2022-2028年中國人工智能市場深度分析與投資分析報告
http://www.xibaipo.cc 2021-11-23 14:36 中企顧問網
2022-2028年中國人工智能市場深度分析與投資分析報告2021-11
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- 出版日期：2021-11
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- 2022-2028年中國人工智能市場深度分析與投資分析報告，首先介紹了中國人工智能行業市場發展環境、中國人工智能整體運行態勢等，接著分析了中國人工智能行業市場運行的現狀，然后介紹了中國人工智能市場競爭格局。隨后，報告對中國人工智能做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國人工智能行業發展趨勢與投資預測。您若想對人工智能產業有個系統的了解或者想投資人工智能行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
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人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
中企顧問網發布的《2022-2028年中國人工智能市場深度分析與投資分析報告》共十二章。首先介紹了中國人工智能行業市場發展環境、中國人工智能整體運行態勢等，接著分析了中國人工智能行業市場運行的現狀，然后介紹了中國人工智能市場競爭格局。隨后，報告對中國人工智能做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國人工智能行業發展趨勢與投資預測。您若想對人工智能產業有個系統的了解或者想投資人工智能行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。
報告目錄：
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 人工智能的內涵
1.1.2 人工智能的分類
1.1.3 人工智能關鍵環節
1.1.4 人工智能研究階段
1.1.5 人工智能的產業鏈
1.2 人工智能發展歷程
1.2.1 發展簡史
1.2.2 研究歷程
1.2.3 發展階段
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 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 人工智能概念的悄然興起
2.1.2 驅動人工智能的內外動因
2.1.3 人工智能的發展階段分析
2.1.4 全球人工智能產業發展狀況
2.1.5 發達國家重視人工智能產業
2.1.6 世界人工智能迎來發展新階段
2.2 美國
2.2.1 人工智能成美國發展戰略
2.2.2 人工智能應用于美國國防
2.2.3 美國量子技術助力ai發展
2.2.4 美國機器人市場需求預測
2.3 日本
2.3.1 ai成日本工業發展重點
2.3.2 日本政府推進人工智能
2.3.3 日本重視人工智能研究
2.3.4 日本人工智能投資計劃
2.3.5 日本科技發展借力人工智能
2.4各國人工智能產業發展動態
2.4.1 歐盟推進服務機器人研發
2.4.2 歐美推出大腦發展計劃
2.4.3 俄國成功開發ai系統
2.4.4 韓國人工智能研發動態
2.4.5 ai應用于巴西世界杯
2.5國際企業加快布局人工智能領域
2.5.1 互聯網企業加快ai產業布局
2.5.2 facebook建設ai硬件平臺
2.5.3 戴爾開展人工智能研發合作
2.5.4 雅虎邁出人工智能發展步伐
2.5.5 維基百科涉足人工智能領域
第三章 中國人工智能行業政策環境分析
3.1 政策助力人工智能發展
3.1.1 政策加碼布局人工智能
3.1.2 人工智能將納入“十四五”
3.1.3 中國大腦研究計劃開啟
3.1.4 人工智能成為國家戰略重點
3.2 人工智能行業相關政策分析
3.2.1 “中國制造”助力人工智能
3.2.2 “互聯網+”推動人工智能
3.3 人工智能行業地方政策環境分析
3.3.1 ai或納入北京“十四五”
3.3.2 上海市推出ai“腦計劃”
3.3.3 人工智能獲廣州財政支持
3.3.4 深圳市具備ai發展優勢
3.4 機器人行業政策規劃分析
3.4.1 政策大力支持機器人行業
3.4.2 工業機器人將持續高增長
3.4.3 服務機器人將成為新藍海
第四章 中國人工智能行業發展分析
4.1人工智能行業發展綜況
4.1.1 人工智能技術方興未艾
4.1.2 國內人工智能布局加快
4.1.3 人工智能實驗室成立
4.1.4 人工智能行業發展迅猛
4.1.5 人工智能市場需求將增長
4.1.6 人工智能市場進入新階段
4.2 人工智能產業生態格局分析
4.2.1 生態格局基本架構
4.2.2 基礎資源支持層
4.2.3 技術實現路徑層
4.2.4 應用實現路徑層
4.2.5 未來生態格局展望
4.3人工智能區域發展動態分析
4.3.1 哈爾濱逐步完善機器人產業
4.3.2 安徽省建立人工智能學會
4.3.3 四川成立人工智能實驗室
4.3.4 上海進一步推進人工智能
4.3.5 福建建立仿腦智能實驗室
4.4人工智能技術研究動態分析
4.4.1 人工智能再獲重大突破
4.4.2 智能語音識別及控制技術
4.4.3 高級人工智能逐步突破
4.4.4 ai神經網絡識別技術
4.4.5 人工智能帶來媒體變革
4.5 人工智能行業發展存在的主要問題
4.5.1 人工智能發展面臨的困境
4.5.2 人工智能發展的隱性問題
4.5.3 人工智能發展的道德問題
4.5.4 人工智能發展的技術障礙
4.6 人工智能行業發展對策及建議
4.6.1 人工智能的發展策略分析
4.6.2 人工智能的技術發展建議
4.6.3 人工智能倫理問題的對策
第五章 人工智能行業發展驅動要素分析
5.1 硬件基礎日益成熟
5.1.1 高性能cpu
5.1.2 “人腦”芯片
5.1.3 量子計算機
5.1.4 仿生計算機
5.2 大規模并行運算的實現
5.2.1 云計算的關鍵技術
5.2.2 云計算的應用模式
5.2.3 我國推進云計算發展
5.2.4 云計算技術發展動態
5.2.5 云計算成人工智能基礎
5.3 大數據技術的崛起
5.3.1 大數據技術的內涵
5.3.2 大數據的各個環節
5.3.3 大數據的主要應用領域
5.3.4 大數據成人工智能數據源
5.3.5 大數據技術助力人工智能
5.4 深度學習技術的出現
5.4.1 機器學習的階段
5.4.2 深度學習技術內涵
5.4.3 深度學習算法技術
5.4.4 深度學習的技術應用
5.4.5 深度學習提高人工智能水平
第六章 人工智能行業的技術基礎分析
6.1 自然語言處理
6.1.1 自然語言處理內涵
6.1.2 語音識別技術分析
6.1.3 語義技術研發狀況
6.1.4 自動翻譯技術內涵
6.2 計算機視覺
6.2.1 計算機視覺的內涵
6.2.2 計算機視覺的應用
6.2.3 計算機視覺的運作
6.2.4 人臉識別技術應用
6.3 模式識別技術
6.3.1 模式識別技術內涵
6.3.2 文字識別技術應用
6.3.3 指掌紋識別技術應用
6.3.4 模式識別發展潛力
6.4 知識表示
6.4.1 知識表示的內涵
6.4.2 知識表示的方法
6.4.3 知識表示的進展
6.5 其他技術基礎
6.5.1 自動推理技術
6.5.2 環境感知技術
6.5.3 自動規劃技術
6.5.4 系統技術
第七章 人工智能技術的主要應用領域分析
7.1 工業領域
7.1.1 智能工廠進一步轉型
7.1.2 人工智能的工業應用
7.1.3 人工智能應用于制造領域
7.1.4 人工智能助力中國制造
7.1.5 人工智能成工業發展方向
7.1.6 ai工業應用的前景廣闊
7.2 醫療領域
7.2.1 人工智能的醫療應用概況
7.2.2 人工智能在中醫學中的應用
7.2.3 人工神經網絡技術的醫學應用
7.2.4 ai在醫學影像診斷中的應用
7.2.5 ai在醫療診斷應用中的展望
7.2.6 企業加快布局醫療人工智能
7.3 社交領域
7.3.1 人工智能的移動社交應用
7.3.2 人工智能社交產品發布
7.3.3 社交網絡成ai應用焦點
7.4 無人駕駛領域
7.4.1 無人駕駛的效益分析
7.4.2 自動駕駛技術發展進程
7.4.3 無人駕駛產業發展加快
7.4.4 人工智能助力無人駕駛
7.4.5 ai成為智能汽車發展方向
7.5 其他領域
7.5.1 人工智能的智能搜索應用
7.5.2 人工智能應用于電子商務
7.5.3 人工智能與可穿戴設備結合
7.5.4 人工智能成3d打印基礎
7.5.5 人工智能的“虛擬助手”
7.5.6 人工智能家居成為新趨勢
第八章 人工智能機器人發展分析
8.1機器人產業發展綜況
8.1.1 全球機器人行業規模分析
8.1.2 中國工業機器人市場現狀
8.1.3 機器人行業產業鏈構成
8.1.4 機器人的替代優勢明顯
8.1.5 機器人下游應用產業多
8.1.6 智能機器人成為發展趨勢
8.2 人工智能在機器人行業的應用狀況
8.2.1 人工智能與機器人的關系
8.2.2 ai于機器人的應用過程
8.2.3 ai大量運用于小型機器人
8.2.4 ai機器人的重要應用領域
8.3 人工智能在智能機器人領域的技術應用
8.3.1 系統的應用
8.3.2 模式識別的應用
8.3.3 機器視覺的應用
8.3.4 機器學習的應用
8.3.5 分布式ai的應用
8.3.6 進化算法的應用
8.4 機器人重點應用領域分析
8.4.1 醫療機器人
8.4.2 軍事機器人
8.4.3 教育機器人
8.4.4 家用機器人
8.4.5 物流機器人
8.4.6 協作型機器人
第九章 國際人工智能行業重點企業分析
9.1 微軟公司
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業財務狀況
9.1.3 微軟ai研究新進展
9.1.4 微軟加快布局人工智能
9.1.5 微軟人工智能發展計劃
9.1.6 微軟建立機器學習工具
9.1.7 人工智能成為發展方向
9.2 ibm公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業經營范圍
9.2.3 企業財務狀況
9.2.4 ibm成立人工智能部門
9.2.5 ibm發布人工智能產品
9.2.6 ibm推進人工智能發展
9.3 谷歌公司
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 企業產品和服務
9.3.3 企業財務狀況分析
9.3.4 谷歌人工智能系統
9.3.5 谷歌人工智能平臺
9.3.6 谷歌人工智能產品
9.3.7 企業加快ai布局
9.4 亞馬遜公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業經營狀況
9.4.3 亞馬遜推出人工智能服務
9.4.4 亞馬遜引入人工智能平臺
第十章 中國人工智能行業重點企業分析
10.1 百度公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業財務狀況
10.1.3 百度人工智能技術進展
10.1.4 百度人研發ai計算機
10.1.5 百度布局人工智能行業
10.1.6 百度人工智能系統方案
10.2 騰訊公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業財務狀況
10.2.3 微信具備ai發展優勢
10.2.4 騰訊加快布局人工智能
10.3 阿里集團
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業財務狀況
10.3.3 阿里投資機器人領域
10.3.4 阿里人工智能平臺建立
10.3.5 阿里人工智能發展方向
10.4 科大訊飛股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業業務布局
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 未來前景展望
10.5 北京捷通華聲語音技術有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業發展重點
10.5.3 人工智能系統推出
10.5.4 加快人工智能的合作
10.5.5 構建人工智能新格局
第十一章 2017-2021年人工智能行業投資狀況分析
11.1 人工智能行業投資綜況
11.1.1 全球人工智能的投融資分析
11.1.2 國內人工智能的投融資狀況
11.1.3 人工智能行業投資總量分析
11.1.4 人工智能行業投資進程加快
11.1.5 ai認知技術商業投資加快
11.2 人工智能行業投資動態
11.2.1 ankidrive獲得新一輪投資
11.2.2 vicarious公司開啟ai融資
11.2.3 特斯拉注資建人工智能公司
11.2.4 demiurge公司注資人工智能
11.2.5 格靈深瞳公司獲得天使投資
11.3 人工智能行業迎來投資機遇
11.3.1 人工智能成為投資風口
11.3.2 人工智能進入黃金時期
11.3.3 人工智能迎來投資機遇
11.3.4 全球人工智能投資升溫
第十二章人工智能行業發展前景及趨勢預測
12.1 人工智能行業發展前景展望
12.1.1 人工智能發展前景展望
12.1.2 人工智能的市場空間巨大
12.1.3 人工智能成為發展新熱點
12.1.4 人工智能產業的機遇與挑戰
12.2 人工智能行業發展趨勢預測
12.2.1 人工智能未來發展趨勢
12.2.2 “智能＋x”將成新時尚
12.2.3 機器視覺成主要發展方向
12.2.4 人工智能將帶來新變化
12.2.5 人工智能市場規模預測
圖表目錄：
圖表 人工智能產業鏈
圖表 全球運功監測傳動器市場
圖表 國內企業在人工智能領域的布局
圖表 人工智能產業生態格局的三層基本架構
圖表 百度大腦的存儲能力
圖表 技術層的運行機制
圖表 專業智能階段的ai產業格局
圖表 通用智能階段的ai產業格局
圖表 不同測試方法得出評分不具可比性
圖表 人工智能系統無法識別圖像問題
圖表 人工智能系統無法操控工具回答問題
圖表 人工智能系統測試接口示意圖
圖表 人工智能和人類智能發展曲線示意圖
圖表 云計算應用模式
圖表 大數據技術框架
圖表 全球數據總量將出現爆發式增長
圖表 淺層模型和深層模型的對比
圖表 谷歌深度學習模型
圖表 語義依存分析例子
圖表 計算機視覺與其他領域的關系
圖表 cv在人機交互上的前沿應用
圖表 計算機視覺的處理流程
