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2015-2016年中國智能硬件創(chuàng)新行業(yè)分析報告
2016-04-05
  • [報告ID] 65272
  • [關(guān)鍵詞] 智能硬件創(chuàng)新行業(yè)分析報告
  • [報告名稱] 2015-2016年中國智能硬件創(chuàng)新行業(yè)分析報告
  • [交付方式] EMS特快專遞 EMAIL
  • [完成日期] 2016/4/5
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報告簡介

報告目錄
2015-2016年中國智能硬件創(chuàng)新行業(yè)分析報告

1、智能手機回歸平穩(wěn),IA 引領(lǐng)新方向 4
1.1、智能手機高增長時代落幕 4
1.2、IA(智能增強)進入4.0 時代,指引硬件和交互方向 5
1.3、IA 需要更好的“智能”、更加匹配的人機交互技術(shù) 6
2、AI 崛起, 解決IA 發(fā)展瓶頸 9
2.1、AI 崛起——深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成績斐然 9
2.2、AI 3.0 時代來臨 11
2.3、AI-更精準的語音、圖像識別 14
2.4、AI 3.0 時代更好的“智能” 19
3、IA+AI—奠定新一輪硬件創(chuàng)新的基礎(chǔ) 21
3.1、新一輪硬件創(chuàng)新條件逐步成熟 21
3.2、科技巨頭全面布局開放平臺、場景應(yīng)用 23
3.3、GPU、FPGA 等的應(yīng)用還將進一步縮短學習過程 24
3.4、計算機視覺等應(yīng)用走向成熟 26
4、新一輪智能硬件創(chuàng)新—AR、服務(wù)機器人等 28
4.1、AR、服務(wù)機器人、無人駕駛有望成為新方向 28
4.2、可穿戴設(shè)備的未來——個性化的計算(AR、手表) 30
4.3、服務(wù)機器人—智能家居等的落地形式 34
4.4、無人駕駛—IA+AI 促進汽車智能化 38
5、2018 年有望進入爆發(fā)階段 42
5.1、2018 年有望進入高速增長期 42
5.2、平臺級公司、垂直應(yīng)用公司充滿機遇 44
6、風險提示 46


圖表目錄
圖表 1:智能手機進入個位數(shù)增長(百萬臺) 4
圖表 2:IA、AI 比較 5
圖表 3:智能增強(以人為本打造機器)引領(lǐng)了計算機時代的科技進步 6
圖表 4:第一輪智能硬件創(chuàng)新 6
圖表 5:2011-2015年年智能硬件投資額大幅提升 7
圖表 6:智能硬件滲透率仍偏低 8
圖表 7:智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈(智能手機紅利帶來第一輪智能硬件的創(chuàng)新) 8
圖表 8:“智能”的訴求&交互技術(shù)比較 9
圖表 9:大數(shù)據(jù)、算法、并行計算能力是人工智能發(fā)展主要因素 9
圖表 10:模擬神經(jīng)元的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 10
圖表 11:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近10 年迎來大發(fā)展 11
圖表 12:深度學習模型率先在機器翻譯、語音、圖像等實現(xiàn)突破 11
圖表 13:2006-2016 年3月以來人工智能投資金額 12
圖表 14:細分領(lǐng)域投資額 12
圖表 15:AI 進入3.0 時代 14
圖表 16:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦感知過程 14
圖表 17:CNN、RNN 促進圖像和語音識別準確率提升 15
圖表 18:傳統(tǒng)圖像識別手動選取特征(模式識別) 16
圖表 19:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主提取特征 16
圖表 20:iMageNet 圖像識別大賽 17
圖表 21:圖片識別準確率 17
圖表 22:語音識別準確率提升 18
圖表 23:增強學習模型 19
圖表 24:大數(shù)據(jù)下深度學習算法表現(xiàn)更佳 20
圖表 25:deepmind 的打方塊游戲 20
圖表 26:AI 3.0——感知、理解、決策 20
圖表 27:人工智能的成熟水平 21
圖表 28:人工智能更多地將以云服務(wù)的形式促進硬件創(chuàng)新 22
圖表 29:IA+AI 促進新一輪硬件創(chuàng)新條件成熟 22
圖表 30:國際科技巨頭人工智能布局 23
圖表 31:計算、互聯(lián)網(wǎng)是IA 和AI 的共同基礎(chǔ) 24
圖表 32:GPU 與CPU 應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較 25
圖表 33:GPU 的使用提升人工智能學習效率 26
圖表 34:FPGA 有望進一步提升 26
圖表 35:計算機對復(fù)雜場景的描述 27
圖表 36:多種視覺感知技術(shù)的融合 27
圖表 37:語音交互體現(xiàn)個性化的智能 28
圖表 38:IA+AI 促進新一輪硬件創(chuàng)新 29
圖表 39:IA+AI 共同引領(lǐng)科技未來 30
圖表 40:可穿戴設(shè)備應(yīng)用方向 31
圖表 41:AR 的IA 部分——硬件和交互技術(shù)逐步成熟 32
圖表 42:Magic leap 顯示原理 32
圖表 43:虛擬個人助理與可穿戴設(shè)備的結(jié)合將釋放可穿戴設(shè)備應(yīng)用潛力 33
圖表 44:2016-2020年全球AR、VR 市場規(guī)模(億美元) 34
圖表 45:服務(wù)機器人 35
圖表 46:移動、感知、人機交互是服務(wù)機器人關(guān)鍵 35
圖表 47:服務(wù)機器人的傳感器 36
圖表 48:服務(wù)機器人應(yīng)用 37
圖表 49:2025年服務(wù)機器人市場規(guī)模(億美元) 37
圖表 50:大量傳感裝置 38
圖表 51:傳感裝置與高精度地圖的配合 39
圖表 52:海量數(shù)據(jù)將為人工智能算法訓練提供基礎(chǔ) 40
圖表 53:IA+AI 推進汽車智能化 40
圖表 54:2015-2020年全球ADAS 市場規(guī)模 41
圖表 55:Gartner 技術(shù)成熟度曲線 42
圖表 56:新一輪智能硬件市場規(guī)模 43
圖表 57:新一輪智能硬件滲透周期 43
圖表 58:IA+AI 產(chǎn)業(yè)鏈 44
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