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2020-2024年中国人工智能行业调研及产业供需格局预测研究分析报告
2020-05-07
  • [报告ID] 142871
  • [关键词] 人工智能行业调研
  • [报告名称] 2020-2024年中国人工智能行业调研及产业供需格局预测研究分析报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2020/5/5
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报告简介

未来智能制造将是人工智能的主战场

国家工业信息安全发展研究中心认为,目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础,智能制造是“中国制造2025”的主攻方向,而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步,人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段,未来智能制造将是人工智能的主战场。

1、人工智能+制造业创造新业态

目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段,以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发,人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合,成为应用市场一大亮点,催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景,创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展

2017年,人工智能被首次写入到政府工作报告中,2018年政府工作报告中提出:“发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业,拓展智能生活。”,2019年的政府工作报告中,对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”,可见在国家层面上,对人工智能产业的重视程度日益加深。

3、2018年中国人工智能产业规模超400亿

在政策和技术的推动下,中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据,2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%,高于全球平均水平(约36%)。2018年,中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中,企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

4、中国人工智相关专利全球领先

2019年12月2日,国家工业信息安全发展研究中心知识产权所副所长李慧颖在会上发布了《人工智能中国专利技术分析报告》。报告对人工智能下深度学习技术、语音识别、计算机视觉、云计算、自然语言处理、智能驾驶、智能机器人这七个分支在中国的专利态势进行深度分析。报告显示,我国人工智能领域专利申请呈快速增长,在2010年后增长速度明显加快,近两年的增长令人瞩目。2018年专利申请量为94539件,达到2010年申请量的10倍,呈现出行业对人工智能产业发展的高度信心。

从全球视角来看,我国表现亮眼。根据世界知识产权组织(WIPO)统计数据,2018年中美日三国人工智能专利数量占全球人工智能专利总数的75%。中国专利数量领先,美国和日本,专利数量占比为37%,成为全球人工智能专利申请数量最领先的国家。

5、北京人工智能产业持续领先

聚焦中国各城市人工智能发展,北京市在该领域遥遥领先。科研院校与机构是人工智能技术研发的重要场所,而北京在这一方面实力雄厚,拥有多所高校。在2018年中国人工智能企业地区分布中,北京占据43.2%的比重,接近一半,其次是上海和深圳,占比分别为14.9%、12.2%,上海也拥有多所高校如交通大学、复旦大学、同济大学等;而深圳则主要依靠企业,如腾讯、华为、中兴等。

从人才分布来看,与人工智能企业分布情况类似,前三名仍然是北京、上海和深圳,占比分别为27.9%、12.1%和8.5%。

6、中国人工智能资本市场持续火热

人工智能资本市场近年来持续火热。2014-2019年前三季度,中国人工智能行业总计有2845件融资事件发生,累计融资金额为3583.65亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模上均呈持续增长态势,预计2019年会出现首次回落,行业泡沫弱化。

从资金流向领域来看,应用及平台和硬件是中国人工智能最吸金的两个领域。其中,应用及平台融资事件数量占比为36.84%,排名第一,说明行业中资本最为看好人工智能各类技术的应用场景。此外,语音技术占比最少,仅为1.69%,说明AI语音技术相对于AI视觉等其他技术而言,对资本的吸引力较弱。

从融资地区来看,北京依旧表现亮眼,成为人工智能最火热地区。2014-2019年,北京以融资事件903件排名中国第一,广东排名第二,人工智能行业融资事件687件。值得注意的是,北京和广东两个省份聚集了全国56%的投融资事件数量。整体来看,北方、南方、东部地区表示较为强势。

7、中国人工智能行业发展前景预测

当前我国人工智能行业基础条件已经具备,随着相关政策的加速落地,将促使我国人工智能产业步入新的发展阶段。对国内外多家权威机构2020年中国人工智能规模预测情况的汇总,乐观估计2020年我国人工智能市场规模有望突破1600亿;中性预测2020年我国AI市场规模在700-1000亿元左右。

制造业是一个国家的核心产业,而人工智能则是面向未来最具应用前景的关键技术。人工智能与制造业的深度融合,促进了智能制造概念走向落地,也证明了制造业是人工智能技术实现普及商用的重要场景。未来应鼓励和支持企业层面建立人工智能与智能制造创新中心,聚焦于人工智能在制造业应用中共性技术的研发与推广,实现人工智能与制造业加快融合。


报告目录
2020-2024年中国人工智能行业调研及产业供需格局预测研究分析报告

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
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