一、行业相关定义
多模态（Multimodality）是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。多模态系统的目的是利用来自多种模态的信息来提高任务的性能，提供更丰富的用户体验，或者获得更全面的数据分析结果。
多模态大模型就是一种能够理解和处理多种类型的机器学习模型——而类型也被叫做模态，包括文本，图片，音频，视频等。这种模型可以融合多种不同模态的信息，执行更复杂和智能的任务；如视觉问答(AI 面试官)，图文生成，语音识别与合成等。
二、行业市场规模
多模态模型通过融合语言模态与图像模态，将语言模态包含的文本理解与思维链能力投射在图像模态上，赋予了模型图像理解与生成功能。从 AI 技术范式来看，多模态技术通过预训练+调参的方式颠覆了传统机器视觉小模型 CNN 高度定制化的业务模式，模型的泛用性大幅度提高。
在市场需求的增长以及政策支持的背景下，我国大模型市场规模将不断增长，预计到2025年市场规模将突破300亿元。而多模态大模型作为AI模型的发展方向，在各项相关技术愈发成熟下，其应用领域也将愈发广泛，比如说商业定制、游戏和影视等。2024年上半年，国内多模态大模型行业市场规模为33.33亿元，具体如下：
资料来源：观研天下数据中心整理
三、行业供应规模
2023年生成式人工智能概念兴起至今，国产生成式人工智能大模型如雨后春笋般涌现。截至目前，我国已初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。
产品数量方面，生成式人工智能产品在我国百花齐放。截至2024年7月，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，我国以大模型为代表的人工智能普及率达16.4%。
产业融合方面，生成式人工智能与各行各业的融合正在我国加速落地。生成式人工智能与制造业、农业、医疗、教育等传统行业深度融合，推动产业转型升级，促进新业态、新模式的不断涌现。尤其在2024年，随着生成式人工智能技术的日趋成熟，各大科技企业的模型调用价格显著下降，从而明显降低了其他行业对生成式人工智能技术的应用成本。
截至2024年11月，我国共有309个生成式人工智能产品完成备案，北京、上海、广东三省的生成式人工智能备案产品数量占比分别达到31.1%、27.2%和11.7%。
生成式人工智能产品完成备案数量（截止2024年11月）
| 属地 | 数量 | 属地 | 数量 |
| 北京 | 96 | 上海 | 84 |
| 广东 | 36 | 浙江 | 25 |
| 江苏 | 18 | 四川 | 9 |
| 贵州 | 5 | 湖南 | 4 |
| 山东 | 4 | 天津 | 4 |
| 河北 | 3 | 重庆 | 3 |
| 海南 | 2 | 安徽 | 1 |
| 福建 | 1 | 河南 | 1 |
| 黑龙江 | 1 | 湖北 | 1 |
| 江西 | 1 | 辽宁 | 1 |
| 宁夏 | 1 | 陕西 | 1 |
| 云南 | 1 | 国资委 | 6 |
资料来源：中国互联网络信息中心，观研天下数据中心整理
2024年以来, 国内Al 大模型Q技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态。随着OpenAI发布GPT-4系列多模态版本,掀起了国内外多模态理解大模型的研发热潮和广泛应用。
市场主流多模态大模型产品
| 模型名称 | 所属团队 | 属地 | 类型 |
| ChatGPT-4o-latest | OpenAI | 海外 | 闭源 |
| GPT-4o-2024-05-13 | OpenAI | 海外 | 闭源 |
| Step-1V-8k | 阶跃星辰 | 国内 | 闭源 |
| hunyuan-vision | 腾讯 | 国内 | 闭源 |
| SenseChat-Vision 5.5 | 商汤 | 国内 | 闭源 |
| Claude-3.5-Sonnet | Anthropic | 海外 | 闭源 |
| InternVL2-40B | 上海人工智能实验室 | 国内 | 开源 |
| Gemini-1.5-Pro | 海外 | 闭源 | |
| ERNIE-4-Turbo | 百度 | 国内 | 闭源 |
| Qwen2-VL-72B | 阿里云 | 国内 | 开源 |
| GLM-4V-Plus | 智谱AI | 国内 | 闭源 |
| MiniCPM-V2.6 | 面壁智能 | 国内 | 开源 |
| GPT-4Turbo-0409 | OpenAI | 海外 | 闭源 |
| 海螺AI | MiniMax | 国内 | 闭源 |
| Yi-Vision | 零一万物 | 国内 | 闭源 |
| DeekSeek-VL-7b-chat | 深度求索 | 国内 | 开源 |
| Phi-3.5-vision-Instruct | 微软 | 海外 | 开源 |
资料来源：SuperCLUE-V，观研天下数据中心整理
四、行业细分市场分析
1、C端市场
在面向C端用户的，通用行政办公类应用和消费服务应用受AI大模型影响的智能化升级节奏更快，产品化落地较快，其主因是在数据可采集的渠道更加丰富且受监管的要求较低。2024年上半年中国多模态大模型toC市场规模约为20.00亿元左右，具体如下：
资料来源：观研天下数据中心整理
2、B端市场
面向B端用户的，专业化程度较高的领域，例如医疗、金融、工业等行业的智能化升级需要更多专业领域的数据训练，相应的商业化节奏较慢，其主因是行业的特殊性导致数据安全要求较高、试错成本高、受监管要求较高等。2024年上半年中国多模态大模型toB市场规模约为13.33亿元左右，具体如下：
资料来源：观研天下数据中心整理
五、行业竞争格局
在大模型领域，国际巨头布局大模型较早，或投资或自研（微软作为 OpenAI 最大股东、谷歌自研 Gemini 系列、以及 Meta 自研 Llama 系列等），并利用大模型赋能各自原有的强势业务线，做产业升级。比如微软用 GPT-4 赋能 Azure 云服务、Office365、搜索业务等；谷歌和 Meta 利用大模型生成创意广告文案/图片赋能广告主，抑或是在广告业务的多个环节提升精准度和效率。该模式常见于大厂，大模型+原有业务即利用大模型的语言能力提升传统业务的智能化水平，同时利用传统业务积累的庞大数据资源反哺大模型持续迭代。
国内大模型的性能加速追赶海外。OpenCompass 于 2023 年 7 月由上海人工智能实验室推出，构建了一套中英文双语评测基准，旨在系统性分析国内外大模型的综合客观性能。通过其 24 年 1 月的榜单，我们观测到智谱清言 GLM-4、阿里巴巴 Qwen-Max 和百度文心一言 4.0 具有较为全面的性能，在语言和知识等基础能力维度上可比肩 GPT-4 Turbo。
目前，多模态是主流的迭代路径，互联网大厂利用生态优势将多模态能力融进具体使用场景。和海外相似，国内大模型的迭代方向也能捕捉到多模态的趋势。如百度文心一言的多模态体现在 toB 平台“智能云千帆”，帮企业将大模型运用到需要文生图、文生视频的场景；讯飞星火则将多模态能力落地在教师助手、口语训练等教育场景。多模态的训练对参数规模和算力支持要求更高，芯片供给侧的紧缺也一定程度上成为各平台算力扩张的阻碍。
国内大模型规格对比
| 模型名称 | 参数 | 模态 | 上下文窗口 （tokens） | 是否开源 | 所属公司 |
| 文心一言 4.0 | 超万亿 | 多模态（文本、视频、图像、音频） | 约 2.8 万字 | 否 | 百度 |
| ChatGLM-6B | / | 多模态（文本、图像） | 12.8 万 | 是 | 智谱 AI |
| Qwen-72B | 720 亿 | 多模态（文本、视频、图像、音频） | 3 万 | 是 | 阿里 |
| 盘古 3.0 | 100/380/710/1000 亿（四个版本） | 多模态（文本、图像） | - | 否 | 华为 |
| 星火开源-13B | 130 亿 | 多模态(文本、视频、图像、音频） | - | 是 | 科大讯飞 |
资料来源：观研天下数据中心整理
总体上，目前，我国多模态大模型企业不断发展，如百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、华为等，凭借强大的技术实力、海量的数据资源、充足的资金支持以及丰富的行业经验，在多模态大模型领域占据重要地位。例如，百度的文心大模型在 2024 年 11 月的日均 tokens 调用量超过 1.5 亿次，用户规模达 7000 万；腾讯的混元大模型上线视频生成能力，引发关注；字节跳动的豆包视觉理解模型以低价格吸引众多客户。
人工智能创业公司方面，以智谱 AI 为代表的初创企业，通过技术创新和产品差异化，在市场中脱颖而出，获得了一定的市场份额和用户认可。如智谱 AI 完成 30 亿元人民币的新一轮融资，其 C 端产品 “清言” 用户数达 2500 万，商业化收入实现超 100% 的增长。
科研院所和高校方面，像北京智源研究院、清华大学等，在大模型评测等方面取得优秀成果，为行业发展提供了技术支持和理论指导，推动了多模态大模型技术的进步。（WWTQ）
注：上述信息仅作参考，图表均为样式展示，具体数据、坐标轴与数据标签详见报告正文。
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观研报告网发布的《中国多模态大模型行业现状深度研究与发展前景分析报告（2025-2032年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。
本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
目录大纲：
【第一部分 行业定义与监管 】
第一章 2020-2024年中国多模态大模型行业发展概述
第一节 多模态大模型行业发展情况概述
一、多模态大模型行业相关定义
二、多模态大模型特点分析
三、多模态大模型行业基本情况介绍
四、多模态大模型行业经营模式
1、生产模式
2、采购模式
3、销售/服务模式
五、多模态大模型行业需求主体分析
第二节 中国多模态大模型行业生命周期分析
一、多模态大模型行业生命周期理论概述
二、多模态大模型行业所属的生命周期分析
第三节 多模态大模型行业经济指标分析
一、多模态大模型行业的赢利性分析
二、多模态大模型行业的经济周期分析
三、多模态大模型行业附加值的提升空间分析
第二章 中国多模态大模型行业监管分析
第一节 中国多模态大模型行业监管制度分析
一、行业主要监管体制
二、行业准入制度
第二节 中国多模态大模型行业政策法规
一、行业主要政策法规
二、主要行业标准分析
第三节 国内监管与政策对多模态大模型行业的影响分析
【第二部分 行业环境与全球市场】
第三章 2020-2024年中国多模态大模型行业发展环境分析
第一节 中国宏观环境与对多模态大模型行业的影响分析
一、中国宏观经济环境
一、中国宏观经济环境对多模态大模型行业的影响分析
第二节 中国社会环境与对多模态大模型行业的影响分析
第三节 中国对外贸易环境与对多模态大模型行业的影响分析
第四节 中国多模态大模型行业投资环境分析
第五节 中国多模态大模型行业技术环境分析
第六节 中国多模态大模型行业进入壁垒分析
一、多模态大模型行业资金壁垒分析
二、多模态大模型行业技术壁垒分析
三、多模态大模型行业人才壁垒分析
四、多模态大模型行业品牌壁垒分析
五、多模态大模型行业其他壁垒分析
第七节 中国多模态大模型行业风险分析
一、多模态大模型行业宏观环境风险
二、多模态大模型行业技术风险
三、多模态大模型行业竞争风险
四、多模态大模型行业其他风险
第四章 2020-2024年全球多模态大模型行业发展现状分析
第一节 全球多模态大模型行业发展历程回顾
第二节 全球多模态大模型行业市场规模与区域分布情况
第三节 亚洲多模态大模型行业地区市场分析
一、亚洲多模态大模型行业市场现状分析
二、亚洲多模态大模型行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲多模态大模型行业市场前景分析
第四节 北美多模态大模型行业地区市场分析
一、北美多模态大模型行业市场现状分析
二、北美多模态大模型行业市场规模与市场需求分析
三、北美多模态大模型行业市场前景分析
第五节 欧洲多模态大模型行业地区市场分析
一、欧洲多模态大模型行业市场现状分析
二、欧洲多模态大模型行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲多模态大模型行业市场前景分析
第六节 2025-2032年全球多模态大模型行业分布走势预测
第七节 2025-2032年全球多模态大模型行业市场规模预测
【第三部分 国内现状与企业案例】
第五章 中国多模态大模型行业运行情况
第一节 中国多模态大模型行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国多模态大模型行业市场规模分析
一、影响中国多模态大模型行业市场规模的因素
二、中国多模态大模型行业市场规模
三、中国多模态大模型行业市场规模解析
第三节 中国多模态大模型行业供应情况分析
一、中国多模态大模型行业供应规模
二、中国多模态大模型行业供应特点
第四节 中国多模态大模型行业需求情况分析
一、中国多模态大模型行业需求规模
二、中国多模态大模型行业需求特点
第五节 中国多模态大模型行业供需平衡分析
第六节 中国多模态大模型行业存在的问题与解决策略分析
第六章 中国多模态大模型行业产业链及细分市场分析
第一节 中国多模态大模型行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、多模态大模型行业产业链图解
第二节 中国多模态大模型行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对多模态大模型行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对多模态大模型行业的影响分析
第三节 中国多模态大模型行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第七章 2020-2024年中国多模态大模型行业市场竞争分析
第一节 中国多模态大模型行业竞争现状分析
一、中国多模态大模型行业竞争格局分析
二、中国多模态大模型行业主要品牌分析
第二节 中国多模态大模型行业集中度分析
一、中国多模态大模型行业市场集中度影响因素分析
二、中国多模态大模型行业市场集中度分析
第三节 中国多模态大模型行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第八章 2020-2024年中国多模态大模型行业模型分析
第一节 中国多模态大模型行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国多模态大模型行业SWOT分析
一、SWOT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国多模态大模型行业SWOT分析结论
第三节 中国多模态大模型行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第九章 2020-2024年中国多模态大模型行业需求特点与动态分析
第一节 中国多模态大模型行业市场动态情况
第二节 中国多模态大模型行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 多模态大模型行业成本结构分析
第四节 多模态大模型行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国多模态大模型行业价格现状分析
第六节 2025-2032年中国多模态大模型行业价格影响因素与走势预测
第十章 中国多模态大模型行业所属行业运行数据监测
第一节 中国多模态大模型行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国多模态大模型行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国多模态大模型行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十一章 2020-2024年中国多模态大模型行业区域市场现状分析
第一节 中国多模态大模型行业区域市场规模分析
一、影响多模态大模型行业区域市场分布的因素
二、中国多模态大模型行业区域市场分布
第二节 中国华东地区多模态大模型行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区多模态大模型行业市场分析
（1）华东地区多模态大模型行业市场规模
（2）华东地区多模态大模型行业市场现状
（3）华东地区多模态大模型行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区多模态大模型行业市场分析
（1）华中地区多模态大模型行业市场规模
（2）华中地区多模态大模型行业市场现状
（3）华中地区多模态大模型行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区多模态大模型行业市场分析
（1）华南地区多模态大模型行业市场规模
（2）华南地区多模态大模型行业市场现状
（3）华南地区多模态大模型行业市场规模预测
第五节 华北地区多模态大模型行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区多模态大模型行业市场分析
（1）华北地区多模态大模型行业市场规模
（2）华北地区多模态大模型行业市场现状
（3）华北地区多模态大模型行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区多模态大模型行业市场分析
（1）东北地区多模态大模型行业市场规模
（2）东北地区多模态大模型行业市场现状
（3）东北地区多模态大模型行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区多模态大模型行业市场分析
（1）西南地区多模态大模型行业市场规模
（2）西南地区多模态大模型行业市场现状
（3）西南地区多模态大模型行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区多模态大模型行业市场分析
（1）西北地区多模态大模型行业市场规模
（2）西北地区多模态大模型行业市场现状
（3）西北地区多模态大模型行业市场规模预测
第九节 2025-2032年中国多模态大模型行业市场规模区域分布预测
第十二章 多模态大模型行业企业分析（随数据更新可能有调整）
第一节 企业一
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第二节 企业二
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第三节 企业三
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第四节 企业四
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第五节 企业五
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第六节 企业六
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第七节 企业七
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第八节 企业八
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第九节 企业九
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第十节 企业十
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
【第四部分 展望、结论与建议】
第十三章 2025-2032年中国多模态大模型行业发展前景分析与预测
第一节 中国多模态大模型行业未来发展前景分析
一、中国多模态大模型行业市场机会分析
二、中国多模态大模型行业投资增速预测
第二节 中国多模态大模型行业未来发展趋势预测
第三节 中国多模态大模型行业规模发展预测
一、中国多模态大模型行业市场规模预测
二、中国多模态大模型行业市场规模增速预测
三、中国多模态大模型行业产值规模预测
四、中国多模态大模型行业产值增速预测
五、中国多模态大模型行业供需情况预测
第四节 中国多模态大模型行业盈利走势预测
第十四章 中国多模态大模型行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国多模态大模型行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国多模态大模型行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 多模态大模型行业品牌营销策略分析
一、多模态大模型行业产品策略
二、多模态大模型行业定价策略
三、多模态大模型行业渠道策略
四、多模态大模型行业推广策略
第四节 观研天下分析师投资建议
