在市場規(guī)模方面，2021年，中國人工智能產業(yè)規(guī)模達到約3451億元。在企業(yè)數(shù)量方面，企查查數(shù)據(jù)顯示，截至2022年2月25日，我國在業(yè)/存續(xù)“人工智能”相關企業(yè)共69.3萬家。2021年，我國“人工智能”相關企業(yè)新增33.8萬家。融資方面，2022年全國人工智能版塊共發(fā)生了971起融資事件（不算擬收購、被收購、定增、掛牌上市），累計披露的融資金額1096.35億元。單筆融資金額超過億元的案例326起，合計融資金額高達1023.57億元，占2022年融資規(guī)模總額的93.36%。

2020年8月，國家五部委聯(lián)合印發(fā)《國家新一代人工智能標準體系建設指南》�！吨改稀诽岢龅�2021年完成關鍵通用技術、關鍵領域技術、倫理等20項以上重點標準的預研工作。到2023年，初步建立人工智能標準體系，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康、司法等重點行業(yè)和領域進行推進。2021年3月12日，兩會受權發(fā)布《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，其中明確指出聚焦人工智能等重大創(chuàng)新領域組建一批國家實驗室，重組國家重點實驗室；培育壯大人工智能產業(yè)。2021年3月12日，兩會受權發(fā)布《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，其中明確指出要聚焦人工智能等重大創(chuàng)新領域組建一批國家實驗室，重組國家重點實驗室，同時，要培育壯大人工智能產業(yè)。2022年3月發(fā)布的《關于加強科技倫理治理的意見》指出，制定生命科學、醫(yī)學、人工智能等重點領域的科技倫理規(guī)范、指南等。“十四五”期間，重點加強生命科學、醫(yī)學、人工智能等領域的科技倫理立法研究，及時推動將重要的科技倫理規(guī)范上升為國家法律法規(guī)。為加快推動人工智能應用，助力穩(wěn)經濟，培育新的經濟增長點，2022年8月12日，《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指導意見》發(fā)布（下稱《意見》）。《意見》提出，大力支持專精特新“小巨人”、獨角獸、人工智能初創(chuàng)企業(yè)等積極開展場景創(chuàng)新，參與城市、產業(yè)場景建設，通過場景創(chuàng)新實現(xiàn)業(yè)務成長。科技部2022年8月15日公布了《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》，啟動支持建設新一代人工智能示范應用場景工作。首批支持建設十個示范應用場景。2022年12月9日，最高人民法院發(fā)布《關于規(guī)范和加強人工智能司法應用的意見》。將進一步推動人工智能同司法工作深度融合，全面深化智慧法院建設，創(chuàng)造更高水平的數(shù)字正義，推動智慧法治建設邁向更高層次。

人工智能被廣泛運用在教育，醫(yī)療、金融、機器人和安防等領域。國家層面的重視更使眾多有實力的公司在優(yōu)勢領域布局，搶占市場，能率先掌握人工智能關鍵技術的公司將能獲得巨大的市場回報，從而會使人工智能應用進一步拓展。至2030年，人工智能將在中國產生約10萬億元的產業(yè)帶動效益。

中企顧問網(wǎng)發(fā)布的《2024-2030年中國人工智能技術行業(yè)發(fā)展趨勢與投資前景報告》共八章。報告首先介紹了人工智能技術發(fā)展進程、人工智能產業(yè)運行狀況及人工智能技術應用綜況、隨后報告詳細剖析了人工智能產業(yè)在傳統(tǒng)產業(yè)和新興技術產業(yè)的應用狀況最后，對人工智能技術應用前景及趨勢做出了分析和預測。

本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國國家工業(yè)和信息化部、中國人工智能學會、中企顧問網(wǎng)、中企顧問網(wǎng)市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能技術應用有一個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

 

報告目錄：

第一章　人工智能技術發(fā)展分析

1.1　人工智能技術研究進展

1.1.1　專利申請排名

1.1.2　專利申請規(guī)模

1.1.3　細分技術占比

1.1.4　申請主體排名

1.1.5　外國申請主體

1.1.6　技術發(fā)展要點

1.1.7　技術發(fā)展趨勢

1.2　人工智能技術認知狀況調研

1.2.1　認知歷程

1.2.2　認知程度

1.2.3　認知渠道

1.2.4　認可領域

1.2.5　取代趨勢

1.2.6　爭議領域

 

第二章　人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1　人工智能行業(yè)運行綜況

2.1.1　行業(yè)發(fā)展階段

2.1.2　政策環(huán)境分析

2.1.3　產業(yè)規(guī)模狀況

2.1.4　產業(yè)投資情況

2.1.5　發(fā)展前景展望

2.2　人工智能初創(chuàng)企業(yè)分析

2.2.1　全球人工智能創(chuàng)業(yè)公司

2.2.2　中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司

2.2.3　AI科創(chuàng)板潛力企業(yè)名單

2.3　人工智能人才投入狀況分析

2.3.1　國際人才投入狀況

2.3.2　我國AI學院建設規(guī)模

2.3.3　高校AI創(chuàng)新行動計劃

 

第三章　人工智能技術應用狀況分析

3.1　人工智能技術應用綜況

3.1.1　技術應用領域廣泛

3.1.2　技術應用價值分析

3.1.3　技術應用基礎水平

3.1.4　具體應用場景分析

3.2　新一代人工智能發(fā)展特點及應用

3.2.1　新一代人工智能發(fā)展特點

3.2.2　新一代人工智能應用領域

3.3　企業(yè)人工智能應用分析

3.3.1　應用背景分析

3.3.2　應用要素分析

3.3.3　應用現(xiàn)狀分析

3.3.4　應用機會定位

3.3.5　應用路徑分析

3.3.6　應用建議分析

 

第四章　人工智能技術應用于傳統(tǒng)行業(yè)

4.1　金融行業(yè)

4.1.1　技術應用領域

4.1.2　主要應用場景

4.1.3　AI+金融科技

4.1.4　助力服務升級

4.1.5　應用趨勢展望

4.1.6　應用挑戰(zhàn)分析

4.2　零售行業(yè)

4.2.1　應用環(huán)境分析

4.2.2　零售市場規(guī)模

4.2.3　應用地位分析

4.2.4　應用領域分析

4.2.5　應用實例分析

4.2.6　應用布局企業(yè)

4.2.7　未來應用熱點

4.3　醫(yī)療行業(yè)

4.3.1　應用背景分析

4.3.2　應用需求分析

4.3.3　應用規(guī)模狀況

4.3.4　應用領域分析

4.3.5　企業(yè)應用布局

4.3.6　應用障礙分析

4.3.7　未來應用展望

4.4　安防行業(yè)

4.4.1　應用背景分析

4.4.2　應用潛力分析

4.4.3　AI+安防產業(yè)鏈

4.4.4　應用層次分析

4.4.5　應用規(guī)模狀況

4.4.6　企業(yè)應用布局

4.5　家居行業(yè)

4.5.1　產業(yè)發(fā)展提速

4.5.2　產業(yè)規(guī)模狀況

4.5.3　技術應用階段

4.5.4　技術應用領域

4.5.5　應用瓶頸分析

4.5.6　應用前景分析

4.5.7　應用趨勢分析

4.6　教育領域

4.6.1　應用背景分析

4.6.2　行業(yè)發(fā)展態(tài)勢

4.6.3　核心技術應用

4.6.4　典型應用產品

4.6.5　典型企業(yè)案例

4.6.6　企業(yè)運行狀況

4.6.7　應用前景分析

 

第五章　人工智能應用于制造行業(yè)

5.1　人工智能助力制造業(yè)轉型

5.1.1　第一個方向

5.1.2　第二個方向

5.1.3　第三個方向

5.2　制造業(yè)相關環(huán)節(jié)的智能升級

5.2.1　研發(fā)環(huán)節(jié)

5.2.2　制造環(huán)節(jié)

5.2.3　物流環(huán)節(jié)

5.2.4　營銷環(huán)節(jié)

5.2.5　售后環(huán)節(jié)

5.3　“人工智能+制造”行業(yè)發(fā)展綜況

5.3.1　應用影響分析

5.3.2　應用階段分析

5.3.3　應用體系分析

5.3.4　應用企業(yè)分類

5.3.5　應用規(guī)模預測

5.3.6　應用困境分析

5.3.7　應用對策建設

5.4　人工智能技術應用于制造業(yè)

5.4.1　機器視覺技術應用于制造業(yè)

5.4.2　數(shù)據(jù)挖掘技術應用于制造業(yè)

5.4.3　深度學習技術應用于制造業(yè)

5.5　“人工智能+制造”應用場景

5.5.1　制造云

5.5.2　智能工廠

5.5.3　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

5.5.4　AGV搬運機器人

 

第六章　人工智能應用于新興技術產業(yè)

6.1　無人駕駛行業(yè)

6.1.1　應用背景分析

6.1.2　技術應用環(huán)節(jié)

6.1.3　行業(yè)發(fā)展狀況

6.1.4　技術應用邏輯

6.1.5　技術應用前景

6.1.6　企業(yè)應用案例

6.2　無人機行業(yè)

6.2.1　應用背景分析

6.2.2　應用地位分析

6.2.3　產業(yè)發(fā)展狀況

6.2.4　應用領域分析

6.2.5　技術應用需求

6.2.6　企業(yè)案例分析

6.3　可穿戴設備行業(yè)

6.3.1　應用背景分析

6.3.2　行業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.3.3　應用需求分析

6.3.4　細分產品應用

6.3.5　應用前景分析

 

第七章　人工智能衍生的新型技術產業(yè)

7.1　智能語音技術產業(yè)

7.1.1　應用背景分析

7.1.2　應用階段分析

7.1.3　應用政策分析

7.1.4　應用案例分析

7.1.5　應用產品狀況

7.1.6　應用趨勢分析

7.2　人臉識別技術產業(yè)

7.2.1　應用背景分析

7.2.2　應用場景分析

7.2.3　社會應用案例

7.2.4　應用規(guī)模狀況

7.2.5　應用瓶頸分析

7.2.6　應用布局企業(yè)

 

第八章　人工智能技術應用前景及趨勢分析

8.1　技術應用前景分析

8.1.1　應用潛力分析

8.1.2　應用效益預測

8.1.3　應用場景展望

8.2　商業(yè)化應用趨勢分析

8.2.1　AI技術產品化變現(xiàn)

8.2.2　技術融合趨勢加強

8.2.3　AI企業(yè)平臺化加速

 

圖表目錄

圖表1　2020年全球AI專利申請量Top10國家

圖表2　2000-2020年我國人工智能專利申請量年度變化趨勢

圖表3　2020年人工智能技術分支申請量占比

圖表4　2020年人工智能申請人專利申請數(shù)量排名

圖表5　2020年人工智能申請人專利授權數(shù)量排名

圖表6　2019年國外來華申請人申請量比例圖

圖表7　人工智能發(fā)展過程中具有社會意義的重要事件

圖表8　大眾對人工智能的了解程度

圖表9　大眾了解人工智能的主要渠道

圖表10　人工智能水平最受認可領域

圖表11　人工智能最具價值的領域

圖表12　體力勞動將會被AI取代

圖表13　人工智能歷史發(fā)展階段

圖表14　2019-2025年中國人工智能產業(yè)規(guī)模

圖表15　2018-2020年中國一級市場人工智能行業(yè)投融資情況

圖表16　我國人工智能發(fā)展前景預測

圖表17　2020年全球30家頂級AI創(chuàng)業(yè)公司名單

圖表18　人工智能科創(chuàng)板潛力企業(yè)榜單

圖表19　虹軟科技的產業(yè)布局

圖表20　2019年度新增備案本科專業(yè)前十排名情況

圖表21　人工智能應用領域

圖表22　人工智能在各行業(yè)帶來價值的定性總結

圖表23　各行業(yè)人工智能發(fā)展基礎的評分體系

圖表24　各行業(yè)人工智能發(fā)展基礎的評分

圖表25　金融、醫(yī)療、汽車、零售行業(yè)在價值鏈各環(huán)節(jié)上的應用場景歸納

圖表26　新一代人工智能的演變

圖表27　企業(yè)發(fā)展人工智能的總體思路總結

圖表28　企業(yè)發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略框架示意圖

圖表29　人工智能在金融領域的應用

圖表30　人工智能技術在金融領域的應用場景（一）