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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 人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.1.4 人工智能研究階段

1.1.5 人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈

1.2 人工智能發(fā)展歷程

1.2.1 發(fā)展簡(jiǎn)史

1.2.2 研究歷程

1.2.3 發(fā)展階段

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 2014-2016年國(guó)際人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1 2014-2016年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

2.1.1 人工智能概念的悄然興起

2.1.2 驅(qū)動(dòng)人工智能的內(nèi)外動(dòng)因

2.1.3 人工智能的發(fā)展階段分析

2.1.4 全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

2.1.5 發(fā)達(dá)國(guó)家重視人工智能產(chǎn)業(yè)

2.1.6 世界人工智能迎來(lái)發(fā)展新階段

2.2 美國(guó)

2.2.1 人工智能成美國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略

2.2.2 人工智能應(yīng)用于美國(guó)國(guó)防

2.2.3 美國(guó)量子技術(shù)助力AI發(fā)展

2.2.4 美國(guó)機(jī)器人市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)

2.3 日本

2.3.1 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點(diǎn)

2.3.2 日本政府推進(jìn)人工智能

2.3.3 日本重視人工智能研究

2.3.4 日本人工智能投資計(jì)劃

2.3.5 日本科技發(fā)展借力人工智能

2.4 2014-2016年各國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)

2.4.1 歐盟推進(jìn)服務(wù)機(jī)器人研發(fā)

2.4.2 歐美推出大腦發(fā)展計(jì)劃

2.4.3 俄國(guó)成功開發(fā)AI系統(tǒng)

2.4.4 韓國(guó)人工智能研發(fā)動(dòng)態(tài)

2.4.5 AI應(yīng)用于巴西世界杯

2.5 2014-2016年國(guó)際企業(yè)加快布局人工智能領(lǐng)域

2.5.1 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快AI產(chǎn)業(yè)布局

2.5.2 Facebook建設(shè)AI硬件平臺(tái)

2.5.3 戴爾開展人工智能研發(fā)合作

2.5.4 雅虎邁出人工智能發(fā)展步伐

2.5.5 維基百科涉足人工智能領(lǐng)域

第三章 2014-2016年中國(guó)人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析

3.1 政策助力人工智能發(fā)展

3.1.1 政策加碼布局人工智能

3.1.2 人工智能將納入“十三五”

3.1.3 中國(guó)大腦研究計(jì)劃開啟

3.1.4 人工智能成為國(guó)家戰(zhàn)略重點(diǎn)

3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析

3.2.1 “中國(guó)制造”助力人工智能

3.2.2 “互聯(lián)網(wǎng)+”推動(dòng)人工智能

3.3 人工智能行業(yè)地方政策環(huán)境分析

3.3.1 AI或納入北京“十三五”

3.3.2 上海市推出AI“腦計(jì)劃”

3.3.3 人工智能獲廣州財(cái)政支持

3.3.4 深圳市具備AI發(fā)展優(yōu)勢(shì)

3.4 機(jī)器人行業(yè)政策規(guī)劃分析

3.4.1 政策大力支持機(jī)器人行業(yè)

3.4.2 工業(yè)機(jī)器人將持續(xù)高增長(zhǎng)

3.4.3 服務(wù)機(jī)器人將成為新藍(lán)海

第四章 2014-2016年中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展分析

4.1 2014-2016年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

4.1.1 人工智能技術(shù)方興未艾

4.1.2 國(guó)內(nèi)人工智能布局加快

4.1.3 人工智能實(shí)驗(yàn)室成立

4.1.4 人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛

4.1.5 人工智能市場(chǎng)需求將增長(zhǎng)

4.1.6 人工智能市場(chǎng)進(jìn)入新階段

4.2 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析

4.2.1 生態(tài)格局基本架構(gòu)

4.2.2 基礎(chǔ)資源支持層

4.2.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層

4.2.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層

4.2.5 未來(lái)生態(tài)格局展望

4.3 2014-2016年人工智能區(qū)域發(fā)展動(dòng)態(tài)分析

4.3.1 哈爾濱逐步完善機(jī)器人產(chǎn)業(yè)

4.3.2 安徽省建立人工智能學(xué)會(huì)

4.3.3 四川成立人工智能實(shí)驗(yàn)室

4.3.4 上海進(jìn)一步推進(jìn)人工智能

4.3.5 福建建立仿腦智能實(shí)驗(yàn)室

4.4 2014-2016年人工智能技術(shù)研究動(dòng)態(tài)分析

4.4.1 人工智能再獲重大突破

4.4.2 智能語(yǔ)音識(shí)別及控制技術(shù)

4.4.3 高級(jí)人工智能逐步突破

4.4.4 AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)

4.4.5 人工智能帶來(lái)媒體變革

4.5 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題

4.5.1 人工智能發(fā)展面臨的困境

4.5.2 人工智能發(fā)展的隱性問題

4.5.3 人工智能發(fā)展的道德問題

4.5.4 人工智能發(fā)展的技術(shù)障礙

4.6 人工智能行業(yè)發(fā)展對(duì)策及建議

4.6.1 人工智能的發(fā)展策略分析

4.6.2 人工智能的技術(shù)發(fā)展建議

4.6.3 人工智能倫理問題的對(duì)策

第五章 2014-2016年人工智能行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)要素分析

5.1 硬件基礎(chǔ)日益成熟

5.1.1 高性能CPU

5.1.2 “人腦”芯片

5.1.3 量子計(jì)算機(jī)

5.1.4 仿生計(jì)算機(jī)

5.2 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)

5.2.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)

5.2.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式

5.2.3 我國(guó)推進(jìn)云計(jì)算發(fā)展

5.2.4 云計(jì)算技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)

5.2.5 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)

5.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起

5.3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵

5.3.2 大數(shù)據(jù)的各個(gè)環(huán)節(jié)

5.3.3 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域

5.3.4 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源

5.3.5 大數(shù)據(jù)技術(shù)助力人工智能

5.4 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)

5.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段

5.4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵

5.4.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)

5.4.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用

5.4.5 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平

第六章 人工智能行業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)分析

6.1 自然語(yǔ)言處理

6.1.1 自然語(yǔ)言處理內(nèi)涵

6.1.2 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)分析

6.1.3 語(yǔ)義技術(shù)研發(fā)狀況

6.1.4 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵

6.2 計(jì)算機(jī)視覺

6.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵

6.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用

6.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)作

6.2.4 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

6.3 模式識(shí)別技術(shù)

6.3.1 模式識(shí)別技術(shù)內(nèi)涵

6.3.2 文字識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

6.3.3 指掌紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

6.3.4 模式識(shí)別發(fā)展?jié)摿?/SPAN>

6.4 知識(shí)表示

6.4.1 知識(shí)表示的內(nèi)涵

6.4.2 知識(shí)表示的方法

6.4.3 知識(shí)表示的進(jìn)展

6.5 其他技術(shù)基礎(chǔ)

6.5.1 自動(dòng)推理技術(shù)

6.5.2 環(huán)境感知技術(shù)

6.5.3 自動(dòng)規(guī)劃技術(shù)

6.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù)

第七章 人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析

7.1 工業(yè)領(lǐng)域

7.1.1 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型

7.1.2 人工智能的工業(yè)應(yīng)用

7.1.3 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域

7.1.4 人工智能助力中國(guó)制造

7.1.5 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向

7.1.6 AI工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊

7.2 醫(yī)療領(lǐng)域

7.2.1 人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況

7.2.2 人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

7.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用

7.2.4 AI在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用

7.2.5 AI在醫(yī)療診斷應(yīng)用中的展望

7.2.6 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能

7.3 社交領(lǐng)域

7.3.1 人工智能的移動(dòng)社交應(yīng)用

7.3.2 人工智能社交產(chǎn)品發(fā)布

7.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)成AI應(yīng)用焦點(diǎn)

7.4 無(wú)人駕駛領(lǐng)域

7.4.1 無(wú)人駕駛的效益分析

7.4.2 自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展進(jìn)程

7.4.3 無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快

7.4.4 人工智能助力無(wú)人駕駛

7.4.5 AI成為智能汽車發(fā)展方向

7.5 其他領(lǐng)域

7.5.1 人工智能的智能搜索應(yīng)用

7.5.2 人工智能應(yīng)用于電子商務(wù)

7.5.3 人工智能與可穿戴設(shè)備結(jié)合

7.5.4 人工智能成3D打印基礎(chǔ)

7.5.5 人工智能的“虛擬助手”

7.5.6 人工智能家居成為新趨勢(shì)

第八章 2014-2016年人工智能機(jī)器人發(fā)展分析

8.1 2014-2016年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況

8.1.1 全球機(jī)器人行業(yè)規(guī)模分析

8.1.2 中國(guó)工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)現(xiàn)狀

8.1.3 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成

8.1.4 機(jī)器人的替代優(yōu)勢(shì)明顯

8.1.5 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多

8.1.6 智能機(jī)器人成為發(fā)展趨勢(shì)

8.2 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用狀況

8.2.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系

8.2.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程

8.2.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人

8.2.4 AI機(jī)器人的重要應(yīng)用領(lǐng)域

8.3 人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用

8.3.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

8.3.2 模式識(shí)別的應(yīng)用

8.3.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用

8.3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

8.3.5 分布式AI的應(yīng)用

8.3.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用

8.4 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析

8.4.1 醫(yī)療機(jī)器人

8.4.2 軍事機(jī)器人

8.4.3 教育機(jī)器人

8.4.4 家用機(jī)器人

8.4.5 物流機(jī)器人

8.4.6 協(xié)作型機(jī)器人

第九章 2014-2016年國(guó)際人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

9.1 微軟公司

9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

9.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

9.1.3 微軟AI研究新進(jìn)展

9.1.4 微軟加快布局人工智能

9.1.5 微軟人工智能發(fā)展計(jì)劃

9.1.6 微軟建立機(jī)器學(xué)習(xí)工具

9.1.7 人工智能成為發(fā)展方向

9.2 IBM公司

9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

9.2.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍

9.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

9.2.4 IBM成立人工智能部門

9.2.5 IBM發(fā)布人工智能產(chǎn)品

9.2.6 IBM推進(jìn)人工智能發(fā)展

9.3 谷歌公司

9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

9.3.2 企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)

9.3.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況分析

9.3.4 谷歌人工智能系統(tǒng)

9.3.5 谷歌人工智能平臺(tái)

9.3.6 谷歌人工智能產(chǎn)品

9.3.7 企業(yè)加快AI布局

9.4 亞馬遜公司

9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

9.4.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況

9.4.3 亞馬遜推出人工智能服務(wù)

9.4.4 亞馬遜引入人工智能平臺(tái)

第十章 2014-2016年中國(guó)人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

10.1 百度公司

10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

10.1.3 百度人工智能技術(shù)進(jìn)展

10.1.4 百度人研發(fā)AI計(jì)算機(jī)

10.1.5 百度布局人工智能行業(yè)

10.1.6 百度人工智能系統(tǒng)方案

10.2 騰訊公司

10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

10.2.3 微信具備AI發(fā)展優(yōu)勢(shì)

10.2.4 騰訊加快布局人工智能

10.3 阿里集團(tuán)

10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

10.3.3 阿里投資機(jī)器人領(lǐng)域

10.3.4 阿里人工智能平臺(tái)建立

10.3.5 阿里人工智能發(fā)展方向

10.4 科大訊飛股份有限公司

10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2 企業(yè)業(yè)務(wù)布局

10.4.3 經(jīng)營(yíng)效益分析

10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

10.4.5 財(cái)務(wù)狀況分析

10.4.6 未來(lái)前景展望

10.5 北京捷通華聲語(yǔ)音技術(shù)有限公司

10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2 企業(yè)發(fā)展重點(diǎn)

10.5.3 人工智能系統(tǒng)推出

10.5.4 加快人工智能的合作

10.5.5 構(gòu)建人工智能新格局

第十一章 2014-2016年人工智能行業(yè)投資狀況分析

11.1 人工智能行業(yè)投資綜況

11.1.1 全球人工智能的投融資分析

11.1.2 國(guó)內(nèi)人工智能的投融資狀況

11.1.3 人工智能行業(yè)投資總量分析

11.1.4 人工智能行業(yè)投資進(jìn)程加快

11.1.5 AI認(rèn)知技術(shù)商業(yè)投資加快

11.2 人工智能行業(yè)投資動(dòng)態(tài)

11.2.1 Anki Drive獲得新一輪投資

11.2.2 Vicarious公司開啟AI融資

11.2.3 特斯拉注資建人工智能公司

11.2.4 Demiurge公司注資人工智能

11.2.5 格靈深瞳公司獲得天使投資

11.3 人工智能行業(yè)迎來(lái)投資機(jī)遇

11.3.1 人工智能成為投資風(fēng)口

11.3.2 人工智能進(jìn)入黃金時(shí)期

11.3.3 人工智能迎來(lái)投資機(jī)遇

11.3.4 全球人工智能投資升溫

第十二章 人工智能行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)

12.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望

12.1.1 人工智能發(fā)展前景展望

12.1.2 人工智能的市場(chǎng)空間巨大

12.1.3 人工智能成為發(fā)展新熱點(diǎn)

12.1.4 人工智能產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

12.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

12.2.1 人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

12.2.2 “智能＋X”將成新時(shí)尚

12.2.3 機(jī)器視覺成主要發(fā)展方向

12.2.4 人工智能將帶來(lái)新變化

12.2.5 人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

圖表目錄

圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

圖表：全球運(yùn)功監(jiān)測(cè)傳動(dòng)器市場(chǎng)

圖表：1990VS2014計(jì)算成本

圖表：2005-2020年全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量

圖表：人工智能的重點(diǎn)品類

圖表：人工智能的重點(diǎn)品類的公司分布

圖表：人工智能的重點(diǎn)品類的融資分布

圖表：最受風(fēng)險(xiǎn)資本青睞的人工智能品類

圖表：全球人工智能“戰(zhàn)局”

圖表：人工智能各品類成熟度排行

圖表：2011-2015年計(jì)算機(jī)在圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率

圖表：2011-2015年計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像中特定物體的能力

圖表：2012-2016年谷歌軟件項(xiàng)目使用關(guān)鍵的深度學(xué)習(xí)AI技術(shù)

圖表：2012-2016年Crowd Flower公司賣出的電子表格數(shù)據(jù)

圖表：2014-2016年Diffbot公司數(shù)據(jù)收集工具的準(zhǔn)確性

圖表：人工智能系統(tǒng)掌握視頻游戲

圖表：美國(guó)腦計(jì)劃預(yù)算

圖表：國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能

圖表：維基百科上目前支持添加“無(wú)意失誤”（good faith）標(biāo)簽的語(yǔ)種

圖表：中國(guó)腦計(jì)劃的主要內(nèi)容

圖表：中國(guó)腦計(jì)劃分為腦科學(xué)以及類腦科學(xué)兩部分

圖表：國(guó)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(chǔ)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：不同測(cè)試方法得出評(píng)分不具可比性

圖表：人工智能系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別圖像問題

圖表：人工智能系統(tǒng)無(wú)法操控工具回答問題

圖表：人工智能系統(tǒng)測(cè)試接口示意圖

圖表：人工智能和人類智能發(fā)展曲線示意圖

圖表：云計(jì)算應(yīng)用模式

圖表：大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

圖表：全球數(shù)據(jù)總量將出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)

圖表：淺層模型和深層模型的對(duì)比

圖表：谷歌深度學(xué)習(xí)模型

圖表：語(yǔ)義依存分析例子

圖表：計(jì)算機(jī)視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系

圖表：CV在人機(jī)交互上的前沿應(yīng)用

圖表：計(jì)算機(jī)視覺的處理流程

圖表：人臉識(shí)別過程

圖表：具有情景意識(shí)的環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)

圖表：智能診斷系統(tǒng)平臺(tái)組成結(jié)構(gòu)

圖表：工業(yè)4.0愿景

圖表：全球服務(wù)機(jī)器人數(shù)據(jù)對(duì)比

圖表：全球服務(wù)機(jī)器人預(yù)測(cè)

圖表：2010-2015年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人銷量及增長(zhǎng)狀況

圖表：2015年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人銷量占比狀況

圖表：機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)度圖

圖表：機(jī)器人產(chǎn)品的全生命周期

圖表：工業(yè)機(jī)器人與人工成本比較

圖表：中國(guó)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域分布情況

圖表：2014-2015財(cái)年微軟新三大業(yè)務(wù)部門盈利狀況

圖表：2016年IBM主要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

圖表：2012-2014年百度公司綜合損益表

圖表：2014年百度公司分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2012-2014年百度公司在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年百度公司綜合損益表

圖表：2015年百度公司分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年百度公司在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2014-2016年百度公司綜合損益表

圖表：2012-2014年騰訊公司綜合損益表

圖表：2014年騰訊公司分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2012-2014年騰訊公司在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年騰訊公司綜合損益表

圖表：2015年騰訊公司分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年騰訊公司在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2014-2016年騰訊公司綜合損益表

圖表：QQ物聯(lián)系統(tǒng)

圖表：2012-2014年阿里巴巴綜合損益表

圖表：2014年阿里巴巴分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2012-2014年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年阿里巴巴綜合損益表

圖表：2015年阿里巴巴分部經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2013-2015年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營(yíng)情況表

圖表：2014-2016年阿里巴巴綜合損益表

圖表：DTPAI機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫(kù)

圖表：2014-2016年科大訊飛總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

圖表：2013-2015年科大訊飛營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)

圖表：2016年科大訊飛營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)

圖表：2013-2015年科大訊飛現(xiàn)金流量

圖表：2016年科大訊飛現(xiàn)金流量

圖表：2015年科大訊飛主營(yíng)業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、區(qū)域

圖表：2013-2015年科大訊飛成長(zhǎng)能力

圖表：2016年科大訊飛成長(zhǎng)能力

圖表：2013-2015年科大訊飛短期償債能力

圖表：2016年科大訊飛短期償債能力

圖表：2013-2015年科大訊飛長(zhǎng)期償債能力

圖表：2016年科大訊飛長(zhǎng)期償債能力

圖表：2013-2015年科大訊飛運(yùn)營(yíng)能力

圖表：2016年科大訊飛運(yùn)營(yíng)能力

圖表：2013-2015年科大訊飛盈利能力

圖表：2016年科大訊飛盈利能力

圖表：2016年AI領(lǐng)域投融資所處階段

圖表：2016年AI領(lǐng)域投融資的金額分布

圖表：2016年機(jī)器人各細(xì)分領(lǐng)域投融資事件數(shù)量

圖表：人工智能的發(fā)展階段

圖表：全球人工智能領(lǐng)域投資額大幅增長(zhǎng)

圖表：人工智能的十億用戶、百億企業(yè)、千億產(chǎn)業(yè)