中国人工智能行业运行环境分析与投资战略建议报告2022-2028年版

中国人工智能行业运行环境分析与投资战略建议报告2022-2028年版

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【全新修订】：2022年3月

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【联 系 人】：顾言

【撰写单位】：鸿晟信合研究网

【报告目录】:    

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　人工智能的特征

1.1.4　人工智能关键环节

1.1.5　人工智能技术层级

1.1.6　人工智能发展意义

1.2　人工智能产业链分析

1.2.1　产业生态链结构

1.2.2　产业链基本构成

1.2.3　产业链相关产品

1.2.4　产业链相关企业

1.3　人工智能的研究方法

1.3.1　大脑模拟

1.3.2　符号处理

1.3.3　子符号法

1.3.4　统计学法

1.3.5　集成方法

第二章　2019-2021年国际人工智能行业发展分析

2.1　人工智能行业发展综况

2.1.1　驱动人工智能发展动因

2.1.2　人工智能产业格局

2.1.3　各国人工智能战略布局

2.1.4　人工智能资金支持

2.1.5　人工智能支出规模

2.1.6　人工智能企业规模

2.1.7　AI创新力城市榜单

2.1.8　人工智能专利综合指数

2.1.9　人工智能企业应用情况

2.1.10　人工智能未来发展趋势

2.2　主要经济体人工智能战略特点

2.2.1　战略任务分类

2.2.2　主要目标任务

2.2.3　研发布局

2.2.4　主要应用领域

2.2.5　长期战略规划

2.3　美国

2.3.1　美国人工智能发展状况

2.3.2　美国人工智能就业市场

2.3.3　美国人工智能支出状况

2.3.4　美国人工智能战略演变

2.3.5　美国人工智能战略特征

2.3.6　美国人工智能战略影响

2.3.7　美国人工智能具体布局

2.3.8　美国人工智能相关主体

2.3.9　美国人工智能竞争策略

2.4　日本

2.4.1　日本人工智能战略布局

2.4.2　人工智能发展优劣势分析

2.4.3　日本加大人工智能投入

2.4.4　日本人工智能发展动态

2.4.5　日本企业人工智能应用

2.4.6　日本人工智能发展规划

2.5　欧洲

2.5.1　欧盟人工智能法发布

2.5.2　欧盟人工智能战略布局

2.5.3　英国发布人工智能战略

2.5.4　德国人工智能战略布局

2.5.5　法国人工智能战略布局

2.6　各国人工智能产业发展动态

2.6.1　韩国人工智能产业发展

2.6.2　俄罗斯加快人工智能布局

2.6.3　新加坡人工智能发展战略

第三章　2019-2021年中国人工智能行业政策环境分析

3.1　人工智能政策阶段特点分析

3.1.1　阶段

3.1.2　第二阶段

3.1.3　第三阶段

3.1.4　第四阶段

3.2　人工智能行业获得政策红利

3.2.1　中央明确加快人工智能发展

3.2.2　科技部助推人工智能创新建设

3.2.3　教育部加快人工智能人才培养

3.2.4　人工智能被写进工作报告

3.2.5　AI和实体经济融合发展意见

3.2.6　人工智能成为行业政策导向

3.2.7　新一代人工智能伦理规范

3.2.8　人工智能标准体系建设加快

3.2.9　“十四五”规划布局人工智能

3.2.10　“十四五”智能制造规划发布

3.3　人工智能行业规划相关内容

3.3.1　战略目标

3.3.2　总体部署

3.3.3　构建创新体系

3.3.4　培育智能经济

3.3.5　建设智能社会

3.3.6　加强军民融合

3.3.7　构建基础设施

3.3.8　布局重大项目

3.4　地区人工智能政策规划逐步完善

3.4.1　济南市人工智能发展计划

3.4.2　陕西省人工智能推进计划

3.4.3　四川省人工智能发展方案

3.4.4　重庆市人工智能发展方案

3.4.5　天津市人工智能行动计划

3.4.6　湖北省人工智能发展规划

3.4.7　武汉市人工智能试验区规划

3.4.8　福建省人工智能发展规划

3.4.9　深圳市人工智能发展计划

3.4.10　长沙市人工智能行动计划

3.4.11　上海市人工智能发展规划

3.5　机器人相关政策规划分析

3.5.1　“十四五”机器人产业发展规划

3.5.2　机器人纳入研发专项

3.5.3　各地区加快机器人行业布局

第四章　2019-2021年中国人工智能技术及人才培养状况分析

4.1　人工智能技术认知状况调研

4.1.1　认知历程

4.1.2　认知程度

4.1.3　认知渠道

4.1.4　认可领域

4.1.5　取代趋势

4.1.6　争议领域

4.2　中国人工智能专利申请状况

4.2.1　专利申请排名

4.2.2　专利申请规模

4.2.3　申请地域分布

4.2.4　细分技术占比

4.2.5　防控专利

4.3　中国人工智能专利申请特点

4.3.1　技术研发主体多样

4.3.2　应用技术发展提速

4.3.3　细分技术专利特征

4.3.4　互联网企业布局特点

4.3.5　专利技术发展要点

4.4　人工智能技术人才供需状况分析

4.4.1　AI人才需求的岗位类型

4.4.2　人工智能行业从业情况

4.4.3　AI人才的区域供需状况

4.4.4　AI岗位的能力要求分析

4.5　人工智能技术人才培养状况分析

4.5.1　AI人才培养的相关政策

4.5.2　高校AI人才的培养情况

4.5.3　机构AI人才的培养情况

4.5.4　人工智能学院建设模式

4.5.5　AI人才培养存在的问题

4.5.6　AI人才培养的未来趋势

4.5.7　AI人才培养的政策建议

第五章　2019-2021年中国人工智能行业发展分析

5.1　人工智能行业发展进程

5.1.1　行业发展历程

5.1.2　技术研究进程

5.1.3　转型升级阶段

5.2　人工智能行业发展价值

5.2.1　人工智能催生智能经济

5.2.2　人工智能助力智能社会

5.2.3　AI带来商业化

5.2.4　AI技术推动产业升级

5.2.5　AI进入机器学习时代

5.3　中国产业智能化升级指数分析

5.3.1　产业智能化升级总指数

5.3.2　农业智能化升级指数

5.3.3　工业智能化升级指数

5.3.4　服务业智能化升级指数

5.4　2019-2021年人工智能行业发展综况

5.4.1　人工智能应用需求加大

5.4.2　人工智能产业逐步成熟

5.4.3　市场发展规模逐步上升

5.4.4　人工智能基础层发展规模

5.4.5　人工智能行业市场份额

5.4.6　人工智能产业发展特征

5.4.7　人工智能开放平台发展

5.5　人工智能产业生态格局分析

5.5.1　生态格局基本架构

5.5.2　基础资源支持层

5.5.3　技术实现路径层

5.5.4　应用实现路径层

5.5.5　未来生态格局展望

5.6　人工智能行业竞争格局分析

5.6.1　企业主体分类

5.6.2　企业注册数量

5.6.3　企业地域分布

5.6.4　企业注册资本

5.6.5　互联网企业布局

5.6.6　企业上市情况

5.6.7　未来竞争格局

5.7　人工智能行业发展存在的主要问题

5.7.1　人工智能行业面临的挑战

5.7.2　人工智能发展的技术困境

5.7.3　人工智能发展的安全问题

5.7.4　人工智能发展的伦理问题

5.7.5　人工智能发展的隐私问题

5.7.6　AI企业被列入“实体清单”

5.8　人工智能行业发展对策及建议

5.8.1　人工智能的发展策略分析

5.8.2　人工智能的技术创新策略

5.8.3　人工智能的政策发展建议

5.8.4　推进人工智能标准化建设

5.8.5　人工智能伦理问题的对策

5.9　人工智能行业发展战略分析

5.9.1　建立完善的数据生态系统

5.9.2　拓宽人工智能的传统行业应用

5.9.3　加强人工智能人才储备

5.9.4　确保教育和培训体系与时俱进

5.9.5　相互不建立伦理和法律共识

第六章　2019-2021年区域人工智能行业发展布局

6.1　人工智能行业区域发展格局分析

6.1.1　人工智能区域发展指数

6.1.2　省市人工智能发展指数

6.1.3　城市人工智能发展指数

6.1.4　人工智能产业园区建设

6.1.5　人工智能创新应用先导区

6.1.6　人工智能创新发展试验区

6.2　北京市

6.2.1　产业竞争力指数

6.2.2　政策环境分析

6.2.3　产业发展规模

6.2.4　行业创新能力

6.2.5　产业集聚情况

6.2.6　产业联盟成立

6.2.7　产业发展问题

6.2.8　行业融资现状

6.3　上海市

6.3.1　产业竞争力指数

6.3.2　产业发展优势

6.3.3　政策环境分析

6.3.4　产业发展现状

6.3.5　产业创新能力

6.3.6　产业投融资情况

6.3.7　地区发展布局

6.4　广东省

6.4.1　产业竞争力指数

6.4.2　政策环境分析

6.4.3　产业发展特点

6.4.4　广州AI产业布局

6.4.5　深圳AI产业综况

6.4.6　产业联盟成立

6.4.7　产业发展问题

6.4.8　产业发展策略

6.5　浙江省

6.5.1　产业竞争力指数

6.5.2　政策环境分析

6.5.3　产业发展综况

6.5.4　产业联盟发展

6.5.5　产业发展经验

6.5.6　产业发展对策

6.5.7　产业发展趋势

6.5.8　杭州产业发展

6.6　江苏省

6.6.1　产业竞争力指数

6.6.2　行业发展状况

6.6.3　苏州发展布局

6.6.4　项目签约动态

6.6.5　企业汇总

6.6.6　产业发展机遇

6.6.7　产业发展挑战

6.7　安徽省

6.7.1　产业竞争力指数

6.7.2　政策环境分析

6.7.3　产业发展优势

6.7.4　产业运行成效

6.7.5　园区发展

6.7.6　产业发展挑战

6.7.7　政策建议分析

6.8　贵州省

6.8.1　产业竞争力指数

6.8.2　政策环境分析

6.8.3　产业发展现状

6.8.4　人才培养加快

6.8.5　产业融合发展

第七章　2019-2021年人工智能技术发展的驱动要素

7.1　人工智能行业发展的技术机遇

7.1.1　互联网基础建设加快

7.1.2　科技研发支出上升

7.1.3　数据数量规模上升

7.1.4　应用技术逐步完善

7.2　硬件基础日益成熟

7.2.1　CPU

7.2.2　类人脑芯片

7.2.3　量子计算机

7.2.4　仿生计算机

7.3　人工智能芯片技术发展提速

7.3.1　人工智能对芯片的要求提高

7.3.2　人工智能芯片成为战略高点

7.3.3　中国人工智能芯片市场规模

7.3.4　中国人工智能芯片行业现状

7.3.5　中国人工智能芯片代表企业

7.3.6　中国人工智能芯片发展困境

7.3.7　人工智能芯片未来发展趋势

7.4　物联网提供基础环境

7.4.1　物联网技术的分析

7.4.2　物联网产业政策环境

7.4.3　中国物联网产业规模

7.4.4　企业加快物联网布局

7.4.5　物联网是智能分析的基础

7.4.6　物联网与人工智能融合

7.5　大规模并行运算的实现

7.5.1　云计算的关键技术

7.5.2　云计算的应用模式

7.5.3　云计算产业发展规模

7.5.4　云计算市场竞争排名

7.5.5　云计算成人工智能基础

7.5.6　云计算与人工智能协同发展

7.5.7　人工智能云计算主要企业

7.6　大数据技术的崛起

7.6.1　大数据技术内涵及环节

7.6.2　大数据市场规模分析

7.6.3　大数据的主要应用领域

7.6.4　大数据与人工智能的关系

7.6.5　大数据成人工智能数据源

7.6.6　数据视角下AI的应用场景

7.6.7　人工智能数据的安全风险

7.6.8　人工智能数据的安全治理

7.7　深度学习技术的出现

7.7.1　机器学习的阶段

7.7.2　深度学习技术内涵

7.7.3　深度学习发展历程

7.7.4　深度学习算法技术

7.7.5　深度学习的技术应用

7.7.6　深度学习领域发展状况

7.7.7　机器学习主要企业概览

第八章　人工智能基础技术发展及应用分析

8.1　自然语言处理技术

8.1.1　自然语言处理内涵

8.1.2　自然语言处理分类

8.1.3　自然语音处理研究

8.1.4　语音识别系统框架

8.1.5　语音技术应用规模

8.1.6　自动翻译技术内涵

8.1.7　语音识别研究历程

8.1.8　语音识别技术趋势

8.2　计算机视觉技术

8.2.1　计算机视觉基本内涵

8.2.2　计算机视觉主要分类

8.2.3　计算机视觉应用领域

8.2.4　计算机视觉应用规模

8.2.5　计算机视觉运作流程

8.3　模式识别技术

8.3.1　模式识别技术内涵

8.3.2　文字识别技术应用

8.3.3　生物特征识别技术

8.3.4　人工智能语音识别

8.3.5　人脸识别技术应用

8.3.6　模式识别发展潜力

8.4　知识表示技术

8.4.1　知识表示的内涵

8.4.2　知识表示的方法

8.4.3　知识表示的进展

8.5　其他基础技术分析

8.5.1　自动推理技术

8.5.2　环境感知技术

8.5.3　自动规划技术

8.5.4　系统技术

第九章　2019-2021年人工智能技术的主要应用领域分析

9.1　防控领域

9.1.1　智能技术应用背景

9.1.2　智能识别技术应用

9.1.3　算法算力技术应用

9.1.4　智能机器人技术应用

9.1.5　智能大数据技术应用

9.1.6　AI辅诊系统研发应用

9.1.7　地区AI技术抗疫状况

9.2　工业领域

9.2.1　人工智能的工业应用

9.2.2　智能工厂人工智能应用

9.2.3　智能工厂进一步转型

9.2.4　人工智能应用于制造领域

9.2.5　AI智能制造主要企业发展

9.2.6　人工智能成工业发展方向

9.2.7　AI工业应用的发展趋势

9.3　医疗领域

9.3.1　人工智能医疗行业应用场景

9.3.2　人工智能医疗细分领域应用

9.3.3　人工智能医疗市场发展状况

9.3.4　人工智能医学影像市场分析

9.3.5　企业布局人工智能医疗市场

9.3.6　人工智能医疗领域投资机会

9.4　安防领域

9.4.1　AI对安防行业的重要意义

9.4.2　AI识别技术的安防应用

9.4.3　AI在安防领域的应用场景

9.4.4　人工智能+安防产业链

9.4.5　AI+安防市场发展规模

9.4.6　AI+安防企业发展情况

9.4.7　崛起的巡逻机器人

9.4.8　AI+安防行业发展趋势

9.4.9　AI+安防市场发展前景

9.5　金融领域

9.5.1　AI提升金融经营效能

9.5.2　金融领域AI投入状况

9.5.3　智能客服提升服务效率

9.5.4　智能风控降低金融风险

9.5.5　智能支付应用状况分析

9.5.6　人工智能金融应用评价

9.5.7　智慧银行人工智能应用

9.5.8　智能投资顾问应用分析

9.6　零售领域

9.6.1　AI在零售行业的应用场景分析

9.6.2　人工智能应用于零售业的规模

9.6.3　人工智能应用于零售典型案例

9.6.4　人工智能应用于新零售的问题

9.6.5　人工智能+零售相关布局企业

9.6.6　人工智能+零售未来趋势展望

9.7　社交领域

9.7.1　人工智能社交产品应用

9.7.2　组织开展机器情感测试

9.7.3　语音交互产品市场火热

9.7.4　人工智能社交系统

9.7.5　人工智能社交现存问题

9.8　其他应用领域分析

9.8.1　智能物流领域

9.8.2　智能教育领域

9.8.3　智能交通领域

9.8.4　智能政务领域

第十章　2019-2021年智能机器人产业发展分析

10.1　机器人产业发展综述

10.1.1　机器人产业发展阶段

10.1.2　机器人产业发展图谱

10.1.3　机器人行业产业链构成

10.1.4　机器人下游应用产业多

10.1.5　机器人专利申请技术流向

10.2　2019-2021年机器人产业发展状况

10.2.1　机器人产业发展状况

10.2.2　中国机器人市场结构分析

10.2.3　中国机器人区域发展现状

10.2.4　中国机器人企业数量规模

10.2.5　中国机器人行业投融资情况

10.2.6　机器人产业国产化进程加快

10.2.7　机器人产业发展问题及对策

10.2.8　机器人产业“十四五”展望

10.2.9　机器人产业未来发展趋势

10.3　人工智能在机器人行业的应用状况

10.3.1　人工智能与机器人的关系

10.3.2　AI于机器人的应用过程

10.3.3　AI大量运用于小型机器人

10.3.4　人工智能促进机器人发展

10.4　人工智能技术在机器人领域的应用

10.4.1　系统的应用

10.4.2　模式识别的应用

10.4.3　机器视觉的应用

10.4.4　机器学习的应用

10.4.5　分布式AI的应用

10.4.6　进化算法的应用

10.5　机器人应用领域分析

10.5.1　医疗机器人

10.5.2　机器人

10.5.3　工业机器人

10.5.4　教育机器人

10.5.5　服务机器人

10.5.6　物流机器人

第十一章　2019-2021年国际人工智能企业分析

11.1　微软（Microsoft　Corporation）

11.1.1　企业发展概况

11.1.2　企业财务状况

11.1.3　人工智能发展实力

11.1.4　人工智能布局领域

11.1.5　AI平台服务范围

11.1.6　人工智能云业务

11.1.7　企业合作动态

11.2　IBM

11.2.1　企业发展概况

11.2.2　企业经营范围

11.2.3　企业财务状况

11.2.4　技术研发布局

11.2.5　布局人工智能

11.2.6　人工智能咨询服务

11.2.7　人工智能产品动态

11.3　谷歌（Alphabet　Inc.）

11.3.1　企业发展概况

11.3.2　企业财务状况

11.3.3　人工智能布局

11.3.4　人工智能芯片研发

11.3.5　人工智能技术动态

11.3.6　人工智能技术趋势

11.4　英特尔（Intel）

11.4.1　企业发展概况

11.4.2　企业财务状况

11.4.3　人工智能计算战略

11.4.4　人工智能技术布局

11.4.5　人工智能发展动态

11.4.6　收购人工智能企业

11.5　亚马逊公司（Amazon）

11.5.1　企业发展概况

11.5.2　企业财务状况

11.5.3　布局人工智能

11.5.4　产品研发动态

11.6　其他企业

11.6.1　苹果公司

11.6.2　NVIDIA（英伟达）

11.6.3　Uber（优步）

第十二章　2018-2021年中国人工智能企业分析

12.1　百度公司

12.1.1　企业发展概况

12.1.2　企业财务状况

12.1.3　人工智能布局

12.1.4　人工智能应用

12.1.5　AI业务合作动态

12.2　腾讯控股有限公司

12.2.1　企业发展概况

12.2.2　企业财务状况

12.2.3　人工智能发展布局

12.2.4　人工智能发展动态

12.2.5　人工智能合作动态

12.3　阿里巴巴（Alibaba）

12.3.1　企业发展概况

12.3.2　企业财务状况

12.3.3　人工智能应用领域

12.3.4　人工智能发展现状

12.3.5　阿里云发展动态

12.4　科大讯飞股份有限公司

12.4.1　企业发展概况

12.4.2　主要业务分析

12.4.3　业务开展情况

12.4.4　经营效益分析

12.4.5　业务经营分析

12.4.6　财务状况分析

12.4.7　核心竞争力分析

12.4.8　公司发展战略

12.4.9　未来前景展望

12.5　科大智能科技股份有限公司

12.5.1　企业发展概况

12.5.2　主要业务分析

12.5.3　企业布局分析

12.5.4　经营效益分析

12.5.5　业务经营分析

12.5.6　财务状况分析

12.5.7　核心竞争力分析

12.5.8　公司发展战略

12.5.9　未来前景展望

12.6　北京旷视科技有限公司

12.6.1　企业基本概况

12.6.2　产品系统

12.6.3　核心硬件分析

12.6.4　合作伙伴分布

12.6.5　企业经营分析

12.6.6　企业发展动态

12.6.7　融资进程分析

12.7　云知声智能科技股份有限公司

12.7.1　企业基本概述

12.7.2　企业营收情况

12.7.3　企业竞争优势

12.7.4　企业业务体系

12.7.5　主要产品分析

12.7.6　平台用户分布

12.7.7　企业合作动态

12.7.8　企业人才培养

第十三章　鸿晟信合对2022-2026年人工智能行业投资价值分析

13.1　投资价值评估

13.2　投资机会评估

13.3　投资驱动因素

13.3.1　发展动力评估

13.3.2　经济因素

13.3.3　技术因素

13.3.4　政策因素

13.3.5　社会因素

13.4　投资壁垒分析

13.4.1　进入壁垒评估

13.4.2　竞争壁垒分析

13.4.3　技术壁垒分析

13.4.4　资金壁垒分析

13.4.5　政策壁垒分析

13.5　人工智能行业投资风险分析

13.5.1　环境风险

13.5.2　行业风险

13.5.3　技术风险

13.5.4　内部风险

13.5.5　竞争风险

13.5.6　合同毁约风险

13.6　投资时机及建议

13.6.1　进入时机分析

13.6.2　投资建议分析

第十四章　2019-2021年人工智能行业投资分析

14.1　人工智能创业企业融资分析

14.1.1　融资规模走势

14.1.2　角兽企业数量

14.1.3　各国融资占比

14.1.4　融资企业

14.1.5　融资轮次分布

14.1.6　IPO及并购数量

14.2　中国人工智能相关企业融资状况

14.2.1　融资规模走势

14.2.2　融资事件

14.2.3　融资金额分布

14.2.4　融资轮次分布

14.2.5　投资区域分布

14.2.6　投资活跃机构

14.2.7　企业冲刺IPO

14.3　A股及新三板上市公司在人工智能领域投资动态分析

14.3.1　投资项目综述

14.3.2　投资区域分布

14.3.3　投资模式分析

14.3.4　典型投资案例

第十五章　人工智能行业未来发展前景及趋势预测

15.1　人工智能行业发展前景展望

15.1.1　人工智能经济效益

15.1.2　人工智能区块链应用前景

15.1.3　人工智能生产方式前景

15.1.4　人工智能项目投资机遇

15.1.5　人工智能投资机会分析

15.1.6　人工智能产业投资方向

15.1.7　人工智能技术发展方向

15.1.8　人工智能“十四五”发展机遇

15.2　人工智能行业发展趋势预测

15.2.1　人工智能宏观发展趋势

15.2.2　人工智能应用趋势展望

15.2.3　人工智能产业发展趋势

15.2.4　人工智能城市发展方向

15.2.5　“智能+X”将成新时尚

15.3　鸿晟信合对2022-2026年中国人工智能行业预测分析

15.3.1　2022-2026年中国人工智能行业影响因素分析

15.3.2　2022-2026年中国人工智能产业规模预测

附录