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        2019-2023年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告(上下卷)

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        第一章 人工智能的基本介绍
        1.1 人工智能的基本概述
        1.1.1 人工智能的内涵
        1.1.2 人工智能的分类
        1.1.3 人工智能的特征
        1.1.4 人工智能关键环节
        1.1.5 人工智能技术层级
        1.2 人工智能倍投计算器app链分析
        1.2.1 倍投计算器app生态链结构
        1.2.2 倍投计算器app链基本构成
        1.2.3 倍投计算器app链相关产品
        1.2.4 倍投计算器app链相关企业
        1.3 人工智能的研究方法
        1.3.1 大脑模拟
        1.3.2 符号处理
        1.3.3 子符号法
        1.3.4 统计学法
        1.3.5 集成方法
        第二章 2016-2018年国际人工智能行业发展分析
        2.1 2016-2018年全球人工智能行业发展综况
        2.1.1 人工智能概念的兴起
        2.1.2 驱动人工智能发展动因
        2.1.3 人工智能倍投计算器app发展阶段
        2.1.4 全球人工智能企业分布
        2.1.5 各国加快重视人工智能布局
        2.1.6 全球人工智能衍生价值预测
        2.2 美国
        2.2.1 美国人工智能发展状况
        2.2.2 美国人工智能战略布局
        2.2.3 美国机器智能国家战略
        2.2.4 美国人工智能相关主体
        2.2.5 人工智能应用于美国国防
        2.2.6 美国人工智能发展规划
        2.3 日本
        2.3.1 日本人工智能发展状况
        2.3.2 日本人工智能重点企业
        2.3.3 AI成日本工业发展重点
        2.3.4 日本人工智能发展线路图
        2.4 2016-2018年各国人工智能倍投计算器app发展动态
        2.4.1 欧盟人工智能发展计划
        2.4.2 欧盟公布AI道德准则草案
        2.4.3 英国人工智能发展分析
        2.4.4 法国发布人工智能战略
        2.4.5 以色列人工智能融资动态
        2.4.6 新加坡人工智能发展计划
        第三章 2016-2018年中国人工智能行业政策环境分析
        3.1 政策推动人工智能发展
        3.1.1 中国大脑研究计划开启
        3.1.2 国务院推动人工智能建设
        3.1.3 中央明确加快人工智能发展
        3.1.4 工信部启动人工智能揭榜工作
        3.2 人工智能行业相关政策分析
        3.2.1 “中国制造”助力人工智能
        3.2.2 人工智能纳入科技创新规划
        3.2.3 “互联网+”促进人工智能发展
        3.3 人工智能行业相关规划逐步完善
        3.3.1 人工智能行动实施方案发布
        3.3.2 人工智能发展规划正式发布
        3.3.3 人工智能倍投计算器app三年行动计划
        3.3.4 人工智能高校人才培养计划
        3.4 地区人工智能政策规划逐步完善
        3.4.1 沈阳市人工智能发展规划
        3.4.2 成都市人工智能发展规划
        3.4.3 福建省人工智能发展规划
        3.5 机器人相关政策规划分析
        3.5.1 机器人倍投计算器app发展规划发布
        3.5.2 各部委聚焦智能机器人发展
        3.5.3 各地区加快机器人行业布局
        第四章 2016-2018年人工智能技术认知及专利申请情况
        4.1 人工智能技术认知状况调研
        4.1.1 认知历程
        4.1.2 认知程度
        4.1.3 认知渠道
        4.1.4 认可领域
        4.1.5 取代趋势
        4.1.6 争议领域
        4.2 全球人工智能专利申请状况
        4.2.1 专利申请数据的统计来源
        4.2.2 全球人工智能专利申请趋势
        4.2.3 全球人工智能专利申请格局
        4.2.4 全球人工智能PCT申请状况
        4.2.5 全球AI专利申请细分领域
        4.3 中国人工智能专利申请情况
        4.3.1 中国人工智能专利申请趋势
        4.3.2 中国人工智能专利申请排名
        4.3.3 国内AI专利申请细分领域
        4.3.4 中国人工智能专利发展建议
        4.4 2016-2018年人工智能技术研究态势
        4.4.1 人工智能再获重大突破
        4.4.2 深度学习专用处理器发布
        4.4.3 智能语音交互技术加快发展
        4.4.4 嵌入式设备结合AI成为趋势
        4.4.5 人工智能技术走进生活
        4.4.6 人工智能带来媒体变革
        第五章 2016-2018年中国人工智能行业发展分析
        5.1 人工智能行业发展历程
        5.1.1 发展历程
        5.1.2 研究进程
        5.1.3 发展阶段
        5.2 2016-2018年人工智能行业发展综况
        5.2.1 人工智能行业发展提速
        5.2.2 人工智能倍投计算器app规模结构
        5.2.3 人工智能倍投计算器app发展特征
        5.2.4 人工智能人才投入状况
        5.2.5 人工智能开放平台发布
        5.3 人工智能倍投计算器app生态格局分析
        5.3.1 生态格局基本架构
        5.3.2 基础资源支持层
        5.3.3 技术实现路径层
        5.3.4 应用实现路径层
        5.3.5 未来生态格局展望
        5.4 人工智能企业发展特点分析
        5.4.1 人工智能企业区域分布
        5.4.2 人工智能企业成立时间
        5.4.3 人工智能企业技术领域
        5.5 人工智能行业竞争格局分析
        5.5.1 企业主体分类
        5.5.2 企业发展布局
        5.5.3 科技企业布局
        5.5.4 京东加大AI投入
        5.5.5 华为进军AI领域
        5.6 人工智能行业发展存在的主要问题
        5.6.1 人工智能行业发展的痛点
        5.6.2 人工智能发展的技术困境
        5.6.3 人工智能发展的安全问题
        5.6.4 人工智能发展的伦理问题
        5.6.5 人工智能发展的隐私问题
        5.7 人工智能行业发展对策及建议
        5.7.1 人工智能的发展策略分析
        5.7.2 人工智能的技术发展建议
        5.7.3 人工智能的政策发展建议
        5.7.4 推进人工智能标准化建设
        5.7.5 人工智能伦理问题的对策
        5.8 人工智能行业发展战略分析
        5.8.1 建立完善的数据生态系统
        5.8.2 拓宽人工智能的传统行业应用
        5.8.3 加强人工智能专业人才储备
        5.8.4 确保教育和培训体系与时俱进
        5.8.5 相互不建立伦理和法律共识
        第六章 2016-2018年重点区域人工智能行业发展布局
        6.1 北京市
        6.1.1 政策环境分析
        6.1.2 倍投计算器app发展状况
        6.1.3 区域布局分析
        6.1.4 专利发展状况
        6.1.5 倍投计算器app发展动态
        6.1.6 倍投计算器app发展问题
        6.2 上海市
        6.2.1 倍投计算器app发展优势
        6.2.2 政策环境分析
        6.2.3 财政支持动态
        6.2.4 倍投计算器app发展特点
        6.2.5 研究机构成立
        6.3 广东省
        6.3.1 政策环境分析
        6.3.2 倍投计算器app发展基础
        6.3.3 广州AI倍投计算器app综况
        6.3.4 深圳AI倍投计算器app综况
        6.3.5 企业布局加速
        6.3.6 倍投计算器app联盟成立
        6.4 安徽省
        6.4.1 倍投计算器app运行状况
        6.4.2 政策规划分析
        6.4.3 倍投计算器app发展综况
        6.4.4 重点园区介绍
        6.4.5 未来发展规划
        6.5 浙江省
        6.5.1 发展优势分析
        6.5.2 政策环境分析
        6.5.3 倍投计算器app发展综况
        6.5.4 区域发展布局
        6.5.5 项目发展动态
        6.6 贵州省
        6.6.1 倍投计算器app发展优势
        6.6.2 政策环境分析
        6.6.3 区域发展状况
        6.6.4 倍投计算器app发展动态
        第七章 2016-2018年人工智能技术发展的驱动要素
        7.1 人工智能行业发展的技术机遇
        7.1.1 互联网基础建设加快
        7.1.2 科技研发支出上升
        7.1.3 应用技术逐步完善
        7.2 硬件基础日益成熟
        7.2.1 高性能CPU
        7.2.2 “人脑”芯片
        7.2.3 量子计算机
        7.2.4 仿生计算机
        7.3 人工智能芯片技术发展提速
        7.3.1 人工智能对芯片的要求提高
        7.3.2 人工智能芯片成为战略高点
        7.3.3 龙头企业加快AI芯片布局
        7.3.4 人工智能芯片研发动态分析
        7.4 物联网提供基础环境
        7.4.1 物联网技术的分析
        7.4.2 物联网行业发展现状
        7.4.3 物联网倍投计算器app的政策环境
        7.4.4 企业加快物联网布局
        7.4.5 物联网是智能分析的基础
        7.4.6 物联网与人工智能相互促进
        7.5 大规模并行运算的实现
        7.5.1 云计算的关键技术
        7.5.2 云计算的应用模式
        7.5.3 云计算倍投计算器app发展规模
        7.5.4 云计算市场需求特点
        7.5.5 云计算成人工智能基础
        7.5.6 云计算与人工智能协同发展
        7.6 大数据技术的崛起
        7.6.1 大数据技术的内涵
        7.6.2 大数据的各个环节
        7.6.3 大数据市场状况分析
        7.6.4 大数据的主要应用领域
        7.6.5 大数据与人工智能的关系
        7.6.6 数据视角下AI的应用场景
        7.6.7 大数据成人工智能数据源
        7.7 深度学习技术的出现
        7.7.1 机器学习的阶段
        7.7.2 深度学习技术内涵
        7.7.3 深度学习算法技术
        7.7.4 深度学习的技术应用
        7.7.5 深度学习领域发展现状
        7.7.6 深度学习提高人工智能水平
        第八章 人工智能基础技术发展及应用分析
        8.1 自然语言处理技术
        8.1.1 自然语言处理内涵
        8.1.2 自然语言处理分类
        8.1.3 语音识别技术分析
        8.1.4 语义技术研发状况
        8.1.5 自动翻译技术内涵
        8.2 计算机视觉技术
        8.2.1 计算机视觉的内涵
        8.2.2 计算机视觉的分类
        8.2.3 计算机视觉的应用
        8.2.4 计算机视觉的运作
        8.3 模式识别技术
        8.3.1 模式识别技术内涵
        8.3.2 文字识别技术应用
        8.3.3 生物特征识别技术
        8.3.4 人脸识别技术应用
        8.3.5 模式识别发展潜力
        8.4 知识表示技术
        8.4.1 知识表示的内涵
        8.4.2 知识表示的方法
        8.4.3 知识表示的进展
        8.5 其他基础技术分析
        8.5.1 自动推理技术
        8.5.2 环境感知技术
        8.5.3 自动规划技术
        8.5.4 专家系统技术
        第九章 人工智能技术的主要应用领域分析
        9.1 工业领域
        9.1.1 人工智能的工业应用
        9.1.2 AI将催生智能生产工厂
        9.1.3 智能工厂进一步转型
        9.1.4 人工智能应用于制造领域
        9.1.5 人工智能成工业发展方向
        9.1.6 AI工业应用的前景广阔
        9.2 医疗领域
        9.2.1 人工智能医疗行业应用概况
        9.2.2 人工智能医疗细分领域应用
        9.2.3 人工智能医疗市场发展现状
        9.2.4 企业布局人工智能医疗市场
        9.2.5 人工智能医疗领域投资机会
        9.3 安防领域
        9.3.1 AI对安防行业的重要意义
        9.3.2 AI在安防领域的应用现状
        9.3.3 快速崛起的巡逻机器人
        9.3.4 AI识别技术的安防应用
        9.3.5 生物识别市场状况分析
        9.3.6 AI技术应用于国家安防
        9.4 金融领域
        9.4.1 AI成为投资决策辅助
        9.4.2 智能支付应用状况分析
        9.4.3 AI应用于信用风险管控
        9.4.4 人工智能应用于投资顾问
        9.5 零售领域
        9.5.1 AI在零售行业的应用空间广阔
        9.5.2 人工智能应用于新零售的状况
        9.5.3 人工智能应用于新零售的场景
        9.5.4 人工智能应用于新零售的问题
        9.5.5 人工智能应用于零售的路径
        9.6 社交领域
        9.6.1 人工智能的移动社交应用
        9.6.2 组织开展机器情感测试
        9.6.3 人工智能产品社交应用
        9.6.4 语音交互产品市场火热
        9.6.5 微信人工智能社交系统
        第十章 2016-2018年智能机器人倍投计算器app发展分析
        10.1 2016-2018年机器人倍投计算器app发展综述
        10.1.1 机器人行业倍投计算器app链构成
        10.1.2 机器人的替代优势明显
        10.1.3 机器人下游应用倍投计算器app多
        10.1.4 我国机器人倍投计算器app发展进程
        10.2 2016-2018年机器人倍投计算器app发展状况
        10.2.1 我国机器人行业发展规模
        10.2.2 机器人细分市场发展状况
        10.2.3 机器人市场企业布局状况
        10.2.4 机器人倍投计算器app规划发展目标
        10.2.5 机器人倍投计算器app发展趋势分析
        10.3 人工智能在机器人行业的应用状况
        10.3.1 人工智能与机器人的关系
        10.3.2 AI于机器人的应用过程
        10.3.3 AI大量运用于小型机器人
        10.3.4 人工智能促进机器人发展
        10.4 人工智能技术在机器人领域的应用
        10.4.1 专家系统的应用
        10.4.2 模式识别的应用
        10.4.3 机器视觉的应用
        10.4.4 机器学习的应用
        10.4.5 分布式AI的应用
        10.4.6 进化算法的应用
        10.5 机器人重点应用领域分析
        10.5.1 医疗机器人
        10.5.2 军事机器人
        10.5.3 教育机器人
        10.5.4 家用机器人
        10.5.5 物流机器人
        10.5.6 协作型机器人
        第十一章 2016-2018年国际人工智能重点企业分析
        11.1 微软公司
        11.1.1 企业发展概况
        11.1.2 企业财务状况
        11.1.3 人工智能发展实力
        11.1.4 AI平台服务范围
        11.1.5 产品融合AI技术
        11.2 IBM公司
        11.2.1 企业发展概况
        11.2.2 企业经营范围
        11.2.3 企业财务状况
        11.2.4 技术研发实力
        11.2.5 布局人工智能
        11.2.6 AI产品应用广泛
        11.3 谷歌公司
        11.3.1 企业发展概况
        11.3.2 企业财务状况
        11.3.3 人工智能发展实力
        11.3.4 人工智能倍投计算器app布局
        11.3.5 人工智能系统及平台
        11.3.6 人工智能收购动态
        11.4 英特尔公司
        11.4.1 企业发展概况
        11.4.2 企业财务状况
        11.4.3 人工智能技术应用
        11.4.4 人工智能发展布局
        11.4.5 AI发展机会和挑战
        11.4.6 人工智能领域合作
        11.5 亚马逊公司
        11.5.1 企业发展概况
        11.5.2 企业财务状况
        11.5.3 布局人工智能
        11.6 其他企业
        11.6.1 苹果公司
        11.6.2 NVIDA(英伟达)
        11.6.3 Uber(优步)
        第十二章 2015-2018年中国人工智能重点企业分析
        12.1 百度公司
        12.1.1 企业发展概况
        12.1.2 企业财务状况
        12.1.3 AI技术研发进展
        12.1.4 人工智能生态布局
        12.1.5 人工智能布局动态
        12.1.6 人工智能合作推进
        12.2 腾讯公司
        12.2.1 企业发展概况
        12.2.2 企业财务状况
        12.2.3 人工智能投资
        12.2.4 AI智能系统分析
        12.2.5 人工智能生态布局
        12.2.6 创业公司融资动态
        12.3 阿里集团
        12.3.1 企业发展概况
        12.3.2 企业财务状况
        12.3.3 人工智能生态布局
        12.3.4 人工智能平台建立
        12.3.5 人工智能应用方向
        12.4 科大讯飞股份有限公司
        12.4.1 企业发展概况
        12.4.2 技术发展水平
        12.4.3 布局人工智能
        12.4.4 经营效益分析
        12.4.5 业务经营分析
        12.4.6 财务状况分析
        12.4.7 核心竞争力分析
        12.4.8 公司发展战略
        12.4.9 未来前景展望
        12.5 科大智能科技股份有限公司
        12.5.1 企业发展概况
        12.5.2 布局人工智能
        12.5.3 人工智能技术应用
        12.5.4 经营效益分析
        12.5.5 业务经营分析
        12.5.6 财务状况分析
        12.5.7 核心竞争力分析
        12.5.8 公司发展战略
        12.5.9 未来前景展望
        12.6 格灵深瞳科技有限公司
        12.6.1 企业发展概况
        12.6.2 布局人工智能
        12.6.3 主要产品分析
        12.6.4 企业合作动态
        12.7 北京捷通华声语音技术有限公司
        12.7.1 企业发展概况
        12.7.2 财务状况分析
        12.7.3 技术应用状况
        12.7.4 企业发展动态
        12.7.5 未来发展展望
        第十三章 2016-2018年人工智能行业投资分析
        13.1 全球人工智能的投融资分析
        13.1.1 全球AI融资规模
        13.1.2 美国AI融资状况
        13.1.3 亚洲AI融资状况
        13.1.4 欧洲AI融资状况
        13.1.5 重点投资品类
        13.1.6 风险投资上升
        13.2 中国人工智能行业投融资状况
        13.2.1 融资规模分析
        13.2.2 融资轮次分布
        13.2.3 企业新增状况
        13.2.4 企业投资领域
        13.2.5 热点投资分布
        13.2.6 区域投资分布
        13.2.7 投资逻辑分析
        13.3 人工智能行业投资动态
        13.3.1 典型互联网企业融资分布
        13.3.2 AI初创型企业融资动态
        13.3.3 人工智能企业融资动态
        13.3.4 人工智能最新融资特点
        13.4 人工智能行业投资风险分析
        13.4.1 环境风险
        13.4.2 行业风险
        13.4.3 技术壁垒
        13.4.4 内部风险
        13.4.5 竞争风险
        13.4.6 合同毁约风险
        第十四章 人工智能行业未来发展前景及趋势预测
        14.1 人工智能行业发展前景展望
        14.1.1 人工智能成为发展新热点
        14.1.2 人工智能经济效益巨大
        14.1.3 人工智能整体发展前景
        14.1.4 AI成为“十三五”重点
        14.1.5 人工智能投资机会分析
        14.1.6 人工智能倍投计算器app投资方向
        14.2 人工智能行业发展趋势预测
        14.2.1 人工智能未来变革方向
        14.2.2 人工智能倍投计算器app发展态势
        14.2.3 人工智能技术发展趋势
        14.2.4 人工智能应用趋势展望
        14.2.5 城市人工智能发展方向
        14.2.6 “智能+X”将成新时尚
        14.3 中投顾问对2019-2023年中国人工智能行业预测分析
        14.3.1 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析
        14.3.2 2019-2023年中国人工智能市场规模预测
        附录
        附录一:新一代人工智能发展规划
        附录二:促进新一代人工智能倍投计算器app发展三年行动计(2018-2020年)

        图表目录

        图表1 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
        图表2 专用人工智能与通用人工智能的区别
        图表3 人工智能倍投计算器app生态图
        图表4 人工智能倍投计算器app链
        图表5 人工智能倍投计算器app链相关产品
        图表6 人工智能倍投计算器app链的重点企业
        图表7 全球运功监测传动器市场
        图表8 1990VS2013计算成本
        图表9 人工智能倍投计算器app发展历程
        图表10 全球人工智能企业分布
        图表11 全球人工智能企业数量排名前20的城市
        图表12 世界各国人工智能战略与政策发布情况图
        图表13 主要国家和地区人工智能重点研发和应用领域
        图表14 全球人工智能衍生的商业价值预测
        图表15 2010-2017年美国人工智能融资情况
        图表16 美国人工智能相关战略、计划
        图表17 美国人工智能典型研发机构
        图表18 人工智能典型研发企业
        图表19 日本人工智能市场规模
        图表20 日本AI大型上市公司
        图表21 日本AI中小型上市公司
        图表22 “可信赖人工智能”的整体框架
        图表23 中国脑计划的主要内容
        图表24 中国脑计划分为脑科学以及类脑科学两部分
        图表25 沈阳市新一代人工智能重点任务
        图表26 人工智能发展过程中具有社会意义的重要事件
        图表27 大众对人工智能的了解程度
        图表28 大众了解人工智能的主要渠道
        图表29 人工智能水平最受认可领域
        图表30 人工智能最具价值的领域
        图表31 体力劳动将会被AI取代
        图表32 超人工智能需理性看待
        图表33 全球人工智能专利申请量年度变化趋势
        图表34 专利申请量排名前十的国家/地区
        图表35 PCT申请来源国家和地区分布
        图表36 PCT申请主要来源国家和地区申请年度趋势
        图表37 全球人工智能各技术分支专利申请量表格
        图表38 各技术分支全球范围专利申请量柱状图
        图表39 中国专利申请年度变化趋势
        图表40 国内排名前五位的申请人各自申请量趋势
        图表41 中国主要专利权人申请量
        图表42 中国人工智能各技术分支专利申请量表格
        图表43 中国人工智能各技术分支专利申请量柱状图
        图表44 中国人工智能各技术分支的申请量趋势
        图表45 人工智能的发展史
        图表46 人工智能的三个阶段
        图表47 人工智能市场规模
        图表48 中国人工智能市场结构
        图表49 人工智能倍投计算器app发展特征
        图表50 人工智能倍投计算器app生态格局的三层基本架构
        图表51 百度大脑的存储能力
        图表52 技术层的运行机制
        图表53 专业智能阶段的AI倍投计算器app格局
        图表54 通用智能阶段的AI倍投计算器app格局
        图表55 中国主要省份人工智能企业数量
        图表56 中国人工智能企业数量变化
        图表57 中国主要省份人工智能企业平均年龄
        图表58 国内外人工智能企业应用技术分布
        图表59 国内外人工智能企业行业分布
        图表60 国内企业在人工智能领域的布局
        图表61 2018年北京人工智能企业融资阶段比例
        图表62 2000-2017年北京人工智能企业成立时间分布
        图表63 北京人工智能企业区域分布
        图表64 中科院人工智能专利统计表
        图表65 上海市人工智能政策汇总
        图表66 2017年上海市人工智能创新发展专项资金拟支持单位
        图表67 广东省人工智能三步走规划
        图表68 深圳人工智能企业百强榜单中TOP20
        图表69 安徽省人工智能倍投计算器app发展主要目标
        图表70 互联网宽带接入端口数规模
        图表71 移动电话基站数规模
        图表72 光缆线路总长度规模
        图表73 16位计算带来两倍的效率提升
        图表74 物联网中期指标完成情况评估表
        图表75 云计算应用模式
        图表76 中国公有云细分市场规模
        图表77 2017年中国市场云计算使用率调查
        图表78 大数据技术框架
        图表79 AI的三阶段发展与数据的关系
        图表80 智能数据时代人工智能、大数据与人的智慧的关系
        图表81 数据视角下人工智能行业布局示意图
        图表82 全球数据增量与人工智能模型在不同数据输入量下的表现
        图表83 深度学习结构示意图
        图表84 浅层模型和深层模型的对比
        图表85 谷歌深度学习模型
        图表86 GitHub深度学习开源排名(一)
        图表87 GitHub深度学习开源排名(二)
        图表88 语义依存分析例子
        图表89 计算机视觉与其他领域的关系
        图表90 CV在人机交互上的前沿应用
        图表91 计算机视觉的处理流程
        图表92 人脸识别过程
        图表93 具有情景意识的环境感知网络分层结构
        图表94 智能诊断系统平台组成结构
        图表95 AI可能的重构的领域与方式
        图表96 AI全自动化智能工厂系统
        图表97 工业4.0愿景
        图表98 智慧医疗倍投计算器app链
        图表99 2016-2018年中国人工智能医疗市场规模及其增速
        图表100 中国医疗人工智能企业探索中的落地服务和变现模式
        图表101 安防巡逻机器人
        图表102 步态识别技术
        图表103 2002-2021年中国生物识别技术行业市场规模与预测
        图表104 AlphaSense智能搜索帮助提高投资决策效率
        图表105 人工智能在零售领域的技术应用
        图表106 人工智能在零售领域的应用趋势
        图表107 人工智能将成为未来零售业的超级大脑
        图表108 “情感”图灵测试
        图表109 语言交互流程示意图
        图表110 机器人行业倍投计算器app链长度图
        图表111 机器人产品的全生命周期
        图表112 2018年中国机器人市场结构
        图表113 BAT在机器人领域布局情况
        图表114 2008-2017年中国各地区医院医疗机器人引进
        图表115 我国医疗机器人产品类型占比情况
        图表116 国产军事机器“大狗”
        图表117 扫地机器人
        图表118 AGV机器人
        图表119 码垛机器人
        图表120 分拣抓取机器人
        图表121 2016-2017财年微软综合收益表
        图表122 2016-2017财年微软分部资料
        图表123 2016-2017财年微软收入分地区资料
        图表124 2017-2018财年微软综合收益表
        图表125 2017-2018财年微软分部资料
        图表126 2017-2018财年微软收入分地区资料
        图表127 2018-2019财年微软综合收益表
        图表128 2018-2019财年微软分部资料
        图表129 2018-2019财年微软收入分地区资料
        图表130 微软人工智能服务多样
        图表131 2015-2016年IBM综合收益表
        图表132 2015-2016年IBM分部资料
        图表133 2016-2017年IBM综合收益表
        图表134 2016-2017年IBM分部资料
        图表135 2016-2017年IBM收入分地区资料
        图表136 2017-2018年IBM综合收益表
        图表137 2017-2018年IBM分部资料
        图表138 2017-2018年IBM收入分地区资料
        图表139 IBM围绕Watson全面布局人工智能
        图表140 2015-2016年Alphabet综合收益表
        图表141 2015-2016年Alphabet收入分部门资料
        图表142 2015-2016年Alphabet收入分地区资料
        图表143 2016-2017年Alphabet综合收益表
        图表144 2016-2017年Alphabet收入分部门资料
        图表145 2016-2017年Alphabet收入分地区资料
        图表146 2017-2018年Alphabet综合收益表
        图表147 2017-2018年Alphabet收入分部门资料
        图表148 2017-2018年Alphabet收入分地区资料
        图表149 人工智能深入渗透到谷歌各项业务中
        图表150 2015-2016财年英特尔综合收益表
        图表151 2015-2016财年英特尔分部资料
        图表152 2015-2016财年英特尔收入分地区资料
        图表153 2016-2017财年英特尔综合收益表
        图表154 2016-2017财年英特尔分部资料
        图表155 2016-2017财年英特尔收入分地区资料
        图表156 2017-2018财年英特尔综合收益表
        图表157 2017-2018财年英特尔分部资料
        图表158 英特尔全面布局人工智能
        图表159 2015-2016年亚马逊综合收益表
        图表160 2015-2016年亚马逊收入分地区资料
        图表161 2016-2017年亚马逊综合收益表
        图表162 2016-2017年亚马逊分部资料
        图表163 2016-2017年亚马逊收入分地区资料
        图表164 2017-2018年亚马逊综合收益表
        图表165 Amazon Lex
        图表166 Alexa在越来越多的场景和设备中应用
        图表167 Amazon AI服务架构
        图表168 亚马逊的人工智能服务
        图表169 2015-2016年百度综合收益表
        图表170 2015-2016年百度收入分部资料
        图表171 2016-2017年百度综合收益表
        图表172 2016-2017年百度收入分部资料
        图表173 2017-2018年百度综合收益表
        图表174 2017-2018年百度收入分部资料
        图表175 百度在人工智能领域的生态布局
        图表176 2015-2016年腾讯综合收益表
        图表177 2015-2016年腾讯分部资料
        图表178 2015-2016年腾讯收入分地区资料
        图表179 2016-2017年腾讯综合收益表
        图表180 2016-2017年腾讯分部资料
        图表181 2016-2017年腾讯收入分地区资料
        图表182 2017-2018年腾讯综合收益表
        图表183 2017-2018年腾讯分部资料
        图表184 腾讯人工智能硬件布局
        图表185 QQ物联系统
        图表186 腾讯在人工智能领域的生态布局
        图表187 2016-2017财年阿里巴巴综合收益表
        图表188 2016-2017财年阿里巴巴分部资料
        图表189 2017-2018财年阿里巴巴综合收益表
        图表190 2017-2018财年阿里巴巴分部资料
        图表191 2018-2019财年阿里巴巴综合收益表
        图表192 2018-2019财年阿里巴巴分部资料
        图表193 阿里集团在人工智能领域的生态布局
        图表194 DTPAI机器学习核心库
        图表195 2015-2018年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
        图表196 2015-2018年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
        图表197 2015-2018年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
        图表198 2017年科大讯飞股份有限公司主营业务分行业、产品、地区
        图表199 2015-2018年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
        图表200 2015-2018年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
        图表201 2015-2018年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
        图表202 2015-2018年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
        图表203 2015-2018年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
        图表204 2015-2018年科大智能科技股份有限公司总资产及净资产规模
        图表205 2015-2018年科大智能科技股份有限公司营业收入及增速
        图表206 2015-2018年科大智能科技股份有限公司净利润及增速
        图表207 2017年科大智能科技股份有限公司主营业务分行业、产品、地区
        图表208 2015-2018年科大智能科技股份有限公司营业利润及营业利润率
        图表209 2015-2018年科大智能科技股份有限公司净资产收益率
        图表210 2015-2018年科大智能科技股份有限公司短期偿债能力指标
        图表211 2015-2018年科大智能科技股份有限公司资产负债率水平
        图表212 2015-2018年科大智能科技股份有限公司运营能力指标
        图表213 深瞳人眼摄像机
        图表214 皓目行为分析仪
        图表215 捷通华声主要业务产品(一)
        图表216 捷通华声主要业务产品(二)
        图表217 捷通华声主要业务产品(三)
        图表218 捷通华声服务领域及代表客户
        图表219 全球人工智能投融资地域分布
        图表220 2000-2016年美国主要城市AI融资规模
        图表221 中印以AI企业投资频次与融资规模对比
        图表222 2000-2016年英德法三国AI融资规模与投资频次对比
        图表223 2000-2016年欧洲主要国家AI融资分布融资情况
        图表224 人工智能的重点品类的融资分布
        图表225 最受风险资本青睐的人工智能品类
        图表226 中国人工智能融资规?:捅适?br /> 图表227 人工智能领域投融资轮次
        图表228 人工智能领域新增企业数量
        图表229 2017年人工智能企业投资领域分布
        图表230 近三年人工智能投融资领域分布
        图表231 2017年国内人工智能领域投融资地区分布
        图表232 人工智能投资逻辑
        图表233 互联网巨头公司分领域投资笔数
        图表234 2017年国际人工智能领域主要融资事件
        图表235 2016-2017年国内人工智能明星创业公司融资概况
        图表236 一级市场人工智能融资10强
        图表237 人工智能融资事件行业分布图
        图表238 人工智能融资轮次分布
        图表239 人工智能发展趋势
        图表240 中投顾问对2019-2023年中国人工智能市场规模预测

        人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是21世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。

        自2013年以来,全球人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元,融资事件1208笔。2018年中国人工智能领域共融资1311亿元,同比增长超过100%,投资者看好人工智能行业的发展前景,资本将助力行业发展。

        2018年7月发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,2017年我国人工智能市场规模达到237.4亿元,相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大,占比34.9%,达到82.8亿元。地区布局方面,2019年09月23日,北京国家新一代人工智能创新发展试验区正式成立。这是我国首个国家新一代人工智能创新发展试验区,将大力推进北京智源行动计划。

        在中国,人工智能的发展受到政府高度重视。从国家互联网+行动计划到“十三五”的相关规划中,均明确将人工智能作为战略性新兴倍投计算器app,给予重点扶持。2017年,先后印发了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能倍投计算器app发展三年行动计划(2018-2020年)》。2019年09月23日,中央全面深化改革委员会第七次会议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。会议指出,促进人工智能和实体经济深度融合,要把握新一代人工智能发展的特点,坚持以市场需求为导向,以倍投计算器app应用为目标,深化改革创新,优化制度环境,激发企业创新活力和内生动力,结合不同行业、不同区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

        我国新一代人工智能发展的战略目标:第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能倍投计算器app成为新的重要经济增长点;第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国倍投计算器app升级和经济转型的主要动力;第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。从现在开始到2040年将是狭义人工智能快速发展,并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。未来人工智能行业市场发展前景广阔。

        中投倍投计算器app研究院发布的《2019-2023年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》共十四章。首先介绍了人工智能的定义及分类,接着分析了国际人工智能倍投计算器app的发展状况、我国人工智能倍投计算器app的政策环境及运行情况。接着,报告对我国人工智能行业的发展驱动要素、基础技术、应用领域、机器人行业发展状况做了细致的透析,最后对国内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、发展前景和趋势做了详细介绍。

        本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、财政部、发改委、中国互联网络信息中心、中国通信院、中国人工智能学会、中投倍投计算器app研究院、中投倍投计算器app研究院市场调查中心、中国高科技倍投计算器app协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资相关行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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