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      2023-2027年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告(共四卷)

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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2023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。2019年中國人工智能市場規模達到489.3億元,增長率27.5%。人工智能的場景落地以及市場開拓將在各行各業中穩定展開。預計到2022年,中國人工智能市場規模將超過千億元、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 2020-2022年國際人工智能行業發展分析
      2.1 全球人工智能行業發展綜況
      2.1.1 驅動人工智能發展動因
      2.1.2 全球人工智能產業格局
      2.1.3 人工智能發展熱度不減
      2.1.4 各國人工智能戰略布局
      2.1.5 全球人工智能的部署率
      2.1.6 全球人工智能支出規模
      2.1.7 全球AI創新力城市榜單
      2.1.8 人工智能專利綜合指數
      2.1.9 全球人工智能創新指數
      2.1.10 全球人工智能企業應用情況
      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 美國人工智能就業市場
      2.3.3 美國人工智能支出狀況
      2.3.4 美國人工智能政策演變
      2.3.5 美國人工智能戰略特點
      2.3.6 美國人工智能戰略影響
      2.3.7 美國人工智能具體布局
      2.3.8 美國人工智能相關主體
      2.3.9 美國人工智能競爭策略
      2.4 日本
      2.4.1 日本人工智能戰略布局
      2.4.2 人工智能發展的優劣勢
      2.4.3 日本加大人工智能投入
      2.4.4 日本人工智能發展動態
      2.4.5 日本企業人工智能應用
      2.4.6 日本人工智能發展前景
      2.4.7 日本人工智能發展規劃
      2.5 歐洲
      2.5.1 歐盟人工智能法發布
      2.5.2 歐盟人工智能戰略布局
      2.5.3 英國發布人工智能戰略
      2.5.4 德國人工智能戰略布局
      2.5.5 法國人工智能戰略布局
      2.6 各國人工智能產業發展動態
      2.6.1 韓國人工智能產業發展
      2.6.2 俄羅斯加快人工智能布局
      2.6.3 新加坡人工智能發展戰略
      第三章 2020-2022年中國人工智能行業政策環境分析
      3.1 人工智能政策階段特點分析
      3.1.1 第一階段
      3.1.2 第二階段
      3.1.3 第三階段
      3.1.4 第四階段
      3.2 人工智能行業獲得政策紅利
      3.2.1 中央明確加快人工智能發展
      3.2.2 科技部助推人工智能創新應用
      3.2.3 人工智能人才培養的相關政策
      3.2.4 人工智能被寫進政府工作報告
      3.2.5 人工智能成為行業政策導向
      3.2.6 新一代人工智能倫理規范
      3.2.7 人工智能標準體系建設加快
      3.2.8 “十四五”規劃布局人工智能
      3.2.9 “十四五”智能制造規劃發布
      3.3 人工智能行業規劃相關內容
      3.3.1 戰略目標
      3.3.2 總體部署
      3.3.3 構建創新體系
      3.3.4 培育智能經濟
      3.3.5 建設智能社會
      3.3.6 加強軍民融合
      3.3.7 構建基礎設施
      3.3.8 布局重大項目
      3.4 地區人工智能政策規劃逐步完善
      3.4.1 重慶市人工智能發展方案
      3.4.2 天津市人工智能行動計劃
      3.4.3 武漢市人工智能試驗區規劃
      3.4.4 蘇州市人工智能發展措施
      3.4.5 長沙市人工智能行動計劃
      3.4.6 鄭州市人工智能發展規劃
      3.4.7 上海市人工智能發展規劃
      3.4.8 杭州市人工智能發展規劃
      3.4.9 湖北省人工智能發展規劃
      3.4.10 合肥市人工智能發展政策
      3.4.11 四川省人工智能發展規劃
      3.5 機器人相關政策規劃分析
      3.5.1 機器人產業相關政策匯總
      3.5.2 各地區加快機器人行業布局
      3.5.3 “十四五”機器人產業發展規劃
      第四章 2020-2022年中國人工智能技術及人才培養狀況分析
      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 專利申請規模
      4.2.2 專利申請占比
      4.2.3 專利申請主體
      4.2.4 創新驅動力分析
      4.2.5 技術研究熱點
      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 人工智能技術人才供需狀況分析
      4.4.1 AI人才需求的崗位類型
      4.4.2 人工智能行業從業情況
      4.4.3 AI人才的區域供需狀況
      4.4.4 AI崗位的能力要求分析
      4.5 人工智能技術人才培養狀況分析
      4.5.1 高校AI人才的培養情況
      4.5.2 機構AI人才的培養情況
      4.5.3 人工智能學院建設模式
      4.5.4 AI人才培養存在的問題
      4.5.5 AI人才培養的未來趨勢
      4.5.6 AI人才培養的政策建議
      第五章 2020-2022年中國人工智能行業發展分析
      5.1 人工智能行業發展進程
      5.1.1 行業發展歷程
      5.1.2 技術研究進程
      5.1.3 轉型升級階段
      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 中國產業智能化升級指數分析
      5.3.1 產業智能化升級總指數
      5.3.2 農業智能化升級指數
      5.3.3 工業智能化升級指數
      5.3.4 服務業智能化升級指數
      5.4 2020-2022年人工智能行業發展綜況
      5.4.1 人工智能應用需求加大
      5.4.2 人工智能產業逐步成熟
      5.4.3 市場發展規模逐步上升
      5.4.4 人工智能投資支出規模
      5.4.5 人工智能行業發展特點
      5.4.6 人工智能開放平臺發展
      5.5 人工智能產業生態格局分析
      5.5.1 生態格局基本架構
      5.5.2 基礎資源支持層
      5.5.3 技術實現路徑層
      5.5.4 應用實現路徑層
      5.5.5 未來生態格局展望
      5.6 人工智能行業競爭格局分析
      5.6.1 企業主體分類
      5.6.2 企業注冊數量
      5.6.3 企業地域分布
      5.6.4 企業注冊資本
      5.6.5 互聯網企業布局
      5.6.6 企業上市情況
      5.6.7 未來競爭格局
      5.7 人工智能行業發展存在的主要問題
      5.7.1 人工智能行業面臨的挑戰
      5.7.2 人工智能發展的技術困境
      5.7.3 人工智能發展的安全問題
      5.7.4 人工智能發展的倫理問題
      5.7.5 人工智能發展的隱私問題
      5.7.6 AI企業被列入“實體清單”
      5.8 人工智能行業發展對策及建議
      5.8.1 人工智能的發展策略分析
      5.8.2 人工智能的技術創新策略
      5.8.3 人工智能的政策發展建議
      5.8.4 推進人工智能標準化建設
      5.8.5 人工智能倫理問題的對策
      5.9 人工智能行業發展戰略分析
      5.9.1 建立完善的數據生態系統
      5.9.2 拓寬人工智能的傳統行業應用
      5.9.3 加強人工智能專業人才儲備
      5.9.4 確保教育和培訓體系與時俱進
      5.9.5 相互不建立倫理和法律共識
      第六章 2020-2022年重點區域人工智能行業發展布局
      6.1 人工智能行業區域發展格局分析
      6.1.1 人工智能區域發展指數
      6.1.2 省市人工智能發展指數
      6.1.3 城市人工智能發展指數
      6.1.4 人工智能產業園區建設
      6.1.5 人工智能創新應用先導區
      6.1.6 人工智能創新發展試驗區
      6.2 北京市
      6.2.1 產業競爭力指數
      6.2.2 政策環境分析
      6.2.3 產業發展規模
      6.2.4 行業創新能力
      6.2.5 產業集聚情況
      6.2.6 產業聯盟成立
      6.2.7 產業發展問題
      6.2.8 行業融資現狀
      6.3 上海市
      6.3.1 產業競爭力指數
      6.3.2 產業發展優勢
      6.3.3 政策環境分析
      6.3.4 產業發展現狀
      6.3.5 產業創新能力
      6.3.6 產業投融資情況
      6.3.7 地區發展布局
      6.4 廣東省
      6.4.1 產業競爭力指數
      6.4.2 政策環境分析
      6.4.3 企業發展規模
      6.4.4 產業發展特點
      6.4.5 廣州AI產業布局
      6.4.6 深圳AI產業綜況
      6.4.7 產業聯盟成立
      6.4.8 產業發展問題
      6.4.9 產業發展策略
      6.4.10 產業投融資情況
      6.5 浙江省
      6.5.1 產業競爭力指數
      6.5.2 政策環境分析
      6.5.3 產業發展綜況
      6.5.4 產業聯盟發展
      6.5.5 產業發展經驗
      6.5.6 產業發展對策
      6.5.7 產業發展方向
      6.5.8 產業發展趨勢
      6.5.9 杭州產業發展
      6.6 江蘇省
      6.6.1 產業競爭力指數
      6.6.2 行業發展狀況
      6.6.3 蘇州發展布局
      6.6.4 項目簽約動態
      6.6.5 重點企業匯總
      6.6.6 產業發展機遇
      6.6.7 產業發展挑戰
      6.7 安徽省
      6.7.1 產業競爭力指數
      6.7.2 政策環境分析
      6.7.3 產業發展優勢
      6.7.4 產業運行成效
      6.7.5 重點園區發展
      6.7.6 產業發展挑戰
      6.7.7 政策建議分析
      6.8 貴州省
      6.8.1 產業競爭力指數
      6.8.2 政策環境分析
      6.8.3 產業發展回顧
      6.8.4 人才培養加快
      6.8.5 產業融合發展
      第七章 2020-2022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 類人腦芯片
      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 中國人工智能芯片市場規模
      7.3.4 中國人工智能芯片企業格局
      7.3.5 中國人工智能芯片發展困境
      7.3.6 人工智能芯片行業發展對策
      7.3.7 人工智能芯片未來發展趨勢
      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 物聯網產業政策環境
      7.4.3 中國物聯網產業規模
      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 物聯網與人工智能融合
      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
      7.5.7 人工智能云計算主要企業
      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 深度學習發展歷程
      7.7.4 深度學習算法技術
      7.7.5 深度學習的技術應用
      7.7.6 深度學習領域發展狀況
      7.7.7 機器學習企業市場格局
      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 自然語音處理研究
      8.1.4 語音識別系統框架
      8.1.5 語音技術應用規模
      8.1.6 自動翻譯技術內涵
      8.1.7 語音識別研究歷程
      8.1.8 語音識別技術趨勢
      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 人工智能語音識別
      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 2020-2022年人工智能技術的主要應用領域分析
      9.1 疫情防控領域
      9.1.1 AI技術助力抗疫場景
      9.1.2 地區AI技術抗疫狀況
      9.1.3 AI技術應用實現難題
      9.1.4 AI技術應用發展建議
      9.2 工業領域
      9.2.1 人工智能的工業應用
      9.2.2 智能工廠人工智能應用
      9.2.3 智能工廠進一步轉型
      9.2.4 人工智能應用于制造領域
      9.2.5 AI智能制造主要企業發展
      9.2.6 人工智能成工業發展方向
      9.2.7 AI工業應用的發展趨勢
      9.3 醫療領域
      9.3.1 人工智能醫療行業發展歷程
      9.3.2 人工智能醫療行業應用價值
      9.3.3 人工智能醫療應用市場規模
      9.3.4 人工智能醫學影像市場分析
      9.3.5 人工智能醫療具體應用分析
      9.3.6 人工智能醫療領域投資狀況
      9.3.7 人工智能醫療發展趨勢分析
      9.4 安防領域
      9.4.1 AI對安防行業的重要意義
      9.4.2 AI識別技術的安防應用
      9.4.3 AI在安防領域的應用場景
      9.4.4 人工智能+安防產業鏈
      9.4.5 AI+安防市場發展規模
      9.4.6 AI+安防企業發展情況
      9.4.7 快速崛起的巡邏機器人
      9.4.8 AI+安防行業發展趨勢
      9.4.9 AI+安防市場發展前景
      9.5 金融領域
      9.5.1 AI技術在金融領域的作用
      9.5.2 智能支付應用狀況分析
      9.5.3 金融人工智能發展現狀
      9.5.4 人工智能金融應用評價
      9.5.5 人工智能金融典型應用
      9.5.6 AI+金融行業應用風險
      9.5.7 AI+金融行業應用對策
      9.6 零售領域
      9.6.1 AI在零售行業的應用場景分析
      9.6.2 人工智能應用于零售業的規模
      9.6.3 人工智能應用于零售典型案例
      9.6.4 人工智能應用于新零售的問題
      9.6.5 人工智能+零售相關布局企業
      9.6.6 人工智能+零售未來趨勢展望
      9.7 社交領域
      9.7.1 人工智能社交產品應用
      9.7.2 語音交互產品市場火熱
      9.7.3 微信人工智能社交系統
      9.7.4 人工智能社交現存問題
      9.8 其他應用領域分析
      9.8.1 智能物流領域
      9.8.2 智能教育領域
      9.8.3 智能交通領域
      9.8.4 智能政務領域
      第十章 2020-2022年智能機器人產業發展分析
      10.1 機器人產業發展綜述
      10.1.1 機器人的定義及分類
      10.1.2 機器人產業發展階段
      10.1.3 機器人產業發展圖譜
      10.1.4 機器人行業產業鏈構成
      10.1.5 機器人下游應用產業多
      10.1.6 機器人專利申請技術流向
      10.2 2020-2022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 中國機器人產業發展狀況
      10.2.3 中國機器人產業發展水平
      10.2.4 區域機器人產業發展狀況
      10.2.5 中國機器人企業數量規模
      10.2.6 中國機器人行業投融資情況
      10.2.7 機器人產業發展的政策建議
      10.2.8 機器人產業“十四五”展望
      10.2.9 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 工業機器人
      10.5.2 服務機器人
      10.5.3 醫療機器人
      10.5.4 教育機器人
      10.5.5 物流機器人
      10.5.6 軍用機器人
      第十一章 2020-2022年國際人工智能重點企業分析
      11.1 微軟(Microsoft Corporation)
      11.1.1 企業發展概況
      11.1.2 企業財務狀況
      11.1.3 相關業務部門
      11.1.4 人工智能發展布局
      11.1.5 人工智能布局領域
      11.1.6 人工智能產品研發
      11.1.7 AI平臺服務范圍
      11.1.8 企業合作動態
      11.2 IBM
      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 技術研發布局
      11.2.5 AI咨詢服務
      11.2.6 企業布局動態
      11.3 谷歌(Alphabet Inc.)
      11.3.1 企業發展概況
      11.3.2 企業財務狀況
      11.3.3 人工智能重點布局
      11.3.4 人工智能芯片研發
      11.3.5 人工智能研究進展
      11.3.6 人工智能技術趨勢
      11.4 英特爾(Intel)
      11.4.1 企業發展概況
      11.4.2 企業財務狀況
      11.4.3 人工智能發展戰略
      11.4.4 人工智能技術布局
      11.4.5 人工智能發展動態
      11.4.6 收購人工智能企業
      11.5 亞馬遜公司(Amazon)
      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
      11.5.4 云科技的探索
      11.5.5 產品研發動態
      11.6 其他企業
      11.6.1 蘋果公司
      11.6.2 NVIDIA(英偉達)
      11.6.3 Uber(優步)
      第十二章 2019-2022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 人工智能發展布局
      12.1.4 人工智能技術狀況
      12.1.5 人工智能應用狀況
      12.1.6 AI業務合作動態
      12.2 騰訊控股有限公司
      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 人工智能應用成效
      12.2.5 人工智能發展動態
      12.3 阿里巴巴(Alibaba)
      12.3.1 企業發展概況
      12.3.2 企業財務狀況
      12.3.3 人工智能應用領域
      12.3.4 人工智能布局動態
      12.3.5 阿里云發展布局
      12.4 科大訊飛股份有限公司
      12.4.1 企業發展概況
      12.4.2 主要業務分析
      12.4.3 業務開展情況
      12.4.4 經營效益分析
      12.4.5 業務經營分析
      12.4.6 財務狀況分析
      12.4.7 核心競爭力分析
      12.4.8 公司發展戰略
      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 企業發展概況
      12.5.2 主要業務分析
      12.5.3 業務開展情況
      12.5.4 經營效益分析
      12.5.5 業務經營分析
      12.5.6 財務狀況分析
      12.5.7 核心競爭力分析
      12.5.8 公司發展戰略
      12.5.9 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 企業經營分析
      12.6.6 企業發展布局
      12.6.7 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 企業營收情況
      12.7.3 企業競爭優勢
      12.7.4 企業業務體系
      12.7.5 主要產品分析
      12.7.6 平臺用戶分布
      12.7.7 業務發展布局
      12.7.8 企業合作動態
      第十三章 中投顧問對2023-2027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 技術風險
      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 2020-2022年人工智能行業投資分析
      14.1 全球人工智能領域融資情況分析
      14.1.1 融資規模狀況
      14.1.2 重點融資事件
      14.1.3 區域融資特點
      14.1.4 獨角獸企業規模
      14.1.5 企業退出規模
      14.1.6 活躍投資機構
      14.1.7 細分領域融資
      14.2 中國人工智能相關企業融資狀況
      14.2.1 融資規模走勢
      14.2.2 重點融資事件
      14.2.3 融資金額分布
      14.2.4 融資輪次分布
      14.2.5 投資區域分布
      14.2.6 投資活躍機構
      14.2.7 企業沖刺IPO
      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 人工智能經濟效益巨大
      15.1.2 人工智能區塊鏈應用前景
      15.1.3 人工智能生產方式前景
      15.1.4 人工智能項目投資機遇
      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
      15.1.7 人工智能技術發展方向
      15.1.8 人工智能“十四五”發展機遇
      15.2 人工智能行業發展趨勢預測
      15.2.1 人工智能宏觀發展趨勢
      15.2.2 人工智能應用趨勢展望
      15.2.3 人工智能產業發展趨勢
      15.2.4 人工智能城市發展方向
      15.2.5 “智能+X”將成新時尚
      15.3 中投顧問對2023-2027年中國人工智能行業預測分析
      15.3.1 2023-2027年中國人工智能行業影響因素分析
      15.3.2 2023-2027年中國人工智能產業規模預測
      附錄
      附錄一:新一代人工智能倫理規范

      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 全球人工智能產業鏈及代表廠商
      圖表10 各國人工智能部署率
      圖表11 2020年國家入選500強人工智能最具創新力城市數量TOP10
      圖表12 2020年全球人工智能最具創新力城市TOP10
      圖表13 人工智能相關專利申請量Top10企業排名情況
      圖表14 2021年人工智能TOP10企業專利綜合指數
      圖表15 2021年人工智能TOP10企業專利基礎指標排名
      圖表16 2021年人工智能TOP10企業技術寬度和質量指標排名
      圖表17 2021年人工智能TOP10企業專利技術集中度排名
      圖表18 2021年人工智能TOP10企業專利質量與布局指標排名
      圖表19 2021年人工智能TOP10企業當前及未來影響力指標排名
      圖表20 2021年人工智能TOP10企業自研能力指標排名
      圖表21 2021年各國人工智能創新指數得分與排名
      圖表22 2019-2021年參評國家人工智能創新指數排名變化
      圖表23 2020年各行業AI采用情況
      圖表24 2020年各行業和職能部門采用AI的情況
      圖表25 主要國家人工智能戰略目標和任務
      圖表26 各國在人工智能各領域的重點研發布局情況
      圖表27 各主要經濟體高度關注的人工智能應用領域
      圖表28 2001-2020財年美國政府在AI上的總合約支出
      圖表29 2020年美國政府部門和代理商在AI方面的前十大合約支出
      圖表30 2001-2020年美國政府部門和代理商在AI方面前十大合約支出(總和)
      圖表31 美國人工智能典型研發機構
      圖表32 人工智能典型研發企業
      圖表33 日本推進人工智能發展的政策體系
      圖表34 2018-2021年歐盟委員會發布的人工智能競爭戰略文件
      圖表35 新加坡人工智能戰略計劃完成時間表
      圖表36 人工智能標準體系結構圖
      圖表37 國內人工智能相關標準
      圖表38 湖北省“十四五”人工智能產業發展路線
      圖表39 湖北省“十四五”人工智能產業發展主要指標
      圖表40 湖北省“十四五”人工智能產業發展重點
      圖表41 湖北省“十四五”人工智能產業區域布局
      圖表42 湖北省“十四五”人工智能產業基礎支撐
      圖表43 湖北省“十四五”人工智能企業集群
      圖表44 湖北省“十四五”人工智能重點領域融合應用
      圖表45 我國機器人行業相關政策法規(一)
      圖表46 我國機器人行業相關政策法規(二)
      圖表47 我國各省市機器人行業相關政策法規(一)
      圖表48 我國各省市機器人行業相關政策法規(二)
      圖表49 我國各省市機器人行業相關政策法規(三)
      圖表50 我國各省市機器人行業相關政策法規(四)
      圖表51 我國各省市機器人行業相關政策法規(五)
      圖表52 人工智能發展過程中具有社會意義的重要事件
      圖表53 大眾對人工智能的了解程度
      圖表54 大眾了解人工智能的主要渠道
      圖表55 人工智能水平最受認可領域
      圖表56 人工智能最具價值的領域
      圖表57 體力勞動將會被AI取代
      圖表58 人工智能技術分類
      圖表59 人工智能技術專利申請量和授權量排名
      圖表60 人工智能高價值專利及創新驅動力排名
      圖表61 人工智能基礎通用技術共享關鍵詞(舉例)
      圖表62 AMiner評選出的近十年十大AI研究熱點
      圖表63 人工智能產業人才崗位類型
      圖表64 人工智能領域十大緊缺崗位
      圖表65 全國主要區域的人才的需求情況及求職人才意向的區域情況
      圖表66 算法研究崗位能力要求
      圖表67 應用開發崗位能力要求
      圖表68 實用技能崗位能力要求
      圖表69 產品經理崗位能力要求
      圖表70 主要崗位的工作年限要求
      圖表71 主要崗位的專業要求
      圖表72 主要崗位的學歷要求
      圖表73 典型崗位單月薪酬情況
      圖表74 人工智能產業十大熱門專業
      圖表75 2020-2021年中國大陸AI排名TOP20高校
      圖表76 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)
      圖表77 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)續
      圖表78 開展人工智能培訓的社會培訓機構(部分)
      圖表79 中國龍頭企業與高校合作或共建人工智能學院匯總
      圖表80 全球人工智能的三次發展浪潮
      圖表81 人工智能技術帶來的全方位變革
      圖表82 人工智能技術推動產業升級
      圖表83 人工智能各層級圖示
      圖表84 我國產業智能化升級總指數及指標得分
      圖表85 我國農業智能化升級總指數及指標得分
      圖表86 我國工業智能化升級總指數及指標得分
      圖表87 我國服務業智能化升級總指數及指標得分
      圖表88 2018-2022年中國人工智能產業規模
      圖表89 2021-2026年中國AI投資規模
      圖表90 2016-2026年中國AI市場復合增長率預測——應用場景
      圖表91 國家級人工智能開放平臺
      圖表92 技術層的運行機制
      圖表93 專業智能階段的AI產業格局
      圖表94 通用智能階段的AI產業格局
      圖表95 2016-2021年中國人工智能相關企業注冊量
      圖表96 中國人工智能相關企業注冊地域分布
      圖表97 中國人工智能相關企業注冊資本分布
      圖表98 四大經濟圈人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
      圖表99 四大經濟圈人工智能科技產業企業能力評價指數排名情況
      圖表100 四大經濟圈人工智能科技產業學術生態評價指數排名情況
      圖表101 四大經濟圈人工智能科技產業資本環境評價指數排名情況
      圖表102 四大經濟圈人工智能科技產業國際開放度評價指數排名情況
      圖表103 四大經濟圈人工智能科技產業國際開放度評價指數排名情況
      圖表104 四大經濟圈人工智能科技產業政府響應能力評價指數排名情況
      圖表105 各省市人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
      圖表106 各省市企業能力評價指數排名情況
      圖表107 各省市學術生態評價指數排名情況
      圖表108 各省市資本環境評價指數排名情況
      圖表109 各省市國際開放度評價指數排名情況
      圖表110 各省市鏈接能力評價指數排名情況
      圖表111 各省市政府響應能力評價指數排名情況
      圖表112 中國人工智能科技產業城市競爭力評價指數排名情況
      圖表113 中國人工智能科技產業城市競爭力企業能力評價指數排名情況
      圖表114 中國人工智能科技產業城市競爭力學術生態評價指數排名情況
      圖表115 中國人工智能科技產業城市競爭力資本環境評價指數排名情況
      圖表116 中國人工智能科技產業城市競爭力國際開放度評價指數排名情況
      圖表117 中國人工智能科技產業城市競爭力鏈接能力評價指數排名情況
      圖表118 中國人工智能科技產業城市競爭力政府響應能力評價指數排名情況
      圖表119 2023年廣州市人工智能產業發展目標
      圖表120 長沙市人工智能產業發展載體
      圖表121 天津市人工智能產業發展載體
      圖表122 北京主要人工智能發展政策時間軸
      圖表123 北京市人工智能相關標準
      圖表124 北京市人工智能企業區域分布
      圖表125 北京市人工智能產業金字塔
      圖表126 北京市人工智能企業成立時間結構
      圖表127 2017-2022年北京市人工智能授權專利變化趨勢
      圖表128 2017-2022年北京市人工智能授權發明專利區域分布
      圖表129 北京市人工智能產業五大集聚區
      圖表130 2017-2022年北京市人工智能上市企業數量變化
      圖表131 2017-2022年北京市人工智能融資事件變化
      圖表132 2017-2022年北京市人工智能融資金額變化
      圖表133 2017-2022年北京市人工智能融資事件區域分布
      圖表134 2017-2022年北京市人工智能融資金額區域分布
      圖表135 上海市人工智能相關標準
      圖表136 上海市人工智能企業產業鏈分布情況
      圖表137 上海人工智能專利申請結構
      圖表138 2016-2021年上海市人工智能行業投融資情況
      圖表139 上海市重點人工智能產業聚集區
      圖表140 廣東省人工智能三步走規劃
      圖表141 深圳市人工智能企業產業鏈分布情況
      圖表142 2014-2020年深圳市人工智能行業投融資情況
      圖表143 深圳市重點人工智能產業園區
      圖表144 2013-2022年杭州人工智能行業投融資情況
      圖表145 杭州市重點人工智能產業園區
      圖表146 江蘇省重點人工智能企業盤點
      圖表147 安徽人工智能產業主要政策梳理
      圖表148 安徽人工智能產業鏈典型企業梳理
      圖表149 安徽人工智能產業重點科研機構整理
      圖表150 安徽人工智能創新應用示范工程涉及產業
      圖表151 2021-2022年互聯網寬帶接入端口發展情況
      圖表152 2017-2021年研究與試驗發展(R&D)經費支出及其增長速度
      圖表153 2021年專利授權和有效專利情況
      圖表154 16位計算帶來兩倍的效率提升
      圖表155 2019-2025年中國AI芯片市場規模
      圖表156 2021中國人工智能芯片企業TOP 50(一)
      圖表157 2021中國人工智能芯片企業TOP 50(二)
      圖表158 2022中國AI芯片企業50強(排名不分先后)
      圖表159 云計算應用模式
      圖表160 2017-2021年中國公有云市場規模及增速
      圖表161 2017-2021年中國私有云市場規模及增速
      圖表162 2021年中國公有云IaaS市場份額占比
      圖表163 中國人工智能領域云計算代表企業
      圖表164 2021年大數據行業應用結構
      圖表165 AI的三階段發展與數據的關系
      圖表166 智能數據時代人工智能、大數據與人的智慧的關系
      圖表167 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168 數據視角下人工智能行業布局示意圖
      圖表169 人工智能中的數據安全風險構成
      圖表170 深度學習結構示意圖
      圖表171 2021年中國開源深度學習框架使用份額
      圖表172 2021年中國人工智能之機器學習平臺市場份額
      圖表173 語義依存分析例子
      圖表174 語音識別系統框架
      圖表175 語音識別系統的主要模塊
      圖表176 2020年中國人工智能之語音語義市場份額
      圖表177 2021年中國人工智能之語音語義市場份額
      圖表178 計算機視覺與其他領域的關系
      圖表179 視頻分析的常見流程
      圖表180 智能安防的常見結構體系
      圖表181 2021年中國人工智能之計算機視覺應用市場份額
      圖表182 計算機視覺的處理流程
      圖表183 AI語音識別產業鏈分析
      圖表184 具有情景意識的環境感知網絡分層結構
      圖表185 智能診斷系統平臺組成結構
      圖表186 2020年人工智能技術各細分應用領域發展成熟度
      圖表187 AI抗疫產品生產企業地區分布
      圖表188 北京地區AI抗疫產品分布
      圖表189 江蘇地區AI抗疫產品分布
      圖表190 中國人工智能智能制造代表企業
      圖表191 工業4.0愿景
      圖表192 醫療AI行業發展歷程
      圖表193 醫療AI主要應用場景及應用價值
      圖表194 2019-2025年中國醫療AI主要應用領域市場規模及預測
      圖表195 2019-2030年中國AI醫學影像市場規模及預測
      圖表196 AI技術在醫學影像領域的主要應用情況
      圖表197 獲批NMPA三類證的AI醫學影像產品分布情況(按應用病種)
      圖表198 獲批NMPA三類證的AI醫學影像產品分布情況(按應用模態)
      圖表199 獲批NMPA三類證的AI醫學影像產品分布情況(按應用場景)
      圖表200 2016-2022年中國AI醫療行業投資狀況
      圖表201 診療一體化醫療AI解決方案
      圖表202 醫療AI的數據應用
      圖表203 步態識別技術
      圖表204 AI+安防應用場景示意圖
      圖表205 中國AI+安防產業鏈
      圖表206 2020-2025年中國Al+安防軟硬件市場規模及預測
      圖表207 2020-2025年中國AI+安防公安交通場景軟硬件市場規模及預測
      圖表208 2020-2025年中國社區樓宇領域AI+安防軟硬件市場規模及預測
      圖表209 2020-2025年中國文教衛領域AI+安防軟硬件市場規模及預測
      圖表210 “AI+安防”產業企業
      圖表211 AI+安防產品服務利潤微笑曲線
      圖表212 AI安防與智慧城市各領域的全面融合
      圖表213 金融人工智能技術價值創造力分析
      圖表214 2017-2021年中國移動支付業務量統計
      圖表215 2017-2021年中國移動支付業務金額統計
      圖表216 金融人工智能細分行業場景分類
      圖表217 2016-2020年中國人工智能在零售領域應用市場規模
      圖表218 AI+零售能力輸出類型
      圖表219 AI+零售主要玩家結構
      圖表220 語言交互流程示意圖
      圖表221 人工智能技術在教育領域的應用
      圖表222 中國國標對機器人分類
      圖表223 機器人產業發展階段
      圖表224 機器人產業圖譜
      圖表225 機器人行業產業鏈長度圖
      圖表226 機器人產品的全生命周期
      圖表227 2017-2024年全球工業機器人銷售額及增長率
      圖表228 2017-2024年全球服務機器人銷售額及增長率
      圖表229 2017-2024年全球特種機器人銷售額及增長率
      圖表230 2017-2024年中國工業機器人銷售額及增長率
      圖表231 2017-2024年中國服務機器人銷售額及增長率
      圖表232 2017-2024年中國特種機器人銷售額及增長率
      圖表233 2022年我國機器人領域億元級融資事件(不完全統計)
      圖表234 2016-2021年中國工業機器人產量及增速
      圖表235 2020年中國工業機器人應用領域占比情況
      圖表236 2020年中國工業機器人市場競爭格局
      圖表237 2021-2022年中國服務機器人產量同比增速
      圖表238 2021年中國服務機器人市場結構
      圖表239 醫療機器人主要類型
      圖表240 2017-2021年中國醫療機器人市場規模及增速
      圖表241 2016-2020年中國醫療機器人相關企業注冊量及增速
      圖表242 機器人教育市場分類及代表企業
      圖表243 國內教育機器人三大派系
      圖表244 國內市場主流廠商教育機器人價位一覽
      圖表245 AGV機器人
      圖表246 碼垛機器人
      圖表247 分揀抓取機器人
      圖表248 2016-2021年中國物流機器人相關企業注冊數量
      圖表249 中國物流機器人產業研究院所及知名企業
      圖表250 2020-2021財年微軟綜合收益表
      圖表251 2020-2021財年微軟分部資料
      圖表252 2020-2021財年微軟收入分地區資料
      圖表253 2021-2022財年微軟綜合收益表
      圖表254 2021-2022財年微軟分部資料
      圖表255 2021-2022財年微軟收入分地區資料
      圖表256 2022-2023財年微軟綜合收益表
      圖表257 2022-2023財年微軟分部資料
      圖表258 2022-2023財年微軟收入分地區資料
      圖表259 微軟人工智能大事記
      圖表260 微軟Azure人工智能平臺和框架圖
      圖表261 微軟人工智能服務多樣
      圖表262 2019-2020年IBM綜合收益表
      圖表263 2019-2020年IBM分部資料
      圖表264 2020-2021年IBM綜合收益表
      圖表265 2021-2021年IBM分部資料
      圖表266 2020-2021年IBM收入分地區資料
      圖表267 2021-2022年IBM綜合收益表
      圖表268 2021-2022年IBM分部資料
      圖表269 2021-2022年IBM收入分地區資料
      圖表270 2019-2020年谷歌綜合收益表
      圖表271 2019-2020年谷歌收入分部門資料
      圖表272 2019-2020年谷歌收入分地區資料
      圖表273 2020-2021年谷歌綜合收益表
      圖表274 2020-2021年谷歌收入分部門資料
      圖表275 2020-2021年谷歌收入分地區資料
      圖表276 2021-2022年谷歌綜合收益表
      圖表277 2021-2022年谷歌收入分部門資料
      圖表278 2021-2022年谷歌收入分地區資料
      圖表279 2019-2020財年英特爾綜合收益表
      圖表280 2019-2020財年英特爾分部資料
      圖表281 2019-2020財年英特爾收入分地區資料
      圖表282 2020-2021財年英特爾綜合收益表
      圖表283 2020-2021財年英特爾分部資料
      圖表284 2020-2021財年英特爾收入分地區資料
      圖表285 2021-2022財年英特爾綜合收益表
      圖表286 2021-2022財年英特爾分部資料
      圖表287 第六期“AI百佳”入選名單
      圖表288 第六期“AI百佳”入選名單(續)
      圖表289 2019-2020年亞馬遜綜合收益表
      圖表290 2019-2020年亞馬遜分部資料
      圖表291 2019-2020年亞馬遜收入分地區資料
      圖表292 2020-2021年亞馬遜綜合收益表
      圖表293 2020-2021年亞馬遜分部資料
      圖表294 2020-2021年亞馬遜收入分地區資料
      圖表295 2021-2022年亞馬遜綜合收益表
      圖表296 2021-2022年亞馬遜分部資料
      圖表297 Alexa在越來越多的場景和設備中應用
      圖表298 Amazon AI服務架構
      圖表299 亞馬遜的人工智能服務
      圖表300 2019-2020財年蘋果公司綜合收益表
      圖表301 2019-2020財年蘋果公司收入分產品資料
      圖表302 2019-2020財年蘋果公司收入分地區資料
      圖表303 2020-2021財年蘋果公司綜合收益表
      圖表304 2020-2021財年蘋果公司收入分產品資料
      圖表305 2020-2021財年蘋果公司收入分地區資料
      圖表306 2021-2022財年蘋果公司綜合收益表
      圖表307 2021-2022財年蘋果公司收入分產品資料
      圖表308 2021-2022財年蘋果公司收入分地區資料
      圖表309 2019-2020財年英偉達綜合收益表
      圖表310 2019-2020財年英偉達分部資料
      圖表311 2019-2020財年英偉達收入分地區資料
      圖表312 2020-2021財年英偉達綜合收益表
      圖表313 2020-2021財年英偉達分部資料
      圖表314 2020-2021財年英偉達收入分地區資料
      圖表315 2021-2022財年英偉達綜合收益表
      圖表316 2021-2022財年英偉達分部資料
      圖表317 2021-2022財年英偉達收入分地區資料
      圖表318 2019-2020年優步科技綜合收益表
      圖表319 2019-2020年優步科技分部資料
      圖表320 2019-2020年優步科技收入分地區資料
      圖表321 2020-2021年優步科技綜合收益表
      圖表322 2020-2021年優步科技分部資料
      圖表323 2020-2021年優步科技收入分地區資料
      圖表324 2021-2022年優步科技綜合收益表
      圖表325 2021-2022年優步科技分部資料
      圖表326 2021-2022年優步科技收入分地區資料
      圖表327 2019-2020年百度綜合收益表
      圖表328 2020-2021年百度綜合收益表
      圖表329 2021-2022年百度綜合收益表
      圖表330 2010-2020年百度人工智能里程碑時間線
      圖表331 2013-2020年百度研發支出
      圖表332 2019-2020年騰訊綜合收益表
      圖表333 2019-2020年騰訊分部資料
      圖表334 2019-2020年騰訊收入分地區資料
      圖表335 2020-2021年騰訊綜合收益表
      圖表336 2020-2021年騰訊分部資料
      圖表337 2020-2021年騰訊收入分地區資料
      圖表338 2021-2022年騰訊綜合收益表
      圖表339 2021-2022年騰訊分部資料
      圖表340 騰訊云AI新基建架構
      圖表341 2020-2021財年阿里巴巴綜合收益表
      圖表342 2020-2021財年阿里巴巴分部資料
      圖表343 2021-2022財年阿里巴巴綜合收益表
      圖表344 2021-2022財年阿里巴巴分部資料
      圖表345 2022-2023財年阿里巴巴綜合收益表
      圖表346 2022-2023財年阿里巴巴分部資料
      圖表347 2022全球CDN服務商MarketScape評估
      圖表348 阿里云CDN發展關鍵里程碑
      圖表349 2019-2022年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
      圖表350 2019-2022年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
      圖表351 2019-2022年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
      圖表352 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
      圖表353 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
      圖表354 2021-2022年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
      圖表355 2021-2022年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
      圖表356 2019-2022年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
      圖表357 2019-2022年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
      圖表358 2019-2022年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
      圖表359 2019-2022年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
      圖表360 2019-2022年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
      圖表361 2019-2022年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規模
      圖表362 2019-2022年科大智能科技股份有限公司營業收入及增速
      圖表363 2019-2022年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
      圖表364 2020-2021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365 2022年科大智能科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
      圖表366 2019-2022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367 2019-2022年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率
      圖表368 2019-2022年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
      圖表369 2019-2022年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平
      圖表370 2019-2022年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
      圖表371 曠視科技主營業務發展歷程
      圖表372 曠視洞鑒——智能城市管理操作系統
      圖表373 曠視河圖——機器人網絡操作系統
      圖表374 曠視科技人工智能產品-核心硬件
      圖表375 曠視科技合作伙伴
      圖表376 2018-2021年曠視科技財務狀況
      圖表377 2017-2020年云知聲營收表現
      圖表378 2017-2020年云知聲凈利潤表現
      圖表379 云知聲技術和產品體系
      圖表380 云知聲產品矩陣
      圖表381 云知聲平臺用戶
      圖表382 中投產業投資價值綜合評估:人工智能
      圖表383 人工智能產業市場機會整體評估表
      圖表384 中投市場機會矩陣:人工智能產業
      圖表385 人工智能產業發展動力整體評估表
      圖表386 中投產業投資驅動因素:人工智能
      圖表387 中投產業進入壁壘評估:人工智能
      圖表388 中投產業投資進入時機:人工智能
      圖表389 中投產業生命周期:人工智能產業
      圖表390 中投顧問投資機會箱:人工智能產業
      圖表391 2015-2021年全球AI領域融資金額
      圖表392 2015-2021年全球AI“過億輪”融資數量和融資金額
      圖表393 2021年全球AI“過億輪”融資金額占比
      圖表394 2015-2021年全球AI融資交易金額平均值變化
      圖表395 2021年全球AI領域各階段融資交易額中值變化
      圖表396 2021年十大融資事件
      圖表397 2021年全球各地區融資數量和融資金額
      圖表398 2021年全球各地區融資數量和融資金額
      圖表399 2015-2021年全球獨角獸企業數量
      圖表400 2021年全球AI領域估值前十的新晉獨角獸公司
      圖表401 2015-2021年全球AI領域退出事件變化
      圖表402 2021年全球AI領域最活躍的十大投資機構
      圖表403 2015-2021年全球AI+醫療健康賽道融資數量和融資金額
      圖表404 2015-2021年全球AI+醫療健康交易金額平均值
      圖表405 2015-2021年全球AI+金融科技賽道融資數量和融資金額
      圖表406 2015-2021年全球AI+金融科技賽道融資階段占比
      圖表407 2015-2021年全球AI+零售融資數量和融資金額
      圖表408 2012-2021年中國人工智能領域企業融資數量走勢
      圖表409 2021年人工智能領域融資金額超2億元企業盤點
      圖表410 2021年人工智能領域融資金額超2億元企業盤點(二)
      圖表411 2021年人工智能領域企業按金額計融資分布
      圖表412 2021年人工智能領域企業融資輪次
      圖表413 2021人工智能領域企業融資地區分布
      圖表414 2021年中國人工智能領域投資機構20強
      圖表415 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
      圖表416 2020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417 2020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418 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
      圖表419 2021年A股及新三板上市公司在人工智能領域投資項目列表
      圖表420 2022年A股及新三板上市公司在人工智能領域投資項目列表
      圖表421 中投顧問對2023-2027年中國人工智能產業規模預測

      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)。

      在市場規模方面,2021年,中國人工智能產業規模達到約3451億元。在企業數量方面,企查查數據顯示,截至2022年2月25日,我國在業/存續“人工智能”相關企業共69.3萬家。2020年,我國“人工智能”相關企業新增15.8萬家;2021年,我國“人工智能”相關企業新增33.8萬家。在融資方面,2021年,中國人工智能領域相關企業的融資行為共計247起,融資總額達549.9億元,相比于受疫情影響較嚴重的2020年略有回暖。在產業創新試點方面,截至2021年12月底,科技部頒布了17個新一代人工智能創新發展試驗區,《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》提出,到2023年,布局建設20個左右試驗區,創新一批切實有效的政策工具,形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式,積累一批可復制可推廣的經驗做法,打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。

      在中國,人工智能的發展受到政府高度重視。2021年3月12日,兩會受權發布《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》,其中明確指出要聚焦人工智能等重大創新領域組建一批國家實驗室,重組國家重點實驗室,同時,要培育壯大人工智能產業。2022年3月發布的《關于加強科技倫理治理的意見》指出,制定生命科學、醫學、人工智能等重點領域的科技倫理規范、指南等。“十四五”期間,重點加強生命科學、醫學、人工智能等領域的科技倫理立法研究,及時推動將重要的科技倫理規范上升為國家法律法規。為加快推動人工智能應用,助力穩經濟,培育新的經濟增長點,2022年8月12日,《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》發布(下稱《意見》)!兑庖姟诽岢,大力支持專精特新“小巨人”、獨角獸、人工智能初創企業等積極開展場景創新,參與城市、產業場景建設,通過場景創新實現業務成長。科技部2022年8月15日公布了《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》,啟動支持建設新一代人工智能示范應用場景工作。首批支持建設十個示范應用場景。

      我國人工智能技術和產業已經取得了長足的發展,相信“十四五”期間,人工智能技術創新將進一步加快,產業規模持續擴大,并涌現出一批發展潛力大的優質企業和產業集群,成為引領經濟高質量發展的重要引擎。

      中投產業研究院發布的《2023-2027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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      2023-2027年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告(共四卷)

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