人工智能行業(yè)投融資研究報(bào)告
【報(bào)告類型】多用戶、行業(yè)報(bào)告/專項(xiàng)調(diào)研報(bào)告
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核心內(nèi)容提要
市場(chǎng)需求
本報(bào)告從以下幾個(gè)角度對(duì)人工智能行業(yè)的市場(chǎng)需求進(jìn)行分析研究：
1、市場(chǎng)規(guī)模：通過對(duì)過去連續(xù)五年中國(guó)市場(chǎng)人工智能行業(yè)消費(fèi)規(guī)模及同比增速的分析，判斷人工智能行業(yè)的市場(chǎng)潛力與成長(zhǎng)性，并對(duì)未來五年的消費(fèi)規(guī)模增長(zhǎng)趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字?jǐn)⑹?數(shù)據(jù)圖表（柱狀折線圖）”。
2、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)：從多個(gè)角度，對(duì)人工智能行業(yè)的產(chǎn)品進(jìn)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(fèi)規(guī)模及占比，并深入調(diào)研各類細(xì)分產(chǎn)品的市場(chǎng)容量、需求特征、主要競(jìng)爭(zhēng)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(xì)分產(chǎn)品的市場(chǎng)需求。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字?jǐn)⑹?數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
3、市場(chǎng)分布：從用戶的地域分布和消費(fèi)能力等因素，來分析人工智能行業(yè)的市場(chǎng)分布情況，并對(duì)消費(fèi)規(guī)模較大的重點(diǎn)區(qū)域市場(chǎng)進(jìn)行深入調(diào)研，具體包括該地區(qū)的消費(fèi)規(guī)模及占比、需求特征、需求趨勢(shì)……該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字?jǐn)⑹?數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
4、用戶研究：通過對(duì)人工智能產(chǎn)品的用戶群體進(jìn)行劃分，給出不同用戶群體對(duì)人工智能產(chǎn)品的消費(fèi)規(guī)模及占比，同時(shí)深入調(diào)研各類用戶群體購(gòu)買人工智能產(chǎn)品的購(gòu)買力、價(jià)格敏感度、品牌偏好、采購(gòu)渠道、采購(gòu)頻率等，分析各類用戶群體對(duì)人工智能產(chǎn)品的關(guān)注因素以及未滿足的需求，并對(duì)未來幾年各類用戶群體對(duì)人工智能產(chǎn)品的消費(fèi)規(guī)模及增長(zhǎng)趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，從而有助于人工智能廠商把握各類用戶群體對(duì)人工智能產(chǎn)品的需求現(xiàn)狀和需求趨勢(shì)。該部分內(nèi)容呈現(xiàn)形式為“文字?jǐn)⑹?數(shù)據(jù)圖表（表格、餅狀圖）”。
5、……
競(jìng)爭(zhēng)格局
本報(bào)告基于波特五力模型，從人工智能行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者的競(jìng)爭(zhēng)能力、潛在競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入能力、替代品的替代能力、供應(yīng)商的議價(jià)能力以及下游用戶的議價(jià)能力五個(gè)方面來分析人工智能行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局。同時(shí)，通過對(duì)人工智能行業(yè)現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者的調(diào)研，給出人工智能行業(yè)的企業(yè)市場(chǎng)份額指標(biāo)，以此判斷人工智能行業(yè)市場(chǎng)集中度，同時(shí)根據(jù)市場(chǎng)份額和市場(chǎng)影響力對(duì)主流企業(yè)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)群組劃分，并分析各競(jìng)爭(zhēng)群組的特征；此外，通過分析主流企業(yè)的戰(zhàn)略動(dòng)向、投資動(dòng)態(tài)和新進(jìn)入者的投資熱度、市場(chǎng)進(jìn)入策略等，來判斷人工智能行業(yè)未來競(jìng)爭(zhēng)格局的變化趨勢(shì)。
標(biāo)桿企業(yè)
對(duì)標(biāo)桿企業(yè)的研究一直是中經(jīng)視野研究報(bào)告的核心和基礎(chǔ)，因?yàn)闃?biāo)桿企業(yè)相當(dāng)于行業(yè)研究的樣本，所以，一定數(shù)量標(biāo)桿企業(yè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，很大程度上，反映了一個(gè)行業(yè)的主流發(fā)展趨勢(shì)。本報(bào)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(biāo)桿企業(yè)進(jìn)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(yíng)狀況、營(yíng)銷模式、銷售網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、發(fā)展動(dòng)向等內(nèi)容。本報(bào)告也可以按照客戶要求，調(diào)整標(biāo)桿企業(yè)的選取數(shù)量和選取方法。
投資機(jī)會(huì)
本報(bào)告對(duì)人工智能行業(yè)投資機(jī)會(huì)的研究分為一般投資機(jī)會(huì)研究和特定項(xiàng)目投資機(jī)會(huì)研究，一般投資機(jī)會(huì)主要從細(xì)分產(chǎn)品、區(qū)域市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)鏈等角度進(jìn)行分析評(píng)估，特定項(xiàng)目投資機(jī)會(huì)主要針對(duì)人工智能行業(yè)擬在建并尋求合作的項(xiàng)目進(jìn)行調(diào)研評(píng)估。
【報(bào)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(jí)
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(hào)處理
1.3.3 子符號(hào)法
1.3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法
1.3.5 集成方法
第二章 2015-2018年國(guó)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(dòng)人工智能發(fā)展動(dòng)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(qǐng)狀況
2.1.6 發(fā)達(dá)國(guó)家重視人工智能產(chǎn)業(yè)
2.1.7 全球人工智能衍生價(jià)值預(yù)測(cè)
2.2 美國(guó)
2.2.1 美國(guó)人工智能發(fā)展?fàn)顩r
2.2.2 美國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局
2.2.3 美國(guó)機(jī)器智能國(guó)家戰(zhàn)略
2.2.4 美國(guó)人工智能相關(guān)主體
2.2.5 美國(guó)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀
2.2.6 人工智能應(yīng)用于美國(guó)國(guó)防
2.2.7 美國(guó)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?fàn)顩r
2.3.2 日本人工智能重點(diǎn)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(diǎn)
2.3.6 日本人工智能發(fā)展線路圖
2.4 2015-2018年各國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.4.1 歐盟人工智能發(fā)展計(jì)劃
2.4.2 歐盟推進(jìn)機(jī)器人研發(fā)
2.4.3 英國(guó)人工智能發(fā)展分析
2.4.4 法國(guó)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.4.5 韓國(guó)人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.4.6 以色列人工智能融資動(dòng)態(tài)
2.4.7 新加坡人工智能發(fā)展計(jì)劃
第三章 2015-2018年中國(guó)人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
3.1 政策推動(dòng)人工智能發(fā)展
3.1.1 中國(guó)大腦研究計(jì)劃開啟
3.1.2 國(guó)wu院推動(dòng)人工智能建設(shè)
3.1.3 加快建設(shè)人工智能資源庫(kù)
3.1.4 人工智能寫進(jìn)政府工作報(bào)告
3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析
3.2.1 “中國(guó)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(jìn)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(dòng)實(shí)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(dòng)計(jì)劃
3.3.4 人工智能高校人才培養(yǎng)計(jì)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(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析
3.5.1 機(jī)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(jī)器人發(fā)展
3.5.3 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
第四章 2015-2018年中國(guó)人工智能技術(shù)認(rèn)知及研究進(jìn)展
4.1 人工智能技術(shù)認(rèn)知狀況調(diào)研
4.1.1 認(rèn)知?dú)v程
4.1.2 認(rèn)知程度
4.1.3 認(rèn)知渠道
4.1.4 認(rèn)可領(lǐng)域
4.1.5 取代趨勢(shì)
4.1.6 爭(zhēng)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(qǐng)規(guī)模
4.2.3 人工智能專利申請(qǐng)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(shí)驗(yàn)室成立
4.3 2015-2018年人工智能技術(shù)研究態(tài)勢(shì)
4.3.1 人工智能再獲重大突破
4.3.2 深度學(xué)習(xí)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(shì)
4.3.5 人工智能技術(shù)走進(jìn)生活
4.3.6 人工智能帶來媒體變革
第五章 2015-2018年中國(guó)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(jìn)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(tái)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(shí)現(xiàn)路徑層
5.3.4 應(yīng)用實(shí)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(jìng)爭(zhēng)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(jìn)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(diǎn)
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(duì)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(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
5.6.5 人工智能倫理問題的對(duì)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(qiáng)人工智能專業(yè)人才儲(chǔ)備
5.7.4 確保教育和培訓(xùn)體系與時(shí)俱進(jìn)
5.7.5 相互不建立倫理和法律共識(shí)
第六章 2015-2018年重點(diǎn)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(shí)力
6.1.3 公司注冊(cè)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?fàn)顩r
6.2.3 典型區(qū)域布局
6.2.4 區(qū)域發(fā)展動(dòng)態(tài)
6.3 上海市
6.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
6.3.2 政策環(huán)境分析
6.3.3 財(cái)政支持動(dòng)態(tài)
6.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
6.3.5 研究機(jī)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(yùn)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(diǎn)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(shì)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(xiàng)目發(fā)展動(dòng)態(tài)
6.7 貴州省
6.7.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)
6.7.2 政策環(huán)境分析
6.7.3 區(qū)域發(fā)展?fàn)顩r
6.7.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
第七章 2015-2018年人工智能技術(shù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)要素
7.1 人工智能行業(yè)發(fā)展的技術(shù)機(jī)遇
7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)加快
7.1.2 我國(guó)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(jì)算機(jī)
7.2.4 仿生計(jì)算機(jī)
7.3 人工智能芯片技術(shù)發(fā)展提速
7.3.1 人工智能對(duì)芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點(diǎn)
7.3.3 人工智能芯片專利申請(qǐng)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(dòng)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(jìn)
7.5 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)
7.5.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)
7.5.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式
7.5.3 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.5.4 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
7.5.5 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)
7.5.6 云計(jì)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(gè)環(huán)節(jié)
7.6.3 大數(shù)據(jù)市場(chǎng)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(chǎng)景
7.6.7 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.7 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段
7.7.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.5 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀
7.7.6 深度學(xué)習(xí)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(shí)別技術(shù)分析
8.1.4 語義技術(shù)研發(fā)狀況
8.1.5 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.2 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
8.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵
8.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的分類
8.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用
8.2.4 計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)作
8.3 模式識(shí)別技術(shù)
8.3.1 模式識(shí)別技術(shù)內(nèi)涵
8.3.2 文字識(shí)別技術(shù)應(yīng)用
8.3.3 生物特征識(shí)別技術(shù)
8.3.4 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用
8.3.5 模式識(shí)別發(fā)展?jié)摿?
8.4 知識(shí)表示技術(shù)
8.4.1 知識(shí)表示的內(nèi)涵
8.4.2 知識(shí)表示的方法
8.4.3 知識(shí)表示的進(jìn)展
8.5 其他基礎(chǔ)技術(shù)分析
8.5.1 自動(dòng)推理技術(shù)
8.5.2 環(huán)境感知技術(shù)
8.5.3 自動(dòng)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(jìn)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(xué)中的應(yīng)用
9.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
9.2.4 AI在醫(yī)學(xué)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(duì)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(jī)器人
9.3.4 AI識(shí)別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.3.5 生物識(shí)別市場(chǎng)狀況分析
9.3.6 AI技術(shù)應(yīng)用于國(guó)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(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)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(dòng)社交應(yīng)用
9.6.2 組織開展機(jī)器情感測(cè)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(chǎng)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(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
10.1 2015-2018年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.1.1 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.2 機(jī)器人的替代優(yōu)勢(shì)明顯
10.1.3 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.1.4 我國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程
10.2 2015-2018年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
10.2.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程回顧
10.2.2 我國(guó)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.3 機(jī)器人細(xì)分市場(chǎng)發(fā)展展望
10.2.4 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展目標(biāo)
10.2.5 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析
10.3 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用狀況
10.3.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系
10.3.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程
10.3.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人
10.3.4 人工智能促進(jìn)機(jī)器人發(fā)展
10.4 人工智能技術(shù)在機(jī)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(shí)別的應(yīng)用
10.4.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用
10.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
10.4.5 分布式AI的應(yīng)用
10.4.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用
10.5 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析
10.5.1 醫(yī)療機(jī)器人
10.5.2 軍shi機(jī)器人
10.5.3 教育機(jī)器人
10.5.4 家用機(jī)器人
10.5.5 物流機(jī)器人
10.5.6 協(xié)作型機(jī)器人
第十一章 2015-2018年國(guó)際人工智能重點(diǎn)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(cái)務(wù)狀況
11.1.3 人工智能研究進(jìn)展
11.1.4 人工智能發(fā)展動(dòng)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(yíng)范圍
11.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
11.2.4 技術(shù)研發(fā)實(shí)力
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 人工智能平臺(tái)
11.3 谷歌公司
11.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2 企業(yè)財(cái)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(tái)
11.3.5 人工智能收購(gòu)歷程
11.3.6 人工智能收購(gòu)動(dòng)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(cái)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(jī)會(huì)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(cái)務(wù)狀況
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)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(dá)）
11.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十二章 2015-2018年中國(guó)人工智能重點(diǎn)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(cái)務(wù)狀況
12.1.3 AI技術(shù)研發(fā)進(jìn)展
12.1.4 人工智能生態(tài)布局
12.1.5 人工智能布局動(dòng)態(tài)
12.1.6 人工智能合作推進(jìn)
12.2 騰訊公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
12.2.3 企業(yè)財(cái)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(dòng)態(tài)
12.3 阿里集團(tuán)
12.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2 企業(yè)財(cái)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(tái)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(yíng)效益分析
12.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
12.4.6 財(cái)務(wù)狀況分析
12.4.7 核心競(jìng)爭(zhēng)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(yíng)效益分析
12.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
12.5.5 財(cái)務(wù)狀況分析
12.5.6 核心競(jìng)爭(zhēng)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(cái)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(dòng)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(guó)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(diǎn)投資品類
13.1.6 風(fēng)險(xiǎn)投資上升
13.2 中國(guó)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(diǎn)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(dòng)態(tài)
13.3.1 典型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融資分布
13.3.2 AI獨(dú)角獸企業(yè)融資動(dòng)態(tài)
13.3.3 重點(diǎn)融資事件排名狀況
13.3.4 商湯科技融資動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)分析
13.4.1 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)
13.4.2 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
13.4.3 技術(shù)壁壘
13.4.4 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)
13.4.5 競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)
13.4.6 合同毀約風(fēng)險(xiǎn)
第十四章 人工智能行業(yè)未來發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
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(diǎn)
14.1.2 人工智能經(jīng)濟(jì)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(diǎn)
14.1.5 人工智能投資機(jī)會(huì)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(shì)預(yù)測(cè)
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(shì)
14.2.3 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
14.2.4 人工智能應(yīng)用趨勢(shì)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(shí)尚
14.3 2019-2025年中國(guó)人工智能行業(yè)預(yù)測(cè)分析
14.3.1 影響因素分析
14.3.2 人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
附錄
附錄一：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃
附錄二：促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）
圖表目錄
圖表1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)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(diǎn)企業(yè)
圖表7 全球運(yùn)功監(jiān)測(cè)傳動(dòng)器市場(chǎng)
圖表8 1990VS2013計(jì)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(diǎn)品類的公司分布
圖表11 全球人工智能申請(qǐng)專利數(shù)量分布圖
圖表12 全球人工智能申請(qǐng)專利各細(xì)分領(lǐng)域百分比
圖表13 全球人工智能細(xì)分領(lǐng)域申請(qǐng)專利數(shù)量趨勢(shì)
圖表14 全球人工智能衍生的商業(yè)價(jià)值預(yù)測(cè)
圖表15 2010-2017年美國(guó)人工智能融資情況
圖表16 美國(guó)人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計(jì)劃
圖表17 美國(guó)人工智能典型研發(fā)機(jī)構(gòu)
圖表18 人工智能典型研發(fā)企業(yè)
圖表19 美國(guó)人工智能專利細(xì)分領(lǐng)域百分比TOP5
圖表20 美國(guó)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(chǎng)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(jì)劃
圖表26 韓國(guó)人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計(jì)劃
圖表27 中國(guó)腦計(jì)劃的主要內(nèi)容
圖表28 中國(guó)腦計(jì)劃分為腦科學(xué)以及類腦科學(xué)兩部分
圖表29 沈陽市新一代人工智能重點(diǎn)任務(wù)
圖表30 人工智能發(fā)展過程中具有社會(huì)意義的重要事件
圖表31 大眾對(duì)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(rèn)可領(lǐng)域
圖表34 人工智能最具價(jià)值的領(lǐng)域
圖表35 體力勞動(dòng)將會(huì)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(guó)人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)統(tǒng)計(jì)
圖表38 中國(guó)人工智能申請(qǐng)專利數(shù)量分布圖
圖表39 中國(guó)人工智能申請(qǐng)專利各細(xì)分領(lǐng)域百分比
圖表40 中國(guó)人工智能專利細(xì)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(gè)階段
圖表43 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
圖表44 2017年國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)注冊(cè)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(chǔ)能力
圖表47 技術(shù)層的運(yùn)行機(jī)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(guó)內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的布局
圖表51 200家中國(guó)人工智能代表性企業(yè)榜單
圖表52 2017年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展城市排行榜
圖表53 2017年國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)注冊(cè)地分布
圖表54 2017年國(guó)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(xiàng)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(biāo)
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(dòng)電話基站數(shù)發(fā)展情況
圖表60 2015-2018年光纜線路總長(zhǎng)度發(fā)展情況
圖表61 信息化發(fā)展領(lǐng)先國(guó)家排名（一）
圖表62 信息化發(fā)展領(lǐng)先國(guó)家排名（二）
圖表63 16位計(jì)算帶來兩倍的效率提升
圖表64 云計(jì)算應(yīng)用模式
圖表65 全球云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)
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(shí)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(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)示意圖
圖表72 淺層模型和深層模型的對(duì)比
圖表73 谷歌深度學(xué)習(xí)模型
圖表74 GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（一）
圖表75 GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（二）
圖表76 語義依存分析例子
圖表77 計(jì)算機(jī)視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系
圖表78 CV在人機(jī)交互上的前沿應(yīng)用
圖表79 計(jì)算機(jī)視覺的處理流程
圖表80 人臉識(shí)別過程
圖表81 具有情景意識(shí)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(tái)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(dòng)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(jī)器人
圖表88 步態(tài)識(shí)別技術(shù)
圖表89 2019-2025年中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模與預(yù)測(cè)
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(fēng)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(shì)
圖表94 人工智能將成為未來零售業(yè)的超級(jí)大腦
圖表95 “情感”圖靈測(cè)試
圖表96 語言交互流程示意圖
圖表97 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)度圖
圖表98 機(jī)器人產(chǎn)品的全生命周期
圖表99 手術(shù)機(jī)器人
圖表100 醫(yī)用機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)圖（按銷量）
圖表101 國(guó)產(chǎn)軍shi機(jī)器“大狗”
圖表102 掃地機(jī)器人
圖表103 AGV機(jī)器人
圖表104 碼垛機(jī)器人
圖表105 分揀抓取機(jī)器人
圖表106 2015-2018財(cái)年微軟綜合收益表
圖表107 2015-2018財(cái)年微軟分部資料
圖表108 2015-2018財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料
圖表109 2015-2018財(cái)年微軟綜合收益表
圖表110 2015-2018財(cái)年微軟分部資料
圖表111 2015-2018財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料
圖表112 2017-2018財(cái)年微軟綜合收益表
圖表113 2017-2018財(cái)年微軟分部資料
圖表114 2017-2018財(cái)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(cái)年英特爾公司綜合收益表
圖表134 2015-2018財(cái)年英特爾公司分部資料
圖表135 2015-2018財(cái)年英特爾公司收入分地區(qū)資料
圖表136 2015-2018財(cái)年英特爾公司綜合收益表
圖表137 2015-2018財(cái)年英特爾公司分部資料
圖表138 2015-2018財(cái)年英特爾公司收入分地區(qū)資料
圖表139 2015-2018財(cái)年英特爾公司綜合收益表
圖表140 2015-2018財(cái)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(tuán)在人工智能領(lǐng)域的生態(tài)布局
圖表184 DTPAI機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫(kù)
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(yíng)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(rùn)及增速
圖表188 2017年科大訊飛股份有限公司主營(yíng)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(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)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(biāo)
圖表192 2015-2018年科大訊飛股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表193 2015-2018年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
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(yíng)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(rùn)及增速
圖表197 2017年科大智能科技股份有限公司主營(yíng)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(yíng)業(yè)利潤(rùn)及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)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(biāo)
圖表201 2015-2018年科大智能科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表202 2015-2018年科大智能科技股份有限公司運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)
圖表203 深瞳人眼攝像機(jī)
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(guó)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(duì)比
圖表211 2015-2018年英德法三國(guó)AI融資規(guī)模與投資頻次對(duì)比
圖表212 2015-2018年歐洲主要國(guó)家AI融資分布融資情況
圖表213 人工智能的重點(diǎn)品類的融資分布
圖表214 最受風(fēng)險(xiǎn)資本青睞的人工智能品類
圖表215 中國(guó)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(guó)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(dú)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(shì)
圖表226 2019-2025年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
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