〖2017年新版〗中国人工智能行业发展研究及十三五规划分析报告
※中※※※商※※※※华※※※研※※※研※※※究※※※院※※※
《报告编号》 149486
《出版机构》 中商华研研究院
《出版日期》 2017年3月
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《报告目录》
**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
1.1.5 人工智能的产业链
1.2 人工智能发展历程
1.2.1 发展历程
1.2.2 研究进程
1.2.3 发展阶段
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大脑模拟
1.3.2 符号处理
1.3.3 子符号法
1.3.4 统计学法
1.3.5 集成方法
第二章 2012-2016年国际人工智能行业发展分析
2.1 2012-2016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 美国人工智能发展计划
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 2012-2016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 以色列人工智能融资动态
2.5 2012-2016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 2012-2016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
3.3 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 2012-2016年中国人工智能行业发展分析
4.1 我国人工智能技术研究进程
4.1.1 人工智能技术方兴未艾
4.1.2 人工智能专利申请状况
4.1.3 人工智能产研结合加快
4.1.4 人工智能实验室成立
4.2 2012-2016年人工智能行业发展综况
4.2.1 人工智能产业规模分析
4.2.2 人工智能企业区域分布
4.2.3 企业加快人工智能布局
4.2.4 人工智能产业发展提速
4.3 人工智能产业生态格局分析
4.3.1 生态格局基本架构
4.3.2 基础资源支持层
4.3.3 技术实现路径层
4.3.4 应用实现路径层
4.3.5 未来生态格局展望
4.4 2012-2016年人工智能区域发展动态分析
4.4.1 哈尔滨逐步完善机器人产业
4.4.2 安徽省建立人工智能学会
4.4.3 四川成立人工智能实验室
4.4.4 江苏省启动“大脑计划”
4.4.5 上海进一步布局人工智能
4.4.6 福建建立仿脑智能实验室
4.5 2012-2016年人工智能技术研究动态
4.5.1 人工智能再获重大突破
4.5.2 深度学习专用处理器发布
4.5.3 智能语音交互成为趋势
4.5.4 高级人工智能逐步突破
4.5.5 人工智能技术走进生活
4.5.6 人工智能带来媒体变革
4.6 人工智能行业发展存在的主要问题
4.6.1 人工智能的三大发展瓶颈
4.6.2 人工智能发展的技术困境
4.6.3 人工智能发展的隐性问题
4.6.4 人工智能发展的道德问题
4.7 人工智能行业发展对策及建议
4.7.1 人工智能的发展策略分析
4.7.2 人工智能的技术发展建议
4.7.3 人工智能伦理问题的对策
第五章 2012-2016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
5.4.1 机器学习的阶段
5.4.2 深度学习技术内涵
5.4.3 深度学习算法技术
5.4.4 深度学习的技术应用
5.4.5 深度学习领域发展现状
5.4.6 深度学习提高人工智能水平
第六章 人工智能行业的技术基础分析
6.1 自然语言处理
6.1.1 自然语言处理内涵
6.1.2 语音识别技术分析
6.1.3 语义技术研发状况
6.1.4 自动翻译技术内涵
6.2 计算机视觉
6.2.1 计算机视觉的内涵
6.2.2 计算机视觉的应用
6.2.3 计算机视觉的运作
6.2.4 人脸识别技术应用
6.3 模式识别技术
6.3.1 模式识别技术内涵
6.3.2 文字识别技术应用
6.3.3 指掌纹识别技术应用
6.3.4 模式识别发展潜力
6.4 知识表示
6.4.1 知识表示的内涵
6.4.2 知识表示的方法
6.4.3 知识表示的进展
6.5 其他技术基础
6.5.1 自动推理技术
6.5.2 环境感知技术
6.5.3 自动规划技术
6.5.4 **系统技术
第七章 人工智能技术的主要应用领域分析
7.1 工业领域
7.1.1 智能工厂进一步转型
7.1.2 人工智能的工业应用
7.1.3 AI将催生智能生产工厂
7.1.4 人工智能应用于制造领域
7.1.5 人工智能成工业发展方向
7.1.6 AI工业应用的前景广阔
7.2 医疗领域
7.2.1 人工智能的医疗应用概况
7.2.2 人工智能在中医学中的应用
7.2.3 人工神经网络技术的医学应用
7.2.4 AI在医学影像诊断中的应用
7.2.5 AI技术在医疗诊断中的应用
7.2.6 AI技术将逐步加快药品研发
7.2.7 企业加快布局医疗人工智能
7.3 智能家居领域
7.3.1 智能家居的AI应用情景
7.3.2 AI或成为智能家居的核心
7.3.3 人工智能家居成为新趋势
7.3.4 人工智能助力智能家居发展
7.4 安防领域
7.4.1 AI对安防行业的重要意义
7.4.2 AI在安防领域的应用现状
7.4.3 **崛起的巡逻机器人
7.4.4 AI识别技术的安防应用
7.4.5 生物识别市场规模分析
7.4.6 AI技术应用于国家安防
7.5 社交领域
