发布时间 : 星期三 文章2017-2021年中国人工智能行业发展调研及投资方向研究报告（目录） - 图文更新完毕开始阅读d55b8c2824c52cc58bd63186bceb19e8b8f6ec36
布允许企业在Messenger平台上构建机器人，并且已与几家企业合作在该平台上推出了机器人服务。
2016年6月，推出了基于深度学习的文本理解引擎DeepText，其可处理超过20种语言，以接近人类的准确度、每秒数千篇文本的速度快速理解文本内容。 （6）苹果
苹果加紧了人工智能领域的布局，致力于打造苹果生态系统，提升用户体验。2016年，苹果已经成为最活跃的人工智能公司收购商，完成了对VocalIQ、Perceptio、Emotient、Turi以及Tuplejump等公司的收购。2016年12月，苹果还发布了其首份人工智能研究报告。报告主要阐述了一项新技术，即如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力。此次公开人工智能研究也有助于苹果将来普及其人工智能软件。
中国报告网发布的《2017-2021年中国人工智能行业发展调研及投资方向研究报告》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。 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 1.2 人工智能产业链分析 1.2.1 产业链基本构成 1.2.2 产业链的相关企业 1.3 人工智能发展历程 1.3.1 发展历程 1.3.2 研究进程 1.3.3 发展阶段
1.4 人工智能的研究方法 1.4.1 大脑模拟 1.4.2 符号处理 1.4.3 子符号法 1.4.4 统计学法 1.4.5 集成方法
第二章 2015-2017年国际人工智能行业发展分析 2.1 2015-2017年全球人工智能行业发展综况 2.1.1 人工智能概念的兴起 2.1.2 驱动人工智能发展动因 2.1.3 人工智能产业发展阶段 2.1.4 全球人工智能企业分布
2.1.5 全球人工智能专利申请状况 2.1.6 发达国家重视人工智能产业 2.2 美国
2.2.1 美国人工智能发展状况 2.2.2 美国人工智能战略布局 2.2.3 美国人工智能相关主体 2.2.4 美国人工智能应用现状 2.2.5 人工智能应用于美国国防 2.2.6 美国人工智能发展规划 2.3 日本
2.3.1 日本人工智能发展实力 2.3.2 日本人工智能重点企业 2.3.3 日本人工智能相关规划 2.3.4 日本政府推进人工智能 2.3.5 AI成日本工业发展重点 2.3.6 日本人工智能发展展望
2.4 2015-2017年各国人工智能产业发展动态 2.4.1 欧盟推进机器人研发 2.4.2 欧美推出大脑发展计划 2.4.3 俄罗斯推出AI机器人 2.4.4 韩国人工智能发展动态 2.4.5 新加坡人工智能发展计划 2.4.6 以色列人工智能融资动态
2.5 2015-2017年国际企业加快布局人工智能领域 2.5.1 国际巨头加快AI布局 2.5.2 Facebook人工智能布局 2.5.3 戴尔开展人工智能研发合作 2.5.4 NVIDIA公司布局人工智能 2.5.5 雅虎主动布局人工智能领域 2.5.6 维基百科应用人工智能技术
第三章 2015-2017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 中国大脑研究计划开启
3.1.3 完善人工智能建设基础及应用 3.1.4 加快建设人工智能资源库 3.1.5 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+”促进人工智能发展 3.2.3 人工智能行动实施方案发布 3.2.4 人工智能发展规划正式发布 3.3 人工智能行业地方政策环境分析 3.3.1 黑龙江省 3.3.2 福建省 3.3.3 贵州省 3.3.4 天津市 3.3.5 重庆市 3.3.6 上海市 3.3.7 广州市
3.4 机器人相关政策规划分析 3.4.1 机器人产业发展规划发布 3.4.2 各部委聚焦智能机器人发展 3.4.3 各地区加快机器人行业布局
第四章 2015-2017年中国人工智能行业发展分析 4.1 我国人工智能产业认知调研 4.1.1 认知状况 4.1.2 认知渠道 4.1.3 认可领域 4.1.4 价值领域 4.1.5 取代趋势 4.1.6 争议领域
4.2 我国人工智能技术研究进程 4.2.1 人工智能技术方兴未艾 4.2.2 人工智能研究实力分析 4.2.3 人工智能专利申请状况 4.2.4 人工智能产研结合加快 4.2.5 人工智能实验室成立
4.3 2015-2017年人工智能行业发展综况 4.3.1 人工智能行业发展提速 4.3.2 人工智能产业规模分析 4.3.3 人工智能产业发展特征 4.3.4 人工智能企业区域分布 4.3.5 企业加快人工智能布局 4.4 人工智能产业生态格局分析 4.4.1 生态格局基本架构 4.4.2 基础资源支持层 4.4.3 技术实现路径层 4.4.4 应用实现路径层 4.4.5 未来生态格局展望
4.5 2015-2017年人工智能区域发展动态分析 4.5.1 哈尔滨逐步完善机器人产业 4.5.2 安徽省建立人工智能学会 4.5.3 四川成立人工智能实验室 4.5.4 江苏省启动“大脑计划” 4.5.5 上海进一步布局人工智能 4.5.6 福建建立仿脑智能实验室
4.6 2015-2017年人工智能技术研究动态 4.6.1 人工智能再获重大突破 4.6.2 深度学习专用处理器发布 4.6.3 智能语音交互成为趋势 4.6.4 高级人工智能逐步突破 4.6.5 人工智能技术走进生活 4.6.6 人工智能带来媒体变革
4.7 人工智能行业发展存在的主要问题 4.7.1 人工智能的三大发展瓶颈 4.7.2 人工智能发展的技术困境 4.7.3 人工智能发展的隐性问题 4.7.4 人工智能发展的道德问题 4.8 人工智能行业发展对策及建议 4.8.1 人工智能的发展策略分析 4.8.2 人工智能的技术发展建议 4.8.3 人工智能伦理问题的对策
第五章 2015-2017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 云计算产业发展现状 5.2.4 我国推进云计算发展 5.2.5 云计算技术发展动态 5.2.6 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 大数据市场规模分析 5.3.4 大数据的主要应用领域 5.3.5 大数据成人工智能数据源 5.4 深度学习技术的出现