2017-2018年中国人工智能行业市场现状及发展趋势分析和研究报告

中国人工智能行业市场现状及发展趋势分

析和研究报告

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

第一节人工智能第三次浪潮 (8)

一、人工智能发展历程：在两次高潮和低谷之后迎来第三次浪潮 (9)

二、人工智能全球热潮上升到国家战略层面 (14)

三、人工智能巨头竞争白热化：从开源平台、芯片到应用 (15)

四、人工智能领域的投资并购如火如荼，创投金额5 年间增长了12 倍 (16)

第二节人工智能开源平台：比Android 更深远地影响世界 (20)

一、Google TensorFlow：最受欢迎的人工智能开源平台 (20)

二、微软DMTK：机器学习算法+大数据的强大交叠 (25)

三、Facebook Torchnet：轻量化机器学习开源工具集 (27)

四、OpenAI：非盈利性开源人工智能组织 (28)

五、Baidu Paddle：厚积薄发的深度学习开源平台 (30)

六、其他开源工具：Caffe、Theano、MXNet、CNTK、DL4J (33)

七、人工智能开源平台争夺生态圈话语权，争夺下一个时代的“Android” . 34第三节人工智能芯片：从通用到专用，类脑计算的进化 (35)

一、类脑计算的进化 (35)

二、GPU 王者Nvidia，为绝大部分的人工智能平台提供计算能力 (36)

三、FPGA：性能与灵活性的折衷，人工智能领域GPU 的强劲对手 (44)

四、人工智能专用芯片：推动人工智能产业加速发展 (48)

五、芯片是人工智能时代的战略制高点 (56)

第四节人工智能应用：“人工智能+”时代呼啸而来 (57)

一、“人工智能+”时代呼啸而来 (57)

二、安防：聚焦生物识别技术 (65)

三、制造业：人工智能有望推动半自动化生产到全自动化生产的飞跃 (68)

四、金融：关注投资决策辅助、信用风控、与智能支付 (69)

五、无人驾驶：技术突破、立法加快，人工智能决定可靠性 (71)

六、法律：案件预判与文案编纂，解放律师双手 (75)

七、智能家居：天花板尚远，人工智能有望成为核心 (76)

八、医疗：为健康诊断和药品研发插上高飞的翅膀 (78)

图表目录

图表1：人工智能从开源平台、芯片到应用的产业链 (8)

图表2：人工智能发展历程第三次浪潮 (10)

图表3：人工智能发展历程：从萌芽到爆发 (10)

图表4：深度学习的效果随着数据量的增大显提升 (13)

图表5：各国纷纷在战略层面布局人工智能 (14)

图表6：各个行业对人工智能投资的顶级公司 (16)

图表7：人工智能领域的并购：2012-2016 (16)

图表8：Google 成为收购人工智能创业公司最活跃的巨头 (17)

图表9：2011-2016 人工智能风险投资领域活跃度排名 (17)

图表10：人工智能公司融资历史 (18)

图表11：人工智能领域的创投金额5 年间增长了12 倍 (19)

图表12：美国各个行业对人工智能的投资占比 (20)

图表13：TensorFlow 核心在于阐释高层次机器学习运算过程 (21)

图表14：TensorFlow 中包含张量的运算数据流 (22)

图表15：TensorFlow 高度匹配深度学习运算需求 (22)

图表16：TensorFlow 支持分布式计算 (23)

图表17：TensorFlow：最受欢迎的人工智能开源平台 (23)

图表18：TensorFlow 版本更新历史 (24)

图表19：DMTK 核心架构. (25)

图表20：DMTK 的分布式机器学习框架——Multiverso (26)

图表21：DMTK 三大核心研究方向 (27)

图表22：Torchnet 在Github 平台上的用户贡献排名 (27)

图表23：OpenAI Gym 三大核心研究方向 (29)

图表24：OpenAI Gym 简单计算任务测试环境 (29)

图表25：OpenAI Gym MuJoCo 机器人测试环境. (30)

图表26：Spark 异构系统计算平台 (31)

图表27：Paddle 平台主要特点 (32)