在市場規(guī)模方面，2024年，中國人工智能產(chǎn)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2024年2月25日，我國在業(yè)/存續(xù)“人工智能”相關(guān)企業(yè)共69.3萬家。2024年，我國“人工智能”相關(guān)企業(yè)新增15.8萬家；2024年，我國“人工智能”相關(guān)企業(yè)新增33.8萬家。融資方面，2024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2024年融資規(guī)模總額的93.36%。在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新試點方面，截至2024年12月底，科技部頒布了17個新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引》提出，到2024年，布局建設(shè)20個左右試驗區(qū)，創(chuàng)新一批切實有效的政策工具，形成一批人工智能與經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合的典型模式，積累一批可復制可推廣的經(jīng)驗做法，打造一批具有重大引領(lǐng)帶動作用的人工智能創(chuàng)新高地。

在中國，人工智能的發(fā)展受到政府高度重視。2024年3月12日，兩會受權(quán)發(fā)布《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2024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(lǐng)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(chǎn)業(yè)。2024年3月發(fā)布的《關(guān)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(lǐng)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(lǐng)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(yīng)用，助力穩(wěn)經(jīng)濟，培育新的經(jīng)濟增長點，2024年8月12日，《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)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(chǎn)業(yè)場景建設(shè)，通過場景創(chuàng)新實現(xiàn)業(yè)務(wù)成長。科技部2024年8月15日公布了《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》，啟動支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景工作。首批支持建設(shè)十個示范應(yīng)用場景。2024年12月9日，最高人民法院發(fā)布《關(guān)于規(guī)范和加強人工智能司法應(yīng)用的意見》（以下簡稱《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(shè)，創(chuàng)造更高水平的數(shù)字正義，推動智慧法治建設(shè)邁向更高層次。

我國人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，相信“十四五”期間，人工智能技術(shù)創(chuàng)新將進一步加快，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，并涌現(xiàn)出一批發(fā)展?jié)摿Υ蟮膬?yōu)質(zhì)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)集群，成為引領(lǐng)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

中企顧問網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與投資分析報告》共十五章。首先介紹了人工智能的定義及分類，接著分析了國際人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況、我國人工智能產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境及運行情況。接著，報告對我國人工智能行業(yè)的發(fā)展驅(qū)動要素、基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域、機器人行業(yè)發(fā)展狀況做了細致的透析，最后對國內(nèi)外人工智能重點企業(yè)的經(jīng)營狀況、行業(yè)的投資狀況、發(fā)展前景和趨勢做了詳細介紹。

本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、工信部、財政部、發(fā)改委、中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心、中國通信院、中國人工智能學會、中企顧問網(wǎng)、中企顧問網(wǎng)市場調(diào)查中心、中國高科技產(chǎn)業(yè)協(xié)會、中國人工智能學會以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)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行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資相關(guān)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　人工智能的基本介紹

1.1　人工智能的基本概述

1.1.1　人工智能的內(nèi)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(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.1.5　人工智能技術(shù)層級

1.1.6　人工智能發(fā)展意義

1.2　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析

1.2.1　產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈結(jié)構(gòu)

1.2.2　產(chǎn)業(yè)鏈基本構(gòu)成

1.2.3　產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)產(chǎn)品

1.2.4　產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)

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(tǒng)計學法

1.3.5　集成方法

 

第二章　2020-2024年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析

2.1　全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

2.1.1　驅(qū)動人工智能發(fā)展動因

2.1.2　全球人工智能產(chǎn)業(yè)格局

2.1.3　人工智能發(fā)展熱度不減

2.1.4　各國人工智能戰(zhàn)略布局

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(guī)模

2.1.7　全球AI創(chuàng)新力城市榜單

2.1.8　人工智能專利綜合指數(shù)

2.1.9　全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)

2.1.10　全球人工智能企業(yè)應(yīng)用情況

2.2　全球主要經(jīng)濟體人工智能戰(zhàn)略特點

2.2.1　戰(zhàn)略任務(wù)分類

2.2.2　主要目標任務(wù)

2.2.3　重點研發(fā)布局

2.2.4　主要應(yīng)用領(lǐng)域

2.2.5　長期戰(zhàn)略規(guī)劃

2.3　美國

2.3.1　美國人工智能發(fā)展狀況

2.3.2　美國人工智能就業(yè)市場

2.3.3　美國人工智能支出狀況

2.3.4　美國人工智能政策演變

2.3.5　美國人工智能戰(zhàn)略特點

2.3.6　美國人工智能戰(zhàn)略影響

2.3.7　美國人工智能具體布局

2.3.8　美國人工智能相關(guān)主體

2.3.9　美國人工智能競爭策略

2.4　日本

2.4.1　日本人工智能戰(zhàn)略布局

2.4.2　人工智能發(fā)展的優(yōu)劣勢

2.4.3　日本加大人工智能投入

2.4.4　日本人工智能發(fā)展動態(tài)

2.4.5　日本企業(yè)人工智能應(yīng)用

2.4.6　日本人工智能發(fā)展前景

2.4.7　日本人工智能發(fā)展規(guī)劃

2.5　歐洲

2.5.1　歐盟人工智能法發(fā)布

2.5.2　歐盟人工智能戰(zhàn)略布局

2.5.3　英國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略

2.5.4　德國人工智能戰(zhàn)略布局

2.5.5　法國人工智能戰(zhàn)略布局

2.6　各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)

2.6.1　韓國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

2.6.2　俄羅斯加快人工智能布局

2.6.3　新加坡人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

 

第三章　2020-2024年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析

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(yè)獲得政策紅利

3.2.1　中央明確加快人工智能發(fā)展

3.2.2　科技部助推人工智能創(chuàng)新應(yīng)用

3.2.3　人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)政策

3.2.4　人工智能被寫進政府工作報告

3.2.5　人工智能成為行業(yè)政策導向

3.2.6　新一代人工智能倫理規(guī)范

3.2.7　人工智能標準體系建設(shè)加快

3.2.8　“十四五”規(guī)劃布局人工智能

3.2.9　“十四五”智能制造規(guī)劃發(fā)布

3.3　人工智能行業(yè)規(guī)劃相關(guān)內(nèi)容

3.3.1　戰(zhàn)略目標

3.3.2　總體部署

3.3.3　構(gòu)建創(chuàng)新體系

3.3.4　培育智能經(jīng)濟

3.3.5　建設(shè)智能社會

3.3.6　加強軍民融合

3.3.7　構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施

3.3.8　布局重大項目

3.4　地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善

3.4.1　重慶市人工智能發(fā)展方案

3.4.2　天津市人工智能行動計劃

3.4.3　武漢市人工智能試驗區(qū)規(guī)劃

3.4.4　蘇州市人工智能發(fā)展措施

3.4.5　長沙市人工智能行動計劃

3.4.6　鄭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.7　上海市人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.8　杭州市人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.9　湖北省人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.4.10　合肥市人工智能發(fā)展政策

3.4.11　四川省人工智能發(fā)展規(guī)劃

3.5　機器人相關(guān)政策規(guī)劃分析

3.5.1　機器人產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策匯總

3.5.2　各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局

3.5.3　“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃

 

第四章　2020-2024年中國人工智能技術(shù)及人才培養(yǎng)狀況分析

4.1　人工智能技術(shù)認知狀況調(diào)研

4.1.1　認知歷程

4.1.2　認知程度

4.1.3　認知渠道

4.1.4　認可領(lǐng)域

4.1.5　取代趨勢

4.1.6　爭議領(lǐng)域

4.2　中國人工智能專利申請狀況

4.2.1　專利申請規(guī)模

4.2.2　專利申請占比

4.2.3　專利申請主體

4.2.4　創(chuàng)新驅(qū)動力分析

4.2.5　技術(shù)研究熱點

4.3　中國人工智能專利申請?zhí)攸c

4.3.1　技術(shù)研發(fā)主體多樣

4.3.2　應(yīng)用技術(shù)發(fā)展提速

4.3.3　細分技術(shù)專利特征

4.3.4　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局特點

4.3.5　專利技術(shù)發(fā)展要點

4.4　人工智能技術(shù)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(yè)從業(yè)情況

4.4.3　AI人才的區(qū)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(shù)人才培養(yǎng)狀況分析

4.5.1　高校AI人才的培養(yǎng)情況

4.5.2　機構(gòu)AI人才的培養(yǎng)情況

4.5.3　人工智能學院建設(shè)模式

4.5.4　AI人才培養(yǎng)存在的問題

4.5.5　AI人才培養(yǎng)的未來趨勢

4.5.6　AI人才培養(yǎng)的政策建議

 

第五章　2020-2024年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析

5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展進程

5.1.1　行業(yè)發(fā)展歷程

5.1.2　技術(shù)研究進程

5.1.3　轉(zhuǎn)型升級階段

5.2　人工智能行業(yè)發(fā)展價值

5.2.1　人工智能催生智能經(jīng)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(yè)化

5.2.4　AI技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級

5.2.5　AI進入機器學習時代

5.3　中國產(chǎn)業(yè)智能化升級指數(shù)分析

5.3.1　產(chǎn)業(yè)智能化升級總指數(shù)

5.3.2　農(nóng)業(yè)智能化升級指數(shù)

5.3.3　工業(yè)智能化升級指數(shù)

5.3.4　服務(wù)業(yè)智能化升級指數(shù)

5.4　2020-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況

5.4.1　人工智能應(yīng)用需求加大

5.4.2　人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟

5.4.3　市場發(fā)展規(guī)模逐步上升

5.4.4　人工智能投資支出規(guī)模

5.4.5　人工智能行業(yè)發(fā)展特點

5.4.6　人工智能開放平臺發(fā)展

5.5　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析

5.5.1　生態(tài)格局基本架構(gòu)

5.5.2　基礎(chǔ)資源支持層

5.5.3　技術(shù)實現(xiàn)路徑層

5.5.4　應(yīng)用實現(xiàn)路徑層

5.5.5　未來生態(tài)格局展望

5.6　人工智能行業(yè)競爭格局分析

5.6.1　企業(yè)主體分類

5.6.2　企業(yè)注冊數(shù)量

5.6.3　企業(yè)地域分布

5.6.4　企業(yè)注冊資本

5.6.5　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局

5.6.6　企業(yè)上市情況

5.6.7　未來競爭格局

5.7　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題

5.7.1　人工智能行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

5.7.2　人工智能發(fā)展的技術(shù)困境

5.7.3　人工智能發(fā)展的安全問題

5.7.4　人工智能發(fā)展的倫理問題

5.7.5　人工智能發(fā)展的隱私問題

5.7.6　AI企業(yè)被列入“實體清單”

5.8　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議

5.8.1　人工智能的發(fā)展策略分析

5.8.2　人工智能的技術(shù)創(chuàng)新策略

5.8.3　人工智能的政策發(fā)展建議

5.8.4　推進人工智能標準化建設(shè)

5.8.5　人工智能倫理問題的對策

5.9　人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

5.9.1　建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

5.9.2　拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用

5.9.3　加強人工智能專業(yè)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

 

第六章　2020-2024年重點區(qū)域人工智能行業(yè)發(fā)展布局

6.1　人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局分析

6.1.1　人工智能區(qū)域發(fā)展指數(shù)

6.1.2　省市人工智能發(fā)展指數(shù)

6.1.3　城市人工智能發(fā)展指數(shù)

6.1.4　人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)

6.1.5　人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導區(qū)

6.1.6　人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)

6.2　北京市

6.2.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.2.2　政策環(huán)境分析

6.2.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.2.4　行業(yè)創(chuàng)新能力

6.2.5　產(chǎn)業(yè)集聚情況

6.2.6　產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立

6.2.7　產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題

6.2.8　行業(yè)融資現(xiàn)狀

6.3　上海市

6.3.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.3.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.3.3　政策環(huán)境分析

6.3.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

6.3.5　產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力

6.3.6　產(chǎn)業(yè)投融資情況

6.3.7　地區(qū)發(fā)展布局

6.4　廣東省

6.4.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.4.2　政策環(huán)境分析

6.4.3　企業(yè)發(fā)展規(guī)模

6.4.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點

6.4.5　廣州AI產(chǎn)業(yè)布局

6.4.6　深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況

6.4.7　產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立

6.4.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題

6.4.9　產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略

6.4.10　產(chǎn)業(yè)投融資情況

6.5　浙江省

6.5.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.5.2　政策環(huán)境分析

6.5.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況

6.5.4　產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)展

6.5.5　產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗

6.5.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策

6.5.7　產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向

6.5.8　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

6.5.9　杭州產(chǎn)業(yè)發(fā)展

6.6　江蘇省

6.6.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.6.2　行業(yè)發(fā)展狀況

6.6.3　蘇州發(fā)展布局

6.6.4　項目簽約動態(tài)

6.6.5　重點企業(yè)匯總

6.6.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇

6.6.7　產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

6.7　安徽省

6.7.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.7.2　政策環(huán)境分析

6.7.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

6.7.4　產(chǎn)業(yè)運行成效

6.7.5　重點園區(qū)發(fā)展

6.7.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

6.7.7　政策建議分析

6.8　貴州省

6.8.1　產(chǎn)業(yè)競爭力指數(shù)

6.8.2　政策環(huán)境分析

6.8.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展回顧

6.8.4　人才培養(yǎng)加快

6.8.5　產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展

 

第七章　2020-2024年人工智能技術(shù)發(fā)展的驅(qū)動要素

7.1　人工智能行業(yè)發(fā)展的技術(shù)機遇

7.1.1　互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)加快

7.1.2　科技研發(fā)支出上升

7.1.3　數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)模上升

7.1.4　應(yīng)用技術(shù)逐步完善

7.2　硬件基礎(chǔ)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(shù)發(fā)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(zhàn)略高點

7.3.3　中國人工智能芯片市場規(guī)模

7.3.4　中國人工智能芯片企業(yè)格局

7.3.5　中國人工智能芯片發(fā)展困境

7.3.6　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展對策

7.3.7　人工智能芯片未來發(fā)展趨勢

7.4　物聯(lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)環(huán)境

7.4.1　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的分析

7.4.2　物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境

7.4.3　中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模

7.4.4　企業(yè)加快物聯(lián)網(wǎng)布局

7.4.5　物聯(lián)網(wǎng)是智能分析的基礎(chǔ)

7.4.6　物聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合

7.5　大規(guī)模并行運算的實現(xiàn)

7.5.1　云計算的關(guān)鍵技術(shù)

7.5.2　云計算的應(yīng)用模式

7.5.3　云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)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(chǔ)

7.5.6　云計算與人工智能協(xié)同發(fā)展

7.5.7　人工智能云計算主要企業(yè)

7.6　大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起

7.6.1　大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)涵及環(huán)節(jié)

7.6.2　大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

7.6.3　大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域

7.6.4　大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系

7.6.5　大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源

7.6.6　數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場景

7.6.7　人工智能數(shù)據(jù)的安全風險

7.6.8　人工智能數(shù)據(jù)的安全治理

7.7　深度學習技術(shù)的出現(xiàn)

7.7.1　機器學習的階段

7.7.2　深度學習技術(shù)內(nèi)涵

7.7.3　深度學習發(fā)展歷程

7.7.4　深度學習算法技術(shù)

7.7.5　深度學習的技術(shù)應(yīng)用

7.7.6　深度學習領(lǐng)域發(fā)展狀況

7.7.7　機器學習企業(yè)市場格局

 

第八章　人工智能基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析

8.1　自然語言處理技術(shù)

8.1.1　自然語言處理內(nèi)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(tǒng)框架

8.1.5　語音技術(shù)應(yīng)用規(guī)模

8.1.6　自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵

8.1.7　語音識別研究歷程

8.1.8　語音識別技術(shù)趨勢

8.2　計算機視覺技術(shù)

8.2.1　計算機視覺基本內(nèi)涵

8.2.2　計算機視覺主要分類

8.2.3　計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域

8.2.4　計算機視覺應(yīng)用規(guī)模

8.2.5　計算機視覺運作流程

8.3　模式識別技術(shù)

8.3.1　模式識別技術(shù)內(nèi)涵

8.3.2　文字識別技術(shù)應(yīng)用

8.3.3　生物特征識別技術(shù)

8.3.4　人工智能語音識別

8.3.5　人臉識別技術(shù)應(yīng)用

8.3.6　模式識別發(fā)展?jié)摿?/div>