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1、2023愛分析AIGC廠商全景報告ifenxi2023年06月Copyright2023愛分析#page#報告編委報告指導人黃勇愛分析合伙人&首席分析師報告執筆人文鴻偉愛分析高級分析師12023愛分析AIGC廠商全景報告#page#關鍵發現通用大模型市場當前雖入局者眾多，但終局將高度集中，未來將由5-6家廠商主導；應用層廠商及甲方企業應著眼終局，從大算力、巨量數據集、端到端AI工程化能力以及應用生態伙伴等維度綜合考慮，慎重選擇合作伙伴。中大型企業雖傾向于大模型的私有化部署，但由于中美博奔下GPU算力資源緊張且短期無法有效解決、C端應用受多重制約，使得國內行業大模型與通用大模型發展并駕齊驅。未來

2、，行業大模型市場整體百花齊放，但垂直領域仍將頭部集中。AIGC應用層面，能源、金融、傳媒、營銷、數字辦公等行業走在前列，甲方AIGC落地面臨路徑選擇、法律法規及內容安全等多重挑戰，目前落地價值主要以價值增強和效率提升為主。ToB市場，底層平臺收費將是整個AIGC生態中最主要、最穩定收費模式，產業發展中后期按產出內容付費、訂閱式付費等結果性付費模式占比將持續增加。TOC市場的成功的關鍵是尋找到有足夠用戶粘性和智能化痛點的場景，ChatGPT、Midjourney拉高了用戶對于通用人工智能產品的預期，使得C端產品的訂閱收費，短期內難度更高。未來，C端可能出現免費模式，也可能在某些場景中，形成超級入

3、口級軟件或硬件。行業大模型市場，甲方企業需要端到端的AI服務能力，甚至希望能夠直接應用具有大模型能力的Saas服務，實現自大模型到上層應用軟件的一體化集成，以降低大模型應用門檻。這要求行業大模型廠商不僅具備AI核心技術，還需要有AI工程化能力、深刻行業Know-how。AIGC+數字辦公的應用場景中，甲方企業希望數字辦公產品能夠“好用、有用、安全”，不僅要足夠智能，還需要覆蓋數字辦公的核心場景、與企業其他業務及管理系統打通，并且確保數據和信息安全。因此，不僅要求數字辦公廠商對數字辦公領域有深刻洞察，還需要有對底層大模型的集成與產品化能力，保證產品的兼容性與安全性，確保數字辦公產品的價值落地。2

4、023愛分析AIGC廠商全景報告#page#目錄11.研究范圍52.市場洞察52.1通用大模型市場格局及其對科技廠商與甲方企業的影響92.2行業大模型市場成因及市場格局判斷2.3AIGC落地應用進展、挑戰及商業模式分析3.廠商全景地圖114.市場分析與廠商評估行業大模型靈伴智能10拓爾思2數字辦公25釘釘295.入選廠商列表3關于廠商全景報告5關于愛分析36研究與咨詢服務7法律聲明832023愛分析AIGC廠商全景報告#page#CHAPTER01研究范圍定義#page#1.研究范圍近年來，隨著移動互聯網為代表的數字經濟的快速發展，國內數字內容的消費需求持續快速增長，從質量、數量角度均進入升級

5、通道。以往分別由專家、用戶所主導的PGC、UGC數字內容生產模式，已逐漸無法完全滿足數字內容的多樣性、效率需求，基于人工智能技術的AIGC，能夠深刻、廣泛賦能數字內容生產的各類場景和內容創作者。技術方面，深度學習模型不斷選代，Transformer迅速取代RNN系列變種，路身主流模型架構基礎Diffusion、CLIP等新一代各模態基礎生成算法的誕生和應用，使得人工智能內容生成百花齊放，產出效果趨于逼真，為基于AI的內容生成即AIGC提供了可能。從基礎設施角度，AIGC需要GPU算力、網絡及存儲等硬件基礎設施的全方位支撐，國內過去在互聯網及移動互聯網時代所積累的云計算、數據中心、算力中心等領先

6、全球的數字化基礎設施，為AIGC的落地運行提供了堅實基礎。政策層面，黨中央、國務院歷來高度重視人工智能產業的發展，幾乎每年都會有相應政策出臺。2023年4月，中央政治局首次提及通用人工智能，為我國人工智能產業尤其是通用人工智能的發展奠定了總基調。在中央會議精神的指引下和產業發展需要的驅動下，地方政府政策積極跟進，促進人工智能產業政策的進一步落地。5月最后兩天，北上深三地接連出臺相關支持政策，大力支持國產大模型為代表的人工智能產業的發展。例如，深圳市在所發布的深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（2023-2024年）中提出了包括“千行百業+AI”在內的十八項舉措，要力爭創建全球人

7、工智能先鋒城市?？傊?，被ChatGPT引爆后，在需求、技術、基礎設施、政策等多重因素合力助推下，AIGC領域將迎來爆發式增長，AIGC有望成為Web3時代的重要生產力工具。12023愛分析AIGC廠商全景報告#page#圖1：AIGC市場全景地圖愛分析AIGC市場全景地圖娛樂影視教育醫療營銷客服應用層電商金驗政務傳媒數字辦公研發調用通用大模型行業大模型礎A芯片基礎生成算法數據集層ifenxi圖：愛分析繪制本次報告愛分析將AIGC的全景地圖分為三部分：其一，基礎層?；A層主要包括AI芯片、基礎生成算法、數據集等，這些構成了大模型產生的基礎。例如，大模型由于模型參數巨大、需要的預訓練數據規模龐大，

8、因此，對算力有極高要求，以英偉達22023愛分析AIGC廠商全景報告#page#的A100芯片為例，ChatGPT能夠“大力出奇跡”，也正是數干張甚至上萬張A100芯片所組成的算力基礎設施提供強大算力保證的結果。其二，模型層。模型層是AIGC的核心，整體由通用大模型、行業大模型兩部分構成，是應用層的能力基礎。通用大模型，核心是通過大規模無標注數據的訓練，形成可“舉一反三”的強大泛化能力和遷移學習能力。而行業大模型，則是面向垂直領域，基于自建模型或利用通用大模型，引入行業語料進行模型的進一步訓練，以提升對行業/領域應用場景的支撐能力。其三，應用層。大模型能力具備后，核心是讓模型與干行百業的具體業

9、務場景相結合，產生具體應用價值。通過大模型的能力賦能及提示詞的交互賦能，甚至是整合了大模型能力的前端應用（如Saas），可以讓大模型在各行業、企業價值鏈各環節落地生根。愛分析綜合考慮企業關注度、行業落地進展等因素，選取其中的行業大模型、數字辦公這兩個特定市場進行重點分析。本報告主要面向組織的產研部門、業務部門及管理部門，通過對行業大模型、數字辦公市場的需求定義和代表廠商的能力解讀，為企業行業大模型、數字辦公產品的落地與應用提供廠商選型參考。廠商入選標準：本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：廠商的產品服務滿足各市場定義的廠商能力要求；已有公測/邀測產品，或已有付費客戶并已進行了部分業務的落地應

10、用。32023愛分析AIGC廠商全景報告#page#CHAPTER02市場洞察#page#2.市場洞察2.1通用大模型市場格局及其對科技廠商與甲方企業的影響通用大模型市場當前參與者類型雖多，但市場終局將高度集中，科技廠商及甲方企業需著眼終局，慎重選擇通用大模型合作伙伴。當前，通用大模型的參與者類型眾多。從目前的情況來看，有智源研究院等科研院所，有BAT華為、科大訊飛等互聯網大廠，有商湯科技等老牌AI廠商，也有智譜AI、光年之外等專注AI領域的創業企業，甚至知乎等擁有一定語料優勢的互聯網企業。從競爭格局來看，通用大模型市場，最終可能會由5-6家大模型廠商來主導。由于存在大算力、張強變照3-區，共

11、些隊都面解區需露我是參唱是典型無差別競爭要素主導驅動，加之大模型落地需要模型方、前端應用開發服務商、工具開發服務商甚至是數據服務商等完整的價值生態來整體協作以確保價值落地，單一廠商難以打穿整個價值鏈，生態化將成為必然超勢，這勢必會反向加固進入和競爭壁壘，進一步鞏固既有市場格局。因此，通用大模型市場未來將超于集中。國內的商業生態超向于自建而非開放，因此，對國內的科技廠商、甲方企業而言，應以終為始，慎重選擇當前的通用大模型合作伙伴。一方面，從以云計算、移動互聯網等為代表的國內信息產業演進歷程來看，國內的商業邏輯趨向于構建商業閉環而非美國為代表的開放商業生態，因此，商業生態間的兼容性相對較差，打通適

12、配成本高昂。另一方面，通用大模型從模型構建到預訓練再到對外應用，從影響要素層面離不開大算力、巨量數據集、端到端Al工程化能力以及應用生態伙伴的協同發力，站在當前視角，為最大化減少投資失誤，科技廠商及甲方企業需綜合考慮以上因素，慎重選擇具有優秀“長跑能力”的通用大模型合作伙伴。2023愛分析AIGC廠商全景報告#page#圖2：AIGC主要細分市場“倒金字塔”型邏輯示意應用層行業大模型能力適配生態強化通用大模型ifenxi圖：愛分析繪制2.2行業大模型市場成因及市場格局判斷行業大模型與通用大模型并行發展，未來整體百花齊放，但垂直領域仍將頭部集中。受算力和C端商業化進程制約，國內市場上行業大模型與

13、通用大模型并駕齊驅，并行發展。從業界實踐來看，與國外不同的是，國內出現了通用大模型與行業大模型并行發展的局面。一方面，很多中大型企業都期望通用大模型能夠實現私有化部署，這對GPU為代表的算力產生了很高要求。在中美博棄大背景下，A100、H100為代表的芯片被美國列入禁止出口商品名單，加之國內信創進展和適配需要時間，算力制約問題在可預見的周期內無法得到有效解決，甲方企業需要尋到B端商業化開發進程的影響，同時受到生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）的制約，使得C端市場在短期內很難找到突破口和變現場景，而受政策監管相對偏少的B端市場成為國內大模型廠商尋找中短期增長路徑和方向的重要選擇。2023愛

14、分析AIGC廠商全景報告#page#行業大模型市場整體將“百花齊放”，但各行業/垂直領域市場格局仍將頭部集中。由于天然的更靠近客戶，行業大模型不僅需要有一定的A技術能力，更重要的是對于各垂直行業和領域有充分的行業know-how的理解和行業預料積累，因此，行業大模型市場更多依賴行業經驗和進入市場的時間等個性化競爭要素驅動，未來市場會整體將呈現“百花齊放”的基本格局，不同行業間較難出現橫向集中，而對于各具體行業，模型效果驅動下，市場仍會頭部集中。2.3AIGC落地應用進展、挑戰及商業模式分析應用層面，能源、金融、傳媒、營銷、數字辦公等領域應用靠前，甲方AIGC落地面臨路徑選擇、法律法規及內容安全

15、等多重制約，目前落地主要以價值增強和效率提升為主，商業模式層面仍在探索，B端對底層能力或對最終結果付費將是主流，C端有待突破。從AIGC的落地進展來看，各行業落地進展不盡相同，能源、金融、傳媒、營銷領域、數字辦公應用進度靠前。甲方在落地AIGC時，勢必會經歷從觀望到探索、試點再到陸續上線的過程，并且不同行業由于存在場景豐富度、數字化程度、容錯率等特征差異和預算充裕度差異，使得各行業AIGC的落地進程將干差萬別。結合目前調研情況來看，國內AIGC的落地主要以能源領域（代碼生成、文檔生成、圖片生成等）、銀行證券（智能投研、智能風控等）、傳媒領域（內容智能生成、搜索推薦等）、營銷領域（文生圖、文案生

16、成等）、數字辦公（智能會議紀要、智能群聊摘要、文檔內容生成等）為代表，制造、醫藥、汽車等其他領域將逐步展開。從AIGC的落地挑戰來看，甲方企業AIGC落地面臨路徑選擇、法律法規及內容安全等多重挑戰。企業初始試點場景選擇及后續AIGC應用場景的拓展路徑，將對企業落地AIGC的整個可行性形成較大影響，需慎重選擇與評估；另外，行業相關法律法規也將對AIGC的應用形成制約。如金融行業，AIGC智能投顧是否能夠屬于獨立民事主體、能否具有從業資格等尚無定論，將給這一72023愛分析AIGC廠商全景報告#page#領域的應用帶來挑戰。同時，AIGC產生的內容版權歸屬與內容安全問題都將在具體落地層面對甲方在落

17、地AIGC形成一定的挑戰和制約。照新量心，不皆身除不變限“米量好由工區S9IVx或“效率提升”，尚未出現商業模式層面的實質性突破。很多科技廠商和甲方企業，其產品和服務原本已經依賴于原有的AI技術來實現部分智能化功能，AIGC的出現，為企業提供了價值和效率優化的新路徑和新選擇，但截止目前主要是原有價值和模式的延續，尚未發現有模式層面的重大轉變。從商業模式角度來看，AIGC的商業模式尚未完全明朗和成熟，B端市場中短期內底層平臺收費占主導，未來，按產出內容付費、用戶訂閱模式占比將持續上升，C端短期變現難度大，免費模式、超級入口模式將成為可能。首先，從全球AIGC廠商的商業模式來看，目前，最常見的有底

18、層平臺收費、產出內容付費，也有類似ChatGPT的用戶訂閱模式，未來甚至可能衍生出類似移動互聯網時代的免費模式，針對不同主體，商業模式不盡相同。對于B端客戶，底層平臺收費將是整個AIGC生態中最主要、最持久的收費模式，未來，會進一步朝對結果付費的模式演進。一方面，B端企業應用AIGC的核心目的要么是對內進行提效降本、要么是對外優化和選代自身產品與服務，因此，底層平臺收費、產出內容付費以及通過Saas軟件或插件化產品進行訂閱收費的模式均有可能。而大模型作為底層賦能平臺，無論是直接對外提供調用接口，還是通過與中間件、Saas廠商進行合作分成，甚至是大模型廠商實現從底層模型層到應用層的一體化打通，作

19、為生態的核心，大模型廠商在合作中均掌握較強的話語權，因此，底層平臺收費勢必將是整個AIGC生態中最主要也最穩定的收費模式。另一方面，隨著AIGC應用的持續探索、普及和產品的持續創新，應用層廠商話語權將得到增強，產業發展中后期，當大2023愛分析AIGC廠商全景報告#page#模型變成一種基礎設施，終端客戶將更看重AIGC的應用適配度和應用效果，以產出內容、融合了大模型能力的Saas軟件或插件為代表的、對結果付費的模式將逐步占優。圖3：AIGC商業模式演進示意產業成熟期萌芽及快速發展期，底層平臺收費模式持續，但占比可能降低大模型廠商擁有更強話語權層平臺收費占主流戶訂閱式付費占比商業模式成熟、爆發

20、戶訂閱式付費方式占比較低Xxuoy圖：愛分析繪制對C端客戶，短期很難實現產品及模式突破，中長期可能會出現免費模式，或通過超級入口方式變現。C端用戶目前多是嘗鮮和試玩為主，但其AIGC的核心應用目的是提效、增強個人創新力，因此，關鍵是尋找到有足夠用戶粘性和智能化痛點的場景，并探索出健康可持續的商業模式?？紤]到個人用戶對于付費的價格彈性更高、預期更高、付費行為改變需要周期，同時考慮到B端產品的研發落地需要一定周期，因此C端的產品、商業模式落地需要較長時間蓄勢和探索。此外，ChatGPT、Midjourney拉高了用戶對于通用人工智能產品的預期，使得C端產品的訂閱收費，短期內難度更高。未來，AIGC

21、可能會出現免費模式，同時以廣告等傳統互聯網模式進行變現，也可能會在諸如智能家居等場景中尋求與某些智能硬件的融合，形成超級入口級產品，進而完成變現。2023愛分析AIGC廠商全景報告#page#CHAPTERO3廠商全景地圖#page#3.廠商全景地圖愛分析基于對甲方企業和典型廠商的調研以及桌面研究，送選出AIGC市場中在行業大模型、數字辦公方面已經具備一定解決方案和落地能力的入選廠商。其他市場，愛分析將在后續的生成式Al的系列報告中視情況予以覆蓋。AIGC廠商全景地圖通用大模型（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）hCAlibaba百川智能光年之外Baid百度SMiniMaxHUAWEI20京東云X

22、酸暖KUNLUNCO商運Tencent騰訊網易NETEASE知乎送智諧A36O數字安全行業大模型（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）創新奇智達觀數據調問科技硅基智能浪潮信息DATA GRAN6靈伴智能DO教勢科技深言科技T天潤融通品哈心駕Wisewebwhale唯幅爾思TRS銜遠科技集風紙店23網智天元心容和房RC淵亭科技中科聞歌系MM112023愛分析AIGC廠商全景報告#page#AIGC-傳媒（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）h出門何問6靈祥智能海馬輕帆Wiseweb新思TRSB覽Vaas平臺網智天元AIGC-營銷（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）XMOV硅基智能20京東云LAiPICI來畫Bl

23、ueFocusDQ數養科技SVIVOwhale唯幅ZMO.AI故AIGC-數字辦公（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）會如流釘釘飛書潮碼科技家山辦發印象筆記A學語智能石墨文檔AIGC-客服（以下廠商均按簡稱首字拼音排序）8Ma9Q云同科技So6ot智齒科技天潤融通W沃豐科技EMOTIBOTifenxi圖：愛分析繪制122023愛分析AIGC廠商全景報告#page#CHAPTER04市場分析與廠商評估132023愛分析AIGC廠商全景報告#page#4.市場分析與廠商評估愛分析對本次AIGC項目重點研究的行業大模型市場、數字辦公市場分析如下。行業大模型市場定義：行業大模型，指面向金融、傳媒等垂直行業

24、或客服、營銷等組織職能領域，基于自建或利用通用模型的強大泛化能力，通過行業/領域知識及數據引入來進行模型的再訓練，進而形成針對垂直行業/領域的特定任務具有更高模型可控性、準確率及響應效率的深度學習算法模型，有助于幫助組織提升特定行業/領域的數字內容生產及用戶交互效能。甲方終端用戶：金融、傳媒、教育、娛樂、營銷等行業/領域企業的產研部門、業務部門甲方核心需求：GPT-3、Florence、DALLE2等通用大模型雖然擁有巨量參數，并擁有出色的泛化能力，但在面對不同行業、領域的具體應用場景時，由于缺乏具體行業的行業語料集，并且未面向特定行業的應用場景進行提示詞的開發和優化，去適配前端具體業務場景需

25、要，因此，通用大模型對特定行業應用場景的性能指標和專業性往往并不理想。因此，只有專門針對特定行業/領域自主開發的大模型或經過行業語料再訓練的行業大模型，才能更好地支撐企業的具體上層應用。在這一過程中，甲方企業的具體需求如下：在模型訓練方面，企業需要端到端的AI模型服務，確保行業大模型經過充分的再訓練，能夠在具體業務場景下有更高的模型精度和可控性，以更好地為前端業務賦能。一方面，AI六十余年的142023愛分析AIGC廠商全景報告#page#發展歷程已經證明，從模型到高質量的生產與實踐，AI工程化能力非常重要。AI的價值落地，需要經歷從需求的原點出發，到問題抽象、數據準備、算法設計、模型訓練、模

26、型部署及送代優化的AI全鏈路流程。另一方面，和自建模型一樣，即便是只需基于通用大模型來進行行業語料集再訓練的行業大模型，也需要考慮部署等問題，才能讓大模型真正發揮價值。而很多企業缺少相應的團隊、足夠的資源能力，來結合特定場景的業務需要去自主完成大模型的充分“行業化”并完成能力接入，無法確保大模型最終貼合自身應用場景并產生業務價值。企業需要經過充分再訓練的行業大模型-Maas（ModelasaService）服務，以便可以更便捷、更高效地調用和整合行業大模型的能力，賦能自身業務。在語料集方面，企業需要能夠直接用于模型再訓練的豐富、合格的語料集，以便進行大模型的二次訓練，提升模型訓練質量與效率。一

27、方面，不同行業/領域的應用場景、知識于經驗干差萬別，企業可以與技術專家一道，圍繞自身核心業務場景進行系統梳理，對進行模型二次訓練所需的行業/領域的核心知識、數據類型、顆粒度等進行逐一定義和搜集整理，甚至需要對現有的數據庫數據進行數據治理和挖掘，以便向大模型輸入高質量的行業/領域樣本數據和特有知識。另一方面，除自身語料集外，甲方還需要額外的、具有行業/領域特性的公開語料集作為補充，以進一步提升模型能力。除此之外，甲方還有以下期望需求：企業希望能夠直接應用具有大模型能力的Saas服務，實現自大模型到上層應用軟件的一體化集成，極大降低大模型應用門檻。很多企業尤其是中小型企業同樣不具備基于行業大模型開

28、發自身前端業務應用的能力，或其業務體量使得企業沒有自主開發前端應用的必要。因此，同時將底層的模型能力接入并整合到最前端的Saas應用當中，實現底層模型能力與業務應用的一體化打通，以滿足終端用戶需求，對于很多企業尤其是中小企業顯得尤為重要。152023愛分析AIGC廠商全景報告#page#廠商能力要求廠商需同時具備以下能力，以幫助各行業組織實現具體場景的應用落地：廠商需要并掌握AI領域的關鍵算法、技術，為模型的再訓練提供堅實技術保障。行業大模型廠商需掌握Transformer、Diffusion、CLIP等關鍵基礎生成算法及NLP、語音合成等AI關鍵技術，以便進行模型的自建、預訓練及再訓練。廠商

29、需要具備出色的AI工程化能力及行業服務經驗，能夠AI落地全鏈路服務，靈活適配用戶需求。廠商需要豐富的行業經驗，能夠進行場景抽象和數據準備，在此基礎上進行算法設計、模型訓練、模型評估與調優、模型部署的全鏈路能力，并且需要在模型部署上線后，根據行業應用場景的實踐，不斷進行模型優化，確保模型結果可控，從而讓AI大模型的“生成能力”不斷接近應用要求，產生真正的業務價值。針對甲方的期望需求，廠商還應具備以下可選能力廠商需要有深刻的行業理解能力，實現從底層模型能力到前端業務應用的一體化打通，從提供Maas服務向提供Saas服務升級。廠商器要形成系統、細顆粒度的應用Know-How，在此基礎上將AI關鍵技術

30、能力、模型能力、前端應用進行打通，以便將自身的技術能力和行業Know-How產品化，向企業提供Saas服務及相關配套服務，或者運用模型微調（Fine-tuning）及思維鏈提示（chain-of-thought（CoT）prompting）等技術，將模型能力與中間件進行打通，以便客戶側直接調用。更進一步，廠商需要結合自身調研成果、實踐經驗，在對客戶當前的業務流程、作業模式的優缺點形成系統認知的前提下，基于AI新技術能力，對原有的業務流程及作業模式提出系統性改進方案，以使新技術與客戶的組織體系、業務流程和作業方式能夠進行有效匹配，進而對客戶的業務應用效率、組織協作效果形成實質性改進。比如，營銷場

31、景下的海報生成，不162023愛分析AIGC廠商全景報告#page#僅需要廠商系統掌握海報生成及后續應用的全流程，還需要明確整體風格、圖片細節、圖片清晰度等需求痛點，進而對原有海報作業流程提出優化，如增加AI作圖后的再編輯環節。入選標準說明：1.符合行業大模型市場定義的廠商能力要求2.已有公測/邀測產品，或已有付費客戶并已進行了部分業務的落地應用；代表廠商評估：（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）靈伴智能LINGBAN AIAAS172023愛分析AIGC廠商全景報告#page#靈伴智能廠商介紹；北京靈伴即時智能科技有限公司（以下簡稱“靈伴智能”），成立于2014年，核心技術覆蓋語

32、音識別、語音合成、自然語言理解等，聚焦數字內容生產平臺和虛擬數字人智能驅動，廣泛賦能企業服務、文化、醫療、教育、政府等領域。產品服務介紹：靈伴智能專注于人工智能基礎技術研發以及智能技術的產業化落地，旗下有“弧有聲2.0”長音頻內容智能生產開放平臺和“睿思”智能對話服務開放平臺兩大產品線。其中，弧弧有聲長音頻內容智能生產開放平臺，是靈伴智能基于其領先的語音合成、自然語言處理等AI技術，結合自身行業經驗所研發的、國內首個專注于長音頻制作領域的數字內容生產開放平臺，重構并首次實現了從“文本”到“作品”的全流程一體化生產方式，極大釋放了有聲內容的生產效能，廣泛賦能眾多音頻內容平臺小說閱讀平臺及有聲制作

33、工作室。廠商評估：綜合而言，靈伴智能在語音語義的AI核心技術能力、業務建模能力、生態及服務能力等三方面具備顯著優勢，具體如下：靈伴智能在人工智能領域有近十年的技術沉淀與錘煉，在語音語義智能領域的研發與應用經驗豐富，技術能力業界領先。首先，靈伴智能由創立于2014年的靈伴研究院發展而來，擁有業內頂尖的全棧語音語言博士管理團隊，公司核心研發團隊有近十名博士、博士后，均來自北京大學。182023愛分析AIGC廠商全景報告#page#其次，靈伴智能的研發團隊技術實力突出，核心算法均為自主研發。公司擁有全域超級自然語音技術，語音合成能力國際領先，已發表100余篇學術論文和專著，在國際語音合成權威賽事Bl

34、izzardchallenge中多次獲得頭部獎項，在OLRChallenge語音識別大賽，以及SIGHAN中文信息國際測評等國內外技術大賽上均取得了優異成績。此外，公司還參與了12項863、973等國家級科研項目，截止目前，已擁有35項AI技術發明專利。最后，靈伴智能的產品化能力出眾，公司過往的產品版本，均是當時國內行業首創性智能語音及智能對話產品。例如，長音頻領域首個智能化數字內容生產開放平臺、保險行業首個智能語音機器人、行業首個融合聲紋安全和情緒識別的智能語音機器人云平臺、行業首個女性專屬及男性專屬客服TTS音色等等。靈伴智能將AI核心技術與行業Know-how深度融合，擁有出色的業務建模

35、能力，致力于為長音頻數字內容生成領域提供從模型到上層應用的一體化AI智能解決方案靈伴智能以業內領先的自然語言理解（NLU）、語音識別（ASR）、語音合成（TTS）等AI核心技術能力打底，經持續的算法調優與訓練，針對智能對話、長音頻數字內容生成領域打造了語音語義預訓練模型，為智能對話、長音頻數字內容生成的垂直領域應用提供了性能卓越的基礎設施。在此基礎上，靈伴智能憑借自有導演團隊、編劇團隊以及配音演員團隊的深度實踐和廣泛行業調研所形成的對長音頻數字內容領域的系統認知與深刻理解，傾力打造了弧弧有聲數字內容生產開放平臺，旨在利用AI技術顛覆傳統長音頻數字內容的制作流程，為行業提供了全新的“Al+”生產

36、模式，極大突破了長音頻數字內容領域傳統劇組面臨的多重效率瓶頸，為長音頻數字內容生產領域提供從模型到前端Saas應用的一體化智能服務。192023愛分析AIGC廠商全景報告#page#圖5：靈伴智能長音頻數字內容AIGC平臺架構圖C端用戶互聯網平臺垂類內容平臺廣內容內容內容弧驅數字元宇宙虛擬吸有聲長音頻AIGC音樂AIGC內容工產錄音棚行業社區靈伴語音大模型&人機協同服務平臺中4T4文創類版權/P。主播資源智能運營眾創眾包合作快伴合作伙伴合作方合作伙伴基地圖：靈伴智能ifenxi靈伴智能秉承生態化經營理念，向生態合作伙伴持續賦能，共同推動行業高質量發展。以長音頻數字內容領域為例，靈伴智能作為新生

37、態構建者及智能化賦能者，與合作伙伴一道，共筑長音頻數字內容生態。除提供AI及產品賦能外，靈伴智能憑借自身對行業的深刻理解與第一手實踐經驗，為合作伙伴提供業務培訓、人才培養、數據分析、行業社區、版權合作等全方位賦能。截止目前，有聲已服務國內數百個主流長音頻內容工作室、數千名分布在全國各地的配音演員，平臺年產高質量超多播有聲劇十余萬小時，產出內容遍布各主流長音頻內容平臺。典型客戶：騰訊TME、掌閱科技、知乎鹽言故事、網易云音樂202023愛分析AIGC廠商全景報告#page#揚爾恩TRS拓爾思廠商介紹：拓爾思信息技術股份有限公司（以下簡稱“拓爾思”），是領先的人工智能、大數據和數據安全產品及服務提

38、供商，堅持“數智+賽道”的發展戰略，以優秀的科技能力打造豐富的行業解決方案，為企業、政府實現數字化升級賦能。產品服務介紹：全域高質量數據進行預訓練，以內容可信、數據安全、成本可控、高可用性為導向，自主研發“拓天大模型”，以媒體、金融、政務三大優勢行業為大模型商業落地的先行突破，為媒體行業的內容生產與搜索推薦、金融行業的智能風控與投研、政府的政策分析與公文輔助寫作等垂直領域提供深度賦能，滿足行業用戶的專業化智能創新需求。廠商評估：綜合而言，拓爾思在通用大模型調優、高質量行業知識數據積累、場景應用落地等三方面具備較為突出的優勢，具體如下：在通用大模型調優方面，拓爾思核心關注中文特性增強、生成內容合

39、規可控，通過研發“拓天大模型”，實現大模型可控化，以更好地支撐上層應用212023愛分析AIGC廠商全景報告#page#拓爾思自2000年開始就自主研發NLP技術，長期聚焦自然語言處理（NLP）、知識圖譜等語義智能核心技術，將通用大模型與傳統NLP技術相結合，利用行業Know-How，針對特定領域的場景任務構建高質量的專業指令（Prompt），并通過擴充中文詞表、6B通用中文語料訓練、在不干擾原模型的情況下適配新增中文詞向量等方法，實現通用大模型的中文特性增強，打造出專業可靠的“拓天大模型”。此外，針對大模型天然存在的價值觀偏見、容易被誘導等問題，通過中文黨媒新聞宣傳知識注入、社會主義價值觀數

40、據構建、價值觀對齊以及話題限定、對話安全、攻擊防御等安全圍欄方法，基于RLHF、DPO等技術訓練面向特定行業或機構的“價值觀”和“偏好”，例如國家安全價值觀、國家傳媒價值觀等，實現中文特性增強的、安全可控的文本生成。圖6：拓爾思“拓天大模型”架構示意媒體領域政務領域政策大腦多模態高質數據采集系統數據標注系統數據治理系統GLMdn在高質量行業知識數據積累方面，拓爾思擁有千億級“全、準、新”的無監督訓練數據和微調優化知識數據，可針對優勢行業訓練出高質量的行業大模型。222023愛分析AIGC廠商全景報告#page#拓爾思從2010年自建數據中心以來，已采集超過10年的互聯網公開數據，擁有規模及質量

41、均位列業界前茅的另類數據資產，數據規模超1500億條，數據總量達100TB以上，數據類型涵蓋文字、圖片、音視頻等多模態。同時，重點數據回湖可達10年以上，重點數據源實現分鐘級更新，日均采集增長過億條。拓爾思所有數據均采用“專家規范化標引+機器自動標引”相結合的方式，不僅配備了專家級的知識標引團隊，對行業知識進行梳理，還依托完整的數據和知識工程治理體系，基于拓爾思自研的數據底座對采集的內容資訊進行低噪、去重、內容標簽化、屬性知識化、安全合規核查等“精加工”，保證數據全部具備智能化知識屬性，形成垂直領域數據資產?！巴靥齑竽Ｐ汀被谏鲜龈哔|量數據資產進行行業增強訓練，可滿足媒體、金融、政務等不同行業

42、的場景應用，提升行業大模型的合規性、專業性、準確性，滿足行業用戶的專業化智能創新需求。圖7：拓爾思高質量數據對“拓天大模型”質量提升作用示意高質量數據提升拓天大模型質量啊數據信源權威可靠智能清洗協同標注主流價值觀對齊專業領域知識注入1500億大規模數據三大經營性數據微調全國數字報刊數據高質量產業金融類標簽、知識各級新聞網站數據優知識數據新聞資訊類標簽、新聞客戶端APP數據化網絡奧情類標簽、知識團體機構社交媒體數據名單日均采集增長過億條重點數據源分鐘級更新232023愛分析AIGC廠商全景報告#page#在場景應用落地方面，拓爾思在行業Know-how及客戶服務經驗、閉環服務能力的優勢基礎上，主

43、要解決自主可控、知識及時更新、可信生成技術加強以及私有化部署等核心需求。識標引規則，積累了媒體、奧情、金融風控、產業投研、政務應用等豐富的應用場景和客戶服務經驗服務能力。其次，針對大模型存在的無法訪問外界知識、知識更新不及時、災難性遺忘等問題，“拓天大模型”采用增量微調與外部知識庫檢索結合的方法，可以在凍結大模型絕大多數參數的基礎上定期更新知識，同時讓大模型具備實時訪問外部知識的能力，實現知識庫與大模型的有效融合。針對大模型普遍存在的幻覺生成問題，采用基于稠密向量的知識庫搜索引擎技術，對生成結果進行事實檢查，對于事實不符合的內容，則采用錯誤修訂技術，對虛假生成結果進行修訂，確保生成的文本有據可

44、依，有效提升了文本生成質量。再次，拓爾思具備智能數據標注、模型設計、訓練、優化、評估、部署等一站式AI工程化落地服務能力，通過剪枝、量化、稀疏、蒸餡等部署優化方案，可有效降低大模型對算力資源的要求，實現模型的高性價比部署。拓爾思基于“拓天大模型”所推出的垂類大模型參數在百億級，當前市場主流推理卡單卡即可滿足運行要求，可實現模型輕量化部署，達成業務需要的吞吐量或者延時指標。最后，在大模型時代，“生態力”是“AIGC+”在各行各業成功商業落地的重要保障。拓爾思將持續建立和強化NLP商業生態，與行業知識專家、平臺型企業、行業頭部企業展開領域知識、算力、業務創新等方面的合作，發揮自身數據資源、行業經驗

45、及技術優勢，精耕務實，確?！巴靥齑竽Ｐ汀狈€健發展，創新成果持續落地。242023愛分析AIGC廠商全景報告#page#數字辦公市場定義：數字辦公，指依托大數據、云計算、人工智能等新興數字技術，通過將組織的業務處理、組織管理進行進一步在線化、協同化與智能化，進而大幅提升組織內部甚至跨組織的信息處理與交互、信息傳遞與共享、組織協作等方面工作效能的一種現代化辦公方式，有助于幫助組織提升協作與價值創造效率、降低組織溝通協作成本。甲方終端用戶：零售、制造、金融、泛互聯網等各行業組織的業務及管理部門甲方核心需求：從辦公模式角度，組織經歷了物理辦公、信息化辦公到數字化辦公的逐步演進，并且還將持續進化。而組織

46、辦公模式的演進，不僅是技術發展紅利在組織辦公場景價值落地的具體體現，更是企業運用新技術手段、新協作理念對自身商業模式、組織架構、管理流程等組織要素進行系統升級改造，以適應新市場環境的必然要求。因此，只有順應新興技術發展方向、新協作模式的要求，才能提高工作及協同效率，提高組織競爭力。在這一過程中，甲方企業的具體需求如下：組織需要數字辦公產品足夠智能化，以促進自身辦公效率的明顯提升。相較于物理辦公，信息化辦公已極大地打破了原有的時空限制，組織內外部信息的處理與傳遞效率也得到了大幅提升，但仍舊未能完全解決簡單、重復性、低價值度工作對組織資源的大幅占用問題，組織成員的辦公效率天花板明顯。人工智能尤其是

47、通用人工智能時代的逐步到來，為諸如會議紀要、資料查找與內容檢索等耗時較多的事項提供了更加智能化的解決方案，組織通過面向不同場景的252023愛分析AIGC廠商全景報告#page#智能化產品，可以極大釋放組織成員的辦公效率潛能，提升整體辦公效率。例如，智能化會議紀要生成、代辦事項自動梳理等，可以極大節省會議內容的同步時間。組織需要數字辦公產品覆蓋文、事、會等組織辦公所涉及的高頻場景，以確保數字辦公的價值落到實處。組織的辦公場景雖然紛繁復雜，但高頻場景主要集中在信息處理、文檔處理、溝通交流等場景。以文字、文檔的處理為例，組織不僅需要數字辦公產品能夠覆蓋文檔的創建、編輯、存儲、共享和協作的全流程，更

48、需要能夠覆蓋諸如工作總結、產品說明書、營銷文案等常見文檔類型，以及在文檔中進行內容提煉、插入圖表與圖畫等常見功能，以便覆蓋用戶當前階段在文檔應用中的核心功能需要，讓數字辦公中的文檔處理價值落地生根。組織需要數字辦公產品和企業內部其他系統、數據兼容和打通，以實現智能化指令與結果的跨系統協作與智能化價值的最終落地。組織的信息流轉、流程通常是一個完整的閉環生態，從信息的傳遞、業務及管理動作的執行、數據同步與分析等，存在眾多環節。數字辦公只是企業眾多環節中的其中一環，核心是進行信息的傳遞與流程的標準化等，因此，組織需要數字辦公產品和內部的諸如OA系統、CRM系統、財務系統、人力資源管理系統、數據分析系

49、統等業務及管理系統進行打通，以實現數據、業務及管理動作的閉環。除此之外，甲方還有以下期望需求：組織需要數字辦公產品在數據安全、網絡安全方面有充分保護，確保安全可控，以實現智能化價值的安全釋放。組織的辦公是日常性的，并且在辦公過程中經常會涉及組織內部發大量信息溝通、資料傳遞、知識沉淀等，如果不予保護，極其容易出現組織關鍵信息的泄露甚至丟失，給組織帶來較為嚴重的短期乃至長期損失。因此，組織想要提升辦公及協作效能，勢必希望數字辦公能夠在安全、有序的前提和環境下進行。262023愛分析AIGC廠商全景報告#page#廠商能力要求廠商需要深耕數字辦公領域，對主要場景及對應子任務有細顆粒度的認知，尤其是對

50、數字辦公+AIGC的價值場景與落地方式，有系統深刻認知，能夠對前端不同場景所對應的prompt進行定義及精準抓取。一方面，與其他行業類似，作為垂直領域的上層應用，廠商需要對辦公領域有深厚的行業Know-how，以便對典型數字辦公場景進行場景拆分，明確各子場景下甲方的具體需求及痛點，為自身數字辦公產品的產品化提供指導；另一方面，以大模型為代表的AIGC，其產業化落地在國內甚至全球都尚處于探索階段，廠商需要憑借自身對數字辦公領域、通用人工智能技術兩方面相對深刻的理解，在探索AIGC在數字辦公領域的應用場景與潛能的同時，還需要在用戶交互層面，盡可能地簡化、精準地去定義不同場景的prompt，以便更加

51、符合大多數人在特定場景下的交互習慣，降低AIGC在數字辦公領域的落地門檻，同時更好地調用大模型能力生成更好的內容，以便形成“簡單-好用”的良性循環，加速AIGC在數字辦公領域的用戶粘性和應用落地。廠商需要有強大的大模型底層能力或有對不同大模型的兼容、整合能力。數字辦公作為上層應用，其智能化能力的涌現，來自于底層的大模型。作為上層應用，其大模型能力可以是來自于廠商自建的大模型，也可以基于前端場景及能力需要，以API調用的方式，調用不同廠商、不同模態的大模型能力，以賦能前端應用并進行產品化。廠商的數字辦公產品需要具有強大的兼容性、安全性。一方面，廠商的數字辦公產品必須具有和甲方的各類作業系統、數據

52、系統等進行融合打通的能力，確保將數字辦公場景下所產生的信息、文檔、溝通結果等及時、完整、準確地同步至組織內部各系統，以實現信息傳遞、組織任務的處理的高效與閉環；另一方面，廠商的必須高度重視數字辦公產品使用時的安全問題，在272023愛分析AIGC廠商全景報告#page#大模型能力、數據與網絡安全方面有相應的安全資質及防護手段，確保甲方在使用數字辦公產品時的組織架構信息、組織通訊錄、溝通內容、文檔、各類組件接口等的安全入選標準說明：1.符合行業大模型市場定義的廠商能力要求2.已有公測/邀測產品，或已有付費客戶并已進行了部分業務的落地應用；代表廠商評估：（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排

53、序）釘282023愛分析AIGC廠商全景報告#page#釘釘廠商介紹：釘釘（中國）信息技術有限公司（以下簡稱“釘釘”），旗下的釘釘軟件，是阿里巴巴集團打造的企業級智能移動辦公平臺，致力于成為數字經濟時代的企業組織協同辦公和應用開發平臺，幫助企業實現業務數字化、組織數字化，引領未來新一代工作方式。產品服務介紹：在AIGC領域，釘釘推出了釘釘斜杠“/”這一AI入口，臘準辦公中的群聊、會議、文檔、應用開發等核心高頻場景。通過融合阿里云通義大模型能力，釘釘斜杠“/”幫助用戶以自然語言和快捷指令的極簡交互方式，在各辦公場景中實現讓A寫文檔、畫畫、整理紀要、智能問答、開發應用等能力，在極大降低了使用門檻的

54、同時，助力辦公效率持續提升。廠商評估：綜合而言，釘釘在數字辦公領域行業Know-how、大模型核心技術及落地能力、兼容性與安全能力等三方面具備顯著優勢，具體如下：釘釘擁有多年服務千行百業積累的對客戶需求的深刻理解，深譜各行業客戶數字化辦公場景的需求及痛點，擁有完整的應用生態來豐富、支撐辦公+AIGC應用落地。一方面，釘釘作為國內在線辦公領域頭部平臺，服務了政務、制造業、互聯網、金融等眾多行業的2300萬+企業組織，用戶數已破6億，對各行業企業的數字化辦公核心場景及對應的核心要素、任務、流程等有深刻理解。292023愛分析AIGC廠商全景報告#page#另一方面，釘釘具備為客戶提供完整數字化端到

55、端解決方案的數字生態能力，未來一年還將陸續接入各類智能應用生態伙伴，持續豐富釘釘智能化服務生態，有助于釘釘綜合運用自身及合作伙伴的行業Know-HoW、數據積累，進行需求場景洞察、智能化應用打造、流程及數據打通，確保價值落地和用戶體驗。釘釘依托阿里多年在人工智能領域的持續積累，深度融合阿里云通義大模型能力，是國內少有的具備原生大模型技術能力并率先落地AI+辦公新模式的廠商。首先，阿里云在大模型的算力層、模型層有著深厚積累，通義大模型的各項能力在國內屬第一梯隊，為釘釘智能化升級提供了堅實的底層技術保障。其次，釘釘基于智能化戰略，通過融合通義大模型能力，結合用戶習慣，首批在釘釘軟件中落地文檔、群聊

56、、應用開發和會議四大智能化應用場景，切實符合辦公場景高頻需求并具備較好的易用性，可以有效助力用戶辦公效能提升。1）斜杠“/”一下，可一鍵喚起釘釘AI能力，交互便捷，易用性強。釘釘認識到大模型是對人機交互方式的又一次顏覆，以斜杠“/”作為前臺界面中的AI能力喚起指令，將釘釘各項強大的后臺能力整體打包，打造了極簡的用戶交互界面。圖8：釘釘斜杠”/”-群聊場景下一鍵喚醒示意6上四個都是在群里敲/后點智能助手智能摘要生成至多1000字消息對應的要全部已讀搭建應用拍照識圖生成應用問答機器人通過釘釘文檔訓練問答機器人畫畫根據要求創作圖片發起群投票根據要求發起群投票看閑忙回水印拍照旺智白KO口N口回區多見/

57、智能助手！302023愛分析AIGC廠商全景報告#page#2）在文檔創作場景，斜杠“/”扮演文檔智能助手角色，可實現輔助創作、內容風格語氣調整、對選中內容生成摘要與待辦、文生圖、文生表等常用操作。官方推薦的指令包括頭腦風暴、生成創意、推廣文案、大綱、郵件、合同、新聞稿、職位表述等，基本覆蓋了用戶在文檔應用中的主流功能需要。在群聊場景，斜杠“/”可實現一鍵生成群消息摘要、智能問答機器人訓練與交互等功能。以智能問答機器人為例，基于不同群聊主題，用戶通過投喂文檔訓練，可在群聊中自定義創建具有不同“特長”的智能機器人，加至群聊后即可進行智能交互問答，可以讓用戶結合員工培訓、客戶支持、社群運營等具體需

58、求場景，基于自有知識庫定制并持續訓練“小模型”，大幅提升特定場景的交互效率和效果。4），在應用開發場景，斜杠“/”進一步打破了原來低代碼式的應用開發模式，省去低代碼時代的“拖拉拽”流程，讓用戶通過手繪表單后拍照或直接用一句話描述，即可生成目標輕應用，并支持繼續通過自然語言交互完成修改，近乎做到“交互即所得”。5在會議場景，斜杠“/”可扮演會議速記員角色，幫助用戶精準高效地完成音視頻內容的轉寫、檢索、摘要和整理，甚至按章節劃分、總結各方觀點，生成會議重點和待辦事項，使得兩三小時的會議，3分鐘即可看完，極大節省會議內容的“同步”時間。最后，釘釘還在同步測試釘釘個人版、搜索、郵箱、智能客服等一系列產

59、品，芬實釘釘的Paas底座能力，讓更多企業可借助釘釘，訓練自己的專屬大模型，形成專屬的、深刻理解自身業務知識的智能客服、智能導購、AI設計師等應用，全面賦能組織智能化升級。釘釘持續高標準保障企業的應用兼容性、數字化安全，確保組織協同的高效、安全。在兼容性方面，AI生成的應用可打通釘釘、組織內部各系統，促使智能化辦公價值的最終落地。用戶所創建的各類應用可實現動態卡片式交互，和自身存量應用、數據及服務無縫對接。312023愛分析AIGC廠商全景報告#page#例如，銷售人員可在群聊中實時提交當天客戶跟進記錄，相關信息也可通過接口同步到企業內部的CRM系統，實現數據打通與回流，確保場景、數據、功能閉

60、環。在AIGC的安全性方面，釘釘建立了嚴格的內容過濾機制，保障用戶數據及內容安全。322023愛分析AIGC廠商全景報告#page#CHAPTER05入選廠商列表332023愛分析AIGC廠商全景報告#page#C入遠廠商列342023愛分析AIGC廠商全景報告#page#關于廠商全景報告愛分析廠商全景報告面向數字化市場的甲方用戶，由愛分析定期撰寫并公開發布，為甲方采購旅程中的數字化規劃、廠商選型等環節，提供決策依據和支撐。報告提供所覆蓋領域的數字化市場全景地圖、特定市場定義與入選標準，以及入選廠商列表代表廠商評估等研究成果。甲方用戶可以依據入選廠商列表，擬定潛在供應商名單，并通過愛分析第三方

61、評估，了解廠商在特定市場的產品服務優勢，選擇合適的廠商進行選型。352023愛分析AIGC廠商全景報告#page#關于愛分析愛分析是中國領先的數字化市場研究與咨詢機構，成立于中國數字化興起之時，致力于成為決策者最值得信任的數字化智囊。憑借對新興技術和應用的系統研究，對行業和場景的深刻洞見，愛分析為數字化大潮中的企業用戶、廠商和投資機構，提供專業、客觀、可靠的第三方研究與咨詢服務，助力決策者洞察數字化超勢，擁抱數字化機會，引領中國數字化升級。362023愛分析AIGC廠商全景報告#page#研究與咨詢服務客戶洞察行業研究技術研究企業用戶需求及實踐調研，輔助新興技術研究，廠商能力調研，行業數字化趨

62、勢與實踐研判，輔助業務與戰略決策助力數字化最優決策制定業務與市場策路商業研究品牌&營銷投資研究基于研究、數據和案例調研積權威背書，樹立行業地位；教育成熟方法論，一手數據，助力研累，輔助業務可靠落地市場，精準觸達客戶判機會、穩健投資聯系我們聯系人：李郵箱：手機/微信：135-2162-2835372023愛分析AIGC廠商全景報告#page#法律聲明此報告為愛分析制作，報告中文字、圖片、表格著作權為愛分析所有，部分文字、圖片、表格采集于公開信息，著作權為原著者所有。未經愛分析事先書面明文批準，任何組織和個人不得更改或以任何方式傳送、復印或派發此報告的材料、內容及其復印本予任何其它人。此報告所載資

63、料的來源及觀點的出處皆被愛分析認為可靠，但愛分析不能擔保其準確性或完整性，報告中的信息或所表達觀點不構成投資建議，報告內容僅供參考。愛分析不對因使用此報告的材料而引致的損失而負上任何責任，除非法律法規有明確規定?？蛻舨⒉荒軆H依靠此報告而取代行使獨立判斷。北京愛分析科技有限公司2023版權所有。保留一切權利。382023愛分析AIGC廠商全景報告#page#ifen）咨詢/合作微信：ifenxi888如欲了解更多愛分析精彩洞見網址：請關注我們的微信公眾號北京市朝陽區東四環中路56號遠洋國際A座15層-1510B室G北京愛分析科技有有限公司2023版權所有#page#ifenxi專注數字化#page#