2024-2030年中國人工智能行業發展趨勢與投資可行性報告

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。2021年，我國“人工智能”相關企業新增33.8萬家。在融資方面，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%。隨著算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，智能化基礎設施的建設和傳統基礎設施將實現智能化升級，人工智能技術有望推動經濟發展全要素的智能化革新。

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。

發展人工智能新興產業的基礎設施，符合經濟轉型方向，有望成為“新基建”的主要抓手之一，加快建設發展，使行業彰顯“逆周期性”的屬性。

中企顧問網發布的《2024-2030年中國人工智能行業發展趨勢與投資可行性報告》，依托龐大的調研體系，結合科學的研究方法和分析模型，通過對人工智能行業的市場規模，競爭格局、發展趨勢及前景等方面進行細致分析，深入挖掘人工智能行業相對成熟的確定型投資機會、挑戰機遇并存的風險型投資機會和仍在探索中的未來型投資機會，并對人工智能行業的投資風險做出預警。

本報告將幫助對人工智能行業有投資意向的機構或個人，全面了解人工智能行業未來發展趨勢，準確把握投資機會點。此報告將是您跟蹤人工智能行業最新發展動態、挖掘投資機會、評估投資價值的重要參考工具。

 

報告目錄：

第一章　人工智能行業概念界定及產業鏈分析

1.1　人工智能定義及發展階段

1.1.1　人工智能行業定義

1.1.2　人工智能發展階段

1.2　人工智能研究歷程及方法

1.2.1　人工智能的研究歷程

1.2.2　人工智能的研究方法

1.3　行業產業鏈及發展動因分析

1.3.1　產業鏈結構

1.3.2　發展動因分析

 

第二章　人工智能行業發展狀況分析

2.1　國外人工智能行業發展分析

2.1.1　國際發展狀況

2.1.2　全球競爭格局

2.1.3　企業布局加快

2.1.4　各國發展動態

2.1.5　技術研發進展

2.2　中國人工智能行業規模結構

2.2.1　行業發展格局

2.2.2　企業布局加快

2.2.3　產業發展提速

2.3　中國人工智能行業生態格局分析

2.3.1　生態格局基本架構

2.3.2　基礎資源支持層

2.3.3　技術實現路徑層

2.3.4　應用實現路徑層

2.3.5　未來生態格局展望

2.4　中國人工智能行業區域發展動態

2.4.1　哈爾濱市

2.4.2　安徽省

2.4.3　四川省

2.4.4　上海市

2.4.5　福建省

 

第三章　中國人工智能行業市場趨勢及前景預測

3.1　行業發展趨勢分析

3.1.1　行業政策機遇

3.1.2　行業發展趨勢

3.1.3　技術發展趨勢

3.2　行業前景預測分析

3.2.1　應用前景分析

3.2.2　行業發展前景

3.2.3　投資前景廣闊

3.3　人工智能行業前景預測分析

3.3.1　行業機遇及挑戰

3.3.2　市場規模預測

 

第四章　人工智能行業確定型投資機會評估

4.1　語音識別

4.1.1　行業基本介紹

4.1.2　市場發展狀況

4.1.3　競爭格局分析

4.1.4　主要品牌分析

4.1.5　投資風險分析

4.1.6　投資策略建議

4.1.7　發展方向分析

4.2　計算機視覺

4.2.1　技術環境分析

4.2.2　市場發展狀況

4.2.3　企業發展動態

4.2.4　投資風險分析

4.2.5　投資策略建議

4.2.6　投資機遇分析

4.3　智能視頻分析

4.3.1　系統解決方案

4.3.2　行業應用重點

4.3.3　市場發展狀況

4.3.4　市場發展格局

4.3.5　重點企業分析

4.3.6　發展策略分析

 

第五章　中國人工智能行業風險型投資機會評估

5.1　智能機器人

5.1.1　細分行業分析

5.1.2　市場規模分析

5.1.3　競爭格局分析

5.1.4　龍頭企業分析

5.1.5　市場空間預測

5.1.6　投資熱點分析

5.1.7　投資風險分析

5.1.8　投資策略建議

5.2　深度學習

5.2.1　行業基本內涵

5.2.2　行業發展狀況

5.2.3　龍頭企業分析

5.2.4　投資風險分析

5.2.5　投資策略建議

 

第六章　中國人工智能行業未來型投資機會評估

6.1　虛擬個人助理

6.1.1　基本內涵分析

6.1.2　行業應用領域

6.1.3　市場發展狀況

6.1.4　競爭狀況分析

6.1.5　投資策略建議

6.1.6　行業發展前景

6.2　無人駕駛汽車

6.2.1　市場發展狀況

6.2.2　市場競爭格局

6.2.3　龍頭企業分析

6.2.4　市場規模預測

6.2.5　投資風險分析

6.2.6　投資策略建議

6.2.7　投資前景分析

 

第七章　中國人工智能行業投資壁壘及風險預警

7.1　人工智能行業投資壁壘

7.1.1　資金壁壘

7.1.2　技術壁壘

7.1.3　認知壁壘

7.2　人工智能行業投資風險預警

7.2.1　技術風險

7.2.2　競爭風險

7.2.3　盈利風險

7.2.4　人才風險

7.3　人工智能行業項目運營風險預警

7.3.1　法律風險

7.3.2　商業風險

7.3.3　財務風險

7.3.4　融資風險

7.3.5　安全風險

 

圖表目錄

圖表　人工智能產業鏈

圖表　1990年VS2013年計算成本

圖表　2005-2020年全球每年產生的數據總量

圖表　國際互聯網巨頭加速布局人工智能

圖表　美國腦計劃預算

圖表　超級計算機IBM Watson應用領域的拓展

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　人工模擬神經元試圖模仿大腦行為

圖表　長期依賴問題

圖表　擁有“注意力”的RNN在圖像識別中的成功運用

圖表　模仿人類短期工作記憶的神經圖靈機

圖表　人工智能的十億用戶、百億企業、千億產業