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  • 人工智能发展缓慢原因
    2020-10-05 11:53:16

    1.神经网络只是浮于表面,没有对人的逻辑或者意识做出解释
    2.主要原因是生物学发展太慢,对人脑的剖析远远不够
    3.不能人体实验,或许可以拿猩猩做实验,研究逻辑,重点是怎么思考的
    4.生物只需要宏观给出一个假说,具体的实现由数学实现,第一步开创性的假说时间周期太长,第二步数学家们百年内可解决
    5.人工智能一定会代替人类

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  • 1、AI发展历程 ...自1956年达特茅斯会议第一次提出人工智能的概念以来,人工智能发展经历了三次浪潮: 第一次浪潮(1956-1974):算法雏形初现 第一次浪潮的主要成就是算法、方法论及早期人工智能

    1、AI的发展历程

    人工智能(ArtificialIntelligence)指由人类制造出来的机器所展现出来的智能,试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。目前这一领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应学习、群体智能、自主无人系统、智能芯片和脑机接口等关键技术,将为人类的生产生活带来革命性的转变。
    
    自1956年达特茅斯会议第一次提出人工智能的概念以来,人工智能的发展经历了三次浪潮:
    
    第一次浪潮(1956-1974):算法雏形初现
    
    第一次浪潮的主要成就是算法、方法论及早期人工智能系统。其中最为杰出的代表就是贝尔曼公式(增强学习的雏形)和感知机(深度学习的雏形)。早期人工智能系统主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识,第一次浪潮中实现效果最好的就是定理证明。这一时期出了很多人工智能系统,如STUDENT(1964年)、ELIZA(1966年),前者能够实现应用题的证明,后者可以实现简单的人机对话。但随着计算能力的不足、社会资本的退出、政府资助的下降,人工智能迎来第一次寒冬。
    
    第二次浪潮(1974-2006):专业化发展
    
    较第一次浪潮而言,第二次浪潮朝着更为专业化的方向发展,侧重于借用领域专家的知识来武装自己。这一时期的主要成就是人工智能计算机、多层神经网络和BP反向传播等方算法的突破及语音识别和语言翻译等领域。第二次浪潮更专注于解决实际问题,不再专注于理论知识的证明。由于人工智能应用的范畴依旧有限,人工智能的浪潮在90年代开始逐渐消退。
    
    第三次浪潮(2006-至今):基于互联网大数据的深度学习
    
    与前两次浪潮不同,第三次浪潮依靠的是计算机性能的提升和海量数据的不断积累,其核心是深度学习的突破。2016年的AlphaG和2017年的AlphaGMaster这两个智能程序的胜出,促使着人工智能逐渐成为当下炙手可热的研究领域。依靠算法、大数据、计算力的作用,人工智能迎来第三次浪潮。此外,深度学习在语音识别、图像识别、自然语言理解等领域均取得了突破性进展,再加上海量数据提供测试样本和强大计算能力的支持,人工智能开始向前高速发展。
    

    人工智能发展历史

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    2、AI是中国弯道超车的好机会
    
    智研咨询发布的《2020-2026年中国AI芯片产业运营现状及发展前景分析报告》数据显示:众所周知,国内科技企业往往都是先从低端产品做起来,再逐步往上游延伸。比如先从EM做到系统集成,然后再做上游关键零部件,最后积累实力才涉及更基础的研发。AI的浪潮中,最核心的就是算法,大家都在算法上角逐,使得基础研究到技术开发到系统集成扁平化,研究比一般的企业更加贴近市场,这会带来全新的变化:企业创始人和核心管理团队都必须是技术大牛,企业的文化更加高效,从而极大降低管理成本。在基础研究领域中,国、内AI的水平在迅速提升,中美是最有可能引领该潮流的两个国家,AI是中国弯道超车的好机会。
    
    过去二十年间,全球众多国家和地区广泛地参与到人工智能领域的基础性研究中,其中中国和美国的论文产出位于全球的第一、二位,且是位于第三位的英国产出量的倍以上。英国、日本、德国、印度、法国、加拿大、意大利、西班牙、韩国、台湾、澳大利亚构成了该领域论文产出的第二梯队。
    

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    虽然论文多,但是国际人工智能杰出人才集中投入于美、英、德、法等少数发达国家,排名前十的国家AI人才投入占据总量的63.6%。美国在人工智能杰出人才投入量上依旧遥遥领先,占据世界总体的25%,。中国排名第六,杰出人才占比过低。此外高强度人才投入的企业集中在美国,中国仅有华为一家企业进入前20。国际人工智能人才投入主要以计算机软硬件开发企业为主体,美国相关行业发轫于19世纪末,IBM、微软、谷歌等公司皆为行业巨头,在世界范围内拥有广泛的影响能力,成为集聚人工智能领域人才的企业前三甲,英特尔、通用电气、惠普、霍尼韦尔、思科、高通、苹果等美国知名企业也榜上有名。德国的西门子、SAP、软件、博世三家企业入驻前20,主要以大型制造企业为主。
    
    3、中国AI产业整体分布特征
    
    中国AI企业集中分布在京津、长三角、珠角及中西部几个重点省份。
    

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    4、中国AI企业主要集中在应用层
    
    中国AI企业主要集中在应用层(AI应用终端及AI应用行业解决方案),占比接近80%;技术层的企业主要集中在计算机视觉领域,占比近70%;应用层企业中,机器人、无人机、AI+医疗、AI+教育、AI+金融、AI+制造等领域占比较大。
    

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    中国AI企业发展尚处于早期,主要集中在A轮和天使轮
    
    按地域划分来看,北京、广东、上海、浙江、江苏、安徽等地发展较快,已经聚集一批发展到中后期甚至上市的企业,山东因为AI领域的企业主要是由传统制造业转型成工业机器人或者AI+制造企业,中后期企业占比相对较高。
    

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    5、中国AI产业重点发展区域
    
    环渤海地区北京优势明显并将赋能周边,地区发展空间巨大
    
    环渤海地区依托北京的发展优势,未来会有较大的发展空间。北京AI产业链发展相对成熟、全国领先,在各细分领域已经发展出一批优秀企业,而山东、天津等地传统产业发展成熟,制造业基础雄厚,未来北京的龙头企业都可以赋能环渤海地区的传统产业升级,进而带动环渤海地区整个AI产业的发展。
    

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    G60科创走廊,长三角一体化给长三角地区AI产业的发展带来很大的集聚效应,并且在些AI细分领域已经形成龙头优势,计算机视觉、智能语音、芯片、AI+安防、机器人、AI+医疗等产业都已经全国领先,其中不乏科创板及主板、创业板A股上市公司。
    

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    长三角地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    珠三角地区龙头企业带动产业整体发展智能终端优势明显
    
    珠三角地区的AI产业主要集中在深圳,得益于华为、中兴、大疆等龙头企业的带动作用,带动了周边相关产业的发展,同时深圳的先进AI技术又能赋能东莞、中山、佛山等地传统制造业的智能化改造和升级进一步推动周边整个地区的AI产业发展,随着南沙自贸区的成立和国家战略地位的作用凸显,广州AI产业快速崛起,进一步与整个珠三角地区协同。
    

    珠三角地区AI区域分布

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    珠三角地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    中西部地区主要聚集在高校和人才优势明显的核心城市
    
    中西部地区AI产业发展较好的省份主要有:陕西、四川、湖北、重庆、湖南等地,这些省份的AI企业主要聚集在省会城市,主要依托当地高等学校的优质的人才资源、科研技术资源及当地传统产业基础。
    

    中西部地区AI区域分布

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    中西部地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    6、中国AI产业重点发展城市
    
    重点城市的AI企业数量占到了全国AI企业总数的89.5%
    
    我国AI企业主要集中在北京、上海、 深圳等主要城市,人才、科研实力、产业环境、资本环境、政府的行动是影响的主要因素。
    

    中国AI企业重点城市分布

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    重点城市AI企业数量分布(单位:家)

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    7、中国AI产业地区发展总结及展望
    
    第-梯队:北京、上海、 深圳、杭州
    
    总结:经济、政策、人才、科研实力、产业环境、资本环境的全面优势使得四个城市的创新创业高度、速度均远超其他城市,进而AI产业发展的规模及成熟度远高于其他城市;展望:资本环境是影响第一梯队城市AI产 业发展壮大的重要因素, AI作为典型的2B型企业,发展速度较慢,客户靠结寨扎营式的逐步积累,因此发展到盈利一般需要较长的时间,需要资本的持续扶持。
    

    第一梯队核心城市AI企业细分领域分布热力图

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    第二梯队:苏州、广州、南京、天津、合肥、成都、武汉
    
    总结:人才是制约这些地区AI产业发展的重要因素,基础层和技术领域需要的高端技术人才、产业智能化改造的应用型人才受限于当地的人才培育环境、人才引进力度、当地的生活环境、薪资水平等诸多因素的影响;其中,广州天津、南京、成都、武汉等城市缺乏大型科技企业的支持,初创企业数量和规模不明显,进而较难通过大型企业赋能周边企业的发展,难以形成产业集聚的效应。
    
    展望:政府是推动当地AI产业发展的最重要力量;力度更大的国内外AI人才引进计划辅以本地化的人才培养是这些城市解决人才短缺问题可以采取的手段;通过与领先企业联合成立实验室、成立合资公司、邀请领头企业参与本地项目是这些城市提升本地科研技术水平、赋能当地产业、形成产业集聚的必要手段;当地与AI可应用产业吻合度高的产业基础更雄厚,本地化的数字化基础设施水平更高的地区更容易实现迅速发展,形成自己的优势产业。
    

    第二梯队核心城市AI企业细分领域分布热力图

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    其他:胺、庆、长沙、郑州
    
    总结:这些地区的AI产业大多处于萌芽或者刚起步的阶段,人才短缺、技术实力不足、资本环境较差、政策支持力度不足是导致这些地区AI产业发展落后的主要因素;部分地区也依赖本地化的优势资源,形成了一些当地的较为特色的细分产业,如西安的无人机产业、长沙的智能制造设备、郑州的智能终端等。
    
    展望:政府是推动当地AI产业发展的最重要力量,政府需要结合本地的产业特色做好战略规划,可以不用追求AI产业的全面发展,重力发展具有本地优势的可以与AI产业结合的产业更有优势,也更有利于推动本地AI产业的整体发展水平;结合本地的实际情况,出台专门的引进本地亟需的AI人才的手段;根据实际情况,引进龙头的AI企业,赋能当地相关产业的智能化的改造升级,赋能当地企业的发展,同时推动相关产业整体水平的提升,形成产业集聚。
    

    其他核心城市AI企业细分领域分布热力图

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  • 分享了大公司建立人工智能的基本意图后 , 必定对于人工智能将会是一个令人期待以及认为它并非高深的学问, 就如同你想透过机器或计算机帮你完成一件事情, 当然针对一件目标性非常清楚的事情而言,要建立AI的学习模式于...
  • 本报告首先通过探索人工智能发展历程、驱动因素及 本报告首先通过探索人工智能发展历程、驱动因素及 本报告首先通过探索人工智能发展历程、驱动因素及 本报告首先通过探索人工智能发展历程、驱动因素及 资本...
  •  当机器配上人工智能,它就能自动更新,人类被代替的趋势,愈演愈烈。这将造成失业工人大量涌现,只有少数人从中受益,比如智能机器的制造者、使用者和升级者。  No.9 陷入道德窘境  如果人工智能控制一辆汽车,...

    No.10 致人大量失业
      近年来,机器代替人,已成事实。大到汽车制造,小至自助服务终端,都有这种趋势。
      当机器配上人工智能,它就能自动更新,人类被代替的趋势,愈演愈烈。这将造成失业工人大量涌现,只有少数人从中受益,比如智能机器的制造者、使用者和升级者。
      No.9 陷入道德窘境
      如果人工智能控制一辆汽车,载着几名乘客,在公路上行驶。突然发现路上有一麻袋垃圾,智能汽车会怎么办?它会转弯避开垃圾,撞向旁边造成车祸而伤人呢?还是会径直撞向垃圾?我们都希望是后者。
      但是,假如路上的不是一麻袋垃圾,而是一只病狗,或者一个婴儿呢?智能汽车会认为一只动物不值得去救,或者一个婴儿远不及几个乘客的生命宝贵,而直接撞上去吗?
      如果人开车,马上就能做出正确决定,但汽车自动驾驶的话,估计会酿成悲剧。不管机器有多智能,它和人始终有差距,它做不出道德判断!
      No.8 方便黑客入侵
      未来的冰箱、烤箱、电灯、汽车等,日常用品都将联网。方便我们自己,同样也方便了黑客。
      Siri是苹果iOS系统的智能语音助手。未来,它将浓缩进一个小盒子,接入网络,全天候工作,自动更新,自动记录,保存你所有信息。Siri一旦被黑客攻取,后果非常严重。
      由人工智能储存保护个人信息,你能放宽心吗?
      No.7 差错不曾减少
      最初,人类以为机器按事先编好的程序工作,效率提升,不会出差错。
      实际上,机器频频出错,由此带来的烦恼不胜枚举。它误听语音指令,它无动于衷,它错误识别命令,它反应过激,等等。这与机器带来的好处几乎抵消。
      更可气的,明明出了差错,应当立即停止,但机器仍在运行,甚至继续执行下一步操作!因为它根本意识不到出了差错,它在执行程序而已。只要事先编好的程序不中断,机器就不会停止,无论有没有出差错。
      No.6 差错更难修正
      人犯错了,自己能意识到,能立即收集整理改正。“知错能改,善莫大焉。”
      机器出错,自己意识不到,相反,需要人找到出错的根源。重新检查程序,浏览代码,确定根源,然后编写补丁程序,再检验补丁,更新补丁,有时需要补丁的补丁,最后甚至导致程序整体升级。
      两相比较,孰易孰难?高下立判!对人而言,只需一句告诫:“不要再犯错,因为……”对机器而言,修正差错似乎繁琐到令人厌烦,很不值得。
      No.5 反仆为主
      机器是帮助人的,智能机器对人的帮助应该更大,可实际上呢?
      假如你家里有位机器人,它储存你的个人信息,很了解你。你喜欢啤酒、披萨、冰淇淋,在网上订外卖。但机器人觉得这些食物不健康,为你着想,就在网上私自更改菜单,改成了胡萝卜、生菜、鳕鱼肝油。
      再假如你皮肤过敏,怕晒太阳。机器人在网上获悉天气预报,它觉得晴天紫外线强烈,不适合你出门。为你着想,它把你锁在家里,坚决不开门(门及家里各种设备都是联网的)。你无法上班,怎么交差?假如你的上司也是机器人,你又怎么解释?
      No.4 致人懒惰退化
      制造机器人,就是为了帮助人类,使人类更轻松惬意、繁荣兴盛。比如,生活中机器人随时提醒,什么时间吃药,喝酒到什么程度刚刚好;机器人还可以洒扫庭除、烧水做饭。人类要么悠闲逛街,要么一心搞研发,其他什么都不用做。
      实际上恰恰相反。人类不是更悠闲,而是更懒惰,甚至退化。机器人承担一切家务,打扫拾掇,买米买肉,煮饭烧菜等等。人类则呆在家里不出门,蜷在沙发看电视,窝在床上玩手机。
      如今,年轻一代参加户外活动越来越少,他们通过手机和网络相互沟通。下一步,他们就呆在家里,窝在床上,蜷在沙发,动动嘴唇发发指令,智能机器包办一切,而我们越来越懒,身体机能越来越退化。
      No.3 反叛终结人类
      在美国科幻大片《终结者》里,人工智能觉醒,发动核战,操控机器,于是各种用途各种形状的机器人、销毁机器人的钢铁溶池、无所不在的天网等,有条不紊地运行;人类处境非常不妙。
      人工智能配上武器,后果将非常严重。今天,给机器人装上枪炮,相当于给人类提前掘了坟墓,奏了死亡之曲,直到将来有一天,机器智能觉醒。
      战场上,机器人减少人类伤亡,但是,我们不能保证机器人的枪口永远朝外。人类制造机器人,机器人学会杀人,这应了《侏罗纪公园》的名言:“生命会自己找出路。”
      No.2 替代主宰人类
      常常这样听说:机器人将占领地球,屠杀、奴役人类,而人类不得已逃到地下求生,暗无天日。如同《黑客帝国》,机器主宰地球,人类要么沉浸于无知却美好的虚拟世界,要么拼杀在磨难而残酷的现实世界。
      然而,如果人工智能懂得进化,学习人类更多特性,使自己更像人,会怎么样?
      机器人懂得感情,有了焦虑、后悔、沮丧、嘲讽、爱情、厌烦、猥亵、快乐等等情感,与人类又有何异?在地球上,这些机器人将居于主导地位,替代主宰人类。
      科幻世界里,《2001太空漫游》的哈尔,能力出众,精通唇语,妄图控制人类;《银河系漫游指南》的马文患抑郁症,又是偏执狂,极其唠叨;《飞出个未来》的班德,嗜酒如命,自私自利,脾气暴躁。这种机器人越来越多,人类立足之地将会越来越少。
      No.1 灭亡人类
      世界被机器人统治,人类被灭亡,末日来临——这是人工智能带给人类的最大灾难。
      灭亡人类,只因为机器人把人类视为自己进化路上的唯一障碍。又或许,机器人被植入了“保护地球”的程序,它遵命而行,只不过把人类当成了地球的最大威胁。
      不管什么原因,至少结果都一样——人类被消灭了,而人类也不可能知道原因了。但是,唯一知道的是,这全部由人类自己的错误造成。
      人类当警醒,否则,将来可能只剩下灵魂在悲泣:“早知如此,何必当初!”

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
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    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
    4.大数据人工智能领域,如何从菜鸟晋级为大神
    http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html


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  • 2022-2028全球与中国人工智能AI)服务市场现状及未来发展趋势 本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业,分析这些企业人工智能AI)服务产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。 本文...

    2022-2028全球与中国人工智能(AI)服务市场现状及未来发展趋势
    本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业,分析这些企业人工智能(AI)服务产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。
    本文重点分析全球及中国重要的、代表性企业,主要产品、服务、商业模式、市场定位、市场规模、市场份额以及未来发展计划等。主要企业包括:
        Google
        Amazon web services
        IBM
        Microsoft
        SAP
        Salesforce
        Intel
        Baidu
        FICO
        SAS
        BigML
    为了更全面分析全球人工智能(AI)服务现状及未来趋势,本文重点分析下面几个地区:
        北美
        欧洲
        中国
        亚太其他地区
        全球其他地区
    按照不同产品类型,人工智能(AI)服务主要可以分为下面几类:
        软件
        服务
    按照不同应用,人工智能(AI)服务主要包括如下几个主要领域:
        银行、金融服务和保险
        医疗和生命科学
        零售业
        电信
        政府与国防
        制造业
        其他


    正文目录

    第一章 人工智能(AI)服务市场概述
        1.1 人工智能(AI)服务市场概述
        1.2 不同产品类型人工智能(AI)服务分析
            1.2.1 软件
            1.2.2 服务
        1.3 全球市场不同产品类型人工智能(AI)服务规模对比分析
            1.3.1 全球市场不同产品类型人工智能(AI)服务规模对比(2023-2028)
            1.3.2 全球不同产品类型人工智能(AI)服务规模及市场份额(2023-2028)
        1.4 中国市场不同产品类型人工智能(AI)服务对比分析
            1.4.1 中国市场不同产品类型人工智能(AI)服务规模及增长率对比(2023-2028)
            1.4.2 中国不同产品类型人工智能(AI)服务规模及市场份额对比(2023-2028)
    第二章 人工智能(AI)服务主要应用
        2.1 人工智能(AI)服务主要应用分析
            2.1.1 银行、金融服务和保险
            2.1.2 医疗和生命科学
            2.1.3 零售业
            2.1.4 电信
            2.1.5 政府与国防
            2.1.6 制造业
            2.1.7 其他
        2.2 全球人工智能(AI)服务主要应用对比分析
            2.2.1 全球人工智能(AI)服务主要应用领域规模及增长率(2023-2028)&(百万美元)
            2.2.2 全球人工智能(AI)服务主要应用规模及增长率(2023-2028)&(百万美元)
        2.3 中国人工智能(AI)服务主要应用对比分析
            2.3.1 中国人工智能(AI)服务主要应用规模及增长率(2023-2028)&(百万美元)
            2.3.2 中国人工智能(AI)服务主要应用规模及增长率(2023-2028)&(百万美元)
    第三章 全球主要地区人工智能(AI)服务发展历程及现状分析
        3.1 全球主要地区人工智能(AI)服务现状与未来趋势分析
            3.1.1 全球人工智能(AI)服务主要地区对比分析(2023-2028)
            3.1.2 北美发展历程及现状分析
            3.1.3 欧洲发展历程及现状分析
            3.1.4 中国发展历程及现状分析
            3.1.5 亚太其他地区发展历程及现状分析
            3.1.6 全球其他地区发展历程及现状分析
        3.2 全球主要地区人工智能(AI)服务规模及对比(2023-2028)
            3.2.1 全球人工智能(AI)服务主要地区规模及市场份额
            3.2.2 全球人工智能(AI)服务规模及毛利率(百万美元)
            3.2.3 北美规模及毛利率
            3.2.4 欧洲规模及毛利率
            3.2.5 中国规模及毛利率
            3.2.6 亚太其他地区规模及毛利率
            3.2.7 全球其他地区规模及毛利率
    第四章 全球人工智能(AI)服务主要企业竞争分析
        4.1 全球主要企业人工智能(AI)服务规模及市场份额
        4.2 全球主要企业总部及地区分布、主要市场区域及产品类型
        4.3 全球人工智能(AI)服务主要企业竞争态势及未来趋势
            4.3.1 全球人工智能(AI)服务市场集中度
            4.3.2 全球人工智能(AI)服务Top 3与Top 5企业市场份额
    第五章 中国人工智能(AI)服务主要企业竞争分析
        5.1 中国人工智能(AI)服务规模及市场份额(2023-2028)
        5.2 中国人工智能(AI)服务Top 3与Top 5企业市场份额
    第六章 人工智能(AI)服务主要企业现状分析
        6.1 Google
            6.1.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.1.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.1.3 Google人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.1.4 Google主要业务介绍
        6.2 Amazon web services
            6.2.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.2.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.2.3 Amazon web services人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.2.4 Amazon web services主要业务介绍
        6.3 IBM
            6.3.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.3.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.3.3 IBM人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.3.4 IBM主要业务介绍
        6.4 Microsoft
            6.4.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.4.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.4.3 Microsoft人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.4.4 Microsoft主要业务介绍
        6.5 SAP
            6.5.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.5.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.5.3 SAP人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.5.4 SAP主要业务介绍
        6.6 Salesforce
            6.6.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.6.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.6.3 Salesforce人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.6.4 Salesforce主要业务介绍
        6.7 Intel
            6.7.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.7.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.7.3 Intel人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.7.4 Intel主要业务介绍
        6.8 Baidu
            6.8.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.8.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.8.3 Baidu人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.8.4 Baidu主要业务介绍
        6.9 FICO
            6.9.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.9.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.9.3 FICO人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.9.4 FICO主要业务介绍
        6.10 SAS
            6.10.1 企业基本信息、主要业务介绍、市场地位以及主要的竞争对手
            6.10.2 人工智能(AI)服务产品类型及应用领域介绍
            6.10.3 SAS人工智能(AI)服务规模及毛利率(2023-2028)&(百万美元)
            6.10.4 SAS主要业务介绍
        6.11 BigML
    第七章 人工智能(AI)服务行业动态分析
        7.1 人工智能(AI)服务发展历史、现状及趋势
            7.1.1 发展历程、重要时间节点及重要事件
            7.1.2 全球人工智能(AI)服务市场投融资及并购
            7.1.3 未来潜力及发展方向
        7.2 人工智能(AI)服务发展机遇、挑战及潜在风险
            7.2.1 人工智能(AI)服务当前及未来发展机遇
            7.2.2 人工智能(AI)服务发展的推动因素、有利条件
            7.2.3 人工智能(AI)服务发展面临的主要挑战
            7.2.4 人工智能(AI)服务目前存在的风险及潜在风险
        7.3 国内外宏观环境分析
            7.3.1 当前国内政策及未来可能的政策分析
            7.3.2 当前全球主要国家政策及未来的趋势
            7.3.3 国内及国际上总体外围大环境分析
    第八章 研究结果
    第九章 附录 研究方法与数据来源
        9.1 研究方法
        9.2 数据来源
            9.2.1 二手信息来源
            9.2.2 一手信息来源
        9.3 数据交互验证
        9.4 免责声明

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空空如也

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