2017-2023年中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調研及發(fā)展趨勢分析報告

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　　從智能手表、手環(huán)等可穿戴設備，到服務機器人、無人駕駛、智能醫(yī)療、AR/VR 等熱點詞匯的興起，智能產業(yè)成為新一代技術革 命的急先鋒，近期Alpha Go 大勝李世石的人機圍棋對戰(zhàn)更進一步掀起了人工智能的浪潮。人工智能產業(yè)是智能產業(yè)發(fā)展的核心，是其他智能科技產品發(fā)展的基礎，國內外的高科技公司以及風險投資機構紛紛布局人工智能產業(yè)鏈。

　　據V enture Scanner 統(tǒng)計，2014 年人工智能領域全球投資額為10 億美元，同比增長近50%。2015 全球人工智能公司共獲得近12 億美元的投資，這個數字放在過去20年全年投資總額來看，已經超過了其中17 年全年投資總額。2014 年風投領域共完成40 筆交易，總金額高達3.09 億美元，同比增加302%，預計2020 年全球人工智能市場規(guī)模預計超千億。在未來10 年甚至更久的時間里，人工智能將是眾多智能產業(yè)技術和應用發(fā)展的突破點。

　　人工智能領域全球投資總額

　　人工智能領域全球風險投資總額

　　當前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能領域的公司也在不斷激增。根據Venture Scanner 的統(tǒng)計，截至到2016 年初，全球共有957 家人工智能公司，美國以499 家位列{dy}。覆蓋了深度學習/機器學習（通用） 、深度學習/機器學習（應用） 、自然語言處理（通用） 、自然語言處理（語音識別） 、計算機視覺/圖像識別（通用） 、計算機視覺/圖像識別（應用） 、手勢控制、虛擬私人助手、智能機器人、推薦引擎和協(xié)助過濾算法、情境感知計算、語音翻譯、視頻內容自動識別13 個細分行業(yè)。

　　人工智能各細分行業(yè)公司數量（家）

　　《中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調研及發(fā)展趨勢分析報告（2017-2023年）》在多年人工智能行業(yè)研究的基礎上，結合中國人工智能行業(yè)市場的發(fā)展現(xiàn)狀，通過資深研究團隊對人工智能市場資訊進行整理分析，并依托國家qw數據資源和長期市場監(jiān)測的數據庫，對人工智能行業(yè)進行了全面、細致的調研分析。

　　中國市場調研在線發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀調研及發(fā)展趨勢分析報告（2017-2023年）》可以幫助投資者準確把握人工智能行業(yè)的市場現(xiàn)狀，為投資者進行投資作出人工智能行業(yè)前景預判，挖掘人工智能行業(yè)投資價值，同時提出人工智能行業(yè)投資策略、營銷策略等方面的建議。

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第1章   人工智能：當代科技的{df}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2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)網發(fā)展的技術核心

　　2.2 人工智能將引發(fā)產業(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{zj0}機遇

第3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4章   臨界點已至：三大技術的重大突破

　　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 大數據—龐大的計算資源

第5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據到行業(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){gx}大數據分析平臺

　　　　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{zg}水平

　　　　5.3.3 Luminoso：時刻分析用戶在社交網站上的言行

　　　　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

　　　　　?。?）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

　　　　　?。?）人臉識別的歷史和流程

　　　　　?。?）人臉識別的應用

　　　　　?。?）互聯(lián)網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6章   人工智能引發(fā)產業(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(訂閱電話 010-62665210)

　　　　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

　　　　數據顯示，2015 年前三季度中國智能電視的市場銷量為2376 萬臺，2015 年全年中國智能電視的銷量突破4000 萬臺，2016 年市場需求量將超過6000 萬臺。

　　　　中國智能電視銷量

　　　　數據顯示，2014 年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2016 年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2014 年1 月Google 以32 億美元收購智能家居制作商Nest，國內知名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 農業(yè)

　　6.10 汽車

第7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 東方網力：視頻大數據龍頭

　　　　7.2.3 東方國信：大數據智能分析龍頭

　　　　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{lx1}企業(yè)

第8章   博研咨詢： 風險提示

圖表目錄（部分）

　　圖表：1：2010-2016年全球人工智能投資額增長情況

　　圖表：2：2010-2016年全球人工智能新創(chuàng)公司數目

　　圖表：3：美國和歐洲開啟人腦模擬計算計劃

　　圖表：4：國內互聯(lián)網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)和產業(yè)的三層重構

　　圖表：7："人工智能 應用場景"是產業(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業(yè)機遇

　　圖表：9：戰(zhàn)爭形態(tài)發(fā)展歷程

　　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：計算機內部的數字電路邏輯結構

　　圖表：13：人腦的神經元突觸結構

　　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：計算能力指數級的增長促使技術變革間隔時間越來越短

　　圖表：27：1990-2016年計算成本平均每年下降33%

　　圖表：28：1990-2016年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：人腦神經元結構

　　圖表：32：IBM 的TRUENORTH 神經元芯片

　　圖表：33：神經形態(tài)芯片和傳統(tǒng)芯片的比較

　　圖表：34：未來大數據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

　　圖表：50：自然語言處理將廣泛應用于各個行業(yè)

　　圖表：51：語音交互技術已經全面滲透到各項互聯(lián)網應用中

　　圖表：52：智能助理的發(fā)展階段

　　圖表：53：國內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突破2 億

　　圖表：59：訊飛輸入法在業(yè)內擁有極高的口碑

　　圖表：60：國內各智能助手用戶數（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：77：2016-2023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品

　　圖表：88：聲紋解鎖

　　圖表：89：從工業(yè)1.0 到工業(yè)4.0

　　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：100：2011-2016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已經擁有眾多高質量客戶

　　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提供農田光譜數據來監(jiān)測農作物的狀況

　　圖表：109：農業(yè)智能化典型公司

　　圖表：110：無人駕駛原理

　　略.........................

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報告編號：528024

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