報告詳細(xì)分析了智能PPT行業(yè)的當(dāng)前狀況、用戶需求、市場競爭情況及未來發(fā)展趨勢，為相關(guān)企業(yè)和投資者提供了寶貴的市場洞察。
1. 行業(yè)現(xiàn)狀與痛點分析
AI+協(xié)同辦公成為AI行業(yè)的重要方向，智能PPT作為新興工具，已形成獨立賽道。
智能PPT行業(yè)市場有強(qiáng)勁驅(qū)動力，目標(biāo)用戶市場G達(dá)2.6億人，且呈上升趨勢。
用戶在PPT工作上投入時間長，平均每天2.3小時，年產(chǎn)出達(dá)52億份。
傳統(tǒng)PPT工具存在效率瓶頸，用戶普遍存在挫敗感、失望、憤怒等負(fù)面情緒。
2. 智能PPT賦能效應(yīng)與用戶洞察
智能PPT工具提供輔助構(gòu)思、內(nèi)容生成、模板定制編輯等核心能力。
用戶創(chuàng)作流程將從傳統(tǒng)方式轉(zhuǎn)變?yōu)椤拜斎胫黝}——模板選擇——智能生成——人工修改”。
智能PPT工具能顯著提升用戶效率，單份PPT生成速度可達(dá)4050秒。
3. 行業(yè)競爭格局與廠商分析
智能PPT市場吸引了包括傳統(tǒng)辦公套件廠商、知識資源管理軟件廠商和智能PPT創(chuàng)業(yè)廠商等不同類型玩家。
百度文庫在智能PPTL域表現(xiàn)突出，支持多種輸入生成形式和生成過程控制。
4. 行業(yè)未來趨勢與展望
智能PPT產(chǎn)品需提升全流程的理解生成能力，以滿足用戶訴求。
用戶PPT工作流程將被重塑，與用戶、企業(yè)場景深度融合。
市場競爭將趨向激烈，融入辦公文檔、內(nèi)容生態(tài)將是未來的重要壁壘。
附件：2024年智能PPT行業(yè)市場研究報告-用戶需求、市場競爭情況及未來發(fā)展趨勢
中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模達(dá)到45億元，預(yù)計未來五年復(fù)合增長率將達(dá)到30.4%;大模型小型化技術(shù)成為AIL域的熱點研究方向，推動了對G質(zhì)量數(shù)據(jù)的大量需求
預(yù)計到2030年，技能將發(fā)生50%的變化，生成式AI技術(shù)可能加速這一變化,人工智能技術(shù)超級用戶通過頻繁嘗試和學(xué)習(xí)不同的AI工具使用方法獲得顯著的工作效益
白皮書進(jìn)一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構(gòu)，作為工業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化規(guī)劃和落地部署的指引，闡述了在工業(yè)智能體參考架構(gòu)指導(dǎo)下的實踐應(yīng)用
科技引擎重塑運營管理模式，加速智能決策；加速新能源轉(zhuǎn)型應(yīng)對成本變化的不確定性；綠色供應(yīng)鏈促進(jìn)物流生態(tài)可持續(xù)發(fā)展；全鏈路倉配一體化助力品牌敏捷降本
報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現(xiàn)狀和未來趨勢，強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步和政策支持是推動行業(yè)發(fā)展的雙重動力,智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類模型
英偉達(dá)通過構(gòu)建硬件、軟件和應(yīng)用的三重壁壘，形成了強(qiáng)大的產(chǎn)品矩陣和生態(tài)系統(tǒng)，包括CUDA、DOCA、Omniverse等平臺和工具;達(dá)已成為圖形加速、AI算力的龍頭企業(yè)
生成式AI技術(shù)正迅速發(fā)展并對企業(yè)產(chǎn)生重大影響，但企業(yè)在人才、治理和風(fēng)險管理方面準(zhǔn)備不足;企業(yè)主要依賴現(xiàn)成的生成式AI解決方案，而非定制化或私有模型
大模型在通用和行業(yè)特定L域都有廣泛應(yīng)用，如搜索引擎、語言翻譯、內(nèi)容推薦、醫(yī)療診斷、法律分析等;AI智能體和文生視頻大模型是未來的重要發(fā)展方向
提供及時專業(yè)的行情點評,詳細(xì)解讀市場波動對持倉的影響,通過引入AI的智能服務(wù)能力在忙時托管,拓展一線接觸外延;支持總分行用戶靈活配置、發(fā)布 AI智能財富顧問的對話流程
AI聊天機(jī)器人、搜索、寫作、圖像、視頻、音頻及教育應(yīng)用L域均呈現(xiàn)增長，其中ChatGPT和中國產(chǎn)品表現(xiàn)突出，預(yù)計專業(yè)化和輕量化將成為未來趨勢
人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)正在深度融合,包含了數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造和新一代智能制造三種基本范式,實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，大模型訓(xùn)練的目標(biāo)是大化模型性能，通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量兩種途徑來提升模型性能
