2017-2023年中國(guó)人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告
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從智能手表、手環(huán)等可穿戴設(shè)備，到服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛、智能醫(yī)療、AR/VR 等熱點(diǎn)詞匯的興起，智能產(chǎn)業(yè)成為新一代技術(shù)革 命的急先鋒，近期Alpha Go 大勝李世石的人機(jī)圍棋對(duì)戰(zhàn)更進(jìn)一步掀起了人工智能的浪潮。人工智能產(chǎn)業(yè)是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，是其他智能科技產(chǎn)品發(fā)展的基礎(chǔ)，國(guó)內(nèi)外的高科技公司以及風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。
據(jù)V enture Scanner 統(tǒng)計(jì)，2014 年人工智能領(lǐng)域全球投資額為10 億美元，同比增長(zhǎng)近50%。2015
全球人工智能公司共獲得近12 億美元的投資，這個(gè)數(shù)字放在過去20年全年投資總額來看，已經(jīng)超過了其中17 年全年投資總額。2014 年風(fēng)投領(lǐng)域共完成40 筆交易，總金額高達(dá)3.09 億美元，同比增加302%，預(yù)計(jì)2020 年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)超千億。在未來10 年甚至更久的時(shí)間里，人工智能將是眾多智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的突破點(diǎn)。
人工智能領(lǐng)域全球投資總額
人工智能領(lǐng)域全球風(fēng)險(xiǎn)投資總額
當(dāng)前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能領(lǐng)域的公司也在不斷激增。根據(jù)Venture Scanner 的統(tǒng)計(jì)，截至到2016 年初，全球共有957 家人工智能公司，美國(guó)以499 家位列{dy}。覆蓋了深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)（通用） 、深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用） 、自然語言處理（通用） 、自然語言處理（語音識(shí)別） 、計(jì)算機(jī)視覺/圖像識(shí)別（通用）
、計(jì)算機(jī)視覺/圖像識(shí)別（應(yīng)用） 、手勢(shì)控制、虛擬私人助手、智能機(jī)器人、推薦引擎和協(xié)助過濾算法、情境感知計(jì)算、語音翻譯、視頻內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別13 個(gè)細(xì)分行業(yè)。
人工智能各細(xì)分行業(yè)公司數(shù)量（家）
《中國(guó)人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告（2017-2023年）》在多年人工智能行業(yè)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，通過資深研究團(tuán)隊(duì)對(duì)人工智能市場(chǎng)資訊進(jìn)行整理分析，并依托國(guó)家qw數(shù)據(jù)資源和長(zhǎng)期市場(chǎng)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)人工智能行業(yè)進(jìn)行了全面、細(xì)致的調(diào)研分析。
中國(guó)市場(chǎng)調(diào)研在線發(fā)布的《中國(guó)人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告（2017-2023年）》可以幫助投資者準(zhǔn)確把握人工智能行業(yè)的市場(chǎng)現(xiàn)狀，為投資者進(jìn)行投資作出人工智能行業(yè)前景預(yù)判，挖掘人工智能行業(yè)投資價(jià)值，同時(shí)提出人工智能行業(yè)投資策略、營(yíng)銷策略等方面的建議。
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第1章 人工智能：當(dāng)代科技的{df}對(duì)決
1.1 IT 巨頭爭(zhēng)相涌入人工智能領(lǐng)域
1.2 發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛推出人工智能計(jì)劃
1.3 中國(guó)科技界向人工智能—世界科技之巔發(fā)起沖擊
第2章 人工智能的重大戰(zhàn)略意義： 未來科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點(diǎn)
2.1 人工智能是未來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的技術(shù)核心
2.2 人工智能將引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深刻變革
2.3 人工智能將決定未來智能化戰(zhàn)爭(zhēng)之勝負(fù)
2.4 人工智能是我國(guó)實(shí)現(xiàn)彎道超車的{zj0}機(jī)遇
第3章 人工智能探秘
3.1 計(jì)算機(jī)怎樣實(shí)現(xiàn)人腦的智能？
3.2 人工智能發(fā)展的三個(gè)階段
3.3 三個(gè)有代表性的"人工大腦"
3.3.1 "谷歌大腦"
3.3.2 IBM 人腦模擬芯片
3.3.3 "百度大腦"
第4章 臨界點(diǎn)已至：三大技術(shù)的重大突破
4.1 深度學(xué)習(xí)—核心算法的突破
4.2 芯片級(jí)的類人腦并行計(jì)算—計(jì)算能力的突破
4.3 大數(shù)據(jù)—龐大的計(jì)算資源
第5章 人工智能核心技術(shù)的應(yīng)用
5.1 人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)
5.1.1 人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建從感知數(shù)據(jù)到行業(yè)應(yīng)用的正循環(huán)
5.1.2 IBM 是人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)商業(yè)應(yīng)用的先鋒
5.1.3 全球主要人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)一覽
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
5.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)
5.2.2 ：機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn){gx}大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
5.2.3 Ersatz：深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)
5.2.4 全球主要機(jī)器學(xué)習(xí)類公司一覽
5.3 語音識(shí)別及自然語言處理
5.3.1 自然語言是人機(jī)交互發(fā)展的自然趨勢(shì)
5.3.2 科大訊飛：智能語音核心技術(shù)代表世界{zg}水平
5.3.3 Luminoso：時(shí)刻分析用戶在社交網(wǎng)站上的言行
5.3.4 全球語音識(shí)別應(yīng)用公司一覽
5.4 圖像識(shí)別
5.4.1 讓廣告與網(wǎng)絡(luò)視頻智能匹配
5.4.2 FACE
人臉識(shí)別服務(wù)云模式
5.4.3 全球主要圖像識(shí)別應(yīng)用公司一覽
5.5 預(yù)測(cè)分析API
5.5.1 預(yù)測(cè)分析API 應(yīng)用前景廣闊
5.5.2 Google Prediction：功能強(qiáng)大的預(yù)測(cè)分析平臺(tái)
5.5.3 全球主要預(yù)測(cè)API 商用公司一覽
5.6 生物特征識(shí)別技術(shù)
5.6.1 . 人臉識(shí)別
?。?）人臉識(shí)別技術(shù)
人臉識(shí)別的過程包括人臉圖像采集、人臉定位、特征提取和特征對(duì)比幾個(gè)部分。人臉識(shí)別過程中的關(guān)鍵技術(shù)包括兩部分：檢測(cè)技術(shù)（Face Detect）和識(shí)別技術(shù)（FaceIdentification）
。檢測(cè)技術(shù)有兩個(gè)功能：一是判斷圖像中是否存在人臉，二是如果存在人臉，確定人臉的確切位臵。識(shí)別技術(shù)的功能是通過把檢測(cè)到的人臉與資料庫(kù)中的人臉進(jìn)行特征對(duì)比，最終得出匹配結(jié)果。
人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)
人臉識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域
?。?）人臉識(shí)別的歷史和流程
?。?）人臉識(shí)別的應(yīng)用
（4）互聯(lián)網(wǎng)金融給人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用帶來歷史性機(jī)遇
5.6.2 聲紋識(shí)別
第6章 人工智能引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)深刻變革
6.1 制造業(yè)
6.2 金融
6.2.1 金融信息的收集與分析(訂閱電話 010-62665210)
6.2.2 市場(chǎng)行情的分析和預(yù)測(cè)
6.2.3 信用風(fēng)險(xiǎn)管控
6.3 教育
6.4 廣告
6.5 傳媒
6.6 法律
6.7 醫(yī)藥
6.8 智能家居
智能家居市場(chǎng)推廣遇冷的根源主要在于：（1）智能化程度不足導(dǎo)致操作繁瑣已經(jīng)成為了智能家居普及過程中最關(guān)鍵的技術(shù)瓶頸，尤其在?萬物互聯(lián)時(shí)代，人機(jī)交互的重要性更加明顯；（2）缺乏統(tǒng)一的智能家居標(biāo)準(zhǔn)和體系。當(dāng)前的智能家居市場(chǎng)正處于各自為戰(zhàn)的時(shí)期，不同的廠商都試圖建立自己的智能家居體系，不可避免地造成市場(chǎng)的碎片化狀況，在很大程度上阻礙了市場(chǎng)的規(guī)模發(fā)展。人工智能技術(shù)能夠通過語音識(shí)別和語義理解技術(shù)大幅度提升智能家居的智能水平，讓家居?懂得人類的需求，讓生活更加舒適便捷。
智能家居構(gòu)成
中國(guó)智能家居發(fā)展歷程
數(shù)據(jù)顯示，2015 年前三季度中國(guó)智能電視的市場(chǎng)銷量為2376
萬臺(tái)，2015 年全年中國(guó)智能電視的銷量突破4000 萬臺(tái)，2016 年市場(chǎng)需求量將超過6000 萬臺(tái)。
中國(guó)智能電視銷量
數(shù)據(jù)顯示，2014 年中國(guó)智能家居市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到431 億元，同比增長(zhǎng)41.78%，全球智能家居市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到520 億美元，同比增長(zhǎng)55.69%；預(yù)計(jì)2016 年中國(guó)智能家居市場(chǎng)將達(dá)到660 億元，全球智能家居市場(chǎng)將達(dá)到820 億美元。巨大的"蛋糕"吸引國(guó)內(nèi)外巨頭企業(yè)及創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司爭(zhēng)相涌入，打造自己的智能家居生態(tài)圈，
例如2014 年1 月Google
以32 億美元收購(gòu)智能家居制作商N(yùn)est，國(guó)內(nèi)知名IT 公司華為、小米等也向智能家居伸出觸角。隨著人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用，切中消費(fèi)者需求痛點(diǎn)的智能家居有望加速落地，智能家居市場(chǎng)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化即將來臨。
中國(guó)智能家居市場(chǎng)規(guī)模及增速
全球智能家居市場(chǎng)規(guī)模及增速
6.9 農(nóng)業(yè)
6.10 汽車
第7章 人工智能投資策略及主要公司分析
7.1 投資策略
7.2 主要公司分析
7.2.1 科大訊飛：打造中國(guó)"最強(qiáng)大腦"
7.2.2 東方網(wǎng)力：視頻大數(shù)據(jù)龍頭
7.2.3 東方國(guó)信：大數(shù)據(jù)智能分析龍頭
7.2.4 中瑞思創(chuàng)：智慧醫(yī)療新星升起
7.2.5 四維圖新：搶占無人駕駛的"入口"
7.2.6 佳都科技：人臉識(shí)別新銳
7.2.7 科遠(yuǎn)股份：工業(yè)智能化先鋒
7.2.8 漢王科技：模式識(shí)別和智能交互的{lx1}企業(yè)
第8章 博研咨詢： 風(fēng)險(xiǎn)提示
圖表目錄（部分）
圖表：1：2010-2016年全球人工智能投資額增長(zhǎng)情況
圖表：2：2010-2016年全球人工智能新創(chuàng)公司數(shù)目
圖表：3：美國(guó)和歐洲開啟人腦模擬計(jì)算計(jì)劃
圖表：4：國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)三大巨頭對(duì)人工智能高度重視
圖表：5："中國(guó)腦計(jì)劃"主要方向
圖表：6：人工智能將完成人體自身 企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的三層重構(gòu)
圖表：7："人工智能 應(yīng)用場(chǎng)景"是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最終形態(tài)
圖表：8：從"人控"到人工智能存在巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇
圖表：9：戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)發(fā)展歷程
圖表：10：未來智能化戰(zhàn)爭(zhēng)
圖表：11：人工智能是21 世紀(jì)科技領(lǐng)域最為前沿的技術(shù)之一
圖表：12：計(jì)算機(jī)內(nèi)部的數(shù)字電路邏輯結(jié)構(gòu)
圖表：13：人腦的神經(jīng)元突觸結(jié)構(gòu)
圖表：14：人腦與計(jì)算機(jī)"硬件"上的差異
圖表：15：傳統(tǒng)軟件和人工智能解決問題的區(qū)別
圖表：16：人工智能三個(gè)階段
圖表：17：認(rèn)知智能研發(fā)的兩大流派
圖表：18：google 大腦圖譜
圖表：19：IBM 人腦模擬芯片SyNAPSE 的芯片結(jié)構(gòu) 功能 物理形態(tài)圖
圖表：20：百度大腦計(jì)劃
圖表：21：深度學(xué)習(xí)近年來逐步成為業(yè)界追逐的熱點(diǎn)
圖表：22：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支
圖表：23：人眼識(shí)別圖像過程
圖表：24：深度學(xué)習(xí)大幅提升語音識(shí)別準(zhǔn)確率
圖表：25：深度學(xué)習(xí)大幅提升手寫識(shí)別準(zhǔn)確率
圖表：26：計(jì)算能力指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)促使技術(shù)變革間隔時(shí)間越來越短
圖表：27：1990-2016年計(jì)算成本平均每年下降33%
圖表：28：1990-2016年存儲(chǔ)成本平均每年下降38%
圖表：29：GPU 具有出眾的并行計(jì)算能力
圖表：30：GPU和CPU浮點(diǎn)運(yùn)算能力對(duì)比
圖表：31：人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)
圖表：32：IBM 的TRUENORTH 神經(jīng)元芯片
圖表：33：神經(jīng)形態(tài)芯片和傳統(tǒng)芯片的比較
圖表：34：未來大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合的應(yīng)用結(jié)構(gòu)
圖表：35：人工智能的主要技術(shù)
圖表：36：百度大腦正循環(huán)工作圖
圖表：37：沃森在電視智力問答中戰(zhàn)勝人類
圖表：38：沃森的四大商業(yè)化方向
圖表：39：全球主要人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)
圖表：40：機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人類學(xué)習(xí)過程
圖表：41：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)
圖表：42：機(jī)器學(xué)習(xí)是涉及多領(lǐng)域的交叉學(xué)科
圖表：43：測(cè)試錯(cuò)誤率低于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型
圖表：44：訓(xùn)練時(shí)間低于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型
圖表：45：Ersatz平臺(tái)實(shí)現(xiàn)黑瘤素在線檢測(cè)
圖表：46：Ersatz平臺(tái)實(shí)現(xiàn)讀取驗(yàn)證碼圖像信息
圖表：47：全球主要機(jī)器學(xué)習(xí)類公司
圖表：48：語音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，達(dá)到實(shí)用門檻
圖表：49：語音應(yīng)用嵌入越來越多終端中
圖表：50：自然語言處理將廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)
圖表：51：語音交互技術(shù)已經(jīng)全面滲透到各項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中
圖表：52：智能助理的發(fā)展階段
圖表：53：國(guó)內(nèi)外智能助手競(jìng)爭(zhēng)格局
圖表：54：京東JIMI智能客服
圖表：55：windows10中加入個(gè)人智能助理
圖表：56：圖靈機(jī)器人云服務(wù)方式進(jìn)入樂投車載系統(tǒng)
圖表：57：圖靈機(jī)器人云服務(wù)方式進(jìn)入海爾智能家居系統(tǒng)
圖表：58：訊飛語音輸入法用戶已經(jīng)突破2 億
圖表：59：訊飛輸入法在業(yè)內(nèi)擁有極高的口碑
圖表：60：國(guó)內(nèi)各智能助手用戶數(shù)（單位：萬）
圖表：61：語音云平臺(tái)突破了硬件和操作系統(tǒng)的限制
圖表：62：語音云平臺(tái)擁有完善的運(yùn)營(yíng)和開發(fā)支撐
圖表：63：Luminosos的詞庫(kù)同時(shí)能夠理解表情符號(hào)
圖表：64：全球語音識(shí)別應(yīng)用公司
圖表：65：clafifai可以智能理解視頻中的要素
圖表：66：clafifai自動(dòng)尋找類似圖像進(jìn)行智能廣告匹配
圖表：67：FACE 技術(shù)布局
圖表：68：FACE 商業(yè)布局
圖表：69：FACE 云臉應(yīng)用鎖
圖表：70：全球主要圖像識(shí)別應(yīng)用公司
圖表：71：google 預(yù)測(cè)分析API 主要功能
圖表：72：Google Prediction API
圖表：73：全球主要預(yù)測(cè)API 商用公司
圖表：74：生物識(shí)別類別比較
圖表：75：馬云展示"Smile to
Pay"技術(shù)
圖表：76：全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)（單位：億美元）
圖表：77：2016-2023年全球生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)（單位：億美元）
圖表：78：人臉識(shí)別技術(shù)
圖表：79：人臉識(shí)別發(fā)展歷程
圖表：80：人臉識(shí)別流程
圖表：81：人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域
圖表：82：用戶鑒權(quán)的三種方式
圖表：83：銀行發(fā)行認(rèn)證介質(zhì)流程
圖表：84：人臉識(shí)別流程
圖表：85：聲紋識(shí)別過程
圖表：86：聲紋識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域
圖表：87：時(shí)代億寶與阿里合作聲紋驗(yàn)證產(chǎn)品
圖表：88：聲紋解鎖
圖表：89：從工業(yè)1.0 到工業(yè)4.0
圖表：90：工業(yè)4.0 以CPS平臺(tái)為核心
圖表：91：工業(yè)智能化分析平臺(tái)
圖表：92：Alphasense金融智能搜索平臺(tái)
圖表：93：Minettabrook實(shí)時(shí)抓取新聞 社交媒體推文等信息
圖表：94：Minettabrook實(shí)時(shí)智能提供重要金融決策信息
圖表：95：Lending Club業(yè)務(wù)模式
圖表：96：Lending Club智能撮合借款人的投資人
圖表：97：金融智能化公司整理
圖表：98：Knewton學(xué)習(xí)平臺(tái)
圖表：99：智能化學(xué)習(xí)公司整理
圖表：100：2011-2016年Rocket Fuel 收入持續(xù)保持高增長(zhǎng)（單位：億美元）
圖表：101：Rocket Fuel的人工智能廣告流程
圖表：102：Rocket Fuel已經(jīng)擁有眾多高質(zhì)量客戶
圖表：103：廣告業(yè)智能化的公司整理
圖表：104：法律行業(yè)智能化公司整理
圖表：105：智能家居布局
圖表：106：蘋果和谷歌在智能家居領(lǐng)域的布局
圖表：108：Ceres Imaging提供農(nóng)田光譜數(shù)據(jù)來監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的狀況
圖表：109：農(nóng)業(yè)智能化典型公司
圖表：110：無人駕駛原理
略.........................
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