人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。
近年来，我国人工智能产业获得快速发展。2014年，我国市场的工业机器人销量猛增54%，达到5.6万台。2014年我国智能语音交互产业规模达到100亿元；指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模达100亿元。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。
目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将“互联网+人工智能”列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业“十三五”发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。从现在开始到2040年将是狭义人工智能快速发展，并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。未来我国人工智能行业发展前景广阔。
《2016-2022年中国人工智能市场专项调查及十三五投资前景预测报告》由中国报告网领衔撰写，在周密严谨的市场调研基础上，主要依据国家统计数据，海关总署，问卷调查，行业协会，国家信息中心，商务部等权威统计资料。
报告主要研行业市场经济特性（产能、产量、供需），投资分析（市场现状、市场结构、市场特点等以及区域市场分析）、竞争分析（行业集中度、竞争格局、竞争对手、竞争因素等）、产业链分析、替代品和互补品分析、行业的主导驱动因素、政策环境。为战略投资或行业规划者提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值。
【报告大纲】
第一章 人工智能的基本介绍
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的内涵
1.1.2 人工智能的分类
1.1.3 人工智能关键环节
1.1.4 人工智能研究阶段
1.1.5 人工智能的产业链
1.2 人工智能发展历程
1.2.1 发展简史
1.2.2 研究历程
1.2.3 发展阶段
1.3 人工智能的研究方法
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 2013-2015年国际人工智能行业发展分析
2.1 2013-2015年全球人工智能行业发展综况
2.1.1 人工智能概念的悄然兴起
2.1.2 驱动人工智能的内外动因
2.1.3 人工智能的发展阶段分析
2.1.4 全球人工智能产业发展状况
2.1.5 发达国家重视人工智能产业
2.1.6 世界人工智能迎来发展新阶段
2.2 美国
2.2.1 人工智能成美国发展战略
2.2.2 人工智能应用于美国国防
2.2.3 美国量子技术助力AI发展
2.2.4 美国机器人市场需求预测
2.3 日本
2.3.1 AI成日本工业发展重点
2.3.2 日本政府推进人工智能
2.3.3 日本重视人工智能研究
2.3.4 日本人工智能投资计划
2.3.5 日本科技发展借力人工智能
2.4 2013-2015年各国人工智能产业发展动态
2.4.1 欧盟推进服务机器人研发
2.4.2 欧美推出大脑发展计划
2.4.3 俄国成功开发AI系统
2.4.4 韩国人工智能研发动态
2.4.5 AI应用于巴西世界杯
2.5 2013-2015年国际企业加快布局人工智能领域
2.5.1 互联网企业加快AI产业布局
2.5.2 Facebook建设AI硬件平台
2.5.3 戴尔开展人工智能研发合作
2.5.4 雅虎迈出人工智能发展步伐
2.5.5 维基百科涉足人工智能领域
第三章 2013-2015年中国人工智能行业政策环境分析
3.1 政策助力人工智能发展
3.1.1 政策加码布局人工智能
3.1.2 人工智能将纳入“十三五”
3.1.3 中国大脑研究计划开启
3.1.4 人工智能成为国家战略重点
3.2 人工智能行业相关政策分析
3.2.1 “中国制造”助力人工智能
3.2.2 “互联网+”推动人工智能
3.3 人工智能行业地方政策环境分析
3.3.1 AI或纳入北京“十三五”
3.3.2 上海市推出AI“脑计划”
3.3.3 人工智能获广州财政支持
3.3.4 深圳市具备AI发展优势
3.4 机器人行业政策规划分析
3.4.1 政策大力支持机器人行业
3.4.2 工业机器人将持续高增长
3.4.3 服务机器人将成为新蓝海
第四章 2013-2015年中国人工智能行业发展分析
4.1 2013-2015年人工智能行业发展综况
4.1.1 人工智能技术方兴未艾
4.1.2 国内人工智能布局加快
4.1.3 人工智能实验室成立
4.1.4 人工智能行业发展迅猛
4.1.5 人工智能市场需求将增长
4.1.6 人工智能市场进入新阶段
4.2 人工智能产业生态格局分析
4.2.1 生态格局基本架构
4.2.2 基础资源支持层
4.2.3 技术实现路径层
4.2.4 应用实现路径层
4.2.5 未来生态格局展望
4.3 2013-2015年人工智能区域发展动态分析
4.3.1 哈尔滨逐步完善机器人产业
4.3.2 安徽省建立人工智能学会
4.3.3 四川成立人工智能实验室
4.3.4 上海进一步推进人工智能
4.3.5 福建建立仿脑智能实验室
4.4 2013-2015年人工智能技术研究动态分析
4.4.1 人工智能再获重大突破
4.4.2 智能语音识别及控制技术
4.4.3 高级人工智能逐步突破
4.4.4 AI神经网络识别技术
4.4.5 人工智能带来媒体变革
4.5 人工智能行业发展存在的主要问题
4.5.1 人工智能发展面临的困境
4.5.2 人工智能发展的隐性问题
4.5.3 人工智能发展的道德问题
4.5.4 人工智能发展的技术障碍
4.6 人工智能行业发展对策及建议
4.6.1 人工智能的发展策略分析
4.6.2 人工智能的技术发展建议
4.6.3 人工智能伦理问题的对策
第五章 2013-2015年人工智能行业发展驱动要素分析
5.1 硬件基础日益成熟
5.1.1 高性能CPU
5.1.2 “人脑”芯片
5.1.3 量子计算机
5.1.4 仿生计算机
5.2 大规模并行运算的实现
5.2.1 云计算的关键技术
5.2.2 云计算的应用模式
5.2.3 我国推进云计算发展
5.2.4 云计算技术发展动态
5.2.5 云计算成人工智能基础
5.3 大数据技术的崛起
5.3.1 大数据技术的内涵
5.3.2 大数据的各个环节
5.3.3 大数据的主要应用领域
5.3.4 大数据成人工智能数据源
5.3.5 大数据技术助力人工智能
5.4 深度学习技术的出现
5.4.1 机器学习的阶段
5.4.2 深度学习技术内涵
5.4.3 深度学习算法技术
5.4.4 深度学习的技术应用
5.4.5 深度学习提高人工智能水平
第六章 人工智能行业的技术基础分析
6.1 自然语言处理
6.1.1 自然语言处理内涵
6.1.2 语音识别技术分析
6.1.3 语义技术研发状况
6.1.4 自动翻译技术内涵
6.2 计算机视觉
6.2.1 计算机视觉的内涵
6.2.2 计算机视觉的应用
6.2.3 计算机视觉的运作
6.2.4 人脸识别技术应用
6.3 模式识别技术
6.3.1 模式识别技术内涵
6.3.2 文字识别技术应用
6.3.3 指掌纹识别技术应用
6.3.4 模式识别发展潜力
6.4 知识表示
6.4.1 知识表示的内涵
6.4.2 知识表示的方法
6.4.3 知识表示的进展
6.5 其他技术基础
6.5.1 自动推理技术
6.5.2 环境感知技术
6.5.3 自动规划技术
6.5.4 专家系统技术
第七章 人工智能技术的主要应用领域分析
7.1 工业领域
7.1.1 智能工厂进一步转型
7.1.2 人工智能的工业应用
7.1.3 人工智能应用于制造领域
7.1.4 人工智能助力中国制造
7.1.5 人工智能成工业发展方向
7.1.6 AI工业应用的前景广阔
7.2 医疗领域
7.2.1 人工智能的医疗应用概况
7.2.2 人工智能在中医学中的应用
7.2.3 人工神经网络技术的医学应用
7.2.4 AI在医学影像诊断中的应用
7.2.5 AI在医疗诊断应用中的展望
7.2.6 企业加快布局医疗人工智能
7.3 社交领域
7.3.1 人工智能的移动社交应用
7.3.2 人工智能社交产品发布
7.3.3 社交网络成AI应用焦点
7.4 无人驾驶领域
7.4.1 无人驾驶的效益分析
7.4.2 自动驾驶技术发展进程
7.4.3 无人驾驶产业发展加快
7.4.4 人工智能助力无人驾驶
7.4.5 AI成为智能汽车发展方向
7.5 其他领域
7.5.1 人工智能的智能搜索应用
7.5.2 人工智能应用于电子商务
7.5.3 人工智能与可穿戴设备结合
7.5.4 人工智能成3D打印基础
7.5.5 人工智能的“虚拟助手”
7.5.6 人工智能家居成为新趋势
第八章 2013-2015年人工智能机器人发展分析
8.1 2013-2015年机器人产业发展综况
8.1.1 全球机器人行业规模分析
8.1.2 中国工业机器人市场现状
8.1.3 机器人行业产业链构成
8.1.4 机器人的替代优势明显
8.1.5 机器人下游应用产业多
8.1.6 智能机器人成为发展趋势
8.2 人工智能在机器人行业的应用状况
8.2.1 人工智能与机器人的关系
8.2.2 AI于机器人的应用过程
8.2.3 AI大量运用于小型机器人
8.2.4 AI机器人的重要应用领域
8.3 人工智能在智能机器人领域的技术应用
8.3.1 专家系统的应用
8.3.2 模式识别的应用
8.3.3 机器视觉的应用
8.3.4 机器学习的应用
8.3.5 分布式AI的应用
8.3.6 进化算法的应用
8.4 机器人重点应用领域分析
8.4.1 医疗机器人
8.4.2 军事机器人
8.4.3 教育机器人
8.4.4 家用机器人
8.4.5 物流机器人
8.4.6 协作型机器人
第九章 2013-2015年国际人工智能行业重点企业分析
9.1 微软公司
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 企业财务状况
9.1.3 微软AI研究新进展
9.1.4 微软加快布局人工智能
9.1.5 微软人工智能发展计划
9.1.6 微软建立机器学习工具
9.1.7 人工智能成为发展方向
9.2 IBM公司
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 企业经营范围
9.2.3 企业财务状况
9.2.4 IBM成立人工智能部门
9.2.5 IBM发布人工智能产品
9.2.6 IBM推进人工智能发展
9.3 谷歌公司
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 企业产品和服务
9.3.3 企业财务状况分析
9.3.4 谷歌人工智能系统
9.3.5 谷歌人工智能平台
9.3.6 谷歌人工智能产品
9.3.7 企业加快AI布局
9.4 亚马逊公司
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 企业经营状况
9.4.3 亚马逊推出人工智能服务
9.4.4 亚马逊引入人工智能平台
第十章 2013-2015年中国人工智能行业重点企业分析
10.1 百度公司
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业财务状况
10.1.3 百度人工智能技术进展
10.1.4 百度人研发AI计算机
10.1.5 百度布局人工智能行业
10.1.6 百度人工智能系统方案
10.2 腾讯公司
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 企业财务状况
10.2.3 微信具备AI发展优势
10.2.4 腾讯加快布局人工智能
10.3 阿里集团
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业财务状况
10.3.3 阿里投资机器人领域
10.3.4 阿里人工智能平台建立
10.3.5 阿里人工智能发展方向
10.4 科大讯飞股份有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业业务布局
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 未来前景展望
10.5 北京捷通华声语音技术有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业发展重点
10.5.3 人工智能系统推出
10.5.4 加快人工智能的合作
10.5.5 构建人工智能新格局
第十一章 2013-2015年人工智能行业投资状况分析
11.1 人工智能行业投资综况
11.1.1 全球人工智能的投融资分析
11.1.2 国内人工智能的投融资状况
11.1.3 人工智能行业投资总量分析
11.1.4 人工智能行业投资进程加快
11.1.5 AI认知技术商业投资加快
11.2 人工智能行业投资动态
11.2.1 Anki Drive获得新一轮投资
11.2.2 Vicarious公司开启AI融资
11.2.3 特斯拉注资建人工智能公司
11.2.4 Demiurge公司注资人工智能
11.2.5 格灵深瞳公司获得天使投资
11.3 人工智能行业迎来投资机遇
11.3.1 人工智能成为投资风口
11.3.2 人工智能进入黄金时期
11.3.3 人工智能迎来投资机遇
11.3.4 全球人工智能投资升温
第十二章 人工智能行业发展前景及趋势预测
12.1 人工智能行业发展前景展望
12.1.1 人工智能发展前景展望
12.1.2 人工智能的市场空间巨大
12.1.3 人工智能成为发展新热点
12.1.4 人工智能产业的机遇与挑战
12.2 人工智能行业发展趋势预测
12.2.1 人工智能未来发展趋势
12.2.2 “智能＋X”将成新时尚
12.2.3 机器视觉成主要发展方向
12.2.4 人工智能将带来新变化
12.2.5 人工智能市场规模预测
图表目录 图表 人工智能产业链
图表 全球运功监测传动器市场
图表 1990VS2013计算成本
图表 2005-2020年全球每年产生的数据总量
图表 人工智能的重点品类
图表 人工智能的重点品类的公司分布
图表 人工智能的重点品类的融资分布
图表 最受风险资本青睐的人工智能品类
图表 全球人工智能“战局”
图表 人工智能各品类成熟度排行
图表 2011-2014年计算机在图像识别的错误率
图表 2011-2014年计算机识别图像中特定物体的能力
图表 2012-2015年谷歌软件项目使用关键的深度学习AI技术
图表 2012-2015年Crowd Flower公司卖出的电子表格数据
图表 2013-2015年Diffbot公司数据收集工具的准确性
图表 人工智能系统掌握视频游戏
图表 美国脑计划预算
图表 国际互联网巨头加速布局人工智能
图表 维基百科上目前支持添加“无意失误”（good faith）标签的语种
图表 中国脑计划的主要内容
图表 中国脑计划分为脑科学以及类脑科学两部分
图表 国内企业在人工智能领域的布局
图表 人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表 百度大脑的存储能力
图表 技术层的运行机制
图表 专业智能阶段的AI产业格局
图表 通用智能阶段的AI产业格局
图表 不同测试方法得出评分不具可比性
图表 人工智能系统无法识别图像问题
图表 人工智能系统无法操控工具回答问题
图表 人工智能系统测试接口示意图
图表 人工智能和人类智能发展曲线示意图
图表 云计算应用模式
图表 大数据技术框架
图表 全球数据总量将出现爆发式增长
图表 浅层模型和深层模型的对比
图表 谷歌深度学习模型
图表 语义依存分析例子
图表 计算机视觉与其他领域的关系
图表 CV在人机交互上的前沿应用
图表 计算机视觉的处理流程
图表 人脸识别过程
图表 具有情景意识的环境感知网络分层结构
图表 智能诊断系统平台组成结构
图表 工业4.0愿景
图表 全球服务机器人数据对比
图表 全球服务机器人预测
图表 2010-2014年中国工业机器人销量及增长状况
图表 2014年中国工业机器人销量占比状况
图表 机器人行业产业链长度图
图表 机器人产品的全生命周期
图表 工业机器人与人工成本比较
图表 中国工业机器人应用领域分布情况
图表 2014-2015财年微软新三大业务部门盈利状况
图表 2015年IBM主要财务数据
图表 2012-2013年百度公司综合损益表
图表 2013年百度公司分部经营情况表
图表 2012-2013年百度公司在各地投资经营情况表
图表 2013-2014年百度公司综合损益表
图表 2014年百度公司分部经营情况表
图表 2013-2014年百度公司在各地投资经营情况表
图表 2014-2015年百度公司综合损益表
图表 2012-2013年腾讯公司综合损益表
图表 2013年腾讯公司分部经营情况表
图表 2012-2013年腾讯公司在各地投资经营情况表
图表 2013-2014年腾讯公司综合损益表
图表 2014年腾讯公司分部经营情况表
图表 2013-2014年腾讯公司在各地投资经营情况表
图表 2014-2015年腾讯公司综合损益表
图表 QQ物联系统
图表 2012-2013年阿里巴巴综合损益表
图表 2013年阿里巴巴分部经营情况表
图表 2012-2013年阿里巴巴在各地投资经营情况表
图表 2013-2014年阿里巴巴综合损益表
图表 2014年阿里巴巴分部经营情况表
图表 2013-2014年阿里巴巴在各地投资经营情况表
图表 2014-2015年阿里巴巴综合损益表
图表 DTPAI机器学习核心库
图表 2013-2015年科大讯飞总资产和净资产
图表 2013-2014年科大讯飞营业收入和净利润
图表 2015年科大讯飞营业收入和净利润
图表 2013-2014年科大讯飞现金流量
图表 2015年科大讯飞现金流量
图表 2014年科大讯飞主营业务收入分行业、产品、区域
图表 2013-2014年科大讯飞成长能力
图表 2015年科大讯飞成长能力
图表 2013-2014年科大讯飞短期偿债能力
图表 2015年科大讯飞短期偿债能力
图表 2013-2014年科大讯飞长期偿债能力
图表 2015年科大讯飞长期偿债能力
图表 2013-2014年科大讯飞运营能力
图表 2015年科大讯飞运营能力
图表 2013-2014年科大讯飞盈利能力
图表 2015年科大讯飞盈利能力
图表 2015年AI领域投融资所处阶段
图表 2015年AI领域投融资的金额分布
图表 2015年机器人各细分领域投融资事件数量
图表 人工智能的发展阶段
图表 全球人工智能领域投资额大幅增长
图表 人工智能的十亿用户、百亿企业、千亿产业
图表详见正文••••••
