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2021-2025年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告(上中下卷)

首次出版:2016年1月最新修订:2020年11月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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报告目录内容概述产业链 定制报告

 

“人工智能产业”入选中投顾问2020年十大投资热点!
1.人工智能产业属于战略性产业,全球各国家、企业都纷纷抢占技术制高点。我国人工智能产业技术基础已经具备,各应用场景的技术研发及落地也进展顺利,人工智能的产业化应用趋势日趋明朗。
2.人工智能应用场景侧变现在即,发展前景及钱景都不可限量。2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元,同比2016年增长52.8%。产业政策规划指出,到2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元、人工智能是典型的高增速、大增量的蓝海市场,未来行业发展前景广阔。
3.人工智能应用技术多元化,市场分割性强,有较好投资切入点。
人工智能技术门槛较高,目前大多数的领域的发展还依赖于国家技术战略的推动以及资本的推动。人工智能的市场分割性主要存在于技术应用场景方面,巨头大而全的布局难以深度介入,这也正是初创企业以及正在转型的非巨头上市公司机会所在。
 

第一章 人工智能的基本介绍
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的内涵
1.1.2 人工智能的分类
1.1.3 人工智能的特征
1.1.4 人工智能关键环节
1.1.5 人工智能技术层级
1.1.6 人工智能发展意义
1.2 人工智能产业链分析
1.2.1 产业生态链结构
1.2.2 产业链基本构成
1.2.3 产业链相关产品
1.2.4 产业链相关企业
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大脑模拟
1.3.2 符号处理
1.3.3 子符号法
1.3.4 统计学法
1.3.5 集成方法
第二章 2018-2020年国际人工智能行业发展分析
2.1 全球人工智能行业发展综况
2.1.1 驱动人工智能发展动因
2.1.2 全球人工智能产业格局
2.1.3 各国陆续战略布局加快
2.1.4 全球人工智能资金支持
2.1.5 全球人工智能系统支出
2.1.6 全球人工智能企业规模
2.1.7 全球AI创新融合应用城市
2.1.8 全球人工智能衍生价值预测
2.1.9 全球人工智能未来发展趋势
2.2 全球主要经济体人工智能战略特点
2.2.1 战略任务分类
2.2.2 主要目标任务
2.2.3 重点研发布局
2.2.4 主要应用领域
2.2.5 长期战略规划
2.3 美国
2.3.1 美国人工智能发展状况
2.3.2 美国人工智能就业市场
2.3.3 美国人工智能战略演变
2.3.4 美国人工智能战略特征
2.3.5 美国人工智能战略影响
2.3.6 美国人工智能具体布局
2.3.7 美国人工智能相关主体
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能战略布局
2.4.2 日本加快AI技术应用
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能重点企业
2.4.5 日本人工智能发展线路
2.5 欧洲
2.5.1 英法德人工智能企业规模
2.5.2 欧盟人工智能战略布局
2.5.3 英国人工智能战略布局
2.5.4 德国人工智能战略布局
2.5.5 法国发布人工智能战略
2.6 各国人工智能产业发展动态
2.6.1 韩国发布人工智能国家战略
2.6.2 俄罗斯加快人工智能布局
2.6.3 新加坡人工智能发展战略
第三章 2018-2020年中国人工智能行业政策环境分析
3.1 人工智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人工智能行业获得政策红利
3.2.1 中央明确加快人工智能发展
3.2.2 工信部启动人工智能揭榜工作
3.2.3 科技部助推人工智能创新建设
3.2.4 教育部加快人工智能人才培养
3.2.5 人工智能被写进政府工作报告
3.2.6 AI和实体经济融合发展意见
3.2.7 人工智能成为行业政策导向
3.2.8 人工智能标准体系建设加快
3.3 人工智能行业相关规划逐步完善
3.3.1 人工智能行动实施方案发布
3.3.2 人工智能发展规划正式发布
3.3.3 人工智能产业三年行动计划
3.4 地区人工智能政策规划逐步完善
3.4.1 黑龙江人工智能发展计划
3.4.2 辽宁省人工智能发展规划
3.4.3 沈阳市人工智能发展规划
3.4.4 济南市人工智能发展计划
3.4.5 陕西省人工智能推进计划
3.4.6 四川省人工智能发展方案
3.4.7 成都市人工智能发展规划
3.4.8 重庆市人工智能发展方案
3.4.9 湖北省人工智能发展规划
3.4.10 福建省人工智能发展规划
3.4.11 深圳市人工智能发展计划
3.5 机器人相关政策规划分析
3.5.1 机器人产业发展规划发布
3.5.2 机器人产业健康发展政策
3.5.3 机器人纳入研发重点专项
3.5.4 各地区加快机器人行业布局
第四章 2018-2020年中国人工智能技术及人才培养状况分析
4.1 人工智能技术认知状况调研
4.1.1 认知历程
4.1.2 认知程度
4.1.3 认知渠道
4.1.4 认可领域
4.1.5 取代趋势
4.1.6 争议领域
4.2 中国人工智能专利申请状况
4.2.1 专利申请排名
4.2.2 专利申请规模
4.2.3 细分技术占比
4.2.4 申请主体排名
4.2.5 外国申请主体
4.3 中国人工智能专利申请特点
4.3.1 技术研发主体多样
4.3.2 应用技术发展提速
4.3.3 细分技术专利特征
4.3.4 互联网企业布局特点
4.3.5 专利技术发展要点
4.4 人工智能技术人才供需状况分析
4.4.1 AI人才需求的岗位类型
4.4.2 AI人才的整体供需状况
4.4.3 AI人才的区域供需状况
4.4.4 AI岗位的能力要求分析
4.5 人工智能技术人才培养状况分析
4.5.1 AI人才培养的相关政策
4.5.2 人工智能划入高中新课标
4.5.3 高校AI人才的培养情况
4.5.4 机构AI人才的培养情况
4.5.5 人工智能学院建设模式
4.5.6 AI人才培养存在的问题
4.5.7 AI人才培养的未来趋势
4.5.8 AI人才培养的政策建议
第五章 2018-2020年中国人工智能行业发展分析
5.1 人工智能行业发展进程
5.1.1 行业发展历程
5.1.2 技术研究进程
5.1.3 转型升级阶段
5.2 人工智能行业发展价值
5.2.1 人工智能催生智能经济
5.2.2 人工智能助力智能社会
5.2.3 AI带来全方位商业化
5.2.4 AI技术推动产业升级
5.2.5 AI进入机器学习时代
5.3 中国产业智能化升级指数分析
5.3.1 产业智能化升级总指数
5.3.2 农业智能化升级指数
5.3.3 工业智能化升级指数
5.3.4 服务业智能化升级指数
5.4 2018-2020年人工智能行业发展综况
5.4.1 人工智能应用需求加大
5.4.2 人工智能产业逐步成熟
5.4.3 市场发展规模逐步上升
5.4.4 人工智能基础架构规模
5.4.5 人工智能从业人员规模
5.4.6 人工智能产业发展特征
5.4.7 人工智能开放平台发布
5.4.8 人工智能产业发展指数
5.5 人工智能产业生态格局分析
5.5.1 生态格局基本架构
5.5.2 基础资源支持层
5.5.3 技术实现路径层
5.5.4 应用实现路径层
5.5.5 未来生态格局展望
5.6 人工智能行业竞争格局分析
5.6.1 企业主体分类
5.6.2 独角兽企业
5.6.3 百强企业名单
5.6.4 百强企业分布
5.6.5 科技企业布局
5.6.6 上市公司业绩
5.6.7 未来竞争格局
5.7 人工智能行业发展存在的主要问题
5.7.1 人工智能行业发展的痛点
5.7.2 人工智能发展的技术困境
5.7.3 人工智能发展的安全问题
5.7.4 人工智能发展的伦理问题
5.7.5 人工智能发展的隐私问题
5.7.6 AI企业被列入“实体清单”
5.8 人工智能行业发展对策及建议
5.8.1 人工智能的发展策略分析
5.8.2 人工智能的技术发展建议
5.8.3 人工智能的政策发展建议
5.8.4 推进人工智能标准化建设
5.8.5 人工智能伦理问题的对策
5.9 人工智能行业发展战略分析
5.9.1 建立完善的数据生态系统
5.9.2 拓宽人工智能的传统行业应用
5.9.3 加强人工智能专业人才储备
5.9.4 确保教育和培训体系与时俱进
5.9.5 相互不建立伦理和法律共识
第六章 2018-2020年重点区域人工智能行业发展布局
6.1 人工智能行业区域发展格局分析
6.1.1 人工智能区域发展指数
6.1.2 人工智能产业园区建设
6.1.3 人工智能创新应用先导区
6.1.4 新一代人工智能创新发展试验区
6.2 北京市
6.2.1 政策环境分析
6.2.2 产业发展状况
6.2.3 人才需求分析
6.2.4 产业发展动态
6.2.5 产业发展问题
6.3 上海市
6.3.1 产业发展优势
6.3.2 政策环境分析
6.3.3 财政支持动态
6.3.4 产业发展应用
6.3.5 地区发展布局
6.3.6 产业发展对策
6.4 广东省
6.4.1 政策环境分析
6.4.2 产业发展基础
6.4.3 广州AI产业布局
6.4.4 深圳AI产业综况
6.4.5 产业联盟成立
6.4.6 产业发展瓶颈
6.5 浙江省
6.5.1 发展优势分析
6.5.2 政策环境分析
6.5.3 产业发展综况
6.5.4 区域发展布局
6.5.5 项目案例分析
6.5.6 产业发展经验
6.5.7 产业发展对策
6.5.8 产业发展趋势
6.6 江苏省
6.6.1 产业发展概况
6.6.2 产业联盟成立
6.6.3 区域发展布局
6.6.4 人才培养加快
6.6.5 重点企业汇总
6.6.6 产业发展机遇
6.6.7 产业发展挑战
6.7 安徽省
6.7.1 产业发展综况
6.7.2 产业运行成效
6.7.3 重点园区介绍
6.7.4 政策发展规划
6.7.5 产业发展挑战
6.7.6 政策建议分析
6.8 贵州省
6.8.1 产业发展优势
6.8.2 政策环境分析
6.8.3 人才培养加快
6.8.4 产业发展动态
第七章 2018-2020年人工智能技术发展的驱动要素
7.1 人工智能行业发展的技术机遇
7.1.1 互联网基础建设加快
7.1.2 科技研发支出上升
7.1.3 数据数量规模上升
7.1.4 应用技术逐步完善
7.2 硬件基础日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 “人脑”芯片
7.2.3 量子计算机
7.2.4 仿生计算机
7.3 人工智能芯片技术发展提速
7.3.1 人工智能对芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成为战略高点
7.3.3 中国人工智能芯片公司排名
7.3.4 人工智能芯片市场规模结构
7.3.5 人工智能芯片应用创新领域
7.3.6 中国人工智能芯片发展困境
7.3.7 人工智能芯片未来发展趋势
7.4 物联网提供基础环境
7.4.1 物联网技术的分析
7.4.2 中国物联网产业规模
7.4.3 物联网产业的政策环境
7.4.4 企业加快物联网布局
7.4.5 物联网是智能分析的基础
7.4.6 物联网与人工智能相互促进
7.5 大规模并行运算的实现
7.5.1 云计算的关键技术
7.5.2 云计算的应用模式
7.5.3 云计算产业发展规模
7.5.4 云计算市场竞争排名
7.5.5 云计算成人工智能基础
7.5.6 云计算与人工智能协同发展
7.6 大数据技术的崛起
7.6.1 大数据技术内涵及环节
7.6.2 大数据市场的发展综况
7.6.3 大数据的主要应用领域
7.6.4 大数据与人工智能的关系
7.6.5 大数据成人工智能数据源
7.6.6 数据视角下AI的应用场景
7.6.7 人工智能数据的安全风险
7.6.8 人工智能数据的安全治理
7.7 深度学习技术的出现
7.7.1 机器学习的阶段
7.7.2 深度学习技术内涵
7.7.3 深度学习算法技术
7.7.4 深度学习的技术应用
7.7.5 深度学习领域发展状况
7.7.6 深度学习提高人工智能水平
第八章 人工智能基础技术发展及应用分析
8.1 自然语言处理技术
8.1.1 自然语言处理内涵
8.1.2 自然语言处理分类
8.1.3 语音识别技术分析
8.1.4 语音技术应用规模
8.1.5 语义技术研发状况
8.1.6 自动翻译技术内涵
8.2 计算机视觉技术
8.2.1 计算机视觉基本内涵
8.2.2 计算机视觉主要分类
8.2.3 计算机视觉应用领域
8.2.4 计算机视觉应用规模
8.2.5 计算机视觉运作流程
8.3 模式识别技术
8.3.1 模式识别技术内涵
8.3.2 文字识别技术应用
8.3.3 生物特征识别技术
8.3.4 语音识别技术分析
8.3.5 人脸识别技术应用
8.3.6 模式识别发展潜力
8.4 知识表示技术
8.4.1 知识表示的内涵
8.4.2 知识表示的方法
8.4.3 知识表示的进展
8.5 其他基础技术分析
8.5.1 自动推理技术
8.5.2 环境感知技术
8.5.3 自动规划技术
8.5.4 专家系统技术
第九章 2018-2020年人工智能技术的主要应用领域分析
9.1 疫情防控领域
9.1.1 智能技术应用背景
9.1.2 智能识别技术应用
9.1.3 算法算力技术应用
9.1.4 智能机器人技术应用
9.1.5 智能大数据技术应用
9.1.6 AI辅诊系统研发应用
9.1.7 地区AI技术抗疫状况
9.2 工业领域
9.2.1 人工智能的工业应用
9.2.2 AI将催生智能生产工厂
9.2.3 智能工厂进一步转型
9.2.4 人工智能应用于制造领域
9.2.5 制造业数字化的经济规模
9.2.6 人工智能成工业发展方向
9.2.7 AI工业应用的发展趋势
9.3 医疗领域
9.3.1 人工智能医疗行业应用场景
9.3.2 人工智能医疗细分领域应用
9.3.3 人工智能医疗市场发展状况
9.3.4 人工智能医学影像市场分析
9.3.5 企业布局人工智能医疗市场
9.3.6 人工智能医疗领域投资机会
9.4 安防领域
9.4.1 AI对安防行业的重要意义
9.4.2 AI识别技术的安防应用
9.4.3 AI在安防领域的应用场景
9.4.4 人工智能+安防产业链
9.4.5 AI+安防市场规模分析
9.4.6 AI+安防软硬件市场规模
9.4.7 快速崛起的巡逻机器人
9.4.8 AI+安防市场发展前景
9.5 金融领域
9.5.1 AI提升金融经营效能
9.5.2 传统金融AI投入状况
9.5.3 智慧金融融资企业分布
9.5.4 智能客服提升服务效率
9.5.5 智能风控降低金融风险
9.5.6 智能支付应用状况分析
9.5.7 智能投资顾问应用分析
9.6 零售领域
9.6.1 AI在零售行业的应用空间广阔
9.6.2 人工智能应用于零售业的规模
9.6.3 人工智能应用于零售典型案例
9.6.4 人工智能应用于新零售的问题
9.6.5 人工智能+零售相关布局企业
9.6.6 人工智能应用于零售的路径
9.7 社交领域
9.7.1 人工智能的移动社交应用
9.7.2 组织开展机器情感测试
9.7.3 人工智能产品社交应用
9.7.4 语音交互产品市场火热
9.7.5 微信人工智能社交系统
9.8 其他应用领域分析
9.8.1 无人驾驶领域
9.8.2 智能教育领域
9.8.3 智能交通领域
9.8.4 智慧政务领域
第十章 2018-2020年智能机器人产业发展分析
10.1 2018-2020年机器人产业发展综述
10.1.1 机器人产业发展阶段
10.1.2 机器人产业发展图谱
10.1.3 机器人行业产业链构成
10.1.4 机器人的替代优势明显
10.1.5 机器人下游应用产业多
10.2 2018-2020年机器人产业发展状况
10.2.1 全球机器人产业发展状况
10.2.2 中国机器人市场结构分析
10.2.3 中国机器人区域市场格局
10.2.4 中国机器人企业数量规模
10.2.5 机器人产业国产化进程加快
10.2.6 机器人产业发展问题及对策
10.2.7 机器人产业发展规划目标
10.2.8 机器人产业未来发展趋势
10.3 人工智能在机器人行业的应用状况
10.3.1 人工智能与机器人的关系
10.3.2 AI于机器人的应用过程
10.3.3 AI大量运用于小型机器人
10.3.4 人工智能促进机器人发展
10.4 人工智能技术在机器人领域的应用
10.4.1 专家系统的应用
10.4.2 模式识别的应用
10.4.3 机器视觉的应用
10.4.4 机器学习的应用
10.4.5 分布式AI的应用
10.4.6 进化算法的应用
10.5 机器人重点应用领域分析
10.5.1 医疗机器人
10.5.2 军用机器人
10.5.3 教育机器人
10.5.4 家用机器人
10.5.5 物流机器人
10.5.6 协作型机器人
第十一章 2018-2020年国际人工智能重点企业分析
11.1 微软公司
11.1.1 企业发展概况
11.1.2 企业财务状况
11.1.3 人工智能发展实力
11.1.4 人工智能布局领域
11.1.5 AI平台服务范围
11.1.6 产品融合AI技术
11.2 IBM公司
11.2.1 企业发展概况
11.2.2 企业经营范围
11.2.3 企业财务状况
11.2.4 技术研发布局
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 AI产品合作动态
11.3 谷歌公司
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 企业财务状况
11.3.3 人工智能发展实力
11.3.4 人工智能产业布局
11.3.5 人工智能系统及平台
11.3.6 人工智能技术合作
11.4 英特尔公司
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 企业财务状况
11.4.3 人工智能技术应用
11.4.4 人工智能发展布局
11.4.5 AI发展机会和挑战
11.4.6 收购人工智能企业
11.5 亚马逊公司
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 企业财务状况
11.5.3 布局人工智能
11.6 其他企业
11.6.1 苹果公司
11.6.2 NVIDA(英伟达)
11.6.3 Uber(优步)
第十二章 2017-2020年中国人工智能重点企业分析
12.1 百度公司
12.1.1 企业发展概况
12.1.2 企业财务状况
12.1.3 人工智能生态布局
12.1.4 人工智能布局动态
12.1.5 AI芯片研发动态
12.2 腾讯公司
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 企业财务状况
12.2.3 人工智能发展布局
12.2.4 人工智能合作动态
12.3 阿里集团
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 企业财务状况
12.3.3 人工智能发展地位
12.3.4 人工智能应用领域
12.3.5 AI研发合作动态
12.4 科大讯飞股份有限公司
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 主要业务分析
12.4.3 业务开展情况
12.4.4 经营效益分析
12.4.5 业务经营分析
12.4.6 财务状况分析
12.4.7 核心竞争力分析
12.4.8 公司发展战略
12.4.9 未来前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企业发展概况
12.5.2 主要业务分析
12.5.3 企业布局动态
12.5.4 经营效益分析
12.5.5 业务经营分析
12.5.6 财务状况分析
12.5.7 核心竞争力分析
12.5.8 公司发展战略
12.5.9 未来前景展望
12.6 北京旷视科技有限公司
12.6.1 企业基本概况
12.6.2 重点产品系统
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 财务状况分析
12.6.6 融资进程分析
12.7 云知声智能科技股份有限公司
12.7.1 企业基本概述
12.7.2 平台发展优势
12.7.3 主要产品服务
12.7.4 核心技术分析
12.7.5 平台用户分布
12.7.6 融资历程分析
第十三章 中投顾问对2021-2025年人工智能行业投资价值分析
13.1 投资价值评估
13.2 投资机会评估
13.3 投资驱动因素
13.3.1 发展动力评估
13.3.2 经济因素
13.3.3 技术因素
13.3.4 政策因素
13.3.5 社会因素
13.4 投资壁垒分析
13.4.1 进入壁垒评估
13.4.2 竞争壁垒分析
13.4.3 技术壁垒分析
13.4.4 资金壁垒分析
13.4.5 政策壁垒分析
13.5 人工智能行业投资风险分析
13.5.1 环境风险
13.5.2 行业风险
13.5.3 技术壁垒
13.5.4 内部风险
13.5.5 竞争风险
13.5.6 合同毁约风险
13.6 投资时机及建议
13.6.1 进入时机分析
13.6.2 投资建议分析
第十四章 2018-2020年人工智能行业投资分析
14.1 全球人工智能的投融资分析
14.1.1 全球AI融资总额
14.1.2 各国AI融资分布
14.1.3 AI融资企业布局
14.1.4 风险投资上升
14.2 中国人工智能行业投融资状况
14.2.1 上市企业数量
14.2.2 融资规模走势
14.2.3 平均融资规模
14.2.4 投资风向特点
14.2.5 投资应用领域
14.2.6 投资活跃机构
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能领域投资动态分析
14.3.1 投资项目综述
14.3.2 投资区域分布
14.3.3 投资模式分析
14.3.4 典型投资案例
第十五章 人工智能行业未来发展前景及趋势预测
15.1 人工智能行业发展前景展望
15.1.1 契合万物互联发展趋势
15.1.2 人工智能项目投资机遇
15.1.3 人工智能经济效益巨大
15.1.4 人工智能整体发展前景
15.1.5 人工智能规划目标分析
15.1.6 人工智能投资机会分析
15.1.7 人工智能产业投资方向
15.1.8 人工智能技术投资热点
15.2 人工智能行业发展趋势预测
15.2.1 人工智能产业发展趋势
15.2.2 人工智能应用趋势展望
15.2.3 城市人工智能发展方向
15.2.4 “智能+X”将成新时尚
15.3 中投顾问对2021-2025年中国人工智能行业预测分析
15.3.1 2021-2025年中国人工智能行业影响因素分析
15.3.2 2021-2025年中国新一代人工智能产业规模预测
附录
附录一:新一代人工智能发展规划
附录二:促进新一代人工智能产业发展三年行动计(2018-2020年)

图表目录

图表1 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
图表2 专用人工智能与通用人工智能的区别
图表3 人工智能产业生态图
图表4 人工智能产业链结构
图表5 人工智能产业链相关产品
图表6 人工智能产业链基础层构成及代表企业
图表7 人工智能产业链技术层构成及代表企业
图表8 人工智能产业链应用层构成及代表企业
图表9 全球人工智能产业链及代表厂商
图表10 全球主要国家的人工智能产业政策(部分)
图表11 全球人工智能企业分布情况
图表12 全球人工智能企业数量城市分布TOP5统计情况
图表13 2019年20个全球AI创新融合应用城市
图表14 全球人工智能衍生的商业价值预测
图表15 主要国家人工智能战略目标和任务
图表16 各国在人工智能各领域的重点研发布局情况
图表17 各主要经济体高度关注的人工智能应用领域
图表18 美国人工智能典型研发机构
图表19 人工智能典型研发企业
图表20 日本AI大型上市公司
图表21 日本AI中小型上市公司
图表22 英法德AI企业数量
图表23 新加坡人工智能战略计划完成时间表
图表24 2012-2019年中国人工智能政策阶段
图表25 人工智能发展过程中具有社会意义的重要事件
图表26 大众对人工智能的了解程度
图表27 大众了解人工智能的主要渠道
图表28 人工智能水平最受认可领域
图表29 人工智能最具价值的领域
图表30 体力劳动将会被AI取代
图表31 人工智能行业技术分支分析情况
图表32 2000-2018年中国人工智能专利申请量统计情况
图表33 人工智能一级技术分支申请量占比
图表34 人工智能申请人专利申请数量排名
图表35 国外来华申请人申请量比例图
图表36 人工智能产业人才岗位类型
图表37 人工智能领域十大紧缺岗位
图表38 人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表39 人工智能各职能岗位人才供需比
图表40 全国主要区域的人才的需求情况及求职人才意向的区域情况
图表41 算法研究岗位能力要求
图表42 应用开发岗位能力要求
图表43 实用技能岗位能力要求
图表44 产品经理岗位能力要求
图表45 主要岗位的工作年限要求
图表46 主要岗位的专业要求
图表47 主要岗位的学历要求
图表48 典型岗位单月薪酬情况
图表49 高中信息技术课程结构
图表50 人工智能产业十大热门专业
图表51 新增人工智能本科专业高校区域分布
图表52 高校建设的人工智能学院/研究院名单(部分)
图表53 高校建设的人工智能学院/研究院名单(部分)续
图表54 开展人工智能培训的社会培训机构(部分)
图表55 中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表56 全球人工智能的三次发展浪潮
图表57 人工智能技术带来的全方位变革
图表58 人工智能技术推动产业升级
图表59 人工智能各层级图示
图表60 我国产业智能化升级总指数及指标得分
图表61 我国农业智能化升级总指数及指标得分
图表62 我国工业智能化升级总指数及指标得分
图表63 我国服务业智能化升级总指数及指标得分
图表64 我国新一代人工智能产业规模及年增长率
图表65 2019年中国加速服务器市场厂商市场份额
图表66 人工智能领域从业人员地域分布
图表67 国内人工智能所涉业务分类企业数量
图表68 人工智能产业发展特征
图表69 国家级人工智能开放平台
图表70 2017-2019全国人工智能产业发展指数
图表71 2017-2019全国重点省市人工智能产业发展指数
图表72 2019年人工智能产业发展指数一级指标前十名
图表73 百度大脑的存储能力
图表74 技术层的运行机制
图表75 专业智能阶段的AI产业格局
图表76 通用智能阶段的AI产业格局
图表77 2020人工智能独角兽企业TOP10
图表78 人工智能企业综合发展能力指数
图表79 2019人工智能企业综合实力100强名单
图表80 2019人工智能企业综合实力100强名单(续)
图表81 2019人工智能企业成长能力100强名单
图表82 2019人工智能企业成长能力100强名单(续)
图表83 2019人工智能企业创新能力100强名单
图表84 2019人工智能企业创新能力100强名单(续)
图表85 人工智能综合实力百强企业产业层级分布
图表86 人工智能综合实力百强企业行业分布
图表87 人工智能综合实力百强企业地域分布
图表88 百度、阿里、腾讯人工智能布局
图表89 我国京津冀地区产业智能化升级总指数及指标得分
图表90 我国长三角地区产业智能化升级总指数及指标得分
图表91 我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数及指标得分
图表92 上海市人工智能相关政策汇总
图表93 2019年上海市产业转型升级发展专项资金(人工智能)拟支持单位
图表94 2019年上海重点人工智能企业分布地图
图表95 2019年上海人工智能科研中心分布
图表96 AI领先企业在上海研究中心分布
图表97 广东省人工智能三步走规划
图表98 江苏省重点人工智能企业盘点
图表99 安徽省人工智能产业发展主要目标
图表100 2018-2020年互联网宽带接入端口数发展情况
图表101 2015-2019年研究与试验发展(R&D)经费支出及其增长速度
图表102 16位计算带来两倍的效率提升
图表103 2020中国人工智能芯片企业TOP50
图表104 2018年中国AI芯片行业结构
图表105 2008-2020年中国物联网行业市场规模及增长情况
图表106 2016-2020年物联网产业主要政策汇总
图表107 物联网各层次代表的领先企业
图表108 云计算应用模式
图表109 2015-2019年中国云计算整体市场规模及增速
图表110 2019云计算企业百强榜(一)
图表111 2019云计算企业百强榜(二)
图表112 2019云计算企业百强榜(三)
图表113 2019云计算企业百强榜(四)
图表114 AI的三阶段发展与数据的关系
图表115 智能数据时代人工智能、大数据与人的智慧的关系
图表116 全球数据增量与人工智能模型在不同数据输入量下的表现
图表117 数据视角下人工智能行业布局示意图
图表118 人工智能中的数据安全风险构成
图表119 深度学习结构示意图
图表120 浅层模型和深层模型的对比
图表121 GitHub深度学习开源排名(一)
图表122 GitHub深度学习开源排名(二)
图表123 语义依存分析例子
图表124 2019年中国人工智能之语音语义应用主流供应商
图表125 计算机视觉与其他领域的关系
图表126 CV在人机交互上的前沿应用
图表127 2019年中国人工智能之计算视觉应用主流供应商
图表128 计算机视觉的处理流程
图表129 语音识别系统流程
图表130 语音识别获得多项突破
图表131 人脸识别过程
图表132 具有情景意识的环境感知网络分层结构
图表133 智能诊断系统平台组成结构
图表134 2020年人工智能技术各细分应用领域发展成熟度
图表135 AI抗疫产品生产企业地区分布
图表136 北京地区AI抗疫产品分布
图表137 江苏地区AI抗疫产品分布
图表138 2016-2022年中国制造业数字化经济规模及AI技术在其中的渗透率情况
图表139 工业4.0愿景
图表140 AI医疗健康应用场景示意图
图表141 2016-2020年我国智慧医疗行业投资规模统计情况及预测
图表142 2019-2022年中国AI医学影像市场规模
图表143 AI医学影像主要类型玩家商业化优势对比
图表144 中国医疗人工智能企业探索中的落地服务和变现模式
图表145 步态识别技术
图表146 AI+安防应用场景示意图
图表147 中国AI+安防产业链
图表148 2017-2022年中国AI+安防市场规模(不含C端)
图表149 2018年AI+安防软硬件细分市场占比
图表150 安防巡逻机器人
图表151 人工智能技术对金融行业经营全过程的变革
图表152 2018-2022年中国传统金融机构科技投入情况
图表153 2018年中国传统金融AI投入和份额矩阵图
图表154 智慧金融投融企业类型分布
图表155 2019年通过第三方支付交易规模市场份额
图表156 人工智能在零售领域的应用趋势
图表157 人工智能将成为未来零售业的超级大脑
图表158 2018-2022年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入和AI投入
图表159 2018年中国现代渠道主要零售商AI应用投入
图表160 AI+零售能力输出类型
图表161 AI+零售主要玩家结构
图表162 “情感”图灵测试
图表163 语言交互流程示意图
图表164 自动驾驶汽车的目标探测
图表165 国内自动驾驶企业地域分布
图表166 中国人工智能教育架构示意图
图表167 人工智能在学习五大环节中的应用
图表168 人工智能+交通应用状况
图表169 机器人产业发展阶段
图表170 机器人产业图谱
图表171 机器人行业产业链长度图
图表172 机器人产品的全生命周期
图表173 2019年全球机器人行业市场构成(按市场规模)情况
图表174 2019年全球服务机器人行业市场构成(按市场规模)情况
图表175 2019年中国机器人行业市场构成(按市场规模)情况
图表176 中国机器人产业发展主要聚集区
图表177 国产机器人军团已经崛起
图表178 国产机器人企业梯次获得竞争优势
图表179 扫地机器人
图表180 AGV机器人
图表181 码垛机器人
图表182 分拣抓取机器人
图表183 2018-2019财年微软综合收益表
图表184 2018-2019财年微软分部资料
图表185 2018-2019财年微软收入分地区资料
图表186 2019-2020财年微软综合收益表
图表187 2019-2020财年微软分部资料
图表188 2019-2020财年微软收入分地区资料
图表189 2020-2021财年微软综合收益表
图表190 2020-2021财年微软分部资料
图表191 2020-2021财年微软收入分地区资料
图表192 微软Azure人工智能平台和框架图
图表193 微软人工智能服务多样
图表194 2017-2018年IBM综合收益表
图表195 2017-2018年IBM分部资料
图表196 2018-2019年IBM综合收益表
图表197 2018-2019年IBM分部资料
图表198 2018-2019年IBM收入分地区资料
图表199 2019-2020年IBM综合收益表
图表200 2019-2020年IBM分部资料
图表201 2019-2020年IBM收入分地区资料
图表202 IBM围绕Watson全面布局人工智能
图表203 2017-2018年Alphabet综合收益表
图表204 2017-2018年Alphabet收入分部门资料
图表205 2017-2018年Alphabet收入分地区资料
图表206 2018-2019年Alphabet综合收益表
图表207 2018-2019年Alphabet收入分部门资料
图表208 2018-2019年Alphabet收入分地区资料
图表209 2019-2020年Alphabet综合收益表
图表210 2019-2020年Alphabet收入分部门资料
图表211 2019-2020年Alphabet收入分地区资料
图表212 人工智能深入渗透到谷歌各项业务中
图表213 2017-2018财年英特尔综合收益表
图表214 2017-2018财年英特尔分部资料
图表215 2017-2018财年英特尔收入分地区资料
图表216 2018-2019财年英特尔综合收益表
图表217 2018-2019财年英特尔分部资料
图表218 2018-2019财年英特尔收入分地区资料
图表219 2019-2020财年英特尔综合收益表
图表220 2019-2020财年英特尔分部资料
图表221 英特尔全面布局人工智能
图表222 2017-2018年亚马逊综合收益表
图表223 2017-2018年亚马逊分部资料
图表224 2017-2018年亚马逊收入分地区资料
图表225 2018-2019年亚马逊综合收益表
图表226 2018-2019年亚马逊分部资料
图表227 2018-2019年亚马逊收入分地区资料
图表228 2019-2020年亚马逊综合收益表
图表229 2019-2020年亚马逊分部资料
图表230 2019-2020年亚马逊收入分地区资料
图表231 AmazonLex
图表232 Alexa在越来越多的场景和设备中应用
图表233 Amazon AI服务架构
图表234 亚马逊的人工智能服务
图表235 2017-2018年百度综合收益表
图表236 2017-2018年百度分部资料
图表237 2018-2019年百度综合收益表
图表238 2018-2019年百度分部资料
图表239 2019-2020年百度综合收益表
图表240 2019-2020年百度分部资料
图表241 百度在人工智能领域的生态布局
图表242 百度大脑
图表243 2017-2018年腾讯综合收益表
图表244 2017-2018年腾讯分部资料
图表245 2017-2018年腾讯收入分地区资料
图表246 2018-2019年腾讯综合收益表
图表247 2018-2019年腾讯分部资料
图表248 2018-2019年腾讯收入分地区资料
图表249 2019-2020年腾讯综合收益表
图表250 2019-2020年腾讯分部资料
图表251 腾讯在人工智能领域的生态布局
图表252 2017-2018财年阿里巴巴综合收益表
图表253 2017-2018财年阿里巴巴分部资料
图表254 2018-2019财年阿里巴巴综合收益表
图表255 2018-2019财年阿里巴巴分部资料
图表256 2019-2020财年阿里巴巴综合收益表
图表257 2019-2020财年阿里巴巴分部资料
图表258 2017-2020年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
图表259 2017-2020年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
图表260 2017-2020年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
图表261 2018-2019年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品
图表262 2018-2019年科大讯飞股份有限公司营业收入分地区
图表263 2019-2020年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表264 2017-2020年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
图表265 2017-2020年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
图表266 2017-2020年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
图表267 2017-2020年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
图表268 2017-2020年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
图表269 2017-2020年科大智能科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表270 2017-2020年科大智能科技股份有限公司营业收入及增速
图表271 2017-2020年科大智能科技股份有限公司净利润及增速
图表272 2018-2019年科大智能科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表273 2020年科大智能科技股份有限公司主营业务分行业、产品、地区
图表274 2017-2020年科大智能科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表275 2017-2020年科大智能科技股份有限公司净资产收益率
图表276 2017-2020年科大智能科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表277 2017-2020年科大智能科技股份有限公司资产负债率水平
图表278 2017-2020年科大智能科技股份有限公司运营能力指标
图表279 旷视科技发展历程
图表280 旷视洞鉴——智能城市管理操作系统
图表281 旷视河图——机器人网络操作系统
图表282 旷视科技人工智能产品-核心硬件
图表283 旷视科技合作伙伴
图表284 旷视科技股东持股比例
图表285 云知声人工智能产品与服务
图表286 云知声人工智能核心技术
图表287 云知声平台用户
图表288 云知声融资历程
图表289 中投产业投资价值综合评估:人工智能
图表290 人工智能产业市场机会整体评估表
图表291 中投市场机会矩阵:人工智能产业
图表292 人工智能产业发展动力整体评估表
图表293 中投产业投资驱动因素:人工智能
图表294 中投产业进入壁垒评估:人工智能
图表295 中投产业投资进入时机:人工智能
图表296 中投产业生命周期:人工智能产业
图表297 中投顾问投资机会箱:人工智能产业
图表298 按国家划分的AI公司的总融资金额
图表299 按国家划分的AI公司数量
图表300 394家获取融资的AI公司的最常用标签
图表301 从事人工智能技术开发与应用的中国企业上市数量
图表302 2018年和2019年人工智能融资数量与金额对比
图表303 2000-2019年人工智能企业单笔平均融资额
图表304 2019年融资10亿以上的人工智能企业
图表305 2018年融资10亿元以上的人工智能企业
图表306 人工智能应用层、算法层、基础层投资数量和投资金额比对
图表307 人工智能产业链投资金额分布图
图表308 人工智能行业应用投资金额分布
图表309 2015-2019年在人工智能领域最活跃的机构top5
图表310 2018年A股及新三板上市公司人工智能领域投资规模
图表311 2019年A股及新三板上市公司人工智能领域投资规模
图表312 2020年A股及新三板上市公司人工智能领域投资规模
图表313 2018年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按项目数量分)
图表314 2018年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按投资金额分)
图表315 2019年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按项目数量分)
图表316 2019年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按投资金额分)
图表317 2020年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按项目数量分)
图表318 2020年A股及新三板上市公司人工智能领域投资项目区域分布(按投资金额分)
图表319 2018年A股及新三板上市公司人工智能领域投资模式
图表320 2019年A股及新三板上市公司人工智能领域投资模式
图表321 2020年A股及新三板上市公司人工智能领域投资模式
图表322 2020年中国重点省市人工智能产业规模目标汇总
图表323 中投顾问对2021-2025年中国新一代人工智能产业规模预测

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是21世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。

市场规模方面,市场规模方面,IDC数据显示,2019年人工智能基础架构市场规模达到20.9亿美元,同比增长58.7%。其中GPU服务器占据96.1%的市场份额。预计到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。技术专利方面,2019年12月,国家工业信息安全发展研究中心发布《人工智能中国专利技术分析报告》。报告显示,截至2019年10月,中国人工智能专利申请量累计44万余件,超越美国成为AI领域专利申请量最高的国家。百度、腾讯、微软、浪潮、华为专利申请数量名列前五。2020年上半年中国人工智能核心产业规模达到了770亿元,人工智能企业超过了260家,已成为全球独角兽企业主要集中地之一。

融资情况来看,与2018年相比,2019年中国人工智能企业的融资金额由1484.53亿下降至967.27亿,下降幅度达到34.8%,融资数量也由737下降至431,下降幅度达4成。截至2020年4月,共有91家从事人工智能技术开发与应用的中国企业完成上市,其中A股35家,港股6家,美股9家,新三板29家,科创板12家。受新冠情影响,2020年部分AI企业或将延缓其上市进程。

在中国,人工智能的发展受到政府高度重视。从国家互联网+行动计划到“十三五”的相关规划中,均明确将人工智能作为战略性新兴产业,给予重点扶持。2017年,先后印发了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。2020年3月27日,科技部发布《科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目2020年度项目申报指南的通知》,2020年度项目申报指南在新一代人工智能基础理论、共性关键技术、新型感知与智能芯片、人工智能提高经济社会发展水平创新应用等4个技术方向启动22个研究任务,拟安排国拨经费概算5.6亿元。2020年8月,国家五部委联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。《指南》提出到2021年完成关键通用技术、关键领域技术、伦理等20项以上重点标准的预研工作。到2023年,初步建立人工智能标准体系,并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。2020年11月,管理层通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议》。《建议》中明确指出,将瞄准人工智能等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目,以此来强化国家战略科技力量。

2020年初新冠肺炎疫情给中国经济带来了较大的冲击,而新基建投资成为救市热点。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,指出要加快5G网络、人工智能等新型基础设施建设进度。人工智能成为了“基建”七大领域内消费型投资的主战场。疫情扩散也使全球产业链各环节存在不确定性,经济稳增长背景下,发展人工智能新兴产业的基础设施,符合经济转型方向,有望成为“基建”的主要抓手之一,加快建设发展,使行业彰显“逆周期性”的属性。

中投产业研究院发布的《2021-2025年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》共十五章。首先介绍了人工智能的定义及分类,接着分析了国际人工智能产业的发展状况、我国人工智能产业的政策环境及运行情况。接着,报告对我国人工智能行业的发展驱动要素、基础技术、应用领域、机器人行业发展状况做了细致的透析,最后对国内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、发展前景和趋势做了详细介绍。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、财政部、发改委、中国互联网络信息中心、中国通信院、中国人工智能学会、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心、中国高科技产业协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资相关行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

本报告目录与内容系中投顾问原创,未经中投顾问书面许可及授权,拒绝任何形式的复制、转载,谢谢!

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