2025年中国大模型行业正站在一个新的历史起点上。面对全新的挑战与机遇券商配资公司开户，中国科技企业和研究机构对此产生了更高的期望。在过去一年中，中国的大模型产业形成了多层次、多维度的发展格局。是否专注于基础大模型的研发或是应用层面的创新；产品落地时更倾向于服务企业客户（To B）还是个人消费者（To C）；发展通用型还是垂直型的大模型等问题成为了行业内讨论的热点。本文是2025年大模型研究系列：大多模态大模型洞察，大模型向多模态发展，深入产业端垂直场景释放技术价值。

研究报告内容摘要如下

什么是多模态（Multimodality）？

多模态指的是能够处理和理解来自多种不同来源和形式的信息的系统，如文本、图像、音频、视频等。多模态技术使机器学习模型能够更全面地理解和表达复杂的真实世界场景。

中国多模态大模型行业综述——定义

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多模态模型的高效运作依赖于多个组件的协同配合，具体包括模态编码器、输入投影器、大型模型基座、输出投影器以及模态生成器。这些组件共同协作，使得模型能够有效地处理并生成多种模态的数据。

中国多模态大模型行业综述——分类

多模态大模型的分类方法，包括基于处理输入的方式（如标准定义注 意力、定制层的深度融合、输入层融合、使用标记化）和根据功能与 技术架构（如内容生成、内容交互、内容理解以及融合编码、分模态 处理和跨模态对齐架构）。

中国多模态大模型行业综述——发展历程

从任务专用到通用架构的演进，体现了多模态研究不断追求更高效、 更灵活解决方案的努力。随着技术的持续进步，未来多模态模型将更 加智能、更加人性化，为人类社会带来前所未有的便利和创新

中国多模态大模型行业综述——市场规模

2023年中国多模态大模型市场规模达到了90.9亿元，预计到2028年将 增长至662.3亿元，年复合增长率达48.76%。这一快速增长主要归因于， 技术创新的持续驱动，以及行业需求的强劲推动。

中国多模态大模型产业洞察——参与者图谱

2023年中国的多模态大模型发展迅速，头部企业如百度、阿里等已推 出多个具备国际竞争力的模型，但与国际巨头相比，在基础架构创新 和生态建设上仍有提升空间

中国多模态大模型产业洞察——应用场景

多模态大模型应用中数字人占据了最大的份额（24%），其次是游戏 （13%）和广告商拍（13%）。其他的应用场景包括智能营销、社交媒 体、教学辅助、3D建模、智能驾驶等

中国多模态大模型产业洞察——训练方式

多模态大模型的训练旨在学习和理解不同模态之间的关联性，以在多 种任务中准确处理多模态信息。训练过程通常分为两个阶段：预训练 和指令微调。以下是每个阶段的核心逻辑和设定

中国多模态大模型产业洞察——生成能力评估

多模态大模型的生成能力评估不仅是技术进步的标尺，更是其商业价 值和社会影响的体现。在未来的发展中，如何让生成内容更智能、更 贴合用户需求，将成为这一领域的核心竞争力所在

中国多模态大模型产业洞察——技术发展趋势

多模态模型的未来发展需要在生成一致性、上下文学习能力、复杂推 理技术以及实际应用解决方案上不断创新。多模态幻觉、多模态上下 文学习、多模态思维链和LLM辅助视觉推理等研究方向，构成了多模 态技术在生成AI时代实现突破的关键路径

中国多模态大模型产业洞察——痛点与挑战

多模态大模型在长上下文处理、复杂指令理解、上下文学习与思维链、 全面能力整合、安全性以及数据共训等方面仍面临诸多挑战。通过引 入分布式推理框架、增强鲁棒性机制、优化模态交互策略等创新方法， 能够推动多模态模型更广泛地适应现实应用需求

中国多模态大模型产业洞察——未来展望

通过不同策略构建多模态输入输出空间、设计对齐架构与训练策略、 进行全面可靠评测，以及将输入输出扩展框架应用于具身智能场景， 最终目标是构建具有一般性能力的世界基座模型

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发布于：广东省

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