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中研普華產(chǎn)業(yè)研究院研究報告

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  • 2018-2023年中國人工智能行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預測報告
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2018-2023年中國人工智能行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預測報告

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

  1. 400-856-5388400-086-5388
  2. 0755-2542571625425726254257360755-254257562542577625425706
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《2018-2023年中國人工智能行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預測報告》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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本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統(tǒng)計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網(wǎng)站或媒體不得轉(zhuǎn)載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯(lián)系本網(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質(zhì)完善服務。

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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(nèi)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

    1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析

    1.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈基本構成

    1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈的相關企業(yè)

    1.3 人工智能發(fā)展歷程

    1.3.1 發(fā)展歷程

    1.3.2 研究進程

    1.3.3 發(fā)展階段

    1.4 人工智能的研究方法

    1.4.1 大腦模擬

    1.4.2 符號處理

    1.4.3 子符號法

    1.4.4 統(tǒng)計學法

    1.4.5 集成方法

    第二章 2015-2017年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析

    2.1 2015-2017年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

    2.1.1 人工智能概念的興起

    2.1.2 驅(qū)動人工智能發(fā)展動因

    2.1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段

    2.1.4 全球人工智能企業(yè)分布

    2.1.5 全球人工智能專利申請狀況

    2.1.6 發(fā)達國家重視人工智能產(chǎn)業(yè)

    2.2 美國

    2.2.1 美國人工智能發(fā)展狀況

    2.2.2 美國人工智能戰(zhàn)略布局

    2.2.3 美國人工智能相關主體

    2.2.4 美國人工智能應用現(xiàn)狀

    2.2.5 人工智能應用于美國國防

    2.2.6 美國人工智能發(fā)展規(guī)劃

    2.3 日本

    2.3.1 日本人工智能發(fā)展實力

    2.3.2 日本人工智能重點企業(yè)

    2.3.3 日本人工智能相關規(guī)劃

    2.3.4 日本政府推進人工智能

    2.3.5 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點

    2.3.6 日本人工智能發(fā)展展望

    2.4 2015-2017年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)

    2.4.1 歐盟推進機器人研發(fā)

    2.4.2 歐美推出大腦發(fā)展計劃

    2.4.3 俄羅斯推出AI機器人

    2.4.4 韓國人工智能發(fā)展動態(tài)

    2.4.5 新加坡人工智能發(fā)展計劃

    2.4.6 以色列人工智能融資動態(tài)

    2.5 2015-2017年國際企業(yè)加快布局人工智能領域

    2.5.1 國際巨頭加快AI布局

    2.5.2 Facebook人工智能布局

    2.5.3 戴爾開展人工智能研發(fā)合作

    2.5.4 NVIDIA公司布局人工智能

    2.5.5 雅虎主動布局人工智能領域

    2.5.6 維基百科應用人工智能技術

    第三章 2015-2017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 中國大腦研究計劃開啟

    3.1.3 完善人工智能建設基礎及應用

    3.1.4 加快建設人工智能資源庫

    3.1.5 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)+”促進人工智能發(fā)展

    3.2.3 人工智能行動實施方案發(fā)布

    3.2.4 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布

    3.3 人工智能行業(yè)地方政策環(huán)境分析

    3.3.1 黑龍江省

    3.3.2 福建省

    3.3.3 貴州省

    3.3.4 天津市

    3.3.5 重慶市

    3.3.6 上海市

    3.3.7 廣州市

    3.4 機器人相關政策規(guī)劃分析

    3.4.1 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布

    3.4.2 各部委聚焦智能機器人發(fā)展

    3.4.3 各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局

    第四章 2015-2017年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析

    4.1 我國人工智能產(chǎn)業(yè)認知調(diào)研

    4.1.1 認知狀況

    4.1.2 認知渠道

    4.1.3 認可領域

    4.1.4 價值領域

    4.1.5 取代趨勢

    4.1.6 爭議領域

    4.2 我國人工智能技術研究進程

    4.2.1 人工智能技術方興未艾

    4.2.2 人工智能研究實力分析

    4.2.3 人工智能專利申請狀況

    4.2.4 人工智能產(chǎn)研結合加快

    4.2.5 人工智能實驗室成立

    4.3 2015-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

    4.3.1 人工智能行業(yè)發(fā)展提速

    4.3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模分析

    4.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征

    4.3.4 人工智能企業(yè)區(qū)域分布

    4.3.5 企業(yè)加快人工智能布局

    4.4 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析

    4.4.1 生態(tài)格局基本架構

    4.4.2 基礎資源支持層

    4.4.3 技術實現(xiàn)路徑層

    4.4.4 應用實現(xiàn)路徑層

    4.4.5 未來生態(tài)格局展望

    4.5 2015-2017年人工智能區(qū)域發(fā)展動態(tài)分析

    4.5.1 哈爾濱逐步完善機器人產(chǎn)業(yè)

    4.5.2 安徽省建立人工智能學會

    4.5.3 四川成立人工智能實驗室

    4.5.4 江蘇省啟動“大腦計劃”

    4.5.5 上海進一步布局人工智能

    4.5.6 福建建立仿腦智能實驗室

    4.6 2015-2017年人工智能技術研究動態(tài)

    4.6.1 人工智能再獲重大突破

    4.6.2 深度學習專用處理器發(fā)布

    4.6.3 智能語音交互成為趨勢

    4.6.4 高級人工智能逐步突破

    4.6.5 人工智能技術走進生活

    4.6.6 人工智能帶來媒體變革

    4.7 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題

    4.7.1 人工智能的三大發(fā)展瓶頸

    4.7.2 人工智能發(fā)展的技術困境

    4.7.3 人工智能發(fā)展的隱性問題

    4.7.4 人工智能發(fā)展的道德問題

    4.8 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議

    4.8.1 人工智能的發(fā)展策略分析

    4.8.2 人工智能的技術發(fā)展建議

    4.8.3 人工智能倫理問題的對策

    第五章 2015-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展驅(qū)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 云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

    5.2.4 我國推進云計算發(fā)展

    5.2.5 云計算技術發(fā)展動態(tài)

    5.2.6 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(nèi)涵

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

    5.3.3 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

    5.3.4 大數(shù)據(jù)的主要應用領域

    5.3.5 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源

    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(nèi)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 深度學習領域發(fā)展現(xiàn)狀

    5.4.6 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(nèi)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(nèi)涵

    6.2 計算機視覺

    6.2.1 計算機視覺的內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(zhuǎn)型

    7.1.2 人工智能的工業(yè)應用

    7.1.3 AI將催生智能生產(chǎn)工廠

    7.1.4 人工智能應用于制造領域

    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技術在醫(yī)療診斷中的應用

    7.2.6 AI技術將逐步加快藥品研發(fā)

    7.2.7 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能

    7.3 安防領域

    7.3.1 AI對安防行業(yè)的重要意義

    7.3.2 AI在安防領域的應用現(xiàn)狀

    7.3.3 快速崛起的巡邏機器人

    7.3.4 AI識別技術的安防應用

    7.3.5 生物識別市場規(guī)模分析

    7.3.6 AI技術應用于國家安防

    7.4 社交領域

    7.4.1 人工智能的移動社交應用

    7.4.2 組織開展機器情感測試

    7.4.3 人工智能社交新品發(fā)布

    7.4.4 微信人工智能社交系統(tǒng)

    7.5 金融領域

    7.5.1 投資決策輔助

    7.5.2 信用風險管控

    7.5.3 智能支付應用

    7.5.4 智能投資顧問

    7.6 零售領域

    7.6.1 AI在零售行業(yè)的應用空間廣闊

    7.6.2 人工智能應用于新零售的狀況

    7.6.3 人工智能應用于新零售的場景

    7.6.4 人工智能應用于新零售的問題

    7.6.5 人工智能應用于新零售的路徑

    7.7 智能家居領域

    7.7.1 智能家居的AI應用情景

    7.7.2 AI或成為智能家居的核心

    7.7.3 人工智能家居成為新趨勢

    7.7.4 人工智能助力智能家居發(fā)展

    7.8 無人駕駛領域

    7.8.1 無人駕駛發(fā)展效益分析

    7.8.2 無人駕駛汽車將實現(xiàn)量產(chǎn)

    7.8.3 自動駕駛技術發(fā)展進程

    7.8.4 AI成為無人汽車的大腦

    7.8.5 AI成為智能汽車發(fā)展方向

    7.9 其他領域

    7.9.1 人工智能的智能搜索應用

    7.9.2 人工智能應用于答題領域

    7.9.3 人工智能應用于電子商務

    7.9.4 人工智能與可穿戴設備結合

    7.9.5 人工智能的“虛擬助手”

    7.9.6 人工智能應用于法律預判

    第八章 2015-2017年人工智能機器人發(fā)展分析

    8.1 2015-2017年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況

    8.1.1 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構成

    8.1.2 機器人的替代優(yōu)勢明顯

    8.1.3 機器人下游應用產(chǎn)業(yè)多

    8.1.4 我國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況

    8.2 2015-2017年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

    8.2.1 全球工業(yè)機器人行業(yè)規(guī)模分析

    8.2.2 全球服務機器人市場規(guī)模分析

    8.2.3 中國工業(yè)機器人銷售情況

    8.2.4 中國服務機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模

    8.3 人工智能在機器人行業(yè)的應用狀況

    8.3.1 人工智能與機器人的關系

    8.3.2 AI于機器人的應用過程

    8.3.3 AI大量運用于小型機器人

    8.3.4 人工智能促進機器人發(fā)展

    8.4 人工智能技術在機器人領域的應用

    8.4.1 專家系統(tǒng)的應用

    8.4.2 模式識別的應用

    8.4.3 機器視覺的應用

    8.4.4 機器學習的應用

    8.4.5 分布式AI的應用

    8.4.6 進化算法的應用

    8.5 機器人重點應用領域分析

    8.5.1 醫(yī)療機器人

    8.5.2 軍事機器人

    8.5.3 教育機器人

    8.5.4 家用機器人

    8.5.5 物流機器人

    8.5.6 協(xié)作型機器人

    第九章 2015-2017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 人工智能研究進展

    9.1.4 人工智能發(fā)展動態(tài)

    9.1.5 人工智能發(fā)展布局

    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 技術研發(fā)實力

    9.2.5 布局人工智能

    9.2.6 人工智能平臺

    9.3 谷歌公司

    9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

    9.3.2 企業(yè)財務狀況

    9.3.3 布局人工智能

    9.3.4 人工智能系統(tǒng)及平臺

    9.3.5 人工智能投資加快

    9.4 英特爾公司

    9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

    9.4.2 企業(yè)財務狀況

    9.4.3 人工智能技術應用

    9.4.4 人工智能發(fā)展布局

    9.4.5 AI發(fā)展機會和挑戰(zhàn)

    9.4.6 人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

    9.5 亞馬遜公司

    9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

    9.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況

    9.5.3 布局人工智能

    9.5.4 機器學習工具發(fā)布

    9.6 其他企業(yè)

    9.6.1 蘋果公司

    9.6.2 NVIDA(英偉達)

    9.6.3 Uber(優(yōu)步)

    第十章 2015-2017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 AI技術研發(fā)進展

    10.1.4 布局人工智能

    10.1.5 人工智能應用領域

    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 人工智能布局

    10.2.4 AI智能系統(tǒng)分析

    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 AI應用于電商領域

    10.3.4 機器人領域投資加快

    10.3.5 人工智能平臺建立

    10.3.6 人工智能應用方向

    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 布局人工智能

    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 科大智能科技股份有限公司

    10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.5.2 布局人工智能

    10.5.3 經(jīng)營效益分析

    10.5.4 業(yè)務經(jīng)營分析

    10.5.5 財務狀況分析

    10.5.6 未來前景展望

    10.6 格靈深瞳科技有限公司

    10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.6.2 布局人工智能

    10.6.3 主要產(chǎn)品分析

    10.7 北京捷通華聲語音技術有限公司

    10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.7.2 財務狀況分析

    10.7.3 布局人工智能

    10.7.4 技術應用狀況

    10.7.5 未來發(fā)展展望

    第十一章 2015-2017年人工智能行業(yè)投資狀況分析

    11.1 全球人工智能的投融資分析

    11.1.1 企業(yè)融資狀況

    11.1.2 投資規(guī)模分析

    11.1.3 融資分布狀況

    11.1.4 重點投資品類

    11.1.5 風險投資上升

    11.2 中國人工智能行業(yè)投資綜況

    11.2.1 企業(yè)融資加快

    11.2.2 投資企業(yè)類型

    11.2.3 投資規(guī)模分析

    11.2.4 投資并購狀況

    11.2.5 投資熱點分布

    11.2.6 細分投資領域

    11.2.7 融資階段分析

    11.2.8 投資邏輯分析

    11.3 人工智能行業(yè)投資動態(tài)

    11.3.1 Vicarious公司開啟AI融資

    11.3.2 出門問問公司獲C輪融資

    11.3.3 特斯拉注資建人工智能公司

    11.3.4 Demiurge公司注資人工智能

    11.3.5 AI平臺糖析獲Pre-A輪融資

    11.4 人工智能行業(yè)投資態(tài)勢

    11.4.1 全球人工智能投資升溫

    11.4.2 人工智能成為市場投資風口

    11.4.3 我國人工智能迎來投資機遇

    11.5 人工智能行業(yè)投資風險分析

    11.5.1 環(huán)境風險

    11.5.2 行業(yè)風險

    11.5.3 技術壁壘

    11.5.4 內(nèi)部風險

    11.5.5 競爭風險

    11.5.6 合同毀約風險

    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 人工智能的經(jīng)濟潛力巨大

    12.1.2 人工智能成為“十三五”重點

    12.1.3 人工智能的市場空間巨大

    12.1.4 人工智能成為發(fā)展新熱點

    12.1.5 人工智能發(fā)展前景分析

    12.1.6 人工智能投資機會分析

    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)展變革

    12.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)整體趨勢

    12.2.3 人工智能應用市場展望

    12.2.4 “智能+X”將成新時尚

    12.2.5 人工智能帶來生活變革

    圖表目錄

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的重點企業(yè)

    圖表:人工智能的發(fā)展歷程

    圖表:人工智能的三個階段

    圖表:全球運功監(jiān)測傳動器市場

    圖表:1990VS2013計算成本

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

    圖表:全球人工智能企業(yè)數(shù)量分布

    圖表:人工智能的重點品類的公司分布

    圖表:全球人工智能申請專利數(shù)量分布圖

    圖表:全球人工智能申請專利各細分領域百分比

    圖表:全球人工智能細分領域申請專利數(shù)量趨勢

    圖表:美國人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

    圖表:美國人工智能典型研發(fā)機構

    圖表:人工智能典型研發(fā)企業(yè)

    圖表:美國人工智能專利細分領域百分比TOP5

    圖表:美國人工智能技術在軍事裝備領域的應用

    圖表:人工智能技術在民品產(chǎn)業(yè)的應用

    圖表:人工智能技術研究者所屬機構分布

    圖表:日本AI大型上市公司

    圖表:日本AI中小型上市公司

    圖表:日本人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

    圖表:美國腦計劃預算

    圖表:韓國人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

    圖表:國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能

    圖表:記憶網(wǎng)絡系統(tǒng)辨別圖片中的內(nèi)容

    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(nèi)容

    圖表:中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分

    圖表:大眾對人工智能的了解程度

    圖表:大眾了解人工智能的主要渠道

    圖表:人工智能水平最受認可領域

    圖表:人工智能最具價值的領域

    圖表:體力勞動將會被AI取代

    圖表:超人工智能需理性看待

    圖表:提到“深度學習”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”的文章數(shù)量

    圖表:提到“深度學習”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”且被至少引用一次的文章數(shù)量

    圖表:中國人工智能申請專利數(shù)量分布圖

    圖表:中國人工智能申請專利各細分領域百分比

    圖表:中國人工智能專利細分領域百分比TOP5

    圖表:2014-2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征

    圖表:中國人工智能企業(yè)省際分布

    圖表:國內(nèi)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:大數(shù)據(jù)交易平臺企業(yè)一覽及介紹

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

    圖表:深度學習結構示意圖

    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:GitHub深度學習開源排名(一)

    圖表:GitHub深度學習開源排名(二)

    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:AI可能的重構的領域與方式

    圖表:AI全自動化智能工廠系統(tǒng)

    圖表:工業(yè)4.0愿景

    圖表:智能健康管理公司Welltok近年融資額不斷創(chuàng)新高

    圖表:安防巡邏機器人

    圖表:步態(tài)識別技術

    圖表:2007-2020年全球生物識別技術市場規(guī)模

    圖表:“情感”圖靈測試

    圖表:AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率

    圖表:Lending Club的智能風控模式

    圖表:人工智能在零售領域的技術應用

    圖表:人工智能在零售領域的應用趨勢

    圖表:人工智能將成為未來零售業(yè)的超級大腦

    圖表:2012-2020年我國智能家居市場規(guī)模

    圖表:智能家居產(chǎn)品分類

    圖表:已經(jīng)公布無人車(包括無人駕駛公交車)上路時間表的公司

    圖表:全球無人駕駛銷量增長趨勢

    圖表:NVIDIA具有學習功能的自動駕駛系統(tǒng)

    圖表:2014訓練一個分類器判斷一個動詞屬于加/

    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:2014年全球工業(yè)機器人市場分布情況

    圖表:2015年全球服務機器人銷售額結構占比

    圖表:2012-2015年全球服務機器人銷售額及其增速

    圖表:2012-2015年全球服務機器人市場銷售額結構

    圖表:全球服務機器人服務領域?qū)Ρ?/SPAN>

    圖表:服務務機器人的主要應用領域

    圖表:國內(nèi)服務機器人類型分布

    圖表:手術機器人

    圖表:醫(yī)用機器人應用領域結構圖(按銷量)

    圖表:國產(chǎn)軍事機器“大狗”

    圖表:掃地機器人

    圖表:AGV機器人

    圖表:碼垛機器人

    圖表:分揀抓取機器人

    圖表:2014-2015財年微軟綜合收益表

    圖表:2014-2015財年微軟分部資料

    圖表:2014-2015財年微軟收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016財年微軟綜合收益表

    圖表:2015-2016財年微軟分部資料

    圖表:2015-2016財年微軟收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017財年微軟綜合收益表

    圖表:2016-2017財年微軟分部資料

    圖表:2014-2015IBM綜合收益表

    圖表:2014-2015IBM收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016IBM綜合收益表

    圖表:2015-2016IBM分部資料

    圖表:2016-2017IBM綜合收益表

    圖表:2016-2017IBM分部資料

    圖表:2016-2017IBM收入分地區(qū)資料

    圖表:IBM圍繞Watson全面布局人工智能

    圖表:Watson目前的六種主要功能

    圖表:Watson的發(fā)展歷程

    圖表:2014-2015Alphabet綜合收益表

    圖表:2014-2015Alphabet收入分部門資料

    圖表:2014-2015Alphabet收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016Alphabet綜合收益表

    圖表:2015-2016Alphabet收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017Alphabet綜合收益表

    圖表:2016-2017Alphabet收入分地區(qū)資料

    圖表:谷歌人工智能的發(fā)展途徑

    圖表:GoogleAI上的布局

    圖表:Google越來越多的軟件開始融入AI技術

    圖表:2014-2015財年英特爾公司綜合收益表

    圖表:2014-2015財年英特爾公司分部資料

    圖表:2014-2015財年英特爾公司收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016財年英特爾公司綜合收益表

    圖表:2015-2016財年英特爾公司分部資料

    圖表:2015-2016財年英特爾公司收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017財年英特爾公司綜合收益表

    圖表:2016-2017財年英特爾公司分部資料

    圖表:英特爾全面布局人工智能

    圖表:2014-2015年亞馬遜綜合收益表

    圖表:2014-2015年亞馬遜分部資料

    圖表:2014-2015年亞馬遜收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016年亞馬遜綜合收益表

    圖表:2015-2016年亞馬遜收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017年亞馬遜綜合收益表

    圖表:2016-2017年亞馬遜收入分地區(qū)資料

    圖表:亞馬遜Echo音箱

    圖表:Amazon Lex

    圖表:2014-2015年百度綜合收益表

    圖表:2014-2015年百度收入分部資料

    圖表:2015-2016年百度綜合收益表

    圖表:2015-2016年百度收入分部資料

    圖表:2016-2017年百度綜合收益表

    圖表:2014-2015年騰訊綜合收益表

    圖表:2014-2015年騰訊收入分部資料

    圖表:2014-2015年騰訊收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016年騰訊綜合收益表

    圖表:2015-2016年騰訊收入分部資料

    圖表:2015-2016年騰訊收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017年騰訊綜合收益表

    圖表:騰訊人工智能硬件布局

    圖表:QQ物聯(lián)系統(tǒng)

    圖表:2014-2015財年阿里巴巴綜合收益表

    圖表:2014-2015財年阿里巴巴分部資料

    圖表:2014-2015財年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料

    圖表:2015-2016財年阿里巴巴綜合收益表

    圖表:2015-2016財年阿里巴巴分部資料

    圖表:2015-2016財年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料

    圖表:2016-2017財年阿里巴巴綜合收益表

    圖表:2016-2017財年阿里巴巴分部資料

    圖表:2016-2017財年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料

    圖表:DTPAI機器學習核心庫

    圖表:2015-2017年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2016年科大訊飛股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司成長能力

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司運營能力

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年科大訊飛股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年科大訊飛股份有限公司盈利能力

    圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2016年科大智能科技股份有限公司主營業(yè)務收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司成長能力

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司運營能力

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年科大智能科技股份有限公司盈利能力

    圖表:深瞳人眼攝像機

    圖表:皓目行為分析儀

    圖表:捷通華聲主要財務指標

    圖表:捷通華聲營收及凈利潤增長率

    圖表:捷通華聲營收結構及毛利率

    圖表:捷通華聲主要業(yè)務產(chǎn)品(一)

    圖表:捷通華聲主要業(yè)務產(chǎn)品(二)

    圖表:捷通華聲主要業(yè)務產(chǎn)品(三)

    圖表:捷通華聲服務領域及代表客戶

    圖表:全球人工智能投融資情況

    圖表:全球AI產(chǎn)業(yè)融資圖景,季度對比

    圖表:全球人工智能企業(yè)融資規(guī)模分布

    圖表:2000-2016全球人工智能領域融資階段分布

    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:2010-2014年投向AI創(chuàng)業(yè)公司的風投總額

    圖表:2011-2015年人工智能領域獲投企業(yè)所屬領域分布

    圖表:中國人工智能行業(yè)投資額及投資次數(shù)

    圖表:2015AI領域投融資的金額分布

    圖表:中國人工智能行業(yè)投資額及投資次數(shù)

    圖表:2015年機器人各細分領域投融資事件數(shù)量

    圖表:2015AI領域投融資所處階段

    圖表:人工智能投資邏輯

    圖表:人工智能發(fā)展趨勢

  2. 人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是研究人類智能活動的規(guī)律,構造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能是計算機學科的一個分支,既被稱為20世紀世界三大尖端科技之一(空間技術、能源技術、人工智能),也被認為是21世紀三大尖端技術之一(基因工程、納米科學、人工智能)。

      數(shù)據(jù)顯示,全球人工智能領域的投融資交易比以往任何時候都更活躍。2016年全球550家人工智能初創(chuàng)企業(yè)共獲得50億美元投資。自2012年,人工智能領域投資交易和投資額就在增長,2016年創(chuàng)造了新的紀錄。2016年全球人工智能領域投資交易達658宗,和2012年的160宗投資相比增長明顯;投資額超過5億美元,較前一年增長60%。

      在中國,人工智能的發(fā)展受到高度重視。從國家互聯(lián)網(wǎng)+行動計劃到“十三五”的相關規(guī)劃中,均明確將人工智能作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),給予重點扶持。2017年7月,中國國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,要求到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元。此外,地區(qū)也加快行業(yè)布局。2017年11月上海市出臺《關于本市推動新一代人工智能發(fā)展的實施意見》,規(guī)劃打造6個人工智能創(chuàng)新應用示范區(qū),形成60個深度應用場景,建設100個以上應用示范項目。

      我國新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標:第一步,到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點;第二步,到2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平,人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力;第三步,到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。從現(xiàn)在開始到2040年將是狹義人工智能快速發(fā)展,并深入各行各業(yè)和消費者個人生活的階段。未來人工智能行業(yè)市場發(fā)展前景廣闊。

      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(diào)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)、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及人工智能行業(yè)研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國人工智能行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析,重點分析了國內(nèi)外人工智能行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了人工智能行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于人工智能產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)、經(jīng)銷商、行業(yè)管理部門以及擬進入該行業(yè)的投資者具有重要的參考價值,對于研究我國人工智能行業(yè)發(fā)展規(guī)律、提高企業(yè)的運營效率、促進企業(yè)的發(fā)展壯大有學術和實踐的雙重意義。

  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(nèi)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(diào)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(nèi)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(nèi)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(diào)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(nèi)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(nèi)容。

    步驟2:市場調(diào)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(diào)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(nèi)、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(nèi)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(diào)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(diào)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(diào)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(zhuǎn)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(nèi)容,請訪問市場調(diào)研專題:

    專項市場研究 產(chǎn)品營銷研究 品牌調(diào)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(diào)查 消費者研究 重點業(yè)務領域 調(diào)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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    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。

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    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。

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    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(diào)查方法,各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準確。

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

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