1.1　人工智能的基本概述
1.1.1　人工智能的内涵
1.1.2　人工智能的分类
1.1.3　人工智能的特征
1.1.4　人工智能关键环节
1.1.5　人工智能技术层级
1.2　人工智能产业链分析
1.2.1　产业生态链结构
1.2.2　产业链基本构成
1.2.3　产业链相关产品
1.2.4　产业链相关企业
1.3　人工智能的研究方法
1.3.1　大脑模拟
1.3.2　符号处理
1.3.3　子符号法
1.3.4　统计学法
1.3.5　集成方法

2.1　2024年全球人工智能行业发展综况
2.1.1　人工智能概念的兴起
2.1.2　驱动人工智能发展动因
2.1.3　人工智能产业发展阶段
2.1.4　全球人工智能系统支出
2.1.5　全球人工智能企业规模
2.1.6　各国加快重视人工智能布局
2.1.7　全球人工智能衍生价值预测
2.2　美国
2.2.1　美国人工智能发展状况
2.2.2　美国人工智能战略布局
2.2.3　美国机器智能国家战略
2.2.4　美国人工智能相关主体
2.2.5　人工智能应用于美国国防
2.2.6　美国人工智能发展规划
2.3　日本
2.3.1　日本人工智能市场规模
2.3.2　日本人工智能发展布局
2.3.3　日本加大人工智能投入
2.3.4　日本人工智能重点企业
2.3.5　日本人工智能发展线路图
2.4　欧洲
2.4.1　英法德人工智能企业规模
2.4.2　欧盟人工智能发展计划
2.4.3　欧盟公布AI道德准则草案
2.4.4　英国人工智能发展分析
2.4.5　法国发布人工智能战略
2.4.6　德国人工智能发展布局
2.5　2024年各国人工智能产业发展动态
2.5.1　俄罗斯加快人工智能布局
2.5.2　以色列人工智能融资动态
2.5.3　新加坡人工智能发展计划

3.1　政策推动人工智能发展
3.1.1　中国大脑研究计划开启
3.1.2　国务院推动人工智能建设
3.1.3　中央明确加快人工智能发展
3.1.4　工信部启动人工智能揭榜工作
3.1.5　AI和实体经济融合发展意见
3.2　人工智能行业相关政策分析
3.2.1　“中国制造”助力人工智能
3.2.2　人工智能纳入科技创新规划
3.2.3　“互联网+”促进人工智能发展
3.3　人工智能行业相关规划逐步完善
3.3.1　人工智能行动实施方案发布
3.3.2　人工智能发展规划正式发布
3.3.3　人工智能产业三年行动计划
3.3.4　人工智能高校人才培养计划
3.4　地区人工智能政策规划逐步完善
3.4.1　深圳市人工智能发展计划
3.4.2　沈阳市人工智能发展规划
3.4.3　成都市人工智能发展规划
3.4.4　福建省人工智能发展规划
3.5　机器人相关政策规划分析
3.5.1　机器人产业发展规划发布
3.5.2　各部委聚焦智能机器人发展
3.5.3　各地区加快机器人行业布局

4.1　人工智能技术认知状况调研
4.1.1　认知历程
4.1.2　认知程度
4.1.3　认知渠道
4.1.4　认可领域
4.1.5　取代趋势
4.1.6　争议领域
4.2　全球人工智能专利申请状况
4.2.1　专利申请数据的统计来源
4.2.2　全球人工智能专利申请趋势
4.2.3　全球人工智能专利申请格局
4.2.4　全球人工智能PCT申请状况
4.2.5　全球AI专利申请细分领域
4.3　中国人工智能专利申请情况
4.3.1　中国人工智能专利申请趋势
4.3.2　中国人工智能专利申请排名
4.3.3　国内AI专利申请细分领域
4.3.4　中国人工智能专利发展建议
4.4　2024年人工智能技术研究态势
4.4.1　人工智能再获重大突破
4.4.2　深度学习专用处理器发布
4.4.3　智能语音交互技术加快发展
4.4.4　嵌入式设备结合AI成为趋势
4.4.5　人工智能技术走进生活
4.4.6　人工智能带来媒体变革

5.1　人工智能行业发展历程
5.1.1　发展历程
5.1.2　研究进程
5.1.3　发展阶段
5.2　2024年人工智能行业发展综况
5.2.1　人工智能催生智能经济
5.2.2　人工智能助力智能社会
5.2.3　人工智能产业规模结构
5.2.4　人工智能产业发展特征
5.2.5　人工智能人才培养状况
5.2.6　人工智能区域发展格局
5.2.7　人工智能开放平台发布
5.3　人工智能产业生态格局分析
5.3.1　生态格局基本架构
5.3.2　基础资源支持层
5.3.3　技术实现路径层
5.3.4　应用实现路径层
5.3.5　未来生态格局展望
5.4　人工智能行业竞争格局分析
5.4.1　企业规模状况
5.4.2　企业主体分类
5.4.3　企业发展布局
5.4.4　科技企业布局
5.4.5　京东加快AI布局
5.4.6　华为发布AI产品
5.5　人工智能行业发展存在的主要问题
5.5.1　人工智能行业发展的痛点
5.5.2　人工智能发展的技术困境
5.5.3　人工智能发展的安全问题
5.5.4　人工智能发展的伦理问题
5.5.5　人工智能发展的隐私问题
5.6　人工智能行业发展对策及建议
5.6.1　人工智能的发展策略分析
5.6.2　人工智能的技术发展建议
5.6.3　人工智能的政策发展建议
5.6.4　推进人工智能标准化建设
5.6.5　人工智能伦理问题的对策
5.7　人工智能行业发展战略分析
5.7.1　建立完善的数据生态系统
5.7.2　拓宽人工智能的传统行业应用
5.7.3　加强人工智能专业人才储备
5.7.4　确保教育和培训体系与时俱进
5.7.5　相互不建立伦理和法律共识

6.1　北京市
6.1.1　政策环境分析
6.1.2　产业发展状况
6.1.3　专利发展状况
6.1.4　产业发展动态
6.1.5　产业发展问题
6.2　上海市
6.2.1　产业发展优势
6.2.2　政策环境分析
6.2.3　财政支持动态
6.2.4　产业发展提速
6.2.5　地区发展动态
6.3　广东省
6.3.1　政策环境分析
6.3.2　产业发展基础
6.3.3　广州AI产业综况
6.3.4　深圳AI产业综况
6.3.5　产业联盟成立
6.3.6　产业发展瓶颈
6.4　浙江省
6.4.1　发展优势分析
6.4.2　政策环境分析
6.4.3　产业发展综况
6.4.4　区域发展布局
6.4.5　项目案例分析
6.5　江苏省
6.5.1　产业发展优势
6.5.2　产业发展概况
6.5.3　产业联盟成立
6.5.4　区域发展布局
6.5.5　人才培养加快
6.6　安徽省
6.6.1　产业运行状况
6.6.2　政策规划分析
6.6.3　产业发展综况
6.6.4　重点园区介绍
6.6.5　未来发展规划
6.7　贵州省
6.7.1　产业发展优势
6.7.2　政策环境分析
6.7.3　区域发展状况
6.7.4　产业发展动态

7.1　人工智能行业发展的技术机遇
7.1.1　互联网基础建设加快
7.1.2　科技研发支出上升
7.1.3　应用技术逐步完善
7.2　硬件基础日益成熟
7.2.1　高性能CPU
7.2.2　“人脑”芯片
7.2.3　量子计算机
7.2.4　仿生计算机
7.3　人工智能芯片技术发展提速
7.3.1　人工智能对芯片的要求提高
7.3.2　人工智能芯片成为战略高点
7.3.3　相关企业加快AI芯片布局
7.3.4　人工智能芯片研发动态分析
7.4　物联网提供基础环境
7.4.1　物联网技术的分析
7.4.2　物联网行业发展进程
7.4.3　物联网产业的政策环境
7.4.4　企业加快物联网布局
7.4.5　物联网是智能分析的基础
7.4.6　物联网与人工智能相互促进
7.5　大规模并行运算的实现
7.5.1　云计算的关键技术
7.5.2　云计算的应用模式
7.5.3　云计算产业发展规模
7.5.4　云计算市场竞争格局
7.5.5　云计算成人工智能基础
7.5.6　云计算与人工智能协同发展
7.6　大数据技术的崛起
7.6.1　大数据技术的内涵
7.6.2　大数据的各个环节
7.6.3　大数据市场规模分析
7.6.4　大数据的主要应用领域
7.6.5　大数据与人工智能的关系
7.6.6　数据视角下AI的应用场景
7.6.7　大数据成人工智能数据源
7.7　深度学习技术的出现
7.7.1　机器学习的阶段
7.7.2　深度学习技术内涵
7.7.3　深度学习算法技术
7.7.4　深度学习的技术应用
7.7.5　深度学习领域发展状况
7.7.6　深度学习提高人工智能水平

8.1　自然语言处理技术
8.1.1　自然语言处理内涵
8.1.2　自然语言处理分类
8.1.3　语音识别技术分析
8.1.4　语义技术研发状况
8.1.5　自动翻译技术内涵
8.2　计算机视觉技术
8.2.1　计算机视觉基本内涵
8.2.2　计算机视觉主要分类
8.2.3　计算机视觉应用领域
8.2.4　计算机视觉应用规模
8.2.5　计算机视觉运作流程
8.3　模式识别技术
8.3.1　模式识别技术内涵
8.3.2　文字识别技术应用
8.3.3　生物特征识别技术
8.3.4　人脸识别技术应用
8.3.5　模式识别发展潜力
8.4　知识表示技术
8.4.1　知识表示的内涵
8.4.2　知识表示的方法
8.4.3　知识表示的进展
8.5　其他基础技术分析
8.5.1　自动推理技术
8.5.2　环境感知技术
8.5.3　自动规划技术
8.5.4　专家系统技术

9.1　工业领域
9.1.1　人工智能的工业应用
9.1.2　AI将催生智能生产工厂
9.1.3　智能工厂进一步转型
9.1.4　人工智能应用于制造领域
9.1.5　制造业数字化的经济规模
9.1.6　人工智能成工业发展方向
9.1.7　AI工业应用的前景广阔
9.2　医疗领域
9.2.1　人工智能医疗行业应用场景
9.2.2　人工智能医疗细分领域应用
9.2.3　人工智能医疗市场发展状况
9.2.4　人工智能医学影像市场分析
9.2.5　企业布局人工智能医疗市场
9.2.6　人工智能医疗领域投资机会
9.3　安防领域
9.3.1　AI对安防行业的重要意义
9.3.2　AI识别技术的安防应用
9.3.3　AI在安防领域的应用场景
9.3.4　人工智能+安防产业链
9.3.5　AI+安防市场规模分析
9.3.6　AI+安防软硬件市场规模
9.3.7　快速崛起的巡逻机器人
9.4　金融领域
9.4.1　AI+金融应用场景
9.4.2　AI+金融应用规模
9.4.3　AI成为投资决策辅助
9.4.4　智能支付应用状况分析
9.4.5　AI应用于信用风险管控
9.4.6　人工智能应用于投资顾问
9.5　零售领域
9.5.1　AI在零售行业的应用空间广阔
9.5.2　人工智能应用于零售业的规模
9.5.3　人工智能应用于新零售的场景
9.5.4　人工智能应用于新零售的问题
9.5.5　人工智能+零售相关布局企业
9.5.6　人工智能应用于新零售的路径
9.6　社交领域
9.6.1　人工智能的移动社交应用
9.6.2　组织开展机器情感测试
9.6.3　人工智能产品社交应用
9.6.4　语音交互产品市场火热
9.6.5　微信人工智能社交系统

10.1　2024年机器人产业发展综述
10.1.1　机器人产业发展阶段
10.1.2　机器人产业发展图谱
10.1.3　机器人行业产业链构成
10.1.4　机器人的替代优势明显
10.1.5　机器人下游应用产业多
10.2　2024年机器人产业发展状况
10.2.1　全球机器人产业发展状况
10.2.2　中国政府扶持机器人产业
10.2.3　国内企业布局机器人产业
10.2.4　中国机器人市场结构分析
10.2.5　机器人产业发展问题及对策
10.2.6　机器人产业发展规划目标
10.2.7　机器人产业未来发展趋势
10.3　人工智能在机器人行业的应用状况
10.3.1　人工智能与机器人的关系
10.3.2　AI于机器人的应用过程
10.3.3　AI大量运用于小型机器人
10.3.4　人工智能促进机器人发展
10.4　人工智能技术在机器人领域的应用
10.4.1　专家系统的应用
10.4.2　模式识别的应用
10.4.3　机器视觉的应用
10.4.4　机器学习的应用
10.4.5　分布式AI的应用
10.4.6　进化算法的应用
10.5　机器人重点应用领域分析
10.5.1　医疗机器人
10.5.2　军事机器人
10.5.3　教育机器人
10.5.4　家用机器人
10.5.5　物流机器人
10.5.6　协作型机器人

11.1　微软公司
11.1.1　企业发展概况
11.1.2　企业财务状况
11.1.3　人工智能发展实力
11.1.4　AI平台服务范围
11.1.5　产品融合AI技术
11.2　IBM公司
11.2.1　企业发展概况
11.2.2　企业经营范围
11.2.3　企业财务状况
11.2.4　技术研发实力
11.2.5　布局人工智能
11.2.6　AI产品应用广泛
11.3　谷歌公司
11.3.1　企业发展概况
11.3.2　企业财务状况
11.3.3　人工智能发展实力
11.3.4　人工智能产业布局
11.3.5　人工智能系统及平台
11.3.6　人工智能收购动态
11.4　英特尔公司
11.4.1　企业发展概况
11.4.2　企业财务状况
11.4.3　人工智能技术应用
11.4.4　人工智能发展布局
11.4.5　AI发展机会和挑战
11.4.6　人工智能领域合作
11.5　亚马逊公司
11.5.1　企业发展概况
11.5.2　企业财务状况
11.5.3　布局人工智能
11.6　其他企业
11.6.1　苹果公司
11.6.2　NVIDA（英伟达）
11.6.3　Uber（优步）

12.1　百度公司
12.1.1　企业发展概况
12.1.2　企业财务状况
12.1.3　AI技术研发进展
12.1.4　人工智能生态布局
12.1.5　人工智能布局动态
12.1.6　人工智能合作推进
12.2　腾讯公司
12.2.1　企业发展概况
12.2.2　企业财务状况
12.2.3　人工智能发展布局
12.2.4　人工智能合作动态
12.3　阿里集团
12.3.1　企业发展概况
12.3.2　企业财务状况
12.3.3　人工智能发展地位
12.3.4　人工智能应用领域
12.3.5　人工智能合作动态
12.4　科大讯飞股份有限公司
12.4.1　企业发展概况
12.4.2　人工智能业务布局
12.4.3　人工智能开放平台
12.4.4　人工智能发展效益
12.4.5　人工智能发展战略
12.4.6　经营效益分析
12.4.7　业务经营分析
12.4.8　财务状况分析
12.4.9　核心竞争力分析
12.4.10　公司发展战略
12.4.11　未来前景展望
12.5　科大智能科技股份有限公司
12.5.1　企业发展概况
12.5.2　业务发展进程
12.5.3　科研投入状况
12.5.4　人工智能技术应用
12.5.5　经营效益分析
12.5.6　业务经营分析
12.5.7　财务状况分析
12.5.8　核心竞争力分析
12.5.9　公司发展战略
12.5.10　未来前景展望
12.6　格灵深瞳科技有限公司
12.6.1　企业发展概况
12.6.2　布局人工智能
12.6.3　主要产品分析
12.6.4　企业合作动态
12.7　北京捷通华声语音技术有限公司
12.7.1　企业发展概况
12.7.2　财务状况分析
12.7.3　技术应用状况
12.7.4　主要产品生态
12.7.5　企业融资动态
12.7.6　未来发展展望

13.1　投资价值评估
13.2　投资机会评估
13.3　投资驱动因素
13.3.1　发展动力评估
13.3.2　经济因素
13.3.3　技术因素
13.3.4　政策因素
13.3.5　社会因素
13.4　投资壁垒分析
13.4.1　进入壁垒评估
13.4.2　竞争壁垒分析
13.4.3　技术壁垒分析
13.4.4　资金壁垒分析
13.4.5　政策壁垒分析
13.5　人工智能行业投资风险分析
13.5.1　环境风险
13.5.2　行业风险
13.5.3　技术壁垒
13.5.4　内部风险
13.5.5　竞争风险
13.5.6　合同毁约风险
13.6　投资时机及建议
13.6.1　进入时机分析
13.6.2　投资建议分析

14.1　全球人工智能的投融资分析
14.1.1　全球AI融资规模
14.1.2　美国AI融资规模
14.1.3　欧洲AI融资规模
14.1.4　重点投资品类
14.1.5　风险投资上升
14.2　中国人工智能行业投融资状况
14.2.1　投资规模状况
14.2.2　整体投资阶段
14.2.3　获投领域分布
14.2.4　上市企业分布
14.2.5　投资主体分布
14.3　A股及新三板上市公司在人工智能投资动态分析
14.3.1　投资项目综述
14.3.2　投资区域分布
14.3.3　投资模式分析
14.4　人工智能典型投资项目案例分析
14.4.1　人工智能研究中心共建项目
14.4.2　人工智能云计算产业项目
14.4.3　人工智能平台战略合作项目
14.4.4　人工智能农业应用合作项目
14.4.5　人工智能医疗应用合作项目

15.1　人工智能行业发展前景展望
15.1.1　契合万物互联发展趋势
15.1.2　人工智能经济效益巨大
15.1.3　人工智能整体发展前景
15.1.4　AI成为“十四五”重点
15.1.5　人工智能投资机会分析
15.1.6　人工智能产业投资方向
15.2　人工智能行业发展趋势预测
15.2.1　人工智能未来变革方向
15.2.2　人工智能产业发展态势
15.2.3　人工智能技术发展趋势
15.2.4　人工智能应用趋势展望
15.2.5　城市人工智能发展方向
15.2.6　“智能＋X”将成新时尚
15.3　2024-2030年中国人工智能行业预测分析
15.3.1　2024-2030年中国人工智能行业影响因素分析
15.3.2　2024-2030年中国人工智能市场规模预测
附录
附录一：新一代人工智能发展规划
附录二：促进新一代人工智能产业发展三年行动计（2024-2030年）