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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(nèi)涵 1.1.2 人工智能的分類 1.1.3 人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié) 1.1.4 人工智能研究階段 1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析 1.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈基本構(gòu)成 1.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈的相關(guān)企業(yè) 1.3 人工智能發(fā)展歷程 1.3.1 發(fā)展歷程 1.3.2 研究進(jìn)程 1.3.3 發(fā)展階段 1.4 人工智能的研究方法 1.4.1 大腦模擬 1.4.2 符號處理 1.4.3 子符號法 1.4.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法 1.4.5 集成方法
第二章 2015-2017年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析 2.1 2015-2017年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 2.1.1 人工智能概念的興起 2.1.2 驅(qū)動人工智能發(fā)展動因 2.1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段 2.1.4 全球人工智能企業(yè)分布 2.1.5 全球人工智能專利申請狀況 2.1.6 發(fā)達(dá)國家重視人工智能產(chǎn)業(yè) 2.2 美國 2.2.1 美國人工智能發(fā)展?fàn)顩r 2.2.2 美國人工智能戰(zhàn)略布局 2.2.3 美國人工智能相關(guān)主體 2.2.4 美國人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀 2.2.5 人工智能應(yīng)用于美國國防 2.2.6 美國人工智能發(fā)展規(guī)劃 2.3 日本 2.3.1 日本人工智能發(fā)展實(shí)力 2.3.2 日本人工智能重點(diǎn)企業(yè) 2.3.3 日本人工智能相關(guān)規(guī)劃 2.3.4 日本政府推進(jìn)人工智能 2.3.5 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點(diǎn) 2.3.6 日本人工智能發(fā)展展望 2.4 2015-2017年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài) 2.4.1 歐盟推進(jìn)機(jī)器人研發(fā) 2.4.2 歐美推出大腦發(fā)展計(jì)劃 2.4.3 俄羅斯推出AI機(jī)器人 2.4.4 韓國人工智能發(fā)展動態(tài) 2.4.5 新加坡人工智能發(fā)展計(jì)劃 2.4.6 以色列人工智能融資動態(tài) 2.5 2015-2017年國際企業(yè)加快布局人工智能領(lǐng)域 2.5.1 國際巨頭加快AI布局 2.5.2 Facebook人工智能布局 2.5.3 戴爾開展人工智能研發(fā)合作 2.5.4 NVIDIA公司布局人工智能 2.5.5 雅虎主動布局人工智能領(lǐng)域 2.5.6 維基百科應(yīng)用人工智能技術(shù)
第三章 2015-2017年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析 3.1 政策助力人工智能發(fā)展 3.1.1 政策加碼布局人工智能 3.1.2 中國大腦研究計(jì)劃開啟 3.1.3 完善人工智能建設(shè)基礎(chǔ)及應(yīng)用 3.1.4 加快建設(shè)人工智能資源庫 3.1.5 人工智能成為國家戰(zhàn)略重點(diǎn) 3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析 3.2.1 “中國制造”助力人工智能 3.2.2 “互聯(lián)網(wǎng)+”促進(jìn)人工智能發(fā)展 3.2.3 人工智能行動實(shí)施方案發(fā)布 3.2.4 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布 3.3 人工智能行業(yè)地方政策環(huán)境分析 3.3.1 黑龍江省 3.3.2 福建省 3.3.3 貴州省 3.3.4 天津市 3.3.5 重慶市 3.3.6 上海市 3.3.7 廣州市 3.4 機(jī)器人相關(guān)政策規(guī)劃分析 3.4.1 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布 3.4.2 各部委聚焦智能機(jī)器人發(fā)展 3.4.3 各地區(qū)加快機(jī)器人行業(yè)布局
第四章 2015-2017年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析 4.1 我國人工智能產(chǎn)業(yè)認(rèn)知調(diào)研 4.1.1 認(rèn)知狀況 4.1.2 認(rèn)知渠道 4.1.3 認(rèn)可領(lǐng)域 4.1.4 價(jià)值領(lǐng)域 4.1.5 取代趨勢 4.1.6 爭議領(lǐng)域 4.2 我國人工智能技術(shù)研究進(jìn)程 4.2.1 人工智能技術(shù)方興未艾 4.2.2 人工智能研究實(shí)力分析 4.2.3 人工智能專利申請狀況 4.2.4 人工智能產(chǎn)研結(jié)合加快 4.2.5 人工智能實(shí)驗(yàn)室成立 4.3 2015-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 4.3.1 人工智能行業(yè)發(fā)展提速 4.3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模分析 4.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征 4.3.4 人工智能企業(yè)區(qū)域分布 4.3.5 企業(yè)加快人工智能布局 4.4 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析 4.4.1 生態(tài)格局基本架構(gòu) 4.4.2 基礎(chǔ)資源支持層 4.4.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層 4.4.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層 4.4.5 未來生態(tài)格局展望 4.5 2015-2017年人工智能區(qū)域發(fā)展動態(tài)分析 4.5.1 哈爾濱逐步完善機(jī)器人產(chǎn)業(yè) 4.5.2 安徽省建立人工智能學(xué)會 4.5.3 四川成立人工智能實(shí)驗(yàn)室 4.5.4 江蘇省啟動“大腦計(jì)劃” 4.5.5 上海進(jìn)一步布局人工智能 4.5.6 福建建立仿腦智能實(shí)驗(yàn)室 4.6 2015-2017年人工智能技術(shù)研究動態(tài) 4.6.1 人工智能再獲重大突破 4.6.2 深度學(xué)習(xí)專用處理器發(fā)布 4.6.3 智能語音交互成為趨勢 4.6.4 高級人工智能逐步突破 4.6.5 人工智能技術(shù)走進(jìn)生活 4.6.6 人工智能帶來媒體變革 4.7 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題 4.7.1 人工智能的三大發(fā)展瓶頸 4.7.2 人工智能發(fā)展的技術(shù)困境 4.7.3 人工智能發(fā)展的隱性問題 4.7.4 人工智能發(fā)展的道德問題 4.8 人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議 4.8.1 人工智能的發(fā)展策略分析 4.8.2 人工智能的技術(shù)發(fā)展建議 4.8.3 人工智能倫理問題的對策
第五章 2015-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展驅(qū)動要素分析 5.1 硬件基礎(chǔ)日益成熟 5.1.1 高性能CPU 5.1.2 “人腦”芯片 5.1.3 量子計(jì)算機(jī) 5.1.4 仿生計(jì)算機(jī) 5.2 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn) 5.2.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 5.2.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式 5.2.3 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 5.2.4 我國推進(jìn)云計(jì)算發(fā)展 5.2.5 云計(jì)算技術(shù)發(fā)展動態(tài) 5.2.6 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ) 5.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起 5.3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵 5.3.2 大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié) 5.3.3 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析 5.3.4 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 5.3.5 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源 5.4 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn) 5.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段 5.4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵 5.4.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù) 5.4.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用 5.4.5 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀 5.4.6 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平
第六章 人工智能行業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)分析 6.1 自然語言處理 6.1.1 自然語言處理內(nèi)涵 6.1.2 語音識別技術(shù)分析 6.1.3 語義技術(shù)研發(fā)狀況 6.1.4 自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵 6.2 計(jì)算機(jī)視覺 6.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵 6.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用 6.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)作 6.2.4 人臉識別技術(shù)應(yīng)用 6.3 模式識別技術(shù) 6.3.1 模式識別技術(shù)內(nèi)涵 6.3.2 文字識別技術(shù)應(yīng)用 6.3.3 指掌紋識別技術(shù)應(yīng)用 6.3.4 模式識別發(fā)展?jié)摿?/SPAN> 6.4 知識表示 6.4.1 知識表示的內(nèi)涵 6.4.2 知識表示的方法 6.4.3 知識表示的進(jìn)展 6.5 其他技術(shù)基礎(chǔ) 6.5.1 自動推理技術(shù) 6.5.2 環(huán)境感知技術(shù) 6.5.3 自動規(guī)劃技術(shù) 6.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù)
第七章 人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析 7.1 工業(yè)領(lǐng)域 7.1.1 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型 7.1.2 人工智能的工業(yè)應(yīng)用 7.1.3 AI將催生智能生產(chǎn)工廠 7.1.4 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域 7.1.5 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向 7.1.6 AI工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊 7.2 醫(yī)療領(lǐng)域 7.2.1 人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況 7.2.2 人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 7.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用 7.2.4 AI在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用 7.2.5 AI技術(shù)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用 7.2.6 AI技術(shù)將逐步加快藥品研發(fā) 7.2.7 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能 7.3 安防領(lǐng)域 7.3.1 AI對安防行業(yè)的重要意義 7.3.2 AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀 7.3.3 快速崛起的巡邏機(jī)器人 7.3.4 AI識別技術(shù)的安防應(yīng)用 7.3.5 生物識別市場規(guī)模分析 7.3.6 AI技術(shù)應(yīng)用于國家安防 7.4 社交領(lǐng)域 7.4.1 人工智能的移動社交應(yīng)用 7.4.2 組織開展機(jī)器情感測試 7.4.3 人工智能社交新品發(fā)布 7.4.4 微信人工智能社交系統(tǒng) 7.5 金融領(lǐng)域 7.5.1 投資決策輔助 7.5.2 信用風(fēng)險(xiǎn)管控 7.5.3 智能支付應(yīng)用 7.5.4 智能投資顧問 7.6 零售領(lǐng)域 7.6.1 AI在零售行業(yè)的應(yīng)用空間廣闊 7.6.2 人工智能應(yīng)用于新零售的狀況 7.6.3 人工智能應(yīng)用于新零售的場景 7.6.4 人工智能應(yīng)用于新零售的問題 7.6.5 人工智能應(yīng)用于新零售的路徑 7.7 智能家居領(lǐng)域 7.7.1 智能家居的AI應(yīng)用情景 7.7.2 AI或成為智能家居的核心 7.7.3 人工智能家居成為新趨勢 7.7.4 人工智能助力智能家居發(fā)展 7.8 無人駕駛領(lǐng)域 7.8.1 無人駕駛發(fā)展效益分析 7.8.2 無人駕駛汽車將實(shí)現(xiàn)量產(chǎn) 7.8.3 自動駕駛技術(shù)發(fā)展進(jìn)程 7.8.4 AI成為無人汽車的大腦 7.8.5 AI成為智能汽車發(fā)展方向 7.9 其他領(lǐng)域 7.9.1 人工智能的智能搜索應(yīng)用 7.9.2 人工智能應(yīng)用于答題領(lǐng)域 7.9.3 人工智能應(yīng)用于電子商務(wù) 7.9.4 人工智能與可穿戴設(shè)備結(jié)合 7.9.5 人工智能的“虛擬助手” 7.9.6 人工智能應(yīng)用于法律預(yù)判
第八章 2015-2017年人工智能機(jī)器人發(fā)展分析 8.1 2015-2017年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r 8.1.1 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成 8.1.2 機(jī)器人的替代優(yōu)勢明顯 8.1.3 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多 8.1.4 我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況 8.2 2015-2017年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模 8.2.1 全球工業(yè)機(jī)器人行業(yè)規(guī)模分析 8.2.2 全球服務(wù)機(jī)器人市場規(guī)模分析 8.2.3 中國工業(yè)機(jī)器人銷售情況 8.2.4 中國服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模 8.3 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用狀況 8.3.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系 8.3.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程 8.3.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人 8.3.4 人工智能促進(jìn)機(jī)器人發(fā)展 8.4 人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用 8.4.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用 8.4.2 模式識別的應(yīng)用 8.4.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用 8.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 8.4.5 分布式AI的應(yīng)用 8.4.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用 8.5 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析 8.5.1 醫(yī)療機(jī)器人 8.5.2 軍事機(jī)器人 8.5.3 教育機(jī)器人 8.5.4 家用機(jī)器人 8.5.5 物流機(jī)器人 8.5.6 協(xié)作型機(jī)器人
第九章 2015-2017年國際人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析 9.1 微軟公司 9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況 9.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 9.1.3 人工智能研究進(jìn)展 9.1.4 人工智能發(fā)展動態(tài) 9.1.5 人工智能發(fā)展布局 9.2 IBM公司 9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況 9.2.2 企業(yè)經(jīng)營范圍 9.2.3 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 9.2.4 技術(shù)研發(fā)實(shí)力 9.2.5 布局人工智能 9.2.6 人工智能平臺 9.3 谷歌公司 9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況 9.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 9.3.3 布局人工智能 9.3.4 人工智能系統(tǒng)及平臺 9.3.5 人工智能投資加快 9.4 英特爾公司 9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況 9.4.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 9.4.3 人工智能技術(shù)應(yīng)用 9.4.4 人工智能發(fā)展布局 9.4.5 AI發(fā)展機(jī)會和挑戰(zhàn) 9.4.6 人工智能發(fā)展戰(zhàn)略 9.5 亞馬遜公司 9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況 9.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況 9.5.3 布局人工智能 9.5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)工具發(fā)布 9.6 其他企業(yè) 9.6.1 蘋果公司 9.6.2 NVIDA（英偉達(dá)） 9.6.3 Uber（優(yōu)步）
第十章 2015-2017年中國人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析 10.1 百度公司 10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 10.1.3 AI技術(shù)研發(fā)進(jìn)展 10.1.4 布局人工智能 10.1.5 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 10.2 騰訊公司 10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 10.2.3 人工智能布局 10.2.4 AI智能系統(tǒng)分析 10.3 阿里集團(tuán) 10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況 10.3.3 AI應(yīng)用于電商領(lǐng)域 10.3.4 機(jī)器人領(lǐng)域投資加快 10.3.5 人工智能平臺建立 10.3.6 人工智能應(yīng)用方向 10.4 科大訊飛股份有限公司 10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.4.2 布局人工智能 10.4.3 經(jīng)營效益分析 10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析 10.4.5 財(cái)務(wù)狀況分析 10.4.6 未來前景展望 10.5 科大智能科技股份有限公司 10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.5.2 布局人工智能 10.5.3 經(jīng)營效益分析 10.5.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析 10.5.5 財(cái)務(wù)狀況分析 10.5.6 未來前景展望 10.6 格靈深瞳科技有限公司 10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.6.2 布局人工智能 10.6.3 主要產(chǎn)品分析 10.7 北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司 10.7.1 企業(yè)發(fā)展概況 10.7.2 財(cái)務(wù)狀況分析 10.7.3 布局人工智能 10.7.4 技術(shù)應(yīng)用狀況 10.7.5 未來發(fā)展展望
第十一章 2015-2017年人工智能行業(yè)投資狀況分析 11.1 全球人工智能的投融資分析 11.1.1 企業(yè)融資狀況 11.1.2 投資規(guī)模分析 11.1.3 融資分布狀況 11.1.4 重點(diǎn)投資品類 11.1.5 風(fēng)險(xiǎn)投資上升 11.2 中國人工智能行業(yè)投資綜況 11.2.1 企業(yè)融資加快 11.2.2 投資企業(yè)類型 11.2.3 投資規(guī)模分析 11.2.4 投資并購狀況 11.2.5 投資熱點(diǎn)分布 11.2.6 細(xì)分投資領(lǐng)域 11.2.7 融資階段分析 11.2.8 投資邏輯分析 11.3 人工智能行業(yè)投資動態(tài) 11.3.1 Vicarious公司開啟AI融資 11.3.2 出門問問公司獲C輪融資 11.3.3 特斯拉注資建人工智能公司 11.3.4 Demiurge公司注資人工智能 11.3.5 AI平臺糖析獲Pre-A輪融資 11.4 人工智能行業(yè)投資態(tài)勢 11.4.1 全球人工智能投資升溫 11.4.2 人工智能成為市場投資風(fēng)口 11.4.3 我國人工智能迎來投資機(jī)遇 11.5 人工智能行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析 11.5.1 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn) 11.5.2 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn) 11.5.3 技術(shù)壁壘 11.5.4 內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn) 11.5.5 競爭風(fēng)險(xiǎn) 11.5.6 合同毀約風(fēng)險(xiǎn)
第十二章 人工智能行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測 12.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望 12.1.1 人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力巨大 12.1.2 人工智能成為“十三五”重點(diǎn) 12.1.3 人工智能的市場空間巨大 12.1.4 人工智能成為發(fā)展新熱點(diǎn) 12.1.5 人工智能發(fā)展前景分析 12.1.6 人工智能投資機(jī)會分析 12.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測 12.2.1 人工智能未來發(fā)展變革 12.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)整體趨勢 12.2.3 人工智能應(yīng)用市場展望 12.2.4 “智能＋X”將成新時(shí)尚 12.2.5 人工智能帶來生活變革
圖表目錄 圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈 圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的重點(diǎn)企業(yè) 圖表：人工智能的發(fā)展歷程 圖表：人工智能的三個階段 圖表：全球運(yùn)功監(jiān)測傳動器市場 圖表：1990VS2013計(jì)算成本 圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程 圖表：全球人工智能企業(yè)數(shù)量分布 圖表：人工智能的重點(diǎn)品類的公司分布 圖表：全球人工智能申請專利數(shù)量分布圖 圖表：全球人工智能申請專利各細(xì)分領(lǐng)域百分比 圖表：全球人工智能細(xì)分領(lǐng)域申請專利數(shù)量趨勢 圖表：美國人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計(jì)劃 圖表：美國人工智能典型研發(fā)機(jī)構(gòu) 圖表：人工智能典型研發(fā)企業(yè) 圖表：美國人工智能專利細(xì)分領(lǐng)域百分比TOP5 圖表：美國人工智能技術(shù)在軍事裝備領(lǐng)域的應(yīng)用 圖表：人工智能技術(shù)在民品產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用 圖表：人工智能技術(shù)研究者所屬機(jī)構(gòu)分布 圖表：日本AI大型上市公司 圖表：日本AI中小型上市公司 圖表：日本人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計(jì)劃 圖表：美國腦計(jì)劃預(yù)算 圖表：韓國人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、計(jì)劃 圖表：國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能 圖表：記憶網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨別圖片中的內(nèi)容 圖表：維基百科上目前支持添加“無意失誤”（good faith）標(biāo)簽的語種 圖表：中國腦計(jì)劃的主要內(nèi)容 圖表：中國腦計(jì)劃分為腦科學(xué)以及類腦科學(xué)兩部分 圖表：大眾對人工智能的了解程度 圖表：大眾了解人工智能的主要渠道 圖表：人工智能水平最受認(rèn)可領(lǐng)域 圖表：人工智能最具價(jià)值的領(lǐng)域 圖表：體力勞動將會被AI取代 圖表：超人工智能需理性看待 圖表：提到“深度學(xué)習(xí)”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的文章數(shù)量 圖表：提到“深度學(xué)習(xí)”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”且被至少引用一次的文章數(shù)量 圖表：中國人工智能申請專利數(shù)量分布圖 圖表：中國人工智能申請專利各細(xì)分領(lǐng)域百分比 圖表：中國人工智能專利細(xì)分領(lǐng)域百分比TOP5 圖表：2014-2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模 圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征 圖表：中國人工智能企業(yè)省際分布 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(yùn)行機(jī)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：不同測試方法得出評分不具可比性 圖表：人工智能系統(tǒng)無法識別圖像問題 圖表：人工智能系統(tǒng)無法操控工具回答問題 圖表：人工智能系統(tǒng)測試接口示意圖 圖表：人工智能和人類智能發(fā)展曲線示意圖 圖表：云計(jì)算應(yīng)用模式 圖表：大數(shù)據(jù)技術(shù)框架 圖表：大數(shù)據(jù)交易平臺企業(yè)一覽及介紹 圖表：全球數(shù)據(jù)總量將出現(xiàn)爆發(fā)式增長 圖表：深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)示意圖 圖表：淺層模型和深層模型的對比 圖表：谷歌深度學(xué)習(xí)模型 圖表：GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（一） 圖表：GitHub深度學(xué)習(xí)開源排名（二） 圖表：語義依存分析例子 圖表：計(jì)算機(jī)視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系 圖表：CV在人機(jī)交互上的前沿應(yīng)用 圖表：計(jì)算機(jī)視覺的處理流程 圖表：人臉識別過程 圖表：具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu) 圖表：智能診斷系統(tǒng)平臺組成結(jié)構(gòu) 圖表：AI可能的重構(gòu)的領(lǐng)域與方式 圖表：AI全自動化智能工廠系統(tǒng) 圖表：工業(yè)4.0愿景 圖表：智能健康管理公司Welltok近年融資額不斷創(chuàng)新高 圖表：安防巡邏機(jī)器人 圖表：步態(tài)識別技術(shù) 圖表：2007-2020年全球生物識別技術(shù)市場規(guī)模 圖表：“情感”圖靈測試 圖表：AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率 圖表：Lending Club的智能風(fēng)控模式 圖表：人工智能在零售領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 圖表：人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢 圖表：人工智能將成為未來零售業(yè)的超級大腦 圖表：2012-2020年我國智能家居市場規(guī)模 圖表：智能家居產(chǎn)品分類 圖表：已經(jīng)公布無人車（包括無人駕駛公交車）上路時(shí)間表的公司 圖表：全球無人駕駛銷量增長趨勢 圖表：NVIDIA具有學(xué)習(xí)功能的自動駕駛系統(tǒng) 圖表：2014訓(xùn)練一個分類器判斷一個動詞屬于加/減 圖表：機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖 圖表：機(jī)器人產(chǎn)品的全生命周期 圖表：2014年全球工業(yè)機(jī)器人市場分布情況 圖表：2015年全球服務(wù)機(jī)器人銷售額結(jié)構(gòu)占比 圖表：2012-2015年全球服務(wù)機(jī)器人銷售額及其增速 圖表：2012-2015年全球服務(wù)機(jī)器人市場銷售額結(jié)構(gòu) 圖表：全球服務(wù)機(jī)器人服務(wù)領(lǐng)域?qū)Ρ?/SPAN> 圖表：服務(wù)務(wù)機(jī)器人的主要應(yīng)用領(lǐng)域 圖表：國內(nèi)服務(wù)機(jī)器人類型分布 圖表：手術(shù)機(jī)器人 圖表：醫(yī)用機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)圖（按銷量） 圖表：國產(chǎn)軍事機(jī)器“大狗” 圖表：掃地機(jī)器人 圖表：AGV機(jī)器人 圖表：碼垛機(jī)器人 圖表：分揀抓取機(jī)器人 圖表：2014-2015財(cái)年微軟綜合收益表 圖表：2014-2015財(cái)年微軟分部資料 圖表：2014-2015財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016財(cái)年微軟綜合收益表 圖表：2015-2016財(cái)年微軟分部資料 圖表：2015-2016財(cái)年微軟收入分地區(qū)資料 圖表：2016-2017財(cái)年微軟綜合收益表 圖表：2016-2017財(cái)年微軟分部資料 圖表：2014-2015年IBM綜合收益表 圖表：2014-2015年IBM收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016年IBM綜合收益表 圖表：2015-2016年IBM分部資料 圖表：2016-2017年IBM綜合收益表 圖表：2016-2017年IBM分部資料 圖表：2016-2017年IBM收入分地區(qū)資料 圖表：IBM圍繞Watson全面布局人工智能 圖表：Watson目前的六種主要功能 圖表：Watson的發(fā)展歷程 圖表：2014-2015年Alphabet綜合收益表 圖表：2014-2015年Alphabet收入分部門資料 圖表：2014-2015年Alphabet收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016年Alphabet綜合收益表 圖表：2015-2016年Alphabet收入分地區(qū)資料 圖表：2016-2017年Alphabet綜合收益表 圖表：2016-2017年Alphabet收入分地區(qū)資料 圖表：谷歌人工智能的發(fā)展途徑 圖表：Google在AI上的布局 圖表：Google越來越多的軟件開始融入AI技術(shù) 圖表：2014-2015財(cái)年英特爾公司綜合收益表 圖表：2014-2015財(cái)年英特爾公司分部資料 圖表：2014-2015財(cái)年英特爾公司收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016財(cái)年英特爾公司綜合收益表 圖表：2015-2016財(cái)年英特爾公司分部資料 圖表：2015-2016財(cái)年英特爾公司收入分地區(qū)資料 圖表：2016-2017財(cái)年英特爾公司綜合收益表 圖表：2016-2017財(cái)年英特爾公司分部資料 圖表：英特爾全面布局人工智能 圖表：2014-2015年亞馬遜綜合收益表 圖表：2014-2015年亞馬遜分部資料 圖表：2014-2015年亞馬遜收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016年亞馬遜綜合收益表 圖表：2015-2016年亞馬遜收入分地區(qū)資料 圖表：2016-2017年亞馬遜綜合收益表 圖表：2016-2017年亞馬遜收入分地區(qū)資料 圖表：亞馬遜Echo音箱 圖表：Amazon Lex 圖表：2014-2015年百度綜合收益表 圖表：2014-2015年百度收入分部資料 圖表：2015-2016年百度綜合收益表 圖表：2015-2016年百度收入分部資料 圖表：2016-2017年百度綜合收益表 圖表：2014-2015年騰訊綜合收益表 圖表：2014-2015年騰訊收入分部資料 圖表：2014-2015年騰訊收入分地區(qū)資料 圖表：2015-2016年騰訊綜合收益表 圖表：2015-2016年騰訊收入分部資料 圖表：2015-2016年騰訊收入分地區(qū)資料 圖表：2016-2017年騰訊綜合收益表 圖表：騰訊人工智能硬件布局 圖表：QQ物聯(lián)系統(tǒng) 圖表：2014-2015財(cái)年阿里巴巴綜合收益表 圖表：2014-2015財(cái)年阿里巴巴分部資料 圖表：2014-2015財(cái)年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料 圖表：2015-2016財(cái)年阿里巴巴綜合收益表 圖表：2015-2016財(cái)年阿里巴巴分部資料 圖表：2015-2016財(cái)年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料 圖表：2016-2017財(cái)年阿里巴巴綜合收益表 圖表：2016-2017財(cái)年阿里巴巴分部資料 圖表：2016-2017財(cái)年阿里巴巴收入分產(chǎn)品資料 圖表：DTPAI機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫 圖表：2015-2017年科大訊飛股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn) 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司現(xiàn)金流量 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司現(xiàn)金流量 圖表：2016年科大訊飛股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū) 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司成長能力 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司成長能力 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司短期償債能力 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司短期償債能力 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司長期償債能力 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司長期償債能力 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營能力 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司運(yùn)營能力 圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司盈利能力 圖表：2017年科大訊飛股份有限公司盈利能力 圖表：2015-2017年科大智能科技股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn) 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司現(xiàn)金流量 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司現(xiàn)金流量 圖表：2016年科大智能科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū) 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司成長能力 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司成長能力 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司短期償債能力 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司短期償債能力 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司長期償債能力 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司長期償債能力 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司運(yùn)營能力 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司運(yùn)營能力 圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司盈利能力 圖表：2017年科大智能科技股份有限公司盈利能力 圖表：深瞳人眼攝像機(jī) 圖表：皓目行為分析儀 圖表：捷通華聲主要財(cái)務(wù)指標(biāo) 圖表：捷通華聲營收及凈利潤增長率 圖表：捷通華聲營收結(jié)構(gòu)及毛利率 圖表：捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（一） 圖表：捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（二） 圖表：捷通華聲主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品（三） 圖表：捷通華聲服務(wù)領(lǐng)域及代表客戶 圖表：全球人工智能投融資情況 圖表：全球AI產(chǎn)業(yè)融資圖景，季度對比 圖表：全球人工智能企業(yè)融資規(guī)模分布 圖表：2000-2016全球人工智能領(lǐng)域融資階段分布 圖表：人工智能的重點(diǎn)品類的融資分布 圖表：最受風(fēng)險(xiǎn)資本青睞的人工智能品類 圖表：2010-2014年投向AI創(chuàng)業(yè)公司的風(fēng)投總額 圖表：2011-2015年人工智能領(lǐng)域獲投企業(yè)所屬領(lǐng)域分布 圖表：中國人工智能行業(yè)投資額及投資次數(shù) 圖表：2015年AI領(lǐng)域投融資的金額分布 圖表：中國人工智能行業(yè)投資額及投資次數(shù) 圖表：2015年機(jī)器人各細(xì)分領(lǐng)域投融資事件數(shù)量 圖表：2015年AI領(lǐng)域投融資所處階段 圖表：人工智能投資邏輯 圖表：人工智能發(fā)展趨勢
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