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《报告》对于AI大模型产业发展背景、产业发展现状、典型案例、挑战及未来趋势等方面进行了系统全面的梳理，为政府部门、行业从业者以及社会公众更好了解AI大模型产业发展提供参考。
以下部分内容摘录自《报告》
PART1 / 政策、技术、市场 驱动AI大模型产业发展
1、政策驱动力
2、技术驱动力
3、市场驱动力
以制造场景为例： 人工智能崛起引领制造行业的深刻变革，改变研发设计、生产制造、供应链管理等流程。大模型+EDA/CAE/CAD，将传统研发设计软件效率进一步提升。大模型助力数字孪生和机器人，获得强大的感知场景和执行任务能力。大模型融合供应链管理，实现工厂管理的智能化转型。
PART2 / AI大模型产业呈现蓬勃发展的态势
《报告》对目前的AI大模型按照部署方式进行了划分，主要分为云侧大模型和端侧大模型两类。具体而言，云侧大模型分为通用大模型和行业大模型，其拥有更大的参数规模、更多的算力资源以及海量的数据存储需求等特点；端侧大模型通常部署在手机、PC 等终端上，具有参数规模小、本地化运行、隐私保护强等特点。
伴随多家厂商推出的AI大模型落地商用，各类通用、行业以及端侧大模型已在多个领域取得了显著的成果，如在制造、医疗、政务等领域，AI大模型已成为提升服务质量和效率的重要手段。
PART3 / AI大模型产业发展仍存在多方面挑战
PART4 / 展望中国AI大模型产业四大趋势
②AI云侧与端侧大模型满足不同需求，C端用户将成为端侧的主要客群
③AI大模型将广泛开源，小型开发者可调用大模型能力提升开发效率 未来，大模型开源将成为趋势，一方面能降低大模型开发者的使用门槛，另一方面也能提高算法的透明度和可信度。小型开发者通过调用大模型能力，大幅提升编程效率，进一步推动AI应用落地。 ④AI高性能芯片不断升级，AI大模型产业生态体系将不断完善
