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一、基本信息
人工客服
报告名称2019-2025年中国人工智能行业研究及投资前景预测报告
报告编号857644  　←咨询时，请说明此编号。
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二、内容介绍
2019-2025年中国人工智能行业研究及投资前景预测报告人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
在我国人工智能一级市场投资中，72%的标的企业属于应用类企业，从技术领域看，机器视觉领域的公司占到一半以上。
国内人工智能领域投资金额
博研咨询发布的《2019-2022年中国人工智能行业研究及投资前景预测报告》共十二章。首先介绍了人工智能行业市场发展环境、人工智能整体运行态势等，接着分析了人工智能行业市场运行的现状，然后介绍了人工智能市场竟争格局。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。
正文目录：
第1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　人工智能关键环节
1.1.4　人工智能研究阶段
1.1.5　人工智能的产业链
1.2　人工智能发展历程
人工智能发展历程
1.2.1　发展简史
1.2.2　研究历程
1.2.3　发展阶段
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2章　2013-2019年国际人工智能行业发展分析
2.1　2013-2019年全球人工智能行业发展综况
2.1.1　人工智能概念的悄然兴起
2.1.2　驱动人工智能的内外动因
2.1.3　人工智能的发展阶段分析
2.1.4　全球人工智能产业发展状况
2.1.5　发达国家重视人工智能产业
2.1.6　世界人工智能迎来发展新阶段
2.2　美国
2.2.1　人工智能成美国发展战略
2.2.2　人工智能应用于美国国防
2.2.3　美国量子技术助力AI发展
2.2.4　美国机器人市场需求预测
2.3　日本
2.3.1　AI成日本工业发展重点
2.3.2　日本政府推进人工智能
2.3.3　日本重视人工智能研究
2.3.4　日本人工智能投资计划
2.3.5　日本科技发展借力人工智能
2.4　2013-2019年各国人工智能产业发展动态
2.4.1　欧盟推进服务机器人研发
2.4.2　欧美推出大脑发展计划
2.4.3　俄国成功开发AI系统
2.4.4　韩国人工智能研发动态
2.4.5　AI应用于巴西世界杯
2.5　2013-2019年国际企业加快布局人工智能领域
2.5.1　互联网企业加快AI产业布局
2.5.2　Facebook建设AI硬件平台
2.5.3　戴尔开展人工智能研发合作
2.5.4　雅虎迈出人工智能发展步伐
2.5.5　涉足人工智能领域
第3章　2013-2019年中国人工智能行业政策环境分析3.1　政策助力人工智能发展
3.1.1　政策加码布局人工智能
3.1.2　人工智能将纳入“十三五”
3.1.3　中国大脑研究计划开启
3.1.4　人工智能成为国家战略重点
3.2　人工智能行业相关政策分析
3.2.1　“中国制造”助力人工智能
3.2.2　“互联网 ”推动人工智能
3.3　人工智能行业地方政策环境分析
3.3.1　AI或纳入北京“十三五”
3.3.2　上海市推出AI“脑计划”
3.3.3　人工智能获广州财政支持
3.3.4　深圳市具备AI发展优势
3.4　机器人行业政策规划分析
3.4.1　政策大力支持机器人行业
3.4.2　工业机器人将持续高增长
3.4.3　服务机器人将成为新蓝海
第4章　2013-2019年中国人工智能行业发展分析4.1　2013-2019年人工智能行业发展综况
4.1.1　人工智能技术方兴未艾
4.1.2　国内人工智能布局加快
4.1.3　人工智能实验室成立
4.1.4　人工智能行业发展迅猛
4.1.5　人工智能市场需求将增长
4.1.6　人工智能市场进入新阶段
4.2　人工智能产业生态格局分析
4.2.1　生态格局基本架构
4.2.2　基础资源支持层
4.2.3　技术实现路径层
4.2.4　应用实现路径层
4.2.5　未来生态格局展望
4.3　2013-2019年人工智能区域发展动态分析
4.3.1　哈尔滨逐步完善机器人产业
4.3.2　安徽省建立人工智能学会
4.3.3　四川成立人工智能实验室
4.3.4　上海进一步推进人工智能
4.3.5　福建建立仿脑智能实验室
4.4　2013-2019年人工智能技术研究动态分析
4.4.1　人工智能再获重大突破
4.4.2　智能语音识别及控制技术
4.4.3　高级人工智能逐步突破
4.4.4　AI神经网络识别技术
4.4.5　人工智能带来媒体变革
4.5　人工智能行业发展存在的主要问题
4.5.1　人工智能发展面临的困境
4.5.2　人工智能发展的隐性问题
4.5.3　人工智能发展的道德问题
4.5.4　人工智能发展的技术障碍
4.6　人工智能行业发展对策及建议
4.6.1　人工智能的发展策略分析
4.6.2　人工智能的技术发展建议
4.6.3　人工智能伦理问题的对策
第5章　2013-2019年人工智能行业发展驱动要素分析5.1　硬件基础日益成熟
5.1.1　高性能CPU
5.1.2　“人脑”芯片
5.1.3　量子计算机
5.1.4　仿生计算机
5.2　大规模并行运算的实现
5.2.1　云计算的关键技术
5.2.2　云计算的应用模式
5.2.3　我国推进云计算发展
5.2.4　云计算技术发展动态
5.2.5　云计算成人工智能基础
5.3　大数据技术的崛起
大数据主要技术
大数据挖掘步骤
5.3.1　大数据技术的内涵
5.3.2　大数据的各个环节
5.3.3　大数据的主要应用领域
5.3.4　大数据成人工智能数据源
5.3.5　大数据技术助力人工智能
5.4　深度学习技术的出现
5.4.1　机器学习的阶段
5.4.2　深度学习技术内涵
5.4.3　深度学习算法技术
5.4.4　深度学习的技术应用
5.4.5　深度学习提高人工智能水平
第6章　人工智能行业的技术基础分析
6.1　自然语言处理
6.1.1　自然语言处理内涵
6.1.2　语音识别技术分析
6.1.3　语义技术研发状况
6.1.4　自动翻译技术内涵
6.2　计算机视觉
6.2.1　计算机视觉的内涵
6.2.2　计算机视觉的应用
6.2.3　计算机视觉的运作
6.2.4　人脸识别技术应用
6.3　模式识别技术
6.3.1　模式识别技术内涵
6.3.2　文字识别技术应用
6.3.3　指掌纹识别技术应用
6.3.4　模式识别发展潜力
6.4　知识表示
6.4.1　知识表示的内涵

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