---行業(yè)---規(guī)劃及---報告2017-2023年

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  報告編號47111
  出版時間2017年11月
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  報告目錄
  -章　-的基本介紹
  1.1　-的基本概述
  1.1.1　-的內(nèi)涵
  1.1.2　-的分類
  1.1.3　-關鍵環(huán)節(jié)
  1.1.4　-研究階段
  1.1.5　-的產(chǎn)業(yè)鏈
  1.2　-發(fā)展歷程
  1.2.1　發(fā)展簡史
  1.2.2　研究歷程
  1.2.3　發(fā)展階段
  1.3　-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
  第二章　2015-2017年國際-行業(yè)發(fā)展分析
  2.1　2015-2017年全球-行業(yè)發(fā)展綜況
  2.1.1　-概念的悄然興起
  2.1.2　驅(qū)動-的內(nèi)外動因
  2.1.3　-的發(fā)展階段分析
  2.1.4　全球-產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
  2.1.5　發(fā)達重視-產(chǎn)業(yè)
  2.1.6　-迎來發(fā)展新階段
  2.2　美國
  2.2.1　-成美國發(fā)展戰(zhàn)略
  2.2.2　-應用于美國-
  2.2.3　美國-技術助力ai發(fā)展
  2.2.4　美國機器人市場需求預測
  2.3　日本
  2.3.1　ai成日本工業(yè)發(fā)展重點
  2.3.2　日本-推進-
  2.3.3　日本重視-研究
  2.3.4　-工智能投資計劃
  2.3.5　日本科技發(fā)展借力-
  2.4　2015-2017年各-工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
  2.4.1　歐盟推進服務機器人研發(fā)
  2.4.2　歐美推出大腦發(fā)展計劃
  2.4.3　-成功開發(fā)ai系統(tǒng)
  2.4.4　韓-工智能研發(fā)動態(tài)
  2.4.5　ai應用于巴西-
  2.5　2015-2017年國際企業(yè)加快布局-領域
  2.5.1　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快ai產(chǎn)業(yè)布局
  2.5.2　facebook建設ai硬件平臺
  2.5.3　戴爾開展-研發(fā)合作
  2.5.4　雅虎邁出-發(fā)展步伐
  2.5.5　-涉足-領域
  第三章　2015-2017年-工智能行業(yè)政策環(huán)境分析
  3.1　政策助力-發(fā)展
  3.1.1　政策加碼布局-
  3.1.2　-將納入“-”
  3.1.3　大腦研究計劃開啟
  3.1.4　-成為-重點
  3.2　-行業(yè)相關政策分析
  3.2.1　“制造”助力-
  3.2.2　“互聯(lián)網(wǎng)+”推動-
  3.3　-行業(yè)地方政策環(huán)境分析
  3.3.1　ai或納入北京“-”
  3.3.2　上海市推出ai“腦計劃”
  3.3.3　-獲廣州財政支持
  3.3.4　深圳市具備ai發(fā)展優(yōu)勢
  3.4　機器人行業(yè)政策規(guī)劃分析
  3.4.1　政策大力支持機器人行業(yè)
  3.4.2　工業(yè)機器人將持續(xù)高增長
  3.4.3　服務機器人將成為新藍海
  第四章　2015-2017年-工智能行業(yè)發(fā)展分析
  4.1　2015-2017年-行業(yè)發(fā)展綜況
  4.1.1　-技術方興未艾
  4.1.2　國內(nèi)-布局加快
  4.1.3　-實驗室成立
  4.1.4　-行業(yè)發(fā)展迅猛
  4.1.5　-市場需求將增長
  4.1.6　-市場進入新階段
  4.2　-產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
  4.2.1　生態(tài)格局基本架構(gòu)
  4.2.2　基礎資源支持層
  4.2.3　技術實現(xiàn)路徑層
  4.2.4　應用實現(xiàn)路徑層
  4.2.5　未來生態(tài)格局展望
  4.3　2015-2017年-區(qū)域發(fā)展動態(tài)分析
  4.3.1　哈爾濱逐步完善機器人產(chǎn)業(yè)
  4.3.2　安徽省建立-學會
  4.3.3　四川成立-實驗室
  4.3.4　上海進一步推進-
  4.3.5　福建建立仿腦智能實驗室
  4.4　2015-2017年-技術研究動態(tài)分析
  4.4.1　-再獲重大突破
  4.4.2　智能語音識別及控制技術
  4.4.3　--逐步突破
  4.4.4　ai神經(jīng)網(wǎng)絡識別技術
  4.4.5　-帶來媒體變革
  4.5　-行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
  4.5.1　-發(fā)展面臨的困境
  4.5.2　-發(fā)展的隱性問題
  4.5.3　-發(fā)展的道德問題
  4.5.4　-發(fā)展的技術障礙
  4.6　-行業(yè)發(fā)展對策及建議
  4.6.1　-的發(fā)展策略分析
  4.6.2　-的技術發(fā)展建議
  4.6.3　--問題的對策
  第五章　2015-2017年-行業(yè)發(fā)展驅(qū)動要素分析
  5.1　硬件基礎日益成熟
  5.1.1　-cpu
  5.1.2　“人腦”芯片
  5.1.3　-計算機
  5.1.4　仿生計算機
  5.2　-并行運算的實現(xiàn)
  5.2.1　云計算的關鍵技術
  5.2.2　云計算的應用模式
  5.2.3　我國推進云計算發(fā)展
  5.2.4　云計算技術發(fā)展動態(tài)
  5.2.5　云計算-工智能基礎
  5.3　大數(shù)據(jù)技術的-
  5.3.1　大數(shù)據(jù)技術的內(nèi)涵
  5.3.2　大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)
  5.3.3　大數(shù)據(jù)的主要應用領域
  5.3.4　大數(shù)據(jù)-工智能數(shù)據(jù)源
  5.3.5　大數(shù)據(jù)技術助力-
  5.4　-學習技術的出現(xiàn)
  5.4.1　機器學習的階段
  5.4.2　-學習技術內(nèi)涵
  5.4.3　-學習算法技術
  5.4.4　-學習的技術應用
  5.4.5　-學習提高-水平
  第六章　-行業(yè)的技術基礎分析
  6.1　自然語言處理
  6.1.1　自然語言處理內(nèi)涵
  6.1.2　語音識別技術分析
  6.1.3　語義技術研發(fā)狀況
  6.1.4　自動翻譯技術內(nèi)涵
  6.2　計算機視覺
  6.2.1　計算機視覺的內(nèi)涵
  6.2.2　計算機視覺的應用
  6.2.3　計算機視覺的運作
  6.2.4　人臉識別技術應用
  6.3　模式識別技術
  6.3.1　模式識別技術內(nèi)涵
  6.3.2　文字識別技術應用
  6.3.3　指掌紋識別技術應用
  6.3.4　模式識別發(fā)展?jié)摿?/dv>
  6.4　知識表示
  6.4.1　知識表示的內(nèi)涵
  6.4.2　知識表示的方法
  6.4.3　知識表示的進展
  6.5　其他技術基礎
  6.5.1　自動推理技術
  6.5.2　環(huán)境感知技術
  6.5.3　自動規(guī)劃技術
  6.5.4　-系統(tǒng)技術
  第七章　-技術的主要應用領域分析
  7.1　工業(yè)領域
  7.1.1　智能工廠進一步轉(zhuǎn)型
  7.1.2　-的工業(yè)應用
  7.1.3　-應用于制造領域
  7.1.4　-助力制造
  7.1.5　-成工業(yè)發(fā)展方向
  7.1.6　ai工業(yè)應用的前景廣闊
  7.2　-領域
  7.2.1　-的-應用概況
  7.2.2　-在中醫(yī)學中的應用
  7.2.3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的醫(yī)學應用
  7.2.4　ai在醫(yī)學影像診斷中的應用
  7.2.5　ai在-診斷應用中的展望
  7.2.6　企業(yè)加快布局--
  7.3　社交領域
  7.3.1　-的移動社交應用
  7.3.2　-社交產(chǎn)品發(fā)布
  7.3.3　社交網(wǎng)絡成ai應用焦點
  7.4　無人駕駛領域
  7.4.1　無人駕駛的效益分析
  7.4.2　自動駕駛技術發(fā)展進程
  7.4.3　無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快
  7.4.4　-助力無人駕駛
  7.4.5　ai成為智能汽車發(fā)展方向
  7.5　其他領域
  7.5.1　-的智能搜索應用
  7.5.2　-應用于電子商務
  7.5.3　-與可穿戴設備結(jié)合
  7.5.4　-成3d打印基礎
  7.5.5　-的“虛擬助手”
  7.5.6　-家居成為新趨勢
  第八章　2015-2017年-機器人發(fā)展分析
  8.1　2015-2017年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
  8.1.1　全球機器人行業(yè)規(guī)模分析
  8.1.2　工業(yè)機器人市場現(xiàn)狀
  8.1.3　機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
  8.1.4　機器人的替代-
  8.1.5　機器人下游應用產(chǎn)業(yè)多
  8.1.6　智能機器人成為發(fā)展趨勢
  8.2　-在機器人行業(yè)的應用狀況
  8.2.1　-與機器人的關系
  8.2.2　ai于機器人的應用過程
  8.2.3　ai大量運用于小型機器人
  8.2.4　ai機器人的重要應用領域
  8.3　-在智能機器人領域的技術應用
  8.3.1　-系統(tǒng)的應用
  8.3.2　模式識別的應用
  8.3.3　機器視覺的應用
  8.3.4　機器學習的應用
  8.3.5　分布式ai的應用
  8.3.6　進化算法的應用
  8.4　機器人重點應用領域分析
  8.4.1　-機器人
  8.4.2　-機器人
  8.4.3　教育機器人
  8.4.4　家用機器人
  8.4.5　物流機器人
  8.4.6　協(xié)作型機器人
  第九章　2015-2017年國際-行業(yè)重點企業(yè)分析
  9.1　微軟公司
  9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
  9.1.2　企業(yè)財務狀況
  9.1.3　微軟ai研究新進展
  9.1.4　微軟加快布局-
  9.1.5　微軟-發(fā)展計劃
  9.1.6　微軟建立機器學習工具
  9.1.7　-成為發(fā)展方向
  9.2　ibm公司
  9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
  9.2.2　企業(yè)經(jīng)營范圍
  9.2.3　企業(yè)財務狀況
  9.2.4　ibm成立-部門
  9.2.5　ibm發(fā)布-產(chǎn)品
  9.2.6　ibm推進-發(fā)展
  9.3　谷歌公司
  9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
  9.3.2　企業(yè)產(chǎn)品和服務
  9.3.3　企業(yè)財務狀況分析
  9.3.4　谷歌-系統(tǒng)
  9.3.5　谷歌-平臺
  9.3.6　谷歌-產(chǎn)品
  9.3.7　企業(yè)加快ai布局
  9.4　亞馬遜公司
  9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
  9.4.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
  9.4.3　亞馬遜推出-服務
  9.4.4　亞馬遜引入-平臺
  第十章　2015-2017年-工智能行業(yè)重點企業(yè)分析
  10.1　百度公司
  10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
  10.1.2　企業(yè)財務狀況
  10.1.3　百度-技術進展
  10.1.4　百度人研發(fā)ai計算機
  10.1.5　百度布局-行業(yè)
  10.1.6　百度-系統(tǒng)方案
  10.2　-公司
  10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
  10.2.2　企業(yè)財務狀況
  10.2.3　微信具備ai發(fā)展優(yōu)勢
  10.2.4　-加快布局-
  10.3　阿里集團
  10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
  10.3.2　企業(yè)財務狀況
  10.3.3　阿里投資機器人領域
  10.3.4　阿里-平臺建立
  10.3.5　阿里-發(fā)展方向
  10.4　科大訊飛股份有限公司
  10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
  10.4.2　企業(yè)業(yè)務布局
  10.4.3　經(jīng)營效益分析
  10.4.4　業(yè)務經(jīng)營分析
  10.4.5　財務狀況分析
  10.4.6　未來前景展望
  10.5　北京捷通華聲語音技術有限公司
  10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
  10.5.2　企業(yè)發(fā)展重點
  10.5.3　-系統(tǒng)推出
  10.5.4　加快-的合作
  10.5.5　構(gòu)建-新格局
  第十一章　2015-2017年-行業(yè)投資狀況分析
  11.1　-行業(yè)投資綜況
  11.1.1　全球-的投-分析
  11.1.2　國內(nèi)-的投-狀況
  11.1.3　-行業(yè)投資總量分析
  11.1.4　-行業(yè)投資進程加快
  11.1.5　ai認知技術商業(yè)投資加快
  11.2　-行業(yè)投資動態(tài)
  11.2.1　anki drive獲得新一輪投資
  11.2.2　vicarious公司開啟ai-
  11.2.3　特斯拉注資建-公司
  11.2.4　demiurge公司注資-
  11.2.5　格靈深瞳公司獲得天使投資
  11.3　-行業(yè)迎來投資機遇
  11.3.1　-成為投資風口
  11.3.2　-進入黃金時期
  11.3.3　-迎來投資機遇
  11.3.4　全球-投資升溫
  第十二章　-行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
  12.1　-行業(yè)發(fā)展前景展望
  12.1.1　-發(fā)展前景展望
  12.1.2　-的市場空間-
  12.1.3　-成為發(fā)展新-
  12.1.4　-產(chǎn)業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)
  12.2　-行業(yè)發(fā)展趨勢預測
  12.2.1　-未來發(fā)展趨勢
  12.2.2　“智能＋x”將成新
  12.2.3　機器視覺成主要發(fā)展方向
  12.2.4　-將帶來新變化
  12.2.5　-市場規(guī)模預測
  圖表目錄
  圖表　-產(chǎn)業(yè)鏈
  圖表　全球運功監(jiān)測傳動器市場
  圖表　1990vs2014計算成本
  圖表　2005-2020年全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量
  圖表　-的重點品類
  圖表　-的重點品類的公司分布
  圖表　-的重點品類的-分布
  圖表　受風險資本-的-品類
  圖表　全球-“戰(zhàn)局”
  圖表　-各品類成熟度-
  圖表　2011-2015年計算機在圖像識別的錯誤率
  圖表　2011-2015年計算機識別圖像-定物體的能力
  圖表　2012-2016年谷歌軟件項目使用關鍵的-學習ai技術
  圖表　2012-2016年crowd flower公司賣出的電子表格數(shù)據(jù)
  圖表　2015-2017年diffbot公司數(shù)據(jù)收集工具的準確性
  圖表　-系統(tǒng)掌握視頻游戲
  圖表　美國腦計劃預算
  圖表　國際互聯(lián)網(wǎng)-加速布局-
  圖表　-上目前支持添加“無意失誤”（good faith）標簽的語種
  圖表　腦計劃的主要內(nèi)容
  圖表　腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分
  圖表　國內(nèi)企業(yè)在-領域的布局
  圖表　-產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局的三層基本架構(gòu)
  圖表　百度大腦的存儲能力
  圖表　技術層的運行機制
  圖表　智能階段的ai產(chǎn)業(yè)格局
  圖表　通用智能階段的ai產(chǎn)業(yè)格局
  圖表　不同測試方法得出評分不具可比性
  圖表　-系統(tǒng)無法識別圖像問題
  圖表　-系統(tǒng)無法操控工具回答問題
  圖表　-系統(tǒng)測試接口示意圖
  圖表　-和人類智能發(fā)展曲線示意圖
  圖表　云計算應用模式
  圖表　大數(shù)據(jù)技術框架
  圖表　全球數(shù)據(jù)總量將出現(xiàn)-式增長
  圖表　淺層模型和深層模型的對比
  圖表　谷歌-學習模型
  圖表　語義依存分析例子
  圖表　計算機視覺與其他領域的關系
  圖表　cv在人機交互上的應用
  圖表　計算機視覺的處理流程
  圖表　人臉識別過程
  圖表　具有情景意識的環(huán)境感知網(wǎng)絡分層結(jié)構(gòu)
  圖表　智能診斷系統(tǒng)平臺組成結(jié)構(gòu)
  圖表　工業(yè)4.0愿景
  圖表　全球服務機器人數(shù)據(jù)對比
  圖表　全球服務機器人預測
  圖表　2010-2015年工業(yè)機器人銷量及增長狀況
  圖表　2015年工業(yè)機器人銷量占比狀況
  圖表　機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長度圖
  圖表　機器人產(chǎn)品的全生命周期
  圖表　工業(yè)機器人與人工成本比較
  圖表　工業(yè)機器人應用領域分布情況
  圖表　2014-2015財年微軟新三大業(yè)務部門盈利狀況
  圖表　2016年ibm主要財務數(shù)據(jù)
  圖表　2012-2014年百度公司綜合損益表
  圖表　2014年百度公司分部經(jīng)營情況表
  圖表　2012-2014年百度公司在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年百度公司綜合損益表
  圖表　2015年百度公司分部經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年百度公司在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2015-2017年百度公司綜合損益表
  圖表　2012-2014年-公司綜合損益表
  圖表　2014年-公司分部經(jīng)營情況表
  圖表　2012-2014年-公司在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年-公司綜合損益表
  圖表　2015年-公司分部經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年-公司在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2015-2017年-公司綜合損益表
  圖表　qq物聯(lián)系統(tǒng)
  圖表　2012-2014年阿里巴巴綜合損益表
  圖表　2014年阿里巴巴分部經(jīng)營情況表
  圖表　2012-2014年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年阿里巴巴綜合損益表
  圖表　2015年阿里巴巴分部經(jīng)營情況表
  圖表　2013-2015年阿里巴巴在各地投資經(jīng)營情況表
  圖表　2015-2017年阿里巴巴綜合損益表
  圖表　dtpai機器學習-庫
  圖表　2015-2017年科大訊飛總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)
  圖表　2013-2015年科大訊飛營業(yè)收入和凈利潤
  圖表　2016年科大訊飛營業(yè)收入和凈利潤
  圖表　2013-2015年科大訊飛-量
  圖表　2016年科大訊飛-量
  圖表　2015年科大訊飛主營業(yè)務收入分行業(yè)、產(chǎn)品、區(qū)域
  圖表　2013-2015年科大訊飛成長能力
  圖表　2016年科大訊飛成長能力
  圖表　2013-2015年科大訊飛短期償債能力
  圖表　2016年科大訊飛短期償債能力
  圖表　2013-2015年科大訊飛長期償債能力
  圖表　2016年科大訊飛長期償債能力
  圖表　2013-2015年科大訊飛運營能力
  圖表　2016年科大訊飛運營能力
  圖表　2013-2015年科大訊飛盈利能力
  圖表　2016年科大訊飛盈利能力
  圖表　2016年ai領域投-所處階段
  圖表　2016年ai領域投-的金額分布
  圖表　2016年機器人各細分領域投-事件數(shù)量
  圖表　-的發(fā)展階段
  圖表　全球-領域投資額大幅增長
  圖表　-的十億用戶、百億企業(yè)、千億產(chǎn)業(yè)
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