我国人工智能产业市场规模及现状分析（附代表企业名单）
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2020年1月21日五部门发布《加强“从0到1”基础研究工作方案》,人工智能被作为第一个重大科学问题给予重点支持;2020年3月3日三部门联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》。
(1)市场规模
目前就市场判断看，2016年全球人工智能市场规模6.4亿美元，权威机构预测其到2025年市场规模将达到369亿美元，年均复合增速达57%，2015年国内人工智能市场为12亿元，到2020市场规模将达到91亿元，年复合增长率约50%。
(2)、发展规划
国家政策层面看——《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
在国家层面政策的不断推动下，我国各省市也相继出台了适合本地发展环境的人工智能“十三五”相关规划，据前瞻对制定了具体产业规模发展目标省市的整理，中国12个省市2020年的规模目标达到4290亿，远远超过国家层面制定的1500亿的目标。
另进一步研读各省市的政策，可知现阶段国家较为注重人工智能领域四个领域的建设——基础层看，注重芯片等硬件研发、技术层则注重智能计算平台的搭建、智能感知处理、智能交互中心的建设，而应用层则注重人工智能创新发展试验区建设。
(2)产业链
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，为人工智能提供数据及算力支撑;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能产业的延伸，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
从产业链角度观察，基础层、应用层——目前摩尔定律助力，服务器强大的计算能力尤其是并行计算单元的引入使人工智能训练效果显著提速，除原有CPU外，GPU、FPGA、ASIC(包括TPU、NPU等AI专属架构芯片)各种硬件被用于算法加速，提速人工智能在云端服务器和终端产品中的应用和发展;技术层——已有数学模型被重新发掘，新兴合适算法被发明，重要成果包括图模型、图优化、神经网络、深度学习、增强学习等。
故从技术的研发速度判断，目前国内人工智能行业处于爆发期。
(3)代表企业
赛迪研究院发布了《2019赛迪人工智能企业百强榜研究报告》。报告从基础指标、企业成长性、创新能力、团队能力四个维度进行定量评比，对700余家中国人工智能主流企业进行定量评估，分别评选出2019人工智能企业综合实力百强、成长能力百强和创新能力百强企业。榜单如下，希望能提供参考意见。
2023年中国医疗人工智能产业全景图谱
医疗人工智能产品多样化，下游需求旺盛
医疗人工智能产业上游主要是为行业提供基础技术支持的行业，如医疗数据挖掘、算法等，典型企业有碳云智能、连心医疗、大数医达。
下游主要为医疗人工智能技术的应用层，主要的应用场景有医学影像、虚拟助手、药物研发、健康管理、疾病风险预测、病历/文献分析，代表企业包括科大讯飞、华大基因、图玛深维、博奥生物等。
而在医疗人工智能技术行业，我国涌现出了一大批企业，这些企业开发出了针对医疗行业应用的各种医疗人工智能产品，如智能影像辅助诊疗系统、导诊机器人、语音电子病历等。
在下游需求方面，中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率教改，医疗费用成本过高，医生资源供需缺口大等问题。而在中国医疗改革逐步推进，分级诊疗逐步落地的过程中，这种问题更加突出。
除此之外，我国医疗资源分布严重不均等，三甲医院主要集中在北上广深和省会城市，集中了大量优质的医护资源，使得大量病患涌入这些城市。而大部分时间大医院因为收治大量常见病、多发病患者，造成看病难、看病贵，浪费了宝贵的医疗资源，使重症、急症患者难以得到及时救治。
在此背景下，人工智能将在各种场景的共同作用下，提高医疗服务水平，改善现有现状。根据统计，我国医院部署人工智能应用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的医院并未尝试接入人工智能技术。
AI+医疗政策助推，促行业快速发展
近年来，国家发布多条全国性政策和医疗人工智能专项政策，充分体现国家层面上对AI+医疗领域的重视。2018年4月，国务院办公厅印发国家卫健委等部委研究起草的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》。《意见》释放出多重政策利好：1)承认“互联网医院”的合法性;2)支持处方外流;3)推进“互联网+”医保结算服务。
此外，医疗电子信息的“确权”研究工作正在进行;《意见》明确，到2020年，二级以上医院普遍提供分时段预约诊疗、智能导医分诊、候诊提醒、检验检查结果查询、诊间结算、移动支付等线上服务。
在国家政策及医疗各领域需求的推动下，我国医疗人工智能行业市场规模得到了快速扩容，2017-2019年的复合增长率达到了31.98%，由此可以看出行业潜力巨大。据中国电子学会统计数据显示，到2021年医疗人工智能行业市场规模将达到75.3亿元。
医疗人工智能各端核心应用价值明晰
医疗人工智能在患者端、亿元端和生态段均用较为广泛的应用场景，从不同角度对医疗人工智能核心应用价值进行分析，具体看：
①患者端：人工智能重塑就医体验利用人工智能技术，医疗服务可以突破医院的物理边界，以患者为中心，延伸到诊前、诊中、诊后的就医全流程。
②医院端：人工智能重构管理体系人工智能深入病人管理(电子病历)、药械管理(器械设备与药品智能化闭环管理)、病房管理(智能手术排班)、绩效管理(DRGs绩效)、后台管理(人力财税等智能后台综合管理)等方面，为医院管理体系带来整体升级重构。
③生态端：人工智能完善医疗服务生态在整个医疗服务体系中，医院处于核心位置，是各项信息数据汇聚与整合的中间枢纽，此外还有其他医疗服务机构、医疗健康产品提供方、支付方、监管方等。
企业产品布局呈分散趋势，主要集中在两大领域
自2011年Watson奠定其医疗的商业发展方向，已经有7个年头，这7年人工智能在世界范围内发展得风生水起，无数企业紧随潮流，深度学习算法也经过了多次换代，但浪潮过后，也有一大批企业应声倒闭。
现在，全球范围内幸存下来的企业已经逐渐在医疗人工智能领域组成头部阵营，深度学习过程下各企业都能为自己的AI产品报出一个准确高的数字，然而新时代已经不再是一个唯算法的时代，衡量AI好坏的也不再是一个数字或是人机大战的成果可以评判的，因此只有让人工智能技术在医院得到广泛应用才能长久存活下去。
目前，国内AI医疗产业的争夺聚焦于落地环节。从市场上活跃的医疗人工智能企业看，产品主要布局在医学影像、病历/文献分析、健康管理、医院管理、虚拟助手等10大领域。
从这108家企业产品研究方向可以看出，肺结节筛查、糖网筛查是两大热门方向，集结的医疗人工智能企业数量共计有33家，占比约30.6%;但同时也有相当多的企业将目光投向了心血管类疾病方面，企业数量超过了10家，由此可以看出国内医疗热工智能企业产品呈现出分散趋势。
从各类医疗人工智能产品具体的布局企业来看，两大热门产品医学影像和疾病风险预测聚集的企业较多，根据统计，目前有43家企业提供医学影像服务，主要有阿里云、翼展科技、昕健医疗等;有45家企业提供疾病风险预测服务，这些企业有图玛深维、贝瑞健康、博奥生物等。下表为国内典型医疗人工智能产品及主要布局企业。
医疗机器人应用广泛，康复为主要领域
医疗机器人是机器人应用的细分领城之一，特指用于医院、诊所、康复中心等医疗场景的医疗或辅助医疗的机器人，根据国际机器人联合会(FR)分类，医疗机器人又分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人、医疗服务机器人四大应用领域。
根据CCID数据，在2019年我国医疗机器人市场中，康复机器人手术机器人、辅助机器人和医疗服务机器人分别占比47%、17%、23%、13%。
行业备受资本青睐，但存在投资聚集化现象
从投资案例看，2012-2020年上半年，我国人工智能医疗领域股权投资热度呈现先增后降趋势，其中股权投资热度较高的年份为2016年、2017年和2018年。2019年，受到资本寒冬影响，人工智能医疗领域投资热度有所回落，投资案例数下滑至52起，投资金额为15.46亿元。
2020年上半年，由于新冠疫情的影响，投资案例数量依然处于低位，未有明显回升，上半年投资数量为14起，投资金额为9.17亿元。
据健康界不完全统计，2020年1-12月，国内医健AI领域共发生了65起融资事件，其中医学影像约占总融资数的1/3。从融资轮次看，部分企业开始步入发展成熟阶段，产品技术得到市场认可、商业模式趋于成熟的企业也更易得到资本的青睐。各企业也纷纷加大技术研发力度，以创新厚植竞争优势，加快发展的步伐。
除此之外，2020年，人工智能三类器械过审的通过，对于医疗AI行业来说是一件里程碑的事件。在2020年共有9项AI医学影像产品通过NMPA批准，AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”。
疫情将加速医疗人工智能发展进程
AI在医疗中的应用越来越广泛，尤其是医学影像辅助诊断系统，已经覆盖多种常见癌种的筛查，产品本身也已经可以嵌入医生的工作流程。在疫情的催化作用下，AI+公共卫生、AI+医院管理、AI+医疗机器人、AI+药物研发、AI+健康管理和AI+医疗支付等领域将得到进一步的深化发展。
2023年全球人工智能技术层市场规模及发展前景分析 机器视觉和语音识别是主要市场
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模
1、人工智能技术层：机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。
2、全球计算机视觉发展历经三大理念，未来市场规模达到900亿美元
1982年马尔(DavidMarr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(objectvision)和空间视觉(spatialvision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2019年到2027年，预计年复合增长率为116.3%。
3、语音识别发展科追溯到1956年，未来全球市场规模有望突破200亿美元
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
人工智能加速赋能实体经济
2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，我国达201.2亿美元人工智能加速赋能实体经济
2021年，我国人工智能产业规模达4041亿元人民币，产业投融资金额为201.2亿美元，同比增长40.4%。随着相关科技成果不断落地，应用场景更加丰富，人工智能技术与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级，为高质量发展注入了强劲动力。
高效高精度仿真预测，为大型客机减少风洞试验的次数；构建数字孪生工厂，并在未来建成全息3D裸眼效果的数字工厂；人体通过360度扫描后，将投射到屏幕上制作成数字人……这些奇思妙想，都在借助人工智能技术实现。
新一代人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。日前，由国家发改委、工信部、科技部、国家网信办、中国科学院、中国工程院、中国科协和上海市政府共同主办的2022世界人工智能大会举行，一大批新成果、新技术、新应用发布，展示了人工智能赋能实体经济发展的美好图景，并描绘了产业发展的方向与趋势。
人工智能科技成果加速落地
2018年，首届世界人工智能大会在上海举办。几年来，我国人工智能科技成果层出不穷，并加速落地。
机器人应用场景更加丰富——
机器人冲咖啡拉花、送咖啡、专业消毒，还能手持吸尘器做清洁，俨然全职“家庭保姆”……会上，业内先进的机器人技术和展品齐聚，新品迭出，带来全新的机器人能力认知和服务体验。
智能网联汽车发展不断推进——
“系好安全带，我不用方向盘，准备出发。”在金桥智能网联汽车测试示范区，安全员启动自动驾驶车开始演示无人驾驶。测试现场，荣威、威马等品牌的自动驾驶车上路展示，斑马智行、小马智行、复睿智行等自动驾驶平台也一同亮相。
“5年前，自动驾驶还处在起步阶段，现在已经有了相当多的平台和自动驾驶车。”金桥管理局副局长严俊杰介绍，2019年，上海浦东新区作为全国首个人工智能创新应用先导区正式揭牌。今年8月31日，金桥智能网联汽车测试区正式启动，助力金桥一大批车企推进研发、测试自动驾驶技术。
城市算力建设取得新进展——
在国家“东数西算”工程与全国一体化算力网络国家枢纽节点的布局下，中国算力网——智算网络一期于今年6月正式上线。在本届大会上，沈阳、福州、长沙、广州、重庆、昆明、河北（廊坊）7个新增节点接入中国算力网。至此，多个人工智能计算中心间的算力调度与协同训练已完成初步验证，全国算力一张网已具雏形。
“这是一个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。”会上，百度展示的飞桨平台吸引了不少人的目光。工作人员介绍，飞桨平台具有标准化、自动化和模块化等特征，能够降低应用门槛，让人工智能技术高效便捷地应用于各行各业，不同单位的项目都可以在这个平台上学习。截至今年5月，飞桨平台上已汇聚477万开发者、创建56万个人工智能模型，服务18万家企事业单位。
数实融合助力实体经济转型升级
目前，一大批人工智能相关企业正在不断成长。据统计，我国人工智能核心企业数量已超3000家，比2019年同期增加15%。领军龙头企业分布在无人机、语音识别、图像识别、智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等领域。
技术的发展带来了突破，人工智能正更多地服务于实体企业，越来越多传统实体企业也借助人工智能实现转型升级。
在本届大会上，中国商飞联合华为发布了工业级流体仿真大模型“东方·御风”。这是基于昇腾人工智能基础软硬件平台打造的面向大型客机翼型流场高效高精度人工智能仿真预测模型，有效提高了对复杂流动的仿真能力，将仿真时间缩短至原来的1/24，减少了风洞试验的次数。
虚拟原生、数字孪生和空间计算等，是人工智能领域的新生态。腾讯正与宝钢合作，开发应用实时云渲染、视觉动态捕捉、增强现实/虚拟现实交互等技术，为宝钢热轧部提供孪生工厂服务，最终的目标是建成一座全息3D裸眼效果的数字工厂。“我们从数实融合的角度来推动技术革新，助力产业升级和实体经济数字化转型。”腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强说。
在张江科学会堂展区，多个与元宇宙相关的产品夺人眼球，数字人便是其中一个。人体通过360度扫描后，全部投射到屏幕上，极其逼真。“它有许多用处，可以成为网络世界的另一个自己而存在。”影眸科技首席执行官吴迪说。
9月1日，在2022世界人工智能大会产业发展全体会议上，中国信息通信研究院院长余晓晖介绍，2021年全球人工智能产业规模达3619亿美元，中国占4041亿元人民币。从投融资规模来看，2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，同比增长90.2%，中国为201.2亿美元，同比增长40.4%。
新趋势将带来新机遇和新突破
作为人工智能技术的新热点和新趋势，“多模态学习”是各方都在争抢的创新制高点。“多模态人工智能可以通过图像、声音和文件等多种数据做出高水平判断。大数据与多模态人工智能的结合，将推动人工智能技术产生巨大变革。”中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤说。
上海期智研究院院长、图灵奖得主姚期智认为，多模态人工智能在国际上也刚刚起步，我国应该争取先机参与竞争。例如，在自动驾驶领域，可采用以视觉为中心的自动驾驶方案，结合多模感知进行智能运算。
随着人工智能深入发展，算力变得愈发重要。“随着量子计算机的出现，我们或许有更好的方法来进行算法突破。”姚期智说，量子计算机可以使人工智能发挥更大的效能，同时人工智能也可以为量子物理带来重要的学术贡献。
近年来，人工智能技术快速迭代，为高质量发展带来了新机遇，但也面临一些应用领域的瓶颈。宁德时代首席制造官倪军表示，目前在一些工业应用场景里，因为数据量不足、训练数据失衡等问题，人工智能缺乏合适的训练数据样本，难以实现真正的智能制造。而且，工业制造中多工况、多工位的动态场景，导致工业人工智能预测模型开发难度大、时间长。倪军认为，需要大量复合型人才去深入了解剖析工业场景，解决构建工业人工智能模型的痛点。
此外，人工智能产业的健康发展离不开配套制度的健全与完善。百度董事长兼首席执行官李彦宏认为，自动驾驶是人工智能在交通领域的体现，但目前无人车的普及还面临入市、上牌、事故责任难以认定等方面的掣肘。我国自动驾驶技术处于世界前列，急需政策支持推动，实现人工智能和实体经济的融合发展。（记者谢卫群沈文敏黄晓慧）
人工智能行业发展分析报告
——综述篇——第1章：人工智能行业综述及数据来源说明1.1人工智能基本概念
1.1.1人工智能的概念界定
1.1.2人工智能行业所属的国民经济分类
1.2人工智能行业监管规范体系
1.2.1中国人工智能行业监管体系及机构介绍
1、中国人工智能行业主管部门
2、中国人工智能行业自律组织
1.2.2中国人工智能行业标准体系建设现状
1、中国人工智能标准体系建设
2、中国人工智能现行标准汇总
（1）中国人工智能行业现行国家标准汇总
（2）中国人工智能行业现行行业标准汇总
（3）中国人工智能行业现行地方标准
（4）中国人工智能行业现行团体标准汇总
（5）中国人工智能行业现行企业标准汇总
3、中国人工智能即将实施标准
1.3本报告研究范围界定说明
1.4本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1本报告权威数据来源
1.4.2本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——第2章：全球人工智能行业市场发展现状及趋势2.1全球人工智能行业发展现状分析
2.1.1全球人工智能发展所处阶段
2.1.2全球人工智能行业发展概况
1、全球人工智能行业市场规模
2、全球人工智能行业细分市场发展情况
3、全球人工智能行业企业布局情况
4、全球人工智能整体投资规模分析
2.2全球人工智能行业竞争格局
2.2.1全球人工智能行业区域竞争情况
2.2.2全球人工智能行业企业竞争情况
1、企业竞争格局
2、企业竞争排名
2.3欧洲人工智能行业发展现状分析
2.3.1欧洲人工智能市场政策环境
2.3.2欧洲人工智能市场投资现状
2.3.3欧洲人工智能市场应用领域
2.4美国人工智能行业发展现状分析
2.4.1美国人工智能市场政策环境
2.4.2美国人工智能市场投资现状
2.4.3美国人工智能市场应用领域
2.5日本人工智能行业发展现状分析
2.5.1日本人工智能市场政策环境
2.5.2日本人工智能市场投资现状
2.5.3日本人工智能市场应用领域
2.6全球人工智能行业发展趋势及前景分析
2.6.1全球人工智能行业发展趋势及前景
2.6.2全球人工智能行业技术发展趋势
第3章：中国人工智能行业产业链结构分析3.1人工智能产业链架构
3.2人工智能基础层分析
3.2.1人工智能基础层功能分析
3.2.2AI芯片市场分析
1、AI芯片定义及分类
2、AI芯片市场发展现状
（1）AI芯片市场规模
（2）AI芯片专利申请情况
（3）AI芯片投资情况
3、AI芯片竞争格局
（1）全球市场竞争格局
（2）国内市场竞争格局
3.3.3云计算市场分析
1、云计算行业发展历程
2、云计算行业发展现状
（1）中国公有云市场发展现状
（2）中国私有云市场发展现状
（3）中国混合云市场发展现状
3、云计算行业竞争格局
3.3中国人工智能技术层分析
3.3.1人工智能技术层功能分析
3.3.2人工智能技术层代表企业
3.3.3计算机视觉市场分析
1、计算机视觉基本概念
2、计算机视觉发展历程
3、计算机视觉市场规模
4、计算机视觉竞争格局
3.3.4语音识别市场分析
1、语音识别基本概念
2、语音识别发展历程
3、语音识别市场规模
4、语音识别竞争格局
3.3.5自然语言处理市场分析
1、自然语言处理基本概念
2、自然语言处理发展历程
3、自然语言处理发展现状
4、自然语言处理研究趋势
3.3.6机器学习市场分析
1、机器学习基本概念
2、机器学习发展历程
3、机器学习发展现状
4、机器学习研究趋势
3.4中国人工智能应用层分析
3.4.1人工智能应用层结构
3.4.2智能安防领域分析
1、智能安防发展历程
2、智能安防AI技术分析
3、智能安防发展现状
4、智能安防发展瓶颈
5、智能安防投融资现状
3.4.3智能金融领域分析
1、智能金融主要参与者
2、智能金融市场规模
3、智能金融投融资现状
4、智能金融发展趋势分析
3.4.4智能医疗领域分析
1、智能医疗发展路径
2、智能医疗技术现状
（1）计算智能
（2）感知智能
（3）认知智能
3、智能医疗市场供给及需求
（1）市场供给
（2）市场需求
4、智能医疗市场规模
5、智能医疗投融资现状
6、智能医疗发展机遇
3.4.5智能机器人领域分析
1、智能机器人发展现状
2、智能机器人市场竞争
3、智能机器人投融资现状
3.4.6智能家居领域分析
1、智能家居发展现状
2、智能家居研究方向
3、智能家居市场竞争
4、智能家居应用领域
5、智能家居投融资现状
第4章：中国人工智能行业整体市场发展分析4.1人工智能行业技术环境分析
4.1.1中国人工智能行业技术发展现状
4.1.2中国人工智能行业科研投入状况
4.1.3中国人工智能行业科研创新成果
1、中国人工智能行业专利申请
2、中国人工智能行业专利公开
3、中国人工智能行业热门申请人
4、中国人工智能行业热门技术
4.1.4技术环境对行业发展的影响分析
4.2中国人工智能行业发展历程分析
4.3中国人工智能应用发展及普及阶段
4.4中国人工智能行业发展现状分析
4.4.1中国人工智能行业市场规模
4.4.2中国人工智能企业层次和技术分析
4.4.3人工智能热点细分领域分析
4.4.4人工智能行业人才培养体系分析
1、人工智能人才供需情况
2、人工智能人才培养情况
4.5中国人工智能行业生态格局分析
4.5.1人工智能行业生态格局基本架构
4.5.2人工智能行业基础资源支持层
1、运算平台
（1）超算平台
（2）运算处理能力
2、数据工厂
4.5.3人工智能行业技术实现路径层
4.5.4人工智能行业应用实现路径层
4.5.5人工智能行业未来生态格局展望
1、基础资源支持层实现路径
（1）人脑芯片
（2）量子计算
（3）仿生计算机
2、AI技术层的实现路径
第5章：中国人工智能行业市场竞争状况及投融资并购分析5.1中国人工智能行业市场竞争格局分析
5.2中国人工智能行业波特五力模型分析
5.2.1中国人工智能行业供应商的议价能力
5.2.2中国人工智能行业消费者的议价能力
5.2.3中国人工智能行业新进入者威胁
5.2.4中国人工智能行业替代品威胁
5.2.5中国人工智能行业现有企业竞争
5.2.6中国人工智能行业竞争状态总结
5.3中国人工智能行业投融资、兼并与重组状况
5.3.1中国人工智能行业投融资发展状况
1、中国人工智能行业投融资概述
（1）人工智能行业资金来源
（2）人工智能行业投融资主体构成
2、中国人工智能行业投融资事件汇总
3、中国人工智能行业投融资规模
4、中国人工智能行业投融资解析
5、中国人工智能行业投融资趋势预测
5.3.2中国人工智能行业兼并与重组状况
1、中国人工智能行业兼并与重组事件汇总
2、中国人工智能行业兼并与重组动因
3、中国人工智能行业兼并与重组趋势预判
（1）人工智能行业兼并与重组整体趋势
（2）人工智能行业兼并与重组类型及动因趋势
（3）人工智能行业兼并与重组市场主体趋势
第6章：中国人工智能行业区域发展分析6.1中国人工智能行业区域布局
6.1.1人工智能企业区域分布
6.1.2人工智能产业集群分布
6.2中国人工智能重点区域市场发展现状分析
6.2.1北京市人工智能行业发展分析
1、人工智能相关政策分析
2、人工智能发展情况分析
（1）人工智能产业发展现状
（2）人工智能产业创新情况
（3）人工智能产业集群情况
6.2.2广东省人工智能行业发展分析
1、人工智能相关政策分析
2、人工智能发展情况分析
（1）人工智能产业发展现状
（2）人工智能产业创新情况
（3）人工智能产业集群情况
6.2.3上海市人工智能行业发展分析
1、人工智能相关政策分析
2、人工智能发展情况分析
（1）人工智能产业发展现状
（2）人工智能产业创新情况
（3）人工智能产业集群情况
6.2.4浙江省人工智能行业发展分析
1、人工智能相关政策分析
2、人工智能发展情况分析
（1）人工智能产业发展现状
（2）人工智能产业创新情况
（3）人工智能产业集群情况
第7章：人工智能行业代表性企业案例分析7.1国外人工智能典型企业分析
7.1.1谷歌
1、谷歌人工智能市场布局
2、谷歌人工智能典型产品
3、谷歌人工智能市场地位
4、谷歌人工智能应用案例
7.1.2IBM
1、IBM人工智能市场布局
2、IBM人工智能典型产品
3、IBM人工智能市场地位
4、IBM人工智能应用案例
7.2国内人工智能代表性企业分析
7.2.1百度
1、百度人工智能市场布局
2、百度人工智能典型产品
（1）百度大脑
（2）百度深度学习平台飞桨
（3）百度无人驾驶车（Apollo）
3、百度人工智能研发水平
4、百度人工智能投融资分析
5、百度人工智能应用情况
（1）人工智能赋能生物计算，加速医药领域高质量创新
（2）云智一体打造产业智能化加速器
7.2.2腾讯
1、腾讯人工智能市场布局
2、腾讯人工智能典型产品
3、腾讯人工智能研发水平
4、腾讯人工智能投融资分析
5、腾讯人工智能应用情况
7.2.3阿里巴巴
1、阿里巴巴人工智能市场布局
2、阿里巴巴人工智能典型产品
3、阿里巴巴人工智能研发水平
4、阿里巴巴人工智能投融资分析
5、阿里巴巴人工智能应用情况
（1）人工智能从替代客户服务到个性化助理
（2）计算机视觉技术在电商场景应用广泛：从身份识别、图片搜索到违规图片识别
（3）人工智能在金融业应用：从客服、风控到业务创新
7.2.4科大讯飞
1、科大讯飞人工智能市场布局
2、科大讯飞人工智能典型产品
3、科大讯飞人工智能研发水平
4、科大讯飞人工智能投融资分析
5、科大讯飞人工智能应用案例
7.2.5格灵深瞳
1、格灵深瞳人工智能市场布局
2、格灵深瞳人工智能典型产品
3、格灵深瞳人工智能研发水平
4、格灵深瞳人工智能投融资分析
5、格灵深瞳人工智能应用案例
7.2.6旷视科技
1、旷视科技人工智能市场布局
（1）Braint++
（2）核心算法
2、旷视科技人工智能典型产品
3、旷视科技人工智能研发水平
4、旷视科技人工智能投融资分析
5、旷视科技人工智能应用案例
7.2.7优必选
1、优必选人工智能市场布局
2、优必选人工智能典型产品
3、优必选人工智能研发水平
4、优必选人工智能投融资分析
5、优必选人工智能应用案例
7.2.8出门问问
1、出门问问人工智能市场布局
2、出门问问人工智能典型产品
3、出门问问人工智能研发水平
4、出门问问人工智能投融资分析
5、出门问问人工智能应用案例
7.2.9Broadlink
1、Broadlink人工智能市场布局
2、Broadlink人工智能典型产品
3、Broadlink人工智能研发水平
4、Broadlink人工智能投融资分析
5、Broadlink人工智能应用案例
7.2.10思必驰
1、思必驰人工智能市场布局
2、思必驰人工智能典型产品
3、思必驰人工智能研发水平
4、思必驰人工智能投融资分析
5、思必驰人工智能应用案例
——展望篇——第8章：中国人工智能行业发展环境洞察8.1人工智能行业经济环境分析
8.1.1中国宏观经济发展现状
1、中国GDP及增长情况
2、中国三次产业结构
3、中国第三产业增加值
8.1.2中国宏观经济发展展望
1、国际机构对中国GDP增速预测
2、国内机构对中国宏观经济指标增速预测
8.1.3中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
8.2人工智能行业社会环境分析
8.2.1影响行业发展的社会因素分析
1、中国人口规模及增速
2、中国城镇化水平变化
（1）中国城镇化现状
（2）中国城镇化趋势展望
3、中国居民人均可支配收入
4、中国网民规模及互联网普及率
8.2.2社会环境变化趋势及其对行业发展的影响分析
8.3人工智能行业政策环境分析
8.3.1人工智能行业政策规划汇总
8.3.2人工智能行业核心政策解读
1、《新一代人工智能发展规划》
2、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018―2020年）》
3、《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》
8.3.3政策环境对人工智能行业发展的影响分析
第9章：中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判9.1中国人工智能行业SWOT分析
9.2中国人工智能行业发展潜力评估
9.3中国人工智能行业发展前景预测
9.4中国人工智能行业发展趋势预判
第10章：中国人工智能行业投资战略规划策略及建议10.1中国人工智能行业进入与退出壁垒
10.1.1人工智能行业进入壁垒分析
10.1.2人工智能行业退出壁垒分析
10.2中国人工智能行业投资风险预警
10.3中国人工智能行业投资机会分析
10.4中国人工智能行业投资价值评估
10.5中国人工智能行业投资策略与建议
10.5.1中国人工智能行业投资方式建议
1、合作研发人工智能技术
2、通过并购快速进入市场
10.5.2中国人工智能行业投资方向建议
1、集中资源研发核心技术
2、抢先布局优势应用市场
10.6中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能定义的不同解读
图表2：人工智能所属国民经济行业分类
图表3：中国人工智能行业监管体系
图表4：中国人工智能行业主管部门
图表5：中国人工智能行业自律组织
图表6：中国人工智能标准体系建设
图表7：截至2022年中国人工智能行业现行国家标准
图表8：截至2022年中国人工智能行业现行行业标准
图表9：截至2022年中国人工智能行业现行地方标准
图表10：截至2022年中国人工智能行业现行团体标准
图表11：截至2022年中国人工智能行业现行企业标准
图表12：中国人工智能即将实施标准
图表13：本报告人工智能行业研究范围的界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2021-2022年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2021上半年全球人工智能软件行业市场规模分布（单位：%）
图表19：全球科技巨头人工智能行业布局概况
图表20：2016-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表21：2021年全球各国人工智能创新指数得分与排名
图表22：2022年全球AI2000学者入选数量TOP10国家
图表23：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2022年全球AI2000学者入选数量TOP20机构
图表26：欧洲人工智能相关重点政策汇总
图表27：2016-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表28：2022年欧洲人工智能行业投融资事件汇总
图表29：美国人工智能相关重点政策汇总
图表30：2016-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表31：2022年7-12月美国人工智能行业投融资事件汇总
图表32：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表33：日本人工智能工程表内容
图表34：日本人工智能行业投融资事件汇总
图表35：日本人工智能应用情况
图表36：全球人工智能行业整体发展趋势
图表37：2023-2026年全球人工智能行业市场规模预测（单位：亿美元，%）
图表38：全球人工智能行业技术发展趋势
图表39：人工智能产业链结构
图表40：人工智能芯片分类
图表41：2013-2021年中国人工智能芯片企业成立情况（单位：家）
图表42：2017-2025年中国人工智能芯片行业市场规模（单位：亿元）
图表43：2014-2022年中国人工智能芯片专利申请情况（单位：件）
图表44：2014-2022年中国人工智能芯片投资变化情况（单位：起，亿元）
图表45：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表46：全球主要AI芯片类型及企业
图表47：中国人工智能芯片代表性企业产品及应用情况
图表48：2021年中国人工智能芯片企业TOP10
图表49：中国云计算行业发展历程
图表50：云计算三种形态（按后台位置分）
图表51：2021年中国云计算细分市场占比情况（单位：%）
图表52：2016-2021年中国公有云服务市场规模情况（单位：亿元，%）
图表53：2016-2021年中国私有云服务市场规模情况（单位：亿元，%）
图表54：不同类型数据混合云应用情况（单位：%）
图表55：2021年中国云计算企业TOP50
图表56：人工智能行业技术层概况
图表57：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表58：计算机视觉基础和热门方向概述
图表59：计算机视觉发展历程
图表60：2020-2021年中国计算机视觉市场规模（单位：亿美元）
图表61：2021年中国计算机视觉TOP5厂商
图表62：语音识别系统框架
图表63：20世纪80年代语音识别重大进展
图表64：2016-2021年中国语音识别市场规模（单位：亿元）
图表65：中国语音识别主流厂商竞争力分析
图表66：自然语言理解层次
图表67：自然语言处理发展历程
图表68：2022-2030年中国自然语言处理市场规模（单位：亿元，%）
图表69：自然语言处理领域技术研究发展趋势
图表70：自然语言处理发展趋势
图表71：机器学习发展历程
图表72：2021-2025年中国机器学习开发平台市场规模（单位：亿美元）
图表73：2021年中国机器学习开发平台市场份额排名
图表74：机器学习领域技术研究发展趋势
图表75：机器学习技术发展趋势
图表76：2021年中国人工智能科技技术合作领域分布（单位：%）
图表77：中国智能安防行业发展历程
图表78：人工智能赋能安防行业
图表79：智能安防领域AI技术应用
图表80：2011-2021年中国安防行业总产值变化情况（单位：亿元，%）
图表81：智能安防发展瓶颈
图表82：2016-2022年中国智能安防领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：中国智能金融行业主要参与者及其特征
图表84：2016-2022年中国金融科技市场规模（单位：亿元，%）
图表85：2016-2022年中国智能金融领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表86：中国智能金融行业发展趋势分析
图表87：人工智能赋能医疗行业发展路径
图表88：智能医疗供给主体
图表89：智能医疗需求主体
图表90：智能医疗落地应用场景
图表91：2016-2022年中国智能医疗行业市场规模（单位：亿元）
图表92：2016-2022年中国智能医疗领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表93：智能医疗行业发展机遇
图表94：2021-2022年中国机器人行业市场规模（单位：亿元）
图表95：中国机器人市场代表性企业
图表96：2016-2022年中国智能机器人领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表97：智能家居的基本功能
图表98：2016-2021年中国智能家居行业市场规模体量测算（单位：亿元）
图表99：智能家居设备行业竞争格局情况
图表100：2022年中国智能家居十大品牌榜单
图表101：2021年中国智能家居产品市场结构占比情况（单位：%）
图表102：2016-2022年中国智能家居领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表103：2021年中国人工智能上市企业研发强度分布（单位：%）
图表104：2021年中国人工智能行业研发强度排名前二十的上市公司（单位：%）
图表105：2010-2022年中国人工智能行业专利申请情况（单位：项）
图表106：2013-2022年中国人工智能行业专利公开情况（单位：项）
图表107：截至2022年12月中国人工智能行业专利申请量排名TOP10申请人（单位：项）
图表108：截至2022年12月中国人工智能行业专利申请数排名（单位：项，%）
图表109：人工智能行业发展历程
图表110：中国人工智能发展阶段
图表111：2018-2021年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表112：2021年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表113：2021年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表114：2021年中国基础层及技术层人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表115：2011-2020年十大AI热点
图表116：长三角2021年度人工智能产业“十大科技事件”
图表117：人工智能各职能岗位人才供需比
图表118：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表119：2022年人工智能主要技术方向人才供需比
图表120：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
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