人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
1、核心技术加速突破，人工智能掀起新浪潮
人工智能是掀起下一轮互联网变革浪潮的新引擎。当前时点，经过了移动互联网高速发展的阶段，当下信息技术领域正遭遇着创新乏力、竞争逐步激烈等困境，基于技术发展的商业模式创新红利在消失，产业发展正遭遇天花板，亟需新一轮技术变革驱动商业模式的全面升级。人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。
2、政策与资本强劲助推，行业发展机遇空前
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人工智能首次进入“十三五”规划，2018年目标形成千亿级规模市场。自2016年起，人工智能领域建设已上升至国家战略层面，相关政策进入全面爆发期。2016年5月，发改委在《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。未来几年内，人工智能产业有望持续获得国家大力支持，预计更多细化政策将陆续出台，加速人工智能需求落地。
人工智能上升国家战略地位，政策支持力度逐步加大
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国内互联网科技巨头积极卡位布局。目前，在国外科技巨头如微软、谷歌、Facebook等积极布局人工智能领域的同时，国内互联网巨头BAT等各路资本也纷纷争相切入到人工智能产业，充分展示了科技领头羊对于未来市场的敏锐嗅觉。
国内外行业巨头纷纷涉足“人工智能”
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资本市场敏锐地捕捉到人工智能的商业化前景，我国人工智能领域投融资热度快速升温。自2012-2015年开始，我国人工智能行业的投融资金额、次数及参与机构数量等均迅速增长，年增长率均超过50%，2015年人工智能行业的投资额已达到2012年的23倍，充分表明资本市场对于人工智能发展前景的认可。
针对人工智能的投资额呈爆发式增长
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参与人工智能的机构数量激增
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未来五年，我国人工智能市场空间广阔，发展速度远超全球。依据统计数据显示，2020年全球AI市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期，中国人工智能增速将达91亿元，年复合增速超50%，远超全球增速。
全球AI市场维持高增长
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中国AI市场增速远超全球
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3、感知智能领域相对成熟，语音识别+计算机视觉前景明朗
核心技术加速突破，人工智能正解除桎梏加速崛起。事实上关于人工智能的研究已经有了60年的历史，“深度学习”的概念也早就在2006年就已经出现。从人工智能产业进程来看，技术的突破是推动产业升级的核心驱动力。19世纪70年代的第一款神经网络及人工智能软件诞生、90年代Hopfield网络&BP算法推动第二次黄金期；当前，在基础设施（数据资源和运算能力）大幅进步的有力支撑下，深度学习算法、语音识别、图像识别等技术摆脱发展桎梏并加速突破。数据资源、运算能力、核心算法在客观上构成人工智能的三大基本要素在当前皆重新站上一个新台阶，共同推动当下人工智能从计算智能向更高层的感知、认知智能发展，并通过衍生出通用技术/解决方案输出以及具体人工智能大规模应用产品的落地，掀起人工智能第三次新浪潮。
人工智能行业正处从感知智能向认知智能进阶阶段，前者已部分领域趋于成熟，后者尚待突破。在基础层的计算资源和数据资源快速提升到一个新台阶的基础上，人工智能已完成了从低阶的计算智能向感知智能跃进的过程，并基于此逐步向认知智能推进。目前在感知层面，部分技术如声音、图像等，基本趋于成熟并具有了大规模应用的基础。而认知智能层面，由于该阶段要求的是机器要像人一样去思考、主动行动，其分析判断必然要依赖于感知层的发展成熟度，就像机器模拟人类时，只有眼睛和耳朵仍无法称之为人类。因此，在目前感知层尚未多方位全面攻破的背景下，认知层较难有大幅突破，诸如无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开发中，认为与大规模应用仍有一定距离。
人工智能发展三个阶段
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从人工智能产业链的角度来分析，市场的投资机会：短期来自于对成熟的感知技术的大规模应用开发；长期则应致力于核心技术的研究，认知层技术的突破和基础资源（数据和计算）的积累依然是长期重点。人工智能产业链依据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层；
人工智能产业链
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从资本市场投融资数据也可以看到，国内企业多从应用层布局人工智能。目前我国获的人工智能投资的企业中约71%为应用类企业、26%为技术类企业、基础资源类企业仅占3%，其中软件服务类企业占据所有获投企业的83%。另外，与国际上重点投资机器学习不同，技术类企业的投融资超半数聚焦于机器视觉领域，投资机器学习仅占9%，且多为巨头型企业。
中国报告网发布的《2017-2022年中国人工智能产业专项调研及投资商机研究报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录\REPORTDIRECTORY
第一章 人工智能行业概念界定及产业链分析
1.1 人工智能定义及发展阶段
1.1.1 人工智能行业定义
1.1.2 人工智能发展阶段
1.2 人工智能研究历程及方法
1.2.1 人工智能的研究历程
1.2.2 人工智能的研究方法
1.3 行业产业链及发展动因分析
1.3.1 产业链结构
1.3.2 发展动因分析
第二章 人工智能行业发展状况分析
2.1 国外人工智能行业发展分析
2.1.1 国际发展状况
2.1.2 全球竞争格局
2.1.3 企业布局加快
2.1.4 各国发展动态
2.1.5 技术研发进展
2.2 中国人工智能行业规模结构
2.2.1 行业发展格局
2.2.2 企业布局加快
2.2.3 产业发展提速
2.3 中国人工智能行业生态格局分析
2.3.1 生态格局基本架构
2.3.2 基础资源支持层
2.3.3 技术实现路径层
2.3.4 应用实现路径层
2.3.5 未来生态格局展望
2.4 中国人工智能行业区域发展动态
2.4.1 哈尔滨市
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 中国人工智能行业市场趋势及前景预测
3.1 行业发展趋势分析
3.1.1 行业政策机遇
3.1.2 行业发展趋势
3.1.3 技术发展趋势
3.2 行业前景预测分析
3.2.1 应用前景分析
3.2.2 行业发展前景
3.2.3 投资前景广阔
3.3 人工智能行业前景预测分析
3.3.1 行业机遇及挑战
3.3.2 市场规模预测
第四章 人工智能行业确定型投资机会评估
4.1 语音识别
4.1.1 行业基本介绍
4.1.2 市场发展状况
4.1.3 竞争格局分析
4.1.4 主要品牌分析
4.1.5 投资风险分析
4.1.6 投资策略建议
4.1.7 发展方向分析
4.2 计算机视觉
4.2.1 技术环境分析
4.2.2 市场发展状况
4.2.3 企业发展动态
4.2.4 投资风险分析
4.2.5 投资策略建议
4.2.6 投资机遇分析
4.3 智能视频分析
4.3.1 系统解决方案
4.3.2 行业应用重点
4.3.3 市场发展状况
4.3.4 市场发展格局
4.3.5 重点企业分析
4.3.6 发展策略分析
第五章 中国人工智能行业风险型投资机会评估
5.1 智能机器人
5.1.1 细分行业分析
5.1.2 市场规模分析
5.1.3 竞争格局分析
5.1.4 龙头企业分析
5.1.5 市场空间预测
5.1.6 投资热点分析
5.1.7 投资风险分析
5.1.8 投资策略建议
5.2 深度学习
5.2.1 行业基本内涵
5.2.2 行业发展状况
5.2.3 龙头企业分析
5.2.4 投资风险分析
5.2.5 投资策略建议
第六章 中国人工智能行业未来型投资机会评估
6.1 虚拟个人助理
6.1.1 基本内涵分析
6.1.2 行业应用领域
6.1.3 市场发展状况
6.1.4 竞争状况分析
6.1.5 投资策略建议
6.1.6 行业发展前景
6.2 无人驾驶汽车
6.2.1 市场发展状况
6.2.2 市场竞争格局
6.2.3 龙头企业分析
6.2.4 市场规模预测
6.2.5 投资风险分析
6.2.6 投资策略建议
6.2.7 投资前景分析
第七章 中国人工智能行业投资壁垒及风险预警
7.1 人工智能行业投资壁垒
7.1.1 资金壁垒
7.1.2 技术壁垒
7.1.3 认知壁垒
7.2 人工智能行业投资风险预警
7.2.1 技术风险
7.2.2 竞争风险
7.2.3 盈利风险
7.2.4 人才风险
7.3 人工智能行业项目运营风险预警
7.3.1 法律风险
7.3.2 商业风险
7.3.3 财务风险
7.3.4 融资风险
7.3.5 安全风险
图表目录\CHARTDIRECTORY
图表 人工智能产业链
图表 1990年VS计算成本
图表 2005全球每年产生的数据总量
图表 国际互联网巨头加速布局人工智能
图表 美国脑计划预算
图表 超级计算机IBMWatson应用领域的拓展
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 人工模拟神经元试图模仿大脑行为
图表 长期依赖问题
图表 拥有“注意力”的RNN在图像识别中的成功运用
图表 模仿人类短期工作记忆的神经图灵机
图表 人工智能的十亿用户、百亿企业、千亿产业
（GYZJY）
图表详见正文
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