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報告簡介
報告目錄
2019-2023年中國人工智能行業(yè)分析及行業(yè)投資戰(zhàn)略研究預測報告
[出版時間]: 2019年5月
[交付形式]: e-mali電子版或特快專遞
[紙質版]: 7500元 [電子版]:7800元 [紙質+電子]:8000元
【內(nèi)容介紹】
本報告依據(jù)國家統(tǒng)計局、海關總署和國家信息中心等渠道發(fā)布的權威數(shù)據(jù)，從理論到實踐、從宏觀到微觀等多個角度進行研究分析。本報告是全面了解行業(yè)以及對本行業(yè)進行投資不可或缺的重要工具。PS：本報告將保持時實更新，為企業(yè)提供最新資訊，使企業(yè)能及時把握局勢的發(fā)展，及時調整應對策略。
【最新目錄】
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 人工智能的特征
1.1.4 人工智能關鍵環(huán)節(jié)
1.1.5 人工智能技術層級
1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.2.1 產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈結構
1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈基本構成
1.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈相關產(chǎn)品
1.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈相關企業(yè)
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 2017-2019年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 2017-2019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 各國加快重視人工智能布局
2.1.6 全球人工智能衍生價值預測
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 美國機器智能國家戰(zhàn)略
2.2.4 美國人工智能相關主體
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)展狀況
2.3.2 日本人工智能重點企業(yè)
2.3.3 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點
2.3.4 日本人工智能發(fā)展線路圖
2.4 2017-2019年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
2.4.1 歐盟人工智能發(fā)展計劃
2.4.2 歐盟公布AI道德準則草案
2.4.3 英國人工智能發(fā)展分析
2.4.4 法國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.4.5 以色列人工智能融資動態(tài)
2.4.6 新加坡人工智能發(fā)展計劃
第三章 2017-2019年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
3.1 政策推動人工智能發(fā)展
3.1.1 中國大腦研究計劃開啟
3.1.2 國務院推動人工智能建設
3.1.3 中央明確加快人工智能發(fā)展
3.1.4 工信部啟動人工智能揭榜工作
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 人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃
3.2.3 “互聯(lián)網(wǎng)+”促進人工智能發(fā)展
3.3 人工智能行業(yè)相關規(guī)劃逐步完善
3.3.1 人工智能行動實施方案發(fā)布
3.3.2 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布
3.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計劃
3.3.4 人工智能高校人才培養(yǎng)計劃
3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1 沈陽市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.2 成都市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.3 福建省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.5 機器人相關政策規(guī)劃分析
3.5.1 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布
3.5.2 各部委聚焦智能機器人發(fā)展
3.5.3 各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局
第四章 2017-2019年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 全球人工智能專利申請狀況
4.2.1 專利申請數(shù)據(jù)的統(tǒng)計來源
4.2.2 全球人工智能專利申請趨勢
4.2.3 全球人工智能專利申請格局
4.2.4 全球人工智能PCT申請狀況
4.2.5 全球AI專利申請細分領域
4.3 中國人工智能專利申請情況
4.3.1 中國人工智能專利申請趨勢
4.3.2 中國人工智能專利申請排名
4.3.3 國內(nèi)AI專利申請細分領域
4.3.4 中國人工智能專利發(fā)展建議
4.4 2017-2019年人工智能技術研究態(tài)勢
4.4.1 人工智能再獲重大突破
4.4.2 深度學習專用處理器發(fā)布
4.4.3 智能語音交互技術加快發(fā)展
4.4.4 嵌入式設備結合AI成為趨勢
4.4.5 人工智能技術走進生活
4.4.6 人工智能帶來媒體變革
第五章 2017-2019年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析
5.1 人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.1 發(fā)展歷程
5.1.2 研究進程
5.1.3 發(fā)展階段
5.2 2017-2019年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展提速
5.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模結構
5.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
5.2.4 人工智能人才投入狀況
5.2.5 人工智能開放平臺發(fā)布
5.3 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.3.1 生態(tài)格局基本架構
5.3.2 基礎資源支持層
5.3.3 技術實現(xiàn)路徑層
5.3.4 應用實現(xiàn)路徑層
5.3.5 未來生態(tài)格局展望
5.4 人工智能企業(yè)發(fā)展特點分析
5.4.1 人工智能企業(yè)區(qū)域分布
5.4.2 人工智能企業(yè)成立時間
5.4.3 人工智能企業(yè)技術領域
5.5 人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.5.1 企業(yè)主體分類
5.5.2 企業(yè)發(fā)展布局
5.5.3 科技企業(yè)布局
5.5.4 京東加大AI投入
5.5.5 華為進軍AI領域
5.6 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.6.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點
5.6.2 人工智能發(fā)展的技術困境
5.6.3 人工智能發(fā)展的安全問題
5.6.4 人工智能發(fā)展的倫理問題
5.6.5 人工智能發(fā)展的隱私問題
5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議
5.7.1 人工智能的發(fā)展策略分析
5.7.2 人工智能的技術發(fā)展建議
5.7.3 人工智能的政策發(fā)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(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.8.1 建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.8.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應用
5.8.3 加強人工智能專業(yè)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 2017-2019年重點區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局
6.1 北京市
6.1.1 政策環(huán)境分析
6.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
6.1.3 區(qū)域布局分析
6.1.4 專利發(fā)展狀況
6.1.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
6.1.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.2 上海市
6.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.2.2 政策環(huán)境分析
6.2.3 財政支持動態(tài)
6.2.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點
6.2.5 研究機構成立
6.3 廣東省
6.3.1 政策環(huán)境分析
6.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎
6.3.3 廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.4 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.5 企業(yè)布局加速
6.3.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.4 安徽省
6.4.1 產(chǎn)業(yè)運行狀況
6.4.2 政策規(guī)劃分析
6.4.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.4.4 重點園區(qū)介紹
6.4.5 未來發(fā)展規(guī)劃
6.5 浙江省
6.5.1 發(fā)展優(yōu)勢分析
6.5.2 政策環(huán)境分析
6.5.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.5.4 區(qū)域發(fā)展布局
6.5.5 項目發(fā)展動態(tài)
6.6 貴州省
6.6.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.6.2 政策環(huán)境分析
6.6.3 區(qū)域發(fā)展狀況
6.6.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
第七章 2017-2019年人工智能技術發(fā)展的驅動要素
7.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的技術機遇
7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)基礎建設加快
7.1.2 科技研發(fā)支出上升
7.1.3 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(fā)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(zhàn)略高點
7.3.3 龍頭企業(yè)加快AI芯片布局
7.3.4 人工智能芯片研發(fā)動態(tài)分析
7.4 物聯(lián)網(wǎng)提供基礎環(huán)境
7.4.1 物聯(lián)網(wǎng)技術的分析
7.4.2 物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
7.4.3 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境
7.4.4 企業(yè)加快物聯(lián)網(wǎng)布局
7.4.5 物聯(lián)網(wǎng)是智能分析的基礎
7.4.6 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進
7.5 大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)
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(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.5.4 云計算市場需求特點
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(xié)同發(fā)展
7.6 大數(shù)據(jù)技術的崛起
7.6.1 大數(shù)據(jù)技術的內(nèi)涵
7.6.2 大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)
7.6.3 大數(shù)據(jù)市場狀況分析
7.6.4 大數(shù)據(jù)的主要應用領域
7.6.5 大數(shù)據(jù)與人工智能的關系
7.6.6 數(shù)據(jù)視角下AI的應用場景
7.6.7 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.7 深度學習技術的出現(xiàn)
7.7.1 機器學習的階段
7.7.2 深度學習技術內(nèi)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(fā)展現(xiàn)狀
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(fā)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(nèi)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(fā)狀況
8.1.5 自動翻譯技術內(nèi)涵
8.2 計算機視覺技術
8.2.1 計算機視覺的內(nèi)涵
8.2.2 計算機視覺的分類
8.2.3 計算機視覺的應用
8.2.4 計算機視覺的運作
8.3 模式識別技術
8.3.1 模式識別技術內(nèi)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 人臉識別技術應用
8.3.5 模式識別發(fā)展?jié)摿?
8.4 知識表示技術
8.4.1 知識表示的內(nèi)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(huán)境感知技術
8.5.3 自動規(guī)劃技術
8.5.4 專家系統(tǒng)技術
第九章 人工智能技術的主要應用領域分析
9.1 工業(yè)領域
9.1.1 人工智能的工業(yè)應用
9.1.2 AI將催生智能生產(chǎn)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 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.1.6 AI工業(yè)應用的前景廣闊
9.2 醫(yī)療領域
9.2.1 人工智能醫(yī)療行業(yè)應用概況
9.2.2 人工智能醫(yī)療細分領域應用
9.2.3 人工智能醫(yī)療市場發(fā)展現(xiàn)狀
9.2.4 企業(yè)布局人工智能醫(yī)療市場
9.2.5 人工智能醫(yī)療領域投資機會
9.3 安防領域
9.3.1 AI對安防行業(yè)的重要意義
9.3.2 AI在安防領域的應用現(xiàn)狀
9.3.3 快速崛起的巡邏機器人
9.3.4 AI識別技術的安防應用
9.3.5 生物識別市場狀況分析
9.3.6 AI技術應用于國家安防
9.4 金融領域
9.4.1 AI成為投資決策輔助
9.4.2 智能支付應用狀況分析
9.4.3 AI應用于信用風險管控
9.4.4 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(yè)的應用空間廣闊
9.5.2 人工智能應用于新零售的狀況
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 人工智能應用于新零售的路徑
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(chǎn)品社交應用
9.6.4 語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.6.5 微信人工智能社交系統(tǒng)
第十章 2017-2019年智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 2017-2019年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構成
10.1.2 機器人的替代優(yōu)勢明顯
10.1.3 機器人下游應用產(chǎn)業(yè)多
10.1.4 我國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程
10.2 2017-2019年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.1 我國機器人行業(yè)發(fā)展規(guī)模
10.2.2 機器人細分市場發(fā)展狀況
10.2.3 機器人市場企業(yè)布局狀況
10.2.4 機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標
10.2.5 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析
10.3 人工智能在機器人行業(yè)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(fā)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(tǒng)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(yī)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(xié)作型機器人
第十一章 2017-2019年國際人工智能重點企業(yè)分析
11.1 微軟公司
11.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.1.2 企業(yè)財務狀況
11.1.3 人工智能發(fā)展實力
11.1.4 AI平臺服務范圍
11.1.5 產(chǎn)品融合AI技術
11.2 IBM公司
11.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2 企業(yè)經(jīng)營范圍
11.2.3 企業(yè)財務狀況
11.2.4 技術研發(fā)實力
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 AI產(chǎn)品應用廣泛
11.3 谷歌公司
11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2 企業(yè)財務狀況
11.3.3 人工智能發(fā)展實力
11.3.4 人工智能產(chǎn)業(yè)布局
11.3.5 人工智能系統(tǒng)及平臺
11.3.6 人工智能收購動態(tài)
11.4 英特爾公司
11.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.4.2 企業(yè)財務狀況
11.4.3 人工智能技術應用
11.4.4 人工智能發(fā)展布局
11.4.5 AI發(fā)展機會和挑戰(zhàn)
11.4.6 人工智能領域合作
11.5 亞馬遜公司
11.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.5.2 企業(yè)財務狀況
11.5.3 布局人工智能
11.6 其他企業(yè)
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDA（英偉達）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2015-2018年中國人工智能重點企業(yè)分析
12.1 百度公司
12.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2 企業(yè)財務狀況
12.1.3 AI技術研發(fā)進展
12.1.4 人工智能生態(tài)布局
12.1.5 人工智能布局動態(tài)
12.1.6 人工智能合作推進
12.2 騰訊公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 企業(yè)財務狀況
12.2.3 人工智能投資
12.2.4 AI智能系統(tǒng)分析
12.2.5 人工智能生態(tài)布局
12.2.6 創(chuàng)業(yè)公司融資動態(tài)
12.3 阿里集團
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 企業(yè)財務狀況
12.3.3 人工智能生態(tài)布局
12.3.4 人工智能平臺建立
12.3.5 人工智能應用方向
12.4 科大訊飛股份有限公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2 技術發(fā)展水平
12.4.3 布局人工智能
12.4.4 經(jīng)營效益分析
12.4.5 業(yè)務經(jīng)營分析
12.4.6 財務狀況分析
12.4.7 核心競爭力分析
12.4.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.9 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(yè)發(fā)展概況
12.5.2 布局人工智能
12.5.3 人工智能技術應用
12.5.4 經(jīng)營效益分析
12.5.5 業(yè)務經(jīng)營分析
12.5.6 財務狀況分析
12.5.7 核心競爭力分析
12.5.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.9 未來前景展望
12.6 格靈深瞳科技有限公司
12.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.6.2 布局人工智能
12.6.3 主要產(chǎn)品分析
12.6.4 企業(yè)合作動態(tài)
12.7 北京捷通華聲語音技術有限公司
12.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.7.2 財務狀況分析
12.7.3 技術應用狀況
12.7.4 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
12.7.5 未來發(fā)展展望
第十三章 2017-2019年人工智能行業(yè)投資分析
13.1 全球人工智能的投融資分析
13.1.1 全球AI融資規(guī)模
13.1.2 美國AI融資狀況
13.1.3 亞洲AI融資狀況
13.1.4 歐洲AI融資狀況
13.1.5 重點投資品類
13.1.6 風險投資上升
13.2 中國人工智能行業(yè)投融資狀況
13.2.1 融資規(guī)模分析
13.2.2 融資輪次分布
13.2.3 企業(yè)新增狀況
13.2.4 企業(yè)投資領域
13.2.5 熱點投資分布
13.2.6 區(qū)域投資分布
13.2.7 投資邏輯分析
13.3 人工智能行業(yè)投資動態(tài)
13.3.1 典型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融資分布
13.3.2 AI初創(chuàng)型企業(yè)融資動態(tài)
13.3.3 人工智能企業(yè)融資動態(tài)
13.3.4 人工智能最新融資特點
13.4 人工智能行業(yè)投資風險分析
13.4.1 環(huán)境風險
13.4.2 行業(yè)風險
13.4.3 技術壁壘
13.4.4 內(nèi)部風險
13.4.5 競爭風險
13.4.6 合同毀約風險
第十四章 人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢預測
14.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
14.1.1 人工智能成為發(fā)展新熱點
14.1.2 人工智能經(jīng)濟效益巨大
14.1.3 人工智能整體發(fā)展前景
14.1.4 AI成為“十三五”重點
14.1.5 人工智能投資機會分析
14.1.6 人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
14.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測
14.2.1 人工智能未來變革方向
14.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢
14.2.3 人工智能技術發(fā)展趨勢
14.2.4 人工智能應用趨勢展望
14.2.5 城市人工智能發(fā)展方向
14.2.6 “智能＋X”將成新時尚
14.3 2019-2023年中國人工智能行業(yè)預測分析
14.3.1 2019-2023年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
14.3.2 2019-2023年中國人工智能市場規(guī)模預測
附錄
附錄一：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃
附錄二：促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)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(qū)別
圖表3 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖
圖表4 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表5 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相關產(chǎn)品
圖表6 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的重點企業(yè)
圖表7 全球運功監(jiān)測傳動器市場
圖表8 1990VS2013計算成本
圖表9 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表10 全球人工智能企業(yè)分布
圖表11 全球人工智能企業(yè)數(shù)量排名前20的城市
圖表12 世界各國人工智能戰(zhàn)略與政策發(fā)布情況圖
圖表13 主要國家和地區(qū)人工智能重點研發(fā)和應用領域
圖表14 全球人工智能衍生的商業(yè)價值預測
圖表15 2010-2017年美國人工智能融資情況
圖表16 美國人工智能相關戰(zhàn)略、計劃
圖表17 美國人工智能典型研發(fā)機構
圖表18 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
圖表19 日本人工智能市場規(guī)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 “可信賴人工智能”的整體框架
圖表23 中國腦計劃的主要內(nèi)容
圖表24 中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分
圖表25 沈陽市新一代人工智能重點任務
圖表26 人工智能發(fā)展過程中具有社會意義的重要事件
圖表27 大眾對人工智能的了解程度
圖表28 大眾了解人工智能的主要渠道
圖表29 人工智能水平最受認可領域
圖表30 人工智能最具價值的領域
圖表31 體力勞動將會被AI取代
圖表32 超人工智能需理性看待
圖表33 全球人工智能專利申請量年度變化趨勢
圖表34 專利申請量排名前十的國家/地區(qū)
圖表35 PCT申請來源國家和地區(qū)分布
圖表36 PCT申請主要來源國家和地區(qū)申請年度趨勢
圖表37 全球人工智能各技術分支專利申請量表格
圖表38 各技術分支全球范圍專利申請量柱狀圖
圖表39 中國專利申請年度變化趨勢
圖表40 國內(nèi)排名前五位的申請人各自申請量趨勢
圖表41 中國主要專利權人申請量
圖表42 中國人工智能各技術分支專利申請量表格
圖表43 中國人工智能各技術分支專利申請量柱狀圖
圖表44 中國人工智能各技術分支的申請量趨勢
圖表45 人工智能的發(fā)展史
圖表46 人工智能的三個階段
圖表47 人工智能市場規(guī)模
圖表48 中國人工智能市場結構
圖表49 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
圖表50 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構
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(yè)智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表54 通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表55 中國主要省份人工智能企業(yè)數(shù)量
圖表56 中國人工智能企業(yè)數(shù)量變化
圖表57 中國主要省份人工智能企業(yè)平均年齡
圖表58 國內(nèi)外人工智能企業(yè)應用技術分布
圖表59 國內(nèi)外人工智能企業(yè)行業(yè)分布
圖表60 國內(nèi)企業(yè)在人工智能領域的布局
圖表61 2018年北京人工智能企業(yè)融資階段比例
圖表62 2000-2017年北京人工智能企業(yè)成立時間分布
圖表63 北京人工智能企業(yè)區(qū)域分布
圖表64 中科院人工智能專利統(tǒng)計表
圖表65 上海市人工智能政策匯總
圖表66 2017年上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項資金擬支持單位
圖表67 廣東省人工智能三步走規(guī)劃
圖表68 深圳人工智能企業(yè)百強榜單中TOP20
圖表69 安徽省人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要目標
圖表70 互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)規(guī)模
圖表71 移動電話基站數(shù)規(guī)模
圖表72 光纜線路總長度規(guī)模
圖表73 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表74 物聯(lián)網(wǎng)中期指標完成情況評估表
圖表75 云計算應用模式
圖表76 中國公有云細分市場規(guī)模
圖表77 2017年中國市場云計算使用率調查
圖表78 大數(shù)據(jù)技術框架
圖表79 AI的三階段發(fā)展與數(shù)據(jù)的關系
圖表80 智能數(shù)據(jù)時代人工智能、大數(shù)據(jù)與人的智慧的關系
圖表81 數(shù)據(jù)視角下人工智能行業(yè)布局示意圖
圖表82 全球數(shù)據(jù)增量與人工智能模型在不同數(shù)據(jù)輸入量下的表現(xiàn)
圖表83 深度學習結構示意圖
圖表84 淺層模型和深層模型的對比
圖表85 谷歌深度學習模型
圖表86 GitHub深度學習開源排名（一）
圖表87 GitHub深度學習開源排名（二）
圖表88 語義依存分析例子
圖表89 計算機視覺與其他領域的關系
圖表90 CV在人機交互上的前沿應用
圖表91 計算機視覺的處理流程
圖表92 人臉識別過程
圖表93 具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡分層結構
圖表94 智能診斷系統(tǒng)平臺組成結構
圖表95 AI可能的重構的領域與方式
圖表96 AI全自動化智能工廠系統(tǒng)
圖表97 工業(yè)4.0愿景
圖表98 智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈
圖表99 2016-2018年中國人工智能醫(yī)療市場規(guī)模及其增速
圖表100 中國醫(yī)療人工智能企業(yè)探索中的落地服務和變現(xiàn)模式
圖表101 安防巡邏機器人
圖表102 步態(tài)識別技術
圖表103 2002-2021年中國生物識別技術行業(yè)市場規(guī)模與預測
圖表104 AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率
圖表105 人工智能在零售領域的技術應用
圖表106 人工智能在零售領域的應用趨勢
圖表107 人工智能將成為未來零售業(yè)的超級大腦
圖表108 “情感”圖靈測試
圖表109 語言交互流程示意圖
圖表110 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖
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