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1.1　人工智能的基本概述
1.1.1　人工智能的內涵
1.1.2　人工智能的分類
1.1.3　人工智能的特征
1.1.4　人工智能關鍵環(huán)節(jié)
1.1.5　人工智能技術層級
1.1.6　人工智能發(fā)展意義
1.2　人工智能產業(yè)鏈分析
1.2.1　產業(yè)生態(tài)鏈結構
1.2.2　產業(yè)鏈基本構成
1.2.3　產業(yè)鏈相關產品
1.2.4　產業(yè)鏈相關企業(yè)
1.3　人工智能的研究方法
1.3.1　大腦模擬
1.3.2　符號處理
1.3.3　子符號法
1.3.4　統(tǒng)計學法
1.3.5　集成方法

2.1　全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1　驅動人工智能發(fā)展動因
2.1.2　全球人工智能產業(yè)格局
2.1.3　人工智能發(fā)展熱度不減
2.1.4　各國人工智能政府布局
2.1.5　全球人工智能的部署率
2.1.6　全球人工智能支出規(guī)模
2.1.7　全球AI創(chuàng)新力城市榜單
2.1.8　人工智能專利綜合指數
2.1.9　人工智能領域細分賽道
2.1.10　全球人工智能發(fā)展特點
2.2　全球主要經濟體人工智能戰(zhàn)略特點
2.2.1　戰(zhàn)略任務分類
2.2.2　主要目標任務
2.2.3　重點研發(fā)布局
2.2.4　主要應用領域
2.2.5　長期戰(zhàn)略規(guī)劃
2.3　美國
2.3.1　美國人工智能發(fā)展狀況
2.3.2　美國人工智能市場就業(yè)
2.3.3　美國人工智能應用狀況
2.3.4　美國人工智能市場收入
2.3.5　美國人工智能研發(fā)戰(zhàn)略
2.3.6　美國人工智能戰(zhàn)略影響
2.3.7　美總統(tǒng)簽署AI行政命令
2.3.8　美國人工智能相關主體
2.3.9　美國人工智能應用戰(zhàn)略
2.4　日本
2.4.1　日本人工智能戰(zhàn)略布局
2.4.2　人工智能發(fā)展的優(yōu)劣勢
2.4.3　日本加大人工智能投入
2.4.4　日本人工智能人才培育
2.4.5　日本企業(yè)人工智能應用
2.4.6　日本人工智能專利申請
2.4.7　日本人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.5　歐洲
2.5.1　歐盟人工智能應用狀況
2.5.2　歐盟人工智能法案協(xié)議
2.5.3　英國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
2.5.4　德國人工智能行動計劃
2.5.5　法國人工智能行動計劃
2.6　各國人工智能產業(yè)發(fā)展動態(tài)
2.6.1　韓國人工智能產業(yè)發(fā)展
2.6.2　俄羅斯加快人工智能布局
2.6.3　新加坡國家人工智能戰(zhàn)略

3.1　人工智能政策階段特點分析
3.1.1　第一階段
3.1.2　第二階段
3.1.3　第三階段
3.1.4　第四階段
3.2　人工智能行業(yè)獲得政策紅利
3.2.1　中央明確加快人工智能發(fā)展
3.2.2　科技部助推人工智能創(chuàng)新應用
3.2.3　人工智能人才培養(yǎng)的相關政策
3.2.4　人工智能標準體系建設加快
3.2.5　政府工作報告提到人工智能
3.2.6　人工智能服務管理辦法發(fā)布
3.2.7　傳統(tǒng)制造升級布局人工智能
3.2.8　質量強國綱要布局人工智能
3.2.9　擴大內需戰(zhàn)略布局人工智能
3.3　人工智能行業(yè)規(guī)劃相關內容
3.3.1　戰(zhàn)略目標
3.3.2　總體部署
3.3.3　構建創(chuàng)新體系
3.3.4　培育智能經濟
3.3.5　建設智能社會
3.3.6　加強軍民融合
3.3.7　構建基礎設施
3.3.8　布局重大項目
3.4　地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1　湖北省人工智能行動方案
3.4.2　安徽省人工智能行動計劃
3.4.3　武漢市人工智能先導方案
3.4.4　無錫市人工智能行動計劃
3.4.5　深圳市人工智能行動方案
3.4.6　廣東省人工智能行動計劃
3.4.7　四川省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.8　合肥市人工智能發(fā)展政策
3.4.9　湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.10　杭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.11　上海市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.5　機器人相關政策規(guī)劃分析
3.5.1　機器人產業(yè)相關政策匯總
3.5.2　各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局
3.5.3　“十四五”機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

4.1　人工智能技術認知狀況調研
4.1.1　使用情緒認知
4.1.2　使用比例認知
4.1.3　使用方式認知
4.1.4　使用評價認知
4.1.5　使用行業(yè)認知
4.1.6　法規(guī)制定認知
4.1.7　爭議領域認知
4.2　中國人工智能專利申請狀況
4.2.1　專利申請規(guī)模
4.2.2　專利申請占比
4.2.3　創(chuàng)新主體分析
4.2.4　產業(yè)鏈融合發(fā)展
4.2.5　產學研合作分析
4.2.6　專利區(qū)域分布
4.3　中國人工智能專利申請?zhí)攸c
4.3.1　技術研發(fā)主體多樣
4.3.2　應用技術發(fā)展提速
4.3.3　細分技術專利特征
4.3.4　互聯(lián)網企業(yè)布局特點
4.3.5　專利技術發(fā)展要點
4.4　人工智能技術人才供需狀況分析
4.4.1　AI人才需求的崗位類型
4.4.2　人工智能行業(yè)從業(yè)情況
4.4.3　AI人才的區(qū)域供需狀況
4.4.4　AI崗位的能力要求分析
4.5　人工智能技術人才培養(yǎng)狀況分析
4.5.1　高校AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.2　機構AI人才的培養(yǎng)情況
4.5.3　人工智能學院建設模式
4.5.4　AI人才培養(yǎng)存在的問題
4.5.5　AI人才培養(yǎng)的未來趨勢
4.5.6　AI人才培養(yǎng)的政策建議

5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展進程
5.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2　技術研究進程
5.1.3　轉型升級階段
5.2　人工智能行業(yè)發(fā)展價值
5.2.1　人工智能催生智能經濟
5.2.2　人工智能助力智能社會
5.2.3　AI帶來全方位商業(yè)化
5.2.4　AI技術推動產業(yè)升級
5.2.5　AI進入機器學習時代
5.3　中國產業(yè)智能化升級指數分析
5.3.1　產業(yè)智能化升級總指數
5.3.2　農業(yè)智能化升級指數
5.3.3　工業(yè)智能化升級指數
5.3.4　服務業(yè)智能化升級指數
5.4　2022-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
5.4.1　人工智能應用需求加大
5.4.2　人工智能產業(yè)逐步成熟
5.4.3　市場發(fā)展規(guī)模逐步上升
5.4.4　人工智能三次產業(yè)分布
5.4.5　人工智能應用領域分布
5.4.6　人工智能開放平臺發(fā)展
5.5　人工智能產業(yè)生態(tài)格局分析
5.5.1　生態(tài)格局基本架構
5.5.2　基礎資源支持層
5.5.3　技術實現(xiàn)路徑層
5.5.4　應用實現(xiàn)路徑層
5.5.5　未來生態(tài)格局展望
5.6　人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.6.1　企業(yè)主體分類
5.6.2　企業(yè)注冊數量
5.6.3　企業(yè)地域分布
5.6.4　企業(yè)技術層次
5.6.5　企業(yè)競爭排名
5.6.6　企業(yè)成立年限
5.6.7　企業(yè)注冊資本
5.6.8　企業(yè)上市情況
5.7　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.7.1　人工智能行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
5.7.2　人工智能發(fā)展的技術困境
5.7.3　人工智能發(fā)展的安全問題
5.7.4　人工智能發(fā)展的倫理問題
5.7.5　人工智能發(fā)展的隱私問題
5.7.6　AI企業(yè)被列入“實體清單”
5.8　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議
5.8.1　人工智能的發(fā)展策略分析
5.8.2　人工智能的技術創(chuàng)新策略
5.8.3　人工智能的政策發(fā)展建議
5.8.4　推進人工智能標準化建設
5.8.5　人工智能倫理問題的對策
5.9　人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.9.1　建立完善的數據生態(tài)系統(tǒng)
5.9.2　拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應用
5.9.3　加強人工智能專業(yè)人才儲備
5.9.4　確保教育和培訓體系與時俱進
5.9.5　相互不建立倫理和法律共識

6.1　人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局分析
6.1.1　人工智能區(qū)域發(fā)展指數
6.1.2　省市人工智能發(fā)展指數
6.1.3　城市人工智能發(fā)展指數
6.1.4　人工智能產業(yè)園區(qū)建設
6.1.5　人工智能研究機構分布
6.1.6　人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)
6.1.7　人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)
6.2　北京市
6.2.1　產業(yè)競爭力指數
6.2.2　發(fā)展成果分析
6.2.3　產業(yè)發(fā)展規(guī)模
6.2.4　行業(yè)創(chuàng)新能力
6.2.5　產業(yè)集聚情況
6.2.6　產業(yè)發(fā)展問題
6.2.7　行業(yè)融資現(xiàn)狀
6.2.8　產業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.3　上海市
6.3.1　產業(yè)生產總值
6.3.2　政策環(huán)境分析
6.3.3　產業(yè)鏈全景圖
6.3.4　注冊企業(yè)數量
6.3.5　企業(yè)區(qū)域分布
6.3.6　發(fā)展載體圖譜
6.3.7　新型數據中心
6.3.8　產業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.4　廣東省
6.4.1　產業(yè)競爭力指數
6.4.2　政策環(huán)境分析
6.4.3　產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.4.4　產業(yè)發(fā)展特點
6.4.5　廣州AI產業(yè)綜況
6.4.6　深圳AI產業(yè)綜況
6.4.7　東莞AI產業(yè)綜況
6.4.8　產業(yè)發(fā)展問題
6.4.9　產業(yè)發(fā)展策略
6.4.10　產業(yè)投融資情況
6.5　浙江省
6.5.1　政策環(huán)境分析
6.5.2　企業(yè)區(qū)域分布
6.5.3　產業(yè)鏈全景圖
6.5.4　發(fā)展載體圖譜
6.5.5　注冊企業(yè)數量
6.5.6　產業(yè)專利數量
6.5.7　產業(yè)市場規(guī)模
6.5.8　產業(yè)發(fā)展規(guī)劃
6.5.9　城市發(fā)展規(guī)劃
6.6　江蘇省
6.6.1　產業(yè)競爭力指數
6.6.2　行業(yè)發(fā)展狀況
6.6.3　蘇州發(fā)展布局
6.6.4　應用解決方案
6.6.5　政府工作重點
6.6.6　重點企業(yè)匯總
6.6.7　發(fā)展機遇挑戰(zhàn)
6.7　安徽省
6.7.1　產業(yè)競爭力指數
6.7.2　產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.7.3　產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.7.4　產業(yè)運行成效
6.7.5　重點園區(qū)發(fā)展
6.7.6　產業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
6.7.7　政策建議分析
6.8　貴州省
6.8.1　產業(yè)競爭力指數
6.8.2　國家重點專項
6.8.3　產業(yè)發(fā)展推進
6.8.4　人才培養(yǎng)加快
6.8.5　產業(yè)融合發(fā)展

7.1　人工智能行業(yè)發(fā)展的技術機遇
7.1.1　互聯(lián)網基礎建設加快
7.1.2　科技研發(fā)支出上升
7.1.3　數據數量規(guī)模上升
7.1.4　應用技術逐步完善
7.2　硬件基礎日益成熟
7.2.1　高性能CPU
7.2.2　類人腦芯片
7.2.3　量子計算機
7.2.4　仿生計算機
7.3　人工智能芯片技術發(fā)展提速
7.3.1　人工智能對芯片的要求提高
7.3.2　人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點
7.3.3　中國人工智能芯片市場規(guī)模
7.3.4　中國人工智能芯片企業(yè)格局
7.3.5　中國人工智能芯片發(fā)展困境
7.3.6　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展對策
7.3.7　人工智能芯片未來發(fā)展趨勢
7.4　物聯(lián)網提供基礎環(huán)境
7.4.1　物聯(lián)網技術的分析
7.4.2　物聯(lián)網產業(yè)政策環(huán)境
7.4.3　中國物聯(lián)網產業(yè)規(guī)模
7.4.4　企業(yè)加快物聯(lián)網布局
7.4.5　物聯(lián)網是智能分析的基礎
7.4.6　物聯(lián)網與人工智能融合
7.5　大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)
7.5.1　云計算的關鍵技術
7.5.2　云計算的應用模式
7.5.3　云計算產業(yè)發(fā)展規(guī)模
7.5.4　云計算市場競爭格局
7.5.5　云計算成人工智能基礎
7.5.6　云計算與人工智能協(xié)同發(fā)展
7.5.7　人工智能云計算主要企業(yè)
7.6　大數據技術的崛起
7.6.1　大數據技術內涵及環(huán)節(jié)
7.6.2　大數據產業(yè)規(guī)模分析
7.6.3　大數據的主要應用領域
7.6.4　大數據成人工智能數據源
7.6.5　大數據與人工智能的關系
7.6.6　數據視角下AI的應用場景
7.6.7　人工智能數據的安全風險
7.6.8　人工智能數據的安全治理
7.7　深度學習技術的出現(xiàn)
7.7.1　機器學習的階段
7.7.2　深度學習技術內涵
7.7.3　深度學習發(fā)展歷程
7.7.4　深度學習算法技術
7.7.5　深度學習的技術應用
7.7.6　深度學習領域發(fā)展狀況
7.7.7　機器學習企業(yè)市場格局

8.1　自然語言處理技術
8.1.1　自然語言處理內涵
8.1.2　自然語言處理分類
8.1.3　自然語音處理研究
8.1.4　語音識別系統(tǒng)框架
8.1.5　語音技術應用規(guī)模
8.1.6　自動翻譯技術內涵
8.1.7　語音識別研究歷程
8.1.8　語音識別技術趨勢
8.2　計算機視覺技術
8.2.1　計算機視覺基本內涵
8.2.2　計算機視覺主要分類
8.2.3　計算機視覺應用領域
8.2.4　計算機視覺應用規(guī)模
8.2.5　計算機視覺運作流程
8.3　模式識別技術
8.3.1　模式識別技術內涵
8.3.2　文字識別技術應用
8.3.3　生物特征識別技術
8.3.4　人工智能語音識別
8.3.5　人臉識別技術應用
8.3.6　模式識別發(fā)展?jié)摿?br/>8.4　知識表示技術
8.4.1　知識表示的內涵
8.4.2　知識表示的方法
8.4.3　知識表示的進展
8.5　其他基礎技術分析
8.5.1　自動推理技術
8.5.2　環(huán)境感知技術
8.5.3　自動規(guī)劃技術
8.5.4　專家系統(tǒng)技術

9.1　工業(yè)領域
9.1.1　人工智能的工業(yè)應用
9.1.2　智能工廠人工智能應用
9.1.3　智能工廠進一步轉型
9.1.4　人工智能應用于制造領域
9.1.5　AI智能制造主要企業(yè)發(fā)展
9.1.6　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.1.7　AI工業(yè)應用的發(fā)展趨勢
9.2　醫(yī)療領域
9.2.1　人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展歷程
9.2.2　人工智能醫(yī)療行業(yè)應用價值
9.2.3　人工智能醫(yī)療應用市場規(guī)模
9.2.4　人工智能醫(yī)學影像市場分析
9.2.5　人工智能醫(yī)療具體應用分析
9.2.6　人工智能醫(yī)療領域投資狀況
9.2.7　人工智能醫(yī)療發(fā)展趨勢分析
9.3　安防領域
9.3.1　AI對安防行業(yè)的重要意義
9.3.2　AI識別技術的安防應用
9.3.3　AI在安防領域的應用場景
9.3.4　人工智能+安防產業(yè)鏈
9.3.5　AI+安防市場發(fā)展規(guī)模
9.3.6　安防AI大模型發(fā)展情況
9.3.7　快速崛起的巡邏機器人
9.3.8　AI+安防行業(yè)發(fā)展趨勢
9.3.9　AI+安防市場發(fā)展前景
9.4　金融領域
9.4.1　AI技術在金融領域的作用
9.4.2　智能支付應用狀況分析
9.4.3　金融人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
9.4.4　人工智能金融應用評價
9.4.5　人工智能金融典型應用
9.4.6　AI+金融行業(yè)應用風險
9.4.7　AI+金融行業(yè)應用對策
9.5　零售領域
9.5.1　AI在零售行業(yè)的應用場景分析
9.5.2　零售業(yè)人工智能應用增長預估
9.5.3　人工智能應用于零售典型案例
9.5.4　人工智能應用于新零售的問題
9.5.5　人工智能+零售相關布局企業(yè)
9.5.6　人工智能+零售未來趨勢展望
9.6　社交領域
9.6.1　人工智能社交產品應用
9.6.2　語音交互產品市場火熱
9.6.3　微信人工智能社交系統(tǒng)
9.6.4　人工智能社交現(xiàn)存問題
9.7　其他應用領域分析
9.7.1　智能物流領域
9.7.2　智能教育領域
9.7.3　智能交通領域
9.7.4　智能政務領域

10.1　機器人產業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1　機器人定義及分類
10.1.2　機器人行業(yè)發(fā)展歷程
10.1.3　機器人產業(yè)鏈的構成
10.1.4　機器人產業(yè)技術路徑
10.1.5　機器人產業(yè)參與主體
10.1.6　機器人產業(yè)發(fā)展趨勢
10.2　2022-2024年機器人產業(yè)發(fā)展狀況
10.2.1　全球機器人產業(yè)發(fā)展狀況
10.2.2　中國機器人產業(yè)發(fā)展驅動
10.2.3　中國機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)模
10.2.4　中國機器人成本構成分析
10.2.5　中國機器人市場參與主體
10.2.6　中國機器人企業(yè)分布情況
10.2.7　中國機器人行業(yè)投融資情況
10.2.8　中國機器人行業(yè)專利情況
10.2.9　中國機器人企業(yè)參與標準
10.3　人工智能在機器人行業(yè)的應用狀況
10.3.1　人工智能與機器人的關系
10.3.2　AI于機器人的應用過程
10.3.3　AI大量運用于小型機器人
10.3.4　人工智能促進機器人發(fā)展
10.4　人工智能技術在機器人領域的應用
10.4.1　專家系統(tǒng)的應用
10.4.2　模式識別的應用
10.4.3　機器視覺的應用
10.4.4　機器學習的應用
10.4.5　分布式AI的應用
10.4.6　進化算法的應用
10.5　機器人重點應用領域分析
10.5.1　工業(yè)機器人
10.5.2　服務機器人
10.5.3　醫(yī)療機器人
10.5.4　教育機器人
10.5.5　物流機器人
10.5.6　軍用機器人

11.1　微軟（Microsoft Corporation）
11.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.1.2　企業(yè)財務狀況
11.1.3　相關業(yè)務部門
11.1.4　人工智能發(fā)展布局
11.1.5　人工智能布局領域
11.1.6　人工智能產品研發(fā)
11.1.7　AI平臺服務范圍
11.1.8　企業(yè)合作動態(tài)
11.2　IBM
11.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2　企業(yè)經營范圍
11.2.3　企業(yè)財務狀況
11.2.4　企業(yè)收購動態(tài)
11.2.5　企業(yè)合作動態(tài)
11.2.6　人工智能聯(lián)盟
11.3　谷歌（Alphabet Inc.）
11.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2　企業(yè)財務狀況
11.3.3　人工智能企業(yè)合作
11.3.4　人工智能芯片研發(fā)
11.3.5　人工智能研究進展
11.3.6　企業(yè)研發(fā)投入分析
11.4　英特爾（Intel）
11.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.4.2　企業(yè)財務狀況
11.4.3　企業(yè)AI電腦
11.4.4　企業(yè)AI處理器
11.4.5　企業(yè)AI平臺
11.4.6　Articul8公司成立
11.5　亞馬遜公司（Amazon）
11.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.5.2　企業(yè)財務狀況
11.5.3　布局人工智能
11.5.4　云科技的探索
11.5.5　自研芯片發(fā)布
11.6　其他企業(yè)
11.6.1　蘋果公司
11.6.2　NVIDIA（英偉達）
11.6.3　Uber（優(yōu)步）

12.1　百度公司
12.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2　企業(yè)財務狀況
12.1.3　人工智能發(fā)展布局
12.1.4　人工智能發(fā)展歷程
12.1.5　人工智能專利情況
12.1.6　大模型搜索引擎
12.2　騰訊控股有限公司
12.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2　企業(yè)財務狀況
12.2.3　人工智能發(fā)展布局
12.2.4　人工智能應用成效
12.2.5　人工智能發(fā)展動態(tài)
12.3　阿里巴巴（Alibaba）
12.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2　企業(yè)財務狀況
12.3.3　人工智能應用領域
12.3.4　人工智能布局動態(tài)
12.3.5　阿里云發(fā)展布局
12.4　科大訊飛股份有限公司
12.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2　主要業(yè)務分析
12.4.3　訊飛醫(yī)療分拆
12.4.4　經營效益分析
12.4.5　業(yè)務經營分析
12.4.6　財務狀況分析
12.4.7　核心競爭力分析
12.4.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.9　未來前景展望
12.5　科大智能科技股份有限公司
12.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.5.2　主要業(yè)務分析
12.5.3　業(yè)務開展情況
12.5.4　經營效益分析
12.5.5　業(yè)務經營分析
12.5.6　財務狀況分析
12.5.7　核心競爭力分析
12.5.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.9　未來前景展望
12.6　北京曠視科技有限公司
12.6.1　企業(yè)基本概況
12.6.2　重點產品系統(tǒng)
12.6.3　核心硬件分析
12.6.4　合作伙伴分布
12.6.5　企業(yè)經營分析
12.6.6　企業(yè)發(fā)展布局
12.6.7　融資進程分析
12.7　云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1　企業(yè)基本概述
12.7.2　企業(yè)營收情況
12.7.3　企業(yè)競爭優(yōu)勢
12.7.4　企業(yè)業(yè)務體系
12.7.5　主要產品分析
12.7.6　平臺用戶分布
12.7.7　業(yè)務發(fā)展布局
12.7.8　企業(yè)合作動態(tài)

13.1　投資價值評估
13.2　投資機會評估
13.3　投資驅動因素
13.3.1　發(fā)展動力評估
13.3.2　經濟因素
13.3.3　技術因素
13.3.4　政策因素
13.3.5　社會因素
13.4　投資壁壘分析
13.4.1　進入壁壘評估
13.4.2　競爭壁壘分析
13.4.3　技術壁壘分析
13.4.4　資金壁壘分析
13.4.5　政策壁壘分析
13.5　人工智能行業(yè)投資風險分析
13.5.1　環(huán)境風險
13.5.2　行業(yè)風險
13.5.3　技術風險
13.5.4　內部風險
13.5.5　競爭風險
13.5.6　合同毀約風險
13.6　投資時機及建議
13.6.1　進入時機分析
13.6.2　投資建議分析

14.1　全球人工智能領域融資情況分析
14.1.1　AI融資規(guī)模狀況
14.1.2　GenAI投資現(xiàn)狀
14.1.3　GenAI融資歷程
14.1.4　GenAI細分領域
14.1.5　AI芯片投資分析
14.1.6　企業(yè)投資趨勢
14.1.7　典型融資案例
14.2　中國人工智能相關企業(yè)融資狀況
14.2.1　融資規(guī)模走勢
14.2.2　單筆融資金額
14.2.3　融資輪次分布
14.2.4　融資行業(yè)分布
14.2.5　投資區(qū)域分布
14.2.6　投資主體分布
14.2.7　企業(yè)兼并重組
14.3　A股及新三板上市公司在人工智能行業(yè)投資動態(tài)分析
14.3.1　投資項目綜述
14.3.2　投資區(qū)域分布
14.3.3　投資模式分析
14.3.4　典型投資案例

15.1　人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1　人工智能經濟效益巨大
15.1.2　人工智能區(qū)塊鏈應用前景
15.1.3　人工智能生產方式前景
15.1.4　人工智能項目投資機遇
15.1.5　人工智能投資機會分析
15.1.6　人工智能產業(yè)投資方向
15.1.7　人工智能技術發(fā)展方向
15.1.8　人工智能“十四五”發(fā)展機遇
15.2　人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測
15.2.1　人工智能宏觀發(fā)展趨勢
15.2.2　人工智能應用趨勢展望
15.2.3　人工智能產業(yè)發(fā)展趨勢
15.2.4　人工智能城市發(fā)展方向
15.2.5　“智能+X”將成新時尚
15.3　2024-2028年中國人工智能行業(yè)預測分析
15.3.1　2024-2028年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2　2024-2028年中國人工智能產業(yè)規(guī)模預測
附錄
附錄一：新一代人工智能倫理規(guī)范

圖表1　人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表2　專用人工智能與通用人工智能的區(qū)別
圖表3　人工智能產業(yè)生態(tài)圖
圖表4　人工智能產業(yè)鏈結構
圖表5　人工智能產業(yè)鏈相關產品
圖表6　人工智能產業(yè)鏈基礎層構成及代表企業(yè)
圖表7　人工智能產業(yè)鏈技術層構成及代表企業(yè)
圖表8　人工智能產業(yè)鏈應用層構成及代表企業(yè)
圖表9　全球人工智能產業(yè)鏈及代表廠商
圖表10　各國人工智能部署率
圖表11　全球人工智能創(chuàng)新城市前500城市數量4以上國家分布
圖表12　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（一）
圖表13　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（二）
圖表14　全球人工智能創(chuàng)新力排名前100城市（三）
圖表15　全球人工智能學者指數排名前20城市學者占比
圖表16　全球人工智能國際合作指數排名前20城市
圖表17　2018-2022年人工智能領域專利公開及授權情況
圖表18　人工智能領域五大局及國際局專利受理情況
圖表19　人工智能領域專利申請量TOP10企業(yè)
圖表20　人工智能領域專利綜合指數TOP10企業(yè)
圖表21　人工智能領域專利基礎維度TOP5企業(yè)
圖表22　人工智能領域發(fā)明專利申請穩(wěn)定性指標得分排名
圖表23　人工智能領域技術質量和寬度維度排名TOP5企業(yè)
圖表24　人工智能領域專利技術集中度指標得分排名
圖表25　人工智能領域專利質量與布局維度排名TOP5企業(yè)