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报告简介
报告目录
2025-2029年中国AI视频行业市场深度研究及发展前景投资预测分析报告
第一章 AI视频行业概述
1.1 AI视频定义与特点
1.1.1 AI视频行业的定义
1.1.2 AI视频核心技术特点
1.1.3 AI视频行业特点
1.2 AI视频行业的分类
1.2.1 基于技术应用的分类
1.2.2 基于内容生成方式的分类
1.2.3 基于应用场景的分类
1.3 AI视频发展历程
1.3.1 2020-2024年关键节点
1.3.2 技术范式转移
第二章 AI视频行业发展全景透视
2.1 产业演进脉络
2.1.1 技术迭代周期
2.1.2 政策驱动轨迹
2.1.3 市场阶段划分
2.2 核心驱动要素
2.2.1 算力成本下降曲线
2.2.2 多模态模型突破
2.2.3 下游需求爆发
第三章 AI视频市场现状与规模
3.1 全球市场规模现状
3.1.1 市场规模状况
3.1.2 区域发展格局
3.2 中国市场规模现状
3.2.1 行业发展概况
3.2.2 政策驱动发展
3.2.3 本土企业生态
第四章 AI视频产业链发展分析
4.1 上游技术供给
4.1.1 基础层：DiT/Transformer架构竞争格局
4.1.2 工具层：Runway vs剪映AI功能对标分析
4.1.3 模型层：开源社区生态建设现状（Hugging Face中文模型占比）
4.2 中游内容生产
4.2.1 UGC创作革命
4.2.2 B端工业化流程
4.2.3 新型生产要素
第五章 AI视频技术突破图谱
5.1 生成技术演进
5.1.1 文生视频：Sora→EMO→Pika技术代际对比
5.1.2 视频编辑：阿里巴巴视频修复算法精度提升路径
5.1.3 实时渲染：Unreal Engine5与AI的融合边界
5.2 关键技术瓶颈
5.2.1 物理规则模拟（流体动力学建模误差率分析）
5.2.2 长期一致性（30秒以上视频角色崩坏率统计）
5.2.3 版权确权机制（NFT时间戳存证应用场景）
第六章 AI视频技术进展与创新
6.1 关键技术最新突破情况
6.1.1 多模态大模型
6.1.2 实时渲染技术
6.1.3 可控性提升
6.2 关键技术痛点分析
6.2.1 长视频连贯性瓶颈
6.2.2 算力成本与能效比
第七章 AI视频应用场景深化
7.1 传媒娱乐领域
7.1.1 微短剧工业化
7.1.2 游戏CG生产
7.1.3 虚拟偶像运营
7.2 产业服务领域
7.2.1 电商视频营销
7.2.2 工业仿真培训
7.2.3 数字文旅应用
第八章 AI视频市场竞争态势
8.1 全球竞争地图
8.1.1 头部企业
8.1.2 中国玩家
8.2 厂商竞争矩阵
8.2.1 互联网大厂
8.2.2 垂直SaaS企业
8.2.3 硬件厂商布局
8.3 区域市场特征
8.3.1 北美市场
8.3.2 亚太市场
8.3.3 监管差异
第九章 AI视频商业模式创新
9.1 技术驱动型模式
9.1.1 生成式
9.1.2 一站式
9.2 多元化盈利探索
9.2.1 B端
9.2.2 C端
9.2.3 IP衍生开发
9.3 平台生态构建
9.3.1 互联网大厂主导
9.3.2 创作者经济崛起
第十章 AI视频政策规制演进
10.1 现有监管框架
10.1.1 内容安全审查机制强化
10.1.2 数据跨境流动限制
10.2 合规挑战
10.2.1 版权归属争议
10.2.2 地域性差异
10.3 政策趋势预判
10.3.1 区域补贴政策
10.3.2 政策协同趋势
第十一章 AI视频区域发展差异
11.1 产业集群特征
11.1.1 长三角
11.1.2 珠三角
11.1.3 京津冀
11.2 8.2资源禀赋差异
11.2.1 东部沿海
11.2.2 中西部
11.3 8.3政策梯度效应
11.3.1 自贸区先行先试
11.3.2 中西部税收优惠
第十二章 AI视频风险挑战研判
12.1 技术瓶颈
12.1.1 物理规律模拟缺陷
12.1.2 多模态协同障碍
12.2 市场风险
12.2.1 影视行业渗透率不及预期
12.2.2 用户付费意愿分化
12.3 9.3系统性风险
12.3.1 算力卡脖子
12.3.2 伦理失控
第十三章 AI视频未来趋势展望
13.1 市场预测
13.1.1 全球规模预测
13.1.2 硬件协同发展
13.2 技术突破方向
13.2.1 多模态大模型融合趋势
13.2.2 端侧AI部署趋势
13.3 技术融合方向
13.3.1 AI视频+XR：空间视频生成（Apple Vision Pro生态）
13.3.2 个性化内容：DNA级用户偏好建模（Netflix AI编剧实验）
13.4 应用场景深化
13.4.1 工业领域
13.4.2 医疗应用
13.5 全球化布局
13.5.1 新兴市场开拓
13.5.2 技术标准输出
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