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- 報告目錄
- 研究方法
在全球人工智能浪潮下,我國人工智能產(chǎn)業(yè)正在積極健康發(fā)展。2015年中國人工智能市場規(guī)模69億元,同比增長40%, 2016年達到96億元,此后在技術(shù)和應(yīng)用的驅(qū)動下,繼續(xù)快速發(fā)展,同比增速超過40%,到2023年市場規(guī)模達到1100億元,并帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長超過1000 億元。
2014-2023年中國人工智能行業(yè)規(guī)模發(fā)展趨勢
資料來源:公開資料整理
未來隨著人工智能在安全監(jiān)控、生物識別(如人臉、指紋、虹膜)、語音識別等領(lǐng)域的應(yīng)用逐步落地,將產(chǎn)生可持續(xù)盈利的商業(yè)模式,并加速推動人工智能發(fā)展。
智研咨詢發(fā)布的《2018-2024年中國人工智能行業(yè)投資分析與投資決策咨詢報告》分析了人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈,競爭格局,面臨的機遇及挑戰(zhàn)以及發(fā)展前景等,您若想對中國人工智能行業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資該行業(yè),本報告將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(nèi)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(guān)鍵環(huán)節(jié)
1.1.5 人工智能技術(shù)層級
1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.2.1 產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈結(jié)構(gòu)
1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈基本構(gòu)成
1.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品
1.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)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(xué)法
1.3.5 集成方法
第二章2016-2018年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 2016-2018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(qū)動人工智能發(fā)展動因
2.1.3 人工智能產(chǎn)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(chǎn)業(yè)
2.1.7 全球人工智能衍生價值預(yù)測
2.2 美國
2.2.1 美國人工智能發(fā)展?fàn)顩r
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(guān)主體
2.2.5 美國人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀
2.2.6 人工智能應(yīng)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?fàn)顩r
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(guān)規(guī)劃
2.3.4 日本人工智能預(yù)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 2016-2018年各國人工智能產(chǎn)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2016-2018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 國務(wù)院推動人工智能建設(shè)
3.1.3 加快建設(shè)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(guān)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(lián)網(wǎng)+”促進人工智能發(fā)展
3.3 人工智能行業(yè)相關(guān)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(chǎn)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(guān)政策規(guī)劃分析
3.5.1 機器人產(chǎn)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2016-2018年中國人工智能技術(shù)認(rèn)知及研究進展
4.1 人工智能技術(shù)認(rèn)知狀況調(diào)研
4.1.1 認(rèn)知歷程
4.1.2 認(rèn)知程度
4.1.3 認(rèn)知渠道
4.1.4 認(rèn)可領(lǐng)域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領(lǐng)域
4.2 2016-2018年人工智能技術(shù)研究綜況
4.2.1 人工智能技術(shù)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(chǎn)研結(jié)合加快
4.2.5 人工智能實驗室成立
4.3 2016-2018年人工智能技術(shù)研究態(tài)勢
4.3.1 人工智能再獲重大突破
4.3.2 深度學(xué)習(xí)專用處理器發(fā)布
4.3.3 智能語音交互技術(shù)加快發(fā)展
4.3.4 嵌入式設(shè)備結(jié)合AI成為趨勢
4.3.5 人工智能技術(shù)走進生活
4.3.6 人工智能帶來媒體變革
第五章2016-2018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 2016-2018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(chǎn)業(yè)規(guī)模分析
5.2.3 人工智能產(chǎn)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(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.3.1 生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.3.2 基礎(chǔ)資源支持層
5.3.3 技術(shù)實現(xiàn)路徑層
5.3.4 應(yīng)用實現(xiàn)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(lǐng)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(shù)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(shù)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(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
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(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.7.2 拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)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(xùn)體系與時俱進
5.7.5 相互不建立倫理和法律共識
第六章2016-2018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(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
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(chǎn)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(chǎn)業(yè)發(fā)展特點
6.3.5 研究機構(gòu)成立
6.4 廣東省
6.4.1 政策環(huán)境分析
6.4.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.4.3 廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.4 深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.5 企業(yè)布局加速
6.4.6 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.5 安徽省
6.5.1 產(chǎn)業(yè)運行狀況
6.5.2 政策規(guī)劃分析
6.5.3 產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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?fàn)顩r
6.7.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
第七章2016-2018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(chǔ)建設(shè)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(yīng)用技術(shù)逐步完善
7.2 硬件基礎(chǔ)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(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 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(lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)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)行業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.4.3 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境
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(chǔ)
7.4.6 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進
7.5 大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)
7.5.1 云計算的關(guān)鍵技術(shù)
7.5.2 云計算的應(yīng)用模式
7.5.3 云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.5.4 云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
7.5.5 云計算成人工智能基礎(chǔ)
7.5.6 云計算與人工智能協(xié)同發(fā)展
7.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
7.6.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵
7.6.2 大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)
7.6.3 大數(shù)據(jù)市場狀況分析
7.6.4 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.6.5 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系
7.6.6 數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場景
7.6.7 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.7 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1 機器學(xué)習(xí)的階段
7.7.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.5 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀
7.7.6 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平
第八章人工智能基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)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 語音識別技術(shù)分析
8.1.4 語義技術(shù)研發(fā)狀況
8.1.5 自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.2 計算機視覺技術(shù)
8.2.1 計算機視覺的內(nèi)涵
8.2.2 計算機視覺的分類
8.2.3 計算機視覺的應(yīng)用
8.2.4 計算機視覺的運作
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(yīng)用
8.3.3 生物特征識別技術(shù)
8.3.4 人臉識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.5 模式識別發(fā)展?jié)摿?/p>
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(chǔ)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)
第九章人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.1 工業(yè)領(lǐng)域
9.1.1 人工智能的工業(yè)應(yīng)用
9.1.2 AI將催生智能生產(chǎn)工廠
9.1.3 智能工廠進一步轉(zhuǎn)型
9.1.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)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(yīng)用的前景廣闊
9.2 醫(yī)療領(lǐng)域
9.2.1 人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況
9.2.2 人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
9.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
9.2.4 AI在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用
9.2.5 AI技術(shù)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用
9.2.6 AI技術(shù)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(lǐng)域
9.3.1 AI對安防行業(yè)的重要意義
9.3.2 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
9.3.3 快速崛起的巡邏機器人
9.3.4 AI識別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.3.5 生物識別市場狀況分析
9.3.6 AI技術(shù)應(yīng)用于國家安防
9.4 金融領(lǐng)域
9.4.1 AI成為投資決策輔助
9.4.2 智能支付應(yīng)用狀況分析
9.4.3 AI應(yīng)用于信用風(fēng)險管控
9.4.4 人工智能應(yīng)用于投資顧問
9.5 零售領(lǐng)域
9.5.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用空間廣闊
9.5.2 人工智能應(yīng)用于新零售的狀況
9.5.3 人工智能應(yīng)用于新零售的場景
9.5.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問題
9.5.5 人工智能應(yīng)用于新零售的路徑
9.6 社交領(lǐng)域
9.6.1 人工智能的移動社交應(yīng)用
9.6.2 組織開展機器情感測試
9.6.3 人工智能產(chǎn)品社交應(yīng)用
9.6.4 語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.6.5 微信人工智能社交系統(tǒng)
第十章2016-2018年智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 2016-2018年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.1.1 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.2 機器人的替代優(yōu)勢明顯
10.1.3 機器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.1.4 我國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程
10.2 2016-2018年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
10.2.1 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程回顧
10.2.2 我國機器人行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.3 機器人細分市場發(fā)展展望
10.2.4 機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標(biāo)
10.2.5 機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析
10.3 人工智能在機器人行業(yè)的應(yīng)用狀況
10.3.1 人工智能與機器人的關(guān)系
10.3.2 AI于機器人的應(yīng)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(lǐng)域的應(yīng)用
10.4.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用
10.4.2 模式識別的應(yīng)用
10.4.3 機器視覺的應(yīng)用
10.4.4 機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
10.4.5 分布式AI的應(yīng)用
10.4.6 進化算法的應(yīng)用
10.5 機器人重點應(yīng)用領(lǐng)域分析
10.5.1 醫(yī)療機器人
10.5.2 軍事機器人
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(xié)作型機器人
第十一章2016-2018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(wù)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(jīng)營范圍
11.2.3 企業(yè)財務(wù)狀況
11.2.4 技術(shù)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(wù)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(wù)狀況
11.4.3 人工智能技術(shù)應(yīng)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(wù)狀況
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 機器學(xué)習(xí)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(wù)狀況
12.1.3 AI技術(shù)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(wù)狀況
12.2.3 企業(yè)財務(wù)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(wù)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(yīng)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(shù)發(fā)展水平
12.4.3 布局人工智能
12.4.4 經(jīng)營效益分析
12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.4.6 財務(wù)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(jīng)營效益分析
12.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.5 財務(wù)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(chǎn)品分析
12.7 北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司
12.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.7.2 財務(wù)狀況分析
12.7.3 布局人工智能
12.7.4 技術(shù)應(yīng)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2016-2018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(fēng)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(lǐng)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(lián)網(wǎng)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(fēng)險分析
13.4.1 環(huán)境風(fēng)險
13.4.2 行業(yè)風(fēng)險
13.4.3 技術(shù)壁壘
13.4.4 內(nèi)部風(fēng)險
13.4.5 競爭風(fēng)險
13.4.6 合同毀約風(fēng)險
第十四章人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢預(yù)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(jīng)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(chǎn)業(yè)投資方向
14.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測
14.2.1 人工智能未來變革方向
14.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢
14.2.3 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢
14.2.4 人工智能應(yīng)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 2018-2024年中國人工智能行業(yè)預(yù)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(yù)測——ZYCY
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(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)
◆ 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17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

04
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)

05
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

06
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

07
智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫

08
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。

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