报告简介
作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术,国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》,对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月和2019年3月的政府工作报告中,均强调指出要加快新兴产业发展,推动人工智能等研发应用,培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
自2006年深度学习算法被提出,人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来,数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”,深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破,令人工智能产业落地和商业化发展成为可能。
在人工智能产业技术与应用取得突破的同时,人工智能领域获得资本青睐,成为风口产业,在资本和技术协同支持下进入了高速进步期。2018年中国人工智能领域融资额高达1311亿元,增长677亿元,增长率为107%。
中国人工智能相关专利申请数从2010年开始持续增长,于2014年达到19197项,并于2015年开始大幅增长,达到28022项,2017年,中国人工智能相关专利年申请数为46284项。
未来中国人工智能市场规模将不断攀升。根据《新一代人工智能发展规划》,2020年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平,同时核心产业规模超过1500亿。2030年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。
人工智能的水平建立在机器学习的基础上,除了先进的算法和硬件运算能力,大数据是机器学习的关键。大数据可以帮助训练机器,提高机器的智能水平。数据越丰富完整,机器辨识精准度越高,因此大数据将是各企业竞争的真正资本。艾媒咨询分析师认为,大数据是人工智能进步的养料,是人工智能大厦构建的重要基础。通过对大量数据的学习,机器判断处理能力不断上升,智能水平也会不断提高。
2018年,中国人工智能领域融资额高达1311亿元。艾媒咨询分析师认为,当技术的噱头高于其实现的可能时,投资可能出现泡沫。经历互联网、O2O、共享经济泡沫后,投资者较为理性。虽然人工智能投资较为火热,但是投资者对于人工智能发展的期望并未超出人工智能可达到的高度,未来在多领域具有广阔应用前景的人工智能行业仍将在资本市场有良好表现,投资热度将继续维持。
本公司出品的研究报告首先介绍了中国人工智能行业市场发展环境、人工智能整体运行态势等,接着分析了中国人工智能行业市场运行的现状,然后介绍了人工智能市场竞争格局。随后,报告对人工智能做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国人工智能行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能产业有个系统的了解或者想投资中国人工智能行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
2020-2024年中国人工智能行业发展趋势及产业供需格局预测研究分析报告
[交付形式]: e-mali电子版或特快专递
http://www.reporthb.com/
第一章 人工智能行业概念界定及产业链分析
1.1 人工智能定义及发展阶段
1.1.1 人工智能行业定义
1.1.2 人工智能发展阶段
1.2 人工智能研究历程及方法
1.2.1 人工智能的研究历程
1.2.2 人工智能的研究方法
1.3 行业产业链及发展动因分析
1.3.1 产业链结构
1.3.2 发展动因分析
第二章 人工智能行业发展状况分析
2.1 国外人工智能行业发展分析
2.1.1 国际发展状况
2.1.2 全球竞争格局
2.1.3 企业布局加快
2.1.4 各国发展动态
2.1.5 技术研发进展
2.2 中国人工智能行业规模结构
2.2.1 行业发展格局
2.2.2 企业布局加快
2.2.3 产业发展提速
2.3 中国人工智能行业生态格局分析
2.3.1 生态格局基本架构
2.3.2 基础资源支持层
2.3.3 技术实现路径层
2.3.4 应用实现路径层
2.3.5 未来生态格局展望
2.4 中国人工智能行业区域发展动态
2.4.1 哈尔滨市
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 中国人工智能行业市场趋势及前景预测
3.1 行业发展趋势分析
3.1.1 行业政策机遇
3.1.2 行业发展趋势
3.1.3 技术发展趋势
3.2 行业前景预测分析
3.2.1 应用前景分析
3.2.2 行业发展前景
3.2.3 投资前景广阔
3.3 对人工智能行业前景预测分析
3.3.1 行业机遇及挑战
3.3.2 市场规模预测
第四章 人工智能行业确定型投资机会评估
4.1 语音识别
4.1.1 行业基本介绍
4.1.2 市场发展状况
4.1.3 竞争格局分析
4.1.4 主要品牌分析
4.1.5 投资风险分析
4.1.6 投资策略建议
4.1.7 发展方向分析
4.2 计算机视觉
4.2.1 技术环境分析
4.2.2 市场发展状况
4.2.3 企业发展动态
4.2.4 投资风险分析
4.2.5 投资策略建议
4.2.6 投资机遇分析
4.3 智能视频分析
4.3.1 系统解决方案
4.3.2 行业应用重点
4.3.3 市场发展状况
4.3.4 市场发展格局
4.3.5 重点企业分析
4.3.6 发展策略分析
第五章 中国人工智能行业风险型投资机会评估
5.1 智能机器人
5.1.1 细分行业分析
5.1.2 市场规模分析
5.1.3 竞争格局分析
5.1.4 龙头企业分析
5.1.5 市场空间预测
5.1.6 投资热点分析
5.1.7 投资风险分析
5.1.8 投资策略建议
5.2 深度学习
5.2.1 行业基本内涵
5.2.2 行业发展状况
5.2.3 龙头企业分析
5.2.4 投资风险分析
5.2.5 投资策略建议
第六章 中国人工智能行业未来型投资机会评估
6.1 虚拟个人助理
6.1.1 基本内涵分析
6.1.2 行业应用领域
6.1.3 市场发展状况
6.1.4 竞争状况分析
6.1.5 投资策略建议
6.1.6 行业发展前景
6.2 无人驾驶汽车
6.2.1 市场发展状况
6.2.2 市场竞争格局
6.2.3 龙头企业分析
6.2.4 市场规模预测
6.2.5 投资风险分析
6.2.6 投资策略建议
6.2.7 投资前景分析
第七章 中国人工智能行业投资壁垒及风险预警
7.1 人工智能行业投资壁垒
7.1.1 资金壁垒
7.1.2 技术壁垒
7.1.3 认知壁垒
7.2 人工智能行业投资风险预警
7.2.1 技术风险
7.2.2 竞争风险
7.2.3 盈利风险
7.2.4 人才风险
7.3 人工智能行业项目运营风险预警
7.3.1 法律风险
7.3.2 商业风险
7.3.3 财务风险
7.3.4 融资风险
7.3.5 安全风险
图表目录
图表 人工智能产业链
图表 1990年VS2013年计算成本
图表 2005-2020年全球每年产生的数据总量
图表 国际互联网巨头加速布局人工智能
图表 美国脑计划预算
图表 超级计算机IBM Watson应用领域的拓展
图表 国内企业在人工智能领域的布局
图表 人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表 百度大脑的存储能力
图表 技术层的运行机制
图表 专业智能阶段的AI产业格局
图表 通用智能阶段的AI产业格局
图表 人工模拟神经元试图模仿大脑行为
图表 长期依赖问题
图表 拥有“注意力”的RNN在图像识别中的成功运用
图表 模仿人类短期工作记忆的神经图灵机
图表 人工智能的十亿用户、百亿企业、千亿产业