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北美人工智能行业发展分析及发展战略研究报告(2025-2030版)

    北美人工智能行业发展分析及发展战略研究报告(2025-2030版)
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报告简介

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它旨在理解和生成智能行为,使机器能够执行复杂的任务,类似于人类智能。

预计到2030年,全球人工智能市场规模将突破1.5万亿美元,年均增长率超过30%。北美将继续在AI领域保持领先地位,尤其是在高影响力研究和技术创新方面。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,AI将在更多行业中发挥重要作用,推动社会和经济的快速发展。

在全球技术革新浪潮中,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正以前所未有的速度重塑北美地区的经济格局、产业生态与社会治理体系。本报告基于中道泰和产业咨询方法论体系,立足多维视角,系统解析北美人工智能行业的战略图景,旨在为政策制定者、产业投资者及技术实践者提供全景式洞察与前瞻性决策支持。

中道泰和产业咨询团队依托深耕全球市场的专业积累,采用“技术-产业-生态”三位一体的研究框架,结合深度访谈、产业链穿透式调研及行业对标分析,聚焦北美人工智能领域的技术演进路径、政策协同机制与商业落地场景。报告以跨学科视角融合产业经济学、技术创新管理学及区域发展战略理论,构建了覆盖基础层、技术层、应用层的立体化分析模型,重点关注算力基础设施、算法开源生态、行业解决方案等核心价值环节的互动关系。

本报告创新性地提出“技术主权竞争下的生态重构”研究范式,深入探讨北美政企协同创新模式、伦理治理框架对全球人工智能治理体系的影响,同时从产业规划视角预判关键技术瓶颈突破方向与产业链韧性建设路径。通过解构北美头部企业的技术扩散机制与生态位锁定策略,为行业参与者揭示差异化竞争机遇与风险防控要点。

作为中道泰和“十四五”产业规划研究体系的延伸,本报告特别强化了技术预见性分析与政策响应机制研究,为人工智能产业链的全球资源配置、技术标准话语权争夺及跨境数据流动治理等关键议题提供战略级解决方案。我们期待通过这份报告,为行业参与者构建兼具战略纵深与实操价值的认知坐标系,助力其在智能时代的全球竞争中把握先机。 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 研究概述

第一节 研究背景与目的

一、 研究背景

二、 研究目的

第二节 研究方法与数据来源

一、 研究方法

二、 数据来源

第二章 人工智能行业基础认知

第一节 人工智能定义与分类

一、 定义阐释

二、 主要分类

第二节 人工智能关键技术

一、 机器学习

二、 深度学习

三、 自然语言处理

四、 计算机视觉

第三章 北美人工智能行业发展环境

第一节 政治环境分析

一、 相关政策法规

二、 政策对行业的影响

第二节 经济环境分析

一、 宏观经济形势

二、 经济环境对行业的支撑

第三节 社会环境分析

一、 社会对人工智能的认知与接受度

二、 人口结构与消费需求对行业的影响

第四节 技术环境分析

一、 技术创新现状

二、 技术发展趋势

第四章 北美人工智能行业发展历程

第一节 起步阶段

一、 起源与早期探索

二、 关键事件与突破

第二节 发展阶段

一、 技术积累与应用拓展

二、 行业生态初步形成

第三节 成熟阶段

一、 大规模商业化应用

二、 行业格局稳定与竞争加剧

第五章 北美人工智能行业市场规模分析

第一节 整体市场规模

一、 历史规模数据

二、 近年增长趋势

第二节 细分领域市场规模

一、 医疗人工智能市场规模

二、 金融人工智能市场规模

三、 交通人工智能市场规模

第六章 北美人工智能行业产业链分析

第一节 产业链结构

一、 上游:基础支撑层

二、 中游:技术平台层

三、 下游:应用服务层

第二节 产业链各环节企业分析

一、 上游企业竞争格局

二、 中游企业核心竞争力

三、 下游企业应用场景与市场份额

第七章 北美人工智能行业技术创新

第一节 技术创新现状

一、 专利申请情况

二、 科研机构与企业创新成果

第二节 技术创新趋势

一、 算法创新方向

二、 硬件技术突破

第八章 北美人工智能行业竞争格局

第一节 主要企业竞争态势

一、 科技巨头竞争策略

二、 初创企业发展挑战与机遇

第二节 市场集中度分析

一、 整体市场集中度

二、 细分领域市场集中度

第九章 北美人工智能在医疗行业的应用

第一节 应用现状

一、 疾病诊断辅助

二、 药物研发支持

第二节 应用案例分析

一、 典型企业应用实践

二、 应用效果评估

第三节 发展趋势与挑战

一、 未来应用拓展方向

二、 面临的监管与伦理挑战

第十章 北美人工智能在金融行业的应用

第一节 应用现状

一、 风险评估与管理

二、 智能投顾服务

第二节 应用案例分析

一、 金融机构应用实践

二、 应用对金融行业效率的提升

第三节 发展趋势与挑战

一、 金融科技融合趋势

二、 数据安全与隐私保护挑战

第十一章 北美人工智能在交通行业的应用

第一节 应用现状

一、 自动驾驶技术发展

二、 智能交通管理系统

第二节 应用案例分析

一、 汽车企业自动驾驶实践

二、 城市智能交通建设案例

第三节 发展趋势与挑战

一、 技术成熟与商业化进程

二、 交通法规与安全标准挑战

第十二章 北美人工智能行业人才分析

第一节 人才供需现状

一、 人才需求规模与结构

二、 人才供给情况

第二节 人才培养体系

一、 高校教育与专业设置

二、 企业培训与人才发展计划

第三节 人才流动与竞争

一、 人才流动趋势

二、 企业人才竞争策略

第十三章 北美人工智能行业投融资情况

第一节 投融资规模与趋势

一、 历史投融资数据

二、 近年投融资热度变化

第二节 投融资主体与偏好

一、 投资机构类型与投资策略

二、 企业融资渠道与用途

第三节 典型投融资案例分析

一、 成功融资企业发展路径

二、 投资回报分析

第十四章 北美人工智能行业政策法规分析

第一节 现有政策法规梳理

一、 数据保护与隐私政策

二、 行业监管政策

第二节 政策法规对行业的影响

一、 促进技术创新与应用

二、 规范市场竞争秩序

第三节 政策法规发展趋势

一、 国际政策协调趋势

二、 应对新兴技术挑战的政策方向

第十五章 北美人工智能行业国际合作与竞争

第一节 国际合作现状

一、 科研合作项目

二、 企业跨国合作案例

第二节 国际竞争态势

一、 与亚洲、欧洲等地区的竞争对比

二、 全球市场份额争夺

第三节 国际合作与竞争对行业的影响

一、 技术交流与共享

二、 市场拓展与战略布局

第十六章 北美人工智能行业面临的挑战与风险

第一节 技术挑战

一、 算法可解释性问题

二、 数据质量与数量瓶颈

第二节 伦理与社会风险

一、 就业结构调整风险

二、 算法偏见与歧视问题

第三节 市场风险

一、 技术替代风险

二、 市场泡沫与估值风险

第十七章 北美人工智能行业发展趋势预测

第一节 技术发展趋势

一、 多技术融合趋势

二、 边缘计算与人工智能结合

第二节 应用发展趋势

一、 新兴应用场景拓展

二、 行业深度融合应用

第三节 市场发展趋势

一、 市场规模持续增长预测

二、 市场竞争格局演变

第十八章 北美人工智能行业企业发展战略建议

第一节 大型科技企业战略

一、 技术创新与生态布局

二、 国际市场拓展策略

第二节 初创企业战略

一、 聚焦细分领域差异化竞争

二、 融资与合作策略

第十九章 对中国人工智能行业的启示

第一节 技术创新方面

一、 加大基础研究投入

二、 建立产学研合作机制

第二节 产业政策方面

一、 完善政策支持体系

二、 加强国际政策协调

第三节 人才培养方面

一、 优化高校教育体系

二、 吸引海外人才回流

第二十章 研究结论与展望

第一节 研究结论总结

一、 核心观点提炼

二、 研究成果概述

第二节 研究不足与展望

一、 研究局限性分析

二、 未来研究方向建议

图表目录

图表:北美人工智能行业市场规模历年变化图表

图表:北美人工智能产业链结构示意图

图表:北美人工智能专利申请数量趋势图

图表:北美人工智能企业市场份额分布图表

图表:北美医疗人工智能应用案例效果对比图表

图表:北美金融人工智能投融资规模变化图表

图表:北美交通人工智能自动驾驶技术发展阶段示意图

图表:北美人工智能人才供需缺口图表

图表:北美人工智能政策法规演变时间轴图表

图表:北美与其他地区人工智能市场竞争力对比图表

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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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