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報告簡介
截至2019年，我國人工智能領域相關企業(yè)達3000家，正逐步在底層基礎支撐、核心技術創(chuàng)新、上層行業(yè)應用之間建立初步產業(yè)鏈條。在基礎領域，涌現(xiàn)出寒武紀科技、地平線機器人、深鑒科技、耐能、西井科技等一批創(chuàng)新技術企業(yè)。在技術創(chuàng)新方面，格林深瞳、曠視科技等深耕計算機視覺，百度、搜狗、科大訊飛等在自然語言處理領域技術較為領先，騰訊、阿里巴巴、華為等在機器學習和云計算等領域具有行業(yè)優(yōu)勢。在行業(yè)應用方面，我國在智能機器人、智能金融、智能醫(yī)療、智能安防、自動駕駛、智能教育、智能家居等重點領域涌現(xiàn)出一批具有代表性的相關企業(yè)。預計到2020年，我國人工智能產業(yè)鏈條關聯(lián)性、協(xié)同性將顯著增強，人工智能產業(yè)協(xié)同能力將進一步提升。
中國是全球第二大 AI 力量，自2015年開始，中國人工智能市場規(guī)模逐年攀升。隨著人工智能技術的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭不斷深入布局。數(shù)據(jù)顯示，2019年中國人工智能市場規(guī)模約為512.5億元，增長率達到40.1%。
圖表 2015-2019年中國人工智能市場規(guī)模
報告目錄
2020-2024年中國人工智能行業(yè)深度調研及產業(yè)發(fā)展趨勢研究報告
第一章 人工智能行業(yè)概念界定及產業(yè)鏈分析 9
1.1 人工智能定義及發(fā)展階段 9
1.1.1 人工智能行業(yè)定義 9
1.1.2 人工智能發(fā)展階段 10
1.2 人工智能研究歷程及方法 11
1.2.1 人工智能的研究歷程 11
1.2.2 人工智能的研究方法 16
1.3 行業(yè)產業(yè)鏈及發(fā)展動因分析 17
1.3.1 產業(yè)鏈結構 17
1.3.2 發(fā)展動因分析 21
第二章 人工智能行業(yè)發(fā)展狀況分析 27
2.1 國外人工智能行業(yè)發(fā)展分析 27
2.1.1 國際發(fā)展狀況 27
2.1.2 全球競爭格局 29
2.1.3 企業(yè)布局加快 35
2.1.4 各國發(fā)展動態(tài) 38
2.1.5 技術研發(fā)進展 40
2.2 中國人工智能行業(yè)規(guī)模結構 41
2.2.1 行業(yè)發(fā)展格局 41
2.2.2 企業(yè)布局加快 42
2.2.3 產業(yè)發(fā)展規(guī)模 45
2.3 中國人工智能行業(yè)生態(tài)格局分析 46
2.3.1 生態(tài)格局基本架構 46
2.3.2 技術實現(xiàn)支持層 46
2.3.3 產品實現(xiàn)路徑層 47
2.3.4 應用實現(xiàn)路徑層 47
2.3.5 未來生態(tài)格局展望 48
2.4 中國人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展動態(tài) 49
2.4.1 哈爾濱市 49
2.4.2 安徽省 50
2.4.3 四川省 52
2.4.4 上海市 53
2.4.5 福建省 54
第三章 中國人工智能行業(yè)市場趨勢及前景預測 56
3.1 行業(yè)發(fā)展趨勢分析 56
3.1.1 行業(yè)政策機遇 56
3.1.2 行業(yè)發(fā)展趨勢 58
3.1.3 技術發(fā)展趨勢 60
3.2 行業(yè)前景預測分析 61
3.2.1 應用前景分析 61
3.2.2 行業(yè)發(fā)展前景 63
3.2.3 投資前景廣闊 65
3.3 對人工智能行業(yè)前景預測分析 66
3.3.1 行業(yè)機遇及挑戰(zhàn) 66
3.3.2 市場規(guī)模預測 68
第四章 人工智能行業(yè)確定型投資機會評估 69
4.1 語音識別 69
4.1.1 行業(yè)基本介紹 69
4.1.2 市場發(fā)展狀況 70
4.1.3 競爭格局分析 71
4.1.4 主要品牌分析 71
4.1.5 投資風險分析 77
4.1.6 產品應用狀況 77
4.1.7 發(fā)展方向分析 78
4.2 計算機視覺 79
4.2.1 行業(yè)基本分析 79
4.2.2 市場發(fā)展狀況 81
4.2.3 競爭格局分析 82
4.2.4 主要品牌分析 83
4.2.5 投資策略建議 90
4.2.6 投資機遇分析 92
4.3 智能視頻分析 92
4.3.1 行業(yè)基本方向 92
4.3.2 系統(tǒng)解決方案 94
4.3.3 市場發(fā)展狀況 97
4.3.4 市場發(fā)展格局 98
4.3.5 重點企業(yè)分析 99
4.3.6 發(fā)展策略分析 99
第五章 中國人工智能行業(yè)風險型投資機會評估 100
5.1 智能機器人 100
5.1.1 行業(yè)基本分析 100
5.1.2 市場規(guī)模分析 101
5.1.3 競爭格局分析 101
5.1.4 產品發(fā)展分析 102
5.1.5 市場空間預測 103
5.1.6 投資熱點分析 103
5.1.7 投資風險分析 104
5.1.8 投資策略建議 105
5.2 深度學習 105
5.2.1 行業(yè)基本內涵 105
5.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況 109
5.2.3 龍頭企業(yè)分析 112
5.2.4 投資風險分析 116
5.2.5 投資策略建議 117
第六章 中國人工智能行業(yè)未來型投資機會評估 119
6.1 虛擬個人助理 119
6.1.1 基本內涵分析 119
6.1.2 行業(yè)應用領域 119
6.1.3 市場發(fā)展狀況 120
6.1.4 競爭狀況分析 120
6.1.5 投資策略建議 121
6.1.6 行業(yè)發(fā)展前景 121
6.2 無人駕駛汽車 122
6.2.1 市場發(fā)展狀況 122
6.2.2 市場競爭格局 123
6.2.3 龍頭企業(yè)分析 125
6.2.4 市場規(guī)模預測 128
6.2.5 投資風險分析 129
6.2.6 投資策略建議 130
6.2.7 投資前景分析 130
第七章 中國人工智能行業(yè)投資壁壘及風險預警 132
7.1 人工智能行業(yè)投資壁壘 132
7.1.1 資金壁壘 132
7.1.2 技術壁壘 132
7.1.3 認知壁壘 132
7.2 人工智能行業(yè)投資風險預警 133
7.2.1 技術風險 133
7.2.2 競爭風險 133
7.2.3 盈利風險 133
7.2.4 人才風險 133
7.3 人工智能行業(yè)項目運營風險預警 134
7.3.1 法律風險 134
7.3.2 商業(yè)風險 134
7.3.3 社會風險 134
7.3.4 融資風險 134
7.3.5 安全風險 135
圖表目錄
圖表 1：人工智能的本質是對人類智能的模擬甚至超越 9
圖表 2：人工智能三次發(fā)展 11
圖表 3：人工智能技術工藝的演化 12
圖表 4：循環(huán)神經機器翻譯 14
圖表 5：深度神經網絡 15
圖表 6：人工智能的基礎層、技術層、應用層 17
圖表 7：人工智能產業(yè)鏈全景圖 18
圖表 8：眾多因素助推AI技術發(fā)展和普及 21
圖表 9：由計算平臺發(fā)展規(guī)律所驅動 22
圖表 10：個人電腦/ 客戶端- 服務器時代 23
圖表 11：互聯(lián)網時代 24
圖表 12：移動/ 云時代 前端和后端 25
圖表 13：人工智能時代 25
圖表 14：人工智能創(chuàng)造價值的核心模式 26
圖表 15：人工智能時代前端/ 后端特征 26
圖表 16：主要發(fā)達國家人工智能規(guī)劃 27
圖表 17：2015-2019年全球人工智能市場規(guī)模 28
圖表 18：人工智能與各國政策、社會治理、人民生活 28
圖表 19：主要國家人工智能戰(zhàn)略目標和任務 30
圖表 20：各國在人工智能各領域的重點研發(fā)布局情況 32
圖表 21：各主要經濟體高度關注的人工智能應用領域 34
圖表 22：微軟人工智能平臺及產品架構 36
圖表 23：微軟Azure× AI服務案例 37
圖表 24：海外巨頭布局 38
圖表 25：百度AI主要布局 42
圖表 26：基于飛槳的落地案例 43
圖表 27：阿里AI主要布局 44
圖表 28：騰訊AI主要布局 45
圖表 29：2015-2019年中國人工智能市場規(guī)模 45
圖表 30：我國人工智能產業(yè)生態(tài)格局 46
圖表 31：三大核心基礎技術持續(xù)突破 48
圖表 32：217-2019年我國人工智能產業(yè)政策 57
圖表 33：智能經濟形態(tài)將初具雛形 59
圖表 34：AI基礎層發(fā)展至關重要，挑戰(zhàn)與機遇并存 60
圖表 35：AI 從數(shù)據(jù)驅動向知識驅動發(fā)展 62
圖表 36：需要探索結合知識圖譜的深度學習 62
圖表 37：AI無限場景案例 63
圖表 38：人工智能技術成熟度曲線 64
圖表 39：2018-2019年人工智能融資統(tǒng)計 65
圖表 40：2019年人工智能融資10億以上的企業(yè) 65
圖表 41：2020-2025年我國人工智能規(guī)模預測 68
圖表 42：智能語音技術發(fā)展歷程示意圖 （以語音領域模式識別為主） 69
圖表 43：語音識別分為“降噪-特征提取-解碼”三個環(huán)節(jié) 70
圖表 44：2015-2019年我國語音識別市場規(guī)模 70
圖表 45：2019年我國語音識別市場份額 71
圖表 46：科大訊飛語音支撐軟件業(yè)務商業(yè)模式 72
圖表 47：2016-2019年科大訊飛第三方創(chuàng)業(yè)開發(fā)者數(shù)量（單位：萬） 72
圖表 48：TRS 自然語言處理功能和應用架構 74
圖表 49：TRS 人工智能技術平臺生態(tài)相關產品和應用 74
圖表 50：公司的 NLP 技術能力：200+ 自然語言處理組件及工具 75
圖表 51：搜狗智能語音探索歷程 75
圖表 52：思必馳智能交互技術 76
圖表 53：全球主要頭部廠商的語音互動產品 78
圖表 54：部分智能語音應用落地場景 78
圖表 55：智能交互終端分布式場景的應用與展望 79
圖表 56：計算機視覺兩大功能 79
圖表 57：計算機視覺的應用領域 80
圖表 58：計算機視覺處理流程 80
圖表 59：知名科技巨頭推出大規(guī)模圖像開放數(shù)據(jù)集 81
圖表 60：2019年中國計算機視覺應用市場份額 82
圖表 61：依圖科技發(fā)展 83
圖表 62：依圖蜻蜓眼™車輛大平臺應用場景 84
圖表 63：依圖蜻蜓眼™人像大平臺特點 84
圖表 64：依圖care.ai™智能醫(yī)學影像平臺的系統(tǒng) 85
圖表 65：商湯科技 86
圖表 66：AI+安防，視頻結構化處理，打造智慧城市 87
圖表 67：商湯SenseAR 增強現(xiàn)實感特效引擎 87
圖表 68：曠世競爭力 88
圖表 69：曠視科技Face++平臺–人臉比對功能演示版 88
圖表 70：曠視科技手機生態(tài)圈解決方案的應用場景案例 89
圖表 71：各類型公司優(yōu)勢比較 90
圖表 72：AI 頭部初創(chuàng)企業(yè)賽道選擇呈現(xiàn)差異化 91
圖表 73：中國主要計算機視覺公司業(yè)務布局 91
圖表 74：2015-2019年我國計算機視覺市場規(guī)模 92
圖表 75：公安大數(shù)據(jù)分析平臺 94
圖表 76：公安大數(shù)據(jù)分析平臺 95
圖表 77：破案效率對比 95
圖表 78：視頻監(jiān)控攝像機 96
圖表 79：智能交通信息采集匯總平臺 96
圖表 80：深度智能視頻監(jiān)控產品生命周期剛剛開始 97
圖表 81：2016-2019年智能視頻市場規(guī)模 98
圖表 82：�？�、大華、華為、阿里布局大安防 98
圖表 83：智能視頻主要公司 99
圖表 84：2016-2019年智能機器人市場規(guī)模 101
圖表 85 個人/家庭服務機器人分類 101
圖表 86：全球智能機器人領域典型企業(yè) 102
圖表 87：AI/5G 賦能機器人 103
圖表 88：陪伴機器人 104
圖表 89：walker 機器人 104
圖表 90：深度學習將傳統(tǒng)計算編程問題轉化為數(shù)據(jù)訓練的問題 106
圖表 91：深度學習與機器學習的關系 106
圖表 92：機器學習原理 107
圖表 93：深度學習與傳統(tǒng)計算模式的區(qū)別 108
圖表 94：傳統(tǒng)深度學習提取特征方法 108
圖表 95：語音識別、人臉識別技術程度 109
圖表 96：深度學習在人臉識別中的應用深度學習在人臉識別中的應用 109
圖表 97：Figure 2 十大深度學習框架發(fā)展程度（caffe，caffe2分開統(tǒng)計） 110
圖表 98：2019年中國深度學習平臺市場綜合份額top 10 111
圖表 99：微軟個人助手 Cortana 121
圖表 100：Google 無人駕駛圖像識別 123
圖表 101：全球無人駕駛領域典型企業(yè) 124
圖表 102：各車廠自動駕駛規(guī)劃及合作對象 125
圖表 103：國外主要車廠自動駕駛規(guī)劃及合作對象 126
圖表 104：上團汽集團5G智能重卡 127
圖表 105：全球無人駕駛汽車市場規(guī)模預測 129
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