2018-2024年中國人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報告

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(huán)節(jié)

1.1.5　人工智能技術層級

1.2　人工智能產業(yè)鏈分析

1.2.1　產業(yè)生態(tài)鏈結構

1.2.2　產業(yè)鏈基本構成

1.2.3　產業(yè)鏈相關產品

1.2.4　產業(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2016-2018年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1　2016-2018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業(yè)

2.1.7　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　美國人工智能應用現(xiàn)狀

2.2.6　人工智能應用于美國國防

2.2.7　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　日本人工智能相關規(guī)劃

2.3.4　日本人工智能預算投入

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)展線路圖

2.4　2016-2018年各國人工智能產業(yè)發(fā)展動態(tài)

2.4.1　歐盟人工智能發(fā)展計劃

2.4.2　歐盟推進機器人研發(fā)

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　韓國人工智能發(fā)展動態(tài)

2.4.6　以色列人工智能融資動態(tài)

2.4.7　新加坡人工智能發(fā)展計劃

第三章2016-2018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　加快建設人工智能資源庫

3.1.4　人工智能寫進政府工作報告

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2016-2018年中國人工智能技術認知及研究進展

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　2016-2018年人工智能技術研究綜況

4.2.1　人工智能技術方興未艾

4.2.2　人工智能專利申請規(guī)模

4.2.3　人工智能專利申請分布

4.2.4　人工智能產研結合加快

4.2.5　人工智能實驗室成立

4.3　2016-2018年人工智能技術研究態(tài)勢

4.3.1　人工智能再獲重大突破

4.3.2　深度學習專用處理器發(fā)布

4.3.3　智能語音交互技術加快發(fā)展

4.3.4　嵌入式設備結合AI成為趨勢

4.3.5　人工智能技術走進生活

4.3.6　人工智能帶來媒體變革

第五章2016-2018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　2016-2018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　人工智能產業(yè)規(guī)模分析

5.2.3　人工智能產業(yè)發(fā)展特征

5.2.4　人工智能企業(yè)區(qū)域格局

5.2.5　人工智能開放平臺發(fā)布

5.3　人工智能產業(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　人工智能行業(yè)競爭格局分析

5.4.1　企業(yè)主體分類

5.4.2　企業(yè)發(fā)展布局

5.4.3　科技企業(yè)布局

5.4.4　京東加大AI投入

5.4.5　華為進軍AI領域

5.5　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題

5.5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點

5.5.2　人工智能發(fā)展的技術困境

5.5.3　人工智能發(fā)展的安全問題

5.5.4　人工智能發(fā)展的倫理問題

5.5.5　人工智能發(fā)展的隱私問題

5.6　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議

5.6.1　人工智能的發(fā)展策略分析

5.6.2　人工智能的技術發(fā)展建議

5.6.3　人工智能的政策發(fā)展建議

5.6.4　推進人工智能標準化建設

5.6.5　人工智能倫理問題的對策

5.7　人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

5.7.1　建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

5.7.2　拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應用

5.7.3　加強人工智能專業(yè)人才儲備

5.7.4　確保教育和培訓體系與時俱進

5.7.5　相互不建立倫理和法律共識

第六章2016-2018年重點區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局

6.1　人工智能企業(yè)區(qū)域發(fā)展格局

6.1.1　企業(yè)聚居區(qū)域

6.1.2　各地發(fā)展實力

6.1.3　公司注冊分布

6.1.4　人才招聘分布

6.2　北京市

6.2.1　政策環(huán)境分析

6.2.2　產業(yè)發(fā)展狀況

6.2.3　典型區(qū)域布局

6.2.4　區(qū)域發(fā)展動態(tài)

6.3　上海市

6.3.1　產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.3.2　政策環(huán)境分析

6.3.3　財政支持動態(tài)

6.3.4　產業(yè)發(fā)展特點

6.3.5　研究機構成立

6.4　廣東省

6.4.1　政策環(huán)境分析

6.4.2　產業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.4.3　廣州AI產業(yè)綜況

6.4.4　深圳AI產業(yè)綜況

6.4.5　企業(yè)布局加速

6.4.6　產業(yè)聯(lián)盟成立

6.5　安徽省

6.5.1　產業(yè)運行狀況

6.5.2　政策規(guī)劃分析

6.5.3　產業(yè)發(fā)展綜況

6.5.4　重點園區(qū)介紹

6.5.5　未來發(fā)展規(guī)劃

6.6　浙江省

6.6.1　發(fā)展優(yōu)勢分析

6.6.2　政策環(huán)境分析

6.6.3　產業(yè)發(fā)展綜況

6.6.4　區(qū)域發(fā)展布局

6.6.5　項目發(fā)展動態(tài)

6.7　貴州省

6.7.1　產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.7.2　政策環(huán)境分析

6.7.3　區(qū)域發(fā)展狀況

6.7.4　產業(yè)發(fā)展動態(tài)

第七章2016-2018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　我國信息化水平提高

7.1.3　科技研發(fā)支出上升

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(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　人工智能芯片專利申請狀況

7.3.4　龍頭企業(yè)加快AI芯片布局

7.3.5　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)展規(guī)模

7.4.3　物聯(lián)網(wǎng)產業(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　云計算產業(yè)發(fā)展規(guī)模

7.5.4　云計算產業(yè)發(fā)展狀況

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　自動翻譯技術內涵

8.2　計算機視覺技術

8.2.1　計算機視覺的內涵

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?/p>

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(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　人工智能的醫(yī)療應用概況

9.2.2　人工智能在中醫(yī)學中的應用

9.2.3　人工神經網(wǎng)絡技術的醫(yī)學應用

9.2.4　AI在醫(yī)學影像診斷中的應用

9.2.5　AI技術在醫(yī)療診斷中的應用

9.2.6　AI技術將逐步加快藥品研發(fā)

9.2.7　企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能

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(tǒng)

第十章2016-2018年智能機器人產業(yè)發(fā)展分析

10.1　2016-2018年機器人產業(yè)發(fā)展狀況

10.1.1　機器人行業(yè)產業(yè)鏈構成

10.1.2　機器人的替代優(yōu)勢明顯

10.1.3　機器人下游應用產業(yè)多

10.1.4　我國機器人產業(yè)發(fā)展進程

10.2　2016-2018年機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)模

10.2.1　機器人產業(yè)發(fā)展歷程回顧

10.2.2　我國機器人行業(yè)發(fā)展狀況

10.2.3　機器人細分市場發(fā)展展望

10.2.4　機器人產業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標

10.2.5　機器人產業(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2016-2018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　人工智能研究進展

11.1.4　人工智能發(fā)展動態(tài)

11.1.5　人工智能發(fā)展布局

11.2　IBM公司

11.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

11.2.2　企業(yè)經營范圍

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　人工智能平臺

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　布局人工智能

11.3.4　人工智能系統(tǒng)及平臺

11.3.5　人工智能收購歷程

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　人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

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

11.5.4　機器學習工具發(fā)布

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　企業(yè)財務狀況

12.2.4　人工智能投資

12.2.5　AI智能系統(tǒng)分析

12.2.6　人工智能生態(tài)布局

12.2.7　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　經營效益分析

12.4.5　業(yè)務經營分析

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　經營效益分析

12.5.4　業(yè)務經營分析

12.5.5　財務狀況分析

12.5.6　核心競爭力分析

12.5.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

12.5.8　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　主要產品分析

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　布局人工智能

12.7.4　技術應用狀況

12.7.5　企業(yè)發(fā)展動態(tài)

12.7.6　未來發(fā)展展望

第十三章2016-2018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獨角獸企業(yè)融資動態(tài)

13.3.3　重點融資事件排名狀況

13.3.4　商湯科技融資動態(tài)分析

13.3.5　優(yōu)必選公司完成C輪融資

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　2018-2024年中國人工智能行業(yè)預測分析

14.3.1　影響因素分析

14.3.2　人工智能市場規(guī)模預測——ZYCY

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業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）