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智研咨詢發(fā)布的《2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)查及投資前景研判報告》共九章。首先介紹了機器學(xué)習(xí)行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、機器學(xué)習(xí)整體運行態(tài)勢等，接著分析了機器學(xué)習(xí)行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了機器學(xué)習(xí)市場競爭格局。隨后，報告對機器學(xué)習(xí)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資機器學(xué)習(xí)行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
第一章機器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹
1.1 人工智能相關(guān)概念
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
1.1.3 人工智能基本要素
1.2 機器學(xué)習(xí)的概念
1.2.1 機器學(xué)習(xí)的定義
1.2.2 機器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺
1.2.3 機器學(xué)習(xí)的原理
1.2.4 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍
1.3 機器學(xué)習(xí)的分類
1.3.1 按學(xué)習(xí)模式不同分類
1.3.2 按算法網(wǎng)絡(luò)深度分類
第二章2019-2023年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析
2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述
2.1.1 人工智能發(fā)展歷程
2.1.2 人工智能支持政策
2.1.3 人工智能市場規(guī)模
2.1.4 人工智能區(qū)域分布
2.1.5 人工智能市場結(jié)構(gòu)
2.1.6 人工智能專利數(shù)量
2.1.7 人工智能融資規(guī)模
2.1.8 人工智能應(yīng)用狀況
2.2 中國人工智能市場運行狀況
2.2.1 人工智能發(fā)展歷程
2.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)政策
2.2.3 人工智能市場規(guī)模
2.2.4 人工智能軟件規(guī)模
2.2.5 人工智能企業(yè)數(shù)量
2.2.6 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.7 人工智能從業(yè)人員
2.2.8 人工智能融資規(guī)模
2.3 人工智能基礎(chǔ)層
2.3.1 基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)鏈價值
2.3.2 基礎(chǔ)層發(fā)展歷程
2.3.3 基礎(chǔ)層市場規(guī)模
2.3.4 基礎(chǔ)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.5 基礎(chǔ)層融資規(guī)模
2.3.6 基礎(chǔ)層發(fā)展問題
2.3.7 基礎(chǔ)層發(fā)展趨勢
2.4 人工智能技術(shù)層
2.4.1 技術(shù)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2 人工智能技術(shù)全景
2.4.3 人工智能技術(shù)水平
2.4.4 人工智能技術(shù)分布
2.4.5 人工智能技術(shù)成熟度
2.4.6 人工智能熱點技術(shù)
2.4.7 人工智能專利數(shù)量
2.4.8 自然語音處理技術(shù)
2.4.9 生物特征識別技術(shù)
2.4.10 知識圖譜技術(shù)
2.4.11 計算機視覺技術(shù)
2.4.12 語音語義技術(shù)
2.4.13 人工智能技術(shù)平臺
2.4.14 技術(shù)層發(fā)展問題
2.4.15 技術(shù)層發(fā)展趨勢
2.5 人工智能應(yīng)用層
2.5.1 應(yīng)用層發(fā)展現(xiàn)狀
2.5.2 各應(yīng)用層成熟度
2.5.3 應(yīng)用層市場結(jié)構(gòu)
2.5.4 應(yīng)用層發(fā)展問題
2.5.5 應(yīng)用層發(fā)展趨勢
2.5.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.7 人工智能金融領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.8 人工智能智慧城市應(yīng)用
2.5.9 人工智能教育領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.10 人工智能制造業(yè)應(yīng)用
2.6 部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
2.6.1 上海市
2.6.2 北京市
2.6.3 深圳市
2.6.4 杭州市
2.7 中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析
2.7.1 人工智能總體發(fā)展趨勢
2.7.2 人工智能宏觀趨勢研判
2.7.3 人工智能技術(shù)發(fā)展研判
2.7.4 人工智能應(yīng)用場景研判
2.7.5 人工智能市場規(guī)模預(yù)測
第三章2019-2023年機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜合分析
3.1 全球機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模分析
3.1.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展動力
3.1.3 機器學(xué)習(xí)市場競爭格局
3.1.4 機器學(xué)習(xí)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)
3.1.5 機器學(xué)習(xí)企業(yè)競爭優(yōu)勢
3.1.6 機器學(xué)習(xí)市場前景預(yù)測
3.2 中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
3.2.1 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)政策回顧
3.2.3 機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模分析
3.2.4 機器學(xué)習(xí)市場區(qū)域分布
3.2.5 機器學(xué)習(xí)市場競爭格局
3.2.6 機器學(xué)習(xí)平臺市場份額
3.2.7 機器學(xué)習(xí)行業(yè)制約因素
3.3 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
3.3.1 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展路線
3.3.2 機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)量
3.3.3 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.4 機器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度
3.3.5 機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究進展
3.3.6 機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究趨勢
第四章中國機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈綜合分析
4.1 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
4.2 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
4.2.1 人工智能芯片主要類型
4.2.2 人工智能芯片市場規(guī)模
4.2.3 人工智能芯片供應(yīng)商
4.2.4 云計算市場規(guī)模分析
4.2.5 云計算平臺服務(wù)商
4.2.6 云計算代表企業(yè)介紹
4.2.7 大數(shù)據(jù)技術(shù)體系圖譜
4.2.8 大數(shù)據(jù)服務(wù)商分析
4.2.9 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
4.2.10 大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模
4.2.11 大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)
4.2.12 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求
4.3 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
4.3.1 機器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商
4.3.2 機器學(xué)習(xí)平臺廠商
4.3.3 機器學(xué)習(xí)開放平臺
4.3.4 機器學(xué)習(xí)開源發(fā)展
4.4 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈下游概述
4.4.1 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商
4.4.2 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域概況
4.4.3 基于GPU的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
第五章2019-2023年深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展深度分析
5.1 深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
5.1.2 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程
5.1.3 深度學(xué)習(xí)所處階段
5.1.4 深度學(xué)習(xí)主要功能
5.1.5 深度學(xué)習(xí)發(fā)展動力
5.1.6 深度學(xué)習(xí)融合發(fā)展
5.2 深度學(xué)習(xí)市場運行現(xiàn)狀分析
5.2.1 深度學(xué)習(xí)競爭格局
5.2.2 細(xì)分市場發(fā)展現(xiàn)狀
5.2.3 預(yù)訓(xùn)練模型現(xiàn)狀分析
5.2.4 深度學(xué)習(xí)融資現(xiàn)狀
5.2.5 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域
5.2.6 深度學(xué)習(xí)發(fā)展問題
5.2.7 深度學(xué)習(xí)發(fā)展建議
5.3 深度學(xué)習(xí)開源框架市場分析
5.3.1 深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展歷程
5.3.2 深度學(xué)習(xí)框架主要作用
5.3.3 深度學(xué)習(xí)框架驅(qū)動因素
5.3.4 深度學(xué)習(xí)框架市場份額
5.3.5 開源框架市場競爭格局
5.3.6 選擇開源框架的考量因素
5.4 深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
5.4.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用前景
5.4.2 深度學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢
5.4.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)趨勢
5.4.4 模型小型化發(fā)展方向
第六章中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展分析
6.1 機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場景分析
6.1.1 分類算法應(yīng)用場景
6.1.2 回歸算法應(yīng)用場景
6.1.3 聚類算法應(yīng)用場景
6.1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用場景
6.2 機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.2.1 主要應(yīng)用場景
6.2.2 醫(yī)療影像智能診斷
6.2.3 新藥研發(fā)
6.2.4 基因測序
6.3 機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.3.1 主要應(yīng)用場景
6.3.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)
6.3.3 金融科技
6.3.4 智能風(fēng)控
6.3.5 智慧銀行
6.3.6 智慧投顧
6.4 機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.4.1 應(yīng)用意義
6.4.2 應(yīng)用現(xiàn)狀
6.4.3 應(yīng)用問題
6.4.4 應(yīng)用展望
6.5 機器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用
6.5.1 應(yīng)用優(yōu)勢
6.5.2 智能工廠
6.5.3 智能物流
6.5.4 智能系統(tǒng)
6.5.5 缺陷檢測
6.5.6 預(yù)測性維護
6.5.7 生成設(shè)計
6.5.8 能耗預(yù)測
6.5.9 供應(yīng)鏈管理
6.6 機器學(xué)習(xí)在智慧城市中的應(yīng)用
6.6.1 智能政務(wù)
6.6.2 智能基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)
6.6.3 智能交通
6.6.4 自動駕駛
6.6.5 安防行業(yè)
6.7 機器學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.7.1 智慧校園
6.7.2 智慧課堂
6.7.3 智適應(yīng)教學(xué)
第七章國內(nèi)外企業(yè)主要機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品及應(yīng)用分析
7.1 全球主要科技企業(yè)機器學(xué)習(xí)布局
7.2 機器學(xué)習(xí)在國外企業(yè)中的應(yīng)用
7.2.1 亞馬遜機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.2 蘋果公司機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.3 Ayasdi機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.4 Digital Reasoning機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.5 Facebook機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.6 谷歌機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.7 IBM Watson機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.8 QBurst機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.9 高通機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.10 Uber機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.3 機器學(xué)習(xí)在國內(nèi)企業(yè)中的應(yīng)用
7.3.1 百度機器學(xué)習(xí)云平臺
7.3.2 阿里云機器學(xué)習(xí)平臺
7.3.3 騰訊智能鈦機器學(xué)習(xí)
7.3.4 第四范式AutoML平臺
第八章中國機器學(xué)習(xí)重點企業(yè)經(jīng)營分析
8.1 商湯科技
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 經(jīng)營效益分析
8.1.3 企業(yè)商業(yè)模式
8.1.4 機器學(xué)習(xí)布局
8.1.5 企業(yè)融資狀況
8.1.6 企業(yè)應(yīng)用場景
8.2 第四范式
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 機器學(xué)習(xí)平臺
8.2.3 企業(yè)融資規(guī)模
8.2.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢
8.2.5 企業(yè)研發(fā)投入
8.2.6 企業(yè)應(yīng)用場景
8.3 曠視科技
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 企業(yè)經(jīng)營效益
8.3.3 企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模
8.3.4 企業(yè)業(yè)務(wù)構(gòu)成
8.3.5 企業(yè)研發(fā)投入
8.3.6 機器學(xué)習(xí)技術(shù)
8.4 科大訊飛
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 經(jīng)營效益分析
8.4.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.4.4 財務(wù)狀況分析
8.4.5 核心競爭力分析
8.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5 浪潮集團
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 經(jīng)營效益分析
8.5.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.5.4 財務(wù)狀況分析
8.5.5 核心競爭力分析
8.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.6 百度飛槳
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 企業(yè)發(fā)展歷程
8.6.3 平臺技術(shù)優(yōu)勢
8.6.4 企業(yè)核心競爭力
8.6.5 深度學(xué)習(xí)發(fā)展
8.6.6 平臺應(yīng)用場景
8.7 索信達(dá)控股
8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2 企業(yè)發(fā)展歷程
8.7.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.7.4 核心競爭力分析
8.7.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.8 其他企業(yè)
8.8.1 九章 云極
8.8.2 阿里云
8.8.3 華為云
8.8.4 京東云
8.8.5 騰訊云
8.8.6 百分點
8.8.7 天云數(shù)據(jù)
第九章2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析及前景預(yù)測
9.1 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析
9.1.1 機器學(xué)習(xí)投資狀況分析
9.1.2 機器學(xué)習(xí)進入壁壘分析
9.2 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景分析
9.2.1 機器學(xué)習(xí)市場發(fā)展前景
9.2.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展方向
9.2.3 機器學(xué)習(xí)市場空間預(yù)測
9.3 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展趨勢分析
9.3.1 發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
9.3.2 發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡(luò)
9.3.3 發(fā)展深度強化學(xué)習(xí)
9.3.4 可解釋性機器學(xué)習(xí)
9.4 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)預(yù)測分析
9.4.1 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)影響因素分析
9.4.2 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模預(yù)測
◆ 本報告分析師具有專業(yè)研究能力，報告中相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)及市場預(yù)測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調(diào)查及其他研究方法，部分文字和數(shù)據(jù)采集于公開信息，并且結(jié)合智研咨詢監(jiān)測產(chǎn)品數(shù)據(jù)，通過智研統(tǒng)計預(yù)測模型估算獲得；企業(yè)數(shù)據(jù)主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數(shù)據(jù)獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數(shù)據(jù)和觀點不承擔(dān)法律責(zé)任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考，不構(gòu)成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關(guān)法律許可的情況下發(fā)放，并僅為提供信息而發(fā)放，概不構(gòu)成任何廣告或證券研究報告。本報告數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道，觀點產(chǎn)出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對行業(yè)的客觀理解，本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發(fā)布本報告當(dāng)日的判斷，過往報告中的描述不應(yīng)作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時期，智研咨詢可發(fā)表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時，智研咨詢對本報告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，讀者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相應(yīng)的更新或修改。任何機構(gòu)或個人應(yīng)對其利用本報告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部內(nèi)容所進行的一切活動負(fù)責(zé)并承擔(dān)該等活動所導(dǎo)致的任何損失或傷害。
01
智研咨詢成立于2008年，具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗
02
智研咨詢總部位于北京，具有得天獨厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢
03
智研咨詢目前累計服務(wù)客戶上萬家，客戶覆蓋全球，得到客戶一致好評
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智研咨詢不僅僅提供精品行研報告，還提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調(diào)研等全案產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)
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智研咨詢精益求精地完善研究方法，用專業(yè)和科學(xué)的研究模型和調(diào)研方法，不斷追求數(shù)據(jù)和觀點的客觀準(zhǔn)確
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智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業(yè)簡報、監(jiān)測報告等免費資源，踐行用信息驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司使命
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智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫
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智研咨詢觀點和數(shù)據(jù)被媒體、機構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載，具有廣泛的品牌知名度
品質(zhì)保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌，公司擁有強大的智囊顧問團，與國內(nèi)數(shù)百家咨詢機構(gòu)，行業(yè)協(xié)會建立長期合作關(guān)系，專業(yè)的團隊和資源，保證了我們報告的專業(yè)性。
售后處理
我們提供完善的售后服務(wù)系統(tǒng)。只需反饋至智研咨詢電話專線、微信客服、在線平臺等任意終端，均可在工作日內(nèi)得到受理回復(fù)。24小時全面為您提供專業(yè)周到的服務(wù)，及時解決您的需求。
跟蹤回訪
持續(xù)讓客戶滿意是我們一直的追求。公司會安排專業(yè)的客服專員會定期電話回訪或上門拜訪，收集您對我們服務(wù)的意見及建議，做到讓客戶100%滿意。
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