2019-2025年---行业市场现状分析及投资战略研究报告

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  报告编号 120271
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  出版日期 2019年4月
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  ---章　---的基本介绍 
  1.1　---的基本概述
  1.1.1　---的内涵
  1.1.2　---的分类
  1.1.3　---的特征
  1.1.4　---关键环节
  1.1.5　---技术层级
  1.2　---产业链分析
  1.2.1　产业生态链结构
  1.2.2　产业链基本构成
  1.2.3　产业链相关产品
  1.2.4　产业链相关企业
  1.3　---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　2016-2018年国际---行业发展分析
  2.1　2016-2018年全球---行业发展综况
  2.1.1　---概念的兴起
  2.1.2　驱动---发展动因
  2.1.3　---产业发展阶段
  2.1.4　全球---企业分布
  2.1.5　各国加快重视---布局
  2.1.6　全球---衍生价值预测
  2.2　美国
  2.2.1　美---工智能发展状况
  2.2.2　美---工智能战略布局
  2.2.3　美国机器智能---
  2.2.4　美---工智能相关主体
  2.2.5　---应用于美国---
  2.2.6　美---工智能发展规划
  2.3　日本
  2.3.1　---工智能发展状况
  2.3.2　---工智能重点企业
  2.3.3　ai成日本工业发展重点
  2.3.4　---工智能发展线路图
  2.4　2016-2018年各---工智能产业发展动态
  2.4.1　欧盟---发展计划
  2.4.2　欧盟公布ai道德准则---
  2.4.3　英---工智能发展分析
  2.4.4　法国发布---战略
  2.4.5　以色列------动态
  2.4.6　新加坡---发展计划
  第三章　2016-2018年---工智能行业政策环境分析
  3.1　政策推动---发展
  3.1.1　大脑研究计划开启
  3.1.2　---推动---建设
  3.1.3　中央明确加快---发展
  3.1.4　---启动---揭榜工作
  3.2　---行业相关政策分析
  3.2.1　“制造”助力---
  3.2.2　---纳入科技---规划
  3.2.3　“互联网+”促进---发展
  3.3　---行业相关规划逐步完善
  3.3.1　---行动实施方案发布
  3.3.2　---发展规划正式发布
  3.3.3　---产业三年行动计划
  3.3.4　---高校人才培养计划
  3.4　地区---政策规划逐步完善
  3.4.1　沈阳市---发展规划
  3.4.2　成都市---发展规划
  3.4.3　福建省---发展规划
  3.5　机器人相关政策规划分析
  3.5.1　机器人产业发展规划发布
  3.5.2　各------智能机器人发展
  3.5.3　各地区加快机器人行业布局
  第四章　2016-2018年---技术认知及---申请情况
  4.1　---技术认知状况---
  4.1.1　认知历程
  4.1.2　认知程度
  4.1.3　认知渠道
  4.1.4　---领域
  4.1.5　取代趋势
  4.1.6　争议领域
  4.2　全球------申请状况
  4.2.1　---申请数据的统计来源
  4.2.2　全球------申请趋势
  4.2.3　全球------申请格局
  4.2.4　全球---pct申请状况
  4.2.5　全球ai---申请细分领域
  4.3　---工智能---申请情况
  4.3.1　---工智能---申请趋势
  4.3.2　---工智能---申请---
  4.3.3　国内ai---申请细分领域
  4.3.4　---工智能---发展建议
  4.4　2016-2018年---技术研究态势
  4.4.1　---再获重大突破
  4.4.2　---学习---处理器发布
  4.4.3　智能语音交互技术加快发展
  4.4.4　嵌入式设备结合ai成为趋势
  4.4.5　---技术走进生活
  4.4.6　---带来媒体变革
  第五章　2016-2018年---工智能行业发展分析
  5.1　---行业发展历程
  5.1.1　发展历程
  5.1.2　研究进程
  5.1.3　发展阶段
  5.2　2016-2018年---行业发展综况
  5.2.1　---行业发展提速
  5.2.2　---产业规模结构
  5.2.3　---产业发展特征
  5.2.4　---人才投入状况
  5.2.5　---开放平台发布
  5.3　---产业生态格局分析
  5.3.1　生态格局基本架构
  5.3.2　基础资源支持层
  5.3.3　技术实现路径层
  5.3.4　应用实现路径层
  5.3.5　未来生态格局展望
  5.4　---企业发展特点分析
  5.4.1　---企业区域分布
  5.4.2　---企业成立时间
  5.4.3　---企业技术领域
  5.5　---行业竞争格局分析
  5.5.1　企业主体分类
  5.5.2　企业发展布局
  5.5.3　科技企业布局
  5.5.4　京东加大ai投入
  5.5.5　华为进军ai领域
  5.6　---行业发展存在的主要问题
  5.6.1　---行业发展的痛点
  5.6.2　---发展的技术困境
  5.6.3　---发展的安全问题
  5.6.4　---发展的---问题
  5.6.5　---发展的---问题
  5.7　---行业发展对策及建议
  5.7.1　---的发展策略分析
  5.7.2　---的技术发展建议
  5.7.3　---的政策发展建议
  5.7.4　推进---标准化建设
  5.7.5　------问题的对策
  5.8　---行业发展战略分析
  5.8.1　建立完善的数据生态系统
  5.8.2　拓宽---的传统行业应用
  5.8.3　加强---人才储备
  5.8.4　---教育和培训体系与时俱进
  5.8.5　相互不建立---和法律共识
  第六章　2016-2018年重点区域---行业发展布局
  6.1　北京市
  6.1.1　政策环境分析
  6.1.2　产业发展状况
  6.1.3　区域布局分析
  6.1.4　---发展状况
  6.1.5　产业发展动态
  6.1.6　产业发展问题
  6.2　上海市
  6.2.1　产业发展优势
  6.2.2　政策环境分析
  6.2.3　财政支持动态
  6.2.4　产业发展特点
  6.2.5　研究机构成立
  6.3　广东省
  6.3.1　政策环境分析
  6.3.2　产业发展基础
  6.3.3　广州ai产业综况
  6.3.4　深圳ai产业综况
  6.3.5　企业布局加速
  6.3.6　产业联盟成立
  6.4　安徽省
  6.4.1　产业运行状况
  6.4.2　政策规划分析
  6.4.3　产业发展综况
  6.4.4　重点园区介绍
  6.4.5　未来发展规划
  6.5　浙江省
  6.5.1　发展优势分析
  6.5.2　政策环境分析
  6.5.3　产业发展综况
  6.5.4　区域发展布局
  6.5.5　项目发展动态
  6.6　贵州省
  6.6.1　产业发展优势
  6.6.2　政策环境分析
  6.6.3　区域发展状况
  6.6.4　产业发展动态
  第七章　2016-2018年---技术发展的驱动要素
  7.1　---行业发展的技术机遇
  7.1.1　互联网基础建设加快
  7.1.2　科技研发支出上升
  7.1.3　应用技术逐步完善
  7.2　硬件基础日益成熟
  7.2.1　---cpu
  7.2.2　“人脑”芯片
  7.2.3　---计算机
  7.2.4　仿生计算机
  7.3　---芯片技术发展提速
  7.3.1　---对芯片的要求提高
  7.3.2　---芯片成为战略高点
  7.3.3　---加快ai芯片布局
  7.3.4　---芯片研发动态分析
  7.4　物联网提供基础环境
  7.4.1　物联网技术的分析
  7.4.2　物联网行业发展现状
  7.4.3　物联网产业的政策环境
  7.4.4　企业加快物联网布局
  7.4.5　物联网是智能分析的基础
  7.4.6　物联网与---相互促进
  7.5　---并行运算的实现
  7.5.1　云计算的关键技术
  7.5.2　云计算的应用模式
  7.5.3　云计算产业发展规模
  7.5.4　云计算市场需求特点
  7.5.5　云计算---工智能基础
  7.5.6　云计算与---协同发展
  7.6　大数据技术的---
  7.6.1　大数据技术的内涵
  7.6.2　大数据的各个环节
  7.6.3　大数据市场状况分析
  7.6.4　大数据的主要应用领域
  7.6.5　大数据与---的关系
  7.6.6　数据视角下ai的应用场景
  7.6.7　大数据---工智能数据源
  7.7　---学习技术的出现
  7.7.1　机器学习的阶段
  7.7.2　---学习技术内涵
  7.7.3　---学习算法技术
  7.7.4　---学习的技术应用
  7.7.5　---学习领域发展现状
  7.7.6　---学习提高---水平
  第八章　---基础技术发展及应用分析
  8.1　自然语言处理技术
  8.1.1　自然语言处理内涵
  8.1.2　自然语言处理分类
  8.1.3　语音识别技术分析
  8.1.4　语义技术研发状况
  8.1.5　自动翻译技术内涵
  8.2　计算机视觉技术
  8.2.1　计算机视觉的内涵
  8.2.2　计算机视觉的分类
  8.2.3　计算机视觉的应用
  8.2.4　计算机视觉的运作
  8.3　模式识别技术
  8.3.1　模式识别技术内涵
  8.3.2　文字识别技术应用
  8.3.3　生物特征识别技术
  8.3.4　人脸识别技术应用
  8.3.5　模式识别发展潜力
  8.4　知识表示技术
  8.4.1　知识表示的内涵
  8.4.2　知识表示的方法
  8.4.3　知识表示的进展
  8.5　其他基础技术分析
  8.5.1　自动推理技术
  8.5.2　环境感知技术
  8.5.3　自动规划技术
  8.5.4　---系统技术
  第九章　---技术的主要应用领域分析
  9.1　工业领域
  9.1.1　---的工业应用
  9.1.2　ai将催生智能生产工厂
  9.1.3　智能工厂进一步转型
  9.1.4　---应用于制造领域
  9.1.5　---成工业发展方向
  9.1.6　ai工业应用的前景广阔
  9.2　---领域
  9.2.1　------行业应用概况
  9.2.2　------细分领域应用
  9.2.3　------市场发展现状
  9.2.4　企业布局------市场
  9.2.5　------领域投资机会
  9.3　安防领域
  9.3.1　ai对安防行业的重要意义
  9.3.2　ai在安防领域的应用现状
  9.3.3　快速---的巡逻机器人
  9.3.4　ai识别技术的安防应用
  9.3.5　生物识别市场状况分析
  9.3.6　ai技术应用于安防
  9.4　---
  9.4.1　ai成为投资决策辅助
  9.4.2　智能支付应用状况分析
  9.4.3　ai应用于---风险---
  9.4.4　---应用于投资顾问
  9.5　零售领域
  9.5.1　ai在零售行业的应用空间广阔
  9.5.2　---应用于新零售的状况
  9.5.3　---应用于新零售的场景
  9.5.4　---应用于新零售的问题
  9.5.5　---应用于新零售的路径
  9.6　社交领域
  9.6.1　---的移动社交应用
  9.6.2　组织开展机器情感测试
  9.6.3　---产品社交应用
  9.6.4　语音交互产品市场火热
  9.6.5　---智能社交系统
  第十章　2016-2018年智能机器人产业发展分析
  10.1　2016-2018年机器人产业发展综述
  10.1.1　机器人行业产业链构成
  10.1.2　机器人的替代---
  10.1.3　机器人下游应用产业多
  10.1.4　我国机器人产业发展进程
  10.2　2016-2018年机器人产业发展状况
  10.2.1　我国机器人行业发展规模
  10.2.2　机器人细分市场发展状况
  10.2.3　机器人市场企业布局状况
  10.2.4　机器人产业规划发展目标
  10.2.5　机器人产业发展趋势分析
  10.3　---在机器人行业的应用状况
  10.3.1　---与机器人的关系
  10.3.2　ai于机器人的应用过程
  10.3.3　ai大量运用于小型机器人
  10.3.4　---促进机器人发展
  10.4　---技术在机器人领域的应用
  10.4.1　---系统的应用
  10.4.2　模式识别的应用
  10.4.3　机器视觉的应用
  10.4.4　机器学习的应用
  10.4.5　分布式ai的应用
  10.4.6　进化算法的应用
  10.5　机器人重点应用领域分析
  10.5.1　---机器人
  10.5.2　---机器人
  10.5.3　教育机器人
  10.5.4　家用机器人
  10.5.5　物流机器人
  10.5.6　协作型机器人
  第十一章　2016-2018年国际---重点企业分析
  11.1　微软公司
  11.1.1　企业发展概况
  11.1.2　企业财务状况
  11.1.3　---发展实力
  11.1.4　ai平台服务范围
  11.1.5　产品融合ai技术
  11.2　ibm公司
  11.2.1　企业发展概况
  11.2.2　企业经营范围
  11.2.3　企业财务状况
  11.2.4　技术研发实力
  11.2.5　布局---
  11.2.6　ai产品应用广泛
  11.3　谷歌公司
  11.3.1　企业发展概况
  11.3.2　企业财务状况
  11.3.3　---发展实力
  11.3.4　---产业布局
  11.3.5　---系统及平台
  11.3.6　---收购动态
  11.4　英特尔公司
  11.4.1　企业发展概况
  11.4.2　企业财务状况
  11.4.3　---技术应用
  11.4.4　---发展布局
  11.4.5　ai发展机会和挑战
  11.4.6　---领域合作
  11.5　亚马逊公司
  11.5.1　企业发展概况
  11.5.2　企业财务状况
  11.5.3　布局---
  11.6　其他企业
  11.6.1　苹果公司
  11.6.2　nvida（英伟达）
  11.6.3　uber（优步）
  第十二章　2015-2018年---工智能重点企业分析
  12.1　百度公司
  12.1.1　企业发展概况
  12.1.2　企业财务状况
  12.1.3　ai技术研发进展
  12.1.4　---生态布局
  12.1.5　---布局动态
  12.1.6　---合作推进
  12.2　---公司
  12.2.1　企业发展概况
  12.2.2　企业财务状况
  12.2.3　---投资
  12.2.4　ai智能系统分析
  12.2.5　---生态布局
  12.2.6　创业公司---动态
  12.3　阿里集团
  12.3.1　企业发展概况
  12.3.2　企业财务状况
  12.3.3　---生态布局
  12.3.4　---平台建立
  12.3.5　---应用方向
  12.4　科大讯飞股份有限公司
  12.4.1　企业发展概况
  12.4.2　技术发展水平
  12.4.3　布局---
  12.4.4　经营效益分析
  12.4.5　业务经营分析
  12.4.6　财务状况分析
  12.4.7　---竞争力分析
  12.4.8　公司发展战略
  12.4.9　未来前景展望
  12.5　科大智能科技股份有限公司
  12.5.1　企业发展概况
  12.5.2　布局---
  12.5.3　---技术应用
  12.5.4　经营效益分析
  12.5.5　业务经营分析
  12.5.6　财务状况分析
  12.5.7　---竞争力分析
  12.5.8　公司发展战略
  12.5.9　未来前景展望
  12.6　格灵深瞳科技有限公司
  12.6.1　企业发展概况
  12.6.2　布局---
  12.6.3　主要产品分析
  12.6.4　企业合作动态
  12.7　北京捷通华声语音技术有限公司
  12.7.1　企业发展概况
  12.7.2　财务状况分析
  12.7.3　技术应用状况
  12.7.4　企业发展动态
  12.7.5　未来发展展望
  第十三章　2016-2018年---行业投资分析
  13.1　全球---的投---分析
  13.1.1　全球ai---规模
  13.1.2　美国ai---状况
  13.1.3　亚洲ai---状况
  13.1.4　欧洲ai---状况
  13.1.5　重点投资品类
  13.1.6　风险投资上升
  13.2　---工智能行业投---状况
  13.2.1　---规模分析
  13.2.2　---轮次分布
  13.2.3　企业新增状况
  13.2.4　企业投资领域
  13.2.5　---投资分布
  13.2.6　区域投资分布
  13.2.7　投资逻辑分析
  13.3　---行业投资动态
  13.3.1　典型互联网企业---分布
  13.3.2　ai初创型企业---动态
  13.3.3　---企业---动态
  13.3.4　---------特点
  13.4　---行业投资风险分析
  13.4.1　环境风险
  13.4.2　行业风险
  13.4.3　技术壁垒
  13.4.4　内部风险
  13.4.5　竞争风险
  13.4.6　合同毁约风险
  第十四章　---行业未来发展前景及趋势预测
  14.1　---行业发展前景展望
  14.1.1　---成为发展新---
  14.1.2　---经济效益---
  14.1.3　---整体发展前景
  14.1.4　ai成为“---”重点
  14.1.5　---投资机会分析
  14.1.6　---产业投资方向
  14.2　---行业发展趋势预测
  14.2.1　---未来变革方向
  14.2.2　---产业发展态势
  14.2.3　---技术发展趋势
  14.2.4　---应用趋势展望
  14.2.5　城市---发展方向
  14.2.6　“智能＋x”将成新
  14.3　尚正经济研究院对2019-2023年---工智能行业预测分析
  14.3.1　2019-2023年---工智能行业影响因素分析
  14.3.2　2019-2023年---工智能市场规模预测
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