2016-2020年中国人工智能产业现状分析及投资策略研究报告

第一章 人工智能：当代科技的巅峰对决 4

　　1.1 IT 巨头争相涌入人工智能领域 4

　　1.2 发达国家纷纷推出人工智能计划 5

　　1.3 中国科技界向人工智能—世界科技之巅发起冲击 6

　　　　 

第二章 人工智能的重大战略意义: 未来科技发展的战略制高点 8

　　2.1 人工智能是未来互联网发展的技术核心 8

　　2.2 人工智能将引发产业结构的深刻变革 9

　　2.3 人工智能将决定未来智能化战争之胜负 11

　　2.4 人工智能是我国实现弯道超车的最佳机遇 12

　　　　 

第三章 人工智能探秘 13

　　3.1 计算机怎样实现人脑的智能？ 13

　　3.2 人工智能发展的三个阶段 16

　　3.3 三个有代表性的 “人工大脑” 17

　　　　3.3.1 “谷歌大脑” 17

　　　　3.3.2 IBM 人脑模拟芯片 18

　　　　3.3.3 “百度大脑” 19

　　　　 

第四章 临界点已至：三大技术的重大突破 20

　　4.1 深度学习—核心算法的突破 20

　　4.2 芯片级的类人脑并行计算—计算能力的突破 24

　　4.3 大数据—庞大的计算资源 29

　　　　 

第五章 人工智能核心技术的应用 29

　　5.1 人工智能基础平台 30

　　　　5.1.1 人工智能基础平台构建从感知数据到行业应用的正循环 30

　　　　5.1.2 IBM 是人工智能基础平台商业应用的先锋 31

　　　　5.1.3 全球主要人工智能基础平台一览 33

　　5.2 机器学习 34

　　　　5.2.1 机器学习是人工智能的核心技术 34

　　　　5.2.2 Wise.io：机器学习实现高效大数据分析平台 36

　　　　5.2.3 Ersatz：深度学习云平台 38

　　　　5.2.4 全球主要机器学习类公司一览 39

　　5.3 语音识别及自然语言处理 41

　　　　5.3.1 自然语言是人机交互发展的自然趋势 43

　　　　5.3.2 科大讯飞：智能语音核心技术代表世界最高水平 47

　　　　5.3.3 Luminoso：时刻分析用户在社交网站上的言行 50

　　　　5.3.4 全球语音识别应用公司一览 51

　　5.4 图像识别 51

　　　　5.4.1 让广告与网络视频智能匹配 52

　　　　5.4.2 FACE++人脸识别服务云模式 53

　　　　5.4.3 全球主要图像识别应用公司一览 56

　　5.5 预测分析API 56

　　　　5.5.1 预测分析API 应用前景广阔 56

　　　　5.5.2 Google Prediction：功能强大的预测分析平台 57

　　　　5.5.3 全球主要预测API 商用公司一览 58

　　5.6 生物特征识别技术 59

　　　　5.6.1. 人脸识别 61

　　　　　　（1）人脸识别技术 61

　　　　　　（2）人脸识别的历史和流程 62

　　　　　　（3）人脸识别的应用 64

　　　　　　（4）互联网金融给人脸识别技术应用带来历史性机遇 64

　　　　5.6.2 声纹识别 66

　　　　 

第六章 人工智能引发产业结构深刻变革 69

　　6.1 制造业 69

　　6.2 金融 72

　　　　6.2.1 金融信息的收集与分析 72

　　　　6.2.2 市场行情的分析和预测 74

　　　　6.2.3 信用风险管控 74

　　6.3 教育 76

　　6.4 广告 78

　　6.5 传媒 81

　　6.6 法律 82

　　6.7 医药 83

　　6.8 智能家居 84

　　6.9 农业 85

　　6.10 汽车 87

　　　　 

第七章 人工智能投资策略及主要公司分析 88

　　7.1 投资策略 88

　　7.2 主要公司分析 89

　　　　7.2.1 科大讯飞：打造中国“最强大脑” 89

　　　　7.2.2 东方网力：视频大数据龙头 90

　　　　7.2.3 东方国信：大数据智能分析龙头 91

　　　　7.2.4 中瑞思创：智慧医疗新星升起 92

　　　　7.2.5 四维图新：抢占无人驾驶的“入口” 92

　　　　7.2.6 佳都科技：人脸识别新锐 93

　　　　7.2.7 科远股份：工业智能化先锋 94

　　　　7.2.8 汉王科技：模式识别和智能交互的领先企业 94

　　　　 

第八章 风险提示 95

 

图表目录

图表 1：2010-2015年全球人工智能投资额增长情况 7

图表 2：2010-2015年全球人工智能新创公司数目 7

图表 3:美国和欧洲开启人脑模拟计算计划 8

图表 4：国内互联网三大巨头对人工智能高度重视 9

图表 5：“中国脑计划”主要方向 10

图表 6：人工智能将完成人体自身 企业和产业的三层重构 11

图表 7：“人工智能+应用场景”是产业发展的最终形态 12

图表 8：从“人控”到人工智能存在巨大的产业机遇 12

图表 9：战争形态发展历程 13

图表 10：未来智能化战争 14

图表 11：人工智能是21 世纪科技领域最为前沿的技术之一 16

图表 12：计算机内部的数字电路逻辑结构 17

图表 13：人脑的神经元突触结构 17

图表 14：人脑与计算机“硬件”上的差异 18

图表 15：传统软件和人工智能解决问题的区别 19

图表 16：人工智能三个阶段 19

图表 17：认知智能研发的两大流派 20

图表 18：google 大脑图谱 21

图表 19：IBM 人脑模拟芯片SyNAPSE 的芯片结构 功能 物理形态图 21

图表 20：百度大脑计划 22

图表 21：深度学习近年来逐步成为业界追逐的热点 24

图表 22：深度学习是机器学习的一个分支 25

图表 23：人眼识别图像过程 26

图表 24：深度学习大幅提升语音识别准确率 26

图表 25：深度学习大幅提升手写识别准确率 27

图表 26：计算能力指数级的增长促使技术变革间隔时间越来越短 27

图表 27：1990-2015年计算成本平均每年下降33% 28

图表 28：1990-2015年存储成本平均每年下降38% 28

图表 29：GPU 具有出众的并行计算能力 29

图表 30：GPU和CPU浮点运算能力对比 30

图表 31：人脑神经元结构 31

图表 32：IBM 的TRUENORTH 神经元芯片 31

图表 33：神经形态芯片和传统芯片的比较 32

图表 34：未来大数据与人工智能结合的应用结构 32

图表 35：人工智能的主要技术 32

图表 36：百度大脑正循环工作图 33

图表 37：沃森在电视智力问答中战胜人类 34

图表 38：沃森的四大商业化方向 35

图表 39：全球主要人工智能基础平台 36

图表 40：机器学习模仿人类学习过程 37

图表 41：机器学习是人工智能的核心技术 38

图表 42：机器学习是涉及多领域的交叉学科 38

图表 43：Wise.io测试错误率低于其他机器学习模型 39

图表 44：Wise.io训练时间低于其他机器学习模型 40

图表 45：Ersatz平台实现黑瘤素在线检测 41

图表 46：Ersatz平台实现读取验证码图像信息 41

图表 47：全球主要机器学习类公司 42

图表 48：语音识别关键技术持续进步，达到实用门槛 44

图表 49：语音应用嵌入越来越多终端中 45

图表 50：自然语言处理将广泛应用于各个行业 45

图表 51：语音交互技术已经全面渗透到各项互联网应用中 46

图表 52：智能助理的发展阶段 47

图表 53：国内外智能助手竞争格局 47

图表 54：京东JIMI智能客服 48

图表 55：windows10中加入个人智能助理 48

图表 56：图灵机器人云服务方式进入乐投车载系统 49

图表 57：图灵机器人云服务方式进入海尔智能家居系统 49

图表 58：讯飞语音输入法用户已经突破2 亿 50

图表 59：讯飞输入法在业内拥有极高的口碑 51

图表 60：国内各智能助手用户数（单位：万） 51

图表 61：语音云平台突破了硬件和操作系统的限制 52

图表 62：语音云平台拥有完善的运营和开发支撑 52

图表 63：Luminosos的词库同时能够理解表情符号 53

图表 64：全球语音识别应用公司 54

图表 65：clafifai可以智能理解视频中的要素 55

图表 66：clafifai自动寻找类似图像进行智能广告匹配 55

图表 67：FACE++技术布局 57

图表 68：FACE++商业布局 57

图表 69：FACE++云脸应用锁 58

图表 70：全球主要图像识别应用公司 59

图表 71：google 预测分析API 主要功能 60

图表 72：Google Prediction API 60

图表 73：全球主要预测API 商用公司 61

图表 74：生物识别类别比较 62

图表 75：马云展示“Smile to Pay”技术 63

图表 76：全球生物识别市场规模预测（单位：亿美元） 63

图表 77：2016-2020年全球生物识别技术行业细分市场规模预测（单位：亿美元） 64

图表 78：人脸识别技术 65

图表 79：人脸识别发展历程 65

图表 80：人脸识别流程 66

图表 81：人脸识别的应用领域 67

图表 82：用户鉴权的三种方式 67

图表 83：银行发行认证介质流程 68

图表 84：人脸识别流程 68

图表 85：声纹识别过程 69

图表 86：声纹识别应用领域 70

图表 87：时代亿宝与阿里合作声纹验证产品 71

图表 88：声纹解锁 71

图表 89：从工业1.0 到工业4.0 72

图表 90：工业4.0 以CPS平台为核心 73

图表 91：工业智能化分析平台 74

图表 92：Alphasense金融智能搜索平台 75

图表 93：Minettabrook实时抓取新闻 社交媒体推文等信息 75

图表 94：Minettabrook实时智能提供重要金融决策信息 76

图表 95：Lending Club业务模式 78

图表 96：Lending Club智能撮合借款人的投资人 78

图表 97：金融智能化公司整理 79

图表 98：Knewton学习平台 80

图表 99：智能化学习公司整理 81

图表 100：2011-2015年Rocket Fuel 收入持续保持高增长（单位：亿美元） 81

图表 101：Rocket Fuel的人工智能广告流程 82

图表 102：Rocket Fuel已经拥有众多高质量客户 82

图表 103：广告业智能化的公司整理 83

图表 104：法律行业智能化公司整理 85

图表 105：智能家居布局 87

图表 106：苹果和谷歌在智能家居领域的布局 87

图表 108：Ceres Imaging提供农田光谱数据来监测农作物的状况 88

图表 109：农业智能化典型公司 89

图表 110：无人驾驶原理 90

略……

　　在现代市场经济活动中，信息已经是一种重要的经济资源，信息资源的优先占有者胜，反之则处于劣势。中国每年有近100万家企业倒闭，对于企业经营而言，因为失误而出局，极有可能意味着从此退出历史舞台。他们的失败、他们的经验教训，可能再也没有机会转化为他们下一次的成功了！企业成功的关键就在于，是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求。

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　　本报告专业！权威！报告根据人工智能行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国人工智能行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国人工智能行业将面临的机遇与挑战，对人工智能行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。是人工智能企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态，把握市场机会，正确制定企业发展战略的必备参考工具，极具参考价值！