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2018-2023年中国人工智能行业市场需求现状分析与投资价值前景评估报告

2018-2023年中国人工智能行业市场需求现状分析与投资价值前景评估报告

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        智能安防带来无忧用户体验 

       微软 AI 摄像头 


       在 5 月的微软 Build 2017 大会上,微软展示了一套高度智能化的摄像头监控系统。通常情况下,传统的监控摄像头主要用于实时环境查看,有功能单一、效率低下等问题。而微软借助计算机视觉技术有望改变这一现状。 

       根据微软官方的展示,该套智能摄像头系统具备强大的目标识别与检测、准确的事件提醒、友好自然的人机交互。在摄像头拍摄范围内的绝大部分物体均能被系统准确地检测、跟踪和标注。在此基础上,AI 系统还能够对监控场景中的特定事件做出反馈。例如,当有危险性的工具在车间中出现摆放不当的情况时,摄像头能够准确地进行捕捉,并通过网络和移动设备将信息传达给附近的管理人员。当管理人员收到消息后,无需操作复杂的指令,而只需要以自然语言表达自己的需求,即可下达自己的管理要求。 

微软智能摄像头进行物体识别检测
 

资料来源:中国报告网整理

       AI 摄像头系统可用于多种工作场景,能够为用户带来安全无忧的体验。在建筑工地等危险性较大的工作场合,系统可以及时发现建筑工人的不当操作并通知临近的工人,从而保证了施工安全;在医院中,系统能够帮助医生迅速赶到需要帮助的病人身边提供救助,防止病人出现突发状况;在企业办公场合,系统可以分辨出企业员工和外来人员,帮助企业维持日常秩序。在上述场景中,计算机视觉始终贯穿其中。随着未来视觉技术的进步,未来的生活与工作的系统中会有更多的计算机视觉集成应用。 

       视觉技术活体检测实现安全加密 

       Biomio 活体检测技术 

       生物特征识别是当前最有前景的身份认证技术之一。生物特征包括人脸、语音、指纹等。与传统的密码认证相比,生物特征识别技术具有安全、便捷、保密等优点。尽管如此,欺诈问题一直伴随着生物特征识别。已经有人尝试使用照片和模型等伪造的生物特征来替代真实却的生物特征,并且成功地欺骗了检测系统。为了确保生物检测的可靠性,必须保证识别对象是真实的生物体而非其他替代物,而活体检测能通过一些细微的动作或者表情变化记录独有的生物信息,从而形成活体的唯一识别标识和密码。 
  
生物特别技术
 

资料来源:中国报告网整理

       创业公司 Biomio 采用了与传统活体检测技术完全不同的全新技术。传统的活体检测技术包括温度、排汗、导电性、位移、呼吸、器官生理反应等。在现有的技术水平下,这些手段一直是生物特征识别系统中最薄弱的一环。Biomio 另辟蹊径,将牛津大学与 Deep Mind 等机构共同开发的 LipNet 深度网络运用在了生物活体检测中,并取得了独家的使用权,计算机视觉用于生物细微特征捕捉进入了新的领域。
 
       LipNet 使用了时空卷积、长短期记忆单元等深度学习模型,能够将不同长度的视频序列映射为文本。该模型最初用于自动读唇,在 GRID 语料库上实现了 93.4%的准确率。这一成绩远远超过了人类读唇者。Biomio 创造性地将读唇技术用于生物活体检测。通过要求受检测者完成特定的嘴唇动作,Biomio 可以使用读唇技术获取唇动的含义并与要求做对比,从而完成可靠的活体检测。由于读唇技术处于发展早期,并且不易受噪声信号影响,在未来较长时间内均会是一种较为安全的活体检测技术。利用以读唇为代表的一些列活体检测技术,Biomio 提供了一套完成的认证和权限控制平台,用户可以获得免密码登录、智能锁、邮件加密等多种安全服务。 

Biomio 认证平台
 

资料来源:中国报告网整理

Biomio 所提供的解决方案
 

资料来源:中国报告网整理

       智慧医疗大幅提升诊断效率 

       传统的医疗影像处理方式主要是由医务工作者基于规则和经验对影像做出诊断。因为在现实情况中存在较多不确定性,所以传统方式会存在效率低、准确率差等缺点。另外,中国还存在医疗资源分布不均、病理医生缺口较大等问题。这导致在某些地区医疗诊断问题极为严重。计算机视觉技术的进展一定程度上缓解了上述问题。高度并行化的深度学习技术能够迅速分析医疗影像资料,并给出高准确率的诊断结果。 
 
医疗成像
 

资料来源:中国报告网整理

 
       Airdoc 深度学习医疗影像处理 

       Airdoc 是将深度学习用于医疗诊断的代表性企业之一。公司取用大量的糖尿病视网膜病变患者眼底照片来训练了一个深度网络模型。该模型的样本使用量远超人类医生的诊断量,因此可以被看作是一位具有丰富经验的智能医生。模型对有明显症状和无明显症状的分类准确率已经能够与三甲医院的自身医生相媲美,而对糖尿病严重程度的 5 分类准确率也能达到专业眼科医生的水准。 

       除了诊断眼部病变外,Airdoc 还提供了皮肤、心血管、肺部等其他器官病变的诊断业务。计算机视觉技术在多器官、多病种诊断方面的优势已经逐渐展现。未来智能医疗有望成为医生诊断的重要辅助手段,甚至有望在部分领域取代人类医生。 
 
irdoc 医疗影像诊断服务
 
资料来源:中国报告网整理



       中国报告网发布的报告书内容严谨、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】

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

第二章国际人工智能行业发展分析
2.1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
2.3.1AI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
2.4.5AI应用于巴西世界杯
2.5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
2.5.2Facebook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
3.3.1AI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

第四章中国人工智能行业发展分析
4.1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
4.4.4AI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
7.1.6AI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
7.2.4AI在医学影像诊断中的应用
7.2.5AI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
7.4.5AI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

第八章人工智能机器人发展分析
8.1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
8.2.2AI于机器人的应用过程
8.2.3AI大量运用于小型机器人
8.2.4AI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

第九章国际人工智能行业重点企业分析
9.1微软公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
9.2IBM公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
9.3谷歌公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
9.4亚马逊公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析

第十章中国人工智能行业重点企业分析
10.1百度公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
10.2腾讯公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
10.3阿里集团
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
10.4科大讯飞股份有限公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析
10.5北京捷通华声语音技术有限公司
(1)企业概况
(2)主营产品
(3)运营情况
1、主要经济指标情况
2、 企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
(4)公司优劣势分析

第十一章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
11.1.5AI认知技术商业投资加快
11.2人工智能行业投资动态
11.2.1AnkiDrive获得新一轮投资
11.2.2Vicarious公司开启AI融资
11.2.3特斯拉注资建人工智能公司
11.2.4Demiurge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
图表计算成本
图表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
图表计算机在图像识别的错误率

更多图表详见正文( GSLWK)
特别说明:中国报告网所发行报告书中的信息和数据部分会随时间变化补充更新,报告发行年份对报告质量不会有任何影响,并有助于降低企事业单位投资风险。

研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……

数据来源

报告统计数据主要来自国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;
其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。

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