報告簡介
從城市群來看,目前,我國人工智能企業(yè)主要分布在京津冀、長三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀區(qū)域競爭力最強(qiáng),長三角位列第二,珠三角位列第三。
從省市自治區(qū)來看,北京、廣東、上海、浙江、江蘇人工智能企業(yè)數(shù)量排名前五;從城市來看,北上廣深A(yù)I企業(yè)數(shù)量最多,產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展相對完善。
京津冀、長三角和珠三角城市群AI企業(yè)集聚,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
截至2020年,我國人工智能企業(yè)主要分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大都市圈,占比分別為31.02%,30.23%和26.39%。
依托科技創(chuàng)新和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢,京津冀、長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)在人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中走在了全國的前列。
由此可見,中國人工智能區(qū)域發(fā)展與國家區(qū)域戰(zhàn)略高度協(xié)同相互促進(jìn),區(qū)域要素匯聚加速人工智能產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)。京津冀、長三角和粵港澳大灣區(qū)已成為我國人工智能發(fā)展的三大區(qū)域性引擎,成渝城市群、長江中游城市群也展現(xiàn)出人工智能發(fā)展的區(qū)域活力,產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)初顯區(qū)域引領(lǐng)和協(xié)同作用。
北上廣深A(yù)I企業(yè)數(shù)量較多
具體來看,在各省市自治區(qū)中,人工智能企業(yè)主要分布在北京市、廣東省、上海市、浙江省、江蘇省、四川省、山東省、湖北省、福建省和湖南省。其中,北京市占比最高,為29.73%;其次是廣東省,占比為26.39%,主要分布在深圳市和廣州市;排名第三的是上海市,占比為14.07%;排名第四的是浙江省,占比為8.81%,主要集中在杭州市。
從主要城市來看,人工智能企業(yè)分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和廣州市,占比分別為29.73%,14.07%,13.99%和8.14%,是中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前沿城市。西部地區(qū)的成都市和中部地區(qū)的武漢市同樣是人工智能企業(yè)數(shù)量排名靠前的城市。
北上廣地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展相對完善,細(xì)分領(lǐng)域龍頭企業(yè)較多
從產(chǎn)業(yè)鏈來看,北京作為中國集聚人工智能企業(yè)最多的區(qū)域,其人工智能產(chǎn)業(yè)的鏈條已經(jīng)比較完善,覆蓋了整個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié),且在產(chǎn)業(yè)鏈的重點(diǎn)細(xì)分領(lǐng)域均出現(xiàn)了行業(yè)龍頭企業(yè)。
其中,基礎(chǔ)層中傳感器的行業(yè)龍頭京東方科技,AI芯片的行業(yè)龍頭中星微電子、寒武紀(jì)、地平線、四維圖新等,云計算的百度云、金山云、世紀(jì)互聯(lián)等,數(shù)據(jù)服務(wù)的百度數(shù)據(jù)眾包、京東眾智、數(shù)據(jù)堂等;
技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)龍頭百度IDL、京東DNN等,計算機(jī)視覺的商湯科技、曠視科技等,自然語言處理的百度、搜狗、紫平方等,語音識別的出門問問、智齒科技等;
應(yīng)用層的人工智能重點(diǎn)企業(yè)也涉及了各個領(lǐng)域。北京正在逐步形成具有全球影響力的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。此外,上海和廣東地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈代表企業(yè)分布也較為廣泛。
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,報告對人工智能行業(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。您若想對人工智能行業(yè)產(chǎn)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(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(diào)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)計人工智能及證券交易所等,價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測人工智能。
報告目錄
2021-2025年中國人工智能行業(yè)“十四五”分析與供需格局研究報告
第一章 人工智能行業(yè)概念界定及產(chǎn)業(yè)鏈分析
第二章 人工智能行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r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?fàn)顩r
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(shù)研發(fā)進(jìn)展
2.2 中國人工智能行業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)
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(chǎn)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(gòu)
2.3.2 基礎(chǔ)資源支持層
2.3.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層
2.3.4 應(yīng)用實(shí)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(yù)測
3.1 行業(yè)發(fā)展趨勢分析
3.1.1 行業(yè)政策機(jī)遇
3.1.2 行業(yè)發(fā)展趨勢
3.1.3 技術(shù)發(fā)展趨勢
3.2 行業(yè)前景預(yù)測分析
3.2.1 應(yīng)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 人工智能行業(yè)前景預(yù)測分析
3.3.1 行業(yè)機(jī)遇及挑戰(zhàn)
3.3.2 市場規(guī)模預(yù)測
第四章 人工智能行業(yè)確定型投資機(jī)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?fàn)顩r
4.1.3 競爭格局分析
4.1.4 主要品牌分析
4.1.5 投資風(fēng)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(jī)視覺
4.2.1 技術(shù)環(huán)境分析
4.2.2 市場發(fā)展?fàn)顩r
4.2.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
4.2.4 投資風(fēng)險分析
4.2.5 投資策略建議
4.2.6 投資機(jī)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(yīng)用重點(diǎn)
4.3.3 市場發(fā)展?fàn)顩r
4.3.4 市場發(fā)展格局
4.3.5 重點(diǎn)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(fēng)險型投資機(jī)會評估
5.1 智能機(jī)器人
5.1.1 細(xì)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(yù)測
5.1.6 投資熱點(diǎn)分析
5.1.7 投資風(fēng)險分析
5.1.8 投資策略建議
5.2 深度學(xué)習(xí)
5.2.1 行業(yè)基本內(nèi)涵
5.2.2 行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
5.2.3 龍頭企業(yè)分析
5.2.4 投資風(fēng)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(jī)會評估
6.1 虛擬個人助理
6.1.1 基本內(nèi)涵分析
6.1.2 行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域
6.1.3 市場發(fā)展?fàn)顩r
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?fàn)顩r
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(yù)測
6.2.5 投資風(fēng)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(fēng)險預(yù)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(shù)壁壘
7.1.3 認(rèn)知壁壘
7.2 人工智能行業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警
7.2.1 技術(shù)風(fēng)險
7.2.2 競爭風(fēng)險
7.2.3 盈利風(fēng)險
7.2.4 人才風(fēng)險
7.3 人工智能行業(yè)項目運(yùn)營風(fēng)險預(yù)警
7.3.1 法律風(fēng)險
7.3.2 商業(yè)風(fēng)險
7.3.3 財務(wù)風(fēng)險
7.3.4 融資風(fēng)險
7.3.5 安全風(fēng)險
圖表目錄
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 1990年VS2013年計算成本
圖表 2005-2020年全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量
圖表 國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能
圖表 美國腦計劃預(yù)算
圖表 超級計算機(jī)IBM Watson應(yīng)用領(lǐng)域的拓展
圖表 國內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的布局
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構(gòu)
圖表 百度大腦的存儲能力
圖表 技術(shù)層的運(yùn)行機(jī)制
圖表 專業(yè)智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表 通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表 人工模擬神經(jīng)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(yùn)用
圖表 模仿人類短期工作記憶的神經(jīng)圖靈機(jī)
圖表 人工智能的十億用戶、百億企業(yè)、千億產(chǎn)業(yè)