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
3.2.2 大模型工程化
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
3.4.2 行业数据与大模型共建
3.4.3 行业大模型精调与优化部署
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
3.6.3 AI服务器
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
3.9 政务大模型标准化
3.9.1 大模型标准体系发展
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
更多图表见正文……
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