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報告簡介
報告目錄
2023-2027年中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場全面分析及發(fā)展趨勢調(diào)研報告
第一章 人工智能的基本介紹
第二章 2020-2022年國際人工智能行業(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)動人工智能發(fā)展動因
2.1.2 全球人工智能產(chǎn)業(yè)格局
2.1.3 人工智能發(fā)展熱度不減
2.1.4 各國人工智能戰(zhàn)略布局
2.1.5 全球人工智能的部署率
2.1.6 全球人工智能支出規(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 全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)
2.1.10 全球人工智能企業(yè)應(yīng)用情況
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 美國人工智能就業(yè)市場
2.3.3 美國人工智能支出狀況
2.3.4 美國人工智能政策演變
2.3.5 美國人工智能戰(zhàn)略特點(diǎn)
2.3.6 美國人工智能戰(zhàn)略影響
2.3.7 美國人工智能具體布局
2.3.8 美國人工智能相關(guān)主體
2.3.9 美國人工智能競爭策略
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)展的優(yōu)劣勢
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)展前景
2.4.7 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 英國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.5.4 德國人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.5 法國人工智能戰(zhàn)略布局
2.6 各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
2.6.1 韓國人工智能產(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)新應(yīng)用
3.2.3 人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)政策
3.2.4 人工智能被寫進(jìn)政府工作報告
3.2.5 人工智能成為行業(yè)政策導(dǎo)向
3.2.6 新一代人工智能倫理規(guī)范
3.2.7 人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)加快
3.2.8 “十四五”規(guī)劃布局人工智能
3.2.9 “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
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 重慶市人工智能發(fā)展方案
3.4.2 天津市人工智能行動計(jì)劃
3.4.3 武漢市人工智能試驗(yàn)區(qū)規(guī)劃
3.4.4 蘇州市人工智能發(fā)展措施
3.4.5 長沙市人工智能行動計(jì)劃
3.4.6 鄭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.7 上海市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.8 杭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.9 湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.10 合肥市人工智能發(fā)展政策
3.4.11 四川省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.5 機(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析
3.5.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策匯總
3.5.2 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
3.5.3 “十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
第四章 2020-2022年中國人工智能技術(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
4.1.6 爭議領(lǐng)域
4.2 中國人工智能專利申請狀況
4.2.1 專利申請規(guī)模
4.2.2 專利申請占比
4.2.3 專利申請主體
4.2.4 創(chuàng)新驅(qū)動力分析
4.2.5 技術(shù)研究熱點(diǎn)
4.3 中國人工智能專利申請?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 高校AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.2 機(jī)構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3 人工智能學(xué)院建設(shè)模式
4.5.4 AI人才培養(yǎng)存在的問題
4.5.5 AI人才培養(yǎng)的未來趨勢
4.5.6 AI人才培養(yǎng)的政策建議
第五章 2020-2022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)型升級階段
5.2 人工智能行業(yè)發(fā)展價值
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
5.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
5.2.4 AI技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級
5.2.5 AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時代
5.3 中國產(chǎn)業(yè)智能化升級指數(shù)分析
5.3.1 產(chǎn)業(yè)智能化升級總指數(shù)
5.3.2 農(nóng)業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.3 工業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.4 服務(wù)業(yè)智能化升級指數(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 市場發(fā)展規(guī)模逐步上升
5.4.4 人工智能投資支出規(guī)模
5.4.5 人工智能行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
5.4.6 人工智能開放平臺發(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 未來生態(tài)格局展望
5.6 人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.6.1 企業(yè)主體分類
5.6.2 企業(yè)注冊數(shù)量
5.6.3 企業(yè)地域分布
5.6.4 企業(yè)注冊資本
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 未來競爭格局
5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
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)展的安全問題
5.7.4 人工智能發(fā)展的倫理問題
5.7.5 人工智能發(fā)展的隱私問題
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 人工智能倫理問題的對策
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)人才儲備
5.9.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時俱進(jìn)
5.9.5 相互不建立倫理和法律共識
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)競爭力指數(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)競爭力指數(shù)
6.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
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)競爭力指數(shù)
6.4.2 政策環(huán)境分析
6.4.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.4.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
6.4.5 廣州AI產(chǎn)業(yè)布局
6.4.6 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.7 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.4.8 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.4.9 產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
6.4.10 產(chǎn)業(yè)投融資情況
6.5 浙江省
6.5.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(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)展對策
6.5.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向
6.5.8 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
6.5.9 杭州產(chǎn)業(yè)發(fā)展
6.6 江蘇省
6.6.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(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)競爭力指數(shù)
6.7.2 政策環(huán)境分析
6.7.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
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)競爭力指數(shù)
6.8.2 政策環(huán)境分析
6.8.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展回顧
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 中國人工智能芯片市場規(guī)模
7.3.4 中國人工智能芯片企業(yè)格局
7.3.5 中國人工智能芯片發(fā)展困境
7.3.6 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展對策
7.3.7 人工智能芯片未來發(fā)展趨勢
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
7.5.7 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
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)企業(yè)市場格局
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 自然語音處理研究
8.1.4 語音識別系統(tǒng)框架
8.1.5 語音技術(shù)應(yīng)用規(guī)模
8.1.6 自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.1.7 語音識別研究歷程
8.1.8 語音識別技術(shù)趨勢
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 模式識別技術(shù)
8.3.1 模式識別技術(shù)內(nèi)涵
8.3.2 文字識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.3 生物特征識別技術(shù)
8.3.4 人工智能語音識別
8.3.5 人臉識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.6 模式識別發(fā)展?jié)摿?
8.4 知識表示技術(shù)
8.4.1 知識表示的內(nèi)涵
8.4.2 知識表示的方法
8.4.3 知識表示的進(jìn)展
8.5 其他基礎(chǔ)技術(shù)分析
8.5.1 自動推理技術(shù)
8.5.2 環(huán)境感知技術(shù)
8.5.3 自動規(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 AI技術(shù)助力抗疫場景
9.1.2 地區(qū)AI技術(shù)抗疫狀況
9.1.3 AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)難題
9.1.4 AI技術(shù)應(yīng)用發(fā)展建議
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
9.3 醫(yī)療領(lǐng)域
9.3.1 人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展歷程
9.3.2 人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用價值
9.3.3 人工智能醫(yī)療應(yīng)用市場規(guī)模
9.3.4 人工智能醫(yī)學(xué)影像市場分析
9.3.5 人工智能醫(yī)療具體應(yīng)用分析
9.3.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資狀況
9.3.7 人工智能醫(yī)療發(fā)展趨勢分析
9.4 安防領(lǐng)域
9.4.1 AI對安防行業(yè)的重要意義
9.4.2 AI識別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.4.3 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景
9.4.4 人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.4.5 AI+安防市場發(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
9.4.9 AI+安防市場發(fā)展前景
9.5 金融領(lǐng)域
9.5.1 AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的作用
9.5.2 智能支付應(yīng)用狀況分析
9.5.3 金融人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
9.5.4 人工智能金融應(yīng)用評價
9.5.5 人工智能金融典型應(yīng)用
9.5.6 AI+金融行業(yè)應(yīng)用風(fēng)險
9.5.7 AI+金融行業(yè)應(yīng)用對策
9.6 零售領(lǐng)域
9.6.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用場景分析
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+零售未來趨勢展望
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 語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.7.3 微信人工智能社交系統(tǒng)
9.7.4 人工智能社交現(xiàn)存問題
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)器人的定義及分類
10.1.2 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
10.1.3 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜
10.1.4 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.5 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.1.6 機(jī)器人專利申請技術(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 中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.3 中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平
10.2.4 區(qū)域機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.5 中國機(jī)器人企業(yè)數(shù)量規(guī)模
10.2.6 中國機(jī)器人行業(yè)投融資情況
10.2.7 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議
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 工業(yè)機(jī)器人
10.5.2 服務(wù)機(jī)器人
10.5.3 醫(yī)療機(jī)器人
10.5.4 教育機(jī)器人
10.5.5 物流機(jī)器人
10.5.6 軍用機(jī)器人
第十一章 2020-2022年國際人工智能重點(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 相關(guān)業(yè)務(wù)部門
11.1.4 人工智能發(fā)展布局
11.1.5 人工智能布局領(lǐng)域
11.1.6 人工智能產(chǎn)品研發(fā)
11.1.7 AI平臺服務(wù)范圍
11.1.8 企業(yè)合作動態(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 AI咨詢服務(wù)
11.2.6 企業(yè)布局動態(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 人工智能研究進(jìn)展
11.3.6 人工智能技術(shù)趨勢
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 人工智能發(fā)展戰(zhàn)略
11.4.4 人工智能技術(shù)布局
11.4.5 人工智能發(fā)展動態(tài)
11.4.6 收購人工智能企業(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 云科技的探索
11.5.5 產(chǎn)品研發(fā)動態(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 人工智能發(fā)展布局
12.1.4 人工智能技術(shù)狀況
12.1.5 人工智能應(yīng)用狀況
12.1.6 AI業(yè)務(wù)合作動態(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 人工智能應(yīng)用成效
12.2.5 人工智能發(fā)展動態(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 人工智能布局動態(tài)
12.3.5 阿里云發(fā)展布局
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)開展情況
12.4.4 經(jīng)營效益分析
12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.4.6 財(cái)務(wù)狀況分析
12.4.7 核心競爭力分析
12.4.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.9 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 主要業(yè)務(wù)分析
12.5.3 業(yè)務(wù)開展情況
12.5.4 經(jīng)營效益分析
12.5.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.6 財(cái)務(wù)狀況分析
12.5.7 核心競爭力分析
12.5.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.9 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 企業(yè)經(jīng)營分析
12.6.6 企業(yè)發(fā)展布局
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)營收情況
12.7.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
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 平臺用戶分布
12.7.7 業(yè)務(wù)發(fā)展布局
12.7.8 企業(yè)合作動態(tài)
第十三章 2023-2027年人工智能行業(yè)投資價值分析
13.1 投資價值評估
13.2 投資機(jī)會評估
13.3 投資驅(qū)動因素
13.3.1 發(fā)展動力評估
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 社會因素
13.4 投資壁壘分析
13.4.1 進(jìn)入壁壘評估
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)險分析
13.5.1 環(huán)境風(fēng)險
13.5.2 行業(yè)風(fēng)險
13.5.3 技術(shù)風(fēng)險
13.5.4 內(nèi)部風(fēng)險
13.5.5 競爭風(fēng)險
13.5.6 合同毀約風(fēng)險
13.6 投資時機(jī)及建議
13.6.1 進(jìn)入時機(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 全球人工智能領(lǐng)域融資情況分析
14.1.1 融資規(guī)模狀況
14.1.2 重點(diǎn)融資事件
14.1.3 區(qū)域融資特點(diǎn)
14.1.4 獨(dú)角獸企業(yè)規(guī)模
14.1.5 企業(yè)退出規(guī)模
14.1.6 活躍投資機(jī)構(gòu)
14.1.7 細(xì)分領(lǐng)域融資
14.2 中國人工智能相關(guān)企業(yè)融資狀況
14.2.1 融資規(guī)模走勢
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 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)展趨勢預(yù)測
15.2.1 人工智能宏觀發(fā)展趨勢
15.2.2 人工智能應(yīng)用趨勢展望
15.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
15.2.4 人工智能城市發(fā)展方向
15.2.5 “智能+X”將成新時尚
15.3 2023-2027年中國人工智能行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1 2023-2027年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2023-2027年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測
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 各國人工智能部署率
圖表11 2020年國家入選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 2021年各國人工智能創(chuàng)新指數(shù)得分與排名
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