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2018-2024年中國(guó)人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報(bào)告
人工智能
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2018-2024年中國(guó)人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報(bào)告

發(fā)布時(shí)間:2018-09-06 02:09:03

《2018-2024年中國(guó)人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報(bào)告》共十四章,包含2015-2018年中國(guó)人工智能重點(diǎn)企業(yè)分析,2016-2018年人工智能行業(yè)投資分析,人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)等內(nèi)容。

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內(nèi)容概況

在全球人工智能浪潮下,我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)正在積極健康發(fā)展。2015年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模69億元,同比增長(zhǎng)40%, 2016年達(dá)到96億元,此后在技術(shù)和應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)下,繼續(xù)快速發(fā)展,同比增速超過40%,到2023年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1100億元,并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)超過1000 億元。

2014-2023年中國(guó)人工智能行業(yè)規(guī)模發(fā)展趨勢(shì)

資料來源:公開資料整理

未來隨著人工智能在安全監(jiān)控、生物識(shí)別(如人臉、指紋、虹膜)、語音識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用逐步落地,將產(chǎn)生可持續(xù)盈利的商業(yè)模式,并加速推動(dòng)人工智能發(fā)展。

智研咨詢發(fā)布的《2018-2024年中國(guó)人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報(bào)告》分析了人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈,競(jìng)爭(zhēng)格局,面臨的機(jī)遇及挑戰(zhàn)以及發(fā)展前景等,您若想對(duì)中國(guó)人工智能行業(yè)有個(gè)系統(tǒng)的了解或者想投資該行業(yè),本報(bào)告將是您不可或缺的重要工具。

本研究報(bào)告數(shù)據(jù)主要采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),海關(guān)總署,問卷調(diào)查數(shù)據(jù),商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫(kù)。其中宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,部分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來自 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù),企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國(guó)統(tǒng)計(jì)局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)及證券交易所等,價(jià)格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

報(bào)告目錄

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(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.1.5 人工智能技術(shù)層級(jí)

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(jié)構(gòu)

1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈基本構(gòu)成

1.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品

1.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)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(hào)處理

1.3.3 子符號(hào)法

1.3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法

1.3.5 集成方法

第二章2016-2018年國(guó)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(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展動(dòng)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 全球人工智能專利申請(qǐng)狀況

2.1.6 發(fā)達(dá)國(guó)家重視人工智能產(chǎn)業(yè)

2.1.7 全球人工智能衍生價(jià)值預(yù)測(cè)

2.2 美國(guó)

2.2.1 美國(guó)人工智能發(fā)展?fàn)顩r

2.2.2 美國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局

2.2.3 美國(guó)機(jī)器智能國(guó)家戰(zhàn)略

2.2.4 美國(guó)人工智能相關(guān)主體

2.2.5 美國(guó)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

2.2.6 人工智能應(yīng)用于美國(guó)國(guó)防

2.2.7 美國(guó)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?fàn)顩r

2.3.2 日本人工智能重點(diǎn)企業(yè)

2.3.3 日本人工智能相關(guān)規(guī)劃

2.3.4 日本人工智能預(yù)算投入

2.3.5 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點(diǎn)

2.3.6 日本人工智能發(fā)展線路圖

2.4 2016-2018年各國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)

2.4.1 歐盟人工智能發(fā)展計(jì)劃

2.4.2 歐盟推進(jìn)機(jī)器人研發(fā)

2.4.3 英國(guó)人工智能發(fā)展分析

2.4.4 法國(guó)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略

2.4.5 韓國(guó)人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)

2.4.6 以色列人工智能融資動(dòng)態(tài)

2.4.7 新加坡人工智能發(fā)展計(jì)劃

第三章2016-2018年中國(guó)人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析

3.1 政策推動(dòng)人工智能發(fā)展

3.1.1 中國(guó)大腦研究計(jì)劃開啟

3.1.2 國(guó)務(wù)院推動(dòng)人工智能建設(shè)

3.1.3 加快建設(shè)人工智能資源庫(kù)

3.1.4 人工智能寫進(jìn)政府工作報(bào)告

3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析

3.2.1 “中國(guó)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(jìn)人工智能發(fā)展

3.3 人工智能行業(yè)相關(guān)規(guī)劃逐步完善

3.3.1 人工智能行動(dòng)實(shí)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(dòng)計(jì)劃

3.3.4 人工智能高校人才培養(yǎng)計(jì)劃

3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善

3.4.1 沈陽(yáng)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(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析

3.5.1 機(jī)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(jī)器人發(fā)展

3.5.3 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局

第四章2016-2018年中國(guó)人工智能技術(shù)認(rèn)知及研究進(jìn)展

4.1 人工智能技術(shù)認(rèn)知狀況調(diào)研

4.1.1 認(rèn)知?dú)v程

4.1.2 認(rèn)知程度

4.1.3 認(rèn)知渠道

4.1.4 認(rèn)可領(lǐng)域

4.1.5 取代趨勢(shì)

4.1.6 爭(zhēng)議領(lǐng)域

4.2 2016-2018年人工智能技術(shù)研究綜況

4.2.1 人工智能技術(shù)方興未艾

4.2.2 人工智能專利申請(qǐng)規(guī)模

4.2.3 人工智能專利申請(qǐng)分布

4.2.4 人工智能產(chǎn)研結(jié)合加快

4.2.5 人工智能實(shí)驗(yàn)室成立

4.3 2016-2018年人工智能技術(shù)研究態(tài)勢(shì)

4.3.1 人工智能再獲重大突破

4.3.2 深度學(xué)習(xí)專用處理器發(fā)布

4.3.3 智能語音交互技術(shù)加快發(fā)展

4.3.4 嵌入式設(shè)備結(jié)合AI成為趨勢(shì)

4.3.5 人工智能技術(shù)走進(jìn)生活

4.3.6 人工智能帶來媒體變革

第五章2016-2018年中國(guó)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(jìn)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(chǎn)業(yè)規(guī)模分析

5.2.3 人工智能產(chǎn)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(tái)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(gòu)

5.3.2 基礎(chǔ)資源支持層

5.3.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層

5.3.4 應(yīng)用實(shí)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(jìng)爭(zhēng)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(jìn)軍AI領(lǐng)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(diǎn)

5.5.2 人工智能發(fā)展的技術(shù)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(duì)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(shù)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(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

5.6.5 人工智能倫理問題的對(duì)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(yīng)用

5.7.3 加強(qiáng)人工智能專業(yè)人才儲(chǔ)備

5.7.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時(shí)俱進(jìn)

5.7.5 相互不建立倫理和法律共識(shí)

第六章2016-2018年重點(diǎn)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(shí)力

6.1.3 公司注冊(cè)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(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

6.2.3 典型區(qū)域布局

6.2.4 區(qū)域發(fā)展動(dòng)態(tài)

6.3 上海市

6.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)

6.3.2 政策環(huán)境分析

6.3.3 財(cái)政支持動(dòng)態(tài)

6.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)

6.3.5 研究機(jī)構(gòu)成立

6.4 廣東省

6.4.1 政策環(huán)境分析

6.4.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.4.3 廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況

6.4.4 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況

6.4.5 企業(yè)布局加速

6.4.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立

6.5 安徽省

6.5.1 產(chǎn)業(yè)運(yùn)行狀況

6.5.2 政策規(guī)劃分析

6.5.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況

6.5.4 重點(diǎn)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(shì)分析

6.6.2 政策環(huán)境分析

6.6.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況

6.6.4 區(qū)域發(fā)展布局

6.6.5 項(xiàng)目發(fā)展動(dòng)態(tài)

6.7 貴州省

6.7.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)

6.7.2 政策環(huán)境分析

6.7.3 區(qū)域發(fā)展?fàn)顩r

6.7.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)

第七章2016-2018年人工智能技術(shù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)要素

7.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的技術(shù)機(jī)遇

7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)加快

7.1.2 我國(guó)信息化水平提高

7.1.3 科技研發(fā)支出上升

7.1.4 應(yīng)用技術(shù)逐步完善

7.2 硬件基礎(chǔ)日益成熟

7.2.1 高性能CPU

7.2.2 “人腦”芯片

7.2.3 量子計(jì)算機(jī)

7.2.4 仿生計(jì)算機(jī)

7.3 人工智能芯片技術(shù)發(fā)展提速

7.3.1 人工智能對(duì)芯片的要求提高

7.3.2 人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點(diǎn)

7.3.3 人工智能芯片專利申請(qǐng)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(dòng)態(tài)分析

7.4 物聯(lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)環(huán)境

7.4.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(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(chǔ)

7.4.6 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進(jìn)

7.5 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)

7.5.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)

7.5.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式

7.5.3 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

7.5.4 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

7.5.5 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)

7.5.6 云計(jì)算與人工智能協(xié)同發(fā)展

7.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起

7.6.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵

7.6.2 大數(shù)據(jù)的各個(gè)環(huán)節(jié)

7.6.3 大數(shù)據(jù)市場(chǎng)狀況分析

7.6.4 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域

7.6.5 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系

7.6.6 數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場(chǎng)景

7.6.7 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源

7.7 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)

7.7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段

7.7.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵

7.7.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)

7.7.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用

7.7.5 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀

7.7.6 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平

第八章人工智能基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析

8.1 自然語言處理技術(shù)

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(shí)別技術(shù)分析

8.1.4 語義技術(shù)研發(fā)狀況

8.1.5 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵

8.2 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

8.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵

8.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的分類

8.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用

8.2.4 計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)作

8.3 模式識(shí)別技術(shù)

8.3.1 模式識(shí)別技術(shù)內(nèi)涵

8.3.2 文字識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

8.3.3 生物特征識(shí)別技術(shù)

8.3.4 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用

8.3.5 模式識(shí)別發(fā)展?jié)摿?/p>

8.4 知識(shí)表示技術(shù)

8.4.1 知識(shí)表示的內(nèi)涵

8.4.2 知識(shí)表示的方法

8.4.3 知識(shí)表示的進(jìn)展

8.5 其他基礎(chǔ)技術(shù)分析

8.5.1 自動(dòng)推理技術(shù)

8.5.2 環(huán)境感知技術(shù)

8.5.3 自動(dòng)規(guī)劃技術(shù)

8.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù)

第九章人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析

9.1 工業(yè)領(lǐng)域

9.1.1 人工智能的工業(yè)應(yīng)用

9.1.2 AI將催生智能生產(chǎn)工廠

9.1.3 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型

9.1.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)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(yīng)用的前景廣闊

9.2 醫(yī)療領(lǐng)域

9.2.1 人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況

9.2.2 人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

9.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用

9.2.4 AI在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用

9.2.5 AI技術(shù)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用

9.2.6 AI技術(shù)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(lǐng)域

9.3.1 AI對(duì)安防行業(yè)的重要意義

9.3.2 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

9.3.3 快速崛起的巡邏機(jī)器人

9.3.4 AI識(shí)別技術(shù)的安防應(yīng)用

9.3.5 生物識(shí)別市場(chǎng)狀況分析

9.3.6 AI技術(shù)應(yīng)用于國(guó)家安防

9.4 金融領(lǐng)域

9.4.1 AI成為投資決策輔助

9.4.2 智能支付應(yīng)用狀況分析

9.4.3 AI應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)管控

9.4.4 人工智能應(yīng)用于投資顧問

9.5 零售領(lǐng)域

9.5.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用空間廣闊

9.5.2 人工智能應(yīng)用于新零售的狀況

9.5.3 人工智能應(yīng)用于新零售的場(chǎng)景

9.5.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問題

9.5.5 人工智能應(yīng)用于新零售的路徑

9.6 社交領(lǐng)域

9.6.1 人工智能的移動(dòng)社交應(yīng)用

9.6.2 組織開展機(jī)器情感測(cè)試

9.6.3 人工智能產(chǎn)品社交應(yīng)用

9.6.4 語音交互產(chǎn)品市場(chǎng)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(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

10.1 2016-2018年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

10.1.1 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成

10.1.2 機(jī)器人的替代優(yōu)勢(shì)明顯

10.1.3 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多

10.1.4 我國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程

10.2 2016-2018年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

10.2.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程回顧

10.2.2 我國(guó)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

10.2.3 機(jī)器人細(xì)分市場(chǎng)發(fā)展展望

10.2.4 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標(biāo)

10.2.5 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析

10.3 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用狀況

10.3.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系

10.3.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程

10.3.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人

10.3.4 人工智能促進(jìn)機(jī)器人發(fā)展

10.4 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用

10.4.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

10.4.2 模式識(shí)別的應(yīng)用

10.4.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用

10.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

10.4.5 分布式AI的應(yīng)用

10.4.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用

10.5 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析

10.5.1 醫(yī)療機(jī)器人

10.5.2 軍事機(jī)器人

10.5.3 教育機(jī)器人

10.5.4 家用機(jī)器人

10.5.5 物流機(jī)器人

10.5.6 協(xié)作型機(jī)器人

第十一章2016-2018年國(guó)際人工智能重點(diǎn)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(cái)務(wù)狀況

11.1.3 人工智能研究進(jìn)展

11.1.4 人工智能發(fā)展動(dòng)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(jīng)營(yíng)范圍

11.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

11.2.4 技術(shù)研發(fā)實(shí)力

11.2.5 布局人工智能

11.2.6 人工智能平臺(tái)

11.3 谷歌公司

11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

11.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

11.3.3 布局人工智能

11.3.4 人工智能系統(tǒng)及平臺(tái)

11.3.5 人工智能收購(gòu)歷程

11.3.6 人工智能收購(gòu)動(dòng)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(cái)務(wù)狀況

11.4.3 人工智能技術(shù)應(yīng)用

11.4.4 人工智能發(fā)展布局

11.4.5 AI發(fā)展機(jī)會(huì)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(cái)務(wù)狀況

11.5.3 布局人工智能

11.5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)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(dá))

11.6.3 Uber(優(yōu)步)

第十二章2015-2018年中國(guó)人工智能重點(diǎn)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(cái)務(wù)狀況

12.1.3 AI技術(shù)研發(fā)進(jìn)展

12.1.4 人工智能生態(tài)布局

12.1.5 人工智能布局動(dòng)態(tài)

12.1.6 人工智能合作推進(jìn)

12.2 騰訊公司

12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

12.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)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(dòng)態(tài)

12.3 阿里集團(tuán)

12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

12.3.3 人工智能生態(tài)布局

12.3.4 人工智能平臺(tái)建立

12.3.5 人工智能應(yīng)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(shù)發(fā)展水平

12.4.3 布局人工智能

12.4.4 經(jīng)營(yíng)效益分析

12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

12.4.6 財(cái)務(wù)狀況分析

12.4.7 核心競(jìng)爭(zhēng)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(jīng)營(yíng)效益分析

12.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

12.5.5 財(cái)務(wù)狀況分析

12.5.6 核心競(jìng)爭(zhēng)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(chǎn)品分析

12.7 北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司

12.7.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.7.2 財(cái)務(wù)狀況分析

12.7.3 布局人工智能

12.7.4 技術(shù)應(yīng)用狀況

12.7.5 企業(yè)發(fā)展動(dòng)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(guó)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(diǎn)投資品類

13.1.6 風(fēng)險(xiǎn)投資上升

13.2 中國(guó)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(lǐng)域

13.2.5 熱點(diǎn)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(dòng)態(tài)

13.3.1 典型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融資分布

13.3.2 AI獨(dú)角獸企業(yè)融資動(dòng)態(tài)

13.3.3 重點(diǎn)融資事件排名狀況

13.3.4 商湯科技融資動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)分析

13.4.1 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)

13.4.2 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

13.4.3 技術(shù)壁壘

13.4.4 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)

13.4.5 競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)

13.4.6 合同毀約風(fēng)險(xiǎn)

第十四章人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)

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(diǎn)

14.1.2 人工智能經(jīng)濟(jì)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(diǎn)

14.1.5 人工智能投資機(jī)會(huì)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(shì)預(yù)測(cè)

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(shì)

14.2.3 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

14.2.4 人工智能應(yīng)用趨勢(shì)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(shí)尚

14.3 2018-2024年中國(guó)人工智能行業(yè)預(yù)測(cè)分析

14.3.1 影響因素分析

14.3.2 人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)——ZYCY

附錄:

附錄一:新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃

附錄二:促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)

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