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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
1.1.6　人工智能發(fā)展意義
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(jì)學(xué)法
1.3.5　集成方法

2.1　全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1　驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展動(dòng)因
2.1.2　全球人工智能產(chǎn)業(yè)格局
2.1.3　人工智能發(fā)展熱度不減
2.1.4　各國人工智能政府布局
2.1.5　全球人工智能的部署率
2.1.6　全球人工智能支出規(guī)模
2.1.7　全球AI創(chuàng)新力城市榜單
2.1.8　人工智能專利綜合指數(shù)
2.1.9　人工智能領(lǐng)域細(xì)分賽道
2.1.10　全球人工智能發(fā)展特點(diǎn)
2.2　全球主要經(jīng)濟(jì)體人工智能戰(zhàn)略特點(diǎn)
2.2.1　戰(zhàn)略任務(wù)分類
2.2.2　主要目標(biāo)任務(wù)
2.2.3　重點(diǎn)研發(fā)布局
2.2.4　主要應(yīng)用領(lǐng)域
2.2.5　長期戰(zhàn)略規(guī)劃
2.3　美國
2.3.1　美國人工智能發(fā)展?fàn)顩r
2.3.2　美國人工智能市場就業(yè)
2.3.3　美國人工智能應(yīng)用狀況
2.3.4　美國人工智能市場收入
2.3.5　美國人工智能研發(fā)戰(zhàn)略
2.3.6　美國人工智能戰(zhàn)略影響
2.3.7　美總統(tǒng)簽署AI行政命令
2.3.8　美國人工智能相關(guān)主體
2.3.9　美國人工智能應(yīng)用戰(zhàn)略
2.4　日本
2.4.1　日本人工智能戰(zhàn)略布局
2.4.2　人工智能發(fā)展的優(yōu)劣勢
2.4.3　日本加大人工智能投入
2.4.4　日本人工智能人才培育
2.4.5　日本企業(yè)人工智能應(yīng)用
2.4.6　日本人工智能專利申請
2.4.7　日本人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.5　歐洲
2.5.1　歐盟人工智能應(yīng)用狀況
2.5.2　歐盟人工智能法案協(xié)議
2.5.3　英國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
2.5.4　德國人工智能行動(dòng)計(jì)劃
2.5.5　法國人工智能行動(dòng)計(jì)劃
2.6　各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.6.1　韓國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
2.6.2　俄羅斯加快人工智能布局
2.6.3　新加坡國家人工智能戰(zhàn)略

3.1　人工智能政策階段特點(diǎn)分析
3.1.1　第一階段
3.1.2　第二階段
3.1.3　第三階段
3.1.4　第四階段
3.2　人工智能行業(yè)獲得政策紅利
3.2.1　中央明確加快人工智能發(fā)展
3.2.2　科技部助推人工智能創(chuàng)新應(yīng)用
3.2.3　人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)政策
3.2.4　人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)加快
3.2.5　政府工作報(bào)告提到人工智能
3.2.6　人工智能服務(wù)管理辦法發(fā)布
3.2.7　傳統(tǒng)制造升級布局人工智能
3.2.8　質(zhì)量強(qiáng)國綱要布局人工智能
3.2.9　擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略布局人工智能
3.3　人工智能行業(yè)規(guī)劃相關(guān)內(nèi)容
3.3.1　戰(zhàn)略目標(biāo)
3.3.2　總體部署
3.3.3　構(gòu)建創(chuàng)新體系
3.3.4　培育智能經(jīng)濟(jì)
3.3.5　建設(shè)智能社會
3.3.6　加強(qiáng)軍民融合
3.3.7　構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施
3.3.8　布局重大項(xiàng)目
3.4　地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1　湖北省人工智能行動(dòng)方案
3.4.2　安徽省人工智能行動(dòng)計(jì)劃
3.4.3　武漢市人工智能先導(dǎo)方案
3.4.4　無錫市人工智能行動(dòng)計(jì)劃
3.4.5　深圳市人工智能行動(dòng)方案
3.4.6　廣東省人工智能行動(dòng)計(jì)劃
3.4.7　四川省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.8　合肥市人工智能發(fā)展政策
3.4.9　湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.10　杭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.11　上海市人工智能發(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)相關(guān)政策匯總
3.5.2　各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
3.5.3　“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃

4.1　人工智能技術(shù)認(rèn)知狀況調(diào)研
4.1.1　使用情緒認(rèn)知
4.1.2　使用比例認(rèn)知
4.1.3　使用方式認(rèn)知
4.1.4　使用評價(jià)認(rèn)知
4.1.5　使用行業(yè)認(rèn)知
4.1.6　法規(guī)制定認(rèn)知
4.1.7　爭議領(lǐng)域認(rèn)知
4.2　中國人工智能專利申請狀況
4.2.1　專利申請規(guī)模
4.2.2　專利申請占比
4.2.3　創(chuàng)新主體分析
4.2.4　產(chǎn)業(yè)鏈融合發(fā)展
4.2.5　產(chǎn)學(xué)研合作分析
4.2.6　專利區(qū)域分布
4.3　中國人工智能專利申請?zhí)攸c(diǎn)
4.3.1　技術(shù)研發(fā)主體多樣
4.3.2　應(yīng)用技術(shù)發(fā)展提速
4.3.3　細(xì)分技術(shù)專利特征
4.3.4　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局特點(diǎn)
4.3.5　專利技術(shù)發(fā)展要點(diǎn)
4.4　人工智能技術(shù)人才供需狀況分析
4.4.1　AI人才需求的崗位類型
4.4.2　人工智能行業(yè)從業(yè)情況
4.4.3　AI人才的區(qū)域供需狀況
4.4.4　AI崗位的能力要求分析
4.5　人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)狀況分析
4.5.1　高校AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.2　機(jī)構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3　人工智能學(xué)院建設(shè)模式
4.5.4　AI人才培養(yǎng)存在的問題
4.5.5　AI人才培養(yǎng)的未來趨勢
4.5.6　AI人才培養(yǎng)的政策建議

5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展進(jìn)程
5.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2　技術(shù)研究進(jìn)程
5.1.3　轉(zhuǎn)型升級階段
5.2　人工智能行業(yè)發(fā)展價(jià)值
5.2.1　人工智能催生智能經(jīng)濟(jì)
5.2.2　人工智能助力智能社會
5.2.3　AI帶來全方位商業(yè)化
5.2.4　AI技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級
5.2.5　AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代
5.3　中國產(chǎn)業(yè)智能化升級指數(shù)分析
5.3.1　產(chǎn)業(yè)智能化升級總指數(shù)
5.3.2　農(nóng)業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.3　工業(yè)智能化升級指數(shù)
5.3.4　服務(wù)業(yè)智能化升級指數(shù)
5.4　2022-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.4.1　人工智能應(yīng)用需求加大
5.4.2　人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟
5.4.3　市場發(fā)展規(guī)模逐步上升
5.4.4　人工智能三次產(chǎn)業(yè)分布
5.4.5　人工智能應(yīng)用領(lǐng)域分布
5.4.6　人工智能開放平臺發(fā)展
5.5　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.5.1　生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.5.2　基礎(chǔ)資源支持層
5.5.3　技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.4　應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層
5.5.5　未來生態(tài)格局展望
5.6　人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.6.1　企業(yè)主體分類
5.6.2　企業(yè)注冊數(shù)量
5.6.3　企業(yè)地域分布
5.6.4　企業(yè)技術(shù)層次
5.6.5　企業(yè)競爭排名
5.6.6　企業(yè)成立年限
5.6.7　企業(yè)注冊資本
5.6.8　企業(yè)上市情況
5.7　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.7.1　人工智能行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
5.7.2　人工智能發(fā)展的技術(shù)困境
5.7.3　人工智能發(fā)展的安全問題
5.7.4　人工智能發(fā)展的倫理問題
5.7.5　人工智能發(fā)展的隱私問題
5.7.6　AI企業(yè)被列入“實(shí)體清單”
5.8　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議
5.8.1　人工智能的發(fā)展策略分析
5.8.2　人工智能的技術(shù)創(chuàng)新策略
5.8.3　人工智能的政策發(fā)展建議
5.8.4　推進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
5.8.5　人工智能倫理問題的對策
5.9　人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.9.1　建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.9.2　拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用
5.9.3　加強(qiáng)人工智能專業(yè)人才儲備
5.9.4　確保教育和培訓(xùn)體系與時(shí)俱進(jìn)
5.9.5　相互不建立倫理和法律共識

6.1　人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局分析
6.1.1　人工智能區(qū)域發(fā)展指數(shù)
6.1.2　省市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.3　城市人工智能發(fā)展指數(shù)
6.1.4　人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)
6.1.5　人工智能研究機(jī)構(gòu)分布
6.1.6　人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)
6.1.7　人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)
6.2　北京市
6.2.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.2.2　發(fā)展成果分析
6.2.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.2.4　行業(yè)創(chuàng)新能力
6.2.5　產(chǎn)業(yè)集聚情況
6.2.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.2.7　行業(yè)融資現(xiàn)狀
6.2.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.3　上海市
6.3.1　產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值
6.3.2　政策環(huán)境分析
6.3.3　產(chǎn)業(yè)鏈全景圖
6.3.4　注冊企業(yè)數(shù)量
6.3.5　企業(yè)區(qū)域分布
6.3.6　發(fā)展載體圖譜
6.3.7　新型數(shù)據(jù)中心
6.3.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.4　廣東省
6.4.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.4.2　政策環(huán)境分析
6.4.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.4.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
6.4.5　廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.6　深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.7　東莞AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.4.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.4.9　產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略
6.4.10　產(chǎn)業(yè)投融資情況
6.5　浙江省
6.5.1　政策環(huán)境分析
6.5.2　企業(yè)區(qū)域分布
6.5.3　產(chǎn)業(yè)鏈全景圖
6.5.4　發(fā)展載體圖譜
6.5.5　注冊企業(yè)數(shù)量
6.5.6　產(chǎn)業(yè)專利數(shù)量
6.5.7　產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模
6.5.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.5.9　城市發(fā)展規(guī)劃
6.6　江蘇省
6.6.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.6.2　行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.6.3　蘇州發(fā)展布局
6.6.4　應(yīng)用解決方案
6.6.5　政府工作重點(diǎn)
6.6.6　重點(diǎn)企業(yè)匯總
6.6.7　發(fā)展機(jī)遇挑戰(zhàn)
6.7　安徽省
6.7.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.7.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.7.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.7.4　產(chǎn)業(yè)運(yùn)行成效
6.7.5　重點(diǎn)園區(qū)發(fā)展
6.7.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7.7　政策建議分析
6.8　貴州省
6.8.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)
6.8.2　國家重點(diǎn)專項(xiàng)
6.8.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)
6.8.4　人才培養(yǎng)加快
6.8.5　產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展

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　科技研發(fā)支出上升
7.1.3　數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)模上升
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　類人腦芯片
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　中國人工智能芯片市場規(guī)模
7.3.4　中國人工智能芯片企業(yè)格局
7.3.5　中國人工智能芯片發(fā)展困境
7.3.6　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展對策
7.3.7　人工智能芯片未來發(fā)展趨勢
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)產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
7.4.3　中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
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)與人工智能融合
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)算市場競爭格局
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
7.5.7　人工智能云計(jì)算主要企業(yè)
7.6　大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
7.6.1　大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)涵及環(huán)節(jié)
7.6.2　大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模分析
7.6.3　大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.6.4　大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
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　人工智能數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)
7.6.8　人工智能數(shù)據(jù)的安全治理
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)發(fā)展歷程
7.7.4　深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.5　深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.6　深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
7.7.7　機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)市場格局

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　自然語音處理研究
8.1.4　語音識別系統(tǒng)框架
8.1.5　語音技術(shù)應(yīng)用規(guī)模
8.1.6　自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵
8.1.7　語音識別研究歷程
8.1.8　語音識別技術(shù)趨勢
8.2　計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
8.2.1　計(jì)算機(jī)視覺基本內(nèi)涵
8.2.2　計(jì)算機(jī)視覺主要分類
8.2.3　計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域
8.2.4　計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用規(guī)模
8.2.5　計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)作流程
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　人工智能語音識別
8.3.5　人臉識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.6　模式識別發(fā)展?jié)摿?br/>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(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)

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　智能工廠人工智能應(yīng)用
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　AI智能制造主要企業(yè)發(fā)展
9.1.6　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.1.7　AI工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢
9.2　醫(yī)療領(lǐng)域
9.2.1　人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展歷程
9.2.2　人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
9.2.3　人工智能醫(yī)療應(yīng)用市場規(guī)模
9.2.4　人工智能醫(yī)學(xué)影像市場分析
9.2.5　人工智能醫(yī)療具體應(yīng)用分析
9.2.6　人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資狀況
9.2.7　人工智能醫(yī)療發(fā)展趨勢分析
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識別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.3.3　AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景
9.3.4　人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.3.5　AI+安防市場發(fā)展規(guī)模
9.3.6　安防AI大模型發(fā)展情況
9.3.7　快速崛起的巡邏機(jī)器人
9.3.8　AI+安防行業(yè)發(fā)展趨勢
9.3.9　AI+安防市場發(fā)展前景
9.4　金融領(lǐng)域
9.4.1　AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的作用
9.4.2　智能支付應(yīng)用狀況分析
9.4.3　金融人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
9.4.4　人工智能金融應(yīng)用評價(jià)
9.4.5　人工智能金融典型應(yīng)用
9.4.6　AI+金融行業(yè)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)
9.4.7　AI+金融行業(yè)應(yīng)用對策
9.5　零售領(lǐng)域
9.5.1　AI在零售行業(yè)的應(yīng)用場景分析
9.5.2　零售業(yè)人工智能應(yīng)用增長預(yù)估
9.5.3　人工智能應(yīng)用于零售典型案例
9.5.4　人工智能應(yīng)用于新零售的問題
9.5.5　人工智能+零售相關(guān)布局企業(yè)
9.5.6　人工智能+零售未來趨勢展望
9.6　社交領(lǐng)域
9.6.1　人工智能社交產(chǎn)品應(yīng)用
9.6.2　語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.6.3　微信人工智能社交系統(tǒng)
9.6.4　人工智能社交現(xiàn)存問題
9.7　其他應(yīng)用領(lǐng)域分析
9.7.1　智能物流領(lǐng)域
9.7.2　智能教育領(lǐng)域
9.7.3　智能交通領(lǐng)域
9.7.4　智能政務(wù)領(lǐng)域

10.1　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1　機(jī)器人定義及分類
10.1.2　機(jī)器人行業(yè)發(fā)展歷程
10.1.3　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)成
10.1.4　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)路徑
10.1.5　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)參與主體
10.1.6　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
10.2　2022-2024年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.1　全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
10.2.2　中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)
10.2.3　中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模
10.2.4　中國機(jī)器人成本構(gòu)成分析
10.2.5　中國機(jī)器人市場參與主體
10.2.6　中國機(jī)器人企業(yè)分布情況
10.2.7　中國機(jī)器人行業(yè)投融資情況
10.2.8　中國機(jī)器人行業(yè)專利情況
10.2.9　中國機(jī)器人企業(yè)參與標(biāo)準(zhǔn)
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　工業(yè)機(jī)器人
10.5.2　服務(wù)機(jī)器人
10.5.3　醫(yī)療機(jī)器人
10.5.4　教育機(jī)器人
10.5.5　物流機(jī)器人
10.5.6　軍用機(jī)器人

11.1　微軟（Microsoft Corporation）
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　相關(guān)業(yè)務(wù)部門
11.1.4　人工智能發(fā)展布局
11.1.5　人工智能布局領(lǐng)域
11.1.6　人工智能產(chǎn)品研發(fā)
11.1.7　AI平臺服務(wù)范圍
11.1.8　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
11.2　IBM
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(cái)務(wù)狀況
11.2.4　企業(yè)收購動(dòng)態(tài)
11.2.5　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)
11.2.6　人工智能聯(lián)盟
11.3　谷歌（Alphabet Inc.）
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　人工智能企業(yè)合作
11.3.4　人工智能芯片研發(fā)
11.3.5　人工智能研究進(jìn)展
11.3.6　企業(yè)研發(fā)投入分析
11.4　英特爾（Intel）
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　企業(yè)AI電腦
11.4.4　企業(yè)AI處理器
11.4.5　企業(yè)AI平臺
11.4.6　Articul8公司成立
11.5　亞馬遜公司（Amazon）
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　云科技的探索
11.5.5　自研芯片發(fā)布
11.6　其他企業(yè)
11.6.1　蘋果公司
11.6.2　NVIDIA（英偉達(dá)）
11.6.3　Uber（優(yōu)步）

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　人工智能發(fā)展布局
12.1.4　人工智能發(fā)展歷程
12.1.5　人工智能專利情況
12.1.6　大模型搜索引擎
12.2　騰訊控股有限公司
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　人工智能發(fā)展布局
12.2.4　人工智能應(yīng)用成效
12.2.5　人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)
12.3　阿里巴巴（Alibaba）
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　人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
12.3.4　人工智能布局動(dòng)態(tài)
12.3.5　阿里云發(fā)展布局
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　主要業(yè)務(wù)分析
12.4.3　訊飛醫(yī)療分拆
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(cái)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　主要業(yè)務(wù)分析
12.5.3　業(yè)務(wù)開展情況
12.5.4　經(jīng)營效益分析
12.5.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.6　財(cái)務(wù)狀況分析
12.5.7　核心競爭力分析
12.5.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.9　未來前景展望
12.6　北京曠視科技有限公司
12.6.1　企業(yè)基本概況
12.6.2　重點(diǎn)產(chǎn)品系統(tǒng)
12.6.3　核心硬件分析
12.6.4　合作伙伴分布
12.6.5　企業(yè)經(jīng)營分析
12.6.6　企業(yè)發(fā)展布局
12.6.7　融資進(jìn)程分析
12.7　云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1　企業(yè)基本概述
12.7.2　企業(yè)營收情況
12.7.3　企業(yè)競爭優(yōu)勢
12.7.4　企業(yè)業(yè)務(wù)體系
12.7.5　主要產(chǎn)品分析
12.7.6　平臺用戶分布
12.7.7　業(yè)務(wù)發(fā)展布局
12.7.8　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)

13.1　投資價(jià)值評估
13.2　投資機(jī)會評估
13.3　投資驅(qū)動(dòng)因素
13.3.1　發(fā)展動(dòng)力評估
13.3.2　經(jīng)濟(jì)因素
13.3.3　技術(shù)因素
13.3.4　政策因素
13.3.5　社會因素
13.4　投資壁壘分析
13.4.1　進(jìn)入壁壘評估
13.4.2　競爭壁壘分析
13.4.3　技術(shù)壁壘分析
13.4.4　資金壁壘分析
13.4.5　政策壁壘分析
13.5　人工智能行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析
13.5.1　環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)
13.5.2　行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
13.5.3　技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
13.5.4　內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)
13.5.5　競爭風(fēng)險(xiǎn)
13.5.6　合同毀約風(fēng)險(xiǎn)
13.6　投資時(shí)機(jī)及建議
13.6.1　進(jìn)入時(shí)機(jī)分析
13.6.2　投資建議分析

14.1　全球人工智能領(lǐng)域融資情況分析
14.1.1　AI融資規(guī)模狀況
14.1.2　GenAI投資現(xiàn)狀
14.1.3　GenAI融資歷程
14.1.4　GenAI細(xì)分領(lǐng)域
14.1.5　AI芯片投資分析
14.1.6　企業(yè)投資趨勢
14.1.7　典型融資案例
14.2　中國人工智能相關(guān)企業(yè)融資狀況
14.2.1　融資規(guī)模走勢
14.2.2　單筆融資金額
14.2.3　融資輪次分布
14.2.4　融資行業(yè)分布
14.2.5　投資區(qū)域分布
14.2.6　投資主體分布
14.2.7　企業(yè)兼并重組
14.3　A股及新三板上市公司在人工智能行業(yè)投資動(dòng)態(tài)分析
14.3.1　投資項(xiàng)目綜述
14.3.2　投資區(qū)域分布
14.3.3　投資模式分析
14.3.4　典型投資案例

15.1　人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1　人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
15.1.2　人工智能區(qū)塊鏈應(yīng)用前景
15.1.3　人工智能生產(chǎn)方式前景
15.1.4　人工智能項(xiàng)目投資機(jī)遇
15.1.5　人工智能投資機(jī)會分析
15.1.6　人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
15.1.7　人工智能技術(shù)發(fā)展方向
15.1.8　人工智能“十四五”發(fā)展機(jī)遇
15.2　人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測
15.2.1　人工智能宏觀發(fā)展趨勢
15.2.2　人工智能應(yīng)用趨勢展望
15.2.3　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
15.2.4　人工智能城市發(fā)展方向
15.2.5　“智能+X”將成新時(shí)尚
15.3　2024-2028年中國人工智能行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1　2024-2028年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2　2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測
附錄
附錄一：新一代人工智能倫理規(guī)范

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)鏈結(jié)構(gòu)
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)鏈基礎(chǔ)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表7　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表8　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層構(gòu)成及代表企業(yè)
圖表9　全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及代表廠商
圖表10　各國人工智能部署率
圖表11　全球人工智能創(chuàng)新城市前500城市數(shù)量4以上國家分布
圖表12　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（一）
圖表13　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（二）
圖表14　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（三）
圖表15　全球人工智能學(xué)者指數(shù)排名前20城市學(xué)者占比
圖表16　全球人工智能國際合作指數(shù)排名前20城市
圖表17　2018-2022年人工智能領(lǐng)域?qū)＠_及授權(quán)情況
圖表18　人工智能領(lǐng)域五大局及國際局專利受理情況
圖表19　人工智能領(lǐng)域?qū)＠暾埩縏OP10企業(yè)
圖表20　人工智能領(lǐng)域?qū)＠C合指數(shù)TOP10企業(yè)
圖表21　人工智能領(lǐng)域?qū)＠A(chǔ)維度TOP5企業(yè)
圖表22　人工智能領(lǐng)域發(fā)明專利申請穩(wěn)定性指標(biāo)得分排名
圖表23　人工智能領(lǐng)域技術(shù)質(zhì)量和寬度維度排名TOP5企業(yè)
圖表24　人工智能領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)集中度指標(biāo)得分排名
圖表25　人工智能領(lǐng)域?qū)＠|(zhì)量與布局維度排名TOP5企業(yè)