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  • 全球及中国智能语音行业应用趋势发展方向研究报告2021-2027年
    2021-10-28 11:18:59

    全球及中国智能语音行业应用趋势及发展方向研究报告2021-2027年
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    【修订日期】:2021年10月
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    第一章 智能语音基本介绍
     1.1 智能语音的内涵及要素
     1.1.1 技术内涵
     1.1.2 技术原理
     1.1.3 技术进程
     1.1.4 技术要素
     1.1.5 产品形态
     1.2 智能语音产业链分析
     1.2.1 产业链结构
     1.2.2 上下游企业
     1.2.3 产业图谱构成
     第二章 2019-2021年智能语音行业发展动因
     2.1 智能语音整体发展机遇分析
     2.1.1 智能语音市场关注度上升
     2.1.2 智能语音是AI的核心技术
     2.1.3 智能语音成为AI 2.0入口
     2.1.4 移动互联网实现加速发展
     2.2 人工智能成为市场投资热点
     2.2.1 AI与智能语音的关系
     2.2.2 行业进入加速发展阶段
     2.2.3 各国陆续战略布局加快
     2.2.4 人工智能专利申请增加
     2.2.5 市场发展规模逐步上升
     2.2.6 政策环境进一步完善
     2.2.7 人工智能经济效益巨大
     2.3 技术进步奠定智能语音发展基础
     2.3.1 深度学习研究推进
     2.3.2 高性能计算实现
     2.3.3 大数据技术进展
     2.3.4 语音识别率提升
     第三章 2019-2021年智能语音行业发展分析
     3.1 智能语音行业发展效益分析
     3.1.1 推动互联网繁荣发展
     3.1.2 提升社会的治理水平
     3.1.3 改变网民上网习惯
     3.1.4 提升公众生活便利性
     3.1.5 推动人工智能技术突破
     3.2 智能语音行业发展阶段及规模
     3.2.1 国际智能语音发展阶段
     3.2.2 国内智能语音发展时期
     3.2.3 智能语音市场发展规模
     3.2.4 智能语音识别标准建设
     3.3 智能语音市场需求分析
     3.3.1 智能语音应用需求背景
     3.3.2 知识付费拉动需求上升
     3.3.3 智能语音应用需求广泛
     3.3.4 智能语音助手使用频率
     3.3.5 智能语音需求痛点分析
     3.4 智能语音变现模式分析
     3.4.1 移动端实现精准营销
     3.4.2 企业端发挥先发优势
     3.4.3 硬件厂商的变现入口
     3.4.4 智能语音变现规模预测
     3.5 智能语音行业发展问题及对策
     3.5.1 用户习惯仍需培养
     3.5.2 语音技术发展困境
     3.5.3 语义分析技术问题
     3.5.4 产品发展问题分析
     3.5.5 行业发展对策分析
     3.5.6 品牌发展建议分析
     第四章 2019-2021年智能语音细分市场分析
     4.1 语音识别产业发展分析
     4.1.1 语音识别市场发展历程
     4.1.2 语音识别技术规范
     4.1.3 语音识别市场主体运行
     4.1.4 语音生物识别产业规模
     4.1.5 语音识别市场前景可期
     4.2 语音交互产业发展分析
     4.2.1 语音交互产业发展综况
     4.2.2 语音交互产业链分析
     4.2.3 语音交互核心技术链条
     4.2.4 智能语音交互国际标准
     4.2.5 语音交互市场竞争主体
     4.2.6 语音交互应用需求展望
     4.3 智能语音芯片产业发展分析
     4.3.1 智能语音芯片产业综况
     4.3.2 智能语音芯片发展阶段
     4.3.3 智能语音芯片企业布局
     4.3.4 智能语音芯片发展趋势
     4.3.5 智能语音芯片投资机会
     第五章 2019-2021年智能语音行业竞争格局
     5.1 智能语音行业竞争综况分析
     5.1.1 各国竞争格局
     5.1.2 竞争主体分布
     5.1.3 企业竞争格局
     5.1.4 产业链竞争格局
     5.2 国际科技企业布局智能语音领域
     5.2.1 总体布局发布
     5.2.2 Nuance
     5.2.3 谷歌Google
     5.2.4 亚马逊Amazon
     5.2.5 苹果Apple
     5.2.6 微软Microsoft
     5.3 互联网企业布局智能语音领域
     5.3.1 总体布局分布
     5.3.2 百度
     5.3.3 阿里
     5.3.4 腾讯
     5.3.5 搜狗
     5.4 初创公司布局智能语音领域
     5.4.1 总体布局发布
     5.4.2 图灵机器人
     5.4.3 出门问问
     5.4.4 普强信息
     5.4.5 依图科技
     第六章 智能语音核心技术的构成
     6.1 语音识别技术
     6.1.1 技术内涵及分类
     6.1.2 技术发展历程
     6.1.3 技术发展突破
     6.1.4 语音识别系统
     6.1.5 技术发展难点
     6.1.6 相关产品分析
     6.2 声纹识别技术
     6.2.1 技术内涵分析
     6.2.2 技术原理分析
     6.2.3 技术使用过程
     6.2.4 技术应用状况
     6.3 语音合成技术
     6.3.1 技术内涵分析
     6.3.2 技术原理分析
     6.3.3 技术系统特点
     6.3.4 技术发展阶段
     6.3.5 技术发展趋势
     6.4 语音交互技术
     6.4.1 技术流程分析
     6.4.2 技术层次分析
     6.4.3 关键技术分析
     6.4.4 技术优势分析
     6.4.5 技术发展变革
     6.4.6 典型行业应用
     6.5 智能化技术
     6.5.1 自然语言处理技术
     6.5.2 机器翻译技术
     6.5.3 深度学习技术
     6.6 大数据技术
     6.6.1 技术发展概况
     6.6.2 技术发展特征
     6.6.3 技术的应用支撑
     6.7 其他支持技术
     6.7.1 高性能计算
     6.7.2 芯片技术应用
     6.7.3 麦克风阵列技术
     第七章 2019-2021年智能语音技术重点应用领域
     7.1 智能语音+助手
     7.1.1 应用场景分析
     7.1.2 发展历程分析
     7.1.3 硬件应用产品
     7.1.4 用户特点分析
     7.1.5 应用发展方向
     7.2 智能语音+车载
     7.2.1 应用背景分析
     7.2.2 具体应用分析
     7.2.3 企业布局趋势
     7.2.4 应用规模预测
     7.2.5 应用挑战分析
     7.3 智能语音+家居
     7.3.1 应用领域分析
     7.3.2 应用需求上升
     7.3.3 应用焦点分析
     7.3.4 应用发展方向
     7.3.5 应用前景分析
     7.4 智能语音+可穿戴设备
     7.4.1 应用优势分析
     7.4.2 应用机遇分析
     7.4.3 市场热点分析
     7.4.4 智能耳机产品
     7.4.5 应用方向分析
     7.5 智能语音+教育
     7.5.1 应用背景分析
     7.5.2 应用领域分析
     7.5.3 应用热点分析
     7.5.4 应用前景可期
     7.6 智能语音+医疗
     7.6.1 应用领域分析
     7.6.2 应用规模状况
     7.6.3 应用特点分析
     7.6.4 企业竞争布局
     7.6.5 企业发展案例
     7.6.6 应用前景分析
     7.7 智能语音+客服
     7.7.1 应用场景分析
     7.7.2 应用优势分析
     7.7.3 企业布局加快
     7.7.4 应用空间分析
     7.8 其他应用领域
     7.8.1 输入法领域
     7.8.2 公检法领域
     7.8.3 泛传媒领域
     7.8.4 互联网审核领域
     第八章 2019-2021年智能语音典型设备——智能音箱
     8.1 智能音箱基本介绍
     8.1.1 智能音箱的基本功能
     8.1.2 智能音箱的工作原理
     8.1.3 智能音箱的相关技术
     8.1.4 智能音箱的应用优势
     8.1.5 智能音箱的发展历程
     8.1.6 智能音箱产业链分析
     8.2 国内外智能音箱重点品牌分析
     8.2.1 国际智能音箱品牌
     8.2.2 国内智能音箱品牌
     8.2.3 品牌销量份额分析
     8.3 智能音箱市场运行分析
     8.3.1 国际市场规模
     8.3.2 国内市场规模
     8.3.3 市场竞争格局
     8.3.4 热点产品分析
     8.3.5 产品技术升级
     8.3.6 销售渠道拓展
     8.3.7 主要价格范围
     8.3.8 市场成本分布
     8.3.9 市场发展展望
     8.4 智能音箱市场渗透率逐步提升
     8.4.1 市场发展地位夯实
     8.4.2 成为场景流量入口
     8.4.3 市场渗透率上升
     8.4.4 App活跃度情况
     8.4.5 流量变现模式探索
     8.5 互联网企业布局动态分析
     8.5.1 亚马逊
     8.5.2 谷歌
     8.5.3 苹果
     8.5.4 小米
     8.5.5 百度
     8.5.6 阿里巴巴
     8.6 智能音箱行业发展前景
     8.6.1 智能音箱发展方向
     8.6.2 市场价值空间广阔
     8.6.3 行业发展机遇及挑战
     第九章 2016-2021年智能语音典型企业分析
     9.1 微妙通讯公司(Nuance Communications, Inc.)
     9.1.1 企业发展概况
     9.1.2 企业发展地位
     9.1.3 企业产品服务
     9.1.4 财务状况分析
     9.1.5 企业合作动态
     9.2 科大讯飞股份有限公司
     9.2.1 企业发展概况
     9.2.2 AI战略布局
     9.2.3 技术实力分析
     9.2.4 新型技术应用
     9.2.5 经营效益分析
     9.2.6 业务经营分析
     9.2.7 财务状况分析
     9.2.8 核心竞争力分析
     9.2.9 公司发展战略
     9.2.10 未来前景展望
     9.3 共达电声股份有限公司
     9.3.1 企业发展概况
     9.3.2 主要业务范围
     9.3.3 经营效益分析
     9.3.4 业务经营分析
     9.3.5 财务状况分析
     9.3.6 核心竞争力分析
     9.3.7 公司发展战略
     9.3.8 未来前景展望
     9.4 北京云知声信息技术有限公司
     9.4.1 企业发展概况
     9.4.2 公司产品介绍
     9.4.3 企业发展模式
     9.4.4 企业融资状况
     9.4.5 产品研发动态
     9.5 苏州思必驰信息科技有限公司
     9.5.1 企业发展概况
     9.5.2 主要业务布局
     9.5.3 语音技术平台
     9.5.4 技术研发水平
     9.5.5 主要合作伙伴
     9.5.6 产品研发动态
     9.6 北京捷通华声科技股份有限公司
     9.6.1 企业发展概况
     9.6.2 企业发展历程
     9.6.3 智能语音产品
     9.6.4 系统研发动态
     9.6.5 智能平台分析
     9.6.6 企业合作案例
     9.6.7 客户市场覆盖
     第十章 智能语音行业投资分析
     10.1 国际智能语音行业投融资动态
     10.1.1 Tact.AI公司获得C轮融资
     10.1.2 Sound Hound完成新融资
     10.1.3 Voicera获得美元融资
     10.2 国内智能语音行业投融资动态
     10.2.1 声加科技公司融资动态
     10.2.2 友杰智新公司融资动态
     10.2.3 启英泰伦企业融资动态
     10.2.4 觅瑞科技公司融资动态
     10.2.5 芯声智能公司融资动态
     10.2.6 声智科技公司融资动态
     10.2.7 “悟空智慧”天使轮融资
     10.2.8 “随身听”天使轮融资
     10.2.9 “闪电配音”pre-A轮融资
     10.3 智能语音行业投资兼并动态
     10.3.1 苹果公司收购动态
     10.3.2 谷歌公司收购动态
     10.3.3 脸书公司收购动态
     10.3.4 阿里巴巴收购动态
     10.3.5 其他公司收购动态
     10.4 智能语音市场投资机会分析
     10.4.1 自然语言处理
     10.4.2 智能语音芯片
     10.4.3 车载语音交互
     10.5 智能语音行业投资价值评估及建议
     10.5.1 投资价值综合评估
     10.5.2 产业生命周期判断
     10.5.3 行业投资壁垒分析
     10.5.4 行业投资风险提示
     10.5.5 行业投资建议分析
     第十一章 智能语音行业发展前景及趋势预测
     11.1 智能语音行业发展机遇及前景分析
     11.1.1 成为人工智能发展重点
     11.1.2 智能语音政策机遇分析
     11.1.3 智能语音未来发展前景
     11.1.4 智能语音细分行业展望
     11.1.5 智能语音助手设备预测
     11.2 智能语音未来发展趋势分析
     11.2.1 整体发展方向
     11.2.2 场景化应用趋势
     11.2.3 语音生态建设趋势
     11.2.4 AI集成芯片应用趋势
     11.2.5 个性化服务将成突破点
     11.3 2021-2027年中国智能语音产业预测分析
     11.3.1 2021-2027年中国智能语音产业规模预测
     11.3.2 2021-2027年中国智能音箱销量预测
     11.3.3 2021-2027年中国智能音箱销售规模预测

    图表目录

    图表1 人机对话的实现流程
     图表2 人与机器的“闻者知意”
     图表3 智能语音算法层面支撑技术分类
     图表4 智能语音技术的产业结构
     图表5 智能语音产业链
     图表6 2018年中国智能语音产业图谱
     图表7 人工智能行业分类
     图表8 语音是人工智能重要入口
     图表9 智能语音是人工智能三大核心基础技术之一
     图表10 智能语音占据人工智能行业重要地位
     图表11 2000-2021年全球及中国人工智能专利申请状况
     图表12 人工智能领域各层专利申请趋势及TOP5地域分布
     图表13 人工智能领域各层专利申请趋势及TOP5地域分布(续)
     图表14 我国新一代人工智能产业规模及年增长率
     图表15 2014-2021年中国人工智能行业投融资趋势
     图表16 2014-2021年中国人工智能行业平均融资金额
     图表17 国内对人工智能产业的部分政策
     图表18 人工智能重点政策
     图表19 中美“人工智能”和“深度学习”专利数量
     图表20 语音助手的语音识别准确度
     图表21 2016-2021年中国网民规模和互联网普及率
     图表22 2016-2021年手机网民规模及其占网民比例
     图表23 国际智能语音产业发展历程
     图表24 中国智能语音市场AMC模型
     图表25 人机交互发展路径不断优化
     图表26 音频行业发展历经变革
     图表27 内容爆发催生出新的音频生态模式
     图表28 语音识别流程:从信号收入、输出结果到语音合成
     图表29 智能语音技术得到广泛应用
     图表30 语音识别应用呈现不同难度
     图表31 2018年中国智能语音助手用户使用频率
     图表32 2018年中国用户在使用智能语音助手在意的方面
     图表33 智能语音变现渠道、市场空间及变现难度
     图表34 NLP分析技术
     图表35 语音识别技术发展历程分析情况
     图表36 《移动金融基于声纹识别安全应用技术规范》简介分析情况
     图表37 国内语音识别公司盘点
     图表38 北京语音识别公司汇总
     图表39 内语音识别巨头布局
     图表40 2010-2021年全球语音识别技术行业市场规模统计情况
     图表41 语音交互核心技术链条
     图表42 语音交互链条核心技术
     图表43 语音交互终端场景应用
     图表44 头部智能语音初创企业首款专用芯片
     图表45 国内芯片厂商及主要芯片应用
     图表46 各国智能语音市场规模
     图表47 2018年中国智能语音企业分类
     图表48 2018年全球智能语音市场格局
     图表49 2018年中国智能语音市场格局
     图表50 智能语音中下游市场主要竞争者
     图表51 短期智能语音中下游市场波特五力模型
     图表52 全球智能语音市场主要企业布局情况
     图表53 Nuance四大业务部门
     图表54 Dragon Drive智能车载自然语音平台六大特点
     图表55 谷歌语音AI领域布局路径
     图表56 谷歌TPU展示
     图表57 Amazon Echo与Google Home对比
     图表58 AirPods无线智能耳机
     图表59 BAT企业在人工智能领域的布局
     图表60 百度共享四项语言技术
     图表61 腾讯人工智能四大垂直领域
     图表62 腾讯人工智能三大应用场景
     图表63 腾讯云智能语音-语音识别产品架构
     图表64 腾讯云智能语音产品
     图表65 搜狗公司智能语音布局
     图表66 初创厂商在人工智能领域的布局
     图表67 图灵机器人智能语音的商业化路径
     图表68 图灵机器人智能语音的产业布局
     图表69 出门问问智能语音的商业化路径
     图表70 出门问问智能语音的产业布局
     图表71 车载大数据应用在保险大数据分析
     图表72 依图科技智能语音应用领域(部分)
     图表73 依图科技语音内容审核服务
     图表74 智能语音背后的三类核心技术
     图表75 语音识别系统流程
     图表76 2016年以来语音识别获得多项突破
     图表77 多种生物识别模式对比
     图表78 声纹识别系统原理图
     图表79 声纹识别常用算法
     图表80 VPR判断阶段
     图表81 VPR确认阶段
     图表82 支付宝声纹支付演示
     图表83 科大讯飞等联合推出的“声纹+人脸”支付产品
     图表84 语音合成技术的划分
     图表85 智能语音交互系统的技术流程
     图表86 语言交互流程示意图
     图表87 人机交互方式不断趋向人类表达本能
     图表88 人机交互技术的发展变革
     图表89 对话管理流程
     图表90 机器翻译发展历程
     图表91 单层人工神经网络
     图表92 多层(深度)人工神经网络
     图表93 ASR建模三种层次的演进
     图表94 深度学习使微软语音识别准确率上升
     图表95 大数据的定义与特征
     图表96 科大讯飞通过使用海量数据有效降低识别错误率
     图表97 三种芯片的内部架构
     图表98 FPGA与ASIC对比
     图表99 语音增强来解决噪声环境
     图表100 声源定位确认移动的说话人
     图表101 思必驰环形“6+1”远场麦克风阵列特性
     图表102 中国智能语音助手应用场景
     图表103 语音助手发展历程
     图表104 2019年中国消费级智能硬件家族
     图表105 2018年中国智能语音助手用户基本属性
     图表106 2018年中国智能语音助手用户城市分布
     图表107 2018年智能语音助手用户的使用历史
     图表108 2018年中国用户尝试智能语音助手原因
     图表109 2018年中国智能语音助手用户使用频率
     图表110 2018年中国用户使用智能语音助手目的
     图表111 2018年中国用户在使用智能语音助手在意的方面
     图表112 2018年中国用户认为智能语音助手有待完善的地方
     图表113 按钮、触控、手势及语音4种人车交互方式
     图表114 驾驶场景下智能后视镜的使用
     图表115 智能语音在智能家居中的应用
     图表116 语音交互在智能家居市场渗透率
     图表117 2015-2020年中国智能可穿戴设备整体市场规模
     图表118 2019-2023年中国可穿戴市场份额
     图表119 2018-2021年中国智能可穿戴设备出货量
     图表120 TWS蓝牙耳机与有线缆蓝牙耳机差异
     图表121 TWS耳机厂商分类
     图表122 智能语音切合可穿戴设备未来发展方向
     图表123 我国教育信息化所处阶段
     图表124 智能语音在教育领域的主要应用
     图表125 智能语音在医疗健康领域的主要应用
     图表126 2018-2022年中国智能语音在医疗健康领域市场规模及细分结构
     图表127 中国医疗语音助理企业图谱
     图表128 中国医疗语音助理企业图谱(续)
     图表129 Nuance在医疗领域提供语音解决方案
     图表130 语音录入病例流程示例
     图表131 PowerScribe360产品依赖三个子系统
     图表132 IBM布局医疗领域
     图表133 AI客服应用场景与参与者
     图表134 中国呼叫中心市场规模前景巨大
     图表135 输入法中的智能语音功能
     图表136 智能语音在泛传媒领域的应用场景及应用的AI技术
     图表137 互联网音视频中的AI语音审核应用场景
     图表138 智能音箱的功能
     图表139 智能音箱构成
     图表140 智能音箱、Wifi音箱、蓝牙音箱的对比
     图表141 智能音箱产品发展历程
     图表142 智能音箱产业链结构
     图表143 智能音箱产业链相关主体
     图表144 谷歌、亚马逊和苹果公司相关智能音箱产品对比
     图表145 国内主要智能音箱参数对比
     图表146 2019年智能音箱市场主要品牌销量份额
     图表147 全球智能音箱市场按厂商划分
     图表148 2019年中国智能音箱市场销售情况
     图表149 中国智能音箱厂商实力矩阵图
     图表150 2019年屏幕音箱市场份额走势
     图表151 2019年智能音箱市场麦克风数量分布
     图表152 中国智能音箱价格战
     图表153 2019年中国智能音箱成本分布
     图表154 2020年中国智能音箱市场规模预测
     图表155 2018年中国智能家居从业者最看好的用户入口
     图表156 流量迁移模型及智能音箱成为家庭流量入口的优劣势分析
     图表157 2012-2021年中国智能手机与智能音箱渗透情况
     图表158 2018-2021年中国主要智能音箱App月独立设备数
     图表159 2019年中国智能音箱平台商业模式探索
     图表160 Echo智能音箱通过Alexa平台控制家庭环境内的其他智能产品
     图表161 亚马逊布局智能音箱
     图表162 Google Nest Hub Max
     图表163 HomePod的简洁风格
     图表164 小米小爱同学支持百余项技能
     图表165 小米IoT平台接入数量已超8500万台
     图表166 小度助手
     图表167 阿里巴巴智能音箱产品
     图表168 阿里巴巴天猫精灵IN糖产品参数
     图表169 智能音箱的潜在市场价值空间广阔
     图表170 智能音箱行业发展出路及困境
     图表171 2017-2021财年微妙通讯公司综合收益表
     图表172 2017-2021财年微妙通讯公司分部资料
     图表173 2017-2021财年微妙通讯公司收入分地区资料
     图表174 2018-2021财年微妙通讯公司综合收益表
     图表175 2018-2021财年微妙通讯公司分部资料
     图表176 2018-2021财年微妙通讯公司收入分地区资料
     图表177 2019-2020财年微妙通讯公司综合收益表
     图表178 2019-2020财年微妙通讯公司分部资料
     图表179 2019-2020财年微妙通讯公司收入分地区资料
     图表180 科大讯飞公司AI“平台”+“赛道”的战略布局
     图表181 公司人工智能2.0时代
     图表182 科大讯飞公司核心语音技术
     图表183 2016-2021年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
     图表184 2016-2021年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
     图表185 2016-2021年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
     图表186 2018年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
     图表187 2019年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
     图表188 2016-2021年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
     图表189 2016-2021年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
     图表190 2016-2021年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
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     图表194 2016-2021年共达电声股份有限公司营业收入及增速
     图表195 2016-2021年共达电声股份有限公司净利润及增速
     图表196 2017-2021年共达电声股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
     图表197 2018-2021年共达电声股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
     图表198 2016-2021年共达电声股份有限公司营业利润及营业利润率
     图表199 2016-2021年共达电声股份有限公司净资产收益率
     图表200 2016-2021年共达电声股份有限公司短期偿债能力指标
     图表201 2016-2021年共达电声股份有限公司资产负债率水平
     图表202 2016-2021年共达电声股份有限公司运营能力指标
     图表203 云知声的合作伙伴
     图表204 思必驰主要业务布局
     图表205 思必驰提供技术
     图表206 思必驰合作伙伴
     图表207 思必驰智能电梯离线语音模块
     图表208 灵云语音识别技术系统
     图表209 捷通华声的智能业务产品
     图表210 捷通华声的智能业务产品(续)
     图表211 智能语音车载系统界面
     图表212 捷通华声服务领域及代表客户
     图表213 投资价值综合评估——智能语音
     图表214 智能语音未来发展趋势
     图表215 2021-2027年中国智能语音产业规模预测
     图表216 2021-2027年中国智能音箱销量规模预测
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    【推荐】2020-2021 AI人工智能技术领域行业研究报告大合集(58份)。

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    推荐,2020-2021年AI人工智能技术领域/行业研究报告合集,共58份。
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    2021年中国人工智能基础层行业发展研究报告
    2021中国AI商业落地市场研究报告
    2021中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数
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    2021 人工智能商业落地研究及趋势洞察
    2021 人工智能和机器学习的现状
    2021 全球AI技术发展趋势报告
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    2021 华为AI赋能智慧城市白皮书
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    2020人工智能应用实践与趋势白皮书
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    据本文研究显示,2020年全球人工智能收入大约1315.6百万美元,预计2026年达到5013.1百万美元,2021至2026期间,年复合增长率为39.7%。
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    本文重点关注以下角度的细分情况:
    根据不同产品类型,人工智能细分为:
    客户分析
    网络安全
    网络优化
    其他

    根据不同下游应用,本文重点关注以下领域:
    网络优化
    网络安全
    客户分析
    其他应用

    本文重点关注全球范围内人工智能主要企业,包括:
    IBM
    Intel
    Nuance Communications
    IFLYTEK
    Microsoft
    Salesforce
    ZTE Corporation
    Infosys Limited
    H2O.ai

    本文重点关注全球主要地区和国家,重点包括:
    北美市场(美国、加拿大和墨西哥)
    欧洲市场(德国、法国、英国、俄罗斯、意大利和欧洲其他国家)
    亚太市场(中国、日本、韩国、印度、东南亚和澳大利亚等)
    南美市场(巴西和阿根廷等)
    中东及非洲(沙特、阿联酋和土耳其等)

    报告目录
    1 统计范围
    1.1 人工智能介绍
    1.2 人工智能分类
    1.2.1 全球市场不同类型人工智能规模对比:2019 VS 2021 VS 2026
    1.2.2 客户分析
    1.2.3 网络安全
    1.2.4 网络优化
    1.2.5 其他
    1.3 全球人工智能主要下游市场分析
    1.3.1 全球人工智能主要下游市场规模对比:2019 VS 2021 VS 2026
    1.3.2 网络优化
    1.3.3 网络安全
    1.3.4 客户分析
    1.3.5 其他应用
    1.4 全球市场人工智能总体规模及预测
    1.5 全球主要地区人工智能市场规模及预测
    1.5.1 全球主要地区人工智能市场规模及预测:2016 VS 2021 VS 2026
    1.5.2 全球主要地区人工智能市场规模(2016-2021)
    1.5.3 北美人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    1.5.4 欧洲人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    1.5.5 亚太人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    1.5.6 南美人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    1.5.7 中东及非洲人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    1.6 人工智能市场发展趋势、驱动因素和阻碍因素分析
    1.6.1 人工智能市场驱动因素
    1.6.2 人工智能市场阻碍因素
    1.6.3 人工智能市场发展趋势

    2 主要企业简介
    2.1 IBM
    2.1.1 IBM基本情况
    2.1.2 IBM主要业务
    2.1.3 IBM人工智能产品及服务
    2.1.4 IBM人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.1.5 IBM发展动态及发展计划
    2.2 Intel
    2.2.1 Intel基本情况
    2.2.2 Intel主要业务
    2.2.3 Intel人工智能产品及服务
    2.2.4 Intel人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.2.5 Intel发展动态及发展计划
    2.3 Nuance Communications
    2.3.1 Nuance Communications基本情况
    2.3.2 Nuance Communications主要业务
    2.3.3 Nuance Communications人工智能产品及服务
    2.3.4 Nuance Communications人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.3.5 Nuance Communications发展动态及发展计划
    2.4 IFLYTEK
    2.4.1 IFLYTEK基本情况
    2.4.2 IFLYTEK主要业务
    2.4.3 IFLYTEK人工智能产品及服务
    2.4.4 IFLYTEK人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.4.5 IFLYTEK发展动态及发展计划
    2.5 Microsoft
    2.5.1 Microsoft基本情况
    2.5.2 Microsoft主要业务
    2.5.3 Microsoft人工智能产品及服务
    2.5.4 Microsoft人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.5.5 Microsoft发展动态及发展计划
    2.6 Salesforce
    2.6.1 Salesforce基本情况
    2.6.2 Salesforce主要业务
    2.6.3 Salesforce人工智能产品及服务
    2.6.4 Salesforce人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.6.5 Salesforce发展动态及发展计划
    2.7 ZTE Corporation
    2.7.1 ZTE Corporation基本情况
    2.7.2 ZTE Corporation主要业务
    2.7.3 ZTE Corporation人工智能产品及服务
    2.7.4 ZTE Corporation人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.7.5 ZTE Corporation发展动态及发展计划
    2.8 Infosys Limited
    2.8.1 Infosys Limited基本情况
    2.8.2 Infosys Limited主要业务
    2.8.3 Infosys Limited人工智能产品及服务
    2.8.4 Infosys Limited人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.8.5 Infosys Limited发展动态及发展计划
    2.9 H2O.ai
    2.9.1 H2O.ai基本情况
    2.9.2 H2O.ai主要业务
    2.9.3 H2O.ai人工智能产品及服务
    2.9.4 H2O.ai人工智能收入、毛利率及市场份额(2019-2021)
    2.9.5 H2O.ai发展动态及发展计划

    3 全球竞争态势分析
    3.1 全球主要企业人工智能收入(2019-2021)
    3.2 全球人工智能市场集中度分析
    3.2.1 全球前三大企业人工智能市场份额
    3.2.2 全球前十大企业人工智能市场份额
    3.3 全球人工智能主要企业总部及产品类型
    3.4 人工智能行业并购情况
    3.5 人工智能新进入者及投资计划

    4 全球市场不同类型人工智能市场规模
    4.1 全球不同类型人工智能收入(2016-2021)
    4.2 全球不同类型人工智能收入预测(2021-2026)

    5 全球市场不同应用人工智能市场规模
    5.1 全球不同应用人工智能收入(2016-2021)
    5.2 全球不同应用人工智能收入预测(2021-2026)

    6 北美
    6.1 北美不同产品类型人工智能收入(2016-2026)
    6.2 北美不同应用人工智能收入(2016-2026)
    6.3 北美主要国家人工智能市场规模
    6.3.1 北美主要国家人工智能收入(2016-2026)
    6.3.2 美国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    6.3.3 加拿大人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    6.3.4 墨西哥人工智能市场规模及预测(2016-2026)

    7 欧洲
    7.1 欧洲不同产品类型人工智能收入(2016-2026)
    7.2 欧洲不同应用人工智能收入(2016-2026)
    7.3 欧洲主要国家人工智能市场规模
    7.3.1 欧洲主要国家人工智能收入(2016-2026)
    7.3.2 德国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    7.3.3 法国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    7.3.4 英国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    7.3.5 俄罗斯人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    7.3.6 意大利人工智能市场规模及预测(2016-2026)

    8 亚太
    8.1 亚太不同产品类型人工智能收入(2016-2026)
    8.2 亚太不同应用人工智能收入(2016-2026)
    8.3 亚太主要国家人工智能市场规模
    8.3.1 亚太主要地区人工智能收入(2016-2026)
    8.3.2 中国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    8.3.3 日本人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    8.3.4 韩国人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    8.3.5 印度人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    8.3.6 东南亚人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    8.3.7 澳大利亚人工智能市场规模及预测(2016-2026)

    9 南美
    9.1 南美不同产品类型人工智能收入(2016-2026)
    9.2 南美不同应用人工智能收入(2016-2026)
    9.3 南美主要国家人工智能市场规模
    9.3.1 南美主要国家人工智能收入(2016-2026)
    9.3.2 巴西人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    9.3.3 阿根廷人工智能市场规模及预测(2016-2026)

    10 中东及非洲
    10.1 中东及非洲不同产品类型人工智能收入(2016-2026)
    10.2 中东及非洲不同应用人工智能收入(2016-2026)
    10.3 中东及非洲主要国家人工智能市场规模
    10.3.1 中东及非洲主要国家人工智能收入(2016-2026)
    10.3.2 土耳其人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    10.3.3 沙特人工智能市场规模及预测(2016-2026)
    10.3.4 阿联酋人工智能市场规模及预测(2016-2026)

    11 研究结论

    12 附录
    12.1 研究方法
    12.2 研究过程及数据来源
    12.3 免责声明

    展开全文
  • 2016-2017年AI人工智能行业报告(国内报告): 36Kr:人工智能行业研究报告.pdf IAIS2016人工智能趋势与应用—李成华.pdf 乌镇指数:全球人工智能发展报告2016.pdf ...赛迪智库:2017年智能技术发展趋势.pdf
  • 如诗人罗伯特·彭斯所揶揄的那 样,人算不如天算,计划永远赶不 上变化。2020年1月,我们大多数人 都制定了计划——未来数月的路线图...业化人工智能应用,最终形成新方法来管 理面向机器应用、而不是人类应用的数据。
  • 本次报告不仅系统地梳理了区块链技术的发展历程、基础理论,而且挖掘展现了区块链研究的人才现状、技术发展趋势、最新应用场景、最新国内外政策,以及区块链未来发展面临的技术和监管挑战等方面内容。
  • 来源:科技日报作者:刘垠、操秀英大热的脑机接口、基因编辑等前沿技术发展如何?2020年科技界关注了哪些热点?22日在浦江创新论坛上发布的《全球前沿技术发展趋势报告》带来了答案。《全球前沿...

    来源:科技日报

    作者:刘垠、操秀英

    大热的脑机接口、基因编辑等前沿技术发展如何?2020年科技界关注了哪些热点?22日在浦江创新论坛上发布的《全球前沿技术发展趋势报告》带来了答案。

    《全球前沿技术发展趋势报告》由中国科学技术信息研究所和上海市科学学研究所联手编撰,包括重点技术发展趋势深度解析和TOP1000技术热点趋势追踪两个部分。

    脑机接口等五大技术发展趋势

    重点技术发展趋势深度解析篇由中国科学技术信息研究所完成。报告选择脑机接口、软体机器人、神经形态芯片、基因编辑和类石墨烯二维材料五个融合了多个学科、影响多个领域、颠覆大众思维模式的前沿技术展开深入分析。

    ① 脑机接口技术爆发期已然到来

    在该领域,各国政府高度重视、提前布局。美国2013年提出尖端创新神经技术脑研究计划;欧盟同年推出人类大脑计划(2013年);日本2014年开始大脑研究计划;韩国2016年开始大脑科学发展战略;澳大利亚2016年部署澳大利脑计划(2016年);中国2018年提出“科技创新2030-脑科学与类脑研究”。

    “我们通过深入分析发现材料是制约提升电机安全性和便利性的一个重要的突破口。” 中国科学技术信息研究所副所长刘琦岩分析,此外,信号处理算法对信息传输ITR以及提升识别精度至关重要,动态型、运用型的BCI的临床应用或场景化应用开始进入产业化,大力发掘脑机接口BCI在其他领域的应用也成为前沿研究的探索热点。

    “每个前沿技术问题都或多或少的和技术伦理、相关的政策、同行的判断、科学家的态度、社会的反应密切相关。”刘琦岩说,技术伦理上还有很多问题值得关注。

    ② 软体机器人技术创新成果接连涌现

    报告显示,在该领域,传统气动/线缆驱动、超弹性硅胶材料+3D打印技术、智能材料+外界物理场驱动三大技术方向同步发展。

    国际合作网络已经形成,全球研发成为新趋势。哈佛大学、麻省理工学院、东京大学技术创新综合竞争力强。

    ③ 神经形态芯片技术创新逐步向中美韩德印等头部国家集中

    报告认为,神经形态芯片技术已经从早期概念发展到成熟产品,科研院所和巨头企业合力推动创新。技术创新逐步向中美韩德印等头部国家集中。企业已成为技术创新中坚力量。

    “未来方向上,正从技术向元器件层次发展。电桥式主存储器、自旋旋转的移矩存储器等等都是产业链的关键环节,这些方向突破就代表着产业化前景大大展开。”刘琦岩说。

    ④ 基因编辑在争议中前行

    报告显示,基因编辑技术在争议中前进,入选多家顶级智库年度榜单,技术影响力辐射广,技术创新高度活跃。该领域技术创新竞争激烈,哈佛大学、中国科学院等机构实力突出。

    ⑤ 类石墨烯二维材料基础研究中科院成果丰硕

    报告认为,多类型多结构二维材料为半导体材料创新带来更多可能。该领域基础研究主要来自大学和研究所,应用研究主要来自企业。中国科学院基础研究成果丰硕,三星集团应用研究全球领先。

    TOP1000技术热点趋势追踪

    TOP1000技术热点趋势追踪篇基于168个信息源的299386篇资料,解读出954640个科技名词,并选择2020年以来综合总热度或增长率较为突出的词汇形成了TOP1000的热点技术榜单,并进一步归类为11个领域,全景展现了本年度科技发展的最新热点趋势,并形成了10点主要结论。

    ① 新冠疫情对科技热点结构形成意外冲击

    突如其来的新冠疫情迅速成为全球科技界的关注焦点,在整个榜单占据了15.6%,在各领域中仅次于生物医药领域位居第二。其中包括SARS、H1N1、冠状病毒OC43等相关病原体,刺突糖蛋白、核衣壳等病毒学内容,ACE2受体、ARDS(急性呼吸窘迫综合征)等病理学内容,IgM、移动DR、ECMO、多肽疫苗、中和抗体、N95等相关药品、器械、装备。

    ② 上海三大战略性产业命中时代科技发展热潮

    集成电路、生物医药、人工智能是上海科创中心建设重点聚焦的三大战略性产业领域,同时在本次研究中也与新冠疫情相关领域一起成为了科技热点数量最多的四大领域,合计占比达到66.8%,代表了未来一段时期的科技浪潮主流发展热点方向。

    ③ 肿瘤是关注度第一的重点疾病

    在生物医药领域的重点疾病及相关药物方面,不仅“肿瘤”一词本身占据了热度榜首,肝癌、卵巢癌、细小细胞肺癌、胰腺癌、淋巴瘤、葡萄膜黑色素瘤、脑膜瘤等“家族成员”均榜上有名,阵容远超其他疾病。此外BTK抑制剂、EGFR抑制剂、奥贝胆酸、单线态氧等与肿瘤相关的药物或机理都成出现在top1000的热点榜单中。科学家和医生们正在广阔的战线上与肿瘤开展全面的斗争。

    ④ 精神卫生不容忽视

    在榜单中与各类肿瘤并列的疾病,除了糖尿病、糖尿病、艾滋病等身体疾病外,还多次出现了抑郁症、阿尔茨海默病、神经退行性疾病、帕金森综合征等精神领域的疾病,以及硫西汀、阿戈美拉汀、伏硫西汀、赛洛西宾、富马酸喹硫平等多种相关药物。这些精神性疾病已经对人类社会带来了丝毫不亚于若干重大身体疾病的影响。

    ⑤ 医疗系统的体系化升级呼声渐高

    在生物医药领域的医学与医技方面,除了免疫治疗、膝关节置换、POCT等“正统”诊疗技术外,远程医疗、分级诊疗、智慧医院、IoMT(医疗物联网)、互联网+医疗等概念也成为了研究的热点,相关研究将不断推动医疗资源的高效利用和合理分配。

    ⑥ 人工智能在军事领域的变革作用愈加显现

    在人工智能及信息技术领域的人工智能技术及应用方面的热点技术,除了粒子群优化算法等热点算法以及ADAS(高级驾驶辅助)、智能医疗等多种民用应用形式外,还密集出现了蜂群、马赛克战、饱和式攻击等战争新模式,揭示了人工智能的颠覆性影响或许会在非民用领域率先实现。

    ⑦ 集成电路全产业链环节上榜

    在人工智能及信息技术领域的集成电路生产技术方面,集成电路产业链的装备(如光刻机、EUV等)、设计(如EDA软件等)、生产(如玻璃粉、四氟化碳等)、封装测试(如封装测试、PCB)四大环节全部有技术上榜。在近年来国际贸易展日益加剧的背景下,我国对集成电路整个产业链的各个“卡脖子”技术点均投入了巨大关注。

    ⑧ 物理领域热点技术展现基础研究的引领性

    物理领域相对偏向基础研究。溯源分析表明,物理领域某一热点技术往往在不同资料来源中具有迥然不同的功能特性和应用潜力。如金刚石氮可被用于石墨烯电流成像、金刚石量子传感器电探测、构建多通道可控非马尔可夫噪声环境等用途;塞贝克效应则可用于中子散射技术表征纳米材料物性、热电材料、辐射冷却温差发电等用途;低温恒温器则是托卡马克、LSST 相机、ADS 加速器等不同大型科学装置的重要组件。这一潜在的普遍支撑性和广泛应用性正是开展基础研究的重要意义之一。

    ⑨ 量子成为物理领域的“豪门”

    在物理领域,量子通信、QRNG(量子随机数发生器)、量子产率、量子通信、QRNG(量子随机数发生器)、量子产率、量子比特数等量子科技相关热点呈现集群式涌现的态势,同物理领域其他单点型热点技术产生了鲜明对比。

    ⑩ 科技热点折射社会现实问题

    科技进展并不仅仅单方面推动社会的变化,也同样会反过来受到社会问题的干预。在科技政策及社会话题领域,外国投资风险审查现代化法案、国际贸易法、WTO争端解决机制等科技战、贸易战背景下的热点政策和规则,生物安全法、平价医疗法案等中外新修订法规,以及人口老龄化、CRRT(欧盟网络快速反应小组)等社会性问题,都成了科技界备受关注的热点话题,显示了社会环境对科技发展的重大影响。

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