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2022-2026年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告

报告编码:HSC17302022006

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    报告目录     内容概述


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 人工智能要害环节
1.1.5 人工智能技术层级
1.1.6 人工智能生长意义
1.2 人工智能工业链剖析
1.2.1 工业生态链结构
1.2.2 工业链基本组成
1.2.3 工业链相关产品
1.2.4 工业链相关企业
1.3 人工智能的研究要领
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 集成要领


第二章 2020-2022年国际人工智能行业生长剖析

2.1 全球人工智能行业生长综况
2.1.1 驱感人工智能生长动因
2.1.2 全球人工智能工业花样
2.1.3 人工智能生长热度不减
2.1.4 各国人工智能战略结构
2.1.5 全球人工智能的安排率
2.1.6 全球人工智能支出规模
2.1.7 全球AI立异力都会榜单
2.1.8 人工智能专利综合指数
2.1.9 全球人工智能立异指数
2.1.10 全球人工智能企业应用情况
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 重点研发结构
2.2.4 主要应用领域
2.2.5 恒久战略计划
2.3 美国
2.3.1 美国人工智能生长状况
2.3.2 美国人工智能就业市场
2.3.3 美国人工智能支出状况
2.3.4 美国人工智能政策演变
2.3.5 美国人工智能战略特点
2.3.6 美国人工智能战略影响
2.3.7 美国人工智能具体结构
2.3.8 美国人工智能相关主体
2.3.9 美国人工智能竞争战略
2.4 日本
2.4.1 日自己工智能战略结构
2.4.2 人工智能生长的优劣势
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日自己工智能生长动态
2.4.5 日本企业人工智能应用
2.4.6 日自己工智能生长前景
2.4.7 日自己工智能生长计划
2.5 欧洲
2.5.1 欧盟人工智能法宣布
2.5.2 欧盟人工智能战略结构
2.5.3 英国宣布人工智能战略
2.5.4 德国人工智能战略结构
2.5.5 法国人工智能战略结构
2.6 各国人工智能工业生长动态
2.6.1 韩国人工智能工业生长
2.6.2 俄罗斯加速人工智能结构
2.6.3 新加坡人工智能生长战略


第三章 2020-2022年中国人工智能行颐魅政策情况剖析

3.1 人工智能政策阶段特点剖析
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 中央明确加速人工智能生长
3.2.2 科技部助推人工智能立异应用
3.2.3 人工智能人才培养的相关政策
3.2.4 人工智能被写进政府事情报告
3.2.5 人工智能成为行颐魅政策导向
3.2.6 新一代人工智能伦理规范
3.2.7 人工智能标准体系建设加速
3.2.8 “十四五”计划结构人工智能
3.2.9 “十四五”智能制造计划宣布
3.3 人工智能行业计划相关内容
3.3.1 战略目标
3.3.2 总体安排
3.3.3 构建立异体系
3.3.4 培育智能经济
3.3.5 建设智能社会
3.3.6 增强军民融合
3.3.7 构建基础设施
3.3.8 结构重大项目
3.4 地区人工智能政策计划逐步完善
3.4.1 重庆市人工智能生长计划
3.4.2 天津市人工智能行动计划
3.4.3 武汉市人工智能试验区计划
3.4.4 苏州市人工智能生长步伐
3.4.5 长沙市人工智能行动计划
3.4.6 郑州市人工智能生长计划
3.4.7 上海市人工智能生长计划
3.4.8 杭州市人工智能生长计划
3.4.9 湖北省人工智能生长计划
3.4.10 合肥市人工智能生长政策
3.4.11 四川省人工智能生长计划
3.5 机械人相关政策计划剖析
3.5.1 机械人工业相关政策汇总
3.5.2 各地区加速机械人行业结构
3.5.3 “十四五”机械人工业生长计划


第四章 2020-2022年中国人工智能技术及人才培养状况剖析

4.1 人工智能技术认知状况调研
4.1.1 认知历程
4.1.2 认知水平
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 专利申请规模
4.2.2 专利申请占比
4.2.3 专利申请主体
4.2.4 立异驱动力剖析
4.2.5 技术研究热点
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 应用技术生长提速
4.3.3 细分技术专利特征
4.3.4 互联网企业结构特点
4.3.5 专利技术生长要点
4.4 人工智能技术人才供需状况剖析
4.4.1 AI人才需求的岗位类型
4.4.2 人工智能行业从业情况
4.4.3 AI人才的区域供需状况
4.4.4 AI岗位的能力要求剖析
4.5 人工智能技术人才培养状况剖析
4.5.1 高校AI人才的培养情况
4.5.2 机构AI人才的培养情况
4.5.3 人工智能学院建设模式
4.5.4 AI人才培养保存的问题
4.5.5 AI人才培养的未来趋势
4.5.6 AI人才培养的政策建议


第五章 2020-2022年中国人工智能行业生长剖析

5.1 人工智能行业生长进程
5.1.1 行业生长历程
5.1.2 技术研究进程
5.1.3 转型升级阶段
5.2 人工智能行业生长价值
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技术推动工业升级
5.2.5 AI进入机械学习时代
5.3 中国工业智能化升级指数剖析
5.3.1 工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 效劳业智能化升级指数
5.4 2020-2022年人工智能行业生长综况
5.4.1 人工智能应用需求加大
5.4.2 人工智能工业逐步成熟
5.4.3 市场生长规模逐步上升
5.4.4 人工智能投资支出规模
5.4.5 人工智能行业生长特点
5.4.6 人工智能开放平台生长
5.5 人工智能工业生态花样剖析
5.5.1 生态花样基本架构
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 未来生态花样展望
5.6 人工智能行业竞争花样剖析
5.6.1 企业主体分类
5.6.2 企业注册数量
5.6.3 企业地区漫衍
5.6.4 企业注册资本
5.6.5 互联网企业结构
5.6.6 企业上市情况
5.6.7 未来竞争花样
5.7 人工智能行业生长保存的主要问题
5.7.1 人工智能行业面临的挑战
5.7.2 人工智能生长的技术困境
5.7.3 人工智能生长的宁静问题
5.7.4 人工智能生长的伦理问题
5.7.5 人工智能生长的隐私问题
5.7.6 AI企业被列入“实体清单”
5.8 人工智能行业生长对策及建议
5.8.1 人工智能的生长战略剖析
5.8.2 人工智能的技术立异战略
5.8.3 人工智能的政策生长建议
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 人工智能行业生长战略剖析
5.9.1 建立完善的数据生态系统
5.9.2 拓宽人工智能的古板行业应用
5.9.3 增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 相互不建立伦理和执法共识


第六章 2020-2022年重点区域人工智能行业生长结构

6.1 人工智能行业区域生长花样剖析
6.1.1 人工智能区域生长指数
6.1.2 省市人工智能生长指数
6.1.3 都会人工智能生长指数
6.1.4 人工智能工业园区建设
6.1.5 人工智能立异应用先导区
6.1.6 人工智能立异生长试验区
6.2 北京市
6.2.1 工业竞争力指数
6.2.2 政策情况剖析
6.2.3 工业生长规模
6.2.4 行业立异能力
6.2.5 工业集聚情况
6.2.6 工业联盟建立
6.2.7 工业生长问题
6.2.8 行业融资现状
6.3 上海市
6.3.1 工业竞争力指数
6.3.2 工业生长优势
6.3.3 政策情况剖析
6.3.4 工业生长现状
6.3.5 工业立异能力
6.3.6 工业投融资情况
6.3.7 地区生长结构
6.4 广东省
6.4.1 工业竞争力指数
6.4.2 政策情况剖析
6.4.3 企业生长规模
6.4.4 工业生长特点
6.4.5 广州AI工业结构
6.4.6 深圳AI工业综况
6.4.7 工业联盟建立
6.4.8 工业生长问题
6.4.9 工业生长战略
6.4.10 工业投融资情况
6.5 浙江省
6.5.1 工业竞争力指数
6.5.2 政策情况剖析
6.5.3 工业生长综况
6.5.4 工业联盟生长
6.5.5 工业生长经验
6.5.6 工业生长对策
6.5.7 工业生长偏向
6.5.8 工业生长趋势
6.5.9 杭州工业生长
6.6 江苏省
6.6.1 工业竞争力指数
6.6.2 行业生长状况
6.6.3 苏州生长结构
6.6.4 项目签约动态
6.6.5 重点企业汇总
6.6.6 工业生长机缘
6.6.7 工业生长挑战
6.7 安徽省
6.7.1 工业竞争力指数
6.7.2 政策情况剖析
6.7.3 工业生长优势
6.7.4 工业运行效果
6.7.5 重点园区生长
6.7.6 工业生长挑战
6.7.7 政策建议剖析
6.8 贵州省
6.8.1 工业竞争力指数
6.8.2 政策情况剖析
6.8.3 工业生长回首
6.8.4 人才培养加速
6.8.5 工业融合生长


第七章 2020-2022年人工智能技术生长的驱动要素

7.1 人工智能行业生长的技术机缘
7.1.1 互联网基础建设加速
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 类人脑芯片
7.2.3 量子盘算机
7.2.4 仿生盘算机
7.3 人工智能芯片技术生长提速
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 中国人工智能芯片市场规模
7.3.4 中国人工智能芯片企业花样
7.3.5 中国人工智能芯片生长困境
7.3.6 人工智能芯片行业生长对策
7.3.7 人工智能芯片未来生长趋势
7.4 物联网提供基础情况
7.4.1 物联网技术的剖析
7.4.2 物联网产颐魅政策情况
7.4.3 中国物联网工业规模
7.4.4 企业加速物联网结构
7.4.5 物联网是智能剖析的基础
7.4.6 物联网与人工智能融合
7.5 大规模并行运算的实现
7.5.1 云盘算的要害技术
7.5.2 云盘算的应用模式
7.5.3 云盘算工业生长规模
7.5.4 云盘算市场竞争花样
7.5.5 云盘算成人工智能基础
7.5.6 云盘算与人工智能协同生长
7.5.7 人工智能云盘算主要企业
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 大数据市场规模剖析
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 人工智能数据的宁静危害
7.6.8 人工智能数据的宁静治理
7.7 深度学习技术的泛起
7.7.1 机械学习的阶段
7.7.2 深度学习技术内涵
7.7.3 深度学习生长历程
7.7.4 深度学习算法技术
7.7.5 深度学习的技术应用
7.7.6 深度学习领域生长状况
7.7.7 机械学习企业市场花样


第八章 人工智能基础技术生长及应用剖析

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 自然语音处理研究
8.1.4 语音识别系统框架
8.1.5 语音技术应用规模
8.1.6 自动翻译技术内涵
8.1.7 语音识别研究历程
8.1.8 语音识别技术趋势
8.2 盘算机视觉技术
8.2.1 盘算机视觉基本内涵
8.2.2 盘算机视觉主要分类
8.2.3 盘算机视觉应用领域
8.2.4 盘算机视觉应用规模
8.2.5 盘算机视觉运作流程
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 人工智能语音识别
8.3.5 人脸识别技术应用
8.3.6 模式识别生长潜力
8.4 知识体现技术
8.4.1 知识体现的内涵
8.4.2 知识体现的要领
8.4.3 知识体现的进展
8.5 其他基础技术剖析
8.5.1 自动推理技术
8.5.2 情况感知技术
8.5.3 自动计划技术
8.5.4 专家系统技术


第九章 2020-2022年人工智能技术的主要应用领域剖析

9.1 疫情防控领域
9.1.1 AI技术助力抗疫场景
9.1.2 地区AI技术抗疫状况


人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能运动的纪律,结构具有一定智能的人工系统,研究如何让盘算机去完成以往需要人的智力才华胜任的事情,也就是研究如何应用盘算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、要领和技术 。人工智能是盘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) 。

在市场规模方面,2021年,中国人工智能工业规模抵达约3451亿元 。在企业数量方面,企查查数据显示,截至2022年2月25日,我国在业/存续“人工智能”相关企业共69.3万家 。2020年,我国“人工智能”相关企业新增15.8万家;2021年,我国“人工智能”相关企业新增33.8万家 。在融资方面,2021年,中国人工智能领域相关企业的融资行为共计247起,融资总额达549.9亿元,相比于受疫情影响较严重的2020年略有回暖 。在工业立异试点方面,截至2021年12月底,科技部公布了17个新一代人工智能立异生长试验区,《国家新一代人工智能立异生长试验区建设事情指引》提出,到2023年,结构建设20个左右试验区,立异一批切实有效的政策工具,形成一批人工智能与经济社会生长深度融合的典范模式,积累一批可复制可推广的经验做法,打造一批具有重大引领刊行动用的人工智能立异高地 。

在中国,人工智能的生长受到政府高度重视 。2021年3月12日,两会受权宣布《中华人民共和国国民经济和社会生长第十四个五年计划和2035年远景目标纲要》,其中明确指出要聚焦人工智能等重大立异领域组建一批国家实验室,重组国家重点实验室,同时,要培育壮大人工智能工业 。2022年3月宣布的《关于增强科技伦理治理的意见》指出,制定生命科学、医学、人工智能等重点领域的科技伦理规范、指南等 。“十四五”期间,重点增强生命科学、医学、人工智能等领域的科技伦理立法研究,实时推动将重要的科技伦理规范上升为国家执规律则 。为加速推感人工智能应用,助力稳经济,培育新的经济增长点,2022年8月12日,《关于加速场景立异以人工智能高水平应用增进经济高质量生长的指导意见》宣布(下称《意见》) 。《意见》提出,大力支持专精特新“小巨人”、独角兽、人工智能首创企业等积极开展场景立异,加入都会、工业场景建设,通过场景立异实现业务生长 。科技部2022年8月15日宣布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》,启动支持建设新一代人工智能示范应用场景事情 。首批支持建设十个示范应用场景 。

我国人工智能技术和工业已经取得了长足的生长,相信“十四五”期间,人工智能技术立异将进一步加速,工业规模连续扩大,并涌现出一批生长潜力大的优质企业和工业集群,成为引领经济高质量生长的重要引擎 。

918博天堂咨询宣布的《2023-2027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界说及分类,接着剖析了国际人工智能工业的生长状况、我国人工智能工业的政策情况及运行情况 。接着,报告对我国人工智能行业的生长驱动要素、基础技术、应用领域、机械人行业生长状况做了细致的透析,最后对海内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、生长前景和趋势做了详细介绍 。

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