2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場深度評估與市場調(diào)查預(yù)測報告
http://www.diannaozhi.com 2023-10-12 11:20 中企顧問網(wǎng)
2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場深度評估與市場調(diào)查預(yù)測報告2023-10
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- 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場深度評估與市場調(diào)查預(yù)測報告，首先對機器學(xué)習(xí)行業(yè)概述及人工智能行業(yè)進(jìn)行分析，接著分析了機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展?fàn)顩r。隨后報告重點分析了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及機器學(xué)習(xí)在各個細(xì)分領(lǐng)域及在企業(yè)中的應(yīng)用狀況，并深入研究了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重點企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，最后，報告對機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展前景及趨勢進(jìn)行了科學(xué)的分析及預(yù)測。
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機器學(xué)習(xí)是利用計算機模擬人的學(xué)習(xí)能力，從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到知識和經(jīng)驗，然后用于實際的推斷和決策。機器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識、統(tǒng)計學(xué)知識、近似理論知識和復(fù)雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬和實現(xiàn)人類學(xué)習(xí)方式，以獲取新的知識或技能，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學(xué)習(xí)效率。機器學(xué)習(xí)推動人工智能快速發(fā)展，是第三次人工智能發(fā)展浪潮的重要推動因素。
據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2022年上半年中國機器學(xué)習(xí)平臺市場規(guī)模達(dá)到19億元。中國前五大機器學(xué)習(xí)平臺廠商為第四范式、華為云、九章云極DataCanvas、創(chuàng)新奇智和美林?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)成了64.1%的市場份額，其中第四范式仍保持領(lǐng)先優(yōu)勢，華為云和九章云極DataCanvas緊隨其后。在未列出的其他廠商中，星環(huán)科技、天云大數(shù)據(jù)也貢獻(xiàn)了一定的市場份額。
目前，人工智能機器學(xué)習(xí)主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，依靠大量的實踐總結(jié)出事物的規(guī)律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學(xué)習(xí)還處于發(fā)展的初級階段，相當(dāng)于人從大量的實踐活動中總結(jié)經(jīng)驗提煉知識的階段，還未進(jìn)入從知識產(chǎn)生知識的階段。近年來，機器學(xué)習(xí)也出現(xiàn)了少量的直接獲取規(guī)律性的知識，并應(yīng)用于實踐的模式，特別是深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語音識別技術(shù)、機器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力。
機器學(xué)習(xí)是使計算機具有智能的重要方式，是人工智能技術(shù)的核心，行業(yè)進(jìn)入技術(shù)壁壘較高，產(chǎn)業(yè)鏈涉及范圍廣泛。現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)應(yīng)用落地速度正在不斷加快，應(yīng)用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學(xué)習(xí)價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。
中企顧問網(wǎng)發(fā)布的《2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場深度評估與市場調(diào)查預(yù)測報告》共九章。首先對機器學(xué)習(xí)行業(yè)概述及人工智能行業(yè)進(jìn)行分析，接著分析了機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展?fàn)顩r。隨后報告重點分析了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及機器學(xué)習(xí)在各個細(xì)分領(lǐng)域及在企業(yè)中的應(yīng)用狀況，并深入研究了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重點企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，最后，報告對機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展前景及趨勢進(jìn)行了科學(xué)的分析及預(yù)測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中企顧問網(wǎng)、中企顧問網(wǎng)市場調(diào)查中心、深圳市人工智能協(xié)會以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預(yù)測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測。您或貴單位若想對機器學(xué)習(xí)行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資機器學(xué)習(xí)市場，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 機器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹
1.1 人工智能相關(guān)概念
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
1.1.3 人工智能基本要素
1.2 機器學(xué)習(xí)的概念
1.2.1 機器學(xué)習(xí)的定義
1.2.2 機器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺
1.2.3 機器學(xué)習(xí)的原理
1.2.4 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍
1.3 機器學(xué)習(xí)的分類
1.3.1 按學(xué)習(xí)模式不同分類
1.3.2 按算法網(wǎng)絡(luò)深度分類
第二章 2021-2023年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析
2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述
2.1.1 人工智能發(fā)展歷程
2.1.2 人工智能支持政策
2.1.3 人工智能市場規(guī)模
2.1.4 人工智能區(qū)域分布
2.1.5 人工智能市場結(jié)構(gòu)
2.1.6 人工智能專利數(shù)量
2.1.7 人工智能融資規(guī)模
2.1.8 人工智能應(yīng)用狀況
2.2 中國人工智能市場運行狀況
2.2.1 人工智能發(fā)展歷程
2.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)政策
2.2.3 人工智能市場規(guī)模
2.2.4 人工智能軟件規(guī)模
2.2.5 人工智能企業(yè)數(shù)量
2.2.6 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.7 人工智能從業(yè)人員
2.2.8 人工智能融資規(guī)模
2.3 人工智能基礎(chǔ)層
2.3.1 基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)鏈價值
2.3.2 基礎(chǔ)層發(fā)展歷程
2.3.3 基礎(chǔ)層市場規(guī)模
2.3.4 基礎(chǔ)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.5 基礎(chǔ)層融資規(guī)模
2.3.6 基礎(chǔ)層發(fā)展問題
2.3.7 基礎(chǔ)層發(fā)展趨勢
2.4 人工智能技術(shù)層
2.4.1 技術(shù)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2 人工智能技術(shù)全景
2.4.3 人工智能技術(shù)水平
2.4.4 人工智能技術(shù)分布
2.4.5 人工智能技術(shù)成熟度
2.4.6 人工智能熱點技術(shù)
2.4.7 人工智能專利數(shù)量
2.4.8 自然語音處理技術(shù)
2.4.9 生物特征識別技術(shù)
2.4.10 知識圖譜技術(shù)
2.4.11 計算機視覺技術(shù)
2.4.12 語音語義技術(shù)
2.4.13 人工智能技術(shù)平臺
2.4.14 技術(shù)層發(fā)展問題
2.4.15 技術(shù)層發(fā)展趨勢
2.5 人工智能應(yīng)用層
2.5.1 應(yīng)用層發(fā)展現(xiàn)狀
2.5.2 各應(yīng)用層成熟度
2.5.3 應(yīng)用層市場結(jié)構(gòu)
2.5.4 應(yīng)用層發(fā)展問題
2.5.5 應(yīng)用層發(fā)展趨勢
2.5.6 人工智能醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.7 人工智能金融領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.8 人工智能智慧城市應(yīng)用
2.5.9 人工智能教育領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.10 人工智能制造業(yè)應(yīng)用
2.6 部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
2.6.1 上海市
2.6.2 北京市
2.6.3 深圳市
2.6.4 杭州市
2.7 中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析
2.7.1 人工智能總體發(fā)展趨勢
2.7.2 人工智能宏觀趨勢研判
2.7.3 人工智能技術(shù)發(fā)展研判
2.7.4 人工智能應(yīng)用場景研判
2.7.5 人工智能市場規(guī)模預(yù)測
第三章 2021-2023年機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜合分析
3.1 全球機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模分析
3.1.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展動力
3.1.3 機器學(xué)習(xí)市場競爭格局
3.1.4 機器學(xué)習(xí)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)
3.1.5 機器學(xué)習(xí)企業(yè)競爭優(yōu)勢
3.1.6 機器學(xué)習(xí)市場前景預(yù)測
3.2 中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
3.2.1 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)政策回顧
3.2.3 機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模分析
3.2.4 機器學(xué)習(xí)市場區(qū)域分布
3.2.5 機器學(xué)習(xí)市場競爭格局
3.2.6 機器學(xué)習(xí)平臺市場份額
3.2.7 機器學(xué)習(xí)行業(yè)制約因素
3.3 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
3.3.1 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展路線
3.3.2 機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)量
3.3.3 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.4 機器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度
3.3.5 機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究進(jìn)展
3.3.6 機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究趨勢
第四章 中國機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈綜合分析
4.1 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
4.2 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
4.2.1 人工智能芯片主要類型
4.2.2 人工智能芯片市場規(guī)模
4.2.3 人工智能芯片供應(yīng)商
4.2.4 云計算市場規(guī)模分析
4.2.5 云計算平臺服務(wù)商
4.2.6 云計算代表企業(yè)介紹
4.2.7 大數(shù)據(jù)技術(shù)體系圖譜
4.2.8 大數(shù)據(jù)服務(wù)商分析
4.2.9 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
4.2.10 大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模
4.2.11 大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)
4.2.12 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求
4.3 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
4.3.1 機器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商
4.3.2 機器學(xué)習(xí)平臺廠商
4.3.3 機器學(xué)習(xí)開放平臺
4.3.4 機器學(xué)習(xí)開源發(fā)展
4.4 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈下游概述
4.4.1 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商
4.4.2 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域概況
4.4.3 基于GPU的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
第五章 2021-2023年深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展深度分析
5.1 深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
5.1.2 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程
5.1.3 深度學(xué)習(xí)所處階段
5.1.4 深度學(xué)習(xí)主要功能
5.1.5 深度學(xué)習(xí)發(fā)展動力
5.1.6 深度學(xué)習(xí)融合發(fā)展
5.2 深度學(xué)習(xí)市場運行現(xiàn)狀分析
5.2.1 深度學(xué)習(xí)競爭格局
5.2.2 細(xì)分市場發(fā)展現(xiàn)狀
5.2.3 預(yù)訓(xùn)練模型現(xiàn)狀分析
5.2.4 深度學(xué)習(xí)融資現(xiàn)狀
5.2.5 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域
5.2.6 深度學(xué)習(xí)發(fā)展問題
5.2.7 深度學(xué)習(xí)發(fā)展建議
5.3 深度學(xué)習(xí)開源框架市場分析
5.3.1 深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展歷程
5.3.2 深度學(xué)習(xí)框架主要作用
5.3.3 深度學(xué)習(xí)框架驅(qū)動因素
5.3.4 深度學(xué)習(xí)框架市場份額
5.3.5 開源框架市場競爭格局
5.3.6 選擇開源框架的考量因素
5.4 深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
5.4.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用前景
5.4.2 深度學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢
5.4.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)趨勢
5.4.4 模型小型化發(fā)展方向
第六章 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展分析
6.1 機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場景分析
6.1.1 分類算法應(yīng)用場景
6.1.2 回歸算法應(yīng)用場景
6.1.3 聚類算法應(yīng)用場景
6.1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用場景
6.2 機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.2.1 主要應(yīng)用場景
6.2.2 醫(yī)療影像智能診斷
6.2.3 新藥研發(fā)
6.2.4 基因測序
6.3 機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.3.1 主要應(yīng)用場景
6.3.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)
6.3.3 金融科技
6.3.4 智能風(fēng)控
6.3.5 智慧銀行
6.3.6 智慧投顧
6.4 機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.4.1 應(yīng)用意義
6.4.2 應(yīng)用現(xiàn)狀
6.4.3 應(yīng)用問題
6.4.4 應(yīng)用展望
6.5 機器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用
6.5.1 應(yīng)用優(yōu)勢
6.5.2 智能工廠
6.5.3 智能物流
6.5.4 智能系統(tǒng)
6.5.5 缺陷檢測
6.5.6 預(yù)測性維護(hù)
6.5.7 生成設(shè)計
6.5.8 能耗預(yù)測
6.5.9 供應(yīng)鏈管理
6.6 機器學(xué)習(xí)在智慧城市中的應(yīng)用
6.6.1 智能政務(wù)
6.6.2 智能基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)
6.6.3 智能交通
6.6.4 自動駕駛
6.6.5 安防行業(yè)
6.7 機器學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.7.1 智慧校園
6.7.2 智慧課堂
6.7.3 智適應(yīng)教學(xué)
第七章 國內(nèi)外企業(yè)主要機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品及應(yīng)用分析
7.1 全球主要科技企業(yè)機器學(xué)習(xí)布局
7.2 機器學(xué)習(xí)在國外企業(yè)中的應(yīng)用
7.2.1 亞馬遜機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.2 蘋果公司機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.3 Ayasdi機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.4 Digital Reasoning機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.5 Facebook機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.6 谷歌機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.7 IBM Watson機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.8 QBurst機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.9 高通機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.10 Uber機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.3 機器學(xué)習(xí)在國內(nèi)企業(yè)中的應(yīng)用
7.3.1 百度機器學(xué)習(xí)云平臺
7.3.2 阿里云機器學(xué)習(xí)平臺
7.3.3 騰訊智能鈦機器學(xué)習(xí)
7.3.4 第四范式AutoML平臺
第八章 2020-2023年中國機器學(xué)習(xí)重點企業(yè)經(jīng)營分析
8.1 商湯科技
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 經(jīng)營效益分析
8.1.3 企業(yè)商業(yè)模式
8.1.4 機器學(xué)習(xí)布局
8.1.5 企業(yè)融資狀況
8.2 第四范式
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 機器學(xué)習(xí)平臺
8.2.3 企業(yè)融資規(guī)模
8.2.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢
8.2.5 企業(yè)研發(fā)投入
8.2.6 企業(yè)應(yīng)用場景
8.3 曠視科技
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 企業(yè)經(jīng)營效益
8.3.3 企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模
8.3.4 企業(yè)業(yè)務(wù)構(gòu)成
8.3.5 企業(yè)研發(fā)投入
8.3.6 機器學(xué)習(xí)技術(shù)
8.4 科大訊飛
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 經(jīng)營效益分析
8.4.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.4.4 財務(wù)狀況分析
8.4.5 核心競爭力分析
8.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.4.7 未來前景展望
8.5 浪潮集團
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 經(jīng)營效益分析
8.5.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.5.4 財務(wù)狀況分析
8.5.5 核心競爭力分析
8.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5.7 未來前景展望
8.6 百度飛槳
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 企業(yè)發(fā)展歷程
8.6.3 平臺技術(shù)優(yōu)勢
8.6.4 企業(yè)核心競爭力
8.6.5 深度學(xué)習(xí)發(fā)展
8.6.6 平臺應(yīng)用場景
8.7 索信達(dá)控股
8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
8.7.3 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.7.4 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.7.5 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.8 其他企業(yè)
8.8.1 九章云極
8.8.2 阿里云
8.8.3 華為云
8.8.4 京東云
8.8.5 騰訊云
8.8.6 百分點
8.8.7 天云數(shù)據(jù)
第九章 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析及前景預(yù)測
9.1 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析
9.1.1 機器學(xué)習(xí)投資狀況分析
9.1.2 機器學(xué)習(xí)進(jìn)入壁壘分析
9.2 中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景分析
9.2.1 機器學(xué)習(xí)市場發(fā)展前景
9.2.2 機器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展方向
9.2.3 機器學(xué)習(xí)市場空間預(yù)測
9.3 機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展趨勢分析
9.3.1 發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
9.3.2 發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡(luò)
9.3.3 發(fā)展深度強化學(xué)習(xí)
9.3.4 可解釋性機器學(xué)習(xí)
9.4 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)預(yù)測分析
9.4.1 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)影響因素分析
9.4.2 2024-2030年中國機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表 AI產(chǎn)業(yè)鏈價值傳導(dǎo)機制
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜
圖表 人工智能發(fā)展三要素
圖表 機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念的辨識
圖表 中國機器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺研究定義
圖表 機器學(xué)習(xí)流程
圖表 機器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)收集
圖表 機器學(xué)習(xí)之特征工程
圖表 機器學(xué)習(xí)常用算法
圖表 機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍
圖表 機器學(xué)習(xí)的分類（按是否有標(biāo)簽）
圖表 監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點
圖表 人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
圖表 人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
圖表 人工智能的三次發(fā)展浪潮
圖表 2010-2022年全球人工智能行業(yè)專利申請量及授權(quán)量
圖表 2015-2022年全球人工智能投融資規(guī)模
圖表 2015-2022年全球人工智能投融資筆數(shù)各輪次占比
圖表 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能發(fā)展重要支持政策
圖表 2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策
圖表 人工智能基礎(chǔ)層相關(guān)政策
圖表 2019-2030年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預(yù)測
圖表 2019-2025年中國人工智能產(chǎn)業(yè)及帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模
圖表 2014-2022年中國人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 2017-2022年中國人工智能行業(yè)投融資輪次分布(按事件數(shù))
圖表 2014-2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模
圖表 2016-2022年中國人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 2022年人工智能賽道披露融資金額Top10企業(yè)
圖表 2011-2022年人工智能賽道投融資事件數(shù)量及披露金額
圖表 2011-2022年中國人工智能細(xì)分賽道融資事件數(shù)量
圖表 2011-2022年中國人工智能賽道融資輪次分布
圖表 2011-2022年中國人工智能賽道融資次數(shù)Top10品牌
圖表 2011-2022年人工智能賽道融資事件Top10城市
圖表 2011-2022年中國人工智能賽道最佳捕手Top10
圖表 人工智能基礎(chǔ)層構(gòu)成
圖表 人工智能基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表 人工智能基礎(chǔ)層資源發(fā)展歷程及效能曲線
圖表 2019-2025年人工智能基礎(chǔ)層市場規(guī)模
圖表 2015-2022年中國人工智能基礎(chǔ)層融資事件分布情況
圖表 中國人工智能基礎(chǔ)層融資賽道分類統(tǒng)計
圖表 中國人工智能基礎(chǔ)層融資輪次分布
圖表 人工智能定義包含廣泛的技術(shù)
圖表 人工智能20個子領(lǐng)域的核心和外延劃分
圖表 中國大陸企業(yè)對人工智能技術(shù)的認(rèn)可程度
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)核心技術(shù)分布情況（按企業(yè)數(shù)）
圖表 2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線
圖表 2015-2022年人工智能子領(lǐng)域重點技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)（一）
圖表 2015-2022年人工智能子領(lǐng)域重點技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)（二）
圖表 2015-2022年人工智能子領(lǐng)域重點技術(shù)預(yù)期成熟時間
圖表 2022年中國人工智能企業(yè)專利申請量前五省份
圖表 自然語言處理技術(shù)應(yīng)用流程
圖表 2021年自然語言處理相關(guān)企業(yè)數(shù)量區(qū)域分布
圖表 自然語言處理領(lǐng)域技術(shù)研究發(fā)展趨勢
圖表 生物特征識別技術(shù)應(yīng)用流程
圖表 知識圖譜應(yīng)用流程
圖表 知識圖譜應(yīng)用情況
圖表 2022年中國人工智能之計算機視覺應(yīng)用市場份額
圖表 2022年中國人工智能之語音語義市場份額
圖表 2019-2025年中國AI技術(shù)開放平臺市場規(guī)模
圖表 2022年中國AI技術(shù)開放平臺市場規(guī)模結(jié)構(gòu)分類（按AI技術(shù)能力）
