| 人工智能技術(shù)正處于快速發(fā)展的階段，深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等關(guān)鍵技術(shù)的突破，推動(dòng)其在醫(yī)療、金融、教育、制造業(yè)等眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度融合與應(yīng)用。目前，AI技術(shù)正從單點(diǎn)應(yīng)用向系統(tǒng)化、規(guī)模化應(yīng)用轉(zhuǎn)變，智能解決方案的集成與優(yōu)化成為行業(yè)關(guān)注焦點(diǎn)，旨在提升整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的效率與智能化水平。 |
| 未來(lái)，人工智能將更加注重倫理、安全與可持續(xù)發(fā)展，推動(dòng)算法的透明化與可解釋性，加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，構(gòu)建可信AI生態(tài)。同時(shí)，邊緣計(jì)算、量子計(jì)算等新技術(shù)的融合，將為AI帶來(lái)更強(qiáng)的算力支持，促進(jìn)算法模型的優(yōu)化與創(chuàng)新。此外，人機(jī)協(xié)作模式的深化，將開(kāi)啟“AI+人類(lèi)智慧”新時(shí)代，共同解決復(fù)雜問(wèn)題，提升人類(lèi)生活質(zhì)量。 |
| 《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（2025-2031年）》基于多年市場(chǎng)監(jiān)測(cè)與行業(yè)研究，全面分析了人工智能行業(yè)的現(xiàn)狀、市場(chǎng)需求及市場(chǎng)規(guī)模，詳細(xì)解讀了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)、價(jià)格趨勢(shì)及細(xì)分市場(chǎng)特點(diǎn)。報(bào)告科學(xué)預(yù)測(cè)了行業(yè)前景與發(fā)展方向，重點(diǎn)剖析了品牌競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)集中度及主要企業(yè)的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)，并通過(guò)SWOT分析揭示了人工智能行業(yè)機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)。為投資者和決策者提供專(zhuān)業(yè)、客觀(guān)的戰(zhàn)略建議，是把握人工智能行業(yè)動(dòng)態(tài)與投資機(jī)會(huì)的重要參考。 |
第一章 人工智能：當(dāng)代科技的巔峰對(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 |
第二章 人工智能的重大戰(zhàn)略意義： 未來(lái)科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點(diǎn) |
2.1 人工智能是未來(lái)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(lái)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(chē)的最佳機(jī)遇 |
第三章 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” |
第四章 臨界點(diǎn)已至：三大技術(shù)的重大突破 |
| 全:文：http://www.miaohuangjin.cn/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html |
4.1 深度學(xué)習(xí)—核心算法的突破 |
4.2 芯片級(jí)的類(lèi)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 |
第五章 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)高效大數(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(lèi)公司一覽 |
5.3 語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理 |
| 5.3.1 自然語(yǔ)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(yǔ)音核心技術(shù)代表世界最高水平 |
| 5.3.3 Luminoso：時(shí)刻分析用戶(hù)在社交網(wǎng)站上的言行 |
| 5.3.4 全球語(yǔ)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 |
| （1）人臉識(shí)別技術(shù) |
| 人臉識(shí)別的過(guò)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(guò)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(guò)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 |
| （2）人臉識(shí)別的歷史和流程 |
| （3）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(lái)歷史性機(jī)遇 |
| 5.6.2 聲紋識(shí)別 |
第六章 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 |
| China Artificial Intelligence industry status research and development trend analysis report (2025-2031) |
| 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(guò)程中最關(guān)鍵的技術(shù)瓶頸，尤其在‚萬(wàn)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(chǎng)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(guò)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)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(lèi)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，中國(guó)智能電視的市場(chǎng)銷(xiāo)量為 2376 萬(wàn)臺(tái)，全年中國(guó)智能電視的銷(xiāo)量突破 4000 萬(wàn)臺(tái)，市場(chǎng)需求量將超過(guò) 6000 萬(wàn)臺(tái)。 |
| 中國(guó)智能電視銷(xiāo)量 |
| 數(shù)據(jù)顯示，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) 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 Google 以 32 億美元收購(gòu)智能家居制作商 Nest，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(lái)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(chē) |
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(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(wú)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)別和智能交互的領(lǐng)先企業(yè) |
第八章 [~中~智林]風(fēng)險(xiǎn)提示 |
| 圖表目錄 |
| 圖表 1：2020-2025年全球人工智能投資額增長(zhǎng)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(guó)和歐洲開(kāi)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 |
| 中國(guó)人工智慧行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告（2025-2031年） |
| 圖表 10：未來(lái)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(wèn)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(lái)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(guò)程 |
| 圖表 24：深度學(xué)習(xí)大幅提升語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率 |
| 圖表 25：深度學(xué)習(xí)大幅提升手寫(xiě)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(lái)越短 |
| 圖表 27：計(jì)算成本平均每年下降33% |
| 圖表 28：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(lái)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(wèn)答中戰(zhàn)勝人類(lèi) |
| 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(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)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(xiàn)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(lèi)公司 |
| 圖表 48：語(yǔ)音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，達(dá)到實(shí)用門(mén)檻 |
| 圖表 49：語(yǔ)音應(yīng)用嵌入越來(lái)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(yǔ)言處理將廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè) |
| 圖表 51：語(yǔ)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(lè)投車(chē)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(yǔ)音輸入法用戶(hù)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(hù)數(shù)（單位：萬(wàn)） |
| 圖表 61：語(yǔ)音云平臺(tái)突破了硬件和操作系統(tǒng)的限制 |
| 圖表 62：語(yǔ)音云平臺(tái)擁有完善的運(yùn)營(yíng)和開(kāi)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(yǔ)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(lèi)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(lèi)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 77：2025-2031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(hù)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(guò)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 |
| 中國(guó)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(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 100：2020-2025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(hù) |
| 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(píng)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(lái)監(jiān)測(cè)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(wú)人駕駛原理 |
http://www.miaohuangjin.cn/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html
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