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報(bào)告簡(jiǎn)介
報(bào)告目錄
2022-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)需求預(yù)測(cè)及發(fā)展趨勢(shì)前瞻報(bào)告
第一章 人工智能的基本介紹
第二章 2020-2022年國(guó)際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1 驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展動(dòng)因
2.1.2 全球人工智能產(chǎn)業(yè)格局
2.1.3 各國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局
2.1.4 全球人工智能資金支持
2.1.5 全球人工智能支出規(guī)模
2.1.6 全球人工智能企業(yè)規(guī)模
2.1.7 全球AI創(chuàng)新力城市榜單
2.1.8 人工智能專利綜合指數(shù)
2.1.9 全球人工智能企業(yè)應(yīng)用情況
2.1.10 全球人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
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(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃
2.3 美國(guó)
2.3.1 美國(guó)人工智能發(fā)展?fàn)顩r
2.3.2 美國(guó)人工智能就業(yè)市場(chǎng)
2.3.3 美國(guó)人工智能支出狀況
2.3.4 美國(guó)人工智能戰(zhàn)略演變
2.3.5 美國(guó)人工智能戰(zhàn)略特征
2.3.6 美國(guó)人工智能戰(zhàn)略影響
2.3.7 美國(guó)人工智能具體布局
2.3.8 美國(guó)人工智能相關(guān)主體
2.3.9 美國(guó)人工智能競(jìng)爭(zhēng)策略
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能戰(zhàn)略布局
2.4.2 人工智能發(fā)展優(yōu)劣勢(shì)分析
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.4.5 日本企業(yè)人工智能應(yīng)用
2.4.6 日本人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.5 歐洲
2.5.1 歐盟人工智能法發(fā)布
2.5.2 歐盟人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.3 英國(guó)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.5.4 德國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.5 法國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局
2.6 各國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.6.1 韓國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
2.6.2 俄羅斯加快人工智能布局
2.6.3 新加坡人工智能發(fā)展戰(zhàn)略
第三章 2020-2022年中國(guó)人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
3.1 人工智能政策階段特點(diǎn)分析
3.1.1 第一階段
3.1.2 第二階段
3.1.3 第三階段
3.1.4 第四階段
3.2 人工智能行業(yè)獲得政策紅利
3.2.1 中央明確加快人工智能發(fā)展
3.2.2 科技部助推人工智能創(chuàng)新建設(shè)
3.2.3 教育部加快人工智能人才培養(yǎng)
3.2.4 人工智能被寫進(jìn)政府工作報(bào)告
3.2.5 AI和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展意見(jiàn)
3.2.6 人工智能成為行業(yè)政策導(dǎo)向
3.2.7 新一代人工智能倫理規(guī)范
3.2.8 人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)加快
3.2.9 “十四五”規(guī)劃布局人工智能
3.2.10 “十四五”智能制造規(guī)劃發(fā)布
3.3 人工智能行業(yè)規(guī)劃相關(guān)內(nèi)容
3.3.1 戰(zhàn)略目標(biāo)
3.3.2 總體部署
3.3.3 構(gòu)建創(chuàng)新體系
3.3.4 培育智能經(jīng)濟(jì)
3.3.5 建設(shè)智能社會(huì)
3.3.6 加強(qiáng)軍民融合
3.3.7 構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施
3.3.8 布局重大項(xiàng)目
3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1 濟(jì)南市人工智能發(fā)展計(jì)劃
3.4.2 陜西省人工智能推進(jìn)計(jì)劃
3.4.3 四川省人工智能發(fā)展方案
3.4.4 重慶市人工智能發(fā)展方案
3.4.5 天津市人工智能行動(dòng)計(jì)劃
3.4.6 湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.7 武漢市人工智能試驗(yàn)區(qū)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
3.4.10 長(zhǎng)沙市人工智能行動(dòng)計(jì)劃
3.4.11 上海市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.5 機(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析
3.5.1 “十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
3.5.2 機(jī)器人納入研發(fā)重點(diǎn)專項(xiàng)
3.5.3 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
第四章 2020-2022年中國(guó)人工智能技術(shù)及人才培養(yǎng)狀況分析
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(shì)
4.1.6 爭(zhēng)議領(lǐng)域
4.2 中國(guó)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 申請(qǐng)地域分布
4.2.4 細(xì)分技術(shù)占比
4.2.5 疫情防控專利
4.3 中國(guó)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)人才供需狀況分析
4.4.1 AI人才需求的崗位類型
4.4.2 人工智能行業(yè)從業(yè)情況
4.4.3 AI人才的區(qū)域供需狀況
4.4.4 AI崗位的能力要求分析
4.5 人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)狀況分析
4.5.1 AI人才培養(yǎng)的相關(guān)政策
4.5.2 高校AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3 機(jī)構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.4 人工智能學(xué)院建設(shè)模式
4.5.5 AI人才培養(yǎng)存在的問(wèn)題
4.5.6 AI人才培養(yǎng)的未來(lái)趨勢(shì)
4.5.7 AI人才培養(yǎng)的政策建議
第五章 2020-2022年中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展分析
5.1 人工智能行業(yè)發(fā)展進(jìn)程
5.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2 技術(shù)研究進(jìn)程
5.1.3 轉(zhuǎn)型升級(jí)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(lái)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 中國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)分析
5.3.1 產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)總指數(shù)
5.3.2 農(nóng)業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)
5.3.3 工業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)
5.3.4 服務(wù)業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)
5.4 2020-2022年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.4.1 人工智能應(yīng)用需求加大
5.4.2 人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟
5.4.3 市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模逐步上升
5.4.4 人工智能基礎(chǔ)層發(fā)展規(guī)模
5.4.5 人工智能行業(yè)市場(chǎng)份額
5.4.6 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
5.4.7 人工智能開(kāi)放平臺(tái)發(fā)展
5.5 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.5.1 生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.5.2 基礎(chǔ)資源支持層
5.5.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.5 未來(lái)生態(tài)格局展望
5.6 人工智能行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局分析
5.6.1 企業(yè)主體分類
5.6.2 企業(yè)注冊(cè)數(shù)量
5.6.3 企業(yè)地域分布
5.6.4 企業(yè)注冊(cè)資本
5.6.5 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局
5.6.6 企業(yè)上市情況
5.6.7 未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問(wèn)題
5.7.1 人工智能行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
5.7.2 人工智能發(fā)展的技術(shù)困境
5.7.3 人工智能發(fā)展的安全問(wèn)題
5.7.4 人工智能發(fā)展的倫理問(wèn)題
5.7.5 人工智能發(fā)展的隱私問(wèn)題
5.7.6 AI企業(yè)被列入“實(shí)體清單”
5.8 人工智能行業(yè)發(fā)展對(duì)策及建議
5.8.1 人工智能的發(fā)展策略分析
5.8.2 人工智能的技術(shù)創(chuàng)新策略
5.8.3 人工智能的政策發(fā)展建議
5.8.4 推進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
5.8.5 人工智能倫理問(wèn)題的對(duì)策
5.9 人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.9.1 建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.9.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用
5.9.3 加強(qiáng)人工智能專業(yè)人才儲(chǔ)備
5.9.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時(shí)俱進(jìn)
5.9.5 相互不建立倫理和法律共識(shí)
第六章 2020-2022年重點(diǎn)區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局
6.1 人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局分析
6.1.1 人工智能區(qū)域發(fā)展指數(shù)
6.1.2 省市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.3 城市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.4 人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)
6.1.5 人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)
6.1.6 人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)
6.2 北京市
6.2.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.2.2 政策環(huán)境分析
6.2.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.2.4 行業(yè)創(chuàng)新能力
6.2.5 產(chǎn)業(yè)集聚情況
6.2.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.2.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問(wèn)題
6.2.8 行業(yè)融資現(xiàn)狀
6.3 上海市
6.3.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
6.3.3 政策環(huán)境分析
6.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力
6.3.6 產(chǎn)業(yè)投融資情況
6.3.7 地區(qū)發(fā)展布局
6.4 廣東省
6.4.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.4.2 政策環(huán)境分析
6.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
6.4.4 廣州AI產(chǎn)業(yè)布局
6.4.5 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.4.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問(wèn)題
6.4.8 產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
6.5 浙江省
6.5.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.5.2 政策環(huán)境分析
6.5.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.5.4 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)展
6.5.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)
6.5.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)策
6.5.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
6.5.8 杭州產(chǎn)業(yè)發(fā)展
6.6 江蘇省
6.6.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.6.2 行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.6.3 蘇州發(fā)展布局
6.6.4 項(xiàng)目簽約動(dòng)態(tài)
6.6.5 重點(diǎn)企業(yè)匯總
6.6.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇
6.6.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7 安徽省
6.7.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.7.2 政策環(huán)境分析
6.7.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
6.7.4 產(chǎn)業(yè)運(yùn)行成效
6.7.5 重點(diǎn)園區(qū)發(fā)展
6.7.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7.7 政策建議分析
6.8 貴州省
6.8.1 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
6.8.2 政策環(huán)境分析
6.8.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.8.4 人才培養(yǎng)加快
6.8.5 產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展
第七章 2020-2022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 類人腦芯片
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 中國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模
7.3.4 中國(guó)人工智能芯片行業(yè)現(xiàn)狀
7.3.5 中國(guó)人工智能芯片代表企業(yè)
7.3.6 中國(guó)人工智能芯片發(fā)展困境
7.3.7 人工智能芯片未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
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)產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
7.4.3 中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
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)與人工智能融合
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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)排名
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
7.5.7 人工智能云計(jì)算主要企業(yè)
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(chǎng)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(chǎng)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)發(fā)展歷程
7.7.4 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.5 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.6 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
7.7.7 機(jī)器學(xué)習(xí)主要企業(yè)概覽
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(yǔ)言處理技術(shù)
8.1.1 自然語(yǔ)言處理內(nèi)涵
8.1.2 自然語(yǔ)言處理分類
8.1.3 自然語(yǔ)音處理研究
8.1.4 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)框架
8.1.5 語(yǔ)音技術(shù)應(yīng)用規(guī)模
8.1.6 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.1.7 語(yǔ)音識(shí)別研究歷程
8.1.8 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)趨勢(shì)
8.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)
8.2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本內(nèi)涵
8.2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要分類
8.2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域
8.2.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用規(guī)模
8.2.5 計(jì)算機(jī)視覺(jué)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 人工智能語(yǔ)音識(shí)別
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 2020-2022年人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.1 疫情防控領(lǐng)域
9.1.1 智能技術(shù)應(yīng)用背景
9.1.2 智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用
9.1.3 算法算力技術(shù)應(yīng)用
9.1.4 智能機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用
9.1.5 智能大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用
9.1.6 AI輔診系統(tǒng)研發(fā)應(yīng)用
9.1.7 地區(qū)AI技術(shù)抗疫狀況
9.2 工業(yè)領(lǐng)域
9.2.1 人工智能的工業(yè)應(yīng)用
9.2.2 智能工廠人工智能應(yīng)用
9.2.3 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型
9.2.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域
9.2.5 AI智能制造主要企業(yè)發(fā)展
9.2.6 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.2.7 AI工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
9.3 醫(yī)療領(lǐng)域
9.3.1 人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
9.3.2 人工智能醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用
9.3.3 人工智能醫(yī)療市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r
9.3.4 人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)分析
9.3.5 企業(yè)布局人工智能醫(yī)療市場(chǎng)
9.3.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資機(jī)會(huì)
9.4 安防領(lǐng)域
9.4.1 AI對(duì)安防行業(yè)的重要意義
9.4.2 AI識(shí)別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.4.3 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景
9.4.4 人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.4.5 AI+安防市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模
9.4.6 AI+安防企業(yè)發(fā)展情況
9.4.7 快速崛起的巡邏機(jī)器人
9.4.8 AI+安防行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
9.4.9 AI+安防市場(chǎng)發(fā)展前景
9.5 金融領(lǐng)域
9.5.1 AI提升金融經(jīng)營(yíng)效能
9.5.2 金融領(lǐng)域AI投入狀況
9.5.3 智能客服提升服務(wù)效率
9.5.4 智能風(fēng)控降低金融風(fēng)險(xiǎn)
9.5.5 智能支付應(yīng)用狀況分析
9.5.6 人工智能金融應(yīng)用評(píng)價(jià)
9.5.7 智慧銀行人工智能應(yīng)用
9.5.8 智能投資顧問(wèn)應(yīng)用分析
9.6 零售領(lǐng)域
9.6.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景分析
9.6.2 人工智能應(yīng)用于零售業(yè)的規(guī)模
9.6.3 人工智能應(yīng)用于零售典型案例
9.6.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問(wèn)題
9.6.5 人工智能+零售相關(guān)布局企業(yè)
9.6.6 人工智能+零售未來(lái)趨勢(shì)展望
9.7 社交領(lǐng)域
9.7.1 人工智能社交產(chǎn)品應(yīng)用
9.7.2 組織開(kāi)展機(jī)器情感測(cè)試
9.7.3 語(yǔ)音交互產(chǎn)品市場(chǎng)火熱
9.7.4 微信人工智能社交系統(tǒng)
9.7.5 人工智能社交現(xiàn)存問(wèn)題
9.8 其他應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.8.1 智能物流領(lǐng)域
9.8.2 智能教育領(lǐng)域
9.8.3 智能交通領(lǐng)域
9.8.4 智能政務(wù)領(lǐng)域
第十章 2020-2022年智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 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)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.1.5 機(jī)器人專利申請(qǐng)技術(shù)流向
10.2 2020-2022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(guó)機(jī)器人市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析
10.2.3 中國(guó)機(jī)器人區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀
10.2.4 中國(guó)機(jī)器人企業(yè)數(shù)量規(guī)模
10.2.5 中國(guó)機(jī)器人行業(yè)投融資情況
10.2.6 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程加快
10.2.7 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展問(wèn)題及對(duì)策
10.2.8 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)“十四五”展望
10.2.9 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
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(guò)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(jué)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 軍用機(jī)器人
10.5.3 工業(yè)機(jī)器人
10.5.4 教育機(jī)器人
10.5.5 服務(wù)機(jī)器人
10.5.6 物流機(jī)器人
第十一章 2020-2022年國(guó)際人工智能重點(diǎn)企業(yè)分析
11.1 微軟（Microsoft Corporation）
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 人工智能布局領(lǐng)域
11.1.5 AI平臺(tái)服務(wù)范圍
11.1.6 人工智能云業(yè)務(wù)
11.1.7 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
11.2 IBM
11.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍
11.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.2.4 技術(shù)研發(fā)布局
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 人工智能咨詢服務(wù)
11.2.7 人工智能產(chǎn)品動(dòng)態(tài)
11.3 谷歌（Alphabet Inc.）
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 人工智能重點(diǎn)布局
11.3.4 人工智能芯片研發(fā)
11.3.5 人工智能技術(shù)動(dòng)態(tài)
11.3.6 人工智能技術(shù)趨勢(shì)
11.4 英特爾（Intel）
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 人工智能計(jì)算戰(zhàn)略
11.4.4 人工智能技術(shù)布局
11.4.5 人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)
11.4.6 收購(gòu)人工智能企業(yè)
11.5 亞馬遜公司（Amazon）
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
11.5.4 產(chǎn)品研發(fā)動(dòng)態(tài)
11.6 其他企業(yè)
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDIA（英偉達(dá)）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2019-2022年中國(guó)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 人工智能布局
12.1.4 人工智能應(yīng)用
12.1.5 AI業(yè)務(wù)合作動(dòng)態(tài)
12.2 騰訊控股有限公司
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 人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)
12.2.5 人工智能合作動(dòng)態(tài)
12.3 阿里巴巴（Alibaba）
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 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
12.3.4 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
12.3.5 阿里云發(fā)展動(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 主要業(yè)務(wù)分析
12.4.3 業(yè)務(wù)開(kāi)展情況
12.4.4 經(jīng)營(yíng)效益分析
12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
12.4.6 財(cái)務(wù)狀況分析
12.4.7 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.4.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.9 未來(lái)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 主要業(yè)務(wù)分析
12.5.3 企業(yè)布局分析
12.5.4 經(jīng)營(yíng)效益分析
12.5.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
12.5.6 財(cái)務(wù)狀況分析
12.5.7 核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.5.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.9 未來(lái)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 企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析
12.6.6 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
12.6.7 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 企業(yè)營(yíng)收情況
12.7.3 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
12.7.4 企業(yè)業(yè)務(wù)體系
12.7.5 主要產(chǎn)品分析
12.7.6 平臺(tái)用戶分布
12.7.7 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
12.7.8 企業(yè)人才培養(yǎng)
第十三章 2022-2027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(jìng)爭(zhēng)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)風(fēng)險(xiǎn)
13.5.4 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)
13.5.5 競(jìng)爭(zhēng)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 2020-2022年人工智能行業(yè)投資分析
14.1 全球人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資分析
14.1.1 融資規(guī)模走勢(shì)
14.1.2 獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量
14.1.3 各國(guó)融資占比
14.1.4 重點(diǎn)融資企業(yè)
14.1.5 融資輪次分布
14.1.6 IPO及并購(gòu)數(shù)量
14.2 中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)融資狀況
14.2.1 融資規(guī)模走勢(shì)
14.2.2 重點(diǎn)融資事件
14.2.3 融資金額分布
14.2.4 融資輪次分布
14.2.5 投資區(qū)域分布
14.2.6 投資活躍機(jī)構(gòu)
14.2.7 企業(yè)沖刺IPO
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(lái)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
15.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1 人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
15.1.2 人工智能區(qū)塊鏈應(yīng)用前景
15.1.3 人工智能生產(chǎn)方式前景
15.1.4 人工智能項(xiàng)目投資機(jī)遇
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
15.1.7 人工智能技術(shù)發(fā)展方向
15.1.8 人工智能“十四五”發(fā)展機(jī)遇
15.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)
15.2.1 人工智能宏觀發(fā)展趨勢(shì)
15.2.2 人工智能應(yīng)用趨勢(shì)展望
15.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
15.2.4 人工智能城市發(fā)展方向
15.2.5 “智能+X”將成新時(shí)尚
15.3 2022-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)預(yù)測(cè)分析
15.3.1 2022-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2022-2027年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)
附錄
附錄一：新一代人工智能倫理規(guī)范
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 全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及代表廠商
圖表10 全球人工智能企業(yè)地區(qū)分布
圖表11 2020年國(guó)家入選500強(qiáng)人工智能最具創(chuàng)新力城市數(shù)量TOP10
圖表12 2020年全球人工智能最具創(chuàng)新力城市TOP10
圖表13 人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)量Top10企業(yè)排名情況
圖表14 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利綜合指數(shù)
圖表15 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利基礎(chǔ)指標(biāo)排名
圖表16 2021年人工智能TOP10企業(yè)技術(shù)寬度和質(zhì)量指標(biāo)排名
圖表17 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利技術(shù)集中度排名
圖表18 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利質(zhì)量與布局指標(biāo)排名
圖表19 2021年人工智能TOP10企業(yè)當(dāng)前及未來(lái)影響力指標(biāo)排名
圖表20 2021年人工智能TOP10企業(yè)自研能力指標(biāo)排名
圖表21 2020年各行業(yè)AI采用情況
圖表22 2020年各行業(yè)和職能部門采用AI的情況
圖表23 主要國(guó)家人工智能戰(zhàn)略目標(biāo)和任務(wù)
圖表24 各國(guó)在人工智能各領(lǐng)域的重點(diǎn)研發(fā)布局情況
圖表25 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26 2001-2020財(cái)年美國(guó)政府在AI上的總合約支出
圖表27 2020年美國(guó)政府部門和代理商在AI方面的前十大合約支出
圖表28 2001-2020年美國(guó)政府部門和代理商在AI方面前十大合約支出（總和）
圖表29 美國(guó)人工智能典型研發(fā)機(jī)構(gòu)
圖表30 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
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