2025-2031年中国人工智能行业前景研究与未来前景预测报告
- 【报告名称】2025-2031年中国人工智能行业前景研究与未来前景预测报告
- 【关 键 字】人工智能 人工智能市场分析
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人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。
在市场规模方面，2024年，中国人工智能产业规模达到约3451亿元。在企业数量方面，企查查数据显示，截至2024年2月25日，我国在业/存续“人工智能”相关企业共69.3万家。2024年，我国“人工智能”相关企业新增15.8万家；2024年，我国“人工智能”相关企业新增33.8万家。融资方面，2024年全国人工智能版块共发生了971起融资事件（不算拟收购、被收购、定增、挂牌上市），累计披露的融资金额1096.35亿元。单笔融资金额超过亿元的案例326起，合计融资金额高达1023.57亿元，占2024年融资规模总额的93.36%。在产业创新试点方面，截至2024年12月底，科技部颁布了17个新一代人工智能创新发展试验区，《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》提出，到2024年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。
在中国，人工智能的发展受到政府高度重视。2024年3月12日，两会受权发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2024年远景目标纲要》，其中明确指出要聚焦人工智能等重大创新领域组建一批国家实验室，重组国家重点实验室，同时，要培育壮大人工智能产业。2024年3月发布的《关于加强科技伦理治理的意见》指出，制定生命科学、医学、人工智能等重点领域的科技伦理规范、指南等。“十四五”期间，重点加强生命科学、医学、人工智能等领域的科技伦理立法研究，及时推动将重要的科技伦理规范上升为国家法律法规。为加快推动人工智能应用，助力稳经济，培育新的经济增长点，2024年8月12日，《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》发布（下称《意见》）。《意见》提出，大力支持专精特新“小巨人”、独角兽、人工智能初创企业等积极开展场景创新，参与城市、产业场景建设，通过场景创新实现业务成长。科技部2024年8月15日公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。首批支持建设十个示范应用场景。2024年12月9日，最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》（以下简称《意见》）。将进一步推动人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建设，创造更高水平的数字正义，推动智慧法治建设迈向更高层次。
我国人工智能技术和产业已经取得了长足的发展，相信“十四五”期间，人工智能技术创新将进一步加快，产业规模持续扩大，并涌现出一批发展潜力大的优质企业和产业集群，成为引领经济高质量发展的重要引擎。
产业研究报告网发布的《2025-2031年中国人工智能行业前景研究与未来前景预测报告》共十五章。首先介绍了人工智能的定义及分类，接着分析了国际人工智能产业的发展状况、我国人工智能产业的政策环境及运行情况。接着，报告对我国人工智能行业的发展驱动要素、基础技术、应用领域、机器人行业发展状况做了细致的透析，最后对国内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、发展前景和趋势做了详细介绍。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、财政部、发改委、中国互联网络信息中心、中国通信院、中国人工智能学会、产业研究报告网、产业研究报告网市场调查中心、中国高科技产业协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录：
第一章 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 人工智能的特征
1.1.4 人工智能关键环节
1.1.5 人工智能技术层级
1.1.6 人工智能发展意义
1.2 人工智能产业链分析
1.2.1 产业生态链结构
1.2.2 产业链基本构成
1.2.3 产业链相关产品
1.2.4 产业链相关企业
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 2020-2024年国际人工智能行业发展分析
2.1 全球人工智能行业发展综况
2.1.1 驱动人工智能发展动因
2.1.2 全球人工智能产业格局
2.1.3 人工智能发展热度不减
2.1.4 各国人工智能战略布局
2.1.5 全球人工智能的部署率
2.1.6 全球人工智能支出规模
2.1.7 全球AI创新力城市榜单
2.1.8 人工智能专利综合指数
2.1.9 全球人工智能创新指数
2.1.10 全球人工智能企业应用情况
2.2 全球主要经济体人工智能战略特点
2.2.1 战略任务分类
2.2.2 主要目标任务
2.2.3 重点研发布局
2.2.4 主要应用领域
2.2.5 长期战略规划
2.3 美国
2.3.1 美国人工智能发展状况
2.3.2 美国人工智能就业市场
2.3.3 美国人工智能支出状况
2.3.4 美国人工智能政策演变
2.3.5 美国人工智能战略特点
2.3.6 美国人工智能战略影响
2.3.7 美国人工智能具体布局
2.3.8 美国人工智能相关主体
2.3.9 美国人工智能竞争策略
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能战略布局
2.4.2 人工智能发展的优劣势
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能发展动态
2.4.5 日本企业人工智能应用
2.4.6 日本人工智能发展前景
2.4.7 日本人工智能发展规划
2.5 欧洲
2.5.1 欧盟人工智能法发布
2.5.2 欧盟人工智能战略布局
2.5.3 英国发布人工智能战略
2.5.4 德国人工智能战略布局
2.5.5 法国人工智能战略布局
2.6 各国人工智能产业发展动态
2.6.1 韩国人工智能产业发展
2.6.2 俄罗斯加快人工智能布局
2.6.3 新加坡人工智能发展战略
第三章 2020-2024年中国人工智能行业政策环境分析
3.1 人工智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人工智能行业获得政策红利
3.2.1 中央明确加快人工智能发展
3.2.2 科技部助推人工智能创新应用
3.2.3 人工智能人才培养的相关政策
3.2.4 人工智能被写进政府工作报告
3.2.5 人工智能成为行业政策导向
3.2.6 新一代人工智能伦理规范
3.2.7 人工智能标准体系建设加快
3.2.8 “十四五”规划布局人工智能
3.2.9 “十四五”智能制造规划发布
3.3 人工智能行业规划相关内容
3.3.1 战略目标
3.3.2 总体部署
3.3.3 构建创新体系
3.3.4 培育智能经济
3.3.5 建设智能社会
3.3.6 加强军民融合
3.3.7 构建基础设施
3.3.8 布局重大项目
3.4 地区人工智能政策规划逐步完善
3.4.1 重庆市人工智能发展方案
3.4.2 天津市人工智能行动计划
3.4.3 武汉市人工智能试验区规划
3.4.4 苏州市人工智能发展措施
3.4.5 长沙市人工智能行动计划
3.4.6 郑州市人工智能发展规划
3.4.7 上海市人工智能发展规划
3.4.8 杭州市人工智能发展规划
3.4.9 湖北省人工智能发展规划
3.4.10 合肥市人工智能发展政策
3.4.11 四川省人工智能发展规划
3.5 机器人相关政策规划分析
3.5.1 机器人产业相关政策汇总
3.5.2 各地区加快机器人行业布局
3.5.3 “十四五”机器人产业发展规划
第四章 2020-2024年中国人工智能技术及人才培养状况分析
4.1 人工智能技术认知状况调研
4.1.1 认知历程
4.1.2 认知程度
4.1.3 认知渠道
4.1.4 认可领域
4.1.5 取代趋势
4.1.6 争议领域
4.2 中国人工智能专利申请状况
4.2.1 专利申请规模
4.2.2 专利申请占比
4.2.3 专利申请主体
4.2.4 创新驱动力分析
4.2.5 技术研究热点
4.3 中国人工智能专利申请特点
4.3.1 技术研发主体多样
4.3.2 应用技术发展提速
4.3.3 细分技术专利特征
4.3.4 互联网企业布局特点
4.3.5 专利技术发展要点
4.4 人工智能技术人才供需状况分析
4.4.1 AI人才需求的岗位类型
4.4.2 人工智能行业从业情况
4.4.3 AI人才的区域供需状况
4.4.4 AI岗位的能力要求分析
4.5 人工智能技术人才培养状况分析
4.5.1 高校AI人才的培养情况
4.5.2 机构AI人才的培养情况
4.5.3 人工智能学院建设模式
4.5.4 AI人才培养存在的问题
4.5.5 AI人才培养的未来趋势
4.5.6 AI人才培养的政策建议
第五章 2020-2024年中国人工智能行业发展分析
5.1 人工智能行业发展进程
5.1.1 行业发展历程
5.1.2 技术研究进程
5.1.3 转型升级阶段
5.2 人工智能行业发展价值
5.2.1 人工智能催生智能经济
5.2.2 人工智能助力智能社会
5.2.3 AI带来全方位商业化
5.2.4 AI技术推动产业升级
5.2.5 AI进入机器学习时代
5.3 中国产业智能化升级指数分析
5.3.1 产业智能化升级总指数
5.3.2 农业智能化升级指数
5.3.3 工业智能化升级指数
5.3.4 服务业智能化升级指数
5.4 2020-2024年人工智能行业发展综况
5.4.1 人工智能应用需求加大
5.4.2 人工智能产业逐步成熟
5.4.3 市场发展规模逐步上升
5.4.4 人工智能投资支出规模
5.4.5 人工智能行业发展特点
5.4.6 人工智能开放平台发展
5.5 人工智能产业生态格局分析
5.5.1 生态格局基本架构
5.5.2 基础资源支持层
5.5.3 技术实现路径层
5.5.4 应用实现路径层
5.5.5 未来生态格局展望
5.6 人工智能行业竞争格局分析
5.6.1 企业主体分类
5.6.2 企业注册数量
5.6.3 企业地域分布
5.6.4 企业注册资本
5.6.5 互联网企业布局
5.6.6 企业上市情况
5.6.7 未来竞争格局
5.7 人工智能行业发展存在的主要问题
5.7.1 人工智能行业面临的挑战
5.7.2 人工智能发展的技术困境
5.7.3 人工智能发展的安全问题
5.7.4 人工智能发展的伦理问题
5.7.5 人工智能发展的隐私问题
5.7.6 AI企业被列入“实体清单”
5.8 人工智能行业发展对策及建议
5.8.1 人工智能的发展策略分析
5.8.2 人工智能的技术创新策略
5.8.3 人工智能的政策发展建议
5.8.4 推进人工智能标准化建设
5.8.5 人工智能伦理问题的对策
5.9 人工智能行业发展战略分析
5.9.1 建立完善的数据生态系统
5.9.2 拓宽人工智能的传统行业应用
5.9.3 加强人工智能专业人才储备
5.9.4 确保教育和培训体系与时俱进
5.9.5 相互不建立伦理和法律共识
第六章 2020-2024年重点区域人工智能行业发展布局
6.1 人工智能行业区域发展格局分析
6.1.1 人工智能区域发展指数
6.1.2 省市人工智能发展指数
6.1.3 城市人工智能发展指数
6.1.4 人工智能产业园区建设
6.1.5 人工智能创新应用先导区
6.1.6 人工智能创新发展试验区
6.2 北京市
6.2.1 产业竞争力指数
6.2.2 政策环境分析
6.2.3 产业发展规模
6.2.4 行业创新能力
6.2.5 产业集聚情况
6.2.6 产业联盟成立
6.2.7 产业发展问题
6.2.8 行业融资现状
6.3 上海市
6.3.1 产业竞争力指数
6.3.2 产业发展优势
6.3.3 政策环境分析
6.3.4 产业发展现状
6.3.5 产业创新能力
6.3.6 产业投融资情况
6.3.7 地区发展布局
6.4 广东省
6.4.1 产业竞争力指数
6.4.2 政策环境分析
6.4.3 企业发展规模
6.4.4 产业发展特点
6.4.5 广州AI产业布局
6.4.6 深圳AI产业综况
6.4.7 产业联盟成立
6.4.8 产业发展问题
6.4.9 产业发展策略
6.4.10 产业投融资情况
6.5 浙江省
6.5.1 产业竞争力指数
6.5.2 政策环境分析
6.5.3 产业发展综况
6.5.4 产业联盟发展
6.5.5 产业发展经验
6.5.6 产业发展对策
6.5.7 产业发展方向
6.5.8 产业发展趋势
6.5.9 杭州产业发展
6.6 江苏省
6.6.1 产业竞争力指数
6.6.2 行业发展状况
6.6.3 苏州发展布局
6.6.4 项目签约动态
6.6.5 重点企业汇总
6.6.6 产业发展机遇
6.6.7 产业发展挑战
6.7 安徽省
6.7.1 产业竞争力指数
6.7.2 政策环境分析
6.7.3 产业发展优势
6.7.4 产业运行成效
6.7.5 重点园区发展
6.7.6 产业发展挑战
6.7.7 政策建议分析
6.8 贵州省
6.8.1 产业竞争力指数
6.8.2 政策环境分析
6.8.3 产业发展回顾
6.8.4 人才培养加快
6.8.5 产业融合发展
第七章 2020-2024年人工智能技术发展的驱动要素
7.1 人工智能行业发展的技术机遇
7.1.1 互联网基础建设加快
7.1.2 科技研发支出上升
7.1.3 数据数量规模上升
7.1.4 应用技术逐步完善
7.2 硬件基础日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 类人脑芯片
7.2.3 量子计算机
7.2.4 仿生计算机
7.3 人工智能芯片技术发展提速
7.3.1 人工智能对芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成为战略高点
7.3.3 中国人工智能芯片市场规模
7.3.4 中国人工智能芯片企业格局
7.3.5 中国人工智能芯片发展困境
7.3.6 人工智能芯片行业发展对策
7.3.7 人工智能芯片未来发展趋势
7.4 物联网提供基础环境
7.4.1 物联网技术的分析
7.4.2 物联网产业政策环境
7.4.3 中国物联网产业规模
7.4.4 企业加快物联网布局
7.4.5 物联网是智能分析的基础
7.4.6 物联网与人工智能融合
7.5 大规模并行运算的实现
7.5.1 云计算的关键技术
7.5.2 云计算的应用模式
7.5.3 云计算产业发展规模
7.5.4 云计算市场竞争格局
7.5.5 云计算成人工智能基础
7.5.6 云计算与人工智能协同发展
7.5.7 人工智能云计算主要企业
7.6 大数据技术的崛起
7.6.1 大数据技术内涵及环节
7.6.2 大数据市场规模分析
7.6.3 大数据的主要应用领域
7.6.4 大数据与人工智能的关系
7.6.5 大数据成人工智能数据源
7.6.6 数据视角下AI的应用场景
7.6.7 人工智能数据的安全风险
7.6.8 人工智能数据的安全治理
7.7 深度学习技术的出现
7.7.1 机器学习的阶段
7.7.2 深度学习技术内涵
7.7.3 深度学习发展历程
7.7.4 深度学习算法技术
7.7.5 深度学习的技术应用
7.7.6 深度学习领域发展状况
7.7.7 机器学习企业市场格局
第八章 人工智能基础技术发展及应用分析
8.1 自然语言处理技术
8.1.1 自然语言处理内涵
8.1.2 自然语言处理分类
8.1.3 自然语音处理研究
8.1.4 语音识别系统框架
8.1.5 语音技术应用规模
8.1.6 自动翻译技术内涵
8.1.7 语音识别研究历程
8.1.8 语音识别技术趋势
8.2 计算机视觉技术
8.2.1 计算机视觉基本内涵
8.2.2 计算机视觉主要分类
8.2.3 计算机视觉应用领域
8.2.4 计算机视觉应用规模
8.2.5 计算机视觉运作流程
8.3 模式识别技术
8.3.1 模式识别技术内涵
8.3.2 文字识别技术应用
8.3.3 生物特征识别技术
8.3.4 人工智能语音识别
8.3.5 人脸识别技术应用
8.3.6 模式识别发展潜力
8.4 知识表示技术
8.4.1 知识表示的内涵
8.4.2 知识表示的方法
8.4.3 知识表示的进展
8.5 其他基础技术分析
8.5.1 自动推理技术
8.5.2 环境感知技术
8.5.3 自动规划技术
8.5.4 系统技术
第九章 2020-2024年人工智能技术的主要应用领域分析
9.1 疫情防控领域
9.1.1 AI技术助力抗疫场景
9.1.2 地区AI技术抗疫状况
9.1.3 AI技术应用实现难题
9.1.4 AI技术应用发展建议
9.2 工业领域
9.2.1 人工智能的工业应用
9.2.2 智能工厂人工智能应用
9.2.3 智能工厂进一步转型
9.2.4 人工智能应用于制造领域
9.2.5 AI智能制造主要企业发展
9.2.6 人工智能成工业发展方向
9.2.7 AI工业应用的发展趋势
9.3 医疗领域
9.3.1 人工智能医疗行业发展历程
9.3.2 人工智能医疗行业应用价值
9.3.3 人工智能医疗应用市场规模
9.3.4 人工智能医学影像市场分析
9.3.5 人工智能医疗具体应用分析
9.3.6 人工智能医疗领域投资状况
9.3.7 人工智能医疗发展趋势分析
9.4 安防领域
9.4.1 AI对安防行业的重要意义
9.4.2 AI识别技术的安防应用
9.4.3 AI在安防领域的应用场景
9.4.4 人工智能+安防产业链
9.4.5 AI+安防市场发展规模
9.4.6 AI+安防企业发展情况
9.4.7 快速崛起的巡逻机器人
9.4.8 AI+安防行业发展趋势
9.4.9 AI+安防市场发展前景
9.5 金融领域
9.5.1 AI技术在金融领域的作用
9.5.2 智能支付应用状况分析
9.5.3 金融人工智能发展现状
9.5.4 人工智能金融应用评价
9.5.5 人工智能金融典型应用
9.5.6 AI+金融行业应用风险
9.5.7 AI+金融行业应用对策
9.6 零售领域
9.6.1 AI在零售行业的应用场景分析
9.6.2 人工智能应用于零售业的规模
9.6.3 人工智能应用于零售典型案例
9.6.4 人工智能应用于新零售的问题
9.6.5 人工智能+零售相关布局企业
9.6.6 人工智能+零售未来趋势展望
9.7 社交领域
9.7.1 人工智能社交产品应用
9.7.2 语音交互产品市场火热
9.7.3 微信人工智能社交系统
9.7.4 人工智能社交现存问题
9.8 其他应用领域分析
9.8.1 智能物流领域
9.8.2 智能教育领域
9.8.3 智能交通领域
9.8.4 智能政务领域
第十章 2020-2024年智能机器人产业发展分析
10.1 机器人产业发展综述
10.1.1 机器人的定义及分类
10.1.2 机器人产业发展阶段
10.1.3 机器人产业发展图谱
10.1.4 机器人行业产业链构成
10.1.5 机器人下游应用产业多
10.1.6 机器人专利申请技术流向
10.2 2020-2024年机器人产业发展状况
10.2.1 全球机器人产业发展状况
10.2.2 中国机器人产业发展状况
10.2.3 中国机器人产业发展水平
10.2.4 区域机器人产业发展状况
10.2.5 中国机器人企业数量规模
10.2.6 中国机器人行业投融资情况
10.2.7 机器人产业发展的政策建议
10.2.8 机器人产业“十四五”展望
10.2.9 机器人产业未来发展趋势
10.3 人工智能在机器人行业的应用状况
10.3.1 人工智能与机器人的关系
10.3.2 AI于机器人的应用过程
10.3.3 AI大量运用于小型机器人
10.3.4 人工智能促进机器人发展
10.4 人工智能技术在机器人领域的应用
10.4.1 系统的应用
10.4.2 模式识别的应用
10.4.3 机器视觉的应用
10.4.4 机器学习的应用
10.4.5 分布式AI的应用
10.4.6 进化算法的应用
10.5 机器人重点应用领域分析
10.5.1 工业机器人
10.5.2 服务机器人
10.5.3 医疗机器人
10.5.4 教育机器人
10.5.5 物流机器人
10.5.6 军用机器人
第十一章 2020-2024年国际人工智能重点企业分析
11.1 微软（MicrosoftCorporation）
11.1.1 企业发展概况
11.1.2 企业财务状况
11.1.3 相关业务部门
11.1.4 人工智能发展布局
11.1.5 人工智能布局领域
11.1.6 人工智能产品研发
11.1.7 AI平台服务范围
11.1.8 企业合作动态
11.2 IBM
11.2.1 企业发展概况
11.2.2 企业经营范围
11.2.3 企业财务状况
11.2.4 技术研发布局
11.2.5 AI咨询服务
11.2.6 企业布局动态
11.3 谷歌（AlphabetInc.）
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 企业财务状况
11.3.3 人工智能重点布局
11.3.4 人工智能芯片研发
11.3.5 人工智能研究进展
11.3.6 人工智能技术趋势
11.4 英特尔（Intel）
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 企业财务状况
11.4.3 人工智能发展战略
11.4.4 人工智能技术布局
11.4.5 人工智能发展动态
11.4.6 收购人工智能企业
11.5 亚马逊公司（Amazon）
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 企业财务状况
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 云科技的探索
11.5.5 产品研发动态
11.6 其他企业
11.6.1 苹果公司
11.6.2 NVIDIA（英伟达）
11.6.3 Uber（优步）
第十二章 2020-2024年中国人工智能重点企业分析
12.1 百度公司
12.1.1 企业发展概况
12.1.2 企业财务状况
12.1.3 人工智能发展布局
12.1.4 人工智能技术状况
12.1.5 人工智能应用状况
12.1.6 AI业务合作动态
12.2 腾讯控股有限公司
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 企业财务状况
12.2.3 人工智能发展布局
12.2.4 人工智能应用成效
12.2.5 人工智能发展动态
12.3 阿里巴巴（Alibaba）
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 企业财务状况
12.3.3 人工智能应用领域
12.3.4 人工智能布局动态
12.3.5 阿里云发展布局
12.4 科大讯飞股份有限公司
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 主要业务分析
12.4.3 业务开展情况
12.4.4 经营效益分析
12.4.5 业务经营分析
12.4.6 财务状况分析
12.4.7 核心竞争力分析
12.4.8 公司发展战略
12.4.9 未来前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企业发展概况
12.5.2 主要业务分析
12.5.3 业务开展情况
12.5.4 经营效益分析
12.5.5 业务经营分析
12.5.6 财务状况分析
12.5.7 核心竞争力分析
12.5.8 公司发展战略
12.5.9 未来前景展望
12.6 北京旷视科技有限公司
12.6.1 企业基本概况
12.6.2 重点产品系统
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 企业经营分析
12.6.6 企业发展布局
12.6.7 融资进程分析
12.7 云知声智能科技股份有限公司
12.7.1 企业基本概述
12.7.2 企业营收情况
12.7.3 企业竞争优势
12.7.4 企业业务体系
12.7.5 主要产品分析
12.7.6 平台用户分布
12.7.7 业务发展布局
12.7.8 企业合作动态
第十三章 2025-2031年人工智能行业投资价值分析
13.1 投资价值评估
13.2 投资机会评估
13.3 投资驱动因素
13.3.1 发展动力评估
13.3.2 经济因素
13.3.3 技术因素
13.3.4 政策因素
13.3.5 社会因素
13.4 投资壁垒分析
13.4.1 进入壁垒评估
13.4.2 竞争壁垒分析
13.4.3 技术壁垒分析
13.4.4 资金壁垒分析
13.4.5 政策壁垒分析
13.5 人工智能行业投资风险分析
13.5.1 环境风险
13.5.2 行业风险
13.5.3 技术风险
13.5.4 内部风险
13.5.5 竞争风险
13.5.6 合同毁约风险
13.6 投资时机及建议
13.6.1 进入时机分析
13.6.2 投资建议分析
第十四章 2020-2024年人工智能行业投资分析
14.1 全球人工智能领域融资情况分析
14.1.1 融资规模状况
14.1.2 重点融资事件
14.1.3 区域融资特点
14.1.4 独角兽企业规模
14.1.5 企业退出规模
14.1.6 活跃投资机构
14.1.7 细分领域融资
14.2 中国人工智能相关企业融资状况
14.2.1 融资规模走势
14.2.2 重点融资事件
14.2.3 融资金额分布
14.2.4 融资轮次分布
14.2.5 投资区域分布
14.2.6 投资活跃机构
14.2.7 企业冲刺IPO
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能领域投资动态分析
14.3.1 投资项目综述
14.3.2 投资区域分布
14.3.3 投资模式分析
14.3.4 典型投资案例
第十五章 人工智能行业未来发展前景及趋势预测
15.1 人工智能行业发展前景展望
15.1.1 人工智能经济效益巨大
15.1.2 人工智能区块链应用前景
15.1.3 人工智能生产方式前景
15.1.4 人工智能项目投资机遇
15.1.5 人工智能投资机会分析
15.1.6 人工智能产业投资方向
15.1.7 人工智能技术发展方向
15.1.8 人工智能“十四五”发展机遇
15.2 人工智能行业发展趋势预测
15.2.1 人工智能宏观发展趋势
15.2.2 人工智能应用趋势展望
15.2.3 人工智能产业发展趋势
15.2.4 人工智能城市发展方向
15.2.5 “智能+X”将成新时尚
15.3 2025-2031年中国人工智能行业预测分析
15.3.1 2025-2031年中国人工智能行业影响因素分析
15.3.2 2025-2031年中国人工智能产业规模预测
附录
附录一：新一代人工智能伦理规范
图表目录
图表1 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
图表2 专用人工智能与通用人工智能的区别
图表3 人工智能产业生态图
图表4 人工智能产业链结构
图表5 人工智能产业链相关产品
图表6 人工智能产业链基础层构成及代表企业
图表7 人工智能产业链技术层构成及代表企业
图表8 人工智能产业链应用层构成及代表企业
图表9 全球人工智能产业链及代表厂商
图表10 各国人工智能部署率
图表11 2024年国家入选500强人工智能最具创新力城市数量TOP10
图表12 2024年全球人工智能最具创新力城市TOP10
图表13 人工智能相关专利申请量Top10企业排名情况
图表14 2024年人工智能TOP10企业专利综合指数
图表15 2024年人工智能TOP10企业专利基础指标排名
图表16 2024年人工智能TOP10企业技术宽度和质量指标排名
图表17 2024年人工智能TOP10企业专利技术集中度排名
图表18 2024年人工智能TOP10企业专利质量与布局指标排名
图表19 2024年人工智能TOP10企业当前及未来影响力指标排名
图表20 2024年人工智能TOP10企业自研能力指标排名
图表21 2024年各国人工智能创新指数得分与排名
图表22 2020-2024年参评国家人工智能创新指数排名变化
图表23 2024年各行业AI采用情况
图表24 2024年各行业和职能部门采用AI的情况
图表25 主要国家人工智能战略目标和任务
图表26 各国在人工智能各领域的重点研发布局情况
图表27 各主要经济体高度关注的人工智能应用领域
图表28 2020-2024财年美国政府在AI上的总合约支出
图表29 2024年美国政府部门和代理商在AI方面的前十大合约支出
图表30 2020-2024年美国政府部门和代理商在AI方面前十大合约支出（总和）
在市场规模方面，2024年，中国人工智能产业规模达到约3451亿元。在企业数量方面，企查查数据显示，截至2024年2月25日，我国在业/存续“人工智能”相关企业共69.3万家。2024年，我国“人工智能”相关企业新增15.8万家；2024年，我国“人工智能”相关企业新增33.8万家。融资方面，2024年全国人工智能版块共发生了971起融资事件（不算拟收购、被收购、定增、挂牌上市），累计披露的融资金额1096.35亿元。单笔融资金额超过亿元的案例326起，合计融资金额高达1023.57亿元，占2024年融资规模总额的93.36%。在产业创新试点方面，截至2024年12月底，科技部颁布了17个新一代人工智能创新发展试验区，《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》提出，到2024年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。
在中国，人工智能的发展受到政府高度重视。2024年3月12日，两会受权发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2024年远景目标纲要》，其中明确指出要聚焦人工智能等重大创新领域组建一批国家实验室，重组国家重点实验室，同时，要培育壮大人工智能产业。2024年3月发布的《关于加强科技伦理治理的意见》指出，制定生命科学、医学、人工智能等重点领域的科技伦理规范、指南等。“十四五”期间，重点加强生命科学、医学、人工智能等领域的科技伦理立法研究，及时推动将重要的科技伦理规范上升为国家法律法规。为加快推动人工智能应用，助力稳经济，培育新的经济增长点，2024年8月12日，《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》发布（下称《意见》）。《意见》提出，大力支持专精特新“小巨人”、独角兽、人工智能初创企业等积极开展场景创新，参与城市、产业场景建设，通过场景创新实现业务成长。科技部2024年8月15日公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。首批支持建设十个示范应用场景。2024年12月9日，最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》（以下简称《意见》）。将进一步推动人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建设，创造更高水平的数字正义，推动智慧法治建设迈向更高层次。
我国人工智能技术和产业已经取得了长足的发展，相信“十四五”期间，人工智能技术创新将进一步加快，产业规模持续扩大，并涌现出一批发展潜力大的优质企业和产业集群，成为引领经济高质量发展的重要引擎。
产业研究报告网发布的《2025-2031年中国人工智能行业前景研究与未来前景预测报告》共十五章。首先介绍了人工智能的定义及分类，接着分析了国际人工智能产业的发展状况、我国人工智能产业的政策环境及运行情况。接着，报告对我国人工智能行业的发展驱动要素、基础技术、应用领域、机器人行业发展状况做了细致的透析，最后对国内外人工智能重点企业的经营状况、行业的投资状况、发展前景和趋势做了详细介绍。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、财政部、发改委、中国互联网络信息中心、中国通信院、中国人工智能学会、产业研究报告网、产业研究报告网市场调查中心、中国高科技产业协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录：
第一章 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 人工智能的特征
1.1.4 人工智能关键环节
1.1.5 人工智能技术层级
1.1.6 人工智能发展意义
1.2 人工智能产业链分析
1.2.1 产业生态链结构
1.2.2 产业链基本构成
1.2.3 产业链相关产品
1.2.4 产业链相关企业
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 2020-2024年国际人工智能行业发展分析
2.1 全球人工智能行业发展综况
2.1.1 驱动人工智能发展动因
2.1.2 全球人工智能产业格局
2.1.3 人工智能发展热度不减
2.1.4 各国人工智能战略布局
2.1.5 全球人工智能的部署率
2.1.6 全球人工智能支出规模
2.1.7 全球AI创新力城市榜单
2.1.8 人工智能专利综合指数
2.1.9 全球人工智能创新指数
2.1.10 全球人工智能企业应用情况
2.2 全球主要经济体人工智能战略特点
2.2.1 战略任务分类
2.2.2 主要目标任务
2.2.3 重点研发布局
2.2.4 主要应用领域
2.2.5 长期战略规划
2.3 美国
2.3.1 美国人工智能发展状况
2.3.2 美国人工智能就业市场
2.3.3 美国人工智能支出状况
2.3.4 美国人工智能政策演变
2.3.5 美国人工智能战略特点
2.3.6 美国人工智能战略影响
2.3.7 美国人工智能具体布局
2.3.8 美国人工智能相关主体
2.3.9 美国人工智能竞争策略
2.4 日本
2.4.1 日本人工智能战略布局
2.4.2 人工智能发展的优劣势
2.4.3 日本加大人工智能投入
2.4.4 日本人工智能发展动态
2.4.5 日本企业人工智能应用
2.4.6 日本人工智能发展前景
2.4.7 日本人工智能发展规划
2.5 欧洲
2.5.1 欧盟人工智能法发布
2.5.2 欧盟人工智能战略布局
2.5.3 英国发布人工智能战略
2.5.4 德国人工智能战略布局
2.5.5 法国人工智能战略布局
2.6 各国人工智能产业发展动态
2.6.1 韩国人工智能产业发展
2.6.2 俄罗斯加快人工智能布局
2.6.3 新加坡人工智能发展战略
第三章 2020-2024年中国人工智能行业政策环境分析
3.1 人工智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人工智能行业获得政策红利
3.2.1 中央明确加快人工智能发展
3.2.2 科技部助推人工智能创新应用
3.2.3 人工智能人才培养的相关政策
3.2.4 人工智能被写进政府工作报告
3.2.5 人工智能成为行业政策导向
3.2.6 新一代人工智能伦理规范
3.2.7 人工智能标准体系建设加快
3.2.8 “十四五”规划布局人工智能
3.2.9 “十四五”智能制造规划发布
3.3 人工智能行业规划相关内容
3.3.1 战略目标
3.3.2 总体部署
3.3.3 构建创新体系
3.3.4 培育智能经济
3.3.5 建设智能社会
3.3.6 加强军民融合
3.3.7 构建基础设施
3.3.8 布局重大项目
3.4 地区人工智能政策规划逐步完善
3.4.1 重庆市人工智能发展方案
3.4.2 天津市人工智能行动计划
3.4.3 武汉市人工智能试验区规划
3.4.4 苏州市人工智能发展措施
3.4.5 长沙市人工智能行动计划
3.4.6 郑州市人工智能发展规划
3.4.7 上海市人工智能发展规划
3.4.8 杭州市人工智能发展规划
3.4.9 湖北省人工智能发展规划
3.4.10 合肥市人工智能发展政策
3.4.11 四川省人工智能发展规划
3.5 机器人相关政策规划分析
3.5.1 机器人产业相关政策汇总
3.5.2 各地区加快机器人行业布局
3.5.3 “十四五”机器人产业发展规划
第四章 2020-2024年中国人工智能技术及人才培养状况分析
4.1 人工智能技术认知状况调研
4.1.1 认知历程
4.1.2 认知程度
4.1.3 认知渠道
4.1.4 认可领域
4.1.5 取代趋势
4.1.6 争议领域
4.2 中国人工智能专利申请状况
4.2.1 专利申请规模
4.2.2 专利申请占比
4.2.3 专利申请主体
4.2.4 创新驱动力分析
4.2.5 技术研究热点
4.3 中国人工智能专利申请特点
4.3.1 技术研发主体多样
4.3.2 应用技术发展提速
4.3.3 细分技术专利特征
4.3.4 互联网企业布局特点
4.3.5 专利技术发展要点
4.4 人工智能技术人才供需状况分析
4.4.1 AI人才需求的岗位类型
4.4.2 人工智能行业从业情况
4.4.3 AI人才的区域供需状况
4.4.4 AI岗位的能力要求分析
4.5 人工智能技术人才培养状况分析
4.5.1 高校AI人才的培养情况
4.5.2 机构AI人才的培养情况
4.5.3 人工智能学院建设模式
4.5.4 AI人才培养存在的问题
4.5.5 AI人才培养的未来趋势
4.5.6 AI人才培养的政策建议
第五章 2020-2024年中国人工智能行业发展分析
5.1 人工智能行业发展进程
5.1.1 行业发展历程
5.1.2 技术研究进程
5.1.3 转型升级阶段
5.2 人工智能行业发展价值
5.2.1 人工智能催生智能经济
5.2.2 人工智能助力智能社会
5.2.3 AI带来全方位商业化
5.2.4 AI技术推动产业升级
5.2.5 AI进入机器学习时代
5.3 中国产业智能化升级指数分析
5.3.1 产业智能化升级总指数
5.3.2 农业智能化升级指数
5.3.3 工业智能化升级指数
5.3.4 服务业智能化升级指数
5.4 2020-2024年人工智能行业发展综况
5.4.1 人工智能应用需求加大
5.4.2 人工智能产业逐步成熟
5.4.3 市场发展规模逐步上升
5.4.4 人工智能投资支出规模
5.4.5 人工智能行业发展特点
5.4.6 人工智能开放平台发展
5.5 人工智能产业生态格局分析
5.5.1 生态格局基本架构
5.5.2 基础资源支持层
5.5.3 技术实现路径层
5.5.4 应用实现路径层
5.5.5 未来生态格局展望
5.6 人工智能行业竞争格局分析
5.6.1 企业主体分类
5.6.2 企业注册数量
5.6.3 企业地域分布
5.6.4 企业注册资本
5.6.5 互联网企业布局
5.6.6 企业上市情况
5.6.7 未来竞争格局
5.7 人工智能行业发展存在的主要问题
5.7.1 人工智能行业面临的挑战
5.7.2 人工智能发展的技术困境
5.7.3 人工智能发展的安全问题
5.7.4 人工智能发展的伦理问题
5.7.5 人工智能发展的隐私问题
5.7.6 AI企业被列入“实体清单”
5.8 人工智能行业发展对策及建议
5.8.1 人工智能的发展策略分析
5.8.2 人工智能的技术创新策略
5.8.3 人工智能的政策发展建议
5.8.4 推进人工智能标准化建设
5.8.5 人工智能伦理问题的对策
5.9 人工智能行业发展战略分析
5.9.1 建立完善的数据生态系统
5.9.2 拓宽人工智能的传统行业应用
5.9.3 加强人工智能专业人才储备
5.9.4 确保教育和培训体系与时俱进
5.9.5 相互不建立伦理和法律共识
第六章 2020-2024年重点区域人工智能行业发展布局
6.1 人工智能行业区域发展格局分析
6.1.1 人工智能区域发展指数
6.1.2 省市人工智能发展指数
6.1.3 城市人工智能发展指数
6.1.4 人工智能产业园区建设
6.1.5 人工智能创新应用先导区
6.1.6 人工智能创新发展试验区
6.2 北京市
6.2.1 产业竞争力指数
6.2.2 政策环境分析
6.2.3 产业发展规模
6.2.4 行业创新能力
6.2.5 产业集聚情况
6.2.6 产业联盟成立
6.2.7 产业发展问题
6.2.8 行业融资现状
6.3 上海市
6.3.1 产业竞争力指数
6.3.2 产业发展优势
6.3.3 政策环境分析
6.3.4 产业发展现状
6.3.5 产业创新能力
6.3.6 产业投融资情况
6.3.7 地区发展布局
6.4 广东省
6.4.1 产业竞争力指数
6.4.2 政策环境分析
6.4.3 企业发展规模
6.4.4 产业发展特点
6.4.5 广州AI产业布局
6.4.6 深圳AI产业综况
6.4.7 产业联盟成立
6.4.8 产业发展问题
6.4.9 产业发展策略
6.4.10 产业投融资情况
6.5 浙江省
6.5.1 产业竞争力指数
6.5.2 政策环境分析
6.5.3 产业发展综况
6.5.4 产业联盟发展
6.5.5 产业发展经验
6.5.6 产业发展对策
6.5.7 产业发展方向
6.5.8 产业发展趋势
6.5.9 杭州产业发展
6.6 江苏省
6.6.1 产业竞争力指数
6.6.2 行业发展状况
6.6.3 苏州发展布局
6.6.4 项目签约动态
6.6.5 重点企业汇总
6.6.6 产业发展机遇
6.6.7 产业发展挑战
6.7 安徽省
6.7.1 产业竞争力指数
6.7.2 政策环境分析
6.7.3 产业发展优势
6.7.4 产业运行成效
6.7.5 重点园区发展
6.7.6 产业发展挑战
6.7.7 政策建议分析
6.8 贵州省
6.8.1 产业竞争力指数
6.8.2 政策环境分析
6.8.3 产业发展回顾
6.8.4 人才培养加快
6.8.5 产业融合发展
第七章 2020-2024年人工智能技术发展的驱动要素
7.1 人工智能行业发展的技术机遇
7.1.1 互联网基础建设加快
7.1.2 科技研发支出上升
7.1.3 数据数量规模上升
7.1.4 应用技术逐步完善
7.2 硬件基础日益成熟
7.2.1 高性能CPU
7.2.2 类人脑芯片
7.2.3 量子计算机
7.2.4 仿生计算机
7.3 人工智能芯片技术发展提速
7.3.1 人工智能对芯片的要求提高
7.3.2 人工智能芯片成为战略高点
7.3.3 中国人工智能芯片市场规模
7.3.4 中国人工智能芯片企业格局
7.3.5 中国人工智能芯片发展困境
7.3.6 人工智能芯片行业发展对策
7.3.7 人工智能芯片未来发展趋势
7.4 物联网提供基础环境
7.4.1 物联网技术的分析
7.4.2 物联网产业政策环境
7.4.3 中国物联网产业规模
7.4.4 企业加快物联网布局
7.4.5 物联网是智能分析的基础
7.4.6 物联网与人工智能融合
7.5 大规模并行运算的实现
7.5.1 云计算的关键技术
7.5.2 云计算的应用模式
7.5.3 云计算产业发展规模
7.5.4 云计算市场竞争格局
7.5.5 云计算成人工智能基础
7.5.6 云计算与人工智能协同发展
7.5.7 人工智能云计算主要企业
7.6 大数据技术的崛起
7.6.1 大数据技术内涵及环节
7.6.2 大数据市场规模分析
7.6.3 大数据的主要应用领域
7.6.4 大数据与人工智能的关系
7.6.5 大数据成人工智能数据源
7.6.6 数据视角下AI的应用场景
7.6.7 人工智能数据的安全风险
7.6.8 人工智能数据的安全治理
7.7 深度学习技术的出现
7.7.1 机器学习的阶段
7.7.2 深度学习技术内涵
7.7.3 深度学习发展历程
7.7.4 深度学习算法技术
7.7.5 深度学习的技术应用
7.7.6 深度学习领域发展状况
7.7.7 机器学习企业市场格局
第八章 人工智能基础技术发展及应用分析
8.1 自然语言处理技术
8.1.1 自然语言处理内涵
8.1.2 自然语言处理分类
8.1.3 自然语音处理研究
8.1.4 语音识别系统框架
8.1.5 语音技术应用规模
8.1.6 自动翻译技术内涵
8.1.7 语音识别研究历程
8.1.8 语音识别技术趋势
8.2 计算机视觉技术
8.2.1 计算机视觉基本内涵
8.2.2 计算机视觉主要分类
8.2.3 计算机视觉应用领域
8.2.4 计算机视觉应用规模
8.2.5 计算机视觉运作流程
8.3 模式识别技术
8.3.1 模式识别技术内涵
8.3.2 文字识别技术应用
8.3.3 生物特征识别技术
8.3.4 人工智能语音识别
8.3.5 人脸识别技术应用
8.3.6 模式识别发展潜力
8.4 知识表示技术
8.4.1 知识表示的内涵
8.4.2 知识表示的方法
8.4.3 知识表示的进展
8.5 其他基础技术分析
8.5.1 自动推理技术
8.5.2 环境感知技术
8.5.3 自动规划技术
8.5.4 系统技术
第九章 2020-2024年人工智能技术的主要应用领域分析
9.1 疫情防控领域
9.1.1 AI技术助力抗疫场景
9.1.2 地区AI技术抗疫状况
9.1.3 AI技术应用实现难题
9.1.4 AI技术应用发展建议
9.2 工业领域
9.2.1 人工智能的工业应用
9.2.2 智能工厂人工智能应用
9.2.3 智能工厂进一步转型
9.2.4 人工智能应用于制造领域
9.2.5 AI智能制造主要企业发展
9.2.6 人工智能成工业发展方向
9.2.7 AI工业应用的发展趋势
9.3 医疗领域
9.3.1 人工智能医疗行业发展历程
9.3.2 人工智能医疗行业应用价值
9.3.3 人工智能医疗应用市场规模
9.3.4 人工智能医学影像市场分析
9.3.5 人工智能医疗具体应用分析
9.3.6 人工智能医疗领域投资状况
9.3.7 人工智能医疗发展趋势分析
9.4 安防领域
9.4.1 AI对安防行业的重要意义
9.4.2 AI识别技术的安防应用
9.4.3 AI在安防领域的应用场景
9.4.4 人工智能+安防产业链
9.4.5 AI+安防市场发展规模
9.4.6 AI+安防企业发展情况
9.4.7 快速崛起的巡逻机器人
9.4.8 AI+安防行业发展趋势
9.4.9 AI+安防市场发展前景
9.5 金融领域
9.5.1 AI技术在金融领域的作用
9.5.2 智能支付应用状况分析
9.5.3 金融人工智能发展现状
9.5.4 人工智能金融应用评价
9.5.5 人工智能金融典型应用
9.5.6 AI+金融行业应用风险
9.5.7 AI+金融行业应用对策
9.6 零售领域
9.6.1 AI在零售行业的应用场景分析
9.6.2 人工智能应用于零售业的规模
9.6.3 人工智能应用于零售典型案例
9.6.4 人工智能应用于新零售的问题
9.6.5 人工智能+零售相关布局企业
9.6.6 人工智能+零售未来趋势展望
9.7 社交领域
9.7.1 人工智能社交产品应用
9.7.2 语音交互产品市场火热
9.7.3 微信人工智能社交系统
9.7.4 人工智能社交现存问题
9.8 其他应用领域分析
9.8.1 智能物流领域
9.8.2 智能教育领域
9.8.3 智能交通领域
9.8.4 智能政务领域
第十章 2020-2024年智能机器人产业发展分析
10.1 机器人产业发展综述
10.1.1 机器人的定义及分类
10.1.2 机器人产业发展阶段
10.1.3 机器人产业发展图谱
10.1.4 机器人行业产业链构成
10.1.5 机器人下游应用产业多
10.1.6 机器人专利申请技术流向
10.2 2020-2024年机器人产业发展状况
10.2.1 全球机器人产业发展状况
10.2.2 中国机器人产业发展状况
10.2.3 中国机器人产业发展水平
10.2.4 区域机器人产业发展状况
10.2.5 中国机器人企业数量规模
10.2.6 中国机器人行业投融资情况
10.2.7 机器人产业发展的政策建议
10.2.8 机器人产业“十四五”展望
10.2.9 机器人产业未来发展趋势
10.3 人工智能在机器人行业的应用状况
10.3.1 人工智能与机器人的关系
10.3.2 AI于机器人的应用过程
10.3.3 AI大量运用于小型机器人
10.3.4 人工智能促进机器人发展
10.4 人工智能技术在机器人领域的应用
10.4.1 系统的应用
10.4.2 模式识别的应用
10.4.3 机器视觉的应用
10.4.4 机器学习的应用
10.4.5 分布式AI的应用
10.4.6 进化算法的应用
10.5 机器人重点应用领域分析
10.5.1 工业机器人
10.5.2 服务机器人
10.5.3 医疗机器人
10.5.4 教育机器人
10.5.5 物流机器人
10.5.6 军用机器人
第十一章 2020-2024年国际人工智能重点企业分析
11.1 微软（MicrosoftCorporation）
11.1.1 企业发展概况
11.1.2 企业财务状况
11.1.3 相关业务部门
11.1.4 人工智能发展布局
11.1.5 人工智能布局领域
11.1.6 人工智能产品研发
11.1.7 AI平台服务范围
11.1.8 企业合作动态
11.2 IBM
11.2.1 企业发展概况
11.2.2 企业经营范围
11.2.3 企业财务状况
11.2.4 技术研发布局
11.2.5 AI咨询服务
11.2.6 企业布局动态
11.3 谷歌（AlphabetInc.）
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 企业财务状况
11.3.3 人工智能重点布局
11.3.4 人工智能芯片研发
11.3.5 人工智能研究进展
11.3.6 人工智能技术趋势
11.4 英特尔（Intel）
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 企业财务状况
11.4.3 人工智能发展战略
11.4.4 人工智能技术布局
11.4.5 人工智能发展动态
11.4.6 收购人工智能企业
11.5 亚马逊公司（Amazon）
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 企业财务状况
11.5.3 布局人工智能
11.5.4 云科技的探索
11.5.5 产品研发动态
11.6 其他企业
11.6.1 苹果公司
11.6.2 NVIDIA（英伟达）
11.6.3 Uber（优步）
第十二章 2020-2024年中国人工智能重点企业分析
12.1 百度公司
12.1.1 企业发展概况
12.1.2 企业财务状况
12.1.3 人工智能发展布局
12.1.4 人工智能技术状况
12.1.5 人工智能应用状况
12.1.6 AI业务合作动态
12.2 腾讯控股有限公司
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 企业财务状况
12.2.3 人工智能发展布局
12.2.4 人工智能应用成效
12.2.5 人工智能发展动态
12.3 阿里巴巴（Alibaba）
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 企业财务状况
12.3.3 人工智能应用领域
12.3.4 人工智能布局动态
12.3.5 阿里云发展布局
12.4 科大讯飞股份有限公司
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 主要业务分析
12.4.3 业务开展情况
12.4.4 经营效益分析
12.4.5 业务经营分析
12.4.6 财务状况分析
12.4.7 核心竞争力分析
12.4.8 公司发展战略
12.4.9 未来前景展望
12.5 科大智能科技股份有限公司
12.5.1 企业发展概况
12.5.2 主要业务分析
12.5.3 业务开展情况
12.5.4 经营效益分析
12.5.5 业务经营分析
12.5.6 财务状况分析
12.5.7 核心竞争力分析
12.5.8 公司发展战略
12.5.9 未来前景展望
12.6 北京旷视科技有限公司
12.6.1 企业基本概况
12.6.2 重点产品系统
12.6.3 核心硬件分析
12.6.4 合作伙伴分布
12.6.5 企业经营分析
12.6.6 企业发展布局
12.6.7 融资进程分析
12.7 云知声智能科技股份有限公司
12.7.1 企业基本概述
12.7.2 企业营收情况
12.7.3 企业竞争优势
12.7.4 企业业务体系
12.7.5 主要产品分析
12.7.6 平台用户分布
12.7.7 业务发展布局
12.7.8 企业合作动态
第十三章 2025-2031年人工智能行业投资价值分析
13.1 投资价值评估
13.2 投资机会评估
13.3 投资驱动因素
13.3.1 发展动力评估
13.3.2 经济因素
13.3.3 技术因素
13.3.4 政策因素
13.3.5 社会因素
13.4 投资壁垒分析
13.4.1 进入壁垒评估
13.4.2 竞争壁垒分析
13.4.3 技术壁垒分析
13.4.4 资金壁垒分析
13.4.5 政策壁垒分析
13.5 人工智能行业投资风险分析
13.5.1 环境风险
13.5.2 行业风险
13.5.3 技术风险
13.5.4 内部风险
13.5.5 竞争风险
13.5.6 合同毁约风险
13.6 投资时机及建议
13.6.1 进入时机分析
13.6.2 投资建议分析
第十四章 2020-2024年人工智能行业投资分析
14.1 全球人工智能领域融资情况分析
14.1.1 融资规模状况
14.1.2 重点融资事件
14.1.3 区域融资特点
14.1.4 独角兽企业规模
14.1.5 企业退出规模
14.1.6 活跃投资机构
14.1.7 细分领域融资
14.2 中国人工智能相关企业融资状况
14.2.1 融资规模走势
14.2.2 重点融资事件
14.2.3 融资金额分布
14.2.4 融资轮次分布
14.2.5 投资区域分布
14.2.6 投资活跃机构
14.2.7 企业冲刺IPO
14.3 A股及新三板上市公司在人工智能领域投资动态分析
14.3.1 投资项目综述
14.3.2 投资区域分布
14.3.3 投资模式分析
14.3.4 典型投资案例
第十五章 人工智能行业未来发展前景及趋势预测
15.1 人工智能行业发展前景展望
15.1.1 人工智能经济效益巨大
15.1.2 人工智能区块链应用前景
15.1.3 人工智能生产方式前景
15.1.4 人工智能项目投资机遇
15.1.5 人工智能投资机会分析
15.1.6 人工智能产业投资方向
15.1.7 人工智能技术发展方向
15.1.8 人工智能“十四五”发展机遇
15.2 人工智能行业发展趋势预测
15.2.1 人工智能宏观发展趋势
15.2.2 人工智能应用趋势展望
15.2.3 人工智能产业发展趋势
15.2.4 人工智能城市发展方向
15.2.5 “智能+X”将成新时尚
15.3 2025-2031年中国人工智能行业预测分析
15.3.1 2025-2031年中国人工智能行业影响因素分析
15.3.2 2025-2031年中国人工智能产业规模预测
附录
附录一：新一代人工智能伦理规范
图表目录
图表1 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
图表2 专用人工智能与通用人工智能的区别
图表3 人工智能产业生态图
图表4 人工智能产业链结构
图表5 人工智能产业链相关产品
图表6 人工智能产业链基础层构成及代表企业
图表7 人工智能产业链技术层构成及代表企业
图表8 人工智能产业链应用层构成及代表企业
图表9 全球人工智能产业链及代表厂商
图表10 各国人工智能部署率
图表11 2024年国家入选500强人工智能最具创新力城市数量TOP10
图表12 2024年全球人工智能最具创新力城市TOP10
图表13 人工智能相关专利申请量Top10企业排名情况
图表14 2024年人工智能TOP10企业专利综合指数
图表15 2024年人工智能TOP10企业专利基础指标排名
图表16 2024年人工智能TOP10企业技术宽度和质量指标排名
图表17 2024年人工智能TOP10企业专利技术集中度排名
图表18 2024年人工智能TOP10企业专利质量与布局指标排名
图表19 2024年人工智能TOP10企业当前及未来影响力指标排名
图表20 2024年人工智能TOP10企业自研能力指标排名
图表21 2024年各国人工智能创新指数得分与排名
图表22 2020-2024年参评国家人工智能创新指数排名变化
图表23 2024年各行业AI采用情况
图表24 2024年各行业和职能部门采用AI的情况
图表25 主要国家人工智能战略目标和任务
图表26 各国在人工智能各领域的重点研发布局情况
图表27 各主要经济体高度关注的人工智能应用领域
图表28 2020-2024财年美国政府在AI上的总合约支出
图表29 2024年美国政府部门和代理商在AI方面的前十大合约支出
图表30 2020-2024年美国政府部门和代理商在AI方面前十大合约支出（总和）
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