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2022-2026年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告(上中下卷)

首次出版:2016年1月最新修訂:2022年8月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述 定制報告

 

“人工智能產業”入選中投顧問2022年十大投資熱點!
1.人工智能產業屬于戰略性產業,全球各國家、企業都紛紛搶占技術制高點。我國人工智能產業技術基礎已經具備,各應用場景的技術研發及落地也進展順利,人工智能的產業化應用趨勢日趨明朗。
2.人工智能應用場景側變現在即,發展前景及錢景都不可限量。2019年中國人工智能市場規模達到489.3億元,增長率27.5%。人工智能的場景落地以及市場開拓將在各行各業中穩定展開。預計到2022年,中國人工智能市場規模將超過千億元、人工智能是典型的高增速、大增量的藍海市場,未來行業發展前景廣闊。
3.人工智能應用技術多元化,市場分割性強,有較好投資切入點。
人工智能技術門檻較高,目前大多數的領域的發展還依賴于國家技術戰略的推動以及資本的推動。人工智能的市場分割性主要存在于技術應用場景方面,巨頭大而全的布局難以深度介入,這也正是初創企業以及正在轉型的非巨頭上市公司機會所在。
 

第一章 人工智能的基本介紹
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的內涵
1.1.2 人工智能的分類
1.1.3 人工智能的特征
1.1.4 人工智能關鍵環節
1.1.5 人工智能技術層級
1.1.6 人工智能發展意義
1.2 人工智能產業鏈分析
1.2.1 產業生態鏈結構
1.2.2 產業鏈基本構成
1.2.3 產業鏈相關產品
1.2.4 產業鏈相關企業
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大腦模擬
1.3.2 符號處理
1.3.3 子符號法
1.3.4 統計學法
1.3.5 集成方法
第二章 2020-2022年國際人工智能行業發展分析
2.1 全球人工智能行業發展綜況
2.1.1 驅動人工智能發展動因
2.1.2 全球人工智能產業格局
2.1.3 各國人工智能戰略布局
2.1.4 全球人工智能資金支持
2.1.5 全球人工智能支出規模
2.1.6 全球人工智能企業規模
2.1.7 全球AI創新力城市榜單
2.1.8 人工智能專利綜合指數
2.1.9 全球人工智能企業應用情況
2.1.10 全球人工智能未來發展趨勢
2.2 全球主要經濟體人工智能戰略特點
2.2.1 戰略任務分類
2.2.2 主要目標任務
2.2.3 重點研發布局
2.2.4 主要應用領域
2.2.5 長期戰略規劃
2.3 美國
2.3.1 美國人工智能發展狀況
2.3.2 美國人工智能就業市場
2.3.3 美國人工智能支出狀況
2.3.4 美國人工智能戰略演變
2.3.5 美國人工智能戰略特征
2.3.6 美國人工智能戰略影響
2.3.7 美國人工智能具體布局
2.3.8 美國人工智能相關主體
2.3.9 美國人工智能競爭策略
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能戰略布局
2.4.2 人工智能發展優劣勢分析
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能發展動態
2.4.5 日本企業人工智能應用
2.4.6 日本人工智能發展規劃
2.5 歐洲
2.5.1 歐盟人工智能法發布
2.5.2 歐盟人工智能戰略布局
2.5.3 英國發布人工智能戰略
2.5.4 德國人工智能戰略布局
2.5.5 法國人工智能戰略布局
2.6 各國人工智能產業發展動態
2.6.1 韓國人工智能產業發展
2.6.2 俄羅斯加快人工智能布局
2.6.3 新加坡人工智能發展戰略
第三章 2020-2022年中國人工智能行業政策環境分析
3.1 人工智能政策階段特點分析
3.1.1 第一階段
3.1.2 第二階段
3.1.3 第三階段
3.1.4 第四階段
3.2 人工智能行業獲得政策紅利
3.2.1 中央明確加快人工智能發展
3.2.2 科技部助推人工智能創新建設
3.2.3 教育部加快人工智能人才培養
3.2.4 人工智能被寫進政府工作報告
3.2.5 AI和實體經濟融合發展意見
3.2.6 人工智能成為行業政策導向
3.2.7 新一代人工智能倫理規范
3.2.8 人工智能標準體系建設加快
3.2.9 “十四五”規劃布局人工智能
3.2.10 “十四五”智能制造規劃發布
3.3 人工智能行業規劃相關內容
3.3.1 戰略目標
3.3.2 總體部署
3.3.3 構建創新體系
3.3.4 培育智能經濟
3.3.5 建設智能社會
3.3.6 加強軍民融合
3.3.7 構建基礎設施
3.3.8 布局重大項目
3.4 地區人工智能政策規劃逐步完善
3.4.1 濟南市人工智能發展計劃
3.4.2 陜西省人工智能推進計劃
3.4.3 四川省人工智能發展方案
3.4.4 重慶市人工智能發展方案
3.4.5 天津市人工智能行動計劃
3.4.6 湖北省人工智能發展規劃
3.4.7 武漢市人工智能試驗區規劃
3.4.8 福建省人工智能發展規劃
3.4.9 深圳市人工智能發展計劃
3.4.10 長沙市人工智能行動計劃
3.4.11 上海市人工智能發展規劃
3.5 機器人相關政策規劃分析
3.5.1 “十四五”機器人產業發展規劃
3.5.2 機器人納入研發重點專項
3.5.3 各地區加快機器人行業布局
第四章 2020-2022年中國人工智能技術及人才培養狀況分析
4.1 人工智能技術認知狀況調研
4.1.1 認知歷程
4.1.2 認知程度
4.1.3 認知渠道
4.1.4 認可領域
4.1.5 取代趨勢
4.1.6 爭議領域
4.2 中國人工智能專利申請狀況
4.2.1 專利申請排名
4.2.2 專利申請規模
4.2.3 申請地域分布
4.2.4 細分技術占比
4.2.5 疫情防控專利
4.3 中國人工智能專利申請特點
4.3.1 技術研發主體多樣
4.3.2 應用技術發展提速
4.3.3 細分技術專利特征
4.3.4 互聯網企業布局特點
4.3.5 專利技術發展要點
4.4 人工智能技術人才供需狀況分析
4.4.1 AI人才需求的崗位類型
4.4.2 人工智能行業從業情況
4.4.3 AI人才的區域供需狀況
4.4.4 AI崗位的能力要求分析
4.5 人工智能技術人才培養狀況分析
4.5.1 AI人才培養的相關政策
4.5.2 高校AI人才的培養情況
4.5.3 機構AI人才的培養情況
4.5.4 人工智能學院建設模式
4.5.5 AI人才培養存在的問題
4.5.6 AI人才培養的未來趨勢
4.5.7 AI人才培養的政策建議
第五章 2020-2022年中國人工智能行業發展分析
5.1 人工智能行業發展進程
5.1.1 行業發展歷程
5.1.2 技術研究進程
5.1.3 轉型升級階段
5.2 人工智能行業發展價值
5.2.1 人工智能催生智能經濟
5.2.2 人工智能助力智能社會
5.2.3 AI帶來全方位商業化
5.2.4 AI技術推動產業升級
5.2.5 AI進入機器學習時代
5.3 中國產業智能化升級指數分析
5.3.1 產業智能化升級總指數
5.3.2 農業智能化升級指數
5.3.3 工業智能化升級指數
5.3.4 服務業智能化升級指數
5.4 2020-2022年人工智能行業發展綜況
5.4.1 人工智能應用需求加大
5.4.2 人工智能產業逐步成熟
5.4.3 市場發展規模逐步上升
5.4.4 人工智能基礎層發展規模
5.4.5 人工智能行業市場份額
5.4.6 人工智能產業發展特征
5.4.7 人工智能開放平臺發展
5.5 人工智能產業生態格局分析
5.5.1 生態格局基本架構
5.5.2 基礎資源支持層
5.5.3 技術實現路徑層
5.5.4 應用實現路徑層
5.5.5 未來生態格局展望
5.6 人工智能行業競爭格局分析
5.6.1 企業主體分類
5.6.2 企業注冊數量
5.6.3 企業地域分布
5.6.4 企業注冊資本
5.6.5 互聯網企業布局
5.6.6 企業上市情況
5.6.7 未來競爭格局
5.7 人工智能行業發展存在的主要問題
5.7.1 人工智能行業面臨的挑戰
5.7.2 人工智能發展的技術困境
5.7.3 人工智能發展的安全問題
5.7.4 人工智能發展的倫理問題
5.7.5 人工智能發展的隱私問題
5.7.6 AI企業被列入“實體清單”
5.8 人工智能行業發展對策及建議
5.8.1 人工智能的發展策略分析
5.8.2 人工智能的技術創新策略
5.8.3 人工智能的政策發展建議
5.8.4 推進人工智能標準化建設
5.8.5 人工智能倫理問題的對策
5.9 人工智能行業發展戰略分析
5.9.1 建立完善的數據生態系統
5.9.2 拓寬人工智能的傳統行業應用
5.9.3 加強人工智能專業人才儲備
5.9.4 確保教育和培訓體系與時俱進
5.9.5 相互不建立倫理和法律共識
第六章 2020-2022年重點區域人工智能行業發展布局
6.1 人工智能行業區域發展格局分析
6.1.1 人工智能區域發展指數
6.1.2 省市人工智能發展指數
6.1.3 城市人工智能發展指數
6.1.4 人工智能產業園區建設
6.1.5 人工智能創新應用先導區
6.1.6 人工智能創新發展試驗區
6.2 北京市
6.2.1 產業競爭力指數
6.2.2 政策環境分析
6.2.3 產業發展規模
6.2.4 行業創新能力
6.2.5 產業集聚情況
6.2.6 產業聯盟成立
6.2.7 產業發展問題
6.2.8 行業融資現狀
6.3 上海市
6.3.1 產業競爭力指數
6.3.2 產業發展優勢
6.3.3 政策環境分析
6.3.4 產業發展現狀
6.3.5 產業創新能力
6.3.6 產業投融資情況
6.3.7 地區發展布局
6.4 廣東省
6.4.1 產業競爭力指數
6.4.2 政策環境分析
6.4.3 產業發展特點
6.4.4 廣州AI產業布局
6.4.5 深圳AI產業綜況
6.4.6 產業聯盟成立
6.4.7 產業發展問題
6.4.8 產業發展策略
6.5 浙江省
6.5.1 產業競爭力指數
6.5.2 政策環境分析
6.5.3 產業發展綜況
6.5.4 產業聯盟發展
6.5.5 產業發展經驗
6.5.6 產業發展對策
6.5.7 產業發展趨勢
6.5.8 杭州產業發展
6.6 江蘇省
6.6.1 產業競爭力指數
6.6.2 行業發展狀況
6.6.3 蘇州發展布局
6.6.4 項目簽約動態
6.6.5 重點企業匯總
6.6.6 產業發展機遇
6.6.7 產業發展挑戰
6.7 安徽省
6.7.1 產業競爭力指數
6.7.2 政策環境分析
6.7.3 產業發展優勢
6.7.4 產業運行成效
6.7.5 重點園區發展
6.7.6 產業發展挑戰
6.7.7 政策建議分析
6.8 貴州省
6.8.1 產業競爭力指數
6.8.2 政策環境分析
6.8.3 產業發展現狀
6.8.4 人才培養加快
6.8.5 產業融合發展
第七章 2020-2022年人工智能技術發展的驅動要素
7.1 人工智能行業發展的技術機遇
7.1.1 互聯網基礎建設加快
7.1.2 科技研發支出上升
7.1.3 數據數量規模上升
7.1.4 應用技術逐步完善
7.2 硬件基礎日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 類人腦芯片
7.2.3 量子計算機
7.2.4 仿生計算機
7.3 人工智能芯片技術發展提速
7.3.1 人工智能對芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成為戰略高點
7.3.3 中國人工智能芯片市場規模
7.3.4 中國人工智能芯片行業現狀
7.3.5 中國人工智能芯片代表企業
7.3.6 中國人工智能芯片發展困境
7.3.7 人工智能芯片未來發展趨勢
7.4 物聯網提供基礎環境
7.4.1 物聯網技術的分析
7.4.2 物聯網產業政策環境
7.4.3 中國物聯網產業規模
7.4.4 企業加快物聯網布局
7.4.5 物聯網是智能分析的基礎
7.4.6 物聯網與人工智能融合
7.5 大規模并行運算的實現
7.5.1 云計算的關鍵技術
7.5.2 云計算的應用模式
7.5.3 云計算產業發展規模
7.5.4 云計算市場競爭排名
7.5.5 云計算成人工智能基礎
7.5.6 云計算與人工智能協同發展
7.5.7 人工智能云計算主要企業
7.6 大數據技術的崛起
7.6.1 大數據技術內涵及環節
7.6.2 大數據市場規模分析
7.6.3 大數據的主要應用領域
7.6.4 大數據與人工智能的關系
7.6.5 大數據成人工智能數據源
7.6.6 數據視角下AI的應用場景
7.6.7 人工智能數據的安全風險
7.6.8 人工智能數據的安全治理
7.7 深度學習技術的出現
7.7.1 機器學習的階段
7.7.2 深度學習技術內涵
7.7.3 深度學習發展歷程
7.7.4 深度學習算法技術
7.7.5 深度學習的技術應用
7.7.6 深度學習領域發展狀況
7.7.7 機器學習主要企業概覽
第八章 人工智能基礎技術發展及應用分析
8.1 自然語言處理技術
8.1.1 自然語言處理內涵
8.1.2 自然語言處理分類
8.1.3 自然語音處理研究
8.1.4 語音識別系統框架
8.1.5 語音技術應用規模
8.1.6 自動翻譯技術內涵
8.1.7 語音識別研究歷程
8.1.8 語音識別技術趨勢
8.2 計算機視覺技術
8.2.1 計算機視覺基本內涵
8.2.2 計算機視覺主要分類
8.2.3 計算機視覺應用領域
8.2.4 計算機視覺應用規模
8.2.5 計算機視覺運作流程
8.3 模式識別技術
8.3.1 模式識別技術內涵
8.3.2 文字識別技術應用
8.3.3 生物特征識別技術
8.3.4 人工智能語音識別
8.3.5 人臉識別技術應用
8.3.6 模式識別發展潛力
8.4 知識表示技術
8.4.1 知識表示的內涵
8.4.2 知識表示的方法
8.4.3 知識表示的進展
8.5 其他基礎技術分析
8.5.1 自動推理技術
8.5.2 環境感知技術
8.5.3 自動規劃技術
8.5.4 專家系統技術
第九章 2020-2022年人工智能技術的主要應用領域分析
9.1 疫情防控領域
9.1.1 智能技術應用背景
9.1.2 智能識別技術應用
9.1.3 算法算力技術應用
9.1.4 智能機器人技術應用
9.1.5 智能大數據技術應用
9.1.6 AI輔診系統研發應用
9.1.7 地區AI技術抗疫狀況
9.2 工業領域
9.2.1 人工智能的工業應用
9.2.2 智能工廠人工智能應用
9.2.3 智能工廠進一步轉型
9.2.4 人工智能應用于制造領域
9.2.5 AI智能制造主要企業發展
9.2.6 人工智能成工業發展方向
9.2.7 AI工業應用的發展趨勢
9.3 醫療領域
9.3.1 人工智能醫療行業應用場景
9.3.2 人工智能醫療細分領域應用
9.3.3 人工智能醫療市場發展狀況
9.3.4 人工智能醫學影像市場分析
9.3.5 企業布局人工智能醫療市場
9.3.6 人工智能醫療領域投資機會
9.4 安防領域
9.4.1 AI對安防行業的重要意義
9.4.2 AI識別技術的安防應用
9.4.3 AI在安防領域的應用場景
9.4.4 人工智能+安防產業鏈
9.4.5 AI+安防市場發展規模
9.4.6 AI+安防企業發展情況
9.4.7 快速崛起的巡邏機器人
9.4.8 AI+安防行業發展趨勢
9.4.9 AI+安防市場發展前景
9.5 金融領域
9.5.1 AI提升金融經營效能
9.5.2 金融領域AI投入狀況
9.5.3 智能客服提升服務效率
9.5.4 智能風控降低金融風險
9.5.5 智能支付應用狀況分析
9.5.6 人工智能金融應用評價
9.5.7 智慧銀行人工智能應用
9.5.8 智能投資顧問應用分析
9.6 零售領域
9.6.1 AI在零售行業的應用場景分析
9.6.2 人工智能應用于零售業的規模
9.6.3 人工智能應用于零售典型案例
9.6.4 人工智能應用于新零售的問題
9.6.5 人工智能+零售相關布局企業
9.6.6 人工智能+零售未來趨勢展望
9.7 社交領域
9.7.1 人工智能社交產品應用
9.7.2 組織開展機器情感測試
9.7.3 語音交互產品市場火熱
9.7.4 微信人工智能社交系統
9.7.5 人工智能社交現存問題
9.8 其他應用領域分析
9.8.1 智能物流領域
9.8.2 智能教育領域
9.8.3 智能交通領域
9.8.4 智能政務領域
第十章 2020-2022年智能機器人產業發展分析
10.1 機器人產業發展綜述
10.1.1 機器人產業發展階段
10.1.2 機器人產業發展圖譜
10.1.3 機器人行業產業鏈構成
10.1.4 機器人下游應用產業多
10.1.5 機器人專利申請技術流向
10.2 2020-2022年機器人產業發展狀況
10.2.1 全球機器人產業發展狀況
10.2.2 中國機器人市場結構分析
10.2.3 中國機器人區域發展現狀
10.2.4 中國機器人企業數量規模
10.2.5 中國機器人行業投融資情況
10.2.6 機器人產業國產化進程加快
10.2.7 機器人產業發展問題及對策
10.2.8 機器人產業“十四五”展望
10.2.9 機器人產業未來發展趨勢
10.3 人工智能在機器人行業的應用狀況
10.3.1 人工智能與機器人的關系
10.3.2 AI于機器人的應用過程
10.3.3 AI大量運用于小型機器人
10.3.4 人工智能促進機器人發展
10.4 人工智能技術在機器人領域的應用
10.4.1 專家系統的應用
10.4.2 模式識別的應用
10.4.3 機器視覺的應用
10.4.4 機器學習的應用
10.4.5 分布式AI的應用
10.4.6 進化算法的應用
10.5 機器人重點應用領域分析
10.5.1 醫療機器人
10.5.2 軍用機器人
10.5.3 工業機器人
10.5.4 教育機器人
10.5.5 服務機器人
10.5.6 物流機器人
第十一章 2020-2022年國際人工智能重點企業分析
11.1 微軟(Microsoft Corporation)
11.1.1 企業發展概況
11.1.2 企業財務狀況
11.1.3 人工智能發展實力
11.1.4 人工智能布局領域
11.1.5 AI平臺服務范圍
11.1.6 人工智能云業務
11.1.7 企業合作動態
11.2 IBM
11.2.1 企業發展概況
11.2.2 企業經營范圍
11.2.3 企業財務狀況
11.2.4 技術研發布局
11.2.5 布局人工智能
11.2.6 人工智能咨詢服務
11.2.7 人工智能產品動態
11.3 谷歌(Alphabet Inc.)
11.3.1 企業發展概況
11.3.2 企業財務狀況
11.3.3 人工智能重點布局
11.3.4 人工智能芯片研發
11.3.5 人工智能技術動態
11.3.6 人工智能技術趨勢
11.4 英特爾(Intel)
11.4.1 企業發展概況
11.4.2 企業財務狀況
11.4.3 人工智能計算戰略
11.4.4 人工智能技術布局
11.4.5 人工智能發展動態
11.4.6 收購人工智能企業
11.5 亞馬遜公司(Amazon)
11.5.1 企業發展概況
11.5.2 企業財務狀況
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 產品研發動態
11.6 其他企業
11.6.1 蘋果公司
11.6.2 NVIDIA(英偉達)
11.6.3 Uber(優步)
第十二章 2019-2022年中國人工智能重點企業分析
12.1 百度公司
12.1.1 企業發展概況
12.1.2 企業財務狀況
12.1.3 人工智能布局
12.1.4 人工智能應用
12.1.5 AI業務合作動態
12.2 騰訊控股有限公司
12.2.1 企業發展概況
12.2.2 企業財務狀況
12.2.3 人工智能發展布局
12.2.4 人工智能發展動態
12.2.5 人工智能合作動態
12.3 阿里巴巴(Alibaba)
12.3.1 企業發展概況
12.3.2 企業財務狀況
12.3.3 人工智能應用領域
12.3.4 人工智能發展現狀
12.3.5 阿里云發展動態
12.4 科大訊飛股份有限公司
12.4.1 企業發展概況
12.4.2 主要業務分析
12.4.3 業務開展情況
12.4.4 經營效益分析
12.4.5 業務經營分析
12.4.6 財務狀況分析
12.4.7 核心競爭力分析
12.4.8 公司發展戰略
12.4.9 未來前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企業發展概況
12.5.2 主要業務分析
12.5.3 企業布局分析
12.5.4 經營效益分析
12.5.5 業務經營分析
12.5.6 財務狀況分析
12.5.7 核心競爭力分析
12.5.8 公司發展戰略
12.5.9 未來前景展望
12.6 北京曠視科技有限公司
12.6.1 企業基本概況
12.6.2 重點產品系統
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 企業經營分析
12.6.6 企業發展動態
12.6.7 融資進程分析
12.7 云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1 企業基本概述
12.7.2 企業營收情況
12.7.3 企業競爭優勢
12.7.4 企業業務體系
12.7.5 主要產品分析
12.7.6 平臺用戶分布
12.7.7 企業合作動態
12.7.8 企業人才培養
第十三章 中投顧問對2022-2026年人工智能行業投資價值分析
13.1 投資價值評估
13.2 投資機會評估
13.3 投資驅動因素
13.3.1 發展動力評估
13.3.2 經濟因素
13.3.3 技術因素
13.3.4 政策因素
13.3.5 社會因素
13.4 投資壁壘分析
13.4.1 進入壁壘評估
13.4.2 競爭壁壘分析
13.4.3 技術壁壘分析
13.4.4 資金壁壘分析
13.4.5 政策壁壘分析
13.5 人工智能行業投資風險分析
13.5.1 環境風險
13.5.2 行業風險
13.5.3 技術風險
13.5.4 內部風險
13.5.5 競爭風險
13.5.6 合同毀約風險
13.6 投資時機及建議
13.6.1 進入時機分析
13.6.2 投資建議分析
第十四章 2020-2022年人工智能行業投資分析
14.1 全球人工智能創業企業融資分析
14.1.1 融資規模走勢
14.1.2 獨角獸企業數量
14.1.3 各國融資占比
14.1.4 重點融資企業
14.1.5 融資輪次分布
14.1.6 IPO及并購數量
14.2 中國人工智能相關企業融資狀況
14.2.1 融資規模走勢
14.2.2 重點融資事件
14.2.3 融資金額分布
14.2.4 融資輪次分布
14.2.5 投資區域分布
14.2.6 投資活躍機構
14.2.7 企業沖刺IPO
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能領域投資動態分析
14.3.1 投資項目綜述
14.3.2 投資區域分布
14.3.3 投資模式分析
14.3.4 典型投資案例
第十五章 人工智能行業未來發展前景及趨勢預測
15.1 人工智能行業發展前景展望
15.1.1 人工智能經濟效益巨大
15.1.2 人工智能區塊鏈應用前景
15.1.3 人工智能生產方式前景
15.1.4 人工智能項目投資機遇
15.1.5 人工智能投資機會分析
15.1.6 人工智能產業投資方向
15.1.7 人工智能技術發展方向
15.1.8 人工智能“十四五”發展機遇
15.2 人工智能行業發展趨勢預測
15.2.1 人工智能宏觀發展趨勢
15.2.2 人工智能應用趨勢展望
15.2.3 人工智能產業發展趨勢
15.2.4 人工智能城市發展方向
15.2.5 “智能+X”將成新時尚
15.3 中投顧問對2022-2026年中國人工智能行業預測分析
15.3.1 2022-2026年中國人工智能行業影響因素分析
15.3.2 2022-2026年中國人工智能產業規模預測
附錄
附錄一:新一代人工智能倫理規范

圖表目錄

圖表1 人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表2 專用人工智能與通用人工智能的區別
圖表3 人工智能產業生態圖
圖表4 人工智能產業鏈結構
圖表5 人工智能產業鏈相關產品
圖表6 人工智能產業鏈基礎層構成及代表企業
圖表7 人工智能產業鏈技術層構成及代表企業
圖表8 人工智能產業鏈應用層構成及代表企業
圖表9 全球人工智能產業鏈及代表廠商
圖表10 全球人工智能企業地區分布
圖表11 2020年國家入選500強人工智能最具創新力城市數量TOP10
圖表12 2020年全球人工智能最具創新力城市TOP10
圖表13 人工智能相關專利申請量Top10企業排名情況
圖表14 2021年人工智能TOP10企業專利綜合指數
圖表15 2021年人工智能TOP10企業專利基礎指標排名
圖表16 2021年人工智能TOP10企業技術寬度和質量指標排名
圖表17 2021年人工智能TOP10企業專利技術集中度排名
圖表18 2021年人工智能TOP10企業專利質量與布局指標排名
圖表19 2021年人工智能TOP10企業當前及未來影響力指標排名
圖表20 2021年人工智能TOP10企業自研能力指標排名
圖表21 2020年各行業AI采用情況
圖表22 2020年各行業和職能部門采用AI的情況
圖表23 主要國家人工智能戰略目標和任務
圖表24 各國在人工智能各領域的重點研發布局情況
圖表25 各主要經濟體高度關注的人工智能應用領域
圖表26 2001-2020財年美國政府在AI上的總合約支出
圖表27 2020年美國政府部門和代理商在AI方面的前十大合約支出
圖表28 2001-2020年美國政府部門和代理商在AI方面前十大合約支出(總和)
圖表29 美國人工智能典型研發機構
圖表30 人工智能典型研發企業
圖表31 日本推進人工智能發展的政策體系
圖表32 新加坡人工智能戰略計劃完成時間表
圖表33 人工智能標準體系結構圖
圖表34 國內人工智能相關標準
圖表35 人工智能發展過程中具有社會意義的重要事件
圖表36 大眾對人工智能的了解程度
圖表37 大眾了解人工智能的主要渠道
圖表38 人工智能水平最受認可領域
圖表39 人工智能最具價值的領域
圖表40 體力勞動將會被AI取代
圖表41 人工智能企業專利申請量前五省份
圖表42 人工智能產業人才崗位類型
圖表43 人工智能領域十大緊缺崗位
圖表44 全國主要區域的人才的需求情況及求職人才意向的區域情況
圖表45 算法研究崗位能力要求
圖表46 應用開發崗位能力要求
圖表47 實用技能崗位能力要求
圖表48 產品經理崗位能力要求
圖表49 主要崗位的工作年限要求
圖表50 主要崗位的專業要求
圖表51 主要崗位的學歷要求
圖表52 典型崗位單月薪酬情況
圖表53 人工智能產業十大熱門專業
圖表54 2020-2021年中國大陸AI排名TOP20高校
圖表55 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)
圖表56 高校建設的人工智能學院/研究院名單(部分)續
圖表57 開展人工智能培訓的社會培訓機構(部分)
圖表58 中國龍頭企業與高校合作或共建人工智能學院匯總
圖表59 全球人工智能的三次發展浪潮
圖表60 人工智能技術帶來的全方位變革
圖表61 人工智能技術推動產業升級
圖表62 人工智能各層級圖示
圖表63 我國產業智能化升級總指數及指標得分
圖表64 我國農業智能化升級總指數及指標得分
圖表65 我國工業智能化升級總指數及指標得分
圖表66 我國服務業智能化升級總指數及指標得分
圖表67 2018-2020年中國人工智能產業規模
圖表68 2019-2025年人工智能基礎層市場規模
圖表69 2020年中國人工智能市場行業份額
圖表70 人工智能產業發展特征
圖表71 國家級人工智能開放平臺
圖表72 技術層的運行機制
圖表73 專業智能階段的AI產業格局
圖表74 通用智能階段的AI產業格局
圖表75 2016-2021年中國人工智能相關企業注冊量
圖表76 中國人工智能相關企業注冊地域分布
圖表77 中國人工智能相關企業注冊資本分布
圖表78 四大經濟圈人工智能科技產業區域競爭力評價指數評分及排名情況
圖表79 四大經濟圈企業能力評價指數排名情況
圖表80 四大經濟圈和其他區域人工智能企業數量分布
圖表81 四大經濟圈人工智能企業層次數量分布
圖表82 四大經濟圈人工智能企業技術賦能數分布
圖表83 四大經濟圈AI大學創新能力評價指數排名情況
圖表84 四大經濟圈AI大學數量分布
圖表85 四大經濟圈非大學科研機構創新能力評價指數排名情況
圖表86 四大經濟圈非大學科研機構數量分布
圖表87 四大經濟圈資本環境評價指數排名情況
圖表88 四大經濟圈及其他區域人工智能企業投融資關系數分布
圖表89 四大經濟圈國際技術合作關系區域分布
圖表90 四大經濟圈及其他區域人工智能會議和產業聯盟分布
圖表91 人工智能科技產業區域競爭力評價指數綜合排名情況
圖表92 城市人工智能發展總體指數排名
圖表93 樣本城市人工智能發展指數排名情況
圖表94 人工智能環境支撐力
圖表95 人工智能環境支撐力二級指標情況
圖表96 人工智能資源支持力二級指標雷達圖
圖表97 人工智能知識創造力
圖表98 人工智能發展成效
圖表99 人工智能發展成效二級指標情況
圖表100 北京市人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表101 北京市人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
圖表102 北京主要人工智能發展政策時間軸
圖表103 北京市人工智能相關標準
圖表104 北京市人工智能企業產業鏈分布情況
圖表105 北京市人工智能產業五大集聚區
圖表106 2015-2020年北京市人工智能行業投融資情況
圖表107 上海市人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表108 上海市人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
圖表109 上海市人工智能相關標準
圖表110 上海市人工智能企業產業鏈分布情況
圖表111 2016-2020年上海市人工智能行業投融資情況
圖表112 上海市重點人工智能產業聚集區
圖表113 廣東省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表114 廣東省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
圖表115 廣東省人工智能三步走規劃
圖表116 深圳市人工智能企業產業鏈分布情況
圖表117 2014-2020年深圳市人工智能行業投融資情況
圖表118 深圳市重點人工智能產業園區
圖表119 浙江省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表120 浙江省人工智能科技產業區域競爭力評價指數
圖表121 杭州市人工智能企業產業鏈分布情況
圖表122 2016-2020年杭州市人工智能行業投融資情況
圖表123 杭州市重點人工智能產業園區
圖表124 江蘇省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表125 江蘇省人工智能科技產業區域競爭力評價指數
圖表126 江蘇省重點人工智能企業盤點
圖表127 安徽省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表128 安徽省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
圖表129 安徽人工智能產業主要政策梳理
圖表130 安徽人工智能產業鏈典型企業梳理
圖表131 安徽人工智能產業重點科研機構整理
圖表132 安徽人工智能創新應用示范工程涉及產業
圖表133 貴州省人工智能科技產業區域競爭力評價指數各一級指標雷達圖
圖表134 貴州省人工智能科技產業區域競爭力評價指數排名情況
圖表135 2016-2021年互聯網寬帶接入端口發展情況
圖表136 2016-2020年研究與試驗發展(R&D)經費支出及其增長速度
圖表137 2020年專利授權和有效專利情況
圖表138 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表139 2019-2025年中國AI芯片市場規模
圖表140 中國人工智能領域智能芯片代表企業
圖表141 云計算應用模式
圖表142 2016-2020年中國公有云市場規模及增速
圖表143 2016-2020年中國私有云市場規模及增速
圖表144 2020年中國公有云IaaS市場份額占比
圖表145 中國人工智能領域云計算代表企業
圖表146 2018-2023年中國大數據產業規模及預測
圖表147 2020年大數據行業應用結構
圖表148 AI的三階段發展與數據的關系
圖表149 智能數據時代人工智能、大數據與人的智慧的關系
圖表150 全球數據增量與人工智能模型在不同數據輸入量下的表現
圖表151 數據視角下人工智能行業布局示意圖
圖表152 人工智能中的數據安全風險構成
圖表153 深度學習結構示意圖
圖表154 GitHub深度學習開源排名(一)
圖表155 GitHub深度學習開源排名(二)
圖表156 中國人工智能領域機器學習代表企業
圖表157 語義依存分析例子
圖表158 語音識別系統框架
圖表159 語音識別系統的主要模塊
圖表160 2020年中國人工智能之語音語義市場份額
圖表161 2021年中國人工智能之語音語義市場份額
圖表162 計算機視覺與其他領域的關系
圖表163 2021年中國人工智能之計算機視覺應用市場份額
圖表164 計算機視覺的處理流程
圖表165 AI語音識別產業鏈分析
圖表166 具有情景意識的環境感知網絡分層結構
圖表167 智能診斷系統平臺組成結構
圖表168 2020年人工智能技術各細分應用領域發展成熟度
圖表169 AI抗疫產品生產企業地區分布
圖表170 北京地區AI抗疫產品分布
圖表171 江蘇地區AI抗疫產品分布
圖表172 中國人工智能智能制造代表企業
圖表173 工業4.0愿景
圖表174 AI醫療健康應用場景示意圖
圖表175 2020年中國醫療人工智能公司場景分布
圖表176 2019-2023年中國人工智能醫學影像市場規模-醫院端
圖表177 2021年人工智能醫學影像使用場景
圖表178 中國醫療人工智能企業探索中的落地服務和變現模式
圖表179 步態識別技術
圖表180 AI+安防應用場景示意圖
圖表181 中國AI+安防產業鏈
圖表182 2020-2025年中國Al+安防軟硬件市場規模及預測
圖表183 2020-2025年中國Al+安防公安交通場景軟硬件市場規模及預測
圖表184 2020-2025年中國社區樓宇領域AI+安防軟硬件市場規模及預測
圖表185 2020-2025年中國文教衛領域AI+安防軟硬件市場規模及預測
圖表186 “AI+安防”產業企業
圖表187 AI+安防產品服務利潤微笑曲線
圖表188 AI安防與智慧城市各領域的全面融合
圖表189 人工智能技術對金融行業經營全過程的變革
圖表190 2019、2020年中國移動支付用戶使用比例
圖表191 2016-2020年中國人工智能在零售領域應用市場規模
圖表192 AI+零售能力輸出類型
圖表193 AI+零售主要玩家結構
圖表194 語言交互流程示意圖
圖表195 人工智能技術在教育領域的應用
圖表196 機器人產業發展階段
圖表197 機器人產業圖譜
圖表198 機器人行業產業鏈長度圖
圖表199 機器人產品的全生命周期
圖表200 2021年全球機器人行業市場構成(按市場規模)情況
圖表201 2021年中國機器人市場結構
圖表202 長三角地區機器人產業發展雷達圖
圖表203 珠三角地區機器人產業發展雷達圖
圖表204 京津冀地區機器人產業發展雷達圖
圖表205 東北地區機器人產業發展雷達圖
圖表206 中部地區機器人產業發展雷達圖
圖表207 西部地區機器人產業發展雷達圖
圖表208 2020年投融資事件機器人類型分布
圖表209 國產機器人軍團已經崛起
圖表210 國產機器人企業梯次獲得競爭優勢
圖表211 醫療機器人主要類型
圖表212 2017-2021年中國醫療機器人市場規模及增速
圖表213 2016-2020年中國醫療機器人相關企業注冊量及增速
圖表214 2016-2021年中國工業機器人產量及增速
圖表215 2020年中國工業機器人應用領域占比情況
圖表216 2020年中國工業機器人市場競爭格局
圖表217 機器人教育市場分類及代表企業
圖表218 國內教育機器人三大派系
圖表219 2016-2023年中國服務機器人銷售額及預測
圖表220 2019年中國服務機器人細分市場規模
圖表221 2019年中國服務機器人細分市場結構
圖表222 AGV機器人
圖表223 碼垛機器人
圖表224 分揀抓取機器人
圖表225 2019-2020財年微軟綜合收益表
圖表226 2019-2020財年微軟分部資料
圖表227 2019-2020財年微軟收入分地區資料
圖表228 2020-2021財年微軟綜合收益表
圖表229 2020-2021財年微軟分部資料
圖表230 2020-2021財年微軟收入分地區資料
圖表231 2021-2022財年微軟綜合收益表
圖表232 2021-2022財年微軟分部資料
圖表233 2021-2022財年微軟收入分地區資料
圖表234 微軟Azure人工智能平臺和框架圖
圖表235 微軟人工智能服務多樣
圖表236 2018-2019年IBM綜合收益表
圖表237 2018-2019年IBM分部資料
圖表238 2018-2019年IBM收入分地區資料
圖表239 2019-2020年IBM綜合收益表
圖表240 2019-2020年IBM分部資料
圖表241 2020-2021年IBM綜合收益表
圖表242 2021-2021年IBM分部資料
圖表243 2020-2021年IBM收入分地區資料
圖表244 IBM圍繞Watson全面布局人工智能
圖表245 2018-2019年谷歌綜合收益表
圖表246 2018-2019年谷歌收入分部門資料
圖表247 2018-2019年谷歌收入分地區資料
圖表248 2019-2020年谷歌綜合收益表
圖表249 2019-2020年谷歌收入分部門資料
圖表250 2019-2020年谷歌收入分地區資料
圖表251 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表252 2020-2021年谷歌收入分部門資料
圖表253 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表254 2018-2019財年英特爾綜合收益表
圖表255 2018-2019財年英特爾分部資料
圖表256 2018-2019財年英特爾收入分地區資料
圖表257 2019-2020財年英特爾綜合收益表
圖表258 2019-2020財年英特爾分部資料
圖表259 2019-2020財年英特爾收入分地區資料
圖表260 2020-2021財年英特爾綜合收益表
圖表261 2020-2021財年英特爾分部資料
圖表262 2020-2021財年英特爾收入分地區資料
圖表263 第六期“AI百佳”入選名單
圖表264 第六期“AI百佳”入選名單(續)
圖表265 2018-2019年亞馬遜綜合收益表
圖表266 2018-2019年亞馬遜分部資料
圖表267 2018-2019年亞馬遜收入分地區資料
圖表268 2019-2020年亞馬遜綜合收益表
圖表269 2019-2020年亞馬遜分部資料
圖表270 2019-2020年亞馬遜收入分地區資料
圖表271 2020-2021年亞馬遜綜合收益表
圖表272 2020-2021年亞馬遜分部資料
圖表273 2020-2021年亞馬遜收入分地區資料
圖表274 Alexa在越來越多的場景和設備中應用
圖表275 Amazon AI服務架構
圖表276 亞馬遜的人工智能服務
圖表277 2019-2020財年蘋果公司綜合收益表
圖表278 2019-2020財年蘋果公司收入分產品資料
圖表279 2019-2020財年蘋果公司收入分地區資料
圖表280 2020-2021財年蘋果公司綜合收益表
圖表281 2020-2021財年蘋果公司收入分產品資料
圖表282 2020-2021財年蘋果公司收入分地區資料
圖表283 2021-2022財年蘋果公司綜合收益表
圖表284 2021-2022財年蘋果公司收入分產品資料
圖表285 2021-2022財年蘋果公司收入分地區資料
圖表286 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表287 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表288 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表289 2019-2020財年英偉達綜合收益表
圖表290 2019-2020財年英偉達分部資料
圖表291 2019-2020財年英偉達收入分地區資料
圖表292 2020-2021財年英偉達綜合收益表
圖表293 2018-2019年優步科技綜合收益表
圖表294 2018-2019年優步科技分部資料
圖表295 2018-2019年優步科技收入分地區資料
圖表296 2019-2020年優步科技綜合收益表
圖表297 2019-2020年優步科技分部資料
圖表298 2019-2020年優步科技收入分地區資料
圖表299 2020-2021年優步科技綜合收益表
圖表300 2020-2021年優步科技分部資料
圖表301 2020-2021年優步科技收入分地區資料
圖表302 2018-2019年百度綜合收益表
圖表303 2018-2019年百度分部資料
圖表304 2019-2020年百度綜合收益表
圖表305 2019-2020年百度分部資料
圖表306 2020-2021年上半年百度綜合收益表
圖表307 2020-2021年第三季度百度綜合收益表
圖表308 2020-2021年上半年百度分部資料
圖表309 2020-2021年第三季度百度分部資料
圖表310 2010-2020年百度人工智能里程碑時間線
圖表311 2013-2020年百度研發支出
圖表312 2018-2019年騰訊綜合收益表
圖表313 2018-2019年騰訊分部資料
圖表314 2018-2019年騰訊收入分地區資料
圖表315 2019-2020年騰訊綜合收益表
圖表316 2019-2020年騰訊分部資料
圖表317 2019-2020年騰訊收入分地區資料
圖表318 2020-2021年騰訊綜合收益表
圖表319 2020-2021年騰訊分部資料
圖表320 騰訊在人工智能領域的生態布局
圖表321 2019-2020財年阿里巴巴綜合收益表
圖表322 2019-2020財年阿里巴巴分部資料
圖表323 2020-2021財年阿里巴巴綜合收益表
圖表324 2020-2021財年阿里巴巴分部資料
圖表325 2021-2022財年阿里巴巴綜合收益表
圖表326 2021-2022財年阿里巴巴分部資料
圖表327 2018-2021年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表328 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表329 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表330 2020年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表331 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
圖表332 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
圖表333 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表334 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表335 2018-2021年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表336 2018-2021年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表337 2018-2021年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表338 2018-2021年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表339 2018-2021年科大智能科技股份有限公司營業收入及增速
圖表340 2018-2021年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表341 2019-2020年科大智能科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表342 2021年科大智能科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表343 2018-2021年科大智能科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表344 2018-2021年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率
圖表345 2018-2021年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表346 2018-2021年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平
圖表347 2018-2021年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
圖表348 曠視科技主營業務發展歷程
圖表349 曠視洞鑒——智能城市管理操作系統
圖表350 曠視河圖——機器人網絡操作系統
圖表351 曠視科技人工智能產品-核心硬件
圖表352 曠視科技合作伙伴
圖表353 2017-2020年云知聲營收表現
圖表354 2017-2020年云知聲凈利潤表現
圖表355 云知聲技術和產品體系
圖表356 云知聲產品矩陣
圖表357 云知聲平臺用戶
圖表358 中投產業投資價值綜合評估:人工智能
圖表359 人工智能產業市場機會整體評估表
圖表360 中投市場機會矩陣:人工智能產業
圖表361 人工智能產業發展動力整體評估表
圖表362 中投產業投資驅動因素:人工智能
圖表363 中投產業進入壁壘評估:人工智能
圖表364 中投產業投資進入時機:人工智能
圖表365 中投產業生命周期:人工智能產業
圖表366 中投顧問投資機會箱:人工智能產業
圖表367 2019-2021年全球人工智能創企融資次數和融資金額
圖表368 2019-2021年全球人工智能領域新增獨角獸企業數量
圖表369 2021年各國人工智能創企融資占全球融資的百分比
圖表370 2021年融資金額排名前十的人工智能創企
圖表371 2021年各行業人工智能創企融資金額
圖表372 2021年各行業人工智能創企融資交易次數
圖表373 2019-2021年人工智能創企不同融資階段融資金額占本季度總融資的比例
圖表374 2019-2021年各季度人工智能創企IPO和并購(M&A)數量
圖表375 2012-2021年中國人工智能領域企業融資數量走勢
圖表376 2021年人工智能領域融資金額超2億元企業盤點
圖表377 2021年人工智能領域融資金額超2億元企業盤點(二)
圖表378 2021年人工智能領域企業按金額計融資分布
圖表379 2021年人工智能領域企業融資輪次
圖表380 2021人工智能領域企業融資地區分布
圖表381 2021年中國人工智能領域投資機構20強
圖表382 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資規模
圖表383 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按項目數量分)
圖表384 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資項目區域分布(按投資金額分)
圖表385 2020年A股及新三板上市公司人工智能領域投資模式
圖表386 2021-2022年A股及新三板上市公司在人工智能領域投資項目列表
圖表387 中投顧問對2022-2026年中國人工智能產業規模預測

人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是研究人類智能活動的規律,構造具有一定智能的人工系統,研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能是計算機學科的一個分支,既被稱為20世紀世界三大尖端科技之一(空間技術、能源技術、人工智能),也被認為是21世紀三大尖端技術之一(基因工程、納米科學、人工智能)。

在市場規模方面,2020年,中國人工智能產業規模達到3031億元。在企業數量方面,企查查數據顯示,截至2022年2月25日,我國在業/存續“人工智能”相關企業共69.3萬家。2020年,我國“人工智能”相關企業新增15.8萬家;2021年,我國“人工智能”相關企業新增33.8萬家。在融資方面,2021年,中國人工智能領域相關企業的融資行為共計247起,融資總額達549.9億元,相比于受疫情影響較嚴重的2020年略有回暖。在產業創新試點方面,截至2021年12月底,科技部頒布了17個新一代人工智能創新發展試驗區,《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》提出,到2023年,布局建設20個左右試驗區,創新一批切實有效的政策工具,形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式,積累一批可復制可推廣的經驗做法,打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。

在中國,人工智能的發展受到政府高度重視。2021年3月12日,兩會受權發布《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》,其中明確指出要聚焦人工智能等重大創新領域組建一批國家實驗室,重組國家重點實驗室,同時,要培育壯大人工智能產業。2021年9月25日,國家新一代人工智能治理專業委員會發布了《新一代人工智能倫理規范》,旨在將倫理道德融入人工智能全生命周期,為從事人工智能相關活動的自然人、法人和其他相關機構等提供倫理指引。2021年10月,中共中央、國務院印發《國家標準化發展綱要》,為未來15年我國標準化發展圈定了目標和任務,其中提出加強關鍵技術領域標準研究。在人工智能、量子信息、生物技術等領域,開展標準化研究。2022年3月發布的《關于加強科技倫理治理的意見》指出,制定生命科學、醫學、人工智能等重點領域的科技倫理規范、指南等。“十四五”期間,重點加強生命科學、醫學、人工智能等領域的科技倫理立法研究,及時推動將重要的科技倫理規范上升為國家法律法規。為加快推動人工智能應用,助力穩經濟,培育新的經濟增長點,2022年8月12日,《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》發布(下稱《意見》)!兑庖姟诽岢,大力支持專精特新“小巨人”、獨角獸、人工智能初創企業等積極開展場景創新,參與城市、產業場景建設,通過場景創新實現業務成長。科技部2022年8月15日公布了《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》,啟動支持建設新一代人工智能示范應用場景工作。首批支持建設十個示范應用場景。

我國人工智能技術和產業已經取得了長足的發展,我們相信“十四五”期間,人工智能技術創新將進一步加快,產業規模持續擴大,并涌現出一批發展潛力大的優質企業和產業集群,成為引領經濟高質量發展的重要引擎。

中投產業研究院發布的《2022-2026年中國人工智能行業深度調研及投資前景預測報告》共十五章。首先介紹了人工智能的定義及分類,接著分析了國際人工智能產業的發展狀況、我國人工智能產業的政策環境及運行情況。接著,報告對我國人工智能行業的發展驅動要素、基礎技術、應用領域、機器人行業發展狀況做了細致的透析,最后對國內外人工智能重點企業的經營狀況、行業的投資狀況、發展前景和趨勢做了詳細介紹。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、財政部、發改委、中國互聯網絡信息中心、中國通信院、中國人工智能學會、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國高科技產業協會、中國人工智能學會以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能行業有個系統深入的了解、或者想投資相關行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

本報告目錄與內容系中投顧問原創,未經中投顧問書面許可及授權,拒絕任何形式的復制、轉載,謝謝!

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