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        2021-2025年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告(上中下卷)

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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2021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 2019-2021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 各國人工智能戰略布局
        2.1.4 全球人工智能資金支持
        2.1.5 全球人工智能支出規模
        2.1.6 全球人工智能企業規模
        2.1.7 全球AI創新力城市榜單
        2.1.8 全球人工智能企業應用情況
        2.1.9 全球人工智能未來發展趨勢
        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 美國人工智能戰略演變
        2.3.4 美國人工智能戰略特征
        2.3.5 美國人工智能戰略影響
        2.3.6 美國人工智能具體布局
        2.3.7 美國人工智能相關主體
        2.3.8 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 日本加快AI技術應用
        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 日本人工智能重點企業
        2.4.6 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 英國人工智能發展情況
        2.5.4 德國人工智能戰略布局
        2.5.5 法國發布人工智能戰略
        2.6 各國人工智能產業發展動態
        2.6.1 韓國發布人工智能國家戰略
        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 2019-2021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建設
        3.2.3 教育部加快人工智能人才培養
        3.2.4 人工智能被寫進政府工作報告
        3.2.5 AI和實體經濟融合發展意見
        3.2.6 人工智能成為行業政策導向
        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 濟南市人工智能發展計劃
        3.4.2 陜西省人工智能推進計劃
        3.4.3 四川省人工智能發展方案
        3.4.4 成都市人工智能發展方案
        3.4.5 重慶市人工智能發展方案
        3.4.6 天津市人工智能行動計劃
        3.4.7 湖北省人工智能發展規劃
        3.4.8 武漢市人工智能試驗區規劃
        3.4.9 福建省人工智能發展規劃
        3.4.10 深圳市人工智能發展計劃
        3.4.11 長沙市人工智能行動計劃
        3.5 機器人相關政策規劃分析
        3.5.1 十四五規劃機器人相關內容
        3.5.2 機器人納入研發重點專項
        3.5.3 各地區加快機器人行業布局
        第四章 2019-2021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 專利申請排名
        4.2.2 專利申請規模
        4.2.3 申請地域分布
        4.2.4 細分技術占比
        4.2.5 疫情防控專利
        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 AI人才培養的相關政策
        4.5.2 人工智能劃入高中新課標
        4.5.3 高校AI人才的培養情況
        4.5.4 機構AI人才的培養情況
        4.5.5 人工智能學院建設模式
        4.5.6 AI人才培養存在的問題
        4.5.7 AI人才培養的未來趨勢
        4.5.8 AI人才培養的政策建議
        第五章 2019-2021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 2019-2021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 人工智能基礎層發展規模
        5.4.5 人工智能行業市場份額
        5.4.6 人工智能產業發展特征
        5.4.7 人工智能開放平臺發布
        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 人工智能的技術發展建議
        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 2019-2021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 城市人工智能發展指數
        6.1.3 人工智能產業園區建設
        6.1.4 人工智能創新應用先導區
        6.1.5 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 產業發展特點
        6.4.4 廣州AI產業布局
        6.4.5 深圳AI產業綜況
        6.4.6 產業聯盟成立
        6.4.7 產業發展問題
        6.4.8 產業發展策略
        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 產業發展趨勢
        6.5.8 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 產業發展優勢
        6.7.3 產業運行成效
        6.7.4 重點園區發展
        6.7.5 政策發展規劃
        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 產業發展現狀
        6.8.4 人才培養加快
        6.8.5 產業融合發展
        第七章 2019-2021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 “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 中國人工智能芯片行業現狀
        7.3.5 中國人工智能芯片代表企業
        7.3.6 中國人工智能芯片發展困境
        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 中國物聯網產業規模
        7.4.3 物聯網產業的政策環境
        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 云計算市場競爭排名
        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 機器學習主要企業概覽
        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 2019-2021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 智能技術應用背景
        9.1.2 智能識別技術應用
        9.1.3 算法算力技術應用
        9.1.4 智能機器人技術應用
        9.1.5 智能大數據技術應用
        9.1.6 AI輔診系統研發應用
        9.1.7 地區AI技術抗疫狀況
        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 人工智能醫療行業應用場景
        9.3.2 人工智能醫療細分領域應用
        9.3.3 人工智能醫療市場發展狀況
        9.3.4 人工智能醫學影像市場分析
        9.3.5 企業布局人工智能醫療市場
        9.3.6 人工智能醫療領域投資機會
        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+安防市場發展現狀
        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+安防市場發展前景
        9.5 金融領域
        9.5.1 AI提升金融經營效能
        9.5.2 金融領域AI投入狀況
        9.5.3 智能客服提升服務效率
        9.5.4 智能風控降低金融風險
        9.5.5 智能支付應用狀況分析
        9.5.6 智慧銀行人工智能應用
        9.5.7 智能投資顧問應用分析
        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 組織開展機器情感測試
        9.7.3 語音交互產品市場火熱
        9.7.4 微信人工智能社交系統
        9.7.5 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 2019-2021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 機器人產業發展階段
        10.1.2 機器人產業發展圖譜
        10.1.3 機器人行業產業鏈構成
        10.1.4 機器人下游應用產業多
        10.1.5 機器人專利申請技術流向
        10.2 2019-2021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 中國機器人市場結構分析
        10.2.3 中國機器人區域市場格局
        10.2.4 中國機器人企業數量規模
        10.2.5 中國機器人行業投融資情況
        10.2.6 機器人產業國產化進程加快
        10.2.7 機器人產業發展問題及對策
        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 醫療機器人
        10.5.2 軍用機器人
        10.5.3 工業機器人
        10.5.4 教育機器人
        10.5.5 服務機器人
        10.5.6 物流機器人
        第十一章 2018-2021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 人工智能發展實力
        11.1.4 人工智能布局領域
        11.1.5 AI平臺服務范圍
        11.1.6 人工智能云業務
        11.1.7 產品融合AI技術
        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 布局人工智能
        11.2.6 AI產品發展動態
        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 人工智能發展實力
        11.3.4 人工智能業務發展
        11.3.5 人工智能芯片研發
        11.3.6 人工智能技術動態
        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 人工智能技術布局
        11.4.4 人工智能發展動態
        11.4.5 AI發展機會和挑戰
        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
        11.6 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 2018-2021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 人工智能布局
        12.1.4 人工智能應用
        12.1.5 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 人工智能發展現狀
        12.3.5 阿里云發展動態
        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 企業布局分析
        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 財務狀況分析
        12.6.6 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 企業發展動態
        第十三章 中投顧問對2021-2025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 2019-2021年人工智能行業投資分析
        14.1 全球人工智能的投融資分析
        14.1.1 全球AI融資總額
        14.1.2 各國AI融資分布
        14.1.3 全球AI投資領域
        14.1.4 初創AI企業投資
        14.2 中國人工智能行業投融資狀況
        14.2.1 融資規模走勢
        14.2.2 投資應用領域
        14.2.3 投資輪次分布
        14.2.4 熱門融資項目
        14.2.5 投資區域分布
        14.2.6 投資活躍機構
        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 人工智能城市發展方向
        15.2.4 “智能+X”將成新時尚
        15.3 中投顧問對2021-2025年中國人工智能行業預測分析
        15.3.1 2021-2025年中國人工智能行業影響因素分析
        15.3.2 2021-2025年中國人工智能產業規模預測
        附錄
        附錄一:新一代人工智能發展規劃

        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 全球人工智能企業地區分布
        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 2020年各行業AI采用情況
        圖表14 2020年各行業和職能部門采用AI的情況
        圖表15 主要國家人工智能戰略目標和任務
        圖表16 各國在人工智能各領域的重點研發布局情況
        圖表17 各主要經濟體高度關注的人工智能應用領域
        圖表18 美國人工智能典型研發機構
        圖表19 人工智能典型研發企業
        圖表20 日本推進人工智能發展的政策體系
        圖表21 日本AI大型上市公司
        圖表22 日本AI中小型上市公司
        圖表23 新加坡人工智能戰略計劃完成時間表
        圖表24 人工智能標準體系結構圖
        圖表25 國內人工智能相關標準
        圖表26 人工智能發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 人工智能企業專利申請量前五省份
        圖表33 人工智能產業人才崗位類型
        圖表34 人工智能領域十大緊缺崗位
        圖表35 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36 算法研究崗位能力要求
        圖表37 應用開發崗位能力要求
        圖表38 實用技能崗位能力要求
        圖表39 產品經理崗位能力要求
        圖表40 主要崗位的工作年限要求
        圖表41 主要崗位的專業要求
        圖表42 主要崗位的學歷要求
        圖表43 典型崗位單月薪酬情況
        圖表44 高中信息技術課程結構
        圖表45 人工智能產業十大熱門專業
        圖表46 新增人工智能本科專業高校區域分布
        圖表47 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)
        圖表48 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)續
        圖表49 開展人工智能培訓的社會培訓機構(部分)
        圖表50 中國龍頭企業與高校合作或共建人工智能學院匯總
        圖表51 全球人工智能的三次發展浪潮
        圖表52 人工智能技術帶來的全方位變革
        圖表53 人工智能技術推動產業升級
        圖表54 人工智能各層級圖示
        圖表55 我國產業智能化升級總指數及指標得分
        圖表56 我國農業智能化升級總指數及指標得分
        圖表57 我國工業智能化升級總指數及指標得分
        圖表58 我國服務業智能化升級總指數及指標得分
        圖表59 2019-2025年人工智能基礎層市場規模
        圖表60 2020年中國人工智能市場行業份額
        圖表61 人工智能產業發展特征
        圖表62 國家級人工智能開放平臺
        圖表63 技術層的運行機制
        圖表64 專業智能階段的AI產業格局
        圖表65 通用智能階段的AI產業格局
        圖表66 2011-2020年人工智能相關企業注冊量
        圖表67 人工智能相關企業注冊地域分布
        圖表68 人工智能相關企業注冊資本分布
        圖表69 四大經濟圈人工智能科技產業區域競爭力評價指數評分及排名情況
        圖表70 四大經濟圈企業能力評價指數排名情況
        圖表71 四大經濟圈和其他區域人工智能企業數量分布
        圖表72 四大經濟圈人工智能企業層次數量分布
        圖表73 四大經濟圈人工智能企業技術賦能數分布
        圖表74 四大經濟圈AI大學創新能力評價指數排名情況
        圖表75 四大經濟圈AI大學數量分布
        圖表76 四大經濟圈非大學科研機構創新能力評價指數排名情況
        圖表77 四大經濟圈非大學科研機構數量分布
        圖表78 四大經濟圈資本環境評價指數排名情況
        圖表79 四大經濟圈及其他區域人工智能企業投融資關系數分布
        圖表80 四大經濟圈國際技術合作關系區域分布
        圖表81 四大經濟圈及其他區域人工智能會議和產業聯盟分布
        圖表82 人工智能科技產業區域競爭力評價指數綜合排名情況
        圖表83 北京市人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表84 北京市人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
        圖表85 北京主要人工智能發展政策時間軸
        圖表86 北京市人工智能相關標準
        圖表87 北京市人工智能企業產業鏈分布情況
        圖表88 北京市人工智能產業五大集聚區
        圖表89 2015-2020年北京市人工智能行業投融資情況
        圖表90 上海市人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表91 上海市人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
        圖表92 上海市人工智能相關標準
        圖表93 上海市人工智能企業產業鏈分布情況
        圖表94 2016-2020年上海市人工智能行業投融資情況
        圖表95 上海市重點人工智能產業聚集區
        圖表96 廣東省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表97 廣東省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
        圖表98 廣東省人工智能三步走規劃
        圖表99 深圳市人工智能企業產業鏈分布情況
        圖表100 2014-2020年深圳市人工智能行業投融資情況
        圖表101 深圳市重點人工智能產業園區
        圖表102 浙江省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表103 浙江省人工智能科技產業區域競爭力評價指數
        圖表104 杭州市人工智能企業產業鏈分布情況
        圖表105 2016-2020年杭州市人工智能行業投融資情況
        圖表106 杭州市重點人工智能產業園區
        圖表107 江蘇省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表108 江蘇省人工智能科技產業區域競爭力評價指數
        圖表109 江蘇省重點人工智能企業盤點
        圖表110 安徽省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表111 安徽省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
        圖表112 安徽人工智能產業鏈典型企業梳理
        圖表113 安徽人工智能產業重點科研機構整理
        圖表114 安徽人工智能創新應用示范工程涉及產業
        圖表115 安徽人工智能產業主要政策梳理
        圖表116 安徽省人工智能產業發展主要目標
        圖表117 貴州省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
        圖表118 貴州省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
        圖表119 2015-2020年互聯網寬帶接入端口數發展情況
        圖表120 2016-2020年研究與試驗發展(R&D)經費支出及其增長速度
        圖表121 16位計算帶來兩倍的效率提升
        圖表122 2019-2025年中國AI芯片市場規模
        圖表123 中國人工智能領域智能芯片代表企業
        圖表124 2016-2020年物聯網產業主要政策匯總
        圖表125 云計算應用模式
        圖表126 2016-2020年中國公有云市場規模及增速
        圖表127 2016-2020年中國私有云市場規模及增速
        圖表128 2020年中國公有云IaaS 市場份額占比
        圖表129 中國人工智能領域云計算代表企業
        圖表130 2018-2023年中國大數據產業規模及預測
        圖表131 2020年大數據行業應用結構
        圖表132 AI的三階段發展與數據的關系
        圖表133 智能數據時代人工智能、大數據與人的智慧的關系
        圖表134 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135 數據視角下人工智能行業布局示意圖
        圖表136 人工智能中的數據安全風險構成
        圖表137 深度學習結構示意圖
        圖表138 GitHub深度學習開源排名(一)
        圖表139 GitHub深度學習開源排名(二)
        圖表140 中國人工智能領域機器學習代表企業
        圖表141 語義依存分析例子
        圖表142 語音識別系統框架
        圖表143 語音識別系統的主要模塊
        圖表144 2020年中國人工智能之語音語義市場份額
        圖表145 計算機視覺與其他領域的關系
        圖表146 2019年中國人工智能之計算視覺應用主流供應商
        圖表147 計算機視覺的處理流程
        圖表148 AI語音識別產業鏈分析
        圖表149 具有情景意識的環境感知網絡分層結構
        圖表150 智能診斷系統平臺組成結構
        圖表151 2020年人工智能技術各細分應用領域發展成熟度
        圖表152 AI抗疫產品生產企業地區分布
        圖表153 北京地區AI抗疫產品分布
        圖表154 江蘇地區AI抗疫產品分布
        圖表155 中國人工智能智能制造代表企業
        圖表156 工業4.0愿景
        圖表157 AI醫療健康應用場景示意圖
        圖表158 2020年中國醫療人工智能公司場景分布
        圖表159 2019-2023年中國人工智能醫學影像市場規模-醫院端
        圖表160 2021年人工智能醫學影像使用場景
        圖表161 中國醫療人工智能企業探索中的落地服務和變現模式
        圖表162 步態識別技術
        圖表163 AI+安防應用場景示意圖
        圖表164 中國AI+安防產業鏈
        圖表165 “AI+安防”產業企業
        圖表166 人工智能技術對金融行業經營全過程的變革
        圖表167 2019、2020年中國移動支付用戶使用比例
        圖表168 2016-2020年中國人工智能在零售領域應用市場規模
        圖表169 AI+零售能力輸出類型
        圖表170 AI+零售主要玩家結構
        圖表171 語言交互流程示意圖
        圖表172 人工智能技術在教育領域的應用
        圖表173 機器人產業發展階段
        圖表174 機器人產業圖譜
        圖表175 機器人行業產業鏈長度圖
        圖表176 機器人產品的全生命周期
        圖表177 2019年全球機器人行業市場構成(按市場規模)情況
        圖表178 2019年全球服務機器人行業市場構成(按市場規模)情況
        圖表179 2019年中國機器人行業市場構成(按市場規模)情況
        圖表180 中國機器人產業發展主要聚集區
        圖表181 2019年中國機器人區域市場規模
        圖表182 2019年中國機器人區域市場結構
        圖表183 2020年投融資事件機器人類型分布
        圖表184 國產機器人軍團已經崛起
        圖表185 國產機器人企業梯次獲得競爭優勢
        圖表186 醫療機器人主要類型
        圖表187 2001-2019年我國工業機器人市場規模及增長率
        圖表188 2019年中國工業機器人行業應用規模
        圖表189 2019年中國工業機器人行業應用結構
        圖表190 2019年中國服務機器人細分市場規模
        圖表191 2019年中國服務機器人細分市場結構
        圖表192 AGV機器人
        圖表193 碼垛機器人
        圖表194 分揀抓取機器人
        圖表204 微軟Azure人工智能平臺和框架圖
        圖表205 微軟人工智能服務多樣
        圖表206 2017-2020年云服務商市場份額走勢
        圖表214 IBM圍繞Watson全面布局人工智能
        圖表240 Alexa在越來越多的場景和設備中應用
        圖表241 Amazon AI服務架構
        圖表242 亞馬遜的人工智能服務
        圖表249 2010-2020年百度人工智能里程碑時間線
        圖表250 2013-2020年百度研發支出
        圖表259 騰訊在人工智能領域的生態布局
        圖表266 2018-2021年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
        圖表267 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
        圖表268 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
        圖表269 2020年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
        圖表270 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
        圖表271 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
        圖表272 2018-2021年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
        圖表273 2018-2021年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
        圖表274 2018-2021年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
        圖表275 2018-2021年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規模
        圖表276 2018-2021年科大智能科技股份有限公司營業收入及增速
        圖表277 2018-2021年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
        圖表278 2019-2020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279 2018-2021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280 2018-2021年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率
        圖表281 2018-2021年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
        圖表282 2018-2021年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平
        圖表283 2018-2021年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
        圖表284 曠視科技主營業務發展歷程
        圖表285 曠視洞鑒——智能城市管理操作系統
        圖表286 曠視河圖——機器人網絡操作系統
        圖表287 曠視科技人工智能產品-核心硬件
        圖表288 曠視科技合作伙伴
        圖表289 曠視科技營收與利潤表現
        圖表290 2017-2020年公司營業收入
        圖表291 2017-2020年云知聲營收表現
        圖表292 2017-2020年云知聲凈利潤表現
        圖表293 云知聲技術和產品體系
        圖表294 云知聲產品矩陣
        圖表295 云知聲平臺用戶
        圖表296 中投產業投資價值綜合評估:人工智能
        圖表297 人工智能產業市場機會整體評估表
        圖表298 中投市場機會矩陣:人工智能產業
        圖表299 人工智能產業發展動力整體評估表
        圖表300 中投產業投資驅動因素:人工智能
        圖表301 中投產業進入壁壘評估:人工智能
        圖表302 中投產業投資進入時機:人工智能
        圖表303 中投產業生命周期:人工智能產業
        圖表304 中投顧問投資機會箱:人工智能產業
        圖表305 2015-2020年全球企業對AI的投資(按投資活動劃分)
        圖表306 2020年各國對AI的私人投資情況
        圖表307 2015-2020年全球AI私人投資(按地理區域劃分)
        圖表308 2019、2020年全球AI私人投資對比(按重點領域劃分)
        圖表309 2015-2020年全球新投資AI企業數量
        圖表310 2011-2021年人工智能賽道投融資數量及金額
        圖表311 人工智能細分賽道融資事件數量
        圖表312 人工智能賽道融資輪次分布
        圖表313 人工智能賽道融資次數TOP10項目
        圖表314 人工智能賽道融資事件TOP10城市
        圖表315 2011-2021年人工智能賽道TOP10投資機構
        圖表316 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
        圖表317 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318 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319 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
        圖表320 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321 中投顧問對2021-2025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,2020年,中國人工智能核心產業規模達到3251億元。在企業數量方面,截至2020年底,中國人工智能相關企業數量達到6425家,同比增長25.37%。就全球而言,中國人工智能企業數量排名全球第二。其中,中美兩國在人工智能領域占絕對競爭優勢。在專利申請方面,截至2020年底,中國人工智能企業申請專利55.13萬項,登記軟件著作權超12萬件,人工智能專利申請量位居全球第一。在投融資方面,2020年,我國人工智能行業投融資金額突破800億元,投融資事件數近500件。在產業創新試點方面,截至2021年3月底,科技部頒布了15個新一代人工智能創新發展試驗區,工信部設立8個人工智能應用先導示范區,推動人工智能產業區域化、特色化發展步伐加快。

        在中國,人工智能的發展受到政府高度重視。2020年8月,國家五部委聯合印發《國家新一代人工智能標準體系建設指南》!吨改稀诽岢龅2021年完成關鍵通用技術、關鍵領域技術、倫理等20項以上重點標準的預研工作。到2023年,初步建立人工智能標準體系,并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養老、環保、教育、醫療健康、司法等重點行業和領域進行推進。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。2021年9月,教育部下發《關于實施第二批人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》,第二批試點將人工智能支持教師教育教學創新、教師教育改革、教師管理評價改革、鄉村學校與薄弱學校教師發展作為重點,針對地市區縣、師范院校、非師范院校分別確定了不同的工作重點,以保證試點更加深入、更有針對性。

        中投產業研究院發布的《2021-2025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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