人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
人工智能应用：人脸识别应用领域以及未来的行业发展趋势
人脸识别的应用范围其实很广，除了大家通常所说的安防、考勤、门禁、刑侦、ATM等等，现在最火的短视频、直播都是要用到人脸识别的，比如动态贴纸，贴纸随着人脸的移动而相应的移动，就需要用到人脸识别技术。之前很火的脸龄测试、明星脸对比，也都需要用到该技术。
人脸识别应用领域：
1.、金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。
2、安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。
3、通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。
4、泛娱乐领域。现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。
5、公安，司法领域。公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防。
6、自助服务设备。如银行的自动提款机，无人超市等。
7、考勤及会务。如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。
人脸识别行业发展趋势：
第一、基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在公安领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，因此，利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，是未来人脸识别技术发展的重要方向。
第二、深度学习将人脸识别的准确度提升至肉眼级别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网金融爆发的东风，步入金融级应用并作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网金融等业务身份认证的需求爆发，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。
第三、随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。
第四、随着我国城市化进程的加速，社会稳定、城市安全等问题逐渐显现，而人脸识别技术是实现安全、安心城市的关键技术。因此，随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用将是未来新趋势。
第五、安防行业的迅速发展，为人脸识别应用提供了可以发挥的舞台；另一方面，随着人脸识别技术的进一步发展，为安防行业开拓了新的市场。分析认为，智能视频分析将是大安防市场未来的方向之一，而人脸识别是其中非常重要的技术和应用。
第六、人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
文章载自：
[1] 人脸识别应用领域以及未来的行业发展趋势[DB/OL]. https://www.toutiao.com/a6680784450940305924/，2019-04-17
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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