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2020-2024年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告(上下卷)

首次出版:2016年1月最新修訂:2020年3月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

報告屬性:共591頁、46.8萬字、291個圖表下載目錄版權聲明

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報告目錄內容概述 定制報告

 

“人工智能產業”入選中投顧問2020年十大投資熱點!
1.人工智能產業屬于戰略性產業,全球各國家、企業都紛紛搶占技術制高點。我國人工智能產業技術基礎已經具備,各應用場景的技術研發及落地也進展順利,人工智能的產業化應用趨勢日趨明朗。
2.人工智能應用場景側變現在即,發展前景及錢景都不可限量。2017年我國人工智能市場規模達到216.9億元,同比2016年增長52.8%。產業政策規劃指出,到2020年中國人工智能核心產業規模超過1500億元、人工智能是典型的高增速、大增量的藍海市場,未來行業發展前景廣闊。
3.人工智能應用技術多元化,市場分割性強,有較好投資切入點。
人工智能技術門檻較高,目前大多數的領域的發展還依賴于國家技術戰略的推動以及資本的推動。人工智能的市場分割性主要存在于技術應用場景方面,巨頭大而全的布局難以深度介入,這也正是初創企業以及正在轉型的非巨頭上市公司機會所在。
 

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 人工智能的特征
1.1.4 人工智能關鍵環節
1.1.5 人工智能技術層級
1.1.6 人工智能發展意義
1.2 人工智能產業鏈分析
1.2.1 產業生態鏈結構
1.2.2 產業鏈基本構成
1.2.3 產業鏈相關產品
1.2.4 產業鏈相關企業
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 統計學法
1.3.5 集成方法
第二章 2018-2020年國際人工智能行業發展分析
2.1 2018-2020年全球人工智能行業發展綜況
2.1.1 人工智能概念的興起
2.1.2 驅動人工智能發展動因
2.1.3 全球人工智能發展階段
2.1.4 全球人工智能資金支持
2.1.5 全球人工智能系統支出
2.1.6 全球人工智能企業規模
2.1.7 全球AI創新融合應用城市
2.1.8 全球人工智能衍生價值預測
2.2 全球主要經濟體人工智能戰略特點
2.2.1 戰略任務分類
2.2.2 主要目標任務
2.2.3 重點研發布局
2.2.4 主要應用領域
2.2.5 長期戰略規劃
2.3 美國
2.3.1 美國人工智能發展狀況
2.3.2 美國人工智能戰略布局
2.3.3 美國機器智能國家戰略
2.3.4 美國人工智能相關主體
2.3.5 人工智能應用于美國國防
2.3.6 美國人工智能發展規劃
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能市場規模
2.4.2 日本人工智能戰略布局
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能重點企業
2.4.5 日本人工智能發展線路圖
2.5 歐洲
2.5.1 英法德人工智能企業規模
2.5.2 歐盟人工智能戰略布局
2.5.3 英國人工智能戰略布局
2.5.4 德國人工智能戰略布局
2.5.5 法國發布人工智能戰略
2.6 2018-2020年各國人工智能產業發展動態
2.6.1 俄羅斯加快人工智能布局
2.6.2 以色列人工智能融資動態
2.6.3 新加坡人工智能發展計劃
第三章 2018-2020年中國人工智能行業政策環境分析
3.1 政策推動人工智能發展
3.1.1 國務院推動人工智能建設
3.1.2 中央明確加快人工智能發展
3.1.3 工信部啟動人工智能揭榜工作
3.1.4 科技部助推人工智能創新建設
3.1.5 人工智能被寫進政府工作報告
3.1.6 AI和實體經濟融合發展意見
3.1.7 人工智能成為行業政策導向
3.2 人工智能行業相關政策分析
3.2.1 “中國制造”助力人工智能
3.2.2 人工智能納入科技創新規劃
3.2.3 “互聯網+”助力人工智能
3.3 人工智能行業相關規劃逐步完善
3.3.1 人工智能行動實施方案發布
3.3.2 人工智能發展規劃正式發布
3.3.3 人工智能產業三年行動計劃
3.4 地區人工智能政策規劃逐步完善
3.4.1 黑龍江人工智能發展計劃
3.4.2 遼寧省人工智能發展規劃
3.4.3 沈陽市人工智能發展規劃
3.4.4 濟南市人工智能發展計劃
3.4.5 陜西省人工智能推進計劃
3.4.6 四川省人工智能發展方案
3.4.7 成都市人工智能發展規劃
3.4.8 福建省人工智能發展規劃
3.4.9 深圳市人工智能發展計劃
3.5 機器人相關政策規劃分析
3.5.1 機器人產業發展規劃發布
3.5.2 各部委聚焦智能機器人發展
3.5.3 各地區加快機器人行業布局
第四章 2018-2020年中國人工智能技術認知及專利申請情況
4.1 人工智能技術認知狀況調研
4.1.1 認知歷程
4.1.2 認知程度
4.1.3 認知渠道
4.1.4 認可領域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領域
4.2 中國人工智能專利申請狀況
4.2.1 專利申請排名
4.2.2 專利申請規模
4.2.3 細分技術占比
4.2.4 申請主體排名
4.2.5 外國申請主體
4.3 中國人工智能專利申請特點
4.3.1 技術研發主體多樣
4.3.2 應用技術發展提速
4.3.3 細分技術專利特征
4.3.4 互聯網企業布局特點
4.3.5 專利技術發展要點
4.4 人工智能技術人才培養加快
4.4.1 高校AI人才培養計劃
4.4.2 人工智能劃入高中新課標
4.4.3 人工智能學院建設規模
4.4.4 人工智能學院建設模式
4.5 2018-2020年人工智能技術研究態勢
4.5.1 人工智能再獲重大突破
4.5.2 深度學習專用處理器發布
4.5.3 智能語音交互技術加快發展
4.5.4 嵌入式設備結合AI成為趨勢
4.5.5 人工智能技術走進生活
4.5.6 人工智能帶來媒體變革
第五章 2018-2020年中國人工智能行業發展分析
5.1 人工智能行業發展歷程
5.1.1 發展歷程
5.1.2 研究進程
5.1.3 發展階段
5.2 人工智能行業發展價值
5.2.1 人工智能催生智能經濟
5.2.2 人工智能助力智能社會
5.2.3 AI帶來全方位商業化
5.2.4 AI技術推動產業升級
5.2.5 AI進入機器學習時代
5.3 2018-2020年人工智能行業發展綜況
5.3.1 人工智能產業規模結構
5.3.2 人工智能基礎架構規模
5.3.3 人工智能產業發展特征
5.3.4 人工智能區域發展格局
5.3.5 人工智能產業園區建設
5.3.6 人工智能開放平臺發布
5.3.7 人工智能產業發展指數
5.4 人工智能產業生態格局分析
5.4.1 生態格局基本架構
5.4.2 基礎資源支持層
5.4.3 技術實現路徑層
5.4.4 應用實現路徑層
5.4.5 未來生態格局展望
5.5 人工智能行業競爭格局分析
5.5.1 企業主體分類
5.5.2 企業規模狀況
5.5.3 百強企業名單
5.5.4 百強企業分布
5.5.5 科技企業布局
5.5.6 京東加快AI布局
5.5.7 華為發布AI產品
5.6 人工智能行業發展存在的主要問題
5.6.1 人工智能行業發展的痛點
5.6.2 人工智能發展的技術困境
5.6.3 人工智能發展的安全問題
5.6.4 人工智能發展的倫理問題
5.6.5 人工智能發展的隱私問題
5.7 人工智能行業發展對策及建議
5.7.1 人工智能的發展策略分析
5.7.2 人工智能的技術發展建議
5.7.3 人工智能的政策發展建議
5.7.4 推進人工智能標準化建設
5.7.5 人工智能倫理問題的對策
5.8 人工智能行業發展戰略分析
5.8.1 建立完善的數據生態系統
5.8.2 拓寬人工智能的傳統行業應用
5.8.3 加強人工智能專業人才儲備
5.8.4 確保教育和培訓體系與時俱進
5.8.5 相互不建立倫理和法律共識
第六章 2018-2020年重點區域人工智能行業發展布局
6.1 北京市
6.1.1 政策環境分析
6.1.2 產業發展狀況
6.1.3 專利發展狀況
6.1.4 產業發展動態
6.1.5 產業發展問題
6.2 上海市
6.2.1 產業發展優勢
6.2.2 政策環境分析
6.2.3 財政支持動態
6.2.4 產業發展提速
6.2.5 地區發展動態
6.3 廣東省
6.3.1 政策環境分析
6.3.2 產業發展基礎
6.3.3 廣州AI產業綜況
6.3.4 深圳AI產業綜況
6.3.5 產業聯盟成立
6.3.6 產業發展瓶頸
6.4 浙江省
6.4.1 發展優勢分析
6.4.2 政策環境分析
6.4.3 產業發展綜況
6.4.4 區域發展布局
6.4.5 項目案例分析
6.5 江蘇省
6.5.1 產業發展優勢
6.5.2 產業發展概況
6.5.3 產業聯盟成立
6.5.4 區域發展布局
6.5.5 人才培養加快
6.6 安徽省
6.6.1 產業運行狀況
6.6.2 政策規劃分析
6.6.3 產業發展綜況
6.6.4 重點園區介紹
6.6.5 未來發展規劃
6.7 貴州省
6.7.1 產業發展優勢
6.7.2 政策環境分析
6.7.3 區域發展狀況
6.7.4 產業發展動態
第七章 2018-2020年人工智能技術發展的驅動要素
7.1 人工智能行業發展的技術機遇
7.1.1 互聯網基礎建設加快
7.1.2 科技研發支出上升
7.1.3 數據數量規模上升
7.1.4 應用技術逐步完善
7.2 硬件基礎日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 “人腦”芯片
7.2.3 量子計算機
7.2.4 仿生計算機
7.3 人工智能芯片技術發展提速
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略高點
7.3.3 相關企業加快AI芯片布局
7.3.4 人工智能芯片市場規模結構
7.3.5 人工智能芯片產品研發動態
7.3.6 中國人工智能芯片發展困境
7.4 物聯網提供基礎環境
7.4.1 物聯網技術的分析
7.4.2 物聯網行業發展進程
7.4.3 物聯網產業的政策環境
7.4.4 企業加快物聯網布局
7.4.5 物聯網是智能分析的基礎
7.4.6 物聯網與人工智能相互促進
7.5 大規模并行運算的實現
7.5.1 云計算的關鍵技術
7.5.2 云計算的應用模式
7.5.3 云計算產業發展規模
7.5.4 云計算市場競爭格局
7.5.5 云計算成人工智能基礎
7.5.6 云計算與人工智能協同發展
7.6 大數據技術的崛起
7.6.1 大數據技術內涵及環節
7.6.2 大數據市場規模分析
7.6.3 大數據的主要應用領域
7.6.4 大數據與人工智能的關系
7.6.5 大數據成人工智能數據源
7.6.6 數據視角下AI的應用場景
7.6.7 人工智能數據的安全風險
7.6.8 人工智能數據的安全治理
7.7 深度學習技術的出現
7.7.1 機器學習的階段
7.7.2 深度學習技術內涵
7.7.3 深度學習算法技術
7.7.4 深度學習的技術應用
7.7.5 深度學習領域發展狀況
7.7.6 深度學習提高人工智能水平
第八章 人工智能基礎技術發展及應用分析
8.1 自然語言處理技術
8.1.1 自然語言處理內涵
8.1.2 自然語言處理分類
8.1.3 語音識別技術分析
8.1.4 語義技術研發狀況
8.1.5 自動翻譯技術內涵
8.2 計算機視覺技術
8.2.1 計算機視覺基本內涵
8.2.2 計算機視覺主要分類
8.2.3 計算機視覺應用領域
8.2.4 計算機視覺應用規模
8.2.5 計算機視覺運作流程
8.3 模式識別技術
8.3.1 模式識別技術內涵
8.3.2 文字識別技術應用
8.3.3 生物特征識別技術
8.3.4 語音識別技術分析
8.3.5 人臉識別技術應用
8.3.6 模式識別發展潛力
8.4 知識表示技術
8.4.1 知識表示的內涵
8.4.2 知識表示的方法
8.4.3 知識表示的進展
8.5 其他基礎技術分析
8.5.1 自動推理技術
8.5.2 環境感知技術
8.5.3 自動規劃技術
8.5.4 專家系統技術
第九章 人工智能技術的主要應用領域分析
9.1 工業領域
9.1.1 人工智能的工業應用
9.1.2 AI將催生智能生產工廠
9.1.3 智能工廠進一步轉型
9.1.4 人工智能應用于制造領域
9.1.5 制造業數字化的經濟規模
9.1.6 人工智能成工業發展方向
9.1.7 AI工業應用的前景廣闊
9.2 醫療領域
9.2.1 人工智能醫療行業應用場景
9.2.2 人工智能醫療細分領域應用
9.2.3 人工智能醫療市場發展狀況
9.2.4 人工智能醫學影像市場分析
9.2.5 企業布局人工智能醫療市場
9.2.6 人工智能醫療領域投資機會
9.3 安防領域
9.3.1 AI對安防行業的重要意義
9.3.2 AI識別技術的安防應用
9.3.3 AI在安防領域的應用場景
9.3.4 人工智能+安防產業鏈
9.3.5 AI+安防市場規模分析
9.3.6 AI+安防軟硬件市場規模
9.3.7 快速崛起的巡邏機器人
9.4 金融領域
9.4.1 AI提升金融經營效能
9.4.2 傳統金融AI投入狀況
9.4.3 智慧金融投融企業分布
9.4.4 智能客服提升服務效率
9.4.5 智能風控降低金融風險
9.4.6 智能支付應用狀況分析
9.4.7 人工智能應用于投資顧問
9.5 零售領域
9.5.1 AI在零售行業的應用空間廣闊
9.5.2 人工智能應用于零售業的規模
9.5.3 人工智能應用于新零售的場景
9.5.4 人工智能應用于新零售的問題
9.5.5 人工智能+零售相關布局企業
9.5.6 人工智能應用于零售的路徑
9.6 社交領域
9.6.1 人工智能的移動社交應用
9.6.2 組織開展機器情感測試
9.6.3 人工智能產品社交應用
9.6.4 語音交互產品市場火熱
9.6.5 微信人工智能社交系統
9.7 其他應用領域分析
9.7.1 無人駕駛領域
9.7.2 智能教育領域
9.7.3 智慧政務領域
第十章 2018-2020年智能機器人產業發展分析
10.1 2018-2020年機器人產業發展綜述
10.1.1 機器人產業發展階段
10.1.2 機器人產業發展圖譜
10.1.3 機器人行業產業鏈構成
10.1.4 機器人的替代優勢明顯
10.1.5 機器人下游應用產業多
10.2 2018-2020年機器人產業發展狀況
10.2.1 全球機器人產業發展狀況
10.2.2 中國政府扶持機器人產業
10.2.3 國內企業布局機器人產業
10.2.4 中國機器人市場結構分析
10.2.5 機器人產業發展問題及對策
10.2.6 機器人產業發展規劃目標
10.2.7 機器人產業未來發展趨勢
10.3 人工智能在機器人行業的應用狀況
10.3.1 人工智能與機器人的關系
10.3.2 AI于機器人的應用過程
10.3.3 AI大量運用于小型機器人
10.3.4 人工智能促進機器人發展
10.4 人工智能技術在機器人領域的應用
10.4.1 專家系統的應用
10.4.2 模式識別的應用
10.4.3 機器視覺的應用
10.4.4 機器學習的應用
10.4.5 分布式AI的應用
10.4.6 進化算法的應用
10.5 機器人重點應用領域分析
10.5.1 醫療機器人
10.5.2 軍事機器人
10.5.3 教育機器人
10.5.4 家用機器人
10.5.5 物流機器人
10.5.6 協作型機器人
第十一章 2018-2020年國際人工智能重點企業分析
11.1 微軟公司
11.1.1 企業發展概況
11.1.2 企業財務狀況
11.1.3 人工智能發展實力
11.1.4 AI平臺服務范圍
11.1.5 產品融合AI技術
11.2 IBM公司
11.2.1 企業發展概況
11.2.2 企業經營范圍
11.2.3 企業財務狀況
11.2.4 技術研發實力
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 AI產品應用廣泛
11.3 谷歌公司
11.3.1 企業發展概況
11.3.2 企業財務狀況
11.3.3 人工智能發展實力
11.3.4 人工智能產業布局
11.3.5 人工智能系統及平臺
11.3.6 人工智能收購動態
11.4 英特爾公司
11.4.1 企業發展概況
11.4.2 企業財務狀況
11.4.3 人工智能技術應用
11.4.4 人工智能發展布局
11.4.5 AI發展機會和挑戰
11.4.6 人工智能領域合作
11.5 亞馬遜公司
11.5.1 企業發展概況
11.5.2 企業財務狀況
11.5.3 布局人工智能
11.6 其他企業
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDA(英偉達)
11.6.3 Uber(優步)
第十二章 2016-2019年中國人工智能重點企業分析
12.1 百度公司
12.1.1 企業發展概況
12.1.2 企業財務狀況
12.1.3 人工智能生態布局
12.1.4 人工智能布局動態
12.1.5 人工智能合作推進
12.2 騰訊公司
12.2.1 企業發展概況
12.2.2 企業財務狀況
12.2.3 人工智能發展布局
12.2.4 人工智能合作動態
12.3 阿里集團
12.3.1 企業發展概況
12.3.2 企業財務狀況
12.3.3 人工智能發展地位
12.3.4 人工智能應用領域
12.3.5 AI芯片研發動態
12.4 科大訊飛股份有限公司
12.4.1 企業發展概況
12.4.2 AI業務布局
12.4.3 AI開放平臺
12.4.4 AI發展效益
12.4.5 經營效益分析
12.4.6 業務經營分析
12.4.7 財務狀況分析
12.4.8 核心競爭力分析
12.4.9 公司發展戰略
12.4.10 AI發展戰略
12.4.11 未來前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企業發展概況
12.5.2 業務發展進程
12.5.3 科研投入狀況
12.5.4 AI技術應用
12.5.5 經營效益分析
12.5.6 業務經營分析
12.5.7 財務狀況分析
12.5.8 核心競爭力分析
12.5.9 公司發展戰略
12.5.10 未來前景展望
12.6 北京曠視科技有限公司
12.6.1 企業基本概況
12.6.2 重點產品系統
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 財務狀況分析
12.6.6 融資進程分析
12.7 云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1 企業基本概述
12.7.2 平臺發展優勢
12.7.3 主要產品服務
12.7.4 核心技術分析
12.7.5 平臺用戶分布
12.7.6 融資歷程分析
第十三章 中投顧問對2020-2024年人工智能行業投資價值分析
13.1 投資價值評估
13.2 投資機會評估
13.3 投資驅動因素
13.3.1 發展動力評估
13.3.2 經濟因素
13.3.3 技術因素
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 進入壁壘評估
13.4.2 競爭壁壘分析
13.4.3 技術壁壘分析
13.4.4 資金壁壘分析
13.4.5 政策壁壘分析
13.5 人工智能行業投資風險分析
13.5.1 環境風險
13.5.2 行業風險
13.5.3 技術壁壘
13.5.4 內部風險
13.5.5 競爭風險
13.5.6 合同毀約風險
13.6 投資時機及建議
13.6.1 進入時機分析
13.6.2 投資建議分析
第十四章 2018-2020年人工智能行業投資分析
14.1 全球人工智能的投融資分析
14.1.1 全球AI融資規模
14.1.2 美國AI融資規模
14.1.3 歐洲AI融資規模
14.1.4 重點投資品類
14.1.5 風險投資上升
14.2 中國人工智能行業投融資狀況
14.2.1 投資規模狀況
14.2.2 整體投資階段
14.2.3 獲投領域分布
14.2.4 上市企業分布
14.2.5 投資主體分布
14.2.6 大額投資項目
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能領域投資動態分析
14.3.1 投資項目綜述
14.3.2 投資區域分布
14.3.3 投資模式分析
14.3.4 典型投資案例
第十五章 人工智能行業未來發展前景及趨勢預測
15.1 人工智能行業發展前景展望
15.1.1 契合萬物互聯發展趨勢
15.1.2 人工智能經濟效益巨大
15.1.3 人工智能整體發展前景
15.1.4 人工智能規劃目標分析
15.1.5 人工智能投資機會分析
15.1.6 人工智能產業投資方向
15.2 人工智能行業發展趨勢預測
15.2.1 人工智能未來變革方向
15.2.2 人工智能產業發展態勢
15.2.3 人工智能技術發展趨勢
15.2.4 人工智能應用趨勢展望
15.2.5 城市人工智能發展方向
15.2.6 “智能+X”將成新時尚
15.3 中投顧問對2020-2024年中國人工智能行業預測分析
15.3.1 2020-2024年中國人工智能行業影響因素分析
15.3.2 2020-2024年中國人工智能行業收入預測
附錄
附錄一:新一代人工智能發展規劃
附錄二:促進新一代人工智能產業發展三年行動計(2018-2020年)

圖表目錄

圖表1 人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表2 專用人工智能與通用人工智能的區別
圖表3 人工智能產業生態圖
圖表4 人工智能產業鏈結構
圖表5 人工智能產業鏈相關產品
圖表6 人工智能產業鏈基礎層構成及代表企業
圖表7 人工智能產業鏈技術層構成及代表企業
圖表8 人工智能產業鏈應用層構成及代表企業
圖表9 人工智能產業發展歷程
圖表10 全球人工智能企業分布情況
圖表11 全球人工智能企業數量城市分布TOP5統計情況
圖表12 2019年20個全球AI創新融合應用城市
圖表13 全球人工智能衍生的商業價值預測
圖表14 主要國家人工智能戰略目標和任務
圖表15 各國在人工智能各領域的重點研發布局情況
圖表16 各主要經濟體高度關注的人工智能應用領域
圖表17 美國人工智能典型研發機構
圖表18 人工智能典型研發企業
圖表19 日本人工智能市場規模
圖表20 日本AI大型上市公司
圖表21 日本AI中小型上市公司
圖表22 英法德AI企業數量
圖表23 人工智能發展過程中具有社會意義的重要事件
圖表24 大眾對人工智能的了解程度
圖表25 大眾了解人工智能的主要渠道
圖表26 人工智能水平最受認可領域
圖表27 人工智能最具價值的領域
圖表28 體力勞動將會被AI取代
圖表29 我國人工智能專利申請量年度變化趨勢
圖表30 人工智能一級技術分支申請量占比
圖表31 人工智能申請人專利申請數量排名
圖表32 國外來華申請人申請量比例圖
圖表33 高中信息技術課程結構
圖表34 2017-2018年中國新建人工智能學院匯總
圖表35 中國龍頭企業與高校合作或共建人工智能學院匯總
圖表36 人工智能的發展史
圖表37 人工智能的三個階段
圖表38 人工智能技術帶來的全方位變革
圖表39 人工智能技術推動產業升級
圖表40 人工智能各層級圖示
圖表41 中國人工智能市場結構
圖表42 中國AI服務器市場廠商份額
圖表43 人工智能產業發展特征
圖表44 人工智能產業分布熱力圖
圖表45 中國人工智能企業區域分布
圖表46 中國人工智能企業層次數量區域分布
圖表47 國家級人工智能開放平臺
圖表48 2017-2019全國人工智能產業發展指數
圖表49 2017-2019全國重點省市人工智能產業發展指數
圖表50 2019年人工智能產業發展指數一級指標前十名
圖表51 百度大腦的存儲能力
圖表52 技術層的運行機制
圖表53 專業智能階段的AI產業格局
圖表54 通用智能階段的AI產業格局
圖表55 2018年中國人工智能企業層級分布
圖表56 2018年中國人工智能企業主要技術類型分布
圖表57 2018年中國人工智能100強企業名單(一)
圖表58 2018年中國人工智能100強企業名單(二)
圖表59 2018年中國人工智能100強企業名單(三)
圖表60 2018年中國人工智能100強企業名單(四)
圖表61 2018年中國人工智能100強企業名單(五)
圖表62 2018年中國人工智能100強企業名單(六)
圖表63 2018年中國人工智能100強企業分布情況
圖表64 百度、阿里、騰訊人工智能布局
圖表65 北京市人工智能相關政策匯總
圖表66 中科院人工智能專利統計表
圖表67 上海市人工智能相關政策匯總
圖表68 2017年上海市人工智能創新發展專項資金擬支持單位
圖表69 廣東省人工智能三步走規劃
圖表70 深圳人工智能企業百強榜單中TOP20
圖表71 安徽省人工智能產業發展主要目標
圖表72 2017-2019年互聯網寬帶接入端口數發展情況
圖表73 2017-2019年移動電話基站數發展情況
圖表74 2017-2019年光纜線路總長度發展情況
圖表75 2014-2018年研究與試驗發展(R&D)經費支出及其增長速度
圖表76 2018年專利申請、授權和有效專利情況
圖表77 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表78 國內從事人工智能芯片的代表性企業
圖表79 2018年中國AI芯片行業結構
圖表80 AI芯片新產品介紹
圖表81 物聯網中期指標完成情況評估表
圖表82 物聯網相關政策匯總
圖表83 物聯網各層次代表的領先企業
圖表84 云計算應用模式
圖表85 我國公有云市場規模及增速
圖表86 我國私有云市場規模及增速
圖表87 中國公有云細分市場規模(億元)
圖表88 中國私有云細分市場構成
圖表89 2018年國內公有云IaaS市場份額占比
圖表90 大數據市場產值圖
圖表91 中國大數據核心產業規模及增速
圖表92 AI的三階段發展與數據的關系
圖表93 智能數據時代人工智能、大數據與人的智慧的關系
圖表94 全球數據增量與人工智能模型在不同數據輸入量下的表現
圖表95 數據視角下人工智能行業布局示意圖
圖表96 人工智能中的數據安全風險構成
圖表97 深度學習結構示意圖
圖表98 淺層模型和深層模型的對比
圖表99 GitHub深度學習開源排名(一)
圖表100 GitHub深度學習開源排名(二)
圖表101 語義依存分析例子
圖表102 計算機視覺與其他領域的關系
圖表103 CV在人機交互上的前沿應用
圖表104 中國計算機視覺應用市場份額
圖表105 計算機視覺的處理流程
圖表106 語音識別系統流程
圖表107 語音識別獲得多項突破
圖表108 人臉識別過程
圖表109 具有情景意識的環境感知網絡分層結構
圖表110 智能診斷系統平臺組成結構
圖表111 AI可能的重構的領域與方式
圖表112 2016-2022年中國制造業數字化經濟規模及AI技術在其中的滲透率情況
圖表113 工業4.0愿景
圖表114 AI醫療健康應用場景示意圖
圖表115 2016-2018年中國人工智能醫療市場規模及其增速
圖表116 2019-2022年中國AI醫學影像市場規模
圖表117 AI醫學影像主要類型玩家商業化優勢對比
圖表118 中國醫療人工智能企業探索中的落地服務和變現模式
圖表119 步態識別技術
圖表120 AI+安防應用場景示意圖
圖表121 2019年中國AI+安防產業鏈
圖表122 2017-2022年中國AI+安防市場規模(不含C端)
圖表123 2018年AI+安防軟硬件細分市場占比
圖表124 安防巡邏機器人
圖表125 人工智能技術對金融行業經營全過程的變革
圖表126 2018-2022年中國傳統金融機構科技投入情況
圖表127 2018年中國傳統金融AI投入和份額矩陣圖
圖表128 智慧金融投融企業類型分布
圖表129 人工智能在零售領域的技術應用
圖表130 人工智能在零售領域的應用趨勢
圖表131 人工智能將成為未來零售業的超級大腦
圖表132 2018-2022年中國現代渠道主要零售商數字化建設投入和AI投入
圖表133 2018年中國現代渠道主要零售商AI應用投入
圖表134 AI+新零售應用場景
圖表135 AI+零售能力輸出類型
圖表136 AI+零售主要玩家結構
圖表137 “情感”圖靈測試
圖表138 語言交互流程示意圖
圖表139 自動駕駛汽車的目標探測
圖表140 國內自動駕駛企業地域分布
圖表141 中國人工智能教育架構示意圖
圖表142 人工智能在學習五大環節中的應用
圖表143 機器人產業發展階段
圖表144 機器人產業圖譜
圖表145 機器人行業產業鏈長度圖
圖表146 機器人產品的全生命周期
圖表147 2018年全球機器人市場結構
圖表148 2018年中國機器人市場結構
圖表149 2008-2017年中國各地區醫院醫療機器人引進
圖表150 我國醫療機器人產品類型占比情況
圖表151 國產軍事機器“大狗”
圖表152 掃地機器人
圖表153 AGV機器人
圖表154 碼垛機器人
圖表155 分揀抓取機器人
圖表156 2017-2018財年微軟綜合收益表
圖表157 2017-2018財年微軟分部資料
圖表158 2017-2018財年微軟收入分地區資料
圖表159 2018-2019財年微軟綜合收益表
圖表160 2018-2019財年微軟分部資料
圖表161 2018-2019財年微軟收入分地區資料
圖表162 2019-2020財年微軟綜合收益表
圖表163 2019-2020財年微軟分部資料
圖表164 2019-2020財年微軟收入分地區資料
圖表165 微軟人工智能服務多樣
圖表166 2017-2018年IBM綜合收益表
圖表167 2017-2018年IBM分部資料
圖表168 2017-2018年IBM收入分地區資料
圖表169 2018-2019年IBM綜合收益表
圖表170 2018-2019年IBM分部資料
圖表171 2019-2020年IBM綜合收益表
圖表172 2019-2020年IBM分部資料
圖表173 2019-2020年IBM收入分地區資料
圖表174 IBM圍繞Watson全面布局人工智能
圖表175 2017-2018年Alphabet綜合收益表
圖表176 2017-2018年Alphabet收入分部門資料
圖表177 2017-2018年Alphabet收入分地區資料
圖表178 2018-2019年Alphabet綜合收益表
圖表179 2018-2019年Alphabet收入分部門資料
圖表180 2018-2019年Alphabet收入分地區資料
圖表181 2019-2020年Alphabet綜合收益表
圖表182 2019-2020年Alphabet收入分部門資料
圖表183 2019-2020年Alphabet收入分地區資料
圖表184 人工智能深入滲透到谷歌各項業務中
圖表185 2017-2018財年英特爾綜合收益表
圖表186 2017-2018財年英特爾分部資料
圖表187 2017-2018財年英特爾收入分地區資料
圖表188 2018-2019財年英特爾綜合收益表
圖表189 2018-2019財年英特爾分部資料
圖表190 2018-2019財年英特爾收入分地區資料
圖表191 2019-2020財年英特爾綜合收益表
圖表192 2019-2020財年英特爾分部資料
圖表193 英特爾全面布局人工智能
圖表194 2017-2018年亞馬遜綜合收益表
圖表195 2017-2018年亞馬遜分部資料
圖表196 2017-2018年亞馬遜收入分地區資料
圖表197 2018-2019年亞馬遜綜合收益表
圖表198 2018-2019年亞馬遜分部資料
圖表199 2018-2019年亞馬遜收入分地區資料
圖表200 2019-2020年亞馬遜綜合收益表
圖表201 2019-2020年亞馬遜分部資料
圖表202 Amazon Lex
圖表203 Alexa在越來越多的場景和設備中應用
圖表204 Amazon AI服務架構
圖表205 亞馬遜的人工智能服務
圖表206 2017-2018年百度綜合收益表
圖表207 2017-2018年百度分部資料
圖表208 2018-2019年百度綜合收益表
圖表209 2018-2019年百度分部資料
圖表210 2019-2020年百度綜合收益表
圖表211 2019-2020年百度分部資料
圖表212 百度在人工智能領域的生態布局
圖表213 百度大腦
圖表214 2016-2017年騰訊綜合收益表
圖表215 2016-2017年騰訊分部資料
圖表216 2016-2017年騰訊收入分地區資料
圖表217 2017-2018年騰訊綜合收益表
圖表218 2017-2018年騰訊分部資料
圖表219 2017-2018年騰訊收入分地區資料
圖表220 2018-2019年騰訊綜合收益表
圖表221 2018-2019年騰訊分部資料
圖表222 騰訊在人工智能領域的生態布局
圖表223 2017-2018財年阿里巴巴綜合收益表
圖表224 2017-2018財年阿里巴巴分部資料
圖表225 2018-2019財年阿里巴巴綜合收益表
圖表226 2018-2019財年阿里巴巴分部資料
圖表227 2019-2020財年阿里巴巴綜合收益表
圖表228 2019-2020財年阿里巴巴分部資料
圖表229 2016-2019年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表230 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表231 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表232 2018年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表233 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表234 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表235 2016-2019年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表236 2016-2019年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表237 2016-2019年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表238 2016-2019年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表239 2016-2019年科大智能科技股份有限公司營業收入及增速
圖表240 2016-2019年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表241 2017-2018年科大智能科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表242 2016-2019年科大智能科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表243 2016-2019年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率
圖表244 2016-2019年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表245 2016-2019年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平
圖表246 2016-2019年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
圖表247 曠視科技發展歷程
圖表248 曠視洞鑒——智能城市管理操作系統
圖表249 曠視河圖——機器人網絡操作系統
圖表250 曠視科技人工智能產品-核心硬件
圖表251 曠視科技合作伙伴
圖表252 云知聲人工智能產品與服務
圖表253 云知聲人工智能核心技術
圖表254 云知聲平臺用戶
圖表255 云知聲融資歷程
圖表256 中投產業投資價值綜合評估:人工智能
圖表257 人工智能產業市場機會整體評估表
圖表258 中投市場機會矩陣:人工智能產業
圖表259 人工智能產業發展動力整體評估表
圖表260 中投產業投資驅動因素:人工智能
圖表261 中投產業進入壁壘評估:人工智能
圖表262 中投產業投資進入時機:人工智能
圖表263 中投產業生命周期:人工智能產業
圖表264 中投顧問投資機會箱:人工智能產業
圖表265 全球人工智能企業各輪融資金額
圖表266 全球人工智能企業各輪融資金額占比
圖表267 美國融資規模及頻次
圖表268 英法德AI企業融資規模及頻次
圖表269 人工智能的重點品類的融資分布
圖表270 最受風險資本青睞的人工智能品類
圖表271 2012-2019年中國人工智能私募股權投資市場整體情況
圖表272 2012-2019年人工智能領域投資頻數占比情況
圖表273 各行業人工智能投資頻數(左)和投資金額(右)
圖表274 從事人工智能技術開發與應用的中國企業上市數量
圖表275 2012-2019年人工智能投資機構投資頻數TOP10
圖表276 2018年人工智能領域融資額過10億元以上融資項目
圖表277 2017年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
圖表278 2018年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
圖表279 2019年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
圖表280 2017年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表281 2017年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表282 2018年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表283 2018年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表284 2019年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表285 2019年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表286 2017年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
圖表287 2018年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
圖表288 2019年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
圖表289 2020年中國重點省市人工智能產業規模目標匯總
圖表290 人工智能發展趨勢
圖表291 中投顧問對2020-2024年中國人工智能行業收入預測

人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是研究人類智能活動的規律,構造具有一定智能的人工系統,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)。

市場規模方面,IDC數據顯示,2019年人工智能基礎架構市場規模達到20.9億美元,同比增長58.7%。其中GPU服務器占據96.1%的市場份額。預計到2024年中國GPU服務器市場規模將達到64億美元。技術專利方面,2019年12月,國家工業信息安全發展研究中心發布《人工智能中國專利技術分析報告》。報告顯示,截至2019年10月,中國人工智能專利申請量累計44萬余件,超越美國成為AI領域專利申請量最高的國家。百度、騰訊、微軟、浪潮、華為專利申請數量名列前五。

融資情況來看,在過去幾年間,中國人工智能領域投資出現快速增長。2014-2019年Q3,中國人工智能行業總計共有2845起投融資事件發生,總計融資金額為3583.65億人民幣。平均融資規模除在2016年有所回落外,總體呈現跨越式走高之勢,從2014年的平均融資額0.65億人民幣增長至2019年的2.27億人民幣,增長率達249.23%,資金流向頭部項目的趨勢明顯。

在中國,人工智能的發展受到政府高度重視。從國家互聯網+行動計劃到“十三五”的相關規劃中,均明確將人工智能作為戰略性新興產業,給予重點扶持。2017年,先后印發了《新一代人工智能發展規劃》和《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》2020年3月27日,科技部發布《科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2020年度項目申報指南的通知》,2020年度項目申報指南在新一代人工智能基礎理論、共性關鍵技術、新型感知與智能芯片、人工智能提高經濟社會發展水平創新應用等4個技術方向啟動22個研究任務,擬安排國撥經費概算5.6億元。

2020年初新冠肺炎疫情給中國經濟帶來了較大的沖擊,而新基建投資成為救市熱點。2020年3月4日,中共中央政治局常務委員會召開會議,指出要加快5G網絡、人工智能等新型基礎設施建設進度。人工智能成為了“基建”七大領域內消費型投資的主戰場。疫情擴散也使全球產業鏈各環節存在不確定性,經濟穩增長背景下,發展人工智能新興產業的基礎設施,符合經濟轉型方向,有望成為“基建”的主要抓手之一,加快建設發展,使行業彰顯“逆周期性”的屬性。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告》共十五章。首先介紹了人工智能的定義及分類,接著分析了國際人工智能產業的發展狀況、我國人工智能產業的政策環境及運行情況。接著,報告對我國人工智能行業的發展驅動要素、基礎技術、應用領域、機器人行業發展狀況做了細致的透析,最后對國內外人工智能重點企業的經營狀況、行業的投資狀況、發展前景和趨勢做了詳細介紹。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、財政部、發改委、中國互聯網絡信息中心、中國通信院、中國人工智能學會、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國高科技產業協會、中國人工智能學會以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能行業有個系統深入的了解、或者想投資相關行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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