報(bào)告說明:
    博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2018-2023年中國人工智能行業(yè)分析與投資前景研究調(diào)查報(bào)告》介紹了人工智能行業(yè)相關(guān)概述、中國人工智能產(chǎn)業(yè)運(yùn)行環(huán)境、分析了中國人工智能行業(yè)的現(xiàn)狀、中國人工智能行業(yè)競爭格局、對中國人工智能行業(yè)做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測。您若想對人工智能產(chǎn)業(yè)有個(gè)系統(tǒng)的了解或者想投資人工智能行業(yè)，本報(bào)告是您不可或缺的重要工具。
    人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算是繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后的產(chǎn)業(yè)三大熱點(diǎn)，隨著這些熱點(diǎn)的普及應(yīng)用，人工智能將會(huì)在更寬廣的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)商用化。人工智能技術(shù)雖然不是高不可攀，但還是存在一定的門檻，包括市場、技術(shù)、產(chǎn)品、人才、資金等諸多因素限制。
    近兩三年，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)步與市場的發(fā)展，越來越多企業(yè)宣布進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，原有的、規(guī)模也并不大的競爭格局已經(jīng)被打破，人工智能因覆蓋領(lǐng)域?qū)拸V，未來產(chǎn)業(yè)也必定呈現(xiàn)出全方位、多領(lǐng)域而且領(lǐng)域細(xì)分的競爭格局，在不斷變換的格局中，也一定會(huì)不斷有企業(yè)脫穎而出。
    據(jù)預(yù)測，人工智能和服務(wù)在各產(chǎn)業(yè)鏈的全球收入將 在 2025 年從 2016 年的 6.4 億美元增長到 368 億美元，增長近 57 倍。
    2015 年，全球人工智能市場規(guī)模約為 490 億元，而根據(jù)國外調(diào)查機(jī)構(gòu) Tractica 的 統(tǒng)計(jì)預(yù)測數(shù)字，到 2024 年人工智能的市場規(guī)模將達(dá)到 2700 億元，未來整個(gè)人工智能市 場將呈現(xiàn)出爆炸式增長。
報(bào)告目錄：
第一章 人工智能：當(dāng)代科技的巔峰對決
1.1 IT 巨頭爭相涌入人工智能領(lǐng)域
1.2 發(fā)達(dá)國家紛紛推出人工智能計(jì)劃
1.3 中國科技界向人工智能—世界科技之巔發(fā)起沖擊
 
第二章 人工智能的重大戰(zhàn)略意義： 未來科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點(diǎn)
2.1 人工智能是未來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的技術(shù)核心
2.2 人工智能將引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深刻變革
2.3 人工智能將決定未來智能化戰(zhàn)爭之勝負(fù)
2.4 人工智能是我國實(shí)現(xiàn)彎道超車的最佳機(jī)遇
 
第三章 人工智能探秘
3.1 計(jì)算機(jī)怎樣實(shí)現(xiàn)人腦的智能？
3.2 人工智能發(fā)展的三個(gè)階段
3.3 三個(gè)有代表性的 “人工大腦”
3.3.1 “谷歌大腦”
3.3.2 IBM 人腦模擬芯片
3.3.3 “百度大腦”
 
第四章 臨界點(diǎn)已至：三大技術(shù)的重大突破
4.1 深度學(xué)習(xí)—核心算法的突破
4.2 芯片級(jí)的類人腦并行計(jì)算—計(jì)算能力的突破
4.3 大數(shù)據(jù)—龐大的計(jì)算資源
 
第五章 人工智能核心技術(shù)的應(yīng)用
5.1 人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)
5.1.1 人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建從感知數(shù)據(jù)到行業(yè)應(yīng)用的正循環(huán)
5.1.2 IBM 是人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)商業(yè)應(yīng)用的先鋒
5.1.3 全球主要人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)一覽
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
5.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)
5.2.2 ：機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
5.2.3 Ersatz：深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)
5.2.4 全球主要機(jī)器學(xué)習(xí)類公司一覽
5.3 語音識(shí)別及自然語言處理
5.3.1 自然語言是人機(jī)交互發(fā)展的自然趨勢
5.3.2 科大訊飛：智能語音核心技術(shù)代表世界最高水平
5.3.3 Luminoso：時(shí)刻分析用戶在社交網(wǎng)站上的言行
5.3.4 全球語音識(shí)別應(yīng)用公司一覽
5.4 圖像識(shí)別
5.4.1 讓廣告與網(wǎng)絡(luò)視頻智能匹配
5.4.2 FACE++人臉識(shí)別服務(wù)云模式
5.4.3 全球主要圖像識(shí)別應(yīng)用公司一覽
5.5 預(yù)測分析API
5.5.1 預(yù)測分析API 應(yīng)用前景廣闊
5.5.2 Google Prediction：功能強(qiáng)大的預(yù)測分析平臺(tái)
5.5.3 全球主要預(yù)測API 商用公司一覽
5.6 生物特征識(shí)別技術(shù)
5.6.1 . 人臉識(shí)別
（1）人臉識(shí)別技術(shù)
（2）人臉識(shí)別的歷史和流程
（3）人臉識(shí)別的應(yīng)用
（4）互聯(lián)網(wǎng)金融給人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用帶來歷史性機(jī)遇
5.6.2 聲紋識(shí)別
 
第六章 人工智能引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)深刻變革
6.1 制造業(yè)
6.2 金融
6.2.1 金融信息的收集與分析
6.2.2 市場行情的分析和預(yù)測
6.2.3 信用風(fēng)險(xiǎn)管控
6.3 教育
6.4 廣告
6.5 傳媒
6.6 法律
6.7 醫(yī)藥
6.8 智能家居
6.9 農(nóng)業(yè)
6.10 汽車
 
第七章 人工智能投資前景研究及主要公司分析
7.1 投資前景研究
7.2 主要公司分析
7.2.1 科大訊飛：打造中國“最強(qiáng)大腦”
7.2.2 東方網(wǎng)力：視頻大數(shù)據(jù)龍頭
7.2.3 東方國信：大數(shù)據(jù)智能分析龍頭
7.2.4 中瑞思創(chuàng)：智慧醫(yī)療新星升起
7.2.5 四維圖新：搶占無人駕駛的“入口”
7.2.6 佳都科技：人臉識(shí)別新銳
7.2.7 科遠(yuǎn)股份：工業(yè)智能化先鋒
7.2.8 漢王科技：模式識(shí)別和智能交互的領(lǐng) 先企業(yè)
 
第八章 風(fēng)險(xiǎn)提示
 
圖表目錄：
圖表 1：2010-2017年全球人工智能投資額增長情況
圖表 2：2010-2017年全球人工智能新創(chuàng)公司數(shù)目
圖表 3：美國和歐洲開啟人腦模擬計(jì)算計(jì)劃
圖表 4：國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)三大巨頭對人工智能高度重視
圖表 5：“中國腦計(jì)劃”主要方向
圖表 6：人工智能將完成人體自身 企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的三層重構(gòu)
圖表 7：“人工智能+應(yīng)用場景”是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最終形態(tài)
圖表 8：從“人控”到人工智能存在巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇
圖表 9：戰(zhàn)爭形態(tài)發(fā)展歷程
圖表 10：未來智能化戰(zhàn)爭
圖表 11：人工智能是21 世紀(jì)科技領(lǐng)域最為前沿的技術(shù)之一
圖表 12：計(jì)算機(jī)內(nèi)部的數(shù)字電路邏輯結(jié)構(gòu)
圖表 13：人腦的神經(jīng)元突觸結(jié)構(gòu)
圖表 14：人腦與計(jì)算機(jī)“硬件”上的差異
圖表 15：傳統(tǒng)軟件和人工智能解決問題的區(qū)別
圖表 16：人工智能三個(gè)階段
圖表 17：認(rèn)知智能研發(fā)的兩大流派
圖表 18：google 大腦圖譜
圖表 19：IBM 人腦模擬芯片SyNAPSE 的芯片結(jié)構(gòu) 功能 物理形態(tài)圖
圖表 20：百度大腦計(jì)劃
圖表 21：深度學(xué)習(xí)近年來逐步成為業(yè)界追逐的熱點(diǎn)
圖表 22：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支
圖表 23：人眼識(shí)別圖像過程
圖表 24：深度學(xué)習(xí)大幅提升語音識(shí)別準(zhǔn)確率
圖表 25：深度學(xué)習(xí)大幅提升手寫識(shí)別準(zhǔn)確率
圖表 26：計(jì)算能力指數(shù)級(jí)的增長促使技術(shù)變革間隔時(shí)間越來越短
圖表 27：1990-2017年計(jì)算成本平均每年下降33%
圖表 28：1990-2017年存儲(chǔ)成本平均每年下降38%
圖表 29：GPU 具有出眾的并行計(jì)算能力
圖表 30：GPU和CPU浮點(diǎn)運(yùn)算能力對比