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人工智能行業(yè)投融資研究報告

【報告類型】多用戶、行業(yè)報告/專項調研報告

【出版時間】即時更新（交付時間約3-5個工作日）

【服務方式】 電子版（Word/PDF）+ 彩封軟精裝印刷版

【報告頁數】 179 頁

【圖表數量】 86 個

【售后服務】六個月，免費提供內容補充，數據更新等服務。

【郵    箱】

【出版機構】北京蒂華森管理咨詢有限公司

【中文版全價】 RMB 9000 電子版：RMB 8800 印刷版：RMB 8800

【英文版全價】 USD 7000 電子版：USD 6800 印刷版：USD 6800

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核心內容提要

市場需求

本報告從以下幾個角度對人工智能行業(yè)的市場需求進行分析研究：

    1、市場規(guī)模：通過對過去連續(xù)五年中國市場人工智能行業(yè)消費規(guī)模及同比增速的分析，判斷人工智能行業(yè)的市場潛力與成長性，并對未來五年的消費規(guī)模增長趨勢做出預測。該部分內容呈現形式為“文字敘述+數據圖表（柱狀折線圖）”。

    2、產品結構：從多個角度，對人工智能行業(yè)的產品進行分類，給出不同種類、不同檔次、不同區(qū)域、不同應用領域的人工智能產品的消費規(guī)模及占比，并深入調研各類細分產品的市場容量、需求特征、主要競爭廠商等，有助于客戶在整體上把握人工智能行業(yè)的產品結構及各類細分產品的市場需求。該部分內容呈現形式為“文字敘述+數據圖表（表格、餅狀圖）”。

    3、市場分布：從用戶的地域分布和消費能力等因素，來分析人工智能行業(yè)的市場分布情況，并對消費規(guī)模較大的重點區(qū)域市場進行深入調研，具體包括該地區(qū)的消費規(guī)模及占比、需求特征、需求趨勢……該部分內容呈現形式為“文字敘述+數據圖表（表格、餅狀圖）”。

    4、用戶研究：通過對人工智能產品的用戶群體進行劃分，給出不同用戶群體對人工智能產品的消費規(guī)模及占比，同時深入調研各類用戶群體購買人工智能產品的購買力、價格敏感度、品牌偏好、采購渠道、采購頻率等，分析各類用戶群體對人工智能產品的關注因素以及未滿足的需求，并對未來幾年各類用戶群體對人工智能產品的消費規(guī)模及增長趨勢做出預測，從而有助于人工智能廠商把握各類用戶群體對人工智能產品的需求現狀和需求趨勢。該部分內容呈現形式為“文字敘述+數據圖表（表格、餅狀圖）”。

    5、……

競爭格局

本報告基于波特五力模型，從人工智能行業(yè)內現有競爭者的競爭能力、潛在競爭者進入能力、替代品的替代能力、供應商的議價能力以及下游用戶的議價能力五個方面來分析人工智能行業(yè)競爭格局。同時，通過對人工智能行業(yè)現有競爭者的調研，給出人工智能行業(yè)的企業(yè)市場份額指標，以此判斷人工智能行業(yè)市場集中度，同時根據市場份額和市場影響力對主流企業(yè)進行競爭群組劃分，并分析各競爭群組的特征；此外，通過分析主流企業(yè)的戰(zhàn)略動向、投資動態(tài)和新進入者的投資熱度、市場進入策略等，來判斷人工智能行業(yè)未來競爭格局的變化趨勢。

標桿企業(yè)

對標桿企業(yè)的研究一直是中經視野研究報告的核心和基礎，因為標桿企業(yè)相當于行業(yè)研究的樣本，所以，一定數量標桿企業(yè)的發(fā)展動態(tài)，很大程度上，反映了一個行業(yè)的主流發(fā)展趨勢。本報告精心選取了人工智能行業(yè)規(guī)模較大且最具代表性的5-10家標桿企業(yè)進行調查研究，包括每家企業(yè)的行業(yè)地位、組織架構、產品構成及定位、經營狀況、營銷模式、銷售網絡、技術優(yōu)勢、發(fā)展動向等內容。本報告也可以按照客戶要求，調整標桿企業(yè)的選取數量和選取方法。

投資機會

本報告對人工智能行業(yè)投資機會的研究分為一般投資機會研究和特定項目投資機會研究，一般投資機會主要從細分產品、區(qū)域市場、產業(yè)鏈等角度進行分析評估，特定項目投資機會主要針對人工智能行業(yè)擬在建并尋求合作的項目進行調研評估。

【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(huán)節(jié)

1.1.5 人工智能技術層級

1.2 人工智能產業(yè)鏈分析

1.2.1 產業(yè)生態(tài)鏈結構

1.2.2 產業(yè)鏈基本構成

1.2.3 產業(yè)鏈相關產品

1.2.4 產業(yè)鏈相關企業(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)計學法

1.3.5 集成方法

第二章 2015-2018年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1 2015-2018年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

2.1.1 人工智能概念的興起

2.1.2 驅動人工智能發(fā)展動因

2.1.3 人工智能產業(yè)發(fā)展階段

2.1.4 全球人工智能企業(yè)分布

2.1.5 全球人工智能專利申請狀況

2.1.6 發(fā)達國家重視人工智能產業(yè)

2.1.7 全球人工智能衍生價值預測

2.2 美國

2.2.1 美國人工智能發(fā)展狀況

2.2.2 美國人工智能戰(zhàn)略布局

2.2.3 美國機器智能國家戰(zhàn)略

2.2.4 美國人工智能相關主體

2.2.5 美國人工智能應用現狀

2.2.6 人工智能應用于美國國防

2.2.7 美國人工智能發(fā)展規(guī)劃

2.3 日本

2.3.1 日本人工智能發(fā)展狀況

2.3.2 日本人工智能重點企業(yè)

2.3.3 日本人工智能相關規(guī)劃

2.3.4 日本人工智能預算投入

2.3.5 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點

2.3.6 日本人工智能發(fā)展線路圖

2.4 2015-2018年各國人工智能產業(yè)發(fā)展動態(tài)

2.4.1 歐盟人工智能發(fā)展計劃

2.4.2 歐盟推進機器人研發(fā)

2.4.3 英國人工智能發(fā)展分析

2.4.4 法國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略

2.4.5 韓國人工智能發(fā)展動態(tài)

2.4.6 以色列人工智能融資動態(tài)

2.4.7 新加坡人工智能發(fā)展計劃

第三章 2015-2018年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析

3.1 政策推動人工智能發(fā)展

3.1.1 中國大腦研究計劃開啟

3.1.2 國wu院推動人工智能建設

3.1.3 加快建設人工智能資源庫

3.1.4 人工智能寫進政府工作報告

3.2 人工智能行業(yè)相關政策分析

3.2.1 “中國制造”助力人工智能

3.2.2 人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃

3.2.3 “互聯網+”促進人工智能發(fā)展

3.3 人工智能行業(yè)相關規(guī)劃逐步完善

3.3.1 人工智能行動實施方案發(fā)布

3.3.2 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布

3.3.3 人工智能產業(yè)三年行動計劃

3.3.4 人工智能高校人才培養(yǎng)計劃

3.4 地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善

3.4.1 沈陽市人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.2 成都市人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.3 福建省人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.5 機器人相關政策規(guī)劃分析

3.5.1 機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布

3.5.2 各部委聚焦智能機器人發(fā)展

3.5.3 各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局

第四章 2015-2018年中國人工智能技術認知及研究進展

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 2015-2018年人工智能技術研究綜況

4.2.1 人工智能技術方興未艾

4.2.2 人工智能專利申請規(guī)模

4.2.3 人工智能專利申請分布

4.2.4 人工智能產研結合加快

4.2.5 人工智能實驗室成立

4.3 2015-2018年人工智能技術研究態(tài)勢

4.3.1 人工智能再獲重大突破

4.3.2 深度學習專用處理器發(fā)布

4.3.3 智能語音交互技術加快發(fā)展

4.3.4 嵌入式設備結合AI成為趨勢

4.3.5 人工智能技術走進生活

4.3.6 人工智能帶來媒體變革

第五章 2015-2018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)展歷程

5.1.1 發(fā)展歷程

5.1.2 研究進程

5.1.3 發(fā)展階段

5.2 2015-2018年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

5.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展提速

5.2.2 人工智能產業(yè)規(guī)模分析

5.2.3 人工智能產業(yè)發(fā)展特征

5.2.4 人工智能企業(yè)區(qū)域格局

5.2.5 人工智能開放平臺發(fā)布

5.3 人工智能產業(yè)生態(tài)格局分析

5.3.1 生態(tài)格局基本架構

5.3.2 基礎資源支持層

5.3.3 技術實現路徑層

5.3.4 應用實現路徑層

5.3.5 未來生態(tài)格局展望

5.4 人工智能行業(yè)競爭格局分析

5.4.1 企業(yè)主體分類

5.4.2 企業(yè)發(fā)展布局

5.4.3 科技企業(yè)布局

5.4.4 京東加大AI投入

5.4.5 華為進軍AI領域

5.5 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題

5.5.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點

5.5.2 人工智能發(fā)展的技術困境

5.5.3 人工智能發(fā)展的安全問題

5.5.4 人工智能發(fā)展的倫理問題

5.5.5 人工智能發(fā)展的隱私問題

5.6 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議

5.6.1 人工智能的發(fā)展策略分析

5.6.2 人工智能的技術發(fā)展建議

5.6.3 人工智能的政策發(fā)展建議

5.6.4 推進人工智能標準化建設

5.6.5 人工智能倫理問題的對策

5.7 人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

5.7.1 建立完善的數據生態(tài)系統(tǒng)

5.7.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應用

5.7.3 加強人工智能專業(yè)人才儲備

5.7.4 確保教育和培訓體系與時俱進

5.7.5 相互不建立倫理和法律共識

第六章 2015-2018年重點區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局

6.1 人工智能企業(yè)區(qū)域發(fā)展格局

6.1.1 企業(yè)聚居區(qū)域

6.1.2 各地發(fā)展實力

6.1.3 公司注冊分布

6.1.4 人才招聘分布

6.2 北京市

6.2.1 政策環(huán)境分析

6.2.2 產業(yè)發(fā)展狀況

6.2.3 典型區(qū)域布局

6.2.4 區(qū)域發(fā)展動態(tài)

6.3 上海市

6.3.1 產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.3.2 政策環(huán)境分析

6.3.3 財政支持動態(tài)

6.3.4 產業(yè)發(fā)展特點

6.3.5 研究機構成立

6.4 廣東省

6.4.1 政策環(huán)境分析

6.4.2 產業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.4.3 廣州AI產業(yè)綜況

6.4.4 深圳AI產業(yè)綜況

6.4.5 企業(yè)布局加速

6.4.6 產業(yè)聯盟成立

6.5 安徽省

6.5.1 產業(yè)運行狀況

6.5.2 政策規(guī)劃分析

6.5.3 產業(yè)發(fā)展綜況

6.5.4 重點園區(qū)介紹

6.5.5 未來發(fā)展規(guī)劃

6.6 浙江省

6.6.1 發(fā)展優(yōu)勢分析

6.6.2 政策環(huán)境分析

6.6.3 產業(yè)發(fā)展綜況

6.6.4 區(qū)域發(fā)展布局

6.6.5 項目發(fā)展動態(tài)

6.7 貴州省

6.7.1 產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.7.2 政策環(huán)境分析

6.7.3 區(qū)域發(fā)展狀況

6.7.4 產業(yè)發(fā)展動態(tài)

第七章 2015-2018年人工智能技術發(fā)展的驅動要素

7.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的技術機遇

7.1.1 互聯網基礎建設加快

7.1.2 我國信息化水平提高

7.1.3 科技研發(fā)支出上升

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 “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(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 人工智能芯片專利申請狀況

7.3.4 龍頭企業(yè)加快AI芯片布局

7.3.5 人工智能芯片研發(fā)動態(tài)分析

7.4 物聯網提供基礎環(huán)境

7.4.1 物聯網技術的分析

7.4.2 物聯網行業(yè)發(fā)展規(guī)模

7.4.3 物聯網產業(yè)的政策環(huán)境

7.4.4 企業(yè)加快物聯網布局

7.4.5 物聯網是智能分析的基礎

7.4.6 物聯網與人工智能相互促進

7.5 大規(guī)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(yè)發(fā)展規(guī)模

7.5.4 云計算產業(yè)發(fā)展狀況

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(fā)展

7.6 大數據技術的崛起

7.6.1 大數據技術的內涵

7.6.2 大數據的各個環(huán)節(jié)

7.6.3 大數據市場狀況分析

7.6.4 大數據的主要應用領域

7.6.5 大數據與人工智能的關系

7.6.6 數據視角下AI的應用場景

7.6.7 大數據成人工智能數據源

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 深度學習算法技術

7.7.4 深度學習的技術應用

7.7.5 深度學習領域發(fā)展現狀

7.7.6 深度學習提高人工智能水平

第八章 人工智能基礎技術發(fā)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 語音識別技術分析

8.1.4 語義技術研發(fā)狀況

8.1.5 自動翻譯技術內涵

8.2 計算機視覺技術

8.2.1 計算機視覺的內涵

8.2.2 計算機視覺的分類

8.2.3 計算機視覺的應用

8.2.4 計算機視覺的運作

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 人臉識別技術應用

8.3.5 模式識別發(fā)展?jié)摿?

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(huán)境感知技術

8.5.3 自動規(guī)劃技術

8.5.4 專家系統(tǒng)技術

第九章 人工智能技術的主要應用領域分析

9.1 工業(yè)領域

9.1.1 人工智能的工業(yè)應用

9.1.2 AI將催生智能生產工廠

9.1.3 智能工廠進一步轉型

9.1.4 人工智能應用于制造領域

9.1.5 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向

9.1.6 AI工業(yè)應用的前景廣闊

9.2 醫(yī)療領域

9.2.1 人工智能的醫(yī)療應用概況

9.2.2 人工智能在中醫(yī)學中的應用

9.2.3 人工神經網絡技術的醫(yī)學應用

9.2.4 AI在醫(yī)學影像診斷中的應用

9.2.5 AI技術在醫(yī)療診斷中的應用

9.2.6 AI技術將逐步加快藥品研發(fā)

9.2.7 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能

9.3 安防領域

9.3.1 AI對安防行業(yè)的重要意義

9.3.2 AI在安防領域的應用現狀

9.3.3 快速崛起的巡邏機器人

9.3.4 AI識別技術的安防應用

9.3.5 生物識別市場狀況分析

9.3.6 AI技術應用于國家安防

9.4 金融領域

9.4.1 AI成為投資決策輔助

9.4.2 智能支付應用狀況分析

9.4.3 AI應用于信用風險管控

9.4.4 人工智能應用于投資顧問

9.5 零售領域

9.5.1 AI在零售行業(yè)的應用空間廣闊

9.5.2 人工智能應用于新零售的狀況

9.5.3 人工智能應用于新零售的場景

9.5.4 人工智能應用于新零售的問題

9.5.5 人工智能應用于新零售的路徑

9.6 社交領域

9.6.1 人工智能的移動社交應用

9.6.2 組織開展機器情感測試

9.6.3 人工智能產品社交應用

9.6.4 語音交互產品市場火熱

9.6.5 微信人工智能社交系統(tǒng)

第十章 2015-2018年智能機器人產業(yè)發(fā)展分析

10.1 2015-2018年機器人產業(yè)發(fā)展狀況

10.1.1 機器人行業(yè)產業(yè)鏈構成

10.1.2 機器人的替代優(yōu)勢明顯

10.1.3 機器人下游應用產業(yè)多

10.1.4 我國機器人產業(yè)發(fā)展進程

10.2 2015-2018年機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)模

10.2.1 機器人產業(yè)發(fā)展歷程回顧

10.2.2 我國機器人行業(yè)發(fā)展狀況

10.2.3 機器人細分市場發(fā)展展望

10.2.4 機器人產業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標

10.2.5 機器人產業(yè)發(fā)展趨勢分析

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 醫(yī)療機器人

10.5.2 軍shi機器人

10.5.3 教育機器人

10.5.4 家用機器人

10.5.5 物流機器人

10.5.6 協作型機器人

第十一章 2015-2018年國際人工智能重點企業(yè)分析

11.1 微軟公司

11.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

11.1.2 企業(yè)財務狀況

11.1.3 人工智能研究進展

11.1.4 人工智能發(fā)展動態(tài)

11.1.5 人工智能發(fā)展布局

11.2 IBM公司

11.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

11.2.2 企業(yè)經營范圍

11.2.3 企業(yè)財務狀況

11.2.4 技術研發(fā)實力

11.2.5 布局人工智能

11.2.6 人工智能平臺

11.3 谷歌公司

11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

11.3.2 企業(yè)財務狀況

11.3.3 布局人工智能

11.3.4 人工智能系統(tǒng)及平臺

11.3.5 人工智能收購歷程

11.3.6 人工智能收購動態(tài)

11.4 英特爾公司

11.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

11.4.2 企業(yè)財務狀況

11.4.3 人工智能技術應用

11.4.4 人工智能發(fā)展布局

11.4.5 AI發(fā)展機會和挑戰(zhàn)

11.4.6 人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

11.5 亞馬遜公司

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 機器學習工具發(fā)布

11.6 其他企業(yè)

11.6.1 蘋果公司

11.6.2 NVIDA（英偉達）

11.6.3 Uber（優(yōu)步）

第十二章 2015-2018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 AI技術研發(fā)進展

12.1.4 人工智能生態(tài)布局

12.1.5 人工智能布局動態(tài)

12.1.6 人工智能合作推進

12.2 騰訊公司

12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.2.2 企業(yè)財務狀況

12.2.3 企業(yè)財務狀況

12.2.4 人工智能投資

12.2.5 AI智能系統(tǒng)分析

12.2.6 人工智能生態(tài)布局

12.2.7 創(chuàng)業(yè)公司融資動態(tài)

12.3 阿里集團

12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.3.2 企業(yè)財務狀況

12.3.3 人工智能生態(tài)布局

12.3.4 人工智能平臺建立

12.3.5 人工智能應用方向

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 技術發(fā)展水平

12.4.3 布局人工智能

12.4.4 經營效益分析

12.4.5 業(yè)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(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 布局人工智能

12.5.3 經營效益分析

12.5.4 業(yè)務經營分析

12.5.5 財務狀況分析

12.5.6 核心競爭力分析

12.5.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略

12.5.8 未來前景展望

12.6 格靈深瞳科技有限公司

12.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.6.2 布局人工智能

12.6.3 主要產品分析

12.7 北京捷通華聲語音技術有限公司

12.7.1 企業(yè)發(fā)展概況

12.7.2 財務狀況分析

12.7.3 布局人工智能

12.7.4 技術應用狀況

12.7.5 企業(yè)發(fā)展動態(tài)

12.7.6 未來發(fā)展展望

第十三章 2015-2018年人工智能行業(yè)投資分析

13.1 全球人工智能的投融資分析

13.1.1 全球AI融資規(guī)模

13.1.2 美國AI融資狀況

13.1.3 亞洲AI融資狀況

13.1.4 歐洲AI融資狀況

13.1.5 重點投資品類

13.1.6 風險投資上升

13.2 中國人工智能行業(yè)投融資狀況

13.2.1 融資規(guī)模分析

13.2.2 融資輪次分布

13.2.3 企業(yè)新增狀況

13.2.4 企業(yè)投資領域

13.2.5 熱點投資分布

13.2.6 區(qū)域投資分布

13.2.7 投資邏輯分析

13.3 人工智能行業(yè)投資動態(tài)

13.3.1 典型互聯網企業(yè)融資分布

13.3.2 AI獨角獸企業(yè)融資動態(tài)

13.3.3 重點融資事件排名狀況

13.3.4 商湯科技融資動態(tài)分析

13.3.5 優(yōu)必選公司完成C輪融資

13.4 人工智能行業(yè)投資風險分析

13.4.1 環(huán)境風險

13.4.2 行業(yè)風險

13.4.3 技術壁壘

13.4.4 內部風險

13.4.5 競爭風險

13.4.6 合同毀約風險

第十四章 人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢預測

14.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望

14.1.1 人工智能成為發(fā)展新熱點

14.1.2 人工智能經濟效益巨大

14.1.3 人工智能整體發(fā)展前景

14.1.4 AI成為“十三五”重點

14.1.5 人工智能投資機會分析

14.1.6 人工智能產業(yè)投資方向

14.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測

14.2.1 人工智能未來變革方向

14.2.2 人工智能產業(yè)發(fā)展態(tài)勢

14.2.3 人工智能技術發(fā)展趨勢

14.2.4 人工智能應用趨勢展望

14.2.5 城市人工智能發(fā)展方向

14.2.6 “智能＋X”將成新時尚

14.3 2019-2025年中國人工智能行業(yè)預測分析

14.3.1 影響因素分析

14.3.2 人工智能市場規(guī)模預測

附錄

附錄一：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃

附錄二：促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）

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 人工智能產業(yè)生態(tài)圖

圖表4 人工智能產業(yè)鏈

圖表5 人工智能產業(yè)鏈相關產品

圖表6 人工智能產業(yè)鏈的重點企業(yè)

圖表7 全球運功監(jiān)測傳動器市場

圖表8 1990VS2013計算成本

圖表9 人工智能產業(yè)發(fā)展歷程

圖表10 人工智能的重點品類的公司分布

圖表11 全球人工智能申請專利數量分布圖

圖表12 全球人工智能申請專利各細分領域百分比

圖表13 全球人工智能細分領域申請專利數量趨勢

圖表14 全球人工智能衍生的商業(yè)價值預測

圖表15 2010-2017年美國人工智能融資情況

圖表16 美國人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

圖表17 美國人工智能典型研發(fā)機構

圖表18 人工智能典型研發(fā)企業(yè)

圖表19 美國人工智能專利細分領域百分比TOP5

圖表20 美國人工智能技術在軍shi裝備領域的應用

圖表21 人工智能技術在民品產業(yè)的應用

圖表22 日本人工智能市場規(guī)模

圖表23 日本AI大型上市公司

圖表24 日本AI中小型上市公司

圖表25 日本人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

圖表26 韓國人工智能相關戰(zhàn)略、計劃

圖表27 中國腦計劃的主要內容

圖表28 中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分

圖表29 沈陽市新一代人工智能重點任務

圖表30 人工智能發(fā)展過程中具有社會意義的重要事件

圖表31 大眾對人工智能的了解程度

圖表32 大眾了解人工智能的主要渠道

圖表33 人工智能水平最受認可領域

圖表34 人工智能最具價值的領域

圖表35 體力勞動將會被AI取代

圖表36 超人工智能需理性看待

圖表37 2015-2018年中國人工智能相關專利申請數統(tǒng)計

圖表38 中國人工智能申請專利數量分布圖

圖表39 中國人工智能申請專利各細分領域百分比

圖表40 中國人工智能專利細分領域百分比TOP5

圖表41 人工智能的發(fā)展史

圖表42 人工智能的三個階段

圖表43 人工智能產業(yè)發(fā)展特征

圖表44 2017年國內人工智能企業(yè)注冊地分布

圖表45 人工智能產業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構

圖表46 百度大腦的存儲能力

圖表47 技術層的運行機制

圖表48 專業(yè)智能階段的AI產業(yè)格局

圖表49 通用智能階段的AI產業(yè)格局

圖表50 國內企業(yè)在人工智能領域的布局

圖表51 200家中國人工智能代表性企業(yè)榜單

圖表52 2017年中國人工智能產業(yè)發(fā)展城市排行榜

圖表53 2017年國內人工智能企業(yè)注冊地分布

圖表54 2017年國內人工智能領域招聘地區(qū)分布

圖表55 上海市人工智能政策匯總

圖表56 2017年上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項資金擬支持單位

圖表57 安徽省人工智能產業(yè)發(fā)展主要目標

圖表58 2015-2018年互聯網寬帶接入端口數發(fā)展情況

圖表59 2015-2018年移動電話基站數發(fā)展情況

圖表60 2015-2018年光纜線路總長度發(fā)展情況

圖表61 信息化發(fā)展領先國家排名（一）

圖表62 信息化發(fā)展領先國家排名（二）

圖表63 16位計算帶來兩倍的效率提升

圖表64 云計算應用模式

圖表65 全球云計算市場規(guī)模及預測

圖表66 大數據技術框架

圖表67 AI的三階段發(fā)展與數據的關系

圖表68 智能數據時代人工智能、大數據與人的智慧的關系

圖表69 數據視角下人工智能行業(yè)布局示意圖

圖表70 全球數據增量與人工智能模型在不同數據輸入量下的表現

圖表71 深度學習結構示意圖

圖表72 淺層模型和深層模型的對比

圖表73 谷歌深度學習模型

圖表74 GitHub深度學習開源排名（一）

圖表75 GitHub深度學習開源排名（二）

圖表76 語義依存分析例子

圖表77 計算機視覺與其他領域的關系

圖表78 CV在人機交互上的前沿應用

圖表79 計算機視覺的處理流程

圖表80 人臉識別過程

圖表81 具有情景意識的環(huán)境感知網絡分層結構

圖表82 智能診斷系統(tǒng)平臺組成結構

圖表83 AI可能的重構的領域與方式

圖表84 AI全自動化智能工廠系統(tǒng)

圖表85 工業(yè)4.0愿景

圖表86 智能健康管理公司Welltok近年融資額不斷創(chuàng)新高

圖表87 安防巡邏機器人

圖表88 步態(tài)識別技術

圖表89 2019-2025年中國生物識別技術行業(yè)市場規(guī)模與預測

圖表90 AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率

圖表91 Lending Club的智能風控模式

圖表92 人工智能在零售領域的技術應用

圖表93 人工智能在零售領域的應用趨勢

圖表94 人工智能將成為未來零售業(yè)的超級大腦

圖表95 “情感”圖靈測試

圖表96 語言交互流程示意圖

圖表97 機器人行業(yè)產業(yè)鏈長度圖

圖表98 機器人產品的全生命周期

圖表99 手術機器人

圖表100 醫(yī)用機器人應用領域結構圖（按銷量）

圖表101 國產軍shi機器“大狗”

圖表102 掃地機器人

圖表103 AGV機器人

圖表104 碼垛機器人

圖表105 分揀抓取機器人

圖表106 2015-2018財年微軟綜合收益表

圖表107 2015-2018財年微軟分部資料

圖表108 2015-2018財年微軟收入分地區(qū)資料

圖表109 2015-2018財年微軟綜合收益表

圖表110 2015-2018財年微軟分部資料

圖表111 2015-2018財年微軟收入分地區(qū)資料

圖表112 2017-2018財年微軟綜合收益表

圖表113 2017-2018財年微軟分部資料

圖表114 2017-2018財年微軟收入分地區(qū)資料

圖表115 2015-2018年IBM綜合收益表

圖表116 2015-2018年IBM收入分地區(qū)資料

圖表117 2015-2018年IBM綜合收益表

圖表118 2015-2018年IBM分部資料

圖表119 2015-2018年IBM綜合收益表

圖表120 2015-2018年IBM分部資料

圖表121 IBM圍繞Watson全面布局人工智能

圖表122 Watson目前的六種主要功能

圖表123 Watson的發(fā)展歷程

圖表124 2015-2018年Alphabet綜合收益表

圖表125 2015-2018年Alphabet收入分部門資料

圖表126 2015-2018年Alphabet收入分地區(qū)資料

圖表127 2015-2018年Alphabet綜合收益表

圖表128 2015-2018年Alphabet收入分地區(qū)資料

圖表129 2015-2018年Alphabet綜合收益表

圖表130 谷歌人工智能的發(fā)展途徑

圖表131 Google在AI上的布局

圖表132 Google越來越多的軟件開始融入AI技術

圖表133 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表

圖表134 2015-2018財年英特爾公司分部資料

圖表135 2015-2018財年英特爾公司收入分地區(qū)資料

圖表136 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表

圖表137 2015-2018財年英特爾公司分部資料

圖表138 2015-2018財年英特爾公司收入分地區(qū)資料

圖表139 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表

圖表140 2015-2018財年英特爾公司分部資料

圖表141 英特爾全面布局人工智能

圖表142 2015-2018年亞馬遜綜合收益表

圖表143 2015-2018年亞馬遜分部資料

圖表144 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料

圖表145 2015-2018年亞馬遜綜合收益表

圖表146 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料

圖表147 2015-2018年亞馬遜綜合收益表

圖表148 2015-2018年亞馬遜分部資料

圖表149 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料

圖表150 亞馬遜Echo音箱

圖表151 Amazon Lex

圖表152 2015-2018年百度綜合收益表

圖表153 2015-2018年百度分部資料

圖表154 2015-2018年百度綜合收益表

圖表155 2015-2018年百度分部資料

圖表156 2017-2018年百度綜合收益表

圖表157 2017-2018年百度分部資料

圖表158 百度在人工智能領域的生態(tài)布局

圖表159 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表160 2015-2018年騰訊分部資料

圖表161 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料

圖表162 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表163 2015-2018年騰訊分部資料

圖表164 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料

圖表165 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表166 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料

圖表167 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表168 2015-2018年騰訊收入分部資料

圖表169 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料

圖表170 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表171 2015-2018年騰訊收入分部資料

圖表172 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料

圖表173 2015-2018年騰訊綜合收益表

圖表174 2015-2018年騰訊收入分部資料

圖表175 騰訊人工智能硬件布局

圖表176 QQ物聯系統(tǒng)

圖表177 騰訊在人工智能領域的生態(tài)布局

圖表183 阿里集團在人工智能領域的生態(tài)布局

圖表184 DTPAI機器學習核心庫

圖表185 2015-2018年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表186 2015-2018年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表187 2015-2018年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速

圖表188 2017年科大訊飛股份有限公司主營業(yè)務分行業(yè)、產品、地區(qū)

圖表189 2015-2018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190 2015-2018年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率

圖表191 2015-2018年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標

圖表192 2015-2018年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平

圖表193 2015-2018年科大訊飛股份有限公司運營能力指標

圖表194 2015-2018年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模

圖表195 2015-2018年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入及增速

圖表196 2015-2018年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速

圖表197 2017年科大智能科技股份有限公司主營業(yè)務分行業(yè)、產品、地區(qū)

圖表198 2015-2018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199 2015-2018年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率

圖表200 2015-2018年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標

圖表201 2015-2018年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平

圖表202 2015-2018年科大智能科技股份有限公司運營能力指標

圖表203 深瞳人眼攝像機

圖表204 皓目行為分析儀

圖表205 捷通華聲主要業(yè)務產品（一）

圖表206 捷通華聲主要業(yè)務產品（二）

圖表207 捷通華聲主要業(yè)務產品（三）

圖表208 捷通華聲服務領域及代表客戶

圖表209 2015-2018年美國主要城市AI融資規(guī)模

圖表210 中印以AI企業(yè)投資頻次與融資規(guī)模對比

圖表211 2015-2018年英德法三國AI融資規(guī)模與投資頻次對比

圖表212 2015-2018年歐洲主要國家AI融資分布融資情況

圖表213 人工智能的重點品類的融資分布

圖表214 最受風險資本青睞的人工智能品類

圖表215 中國人工智能融資規(guī)模和筆數

圖表216 人工智能領域投融資輪次

圖表217 人工智能領域新增企業(yè)數量

圖表218 2017年人工智能企業(yè)投資領域分布

圖表219 近三年人工智能投融資領域分布

圖表220 2017年國內人工智能領域投融資地區(qū)分布

圖表221 人工智能投資邏輯

圖表222 互聯網巨頭公司分領域投資筆數

圖表223 人工智能獨角獸企業(yè)融資情況

圖表224 全球人工智能融資TOP 5

圖表225 人工智能發(fā)展趨勢

圖表226 2019-2025年中國人工智能市場規(guī)模預測

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