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中国人工智能技术应用深度调研报告
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中国人工智能技术应用深度调研报告

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第一章 人工智能技术发展分析

1.1 人工智能技术研究进展

1.1.1 专利申请排名

1.1.2 专利申请规模

1.1.3 细分技术占比

1.1.4 申请主体排名

1.1.5 外国申请主体

1.1.6 技术发展要点

1.1.7 技术发展趋势

1.2 人工智能技术认知状况调研

1.2.1 认知历程

1.2.2 认知程度

1.2.3 认知渠道

1.2.4 认可领域

1.2.5 取代趋势

1.2.6 争议领域

第二章 人工智能行业发展分析

2.1 人工智能行业运行综况

2.1.1 行业发展阶段

2.1.2 政策环境分析

2.1.3 产业规模状况

2.1.4 产业投资情况

2.1.5 发展前景展望

2.2 人工智能初创企业分析

2.2.1 全球人工智能创业公司

2.2.2 中国人工智能创业公司

2.2.3 AI科创板潜力企业名单

2.3 人工智能人才投入状况分析

2.3.1 国际人才投入状况

2.3.2 我国AI学院建设规模

2.3.3 高校AI创新行动计划

第三章 人工智能技术应用状况分析

3.1 人工智能技术应用综况

3.1.1 技术应用领域广泛

3.1.2 技术应用价值分析

3.1.3 技术应用基础水平

3.1.4 具体应用场景分析

3.2 新一代人工智能发展特点及应用

3.2.1 新一代人工智能发展特点

3.2.2 新一代人工智能应用领域

3.3 企业人工智能应用分析

3.3.1 应用背景分析

3.3.2 应用要素分析

3.3.3 应用现状分析

3.3.4 应用机会定位

3.3.5 应用路径分析

3.3.6 应用建议分析

第四章 人工智能技术应用于传统行业

4.1 金融行业

4.1.1 技术应用领域

4.1.2 主要应用场景

4.1.3 AI+金融科技

4.1.4 助力服务升级

4.1.5 应用趋势展望

4.1.6 应用挑战分析

4.2 零售行业

4.2.1 应用环境分析

4.2.2 零售市场规模

4.2.3 应用地位分析

4.2.4 应用领域分析

4.2.5 应用实例分析

4.2.6 应用布局企业

4.2.7 未来应用热点

4.3 医疗行业

4.3.1 应用背景分析

4.3.2 应用需求分析

4.3.3 应用规模状况

4.3.4 应用领域分析

4.3.5 企业应用布局

4.3.6 应用障碍分析

4.3.7 未来应用展望

4.4 安防行业

4.4.1 应用背景分析

4.4.2 应用潜力分析

4.4.3 AI+安防产业链

4.4.4 应用层次分析

4.4.5 应用规模状况

4.4.6 企业应用布局

4.5 家居行业

4.5.1 产业发展提速

4.5.2 产业规模状况

4.5.3 技术应用阶段

4.5.4 技术应用领域

4.5.5 应用瓶颈分析

4.5.6 应用前景分析

4.5.7 应用趋势分析

4.6 教育领域

4.6.1 应用背景分析

4.6.2 行业发展态势

4.6.3 核心技术应用

4.6.4 典型应用产品

4.6.5 典型企业案例

4.6.6 企业运行状况

4.6.7 应用前景分析

第五章 人工智能应用于制造行业

5.1 人工智能助力制造业转型

5.1.1 第一个方向

5.1.2 第二个方向

5.1.3 第三个方向

5.2 制造业相关环节的智能升级

5.2.1 研发环节

5.2.2 制造环节

5.2.3 物流环节

5.2.4 营销环节

5.2.5 售后环节

5.3 “人工智能+制造”行业发展综况

5.3.1 应用影响分析

5.3.2 应用阶段分析

5.3.3 应用体系分析

5.3.4 应用企业分类

5.3.5 应用规模预测

5.3.6 应用困境分析

5.3.7 应用对策建设

5.4 人工智能技术应用于制造业

5.4.1 机器视觉技术应用于制造业

5.4.2 数据挖掘技术应用于制造业

5.4.3 深度学习技术应用于制造业

5.5 “人工智能+制造”应用场景

5.5.1 制造云

5.5.2 智能工厂

5.5.3 工业物联网

5.5.4 AGV搬运机器人

第六章 人工智能应用于新兴技术产业

6.1 无人驾驶行业

6.1.1 应用背景分析

6.1.2 技术应用环节

6.1.3 行业发展状况

6.1.4 技术应用逻辑

6.1.5 技术应用前景

6.1.6 企业应用案例

6.2 无人机行业

6.2.1 应用背景分析

6.2.2 应用地位分析

6.2.3 产业发展状况

6.2.4 应用领域分析

6.2.5 技术应用需求

6.2.6 企业案例分析

6.3 可穿戴设备行业

6.3.1 应用背景分析

6.3.2 行业发展规模

6.3.3 应用需求分析

6.3.4 细分产品应用

6.3.5 应用前景分析

第七章 人工智能衍生的新型技术产业

7.1 智能语音技术产业

7.1.1 应用背景分析

7.1.2 应用阶段分析

7.1.3 应用政策分析

7.1.4 应用案例分析

7.1.5 应用产品状况

7.1.6 应用趋势分析

7.2 人脸识别技术产业

7.2.1 应用背景分析

7.2.2 应用场景分析

7.2.3 社会应用案例

7.2.4 应用规模状况

7.2.5 应用瓶颈分析

7.2.6 应用布局企业

第八章 人工智能技术应用前景及趋势分析

8.1 技术应用前景分析

8.1.1 应用潜力分析

8.1.2 应用效益预测

8.1.3 应用场景展望

8.2 商业化应用趋势分析

8.2.1 AI技术产品化变现

8.2.2 技术融合趋势加强

8.2.3 AI企业平台化加速


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。