第一章 人为智能的根基介绍
1.1 人为智能的根基概述
1.1.1 人为智能的内涵
1.1.2 人为智能的分类
1.1.3 人为智能的特点
1.1.4 人为智能关键环节
1.1.5 人为智能技术层级
1.1.6 人为智能发展意思
1.2 人为智能产业链分析
1.2.1 产业生态链结构
1.2.2 产业链根基组成
1.2.3 产业链有关产品
1.2.4 产业链有关企业
1.3 人为智能的钻研步骤
1.3.1 大脑仿照
1.3.2 符号处置
1.3.3 子符号法
1.3.4 统计学法
1.3.5 集成步骤
第二章 2020-2022年国际人为智能行业发展分析
2.1 全球人为智能行业发展综况
2.1.1 驱动人为智能发展动因
2.1.2 全球人为智能产业格局
2.1.3 人为智能发展热度不减
2.1.4 列国人为智能战术布局
2.1.5 全球人为智能的部署率
2.1.6 全球人为智能支出规模
2.1.7 全球AI创新力城市榜单
2.1.8 人为智能专利综合指数
2.1.9 全球人为智能创新指数
2.1.10 全球人为智能企业利用情况
2.2 全球重要经济体人为智能战术特点
2.2.1 战术工作分类
2.2.2 重要指标工作
2.2.3 沉点研颁布局
2.2.4 重要利用领域
2.2.5 持久战术规划
2.3 美国
2.3.1 美国人为智能发展情况
2.3.2 美国人为智能就业市场
2.3.3 美国人为智能支出情况
2.3.4 美国人为智能政策演变
2.3.5 美国人为智能战术特点
2.3.6 美国人为智能战术影响
2.3.7 美国人为智能具体布局
2.3.8 美国人为智能有关主体
2.3.9 美国人为智能竞争战术
2.4 日本
2.4.1 日自己工智能战术布局
2.4.2 人为智能发展的曲直势
2.4.3 日本加大人为智能投入
2.4.4 日自己工智能发展动态
2.4.5 日本企业人为智能利用
2.4.6 日自己工智能发展远景
2.4.7 日自己工智能发展规划
2.5 欧洲
2.5.1 欧盟人为智能法颁布
2.5.2 欧盟人为智能战术布局
2.5.3 英国颁布人为智能战术
2.5.4 德国人为智能战术布局
2.5.5 法国人为智能战术布局
2.6 列国人为智能产业发展动态
2.6.1 韩国人为智能产业发展
2.6.2 俄罗斯加快人为智能布局
2.6.3 新加坡人为智能发展战术
第三章 2020-2022年中国人为智能行业政策环境分析
3.1 人为智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人为智能行业获得政策盈利
3.2.1 中央明确加快人为智能发展
3.2.2 科技部助推人为智能创新利用
3.2.3 人为智能人才造就的有关政策
3.2.4 人为智能被写进当局工作汇报
3.2.5 人为智能成为行业政策导向
3.2.6 新一代人为智能伦理规范
3.2.7 人为智能尺度系统建设加快
3.2.8 “十四五”规划布局人为智能
3.2.9 “十四五”智能造作规划颁布
3.3 人为智能行业规划有关内容
3.3.1 战术指标
3.3.2 总体部署
3.3.3 构建创新系统
3.3.4 造就智能经济
3.3.5 建设智能社会
3.3.6 加强军民融合
3.3.7 构建基础设施
3.3.8 布局沉大项目
3.4 地域人为智能政策规划逐步美满
3.4.1 沉庆市人为智能发展规划
3.4.2 天津市人为智能行动打算
3.4.3 武汉市人为智能试验区规划
3.4.4 信阳市人为智能发展措施
3.4.5 长沙市人为智能行动打算
3.4.6 郑州市人为智能发展规划
3.4.7 上海市人为智能发展规划
3.4.8 荆门市人为智能发展规划
3.4.9 湖北省人为智能发展规划
3.4.10 岳阳市人为智能发展政策
3.4.11 四川省人为智能发展规划
3.5 机械人有关政策规划分析
3.5.1 机械人产业有关政策汇总
3.5.2 各地域加快机械人行业布局
3.5.3 “十四五”机械人产业发展规划
第四章 2020-2022年中国人为智能技术及人才造就情况分析
4.1 人为智能技术认知情况调研
4.1.1 认知过程
4.1.2 认知水平
4.1.3 认知渠路
4.1.4 认可领域
4.1.5 取代趋向
4.1.6 争议领域
4.2 中国人为智能专利申请情况
4.2.1 专利申请规模
4.2.2 专利申请占比
4.2.3 专利申请主体
4.2.4 创新驱动力分析
4.2.5 技术钻研热点
4.3 中国人为智能专利申请特点
4.3.1 技术研发主体多样
4.3.2 利用技术发展提速
4.3.3 细分技术专利特点
4.3.4 互联网企业布局特点
4.3.5 专利技术发展重点
4.4 人为智能技术人才供需情况分析
4.4.1 AI人才需要的岗位类型
4.4.2 人为智能行业从业情况
4.4.3 AI人才的区域供需情况
4.4.4 AI岗位的能力要求分析
4.5 人为智能技术人才造就情况分析
4.5.1 高校AI人才的造就情况
4.5.2 机构AI人才的造就情况
4.5.3 人为智能学院建设模式
4.5.4 AI人才造就存在的问题
4.5.5 AI人才造就的将来趋向
4.5.6 AI人才造就的政策建议
第五章 2020-2022年中国人为智能行业发展分析
5.1 人为智能行业发展过程
5.1.1 行业发展过程
5.1.2 技术钻研过程
5.1.3 转型升级阶段
5.2 人为智能行业发展价值
5.2.1 人为智能催生智能经济
5.2.2 人为智能助力智能社会
5.2.3 AI带来全方位贸易化
5.2.4 AI技术推动产业升级
5.2.5 AI进入机械进建时期
5.3 中国产业智能化升级指数分析
5.3.1 产业智能化升级总指数
5.3.2 农业智能化升级指数
5.3.3 工业智能化升级指数
5.3.4 服务业智能化升级指数
5.4 2020-2022年人为智能行业发展综况
5.4.1 人为智能利用需要加大
5.4.2 人为智能产业逐步成熟
5.4.3 市场发展规模逐步上升
5.4.4 人为智能投资支出规模
5.4.5 人为智能行业发展特点
5.4.6 人为智能盛开平台发展
5.5 人为智能产业生态格局分析
5.5.1 生态格局根基架构
5.5.2 基础资源支持层
5.5.3 技术实现蹊径层
5.5.4 利用实现蹊径层
5.5.5 将来生态格局瞻望
5.6 人为智能行业竞争格局分析
5.6.1 企业主体分类
5.6.2 企业注册数量
5.6.3 企业地域散布
5.6.4 企业注册本钱
5.6.5 互联网企业布局
5.6.6 企业上市情况
5.6.7 将来竞争格局
5.7 人为智能行业发展存在的重要问题
5.7.1 人为智能行业面对的挑战
5.7.2 人为智能发展的技术困境
5.7.3 人为智能发展的安全问题
5.7.4 人为智能发展的伦理问题
5.7.5 人为智能发展的隐衷问题
5.7.6 AI企业被列入“实体清单”
5.8 人为智能行业发展对策及建议
5.8.1 人为智能的发展战术分析
5.8.2 人为智能的技术创新战术
5.8.3 人为智能的政策发展建议
5.8.4 推动人为智能尺度化建设
5.8.5 人为智能伦理问题的对策
5.9 人为智能行业发展战术分析
5.9.1 成立美满的数据生态系统
5.9.2 拓宽人为智能的传统行业利用
5.9.3 加强人为智能专业人才储蓄
5.9.4 确保教育和培训系统与时俱进
5.9.5 相互不成立伦理和司法共识
第六章 2020-2022年沉点区域人为智能行业发展布局
6.1 人为智能行业区域发展格局分析
6.1.1 人为智能区域发展指数
6.1.2 省市人为智能发展指数
6.1.3 城市人为智能发展指数
6.1.4 人为智能产业园区建设
6.1.5 人为智能创新利用先导区
6.1.6 人为智能创新发展试验区
6.2 北京市
6.2.1 产业竞争力指数
6.2.2 政策环境分析
6.2.3 产业发展规模
6.2.4 行业创新能力
6.2.5 产业集聚情况
6.2.6 产业同盟成立
6.2.7 产业发展问题
6.2.8 行业融资近况
6.3 上海市
6.3.1 产业竞争力指数
6.3.2 产业发展优势
6.3.3 政策环境分析
6.3.4 产业发展示状
6.3.5 产业创新能力
6.3.6 产业投融资情况
6.3.7 地域发展布局
6.4 广东省
6.4.1 产业竞争力指数
6.4.2 政策环境分析
6.4.3 企业发展规模
6.4.4 产业发展特点
6.4.5 昭通AI产业布局
6.4.6 丽江AI产业综况
6.4.7 产业同盟成立
6.4.8 产业发展问题
6.4.9 产业发展战术
6.4.10 产业投融资情况
6.5 浙江省
6.5.1 产业竞争力指数
6.5.2 政策环境分析
6.5.3 产业发展综况
6.5.4 产业同盟发展
6.5.5 产业发展经验
6.5.6 产业发展对策
6.5.7 产业发展方向
6.5.8 产业发展趋向
6.5.9 荆门产业发展
6.6 江苏省
6.6.1 产业竞争力指数
6.6.2 行业发展情况
6.6.3 信阳发展布局
6.6.4 项目签约动态
6.6.5 沉点企业汇总
6.6.6 产业发展机缘
6.6.7 产业发展挑战
6.7 安徽省
6.7.1 产业竞争力指数
6.7.2 政策环境分析
6.7.3 产业发展优势
6.7.4 产业运行功效
6.7.5 沉点园区发展
6.7.6 产业发展挑战
6.7.7 政策建议分析
6.8 贵州省
6.8.1 产业竞争力指数
6.8.2 政策环境分析
6.8.3 产业发展回首
6.8.4 人才造就加快
6.8.5 产业融合发展
第七章 2020-2022年人为智能技术发展的驱出发分
7.1 人为智能行业发展的技术机缘
7.1.1 互联网基础建设加快
7.1.2 科技研发支出上升
7.1.3 数据数量规模上升
7.1.4 利用技术逐步美满
7.2 硬件基础日益成熟
7.2.1 高机能CPU
7.2.2 类人脑芯片
7.2.3 量子推算机
7.2.4 仿生推算机
7.3 人为智能芯片技术发展提速
7.3.1 人为智能对芯片的要求提高
7.3.2 人为智能芯片成为战术高点
7.3.3 中国人为智能芯片市场规模
7.3.4 中国人为智能芯片企业格局
7.3.5 中国人为智能芯片发展困境
7.3.6 人为智能芯片行业发展对策
7.3.7 人为智能芯片将来发展趋向
7.4 物联网提供基础环境
7.4.1 物联网技术的分析
7.4.2 物联网产业政策环境
7.4.3 中国物联网产业规模
7.4.4 企业加快物联网布局
7.4.5 物联网是智能分析的基础
7.4.6 物联网与人为智能融合
7.5 大规模并走运算的实现
7.5.1 云推算的关键技术
7.5.2 云推算的利用模式
7.5.3 云推算产业发展规模
7.5.4 云推算市场竞争格局
7.5.5 云推算成人为智能基础
7.5.6 云推算与人为智能协同发展
7.5.7 人为智能云推算重要企业
7.6 大数据技术的崛起
7.6.1 大数据技术内涵及环节
7.6.2 大数据市场规模分析
7.6.3 大数据的重要利用领域
7.6.4 大数据与人为智能的关系
7.6.5 大数据成人为智能数据源
7.6.6 数据视角下AI的利用场景
7.6.7 人为智能数据的安全风险
7.6.8 人为智能数据的安全治理
7.7 深度进建技术的出现
7.7.1 机械进建的阶段
7.7.2 深度进建技术内涵
7.7.3 深度进建发展过程
7.7.4 深度进建算法技术
7.7.5 深度进建的技术利用
7.7.6 深度进建领域发展情况
7.7.7 机械进建企业市场格局
第八章 人为智能基础技术发展及利用分析
8.1 天然说话处置技术
8.1.1 天然说话处置内涵
8.1.2 天然说话处置分类
8.1.3 天然语音处置钻研
8.1.4 语音鉴别系统框架
8.1.5 语音技术利用规模
8.1.6 自动翻译技术内涵
8.1.7 语音鉴别钻研过程
8.1.8 语音鉴别技术趋向
8.2 推算机视觉技术
8.2.1 推算机视觉根基内涵
8.2.2 推算机视觉重要分类
8.2.3 推算机视觉利用领域
8.2.4 推算机视觉利用规模
8.2.5 推算机视觉运作流程
8.3 模式鉴别技术
8.3.1 模式鉴别技术内涵
8.3.2 文字鉴别技术利用
8.3.3 生物特点鉴别技术
8.3.4 人为智能语音鉴别
8.3.5 人脸鉴别技术利用
8.3.6 模式鉴别发展潜力
8.4 知识暗示技术
8.4.1 知识暗示的内涵
8.4.2 知识暗示的步骤
8.4.3 知识暗示的进展
8.5 其他基础技术分析
8.5.1 自动推理技术
8.5.2 环境感知技术
8.5.3 自动规划技术
8.5.4 专家系统技术
第九章 2020-2022年人为智能技术的重要利用领域分析
9.1 疫情防控领域
9.1.1 AI技术助力抗疫场景
9.1.2 地域AI技术抗疫情况
人为智能（Artificial Intelligence，简称AI）是钻研人类智能活动的法规，机关拥有肯定智能的人为系统，钻研若何让推算机去实现以往必要人的智力能力胜任的工作，也就是钻研若何利用推算机的软硬件来仿照人类某些智能行为的根基理论、步骤和技术 。人为智能是推算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人为智能），也被以为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人为智能） 。
在市场规模方面，2021年，中国人为智能产业规模达到约3451亿元 。在企业数量方面，企查查数据显示，截至2022年2月25日，我国在业/存续“人为智能”有关企业共69.3万家 。2020年，我国“人为智能”有关企业新增15.8万家 ；2021年，我国“人为智能”有关企业新增33.8万家 。在融资方面，2021年，中国人为智能领域有关企业的融资行为共计247起，融资总额达549.9亿元，相迸宗受疫情影响较严沉的2020年略有回暖 。在产业创新试点方面，截至2021年12月底，科技部颁布了17个新一代人为智能创新发展试验区，《国度新一代人为智能创新发展试验区建设工作指引》提出，到2023年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人为智能与经济社会发展深度融合的典型模式，堆集一批可复造可推广的经验做法，打造一批拥有沉大引领带作为用的人为智能创新高地 。
在中国，人为智能的发展受到当局高度器沉 。2021年3月12日，两会受权颁布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年蓝图指标纲领》，其中明确指出要聚焦人为智能等沉大创新领域组建一批国度尝试室，沉组国度沉点尝试室，同时，要造就壮大人为智能产业 。2022年3月颁布的《关于加强科技伦理治理的定见》指出，造订性命科学、医学、人为智能等沉点领域的科技伦理规范、指南等 。“十四五”期间，沉点加强性命科学、医学、人为智能等领域的科技伦理立法钻研，实时推动将沉要的科技伦理规范上升为国度司法律规 。为加快推动人为智能利用，助力稳经济，造就新的经济增长点，2022年8月12日，《关于加快场景创新以人为智能高水平利用推进经济高质量发展的领导定见》颁布（下称《定见》） 。《定见》提出，大力支持专精特新“幼巨人”、独角兽、人为智能草创企业等积极发展场景创新，参加城视注产业场景建设，通过场景创新实现业务成长 。科技部2022年8月15日颁布了《关于支持建设新一代人为智能示范利用场景的通知》，启动支持建设新一代人为智能示范利用场景工作 。首批支持建设十个示范利用场景 。
我国人为智能技术和产业已经获得了长足的发展，相信“十四五”期间，人为智能技术创新将进一步加快，产业规模持续扩大，并涌现出一批发展潜力大的优质企业和产业集群，成为引领经济高质量发展的沉要引擎 。
俄罗斯·专享会官方网站征询颁布的《2023-2027年中国人为智能行业深度调研及投资远景预测汇报》共十五章 。首先介绍了人为智能的界说及分类，接着分析了国际人为智能产业的发展情况、我国人为智能产业的政策环境及运行情况 。接着，汇报对我国人为智能行业的发展驱出发分、基础技术、利用领域、机械人行业发展情况做了详细的透析，最后对国内表人为智能沉点企业的经营情况、行业的投资情况、发展远景和趋向做了具体介绍 。
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