一、报&= #21578;报价

《2018-2024年中国人工智能行业前景研究与投资前景分析报告》信息及时，资料详&#= 23454;，指导性强，具有?= 20;家，独到，独特的优= 势。旨在帮助客户掌= 5569;区域经济趋势，获?= 1;优质客户信息，准确&= #12289;全面、迅速了解目= 069;行业发展动向，从而= ;提升工作效率和效果&#= 65292;是把握企业战略发ì= 37;定位不可或缺的重要= 决策依据。 =

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二、说&= #26126;、目录、图表目录
人工智能、大数据和云计算是继移动互联网之后的产业三大热点，随着这些热点的普及应用，人工智能将会在更宽广的范围内实现商用化。人工智能技术虽然不是高不可攀，但还是存在一定的门槛，包括市场、技术、产品、人才、资金等诸多因素限制。

近两三年，随着人工智能和大数据技术进步与市场的发展，越来越多企业宣布进入人工智能领域，原有的、规模也并不大的竞争格局已经被打破，人工智能因覆盖领域宽广，未来产业也必定呈现出全方位、多领域而且领域细分的竞争格局，在不断变换的格局中，也一定会不断有企业脱颖而出。

据预测，人工智能和服务在各产业链的全球收入将在 2025 年从 2016 年的 6.4 亿美元增长到 368 亿美元，增长近 57 倍。

人工智能产业链全球收入预测

数据来源：公开数据整理

2015 年，全球人工智能市场规模约为 490 亿元，而根据国外调查机构 Tractica 的统计预测数字，到 2024 年人工智能的市场规模将达到 2700 亿元，未来整个人工智能市场将呈现出爆炸式增长。

全球 AI 市场规模

资料来源：公开资料，智研数据研究中心整理

智研数据研究中心发布的《2018-2024年中国人工智能行业前景研究与投资前景分析报告》共十四章。首先介绍了中国人工智能行业市场发展环境、人工智能整体运行态势等，接着分析了中国人工智能行业市场运行的现状，然后介绍了人工智能市场竞争格局。随后，报告对人工智能做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国人工智能行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能产业有个系统的了解或者想投资中国人工智能行业，本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录：

第一章 人工智能 ：当代科技的巅峰对决

1.1 IT 巨头争相涌入人工智能领域

1.2 发达国家纷纷推出人工智能计划

1.3 中国科技界向人工智能—世界科技之巅发起冲击

第二章人工智能的重大战略意义：未来科技发展的战略制高点

2.1 人工智能是未来互联网发展的技术核心

2.2 人工智能将引发产业结构的深刻变革

2.3 人工智能将决定未来智能化战争之胜负

2.4 人工智能是我国实现弯道超车的最佳机遇

第三章人工智能探秘

3.1 计算机怎样实现人脑的智能？

3.2 人工智能发展的三个阶段

3.3 三个有代表性的 “人工大脑”

3.3.1 “谷歌大脑”

3.3.2 IBM 人脑模拟芯片

3.3.3 “百度大脑”

第四章临界点已至：三大技术的重大突破

4.1 深度学习—核心算法的突破

4.2 芯片级的类人脑并行计算—计算能力的突破

4.3 大数据—庞大的计算资源

第五章人工智能核心技术的应用

5.1 人工智能基础平台

5.1.1 人工智能基础平台构建从感知数据到行业应用的正循环

5.1.2 IBM 是人工智能基础平台商业应用的先锋

5.1.3 全球主要人工智能基础平台一览

5.2 机器学习

5.2.1 机器学习是人工智能的核心技术

5.2.2 ：机器学习实现高效大数据分析平台

5.2.3 Ersatz：深度学习云平台

5.2.4 全球主要机器学习类公司一览

5.3 语音识别及自然语言处理

5.3.1 自然语言是人机交互发展的自然趋势

5.3.2 科大讯飞：智能语音核心技术代表世界最高水平

5.3.3 Luminoso：时刻分析用户在社交网站上的言行

5.3.4 全球语音识别应用公司一览

5.4 图像识别

5.4.1 让广告与网络视频智能匹配

5.4.2 FACE++人脸识别服务云模式

5.4.3 全球主要图像识别应用公司一览

5.5 预测分析API

5.5.1 预测分析API 应用前景广阔

5.5.2 Google Prediction：功能强大的预测分析平台

5.5.3 全球主要预测API 商用公司一览

5.6 生物特征识别技术

5.6.1 . 人脸识别

（1）人脸识别技术

（2）人脸识别的历史和流程

（3）人脸识别的应用

（4）互联网金融给人脸识别技术应用带来历史性机遇

5.6.2 声纹识别

第六章人工智能引发产业结构深刻变革

6.1 制造业

6.2 金融

6.2.1 金融信息的收集与分析

6.2.2 市场行情的分析和预测

6.2.3 信用风险管控

6.3 教育

6.4 广告

6.5 传媒

6.6 法律

6.7 医药

6.8 智能家居

6.9 农业

6.10 汽车

第七章人工智能投资策略及主要公司分析（ZY GXH）

7.1 投资策略

7.2 主要公司分析

7.2.1 科大讯飞：打造中国“最强大脑”

7.2.2 东方网力：视频大数据龙头

7.2.3 东方国信：大数据智能分析龙头

7.2.4 中瑞思创：智慧医疗新星升起

7.2.5 四维图新：抢占无人驾驶的“入口”

7.2.6 佳都科技：人脸识别新锐

7.2.7 科远股份：工业智能化先锋

7.2.8 汉王科技：模式识别和智能交互的领先企业

第八章风险提示（ZY GXH）

图表目录：

图表 1：2010-2017年全球人工智能投资额增长情况

图表 2：2010-2017年全球人工智能新创公司数目

图表 3：美国和欧洲开启人脑模拟计算计划

图表 4：国内互联网三大巨头对人工智能高度重视

图表 5：“中国脑计划”主要方向

图表 6：人工智能将完成人体自身企业和产业的三层重构

图表 7：“人工智能+应用场景”是产业发展的最终形态

图表 8：从“人控”到人工智能存在巨大的产业机遇

图表 9：战争形态发展历程

图表 10：未来智能化战争

图表 11：人工智能是21 世纪科技领域最为前沿的技术之一

图表 12：计算机内部的数字电路逻辑结构

图表 13：人脑的神经元突触结构

图表 14：人脑与计算机“硬件”上的差异

图表 15：传统软件和人工智能解决问题的区别

图表 16：人工智能三个阶段

图表 17：认知智能研发的两大流派

图表 18：google 大脑图谱

图表 19：IBM 人脑模拟芯片SyNAPSE 的芯片结构功能物理形态图

图表 20：百度大脑计划

图表 21：深度学习近年来逐步成为业界追逐的热点

图表 22：深度学习是机器学习的一个分支

图表 23：人眼识别图像过程

图表 24：深度学习大幅提升语音识别准确率

图表 25：深度学习大幅提升手写识别准确率

图表 26：计算能力指数级的增长促使技术变革间隔时间越来越短

图表 27：1990-2017年计算成本平均每年下降33%

图表 28：1990-2017年存储成本平均每年下降38%

图表 29：GPU 具有出众的并行计算能力

图表 30：GPU和CPU浮点运算能力对比

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