| 人工智能技術(shù)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(guān)鍵技術(shù)的突破，推動其在醫(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，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(gòu)建可信AI生態(tài)。同時，邊緣計算、量子計算等新技術(shù)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(jié)構(gòu)、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(lǐng)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(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(shù)的重大突破 |
| 全:文：http://www.5269660.cn/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(shù)的應(yīng)用 |
5.1 人工智能基礎(chǔ)平臺 |
| 5.1.1 人工智能基礎(chǔ)平臺構(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(shù) |
| 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(shù)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(yīng)用公司一覽 |
5.4 圖像識別 |
| 5.4.1 讓廣告與網(wǎng)絡(luò)視頻智能匹配 |
| 5.4.2 FACE++人臉識別服務(wù)云模式 |
| 5.4.3 全球主要圖像識別應(yīng)用公司一覽 |
5.5 預測分析API |
| 5.5.1 預測分析API 應(yīng)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(shù) |
| 5.6.1 . 人臉識別 |
| （1）人臉識別技術(shù) |
| 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(guān)鍵技術(shù)包括兩部分：檢測技術(shù)（Face Detect）和識別技術(shù)（FaceIdentification） 。檢測技術(shù)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(shù)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(jié)果。 |
| 人臉識別技術(shù)的優(yōu)勢 |
| 人臉識別應(yīng)用領(lǐng)域 |
| （2）人臉識別的歷史和流程 |
| （3）人臉識別的應(yīng)用 |
| （4）互聯(lián)網(wǎng)金融給人臉識別技術(shù)應(yīng)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(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(guān)鍵的技術(shù)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(shù)能夠通過語音識別和語義理解技術(shù)大幅度提升智能家居的智能水平，讓家居‚懂得人類的需求，讓生活更加舒適便捷。 |
| 智能家居構(gòu)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(lǐng)域的應(yīng)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(lǐng)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(gòu) |
| 圖表 7：“人工智能+應(yīng)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(lǐng)域最為前沿的技術(shù)之一 |
| 圖表 12：計算機內(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(jié)構(gòu) 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(shù)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(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(chǔ)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(shù) |
| 圖表 42：機器學習是涉及多領(lǐng)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(guān)鍵技術(shù)持續(xù)進步，達到實用門檻 |
| 圖表 49：語音應(yīng)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(yīng)用于各個行業(yè) |
| 圖表 51：語音交互技術(shù)已經(jīng)全面滲透到各項互聯(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(wù)方式進入樂投車載系統(tǒng) |
| 圖表 57：圖靈機器人云服務(wù)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(yīng)用公司 |
| 圖表 65：clafifai可以智能理解視頻中的要素 |
| 圖表 66：clafifai自動尋找類似圖像進行智能廣告匹配 |
| 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：全球主要圖像識別應(yīng)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(shù) |
| 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(shù)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(shù) |
| 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(yīng)用領(lǐng)域 |
| 圖表 82：用戶鑒權(quán)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(yīng)用領(lǐng)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(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(lǐng)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.5269660.cn/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html
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