在當下高度資訊化的社會背景下，精準的數據分析與深入的行業研究已成為企業戰略規劃、市場拓展以及投資決策不可或缺的指南針。智研咨詢研究團隊經過長期的市場調研與數據分析，重磅推出【2025-2031年中國人工智能行業市場競爭策略及未來發展潛力報告】，以期為業界提供一份高質素、專業化的行業分析。
本研究報告基於智研團隊對人工智能行業的深刻理解與精準把握，透過采集全球範圍內的行業數據，運用先進的數據分析模型，對行業的過去、現在與未來進行了全面、系統的剖析。深入挖掘了各個細分市場的執行規律，對市場容量、增長速度、競爭格局以及盈利模式等關鍵指標進行了詳盡的量化分析與質性解讀。
報告內容不僅涵蓋了宏觀經濟的走勢分析、產業政策的深度解讀，還包括了買方行為的細致刻畫、技術創新的趨勢預測。我們綜合運用了定量分析與定性訪談等多種研究方法，力求在確保數據精確性的同時，也能捕捉到市場動態中的微妙變化。
此外，我們還特別關註了全球範圍內的行業領先企業，透過對比分析它們的經營策略、市場布局以及創新能力，為業界讀者提供了寶貴的行業洞察與經營啟示。
作為業內知名的研究機構，智研研究團隊深知高質素的研究報告對於企業決策的重要性。因此，在編撰本報告的過程中，我們始終堅持科學、嚴謹的研究態度，力求透過詳實的數據、深入的分析以及研判性的觀點，為讀者提供一份真正有價值的行業指南。
人工智能是利用數碼電腦或者由數碼電腦控制的機器，模擬、延伸和擴充套件人類的智能，感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和套用系統。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智能的理論、方法、技術及套用系統的一門新的技術科學，是電腦科學的一個分支。目前人工智能分為決策式人工智能和生成式人工智能兩類。決策式AI指學習數據中的條件概率分布，根據已有數據進行分析、判斷、預測，主要套用模型用於推薦系統和風控系統的輔助決策、用於自動駕駛和機器人的決策智能體。生成式AI指學習數據中的聯合概率分布，並非簡單分析已有數據而是學習歸納已有數據後進行演技創造，基於歷史進行模仿式、縫合式創作，生成了全新的內容，也能解決判別問題。
人工智能自1956年誕生以來，相關理論和技術持續演進。直到近十年，得益於深度學習等演算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累，人工智能才得以真正大範圍地從實驗室研究走向產業實踐。人工智能行業的發展歷程和未來發展軌跡可大致分為「三個浪潮」階段：第一個階段，以電腦視覺、語音辨識等為代表的人工智能單點技術實作突破，催生了人工智能在特定場景的初步套用；第二個階段，人工智能經歷了對單點技術的聚焦關註，客戶逐漸發現自身的復雜需求難以得到快速響應，轉向尋求獲取人工智能綜合解決方案以實作對全業務鏈條的AI賦能，形成行業價值閉環；第三個階段，隨著人工智能與實體產業深度融合，預計將以使用者體驗的革命性提升為主要驅動因素，人工智能將嘗試以人類與機器智能互動嵌入所有業務流程，聯通線上線下數據，進行智能流量的再分配，大幅最佳化人類與智能的協同體驗。
人工智能作為引領未來的戰略性技術，是推動科技跨越發展、產業最佳化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源，已成為經濟高質素增長的重要引擎。近年來，在中國政策的大力支持以及5G通訊、大數據、雲端運算等技術不斷發展的共同推動下，中國人工智能產業處於高速發展，核心產業規模呈現爆發式增長，在技術創新、產業生態、融合套用等方面取得積極進展，已進入全球第一梯隊。數據顯示，2023年中國人工智能行業市場規模約為5784億元。未來隨著新興技術逐漸成熟套用並形成協同效應，更多的創新套用將成為可能，行業規模也將保持持續增長。
人工智能行業產業鏈可分為基礎層、技術層和套用層。其中基礎層主要包括AI芯片、傳感器、大數據、雲端運算及5G通訊等；技術層主要包括電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等；套用層主要包括智慧城市、智能制造、智慧醫療、智慧交通、智慧安防、智慧物流、智慧金融等產業。
人工智能市場發展迅速，吸重力較大，使得現階段人工智能行業參與者眾多，主要包括國際機器視覺企業、綜合型科技企業、技術型科技企業及智能化轉型的硬件廠商四類，這些公司產品的目標客戶和市場策略不盡相同，各自在細分的行業和場景下有自己的優勢，未形成穩定的市場格局。具體來看，目前中國人工智能行業參與企業主要有百度、華為、阿裏巴巴、騰訊、京東、科大訊飛、商湯科技、依圖科技、雲從科技、雲天勵飛、寒武紀、萬維科技等。
我們堅信，【2025-2031年中國人工智能行業市場競爭策略及未來發展潛力報告】將成為您洞悉市場動態、把握行業趨勢的重要工具。無論您是企業決策者、市場分析師還是相關主管部門，本報告都將為您提供寶貴的資訊支持與決策依據，助力您在復雜多變的市場環境中穩健前行。
數據說明：
1：本報告核心數據更新至2023年12月（報告中非上市企業受企業信批影響，相關財務指標或存在一定的滯後性），報告預測區間為2024-2031年。
2：除一手調研資訊和數據外，國家統計局、中國海關、行業協會、上市公司公開報告（招股說明書、轉讓說明書、年報、問詢報告等）等權威資料來源亦共同構成本報告的數據來源。一手資料來源於研究團隊對行業內重點企業訪談獲取的一手資訊數據，主要采訪物件有企業高管、行業專家、技術負責人、下遊客戶、分銷商、代理商、經銷商以及上遊原料供應商等；二手資料來源主要包括全球範圍相關行業新聞、公司年報、非盈利性組織、行業協會、政府機構及第三方數據庫等。
3：報告核心數據基於智研團隊嚴格的數據采集、篩選、加工、分析體系以及自主測算模型，確保統計數據的準確可靠。
4：本報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基於智研團隊的專業理解，清晰準確地反映了分析師的研究觀點。
智研咨詢作為中國產業咨詢領域領導品牌，以「用資訊驅動產業發展，為企業投資決策賦能」為品牌理念。公司融合定量分析與定性分析方法，用自主研發演算法，結合行業交叉大數據，透過多元化分析，挖掘定量數據背後根因，剖析定性內容背後邏輯，客觀真實地闡述行業現狀，審慎地預測行業未來發展趨勢，為客戶提供專業的行業分析、市場研究、數據洞察、戰略咨詢及相關解決方案，助力客戶提升認知水平、盈利能力和綜合競爭力。主要服務包含精品行研報告、專項客製、月度專題、可研報告、商業計劃書、產業規劃等。提供周報/月報/季報/年報等定期報告和客製數據，內容涵蓋政策監測、企業動態、行業數據、產品價格變化、投融資概覽、市場機遇及風險分析等。
報告目錄：
第一章 人工智能的基本介紹
1.1 人工智能的基本概述
1.1.1 人工智能的內涵
1.1.2 人工智能的分類
1.1.3 人工智能關鍵環節
1.1.4 人工智能研究階段
1.1.5 人工智能的產業鏈
1.2 人工智能發展歷程
1.2.1 發展簡史
1.2.2 研究歷程
1.2.3 發展階段
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 大腦模擬
1.3.2 符號處理
1.3.3 子符號法
1.3.4 統計學法
1.3.5 整合方法
第二章 國際人工智能行業發展分析
2.1 全球人工智能行業發展綜況
2.1.1 人工智能生成內容的發展歷程
2.1.2 CHAT GPT掀起通用人工智能浪潮
2.1.3 人工智能的發展階段分析
2.1.4 全球人工智能產業發展狀況
2.1.5 已開發國家重視人工智能產業
2.1.6 世界人工智能迎來發展新階段
2.2 美國
2.2.1 釋出【國家人工智能研發戰略計劃】2023更新版
2.2.2 強化人工智能行業安全套用
2.2.3 美國人工智能政策探析
2.2.4 NASA將用人工智能研究不明飛行物
2.3 日本
2.3.1 日本政府推進人工智能
2.3.2 官民密切合作擴大國家整體研發投資額
2.3.3 日本人工智能戰略的發展方向
2.3.4 向頂尖AI人才每年發放2000萬日元
2.3.5 日本科技發展借力人工智能
2.4 各國人工智能產業發展動態
2.4.1 歐盟推進人工智能的發展和監管
2.4.2 德國人工智能領域初創企業數量顯著增長
2.4.3 俄羅斯總理將召開人工智能戰略會議
2.4.4 韓政府2024年人工智能領域投入將超1萬億韓元
2.4.5 英國制定AI監管原則
2.5 國際企業加快布局人工智能領域
2.5.1 谷歌釋出企業級AI工具和新款AI芯片
2.5.2 META計劃2024年初開發全新AI大型語言模型
2.5.3 YANDEX開發GPT大模型
2.5.4 微軟推出AI助手COPILOT
2.5.5 NAVER釋出韓式人工智能大語言模型
第三章 中國人工智能行業政策環境分析
3.1 政策助力人工智能發展
3.1.1 政策加碼布局人工智能
3.1.2 人工智能將納入「十四五」
3.1.3 人工智能政策發展階段
3.1.4 人工智能成為國家戰略重點
3.2 人工智能行業相關政策分析
3.2.1 新一輪人工智能政策繼續推動
3.2.2 人工智能產業鏈政策分析
3.3 人工智能行業地方政策環境分析
3.3.1 各部門出台相關政策為貫徹落實中國人工智能發展總體部署
3.3.2 人工智能領域發展重點：標準化、安全合規
3.3.3 各地方政府人工智能政策
3.3.4 部份省市人工智能行業相關政策
3.4 機器人行業政策規劃分析
3.4.1 政策大力支持機器人行業
3.4.2 工業機器人將持續高增長
3.4.3 服務機器人將成為新藍海
第四章 中國人工智能行業發展分析
4.1 人工智能行業發展綜況
4.1.1 人工智能技術方興未艾
4.1.2 國內人工智能布局加快
4.1.3 人工智能實驗室成立
4.1.4 人工智能行業發展迅猛
4.1.5 人工智能市場需求將增長
4.1.6 人工智能市場進入新階段
4.2 人工智能產業生態格局分析
4.2.1 生態格局基本架構
4.2.2 基礎資源支持層
4.2.3 技術實作路徑層
4.2.4 套用實作路徑層
4.2.5 未來生態格局展望
4.3 人工智能區域發展動態分析
4.3.1 哈爾濱逐步完善機器人產業
4.3.2 安徽省建立人工智能學會
4.3.3 四川成立人工智能實驗室
4.3.4 上海進一步推進人工智能
4.3.5 福建建立仿腦智能實驗室
4.4 人工智能與新增長引擎的理論邏輯
4.4.1 利用學習優勢，助力前沿科學創新
4.4.2 深化賦能效應，推動關鍵核心技術攻關
4.4.3 發揮滲透能力，促進傳統產業跨越式升級
4.5 構建人工智能新增長引擎的主要挑戰
4.5.1 人工智能發展面臨的困境
4.5.2 風投市場有待發展完善
4.5.3 數據孤島與開放風險並存
4.5.4 體制機制障礙
4.6 構建人工智能新增長引擎的政策建議
4.6.1 吸引和培育頂級科學家，形成持續增長動力
4.6.2 發展風險投資市場，緩解企業融資約束
4.6.3 發揮政府數據示範作用，促進數據安全開放
4.6.4 探索制度創新，激發產業發展活力
第五章 人工智能行業發展驅動要素分析
5.1 硬件基礎日益成熟
5.1.1 高效能CPU
5.1.2 「人腦」芯片
5.1.3 量子電腦
5.1.4 仿生電腦
5.2 大規模並列運算的實作
5.2.1 雲端運算的關鍵技術
5.2.2 雲端運算的套用模式
5.2.3 中國推進雲端運算發展
5.2.4 雲端運算技術發展動態
5.2.5 雲端運算成人工智能基礎
5.3 大數據技術的崛起
5.3.1 大數據技術的內涵
5.3.2 大數據的各個環節
5.3.3 大數據的主要套用領域
5.3.4 大數據成人工智能資料來源
5.3.5 大數據技術助力人工智能
5.4 深度學習技術的出現
5.4.1 機器學習的階段
5.4.2 深度學習技術內涵
5.4.3 深度學習演算法技術
5.4.4 深度學習的技術套用
5.4.5 深度學習提高人工智能水平
第六章 人工智能行業的技術基礎分析
6.1 自然語言處理
6.1.1 自然語言處理內涵
6.1.2 語音辨識技術分析
6.1.3 語意技術研發狀況
6.1.4 自動轉譯技術內涵
6.2 電腦視覺
6.2.1 電腦視覺的內涵
6.2.2 電腦視覺的套用
6.2.3 電腦視覺的運作
6.2.4 人臉辨識技術套用
6.3 模式辨識技術
6.3.1 模式辨識技術內涵
6.3.2 文字辨識技術套用
6.3.3 指掌紋辨識技術套用
6.3.4 模式辨識發展潛力
6.4 知識表示
6.4.1 知識表示的內涵
6.4.2 知識表示的方法
6.4.3 知識表示的進展
6.5 其他技術基礎
6.5.1 自動推理技術
6.5.2 環境感知技術
6.5.3 自動規劃技術
6.5.4專家系統技術
第七章 人工智能技術的主要套用領域分析
7.1 工業領域
7.1.1 智能工廠進一步轉型
7.1.2 人工智能的工業套用
7.1.3 人工智能套用於制造領域
7.1.4 人工智能助力中國制造
7.1.5 人工智能成工業發展方向
7.1.6 AI工業套用的前景廣闊
7.2 醫療領域
7.2.1 人工智能的醫療套用概況
7.2.2 人工智能在中醫學中的套用
7.2.3 人工神經網絡技術的醫學套用
7.2.4 AI在醫學影像診斷中的套用
7.2.5 AI在醫療診斷套用中的展望
7.2.6 企業加快布局醫療人工智能
7.3 社交領域
7.3.1 人工智能的移動社交套用
7.3.2 人工智能社交產品釋出
7.3.3 社交網絡成AI套用焦點
7.4 無人駕駛領域
7.4.1 無人駕駛的效益分析
7.4.2 自動駕駛技術發展行程
7.4.3 無人駕駛產業發展加快
7.4.4 人工智能助力無人駕駛
7.4.5 AI成為智能汽車發展方向
7.5 其他領域
7.5.1 人工智能的智能搜尋套用
7.5.2 人工智能套用於電子商務
7.5.3 人工智能與可穿戴器材結合
7.5.4 人工智能成3D打印基礎
7.5.5 人工智能的「虛擬助手」
7.5.6 人工智能家居成為新趨勢
第八章 人工智能機器人發展分析
8.1機器人產業發展綜況
8.1.1 全球機器人行業規模分析
8.1.2 中國工業機器人市場現狀
8.1.3 機器人行業產業鏈構成
8.1.4 機器人的替代優勢明顯
8.1.5 機器人下遊套用產業多
8.1.6 智能機器人成為發展趨勢
8.2 人工智能在機器人行業的套用狀況
8.2.1 人工智能與機器人的關系
8.2.2 AI於機器人的套用過程
8.2.3 AI大量運用於小型機器人
8.2.4 AI機器人的重要套用領域
8.3 人工智能在智能機器人領域的技術套用
8.3.1 系統的套用
8.3.2 模式辨識的套用
8.3.3 機器視覺的套用
8.3.4 機器學習的套用
8.3.5 分布式AI的套用
8.3.6 前進演化演算法的套用
8.4 機器人重點套用領域分析
8.4.1 醫療機器人
8.4.2 軍事機器人
8.4.3 農用機器人
8.4.4 家用機器人
8.4.5 物流機器人
8.4.6 協作型機器人
第九章 國際人工智能行業重點企業分析
9.1 微軟公司
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業財務狀況
9.1.3 微軟AI研究新進展
9.1.4 微軟加快布局人工智能
9.1.5 微軟人工智能發展計劃
9.1.6 微軟建立機器學習工具
9.1.7 人工智能成為發展方向
9.2 IBM公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業經營範圍
9.2.3 企業財務狀況
9.2.4 IBM成立人工智能部門
9.2.5 IBM釋出人工智能產品
9.2.6 IBM推進人工智能發展
9.3 谷歌公司
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 企業產品和服務
9.3.3 企業財務狀況分析
9.3.4 谷歌人工智能系統
9.3.5 谷歌人工智能平台
9.3.6 谷歌人工智能產品
9.3.7 企業加快AI布局
9.4 亞馬遜公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業經營狀況
9.4.3 亞馬遜推出人工智能服務
9.4.4 亞馬遜引入人工智能平台
第十章 中國人工智能行業重點企業分析
10.1 百度公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業業務布局
10.1.3 經營狀況分析
10.1.4 企業有利競爭
10.1.5 企業發展動態
10.1.6 企業發展戰略
10.2 騰訊公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 企業業務布局
10.2.3 經營狀況分析
10.2.4 企業發展動態
10.3 阿裏集團
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業業務布局
10.3.3 經營狀況分析
10.3.4 企業有利競爭
10.3.5 企業發展動態
10.4 科大訊飛股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 產品/服務特色
10.4.3 企業有利競爭
10.4.4 經營狀況分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 企業發展戰略
10.5 昆侖萬維科技股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業業務布局
10.5.3 經營狀況分析
10.5.4 企業發展動態
10.5.5 企業發展戰略
第十一章 2020-2024年人工智能行業投資狀況分析
11.1 人工智能行業投資綜況
11.1.1 全球人工智能的投融資分析
11.1.2 國內人工智能的投融資狀況
11.1.3 人工智能行業投資總量分析
11.1.4 人工智能行業投資行程加快
11.1.5 AI認知技術商業投資加快
11.2 人工智能行業投資動態
11.2.1 INFLECTION獲得新一輪投資
11.2.2 微軟向 OPENAI 增資數十億美元
11.2.3 特斯拉註資建人工智能公司
11.2.4 自動駕駛領域融資不斷
11.2.5 生數科技公司獲得天使投資
11.3 人工智能行業迎來投資機遇
11.3.1 人工智能成為投資風口
11.3.2 人工智能進入黃金時期
11.3.3 人工智能迎來投資機遇
11.3.4 全球人工智能投資升溫
第十二章 人工智能行業發展前景及趨勢預測
12.1 人工智能行業發展前景展望
12.1.1 人工智能發展前景展望
12.1.2 人工智能的市場空間巨大
12.1.3 人工智能成為發展新熱點
12.1.4 人工智能產業的機遇與挑戰
12.2 人工智能行業發展趨勢預測
12.2.1 人工智能未來發展趨勢
12.2.2 「智能＋X」將成新時尚
12.2.3 機器視覺成主要發展方向
12.2.4 人工智能將帶來新變化
12.2.5 人工智能市場規模預測
圖表目錄：部份
圖表1：人工智能行業類別
圖表2：人工智能產業鏈及代表廠商
圖表3：人工智能發展階段
圖表4：人工智能的三次發展浪潮：
圖表5：人工智能的發展階段
圖表6：人工智能發展歷程
圖表7：2020-2024年全球人工智能市場規模
圖表8：人工智能產業相關的政策檔
圖表9：部份省市人工智能行業相關政策
圖表10：國家層面機器人行業政策
圖表11：中國工業機械人行業相關政策
圖表12：部份省市工業機械人行業相關政策
圖表13：2020-2024年國家層面服務機器人行業相關政策
圖表14：地方層面服務機器人行業相關政策
圖表15：2020-2024年中國人工智能市場規模情況
圖表16：中國人工智能市場的主要套用占比情況
圖表17：人工智能增強自主創新能力的路徑
圖表18：人工智能21個子領域榜首人才所在國家
圖表19：人工智能全球最具影響力學者榜單入選和提名學者的國家分布
圖表20：近年來全球發生的重大數據泄露事件
圖表21：雲端運算服務模式
圖表22：雲端運算 SPI 架構
圖表23：大數據產業鏈示意圖
圖表24：大數據產業核心商業模式與盈利模式示意圖
圖表25：大數據來源廣泛
圖表26：大數據預處理環節
圖表27：數據資源庫建立示意圖
圖表28：使用者 ID 歸一示意圖
圖表29：使用者畫像示意圖
圖表30：數據價值與成本示意圖
圖表31：多方助力大數據交易
圖表32：大數據交易流程
圖表33：數據交易分類示意圖
圖表34：大數據在各個行業領域的套用
圖表35：BI發展示意圖
圖表36：人工智能的發展示意圖
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