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　人工智能的特征
1.1.4　人工智能關鍵環節
1.1.5　人工智能技術層級
1.1.6　人工智能發展意義
1.2　人工智能產業鏈分析
1.2.1　產業生態鏈結構
1.2.2　產業鏈基本構成
1.2.3　產業鏈相關產品
1.2.4　產業鏈相關企業
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　集成方法

2.1　全球人工智能行業發展綜況
2.1.1　驅動人工智能發展動因
2.1.2　全球人工智能產業格局
2.1.3　人工智能發展熱度不減
2.1.4　各國人工智能政府布局
2.1.5　全球人工智能的部署率
2.1.6　全球人工智能支出規模
2.1.7　全球AI創新力城市榜單
2.1.8　人工智能專利綜合指數
2.1.9　人工智能領域細分賽道
2.1.10　全球人工智能發展特點
2.2　全球主要經濟體人工智能戰略特點
2.2.1　戰略任務分類
2.2.2　主要目標任務
2.2.3　重點研發布局
2.2.4　主要應用領域
2.2.5　長期戰略規劃
2.3　美國
2.3.1　美國人工智能發展狀況
2.3.2　美國人工智能市場就業
2.3.3　美國人工智能應用狀況
2.3.4　美國人工智能市場收入
2.3.5　美國人工智能研發戰略
2.3.6　美國人工智能戰略影響
2.3.7　美總統簽署AI行政命令
2.3.8　美國人工智能相關主體
2.3.9　美國人工智能應用戰略
2.4　日本
2.4.1　日本人工智能戰略布局
2.4.2　人工智能發展的優劣勢
2.4.3　日本加大人工智能投入
2.4.4　日本人工智能人才培育
2.4.5　日本企業人工智能應用
2.4.6　日本人工智能專利申請
2.4.7　日本人工智能發展規劃
2.5　歐洲
2.5.1　歐盟人工智能應用狀況
2.5.2　歐盟人工智能法案協議
2.5.3　英國人工智能發展現狀
2.5.4　德國人工智能行動計劃
2.5.5　法國人工智能行動計劃
2.6　各國人工智能產業發展動態
2.6.1　韓國人工智能產業發展
2.6.2　俄羅斯加快人工智能布局
2.6.3　新加坡國家人工智能戰略

3.1　人工智能政策階段特點分析
3.1.1　第一階段
3.1.2　第二階段
3.1.3　第三階段
3.1.4　第四階段
3.2　人工智能行業獲得政策紅利
3.2.1　中央明確加快人工智能發展
3.2.2　科技部助推人工智能創新應用
3.2.3　人工智能人才培養的相關政策
3.2.4　人工智能標準體系建設加快
3.2.5　政府工作報告提到人工智能
3.2.6　人工智能服務管理辦法發布
3.2.7　傳統制造升級布局人工智能
3.2.8　質量強國綱要布局人工智能
3.2.9　擴大內需戰略布局人工智能
3.3　人工智能行業規劃相關內容
3.3.1　戰略目標
3.3.2　總體部署
3.3.3　構建創新體系
3.3.4　培育智能經濟
3.3.5　建設智能社會
3.3.6　加強軍民融合
3.3.7　構建基礎設施
3.3.8　布局重大項目
3.4　地區人工智能政策規劃逐步完善
3.4.1　湖北省人工智能行動方案
3.4.2　安徽省人工智能行動計劃
3.4.3　武漢市人工智能先導方案
3.4.4　無錫市人工智能行動計劃
3.4.5　深圳市人工智能行動方案
3.4.6　廣東省人工智能行動計劃
3.4.7　四川省人工智能發展規劃
3.4.8　合肥市人工智能發展政策
3.4.9　湖北省人工智能發展規劃
3.4.10　杭州市人工智能發展規劃
3.4.11　上海市人工智能發展規劃
3.5　機器人相關政策規劃分析
3.5.1　機器人產業相關政策匯總
3.5.2　各地區加快機器人行業布局
3.5.3　“十四五”機器人產業發展規劃

4.1　人工智能技術認知狀況調研
4.1.1　使用情緒認知
4.1.2　使用比例認知
4.1.3　使用方式認知
4.1.4　使用評價認知
4.1.5　使用行業認知
4.1.6　法規制定認知
4.1.7　爭議領域認知
4.2　中國人工智能專利申請狀況
4.2.1　專利申請規模
4.2.2　專利申請占比
4.2.3　創新主體分析
4.2.4　產業鏈融合發展
4.2.5　產學研合作分析
4.2.6　專利區域分布
4.3　中國人工智能專利申請特點
4.3.1　技術研發主體多樣
4.3.2　應用技術發展提速
4.3.3　細分技術專利特征
4.3.4　互聯網企業布局特點
4.3.5　專利技術發展要點
4.4　人工智能技術人才供需狀況分析
4.4.1　AI人才需求的崗位類型
4.4.2　人工智能行業從業情況
4.4.3　AI人才的區域供需狀況
4.4.4　AI崗位的能力要求分析
4.5　人工智能技術人才培養狀況分析
4.5.1　高校AI人才的培養情況
4.5.2　機構AI人才的培養情況
4.5.3　人工智能學院建設模式
4.5.4　AI人才培養存在的問題
4.5.5　AI人才培養的未來趨勢
4.5.6　AI人才培養的政策建議

5.1　人工智能行業發展進程
5.1.1　行業發展歷程
5.1.2　技術研究進程
5.1.3　轉型升級階段
5.2　人工智能行業發展價值
5.2.1　人工智能催生智能經濟
5.2.2　人工智能助力智能社會
5.2.3　AI帶來全方位商業化
5.2.4　AI技術推動產業升級
5.2.5　AI進入機器學習時代
5.3　中國產業智能化升級指數分析
5.3.1　產業智能化升級總指數
5.3.2　農業智能化升級指數
5.3.3　工業智能化升級指數
5.3.4　服務業智能化升級指數
5.4　2022-2024年人工智能行業發展綜況
5.4.1　人工智能應用需求加大
5.4.2　人工智能產業逐步成熟
5.4.3　市場發展規模逐步上升
5.4.4　人工智能三次產業分布
5.4.5　人工智能應用領域分布
5.4.6　人工智能開放平臺發展
5.5　人工智能產業生態格局分析
5.5.1　生態格局基本架構
5.5.2　基礎資源支持層
5.5.3　技術實現路徑層
5.5.4　應用實現路徑層
5.5.5　未來生態格局展望
5.6　人工智能行業競爭格局分析
5.6.1　企業主體分類
5.6.2　企業注冊數量
5.6.3　企業地域分布
5.6.4　企業技術層次
5.6.5　企業競爭排名
5.6.6　企業成立年限
5.6.7　企業注冊資本
5.6.8　企業上市情況
5.7　人工智能行業發展存在的主要問題
5.7.1　人工智能行業面臨的挑戰
5.7.2　人工智能發展的技術困境
5.7.3　人工智能發展的安全問題
5.7.4　人工智能發展的倫理問題
5.7.5　人工智能發展的隱私問題
5.7.6　AI企業被列入“實體清單”
5.8　人工智能行業發展對策及建議
5.8.1　人工智能的發展策略分析
5.8.2　人工智能的技術創新策略
5.8.3　人工智能的政策發展建議
5.8.4　推進人工智能標準化建設
5.8.5　人工智能倫理問題的對策
5.9　人工智能行業發展戰略分析
5.9.1　建立完善的數據生態系統
5.9.2　拓寬人工智能的傳統行業應用
5.9.3　加強人工智能專業人才儲備
5.9.4　確保教育和培訓體系與時俱進
5.9.5　相互不建立倫理和法律共識

6.1　人工智能行業區域發展格局分析
6.1.1　人工智能區域發展指數
6.1.2　省市人工智能發展指數
6.1.3　城市人工智能發展指數
6.1.4　人工智能產業園區建設
6.1.5　人工智能研究機構分布
6.1.6　人工智能創新應用先導區
6.1.7　人工智能創新發展試驗區
6.2　北京市
6.2.1　產業競爭力指數
6.2.2　發展成果分析
6.2.3　產業發展規模
6.2.4　行業創新能力
6.2.5　產業集聚情況
6.2.6　產業發展問題
6.2.7　行業融資現狀
6.2.8　產業發展規劃
6.3　上海市
6.3.1　產業生產總值
6.3.2　政策環境分析
6.3.3　產業鏈全景圖
6.3.4　注冊企業數量
6.3.5　企業區域分布
6.3.6　發展載體圖譜
6.3.7　新型數據中心
6.3.8　產業發展規劃
6.4　廣東省
6.4.1　產業競爭力指數
6.4.2　政策環境分析
6.4.3　產業發展現狀
6.4.4　產業發展特點
6.4.5　廣州AI產業綜況
6.4.6　深圳AI產業綜況
6.4.7　東莞AI產業綜況
6.4.8　產業發展問題
6.4.9　產業發展策略
6.4.10　產業投融資情況
6.5　浙江省
6.5.1　政策環境分析
6.5.2　企業區域分布
6.5.3　產業鏈全景圖
6.5.4　發展載體圖譜
6.5.5　注冊企業數量
6.5.6　產業專利數量
6.5.7　產業市場規模
6.5.8　產業發展規劃
6.5.9　城市發展規劃
6.6　江蘇省
6.6.1　產業競爭力指數
6.6.2　行業發展狀況
6.6.3　蘇州發展布局
6.6.4　應用解決方案
6.6.5　政府工作重點
6.6.6　重點企業匯總
6.6.7　發展機遇挑戰
6.7　安徽省
6.7.1　產業競爭力指數
6.7.2　產業發展現狀
6.7.3　產業發展優勢
6.7.4　產業運行成效
6.7.5　重點園區發展
6.7.6　產業發展挑戰
6.7.7　政策建議分析
6.8　貴州省
6.8.1　產業競爭力指數
6.8.2　國家重點專項
6.8.3　產業發展推進
6.8.4　人才培養加快
6.8.5　產業融合發展

7.1　人工智能行業發展的技術機遇
7.1.1　互聯網基礎建設加快
7.1.2　科技研發支出上升
7.1.3　數據數量規模上升
7.1.4　應用技術逐步完善
7.2　硬件基礎日益成熟
7.2.1　高性能CPU
7.2.2　類人腦芯片
7.2.3　量子計算機
7.2.4　仿生計算機
7.3　人工智能芯片技術發展提速
7.3.1　人工智能對芯片的要求提高
7.3.2　人工智能芯片成為戰略高點
7.3.3　中國人工智能芯片市場規模
7.3.4　中國人工智能芯片企業格局
7.3.5　中國人工智能芯片發展困境
7.3.6　人工智能芯片行業發展對策
7.3.7　人工智能芯片未來發展趨勢
7.4　物聯網提供基礎環境
7.4.1　物聯網技術的分析
7.4.2　物聯網產業政策環境
7.4.3　中國物聯網產業規模
7.4.4　企業加快物聯網布局
7.4.5　物聯網是智能分析的基礎
7.4.6　物聯網與人工智能融合
7.5　大規模并行運算的實現
7.5.1　云計算的關鍵技術
7.5.2　云計算的應用模式
7.5.3　云計算產業發展規模
7.5.4　云計算市場競爭格局
7.5.5　云計算成人工智能基礎
7.5.6　云計算與人工智能協同發展
7.5.7　人工智能云計算主要企業
7.6　大數據技術的崛起
7.6.1　大數據技術內涵及環節
7.6.2　大數據產業規模分析
7.6.3　大數據的主要應用領域
7.6.4　大數據成人工智能數據源
7.6.5　大數據與人工智能的關系
7.6.6　數據視角下AI的應用場景
7.6.7　人工智能數據的安全風險
7.6.8　人工智能數據的安全治理
7.7　深度學習技術的出現
7.7.1　機器學習的階段
7.7.2　深度學習技術內涵
7.7.3　深度學習發展歷程
7.7.4　深度學習算法技術
7.7.5　深度學習的技術應用
7.7.6　深度學習領域發展狀況
7.7.7　機器學習企業市場格局

8.1　自然語言處理技術
8.1.1　自然語言處理內涵
8.1.2　自然語言處理分類
8.1.3　自然語音處理研究
8.1.4　語音識別系統框架
8.1.5　語音技術應用規模
8.1.6　自動翻譯技術內涵
8.1.7　語音識別研究歷程
8.1.8　語音識別技術趨勢
8.2　計算機視覺技術
8.2.1　計算機視覺基本內涵
8.2.2　計算機視覺主要分類
8.2.3　計算機視覺應用領域
8.2.4　計算機視覺應用規模
8.2.5　計算機視覺運作流程
8.3　模式識別技術
8.3.1　模式識別技術內涵
8.3.2　文字識別技術應用
8.3.3　生物特征識別技術
8.3.4　人工智能語音識別
8.3.5　人臉識別技術應用
8.3.6　模式識別發展潛力
8.4　知識表示技術
8.4.1　知識表示的內涵
8.4.2　知識表示的方法
8.4.3　知識表示的進展
8.5　其他基礎技術分析
8.5.1　自動推理技術
8.5.2　環境感知技術
8.5.3　自動規劃技術
8.5.4　專家系統技術

9.1　工業領域
9.1.1　人工智能的工業應用
9.1.2　智能工廠人工智能應用
9.1.3　智能工廠進一步轉型
9.1.4　人工智能應用于制造領域
9.1.5　AI智能制造主要企業發展
9.1.6　人工智能成工業發展方向
9.1.7　AI工業應用的發展趨勢
9.2　醫療領域
9.2.1　人工智能醫療行業發展歷程
9.2.2　人工智能醫療行業應用價值
9.2.3　人工智能醫療應用市場規模
9.2.4　人工智能醫學影像市場分析
9.2.5　人工智能醫療具體應用分析
9.2.6　人工智能醫療領域投資狀況
9.2.7　人工智能醫療發展趨勢分析
9.3　安防領域
9.3.1　AI對安防行業的重要意義
9.3.2　AI識別技術的安防應用
9.3.3　AI在安防領域的應用場景
9.3.4　人工智能+安防產業鏈
9.3.5　AI+安防市場發展規模
9.3.6　安防AI大模型發展情況
9.3.7　快速崛起的巡邏機器人
9.3.8　AI+安防行業發展趨勢
9.3.9　AI+安防市場發展前景
9.4　金融領域
9.4.1　AI技術在金融領域的作用
9.4.2　智能支付應用狀況分析
9.4.3　金融人工智能發展現狀
9.4.4　人工智能金融應用評價
9.4.5　人工智能金融典型應用
9.4.6　AI+金融行業應用風險
9.4.7　AI+金融行業應用對策
9.5　零售領域
9.5.1　AI在零售行業的應用場景分析
9.5.2　零售業人工智能應用增長預估
9.5.3　人工智能應用于零售典型案例
9.5.4　人工智能應用于新零售的問題
9.5.5　人工智能+零售相關布局企業
9.5.6　人工智能+零售未來趨勢展望
9.6　社交領域
9.6.1　人工智能社交產品應用
9.6.2　語音交互產品市場火熱
9.6.3　微信人工智能社交系統
9.6.4　人工智能社交現存問題
9.7　其他應用領域分析
9.7.1　智能物流領域
9.7.2　智能教育領域
9.7.3　智能交通領域
9.7.4　智能政務領域

10.1　機器人產業發展綜述
10.1.1　機器人定義及分類
10.1.2　機器人行業發展歷程
10.1.3　機器人產業鏈的構成
10.1.4　機器人產業技術路徑
10.1.5　機器人產業參與主體
10.1.6　機器人產業發展趨勢
10.2　2022-2024年機器人產業發展狀況
10.2.1　全球機器人產業發展狀況
10.2.2　中國機器人產業發展驅動
10.2.3　中國機器人產業發展規模
10.2.4　中國機器人成本構成分析
10.2.5　中國機器人市場參與主體
10.2.6　中國機器人企業分布情況
10.2.7　中國機器人行業投融資情況
10.2.8　中國機器人行業專利情況
10.2.9　中國機器人企業參與標準
10.3　人工智能在機器人行業的應用狀況
10.3.1　人工智能與機器人的關系
10.3.2　AI于機器人的應用過程
10.3.3　AI大量運用于小型機器人
10.3.4　人工智能促進機器人發展
10.4　人工智能技術在機器人領域的應用
10.4.1　專家系統的應用
10.4.2　模式識別的應用
10.4.3　機器視覺的應用
10.4.4　機器學習的應用
10.4.5　分布式AI的應用
10.4.6　進化算法的應用
10.5　機器人重點應用領域分析
10.5.1　工業機器人
10.5.2　服務機器人
10.5.3　醫療機器人
10.5.4　教育機器人
10.5.5　物流機器人
10.5.6　軍用機器人

11.1　微軟（Microsoft Corporation）
11.1.1　企業發展概況
11.1.2　企業財務狀況
11.1.3　相關業務部門
11.1.4　人工智能發展布局
11.1.5　人工智能布局領域
11.1.6　人工智能產品研發
11.1.7　AI平臺服務范圍
11.1.8　企業合作動態
11.2　IBM
11.2.1　企業發展概況
11.2.2　企業經營范圍
11.2.3　企業財務狀況
11.2.4　企業收購動態
11.2.5　企業合作動態
11.2.6　人工智能聯盟
11.3　谷歌（Alphabet Inc.）
11.3.1　企業發展概況
11.3.2　企業財務狀況
11.3.3　人工智能企業合作
11.3.4　人工智能芯片研發
11.3.5　人工智能研究進展
11.3.6　企業研發投入分析
11.4　英特爾（Intel）
11.4.1　企業發展概況
11.4.2　企業財務狀況
11.4.3　企業AI電腦
11.4.4　企業AI處理器
11.4.5　企業AI平臺
11.4.6　Articul8公司成立
11.5　亞馬遜公司（Amazon）
11.5.1　企業發展概況
11.5.2　企業財務狀況
11.5.3　布局人工智能
11.5.4　云科技的探索
11.5.5　自研芯片發布
11.6　其他企業
11.6.1　蘋果公司
11.6.2　NVIDIA（英偉達）
11.6.3　Uber（優步）

12.1　百度公司
12.1.1　企業發展概況
12.1.2　企業財務狀況
12.1.3　人工智能發展布局
12.1.4　人工智能發展歷程
12.1.5　人工智能專利情況
12.1.6　大模型搜索引擎
12.2　騰訊控股有限公司
12.2.1　企業發展概況
12.2.2　企業財務狀況
12.2.3　人工智能發展布局
12.2.4　人工智能應用成效
12.2.5　人工智能發展動態
12.3　阿里巴巴（Alibaba）
12.3.1　企業發展概況
12.3.2　企業財務狀況
12.3.3　人工智能應用領域
12.3.4　人工智能布局動態
12.3.5　阿里云發展布局
12.4　科大訊飛股份有限公司
12.4.1　企業發展概況
12.4.2　主要業務分析
12.4.3　訊飛醫療分拆
12.4.4　經營效益分析
12.4.5　業務經營分析
12.4.6　財務狀況分析
12.4.7　核心競爭力分析
12.4.8　公司發展戰略
12.4.9　未來前景展望
12.5　科大智能科技股份有限公司
12.5.1　企業發展概況
12.5.2　主要業務分析
12.5.3　業務開展情況
12.5.4　經營效益分析
12.5.5　業務經營分析
12.5.6　財務狀況分析
12.5.7　核心競爭力分析
12.5.8　公司發展戰略
12.5.9　未來前景展望
12.6　北京曠視科技有限公司
12.6.1　企業基本概況
12.6.2　重點產品系統
12.6.3　核心硬件分析
12.6.4　合作伙伴分布
12.6.5　企業經營分析
12.6.6　企業發展布局
12.6.7　融資進程分析
12.7　云知聲智能科技股份有限公司
12.7.1　企業基本概述
12.7.2　企業營收情況
12.7.3　企業競爭優勢
12.7.4　企業業務體系
12.7.5　主要產品分析
12.7.6　平臺用戶分布
12.7.7　業務發展布局
12.7.8　企業合作動態

13.1　投資價值評估
13.2　投資機會評估
13.3　投資驅動因素
13.3.1　發展動力評估
13.3.2　經濟因素
13.3.3　技術因素
13.3.4　政策因素
13.3.5　社會因素
13.4　投資壁壘分析
13.4.1　進入壁壘評估
13.4.2　競爭壁壘分析
13.4.3　技術壁壘分析
13.4.4　資金壁壘分析
13.4.5　政策壁壘分析
13.5　人工智能行業投資風險分析
13.5.1　環境風險
13.5.2　行業風險
13.5.3　技術風險
13.5.4　內部風險
13.5.5　競爭風險
13.5.6　合同毀約風險
13.6　投資時機及建議
13.6.1　進入時機分析
13.6.2　投資建議分析

14.1　全球人工智能領域融資情況分析
14.1.1　AI融資規模狀況
14.1.2　GenAI投資現狀
14.1.3　GenAI融資歷程
14.1.4　GenAI細分領域
14.1.5　AI芯片投資分析
14.1.6　企業投資趨勢
14.1.7　典型融資案例
14.2　中國人工智能相關企業融資狀況
14.2.1　融資規模走勢
14.2.2　單筆融資金額
14.2.3　融資輪次分布
14.2.4　融資行業分布
14.2.5　投資區域分布
14.2.6　投資主體分布
14.2.7　企業兼并重組
14.3　A股及新三板上市公司在人工智能行業投資動態分析
14.3.1　投資項目綜述
14.3.2　投資區域分布
14.3.3　投資模式分析
14.3.4　典型投資案例

15.1　人工智能行業發展前景展望
15.1.1　人工智能經濟效益巨大
15.1.2　人工智能區塊鏈應用前景
15.1.3　人工智能生產方式前景
15.1.4　人工智能項目投資機遇
15.1.5　人工智能投資機會分析
15.1.6　人工智能產業投資方向
15.1.7　人工智能技術發展方向
15.1.8　人工智能“十四五”發展機遇
15.2　人工智能行業發展趨勢預測
15.2.1　人工智能宏觀發展趨勢
15.2.2　人工智能應用趨勢展望
15.2.3　人工智能產業發展趨勢
15.2.4　人工智能城市發展方向
15.2.5　“智能+X”將成新時尚
15.3　2024-2028年中國人工智能行業預測分析
15.3.1　2024-2028年中國人工智能行業影響因素分析
15.3.2　2024-2028年中國人工智能產業規模預測
附錄
附錄一：新一代人工智能倫理規范

圖表1　人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表2　專用人工智能與通用人工智能的區別
圖表3　人工智能產業生態圖
圖表4　人工智能產業鏈結構
圖表5　人工智能產業鏈相關產品
圖表6　人工智能產業鏈基礎層構成及代表企業
圖表7　人工智能產業鏈技術層構成及代表企業
圖表8　人工智能產業鏈應用層構成及代表企業
圖表9　全球人工智能產業鏈及代表廠商
圖表10　各國人工智能部署率
圖表11　全球人工智能創新城市前500城市數量4以上國家分布
圖表12　全球人工智能創新力排名前100城市（一）
圖表13　全球人工智能創新力排名前100城市（二）
圖表14　全球人工智能創新力排名前100城市（三）
圖表15　全球人工智能學者指數排名前20城市學者占比
圖表16　全球人工智能國際合作指數排名前20城市
圖表17　2018-2022年人工智能領域專利公開及授權情況
圖表18　人工智能領域五大局及國際局專利受理情況
圖表19　人工智能領域專利申請量TOP10企業
圖表20　人工智能領域專利綜合指數TOP10企業
圖表21　人工智能領域專利基礎維度TOP5企業
圖表22　人工智能領域發明專利申請穩定性指標得分排名
圖表23　人工智能領域技術質量和寬度維度排名TOP5企業
圖表24　人工智能領域專利技術集中度指標得分排名
圖表25　人工智能領域專利質量與布局維度排名TOP5企業