| 人工智能技術正處于快速發(fā)展的階段，深度學習、自然語言處理、計算機視覺等關鍵技術的突破，推動其在醫(yī)療、金融、教育、制造業(yè)等眾多領域?qū)崿F(xiàn)深度融合與應用。目前，AI技術正從單點應用向系統(tǒng)化、規(guī)模化應用轉(zhuǎn)變，智能解決方案的集成與優(yōu)化成為行業(yè)關注焦點，旨在提升整體社會經(jīng)濟運行的效率與智能化水平。 |
| 未來，人工智能將更加注重倫理、安全與可持續(xù)發(fā)展，推動算法的透明化與可解釋性，加強數(shù)據(jù)隱私保護，構建可信AI生態(tài)。同時，邊緣計算、量子計算等新技術的融合，將為AI帶來更強的算力支持，促進算法模型的優(yōu)化與創(chuàng)新。此外，人機協(xié)作模式的深化，將開啟“AI+人類智慧”新時代，共同解決復雜問題，提升人類生活質(zhì)量。 |
| 《中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢分析報告（2025-2031年）》基于多年市場監(jiān)測與行業(yè)研究，全面分析了人工智能行業(yè)的現(xiàn)狀、市場需求及市場規(guī)模，詳細解讀了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結構、價格趨勢及細分市場特點。報告科學預測了行業(yè)前景與發(fā)展方向，重點剖析了品牌競爭格局、市場集中度及主要企業(yè)的經(jīng)營表現(xiàn)，并通過SWOT分析揭示了人工智能行業(yè)機遇與風險。為投資者和決策者提供專業(yè)、客觀的戰(zhàn)略建議，是把握人工智能行業(yè)動態(tài)與投資機會的重要參考。 |
第一章 人工智能：當代科技的巔峰對決 |
1.1 IT 巨頭爭相涌入人工智能領域 |
1.2 發(fā)達國家紛紛推出人工智能計劃 |
1.3 中國科技界向人工智能—世界科技之巔發(fā)起沖擊 |
第二章 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 |
2.1 人工智能是未來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的技術核心 |
2.2 人工智能將引發(fā)產(chǎn)業(yè)結構的深刻變革 |
2.3 人工智能將決定未來智能化戰(zhàn)爭之勝負 |
2.4 人工智能是我國實現(xiàn)彎道超車的最佳機遇 |
第三章 人工智能探秘 |
3.1 計算機怎樣實現(xiàn)人腦的智能？ |
3.2 人工智能發(fā)展的三個階段 |
3.3 三個有代表性的 “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” |
第四章 臨界點已至：三大技術的重大突破 |
| 全:文：http://www.gbwangdai.com/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html |
4.1 深度學習—核心算法的突破 |
4.2 芯片級的類人腦并行計算—計算能力的突破 |
4.3 大數(shù)據(jù)—龐大的計算資源 |
第五章 人工智能核心技術的應用 |
5.1 人工智能基礎平臺 |
| 5.1.1 人工智能基礎平臺構建從感知數(shù)據(jù)到行業(yè)應用的正循環(huán) |
| 5.1.2 IBM 是人工智能基礎平臺商業(yè)應用的先鋒 |
| 5.1.3 全球主要人工智能基礎平臺一覽 |
5.2 機器學習 |
| 5.2.1 機器學習是人工智能的核心技術 |
| 5.2.2 ：機器學習實現(xiàn)高效大數(shù)據(jù)分析平臺 |
| 5.2.3 Ersatz：深度學習云平臺 |
| 5.2.4 全球主要機器學習類公司一覽 |
5.3 語音識別及自然語言處理 |
| 5.3.1 自然語言是人機交互發(fā)展的自然趨勢 |
| 5.3.2 科大訊飛：智能語音核心技術代表世界最高水平 |
| 5.3.3 Luminoso：時刻分析用戶在社交網(wǎng)站上的言行 |
| 5.3.4 全球語音識別應用公司一覽 |
5.4 圖像識別 |
| 5.4.1 讓廣告與網(wǎng)絡視頻智能匹配 |
| 5.4.2 FACE++人臉識別服務云模式 |
| 5.4.3 全球主要圖像識別應用公司一覽 |
5.5 預測分析API |
| 5.5.1 預測分析API 應用前景廣闊 |
| 5.5.2 Google Prediction：功能強大的預測分析平臺 |
| 5.5.3 全球主要預測API 商用公司一覽 |
5.6 生物特征識別技術 |
| 5.6.1 . 人臉識別 |
| （1）人臉識別技術 |
| 人臉識別的過程包括人臉圖像采集、人臉定位、特征提取和特征對比幾個部分。人臉識別過程中的關鍵技術包括兩部分：檢測技術（Face Detect）和識別技術（FaceIdentification） 。檢測技術有兩個功能：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。識別技術的功能是通過把檢測到的人臉與資料庫中的人臉進行特征對比，最終得出匹配結果。 |
| 人臉識別技術的優(yōu)勢 |
| 人臉識別應用領域 |
| （2）人臉識別的歷史和流程 |
| （3）人臉識別的應用 |
| （4）互聯(lián)網(wǎng)金融給人臉識別技術應用帶來歷史性機遇 |
| 5.6.2 聲紋識別 |
第六章 人工智能引發(fā)產(chǎn)業(yè)結構深刻變革 |
6.1 制造業(yè) |
6.2 金融 |
| 6.2.1 金融信息的收集與分析 |
| China Artificial Intelligence industry status research and development trend analysis report (2025-2031) |
| 6.2.2 市場行情的分析和預測 |
| 6.2.3 信用風險管控 |
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 |
| 智能家居市場推廣遇冷的根源主要在于：（1）智能化程度不足導致操作繁瑣已經(jīng)成為了智能家居普及過程中最關鍵的技術瓶頸，尤其在‚萬物互聯(lián)時代，人機交互的重要性更加明顯；（2）缺乏統(tǒng)一的智能家居標準和體系。當前的智能家居市場正處于各自為戰(zhàn)的時期，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的碎片化狀況，在很大程度上阻礙了市場的規(guī)模發(fā)展。人工智能技術能夠通過語音識別和語義理解技術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。 |
| 智能家居構成 |
| 中國智能家居發(fā)展歷程 |
| 數(shù)據(jù)顯示，中國智能電視的市場銷量為 2376 萬臺，全年中國智能電視的銷量突破 4000 萬臺，市場需求量將超過 6000 萬臺。 |
| 中國智能電視銷量 |
| 數(shù)據(jù)顯示，中國智能家居市場規(guī)模將達到 431 億元，同比增長 41.78%，全球智能家居市場規(guī)模將達到 520 億美元，同比增長 55.69%；預計 中國智能家居市場將達到 660 億元，全球智能家居市場將達到 820 億美元。巨大的 “蛋糕”吸引國內(nèi)外巨頭企業(yè)及創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司爭相涌入，打造自己的智能家居生態(tài)圈， 例如 Google 以 32 億美元收購智能家居制作商 Nest，國內(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域的應用，切中消費者需求痛點的智能家居有望加速落地，智能家居市場大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化即將來臨。 |
| 中國智能家居市場規(guī)模及增速 |
| 全球智能家居市場規(guī)模及增速 |
6.9 農(nóng)業(yè) |
6.10 汽車 |
第七章 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“最強大腦” |
| 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：人臉識別新銳 |
| 7.2.7 科遠股份：工業(yè)智能化先鋒 |
| 7.2.8 漢王科技：模式識別和智能交互的領先企業(yè) |
第八章 [~中~智林]風險提示 |
| 圖表目錄 |
| 圖表 1：2020-2025年全球人工智能投資額增長情況 |
| 圖表 2：2020-2025年全球人工智能新創(chuàng)公司數(shù)目 |
| 圖表 3：美國和歐洲開啟人腦模擬計算計劃 |
| 圖表 4：國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)三大巨頭對人工智能高度重視 |
| 圖表 5：“中國腦計劃”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 |
| 圖表 7：“人工智能+應用場景”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)機遇 |
| 圖表 9：戰(zhàn)爭形態(tài)發(fā)展歷程 |
| 中國人工智慧行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢分析報告（2025-2031年） |
| 圖表 10：未來智能化戰(zhàn)爭 |
| 圖表 11：人工智能是21 世紀科技領域最為前沿的技術之一 |
| 圖表 12：計算機內(nèi)部的數(shù)字電路邏輯結構 |
| 圖表 13：人腦的神經(jīng)元突觸結構 |
| 圖表 14：人腦與計算機“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：人工智能三個階段 |
| 圖表 17：認知智能研發(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 的芯片結構 功能 物理形態(tài)圖 |
| 圖表 20：百度大腦計劃 |
| 圖表 21：深度學習近年來逐步成為業(yè)界追逐的熱點 |
| 圖表 22：深度學習是機器學習的一個分支 |
| 圖表 23：人眼識別圖像過程 |
| 圖表 24：深度學習大幅提升語音識別準確率 |
| 圖表 25：深度學習大幅提升手寫識別準確率 |
| 圖表 26：計算能力指數(shù)級的增長促使技術變革間隔時間越來越短 |
| 圖表 27：計算成本平均每年下降33% |
| 圖表 28：存儲成本平均每年下降38% |
| 圖表 29：GPU 具有出眾的并行計算能力 |
| 圖表 30：GPU和CPU浮點運算能力對比 |
| 圖表 31：人腦神經(jīng)元結構 |
| 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)與人工智能結合的應用結構 |
| 圖表 35：人工智能的主要技術 |
| 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平臺 |
| 圖表 40：機器學習模仿人類學習過程 |
| 圖表 41：機器學習是人工智能的核心技術 |
| 圖表 42：機器學習是涉及多領域的交叉學科 |
| 圖表 43：測試錯誤率低于其他機器學習模型 |
| 圖表 44：訓練時間低于其他機器學習模型 |
| 圖表 45：Ersatz平臺實現(xiàn)黑瘤素在線檢測 |
| 圖表 46：Ersatz平臺實現(xiàn)讀取驗證碼圖像信息 |
| 圖表 47：全球主要機器學習類公司 |
| 圖表 48：語音識別關鍵技術持續(xù)進步，達到實用門檻 |
| 圖表 49：語音應用嵌入越來越多終端中 |
| zhōngguó Réngrǒng zhìnéng hángyè xiànzhuàng diàoyán jí fāzhǎn qūshì fēnxī bàogào （2025-2031 nián） |
| 圖表 50：自然語言處理將廣泛應用于各個行業(yè) |
| 圖表 51：語音交互技術已經(jīng)全面滲透到各項互聯(lián)網(wǎng)應用中 |
| 圖表 52：智能助理的發(fā)展階段 |
| 圖表 53：國內(nèi)外智能助手競爭格局 |
| 圖表 54：京東JIMI智能客服 |
| 圖表 55：windows10中加入個人智能助理 |
| 圖表 56：圖靈機器人云服務方式進入樂投車載系統(tǒng) |
| 圖表 57：圖靈機器人云服務方式進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：國內(nèi)各智能助手用戶數(shù)（單位：萬） |
| 圖表 61：語音云平臺突破了硬件和操作系統(tǒng)的限制 |
| 圖表 62：語音云平臺擁有完善的運營和開發(fā)支撐 |
| 圖表 63：Luminosos的詞庫同時能夠理解表情符號 |
| 圖表 64：全球語音識別應用公司 |
| 圖表 65：clafifai可以智能理解視頻中的要素 |
| 圖表 66：clafifai自動尋找類似圖像進行智能廣告匹配 |
| 圖表 67：FACE++技術布局 |
| 圖表 68：FACE++商業(yè)布局 |
| 圖表 69：FACE++云臉應用鎖 |
| 圖表 70：全球主要圖像識別應用公司 |
| 圖表 71：google 預測分析API 主要功能 |
| 圖表 72：Google Prediction API |
| 圖表 73：全球主要預測API 商用公司 |
| 圖表 74：生物識別類別比較 |
| 圖表 75：馬云展示“Smile to Pay”技術 |
| 圖表 76：全球生物識別市場規(guī)模預測（單位：億美元） |
| 圖表 77：2025-2031年全球生物識別技術行業(yè)細分市場規(guī)模預測（單位：億美元） |
| 圖表 78：人臉識別技術 |
| 圖表 79：人臉識別發(fā)展歷程 |
| 圖表 80：人臉識別流程 |
| 圖表 81：人臉識別的應用領域 |
| 圖表 82：用戶鑒權的三種方式 |
| 圖表 83：銀行發(fā)行認證介質(zhì)流程 |
| 圖表 84：人臉識別流程 |
| 圖表 85：聲紋識別過程 |
| 圖表 86：聲紋識別應用領域 |
| 圖表 87：時代億寶與阿里合作聲紋驗證產(chǎn)品 |
| 圖表 88：聲紋解鎖 |
| 圖表 89：從工業(yè)1.0 到工業(yè)4.0 |
| 中國人工知能（AI）産業(yè)の現(xiàn)狀調(diào)査及び発展傾向分析レポート（2025-2031年） |
| 圖表 90：工業(yè)4.0 以CPS平臺為核心 |
| 圖表 91：工業(yè)智能化分析平臺 |
| 圖表 92：Alphasense金融智能搜索平臺 |
| 圖表 93：Minettabrook實時抓取新聞 社交媒體推文等信息 |
| 圖表 94：Minettabrook實時智能提供重要金融決策信息 |
| 圖表 95：Lending Club業(yè)務模式 |
| 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學習平臺 |
| 圖表 99：智能化學習公司整理 |
| 圖表 100：2020-2025年Rocket Fuel 收入持續(xù)保持高增長（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域的布局 |
| 圖表 108：Ceres Imaging提供農(nóng)田光譜數(shù)據(jù)來監(jiān)測農(nóng)作物的情況分析 |
| 圖表 109：農(nóng)業(yè)智能化典型公司 |
| 圖表 110：無人駕駛原理 |
http://www.gbwangdai.com/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html
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