報告簡介
人工智能是一種應用廣泛的技術(shù)，在機器的幫助下重塑人類整合信息、分析數(shù)據(jù)和獲取洞察的過程，幫助人類提高效率、優(yōu)化決策判斷。經(jīng)過多年的發(fā)展和實踐，人工智能已成為一種越來越被廣泛采用的技術(shù)，并發(fā)展成一種新的基礎設施，賦能各行各業(yè)，重塑行業(yè)格局。
一、行業(yè)定義
中國人工智能行業(yè)可按照應用領域分為四大類別：決策類人工智能、視覺人工智能、語音及語義人工智能和人工智能機器人。
二、行業(yè)利好政策
人工智能是國家戰(zhàn)略的重要組成部分，是未來國際競爭的焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。近年來，中國人工智能行業(yè)受到各級政府的高度重視和國家產(chǎn)業(yè)政策的重點支持，國家陸續(xù)出臺了多項政策，鼓勵人工智能行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新，《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》等產(chǎn)業(yè)政策為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了長期保障。
三、市場現(xiàn)狀
1.市場規(guī)模分析
作為推動新一輪技術(shù)變革與行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要動力，人工智能借助學科研發(fā)、科學建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件應用的驅(qū)動，將進一步推進我國各行業(yè)由數(shù)字化、網(wǎng)絡化向智能化的轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)顯示，2021年我國人工智能行業(yè)總市場規(guī)模達1987億元，2017-2021期間年均復合增長率為58.1%。未來，人工智能技術(shù)仍在不斷突破創(chuàng)新，新的應用場景層出不窮，預計2022年我國人工智能行業(yè)總市場規(guī)模將達2845億元。
2022年我國人工智能行業(yè)總市場規(guī)模
2.市場占比分析
人工智能行業(yè)四大類別中，視覺人工智能的占比最多，達43.3%。其次分別為決策類人工智能、語音及語義人工智能、人工智能機器人，占比分別為23.7%、18.1%、14.8%。
3.細分領域分析
人工智能驅(qū)動的決策模型克服了人類有限理性和認知偏差的局限性，在部分情況下甚至能在傳統(tǒng)的工作流程模式中代替人力以提高決策的可靠性和效率。數(shù)據(jù)顯示，2021年，視覺人工智能及決策類人工智能市場規(guī)模占比較大，視覺人工智能市場規(guī)模達861億元，決策類人工智能市場規(guī)模達471億元。2017-2021期間，我國視覺人工智能市場規(guī)模年均復合增長率達65.7%，決策類人工智能市場規(guī)模年均復合增長率達70.9%，為四大類別中增速最高，市場前景可觀。
4.下游應用情況分析
從應用領域來看，目前我國人工智能在政府、金融、互聯(lián)網(wǎng)、零售等領域的人機對話、遠程作業(yè)、質(zhì)控風控、營銷運營、決策支持等諸多環(huán)節(jié)存在不同程度的應用，行業(yè)主要客戶也主要來自上述領域。其中，政府城市管理和運營的市場份額接近50%，成為推動我國人工智能行業(yè)發(fā)展的重要動力。其次是互聯(lián)網(wǎng)，占比18%。第三是金融，占比12%。
四、未來發(fā)展前景
1.政策推動行業(yè)發(fā)展，中國引領全球人工智能行業(yè)
在需求端，人工智能被認為是一種易于獲取及使用的工具，能為中國不同規(guī)模的實體實現(xiàn)在當今數(shù)字時代的運營效率提升和業(yè)務成功。在供應端，中國的人工智能提供商受益于經(jīng)濟規(guī)模和社會活動水平所產(chǎn)生的大量且規(guī)模仍在不斷增長的數(shù)據(jù)、強大的人才庫、領先的研究能力及充滿活力的人工智能領域參與者。同時，我國政府促進人工智能技術(shù)、人工智能人才教育及應用人工智能解決方案的支持政策及法規(guī)可進一步推動中國人工智能行業(yè)的迅速發(fā)展。
2.下游領域規(guī)模優(yōu)勢為行業(yè)提供廣闊空間
我國人工智能技術(shù)的商業(yè)化應用，擁有其他國家難以匹及的規(guī)模優(yōu)勢。目前，我國人工智能已廣泛應用于城市管理、金融、零售等諸多領域。我國在上述領域擁有龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模，并在全球范圍占據(jù)重要地位。隨著人工智能技術(shù)應用進程加快與程度加深，下游領域龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將為我國人工智能創(chuàng)造廣闊的應用市場，行業(yè)未來發(fā)展?jié)摿薮蟆?/P>
3.數(shù)據(jù)量持續(xù)增長加速行業(yè)發(fā)展
數(shù)據(jù)顯示，2021年全球范圍內(nèi)創(chuàng)造、獲取、復制及消耗了83ZB的數(shù)據(jù)，在過去十年間增長了近30倍，且預計在2026年將進一步增長至208ZB。由于人工處理數(shù)據(jù)分析任務變得愈發(fā)困難且成本高昂，數(shù)據(jù)量激增也為數(shù)據(jù)分析帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。在這樣的背景之下，數(shù)據(jù)的積累促進了人工智能應用。同時，人工智能從豐富的數(shù)據(jù)中學習、訓練和發(fā)展，變得更加智能，并能夠以更有效的方式解決現(xiàn)實中的問題。
報告目錄
2023-2027年中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場分析及發(fā)展趨勢調(diào)研預測報告
第一章 人工智能的基本介紹
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)應用情況
2.2 全球主要經(jīng)濟體人工智能戰(zhàn)略特點
2.2.1 戰(zhàn)略任務分類
2.2.2 主要目標任務
2.2.3 重點研發(fā)布局
2.2.4 主要應用領域
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)展狀況
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
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(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)新應用
3.2.3 人工智能人才培養(yǎng)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(yè)政策導向
3.2.6 新一代人工智能倫理規(guī)范
3.2.7 人工智能標準體系建設加快
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)劃相關內(nèi)容
3.3.1 戰(zhàn)略目標
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
3.3.5 建設智能社會
3.3.6 加強軍民融合
3.3.7 構(gòu)建基礎設施
3.3.8 布局重大項目
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劃
3.4.3 武漢市人工智能試驗區(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 機器人相關政策規(guī)劃分析
3.5.1 機器人產(chǎn)業(yè)相關政策匯總
3.5.2 各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局
3.5.3 “十四五”機器人產(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)認知狀況調(diào)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(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
4.3 中國人工智能專利申請?zhí)攸c
4.3.1 技術(shù)研發(fā)主體多樣
4.3.2 應用技術(shù)發(fā)展提速
4.3.3 細分技術(shù)專利特征
4.3.4 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局特點
4.3.5 專利技術(shù)發(fā)展要點
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 機構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3 人工智能學院建設模式
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)展進程
5.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2 技術(shù)研究進程
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
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進入機器學習時代
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
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 基礎資源支持層
5.5.3 技術(shù)實現(xiàn)路徑層
5.5.4 應用實現(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(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)應用
5.9.3 加強人工智能專業(yè)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 2020-2022年重點區(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
6.1.5 人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)
6.1.6 人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(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
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
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)展狀況
6.6.3 蘇州發(fā)展布局
6.6.4 項目簽約動態(tài)
6.6.5 重點企業(yè)匯總
6.6.6 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇
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)運行成效
6.7.5 重點園區(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)機遇
7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)基礎建設加快
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 應用技術(shù)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(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
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
7.4.6 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合
7.5 大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)
7.5.1 云計算的關鍵技術(shù)
7.5.2 云計算的應用模式
7.5.3 云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)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(xié)同發(fā)展
7.5.7 人工智能云計算主要企業(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)的主要應用領域
7.6.4 大數(shù)據(jù)與人工智能的關系
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的應用場景
7.6.7 人工智能數(shù)據(jù)的安全風險
7.6.8 人工智能數(shù)據(jù)的安全治理
7.7 深度學習技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1 機器學習的階段
7.7.2 深度學習技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3 深度學習發(fā)展歷程
7.7.4 深度學習算法技術(shù)
7.7.5 深度學習的技術(shù)應用
7.7.6 深度學習領域發(fā)展狀況
7.7.7 機器學習企業(yè)市場格局
第八章 人工智能基礎技術(shù)發(fā)展及應用分析
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 計算機視覺技術(shù)
8.2.1 計算機視覺基本內(nèi)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(guī)模
8.2.5 計算機視覺運作流程
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)應用
8.3.6 模式識別發(fā)展?jié)摿?
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 知識表示的進展
8.5 其他基礎技術(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)的主要應用領域分析
9.1 疫情防控領域
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)應用實現(xiàn)難題
9.1.4 AI技術(shù)應用發(fā)展建議
9.2 工業(yè)領域
9.2.1 人工智能的工業(yè)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(zhuǎn)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(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)應用的發(fā)展趨勢
9.3 醫(yī)療領域
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)應用價值
9.3.3 人工智能醫(yī)療應用市場規(guī)模
9.3.4 人工智能醫(yī)學影像市場分析
9.3.5 人工智能醫(yī)療具體應用分析
9.3.6 人工智能醫(yī)療領域投資狀況
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(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 金融領域
9.5.1 AI技術(shù)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(fā)展現(xiàn)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(yè)應用風險
9.5.7 AI+金融行業(yè)應用對策
9.6 零售領域
9.6.1 AI在零售行業(yè)的應用場景分析
9.6.2 人工智能應用于零售業(yè)的規(guī)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(yè)
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(chǎn)品應用
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 2020-2022年智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1 機器人的定義及分類
10.1.2 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
10.1.3 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜
10.1.4 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.5 機器人下游應用產(chǎn)業(yè)多
10.1.6 機器人專利申請技術(shù)流向
10.2 2020-2022年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.1 全球機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.2 中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.3 中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平
10.2.4 區(qū)域機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.5 中國機器人企業(yè)數(shù)量規(guī)模
10.2.6 中國機器人行業(yè)投融資情況
10.2.7 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議
10.2.8 機器人產(chǎn)業(yè)“十四五”展望
10.2.9 機器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢
10.3 人工智能在機器人行業(yè)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(fā)展
10.4 人工智能技術(shù)在機器人領域的應用
10.4.1 專家系統(tǒng)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(yè)機器人
10.5.2 服務機器人
10.5.3 醫(yī)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 2020-2022年國際人工智能重點企業(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)財務狀況
11.1.3 相關業(yè)務部門
11.1.4 人工智能發(fā)展布局
11.1.5 人工智能布局領域
11.1.6 人工智能產(chǎn)品研發(fā)
11.1.7 AI平臺服務范圍
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)財務狀況
11.2.4 技術(shù)研發(fā)布局
11.2.5 AI咨詢服務
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)財務狀況
11.3.3 人工智能重點布局
11.3.4 人工智能芯片研發(fā)
11.3.5 人工智能研究進展
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）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2019-2022年中國人工智能重點企業(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 人工智能應用狀況
12.1.6 AI業(yè)務合作動態(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)財務狀況
12.2.3 人工智能發(fā)展布局
12.2.4 人工智能應用成效
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)財務狀況
12.3.3 人工智能應用領域
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)務分析
12.4.3 業(yè)務開展情況
12.4.4 經(jīng)營效益分析
12.4.5 業(yè)務經(jīng)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(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)務分析
12.5.3 業(yè)務開展情況
12.5.4 經(jīng)營效益分析
12.5.5 業(yè)務經(jīng)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(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)務發(fā)展布局
12.7.8 企業(yè)合作動態(tài)
第十三章 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)投資風險分析
13.5.1 環(huán)境風險
13.5.2 行業(yè)風險
13.5.3 技術(shù)風險
13.5.4 內(nèi)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 2020-2022年人工智能行業(yè)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(guī)模狀況
14.1.2 重點融資事件
14.1.3 區(qū)域融資特點
14.1.4 獨角獸企業(yè)規(guī)模
14.1.5 企業(yè)退出規(guī)模
14.1.6 活躍投資機構(gòu)
14.1.7 細分領域融資
14.2 中國人工智能相關企業(yè)融資狀況
14.2.1 融資規(guī)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(qū)域分布
14.2.6 投資活躍機構(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域投資動態(tài)分析
14.3.1 投資項目綜述
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)濟效益巨大
15.1.2 人工智能區(qū)塊鏈應用前景
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(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)展機遇
15.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測
15.2.1 人工智能宏觀發(fā)展趨勢
15.2.2 人工智能應用趨勢展望
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 2023-2027年中國人工智能行業(yè)預測分析
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(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)鏈相關產(chǎn)品
圖表6 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎層構(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強人工智能最具創(chuàng)新力城市數(shù)量TOP10
圖表12 2020年全球人工智能最具創(chuàng)新力城市TOP10
圖表13 人工智能相關專利申請量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)專利基礎指標排名
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)量與布局指標排名
圖表19 2021年人工智能TOP10企業(yè)當前及未來影響力指標排名
圖表20 2021年人工智能TOP10企業(yè)自研能力指標排名
圖表21 2021年各國人工智能創(chuàng)新指數(shù)得分與排名
