報告詳細分析了智能PPT行業(yè)的當前狀況、用戶(hù)需求、市場(chǎng)競爭情況及未來(lái)發(fā)展趨勢，為相關(guān)企業(yè)和投資者提供了寶貴的市場(chǎng)洞察。
1. 行業(yè)現狀與痛點(diǎn)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(chǎng)有強勁驅動(dòng)力，目標用戶(hù)市場(chǎng)高達2.6億人，且呈上升趨勢。
用戶(hù)在PPT工作上投入時(shí)間長(cháng)，平均每天2.3小時(shí)，年產(chǎn)出達52億份。
傳統PPT工具存在效率瓶頸，用戶(hù)普遍存在挫敗感、失望、憤怒等負面情緒。
2. 智能PPT賦能效應與用戶(hù)洞察
智能PPT工具提供輔助構思、內容生成、模板定制編輯等核心能力。
用戶(hù)創(chuàng )作流程將從傳統方式轉變?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(zhù)提升用戶(hù)效率，單份PPT生成速度可達4050秒。
3. 行業(yè)競爭格局與廠(chǎng)商分析
智能PPT市場(chǎng)吸引了包括傳統辦公套件廠(chǎng)商、知識資源管理軟件廠(chǎng)商和智能PPT創(chuàng )業(yè)廠(chǎng)商等不同類(lèi)型玩家。
百度文庫在智能PPT領(lǐng)域表現突出，支持多種輸入生成形式和生成過(guò)程控制。
4. 行業(yè)未來(lái)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(mǎn)足用戶(hù)訴求。
用戶(hù)PPT工作流程將被重塑，與用戶(hù)、企業(yè)場(chǎng)景深度融合。
市場(chǎng)競爭將趨向激烈，融入辦公文檔、內容生態(tài)將是未來(lái)的重要壁壘。
附件：2024年智能PPT行業(yè)市場(chǎng)研究報告-用戶(hù)需求、市場(chǎng)競爭情況及未來(lái)發(fā)展趨勢
中國AI基礎數據服務(wù)市場(chǎng)規模達到45億元，預計未來(lái)五年復合增長(cháng)率將達到30.4%;大模型小型化技術(shù)成為AI領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向，推動(dòng)了對高質(zhì)量數據的大量需求
預計到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(hù)通過(guò)頻繁嘗試和學(xué)習不同的AI工具使用方法獲得顯著(zhù)的工作效益
白皮書(shū)進(jìn)一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構，作為工業(yè)企業(yè)開(kāi)展數字化規劃和落地部署的指引，闡述了在工業(yè)智能體參考架構指導下的實(shí)踐應用
科技引擎重塑運營(yíng)管理模式，加速智能決策；加速新能源轉型應對成本變化的不確定性；綠色供應鏈促進(jìn)物流生態(tài)可持續發(fā)展；全鏈路倉配一體化助力全球品牌敏捷降本
報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現狀和未來(lái)趨勢，強調技術(shù)進(jìn)步和政策支持是推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的雙重動(dòng)力,智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類(lèi)模型
英偉達通過(guò)構建硬件、軟件和應用的三重壁壘，形成了強大的產(chǎn)品矩陣和生態(tài)系統，包括CUDA、DOCA、Omniverse等平臺和工具;達已成為全球圖形加速、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)險管理方面準備不足;企業(yè)主要依賴(lài)現成的生成式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)特定領(lǐng)域都有廣泛應用，如搜索引擎、語(yǔ)言翻譯、內容推薦、醫療診斷、法律分析等;AI智能體和文生視頻大模型是未來(lái)的重要發(fā)展方向
提供及時(shí)專(zhuān)業(yè)的行情點(diǎn)評,詳細解讀市場(chǎng)波動(dòng)對持倉的影響,通過(guò)引入AI的智能服務(wù)能力在忙時(shí)托管,拓展一線(xiàn)接觸外延;支持總分行用戶(hù)靈活配置、發(fā)布 AI智能財富顧問(wèn)的對話(huà)流程
AI聊天機器人、搜索、寫(xiě)作、圖像、視頻、音頻及教育應用領(lǐng)域均呈現增長(cháng)，其中ChatGPT和中國產(chǎn)品表現突出，預計專(zhuān)業(yè)化和輕量化將成為未來(lái)趨勢
人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)正在深度融合,包含了數字化制造、數字化網(wǎng)絡(luò )化制造和新一代智能制造三種基本范式,實(shí)現制造業(yè)數字化轉型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學(xué)習模型，大模型訓練的目標是最大化模型性能，通過(guò)增加數據集大小和增加模型中的參數量?jì)煞N途徑來(lái)提升模型性能
