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中国人工智能技术应用行业市场发展现状及前景趋势与投资分析研究报告(2025-2030版)

    中国人工智能技术应用行业市场发展现状及前景趋势与投资分析研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:766649
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:人工智能技术应用
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报告简介

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为当今科技领域的热门话题,其发展历程源远流长,经历了多个重要的阶段。人工智能的起源可以追溯到古代。在古希腊时期,哲学家们就开始思考人类思维的本质和机器模仿人类思维的可能性。然而,真正意义上的人工智能研究始于20世纪中叶。

在 20 世纪 50 年代,随着计算机技术的发展,人工智能的概念逐渐清晰。早期的研究重点是基于规则的系统和符号推理。研究人员试图通过编写明确的规则和逻辑来让计算机解决问题和执行任务。这一时期的代表性成果包括逻辑理论家(Logic Theorist)和通用问题解决器(General Problem Solver)等程序。

到了20世纪60年代,人工智能迎来了第一次繁荣。研究人员对人工智能的未来充满了乐观的预期,认为很快就能实现具有人类智能水平的机器。然而,由于当时的计算能力和数据有限,以及对智能本质的理解不够深入,许多雄心勃勃的项目未能达到预期的效果。这导致了20世纪70年代人工智能的第一次寒冬,资金削减,研究进展缓慢。20 世纪80年代,专家系统的出现为人工智能带来了新的生机。专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统,能够在特定领域为用户提供专业的建议和解决方案。例如,在医疗诊断、工业控制等领域得到了应用。但专家系统也存在局限性,如知识获取困难、适应性差等。

20 世纪90年代,随着计算机性能的提高和互联网的普及,人工智能开始与其他技术融合,如机器学习、数据挖掘等。机器学习算法的发展使得计算机能够从大量的数据中自动学习模式和规律,从而提高了智能系统的性能和适应性。

进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、51行业报告网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国人工智能技术应用市场进行了分析研究。报告在总结中国人工智能技术应用发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国人工智能技术应用的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为人工智能技术应用企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。 本报告也可以用于专精特新“小巨人”申请申报。

报告目录

第一章 人工智能技术发展分析

第一节 人工智能技术研究进展

一、专利申请排名

二、专利申请规模

三、细分技术占比

四、申请主体排名

五、外国申请主体

六、技术发展要点

七、技术发展趋势

第二节 人工智能技术认知状况调研

一、认知历程

二、认知程度

三、认知渠道

四、认可领域

五、取代趋势

六、争议领域

第二章 人工智能行业发展分析

第一节 人工智能行业运行综况

一、行业发展阶段

二、政策环境分析

三、产业规模状况

四、产业投资情况

五、发展前景展望

第二节 人工智能初创企业分析

一、全球人工智能创业公司

二、中国人工智能创业公司

三、ai科创板潜力企业名单

第三节 人工智能人才投入状况分析

一、国际人才投入状况

二、我国ai学院建设规模

三、高校ai人才培养计划

第三章 人工智能技术应用状况分析

第一节 人工智能技术应用综况

一、技术应用领域广泛

二、技术应用价值分析

三、技术应用基础水平

四、具体应用场景分析

第二节 新一代人工智能发展特点及应用

一、新一代人工智能发展特点

二、新一代人工智能应用领域

第三节 企业人工智能应用分析

一、应用背景分析

二、应用要素分析

三、应用状况分析

四、应用机会定位

五、应用路径分析

六、应用建议分析

第四章 人工智能技术应用于传统行业

第一节 金融行业

一、金融市场状况

二、金融科技态势

三、应用领域分析

四、助力服务升级

五、应用趋势展望

六、应用挑战分析

第二节 零售行业

一、应用环境分析

二、零售市场规模

三、应用地位分析

四、应用领域分析

五、应用实例分析

六、应用布局企业

第三节 医疗行业

一、应用背景分析

二、应用需求分析

三、应用规模状况

四、应用领域分析

五、企业应用布局

六、应用障碍分析

第四节 安防行业

一、应用背景分析

二、安防市场状况

三、应用潜力分析

四、ai+安防产业链

五、应用层次分析

六、应用规模状况

第五节 家居行业

一、产业发展提速

二、产业规模状况

三、技术应用阶段

四、技术应用领域

五、应用瓶颈分析

六、应用前景分析

第六节 教育领域

一、应用背景分析

二、行业发展态势

三、核心技术应用

四、典型应用产品

五、典型企业案例

六、企业运行状况

第五章 人工智能应用于制造行业

第一节 人工智能助力制造业转型

一、第一个方向

二、第二个方向

三、第三个方向

第二节 制造业相关环节的智能升级

一、研发环节

二、制造环节

三、物流环节

四、营销环节

五、售后环节

第三节 “人工智能+制造”行业发展综况

一、应用影响分析

二、应用阶段分析

三、应用体系分析

四、应用企业分类

五、应用规模预测

六、应用困境分析

七、应用对策建设

第四节 人工智能技术应用于制造业

一、机器视觉技术应用于制造业

二、数据挖掘技术应用于制造业

三、深度学习技术应用于制造业

第五节 “人工智能+制造”应用场景

一、制造云

二、智能工厂

三、工业物联网

四、agv搬运机器人

第六章 人工智能应用于新兴技术产业

第一节 无人驾驶行业

一、应用背景分析

二、技术应用环节

三、行业发展状况

四、技术应用逻辑

五、技术应用前景

六、企业应用案例

第二节 无人机行业

一、应用背景分析

二、应用地位分析

三、产业发展状况

四、应用领域分析

五、技术应用需求

六、企业案例分析

第三节 可穿戴设备行业

一、应用背景分析

二、行业发展规模

三、应用需求分析

四、细分产品应用

五、应用前景分析

第七章 人工智能衍生的新型技术产业

第一节 智能语音技术产业

一、应用背景分析

二、应用阶段分析

三、应用地位分析

四、应用案例分析

五、应用产品状况

六、应用趋势分析

第二节 人脸识别技术产业

一、应用背景分析

二、应用场景分析

三、社会应用案例

四、应用规模状况

五、应用瓶颈分析

六、应用布局企业

第八章 人工智能技术应用前景及趋势分析

第一节 技术应用前景分析

一、应用场景展望

二、应用潜力分析

三、应用效益预测

第二节 商业化应用趋势分析

一、ai技术产品化变现

二、技术融合趋势加强

三、ai企业平台化加速

图表目录

图表:2020-2025年全球人工智能专利结构占比

图表:人工智能技术专利类型结构

图表:截止2020-2025年全球生成式人工智能专利申请数量排名

图表:2020-2025年全国“两会”科技热词梳理

图表:各地方“两会”中提及的关于人工智能产业发展的规划梳理

图表: 2020-2025年全国“两会”中关于人工智能的代表提案及重要发言梳理

图表:2020-2025年中国人工智能产业规模

图表:2020-2025年全球人工智能投资规模

图表:生成式ai私人投资规模

图表:2020-2025年全球人工智能私人投资国家分布

图表:ai产业融资结构

图表:2020-2025年中国人工智能投资主要地区

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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