中國人工智能行業(yè)應(yīng)用前景分析與可持續(xù)發(fā)展建議報告2022

中國人工智能行業(yè)應(yīng)用前景分析與可持續(xù)發(fā)展建議報告2022-2028年版

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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
1.1.6 人工智能發(fā)展意義
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 符號處理
1.3.3 子符號法
1.3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法
1.3.5 集成方法
第二章 2020-2022年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1 驅(qū)動人工智能發(fā)展動因
2.1.2 全球人工智能產(chǎn)業(yè)格局
2.1.3 人工智能發(fā)展熱度不減
2.1.4 各國人工智能戰(zhàn)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(guī)模
2.1.7 全球AI創(chuàng)新力城市榜單
2.1.8 人工智能專利綜合指數(shù)
2.1.9 全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)
2.1.10 全球人工智能企業(yè)應(yīng)用情況
2.2 全球主要經(jīng)濟(jì)體人工智能戰(zhàn)略特點(diǎn)
2.2.1 戰(zhàn)略任務(wù)分類
2.2.2 主要目標(biāo)任務(wù)
2.2.3 重點(diǎn)研發(fā)布局
2.2.4 主要應(yīng)用領(lǐng)域
2.2.5 長期戰(zhàn)略規(guī)劃
2.3 美國
2.3.1 美國人工智能發(fā)展?fàn)顩r
2.3.2 美國人工智能就業(yè)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(zhàn)略特點(diǎn)
2.3.6 美國人工智能戰(zhàn)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(guān)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(zhàn)略布局
2.4.2 人工智能發(fā)展的優(yōu)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(fā)展動態(tài)
2.4.5 日本企業(yè)人工智能應(yīng)用
2.4.6 日本人工智能發(fā)展前景
2.4.7 日本人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.5 歐洲
2.5.1 歐盟人工智能法發(fā)布
2.5.2 歐盟人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.3 英國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.5.4 德國人工智能戰(zhàn)略布局
2.5.5 法國人工智能戰(zhàn)略布局
2.6 各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
2.6.1 韓國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)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(fā)展戰(zhàn)略
第三章 2020-2022年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
3.1 人工智能政策階段特點(diǎn)分析
3.1.1 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(yè)獲得政策紅利
3.2.1 中央明確加快人工智能發(fā)展
3.2.2 科技部助推人工智能創(chuàng)新應(yīng)用
3.2.3 人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)政策
3.2.4 人工智能被寫進(jìn)政府工作報告
3.2.5 人工智能成為行業(yè)政策導(dǎo)向
3.2.6 新一代人工智能倫理規(guī)范
3.2.7 人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)加快
3.2.8 “十四五”規(guī)劃布局人工智能
3.2.9 “十四五”智能制造規(guī)劃發(fā)布
3.3 人工智能行業(yè)規(guī)劃相關(guān)內(nèi)容
3.3.1 戰(zhàn)略目標(biāo)
3.3.2 總體部署
3.3.3 構(gòu)建創(chuàng)新體系
3.3.4 培育智能經(jīng)濟(jì)
3.3.5 建設(shè)智能社會
3.3.6 加強(qiáng)軍民融合
3.3.7 構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施
3.3.8 布局重大項(xiàng)目
3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1 重慶市人工智能發(fā)展方案
3.4.2 天津市人工智能行動計(jì)劃
3.4.3 武漢市人工智能試驗(yàn)區(qū)規(guī)劃
3.4.4 蘇州市人工智能發(fā)展措施
3.4.5 長沙市人工智能行動計(jì)劃
3.4.6 鄭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.7 上海市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.8 杭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.9 湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.10 合肥市人工智能發(fā)展政策
3.4.11 四川省人工智能發(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)相關(guān)政策匯總
3.5.2 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
3.5.3 “十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
第四章 2020-2022年中國人工智能技術(shù)及人才培養(yǎng)狀況分析
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 領(lǐng)域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領(lǐng)域
4.2 中國人工智能專利申請狀況
4.2.1 專利申請規(guī)模
4.2.2 專利申請占比
4.2.3 專利申請主體
4.2.4 創(chuàng)新驅(qū)動力分析
4.2.5 技術(shù)研究熱點(diǎn)
4.3 中國人工智能專利申請?zhí)攸c(diǎn)
4.3.1 技術(shù)研發(fā)主體多樣
4.3.2 應(yīng)用技術(shù)發(fā)展提速
4.3.3 細(xì)分技術(shù)專利特征
4.3.4 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局特點(diǎn)
4.3.5 專利技術(shù)發(fā)展要點(diǎn)
4.4 人工智能技術(shù)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(yè)從業(yè)情況
4.4.3 AI人才的區(qū)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(shù)人才培養(yǎng)狀況分析
4.5.1 高校AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.2 機(jī)構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3 人工智能學(xué)院建設(shè)模式
4.5.4 AI人才培養(yǎng)存在的問題
4.5.5 AI人才培養(yǎng)的未來趨勢
4.5.6 AI人才培養(yǎng)的政策建議
第五章 2020-2022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)展進(jìn)程
5.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2 技術(shù)研究進(jìn)程
5.1.3 轉(zhuǎn)型升級階段
5.2 人工智能行業(yè)發(fā)展價值
5.2.1 人工智能催生智能經(jīng)濟(jì)
5.2.2 人工智能助力智能社會
5.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
5.2.4 AI技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級
5.2.5 AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時代
5.3 中國產(chǎn)業(yè)智能化升級指數(shù)分析
5.3.1 產(chǎn)業(yè)智能化升級總指數(shù)
5.3.2 農(nóng)業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.3 工業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.4 服務(wù)業(yè)智能化升級指數(shù)
5.4 2020-2022年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.4.1 人工智能應(yīng)用需求加大
5.4.2 人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟
5.4.3 市場發(fā)展規(guī)模逐步上升
5.4.4 人工智能投資支出規(guī)模
5.4.5 人工智能行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
5.4.6 人工智能開放平臺發(fā)展
5.5 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.5.1 生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.5.2 基礎(chǔ)資源支持層
5.5.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.5 未來生態(tài)格局展望
5.6 人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.6.1 企業(yè)主體分類
5.6.2 企業(yè)注冊數(shù)量
5.6.3 企業(yè)地域分布
5.6.4 企業(yè)注冊資本
5.6.5 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局
5.6.6 企業(yè)上市情況
5.6.7 未來競爭格局
5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.7.1 人工智能行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
5.7.2 人工智能發(fā)展的技術(shù)困境
5.7.3 人工智能發(fā)展的安全問題
5.7.4 人工智能發(fā)展的倫理問題
5.7.5 人工智能發(fā)展的隱私問題
5.7.6 AI企業(yè)被列入“實(shí)體清單”
5.8 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議
5.8.1 人工智能的發(fā)展策略分析
5.8.2 人工智能的技術(shù)創(chuàng)新策略
5.8.3 人工智能的政策發(fā)展建議
5.8.4 推進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
5.8.5 人工智能倫理問題的對策
5.9 人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.9.1 建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.9.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用
5.9.3 加強(qiáng)人工智能人才儲備
5.9.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時俱進(jìn)
5.9.5 相互不建立倫理和法律共識
第六章 2020-2022年重點(diǎn)區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局
6.1 人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局分析
6.1.1 人工智能區(qū)域發(fā)展指數(shù)
6.1.2 省市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.3 城市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.4 人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)
6.1.5 人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)
6.1.6 人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)
6.2 北京市
6.2.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.2.2 政策環(huán)境分析
6.2.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.2.4 行業(yè)創(chuàng)新能力
6.2.5 產(chǎn)業(yè)集聚情況
6.2.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.2.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.2.8 行業(yè)融資現(xiàn)狀
6.3 上海市
6.3.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.3.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.3.3 政策環(huán)境分析
6.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力
6.3.6 產(chǎn)業(yè)投融資情況
6.3.7 地區(qū)發(fā)展布局
6.4 廣東省
6.4.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.4.2 政策環(huán)境分析
6.4.3 企業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.4.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
6.4.5 廣州AI產(chǎn)業(yè)布局
6.4.6 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.7 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.4.8 產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.4.9 產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
6.4.10 產(chǎn)業(yè)投融資情況
6.5 浙江省
6.5.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.5.2 政策環(huán)境分析
6.5.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.5.4 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)展
6.5.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)
6.5.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策
6.5.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向
6.5.8 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
6.5.9 杭州產(chǎn)業(yè)發(fā)展
6.6 江蘇省
6.6.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.6.2 行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.6.3 蘇州發(fā)展布局
6.6.4 項(xiàng)目簽約動態(tài)
6.6.5 重點(diǎn)企業(yè)匯總
6.6.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇
6.6.7 產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7 安徽省
6.7.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.7.2 政策環(huán)境分析
6.7.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.7.4 產(chǎn)業(yè)運(yùn)行成效
6.7.5 重點(diǎn)園區(qū)發(fā)展
6.7.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7.7 政策建議分析
6.8 貴州省
6.8.1 產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.8.2 政策環(huán)境分析
6.8.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展回顧
6.8.4 人才培養(yǎng)加快
6.8.5 產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展
第七章 2020-2022年人工智能技術(shù)發(fā)展的驅(qū)動要素
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 科技研發(fā)支出上升
7.1.3 數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)模上升
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 類人腦芯片
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 中國人工智能芯片市場規(guī)模
7.3.4 中國人工智能芯片企業(yè)格局
7.3.5 中國人工智能芯片發(fā)展困境
7.3.6 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展對策
7.3.7 人工智能芯片未來發(fā)展趨勢
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)產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
7.4.3 中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
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)與人工智能融合
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)算市場競爭格局
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
7.5.7 人工智能云計(jì)算主要企業(yè)
7.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
7.6.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)涵及環(huán)節(jié)
7.6.2 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
7.6.3 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.6.4 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系
7.6.5 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.6.6 數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場景
7.6.7 人工智能數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險
7.6.8 人工智能數(shù)據(jù)的安全治理
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)發(fā)展歷程
7.7.4 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.5 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.6 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
7.7.7 機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)市場格局
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 自然語音處理研究
8.1.4 語音識別系統(tǒng)框架
8.1.5 語音技術(shù)應(yīng)用規(guī)模
8.1.6 自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.1.7 語音識別研究歷程
8.1.8 語音識別技術(shù)趨勢
8.2 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
8.2.1 計(jì)算機(jī)視覺基本內(nèi)涵
8.2.2 計(jì)算機(jī)視覺主要分類
8.2.3 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域
8.2.4 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用規(guī)模
8.2.5 計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)作流程
8.3 模式識別技術(shù)
8.3.1 模式識別技術(shù)內(nèi)涵
8.3.2 文字識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.3 生物特征識別技術(shù)
8.3.4 人工智能語音識別
8.3.5 人臉識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.6 模式識別發(fā)展?jié)摿?/span>
8.4 知識表示技術(shù)
8.4.1 知識表示的內(nèi)涵
8.4.2 知識表示的方法
8.4.3 知識表示的進(jìn)展
8.5 其他基礎(chǔ)技術(shù)分析
8.5.1 自動推理技術(shù)
8.5.2 環(huán)境感知技術(shù)
8.5.3 自動規(guī)劃技術(shù)
8.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù)
第九章 2020-2022年人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.1 疫情防控領(lǐng)域
9.1.1 AI技術(shù)助力抗疫場景
9.1.2 地區(qū)AI技術(shù)抗疫狀況
9.1.3 AI技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)難題
9.1.4 AI技術(shù)應(yīng)用發(fā)展建議
9.2 工業(yè)領(lǐng)域
9.2.1 人工智能的工業(yè)應(yīng)用
9.2.2 智能工廠人工智能應(yīng)用
9.2.3 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型
9.2.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域
9.2.5 AI智能制造主要企業(yè)發(fā)展
9.2.6 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.2.7 AI工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢
9.3 醫(yī)療領(lǐng)域
9.3.1 人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展歷程
9.3.2 人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用價值
9.3.3 人工智能醫(yī)療應(yīng)用市場規(guī)模
9.3.4 人工智能醫(yī)學(xué)影像市場分析
9.3.5 人工智能醫(yī)療具體應(yīng)用分析
9.3.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資狀況
9.3.7 人工智能醫(yī)療發(fā)展趨勢分析
9.4 安防領(lǐng)域
9.4.1 AI對安防行業(yè)的重要意義
9.4.2 AI識別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.4.3 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景
9.4.4 人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.4.5 AI+安防市場發(fā)展規(guī)模
9.4.6 AI+安防企業(yè)發(fā)展情況
9.4.7 快速崛起的巡邏機(jī)器人
9.4.8 AI+安防行業(yè)發(fā)展趨勢
9.4.9 AI+安防市場發(fā)展前景
9.5 金融領(lǐng)域
9.5.1 AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的作用
9.5.2 智能支付應(yīng)用狀況分析
9.5.3 金融人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
9.5.4 人工智能金融應(yīng)用評價
9.5.5 人工智能金融典型應(yīng)用
9.5.6 AI+金融行業(yè)應(yīng)用風(fēng)險
9.5.7 AI+金融行業(yè)應(yīng)用對策
9.6 零售領(lǐng)域
9.6.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用場景分析
9.6.2 人工智能應(yīng)用于零售業(yè)的規(guī)模
9.6.3 人工智能應(yīng)用于零售典型案例
9.6.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問題
9.6.5 人工智能+零售相關(guān)布局企業(yè)
9.6.6 人工智能+零售未來趨勢展望
9.7 社交領(lǐng)域
9.7.1 人工智能社交產(chǎn)品應(yīng)用
9.7.2 語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.7.3 微信人工智能社交系統(tǒng)
9.7.4 人工智能社交現(xiàn)存問題
9.8 其他應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.8.1 智能物流領(lǐng)域
9.8.2 智能教育領(lǐng)域
9.8.3 智能交通領(lǐng)域
9.8.4 智能政務(wù)領(lǐng)域
第十章 2020-2022年智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1 機(jī)器人的定義及分類
10.1.2 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
10.1.3 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜
10.1.4 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.5 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.1.6 機(jī)器人專利申請技術(shù)流向
10.2 2020-2022年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.1 全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.2 中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.3 中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平
10.2.4 區(qū)域機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.5 中國機(jī)器人企業(yè)數(shù)量規(guī)模
10.2.6 中國機(jī)器人行業(yè)投融資情況
10.2.7 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議
10.2.8 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)“十四五”展望
10.2.9 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢
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 工業(yè)機(jī)器人
10.5.2 服務(wù)機(jī)器人
10.5.3 醫(yī)療機(jī)器人
10.5.4 教育機(jī)器人
10.5.5 物流機(jī)器人
10.5.6 軍用機(jī)器人
第十一章 2020-2022年國際人工智能重點(diǎn)企業(yè)分析
11.1 微軟（Microsoft Corporation）
11.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.1.2 企業(yè)財務(wù)狀況
11.1.3 相關(guān)業(yè)務(wù)部門
11.1.4 人工智能發(fā)展布局
11.1.5 人工智能布局領(lǐng)域
11.1.6 人工智能產(chǎn)品研發(fā)
11.1.7 AI平臺服務(wù)范圍
11.1.8 企業(yè)合作動態(tài)
11.2 IBM
11.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2 企業(yè)經(jīng)營范圍
11.2.3 企業(yè)財務(wù)狀況
11.2.4 技術(shù)研發(fā)布局
11.2.5 AI咨詢服務(wù)
11.2.6 企業(yè)布局動態(tài)
11.3 谷歌（Alphabet Inc.）
11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2 企業(yè)財務(wù)狀況
11.3.3 人工智能重點(diǎn)布局
11.3.4 人工智能芯片研發(fā)
11.3.5 人工智能研究進(jìn)展
11.3.6 人工智能技術(shù)趨勢
11.4 英特爾（Intel）
11.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.4.2 企業(yè)財務(wù)狀況
11.4.3 人工智能發(fā)展戰(zhàn)略
11.4.4 人工智能技術(shù)布局
11.4.5 人工智能發(fā)展動態(tài)
11.4.6 收購人工智能企業(yè)
11.5 亞馬遜公司（Amazon）
11.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.5.2 企業(yè)財務(wù)狀況
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 云科技的探索
11.5.5 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
11.6 其他企業(yè)
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDIA（英偉達(dá)）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2019-2022年中國人工智能重點(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)財務(wù)狀況
12.1.3 人工智能發(fā)展布局
12.1.4 人工智能技術(shù)狀況
12.1.5 人工智能應(yīng)用狀況
12.1.6 AI業(yè)務(wù)合作動態(tài)
12.2 騰訊控股有限公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 企業(yè)財務(wù)狀況
12.2.3 人工智能發(fā)展布局
12.2.4 人工智能應(yīng)用成效
12.2.5 人工智能發(fā)展動態(tài)
12.3 阿里巴巴（Alibaba）
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 企業(yè)財務(wù)狀況
12.3.3 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
12.3.4 人工智能布局動態(tài)
12.3.5 阿里云發(fā)展布局
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 主要業(yè)務(wù)分析
12.4.3 業(yè)務(wù)開展情況
12.4.4 經(jīng)營效益分析
12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.4.6 財務(wù)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 主要業(yè)務(wù)分析
12.5.3 業(yè)務(wù)開展情況
12.5.4 經(jīng)營效益分析
12.5.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.6 財務(wù)狀況分析
12.5.7 核心競爭力分析
12.5.8 公司發(fā)展戰(zhàn)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(yè)基本概況
12.6.2 重點(diǎn)產(chǎn)品系統(tǒng)
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 企業(yè)經(jīng)營分析
12.6.6 企業(yè)發(fā)展布局
12.6.7 融資進(jìn)程分析
12.7 云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1 企業(yè)基本概述
12.7.2 企業(yè)營收情況
12.7.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
12.7.4 企業(yè)業(yè)務(wù)體系
12.7.5 主要產(chǎn)品分析
12.7.6 平臺用戶分布
12.7.7 業(yè)務(wù)發(fā)展布局
12.7.8 企業(yè)合作動態(tài)
第十三章　鴻晟信合對2023-2027年人工智能行業(yè)投資價值分析
13.1 投資價值評估
13.2 投資機(jī)會評估
13.3 投資驅(qū)動因素
13.3.1 發(fā)展動力評估
13.3.2 經(jīng)濟(jì)因素
13.3.3 技術(shù)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(jìn)入壁壘評估
13.4.2 競爭壁壘分析
13.4.3 技術(shù)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(yè)投資風(fēng)險分析
13.5.1 環(huán)境風(fēng)險
13.5.2 行業(yè)風(fēng)險
13.5.3 技術(shù)風(fēng)險
13.5.4 內(nèi)部風(fēng)險
13.5.5 競爭風(fēng)險
13.5.6 合同毀約風(fēng)險
13.6 投資時機(jī)及建議
13.6.1 進(jìn)入時機(jī)分析
13.6.2 投資建議分析
第十四章 2020-2022年人工智能行業(yè)投資分析
14.1 全球人工智能領(lǐng)域融資情況分析
14.1.1 融資規(guī)模狀況
14.1.2 重點(diǎn)融資事件
14.1.3 區(qū)域融資特點(diǎn)
14.1.4 獨(dú)角獸企業(yè)規(guī)模
14.1.5 企業(yè)退出規(guī)模
14.1.6 活躍投資機(jī)構(gòu)
14.1.7 細(xì)分領(lǐng)域融資
14.2 中國人工智能相關(guān)企業(yè)融資狀況
14.2.1 融資規(guī)模走勢
14.2.2 重點(diǎn)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(qū)域分布
14.2.6 投資活躍機(jī)構(gòu)
14.2.7 企業(yè)沖刺IPO
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能領(lǐng)域投資動態(tài)分析
14.3.1 投資項(xiàng)目綜述
14.3.2 投資區(qū)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(yè)未來發(fā)展前景及趨勢預(yù)測
15.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1 人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
15.1.2 人工智能區(qū)塊鏈應(yīng)用前景
15.1.3 人工智能生產(chǎn)方式前景
15.1.4 人工智能項(xiàng)目投資機(jī)遇
15.1.5 人工智能投資機(jī)會分析
15.1.6 人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
15.1.7 人工智能技術(shù)發(fā)展方向
15.1.8 人工智能“十四五”發(fā)展機(jī)遇
15.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測
15.2.1 人工智能宏觀發(fā)展趨勢
15.2.2 人工智能應(yīng)用趨勢展望
15.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
15.2.4 人工智能城市發(fā)展方向
15.2.5 “智能+X”將成新時尚
15.3 鴻晟信合對2023-2027年中國人工智能行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1 2023-2027年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2 2023-2027年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測
附錄
附錄一：新一代人工智能倫理規(guī)范

圖表目錄

圖表1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的隸屬關(guān)系
圖表2 專用人工智能與通用人工智能的區(qū)別
圖表3 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖
圖表4 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
圖表5 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品
圖表6 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表7 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表8 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表9 全球人工智能產(chǎn)業(yè)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(qiáng)人工智能具創(chuàng)新力城市數(shù)量TOP10
圖表12 2020年全球人工智能具創(chuàng)新力城市TOP10
圖表13 人工智能相關(guān)專利申請量Top10企業(yè)排名情況
圖表14 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利綜合指數(shù)
圖表15 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利基礎(chǔ)指標(biāo)排名
圖表16 2021年人工智能TOP10企業(yè)技術(shù)寬度和質(zhì)量指標(biāo)排名
圖表17 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利技術(shù)集中度排名
圖表18 2021年人工智能TOP10企業(yè)專利質(zhì)量與布局指標(biāo)排名
圖表19 2021年人工智能TOP10企業(yè)當(dāng)前及未來影響力指標(biāo)排名
圖表20 2021年人工智能TOP10企業(yè)自研能力指標(biāo)排名
圖表21 2021年各國人工智能創(chuàng)新指數(shù)得分與排名
圖表22 2019-2021年參評國家人工智能創(chuàng)新指數(shù)排名變化
圖表23 2020年各行業(yè)AI采用情況
圖表24 2020年各行業(yè)和職能部門采用AI的情況
圖表25 主要國家人工智能戰(zhàn)略目標(biāo)和任務(wù)
圖表26 各國在人工智能各領(lǐng)域的重點(diǎn)研發(fā)布局情況
圖表27 各主要經(jīng)濟(jì)體高度關(guān)注的人工智能應(yīng)用領(lǐng)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年美國和代理商在AI方面的大合約支出
圖表30 2001-2020年美國和代理商在AI方面大合約支出（總和）
圖表31 美國人工智能典型研發(fā)機(jī)構(gòu)
圖表32 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
圖表33 日本推進(jìn)人工智能發(fā)展的政策體系
圖表34 2018-2021年歐盟委員會發(fā)布的人工智能競爭戰(zhàn)略文件
圖表35 新加坡人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃完成時間表
圖表36 人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)圖
圖表37 國內(nèi)人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
圖表38 湖北省“十四五”人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線
圖表39 湖北省“十四五”人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要指標(biāo)
圖表40 湖北省“十四五”人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)
圖表41 湖北省“十四五”人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域布局
圖表42 湖北省“十四五”人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)支撐
圖表43 湖北省“十四五”人工智能企業(yè)集群
圖表44 湖北省“十四五”人工智能重點(diǎn)領(lǐng)域融合應(yīng)用
圖表45 我國機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（一）
圖表46 我國機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（二）
圖表47 我國各省市機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（一）
圖表48 我國各省市機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（二）
圖表49 我國各省市機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（三）
圖表50 我國各省市機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（四）
圖表51 我國各省市機(jī)器人行業(yè)相關(guān)政策法規(guī)（五）
圖表52 人工智能發(fā)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 人工智能水平受領(lǐng)域
圖表56 人工智能具價值的領(lǐng)域
圖表57 體力勞動將會被AI取代
圖表58 人工智能技術(shù)分類
圖表59 人工智能技術(shù)專利申請量和授權(quán)量排名
圖表60 人工智能高價值專利及創(chuàng)新驅(qū)動力排名
圖表61 人工智能基礎(chǔ)通用技術(shù)共享關(guān)鍵詞（舉例）
圖表62 AMiner評選出的近十年AI研究熱點(diǎn)
圖表63 人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位類型
圖表64 人工智能領(lǐng)域緊缺崗位
圖表65 全國主要區(qū)域的人才的需求情況及求職人才意向的區(qū)域情況
圖表66 算法研究崗位能力要求
圖表67 應(yīng)用開發(fā)崗位能力要求
圖表68 實(shí)用技能崗位能力要求
圖表69 產(chǎn)品經(jīng)理崗位能力要求
圖表70 主要崗位的工作年限要求
圖表71 主要崗位的要求
圖表72 主要崗位的學(xué)歷要求
圖表73 典型崗位單月薪酬情況
圖表74 人工智能產(chǎn)業(yè)熱門
圖表75 2020-2021年中國大陸AI排名TOP20高校
圖表76 高校建設(shè)的人工智能學(xué)院/研究院名單（部分）
圖表77 高校建設(shè)的人工智能學(xué)院/研究院名單（部分）續(xù)
圖表78 開展人工智能培訓(xùn)的社會培訓(xùn)機(jī)構(gòu)（部分）
圖表79 中國企業(yè)與高校合作或共建人工智能學(xué)院匯總
圖表80 全球人工智能的三次發(fā)展浪潮
圖表81 人工智能技術(shù)帶來的全方位變革
圖表82 人工智能技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級
圖表83 人工智能各層級圖示
圖表84 我國產(chǎn)業(yè)智能化升級總指數(shù)及指標(biāo)得分
圖表85 我國農(nóng)業(yè)智能化升級總指數(shù)及指標(biāo)得分
圖表86 我國工業(yè)智能化升級總指數(shù)及指標(biāo)得分
圖表87 我國服務(wù)業(yè)智能化升級總指數(shù)及指標(biāo)得分
圖表88 2018-2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模
圖表89 2021-2026年中國AI投資規(guī)模
圖表90 2016-2026年中國AI市場復(fù)合增長率預(yù)測——應(yīng)用場景
圖表91 人工智能開放平臺
圖表92 技術(shù)層的運(yùn)行機(jī)制
圖表93 智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表94 通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表95 2016-2021年中國人工智能相關(guān)企業(yè)注冊量
圖表96 中國人工智能相關(guān)企業(yè)注冊地域分布
圖表97 中國人工智能相關(guān)企業(yè)注冊資本分布
圖表98 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力評價指數(shù)排名情況
圖表99 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)企業(yè)能力評價指數(shù)排名情況
圖表100 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)學(xué)術(shù)生態(tài)評價指數(shù)排名情況
圖表101 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)資本環(huán)境評價指數(shù)排名情況
圖表102 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)國際開放度評價指數(shù)排名情況
圖表103 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)國際開放度評價指數(shù)排名情況
圖表104 四大經(jīng)濟(jì)圈人工智能科技產(chǎn)業(yè)政府響應(yīng)能力評價指數(shù)排名情況
圖表105 各省市人工智能科技產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力評價指數(shù)排名情況
圖表106 各省市企業(yè)能力評價指數(shù)排名情況
圖表107 各省市學(xué)術(shù)生態(tài)評價指數(shù)排名情況
圖表108 各省市資本環(huán)境評價指數(shù)排名情況
圖表109 各省市國際開放度評價指數(shù)排名情況
圖表110 各省市鏈接能力評價指數(shù)排名情況
圖表111 各省市政府響應(yīng)能力評價指數(shù)排名情況
圖表112 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力評價指數(shù)排名情況
圖表113 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力企業(yè)能力評價指數(shù)排名情況
圖表114 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力學(xué)術(shù)生態(tài)評價指數(shù)排名情況
圖表115 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力資本環(huán)境評價指數(shù)排名情況
圖表116 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力國際開放度評價指數(shù)排名情況
圖表117 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力鏈接能力評價指數(shù)排名情況
圖表118 中國人工智能科技產(chǎn)業(yè)城市競爭力政府響應(yīng)能力評價指數(shù)排名情況
圖表119 2023年廣州市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)
圖表120 長沙市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展載體
圖表121 天津市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展載體
圖表122 北京主要人工智能發(fā)展政策時間軸
圖表123 北京市人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
圖表124 北京市人工智能企業(yè)區(qū)域分布
圖表125 北京市人工智能產(chǎn)業(yè)金字塔
圖表126 北京市人工智能企業(yè)成立時間結(jié)構(gòu)
圖表127 2017-2022年北京市人工智能授權(quán)專利變化趨勢
圖表128 2017-2022年北京市人工智能授權(quán)發(fā)明專利區(qū)域分布
圖表129 北京市人工智能產(chǎn)業(yè)五大集聚區(qū)
圖表130 2017-2022年北京市人工智能上市企業(yè)數(shù)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(qū)域分布
圖表134 2017-2022年北京市人工智能融資金額區(qū)域分布
圖表135 上海市人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
圖表136 上海市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表137 上海人工智能專利申請結(jié)構(gòu)
圖表138 2016-2021年上海市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表139 上海市重點(diǎn)人工智能產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)
圖表140 廣東省人工智能三步走規(guī)劃
圖表141 深圳市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表142 2014-2020年深圳市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表143 深圳市重點(diǎn)人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)
圖表144 2013-2022年杭州人工智能行業(yè)投融資情況
圖表145 杭州市重點(diǎn)人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)
圖表146 江蘇省重點(diǎn)人工智能企業(yè)盤點(diǎn)
圖表147 安徽人工智能產(chǎn)業(yè)主要政策梳理
圖表148 安徽人工智能產(chǎn)業(yè)鏈典型企業(yè)梳理
圖表149 安徽人工智能產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)科研機(jī)構(gòu)整理
圖表150 安徽人工智能創(chuàng)新應(yīng)用示范工程涉及產(chǎn)業(yè)
圖表151 2021-2022年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口發(fā)展情況
圖表152 2017-2021年研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出及其增長速度
圖表153 2021年專利授權(quán)和有效專利情況
圖表154 16位計(jì)算帶來兩倍的效率提升
圖表155 2019-2025年中國AI芯片市場規(guī)模
圖表156 2021中國人工智能芯片企業(yè)TOP 50（一）
圖表157 2021中國人工智能芯片企業(yè)TOP 50（二）
圖表158 2022中國AI芯片企業(yè)50強(qiáng)（排名不分先后）
圖表159 云計(jì)算應(yīng)用模式
圖表160 2017-2021年中國公有云市場規(guī)模及增速
圖表161 2017-2021年中國私有云市場規(guī)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(lǐng)域云計(jì)算代表企業(yè)
圖表164 2021年大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)
圖表165 AI的三階段發(fā)展與數(shù)據(jù)的關(guān)系
圖表166 智能數(shù)據(jù)時代人工智能、大數(shù)據(jù)與人的智慧的關(guān)系
圖表167 全球數(shù)據(jù)增量與人工智能模型在不同數(shù)據(jù)輸入量下的表現(xiàn)
圖表168 數(shù)據(jù)視角下人工智能行業(yè)布局示意圖
圖表169 人工智能中的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險構(gòu)成
圖表170 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)示意圖
圖表171 2021年中國開源深度學(xué)習(xí)框架使用份額
圖表172 2021年中國人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)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(tǒng)框架
圖表175 語音識別系統(tǒng)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(jì)算機(jī)視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系
圖表179 視頻分析的常見流程
圖表180 智能安防的常見結(jié)構(gòu)體系
圖表181 2021年中國人工智能之計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用市場份額
圖表182 計(jì)算機(jī)視覺的處理流程
圖表183 AI語音識別產(chǎn)業(yè)鏈分析
圖表184 具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)
圖表185 智能診斷系統(tǒng)平臺組成結(jié)構(gòu)
圖表186 2020年人工智能技術(shù)各細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展成熟度
圖表187 AI抗疫產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)地區(qū)分布
圖表188 北京地區(qū)AI抗疫產(chǎn)品分布
圖表189 江蘇地區(qū)AI抗疫產(chǎn)品分布
圖表190 中國人工智能智能制造代表企業(yè)
圖表191 工業(yè)4.0愿景
圖表192 醫(yī)療AI行業(yè)發(fā)展歷程
圖表193 醫(yī)療AI主要應(yīng)用場景及應(yīng)用價值
圖表194 2019-2025年中國醫(yī)療AI主要應(yīng)用領(lǐng)域市場規(guī)模及預(yù)測
圖表195 2019-2030年中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模及預(yù)測
圖表196 AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的主要應(yīng)用情況
圖表197 獲批NMPA三類證的AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品分布情況（按應(yīng)用病種）
圖表198 獲批NMPA三類證的AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品分布情況（按應(yīng)用模態(tài)）
圖表199 獲批NMPA三類證的AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品分布情況（按應(yīng)用場景）
圖表200 2016-2022年中國AI醫(yī)療行業(yè)投資狀況
圖表201 診療一體化醫(yī)療AI解決方案
圖表202 醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)應(yīng)用
圖表203 步態(tài)識別技術(shù)
圖表204 AI+安防應(yīng)用場景示意圖
圖表205 中國AI+安防產(chǎn)業(yè)鏈
圖表206 2020-2025年中國Al+安防軟硬件市場規(guī)模及預(yù)測
圖表207 2020-2025年中國AI+安防公安交通場景軟硬件市場規(guī)模及預(yù)測
圖表208 2020-2025年中國社區(qū)樓宇領(lǐng)域AI+安防軟硬件市場規(guī)模及預(yù)測
圖表209 2020-2025年中國文教衛(wèi)領(lǐng)域AI+安防軟硬件市場規(guī)模及預(yù)測
圖表210 “AI+安防”產(chǎn)業(yè)企業(yè)
圖表211 AI+安防產(chǎn)品服務(wù)利潤微笑曲線
圖表212 AI安防與智慧城市各領(lǐng)域的全面融合
圖表213 金融人工智能技術(shù)價值創(chuàng)造力分析
圖表214 2017-2021年中國移動支付業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)
圖表215 2017-2021年中國移動支付業(yè)務(wù)金額統(tǒng)計(jì)
圖表216 金融人工智能細(xì)分行業(yè)場景分類
圖表217 2016-2020年中國人工智能在零售領(lǐng)域應(yīng)用市場規(guī)模
圖表218 AI+零售能力輸出類型
圖表219 AI+零售主要玩家結(jié)構(gòu)
圖表220 語言交互流程示意圖
圖表221 人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表222 中國國標(biāo)對機(jī)器人分類
圖表223 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
圖表224 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表225 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖
圖表226 機(jī)器人產(chǎn)品的全生命周期
圖表227 2017-2024年全球工業(yè)機(jī)器人銷售額及增長率
圖表228 2017-2024年全球服務(wù)機(jī)器人銷售額及增長率
圖表229 2017-2024年全球特種機(jī)器人銷售額及增長率
圖表230 2017-2024年中國工業(yè)機(jī)器人銷售額及增長率
圖表231 2017-2024年中國服務(wù)機(jī)器人銷售額及增長率
圖表232 2017-2024年中國特種機(jī)器人銷售額及增長率
圖表233 2022年我國機(jī)器人領(lǐng)域億元級融資事件（不完全統(tǒng)計(jì)）
圖表234 2016-2021年中國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量及增速
圖表235 2020年中國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域占比情況
圖表236 2020年中國工業(yè)機(jī)器人市場競爭格局
圖表237 2021-2022年中國服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)量同比增速
圖表238 2021年中國服務(wù)機(jī)器人市場結(jié)構(gòu)
圖表239 醫(yī)療機(jī)器人主要類型
圖表240 2017-2021年中國醫(yī)療機(jī)器人市場規(guī)模及增速
圖表241 2016-2020年中國醫(yī)療機(jī)器人相關(guān)企業(yè)注冊量及增速
圖表242 機(jī)器人教育市場分類及代表企業(yè)
圖表243 國內(nèi)教育機(jī)器人三大派系
圖表244 主流廠商教育機(jī)器人價位一覽
圖表245 AGV機(jī)器人
圖表246 碼垛機(jī)器人
圖表247 分揀抓取機(jī)器人
圖表248 2016-2021年中國物流機(jī)器人相關(guān)企業(yè)注冊數(shù)量
圖表249 中國物流機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究院所及企業(yè)
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(qū)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(qū)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(qū)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(wù)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(xù)）
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(qū)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(qū)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(shè)備中應(yīng)用
圖表298 Amazon AI服務(wù)架構(gòu)
圖表299 亞馬遜的人工智能服務(wù)
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(chǎn)品資料
圖表302 2019-2020財年蘋果公司收入分地區(qū)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(chǎn)品資料
圖表305 2020-2021財年蘋果公司收入分地區(qū)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(chǎn)品資料
圖表308 2021-2022財年蘋果公司收入分地區(qū)資料
圖表309 2019-2020財年英偉達(dá)綜合收益表
圖表310 2019-2020財年英偉達(dá)分部資料
圖表311 2019-2020財年英偉達(dá)收入分地區(qū)資料
圖表312 2020-2021財年英偉達(dá)綜合收益表
圖表313 2020-2021財年英偉達(dá)分部資料
圖表314 2020-2021財年英偉達(dá)收入分地區(qū)資料
圖表315 2021-2022財年英偉達(dá)綜合收益表
圖表316 2021-2022財年英偉達(dá)分部資料
圖表317 2021-2022財年英偉達(dá)收入分地區(qū)資料
圖表318 2019-2020年優(yōu)步科技綜合收益表
圖表319 2019-2020年優(yōu)步科技分部資料
圖表320 2019-2020年優(yōu)步科技收入分地區(qū)資料
圖表321 2020-2021年優(yōu)步科技綜合收益表
圖表322 2020-2021年優(yōu)步科技分部資料
圖表323 2020-2021年優(yōu)步科技收入分地區(qū)資料
圖表324 2021-2022年優(yōu)步科技綜合收益表
圖表325 2021-2022年優(yōu)步科技分部資料
圖表326 2021-2022年優(yōu)步科技收入分地區(qū)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(fā)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(qū)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(qū)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(gòu)
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(wù)商MarketScape評估
圖表348 阿里云CDN發(fā)展關(guān)鍵里程碑
圖表349 2019-2022年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表350 2019-2022年科大訊飛股份有限公司營業(yè)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(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品
圖表353 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入分地區(qū)
圖表354 2021-2022年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品
圖表355 2021-2022年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入分地區(qū)
圖表356 2019-2022年科大訊飛股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表357 2019-2022年科大訊飛股份有限公司凈資產(chǎn)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(biāo)
圖表359 2019-2022年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表360 2019-2022年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表361 2019-2022年科大智能科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表362 2019-2022年科大智能科技股份有限公司營業(yè)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(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表365 2022年科大智能科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表366 2019-2022年科大智能科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表367 2019-2022年科大智能科技股份有限公司凈資產(chǎn)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(biāo)
圖表369 2019-2022年科大智能科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表370 2019-2022年科大智能科技股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表371 曠視科技主營業(yè)務(wù)發(fā)展歷程
圖表372 曠視洞鑒——智能城市管理操作系統(tǒng)
圖表373 曠視河圖——機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)
圖表374 曠視科技人工智能產(chǎn)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(wù)狀況
圖表377 2017-2020年云知聲營收表現(xiàn)
圖表378 2017-2020年云知聲凈利潤表現(xiàn)
圖表379 云知聲技術(shù)和產(chǎn)品體系
圖表380 云知聲產(chǎn)品矩陣
圖表381 云知聲平臺用戶
圖表382 中投產(chǎn)業(yè)投資價值綜合評估：人工智能
圖表383 人工智能產(chǎn)業(yè)市場機(jī)會整體評估表
圖表384 中投市場機(jī)會矩陣：人工智能產(chǎn)業(yè)
圖表385 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動力整體評估表
圖表386 中投產(chǎn)業(yè)投資驅(qū)動因素：人工智能
圖表387 中投產(chǎn)業(yè)進(jìn)入壁壘評估：人工智能
圖表388 中投產(chǎn)業(yè)投資進(jìn)入時機(jī)：人工智能
圖表389 中投產(chǎn)業(yè)生命周期：人工智能產(chǎn)業(yè)
圖表390 鴻晟信合投資機(jī)會箱：人工智能產(chǎn)業(yè)
圖表391 2015-2021年全球AI領(lǐng)域融資金額
圖表392 2015-2021年全球AI“過億輪”融資數(shù)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(lǐng)域各階段融資交易額中值變化
圖表396 2021年融資事件
圖表397 2021年全球各地區(qū)融資數(shù)量和融資金額
圖表398 2021年全球各地區(qū)融資數(shù)量和融資金額
圖表399 2015-2021年全球獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量
圖表400 2021年全球AI領(lǐng)域估值的新晉獨(dú)角獸公司
圖表401 2015-2021年全球AI領(lǐng)域退出事件變化
圖表402 2021年全球AI領(lǐng)域活躍的投資機(jī)構(gòu)
圖表403 2015-2021年全球AI+醫(yī)療健康賽道融資數(shù)量和融資金額
圖表404 2015-2021年全球AI+醫(yī)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(shù)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(shù)量和融資金額
圖表408 2012-2021年中國人工智能領(lǐng)域企業(yè)融資數(shù)量走勢
圖表409 2021年人工智能領(lǐng)域融資金額超2億元企業(yè)盤點(diǎn)
圖表410 2021年人工智能領(lǐng)域融資金額超2億元企業(yè)盤點(diǎn)（二）
圖表411 2021年人工智能領(lǐng)域企業(yè)按金額計(jì)融資分布
圖表412 2021年人工智能領(lǐng)域企業(yè)融資輪次
圖表413 2021人工智能領(lǐng)域企業(yè)融資地區(qū)分布
圖表414 2021年中國人工智能領(lǐng)域投資機(jī)構(gòu)20強(qiáng)
圖表415 2020年A股及新三板上市公司人工智能領(lǐng)域投資規(guī)模
圖表416 2020年A股及新三板上市公司人工智能領(lǐng)域投資項(xiàng)目區(qū)域分布（按項(xiàng)目數(shù)量分）
圖表417 2020年A股及新三板上市公司人工智能領(lǐng)域投資項(xiàng)目區(qū)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(lǐng)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(lǐng)域投資項(xiàng)目列表
圖表420 2022年A股及新三板上市公司在人工智能領(lǐng)域投資項(xiàng)目列表
圖表421 鴻晟信合對2023-2027年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測