中国人工智能市场调研分析报告2018

中国人工智能市场调研分析报告

2017

研究报告

Economic And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

zhongbangshuju

前言

行业分析报告主要涵盖范围

“重磅数据”系列研究报告主要涵盖行业发展环境,行业竞争格局和企业竞争分析,市场规模和市场结构,产品的生命周期,行业技术总体情况,主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。

”重磅数据“企业数据收集解决方案

”重磅数据“平台解决方案自身数据库包含上中下游产业链数据资料。能够有效地满足不同纬度,不同部门的情报收集和整理。依据客户需求,搭建属于企业自身的知识关系图谱,打通上、中、下游的数据信息服务,一站式采集到所需要的全部数据服务。可以满足不论是企业、个人还是高校或者研究机构在不同层面需求。

关于我们

”重磅数据”是基于知识关系挖掘的大数据工具,拥有关于企业、行业与专业研究机构的最完整的全球商业信息解决方案,帮助您在有限时间内获取最全面的商业资讯。提供全球超过500个行业的分析报告,用户均可获取相关企业、行业与企业决策者的重要信息。在有限时间内获取有价值的商业信息。

目录

第一节寒冬来袭,互联网进入新常态 (8)

一、中国网民红利逐渐消失 (8)

二、网络经济进入30%减时代 (9)

三、721格局头部竞争加剧 (9)

第二节下个时代是人工智能 (12)

一、人工智能步入黄金发展期 (12)

1、什么是人工智能 (12)

2、逾60年历史,再次步入黄金发展期 (15)

二、四大条件全部成熟,人工智能即将爆发 (16)

1、基础设施不断提升,计算能力快速提升 (17)

2、互联网渗透率提升,数据资源日益丰富 (22)

3、核心算法取得突破,深度学习不断优化 (23)

4、资本加速涌入,人工智能持续升温 (28)

第三节巨头纷纷布局,引领人工智能风向 (30)

一、谷歌:全方位布局,多领域并购合作 (30)

二、IBM:人脑模拟芯片True North和Watson齐头并进 (31)

三、Facebook:围绕社交业务积极布局深度学习与人机交互 (33)

四、百度:大力投入,多点布局,引领国内人工智能产业 (34)

五、阿里巴巴:力推智能优化和客服两大平台,合作投资并举 (38)

六、腾讯:软件与硬件领域兼顾,跨国合作与投资趋势明显 (40)

第四节核心技术不断突破,下游商业化进程加速 (41)

一、语音识别:商业化应用发展迅速,有望成为人机交互新范式 (41)

二、图像识别:技术不断成熟,人脸识别渐成焦点 (48)

三、语言理解:人机交互需求倒逼技术升级,商业应用不断涌现 (52)

四、机器人:工业4.0支柱产业,需求+政策推动产业爆发在即 (55)

第五节人工智能给各行各业带来巨大变革 (60)

一、金融:深度学习融入量化分析,人脸识别助力身份验证 (60)

1、人工智能与量化分析 (60)

2、人工智能与身份验证 (61)

二、汽车:有限无人驾驶体验提升,完全无人驾驶成为可能 (62)

三、工业:人工智能与工业全方位融合,工业4.0时代到来 (65)

四、医疗:深度学习助力制药与治疗,图像识别融入医学影像 (66)

五、安防:人工智能助力智慧安防成为现实 (70)

六、教育:互动、智能、个性化,人工智能颠覆传统教育 (73)

七、家居:控制、反馈、互动,智能家居实现进阶式发展 (74)

八、农业:人工智能逐渐融入全流程应用 (75)

第六节部分相关企业分析 (78)

一、科大讯飞 (78)

二、东方网力 (78)

三、远方光电 (78)

四、长高集团 (79)

五、川大智胜 (79)

六、江南化工 (79)

七、汉王科技 (80)

八、佳都科技 (80)

九、联络互动 (80)

十、东方国信 (81)

十一、中科曙光 (81)

十二、厦华电子 (82)

十三、全志科技 (82)

图表目录

图表1:美国互联网泡沫在2000年时破裂 (8)

图表2:2000年,美国网民渗透率处于从40%快速上升至50%的过程中 (8)

图表3:我国正处于网民渗透率达到50%的关键时刻 (9)

图表4:BAT营业收入增速降至30%以下 (9)

图表5:全球科技融资项目单项投资金额超过2000年 (10)

图表6:全球科技融资项目总量是2000年的1/2 (10)

图表7:人工智能定义 (12)

图表8:人工智能三个阶段 (13)

图表9:人工智能产业结构 (14)

图表10:人工智能产业结构具体说明 (14)

图表11:人工智能历史发展阶段 (15)

图表12:人工智能四大加速条件 (16)

图表13:AlphaGo的机群由1202个CPU和176个GPU组成 (17)

图表14:Intel芯片性能相比1971年第一款微处理器大幅提升 (17)

图表15:Intel芯片集成度时间轴 (18)

图表16:GPU与CPU的核心数量对比 (19)

图表17:英伟达三年加速深度学习50倍 (19)

图表18:“寒武纪”GPU提供平均58.82倍于CPU速度 (20)

图表19:巨头纷纷布局人工智能芯片 (21)

图表20:云计算形成了人工智能有力的廉价计算基础 (21)

图表21:IDC预测到2020年,全球产生数据量将超过40ZB (22)

图表22:全球每月产生的移动数据流量不断增长 (23)

图表23:机器学习是实现人工智能的重要方法 (23)

图表24:传统神经网络与深度神经网络对比示意图 (24)

图表25:深度学习是机器学习算法的一类,有多重实现形式 (24)

图表26:深度学习热度不断上升 (25)

图表27:2015年ImageNet冠军图像识别准确率已超越人类 (27)

图表28:百度语音识别错误率低于人类 (27)

图表29:2011-2015年全球人工智能公司融资额 (28)

图表30:2012-2015年国内人工智能行业投资情况 (28)

图表31:IBM人脑模拟芯片发展演进 (32)

图表32:百度大脑核心技术概览 (35)

图表33:百度人工智能的商业化方向 (36)

图表34:阿里巴巴“小蜜”实现智能话费充值 (38)

图表35:科大讯飞语音识别错误率不断下降 (41)

图表36:2011-2017年全球智能语音产业规模 (42)

图表37:2011-2017年中国智能语音产业规模 (42)

图表38:2015年全球智能语音企业市场份额 (43)

图表39:2015年中国智能语音企业市场份额 (44)

图表40:IT巨头以智能语音为切入,积极布局人工智能领域发展 (44)

图表41:我国已经形成完整的智能语音上下游产业链 (45)

图表42:智能语音的应用需求不断增加,应用场景更加丰富 (45)

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