在市場規(guī)模方面，2021年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到約3451億元。在企業(yè)數(shù)量方面，企查查數(shù)據(jù)顯示，截至2022年2月25日，我國在業(yè)/存續(xù)“人工智能”相關(guān)企業(yè)共69.3萬家。2021年，我國“人工智能”相關(guān)企業(yè)新增33.8萬家。在融資方面，2022年全國人工智能版塊共發(fā)生了971起融資事件（不算擬收購、被收購、定增、掛牌上市），累計披露的融資金額1096.35億元。單筆融資金額超過億元的案例326起，合計融資金額高達1023.57億元，占2022年融資規(guī)模總額的93.36%。隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強、數(shù)據(jù)資源的累積，智能化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將實現(xiàn)智能化升級，人工智能技術(shù)有望推動經(jīng)濟發(fā)展全要素的智能化革新。

2021年3月12日，兩會受權(quán)發(fā)布《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》，其中明確指出要聚焦人工智能等重大創(chuàng)新領(lǐng)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(chǎn)業(yè)。2022年3月發(fā)布的《關(guān)于加強科技倫理治理的意見》指出，制定生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)、人工智能等重點領(lǐng)域的科技倫理規(guī)范、指南等。“十四五”期間，重點加強生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的科技倫理立法研究，及時推動將重要的科技倫理規(guī)范上升為國家法律法規(guī)。為加快推動人工智能應(yīng)用，助力穩(wěn)經(jīng)濟，培育新的經(jīng)濟增長點，2022年8月12日，《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》發(fā)布（下稱《意見》）。《意見》提出，大力支持專精特新“小巨人”、獨角獸、人工智能初創(chuàng)企業(yè)等積極開展場景創(chuàng)新，參與城市、產(chǎn)業(yè)場景建設(shè)，通過場景創(chuàng)新實現(xiàn)業(yè)務(wù)成長。科技部2022年8月15日公布了《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》，啟動支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景工作。首批支持建設(shè)十個示范應(yīng)用場景。2022年12月9日，最高人民法院發(fā)布《關(guān)于規(guī)范和加強人工智能司法應(yīng)用的意見》（以下簡稱《意見》）。將進一步推動人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建設(shè)，創(chuàng)造更高水平的數(shù)字正義，推動智慧法治建設(shè)邁向更高層次。

發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，符合經(jīng)濟轉(zhuǎn)型方向，有望成為“新基建”的主要抓手之一，加快建設(shè)發(fā)展，使行業(yè)彰顯“逆周期性”的屬性。

中企顧問網(wǎng)發(fā)布的《2024-2030年中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢與投資可行性報告》，依托龐大的調(diào)研體系，結(jié)合科學(xué)的研究方法和分析模型，通過對人工智能行業(yè)的市場規(guī)模，競爭格局、發(fā)展趨勢及前景等方面進行細(xì)致分析，深入挖掘人工智能行業(yè)相對成熟的確定型投資機會、挑戰(zhàn)機遇并存的風(fēng)險型投資機會和仍在探索中的未來型投資機會，并對人工智能行業(yè)的投資風(fēng)險做出預(yù)警。

本報告將幫助對人工智能行業(yè)有投資意向的機構(gòu)或個人，全面了解人工智能行業(yè)未來發(fā)展趨勢，準(zhǔn)確把握投資機會點。此報告將是您跟蹤人工智能行業(yè)最新發(fā)展動態(tài)、挖掘投資機會、評估投資價值的重要參考工具。

 

報告目錄：

第一章　人工智能行業(yè)概念界定及產(chǎn)業(yè)鏈分析

1.1　人工智能定義及發(fā)展階段

1.1.1　人工智能行業(yè)定義

1.1.2　人工智能發(fā)展階段

1.2　人工智能研究歷程及方法

1.2.1　人工智能的研究歷程

1.2.2　人工智能的研究方法

1.3　行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈及發(fā)展動因分析

1.3.1　產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

1.3.2　發(fā)展動因分析

 

第二章　人工智能行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

2.1　國外人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1.1　國際發(fā)展?fàn)顩r

2.1.2　全球競爭格局

2.1.3　企業(yè)布局加快

2.1.4　各國發(fā)展動態(tài)

2.1.5　技術(shù)研發(fā)進展

2.2　中國人工智能行業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)

2.2.1　行業(yè)發(fā)展格局

2.2.2　企業(yè)布局加快

2.2.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速

2.3　中國人工智能行業(yè)生態(tài)格局分析

2.3.1　生態(tài)格局基本架構(gòu)

2.3.2　基礎(chǔ)資源支持層

2.3.3　技術(shù)實現(xiàn)路徑層

2.3.4　應(yīng)用實現(xiàn)路徑層

2.3.5　未來生態(tài)格局展望

2.4　中國人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展動態(tài)

2.4.1　哈爾濱市

2.4.2　安徽省

2.4.3　四川省

2.4.4　上海市

2.4.5　福建省

 

第三章　中國人工智能行業(yè)市場趨勢及前景預(yù)測

3.1　行業(yè)發(fā)展趨勢分析

3.1.1　行業(yè)政策機遇

3.1.2　行業(yè)發(fā)展趨勢

3.1.3　技術(shù)發(fā)展趨勢

3.2　行業(yè)前景預(yù)測分析

3.2.1　應(yīng)用前景分析

3.2.2　行業(yè)發(fā)展前景

3.2.3　投資前景廣闊

3.3　人工智能行業(yè)前景預(yù)測分析

3.3.1　行業(yè)機遇及挑戰(zhàn)

3.3.2　市場規(guī)模預(yù)測

 

第四章　人工智能行業(yè)確定型投資機會評估

4.1　語音識別

4.1.1　行業(yè)基本介紹

4.1.2　市場發(fā)展?fàn)顩r

4.1.3　競爭格局分析

4.1.4　主要品牌分析

4.1.5　投資風(fēng)險分析

4.1.6　投資策略建議

4.1.7　發(fā)展方向分析

4.2　計算機視覺

4.2.1　技術(shù)環(huán)境分析

4.2.2　市場發(fā)展?fàn)顩r

4.2.3　企業(yè)發(fā)展動態(tài)

4.2.4　投資風(fēng)險分析

4.2.5　投資策略建議

4.2.6　投資機遇分析

4.3　智能視頻分析

4.3.1　系統(tǒng)解決方案

4.3.2　行業(yè)應(yīng)用重點

4.3.3　市場發(fā)展?fàn)顩r

4.3.4　市場發(fā)展格局

4.3.5　重點企業(yè)分析

4.3.6　發(fā)展策略分析

 

第五章　中國人工智能行業(yè)風(fēng)險型投資機會評估

5.1　智能機器人

5.1.1　細(xì)分行業(yè)分析

5.1.2　市場規(guī)模分析

5.1.3　競爭格局分析

5.1.4　龍頭企業(yè)分析

5.1.5　市場空間預(yù)測

5.1.6　投資熱點分析

5.1.7　投資風(fēng)險分析

5.1.8　投資策略建議

5.2　深度學(xué)習(xí)

5.2.1　行業(yè)基本內(nèi)涵

5.2.2　行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

5.2.3　龍頭企業(yè)分析

5.2.4　投資風(fēng)險分析

5.2.5　投資策略建議

 

第六章　中國人工智能行業(yè)未來型投資機會評估

6.1　虛擬個人助理

6.1.1　基本內(nèi)涵分析

6.1.2　行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域

6.1.3　市場發(fā)展?fàn)顩r

6.1.4　競爭狀況分析

6.1.5　投資策略建議

6.1.6　行業(yè)發(fā)展前景

6.2　無人駕駛汽車

6.2.1　市場發(fā)展?fàn)顩r

6.2.2　市場競爭格局

6.2.3　龍頭企業(yè)分析

6.2.4　市場規(guī)模預(yù)測

6.2.5　投資風(fēng)險分析

6.2.6　投資策略建議

6.2.7　投資前景分析

 

第七章　中國人工智能行業(yè)投資壁壘及風(fēng)險預(yù)警

7.1　人工智能行業(yè)投資壁壘

7.1.1　資金壁壘

7.1.2　技術(shù)壁壘

7.1.3　認(rèn)知壁壘

7.2　人工智能行業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警

7.2.1　技術(shù)風(fēng)險

7.2.2　競爭風(fēng)險

7.2.3　盈利風(fēng)險

7.2.4　人才風(fēng)險

7.3　人工智能行業(yè)項目運營風(fēng)險預(yù)警

7.3.1　法律風(fēng)險

7.3.2　商業(yè)風(fēng)險

7.3.3　財務(wù)風(fēng)險

7.3.4　融資風(fēng)險

7.3.5　安全風(fēng)險

 

圖表目錄

圖表　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

圖表　1990年VS2013年計算成本

圖表　2005-2020年全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量

圖表　國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能

圖表　美國腦計劃預(yù)算

圖表　超級計算機IBM Watson應(yīng)用領(lǐng)域的拓展

圖表　國內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的布局

圖表　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構(gòu)

圖表　百度大腦的存儲能力

圖表　技術(shù)層的運行機制

圖表　專業(yè)智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局

圖表　通用智能階段的AI產(chǎn)業(yè)格局

圖表　人工模擬神經(jīng)元試圖模仿大腦行為

圖表　長期依賴問題

圖表　擁有“注意力”的RNN在圖像識別中的成功運用

圖表　模仿人類短期工作記憶的神經(jīng)圖靈機

圖表　人工智能的十億用戶、百億企業(yè)、千億產(chǎn)業(yè)