| 人工智能技術正處于快速發展的階段，深度學習、自然語言處理、計算機視覺等關鍵技術的突破，推動其在醫療、金融、教育、制造業等眾多領域實現深度融合與應用。目前，AI技術正從單點應用向系統化、規模化應用轉變，智能解決方案的集成與優化成為行業關注焦點，旨在提升整體社會經濟運行的效率與智能化水平。 |
| 未來，人工智能將更加注重倫理、安全與可持續發展，推動算法的透明化與可解釋性，加強數據隱私保護，構建可信AI生態。同時，邊緣計算、量子計算等新技術的融合，將為AI帶來更強的算力支持，促進算法模型的優化與創新。此外，人機協作模式的深化，將開啟“AI+人類智慧”新時代，共同解決復雜問題，提升人類生活質量。 |
| 《中國人工智能行業現狀調研及發展趨勢分析報告（2025-2031年）》基于多年市場監測與行業研究，全面分析了人工智能行業的現狀、市場需求及市場規模，詳細解讀了人工智能產業鏈結構、價格趨勢及細分市場特點。報告科學預測了行業前景與發展方向，重點剖析了品牌競爭格局、市場集中度及主要企業的經營表現，并通過SWOT分析揭示了人工智能行業機遇與風險。為投資者和決策者提供專業、客觀的戰略建議，是把握人工智能行業動態與投資機會的重要參考。 |
第一章 人工智能：當代科技的巔峰對決 |
1.1 IT 巨頭爭相涌入人工智能領域 |
1.2 發達國家紛紛推出人工智能計劃 |
1.3 中國科技界向人工智能—世界科技之巔發起沖擊 |
第二章 人工智能的重大戰略意義： 未來科技發展的戰略制高點 |
2.1 人工智能是未來互聯網發展的技術核心 |
2.2 人工智能將引發產業結構的深刻變革 |
2.3 人工智能將決定未來智能化戰爭之勝負 |
2.4 人工智能是我國實現彎道超車的最佳機遇 |
第三章 人工智能探秘 |
3.1 計算機怎樣實現人腦的智能？ |
3.2 人工智能發展的三個階段 |
3.3 三個有代表性的 “人工大腦” |
| 3.3.1 “谷歌大腦” |
| 3.3.2 IBM 人腦模擬芯片 |
| 3.3.3 “百度大腦” |
第四章 臨界點已至：三大技術的重大突破 |
| 全:文：http://www.qdlaimaiche.com/R_ITTongXun/88/RenGongZhiNengShiChangQianJingFenXiYuCe.html |
4.1 深度學習—核心算法的突破 |
4.2 芯片級的類人腦并行計算—計算能力的突破 |
4.3 大數據—龐大的計算資源 |
第五章 人工智能核心技術的應用 |
5.1 人工智能基礎平臺 |
| 5.1.1 人工智能基礎平臺構建從感知數據到行業應用的正循環 |
| 5.1.2 IBM 是人工智能基礎平臺商業應用的先鋒 |
| 5.1.3 全球主要人工智能基礎平臺一覽 |
5.2 機器學習 |
| 5.2.1 機器學習是人工智能的核心技術 |
| 5.2.2 ：機器學習實現高效大數據分析平臺 |
| 5.2.3 Ersatz：深度學習云平臺 |
| 5.2.4 全球主要機器學習類公司一覽 |
5.3 語音識別及自然語言處理 |
| 5.3.1 自然語言是人機交互發展的自然趨勢 |
| 5.3.2 科大訊飛：智能語音核心技術代表世界最高水平 |
| 5.3.3 Luminoso：時刻分析用戶在社交網站上的言行 |
| 5.3.4 全球語音識別應用公司一覽 |
5.4 圖像識別 |
| 5.4.1 讓廣告與網絡視頻智能匹配 |
| 5.4.2 FACE++人臉識別服務云模式 |
| 5.4.3 全球主要圖像識別應用公司一覽 |
5.5 預測分析API |
| 5.5.1 預測分析API 應用前景廣闊 |
| 5.5.2 Google Prediction：功能強大的預測分析平臺 |
| 5.5.3 全球主要預測API 商用公司一覽 |
5.6 生物特征識別技術 |
| 5.6.1 . 人臉識別 |
| （1）人臉識別技術 |
| 人臉識別的過程包括人臉圖像采集、人臉定位、特征提取和特征對比幾個部分。人臉識別過程中的關鍵技術包括兩部分：檢測技術（Face Detect）和識別技術（FaceIdentification） 。檢測技術有兩個功能：一是判斷圖像中是否存在人臉，二是如果存在人臉，確定人臉的確切位臵。識別技術的功能是通過把檢測到的人臉與資料庫中的人臉進行特征對比，最終得出匹配結果。 |
| 人臉識別技術的優勢 |
| 人臉識別應用領域 |
| （2）人臉識別的歷史和流程 |
| （3）人臉識別的應用 |
| （4）互聯網金融給人臉識別技術應用帶來歷史性機遇 |
| 5.6.2 聲紋識別 |
第六章 人工智能引發產業結構深刻變革 |
6.1 制造業 |
6.2 金融 |
| 6.2.1 金融信息的收集與分析 |
| China Artificial Intelligence industry status research and development trend analysis report (2025-2031) |
| 6.2.2 市場行情的分析和預測 |
| 6.2.3 信用風險管控 |
6.3 教育 |
6.4 廣告 |
6.5 傳媒 |
6.6 法律 |
6.7 醫藥 |
6.8 智能家居 |
| 智能家居市場推廣遇冷的根源主要在于：（1）智能化程度不足導致操作繁瑣已經成為了智能家居普及過程中最關鍵的技術瓶頸，尤其在‚萬物互聯時代，人機交互的重要性更加明顯；（2）缺乏統一的智能家居標準和體系。當前的智能家居市場正處于各自為戰的時期，不同的廠商都試圖建立自己的智能家居體系，不可避免地造成市場的碎片化狀況，在很大程度上阻礙了市場的規模發展。人工智能技術能夠通過語音識別和語義理解技術大幅度提升智能家居的智能水平，讓家居‚懂得人類的需求，讓生活更加舒適便捷。 |
| 智能家居構成 |
| 中國智能家居發展歷程 |
| 數據顯示，中國智能電視的市場銷量為 2376 萬臺，全年中國智能電視的銷量突破 4000 萬臺，市場需求量將超過 6000 萬臺。 |
| 中國智能電視銷量 |
| 數據顯示，中國智能家居市場規模將達到 431 億元，同比增長 41.78%，全球智能家居市場規模將達到 520 億美元，同比增長 55.69%；預計 中國智能家居市場將達到 660 億元，全球智能家居市場將達到 820 億美元。巨大的 “蛋糕”吸引國內外巨頭企業及創新型創業公司爭相涌入，打造自己的智能家居生態圈， 例如 Google 以 32 億美元收購智能家居制作商 Nest，國內知名 IT 公司華為、小米等也向智能家居伸出觸角。隨著人工智能在智能家居領域的應用，切中消費者需求痛點的智能家居有望加速落地，智能家居市場大規模產業化即將來臨。 |
| 中國智能家居市場規模及增速 |
| 全球智能家居市場規模及增速 |
6.9 農業 |
6.10 汽車 |
第七章 人工智能投資策略及主要公司分析 |
7.1 投資策略 |
7.2 主要公司分析 |
| 7.2.1 科大訊飛：打造中國“最強大腦” |
| 7.2.2 東方網力：視頻大數據龍頭 |
| 7.2.3 東方國信：大數據智能分析龍頭 |
| 7.2.4 中瑞思創：智慧醫療新星升起 |
| 7.2.5 四維圖新：搶占無人駕駛的“入口” |
| 7.2.6 佳都科技：人臉識別新銳 |
| 7.2.7 科遠股份：工業智能化先鋒 |
| 7.2.8 漢王科技：模式識別和智能交互的領先企業 |
第八章 [~中~智林]風險提示 |
| 圖表目錄 |
| 圖表 1：2020-2025年全球人工智能投資額增長情況 |
| 圖表 2：2020-2025年全球人工智能新創公司數目 |
| 圖表 3：美國和歐洲開啟人腦模擬計算計劃 |
| 圖表 4：國內互聯網三大巨頭對人工智能高度重視 |
| 圖表 5：“中國腦計劃”主要方向 |
| 圖表 6：人工智能將完成人體自身 企業和產業的三層重構 |
| 圖表 7：“人工智能+應用場景”是產業發展的最終形態 |
| 圖表 8：從“人控”到人工智能存在巨大的產業機遇 |
| 圖表 9：戰爭形態發展歷程 |
| 中國人工智慧行業現狀調研及發展趨勢分析報告（2025-2031年） |
| 圖表 10：未來智能化戰爭 |
| 圖表 11：人工智能是21 世紀科技領域最為前沿的技術之一 |
| 圖表 12：計算機內部的數字電路邏輯結構 |
| 圖表 13：人腦的神經元突觸結構 |
| 圖表 14：人腦與計算機“硬件”上的差異 |
| 圖表 15：傳統軟件和人工智能解決問題的區別 |
| 圖表 16：人工智能三個階段 |
| 圖表 17：認知智能研發的兩大流派 |
| 圖表 18：google 大腦圖譜 |
| 圖表 19：IBM 人腦模擬芯片SyNAPSE 的芯片結構 功能 物理形態圖 |
| 圖表 20：百度大腦計劃 |
| 圖表 21：深度學習近年來逐步成為業界追逐的熱點 |
| 圖表 22：深度學習是機器學習的一個分支 |
| 圖表 23：人眼識別圖像過程 |
| 圖表 24：深度學習大幅提升語音識別準確率 |
| 圖表 25：深度學習大幅提升手寫識別準確率 |
| 圖表 26：計算能力指數級的增長促使技術變革間隔時間越來越短 |
| 圖表 27：計算成本平均每年下降33% |
| 圖表 28：存儲成本平均每年下降38% |
| 圖表 29：GPU 具有出眾的并行計算能力 |
| 圖表 30：GPU和CPU浮點運算能力對比 |
| 圖表 31：人腦神經元結構 |
| 圖表 32：IBM 的TRUENORTH 神經元芯片 |
| 圖表 33：神經形態芯片和傳統芯片的比較 |
| 圖表 34：未來大數據與人工智能結合的應用結構 |
| 圖表 35：人工智能的主要技術 |
| 圖表 36：百度大腦正循環工作圖 |
| 圖表 37：沃森在電視智力問答中戰勝人類 |
| 圖表 38：沃森的四大商業化方向 |
| 圖表 39：全球主要人工智能基礎平臺 |
| 圖表 40：機器學習模仿人類學習過程 |
| 圖表 41：機器學習是人工智能的核心技術 |
| 圖表 42：機器學習是涉及多領域的交叉學科 |
| 圖表 43：測試錯誤率低于其他機器學習模型 |
| 圖表 44：訓練時間低于其他機器學習模型 |
| 圖表 45：Ersatz平臺實現黑瘤素在線檢測 |
| 圖表 46：Ersatz平臺實現讀取驗證碼圖像信息 |
| 圖表 47：全球主要機器學習類公司 |
| 圖表 48：語音識別關鍵技術持續進步，達到實用門檻 |
| 圖表 49：語音應用嵌入越來越多終端中 |
| zhōngguó Réngrǒng zhìnéng hángyè xiànzhuàng diàoyán jí fāzhǎn qūshì fēnxī bàogào （2025-2031 nián） |
| 圖表 50：自然語言處理將廣泛應用于各個行業 |
| 圖表 51：語音交互技術已經全面滲透到各項互聯網應用中 |
| 圖表 52：智能助理的發展階段 |
| 圖表 53：國內外智能助手競爭格局 |
| 圖表 54：京東JIMI智能客服 |
| 圖表 55：windows10中加入個人智能助理 |
| 圖表 56：圖靈機器人云服務方式進入樂投車載系統 |
| 圖表 57：圖靈機器人云服務方式進入海爾智能家居系統 |
| 圖表 58：訊飛語音輸入法用戶已經突破2 億 |
| 圖表 59：訊飛輸入法在業內擁有極高的口碑 |
| 圖表 60：國內各智能助手用戶數（單位：萬） |
| 圖表 61：語音云平臺突破了硬件和操作系統的限制 |
| 圖表 62：語音云平臺擁有完善的運營和開發支撐 |
| 圖表 63：Luminosos的詞庫同時能夠理解表情符號 |
| 圖表 64：全球語音識別應用公司 |
| 圖表 65：clafifai可以智能理解視頻中的要素 |
| 圖表 66：clafifai自動尋找類似圖像進行智能廣告匹配 |
| 圖表 67：FACE++技術布局 |
| 圖表 68：FACE++商業布局 |
| 圖表 69：FACE++云臉應用鎖 |
| 圖表 70：全球主要圖像識別應用公司 |
| 圖表 71：google 預測分析API 主要功能 |
| 圖表 72：Google Prediction API |
| 圖表 73：全球主要預測API 商用公司 |
| 圖表 74：生物識別類別比較 |
| 圖表 75：馬云展示“Smile to Pay”技術 |
| 圖表 76：全球生物識別市場規模預測（單位：億美元） |
| 圖表 77：2025-2031年全球生物識別技術行業細分市場規模預測（單位：億美元） |
| 圖表 78：人臉識別技術 |
| 圖表 79：人臉識別發展歷程 |
| 圖表 80：人臉識別流程 |
| 圖表 81：人臉識別的應用領域 |
| 圖表 82：用戶鑒權的三種方式 |
| 圖表 83：銀行發行認證介質流程 |
| 圖表 84：人臉識別流程 |
| 圖表 85：聲紋識別過程 |
| 圖表 86：聲紋識別應用領域 |
| 圖表 87：時代億寶與阿里合作聲紋驗證產品 |
| 圖表 88：聲紋解鎖 |
| 圖表 89：從工業1.0 到工業4.0 |
| 中國人工知能（AI）産業の現狀調査及び発展傾向分析レポート（2025-2031年） |
| 圖表 90：工業4.0 以CPS平臺為核心 |
| 圖表 91：工業智能化分析平臺 |
| 圖表 92：Alphasense金融智能搜索平臺 |
| 圖表 93：Minettabrook實時抓取新聞 社交媒體推文等信息 |
| 圖表 94：Minettabrook實時智能提供重要金融決策信息 |
| 圖表 95：Lending Club業務模式 |
| 圖表 96：Lending Club智能撮合借款人的投資人 |
| 圖表 97：金融智能化公司整理 |
| 圖表 98：Knewton學習平臺 |
| 圖表 99：智能化學習公司整理 |
| 圖表 100：2020-2025年Rocket Fuel 收入持續保持高增長（單位：億美元） |
| 圖表 101：Rocket Fuel的人工智能廣告流程 |
| 圖表 102：Rocket Fuel已經擁有眾多高質量客戶 |
| 圖表 103：廣告業智能化的公司整理 |
| 圖表 104：法律行業智能化公司整理 |
| 圖表 105：智能家居布局 |
| 圖表 106：蘋果和谷歌在智能家居領域的布局 |
| 圖表 108：Ceres Imaging提供農田光譜數據來監測農作物的情況分析 |
| 圖表 109：農業智能化典型公司 |
| 圖表 110：無人駕駛原理 |
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