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章　人工智能的基本介紹 19
1.1　人工智能的基本概述 19
1.1.1　人工智能的內(nèi)涵 19
1.1.2　人工智能的分類 21
1.1.3　人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié) 23
1.1.4　人工智能研究階段 25
1.1.5　人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈 26
1.2　人工智能發(fā)展歷程 27
1.2.1　發(fā)展簡史 27
1.2.2　研究歷程 36
1.2.3　發(fā)展階段 39
1.3　人工智能的研究方法 43
1.3.1　大腦模擬 43
1.3.2　符號處理 44
1.3.3　子符號法 45
1.3.4　統(tǒng)計學法 45
1.3.5　集成方法 46
第二章　2014-2017年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析 47
2.1　2014-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 47
2.1.1　人工智能概念的悄然興起 47
2.1.2　驅(qū)動人工智能的內(nèi)外動因 48
2.1.3　人工智能的發(fā)展階段分析 50
2.1.4　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況 52
2.1.5　發(fā)達國家重視人工智能產(chǎn)業(yè) 53
2.1.6　人工智能迎來發(fā)展新階段 54
2.2　美國 56
2.2.1　人工智能成美國發(fā)展戰(zhàn)略 56
2.2.2　人工智能應(yīng)用于美國國防 57
2.2.3　美國量子技術(shù)助力ai發(fā)展 58
2.2.4　美國機器人市場需求預(yù)測 59
2.3　日本 62
2.3.1　ai成日本工業(yè)發(fā)展重點 62
2.3.2　日本-推進人工智能 64
2.3.3　日本重視人工智能研究 65
2.3.4　日本人工智能計劃 66
2.3.5　日本科技發(fā)展借力人工智能 66
2.4　2014-2017年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài) 67
2.4.1　歐盟推進服務(wù)機器人研發(fā) 67
2.4.2　歐美推出大腦發(fā)展計劃 68
2.4.3　俄國成功開發(fā)ai系統(tǒng) 70
2.4.4　韓國人工智能研發(fā)動態(tài) 70
2.4.5　ai應(yīng)用于巴西杯 72
2.5　2014-2017年國際企業(yè)加快布局人工智能領(lǐng)域 75
2.5.1　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快ai產(chǎn)業(yè)布局 75
2.5.2　facebook建設(shè)ai硬件平臺 77
2.5.3　戴爾開展人工智能研發(fā)合作 78
2.5.4　雅虎邁出人工智能發(fā)展步伐 78
2.5.5　維基百科涉足人工智能領(lǐng)域 79
第三章　2014-2017年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析 83
3.1　政策助力人工智能發(fā)展 83
3.1.1　政策加碼布局人工智能 83
3.1.2　人工智能將納入“十三五” 87
3.1.3　中國大腦研究計劃開啟 88
3.1.4　人工智能成為國家戰(zhàn)略重點 90
3.2　人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析 92
3.2.1　“中國制造”助力人工智能 92
3.2.2　“互聯(lián)網(wǎng)+”推動人工智能 96
3.3　人工智能行業(yè)地方政策環(huán)境分析 104
3.3.1　ai或納入北京“十三五” 104
3.3.2　上海市推出ai“腦計劃” 105
3.3.3　人工智能獲廣州財政支持 109
3.3.4　深圳市具備ai發(fā)展優(yōu)勢 111
3.4　機器人行業(yè)政策規(guī)劃分析 111
3.4.1　政策大力支持機器人行業(yè) 111
3.4.2　工業(yè)機器人將持續(xù)高增長 115
3.4.3　服務(wù)機器人將成為新藍海 116
第四章　2014-2017年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析 119
4.1　2014-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 119
4.1.1　人工智能技術(shù)方興未艾 119
4.1.2　國內(nèi)人工智能布局加快 124
4.1.3　人工智能實驗室成立 127
4.1.4　人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛 131
4.1.5　人工智能市場需求將增長 132
4.1.6　人工智能市場進入新階段 134
4.2　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析 139
4.2.1　生態(tài)格局基本架構(gòu) 139
4.2.2　基礎(chǔ)資源支持層 140
4.2.3　技術(shù)實現(xiàn)路徑層 141
4.2.4　應(yīng)用實現(xiàn)路徑層 143
4.2.5　未來生態(tài)格局展望 144
4.3　2014-2017年人工智能區(qū)域發(fā)展動態(tài)分析 147
4.3.1　哈爾濱逐步完善機器人產(chǎn)業(yè) 147
4.3.2　安徽省建立人工智能學會 148
4.3.3　四川成立人工智能實驗室 149
4.3.4　上海進一步推進人工智能 151
4.3.5　福建建立仿腦智能實驗室 152
4.4　2014-2017年人工智能技術(shù)研究動態(tài)分析 155
4.4.1　人工智能再獲重大突破 155
4.4.2　智能語音識別及控制技術(shù) 159
4.4.3　人工智能逐步突破 163
4.4.4　ai神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別技術(shù) 171
4.4.5　人工智能帶來媒體變革 174
4.5　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題 176
4.5.1　人工智能發(fā)展面臨的困境 176
4.5.2　人工智能發(fā)展的隱性問題 178
4.5.3　人工智能發(fā)展的道德問題 181
4.5.4　人工智能發(fā)展的技術(shù)障礙 184
4.6　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議 186
4.6.1　人工智能的發(fā)展策略分析 186
4.6.2　人工智能的技術(shù)發(fā)展建議 187
4.6.3　人工智能倫理問題的對策 192
第五章　2014-2017年人工智能行業(yè)發(fā)展驅(qū)動要素分析 200
5.1　硬件基礎(chǔ)日益成熟 200
5.1.1　高性能cpu 200
5.1.2　“人腦”芯片 201
5.1.3　量子計算機 202
5.1.4　仿生計算機 205
5.2　大規(guī)模并行運算的實現(xiàn) 213
5.2.1　云計算的關(guān)鍵技術(shù) 213
5.2.2　云計算的應(yīng)用模式 215
5.2.3　中國推進云計算發(fā)展 217
5.2.4　云計算技術(shù)發(fā)展動態(tài) 219
5.2.5　云計算成人工智能基礎(chǔ) 224
5.3　大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起 226
5.3.1　大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵 226
5.3.2　大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié) 227
5.3.3　大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 228
5.3.4　大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源 230
5.3.5　大數(shù)據(jù)技術(shù)助力人工智能 230
5.4　深度學習技術(shù)的出現(xiàn) 232
5.4.1　機器學習的階段 232
5.4.2　深度學習技術(shù)內(nèi)涵 237
5.4.3　深度學習算法技術(shù) 238
5.4.4　深度學習的技術(shù)應(yīng)用 240
5.4.5　深度學習提高人工智能水平 241
第六章　人工智能行業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)分析 245
6.1　自然語言處理 245
6.1.1　自然語言處理內(nèi)涵 245
6.1.2　語音識別技術(shù)分析 247
6.1.3　語義技術(shù)研發(fā)狀況 255
6.1.4　自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵 256
6.2　計算機視覺 257
6.2.1　計算機視覺的內(nèi)涵 257
6.2.2　計算機視覺的應(yīng)用 258
6.2.3　計算機視覺的運作 261
6.2.4　人臉識別技術(shù)應(yīng)用 263
6.3　模式識別技術(shù) 265
6.3.1　模式識別技術(shù)內(nèi)涵 265
6.3.2　文字識別技術(shù)應(yīng)用 266
6.3.3　指掌紋識別技術(shù)應(yīng)用 267
6.3.4　模式識別發(fā)展?jié)摿?269
6.4　知識表示 271
6.4.1　知識表示的內(nèi)涵 271
6.4.2　知識表示的方法 272
6.4.3　知識表示的進展 275
6.5　其他技術(shù)基礎(chǔ) 276
6.5.1　自動推理技術(shù) 276
6.5.2　環(huán)境感知技術(shù) 279
6.5.3　自動規(guī)劃技術(shù) 279
6.5.4　專家系統(tǒng)技術(shù) 280
第七章　人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析 288
7.1　工業(yè)領(lǐng)域 288
7.1.1　智能工廠進一步轉(zhuǎn)型 288
7.1.2　人工智能的工業(yè)應(yīng)用 289
7.1.3　人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域 291
7.1.4　人工智能助力中國制造 292
7.1.5　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向 294
7.1.6　ai工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊 295
7.2　醫(yī)療領(lǐng)域 297
7.2.1　人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況 297
7.2.2　人工智能在中醫(yī)學中的應(yīng)用 298
7.2.3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學應(yīng)用 301
7.2.4　ai在醫(yī)學影像診斷中的應(yīng)用 305
7.2.5　ai在醫(yī)療診斷應(yīng)用中的展望 306
7.2.6　企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能 308
7.3　社交領(lǐng)域 309
7.3.1　人工智能的移動社交應(yīng)用 309
7.3.2　人工智能社交產(chǎn)品發(fā)布 311
7.3.3　社交網(wǎng)絡(luò)成ai應(yīng)用焦點 312
7.4　無人駕駛領(lǐng)域 314
7.4.1　無人駕駛的效益分析 314
7.4.2　自動駕駛技術(shù)發(fā)展進程 319
7.4.3　無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快 323
7.4.4　人工智能助力無人駕駛 324
7.4.5　ai成為智能汽車發(fā)展方向 329
7.5　其他領(lǐng)域 332
7.5.1　人工智能的智能搜索應(yīng)用 332
7.5.2　人工智能應(yīng)用于電子商務(wù) 342
7.5.3　人工智能與可穿戴設(shè)備結(jié)合 344
7.5.4　人工智能成3d打印基礎(chǔ) 346
7.5.5　人工智能的“虛擬助手” 347
7.5.6　人工智能家居成為新趨勢 348
7.5.7人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望 351
第八章　2014-2017年人工智能機器人發(fā)展分析 353
8.1　2014-2017年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況 353
8.1.1　機器人行業(yè)規(guī)模分析 353
8.1.2　中國工業(yè)機器人市場現(xiàn)狀 356
8.1.3　機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成 358
8.1.4　機器人的替代優(yōu)勢明顯 360
8.1.5　機器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多 365
8.1.6　智能機器人成為發(fā)展趨勢 368
8.2　人工智能在機器人行業(yè)的應(yīng)用狀況 369
8.2.1　人工智能與機器人的關(guān)系 369
8.2.2　ai于機器人的應(yīng)用過程 370
8.2.3　ai大量運用于小型機器人 371
8.2.4　ai機器人的重要應(yīng)用領(lǐng)域 374
8.3　人工智能在智能機器人領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 376
8.3.1　專家系統(tǒng)的應(yīng)用 376
8.3.2　模式識別的應(yīng)用 376
8.3.3　機器視覺的應(yīng)用 377
8.3.4　機器學習的應(yīng)用 378
8.3.5　分布式ai的應(yīng)用 379
8.3.6　進化算法的應(yīng)用 380
8.4　機器人重點應(yīng)用領(lǐng)域分析 381
8.4.1　醫(yī)療機器人 381
8.4.2　軍事機器人 384
8.4.3　教育機器人 388
8.4.4　家用機器人 390
8.4.5　物流機器人 394
8.4.6　協(xié)作型機器人 396
第九章　2014-2017年國際人工智能行業(yè)重點企業(yè)分析 403
9.1　微軟公司 403
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況 403
9.1.2　企業(yè)財務(wù)狀況 403
9.1.3　微軟ai研究新進展 404
9.1.4　微軟加快布局人工智能 404
9.1.5　微軟人工智能發(fā)展計劃 408
9.1.6　微軟建立機器學習工具 409
9.1.7　人工智能成為發(fā)展方向 410
9.2　ibm公司 416
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況 416
9.2.2　企業(yè)經(jīng)營范圍 417
9.2.3　企業(yè)財務(wù)狀況 418
9.2.4　ibm成立人工智能部門 421
9.2.5　ibm發(fā)布人工智能產(chǎn)品 422
9.2.6　ibm推進人工智能發(fā)展 423
9.3　谷歌公司 425
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況 425
9.3.2　企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù) 425
9.3.3　企業(yè)財務(wù)狀況分析 434
9.3.4　谷歌人工智能系統(tǒng) 435
9.3.5　谷歌人工智能平臺 436
9.3.6　谷歌人工智能產(chǎn)品 436
9.3.7　企業(yè)加快ai布局 447
9.4　亞馬遜公司 450
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況 450
9.4.2　企業(yè)經(jīng)營狀況 450
9.4.3　亞馬遜推出人工智能服務(wù) 455
9.4.4　亞馬遜引入人工智能平臺 457
第十章　2014-2017年中國人工智能行業(yè)重點企業(yè)分析 458
10.1　百度公司 458
10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況 458
10.1.2　企業(yè)財務(wù)狀況 458
10.1.3　百度人工智能技術(shù)進展 463
10.1.4　百度人研發(fā)ai計算機 464
10.1.5　百度布局人工智能行業(yè) 465
10.1.6　百度人工智能系統(tǒng)方案 466
10.2　騰訊公司 467
10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況 467
10.2.2　企業(yè)財務(wù)狀況 468
10.2.3　微信具備ai發(fā)展優(yōu)勢 470
10.2.4　騰訊加快布局人工智能 470
10.3　阿里集團 473
10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況 473
10.3.2　企業(yè)財務(wù)狀況 474
10.3.3　阿里機器人領(lǐng)域 479
10.3.4　阿里人工智能平臺建立 480
10.3.5　阿里人工智能發(fā)展方向 481
10.4　科大訊飛股份有限公司 482
10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況 482
10.4.2　企業(yè)業(yè)務(wù)布局 482
10.4.3　經(jīng)營效益分析 484
10.4.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析 491
10.4.5　財務(wù)狀況分析 492
10.4.6　未來前景展望 493
10.5　北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司 494
10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況 494
10.5.2　企業(yè)發(fā)展重點 494
10.5.3　人工智能系統(tǒng)推出 494
10.5.4　加快人工智能的合作 495
10.5.5　構(gòu)建人工智能新格局 497
第十一章　2014-2017年人工智能行業(yè)狀況分析 500
11.1　人工智能行業(yè)綜況 500
11.1.1　人工智能的投-分析 500
11.1.2　國內(nèi)人工智能的投-狀況 502
11.1.3　人工智能行業(yè)總量分析 504
11.1.4　人工智能行業(yè)進程加快 507
11.1.5　ai認知技術(shù)商業(yè)加快 508
11.2　人工智能行業(yè)動態(tài) 509
11.2.1　anki drive獲得新一輪 509
11.2.2　vicarious公司開啟ai- 510
11.2.3　特斯拉注資建人工智能公司 511
11.2.4　demiurge公司注資人工智能 512
11.2.5　格靈深瞳公司獲得天使 512
11.3　人工智能行業(yè)迎來機遇 513
11.3.1　人工智能成為風口 513
11.3.2　人工智能進入黃金時期 515
11.3.3　人工智能迎來機遇 517
11.3.4　人工智能升溫 518
第十二章　人工智能行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測 520
12.1　人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望 520
12.1.1　人工智能發(fā)展前景展望 520
12.1.2　人工智能的市場空間巨大 521
12.1.3　人工智能成為發(fā)展新熱點 523
12.1.4　人工智能產(chǎn)業(yè)的機遇與挑戰(zhàn) 525
12.2　人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測 527
12.2.1　人工智能未來發(fā)展趨勢 527
12.2.2　“智能＋x”將成新時尚 528
12.2.3　機器視覺成主要發(fā)展方向 530
12.2.4　人工智能將帶來新變化 531
12.2.5　人工智能市場規(guī)模預(yù)測 535
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圖表目錄
圖表 1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈價值 26
圖表 2 人工智能發(fā)展歷程 40
圖表 3 人工智能發(fā)展階段 51
圖表 4 人工智能領(lǐng)域額大幅增長 52
圖表 5 人工智能“戰(zhàn)局” 75
圖表 6 維基百科上目前支持添加“無意失誤”（good faith）標簽的語種 79
圖表 7 中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分 88
圖表 8 人工智能系統(tǒng)測試接口示意圖 96
圖表 9 人工智能和人類智能發(fā)展曲線示意圖 96
圖表 10 淺層模型和深層模型的對比 97
圖表 11 計算機視覺與其他領(lǐng)域的關(guān)系 105
圖表 12 cv在人機交互上的前沿應(yīng)用 106
圖表 13 計算機視覺的處理流程 107
圖表 14 人工智能各品類成熟度排行 119
圖表 15 中國工業(yè)機器人應(yīng)用領(lǐng)域分布情況 119
圖表 16 人工智能的發(fā)展階段 120
圖表 17 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局 139
圖表 18 ai技術(shù)層的運行機制 142
圖表 19 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 242
圖表 20 圖像的與訓(xùn)練，編碼→-→微調(diào) 243
圖表 21 基本完整的深度學習流程 244
圖表 22 典型無人駕駛汽車的結(jié)構(gòu) 324
圖表 23 智能汽車市場空間預(yù)測 330
圖表 24 2017年機器人市場結(jié)構(gòu)（億美元） 353
圖表 25 2012-2017年工業(yè)機器人銷售額及增長率 354
圖表 26 2012-2017年服務(wù)機器人銷售額及增長率 355
圖表 27 2017年中國機器人市場結(jié)構(gòu)（億美元） 357
圖表 28 2012-2017年中國工業(yè)機器人銷售額及增長率 358
圖表 29 中國工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)鏈分析 359
圖表 30 百度公司新利潤表 458
圖表 31 百度公司新主要財務(wù)比率 459
圖表 32 百度公司新主要資產(chǎn)負載表 461
圖表 33 騰訊公司新現(xiàn)金流量表 468
圖表 34 騰訊公司新綜合損益表 469
圖表 35 騰訊公司新資產(chǎn)負債表 469
圖表 36 阿里集團新利潤表 474
圖表 37 阿里集團新主要財務(wù)比率 475
圖表 38 阿里集團新主要現(xiàn)金流量 477
圖表 39 阿里集團新資產(chǎn)負載表 477
圖表 40 科大訊飛股份有限公司新利潤表 484
圖表 41 科大訊飛股份有限公司新資產(chǎn)負債表 485
圖表 42 科大訊飛股份有限公司新現(xiàn)金流量 487
圖表 43 科大訊飛股份有限公司新收入分布 491
圖表 44 科大訊飛股份有限公司新財務(wù)指標 492
圖表 45 中國人工智能領(lǐng)域方式 503
圖表 46 2014-2017年中國人工智能行業(yè)金額及頻次變化 504
圖表 47 人工智能的重點品類的公司分布 504
圖表 48 人工智能的重點品類的-分布 505
圖表 49 受風險資本青睞的人工智能品類 506