2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告

2016-2020年

中国人工智能行业深度 调研及投资前景预测报告

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内容简述

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定

智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。

2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%，受下游需求倒逼和上游技术成型推动，预计2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1200亿元。长期看，人工智能的趋势不可逆转，近年来，谷歌、微软、苹果等国外科技巨头纷纷发力，国内企业也纷纷和顶尖技术团队合作，积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞的超脑计划、京东的智能聊天机器人等。

目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的。2015年7月1日，印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将“互联网+人工智能”列为11项重点行动之一；2016年5月，国家、科技部、工信部、制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》正式印发，计划到2018年，基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，有望形成千亿级的人工智能市场应用规模。

从现在开始到2040年将是狭义人工智能快速发展，并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。未来人工智能行业市场发展前景广阔。

中投顾问发布的《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》共十二章。首先介绍了人工智能的定义及分类，接着分析了国际人工智能产业的发展状况、我国人工智能产业的环境及运行情况。接着，报告对我国人工智能行业的发展驱动要素、基

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础技术、应用领域、机器人行业发展状况做了细致的透析，最后对国内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、发展前景和趋势做了详细介绍。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、财政部、、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心、中国高科技产业协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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报告目录

一、 人工智能的内涵及发展阶段 ........................................................................................... 4 二、 驱动人工智能的内外动因分析 ....................................................................................... 5 三、 人工智能的环境分析 ............................................................................................... 8 四、 国内企业加快布局人工智能 ........................................................................................... 9 五、 人工智能的热点应用分析 ............................................................................................... 9 六、 人工智能风险投资规模上升 ......................................................................................... 10 七、 人工智能行业投融资特点分析 ..................................................................................... 11 八、 人工智能行业发展前景展望 ......................................................................................... 14 附：报告详细目录 ......................................................................................................................... 16

一、 人工智能的内涵及发展阶段

1、基本内涵

人工智能是一个有着广泛内涵的学术领域，该技术旨在赋予计算机基于数据分析的类人判断力，在人工智能领域内涵中，像机器学习以及其他子类别领域是目标更为明确的学科。

现如今人工智能商业应用仍然有限。智能文本输入以及苹果手机中的语音识别功能Siri仅仅是人工智能在信息科技中小试牛刀。随着计算机成本的下降以及数据搜集和处理能力的加强，人工智能的发展潜力无限。向诸如和谷歌公司这样的科技巨头如海绵般地吸收各种海量的数据来提升机器的自主决断能力。

2、发展阶段

按照人工智能的“智能”程度，可以将其分成狭义智能、广义智能、超级智能三个大的发展阶段，现阶段的图像与语音识别水平标志着人类已经基本实现狭义智能，正在向广义智能的阶段迈进：

狭义智能：即当前的技术已经实现的智能水平，包括计算智能与感知智能两个子阶段，计算智能指的机器开始具备计算与传递信息的功能，感知智能指机器开始具备“眼睛”和“耳朵”，即具备图像识别与语音识别的能力，并能以此为判断采取一些行动。

广义智能：指的是机器开始具备认知能力，能像人类一样获取信息后主动思考并主动采取行动。在这个阶段，机器可以全面辅助或代替人类工作。

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超级智能：这个阶段的机器几乎在所有领域都比人类聪明，包括科学创新、通识和社交技能等。这个阶段目前离我们还比较遥远，到时候人类的文明进步和跨越或许将有赖于机器，而机器人意识的伦理问题也许将在这个阶段成为主要问题。

图表 人工智能的三个阶段

资料来源：中投顾问产业研究中心整理

二、 驱动人工智能的内外动因分析

“人工智能”的再度兴起并非偶然，外部环境和人工智能自身都在发生演化。我们认为，驱动人工智能领域发展到现在程度的外部动因有：

1、传感器能力和数量的大幅提升：LIGA等微电子技术的日趋成熟，推动着传感器的能力有了质的飞跃，而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些延伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知则是智能实现的前提之一。

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图表 全球运功监测传动器市场

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2、计算成本的大幅下降：摩尔定律使得计算成本在迅速下降，同时云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算能力变得前所未有得强大。大规模的集中式计算使得人工智能的发展速度指数级加快。过去仅训练深度神经网络模型对某一物体的认知就要花费近一年时间，而现在这个时间被缩短到几天内。

图表 1990VS2013计算成本

单位：美元/百万晶体管

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注：成本以晶体管成本表示

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3、海量数据的出现：根据预计，2020年全球产生的数据总量将达到8万多亿GB。如此海量的数据给机器学习的提供了足够多的素材（但是需要注意的是，在其中真正有标注的数据不超过总量的10%）。

图表 2005-2020年全球每年产生的数据总量

单位：十亿GB

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当然，更重要的驱动因素是内因——算法的进步。当下人工智能领域最先进、应用最广泛的核心技术是深度神经网络（深度学习）。而且，直到2006年，深度神经网络才得到快速发展，逐渐成为人工智能领域的主流研究方向。

21世纪人工智能的里程碑事件之一是，2006年Geoffrey Hinton发表的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》。他在此文中提出的深层神经网络逐层训练的高效算法，让当时计算条件下的神经网络模型训练成为了可能，同时通过深度神经网络模型得到的优异的实验结果让人们开始重新关注人工智能。之后，深度神经网络模型成为了人工智能领域的重要前沿阵地，深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的周期，Deep Belief Network、Sparse Coding、Recursive Neural Network, Convolutional Neural Network等各种新的算法模型被不断提出，而其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）更是成为图像识别最炙手可热的算法模型。

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目前，随着GPU和CPU集群的出现，云端的计算资源已经慢慢不再是人工智能的发展瓶颈。而人工智能算法模型的进一步丰富和改进以及本地化人工智能的实现成为了人工智能新的主要发展方向。

三、 人工智能的环境分析

1、人工智能逐步成为国家发展战略

一系列描绘出了我国机器人产业的发展路线图——到2020年，我国工业机器人年销量将达到15万台，保有量达到80万台，将较“十二五”末新增40万台；到2025年，工业机器人年销量将达到26万台，保有量达到180万台，较“十二五”末增加140万台。

在“2015世界机器会”上，工信部副毛伟明指出，“中国制造2025”目标是实现由制造大国向制造强国迈进，其核心就是要抢占新一轮国际制造业的竞争制高点，其主要措施是深入推进工业化和信息化深度融合，主攻方向就是智能制造，而机器人、3D打印、智能工厂则是其重要支撑和依托。

工信部2015年就机器人产业开展三项重要工作，一是制定机器人产业“十三五”规划，引导行业发展；二是积极争取相关，支持机器人研发、应用；三是在重点制造领域推广机器人应用。根据工信部此前发布的工业机器人发展目标，到2020年，中国将形成较为完善的工业机器人产业体系，培育3-5家具有国际竞争力的龙头企业和8-10个配套产业集群；高端产品市场占有率提高到45％以上。。

随着人工智能上升到国家战略的节点的到来，更多利好以及相关会大力促进行业的发展，人工智能的春天已经到来。

2、“互联网+”推动人工智能

2015年7月前，发布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》指出，依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。

3、人工智能行动实施方案发布

2016年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。《方案》指出，到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全

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球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿元级的人工智能市场应用规模。

四、 国内企业加快布局人工智能

国内人工智能领域布局的先锋无疑是百度，“百度大脑”计划提出后，成立其首个深度学习研究院，并在2015年推出机器人助理“度秘”；而阿里巴巴创始人马云也提出“从IT走向DT时代”的转变，顺应推出国内第一个人工智能平台；科大讯飞启动“讯飞超脑”计划，且与京东在智能家居领域战略合作。

图表 国内企业在人工智能领域的布局

资料来源：中投顾问产业研究中心整理

五、 人工智能的热点应用分析

在不远的将来，人工智能将在哪些领域有哪些施展拳脚的空间？答案是人工智能会给几乎各行各业带来变革与重构，我们在此做一梳理，最先可能涉及的领域包括但不限于：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。这些重构的领域之多、力度之大将是前所未有的，在这背后蕴藏的是AI可无限想象的市场空间。

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图表 AI可能的重构领域与方式

资料来源：中投顾问产业研究中心整理

在广义的人工智能应用领域，智能医疗、智能家居、无人机、机器人等相关概念愈发火热，聪明的资本已嗅到了其中商机。2016年4月，风险投资机构Star VC宣布投资中国深度学习领先企业商汤科技，进驻人工智能领域。在企业方面，专注于智能语音识别的公司云知声已完成数千万美金B+轮融资，未来将布局物联网人工智能服务，包括智能家居、车载、医疗、教育等领域。国内机器人企业浙江万丰斥资3.02亿美元收购美国焊接机器人应用系统服务商Paslin，成为迄今为止国内机器人企业规模最大的并购案。

六、 人工智能风险投资规模上升

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资本市场关注度快速攀升，投资额上升空间依旧巨大：AI近年吸引了大量资本市场的关注度，据CBInsights统计，2014年风投公司对AI领域的初创公司的投资额为3.09亿美元，同比增长302%。2014年新成立的AI创业公司有16家，数量是2013年的两倍。另据伦敦Re.Work大会深度学习讨论上公布的数据，2015年前三个季度，全球在人工智能领域共有472亿美元的投资，2015年底约达到550亿美元。大约有900家公司致力于人工智能领域。人工智能的投资约占2015年风投的5%，虽高于2013年的2%，但仍远远低于广告、移动以及商务智能软件的投资。由此可见，虽然人工智能近年在资本市场的关注度迅速攀升，但就其投资总量在全球总风投额的占比来看，依旧具有很大的发挥空间。

图表 2010-2014年投向AI创业公司的风投总额

数据来源：中投顾问产业研究中心整理

七、 人工智能行业投融资特点分析

能让Microsoft 、Google、、Amazon等巨头不惜重金一砸的领域，想必只有人工智能了。国内公司也没有错过如此风口，2015年，百度推出度秘、小度机器人两款产品，腾讯财经开发出自动化新闻写作机器人，阿里巴巴与富士康联手向软银机器人控股公司分别注资145亿日元······

2015年，机器人不再是“黑科技”，变成了一门市场前景巨大的生意。麦肯锡咨询公司预测，到2025年，机器人在制造业、服务产业应用创造的产值为1.7万亿到4.5万亿美元。这也不难解释，为什么连马云、孙正义和郭台铭都开始一起制造机器人了。

而在不为人所熟知的工业机器人方面，国际机器人联合会最新给出的数据是，2014年中国工厂里的机器人占了全球工业机器人的四分之一，同比增加54%，预计到2017年中装的工业机器人数量将居全球之首。

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更多的资本也正在流向这一领域，试图在真正起风之前抢占风口位置。 1、融资阶段：天使、A轮仍是主流

图表 2015年AI领域投融资所处阶段

数据来源：中投顾问产业研究中心整理

和几乎所有科技领域一样，AI领域初创公司所处融资阶段也以A轮为主，达到了一半以上。

2015年1至9月披露了融资阶段的事件中，只有Makeblock为C轮融资（红杉资本投资600万美元）。Makeblock是一个基于开源硬件的机器人积木搭建平台，让用户通过乐高积木的方式搭建自己的机器人，并进行可视化编程。借助Makeblock，用户既可以自己动手组装一台3D打印机，也可以DIY属于自己的瓦力机器人。

云从科技则在4月20日获得佳都科技5000万人民币战略投资。云从科技是一家专业的人脸识别技术服务提供商，其技术核心是通过基于异构深度神经网络的目标深度解析，突破人脸识别在各种复杂环境下通用性差的难题。

2、融资金额：千万投资成门槛

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图表 2015年AI领域投融资的金额分布

数据来源：中投顾问产业研究中心整理

与智能硬件等领域不同，由于AI及机器人制造对技术水平和资金投入的要求较高，因此千万元以上的投资占据多数。

融资额最高的企业为Ninebot，其在4月15日获得小米科技、红杉资本等8000万美元A轮投资。Ninebot是国内首家集研发、生产、销售和服务于一体的智能短途代步设备运营商，专注于智能短途代步机器人产品，已成功收购全球自平衡车的领导者Segway。

地平线机器人则在天使轮即获得晨兴创投、红杉资本等数百万美元投资，在起跑线上即取得了领先地位。公司创始人曾任百度深度学习研究院IDL的负责人，从百度离职后组建Horizon Robotics，致力于定义机器人的“大脑”芯片，想要帮助硬件产品实现复杂智能化功能，进而成为机器人时代的Intel。

3、融资领域：机器人成最大热点 从细分领域来看，机器人占了绝对多数。

工业机器人依旧抢眼。李群自动化定位于中高端工业机器人制造商，2015年4月获得了红杉资本的3000万元A轮融资，目前可以为客户提供全套机器人自动化解决方案的业务模式。

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服务机器人也开始一步步走进千万家。最新的《中国家庭服务机器人行业》指出，家庭服务机器人行业增长迅猛，到2019年出货量及市场规模有望达到1067万台和45亿美元。

2015年4月，专注于智能家庭机器人的研发的优必选获得2000万美元B轮投资，其研发的“阿尔法”机器人是我国第一款智能人形机器人，被认为堪与日本等国的高水平产品竞争。

图表 2015年机器人各细分领域投融资事件数量

数据来源：中投顾问产业研究中心整理

机器人的花样可以很多，可以当客服，也可以作陪伴。晓多客服机器人是会学习的在线客服机器人，基于机器学习和自然语言处理技术为用户提供在线客服服务。2015年5月获得1950万美元B轮投资的“小鱼在家”家庭智能陪伴机器人则主打陪伴家人概念。

机器人的产业链也可以很长。以教育为例，消费级机器人技术公司易致机器人在2015年1月获得博派资本数百万人民币A轮投资，其主要制作低成本的教育及科研机器人。到了2015年4月，乐博乐博机器人获得新东方数千万人民币投资，其专注于机器人教育培训服务，将韩国最大的机器人学校ROBOROBO课程引入中国幼少儿启蒙教育阶段。

八、 人工智能行业发展前景展望

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未来人工智能随着各项技术的不断进步，也将要不断面对越来越多的挑战，包括观念上的挑战。现实生活中，社会大众对人工智能技术的期望往往很高，但人工智能技术进步不仅受限于软件、硬件技术的制约，也受人类对自身理解与了解程度的制约，因此未来人工智能技术将在现有制约被不断解决、新的制约又不断形成的过程中，始终保持螺旋式发展进步的趋势。比如语音识别技术，20世纪90年代，当IBM推出VIAVOICE时，很多人高呼语音识别时代到来了，但当大多数人亲自使用时，却发现自己的识别率还是不够高，语音识别应用自此进入到长达十几年的低迷期。

近年来，语音识别技术得益于机器学习与大数据，又有了突飞猛进般的进步，现在随便一个人只要能够讲普通话，计算机对其个人提供的数量足够多的语音数据进行针对性训练，并对其讲话内容进行语言模型的定制训练，这个人的语音识别就可以达到99%的识别正确率。但对一个人能够做到的，并不意味着无数大众使用就都能达到这样的水平，不要说对8K语音的识别，从如今各家语音识别厂商对外公开宣布的16K语音平均识别率达到95%来看，距离大于99%的识别率还有很长的路要走。语音识别技术确实在进步，但要达到99%这一平均水平可能需要一年，也有可能又是一个十年，没有人能够轻松预言，准确判断。不仅是语音识别，OCR、人脸识别、语义理解、机器翻译等人工智能技术在实际应用中都会面临识别率、准确率的挑战。因此，无论是企业还是社会应用大众，都应有更加包容的心态，共同为人工智能产业的发展营造一个良好的发展环境。

经过数十年国内无数优秀科学家、学者、也包括众多企业研究工程师的不懈努力，可以说中国人工智能领域无论研究与应用水平，都与国外发达国家相比不分上下，可谓平分秋色。

人工智能源自于对人的模仿，服务人自然是必然使命，然千万人有千万之不同，就像没有一家餐饮企业可以满足一个国家所有人的吃饭要求一样，人工智能产业中会出现多家实力强大的企业，一些企业也会在某些领域内形成领先优势，很难或根本就不会出现垄断型企业。人工智能产业在世界范围内也都还处于起步阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会在不断满足并提升社会大众丰富多彩的生活品质而进步。

也许现在说竞争格局还为时尚早，但纵观智能语音、智能图像、智能语义、生物特征识别等人工智能技术的广泛应用，人工智能确已在中国成为推动产业升级、创新发展的关键动力，相信将会有越来越多的企业融入人工智能产业之中，包容发展，各领风骚也将会成为中国人工智能产业的独特风貌。

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附：报告详细目录

《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》

第一章 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 1.2.1 发展历程 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

第二章 2014-2016年国际人工智能行业发展分析 2.1 2014-2016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

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2.3.5 日本科技发展借力人工智能

2.4 2014-2016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 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 2014-2016年国际企业加快布局人工智能领域 2.5.1 国际巨头加快AI布局的进展 2.5.2 互联网企业加快AI产业布局 2.5.3 建设AI硬件平台 2.5.4 戴尔开展人工智能研发合作 2.5.5 雅虎迈出人工智能发展步伐 2.5.6 维基百科涉足人工智能领域

第三章 2014-2016年中国人工智能行业环境分析 3.1 助力人工智能发展 3.1.1 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 3.2.3 人工智能行动实施方案发布 3.3 人工智能行业地方环境分析 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 机器人行业规划分析 3.4.1 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

第四章 2014-2016年中国人工智能行业发展分析 4.1 2014-2016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

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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 2014-2016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 2014-2016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

第五章 2014-2016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 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

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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 第六章 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 6.4.2 知识表示的方法 6.4.3 知识表示的进展 6.5 其他技术基础 6.5.1 自动推理技术 6.5.2 环境感知技术 6.5.3 自动规划技术 6.5.4 专家系统技术

第七章 人工智能技术的主要应用领域分析 7.1 工业领域

7.1.1 智能工厂进一步转型 7.1.2 人工智能的工业应用 7.1.3 人工智能应用于制造领域 7.1.4 人工智能助力中国制造 7.1.5 人工智能成工业发展方向 7.1.6 AI工业应用的前景广阔 7.2 医疗领域

7.2.1 人工智能的医疗应用概况 7.2.2 人工智能在中医学中的应用 7.2.3 人工神经网络技术的医学应用

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7.2.4 AI在医学影像诊断中的应用 7.2.5 AI技术在医疗诊断中的应用 7.2.6 AI技术将逐步加快药品研发 7.2.7 企业加快布局医疗人工智能 7.3 智能家居领域

7.3.1 智能家居的AI应用情景 7.3.2 AI或成为智能家居的核心 7.3.3 人工智能家居成为新趋势 7.4 安防领域

7.4.1 AI对安防行业的重要意义 7.4.2 AI识别技术的安防应用 7.4.3 生物识别市场规模分析 7.4.4 AI技术应用于国家安防 7.5 社交领域

7.5.1 人工智能的移动社交应用 7.5.2 人工智能社交产品发布 7.5.3 社交网络成AI应用焦点 7.6 无人驾驶领域

7.6.1 无人驾驶的效益分析 7.6.2 自动驾驶技术发展进程 7.6.3 各国加快布局无人驾驶 7.6.4 无人驾驶产业发展加快 7.6.5 人工智能助力无人驾驶 7.6.6 AI成为智能汽车发展方向 7.7 其他领域

7.7.1 人工智能应用于金融领域 7.7.2 人工智能的智能搜索应用 7.7.3 人工智能应用于电子商务 7.7.4 人工智能与可穿戴设备结合 7.7.5 人工智能成3D打印基础 7.7.6 人工智能的“虚拟助手” 7.7.7 人工智能应用于法律预判

第八章 2014-2016年人工智能机器人发展分析 8.1 2014-2016年机器人产业发展综况 8.1.1 全球机器人行业规模分析 8.1.2 中国工业机器人市场现状 8.1.3 机器人行业产业链构成 8.1.4 机器人的替代优势明显 8.1.5 机器人下游应用产业多 8.1.6 智能机器人成为发展趋势

8.2 人工智能在机器人行业的应用状况 8.2.1 人工智能与机器人的关系 8.2.2 AI于机器人的应用过程

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8.2.3 AI大量运用于小型机器人 8.2.4 AI机器人的重要应用领域

8.3 人工智能在智能机器人领域的技术应用 8.3.1 专家系统的应用 8.3.2 模式识别的应用 8.3.3 机器视觉的应用 8.3.4 机器学习的应用 8.3.5 分布式AI的应用 8.3.6 进化算法的应用

8.4 机器人重点应用领域分析 8.4.1 医疗机器人 8.4.2 军事机器人 8.4.3 教育机器人 8.4.4 家用机器人 8.4.5 物流机器人 8.4.6 协作型机器人

第九章 2014-2016年国际人工智能行业重点企业分析 9.1 微软公司

9.1.1 企业发展概况 9.1.2 企业财务状况

9.1.3 微软AI研究新进展 9.1.4 微软加快布局人工智能 9.1.5 微软人工智能发展计划 9.1.6 微软建立机器学习工具 9.1.7 人工智能成为发展方向 9.2 IBM公司

9.2.1 企业发展概况 9.2.2 企业经营范围 9.2.3 企业财务状况

9.2.4 IBM提供AI解决方案 9.2.5 IBM成立人工智能部门 9.2.6 IBM推进人工智能发展 9.3 谷歌公司

9.3.1 企业发展概况 9.3.2 企业产品和服务 9.3.3 企业财务状况分析 9.3.4 谷歌人工智能系统 9.3.5 谷歌人工智能平台 9.3.6 谷歌人工智能产品 9.3.7 企业加快AI布局 9.4 亚马逊公司 9.4.1 企业发展概况 9.4.2 企业经营状况

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9.4.3 亚马逊推出人工智能服务 9.4.4 亚马逊引入人工智能平台

第十章 2014-2016年中国人工智能行业重点企业分析 10.1 百度公司

10.1.1 企业发展概况 10.1.2 企业财务状况

10.1.3 百度人工智能技术进展 10.1.4 百度人研发AI计算机 10.1.5 百度布局人工智能行业 10.1.6 百度人工智能系统方案 10.2 腾讯公司

10.2.1 企业发展概况 10.2.2 企业财务状况

10.2.3 微信具备AI发展优势 10.2.4 腾讯加快布局人工智能 10.3 阿里集团

10.3.1 企业发展概况 10.3.2 企业财务状况

10.3.3 阿里投资机器人领域 10.3.4 阿里人工智能平台建立 10.3.5 阿里人工智能发展方向 10.4 科大讯飞股份有限公司 10.4.1 企业发展概况 10.4.2 企业业务布局 10.4.3 经营效益分析 10.4.4 业务经营分析 10.4.5 财务状况分析 10.4.6 未来前景展望

10.5 北京捷通华声语音技术有限公司 10.5.1 企业发展概况 10.5.2 企业发展重点 10.5.3 人工智能系统推出 10.5.4 企业坚持合作共赢 10.5.5 构建人工智能新格局

第十一章 2014-2016年人工智能行业投资状况分析 11.1 人工智能行业投资综况

11.1.1 全球人工智能的投融资分析 11.1.2 人工智能风险投资规模上升 11.1.3 国内人工智能的投融资状况 11.1.4 人工智能行业投资总量分析 11.1.5 人工智能行业投资进程加快 11.1.6 AI认知技术商业投资加快 11.2 人工智能行业投资动态

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11.2.1 Anki Drive获得新一轮投资 11.2.2 Vicarious公司开启AI融资 11.2.3 特斯拉注资建人工智能公司 11.2.4 Demiurge公司注资人工智能 11.2.5 格灵深瞳公司获得天使投资 11.3 人工智能行业迎来投资机遇 11.3.1 人工智能成为投资风口 11.3.2 人工智能迎来投资机遇 11.3.3 全球人工智能投资升温

第十二章 人工智能行业发展前景及趋势预测 12.1 人工智能行业发展前景展望 12.1.1 人工智能发展前景展望 12.1.2 人工智能的市场空间巨大 12.1.3 人工智能成为发展新热点 12.1.4 人工智能产业的机遇与挑战 12.2 人工智能行业发展趋势预测 12.2.1 人工智能未来发展趋势 12.2.2 “智能＋X”将成新时尚 12.2.3 机器视觉成主要发展方向 12.2.4 人工智能将带来新变化 12.2.5 人工智能市场规模预测

人工智能行业相关报告 中国人工智能行业“十三五”发展趋势与投资机会研究报告 2016-2020年中国电子标签(RFID)产业投资分析及前景预测报告(上下卷) 2016-2020年中国智能安防行业深度调研及投资前景预测报告（上下卷） 2016-2020年中国智能硬件行业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年中国人机交互市场投资分析及前景预测报告 中国移动支付产业“十三五”发展趋势与投资机会研究报告 2016-2020年中国物联网产业链投资机会深2016-2020年中国第五代移动通信技术（5G）产业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年可穿戴设备行业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年虚拟现实产业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年增强现实产业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年中国无人机行业深度调研及投资前景预测报告（上下卷） 2016-2020年中国无人驾驶汽车行业深度调研及投资前景预测报告 2016-2020年中国生物识别技术产业深度调研第23页

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度调研分析报告(上下卷) 中国物联网产业“十三五”发展趋势与投资机会研究报告 2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告 中国大数据行业“十三五”发展趋势与投资机会研究报告 2016-2020年中国通信大数据行业深度调研及投资前景预测报告 “十三五”数据中国建设下云计算行业深度调研及投资前景预测报告 及投资前景预测报告 “十三五”数据中国建设下智能交通行业深度调研及投资前景预测报告 “十三五”数据中国建设下智能电网产业投资分析及前景预测报告 “十三五”数据中国建设下智能家居市场投资分析及前景预测报告 “十三五”数据中国建设下智能建筑行业深度调研及投资前景预测报告

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