2017年后人工智能产业链布局分析及预测

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人工智能布局分析

人工智能布局分析2015-2020年人工智能行业复合年均增长率为44.5%。

国人工智能快速发展的推动力主要来自计算力明显的提升、多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。

以下对人工智能布局分析。

我国新一代人工智能发展的战略目标，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点。

到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心。

随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头不断深入布局。

人工智能行业商情报告指出，2018年中国人工智能市场规模约为238.2亿元，增长率达到56.6%。

人工智能市场前景巨大，预计到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元。

互联网的热门领域迭代更新迅速，而不管是区块链、泛娱乐还是共享经济这些火爆一时的领域，都无法掩盖人工智能的锋芒。

人工智能与前者本质的不同在于它不只是一种业务或者一类模式，而是代表了一个未来时代，因此人工智能这个词将伴随我们未来很长一段时间。

现从三大产业链层面来分析人工智能布局。

基础层为整体产业提供算力，其中硬件部分包括芯片、传感器与中间件，软件是以云计算为整个AI产业链提供算力计算能力平台。

人工智能布局分析，在基础平台领域，主要是腾讯、百度、阿里等巨头提供，值得注意的是，比特大陆等矿机厂商正在向人工智能芯片研发转型。

技术层则为整体产业链提供通用AI技术能力，其中感知层包括目前技术已相对成熟的计算机视觉和语言语音识别两项机器感知任务;认知层定位为“机器大脑”，包括知识图谱/语义分析以及智能问答/虚拟助手两个核心领域；人工智能布局分析，顶部的平台层则以通用技术应用平台的形式提供深度学习、模式识别等技术应用服务，对接应用层。

目前国内主要面向To C市场的创业公司基本都集中在技术层，比如提供语音服务的科大讯发、服务智能手机企业的商汤科技和旷世科技等等。

应用层则是具体的消费级终端应用和行业场景应用，消费级终端应用包括智能机器人、智能无人机以及智能硬件三个方向;行业场景应用对接各类外部行业的AI应用场景，如自动驾驶、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧零售、智慧安防、智慧营销、智慧城市等等。

人工智能的未来发展方向与领域布局

人工智能的未来发展方向与领域布局作为当今世界最热门的科技领域之一，人工智能（AI）的未来发展越来越受到全球企业和政府的关注。

报道显示，自2010年以来，人工智能创业公司数量增加了14倍，投资金额增长了八倍。

在今后的几年中，人工智能市场的规模有望达到1.2万亿美元。

那么人工智能的未来发展方向和领域布局是如何呢？一、人工智能未来发展方向1. 情感智能随着人工智能技术的不断发展，人们对“情感智能”的需求越来越大。

未来，情感智能技术将更加深入人心，能够更好地理解人类语言和情感，并且能够更好地与人类交互和沟通。

情感智能技术可以应用于很多领域，如智能家居、智能机器人等。

2. 无人驾驶技术无人驾驶技术是当今人工智能技术中的另一热点，也是AI未来发展的方向之一。

有人认为，无人驾驶技术可用于提高交通效率，解决道路拥堵和交通状况不佳等问题。

同时，无人驾驶技术还可以改善空气质量和道路安全性，减少交通事故的发生。

3. 艺术智能随着AI技术的不断发展，人们的文化需求也在不断增长，艺术智能开始在全球范围内崭露头角。

艺术智能在绘画、音乐、文化等领域中都有着广泛的应用。

例如，在绘画方面，艺术家可以使用AI技术创作出各种形态的作品，并刺激艺术市场的发展。

4. 机器人机器人是人工智能技术中的一个非常成熟的应用领域，已经周全的应用在了工厂、医院、旅游等领域。

未来，机器人将服务于更广泛的领域，如商业、农业、教育等。

无论是与人类一起工作，还是独自工作，机器人都将实现人性化的认知和交互，实现真正的AI时代。

二、人工智能的领域布局1. 医疗保健未来的医疗保健领域将主要涉及到基于医疗数据分析的数据处理、机器视觉、自然语言处理和机器学习等方面的技术。

这些技术将实现更好的医疗诊断和治疗效果，如提高癌症的防治，改善诊断技术等。

2. 金融服务人工智能将会进一步加强金融科技的应用和创新。

在未来的金融服务领域，人工智能技术可以用于风险管理、客户服务、信用评分和欺诈检测等方面。

(目录)2017-2021年中国智能制造装备产业现状分析及前景预测报告

2017-2021年中国智能制造装备产业深度调研及投资前景预测报告▄前言行业研究是开展一切咨询业务的基石，通过对特定行业的长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，以专业的研究方法帮助客户深入的了解行业，发现投资价值和投资机会，规避经营风险，提高管理和运营能力。

行业研究是对一个行业整体情况和发展趋势进行分析，包括行业生命周期、行业的市场容量、行业成长空间和盈利空间、行业演变趋势、行业的成功关键因素、进入退出壁垒、上下游关系等。

一般来说，行业（市场）分析报告研究的核心内容包括以下三方面：一是研究行业的生存背景、产业政策、产业布局、产业生命周期、该行业在整体宏观产业结构中的地位以及各自的发展演变方向与成长背景；二是研究各个行业市场内的特征、竞争态势、市场进入与退出的难度以及市场的成长性；三是研究各个行业在不同条件下及成长阶段中的竞争策略和市场行为模式，给企业提供一些具有操作性的建议。

常规行业研究报告对于企业的价值主要体现在两方面：第一是，身为企业的经营者、管理者，平时工作的忙碌没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份研究报告会对整个市场的脉络更为清晰，从而保证重大市场决策的正确性；第二是如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的研究报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，让您更加丰富翔实的掌握整个行业的发展动态、趋势以及相关信息数据，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。

因此，行业研究的意义不在于教导如何进行具体的营销操作，而在于为企业提供若干方向性的思路和选择依据，从而避免发生“方向性”的错误。

▄报告信息•【出版日期】2016年7月•【交付方式】Email电子版/特快专递•【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元•【文章来源】/▄报告目录第一章　智能制造装备产业概述第一节、智能制造相关概述一、智能制造概念二、智能制造模式三、智能制造系统特征四、主要智能技术第二节、智能制造装备概念及范畴一、智能制造装备定义二、智能制造装备范围界定三、智能制造装备产业地位第二章　2014-2016年中国智能制造装备产业环境分析第一节、2014-2016年经济形势分析一、国民经济运行情况二、工业经济运行情况三、工业经济运行发展方向四、宏观经济运行趋势第二节、2014-2016年装备制造业发展分析一、行业发展地位与环境二、行业总体质量水平三、产业集群及其发展模式四、行业经济运行状况五、行业存在的主要问题六、行业持续快速发展的建议第三节、2014-2016年智能制造业背景分析一、发展智能制造业的战略意义二、全球智能制造发展的新趋势三、我国具备发展智能制造业的有利条件四、制约我国智能制造业发展的主要问题五、我国智能制造业发展的战略思考第三章　2014-2016年中国智能制造装备产业发展分析第一节、2014-2016年发达国家智能制造装备产业分析及经验借鉴一、全球综述二、美国三、德国四、英国五、日本第二节、2014-2016年中国智能制造装备产业发展现状一、发展综述二、经济规模三、产业布局四、政策扶持五、竞争形势六、技术进展七、项目成果第三节、2014-2016年智能制造装备项目投资建设情况一、2014年项目动态二、2015年项目动态三、2016年项目动态第四节、全球化背景下智能装备企业供应链管理分析一、智能装备企业概念及特点二、经济全球化的概念及特点三、企业供应链管理的概念及内容四、全球化背景下智能装备企业发展现状五、全球化背景下智能装备企业供应链管理问题六、全球化背景下智能装备企业供应链管理对策第五节、智能制造装备产业问题分析及对策建议一、产业存在的主要问题二、产业发展方向三、产业发展对策建议第四章　2014-2016年高档数控机床发展分析第一节、全球数控机床产业综述一、运行特征分析二、专利技术态势第二节、2014-2016年国际数控机床行业竞争格局一、日本数控机床行业二、美国数控机床行业三、德国数控机床行业四、印度数控机床行业第三节、2014-2016年中国数控机床行业发展分析一、数控机床产业发展概况二、数控机床行业产量规模三、数控机床对外贸易规模四、数控机床市场态势分析五、数控机床发展问题及对策第四节、2014-2016年中国数控机床行业进出口数据分析一、数控刃磨机床进出口分析二、数控剪切机床进出口分析三、数控冲孔或开槽机床分析第五节、2014-2016年中国高档数控机床发展分析一、高档数控机床快速发展二、高档数控机床供需对接三、高档数控机床技术研发四、高档数控机床应用进展五、高端数控机床面临挑战六、高端数控机床发展策略第六节、“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项解读一、发展目标二、制定背景三、创新平台建设四、应用示范工程的含义五、重大专项的实施措施与政策第五章　2014-2016年工业机器人发展分析第一节、工业机器人概述一、工业机器人的定义二、工业机器人的特点三、工业机器人的构造分类四、工业机器人的主要种类五、工业机器人的产业链构成第二节、2014-2016年全球工业机器人产业的发展一、全球市场规模二、重点行业分布三、企业竞争格局四、未来规模预测第三节、2014-2016年中国工业机器人产业分析一、行业基本特征二、行业发展概况三、产业规模现状四、产业发展特点五、产业政策环境第四节、2014-2016年中国工业机器人市场分析一、企业梯队二、市场主体三、市场份额四、外企动态五、区域格局第五节、2014-2016年未列名工业机器人进出口数据分析一、进出口总量数据分析二、主要贸易国进出口情况分析三、主要省市进出口情况分析第六节、中国工业机器人产业存在的问题及发展对策一、行业壁垒分析二、行业发展问题三、行业面临的挑战四、产业化发展思考五、产业快速发展策略第七节、工业机器人产业前景分析一、产业发展机遇二、市场规模预测三、技术发展走向四、产业发展趋势第六章　2014-2016年智能仪器仪表发展分析第一节、智能仪器仪表概述一、智能仪器的定义二、智能仪器的功能特点三、智能仪器仪表发展概述第二节、2014-2016年仪器仪表行业运行分析一、中国仪器仪表行业整体实力二、2014年仪器仪表行业发展规模三、2015年仪器仪表行业效益分析四、2015年仪器仪表行业对外贸易五、2016年仪器仪表行业发展形势第三节、2014-2016年智能仪器仪表行业的发展一、智能仪器仪表行业发展提速二、智能仪器仪表受益政策推动三、工业自动化仪器仪表行业特点四、工业自动化仪器仪表产量规模第四节、2014-2016年智能仪器仪表行业主要产品分析一、电子测量仪器二、电工仪器仪表三、汽车仪器仪表四、环境监测仪器五、分析仪器第五节、智能仪器仪表行业前景趋势分析一、仪器仪表技术发展趋势二、仪器仪表行业智能化趋势三、仪器仪表行业发展走向四、智能仪表未来发展方向第六节、加快推进传感器及智能化仪器仪表产业发展行动计划一、战略意义二、发展思路与目标三、主要行动四、保障措施第七章　2014-2016年智能制造装备其他细分领域发展分析第一节、自动控制系统一、中国自动化控制系统发展概况二、自动控制系统应用领域广泛三、工业自动控制系统装置制造业运行分析四、中国工业自动控制系统市场前景广阔第二节、智能模具一、中国模具行业运行现状二、发展智能模具的战略意义三、智能模具发展的重点领域四、智能模具制造装备未来发展目标第三节、智能煤炭装备一、国家大力推进煤炭装备智能化发展二、智能煤炭成套装备研发现状三、智能煤炭综采装备研发现状四、我国煤矿装备的发展趋向五、我国煤矿装备的发展重点第四节、智能工程机械一、中国工程机械产业发展的驱动力二、我国工程机械的智能化发展概述三、国内工程机械行业智能化现状四、工程机械智能化技术的应用发展五、我国工程机械行业未来发展前景第五节、智能纺织机械一、纺织机械数控化智能化发展概述二、中国数控纺织机械发展概况三、中国纺织机械智能化发展加快四、高端纺织机械数控化和智能化发展建议五、数控智能纺织机械对自动控制技术的新要求第六节、智能农业装备一、国内外智能化农业装备发展动向二、中国智能装备在农业领域的应用三、中国智能农业装备领域研究现状四、农业装备智能化技术重点研究领域五、农业装备产业科技发展重点专项规划第七节、其他领域一、造纸行业智能机器人应用现状二、机场应用智能装备项目研发进展三、印刷机械行业智能化发展动向分析四、电气成套设备的智能化发展趋势五、我国冶金装备智能化发展分析六、包装机械的智能化发展趋势分析第八章　2014-2016年重点区域智能制造装备产业发展状况第一节、江苏省一、江苏智能装备制造业发展态势二、江苏省智能装制造产业联盟成立三、江苏省加强智能制造国际合作四、扬州市智能制造装备业发展机遇五、常州工业机器人产业发展情况第二节、山东省一、装备制造业发展成就二、装备制造业发展格局三、高端装备制造业发展方案四、积极发展海洋智能装备五、青岛工业机器人产业发展情况六、潍坊智能制造装备产业发展计划第三节、浙江省一、浙江高端装备制造业发展现状二、智能制造装备产业园区开园三、浙江高端装备制造业发展规划四、杭州市智能制造产业转型意见五、宁波市智能装备产业发展规划第四节、安徽省一、安徽省智能制造业发展优势二、安徽省智能装备制造发展成就三、安徽装备制造业智能化升级四、工业机器人在智能制造中的应用五、智能制造装备产业发展目标六、智能制造装备产业发展措施第五节、广东省一、广东省装备制造行业现状特征二、广州市先进装备制造发展方向三、佛山市发展智能制造装备行业四、广东省智能制造行业发展规划五、广东装备制造业区域发展规划第六节、辽宁省一、辽宁省装备制造业运行情况二、辽宁装备制造业重点发展领域三、辽宁推进智能装备产业发展四、大连高新区创建技术创新中心第七节、上海市一、上海智能制造装备产业发展现状二、上海智能制造装备产业发展目标三、上海智能制造装备产业重点领域四、上海智能制造装备产业主要任务五、促进智能制造装备产业发展举措第八节、其他地区一、天津市二、湖北省三、江西省四、甘肃省第九章　2014-2016年智能制造装备产业重点企业分析第一节、高档数控机床领域重点企业介绍一、陕西秦川机床工具集团有限公司二、沈阳机床股份有限公司三、威海华东数控股份有限公司四、武汉华中数控股份有限公司五、沈机集团昆明机床股份有限公司第二节、工业机器人领域重点企业介绍一、沈阳新松机器人自动化股份有限公司二、哈尔滨博实自动化设备有限公司三、广州数控设备有限公司四、昆山华恒焊接股份有限公司第三节、智能仪器仪表领域重点企业介绍一、华立仪表集团股份有限公司二、深圳市科陆电子科技股份有限公司三、聚光科技（杭州）股份有限公司第四节、智能控制系统/自动控制系统领域重点企业介绍一、软控股份有限公司二、上海宝信软件股份有限公司三、北京金自天正智能控制股份有限公司四、重庆川仪自动化股份有限公司五、西安宝德自动化股份有限公司六、深圳市汇川技术股份有限公司第十章　中国智能制造装备产业投资及前景分析第一节、中国智能制造装备产业投资分析一、产业投资环境分析二、产业迎来战略机遇期三、产业投资机会分析第二节、中国智能制造装备产业前景趋势分析一、产业前景分析二、产业发展趋势三、2017-2021年产业发展预测第三节、未来智能制造装备产业的培育和发展一、重点发展方向二、重点发展技术三、实施的重大工程第十一章　中国智能制造装备产业政策分析第一节、国家组织实施智能制造装备发展专项一、2014年智能制造装备发展专项计划二、2015年智能制造装备发展专项计划三、2016年智能制造试点示范专项行动第二节、中国智能制造装备行业重点政策一、《中国制造2025》出台二、深化推动两化融合三、多地出台“互联网+”计划第三节、中国智能制造装备标准化现状及体系构建一、智能制造标准制定工作进程二、智能制造标准体系重点工作三、智能制造装备业标准体系构建目标四、智能制造装备业标准体系构建重点五、智能制造装备标准制定主要措施第十二章　中国智能制造装备产业未来发展规划第一节、《中国制造2025》一、发展形势和环境二、战略方针和目标三、战略任务和重点四、战略支撑与保障第二节、高端装备制造业“十三五”发展规划一、发展形势二、指导思想与发展目标三、发展重点和方向四、重大工程与区域发展重点五、政策措施第三节、智能制造装备产业“十三五”发展规划一、发展形势二、指导思想和基本原则三、发展目标四、主要任务五、重点发展方向六、政策保障措施第四节、智能制造装备产业“十三五”发展路线图一、九大关键智能基础共性技术二、八项核心智能测控装置与部件三、八类重大智能制造成套装备四、六大重点应用示范推广领域第五节、智能制造科技发展“十三五”专项规划一、形势与需求二、总体思路、基本原则及发展目标三、重点任务四、保障措施五、技术路线图▄图表目录图表1　2015年年末全国人口数及其构成图表2　2011-2015年国内生产总值及其增长速度图表3　2011-2015年城镇新增就业人数图表4　2011-2015年国家全员劳动生产率图表5　2011-2015年全国一般公共财政收入图表6　2011-2015年全国粮食产量增长情况图表7　2011-2015年全部工业增加值及其增长情况图表8　2011-2015年全社会建筑业增加值及其增长速度图表9　2011-2015年全社会固定资产投资规模图表10　2015年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速图表11　2015年房地产开发和销售主要指标完成情况图表12　2011-2015年社会消费品零售总额图表13　2011-2015年我国货物进出口总额图表14　2015年各种运输方式完成货物运输量及其增长速度图表15　2015年各种运输方式完成旅客运输量及其增长速度图表16　2011-2015年固定互联网宽带及移动宽带用户规模图表17　2015年末全部金融机构本外币存贷款余额及其增长速度图表18　2014-2015年各月累计主营业务收入与利润总额同比增速图表19　2014-2015年各月累计利润率与每百元主营业务收入中的成本图表20　2015年分经济类型主营业务收入与利润总额同比增速图表21　2015年规模以上工业企业主要财务指标图表22　2015年规模以上工业企业经济效益指标图表23　2015年规模以上工业企业主要财务指标（分行业）图表24　2013-2014年机械工业与全国工业增加值增速比较图表25　2012-2014年机械工业当月及累计价格指数变化情况图表26　2012-2014年机械工业存货及产品增长情况图表27　2011-2015年中经装备制造业景气指数图表28　2011-2015年中经装备制造业预警指数图表29　2012-2015年中经装备制造业预警灯号图图表30　2011-2015年装备制造业主营业务收入同比增长率图表31　2011-2015年装备制造业出口交货值同比增长率图表32　2011-2015年装备制造业固定资产投资总额同比增长率图表33　2011-2015年装备制造业利润总额装备制造业销售利润率图表34　工业化发达国家发展智能制造的系列举措图表35　我国智能制造装备产业分布情况图表36　2004-2013年中国数控金属切削机床产量及其增速图表37　2013年中国数控金属切削机床产量月度增长情况图表38　2013年中国数控金属切削机床产量集中度情况图表39　2014年我国数控金属切削机床产量分省市统计图表40　2015年我国数控金属切削机床产量分省市情况图表41　2013-2015年中国数控刃磨机床进口分析图表42　2013-2015年中国数控刃磨机床出口分析图表43　2013-2015年中国数控刃磨机床贸易现状分析图表44　2013-2015年中国数控刃磨机床贸易顺逆差分析图表45　2013-2015年中国数控剪切机床进口分析图表46　2013-2015年中国数控剪切机床出口分析图表47　2013-2015年中国数控剪切机床贸易现状分析图表48　2013-2015年中国数控剪切机床贸易顺逆差分析图表49　2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床进口分析图表50　2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床出口分析图表51　2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床贸易现状分析图表52　2013-2015年中国数控冲孔或开槽机床贸易顺逆差分析图表53　工业机器人产业链构成图图表54　世界各国工业机器人应用类型与比例图表55　世界各国主要行业对工业机器人需求分布图表56　全球工业机器人年新安装量图表57　2003-2014年全球工业机器人销量走势图图表58　2012-2014年全球不同行业工业机器人销量图表59　2005-2017年全球工业机器人销量预测图表60　2001-2014年中国工业机器人销量及增速图表61　2001-2014年中国工业机器人存量及增速图表62　世界部分国家制造业工业机器人密度图表63　2013-2015年中国多功能工业机器人进口分析图表64　2013-2015年中国多功能工业机器人出口分析图表65　2015年主要贸易国多功能工业机器人进口量及进口额情况图表66　2015年主要贸易国多功能工业机器人出口量及出口额情况图表67　我国工业机器人产业链上各个环节参与企业图表68　2013-2014年外资/本土品牌机器人市场占有率图表69　中国机器人本体市场企业占有率图表70　中国机器人本体市场本土品牌销量TOP5图表71　全国机器人产业园区分布式意图图表72　2014-2016年中国未列名工业机器人进口分析图表73　2014-2016年中国未列名工业机器人出口分析图表74　2014-2016年中国未列名工业机器人贸易现状分析图表75　2014-2016年中国未列名工业机器人贸易顺逆差分析图表76　2014年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表77　2015年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表78　2016年主要贸易国未列名工业机器人进口量及进口额情况图表79　2014年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表80　2015年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表81　2016年主要贸易国未列名工业机器人出口量及出口额情况图表82　2014年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表83　2015年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表84　2016年主要省市未列名工业机器人进口量及进口额情况图表85　2014年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表86　2015年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表87　2016年主要省市未列名工业机器人出口量及出口额情况图表88　2017-2021年中国机器人制造行业工业机器人市场规模预测图表89　2011-2013年中国仪器仪表制造业规模以上企业数量图表90　2010-2013年中国仪器仪表制造业三费占销售收入比重情况图表91　2010-2013年中国仪器仪表行业效益变化情况图表92　2010-2014年中国仪器仪表行业销售收入增长趋势图图表93　2014年我国主要仪器仪表产品分类进出口统计图表94　2014年我国主要仪器仪表产品进出口市场统计图表95　2006-2014年工业自动调节仪表与控制系统产量及增长率图表96　2014年全国工业自动调节仪表与控制系统产量分省市统计图表97　2014年全国工业自动调节仪表与控制系统产量集中度分析图表98　2015年全国工业自动调节仪表与控制系统产量分省市统计图表99　2014年我国电工仪器仪表产量分省市统计图表100　2015年我国电工仪器仪表产量分省市统计图表101　2014年我国汽车仪器仪表产量分省市统计图表102　2015年我国汽车仪器仪表产量分省市统计图表103　2010-2014年中国环境监测专用仪器仪表产量增长趋势图图表104　2014年中国环境监测专用仪器仪表产量分省市统计图表105　2014年中国环境监测专用仪器仪表产量集中度分析图表106　2015年中国环境监测专用仪器仪表产量分省市统计图表107　2014年中国分析仪器及装置产量分省市统计图表108　2014年中国分析仪器及装置产量集中度分析图表109　2015年中国分析仪器及装置产量分省市统计图表110　2015年中国工业自动控制系统装置制造出口交货值统计表图表111　工程机械智能系统结构图图表112　2014年山东省装备工业主营业务收入图表113　2014年山东省高端装备制造业主要行业占比情况图表114　山东省部分高端装备产业基地（园区）图表115　2014年山东装备制造业营业收入过百亿企业图表116　2014-2016年沈阳机床股份有限公司总资产和净资产图表117　2014-2015年沈阳机床股份有限公司营业收入和净利润图表118　2016年沈阳机床股份有限公司营业收入和净利润图表119　2014-2015年沈阳机床股份有限公司现金流量图表120　2016年沈阳机床股份有限公司现金流量图表121　2015年沈阳机床股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区图表122　2016年沈阳机床股份有限公司成长能力图表123　2016年沈阳机床股份有限公司短期偿债能力图表124　2016年沈阳机床股份有限公司长期偿债能力图表125　2016年沈阳机床股份有限公司运营能力图表126　2016年沈阳机床股份有限公司盈利能力图表127　2014-2016年威海华东数控股份有限公司总资产和净资产图表128　2014-2015年威海华东数控股份有限公司营业收入和净利润图表129　2016年威海华东数控股份有限公司营业收入和净利润图表130　2014-2015年威海华东数控股份有限公司现金流量图表131　2016年威海华东数控股份有限公司现金流量图表132　2015年威海华东数控股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区图表133　2016年威海华东数控股份有限公司成长能力。

一文读懂国内人工智能产业链

一文读懂国内人工智能产业链在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。

从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。

然而，要真正理解人工智能的发展和应用，就必须深入研究其产业链。

人工智能产业链可以大致分为三个主要环节：基础层、技术层和应用层。

基础层是人工智能产业链的根基，主要包括硬件设施和数据资源。

硬件设施方面，芯片是最为关键的核心组件。

目前，一些国际知名的芯片制造商如英伟达、英特尔等在人工智能芯片领域占据着重要地位。

但国内也有不少企业正在奋起直追，如华为海思、寒武纪等，它们研发的芯片在特定领域已经取得了不错的成绩。

数据资源则是人工智能训练和优化的“原材料”。

大量高质量的数据对于训练出精准有效的人工智能模型至关重要。

在国内，一些大型互联网企业凭借其庞大的用户群体和丰富的业务场景，积累了海量的数据，例如阿里巴巴、腾讯和百度等。

同时，也有专门的数据提供商，它们通过合法合规的途径收集、整理和标注数据，为人工智能企业提供数据支持。

技术层是人工智能产业链的核心环节，涵盖了算法、模型和技术平台等。

算法是人工智能的灵魂，决定了人工智能的智能水平和性能表现。

国内的科研机构和高校在算法研究方面投入了大量的精力，取得了不少具有国际影响力的成果。

模型则是基于算法构建的具体应用模型，如语音识别模型、图像识别模型等。

技术平台则为人工智能的开发和应用提供了一站式的解决方案，降低了开发门槛和成本。

在应用层，人工智能的应用场景可谓丰富多彩。

在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、影像分析等，提高诊断的准确性和效率。

比如，通过对大量的医疗影像数据进行学习，人工智能系统能够快速识别出病变部位，为医生提供参考。

在金融领域，人工智能可以用于风险评估、欺诈检测、投资决策等。

通过分析海量的金融交易数据和用户行为数据，人工智能能够准确预测风险，保障金融安全。

2017年人工智能行业现状与发展趋势报告

目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。

其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。

基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。

基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。

用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。

这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。

PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。

PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。

SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。

SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。

人工智能相关产业链

人工智能相关产业链
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一、人工智能产业链展开
1. 人工智能技术：
人工智能技术是指借助计算机程序设计，使得机器有能力完成与人类相似的复杂任务，这些任务包括视觉，语音识别，图像分析，机器学习以及自动控制等。

它主要分为机器学习、语言理解和自然语言处理等三个主要技术类别。

2. 人工智能硬件：
人工智能硬件主要包括传感器、技术服务器、网络节点、虚拟机、网络存储等，它们都是人工智能技术应用的基础。

这些硬件可以为人工智能技术提供平台和数据支持，使人工智能技术可以在各个行业得以大规模应用。

3. 人工智能软件：
人工智能软件包括人工智能平台、自然语言处理系统、智能生成系统等，主要用于实现智能建模、智能建模管理、计算机视觉等多种技术。

4. 人工智能平台：
人工智能平台是一种中间件软件，它整合了多种服务，提供了一套完整的人工智能技术和应用解决方案，可以帮助企业快速开发和部署智能应用，从而提高企业的生产力。

5. 人工智能服务：
人工智能服务主要指通过智能技术以及应用服务，帮助企业和组织实现数据分析，智能化运营，改善企业管理等目标。

二、人工智能产业链发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，上述所涉及的人工智能产业链也会得到进一步延展和完善。

人工智能技术应用逐渐广泛，技术服务器和其他硬件会受到更多的应用，同时软件的智能化水平也不断提高。

另外，更多的人工智能应用服务和智能技术支持服务也会推动人工智能产业链的持续发展。

我国人工智能产业链上下游

我国人工智能产业链上下游
我国人工智能产业链涉及多个领域和行业，包括硬件制造、软
件开发、算法研究、应用服务等。

从上游到下游，可以分为以下几
个方面：
1. 上游产业，硬件制造和芯片设计是人工智能产业链的上游环节。

在硬件制造方面，涉及到芯片、传感器、服务器等的生产，这
些硬件设备是人工智能应用的基础。

而在芯片设计领域，涉及到人
工智能芯片的研发和生产，如GPU、TPU等专门用于人工智能计算的
芯片。

2. 中游产业，软件开发和算法研究是人工智能产业链的中游环节。

这包括了人工智能算法的研究和开发，涉及到机器学习、深度
学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。

同时，还包括人工智能
平台和开发工具的研发，用于支持人工智能应用程序的开发和部署。

3. 下游产业，人工智能应用服务是产业链的下游环节。

这包括
了人工智能在各行各业的应用，如智能制造、智能交通、智能医疗、智能金融、智能家居等领域。

同时，还包括了人工智能解决方案的
提供商和服务商，他们为企业和个人提供人工智能相关的产品和服
务。

总的来说，我国人工智能产业链的上下游涉及到硬件制造、软件开发、算法研究和应用服务等多个领域和行业。

随着人工智能技术的不断发展和应用，这些产业环节之间的协同作用将会越来越密切，推动我国人工智能产业的持续健康发展。

中国ai产业发展趋势

中国ai产业发展趋势中国AI产业发展趋势引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当前全球科技领域的热门话题之一。

作为一种尖端技术，AI在各个领域展现出巨大的潜力和应用广度。

而中国作为世界上最大的人口和市场体系之一，具备巨大的发展潜力。

本文旨在探讨中国AI产业的发展趋势，以及它对经济、社会和政治的影响。

一、中国AI产业的发展历程中国AI产业的发展可以追溯到上世纪80年代，当时国内开始研究和探索AI技术。

然而，由于种种原因，直到近几年中国AI产业才开始迅速崛起。

1. 起步阶段（1980-2000年）在这个阶段，中国AI产业处于起步阶段，主要依靠国内研究机构和高校进行研究和探索。

尽管在AI领域取得了一些成果，但整体发展仍然较缓慢。

2. 初期发展阶段（2000-2010年）进入新世纪后，中国政府开始重视人工智能的发展，并将其列为国家战略。

2006年，中国设立了国家自然科学基金委员会主导的“863计划”，旨在推动人工智能技术的研究和发展。

这一举措在一定程度上推动了中国AI产业的发展。

同时，一些互联网巨头，如百度、腾讯和阿里巴巴，也开始在AI领域进行投资和研发。

3. 快速崛起阶段（2010年至今）近几年，中国AI产业进入了一个快速崛起的阶段。

政府出台了一系列政策和措施，以推动AI技术在各个领域的应用。

例如，2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了到2030年将建设世界领先的人工智能创新中心的目标。

此外，中国成立了一系列AI研究机构和实验室，吸引了大量的投资和人才。

二、中国AI产业的发展状况中国AI产业在过去几年取得了显著的发展，具体表现如下：1. 技术研发和应用中国AI产业在技术研发和应用方面取得了长足进展。

例如，在人脸识别领域，中国的技术已经达到了世界领先水平。

多个城市已经开始试点使用人脸识别技术，提高社会治安和管理效率。

此外，在智能驾驶、机器人技术和自然语言处理等领域，中国也取得了重要突破。

人工智能行业未来五至十年发展前景展望

随着对话式人工智能技术的不断发展，未来自然语言处理将更加注重对话系统的研究和应用，实现更加自然、流畅的人机交互体验。
知识图谱与语义计算
未来自然语言处理技术将更加注重知识图谱和语义计算技术的结合，提高机器对自然语言文本的理解和推理能力。
计算机视觉技术发展趋势
三维视觉与场景理
解
未来计算机视觉技术将更加注重三维视觉和场景理解技术的研究，实现对现实世界的更加全面和深入的理解。
人工智能技术的发展和应用涉及到伦理道德和法律监管等问题。未来需要更加注重伦理道德和法律监管问题的研究和探讨，制定相应的规范和标准，保障人工智能技术的健康发展。
05
人工智能行业未来五至十年发展预测
市场规模及增长预测
人工智能市场规模将持续扩大
随着技术的不断成熟和应用领域的不断拓展，人工智能市场规模将持续扩大，预计未来五至十年内将保持高速增长
智能制造领域应用前景
智能化生产
供应链管理
通过引入人工智能技术和智能制造装备，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
利用人工智能技术对供应链进行优化和管理，可以提高供应链的响应速度和灵活性，降低运营成本。
个性化定制
基于人工智能技术的需求预测和个性化设计，可以为客户提供个性化的产品定制服务，满足多样化需求。
提出人工智能行业的发展建议
基于对未来发展趋势的预测和对挑战、机遇的分析，提出针对人工智能行业的发展建议，包括技术创新、人才培养、政策制定等方面的建议。
02
人工智能行业现状及发展趋势
人工智能行业现状
技术创新不断涌现
深度学习、机器学习、自然语言处理等人工智能技术不断创新，推动人工智能应用领域的不断拓

中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告

中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。

据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。

可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。

当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。

其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。

二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。

（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。

目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。

如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。

（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。

如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。

（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。

2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。

（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。

目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。

三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。

2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。

2020年徐州市专业技术人员继续教育公共科目《人工智能与健康》考试题库(18套)

2020年徐州市专业技术人员继续教育公共科目《人工智能与健康》考试题库（18套）第一套试题一、判断题（每题2分）1.于人工智能技术的人机交互服务方式大大降低了银行的运营成本，提升了服务效率⑥正确C错误2.金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素⑥正确C错误3.人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务客户⑥正确C错误4.目前，在国外已有欧洲的英国苏格兰皇家银行、瑞典北欧斯安银行、西班牙桑坦德银行等开始使用人工智能客服⑥正确C错误5.在我国，已有工商银行推出智能机器人解答客户咨询，建设银行启用智慧柜员机STM为客户提供智能服务，招商银行推出微信客服机器人等⑥正确C错误6.英国Wealthfront和Betterment作为智能投顾平台为客户提供资产投资建议, Kensho投资机器人智能解答金融投资疑问正确⑥错误7.银行可通过人工智能技术精准应对客户需求，批量为特定客户提供个性化、定制化的金融服务，从而有效提升客户对银行服务的体验⑥正确C错误8.平安银行运用神经网络技术实时计算潜在欺诈风险，运用机器学习等技术智能预测信贷客户潜在信用违约风险正确⑥错误9.通过互联网及移动装置，智能保顾在线实时且随时随地为用户提供服务，满足互联网时代下用户的习性及需求，提升用户投保时的体验⑥正确C错误10.人工智能很难用于识别疾病风险和降低风险的措施正确§错误11.德国Babylon Health公司开发的在线就诊AI系统，能够基于用户既往病史与用户和在线AI系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施正确§错误12.ExoAtletPro在ExoAtlet I的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等&正确错误13.人工智能是一门具有综合性与科学性的学科，其主要研究内容为机器智能和智能机器，产生于19世纪中期正确⑥错误14.知识工程的实际应用还包括搜索引擎、人工翻译、自然语言处理等正确⑥错误15.现如今，人工智能的主流学派分为三类，分别是知识工程及专家系统、智能机器人的研究以及人工神经网络⑥正确C错误二、单项选择（每题2分）16.AI诊断疾病的精度则高达°88.50%78.50%68.50%58.50%17.下列不属于智能医疗应用的是C基因测序°金融服务C人工诊断C药物研发18.软硬件支撑层的软件主要包括开放平台和内存“应用软件r账号r流媒体19.开放平台层主要指面向谁的机器学习开发及基础功能框架C研究者&开发者C设备商C运营商20.人工智能终端产品和行业解决方案的基础是C研究者C复合产品C软件产品夕基础产品21.人工智能市场中规模最大的是勺计算机视觉市场厂计算机听觉市场C计算机触觉市场r计算机嗅觉市场22.目前仍处于实验室研发阶段的是GPUFPGAASIC"类脑芯片23.软硬件支撑层的软件主要包括开放平台和()A内存命B应用软件C C账号r D流媒体24.产品层包括基础产品和()A研究者"B复合产品r C相关应用软件C D运营商25.人工智能底层的技术产品是()r A研究者C B复合产品作C基础产品C D运营商26.在医疗产业，计算机视觉可提供临床治疗什么时期病理筛查能力()夕A中早期C B晚期C折叠器D成熟期27.现在的科技十分发达，警察破案大多数是通过指纹系统来辨认真凶，这是运用人工智能技术的()oA.自然语言系统B.机器学习C.专家系统& D.人类感官模拟28.关于人工智能技术的下列说法中，错误的是()o「 A.近年来，人工智能技术发展迅速，越来越大众化和人性化C B.人工智能是人造的智能，主要是对人脑思维机理的模拟仔 C.具有人工智能的计算机具备了像人一样的思维能力C D.人工智能技术已经在我们社会生活的很多方面发挥了积极的作用29.信息的智能化加工是指()o'A,利用人工智能技术加工信息B.Excel电子表格数据处理C.Flash制作的动画D.电脑游戏三、多项选择(每题3分)30.关于人工智能创业热潮与投融资热情，描述正确的有172015年回归理性「2017年回归理性17整体来看AI创新企业和独角兽企业已具备一定规模172016年全球新增初创企业738家31.国外领先企业侧重于从芯片、操作系统到运行框架打造垂直生态，并快速将自有架构通过哪些方式进行产业推广，力争形成行业事实标准r开明口开发0开源17开放32.下列关于FPGA芯片的缺点描述正确的有17产品开发技术门槛较高r售价贵17开发生态不完善「能耗高33.如何多方布局人工智能计算框架17基础开发框架在人工智能产业链中占据承上启下的核心地位r领先企业在人工智能产业链中占据承上启下的核心地位17领先企业围绕开发框架平台呈现多元化发展模式17国际巨头开源人工智能开发框架意图加快掌握技术产业组织的主动权34.知识图谱现已被广泛应用于「绿色发展17智能搜索17智能问答17个性化推荐35.自然语言处理主要包括17机器翻译17机器阅读理解17问答系统17机器写作36.虚拟现实（VR）是以计算机为核心的新型视听技术。

中国人工智能产业发展趋势调研报告

中国人工智能产业发展趋势调研报告1. 摘要人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项颠覆性的技术，不仅已经渗透到我们日常生活的各个方面，还推动了中国人工智能产业的快速发展。

本报告旨在深入研究中国人工智能产业的发展趋势，从技术、应用、政策等方面进行全面分析，为相关产业提供参考和决策依据。

2. 技术发展趋势2.1 深度学习技术深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在中国得到了广泛应用和推广。

从语音识别、图像识别到自然语言处理，深度学习取得了许多突破性的成果。

未来，随着技术的不断进步和算力的提升，深度学习在人工智能产业中的应用将进一步扩大。

2.2 边缘计算技术边缘计算作为一种新兴的计算架构，能够将数据处理和应用部署更加靠近用户。

在人工智能产业中，边缘计算技术的应用可以提高效率和实时性，降低网络传输成本。

未来，边缘计算技术将成为人工智能产业发展的重要方向。

3. 应用领域发展趋势3.1 智能制造智能制造是人工智能在制造业中的应用领域之一，可以通过机器人、自动化生产线等手段提高生产效率和产品质量。

在中国，智能制造已经取得了不少成果，并得到了政府的大力支持。

未来，智能制造将成为中国人工智能产业的重要支柱。

3.2 金融科技金融科技是人工智能在金融行业中的应用领域，包括风险评估、交易分析、客户服务等方面。

在中国，随着互联网金融的发展，金融科技也得到了迅猛的发展。

未来，随着监管政策的改善和技术的进一步成熟，金融科技将进一步推动中国金融行业的创新与发展。

4. 政策环境与发展机遇4.1 政策支持中国政府高度重视人工智能产业的发展，出台了一系列支持政策和规划文件。

例如，《新一代人工智能发展规划》明确提出到2020年建立具有国际竞争力的人工智能创新中心，到2030年建成全球人工智能创新高地。

这些政策为中国人工智能产业提供了良好的政策环境和市场机遇。

4.2 合作共赢中国人工智能产业与其他国家和地区的合作关系也日益紧密。

人工智能产业链分析报告

人工智能产业链分析报告一、什么是人工智能人工智能从1956年达特茅斯会议中诞生，几经起伏。

2016年3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。

让机器能展示与人类相似的认知的AI能够驾驶汽车，也会盗取隐私；能推动企业的生产力也能加强企业的侦查能力。

人工智能可以将工人从重复的或者危险的劳动中解放出来，将极大推动生产力的提高，但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。

在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。

人工智能（Artificial Intelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。

凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。

随着数据资源增长、计算能力的提升、算法的优化，目前人工智能已经进入部分领域应用阶段。

比如Apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson，以及其它各种人脸识别技术等。

作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。

人工智能正催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革，成为新一轮工业革命的推动器。

二、人工智能历史沿革——逾60年历史，再次步入黄金发展期人工智能发展迄今已有60余年历史，由于发展瓶颈逐渐突破，2013年起进入黄金发展期。

第一次黄金发展期：人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议，该会议同时诞生了人工智能最初的成就和最早期的研究者。

1956年~1972年经历了人工智能发展的第一次黄金时期。

这一阶段机器学习、神经网络和人工智能领域得到探索与突破，研究者获得大量经费支持。

1957年罗森布拉特发明出第一款神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰。

一文读懂国内人工智能产业链(附人工智能企业TOP100)

一文读懂国内产业链(附企业TOP100)产业链是指以技术为核心，通过一系列相关产业环节组成的产业链。

随着技术的不断发展和应用，国内的产业链也日益完善。

本文将为您介绍国内产业链的各个环节，并附上了企业排名TOP100。

一、技术技术是产业链的核心。

它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能语音识别等技术。

这些技术的发展和创新对整个产业链的发展起到了关键作用。

二、数据采集与清洗数据采集与清洗是技术应用的前提。

只有具备高质量、大规模的数据集，才能保证模型的准确性和效果。

数据采集包括传感器数据、网络数据、社交媒体数据等多种形式，而数据清洗则是对采集到的数据进行验证、筛选和处理，以保证数据的质量和准确性。

三、数据存储与计算数据存储与计算是处理大规模数据的基础设施。

需要海量的数据进行训练和学习，因此需要强大的存储和计算能力来支撑。

云计算、分布式存储、分布式数据库等技术都是在这一环节得到应用。

四、模型训练与优化模型训练与优化是应用的核心环节。

通过使用大规模的数据集对模型进行训练，使其能够自动学习和优化。

模型训练需要依赖相关的开发工具和算法库，如TensorFlow、PyTorch等。

五、智能应用开发与集成智能应用开发与集成是将技术应用到实际场景中的过程。

开发者通过使用各种开发工具和框架，将训练好的模型应用到具体的应用场景中，实现智能化的功能。

同时，还需要与其他系统进行集成，以实现智能化的决策和操作。

六、智能设备与终端智能设备与终端是技术展现和应用的载体。

包括智能方式、智能音箱、智能家居等各种智能设备和终端。

这些设备通过集成技术，可以实现语音控制、图像识别、智能推荐等功能。

七、企业TOP100（按照企业规模、技术实力和市场影响力进行排名）1.百度2.腾讯3.阿里巴巴4.华为5.SenseTime6.Face++7.依图科技8.云从科技9.商汤科技10.旷视科技（此处部分企业，具体列表请参见附件）附件：1.企业排名TOP100详细列表法律名词及注释：1.：简称，是一种模拟人类智能的技术。

我国人工智能企业产业链分布

我国人工智能企业产业链分布人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当前全球科技领域的热点之一，在我国也逐渐形成了一个完整的产业链。

人工智能企业的分布情况对于我国整个人工智能产业的发展具有重要影响。

本文将按照任务要求，对我国人工智能企业产业链的分布情况进行分析。

首先，我国人工智能企业产业链的分布可以从不同层面进行划分。

从基础技术层面来看，我国的人工智能企业主要集中在技术研发和算法领域。

例如，深圳、北京、上海等地的一些知名高科技企业，如百度、腾讯、阿里巴巴等，他们在人工智能领域的研发实力和技术创新能力得到了广泛认可。

这些企业在自然语言处理、图像识别、机器学习等方面进行了大量的研究和应用，推动了我国人工智能技术的发展。

其次，人工智能企业产业链的分布还可以从应用层面进行观察。

我国的人工智能企业在各个行业的应用场景中发挥了重要作用。

以智能制造为例，北京、上海、广东等地的一些高新技术企业在工业机器人、自动化设备等方面取得了重要突破，帮助企业提高生产效率和产品质量。

在金融领域，人工智能企业的智能风控、智能投顾等技术也得到了广泛应用。

此外，人工智能在医疗、交通、安防等领域也有广泛的应用需求，我国的人工智能企业在这些领域的分布也相对较多。

再者，人工智能企业产业链的分布还受到地域发展的影响。

在我国，一些地区具备了较好的创新氛围和科技环境，人工智能企业的分布相对集中。

例如，北京、上海、深圳等一线城市，拥有较多的高等院校和科研机构，为人工智能企业的研发提供了良好的基础。

同时，政府也给予了这些地区较多的政策和资金支持，吸引了大量的人工智能企业落地。

另外，一些二线城市，如杭州、南京、成都等，也在人工智能产业的发展中崭露头角，吸引了不少人工智能企业的关注和投资。

最后，人工智能企业产业链的分布还受到行业发展的影响。

在我国，人工智能的应用范围非常广泛，涉及到了多个行业。

一些行业的发展较为成熟，人工智能企业的分布相对集中。

2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告

2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告随着时代的不断发展，人工智能技术也在不断更新和发展。

尤其是在中国，人工智能技术得到了大力的支持和推广，成为了中国新一轮风口和开拓新市场的重要领域。

据有关机构预测，到2025年，中国人工智能产业规模将突破1万亿元，同时也将引领人类进入一个智能化时代。

供需分析：在中国，人工智能的产业链非常完整，从人工智能芯片、硬件设备、软件开发、应用服务等各个环节，都得到了广泛的发展。

在人工智能供需方面，目前仍存在着一定的矛盾。

例如，人工智能人才短缺、应用场景有限等问题，对人工智能的发展产生了限制。

不过随着技术的深入应用和不断创新，这些问题将会逐渐解决。

同时，应加强人工智能人才培养和技术交流，提高从业人员的专业素质和技术水平，以满足市场需求。

产业链投资前景展望未来，人工智能产业发展将继续成为中国经济的重要增长点之一。

投资人工智能产业链将有很大的前景。

市场需求不断发展，而市场上的人工智能产品不断增多，也为投资人提供了更多的选择。

从投资的角度看，我们可以关注人工智能产业链中的核心环节，如芯片、智能硬件、算法等方面。

同时，也可以关注人工智能在领域应用方面的投资，如医疗健康、汽车、智能家居等垂直领域。

同时，也建议加强对创新型企业的投资，以推动人工智能的发展。

综上所述，中国人工智能产业在未来几年将得到更快速的发展，市场需求和投资前景都将迎来更广阔的天地。

在此背景下，加强人才培养，扩大知识分享，优化投资环境等，将是实现产业快速成长的关键。

近年来，中国的人工智能产业发展迅速，为中国经济增长注入了强大的动力。

以下列出一些相关数据并对其进行分析。

1. 2025年中国人工智能市场规模预测：1.1万亿元（IDC研究机构）这预示着中国将成为人工智能领域的全球领袖之一。

中国的高端制造业和金融服务正在推动人工智能技术的应用和商业化。

2. 2019年全球人工智能创业企业融资金额：252亿美元（CB Insights）这预示着全球投资人对人工智能的信心。

人工智能产业发展趋势及投融资特征

人工智能产业发展趋势及投融资特征
一、现阶段人工智能产业发展趋势
1、应用领域广泛。

目前，人工智能应用领域已经超越机器人、自动
控制等传统领域，渗透到医疗、教育、金融等众多领域，成为重要的信息
技术。

同时，随着计算机的发展，深度学习和机器学习的发展也在加速，
从而更好地支持了人工智能的应用。

2、技术发展加快。

当前，人工智能技术发展步伐显著加快，计算机
在理论上可以处理更复杂的问题，解决更复杂的问题，更快地完成任务，
从而赋能机器拥有更强大的计算能力。

3、技术融合不断深入。

目前，人工智能技术融合已经成为发展的趋势，融合技术可以帮助企业实现更强大的功能和效率，从而帮助企业更快
地改善服务质量，增强其竞争力。

1、融资要件较为细化。

由于人工智能行业发展的迅速，投融资的要
求也正不断细化，从而更好地满足企业在研发、运营、营销等方面的需求，从而为企业在发展中提供资源支持。

2、要素决定投融资类型。

人工智能行业的投融资主要为企业提供资源，人才、技术和资源是决定投融资类型的因素，因此，企业在选择投融
资类型时，要考虑到自身的资源状况。

人工智能产业链对应的各个环节

人工智能产业链对应的各个环节《人工智能产业链》随着科技的发展和社会的进步，人工智能产业正逐渐崛起并成为引领未来的重要领域。

人工智能产业链涵盖了从数据采集和处理到算法开发和应用的各个环节，在其中各个环节在不同程度上相互关联和支持。

下面将对人工智能产业链的各个环节进行简要介绍。

1. 数据采集与处理：人工智能的发展需要大量的数据作为基础。

在这个环节中，包括传感器技术、数据存储、数据清洗和预处理等过程。

传感器技术负责采集各种形式的数据，如图像、声音、文字等，并将其数字化以供后续处理使用。

数据存储则负责将采集到的数据进行储存和管理，以便后续使用。

数据清洗和预处理则是对采集到的数据进行去噪、去重和格式化等处理，以提高数据的质量和可用性。

2. 算法开发与优化：在人工智能产业链中，算法是核心。

该环节主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的研究和开发。

算法开发需要对海量数据进行训练和优化，以使其能够识别和解决各种问题。

此外，还需要不断地对算法进行改进和优化，以提高其准确性和效率。

3. 应用开发与集成：当算法开发完成后，需要将其应用到实际场景中。

该环节主要涉及应用开发和系统集成。

应用开发是将人工智能算法嵌入到具体应用中，如智能语音助手、智能驾驶等。

而系统集成则是将各个模块和组件整合在一起，形成一个完整的人工智能系统，以满足用户需求。

4. 产品销售与服务：人工智能产业链中的最后一个环节是产品销售和服务。

一旦人工智能产品开发完成，就需要将其推向市场。

销售团队负责市场推广和产品销售，同时也提供售后服务，以满足用户的需求和解决问题。

总之，人工智能产业链由数据采集与处理、算法开发与优化、应用开发与集成以及产品销售与服务等环节组成。

这些环节紧密相连，相互依赖。

只有通过各个环节的协同合作，才能实现人工智能技术的全面应用和商业化推广。

产业链群未来发展趋势

产业链群未来发展趋势产业链群未来发展趋势引言：产业链群作为一种新的组织形式和协作模式，已经在许多领域得到应用并取得了成功。

随着信息技术的发展和全球经济一体化的推进，产业链群将继续发展并发挥更重要的作用。

本文将从技术、政策和市场三个方面，分析产业链群未来的发展趋势。

一、技术驱动下的产业链群发展1. 人工智能技术的应用扩展人工智能技术的快速发展将为产业链群带来新的机遇。

人工智能技术可以优化资源配置，提高生产效率，并在产业链群中实现智能化的协同合作。

例如，可以利用机器学习算法分析和预测市场需求，根据不同企业的能力和资源配置进行分工合作，实现产业链群的有效运作。

2. 区块链技术的应用推进区块链技术的出现为产业链群提供了更加安全和高效的数据交换和合作机制。

通过区块链技术，各个企业可以建立可信任的数据交换机制，实现信息的透明和共享。

同时，区块链技术可以实现智能合约，自动化执行合作协议，进一步加强产业链群的协同效应。

3. 云计算和大数据技术的应用拓展云计算和大数据技术的发展将为产业链群的协同合作提供更加强大的支持。

云计算可以提供弹性的计算和存储资源，满足产业链群的快速扩展和合作需求。

大数据技术可以分析和挖掘庞大的数据集，帮助企业了解市场和消费者需求，从而更好地调整和优化产业链群的运作。

二、政策引导下的产业链群发展1. 创新政策的制定和落地各国政府将会加大力度推动产业链群的发展，制定创新政策和法规来支持和引导产业链群的建设和运作。

政府将为产业链群提供政策支持、技术支持和金融支持，鼓励企业加强合作，提升整个产业链的竞争力。

2. 产业链群建设的跨国合作随着全球经济一体化的推进，跨国产业链群将成为未来发展的一个趋势。

各国政府将加强跨国合作，共同开展产业链群建设和管理，打造具有全球竞争力的产业链群。

3. 创新创业氛围的培育政府将继续加大创新创业的支持力度，培育创新创业的氛围和生态系统。

通过提供创新创业的培训、资金和设施等支持，吸引更多的企业和人才参与到产业链群的建设和发展中。