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2018-2023年中国人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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【报告导读】

《2018-2023年中国人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》由中研普华人工智能行业分析专家领衔撰写,主要分析了人工智能行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对人工智能行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的人工智能行业数据分析,帮助客户评估人工智能行业投资价值。

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  • 报告目录   REPORTS DIRECTORY
  • 内容概况   CONTENT OVERVIEW
  • 报告价值   REPORT VALUE
  • 

    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 人工智能关键环节

    1.1.4 人工智能研究阶段

    1.2 人工智能产业链分析

    1.2.1 产业链基本构成

    1.2.2 产业链的相关企业

    1.3 人工智能发展历程

    1.3.1 发展历程

    1.3.2 研究进程

    1.3.3 发展阶段

    1.4 人工智能的研究方法

    1.4.1 大脑模拟

    1.4.2 符号处理

    1.4.3 子符号法

    1.4.4 统计学法

    1.4.5 集成方法

    第二章 2015-2017年国际人工智能行业发展分析

    2.1 2015-2017年全球人工智能行业发展综况

    2.1.1 人工智能概念的兴起

    2.1.2 驱动人工智能发展动因

    2.1.3 人工智能产业发展阶段

    2.1.4 全球人工智能企业分布

    2.1.5 全球人工智能专利申请状况

    2.1.6 发达国家重视人工智能产业

    2.2 美国

    2.2.1 美国人工智能发展状况

    2.2.2 美国人工智能战略布局

    2.2.3 美国人工智能相关主体

    2.2.4 美国人工智能应用现状

    2.2.5 人工智能应用于美国国防

    2.2.6 美国人工智能发展规划

    2.3 日本

    2.3.1 日本人工智能发展实力

    2.3.2 日本人工智能重点企业

    2.3.3 日本人工智能相关规划

    2.3.4 日本政府推进人工智能

    2.3.5 AI成日本工业发展重点

    2.3.6 日本人工智能发展展望

    2.4 2015-2017年各国人工智能产业发展动态

    2.4.1 欧盟推进机器人研发

    2.4.2 欧美推出大脑发展计划

    2.4.3 俄罗斯推出AI机器人

    2.4.4 韩国人工智能发展动态

    2.4.5 新加坡人工智能发展计划

    2.4.6 以色列人工智能融资动态

    2.5 2015-2017年国际企业加快布局人工智能领域

    2.5.1 国际巨头加快AI布局

    2.5.2 Facebook人工智能布局

    2.5.3 戴尔开展人工智能研发合作

    2.5.4 NVIDIA公司布局人工智能

    2.5.5 雅虎主动布局人工智能领域

    2.5.6 维基百科应用人工智能技术

    第三章 2015-2017年中国人工智能行业政策环境分析

    3.1 政策助力人工智能发展

    3.1.1 政策加码布局人工智能

    3.1.2 中国大脑研究计划开启

    3.1.3 完善人工智能建设基础及应用

    3.1.4 加快建设人工智能资源库

    3.1.5 人工智能成为国家战略重点

    3.2 人工智能行业相关政策分析

    3.2.1 “中国制造”助力人工智能

    3.2.2 “互联网+”促进人工智能发展

    3.2.3 人工智能行动实施方案发布

    3.2.4 人工智能发展规划正式发布

    3.3 人工智能行业地方政策环境分析

    3.3.1 黑龙江省

    3.3.2 福建省

    3.3.3 贵州省

    3.3.4 天津市

    3.3.5 重庆市

    3.3.6 上海市

    3.3.7 广州市

    3.4 机器人相关政策规划分析

    3.4.1 机器人产业发展规划发布

    3.4.2 各部委聚焦智能机器人发展

    3.4.3 各地区加快机器人行业布局

    第四章 2015-2017年中国人工智能行业发展分析

    4.1 我国人工智能产业认知调研

    4.1.1 认知状况

    4.1.2 认知渠道

    4.1.3 认可领域

    4.1.4 价值领域

    4.1.5 取代趋势

    4.1.6 争议领域

    4.2 我国人工智能技术研究进程

    4.2.1 人工智能技术方兴未艾

    4.2.2 人工智能研究实力分析

    4.2.3 人工智能专利申请状况

    4.2.4 人工智能产研结合加快

    4.2.5 人工智能实验室成立

    4.3 2015-2017年人工智能行业发展综况

    4.3.1 人工智能行业发展提速

    4.3.2 人工智能产业规模分析

    4.3.3 人工智能产业发展特征

    4.3.4 人工智能企业区域分布

    4.3.5 企业加快人工智能布局

    4.4 人工智能产业生态格局分析

    4.4.1 生态格局基本架构

    4.4.2 基础资源支持层

    4.4.3 技术实现路径层

    4.4.4 应用实现路径层

    4.4.5 未来生态格局展望

    4.5 2015-2017年人工智能区域发展动态分析

    4.5.1 哈尔滨逐步完善机器人产业

    4.5.2 安徽省建立人工智能学会

    4.5.3 四川成立人工智能实验室

    4.5.4 江苏省启动“大脑计划”

    4.5.5 上海进一步布局人工智能

    4.5.6 福建建立仿脑智能实验室

    4.6 2015-2017年人工智能技术研究动态

    4.6.1 人工智能再获重大突破

    4.6.2 深度学习专用处理器发布

    4.6.3 智能语音交互成为趋势

    4.6.4 高级人工智能逐步突破

    4.6.5 人工智能技术走进生活

    4.6.6 人工智能带来媒体变革

    4.7 人工智能行业发展存在的主要问题

    4.7.1 人工智能的三大发展瓶颈

    4.7.2 人工智能发展的技术困境

    4.7.3 人工智能发展的隐性问题

    4.7.4 人工智能发展的道德问题

    4.8 人工智能行业发展对策及建议

    4.8.1 人工智能的发展策略分析

    4.8.2 人工智能的技术发展建议

    4.8.3 人工智能伦理问题的对策

    第五章 2015-2017年人工智能行业发展驱动要素分析

    5.1 硬件基础日益成熟

    5.1.1 高性能CPU

    5.1.2 “人脑”芯片

    5.1.3 量子计算机

    5.1.4 仿生计算机

    5.2 大规模并行运算的实现

    5.2.1 云计算的关键技术

    5.2.2 云计算的应用模式

    5.2.3 云计算产业发展现状

    5.2.4 我国推进云计算发展

    5.2.5 云计算技术发展动态

    5.2.6 云计算成人工智能基础

    5.3 大数据技术的崛起

    5.3.1 大数据技术的内涵

    5.3.2 大数据的各个环节

    5.3.3 大数据市场规模分析

    5.3.4 大数据的主要应用领域

    5.3.5 大数据成人工智能数据源

    5.4 深度学习技术的出现

    5.4.1 机器学习的阶段

    5.4.2 深度学习技术内涵

    5.4.3 深度学习算法技术

    5.4.4 深度学习的技术应用

    5.4.5 深度学习领域发展现状

    5.4.6 深度学习提高人工智能水平

    第六章 人工智能行业的技术基础分析

    6.1 自然语言处理

    6.1.1 自然语言处理内涵

    6.1.2 语音识别技术分析

    6.1.3 语义技术研发状况

    6.1.4 自动翻译技术内涵

    6.2 计算机视觉

    6.2.1 计算机视觉的内涵

    6.2.2 计算机视觉的应用

    6.2.3 计算机视觉的运作

    6.2.4 人脸识别技术应用

    6.3 模式识别技术

    6.3.1 模式识别技术内涵

    6.3.2 文字识别技术应用

    6.3.3 指掌纹识别技术应用

    6.3.4 模式识别发展潜力

    6.4 知识表示

    6.4.1 知识表示的内涵

    6.4.2 知识表示的方法

    6.4.3 知识表示的进展

    6.5 其他技术基础

    6.5.1 自动推理技术

    6.5.2 环境感知技术

    6.5.3 自动规划技术

    6.5.4 专家系统技术

    第七章 人工智能技术的主要应用领域分析

    7.1 工业领域

    7.1.1 智能工厂进一步转型

    7.1.2 人工智能的工业应用

    7.1.3 AI将催生智能生产工厂

    7.1.4 人工智能应用于制造领域

    7.1.5 人工智能成工业发展方向

    7.1.6 AI工业应用的前景广阔

    7.2 医疗领域

    7.2.1 人工智能的医疗应用概况

    7.2.2 人工智能在中医学中的应用

    7.2.3 人工神经网络技术的医学应用

    7.2.4 AI在医学影像诊断中的应用

    7.2.5 AI技术在医疗诊断中的应用

    7.2.6 AI技术将逐步加快药品研发

    7.2.7 企业加快布局医疗人工智能

    7.3 安防领域

    7.3.1 AI对安防行业的重要意义

    7.3.2 AI在安防领域的应用现状

    7.3.3 快速崛起的巡逻机器人

    7.3.4 AI识别技术的安防应用

    7.3.5 生物识别市场规模分析

    7.3.6 AI技术应用于国家安防

    7.4 社交领域

    7.4.1 人工智能的移动社交应用

    7.4.2 组织开展机器情感测试

    7.4.3 人工智能社交新品发布

    7.4.4 微信人工智能社交系统

    7.5 金融领域

    7.5.1 投资决策辅助

    7.5.2 信用风险管控

    7.5.3 智能支付应用

    7.5.4 智能投资顾问

    7.6 零售领域

    7.6.1 AI在零售行业的应用空间广阔

    7.6.2 人工智能应用于新零售的状况

    7.6.3 人工智能应用于新零售的场景

    7.6.4 人工智能应用于新零售的问题

    7.6.5 人工智能应用于新零售的路径

    7.7 智能家居领域

    7.7.1 智能家居的AI应用情景

    7.7.2 AI或成为智能家居的核心

    7.7.3 人工智能家居成为新趋势

    7.7.4 人工智能助力智能家居发展

    7.8 无人驾驶领域

    7.8.1 无人驾驶发展效益分析

    7.8.2 无人驾驶汽车将实现量产

    7.8.3 自动驾驶技术发展进程

    7.8.4 AI成为无人汽车的大脑

    7.8.5 AI成为智能汽车发展方向

    7.9 其他领域

    7.9.1 人工智能的智能搜索应用

    7.9.2 人工智能应用于答题领域

    7.9.3 人工智能应用于电子商务

    7.9.4 人工智能与可穿戴设备结合

    7.9.5 人工智能的“虚拟助手”

    7.9.6 人工智能应用于法律预判

    第八章 2015-2017年人工智能机器人发展分析

    8.1 2015-2017年机器人产业发展状况

    8.1.1 机器人行业产业链构成

    8.1.2 机器人的替代优势明显

    8.1.3 机器人下游应用产业多

    8.1.4 我国机器人产业发展综况

    8.2 2015-2017年机器人产业发展规模

    8.2.1 全球工业机器人行业规模分析

    8.2.2 全球服务机器人市场规模分析

    8.2.3 中国工业机器人销售情况

    8.2.4 中国服务机器人产业规模

    8.3 人工智能在机器人行业的应用状况

    8.3.1 人工智能与机器人的关系

    8.3.2 AI于机器人的应用过程

    8.3.3 AI大量运用于小型机器人

    8.3.4 人工智能促进机器人发展

    8.4 人工智能技术在机器人领域的应用

    8.4.1 专家系统的应用

    8.4.2 模式识别的应用

    8.4.3 机器视觉的应用

    8.4.4 机器学习的应用

    8.4.5 分布式AI的应用

    8.4.6 进化算法的应用

    8.5 机器人重点应用领域分析

    8.5.1 医疗机器人

    8.5.2 军事机器人

    8.5.3 教育机器人

    8.5.4 家用机器人

    8.5.5 物流机器人

    8.5.6 协作型机器人

    第九章 2015-2017年国际人工智能行业重点企业分析

    9.1 微软公司

    9.1.1 企业发展概况

    9.1.2 企业财务状况

    9.1.3 人工智能研究进展

    9.1.4 人工智能发展动态

    9.1.5 人工智能发展布局

    9.2 IBM公司

    9.2.1 企业发展概况

    9.2.2 企业经营范围

    9.2.3 企业财务状况

    9.2.4 技术研发实力

    9.2.5 布局人工智能

    9.2.6 人工智能平台

    9.3 谷歌公司

    9.3.1 企业发展概况

    9.3.2 企业财务状况

    9.3.3 布局人工智能

    9.3.4 人工智能系统及平台

    9.3.5 人工智能投资加快

    9.4 英特尔公司

    9.4.1 企业发展概况

    9.4.2 企业财务状况

    9.4.3 人工智能技术应用

    9.4.4 人工智能发展布局

    9.4.5 AI发展机会和挑战

    9.4.6 人工智能发展战略

    9.5 亚马逊公司

    9.5.1 企业发展概况

    9.5.2 企业经营状况

    9.5.3 布局人工智能

    9.5.4 机器学习工具发布

    9.6 其他企业

    9.6.1 苹果公司

    9.6.2 NVIDA(英伟达)

    9.6.3 Uber(优步)

    第十章 2015-2017年中国人工智能行业重点企业分析

    10.1 百度公司

    10.1.1 企业发展概况

    10.1.2 企业财务状况

    10.1.3 AI技术研发进展

    10.1.4 布局人工智能

    10.1.5 人工智能应用领域

    10.2 腾讯公司

    10.2.1 企业发展概况

    10.2.2 企业财务状况

    10.2.3 人工智能布局

    10.2.4 AI智能系统分析

    10.3 阿里集团

    10.3.1 企业发展概况

    10.3.2 企业财务状况

    10.3.3 AI应用于电商领域

    10.3.4 机器人领域投资加快

    10.3.5 人工智能平台建立

    10.3.6 人工智能应用方向

    10.4 科大讯飞股份有限公司

    10.4.1 企业发展概况

    10.4.2 布局人工智能

    10.4.3 经营效益分析

    10.4.4 业务经营分析

    10.4.5 财务状况分析

    10.4.6 未来前景展望

    10.5 科大智能科技股份有限公司

    10.5.1 企业发展概况

    10.5.2 布局人工智能

    10.5.3 经营效益分析

    10.5.4 业务经营分析

    10.5.5 财务状况分析

    10.5.6 未来前景展望

    10.6 格灵深瞳科技有限公司

    10.6.1 企业发展概况

    10.6.2 布局人工智能

    10.6.3 主要产品分析

    10.7 北京捷通华声语音技术有限公司

    10.7.1 企业发展概况

    10.7.2 财务状况分析

    10.7.3 布局人工智能

    10.7.4 技术应用状况

    10.7.5 未来发展展望

    第十一章 2015-2017年人工智能行业投资状况分析

    11.1 全球人工智能的投融资分析

    11.1.1 企业融资状况

    11.1.2 投资规模分析

    11.1.3 融资分布状况

    11.1.4 重点投资品类

    11.1.5 风险投资上升

    11.2 中国人工智能行业投资综况

    11.2.1 企业融资加快

    11.2.2 投资企业类型

    11.2.3 投资规模分析

    11.2.4 投资并购状况

    11.2.5 投资热点分布

    11.2.6 细分投资领域

    11.2.7 融资阶段分析

    11.2.8 投资逻辑分析

    11.3 人工智能行业投资动态

    11.3.1 Vicarious公司开启AI融资

    11.3.2 出门问问公司获C轮融资

    11.3.3 特斯拉注资建人工智能公司

    11.3.4 Demiurge公司注资人工智能

    11.3.5 AI平台糖析获Pre-A轮融资

    11.4 人工智能行业投资态势

    11.4.1 全球人工智能投资升温

    11.4.2 人工智能成为市场投资风口

    11.4.3 我国人工智能迎来投资机遇

    11.5 人工智能行业投资风险分析

    11.5.1 环境风险

    11.5.2 行业风险

    11.5.3 技术壁垒

    11.5.4 内部风险

    11.5.5 竞争风险

    11.5.6 合同毁约风险

    第十二章 人工智能行业发展前景及趋势预测

    12.1 人工智能行业发展前景展望

    12.1.1 人工智能的经济潜力巨大

    12.1.2 人工智能成为“十三五”重点

    12.1.3 人工智能的市场空间巨大

    12.1.4 人工智能成为发展新热点

    12.1.5 人工智能发展前景分析

    12.1.6 人工智能投资机会分析

    12.2 人工智能行业发展趋势预测

    12.2.1 人工智能未来发展变革

    12.2.2 人工智能产业整体趋势

    12.2.3 人工智能应用市场展望

    12.2.4 “智能+X”将成新时尚

    12.2.5 人工智能带来生活变革

    图表目录

    图表:人工智能产业链

    图表:人工智能产业链的重点企业

    图表:人工智能的发展历程

    图表:人工智能的三个阶段

    图表:全球运功监测传动器市场

    图表:1990VS2013计算成本

    图表:人工智能产业发展历程

    图表:全球人工智能企业数量分布

    图表:人工智能的重点品类的公司分布

    图表:全球人工智能申请专利数量分布图

    图表:全球人工智能申请专利各细分领域百分比

    图表:全球人工智能细分领域申请专利数量趋势

    图表:美国人工智能相关战略、计划

    图表:美国人工智能典型研发机构

    图表:人工智能典型研发企业

    图表:美国人工智能专利细分领域百分比TOP5

    图表:美国人工智能技术在军事装备领域的应用

    图表:人工智能技术在民品产业的应用

    图表:人工智能技术研究者所属机构分布

    图表:日本AI大型上市公司

    图表:日本AI中小型上市公司

    图表:日本人工智能相关战略、计划

    图表:美国脑计划预算

    图表:韩国人工智能相关战略、计划

    图表:国际互联网巨头加速布局人工智能

    图表:记忆网络系统辨别图片中的内容

    图表:维基百科上目前支持添加“无意失误”(good faith)标签的语种

    图表:中国脑计划的主要内容

    图表:中国脑计划分为脑科学以及类脑科学两部分

    图表:大众对人工智能的了解程度

    图表:大众了解人工智能的主要渠道

    图表:人工智能水平最受认可领域

    图表:人工智能最具价值的领域

    图表:体力劳动将会被AI取代

    图表:超人工智能需理性看待

    图表:提到“深度学习”或“深度神经网络”的文章数量

    图表:提到“深度学习”或“深度神经网络”且被至少引用一次的文章数量

    图表:中国人工智能申请专利数量分布图

    图表:中国人工智能申请专利各细分领域百分比

    图表:中国人工智能专利细分领域百分比TOP5

    图表:2014-2020年中国人工智能产业规模

    图表:人工智能产业发展特征

    图表:中国人工智能企业省际分布

    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:不同测试方法得出评分不具可比性

    图表:人工智能系统无法识别图像问题

    图表:人工智能系统无法操控工具回答问题

    图表:人工智能系统测试接口示意图

    图表:人工智能和人类智能发展曲线示意图

    图表:云计算应用模式

    图表:大数据技术框架

    图表:大数据交易平台企业一览及介绍

    图表:全球数据总量将出现爆发式增长

    图表:深度学习结构示意图

    图表:浅层模型和深层模型的对比

    图表:谷歌深度学习模型

    图表:GitHub深度学习开源排名(一)

    图表:GitHub深度学习开源排名(二)

    图表:语义依存分析例子

    图表:计算机视觉与其他领域的关系

    图表:CV在人机交互上的前沿应用

    图表:计算机视觉的处理流程

    图表:人脸识别过程

    图表:具有情景意识的环境感知网络分层结构

    图表:智能诊断系统平台组成结构

    图表:AI可能的重构的领域与方式

    图表:AI全自动化智能工厂系统

    图表:工业4.0愿景

    图表:智能健康管理公司Welltok近年融资额不断创新高

    图表:安防巡逻机器人

    图表:步态识别技术

    图表:2007-2020年全球生物识别技术市场规模

    图表:“情感”图灵测试

    图表:AlphaSense智能搜索帮助提高投资决策效率

    图表:Lending Club的智能风控模式

    图表:人工智能在零售领域的技术应用

    图表:人工智能在零售领域的应用趋势

    图表:人工智能将成为未来零售业的超级大脑

    图表:2012-2020年我国智能家居市场规模

    图表:智能家居产品分类

    图表:已经公布无人车(包括无人驾驶公交车)上路时间表的公司

    图表:全球无人驾驶销量增长趋势

    图表:NVIDIA具有学习功能的自动驾驶系统

    图表:2014训练一个分类器判断一个动词属于加/

    图表:机器人行业产业链长度图

    图表:机器人产品的全生命周期

    图表:2014年全球工业机器人市场分布情况

    图表:2015年全球服务机器人销售额结构占比

    图表:2012-2015年全球服务机器人销售额及其增速

    图表:2012-2015年全球服务机器人市场销售额结构

    图表:全球服务机器人服务领域对比

    图表:服务务机器人的主要应用领域

    图表:国内服务机器人类型分布

    图表:手术机器人

    图表:医用机器人应用领域结构图(按销量)

    图表:国产军事机器“大狗”

    图表:扫地机器人

    图表:AGV机器人

    图表:码垛机器人

    图表:分拣抓取机器人

    图表:2014-2015财年微软综合收益表

    图表:2014-2015财年微软分部资料

    图表:2014-2015财年微软收入分地区资料

    图表:2015-2016财年微软综合收益表

    图表:2015-2016财年微软分部资料

    图表:2015-2016财年微软收入分地区资料

    图表:2016-2017财年微软综合收益表

    图表:2016-2017财年微软分部资料

    图表:2014-2015IBM综合收益表

    图表:2014-2015IBM收入分地区资料

    图表:2015-2016IBM综合收益表

    图表:2015-2016IBM分部资料

    图表:2016-2017IBM综合收益表

    图表:2016-2017IBM分部资料

    图表:2016-2017IBM收入分地区资料

    图表:IBM围绕Watson全面布局人工智能

    图表:Watson目前的六种主要功能

    图表:Watson的发展历程

    图表:2014-2015Alphabet综合收益表

    图表:2014-2015Alphabet收入分部门资料

    图表:2014-2015Alphabet收入分地区资料

    图表:2015-2016Alphabet综合收益表

    图表:2015-2016Alphabet收入分地区资料

    图表:2016-2017Alphabet综合收益表

    图表:2016-2017Alphabet收入分地区资料

    图表:谷歌人工智能的发展途径

    图表:GoogleAI上的布局

    图表:Google越来越多的软件开始融入AI技术

    图表:2014-2015财年英特尔公司综合收益表

    图表:2014-2015财年英特尔公司分部资料

    图表:2014-2015财年英特尔公司收入分地区资料

    图表:2015-2016财年英特尔公司综合收益表

    图表:2015-2016财年英特尔公司分部资料

    图表:2015-2016财年英特尔公司收入分地区资料

    图表:2016-2017财年英特尔公司综合收益表

    图表:2016-2017财年英特尔公司分部资料

    图表:英特尔全面布局人工智能

    图表:2014-2015年亚马逊综合收益表

    图表:2014-2015年亚马逊分部资料

    图表:2014-2015年亚马逊收入分地区资料

    图表:2015-2016年亚马逊综合收益表

    图表:2015-2016年亚马逊收入分地区资料

    图表:2016-2017年亚马逊综合收益表

    图表:2016-2017年亚马逊收入分地区资料

    图表:亚马逊Echo音箱

    图表:Amazon Lex

    图表:2014-2015年百度综合收益表

    图表:2014-2015年百度收入分部资料

    图表:2015-2016年百度综合收益表

    图表:2015-2016年百度收入分部资料

    图表:2016-2017年百度综合收益表

    图表:2014-2015年腾讯综合收益表

    图表:2014-2015年腾讯收入分部资料

    图表:2014-2015年腾讯收入分地区资料

    图表:2015-2016年腾讯综合收益表

    图表:2015-2016年腾讯收入分部资料

    图表:2015-2016年腾讯收入分地区资料

    图表:2016-2017年腾讯综合收益表

    图表:腾讯人工智能硬件布局

    图表:QQ物联系统

    图表:2014-2015财年阿里巴巴综合收益表

    图表:2014-2015财年阿里巴巴分部资料

    图表:2014-2015财年阿里巴巴收入分产品资料

    图表:2015-2016财年阿里巴巴综合收益表

    图表:2015-2016财年阿里巴巴分部资料

    图表:2015-2016财年阿里巴巴收入分产品资料

    图表:2016-2017财年阿里巴巴综合收益表

    图表:2016-2017财年阿里巴巴分部资料

    图表:2016-2017财年阿里巴巴收入分产品资料

    图表:DTPAI机器学习核心库

    图表:2015-2017年科大讯飞股份有限公司总资产和净资产

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司营业收入和净利润

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司营业收入和净利润

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司现金流量

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司现金流量

    图表:2016年科大讯飞股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司成长能力

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司成长能力

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司长期偿债能力

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司长期偿债能力

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司运营能力

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司运营能力

    图表:2015-2016年科大讯飞股份有限公司盈利能力

    图表:2017年科大讯飞股份有限公司盈利能力

    图表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司总资产和净资产

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司营业收入和净利润

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司营业收入和净利润

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司现金流量

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司现金流量

    图表:2016年科大智能科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司成长能力

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司成长能力

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司短期偿债能力

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司短期偿债能力

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司长期偿债能力

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司长期偿债能力

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司运营能力

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司运营能力

    图表:2015-2016年科大智能科技股份有限公司盈利能力

    图表:2017年科大智能科技股份有限公司盈利能力

    图表:深瞳人眼摄像机

    图表:皓目行为分析仪

    图表:捷通华声主要财务指标

    图表:捷通华声营收及净利润增长率

    图表:捷通华声营收结构及毛利率

    图表:捷通华声主要业务产品(一)

    图表:捷通华声主要业务产品(二)

    图表:捷通华声主要业务产品(三)

    图表:捷通华声服务领域及代表客户

    图表:全球人工智能投融资情况

    图表:全球AI产业融资图景,季度对比

    图表:全球人工智能企业融资规模分布

    图表:2000-2016全球人工智能领域融资阶段分布

    图表:人工智能的重点品类的融资分布

    图表:最受风险资本青睐的人工智能品类

    图表:2010-2014年投向AI创业公司的风投总额

    图表:2011-2015年人工智能领域获投企业所属领域分布

    图表:中国人工智能行业投资额及投资次数

    图表:2015AI领域投融资的金额分布

    图表:中国人工智能行业投资额及投资次数

    图表:2015年机器人各细分领域投融资事件数量

    图表:2015AI领域投融资所处阶段

    图表:人工智能投资逻辑

    图表:人工智能发展趋势

  • 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)。

      数据显示,全球人工智能领域的投融资交易比以往任何时候都更活跃。2016年全球550家人工智能初创企业共获得50亿美元投资。自2012年,人工智能领域投资交易和投资额就在增长,2016年创造了新的纪录。2016年全球人工智能领域投资交易达658宗,和2012年的160宗投资相比增长明显;投资额超过5亿美元,较前一年增长60%。

      在中国,人工智能的发展受到高度重视。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7月,中国国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,要求到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能核心产业规模超过1500亿元。此外,地区也加快行业布局。2017年11月上海市出台《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》,规划打造6个人工智能创新应用示范区,形成60个深度应用场景,建设100个以上应用示范项目。

      我国新一代人工智能发展的战略目标:第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点;第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力;第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。从现在开始到2040年将是狭义人工智能快速发展,并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。未来人工智能行业市场发展前景广阔。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及人工智能行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国人工智能行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外人工智能行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了人工智能行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于人工智能产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国人工智能行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

  • 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    • 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    • 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    • 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    • 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    • 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    • 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    • 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制……

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavio Analysis、
    Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1: 设立研究小组,确定研究内容

           针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

      ●  访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

      ●  实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

      ●  报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

      ●  国内、国际行业协会出版物;

      ●  各种会议资料;

      ●  中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

      ●  专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

      ●  企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

      ●  各种信息源之间相互核实;

      ●  同相关产业专家与销售人员核实;

      ●  同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

           与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

           该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

           对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

     

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究  产品营销研究  品牌调查研究  广告媒介研究  渠道商圈研究  满意度研究  神秘顾客调查  
    消费者研究   重点业务领域  调查执行技术  公司实力鉴证  关于中研普华  中研普华优势  服务流程管理

公司介绍CONTENT OVERVIEW

中研普华集团是中国领先的产业研究专业机构,拥有十余年的投资银行、企业IPO上市咨询一体化服务、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验。公司致力于为企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、风险投资机构、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富翔实的市场研究资料和商业竞争情报;为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。目前,中研普华已经为上万家客户(查看客户名单)包括政府机构、银行业、世界500强企业、研究所、行业协会、咨询公司、集团公司和各类投资公司在内的单位提供了专业的产业研究报告、项目投资咨询及竞争情报研究服务,并得到客户的广泛认可;为大量企业进行了上市导向战略规划,同时也为境内外上百家上市企业进行财务辅导、行业细分领域研究和募投方案的设计,并协助其顺利上市;协助多家证券公司开展IPO咨询业务。我们坚信中国的企业应该得到货真价实的、一流的资讯服务,在此中研普华研究中心郑重承诺,为您提供超值的服务!中研普华的管理咨询服务集合了行业内专家团队的智慧,磨合了多年实践经验和理论研究大碰撞的智慧结晶。我们的研究报告已经帮助了众多企业找到了真正的商业发展机遇和可持续发展战略,我们坚信您也将从我们的产品与服务中获得有价值和指导意义的商业智慧!

中研知名度及美誉

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