報告簡介
作為新一輪產業(yè)變革的核心驅動力和引領未來發(fā)展的戰(zhàn)略技術,國家高度重視人工智能產業(yè)的發(fā)展。2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,對人工智能產業(yè)進行戰(zhàn)略部署;在2018年3月和2019年3月的政府工作報告中,均強調指出要加快新興產業(yè)發(fā)展,推動人工智能等研發(fā)應用,培育新一代信息技術等新興產業(yè)集群壯大數(shù)字經濟。
自2006年深度學習算法被提出,人工智能技術應用取得突破性發(fā)展。2012年以來,數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長為人工智能提供了充分的“養(yǎng)料”,深度學習算法在語音和視覺識別上實現(xiàn)突破,令人工智能產業(yè)落地和商業(yè)化發(fā)展成為可能。
在人工智能產業(yè)技術與應用取得突破的同時,人工智能領域獲得資本青睞,成為風口產業(yè),在資本和技術協(xié)同支持下進入了高速進步期。2018年中國人工智能領域融資額高達1311億元,增長677億元,增長率為107%。
中國人工智能相關專利申請數(shù)從2010年開始持續(xù)增長,于2014年達到19197項,并于2015年開始大幅增長,達到28022項,2017年,中國人工智能相關專利年申請數(shù)為46284項。
未來中國人工智能市場規(guī)模將不斷攀升。根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,2020年中國人工智能的技術與應用水平將發(fā)展至世界先進水平,同時核心產業(yè)規(guī)模超過1500億。2030年中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過1萬億元。
人工智能的水平建立在機器學習的基礎上,除了先進的算法和硬件運算能力,大數(shù)據(jù)是機器學習的關鍵。大數(shù)據(jù)可以幫助訓練機器,提高機器的智能水平。數(shù)據(jù)越豐富完整,機器辨識精準度越高,因此大數(shù)據(jù)將是各企業(yè)競爭的真正資本。艾媒咨詢分析師認為,大數(shù)據(jù)是人工智能進步的養(yǎng)料,是人工智能大廈構建的重要基礎。通過對大量數(shù)據(jù)的學習,機器判斷處理能力不斷上升,智能水平也會不斷提高。
2018年,中國人工智能領域融資額高達1311億元。艾媒咨詢分析師認為,當技術的噱頭高于其實現(xiàn)的可能時,投資可能出現(xiàn)泡沫。經歷互聯(lián)網、O2O、共享經濟泡沫后,投資者較為理性。雖然人工智能投資較為火熱,但是投資者對于人工智能發(fā)展的期望并未超出人工智能可達到的高度,未來在多領域具有廣闊應用前景的人工智能行業(yè)仍將在資本市場有良好表現(xiàn),投資熱度將繼續(xù)維持。
本公司出品的研究報告首先介紹了中國人工智能行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、人工智能整體運行態(tài)勢等,接著分析了中國人工智能行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀,然后介紹了人工智能市場競爭格局。隨后,報告對人工智能做了重點企業(yè)經營狀況分析,最后分析了中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對人工智能產業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資中國人工智能行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù),海關總署,問卷調查數(shù)據(jù),商務部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局,部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調研數(shù)據(jù),企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等,價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
報告目錄
2020-2024年中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢及產業(yè)供需格局預測研究分析報告
[交付形式]: e-mali電子版或特快專遞
http://lwxqpzq.cn/
第一章 人工智能行業(yè)概念界定及產業(yè)鏈分析
1.1 人工智能定義及發(fā)展階段
1.1.1 人工智能行業(yè)定義
1.1.2 人工智能發(fā)展階段
1.2 人工智能研究歷程及方法
1.2.1 人工智能的研究歷程
1.2.2 人工智能的研究方法
1.3 行業(yè)產業(yè)鏈及發(fā)展動因分析
1.3.1 產業(yè)鏈結構
1.3.2 發(fā)展動因分析
第二章 人工智能行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.1 國外人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1.1 國際發(fā)展狀況
2.1.2 全球競爭格局
2.1.3 企業(yè)布局加快
2.1.4 各國發(fā)展動態(tài)
2.1.5 技術研發(fā)進展
2.2 中國人工智能行業(yè)規(guī)模結構
2.2.1 行業(yè)發(fā)展格局
2.2.2 企業(yè)布局加快
2.2.3 產業(yè)發(fā)展提速
2.3 中國人工智能行業(yè)生態(tài)格局分析
2.3.1 生態(tài)格局基本架構
2.3.2 基礎資源支持層
2.3.3 技術實現(xiàn)路徑層
2.3.4 應用實現(xiàn)路徑層
2.3.5 未來生態(tài)格局展望
2.4 中國人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展動態(tài)
2.4.1 哈爾濱市
2.4.2 安徽省
2.4.3 四川省
2.4.4 上海市
2.4.5 福建省
第三章 中國人工智能行業(yè)市場趨勢及前景預測
3.1 行業(yè)發(fā)展趨勢分析
3.1.1 行業(yè)政策機遇
3.1.2 行業(yè)發(fā)展趨勢
3.1.3 技術發(fā)展趨勢
3.2 行業(yè)前景預測分析
3.2.1 應用前景分析
3.2.2 行業(yè)發(fā)展前景
3.2.3 投資前景廣闊
3.3 對人工智能行業(yè)前景預測分析
3.3.1 行業(yè)機遇及挑戰(zhàn)
3.3.2 市場規(guī)模預測
第四章 人工智能行業(yè)確定型投資機會評估
4.1 語音識別
4.1.1 行業(yè)基本介紹
4.1.2 市場發(fā)展狀況
4.1.3 競爭格局分析
4.1.4 主要品牌分析
4.1.5 投資風險分析
4.1.6 投資策略建議
4.1.7 發(fā)展方向分析
4.2 計算機視覺
4.2.1 技術環(huán)境分析
4.2.2 市場發(fā)展狀況
4.2.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
4.2.4 投資風險分析
4.2.5 投資策略建議
4.2.6 投資機遇分析
4.3 智能視頻分析
4.3.1 系統(tǒng)解決方案
4.3.2 行業(yè)應用重點
4.3.3 市場發(fā)展狀況
4.3.4 市場發(fā)展格局
4.3.5 重點企業(yè)分析
4.3.6 發(fā)展策略分析
第五章 中國人工智能行業(yè)風險型投資機會評估
5.1 智能機器人
5.1.1 細分行業(yè)分析
5.1.2 市場規(guī)模分析
5.1.3 競爭格局分析
5.1.4 龍頭企業(yè)分析
5.1.5 市場空間預測
5.1.6 投資熱點分析
5.1.7 投資風險分析
5.1.8 投資策略建議
5.2 深度學習
5.2.1 行業(yè)基本內涵
5.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況
5.2.3 龍頭企業(yè)分析
5.2.4 投資風險分析
5.2.5 投資策略建議
第六章 中國人工智能行業(yè)未來型投資機會評估
6.1 虛擬個人助理
6.1.1 基本內涵分析
6.1.2 行業(yè)應用領域
6.1.3 市場發(fā)展狀況
6.1.4 競爭狀況分析
6.1.5 投資策略建議
6.1.6 行業(yè)發(fā)展前景
6.2 無人駕駛汽車
6.2.1 市場發(fā)展狀況
6.2.2 市場競爭格局
6.2.3 龍頭企業(yè)分析
6.2.4 市場規(guī)模預測
6.2.5 投資風險分析
6.2.6 投資策略建議
6.2.7 投資前景分析
第七章 中國人工智能行業(yè)投資壁壘及風險預警
7.1 人工智能行業(yè)投資壁壘
7.1.1 資金壁壘
7.1.2 技術壁壘
7.1.3 認知壁壘
7.2 人工智能行業(yè)投資風險預警
7.2.1 技術風險
7.2.2 競爭風險
7.2.3 盈利風險
7.2.4 人才風險
7.3 人工智能行業(yè)項目運營風險預警
7.3.1 法律風險
7.3.2 商業(yè)風險
7.3.3 財務風險
7.3.4 融資風險
7.3.5 安全風險
圖表目錄
圖表 人工智能產業(yè)鏈
圖表 1990年VS2013年計算成本
圖表 2005-2020年全球每年產生的數(shù)據(jù)總量
圖表 國際互聯(lián)網巨頭加速布局人工智能
圖表 美國腦計劃預算
圖表 超級計算機IBM Watson應用領域的拓展
圖表 國內企業(yè)在人工智能領域的布局
圖表 人工智能產業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構
圖表 百度大腦的存儲能力
圖表 技術層的運行機制
圖表 專業(yè)智能階段的AI產業(yè)格局
圖表 通用智能階段的AI產業(yè)格局
圖表 人工模擬神經元試圖模仿大腦行為
圖表 長期依賴問題
圖表 擁有“注意力”的RNN在圖像識別中的成功運用
圖表 模仿人類短期工作記憶的神經圖靈機
圖表 人工智能的十億用戶、百億企業(yè)、千億產業(yè)