语言处理行业市场发展环境、自然语言处理整体运行态势等,接着分析了自然语言处理行业市场运行的现状,然后介绍了自然语言处理市场竞争格局。随后,报告对自然语言处理做了重点企业经营状况分析,最后分析了自然语言处理行业发展趋势与投资预测。您若想对自然语言处理产业有个系统的了解或者想投资自然语言处理行业,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。

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  中国自然语言处理(NLP)行业主要涉及自然语言识别、自然语言理解、自然语言生成等技术。近年来,随着移动互联网的发展和大数据技术的普及,智能语音交互、聊天机器人、机器翻译、文本分析等NLP技术的应用越来越广泛,从而推动了NLP行业的发展,市场需求量也在不断增长。中国NLP行业市场现状主要受到政府政策和行业环境的影响。在政府政策方面,国家正大力推动人工智能发展,政府和行业都给予NLP行业越来越多的支持,如设立行业资金、政策激励等,这些政策对NLP行业的发展提供了很大的帮助,使NLP行业发展更加迅速,市场潜力也越来越大。在行业环境方面,中国NLP行业发展的市场竞争格局主要有三种:一是大公司的竞争;二是小公司的竞争;三是产品的竞争。大公司竞争主要是指阿里巴巴、腾讯、百度等大公司之间的竞争,他们都拥有大量的资源,可以投入大量资金和人力来研发新技术,推广新产品,拓展新领域,并在市场上占领优势。小公司竞争主要是指小型公司、初创企业、个人企业等之间的竞争,他们大多没有大公司的资源,但是他们有更多的创新空间,可以投入更少的成本,以更具创新性的产品和服务在市场上占据一定的份额。产品竞争主要是指产品质量、价格、服务等方面的竞争,每一个企业都可以把自己的产品和服务做到更好,更有吸引力,以便在市场上获得更多的客户。中国NLP行业市场现状受到政府政策和行业环境的影响,市场竞争格局主要是大公司竞争、小公司竞争、产品竞争三者的结合,为NLP行业的发展提供了良好的环境,为企业提供了更多的机遇。
博研咨询发布的《2025-2031年中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告》共十三章。首先介绍了自然语言处理行业市场发展环境、自然语言处理整体运行态势等,接着分析了自然语言处理行业市场运行的现状,然后介绍了自然语言处理市场竞争格局。随后,报告对自然语言处理做了重点企业经营状况分析,最后分析了自然语言处理行业发展趋势与投资预测。您若想对自然语言处理产业有个系统的了解或者想投资自然语言处理行业,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。

第一章自然语言处理定义和产业界定

1.1 自然语言处理的定义

1.2 自然语言处理环节

1.2.1 词法分析

1.2.2 句法分析

1.2.3 语义分析

1.2.4 语用语境分析

1.3 自然语言处理历史沿革

1.3.1 早期自然语言处理

1.3.2 统计自然语言处理

1.3.3 神经网络自然语言处理

1.4 自然语言处理研究范围界定

第二章自然语言处理技术发展概述

2.1 相关概念

2.1.1 信息抽取(IE)

2.1.2 自动文摘

2.2.3 语音识别技术

2.1.4 Transformer 模型

2.2 自然语言处理技术

2.2.1 基于传统机器学习的自然语言处理技术

2.2.2 基于深度学习的自然语言处理技术

2.3 自然语言处理技术难点

2.3.1 内容的有效界定

2.3.2 消歧和模糊性

2.3.3 有瑕疵的或不规范的输入

2.3.4 语言行为与计划

2.4 自然语言处理工具和平台

第三章自然语言处理关联技术和研究热点

3.1 自然语言处理关联技术

3.1.1 计算机科学

3.1.2 互联网技术

3.1.3 机器学习方法

3.2 自然语言处理研究热点

3.2.1 预训练技术

3.2.2 图神经网络技术

(1)图卷积神经网络

(2)基于空间的图卷积神经网络

第四章自然语言处理技术的应用

4.1 自然语言处理技术应用发展概述

4.2 情感分析

4.3 聊天机器人

4.4 语音识别

4.5 机器翻译

4.6 自动问答

4.7 信息检索

第五章自然语言处理产业链与商业模式

5.1 自然语言处理产业链模型

5.2 自然语言处理产业链上游

5.2.1 芯片供应商

5.2.2 云服务供应商

5.2.3 数据

5.3 自然语言处理产业链中游

5.4 自然语言处理产业链下游

5.4.1 企业用户

5.4.2 个人用户

5.5 自然语言处理商业模式

5.5.1 模式一:生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口

5.5.2 模式二:技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口

5.5.3 模式三:应用聚焦者——场景应用

5.5.4 模式四:垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态

5.5.5 模式五:基础设施提供者——从基础设施切入,并向产业链下游拓展

第六章中国自然语言处理行业发展分析

6.1 自然语言处理行业市场现状

6.2 自然语言处理行业财务分析

6.3 自然语言处理行业竞争格局

6.4 中国自然语言处理行业主要参与者

第七章自然语言处理现象级应用——ChatGPT

7.1 ChatGPT简介

7.2 ChatGPT主要功能

7.3 ChatGPT发展趋势

7.3.1 机器学习

7.3.2 神经网络

7.3.3 Transformer算法

7.4 GPT算法的发展历程

7.5 ChatGPT与InstructGPT的比较

7.5.1 ChatGPT与InstructGPT的相同点

7.5.2 ChatGPT与InstructGPT的不同点

第八章ChatGPT的应用和潜力

8.1 ChatGPT的应用

8.1.1 ChatGPT打开海量应用场景

8.1.2 ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂

8.2 ChatGPT的提升空间

8.2.1 可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案

8.2.2 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感

8.2.3 模型通常过于冗长并过度使用某些短语

8.2.4 模型拒绝不当请求,有时会响应有害指令或表现偏见行为

第九章ChatGPT的技术线路

9.1 基于GPT-3.5,GPT-4预计提升更明显

9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

9.1.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

9.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

9.3 领先的NLP模型

9.4 RLHF与TAMER是重要架构支撑

第十章ChatGPT的基础设施

10.1 ChatGPT的核心基础设施——AI超算中心

10.1.1 算力的概念和基本单位

10.1.2 巨头布局AI超算中心概况

10.2 新一代AI数据中心的关键硬件——AI服务器

10.2.1 数据中心产业链分析

10.2.2 中国数据中心总投资结构及硬件投资结构

10.2.3 2020-2025年我国算力规模及增速

10.2.4 2020-2025年我国算力内部结构

10.2.5 全球级中国AI服务器市场规模

10.3 AI算力的“心脏”——GPU

10.3.1 AI芯片是AI算力的“心脏”

10.3.2 AI芯片的市场结构

10.3.3 AI芯片的优点

10.3.4 全球及中国AI芯片市场规模

10.3.5 加速服务器的市场前景

第十一章OpenAI公司发展概述

11.1 OpenAI公司简介

11.2 OpenAI公司历史沿革

11.3 OpenAI公司组织架构和运作结构

11.4 OpenAI公司的商业化

11.4.1 OpenAI的商业模式即API接口收费

11.4.2 OpenAI的主要业务概况及产品矩阵

11.5 OpenAI公司的核心产品

11.5.1 核心产品——DALL E 2

11.5.2 核心产品——Whisper

第十二章自然语言处理行业重点企业研究

12.1 浪潮电子信息产业股份有限公司

12.1.1 企业概况

12.1.2 企业优势分析

12.1.3 产品/服务特色

12.1.4 公司经营状况

12.1.5 公司发展规划

12.2 长沙景嘉微电子股份有限公司

12.2.1 企业概况

12.2.2 企业优势分析

12.2.3 产品/服务特色

12.2.4 公司经营状况

12.2.5 公司发展规划

12.3 科大讯飞股份有限公司

12.3.1 企业概况

12.3.2 企业优势分析

12.3.3 产品/服务特色

12.3.4 公司经营状况

12.3.5 公司发展规划

12.4 海光信息技术股份有限公司

12.4.1 企业概况

12.4.2 企业优势分析

12.4.3 产品/服务特色

12.4.4 公司经营状况

12.4.5 公司发展规划

12.5 中科寒武纪科技股份有限公司

12.5.1 企业概况

12.5.2 企业优势分析

12.5.3 产品/服务特色

12.5.4 公司经营状况

12.5.5 公司发展规划

12.6 云从科技集团股份有限公司

12.6.1 企业概况

12.6.2 企业优势分析

12.6.3 产品/服务特色

12.6.4 公司经营状况

12.6.5 公司发展规划

12.7 北京海天瑞声科技股份有限公司

12.7.1 企业概况

12.7.2 企业优势分析

12.7.3 产品/服务特色

12.7.4 公司经营状况

12.7.5 公司发展规划

12.8 拓尔思信息技术股份有限公司

12.8.1 企业概况

12.8.2 企业优势分析

12.8.3 产品/服务特色

12.8.4 公司经营状况

12.8.5 公司发展规划

12.9 三六零安全科技股份有限公司

12.9.1 企业概况

12.9.2 企业优势分析

12.9.3 产品/服务特色

12.9.4 公司经营状况

12.9.5 公司发展规划

12.10 百度集团股份有限公司

12.10.1 企业概况

12.10.2 企业优势分析

12.10.3 产品/服务特色

12.10.4 公司经营状况

12.10.5 公司发展规划

第十三章自然语言处理行业发展前景和市场空间测算

13.1 自然语言处理行业发展趋势

13.1.1 多模态语言处理融合

13.1.2 自然语言处理应用逐渐成熟

13.2 自然语言处理行业发展挑战

13.2.1 更优的算法

13.2.2 语言的深度分析

13.2.3 多学科的交叉

13.3 自然语言处理行业发展驱动因素

13.3.1 自然语言处理要素演进,行业迎来变更式发展

13.3.2 传统行业智能需求增长,带动语言处理需求上涨

13.4 自然语言处理行业发展限制因素

13.4.1 自然语言处理存在技术难题

13.4.2 自然语言处理模型通用性不强

13.4.3 机器理解自然语言技术未有突破

13.5 自然语言处理行业投资风险

13.5.1 自然语言处理技术创新及发展不及预期

13.5.2 用户接受度低于预期

13.5.3 行业政策监管风险

13.6 2023-2030年自然语言处理行业市场空间预测

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、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进行客观的综合分析,为企业科学决策提供高质量信息。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

80%数据一手调研,10%渠道资源购买,10%公开信息分析得出

可按时间段(月/季度/半年/年)更新

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报告编号:46088175

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