報(bào)告簡介
我國為抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇，近年來大力發(fā)展新一代人工智能。在政策利好的助推下，我國人工智能技術(shù)得到了顯著的提升，2019年我國專利申請(qǐng)數(shù)成為全球第一。隨著我國人工智能的火熱，獨(dú)角獸層出不窮，短板不斷補(bǔ)齊，AI人才體系逐漸完善，未來我國人工智能將會(huì)往更高一層發(fā)展。
全球?qū)＠暾?qǐng)第一
近年來，我國新一代人工智能相關(guān)學(xué)科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級(jí)等整體推進(jìn)，我國人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展，在全球競爭力也得到了顯著的提升。2019年我國人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量首次超越美國，成為世界第一，專利申請(qǐng)數(shù)高達(dá)11萬項(xiàng);美國人工智能申請(qǐng)數(shù)量約有8萬項(xiàng);英國、澳洲、加拿大和日本均入圍全球人工智能技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量TOP6國家，與中國申請(qǐng)數(shù)量有較大差距。
獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量第一
國家政策的利好，人工智能資本的火熱，AI熱門賽道應(yīng)用場景的不斷拓展，也讓人工智能領(lǐng)域，成為獨(dú)角獸公司的集中地。中國以206家位居全球第一位;其次為美國，有203家;印度和英國排名第三和第四，各有21家和13家。我國與美兩國擁有世界八成多的人工智能行業(yè)獨(dú)角獸公司。
人工智能芯片有所突破
基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要是研發(fā)硬件及軟件，如AI芯片、數(shù)據(jù)資源、云計(jì)算平臺(tái)等。目前我國人工智能發(fā)展面臨的最大問題是基礎(chǔ)層相對(duì)薄弱，高端芯片依賴進(jìn)口。因此，國家一直高度關(guān)注人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，相繼發(fā)布一系列產(chǎn)業(yè)支持政策，在《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》提出重點(diǎn)扶持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實(shí)現(xiàn)人工智能芯片在國內(nèi)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)且規(guī)�；瘧�(yīng)用;《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》也提出研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器以及高能效、可重構(gòu)類腦計(jì)算芯片等，新型感知芯片與系統(tǒng)、智能計(jì)算體系結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)，人工智能操作系統(tǒng)。
隨著國家不斷加大力度支持芯片研發(fā)，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)逐步開展了人工智能芯片技術(shù)研發(fā)，如商湯科技和曠視科技，近年來我國人工智能芯片也取得了一定的進(jìn)展，人工智能芯片市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，2019年已經(jīng)突破50億元。
人工智能人才教育體系構(gòu)建
相對(duì)國外，我國高校人工智能培育起步較晚，但近年來我國人工智能學(xué)科和專業(yè)加快推進(jìn)，多層次地促進(jìn)人工智能人才培養(yǎng)體系的建成。2018年4月，教育部發(fā)布的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》提出，到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心。
2019年，全國共有35所高校獲得首批人工智能專業(yè)建設(shè)資格。2020年3月，教育部再次審批通過180所高校開設(shè)人工智能專業(yè)，其中教育部直屬高校有15所，此外山東、江蘇、河南、安徽、湖南等人口教育大省也新增人工智能專業(yè)的院校，旨在加快培養(yǎng)地區(qū)人工智能人才，推進(jìn)地方人工智能的發(fā)展。
除了國家教育部增設(shè)人工智能專業(yè)院校外，我國科技巨頭與人工智能領(lǐng)先企業(yè)也紛紛與國內(nèi)頂尖高校加強(qiáng)合作，聯(lián)合成立了人工智能學(xué)院或重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。其中，騰訊則與深圳大學(xué)、遼寧工程技術(shù)大學(xué)等院校展開合作，科大訊飛分別與西南政法大學(xué)、重慶郵電大學(xué)、南寧學(xué)院等大學(xué)展開合作。
隨著我國人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，人工智能芯片研發(fā)有了新的進(jìn)展，專利申請(qǐng)數(shù)量也躍居世界第一。人工智能企業(yè)呈現(xiàn)出百花齊放，百家爭鳴，獨(dú)角獸企業(yè)層出不窮。與此同時(shí)，人工智能人才體系的不斷完善，科技巨頭與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與高等院校合作，為人工智能發(fā)展注入新鮮力量，未來我國人工智能將會(huì)有更大地突破，我國將有望成為全球人工智能領(lǐng)頭羊。
本公司出品的研究報(bào)告首先介紹了中國人工智能行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、人工智能行業(yè)整體運(yùn)行態(tài)勢等，接著分析了中國人工智能行業(yè)市場運(yùn)行的現(xiàn)狀，然后介紹了人工智能行業(yè)市場競爭格局。隨后，報(bào)告對(duì)人工智能行業(yè)做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)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(yù)測。您若想對(duì)人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)有個(gè)系統(tǒng)的了解或者想投資中國人工智能行業(yè)，本報(bào)告是您不可或缺的重要工具。
本研究報(bào)告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等人工智能。其中宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局，部分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計(jì)局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計(jì)人工智能及證券交易所等，價(jià)格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測人工智能。
報(bào)告目錄
2020-2024年中國人工智能行業(yè)分析及產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略研究報(bào)告
第一章 人工智能的基本介紹
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的內(nèi)涵
1.1.2 人工智能的分類
1.1.3 人工智能的特征
1.1.4 人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié)
1.1.5 人工智能技術(shù)層級(jí)
1.1.6 人工智能發(fā)展意義
1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.2.1 產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈結(jié)構(gòu)
1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈基本構(gòu)成
1.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品
1.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大腦模擬
1.3.2 符號(hào)處理
1.3.3 子符號(hào)法
1.3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法
1.3.5 集成方法
第二章 2018-2020年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 2018-2020年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1 人工智能概念的興起
2.1.2 驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展動(dòng)因
2.1.3 全球人工智能發(fā)展階段
2.1.4 全球人工智能資金支持
2.1.5 全球人工智能系統(tǒng)支出
2.1.6 全球人工智能企業(yè)規(guī)模
2.1.7 全球AI創(chuàng)新融合應(yīng)用城市
2.1.8 全球人工智能衍生價(jià)值預(yù)測
2.2 全球主要經(jīng)濟(jì)體人工智能戰(zhàn)略特點(diǎn)
2.2.1 戰(zhàn)略任務(wù)分類
2.2.2 主要目標(biāo)任務(wù)
2.2.3 重點(diǎn)研發(fā)布局
2.2.4 主要應(yīng)用領(lǐng)域
2.2.5 長期戰(zhàn)略規(guī)劃
2.3 美國
2.3.1 美國人工智能發(fā)展?fàn)顩r
2.3.2 美國人工智能戰(zhàn)略布局
2.3.3 美國機(jī)器智能國家戰(zhàn)略
2.3.4 美國人工智能相關(guān)主體
2.3.5 人工智能應(yīng)用于美國國防
2.3.6 美國人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能市場規(guī)模
2.4.2 日本人工智能戰(zhàn)略布局
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能重點(diǎn)企業(yè)
2.4.5 日本人工智能發(fā)展線路圖
2.5 歐洲
2.5.1 英法德人工智能企業(yè)規(guī)模
2.5.2 歐盟人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.3 英國人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.4 德國人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.5 法國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.6 2018-2020年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.6.1 俄羅斯加快人工智能布局
2.6.2 以色列人工智能融資動(dòng)態(tài)
2.6.3 新加坡人工智能發(fā)展計(jì)劃
第三章 2018-2020年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
3.1 政策推動(dòng)人工智能發(fā)展
3.1.1 國務(wù)院推動(dòng)人工智能建設(shè)
3.1.2 中央明確加快人工智能發(fā)展
3.1.3 工信部啟動(dòng)人工智能揭榜工作
3.1.4 科技部助推人工智能創(chuàng)新建設(shè)
3.1.5 人工智能被寫進(jìn)政府工作報(bào)告
3.1.6 AI和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展意見
3.1.7 人工智能成為行業(yè)政策導(dǎo)向
3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析
3.2.1 “中國制造”助力人工智能
3.2.2 人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃
3.2.3 “互聯(lián)網(wǎng)+”助力人工智能
3.3 人工智能行業(yè)相關(guān)規(guī)劃逐步完善
3.3.1 人工智能行動(dòng)實(shí)施方案發(fā)布
3.3.2 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布
3.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動(dòng)計(jì)劃
3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1 黑龍江人工智能發(fā)展計(jì)劃
3.4.2 遼寧省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.3 沈陽市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.4 濟(jì)南市人工智能發(fā)展計(jì)劃
3.4.5 陜西省人工智能推進(jìn)計(jì)劃
3.4.6 四川省人工智能發(fā)展方案
3.4.7 成都市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.8 福建省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.9 深圳市人工智能發(fā)展計(jì)劃
3.5 機(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析
3.5.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布
3.5.2 各部委聚焦智能機(jī)器人發(fā)展
3.5.3 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
第四章 2018-2020年中國人工智能技術(shù)認(rèn)知及專利申請(qǐng)情況
4.1 人工智能技術(shù)認(rèn)知狀況調(diào)研
4.1.1 認(rèn)知?dú)v程
4.1.2 認(rèn)知程度
4.1.3 認(rèn)知渠道
4.1.4 認(rèn)可領(lǐng)域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領(lǐng)域
4.2 中國人工智能專利申請(qǐng)狀況
4.2.1 專利申請(qǐng)排名
4.2.2 專利申請(qǐng)規(guī)模
4.2.3 細(xì)分技術(shù)占比
4.2.4 申請(qǐng)主體排名
4.2.5 外國申請(qǐng)主體
4.3 中國人工智能專利申請(qǐng)?zhí)攸c(diǎn)
4.3.1 技術(shù)研發(fā)主體多樣
4.3.2 應(yīng)用技術(shù)發(fā)展提速
4.3.3 細(xì)分技術(shù)專利特征
4.3.4 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局特點(diǎn)
4.3.5 專利技術(shù)發(fā)展要點(diǎn)
4.4 人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)加快
4.4.1 高校AI人才培養(yǎng)計(jì)劃
4.4.2 人工智能劃入高中新課標(biāo)
4.4.3 人工智能學(xué)院建設(shè)規(guī)模
4.4.4 人工智能學(xué)院建設(shè)模式
4.5 2018-2020年人工智能技術(shù)研究態(tài)勢
4.5.1 人工智能再獲重大突破
4.5.2 深度學(xué)習(xí)專用處理器發(fā)布
4.5.3 智能語音交互技術(shù)加快發(fā)展
4.5.4 嵌入式設(shè)備結(jié)合AI成為趨勢
4.5.5 人工智能技術(shù)走進(jìn)生活
4.5.6 人工智能帶來媒體變革
第五章 2018-2020年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析
5.1 人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.1 發(fā)展歷程
5.1.2 研究進(jìn)程
5.1.3 發(fā)展階段
5.2 人工智能行業(yè)發(fā)展價(jià)值
5.2.1 人工智能催生智能經(jīng)濟(jì)
5.2.2 人工智能助力智能社會(huì)
5.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
5.2.4 AI技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
5.2.5 AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代
5.3 2018-2020年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)
5.3.2 人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模
5.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
5.3.4 人工智能區(qū)域發(fā)展格局
5.3.5 人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)
5.3.6 人工智能開放平臺(tái)發(fā)布
5.3.7 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
5.4 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.4.1 生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.4.2 基礎(chǔ)資源支持層
5.4.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層
5.4.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層
5.4.5 未來生態(tài)格局展望
5.5 人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.5.1 企業(yè)主體分類
5.5.2 企業(yè)規(guī)模狀況
5.5.3 百強(qiáng)企業(yè)名單
5.5.4 百強(qiáng)企業(yè)分布
5.5.5 科技企業(yè)布局
5.5.6 京東加快AI布局
5.5.7 華為發(fā)布AI產(chǎn)品
5.6 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.6.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)
5.6.2 人工智能發(fā)展的技術(shù)困境
5.6.3 人工智能發(fā)展的安全問題
5.6.4 人工智能發(fā)展的倫理問題
5.6.5 人工智能發(fā)展的隱私問題
5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展對(duì)策及建議
5.7.1 人工智能的發(fā)展策略分析
5.7.2 人工智能的技術(shù)發(fā)展建議
5.7.3 人工智能的政策發(fā)展建議
5.7.4 推進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
5.7.5 人工智能倫理問題的對(duì)策
5.8 人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.8.1 建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.8.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用
5.8.3 加強(qiáng)人工智能專業(yè)人才儲(chǔ)備
5.8.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時(shí)俱進(jìn)
5.8.5 相互不建立倫理和法律共識(shí)
第六章 2018-2020年重點(diǎn)區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局
6.1 北京市
6.1.1 政策環(huán)境分析
6.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.1.3 專利發(fā)展?fàn)顩r
6.1.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
6.1.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.2 上海市
6.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.2.2 政策環(huán)境分析
6.2.3 財(cái)政支持動(dòng)態(tài)
6.2.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速
6.2.5 地區(qū)發(fā)展動(dòng)態(tài)
6.3 廣東省
6.3.1 政策環(huán)境分析
6.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)
6.3.3 廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.4 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.5 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.3.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展瓶頸
6.4 浙江省
6.4.1 發(fā)展優(yōu)勢分析
6.4.2 政策環(huán)境分析
6.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.4.4 區(qū)域發(fā)展布局
6.4.5 項(xiàng)目案例分析
6.5 江蘇省
6.5.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.5.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
6.5.3 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.5.4 區(qū)域發(fā)展布局
6.5.5 人才培養(yǎng)加快
6.6 安徽省
6.6.1 產(chǎn)業(yè)運(yùn)行狀況
6.6.2 政策規(guī)劃分析
6.6.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.6.4 重點(diǎn)園區(qū)介紹
6.6.5 未來發(fā)展規(guī)劃
6.7 貴州省
6.7.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.7.2 政策環(huán)境分析
6.7.3 區(qū)域發(fā)展?fàn)顩r
6.7.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
第七章 2018-2020年人工智能技術(shù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)要素
7.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的技術(shù)機(jī)遇
7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)加快
7.1.2 科技研發(fā)支出上升
7.1.3 數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)模上升
7.1.4 應(yīng)用技術(shù)逐步完善
7.2 硬件基礎(chǔ)日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 “人腦”芯片
7.2.3 量子計(jì)算機(jī)
7.2.4 仿生計(jì)算機(jī)
7.3 人工智能芯片技術(shù)發(fā)展提速
7.3.1 人工智能對(duì)芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點(diǎn)
7.3.3 相關(guān)企業(yè)加快AI芯片布局
7.3.4 人工智能芯片市場規(guī)模結(jié)構(gòu)
7.3.5 人工智能芯片產(chǎn)品研發(fā)動(dòng)態(tài)
7.3.6 中國人工智能芯片發(fā)展困境
7.4 物聯(lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)環(huán)境
7.4.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的分析
7.4.2 物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展進(jìn)程
7.4.3 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境
7.4.4 企業(yè)加快物聯(lián)網(wǎng)布局
7.4.5 物聯(lián)網(wǎng)是智能分析的基礎(chǔ)
7.4.6 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進(jìn)
7.5 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)
7.5.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)
7.5.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式
7.5.3 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.5.4 云計(jì)算市場競爭格局
7.5.5 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)
7.5.6 云計(jì)算與人工智能協(xié)同發(fā)展
7.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
7.6.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)涵及環(huán)節(jié)
7.6.2 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
7.6.3 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.6.4 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系
7.6.5 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.6.6 數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場景
7.6.7 人工智能數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)
7.6.8 人工智能數(shù)據(jù)的安全治理
7.7 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段
7.7.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.5 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
7.7.6 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平
第八章 人工智能基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析
8.1 自然語言處理技術(shù)
8.1.1 自然語言處理內(nèi)涵
8.1.2 自然語言處理分類
8.1.3 語音識(shí)別技術(shù)分析
8.1.4 語義技術(shù)研發(fā)狀況
8.1.5 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.2 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
8.2.1 計(jì)算機(jī)視覺基本內(nèi)涵
8.2.2 計(jì)算機(jī)視覺主要分類
8.2.3 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域
8.2.4 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用規(guī)模
8.2.5 計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)作流程
8.3 模式識(shí)別技術(shù)
8.3.1 模式識(shí)別技術(shù)內(nèi)涵
8.3.2 文字識(shí)別技術(shù)應(yīng)用
8.3.3 生物特征識(shí)別技術(shù)
8.3.4 語音識(shí)別技術(shù)分析
8.3.5 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用
8.3.6 模式識(shí)別發(fā)展?jié)摿?
8.4 知識(shí)表示技術(shù)
8.4.1 知識(shí)表示的內(nèi)涵
8.4.2 知識(shí)表示的方法
8.4.3 知識(shí)表示的進(jìn)展
8.5 其他基礎(chǔ)技術(shù)分析
8.5.1 自動(dòng)推理技術(shù)
8.5.2 環(huán)境感知技術(shù)
8.5.3 自動(dòng)規(guī)劃技術(shù)
8.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù)
第九章 人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.1 工業(yè)領(lǐng)域
9.1.1 人工智能的工業(yè)應(yīng)用
9.1.2 AI將催生智能生產(chǎn)工廠
9.1.3 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型
9.1.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域
9.1.5 制造業(yè)數(shù)字化的經(jīng)濟(jì)規(guī)模
9.1.6 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.1.7 AI工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊
9.2 醫(yī)療領(lǐng)域
9.2.1 人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用場景
9.2.2 人工智能醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用
9.2.3 人工智能醫(yī)療市場發(fā)展?fàn)顩r
9.2.4 人工智能醫(yī)學(xué)影像市場分析
9.2.5 企業(yè)布局人工智能醫(yī)療市場
9.2.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資機(jī)會(huì)
9.3 安防領(lǐng)域
9.3.1 AI對(duì)安防行業(yè)的重要意義
9.3.2 AI識(shí)別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.3.3 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景
9.3.4 人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.3.5 AI+安防市場規(guī)模分析
9.3.6 AI+安防軟硬件市場規(guī)模
9.3.7 快速崛起的巡邏機(jī)器人
9.4 金融領(lǐng)域
9.4.1 AI提升金融經(jīng)營效能
9.4.2 傳統(tǒng)金融AI投入狀況
9.4.3 智慧金融投融企業(yè)分布
9.4.4 智能客服提升服務(wù)效率
9.4.5 智能風(fēng)控降低金融風(fēng)險(xiǎn)
9.4.6 智能支付應(yīng)用狀況分析
9.4.7 人工智能應(yīng)用于投資顧問
9.5 零售領(lǐng)域
9.5.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用空間廣闊
9.5.2 人工智能應(yīng)用于零售業(yè)的規(guī)模
9.5.3 人工智能應(yīng)用于新零售的場景
9.5.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問題
9.5.5 人工智能+零售相關(guān)布局企業(yè)
9.5.6 人工智能應(yīng)用于新零售的路徑
9.6 社交領(lǐng)域
9.6.1 人工智能的移動(dòng)社交應(yīng)用
9.6.2 組織開展機(jī)器情感測試
9.6.3 人工智能產(chǎn)品社交應(yīng)用
9.6.4 語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.6.5 微信人工智能社交系統(tǒng)
9.7 其他應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.7.1 無人駕駛領(lǐng)域
9.7.2 智能教育領(lǐng)域
9.7.3 智慧政務(wù)領(lǐng)域
第十章 2018-2020年智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 2018-2020年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
10.1.2 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜
10.1.3 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.4 機(jī)器人的替代優(yōu)勢明顯
10.1.5 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.2 2018-2020年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.1 全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.2 中國政府扶持機(jī)器人產(chǎn)業(yè)
10.2.3 國內(nèi)企業(yè)布局機(jī)器人產(chǎn)業(yè)
10.2.4 中國機(jī)器人市場結(jié)構(gòu)分析
10.2.5 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題及對(duì)策
10.2.6 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃目標(biāo)
10.2.7 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢
10.3 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用狀況
10.3.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系
10.3.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程
10.3.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人
10.3.4 人工智能促進(jìn)機(jī)器人發(fā)展
10.4 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用
10.4.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用
10.4.2 模式識(shí)別的應(yīng)用
10.4.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用
10.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
10.4.5 分布式AI的應(yīng)用
10.4.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用
10.5 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析
10.5.1 醫(yī)療機(jī)器人
10.5.2 軍事機(jī)器人
10.5.3 教育機(jī)器人
10.5.4 家用機(jī)器人
10.5.5 物流機(jī)器人
10.5.6 協(xié)作型機(jī)器人
第十一章 2018-2020年國際人工智能重點(diǎn)企業(yè)分析
11.1 微軟公司
11.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.1.3 人工智能發(fā)展實(shí)力
11.1.4 AI平臺(tái)服務(wù)范圍
11.1.5 產(chǎn)品融合AI技術(shù)
11.2 IBM公司
11.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2 企業(yè)經(jīng)營范圍
11.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.2.4 技術(shù)研發(fā)實(shí)力
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 AI產(chǎn)品應(yīng)用廣泛
11.3 谷歌公司
11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.3.3 人工智能發(fā)展實(shí)力
11.3.4 人工智能產(chǎn)業(yè)布局
11.3.5 人工智能系統(tǒng)及平臺(tái)
11.3.6 人工智能收購動(dòng)態(tài)
11.4 英特爾公司
11.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.4.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.4.3 人工智能技術(shù)應(yīng)用
11.4.4 人工智能發(fā)展布局
11.4.5 AI發(fā)展機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)
11.4.6 人工智能領(lǐng)域合作
11.5 亞馬遜公司
11.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.5.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.5.3 布局人工智能
11.6 其他企業(yè)
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDA（英偉達(dá)）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2016-2019年中國人工智能重點(diǎn)企業(yè)分析
12.1 百度公司
12.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
12.1.3 人工智能生態(tài)布局
12.1.4 人工智能布局動(dòng)態(tài)
12.1.5 人工智能合作推進(jìn)
12.2 騰訊公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
12.2.3 人工智能發(fā)展布局
12.2.4 人工智能合作動(dòng)態(tài)
12.3 阿里集團(tuán)
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
12.3.3 人工智能發(fā)展地位
12.3.4 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
12.3.5 AI芯片研發(fā)動(dòng)態(tài)
12.4 科大訊飛股份有限公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 AI業(yè)務(wù)布局
12.4.3 AI開放平臺(tái)
12.4.4 AI發(fā)展效益
12.4.5 經(jīng)營效益分析
12.4.6 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.4.7 財(cái)務(wù)狀況分析
12.4.8 核心競爭力分析
12.4.9 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.10 AI發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.11 未來前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.5.2 業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)程
12.5.3 科研投入狀況
12.5.4 AI技術(shù)應(yīng)用
12.5.5 經(jīng)營效益分析
12.5.6 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.7 財(cái)務(wù)狀況分析
12.5.8 核心競爭力分析
12.5.9 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.10 未來前景展望
12.6 北京曠視科技有限公司
12.6.1 企業(yè)基本概況
12.6.2 重點(diǎn)產(chǎn)品系統(tǒng)
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 財(cái)務(wù)狀況分析
12.6.6 融資進(jìn)程分析
12.7 云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1 企業(yè)基本概述
12.7.2 平臺(tái)發(fā)展優(yōu)勢
12.7.3 主要產(chǎn)品服務(wù)
12.7.4 核心技術(shù)分析
12.7.5 平臺(tái)用戶分布
12.7.6 融資歷程分析
第十三章 2020-2024年人工智能行業(yè)投資價(jià)值分析
13.1 投資價(jià)值評(píng)估
13.2 投資機(jī)會(huì)評(píng)估
13.3 投資驅(qū)動(dòng)因素
13.3.1 發(fā)展動(dòng)力評(píng)估
13.3.2 經(jīng)濟(jì)因素
13.3.3 技術(shù)因素
13.3.4 政策因素
13.3.5 社會(huì)因素
13.4 投資壁壘分析
13.4.1 進(jìn)入壁壘評(píng)估
13.4.2 競爭壁壘分析
13.4.3 技術(shù)壁壘分析
13.4.4 資金壁壘分析
13.4.5 政策壁壘分析
13.5 人工智能行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
13.5.1 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)
13.5.2 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
13.5.3 技術(shù)壁壘
13.5.4 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)
13.5.5 競爭風(fēng)險(xiǎn)
13.5.6 合同毀約風(fēng)險(xiǎn)
13.6 投資時(shí)機(jī)及建議
13.6.1 進(jìn)入時(shí)機(jī)分析
13.6.2 投資建議分析
第十四章 2018-2020年人工智能行業(yè)投資分析
14.1 全球人工智能的投融資分析
14.1.1 全球AI融資規(guī)模
14.1.2 美國AI融資規(guī)模
14.1.3 歐洲AI融資規(guī)模
14.1.4 重點(diǎn)投資品類
14.1.5 風(fēng)險(xiǎn)投資上升
14.2 中國人工智能行業(yè)投融資狀況
14.2.1 投資規(guī)模狀況
14.2.2 整體投資階段
14.2.3 獲投領(lǐng)域分布
14.2.4 上市企業(yè)分布
14.2.5 投資主體分布
14.2.6 大額投資項(xiàng)目
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能領(lǐng)域投資動(dòng)態(tài)分析
14.3.1 投資項(xiàng)目綜述
14.3.2 投資區(qū)域分布
14.3.3 投資模式分析
14.3.4 典型投資案例
第十五章 人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
15.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1 契合萬物互聯(lián)發(fā)展趨勢
15.1.2 人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
15.1.3 人工智能整體發(fā)展前景
15.1.4 人工智能規(guī)劃目標(biāo)分析
15.1.5 人工智能投資機(jī)會(huì)分析
15.1.6 人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
15.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測
15.2.1 人工智能未來變革方向
15.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢
15.2.3 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢
15.2.4 人工智能應(yīng)用趨勢展望
15.2.5 城市人工智能發(fā)展方向
15.2.6 “智能＋X”將成新時(shí)尚
15.3 2020-2024年中國人工智能行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1 2020-2024年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2020-2024年中國人工智能行業(yè)收入預(yù)測
附錄
附錄一：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃
附錄二：促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)（2018-2020年）
圖表目錄
圖表1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的隸屬關(guān)系
圖表2 專用人工智能與通用人工智能的區(qū)別
圖表3 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖
圖表4 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表5 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品
圖表6 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表7 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表8 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表9 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表10 全球人工智能企業(yè)分布情況
圖表11 全球人工智能企業(yè)數(shù)量城市分布TOP5統(tǒng)計(jì)情況
圖表12 2019年20個(gè)全球AI創(chuàng)新融合應(yīng)用城市
圖表13 全球人工智能衍生的商業(yè)價(jià)值預(yù)測
圖表14 主要國家人工智能戰(zhàn)略目標(biāo)和任務(wù)
圖表15 各國在人工智能各領(lǐng)域的重點(diǎn)研發(fā)布局情況
圖表16 各主要經(jīng)濟(jì)體高度關(guān)注的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
圖表17 美國人工智能典型研發(fā)機(jī)構(gòu)
圖表18 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
圖表19 日本人工智能市場規(guī)模
圖表20 日本AI大型上市公司
圖表21 日本AI中小型上市公司
圖表22 英法德AI企業(yè)數(shù)量
圖表23 人工智能發(fā)展過程中具有社會(huì)意義的重要事件
圖表24 大眾對(duì)人工智能的了解程度
圖表25 大眾了解人工智能的主要渠道
圖表26 人工智能水平最受認(rèn)可領(lǐng)域
圖表27 人工智能最具價(jià)值的領(lǐng)域
圖表28 體力勞動(dòng)將會(huì)被AI取代
圖表29 我國人工智能專利申請(qǐng)量年度變化趨勢
圖表30 人工智能一級(jí)技術(shù)分支申請(qǐng)量占比
圖表31 人工智能申請(qǐng)人專利申請(qǐng)數(shù)量排名
圖表32 國外來華申請(qǐng)人申請(qǐng)量比例圖
圖表33 高中信息技術(shù)課程結(jié)構(gòu)
圖表34 2017-2018年中國新建人工智能學(xué)院匯總
圖表35 中國龍頭企業(yè)與高校合作或共建人工智能學(xué)院匯總
圖表36 人工智能的發(fā)展史
圖表37 人工智能的三個(gè)階段
圖表38 人工智能技術(shù)帶來的全方位變革
圖表39 人工智能技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
圖表40 人工智能各層級(jí)圖示
圖表41 中國人工智能市場結(jié)構(gòu)
圖表42 中國AI服務(wù)器市場廠商份額
圖表43 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
圖表44 人工智能產(chǎn)業(yè)分布熱力圖
圖表45 中國人工智能企業(yè)區(qū)域分布
圖表46 中國人工智能企業(yè)層次數(shù)量區(qū)域分布
圖表47 國家級(jí)人工智能開放平臺(tái)
圖表48 2017-2019全國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表49 2017-2019全國重點(diǎn)省市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表50 2019年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)一級(jí)指標(biāo)前十名
圖表51 百度大腦的存儲(chǔ)能力
圖表52 技術(shù)層的運(yùn)行機(jī)制
圖表53 專業(yè)智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表54 通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表55 2018年中國人工智能企業(yè)層級(jí)分布
圖表56 2018年中國人工智能企業(yè)主要技術(shù)類型分布
圖表57 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（一）
圖表58 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（二）
圖表59 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（三）
圖表60 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（四）
圖表61 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（五）
圖表62 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)名單（六）
圖表63 2018年中國人工智能100強(qiáng)企業(yè)分布情況
圖表64 百度、阿里、騰訊人工智能布局
圖表65 北京市人工智能相關(guān)政策匯總
圖表66 中科院人工智能專利統(tǒng)計(jì)表
圖表67 上海市人工智能相關(guān)政策匯總
圖表68 2017年上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)資金擬支持單位
圖表69 廣東省人工智能三步走規(guī)劃
圖表70 深圳人工智能企業(yè)百強(qiáng)榜單中TOP20
圖表71 安徽省人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要目標(biāo)
圖表72 2017-2019年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)發(fā)展情況
圖表73 2017-2019年移動(dòng)電話基站數(shù)發(fā)展情況
圖表74 2017-2019年光纜線路總長度發(fā)展情況
圖表75 2014-2018年研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出及其增長速度
圖表76 2018年專利申請(qǐng)、授權(quán)和有效專利情況
圖表77 16位計(jì)算帶來兩倍的效率提升
圖表78 國內(nèi)從事人工智能芯片的代表性企業(yè)
圖表79 2018年中國AI芯片行業(yè)結(jié)構(gòu)
圖表80 AI芯片新產(chǎn)品介紹
圖表81 物聯(lián)網(wǎng)中期指標(biāo)完成情況評(píng)估表
圖表82 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)政策匯總
圖表83 物聯(lián)網(wǎng)各層次代表的領(lǐng)先企業(yè)
圖表84 云計(jì)算應(yīng)用模式
圖表85 我國公有云市場規(guī)模及增速
圖表86 我國私有云市場規(guī)模及增速
圖表87 中國公有云細(xì)分市場規(guī)模（億元）
圖表88 中國私有云細(xì)分市場構(gòu)成
圖表89 2018年國內(nèi)公有云IaaS市場份額占比
圖表90 大數(shù)據(jù)市場產(chǎn)值圖
圖表91 中國大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模及增速
圖表92 AI的三階段發(fā)展與數(shù)據(jù)的關(guān)系
圖表93 智能數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能、大數(shù)據(jù)與人的智慧的關(guān)系
圖表94 全球數(shù)據(jù)增量與人工智能模型在不同數(shù)據(jù)輸入量下的表現(xiàn)
圖表95 數(shù)據(jù)視角下人工智能行業(yè)布局示意圖
圖表96 人工智能中的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成
圖表97 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)示意圖
圖表98 淺層模型和深層模型的對(duì)比
圖表99 GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（一）
圖表100 GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（二）
圖表101 語義依存分析例子
