我公司擁有所有研究報告產品的唯一著作權，當您購買報告或咨詢業務時，請認準“智研鈞略”商標，及唯一官方網站智研咨詢網（www.szxuejia.com）。若要進行引用、刊發，需要獲得智研咨詢的正式授權。
- 報告目錄
- 研究方法
智研咨詢組織編撰的《2025-2031年中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告》（以下簡稱“《報告》”）是中國自然語言處理領域的專業市場研究報告，是自然語言處理行業發展忠實的記錄者和見證者。旨在為中國自然語言處理行業生產廠家、政府機構、業界專家了解和掌握中國自然語言處理發展脈絡提供全面參考。
《報告》自2018年開始出版，每年一版，目前已連續7年。智研咨詢研究團隊持續跟進自然語言處理發展歷程，總結現狀、深化研究、探索規律，《報告》總計13章，首先介紹了自然語言處理行業市場發展環境、自然語言處理整體運行態勢等，接著分析了自然語言處理行業市場運行的現狀，然后介紹了自然語言處理市場競爭格局。隨后，報告對自然語言處理做了重點企業經營狀況分析，最后分析了自然語言處理行業發展趨勢與投資預測。通過詳實的數據，全面總結和回顧了2024年自然語言處理行業的新趨向、新亮點，同時對現存問題進行了深度思考，為下一步自然語言處理行業高質量發展提出了一系列有益的建議和未來的展望。
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是計算機科學與人工智能領域的重要分支，旨在使計算機能夠理解、解釋、生成人類語言，并實現人機之間的自然交互。自然語言處理融合了語言學、計算機科學和數學，是計算語言學與人工智能的交叉領域，廣泛應用于搜索、翻譯、語音交互等場景。自然語言處理的技術類型主要分為基于規則的方法、統計方法和深度學習方法三大類。
近年來，自然語言處理技術取得了顯著突破，尤其是預訓練語言模型（如GPT、ERNIE等）的出現，極大地提升了語言理解、文本生成等任務的性能，有效帶動行業規模的增長。2024年，中國自然語言處理行業市場規模約為126億元，同比增長14.55%。同時，模型訓練成本因“東數西算”工程提供的低成本算力而大幅降低。而小樣本學習框架的普及使訓練數據需求減少90%，加速了技術落地。例如，實在智能的TARS大模型結合智能屏幕語義理解技術，已在金融、電商等領域實現自動化操作。
自然語言處理行業產業鏈上游主要包括硬件設備、數據服務、開源模型、云服務等，其中硬件設備包括高性能服務器、GPU、TPU等專業芯片，這些硬件設施為復雜的NLP模型訓練提供強大計算力支撐。產業鏈中游為自然語言處理技術研發環節。產業鏈下游應用領域包括金融、醫療、教育、智能制造等行業。
中國自然語言處理（NLP）行業企業呈現“區域集聚、生態協同”的熱力分布特征，而龍頭企業主要集中于北京市、廣東省、浙江省、安徽省等地。
作為一個見證了中國自然語言處理十余年發展的專業機構，智研咨詢希望能夠與所有致力于與自然語言處理行業企業攜手共進，提供更多有效信息、專業咨詢與個性化定制的行業解決方案，為行業的發展盡綿薄之力。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章自然語言處理定義和產業界定
1.1 自然語言處理的定義
1.2 自然語言處理環節
1.2.1 詞法分析
1.2.2 句法分析
1.2.3 語義分析
1.2.4 語用語境分析
1.3 自然語言處理歷史沿革
1.3.1 早期自然語言處理
1.3.2 統計自然語言處理
1.3.3 神經網絡自然語言處理
1.4 自然語言處理研究范圍界定
第二章自然語言處理技術發展概述
2.1 相關概念
2.1.1 信息抽?。↖E）
2.1.2 自動文摘
2.2.3 語音識別技術
2.1.4 Transformer 模型
2.2 自然語言處理技術
2.2.1 基于傳統機器學習的自然語言處理技術
2.2.2 基于深度學習的自然語言處理技術
2.3 自然語言處理技術難點
2.3.1 內容的有效界定
2.3.2 消歧和模糊性
2.3.3 有瑕疵的或不規范的輸入
2.3.4 語言行為與計劃
2.4 自然語言處理工具和平臺
第三章自然語言處理關聯技術和研究熱點
3.1 自然語言處理關聯技術
3.1.1 計算機科學
3.1.2 互聯網技術
3.1.3 機器學習方法
3.2 自然語言處理研究熱點
3.2.1 預訓練技術
3.2.2 圖神經網絡技術
（1）圖卷積神經網絡
（2）基于空間的圖卷積神經網絡
第四章自然語言處理技術的應用
4.1 自然語言處理技術應用發展概述
4.2 情感分析
4.3 聊天機器人
4.4 語音識別
4.5 機器翻譯
4.6 自動問答
4.7 信息檢索
第五章自然語言處理產業鏈與商業模式
5.1 自然語言處理產業鏈模型
5.2 自然語言處理產業鏈上游
5.2.1 芯片供應商
5.2.2 云服務供應商
5.2.3 數據
5.3 自然語言處理產業鏈中游
5.4 自然語言處理產業鏈下游
5.4.1 企業用戶
5.4.2 個人用戶
5.5 自然語言處理商業模式
5.5.1 模式一：生態構建者——全產業鏈生態+場景應用作為突破口
5.5.2 模式二：技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口
5.5.3 模式三：應用聚焦者——場景應用
5.5.4 模式四：垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態
5.5.5 模式五：基礎設施提供者——從基礎設施切入，并向產業鏈下游拓展
第六章中國自然語言處理行業發展分析
6.1 自然語言處理行業市場現狀
6.2 自然語言處理行業財務分析
6.3 自然語言處理行業競爭格局
6.4 中國自然語言處理行業主要參與者
第七章自然語言處理現象級應用——ChatGPT
7.1 ChatGPT簡介
7.2 ChatGPT主要功能
7.3 ChatGPT發展趨勢
7.3.1 機器學習
7.3.2 神經網絡
7.3.3 Transformer算法
7.4 GPT算法的發展歷程
7.5 ChatGPT與InstructGPT的比較
7.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點
7.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點
第八章ChatGPT的應用和潛力
8.1 ChatGPT的應用
8.1.1 ChatGPT打開海量應用場景
8.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑
8.2 ChatGPT的提升空間
8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案
8.2.2 對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感
8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語
8.2.4 模型拒絕不當請求，有時會響應有害指令或表現偏見行為
第九章ChatGPT的技術線路
9.1 基于GPT-3.5，GPT-4預計提升更明顯
9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型
9.1.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能
9.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能
9.3 領先的NLP模型
9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐
第十章ChatGPT的基礎設施
10.1 ChatGPT的核心基礎設施——AI超算中心
10.1.1 算力的概念和基本單位
10.1.2 巨頭布局AI超算中心概況
10.2 新一代AI數據中心的關鍵硬件——AI服務器
10.2.1 數據中心產業鏈分析
10.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構
10.2.3 2020-2024年我國算力規模及增速
10.2.4 2020-2024年我國算力內部結構
10.2.5 全球級中國AI服務器市場規模
10.3 AI算力的“心臟”——GPU
10.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”
10.3.2 AI芯片的市場結構
10.3.3 AI芯片的優點
10.3.4 全球及中國AI芯片市場規模
10.3.5 加速服務器的市場前景
第十一章OpenAI公司發展概述
11.1 OpenAI公司簡介
11.2 OpenAI公司歷史沿革
11.3 OpenAI公司組織架構和運作結構
11.4 OpenAI公司的商業化
11.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費
11.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣
11.5 OpenAI公司的核心產品
11.5.1 核心產品——DALL E 2
11.5.2 核心產品——Whisper
第十二章自然語言處理行業重點企業研究
12.1 浪潮電子信息產業股份有限公司
12.1.1 企業概況
12.1.2 企業優勢分析
12.1.3 產品/服務特色
12.1.4 公司經營狀況
12.1.5 公司發展規劃
12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司
12.2.1 企業概況
12.2.2 企業優勢分析
12.2.3 產品/服務特色
12.2.4 公司經營狀況
12.2.5 公司發展規劃
12.3 科大訊飛股份有限公司
12.3.1 企業概況
12.3.2 企業優勢分析
12.3.3 產品/服務特色
12.3.4 公司經營狀況
12.3.5 公司發展規劃
12.4 海光信息技術股份有限公司
12.4.1 企業概況
12.4.2 企業優勢分析
12.4.3 產品/服務特色
12.4.4 公司經營狀況
12.4.5 公司發展規劃
12.5 中科寒武紀科技股份有限公司
12.5.1 企業概況
12.5.2 企業優勢分析
12.5.3 產品/服務特色
12.5.4 公司經營狀況
12.5.5 公司發展規劃
12.6 云從科技集團股份有限公司
12.6.1 企業概況
12.6.2 企業優勢分析
12.6.3 產品/服務特色
12.6.4 公司經營狀況
12.6.5 公司發展規劃
12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
12.7.1 企業概況
12.7.2 企業優勢分析
12.7.3 產品/服務特色
12.7.4 公司經營狀況
12.7.5 公司發展規劃
12.8 拓爾思信息技術股份有限公司
12.8.1 企業概況
12.8.2 企業優勢分析
12.8.3 產品/服務特色
12.8.4 公司經營狀況
12.8.5 公司發展規劃
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企業概況
12.9.2 企業優勢分析
12.9.3 產品/服務特色
12.9.4 公司經營狀況
12.9.5 公司發展規劃
12.10 百度集團股份有限公司
12.10.1 企業概況
12.10.2 企業優勢分析
12.10.3 產品/服務特色
12.10.4 公司經營狀況
12.10.5 公司發展規劃
第十三章自然語言處理行業發展前景和市場空間測算
13.1 自然語言處理行業發展趨勢
13.1.1 多模態語言處理融合
13.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟
13.2 自然語言處理行業發展挑戰
13.2.1 更優的算法
13.2.2 語言的深度分析
13.2.3 多學科的交叉
13.3 自然語言處理行業發展驅動因素
13.3.1 自然語言處理要素演進，行業迎來變更式發展
13.3.2 傳統行業智能需求增長，帶動語言處理需求上漲
13.4 自然語言處理行業發展限制因素
13.4.1 自然語言處理存在技術難題
13.4.2 自然語言處理模型通用性不強
13.4.3 機器理解自然語言技術未有突破
13.5 自然語言處理行業投資風險
13.5.1 自然語言處理技術創新及發展不及預期
13.5.2 用戶接受度低于預期
13.5.3 行業政策監管風險
13.6 2025-2031自然語言處理行業市場空間預測
◆ 本報告分析師具有專業研究能力，報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監測產品數據，通過智研統計預測模型估算獲得；企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告或證券研究報告。本報告數據均來自合法合規渠道，觀點產出及數據分析基于分析師對行業的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發布本報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現依據。在不同時期，智研咨詢可發表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用本報告的數據、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產業咨詢經驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區位優勢
03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產業規劃、IPO咨詢、行業調研等全案產業咨詢服務
05
智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業和科學的研究模型和調研方法，不斷追求數據和觀點的客觀準確
06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業簡報、監測報告等免費資源，踐行用信息驅動產業發展的公司使命
07
智研咨詢建立了自有的數據庫資源和知識庫
08
智研咨詢觀點和數據被媒體、機構、券商廣泛引用和轉載，具有廣泛的品牌知名度
品質保證
智研咨詢是行業研究咨詢服務領域的領導品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內數百家咨詢機構，行業協會建立長期合作關系，專業的團隊和資源，保證了我們報告的專業性。
售后處理
我們提供完善的售后服務系統。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺等任意終端，均可在工作日內得到受理回復。24小時全面為您提供專業周到的服務，及時解決您的需求。
跟蹤回訪
持續讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會安排專業的客服專員會定期電話回訪或上門拜訪，收集您對我們服務的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
![研判2025！中國自然語言處理行業產業鏈、相關政策及市場規模分析：技術突破推動行業增長，低成本算力與小樣本學習加速技術落地[圖]](http://img.chyxx.com/images/2022/0330/ce25a2275c336b52d58303ed80fb7924b3fd1022.png?x-oss-process=style/w320)
