中国人工智能产业发展和市场调研分析研究报告2017-2018

中国人工智能产业发展和市场调研分析

报告

2017

研究报告

Economic

And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

zhongbangshuju

前言

“重磅数据”行业分析报告主要涵盖范围

“重磅数据”研究报告主要涵盖行业发展环境，行业竞争格局和企业竞争分析，市场规模和市场结构，产品的生命周期，行业技术总体情况，主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。

”重磅数据“企业数据收集解决方案

”重磅数据“平台解决方案自身数据库包含上中下游产业链数据资料。能够有效地满足不同纬度，不同部门的情报收集和整理。依据客户需求，搭建属于企业自身的知识关系图谱，打通上、中、下游的数据信息服务，一站式采集到所需要的全部数据服务。可以满足不论是企业、个人还是高校或者研究机构在不同层面需求。

关于我们

”重磅数据”是基于知识关系挖掘的大数据工具，拥有关于企业、行业与专业研究机构的最完整的全球商业信息解决方案，帮助您在有限时间内获取最全面的商业资讯。提供全球超过500个行业的15000篇细分研究行业分析报告，用户均可获取相关企业、行业与企业决策者的重要信息。在有限时间内获取有价值的商业信息。

目录

第一节前言：专用人工智能产业架构已经明朗 (7)

一、三大基础因素准备就绪驱散发展阴霾 (7)

二、各方参与热情高涨，专用智能产业链已经清晰 (8)

第二节基础资源层：算法、计算能力和数据积累，三大要素促成AI爆发 (13)

一、核心算法实现突破，深度学习引领智能浪潮 (13)

二、计算能力不断提升，高性能计算是AI引擎 (19)

三、数据资源成为关键，物联网将助力数据积累 (25)

第三节技术应用层：技术应用大幅优化，场景应用想象空间巨大 (29)

一、计算机视觉——开启机器之眼 (30)

二、语音识别——人机交互第一入口 (37)

三、自然语言处理（NLP）——让机器理解语言 (41)

第四节应用领域层：人工智能将改造未来社会，高数据可得性应用场景先行 .. 44

一、机器人革命即将到来，服务与工业应用齐头并进 (44)

二、借机器之眼，打造安全未来 (45)

三、城市计算整合数据，使生活更智能 (46)

四、医疗机器人走进现实，人工智能推展精准医疗 (47)

五、智慧教育将进一步普及，个性化教学是亮点 (49)

六、音响成智能家居最佳入口，巨头纷纷构建平台生态 (50)

七、人工智能重塑法律服务业，相关技术已经成熟 (52)

第五节投资思路以及重点公司分析 (53)

一、投资思路：三种产业布局模式 (53)

二、重点公司分析 (54)

图表目录

图表1：人工智能六十年发展简史 (7)

图表2：人工智能市场规模预测 (9)

图表3：产业巨头针对AI技术的战略布局 (10)

图表4：人工智能行业投资额及投资次数 (11)

图表5：投资人工智能机构数量 (11)

图表6：专用人工智能产业架构 (12)

图表7：机器学习、深度学习与人工智能 (13)

图表8：从数据中学习的机器学习算法 (13)

图表9：单层感知机架构 (14)

图表10：多层感知机（含一个隐层）架构 (15)

图表11：一种典型的深层神经网络模型 (15)

图表12：人脸识别系统的多层结构和特征表示 (17)

图表13：深度学习逐层初始化的方法 (17)

图表14：深度学习发展方向 (19)

图表15：脑模拟对高计算性能的要求 (20)

图表16：GPU与CPU结构对比 (21)

图表17：NVIDIA CUDA 处理流程示意图 (21)

图表18：寒武纪芯片 (22)

图表19：高性能计算机发展历史 (23)

图表20：曙光系列高性能计算机组成结构示意 (24)

图表21：机器学习准确率与数据的关系 (26)

图表22：2009-2020年全球总体数据量 (26)

图表23：发展中国家数据量未来将超过发达国家 (27)

图表24：物联网将重塑多个行业 (27)

图表25：互联设备数量预测 (28)

图表26：物联网系统积累数据占比将逐年提升 (28)

图表27：GoogleMind使用的神经网络模型 (30)

图表28：Hinton研究小组使用的CNN模型 (31)

图表29：ImageNet比赛图像识别准确率 (31)

图表30：计算机视觉通用识别的技术流程 (32)

图表31：人脸识别电信应用场景举例 (32)

图表32：安防领域各种智能技术应用性 (33)

图表33：人脸识别流程图 (33)

图表34：两种人脸识别应用对比 (34)

图表35：视频对象提取与分析的应用场景距离 (35)

图表36：字符识别应用场景举例 (35)

图表37：驾驶环境下的物体与场景识别 (36)

图表38：物体与场景识别应用场景及方式举例 (37)

图表39：IT巨头纷纷布局智能语音 (37)

图表40：基于深度神经网络的语音识别系统框架 (39)

图表41：基于RNN—CTC的主流语音识别系统框架 (39)

图表42：智能语音应用场景举例 (39)

图表43：中国智能语音产业规模情况 (40)

图表44：全球智能语音产业规模情况 (40)

图表45：目前自然语言处理中常用的模型和数据 (41)

图表46：Bengio使用的三层神经网络语言模型 (42)

图表47：深度学习模式下的自然语言处理架构 (43)

图表48：深度学习下机器翻译示意图 (43)

图表49：人工智能应用领域 (44)

图表50：典型家用机器人 (45)

图表51：人脸识别市场规模 (46)

图表52：中国视频监控市场规模 (46)

图表53：城市计算框架 (47)

图表54：城市计算的应用领域 (47)

图表55：通过神经网络与深度学习算法处理大尺寸病理切片图片 (48)

图表56：过神经网络与深度学习算法处理大尺寸病理切片图片 (48)