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中研普華產(chǎn)業(yè)研究院研究報告

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  • 2017-2022年中國人工智能行業(yè)深度分析與投資前景預測報告
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2017-2022年中國人工智能行業(yè)深度分析與投資前景預測報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

  1. 400-856-5388400-086-5388
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《2017-2022年中國人工智能行業(yè)深度分析與投資前景預測報告》由中研普華人工智能行業(yè)分析專家領銜撰寫,主要分析了人工智能行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對人工智能行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的人工智能行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估人工智能行業(yè)投資價值。

中研普華累計服務客戶超過11.5萬家,業(yè)績斐然,好評如潮 >> 中國行業(yè)研究網(wǎng)客戶評價

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  1. ?

    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 人工智能的內涵

    1.1.2 人工智能的分類

    1.1.3 人工智能關鍵環(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 符號處理

    1.3.3 子符號法

    1.3.4 統(tǒng)計學法

    1.3.5 集成方法

    第二章 2014-2016年國際人工智能行業(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 驅動人工智能的內外動因

    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)展狀況

    2.1.5 發(fā)達國家重視人工智能產(chǎn)業(yè)

    2.1.6 世界人工智能迎來發(fā)展新階段

    2.2 美國

    2.2.1 人工智能成美國發(fā)展戰(zhàn)略

    2.2.2 人工智能應用于美國國防

    2.2.3 美國量子技術助力AI發(fā)展

    2.2.4 美國機器人市場需求預測

    2.3 日本

    2.3.1 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點

    2.3.2 日本政府推進人工智能

    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劃

    2.3.5 日本科技發(fā)展借力人工智能

    2.4 2014-2016年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)

    2.4.1 歐盟推進服務機器人研發(fā)

    2.4.2 歐美推出大腦發(fā)展計劃

    2.4.3 俄國成功開發(fā)AI系統(tǒng)

    2.4.4 韓國人工智能研發(fā)動態(tài)

    2.4.5 AI應用于巴西世界杯

    2.5 2014-2016年國際企業(yè)加快布局人工智能領域

    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AI硬件平臺

    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域

    第三章 2014-2016年中國人工智能行業(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 中國大腦研究計劃開啟

    3.1.4 人工智能成為國家戰(zhàn)略重點

    3.2 人工智能行業(yè)相關政策分析

    3.2.1 “中國制造”助力人工智能

    3.2.2 “互聯(lián)網(wǎng)+”推動人工智能

    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“腦計劃”

    3.3.3 人工智能獲廣州財政支持

    3.3.4 深圳市具備AI發(fā)展優(yōu)勢

    3.4 機器人行業(yè)政策規(guī)劃分析

    3.4.1 政策大力支持機器人行業(yè)

    3.4.2 工業(yè)機器人將持續(xù)高增長

    3.4.3 服務機器人將成為新藍海

    第四章 2014-2016年中國人工智能行業(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 人工智能技術方興未艾

    4.1.2 國內人工智能布局加快

    4.1.3 人工智能實驗室成立

    4.1.4 人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛

    4.1.5 人工智能市場需求將增長

    4.1.6 人工智能市場進入新階段

    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

    4.2.2 基礎資源支持層

    4.2.3 技術實現(xiàn)路徑層

    4.2.4 應用實現(xiàn)路徑層

    4.2.5 未來生態(tài)格局展望

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

    4.3.1 哈爾濱逐步完善機器人產(chǎn)業(yè)

    4.3.2 安徽省建立人工智能學會

    4.3.3 四川成立人工智能實驗室

    4.3.4 上海進一步推進人工智能

    4.3.5 福建建立仿腦智能實驗室

    4.4 2014-2016年人工智能技術研究動態(tài)分析

    4.4.1 人工智能再獲重大突破

    4.4.2 智能語音識別及控制技術

    4.4.3 高級人工智能逐步突破

    4.4.4 AI神經(jīng)網(wǎng)絡識別技術

    4.4.5 人工智能帶來媒體變革

    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)展的技術障礙

    4.6 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議

    4.6.1 人工智能的發(fā)展策略分析

    4.6.2 人工智能的技術發(fā)展建議

    4.6.3 人工智能倫理問題的對策

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

    5.1 硬件基礎日益成熟

    5.1.1 高性能CPU

    5.1.2 “人腦”芯片

    5.1.3 量子計算機

    5.1.4 仿生計算機

    5.2 大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)

    5.2.1 云計算的關鍵技術

    5.2.2 云計算的應用模式

    5.2.3 我國推進云計算發(fā)展

    5.2.4 云計算技術發(fā)展動態(tài)

    5.2.5 云計算成人工智能基礎

    5.3 大數(shù)據(jù)技術的崛起

    5.3.1 大數(shù)據(jù)技術的內涵

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

    5.3.3 大數(shù)據(jù)的主要應用領域

    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)技術助力人工智能

    5.4 深度學習技術的出現(xiàn)

    5.4.1 機器學習的階段

    5.4.2 深度學習技術內涵

    5.4.3 深度學習算法技術

    5.4.4 深度學習的技術應用

    5.4.5 深度學習提高人工智能水平

    第六章 人工智能行業(yè)的技術基礎分析

    6.1 自然語言處理

    6.1.1 自然語言處理內涵

    6.1.2 語音識別技術分析

    6.1.3 語義技術研發(fā)狀況

    6.1.4 自動翻譯技術內涵

    6.2 計算機視覺

    6.2.1 計算機視覺的內涵

    6.2.2 計算機視覺的應用

    6.2.3 計算機視覺的運作

    6.2.4 人臉識別技術應用

    6.3 模式識別技術

    6.3.1 模式識別技術內涵

    6.3.2 文字識別技術應用

    6.3.3 指掌紋識別技術應用

    6.3.4 模式識別發(fā)展?jié)摿?/SPAN>

    6.4 知識表示

    6.4.1 知識表示的內涵

    6.4.2 知識表示的方法

    6.4.3 知識表示的進展

    6.5 其他技術基礎

    6.5.1 自動推理技術

    6.5.2 環(huán)境感知技術

    6.5.3 自動規(guī)劃技術

    6.5.4 專家系統(tǒng)技術

    第七章 人工智能技術的主要應用領域分析

    7.1 工業(yè)領域

    7.1.1 智能工廠進一步轉型

    7.1.2 人工智能的工業(yè)應用

    7.1.3 人工智能應用于制造領域

    7.1.4 人工智能助力中國制造

    7.1.5 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向

    7.1.6 AI工業(yè)應用的前景廣闊

    7.2 醫(yī)療領域

    7.2.1 人工智能的醫(yī)療應用概況

    7.2.2 人工智能在中醫(yī)學中的應用

    7.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的醫(yī)學應用

    7.2.4 AI在醫(yī)學影像診斷中的應用

    7.2.5 AI在醫(yī)療診斷應用中的展望

    7.2.6 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能

    7.3 社交領域

    7.3.1 人工智能的移動社交應用

    7.3.2 人工智能社交產(chǎn)品發(fā)布

    7.3.3 社交網(wǎng)絡成AI應用焦點

    7.4 無人駕駛領域

    7.4.1 無人駕駛的效益分析

    7.4.2 自動駕駛技術發(fā)展進程

    7.4.3 無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快

    7.4.4 人工智能助力無人駕駛

    7.4.5 AI成為智能汽車發(fā)展方向

    7.5 其他領域

    7.5.1 人工智能的智能搜索應用

    7.5.2 人工智能應用于電子商務

    7.5.3 人工智能與可穿戴設備結合

    7.5.4 人工智能成3D打印基礎

    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

    第八章 2014-2016年人工智能機器人發(fā)展分析

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

    8.1.1 全球機器人行業(yè)規(guī)模分析

    8.1.2 中國工業(yè)機器人市場現(xiàn)狀

    8.1.3 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構成

    8.1.4 機器人的替代優(yōu)勢明顯

    8.1.5 機器人下游應用產(chǎn)業(yè)多

    8.1.6 智能機器人成為發(fā)展趨勢

    8.2 人工智能在機器人行業(yè)的應用狀況

    8.2.1 人工智能與機器人的關系

    8.2.2 AI于機器人的應用過程

    8.2.3 AI大量運用于小型機器人

    8.2.4 AI機器人的重要應用領域

    8.3 人工智能在智能機器人領域的技術應用

    8.3.1 專家系統(tǒng)的應用

    8.3.2 模式識別的應用

    8.3.3 機器視覺的應用

    8.3.4 機器學習的應用

    8.3.5 分布式AI的應用

    8.3.6 進化算法的應用

    8.4 機器人重點應用領域分析

    8.4.1 醫(yī)療機器人

    8.4.2 軍事機器人

    8.4.3 教育機器人

    8.4.4 家用機器人

    8.4.5 物流機器人

    8.4.6 協(xié)作型機器人

    第九章 2014-2016年國際人工智能行業(yè)重點企業(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)財務狀況

    9.1.3 微軟AI研究新進展

    9.1.4 微軟加快布局人工智能

    9.1.5 微軟人工智能發(fā)展計劃

    9.1.6 微軟建立機器學習工具

    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)營范圍

    9.2.3 企業(yè)財務狀況

    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

    9.3.3 企業(yè)財務狀況分析

    9.3.4 谷歌人工智能系統(tǒng)

    9.3.5 谷歌人工智能平臺

    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)營狀況

    9.4.3 亞馬遜推出人工智能服務

    9.4.4 亞馬遜引入人工智能平臺

    第十章 2014-2016年中國人工智能行業(yè)重點企業(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)財務狀況

    10.1.3 百度人工智能技術進展

    10.1.4 百度人研發(fā)AI計算機

    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)財務狀況

    10.2.3 微信具備AI發(fā)展優(yōu)勢

    10.2.4 騰訊加快布局人工智能

    10.3 阿里集團

    10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.3.2 企業(yè)財務狀況

    10.3.3 阿里投資機器人領域

    10.3.4 阿里人工智能平臺建立

    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)務布局

    10.4.3 經(jīng)營效益分析

    10.4.4 業(yè)務經(jīng)營分析

    10.4.5 財務狀況分析

    10.4.6 未來前景展望

    10.5 北京捷通華聲語音技術有限公司

    10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.5.2 企業(yè)發(fā)展重點

    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 國內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)投資進程加快

    11.1.5 AI認知技術商業(yè)投資加快

    11.2 人工智能行業(yè)投資動態(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)迎來投資機遇

    11.3.1 人工智能成為投資風口

    11.3.2 人工智能進入黃金時期

    11.3.3 人工智能迎來投資機遇

    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)展前景及趨勢預測

    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 人工智能的市場空間巨大

    12.1.3 人工智能成為發(fā)展新熱點

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

    12.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測

    12.2.1 人工智能未來發(fā)展趨勢

    12.2.2 “智能+X”將成新時尚

    12.2.3 機器視覺成主要發(fā)展方向

    12.2.4 人工智能將帶來新變化

    12.2.5 人工智能市場規(guī)模預測

    圖表目錄

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

    圖表:全球運功監(jiān)測傳動器市場

    圖表:1990VS2014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:人工智能的重點品類

    圖表:人工智能的重點品類的公司分布

    圖表:人工智能的重點品類的融資分布

    圖表:最受風險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年計算機在圖像識別的錯誤率

    圖表:2011-2015年計算機識別圖像中特定物體的能力

    圖表:2012-2016年谷歌軟件項目使用關鍵的深度學習AI技術

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

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

    圖表:人工智能系統(tǒng)掌握視頻游戲

    圖表:美國腦計劃預算

    圖表:國際互聯(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“無意失誤”(good faith)標簽的語種

    圖表:中國腦計劃的主要內容

    圖表:中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分

    圖表:國內企業(yè)在人工智能領域的布局

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構

    圖表:百度大腦的存儲能力

    圖表:技術層的運行機制

    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:不同測試方法得出評分不具可比性

    圖表:人工智能系統(tǒng)無法識別圖像問題

    圖表:人工智能系統(tǒng)無法操控工具回答問題

    圖表:人工智能系統(tǒng)測試接口示意圖

    圖表:人工智能和人類智能發(fā)展曲線示意圖

    圖表:云計算應用模式

    圖表:大數(shù)據(jù)技術框架

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

    圖表:淺層模型和深層模型的對比

    圖表:谷歌深度學習模型

    圖表:語義依存分析例子

    圖表:計算機視覺與其他領域的關系

    圖表:CV在人機交互上的前沿應用

    圖表:計算機視覺的處理流程

    圖表:人臉識別過程

    圖表:具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡分層結構

    圖表:智能診斷系統(tǒng)平臺組成結構

    圖表:工業(yè)4.0愿景

    圖表:全球服務機器人數(shù)據(jù)對比

    圖表:全球服務機器人預測

    圖表:2010-2015年中國工業(yè)機器人銷量及增長狀況

    圖表:2015年中國工業(yè)機器人銷量占比狀況

    圖表:機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖

    圖表:機器人產(chǎn)品的全生命周期

    圖表:工業(yè)機器人與人工成本比較

    圖表:中國工業(yè)機器人應用領域分布情況

    圖表:2014-2015財年微軟新三大業(yè)務部門盈利狀況

    圖表:2016IBM主要財務數(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)營情況表

    圖表:2012-2014年百度公司在各地投資經(jīng)營情況表

    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)營情況表

    圖表:2013-2015年百度公司在各地投資經(jīng)營情況表

    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)營情況表

    圖表:2012-2014年騰訊公司在各地投資經(jīng)營情況表

    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)營情況表

    圖表:2013-2015年騰訊公司在各地投資經(jīng)營情況表

    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)營情況表

    圖表:2012-2014年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營情況表

    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)營情況表

    圖表:2013-2015年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營情況表

    圖表:2014-2016年阿里巴巴綜合損益表

    圖表:DTPAI機器學習核心庫

    圖表:2014-2016年科大訊飛總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

    圖表:2013-2015年科大訊飛營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2016年科大訊飛營業(yè)收入和凈利潤

    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年科大訊飛主營業(yè)務收入分行業(yè)、產(chǎn)品、區(qū)域

    圖表:2013-2015年科大訊飛成長能力

    圖表:2016年科大訊飛成長能力

    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年科大訊飛長期償債能力

    圖表:2016年科大訊飛長期償債能力

    圖表:2013-2015年科大訊飛運營能力

    圖表:2016年科大訊飛運營能力

    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:2016AI領域投融資所處階段

    圖表:2016AI領域投融資的金額分布

    圖表:2016年機器人各細分領域投融資事件數(shù)量

    圖表:人工智能的發(fā)展階段

    圖表:全球人工智能領域投資額大幅增長

    圖表:人工智能的十億用戶、百億企業(yè)、千億產(chǎn)業(yè)

  2. 在激烈的市場競爭中,企業(yè)及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。人工智能行業(yè)研究報告就是為了解行情、分析環(huán)境提供依據(jù),是企業(yè)了解市場和把握發(fā)展方向的重要手段,是輔助企業(yè)決策的重要工具。報告根據(jù)人工智能行業(yè)監(jiān)測統(tǒng)計數(shù)據(jù)指標體系,研究一定時期內中國人工智能行業(yè)生產(chǎn)消費的現(xiàn)狀、變化及趨勢。人工智能報告有助于企業(yè)及投資者洞察中國人工智能行業(yè)市場供需行為,評估中國人工智能行業(yè)投資價值,為相關企業(yè)提供第三方的決策支持。報告內容有助于人工智能行業(yè)企業(yè)、投資者了解市場供需情況,并可以為企業(yè)市場推廣計劃的制定提供第三方?jīng)Q策支持。該報告第一時間為客戶提供中國人工智能行業(yè)年度供求數(shù)據(jù)分析,報告具有內容翔實、模型準確、分析方法科學等特點。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、國家海關總署、全國商業(yè)信息中心、中國經(jīng)濟景氣監(jiān)測中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關報刊雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料,對國際、國內人工智能行業(yè)市場發(fā)展狀況、關聯(lián)行業(yè)發(fā)展狀況、行業(yè)競爭狀況、優(yōu)勢企業(yè)發(fā)展狀況、消費現(xiàn)狀以及行業(yè)營銷進行了深入的分析,在總結中國人工智能行業(yè)發(fā)展歷程的基礎上,結合新時期的各方面因素,對中國人工智能行業(yè)的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。本報告是人工智能行業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、科研企業(yè)及相關研究單位極具參考價值的專業(yè)報告。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業(yè)定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?

    ♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?

    ♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?

    ♦ 行業(yè)內的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業(yè)研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經(jīng)常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業(yè)準備投資于某項新業(yè)務,需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內資深經(jīng)驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數(shù)據(jù)支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數(shù)據(jù)支持

    權威數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內外上萬種專業(yè)刊物。

    中研普華自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫:中研普華細分行業(yè)數(shù)據(jù)庫、中研普華上市公司數(shù)據(jù)庫、中研普華非上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品進出口數(shù)據(jù)庫。

    國際知名研究機構或商用數(shù)據(jù)庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數(shù)據(jù):遍布全國31個省市及香港的專家顧問網(wǎng)絡,涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產(chǎn)廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數(shù)據(jù)搜集網(wǎng)絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。

    研發(fā)流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產(chǎn)業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產(chǎn)業(yè)市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經(jīng)銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業(yè)協(xié)會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數(shù)字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業(yè)數(shù)據(jù)庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,規(guī)模最全);

    ♦ 企業(yè)內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產(chǎn)業(yè)專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數(shù)據(jù)建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產(chǎn)廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業(yè)的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數(shù)量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數(shù)據(jù)及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結論、調研數(shù)據(jù)及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網(wǎng)站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網(wǎng))等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

    專項市場研究 產(chǎn)品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業(yè)務領域 調查執(zhí)行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優(yōu)勢 服務流程管理

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  • 01

    中研普華擁有20年的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、企業(yè)IPO上市咨詢、行業(yè)調研、細分市場研究及募投項目運作經(jīng)驗,業(yè)務覆蓋全球。

  • 02

    豐富的行業(yè)經(jīng)驗。設立產(chǎn)業(yè)研究組,積累了豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。

  • 03

    資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經(jīng)驗的企業(yè)家,擁有強大的專業(yè)能力。

  • 04

    科學的研究方法。采取專業(yè)的研究模型,精準的數(shù)據(jù)分析,周密的調查方法,各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準確。

  • 05

    完善的服務體系。不僅為您提供專業(yè)化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務,給您帶來完善的一站式服務。

  • 06

    中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數(shù)據(jù)源建立起戰(zhàn)略合作關系。

  • 07

    中研普華推廣和傳播國內外頂尖管理理念,協(xié)助中國企業(yè)健康、持續(xù)成長,推動企業(yè)戰(zhàn)略轉型和管理升級。

  • 08

    中研普華獨創(chuàng)的水平行業(yè)市場資訊 + 垂直企業(yè)管理培訓的完美結合,體現(xiàn)了中研普華一站式服務的理念和優(yōu)勢。

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