2024-2030年中國人工智能市場深度評估與市場前景預測報告
http://www.xibaipo.cc 2023-10-12 11:20 中企顧問網
2024-2030年中國人工智能市場深度評估與市場前景預測報告2023-10
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。融資方面，2022年全國人工智能版塊共發生了971起融資事件（不算擬收購、被收購、定增、掛牌上市），累計披露的融資金額1096.35億元。單筆融資金額超過億元的案例326起，合計融資金額高達1023.57億元，占2022年融資規模總額的93.36%。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》）。《意見》提出，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。2022年12月9日，最高人民法院發布《關于規范和加強人工智能司法應用的意見》（以下簡稱《意見》）。將進一步推動人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建設，創造更高水平的數字正義，推動智慧法治建設邁向更高層次。
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。
中企顧問網發布的《2024-2030年中國人工智能市場深度評估與市場前景預測報告》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、中企顧問網、中企顧問網市場調查中心、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。
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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 系統技術
第九章 2021-2023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 2021-2023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 2021-2023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 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 2021-2023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 2020-2023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 2024-2030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 2021-2023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 2024-2030年中國人工智能行業預測分析
15.3.1 2024-2030年中國人工智能行業影響因素分析
15.3.2 2024-2030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）
