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中国AI聊天机器人行业发展前景预测与投资战略规划分析报告
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中国AI聊天机器人行业发展前景预测与投资战略规划分析报告

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AI聊天机器人行业概述

AI聊天机器人通常包含自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两个核心组件。NLU负责解析用户输入的文本或语音,理解其意图和情感;NLG则根据理解的结果生成合适的回复。

 

AI聊天机器人行业产业链

 

AI聊天机器人行业的上中下游产业链构成了一个完整的生态系统。上游环节主要包括高性能计算机硬件的供应,如CPU、GPU、内存和存储等,这些硬件是构建AI聊天机器人系统不可或缺的基石。同时,上游还包括数据收集和处理设备,如麦克风和摄像头,用于捕捉和输入用户的语音、文字或图像信息。在技术研发方面,自然语言处理(NLP)、深度学习、机器学习等AI技术的研发为AI聊天机器人提供了理解和生成人类语言的能力,而语音识别、语音合成、图像识别等技术的研发则使AI聊天机器人能够处理多模态信息。此外,数据服务也是上游产业链的重要组成部分,提供大量的训练数据,包括文本、语音、图像等,这些数据对于训练AI聊天机器人模型至关重要。中游环节则专注于AI聊天机器人的设计与研发。这包括对话管理系统、知识库、意图识别模块等软件的设计和开发。中游企业不仅负责整合上游的硬件、技术和数据,还开发出功能强大、性能稳定的AI聊天机器人产品。同时,中游还提供平台服务,如AI聊天机器人的开发平台、API接口等,方便第三方开发者和企业快速构建和部署自己的AI聊天机器人。此外,云服务和托管服务也使得企业无需购买和维护昂贵的硬件和软件,即可享受AI聊天机器人服务。下游环节则涉及AI聊天机器人的应用领域和市场发展。AI聊天机器人广泛应用于客户服务、教育、医疗、娱乐等领域,为企业和用户提供智能化的服务。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,AI聊天机器人的应用领域还将进一步扩大。全球AI聊天机器人市场规模持续增长,预计未来几年将保持较高的增长率。中国市场在全球市场中也占据一定比例,并且增速高于全球平均水平。未来,随着技术的不断进步,AI聊天机器人将拥有更高的智能化水平,能够更准确地理解用户需求,提供更个性化的服务。跨平台、多模态的交互方式将成为主流,使得用户可以通过语音、文字、图像等多种方式与AI聊天机器人进行交互。行业竞争也将加剧,企业需要不断创新和优化产品以提高市场竞争力。

 

AI聊天机器人行业分类

 

AI 聊天机器人行业能够依照不同的标准来进行分类,常见的分类方式涵盖按产品形态、按业务场景、按技术应用和按应用场景等。按照产品形态来分类,有文本机器人,这类机器人主要通过文字形式和用户交流,被广泛应用于在线客服领域,有助于企业减轻人力客服的压力;有语音机器人,它结合了智能语音技术,能够通过电话进行自然的交流,辅助或者替代人工接听和拨打电话;有多模态数字人,在文字和语音的基础上,融合了计算机视觉和多模态模型等技术,加入虚拟人形态,使人机交互更加自然真实。按照业务场景来分类,有任务型 AI,主要用于完成特定任务,比如机票预订、天气预报查询等,着重于实现具体的功能;有问答型 AI,主要为用户提供信息查询服务,比如回答用户关于特定主题的问题;有闲聊型 AI,主要用于和用户进行日常的社交性对话,提升用户的互动体验。按照技术应用来分类,有基于规则的系统,根据预设的对话流程和规则进行应答,适用于简单明确的业务场景;有基于机器学习的系统,通过训练大量数据,自动学习和优化对话模型,能够处理更为复杂的对话需求;有基于深度学习的系统,利用深度神经网络模拟人类神经元结构,提供更精准的语言理解和生成能力。按照应用场景来分类,有客服支持,用于解答客户的咨询,提高响应速度和服务质量;有企业自助服务,帮助企业员工迅速查找信息和解决内部问题,提升工作效率;有教育辅导,为学生提供学习资料和问题解答,辅助教育过程;有娱乐互动,与用户进行日常闲聊,提供娱乐和休闲体验。

 

AI聊天机器人行业发展历程

 

AI聊天机器人行业的发展历程是一段充满创新与突破的旅程。从20世纪50年代计算机科学家开始尝试编写让计算机与人类对话的程序,到1966年麻省理工学院人工智能实验室的约瑟夫·维森鲍姆发明的ELIZA引领潮流,聊天机器人的技术起源与初步探索为行业发展奠定了坚实的基础。随后,1990年代至2000年,随着计算机硬件和软件技术的快速发展,聊天机器人开始具备更复杂的功能,如多轮对话和学习能力,并初步应用于商业场景。进入21世纪10年代,深度学习技术的突破为AI聊天机器人带来了革命性的发展,使其能够更深入地理解人类语言,智能回复,并广泛应用于客服服务、营销推广、在线教育等多个领域。近年来,随着消费者对个性化需求的增加,AI聊天机器人市场呈现个性化定制的趋势,同时智能化程度不断提高,通过先进技术实现自主导航和避障功能。根据QY Research的调研报告,预计AI聊天机器人市场将持续快速增长,为人们带来更加智慧、便利的生活体验,同时也将面临更多机遇和挑战。


——综述篇——

第1章:AI聊天机器人行业综述及数据来源说明

1.1 AI聊天机器人行业界定

1.1.1 AI聊天机器人的概念&归属

1、AI聊天机器人概念界定

2、国家统计标准中的AI聊天机器人(行业定义及归属类别)

1.1.2 AI聊天机器人的性质&特征

1.1.3 AI聊天机器人的术语&辨析

1、AI聊天机器人专业术语说明

2、AI聊天机器人相关概念辨析

1.2 AI聊天机器人行业分类

1.2.1 事务型AI聊天机器人

1.2.2 对话型AI聊天机器人

1.2.3 AI内容生成聊天机器人

1.3 本报告研究范围界定说明

1.4 AI聊天机器人行业监管规则和标准体系

1.4.1 AI聊天机器人行业监管体系及机构职能(主管部门&行业协会&自律组织)

1.4.2 AI聊天机器人行业标准体系及建设进程(国家/地方/行业/团体/企业标准)

1.4.3 AI聊天机器人行业现行&即将实施标准汇总

1.4.4 AI聊天机器人行业重点标准影响解读

1.5 本报告数据来源及统计标准说明

1.5.1 本报告权威数据来源

1.5.2 本报告研究方法及统计标准说明

——现状篇——

第2章:全球AI聊天机器人行业发展现状及市场趋势洞察

2.1 全球AI聊天机器人行业标准体系&技术进展

2.2 全球AI聊天机器人行业发展历程&产品演进

2.3 全球AI聊天机器人行业市场发展现状及竞争格局

2.4 全球AI聊天机器人行业市场规模体量及前景预判

2.4.1 全球AI聊天机器人行业市场规模体量

2.4.2 全球AI聊天机器人行业市场前景预测(未来5年预测)

2.4.3 全球AI聊天机器人行业发展趋势洞悉

2.5 全球AI聊天机器人行业发展经验总结和有益借鉴

第3章:中国AI聊天机器人行业发展现状及市场痛点解析

3.1 中国AI聊天机器人行业技术进展研究

3.2 中国AI聊天机器人行业发展历程分析

3.3 中国AI聊天机器人行业市场特性解析

3.4 中国AI聊天机器人行业市场主体分析

3.4.1 中国AI聊天机器人行业市场主体类型(投资/经营/服务/中介主体)

3.4.2 中国AI聊天机器人行业企业入场方式(自建/并购/战略合作等)

3.4.3 中国AI聊天机器人行业市场主体数量

3.4.4 中国AI聊天机器人注册/在业/存续企业

3.5 中国AI聊天机器人行业招投标市场解读

3.6 中国AI聊天机器人行业市场发展现状

3.7 中国AI聊天机器人行业市场需求状况

3.8 中国AI聊天机器人行业市场规模体量

3.9 中国AI聊天机器人行业市场发展痛点

第4章:中国AI聊天机器人行业市场竞争及投资并购状况

4.1 中国AI聊天机器人行业市场竞争布局状况

4.1.1 中国AI聊天机器人行业竞争者入场进程

4.1.2 中国AI聊天机器人行业竞争者省市分布热力图

4.1.3 中国AI聊天机器人行业竞争者战略布局状况

4.2 中国AI聊天机器人行业市场竞争格局分析

4.2.1 中国AI聊天机器人行业企业竞争集群分布

4.2.2 中国AI聊天机器人行业企业竞争格局分析

4.2.3 中国AI聊天机器人行业市场集中度分析

4.3 中国AI聊天机器人全球市场竞争力&国产化&国际化布局

4.4 中国AI聊天机器人行业波特五力模型分析

4.4.1 中国AI聊天机器人行业供应商的议价能力

4.4.2 中国AI聊天机器人行业消费者的议价能力

4.4.3 中国AI聊天机器人行业新进入者威胁

4.4.4 中国AI聊天机器人行业替代品威胁

4.4.5 中国AI聊天机器人行业现有企业竞争

4.4.6 中国AI聊天机器人行业竞争状态总结

4.5 中国AI聊天机器人行业投融资&并购重组&上市情况

4.5.1 中国AI聊天机器人行业投融资状况

1、中国AI聊天机器人行业投融资概述(资金来源及投融资主体)

2、中国AI聊天机器人行业投融资汇总

3、中国AI聊天机器人行业投融资规模

4、中国AI聊天机器人行业投融资解读(热门领域/融资轮次/对外投资等)

4、中国AI聊天机器人行业投融资趋势

4.5.2 中国AI聊天机器人行业兼并与重组

1、中国AI聊天机器人行业兼并与重组汇总

2、中国AI聊天机器人行业兼并与重组方式

3、中国AI聊天机器人行业兼并与重组案例

4、中国AI聊天机器人行业兼并与重组趋势

4.5.3 中国AI聊天机器人行业IPO动态(已上市、申请&被否情况)

第5章:中国AI聊天机器人产业链全景及关键技术分析

5.1 AI聊天机器人产业链/供应链结构梳理

5.2 AI聊天机器人产业链/供应链生态图谱

5.3 AI聊天机器人产业链/供应链区域热力图

5.4 AI聊天机器人行业价值链分析图

5.5 AI聊天机器人关键技术:人工智能技术市场分析

5.5.1 人工智能技术概述

5.5.2 人工智能技术发展及产业化应用现状

5.5.3 人工智能技术发展趋势

5.6 AI聊天机器人关键技术:自然语言处理(NLP)技术市场分析

5.6.1 自然语言处理(NLP)技术概述

5.6.2 自然语言处理(NLP)技术发展及产业化应用现状

5.6.3 自然语言处理(NLP)技术发展趋势

5.7 AI聊天机器人关键技术:人工智能生成内容(AIGC)技术市场分析

5.7.1 人工智能生成内容(AIGC)技术概述

5.7.2 人工智能生成内容(AIGC)技术发展及产业化应用现状

5.7.3 人工智能生成内容(AIGC)技术发展趋势

5.8 配套产业布局对AI聊天机器人行业的影响总结

第6章:中国AI聊天机器人行业细分产品&服务市场分析

6.1 中国AI聊天机器人行业细分市场发展概况

6.1.1 中国AI聊天机器人行业细分市场对比

6.1.2 中国AI聊天机器人行业细分市场结构

6.2 中国AI聊天机器人细分市场分析:事务型聊天机器人

6.2.1 事务型聊天机器人概述

6.2.2 事务型聊天机器人市场分析

6.2.3 事务型聊天机器人发展趋势

6.3 中国AI聊天机器人细分市场分析:对话型聊天机器人

6.3.1 对话型聊天机器人概述

6.3.2 对话型聊天机器人市场分析

6.3.3 对话型聊天机器人发展趋势

6.4 中国AI聊天机器人细分市场分析:AI内容生成聊天机器人(AI聊天机器人+AIGC)

6.4.1 AI内容生成聊天机器人概述

6.4.2 AI内容生成聊天机器人市场分析

6.4.3 AI内容生成聊天机器人发展趋势

6.5 中国AI聊天机器人行业细分产品&服务市场战略地位分析

第7章:中国AI聊天机器人行业细分应用&需求市场分析

7.1 中国AI聊天机器人应用场景&需求领域分布

7.1.1 中国AI聊天机器人应用场景分布(使用&需求场景)

7.1.2 中国AI聊天机器人需求领域分布(终端用户&行业)

1、AI聊天机器人需求领域分布

2、AI聊天机器人市场渗透概况

7.2 中国AI聊天机器人细分市场分析:智能手机

7.2.1 智能手机市场现状及发展趋势

1、智能手机市场现状

2、智能手机发展趋势

7.2.2 智能手机领域AI聊天机器人应用&需求概述

7.2.3 智能手机领域AI聊天机器人应用&需求现状

7.2.4 智能手机领域AI聊天机器人应用&需求潜力

7.3 中国AI聊天机器人细分市场分析:智能音响

7.3.1 智能音响市场现状及发展趋势

1、智能音响市场现状

2、智能音响发展趋势

7.3.2 智能音响领域AI聊天机器人应用&需求概述

7.3.3 智能音响领域AI聊天机器人应用&需求现状

7.3.4 智能音响领域AI聊天机器人应用&需求潜力

7.4 中国AI聊天机器人细分市场分析:其他智能语音交互终端

7.4.1 其他智能语音交互终端市场现状及发展趋势

1、智能电视

2、智能手表

7.4.2 其他智能语音交互终端领域AI聊天机器人应用&需求概述

7.4.3 其他智能语音交互终端领域AI聊天机器人应用&需求现状

7.4.4 其他智能语音交互终端领域AI聊天机器人应用&需求潜力

7.5 中国AI聊天机器人细分市场分析:虚拟人/虚拟助手

7.5.1 虚拟人/虚拟助手市场现状及发展趋势

1、虚拟人/虚拟助手市场现状

2、虚拟人/虚拟助手发展趋势

7.5.2 虚拟人/虚拟助手领域AI聊天机器人应用&需求概述

7.5.3 虚拟人/虚拟助手领域AI聊天机器人应用&需求现状

7.5.4 虚拟人/虚拟助手领域AI聊天机器人应用&需求潜力

7.6 中国AI聊天机器人行业细分应用&需求市场战略地位分析

第8章:全球及中国AI聊天机器人企业业务布局案例解析

8.1 全球及中国AI聊天机器人主要企业业务布局梳理

8.2 全球及中国AI聊天机器人企业布局案例分析(不分先后,可定制)

8.2.1 OpenAI(微软)

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.2.2 Bard(谷歌Google)

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.2.3 苹果

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.2.4 百度“文心一言”(ERNIE Bot)

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.2.5 IBM沃森助手(Watson Assistant)

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.2.6 Rulai

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.4 Inbenta

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.5 LivePerson

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.6 Bold360

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.7 企业七

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.8 企业八

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.9 企业九

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

8.3.10 企业十

1、发展历程

2、产品详情

3、商业模式

4、最新布局

——展望篇——

第9章:中国AI聊天机器人行业发展环境洞察&SWOT分析

9.1 中国AI聊天机器人行业经济(Economy)环境分析

9.1.1 中国宏观经济发展现状

9.1.2 中国宏观经济发展展望

9.1.3 中国AI聊天机器人行业发展与宏观经济相关性分析

9.2 中国AI聊天机器人行业社会(Society)环境分析

9.2.1 中国AI聊天机器人行业社会环境分析

9.2.2 社会环境对AI聊天机器人行业发展的影响总结

9.3 中国AI聊天机器人行业政策(Policy)环境分析

9.3.1 国家层面AI聊天机器人行业政策规划汇总及解读(指导类/支持类/限制类)

1、国家层面AI聊天机器人行业政策汇总及解读

2、国家层面AI聊天机器人行业规划汇总及解读

9.3.2 31省市AI聊天机器人行业政策规划汇总及解读(指导类/支持类/限制类)

1、31省市AI聊天机器人行业政策规划汇总

2、31省市AI聊天机器人行业发展目标解读

9.3.3 国家重点规划/政策对AI聊天机器人行业发展的影响

1、国家“十四五”规划对AI聊天机器人行业发展的影响

2、“碳达峰、碳中和”战略对AI聊天机器人行业发展的影响

9.3.4 政策环境对AI聊天机器人行业发展的影响总结

9.4 中国AI聊天机器人行业SWOT分析(优势/劣势/机会/威胁)

第10章:中国AI聊天机器人行业市场前景及发展趋势分析

10.1 中国AI聊天机器人行业发展潜力评估

10.2 中国AI聊天机器人行业未来关键增长点分析

10.3 中国AI聊天机器人行业发展前景预测(未来5年数据预测)

10.4 中国AI聊天机器人行业发展趋势预判(疫情影响等)

第11章:中国AI聊天机器人行业投资战略规划策略及建议

11.1 中国AI聊天机器人行业进入与退出壁垒

11.1.1 AI聊天机器人行业进入壁垒分析

11.1.2 AI聊天机器人行业退出壁垒分析

11.2 中国AI聊天机器人行业投资风险预警

11.3 中国AI聊天机器人行业投资机会分析

11.3.1 AI聊天机器人行业产业链薄弱环节投资机会

11.3.2 AI聊天机器人行业细分领域投资机会

11.3.3 AI聊天机器人行业区域市场投资机会

11.3.4 AI聊天机器人产业空白点投资机会

11.4 中国AI聊天机器人行业投资价值评估

11.5 中国AI聊天机器人行业投资策略与建议


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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。