人工智能行業(yè)投融資研究報告
【報告類型】多用戶、行業(yè)報告/專項調(diào)研報告
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核心內(nèi)容提要
市場需求
本報告從以下幾個角度對人工智能行業(yè)的市場需求進行分析研究：
1、市場規(guī)模：通過對過去連續(xù)五年中國市場人工智能行業(yè)消費規(guī)模及同比增速的分析，判斷人工智能行業(yè)的市場潛力與成長性，并對未來五年的消費規(guī)模增長趨勢做出預(yù)測。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字敘述+數(shù)據(jù)圖表（柱狀折線圖）”。
2、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)：從多個角度，對人工智能行業(yè)的產(chǎn)品進行分類，給出不同種類、不同檔次、不同區(qū)域、不同應(yīng)用領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品的消費規(guī)模及占比，并深入調(diào)研各類細分產(chǎn)品的市場容量、需求特征、主要競爭廠商等，有助于客戶在整體上把握人工智能行業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)及各類細分產(chǎn)品的市場需求。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字敘述+數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
3、市場分布：從用戶的地域分布和消費能力等因素，來分析人工智能行業(yè)的市場分布情況，并對消費規(guī)模較大的重點區(qū)域市場進行深入調(diào)研，具體包括該地區(qū)的消費規(guī)模及占比、需求特征、需求趨勢……該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字敘述+數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
4、用戶研究：通過對人工智能產(chǎn)品的用戶群體進行劃分，給出不同用戶群體對人工智能產(chǎn)品的消費規(guī)模及占比，同時深入調(diào)研各類用戶群體購買人工智能產(chǎn)品的購買力、價格敏感度、品牌偏好、采購渠道、采購頻率等，分析各類用戶群體對人工智能產(chǎn)品的關(guān)注因素以及未滿足的需求，并對未來幾年各類用戶群體對人工智能產(chǎn)品的消費規(guī)模及增長趨勢做出預(yù)測，從而有助于人工智能廠商把握各類用戶群體對人工智能產(chǎn)品的需求現(xiàn)狀和需求趨勢。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字敘述+數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
5、……
競爭格局
本報告基于波特五力模型，從人工智能行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有競爭者的競爭能力、潛在競爭者進入能力、替代品的替代能力、供應(yīng)商的議價能力以及下游用戶的議價能力五個方面來分析人工智能行業(yè)競爭格局。同時，通過對人工智能行業(yè)現(xiàn)有競爭者的調(diào)研，給出人工智能行業(yè)的企業(yè)市場份額指標，以此判斷人工智能行業(yè)市場集中度，同時根據(jù)市場份額和市場影響力對主流企業(yè)進行競爭群組劃分，并分析各競爭群組的特征；此外，通過分析主流企業(yè)的戰(zhàn)略動向、投資動態(tài)和新進入者的投資熱度、市場進入策略等，來判斷人工智能行業(yè)未來競爭格局的變化趨勢。
標桿企業(yè)
對標桿企業(yè)的研究一直是中經(jīng)視野研究報告的核心和基礎(chǔ)，因為標桿企業(yè)相當于行業(yè)研究的樣本，所以，一定數(shù)量標桿企業(yè)的發(fā)展動態(tài)，很大程度上，反映了一個行業(yè)的主流發(fā)展趨勢。本報告精心選取了人工智能行業(yè)規(guī)模較大且最具代表性的5-10家標桿企業(yè)進行調(diào)查研究，包括每家企業(yè)的行業(yè)地位、組織架構(gòu)、產(chǎn)品構(gòu)成及定位、經(jīng)營狀況、營銷模式、銷售網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)優(yōu)勢、發(fā)展動向等內(nèi)容。本報告也可以按照客戶要求，調(diào)整標桿企業(yè)的選取數(shù)量和選取方法。
投資機會
本報告對人工智能行業(yè)投資機會的研究分為一般投資機會研究和特定項目投資機會研究，一般投資機會主要從細分產(chǎn)品、區(qū)域市場、產(chǎn)業(yè)鏈等角度進行分析評估，特定項目投資機會主要針對人工智能行業(yè)擬在建并尋求合作的項目進行調(diào)研評估。
【報告目錄】
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)計學法
1.3.5 集成方法
第二章 2015-2018年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析
2.1 2015-2018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)展狀況
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)展狀況
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 2015-2018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 2015-2018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wu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 2015-2018年中國人工智能技術(shù)認知及研究進展
4.1 人工智能技術(shù)認知狀況調(diào)研
4.1.1 認知歷程
4.1.2 認知程度
4.1.3 認知渠道
4.1.4 認可領(lǐng)域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領(lǐng)域
4.2 2015-2018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 2015-2018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 深度學習專用處理器發(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 2015-2018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 2015-2018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 推進人工智能標準化建設(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 確保教育和培訓體系與時俱進
5.7.5 相互不建立倫理和法律共識
第六章 2015-2018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)展狀況
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)展狀況
6.7.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
第七章 2015-2018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)展狀況
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 深度學習技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1 機器學習的階段
7.7.2 深度學習技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3 深度學習算法技術(shù)
7.7.4 深度學習的技術(shù)應(yīng)用
7.7.5 深度學習領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀
7.7.6 深度學習提高人工智能水平
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?
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)學中的應(yīng)用
9.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學應(yīng)用
9.2.4 AI在醫(yī)學影像診斷中的應(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 2015-2018年智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 2015-2018年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
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 2015-2018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)展狀況
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
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 機器學習的應(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shi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 2015-2018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 機器學習工具發(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 2015-2018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)投資風險分析
13.4.1 環(huán)境風險
13.4.2 行業(yè)風險
13.4.3 技術(shù)壁壘
13.4.4 內(nèi)部風險
13.4.5 競爭風險
13.4.6 合同毀約風險
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 2019-2025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
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）
圖表目錄
圖表1 人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關(guān)系
圖表2 專用人工智能與通用人工智能的區(qū)別
圖表3 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖
圖表4 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表5 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品
圖表6 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的重點企業(yè)
圖表7 全球運功監(jiān)測傳動器市場
圖表8 1990VS2013計算成本
圖表9 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表10 人工智能的重點品類的公司分布
圖表11 全球人工智能申請專利數(shù)量分布圖
圖表12 全球人工智能申請專利各細分領(lǐng)域百分比
圖表13 全球人工智能細分領(lǐng)域申請專利數(shù)量趨勢
圖表14 全球人工智能衍生的商業(yè)價值預(yù)測
圖表15 2010-2017年美國人工智能融資情況
圖表16 美國人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計劃
圖表17 美國人工智能典型研發(fā)機構(gòu)
圖表18 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
圖表19 美國人工智能專利細分領(lǐng)域百分比TOP5
圖表20 美國人工智能技術(shù)在軍shi裝備領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表21 人工智能技術(shù)在民品產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用
圖表22 日本人工智能市場規(guī)模
圖表23 日本AI大型上市公司
圖表24 日本AI中小型上市公司
圖表25 日本人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計劃
圖表26 韓國人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計劃
圖表27 中國腦計劃的主要內(nèi)容
圖表28 中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分
圖表29 沈陽市新一代人工智能重點任務(wù)
圖表30 人工智能發(fā)展過程中具有社會意義的重要事件
圖表31 大眾對人工智能的了解程度
圖表32 大眾了解人工智能的主要渠道
圖表33 人工智能水平最受認可領(lǐng)域
圖表34 人工智能最具價值的領(lǐng)域
圖表35 體力勞動將會被AI取代
圖表36 超人工智能需理性看待
圖表37 2015-2018年中國人工智能相關(guān)專利申請數(shù)統(tǒng)計
圖表38 中國人工智能申請專利數(shù)量分布圖
圖表39 中國人工智能申請專利各細分領(lǐng)域百分比
圖表40 中國人工智能專利細分領(lǐng)域百分比TOP5
圖表41 人工智能的發(fā)展史
圖表42 人工智能的三個階段
圖表43 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
圖表44 2017年國內(nèi)人工智能企業(yè)注冊地分布
圖表45 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構(gòu)
圖表46 百度大腦的存儲能力
圖表47 技術(shù)層的運行機制
圖表48 專業(yè)智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表49 通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局
圖表50 國內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的布局
圖表51 200家中國人工智能代表性企業(yè)榜單
圖表52 2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展城市排行榜
圖表53 2017年國內(nèi)人工智能企業(yè)注冊地分布
圖表54 2017年國內(nèi)人工智能領(lǐng)域招聘地區(qū)分布
圖表55 上海市人工智能政策匯總
圖表56 2017年上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項資金擬支持單位
圖表57 安徽省人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要目標
圖表58 2015-2018年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)發(fā)展情況
圖表59 2015-2018年移動電話基站數(shù)發(fā)展情況
圖表60 2015-2018年光纜線路總長度發(fā)展情況
圖表61 信息化發(fā)展領(lǐng)先國家排名（一）
圖表62 信息化發(fā)展領(lǐng)先國家排名（二）
圖表63 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表64 云計算應(yīng)用模式
圖表65 全球云計算市場規(guī)模及預(yù)測
圖表66 大數(shù)據(jù)技術(shù)框架
圖表67 AI的三階段發(fā)展與數(shù)據(jù)的關(guān)系
圖表68 智能數(shù)據(jù)時代人工智能、大數(shù)據(jù)與人的智慧的關(guān)系
圖表69 數(shù)據(jù)視角下人工智能行業(yè)布局示意圖
圖表70 全球數(shù)據(jù)增量與人工智能模型在不同數(shù)據(jù)輸入量下的表現(xiàn)
圖表71 深度學習結(jié)構(gòu)示意圖
圖表72 淺層模型和深層模型的對比
圖表73 谷歌深度學習模型
圖表74 GitHub深度學習開源排名（一）
圖表75 GitHub深度學習開源排名（二）
圖表76 語義依存分析例子
圖表77 計算機視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系
圖表78 CV在人機交互上的前沿應(yīng)用
圖表79 計算機視覺的處理流程
圖表80 人臉識別過程
圖表81 具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)
圖表82 智能診斷系統(tǒng)平臺組成結(jié)構(gòu)
圖表83 AI可能的重構(gòu)的領(lǐng)域與方式
圖表84 AI全自動化智能工廠系統(tǒng)
圖表85 工業(yè)4.0愿景
圖表86 智能健康管理公司W(wǎng)elltok近年融資額不斷創(chuàng)新高
圖表87 安防巡邏機器人
圖表88 步態(tài)識別技術(shù)
圖表89 2019-2025年中國生物識別技術(shù)行業(yè)市場規(guī)模與預(yù)測
圖表90 AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率
圖表91 Lending Club的智能風控模式
圖表92 人工智能在零售領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用
圖表93 人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢
圖表94 人工智能將成為未來零售業(yè)的超級大腦
圖表95 “情感”圖靈測試
圖表96 語言交互流程示意圖
圖表97 機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖
圖表98 機器人產(chǎn)品的全生命周期
圖表99 手術(shù)機器人
圖表100 醫(yī)用機器人應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)圖（按銷量）
圖表101 國產(chǎn)軍shi機器“大狗”
圖表102 掃地機器人
圖表103 AGV機器人
圖表104 碼垛機器人
圖表105 分揀抓取機器人
圖表106 2015-2018財年微軟綜合收益表
圖表107 2015-2018財年微軟分部資料
圖表108 2015-2018財年微軟收入分地區(qū)資料
圖表109 2015-2018財年微軟綜合收益表
圖表110 2015-2018財年微軟分部資料
圖表111 2015-2018財年微軟收入分地區(qū)資料
圖表112 2017-2018財年微軟綜合收益表
圖表113 2017-2018財年微軟分部資料
圖表114 2017-2018財年微軟收入分地區(qū)資料
圖表115 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表116 2015-2018年IBM收入分地區(qū)資料
圖表117 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表118 2015-2018年IBM分部資料
圖表119 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表120 2015-2018年IBM分部資料
圖表121 IBM圍繞Watson全面布局人工智能
圖表122 Watson目前的六種主要功能
圖表123 Watson的發(fā)展歷程
圖表124 2015-2018年Alphabet綜合收益表
圖表125 2015-2018年Alphabet收入分部門資料
圖表126 2015-2018年Alphabet收入分地區(qū)資料
圖表127 2015-2018年Alphabet綜合收益表
圖表128 2015-2018年Alphabet收入分地區(qū)資料
圖表129 2015-2018年Alphabet綜合收益表
圖表130 谷歌人工智能的發(fā)展途徑
圖表131 Google在AI上的布局
圖表132 Google越來越多的軟件開始融入AI技術(shù)
圖表133 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表
圖表134 2015-2018財年英特爾公司分部資料
圖表135 2015-2018財年英特爾公司收入分地區(qū)資料
圖表136 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表
圖表137 2015-2018財年英特爾公司分部資料
圖表138 2015-2018財年英特爾公司收入分地區(qū)資料
圖表139 2015-2018財年英特爾公司綜合收益表
圖表140 2015-2018財年英特爾公司分部資料
圖表141 英特爾全面布局人工智能
圖表142 2015-2018年亞馬遜綜合收益表
圖表143 2015-2018年亞馬遜分部資料
圖表144 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料
圖表145 2015-2018年亞馬遜綜合收益表
圖表146 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料
圖表147 2015-2018年亞馬遜綜合收益表
圖表148 2015-2018年亞馬遜分部資料
圖表149 2015-2018年亞馬遜收入分地區(qū)資料
圖表150 亞馬遜Echo音箱
圖表151 Amazon Lex
圖表152 2015-2018年百度綜合收益表
圖表153 2015-2018年百度分部資料
圖表154 2015-2018年百度綜合收益表
圖表155 2015-2018年百度分部資料
圖表156 2017-2018年百度綜合收益表
圖表157 2017-2018年百度分部資料
圖表158 百度在人工智能領(lǐng)域的生態(tài)布局
圖表159 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表160 2015-2018年騰訊分部資料
圖表161 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表162 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表163 2015-2018年騰訊分部資料
圖表164 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表165 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表166 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表167 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表168 2015-2018年騰訊收入分部資料
圖表169 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表170 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表171 2015-2018年騰訊收入分部資料
圖表172 2015-2018年騰訊收入分地區(qū)資料
圖表173 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表174 2015-2018年騰訊收入分部資料
圖表175 騰訊人工智能硬件布局
圖表176 QQ物聯(lián)系統(tǒng)
圖表177 騰訊在人工智能領(lǐng)域的生態(tài)布局
圖表183 阿里集團在人工智能領(lǐng)域的生態(tài)布局
圖表184 DTPAI機器學習核心庫
圖表185 2015-2018年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表186 2015-2018年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表187 2015-2018年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表188 2017年科大訊飛股份有限公司主營業(yè)務(wù)分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表189 2015-2018年科大訊飛股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表190 2015-2018年科大訊飛股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表191 2015-2018年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表192 2015-2018年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負債率水平
圖表193 2015-2018年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表194 2015-2018年科大智能科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表195 2015-2018年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表196 2015-2018年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表197 2017年科大智能科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表198 2015-2018年科大智能科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表199 2015-2018年科大智能科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表200 2015-2018年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表201 2015-2018年科大智能科技股份有限公司資產(chǎn)負債率水平
圖表202 2015-2018年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
圖表203 深瞳人眼攝像機
圖表204 皓目行為分析儀
圖表205 捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（一）
圖表206 捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（二）
圖表207 捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（三）
圖表208 捷通華聲服務(wù)領(lǐng)域及代表客戶
圖表209 2015-2018年美國主要城市AI融資規(guī)模
圖表210 中印以AI企業(yè)投資頻次與融資規(guī)模對比
圖表211 2015-2018年英德法三國AI融資規(guī)模與投資頻次對比
圖表212 2015-2018年歐洲主要國家AI融資分布融資情況
圖表213 人工智能的重點品類的融資分布
圖表214 最受風險資本青睞的人工智能品類
圖表215 中國人工智能融資規(guī)模和筆數(shù)
圖表216 人工智能領(lǐng)域投融資輪次
圖表217 人工智能領(lǐng)域新增企業(yè)數(shù)量
圖表218 2017年人工智能企業(yè)投資領(lǐng)域分布
圖表219 近三年人工智能投融資領(lǐng)域分布
圖表220 2017年國內(nèi)人工智能領(lǐng)域投融資地區(qū)分布
圖表221 人工智能投資邏輯
圖表222 互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司分領(lǐng)域投資筆數(shù)
圖表223 人工智能獨角獸企業(yè)融資情況
圖表224 全球人工智能融資TOP 5
圖表225 人工智能發(fā)展趨勢
圖表226 2019-2025年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
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