达优高科 一、中国人工智能市场发展如何？
中国具身智能行业发展态势及投资价值分析报告2023-2030年
第一章 具身智能相关介绍
第一节 人工智能基本概述
一、 基本定义
二、 研究内容
第二节 具体智能基本概述
一、 基本定义
二、 主要特征
第二章 2021-2023年中国具身智能行业发展环境分析
第一节 宏观经济环境
一、 宏观经济概况
二、 对外经济分析
三、 工业经济运行
四、 固定资产投资
五、 宏观经济展望
第二节 政策环境
一、 国家政策支持AI发展
二、 生成式人工智能政策
三、 通用人工智能发展政策
四、 机器人行业相关政策
第三节 社会环境
一、 AIGC进入加速成长期
二、 ChatGPT应用爆火出圈
三、 人工智能产业化应用加速
四、 “机器人+”时代加速来临
第三章 2021-2023年中国人工智能产业发展状况分析
第一节 中国人工智能产业发展综述
一、 产业发展背景
二、 产业发展特点
三、 产业发展历程
四、 产业相关政策
五、 具身智能联系
六、 产业面临挑战
七、 产业发展建议
第二节 2021-2023年中国人工智能市场运行状况分析
一、 产业发展现状
二、 产业链条结构
三、 市场发展规模
四、 细分领域分析
五、 应用结构分析
六、 产业竞争格局
七、 产业布局状况
八、 融资情况分析
第三节 2021-2023年中国人工智能企业发展分析
一、 企业区域分布
二、 企业员工规模
三、 企业营收状况
四、 企业市值情况
五、 企业技术分析
六、 企业研发情况
七、 企业专利状况
第四节 中国人工智能产业发展前景趋势预测
一、 应用前景广阔
二、 产业发展展望
三、 产业发展趋势
第四章 2021-2023年具身智能行业发展分析
第一节 2021-2023年全球具身智能行业发展综述
一、 行业驱动因素
二、 行业发展现状
三、 企业发展布局
四、 技术进展状况
第二节 中国具身智能行业发展分析
一、 行业发展意义
二、 主要实现方式
三、 技术发展动态
四、 行业应用领域
第三节 中国具身智能行业发展存在的问题
一、 面临技术壁垒
二、 人才供给不足
三、 数据安全问题
四、 市场尚未成熟
五、 伦理法律困境
第四节 中国具身智能行业发展对策分析
一、 加强技术创新
二、 培养相关人才
三、 产业生态建设
四、 注重安全保护
五、 增大支持力度
六、 制定行业标准
第五章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——无人驾驶汽车
第一节 中国无人驾驶汽车行业发展综述
一、 基本原理分析
二、 行业发展特点
三、 行业发展历史
四、 行业主要技术
五、 行业发展前景
六、 行业发展趋势
第二节 2021-2023年中国无人驾驶汽车行业发展分析
一、 行业发展现状
二、 市场规模状况
三、 企业合作动态
四、 示范区的建设
五、 行业投资情况
六、 行业专利数量
第三节 2021-2023年中国无人驾驶汽车行业消费者分析
一、 行业了解情况
二、 主要了解渠道
三、 保留功能意愿
四、 行业看法态度
五、 主要担忧问题
六、 行业前景看法
第四节 人工智能在无人驾驶汽车领域中的应用分析
一、 应用优势分析
二、 主要应用领域
三、 应用风险瓶颈
四、 应用发展建议
第五节 中国无人驾驶汽车行业发展问题及建议分析
一、 行业发展问题
二、 主要风险分析
三、 行业发展建议
四、 法律规制建设
第六章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——家用机器人
第一节 2021-2023年家用机器人市场发展综述
一、 主要类别介绍
二、 产品形态分析
三、 市场规模分析
四、 竞争格局分析
五、 行业投资情况
六、 行业发展问题
七、 行业发展壁垒
八、 未来发展趋势
第二节 2021-2023年中国扫地机器人行业发展分析
一、 行业发展历程
二、 主要系统构成
三、 行业链条结构
四、 市场规模状况
五、 行业销售规模
六、 行业竞争格局
七、 发展前景展望
八、 技术发展方向
九、 行业发展趋势
第三节 中国家用教育机器人的发展情况
一、 市场驱动因素
二、 产业链条分析
三、 市场发展规模
四、 市场格局分析
五、 市场产品类型
六、 产品分析框架
七、 行业发展趋势
第四节 中国家用娱乐机器人发展分析
一、 娱乐机器人的功能
二、 娱乐机器人需求分析
三、 消费级机器人市场
四、 娱乐机器人标准制定
第五节 中国家用机器人行业发展建议分析
一、 识别算法与界面设计
二、 强化识别技术的应用
三、 信息与智能系统融合
四、 进一步优化学习行为
第七章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——人形机器人
第一节 2021-2023年中国人形机器人行业发展综述
一、 行业基本概述
二、 行业发展历程
三、 行业发展现状
四、 产业化状况
五、 技术发展难点
六、 AI大模型赋能
第二节 中国人形机器人行业发展价值分析
一、 带动各类传感器需求
二、 高精度定位需求增加
三、 AI芯片公司有望发展
四、 带来智能网联需求增长
五、 带动云计算产业链需求
第三节 中国人形机器人行业核心零部件发展分析
一、 主要构成
二、 伺服系统
三、 减速器
四、 控制器
五、 传感器
第四节 国内外典型人形机器人发展分析
一、 软银/Pepper
二、 波士顿动力/Atlas
三、 优必选/Walker
四、 Agility Robotics/Digit
五、 Engineered Arts/Ameca
六、 Optimus
七、 ASIMO
第五节 中国人形机器人发展前景分析
一、 受行业的热捧
二、 孕育新的机遇
三、 突破难点痛点
四、 重大发展机遇
五、 市场发展空间
第八章 中国具身智能行业发展主要技术分析
第一节 计算机视觉技术
一、 技术基本含义
二、 技术原理介绍
三、 技术主要内容
四、 技术主要特点
五、 技术发展阶段
六、 技术发展现状
七、 技术研究内容
八、 技术应用领域
九、 专利申请趋势
第二节 机器视觉技术
一、 技术发展历程
二、 技术发展现状
三、 主要技术构成
四、 主要应用情况
五、 技术应用特点
六、 技术面临挑战
七、 技术发展趋势
第三节 自然语言处理技术
一、 技术主要价值
二、 技术整体框架
三、 技术主流方法
四、 主要技术模型
五、 技术应用领域
六、 技术发展困难
七、 技术发展挑战
八、 技术发展前景
第四节 基于深度学习的自然语言处理技术
一、 技术主要优势分析
二、 循环神经网络（RNN)
三、 基于预训练的模型
四、 基于提示词的方法
五、 技术主要应用分析
六、 技术发展面临挑战
七、 技术发展前景展望
第五节 计算机图形学应用技术
一、 计算机动画技术
二、 计算机辅助制造技术
三、 计算机可视化技术
四、 虚拟现实（Virtual Reality）技术
第九章 2021-2023年国外具身智能行业相关上市企业经营状况分析
第一节 英伟达（NVIDIA）
一、 企业发展概况
二、 企业布局动态
三、 2022年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
五、 2023年企业经营状况分析
第二节 特斯拉（Tesla）
一、 企业发展概况
二、 2022年企业经营状况分析
三、 2023年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
第三节 谷歌（Google Inc.）
一、 企业发展概况
二、 2022年企业经营状况分析
三、 2023年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
第十章 2020-2023年中国具身智能行业相关上市企业经营状况分析
第一节 浙江双环传动机械股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第二节 苏州绿的谐波传动科技股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第三节 埃斯顿自动化
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第四节 宁波中大力德智能传动股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第五节 沈阳新松机器人自动化股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第六节 苏州天准科技股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第七节 深圳市汇川技术股份有限公司
一、 企业发展概况
二、 经营效益分析
三、 业务经营分析
四、 财务状况分析
五、 核心竞争力分析
六、 公司发展战略
七、 未来前景展望
第十一章 2023-2030年中国具身智能行业投资及发展前景预测分析
第一节 中国具身智能行业投资风险分析
一、 技术风险
二、 法律风险
三、 竞争风险
四、 市场风险
第二节 中国具身智能行业投资建议分析
一、 多元化的投资
二、 关注领军企业
三、 注意商业模式
四、 关注政策环境
五、 投资主线分析
第三节 中国具身智能行业发展前景分析
一、 行业发展前景
二、 行业发展空间
第四节 2023-2030年中国具身智能行业预测分析
一、 2023-2030年中国具身智能行业影响因素分析
二、 2023-2030年中国无人驾驶汽车市场规模预测
三、 2023-2030年中国家用机器人市场规模预测
图表目录
图表 2018-2023年国内生产总值及其增长速度
图表 2018-2023年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表 2023年GDP初步核算数据
图表 2018-2023年货物进出口总额
图表 2023年货物进出口总额及其增长速度
图表 2023年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表 2023年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表 2023年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重
图表 2023年外商直接投资及其增长速度
图表 2023年对外非金融类直接投资额及其增长速度
图表 2018-2023年全部工业增加值及其增长速度
图表 2023年主要工业产品产量及其增长速度
图表 2022-2023年规模以上工业增加值同比增速
图表 2023年全国规模以上工业生产主要数据
图表 2023年三次产业投资占固定资产投资（不含农户）比重
图表 2023年分行业固定资产投资（不含农户）增长速度
图表 2023年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表 2023年房地产开发和销售主要指标及其增长速度
图表 2022-2023年固定资产投资（不含农户）月度同比增速
图表 2023年固定资产投资（不含农户）主要数据
图表 人工智能的发展历程
图表 中国人工智能行业部分相关政策一览表
图表 人工智能行业产业链示意图
图表 2016-2023年中国人工智能市场规模情况
图表 2022年中国人工智能行业细分市场占比统计
图表 2017-2023年中国人工智能行业细分市场规模
图表 中国人工智能下游应用领域占比统计
图表 2022年度人工智能企业百强榜
图表 中国主要科技公司人工智能平台布局
图表 2018-2023年中国人工智能行业融资金额
图表 2018-2023年中国人工智能行业融资件数
图表 2023年中国人工智能企业在全国都市圈的分布
图表 2023年中国人工智能企业在省市自治区的分布
图表 2023年中国人工智能上市公司员工规模分布
图表 2023年中国人工智能上市公司营业总收入分布情况
图表 2023年中国人工智能上市公司市值分布情况
图表 2023年中国人工智能企业技术层次分布
图表 2023年中国人工智能企业的核心技术分布
图表 2023年中国人工智能上市公司研发强度分布
图表 2023年中国人工智能研发强度排名前二十的上市公司名单
图表 2023年中国人工智能上市公司研发人员占比分布
图表 2023年中国人工智能企业的专利数分布
图表 2023年中国人工智能专利数大于100的样本企业地域分布
图表 2023年中国人工智能各技术层次企业专利数占比及平均专利数
图表 大模型参数量和训练数据规模增长示意图
图表 具身智能的应用示例
图表 2015-2025年中国无人驾驶汽车行业市场规模及预测
图表 2017-2023年中国无人驾驶投融资情况
图表 2018-2023年中国无人驾驶专利申请数量统计
图表 2023年中国无人驾驶汽车认知度
图表 2023年中国消费者了解无人驾驶汽车渠道
图表 2023年中国消费者对保留普通汽车功能的意愿
图表 2023年中国消费者对无人驾驶汽车的态度
图表 2023年中国消费者对无人驾驶存在的担忧
图表 2023年中国消费者对无人驾驶汽车行业前景看法
图表 家用机器人分类
图表 2012-2023年中国家用服务机器人市场规模统计及预测
图表 国内主要的家庭服务类机器人上市企业
图表 2015- 2023年我国家用机器人行业投资事件数统计
图表 截至2023年我国家用机器人行业投资事件伦次分布
图表 2021-2023年中国家用机器人行业投资事件
图表 扫地机器人产品形态和功能均持续向“集成化”目标迈进
图表 导入期奠定扫地机产品基础模型
图表 导航革新期集中于扫地机必选项的迭代升级而非功能叠加
图表 清洁续航期多在清洁功能板块进行功能创新
图表 多功能集成期“全能基站”成发展方向
图表 扫地机器人四阶段发展历程印证“必选+可选”模型普适性
图表 扫地机器人系统构成
图表 扫地机器人产业链结构示意图
图表 扫地机器人上游产业链
图表 扫地机器人市场格局
图表 2016-2023年中国扫地机器人行业市场规模及增速
图表 2016-2023年中国扫地机器人行业零售量及增速情况
图表 2023年中国扫地机器人行业竞争格局情况
图表 扫地机器人深度清洁的痛点
图表 扫地机器人发展情况
图表 教育机器人市场驱动力
图表 教育机器人产业链示意图
图表 2017-2023年中国智能教育机器人市场规模
图表 机器人教育市场分类及代表企业
图表 国内教育机器人三大派系
图表 十二类教育机器人产品类型应用情况
图表 十二类教育机器人产品类型应用情况-续
图表 教育机器人产品分析框架
图表 国内主要的家庭服务类机器人非上市企业
图表 国内清洁机器人公司
图表 人形机器人代表机型及开发者
图表 人形机器人技术不断成熟
图表 人形机器人技术难点
图表 四种环境感知传感器比较
图表 自动驾驶级别对应功能与时间演变
图表 纯视觉与激光雷达方案比较
图表 室内定位技术比较
图表 高精地图与传统电子地图比较
图表 国内外自动驾驶芯片
图表 国内外自动驾驶计算平台（域控制器，DCU）
图表 国内外自动驾驶芯片制造商优劣势
图表 国内外通信芯片行业可比公司的对比情况
图表 通信模组逻辑结构示意图
图表 IoT蜂窝模组演进
图表 模组厂商机器人方向布局对比
图表 汽车高速连接器性能需求与应用实例
图表 中国汽车云IaaS+PaaS 应用场景规模
图表 智能驾驶系统主要训练数据集
图表 深度学习算法模型性能提升与算力要求
图表 任务卸载架构
图表 典型协同感知场景
图表 中国机器视觉主要玩家概况
图表 中国语音语义市场主要玩家概况
图表 百度在机器人领域软硬件产品
图表 人形机器人核心零部件及发展逻辑
图表 电机驱动系统主要元件
图表 液压驱动系统主要元件
图表 三种驱动系统比较
图表 伺服系统构成
图表 常见工业机器人与人形机器人自由度比较
图表 伺服系统国内外主要参与者
图表 伺服系统主要公司介绍
图表 谐波减速器构造
图表 谐波减速器减速原理
图表 RV减速器构造
图表 RV减速器减速原理
图表 谐波减速器和RV减速器比较
图表 现阶段机器人控制器类型及特点
图表 工业机器人控制器主要参与者
图表 内部传感器检测内容及常用检测装置
图表 外部传感器检测内容及常用检测装置
图表 L2级自动驾驶感知系统使用的主要传感器
图表 服务机器人与自动驾驶对传感器的需求比较（以激光雷达为例）
图表 人形机器人外部传感器潜在参与者
图表 Pepper外形展示
图表 Pepper发展历程
图表 波士顿动力旗下机器人发展历程
图表 展现“跑酷”技能的第三代Atlas外形展示
图表 Walker X外形展示
图表 Walker发展历程及八大功能
图表 Digit外形展示
图表 Digit发展历程
图表 Ameca外形展示
图表 Ameca发展历程
图表 特斯拉人形机器人时间轴
图表 机器人ASIMO发展历程
图表 人形机器人产业发展方向梳理
图表 工业机器人成本结构
图表 机器视觉产业链梳理
图表 2016-2023年全球机器视觉市场规模及预测
图表 2018-2023年我国机器视觉市场规模及预测
图表 2019-2026 年中国人工智能产业规模
图表 国际工业机器人“四大家族”分析
图表 按劳动力岗位数量测算人形机器人全球市场空间
图表 2020-2023年中国机器人市场规模
图表 计算机视觉技术内容
图表 计算机视觉发展历程
图表 技术炒作周期曲线模型构成
图表 计算机视觉技术的Hype Cycle 发展趋势曲线
图表 视频分析的常见流程
图表 智能安防的常见结构体系
图表 我国计算机视觉论文与专利数量对比图
图表 几种常用光源性能对比表
图表 不同颜色光源的特点对比
图表 互补色环图
图表 常用模式分类方法对比表
图表 常用机器视觉分析软件对比表
图表 2020-2022年英伟达综合收益表
图表 2020-2022年英伟达分部资料
图表 2020-2022年英伟达收入分地区资料
图表 2021-2023年英伟达综合收益表
图表 2021-2023年英伟达分部资料
图表 2021-2023年英伟达收入分地区资料
图表 2022-2023年英伟达综合收益表
图表 2022-2023年英伟达分部资料
图表 2022-2023年英伟达收入分地区资料
图表 2020-2022年特斯拉综合收益表
图表 2020-2022年特斯拉分部资料
图表 2020-2022年特斯拉收入分地区资料
图表 2021-2023年特斯拉综合收益表
图表 2021-2023年特斯拉分部资料
图表 2021-2023年特斯拉收入分地区资料
图表 2022-2023年特斯拉综合收益表
图表 2022-2023年特斯拉分部资料
图表 2022-2023年特斯拉收入分地区资料
图表 2020-2022年谷歌综合收益表
图表 2020-2022年谷歌分部资料
图表 2020-2022年谷歌收入分地区资料
图表 2021-2023年谷歌综合收益表
图表 2021-2023年谷歌分部资料
图表 2021-2023年谷歌收入分地区资料
图表 2022-2023年谷歌综合收益表
图表 2022-2023年谷歌分部资料
图表 2022-2023年谷歌收入分地区资料
图表 2020-2023年双环传动总资产及净资产规模
图表 2020-2023年双环传动营业收入及增速
图表 2020-2023年双环传动净利润及增速
图表 2023年双环传动主营业务分行业
图表 2023年双环传动主营业务分地区
图表 2020-2023年双环传动营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年双环传动净资产收益率
图表 2020-2023年双环传动短期偿债能力指标
图表 2020-2023年双环传动资产负债率水平
图表 2020-2023年双环传动运营能力指标
图表 2020-2023年绿的谐波总资产及净资产规模
图表 2020-2023年绿的谐波营业收入及增速
图表 2020-2023年绿的谐波净利润及增速
图表 2023年绿的谐波主营业务分行业
图表 2023年绿的谐波主营业务分地区
图表 2020-2023年绿的谐波营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年绿的谐波净资产收益率
图表 2020-2023年绿的谐波短期偿债能力指标
图表 2020-2023年绿的谐波资产负债率水平
图表 2020-2023年绿的谐波运营能力指标
图表 2020-2023年埃斯顿总资产及净资产规模
图表 2020-2023年埃斯顿营业收入及增速
图表 2020-2023年埃斯顿净利润及增速
图表 2023年埃斯顿主营业务分行业
图表 2023年埃斯顿主营业务分地区
图表 2020-2023年埃斯顿营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年埃斯顿净资产收益率
图表 2020-2023年埃斯顿短期偿债能力指标
图表 2020-2023年埃斯顿资产负债率水平
图表 2020-2023年埃斯顿运营能力指标
图表 2020-2023年中大力德总资产及净资产规模
图表 2020-2023年中大力德营业收入及增速
图表 2020-2023年中大力德净利润及增速
图表 2023年中大力德主营业务分行业
图表 2023年中大力德主营业务分地区
图表 2020-2023年中大力德营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年中大力德净资产收益率
图表 2020-2023年中大力德短期偿债能力指标
图表 2020-2023年中大力德资产负债率水平
图表 2020-2023年中大力德运营能力指标
图表 2020-2023年机器人总资产及净资产规模
图表 2020-2023年机器人营业收入及增速
图表 2020-2023年机器人净利润及增速
图表 2023年机器人主营业务分行业
图表 2023年机器人主营业务分地区
图表 2020-2023年机器人营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年机器人净资产收益率
图表 2020-2023年机器人短期偿债能力指标
图表 2020-2023年机器人资产负债率水平
图表 2020-2023年机器人运营能力指标
图表 2020-2023年天准科技总资产及净资产规模
图表 2020-2023年天准科技营业收入及增速
图表 2020-2023年天准科技净利润及增速
图表 2023年天准科技主营业务分行业
图表 2023年天准科技主营业务分地区
图表 2020-2023年天准科技营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年天准科技净资产收益率
图表 2020-2023年天准科技短期偿债能力指标
图表 2020-2023年天准科技资产负债率水平
图表 2020-2023年天准科技运营能力指标
图表 2020-2023年汇川技术总资产及净资产规模
图表 2020-2023年汇川技术营业收入及增速
图表 2020-2023年汇川技术净利润及增速
图表 2023年汇川技术主营业务分行业
图表 2023年汇川技术主营业务分地区
图表 2020-2023年汇 川技术营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年汇川技术净资产收益率
图表 2020-2023年汇川技术短期偿债能力指标
图表 2020-2023年汇川技术资产负债率水平
图表 2020-2023年汇川技术运营能力指标
图表 2023-2030年中国无人驾驶汽车规模预测
图表 2023-2030年中国家用机器人市场规模预测
二、中国人工智能市场
中国人工智能市场：过去、现在和未来
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今世界上最具前瞻性和潜力的技术之一。中国作为全球人工智能领域的重要参与者和竞争对手，其人工智能市场迅速发展，备受瞩目。
过去几十年，中国在人工智能领域取得了长足的进步。早在20世纪80年代，中国就开始研究和应用人工智能技术。不过，在过去的几年中，随着技术的快速演进和政府的支持，中国人工智能市场迎来了蓬勃发展的黄金时代。
现状和现有市场
据统计，中国人工智能市场规模已经超过1000亿元人民币，并且以每年超过50%的速度增长。该市场涵盖了多个领域，包括医疗保健、金融、零售、交通、制造业等。政府投资、大数据和云计算技术的普及、初创企业的崛起等因素都为中国人工智能市场的发展提供了巨大的推动力。
当前，中国的人工智能市场主要以应用层面为主，包括语音识别、机器翻译、人脸识别、智能客服等。这些应用广泛运用于各个行业，提高了工作效率、降低了成本、改善了用户体验。
例如，在医疗保健领域，人工智能技术被应用于辅助医生进行诊断和治疗决策，大大提高了医疗的精准性和效率。在金融领域，人工智能被用于风险评估、信用评级和欺诈检测等。在零售行业，人工智能则被用于推荐系统、智能购物助手和优化供应链管理。
另一方面，中国的人工智能初创企业蓬勃发展，涌现出一批在人工智能领域具有核心竞争力的公司。这些企业致力于研发先进的人工智能技术，并通过不断的创新来应对市场需求。许多初创企业在国内外都取得了广泛的认可和投资。
未来发展趋势
中国人工智能市场的未来前景非常广阔。政府将继续重视人工智能技术的发展，并提供更多的支持和投资。此外，人工智能技术本身的不断进步和突破也将推动市场的发展。
未来几年，中国的人工智能市场将呈现以下几个发展趋势：
- 行业整合：人工智能将逐渐渗透到各个行业，并引发行业整合。人工智能技术将成为企业竞争的核心要素，推动传统行业的转型升级。
- 人才培养：人工智能市场对人才的需求量大于供给量。为了满足市场需求，中国的学校和培训机构将加大人工智能人才的培养力度。
- 国际竞争：中国在人工智能领域与美国等国家展开激烈竞争。中国企业将通过技术创新、合作交流和国际化战略来提升竞争力。
- 伦理和政策：人工智能技术的发展也引发了伦理和政策上的许多问题。政府将加强监管和规范，确保人工智能的安全、可靠和合法使用。
- 人机融合：人工智能技术将更加深入地融入人类的日常生活和工作。人机融合将创造出更多的商机和应用场景。
结论
中国人工智能市场的快速发展和潜力巨大，创造了许多商机和机遇。政府和企业积极推动人工智能技术的创新和应用，并将持续加大对市场的投资。
中国人工智能市场的未来充满期待，随着技术的进步和应用场景的扩展，将为社会各个领域带来革命性的变革。
三、人工智能教育市场定位？
人工智能促进教育的发展，解决人力忽略的一些教育问题。
四、人工智能属于什么市场？
人工智能是一个跨学科跨行业的技术领域。
支撑技术有IT，有传感器等等 应用于各个行业，金融、制造、交通等等……
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。它将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是一个应用分支。
五、人工智能市场饱和了吗？
目前人工智能市场还没有饱和，相反，它正处于高速增长阶段。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，人工智能在各行业中的应用正在快速扩大。人工智能已经在医疗、金融、制造业、交通、零售等领域取得了显著成果，并且还有很多潜在的应用领域有待开发。而且随着大数据和计算能力的不断增强，人工智能的发展前景更加广阔。
虽然目前有一些人工智能公司已经获得了较大规模的市场份额，但整个市场还有很多新进入者和新项目。同时，人工智能的研究和开发也在不断推进，新的技术和算法不断涌现，为市场的进一步扩大提供了新动力。
因此，人工智能市场还远未饱和，它将继续保持高速增长，带动各行各业的创新和发展。
六、人工智能芯片的市场定位？
人工智能加速器芯片被大肆炒作，但这个市场究竟有多大，如今有哪些公司是真的在卖人工智能芯片的？
来自ABI Research的两份新报告详细分析了当今人工智能芯片组市场的发展状况。其中，ABI Research首席分析师Lian Jye Su谈到了正在进入这个潜在利润丰厚市场的公司和技术。
云端的人工智能
第一份题为“云AI芯片组：市场格局和厂商定位”的报告，突出了云AI推理和训练服务的快速增长情况。ABI Research由此预计，AI芯片组市场规模预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。目前这一领域的领导者Nvidia和英特尔正受到来自Cambricon Technologies、Graphcore、Habana Labs和Qualcomm等公司的挑战。
据Su介绍，Nvidia仍然是这个市场明显的领导者，这主要取决于Nvidia具有成熟的开发者生态系统及先发优势。
“随着人工智能模型、库和工具包的不断变化和更新，Nvidia成为了一个很好的选择，因为它能提供通用AI芯片组。当然，随着市场的不断成熟，这些优势将逐渐弱化，但至少在可预见的未来，Nvidia仍将处于强势地位。”
今天的云AI芯片组市场可以分为三个部分：首先是托管公有云的云服务提供商，包括AWS、微软、谷歌、阿里巴巴、百度和腾讯等；其次是企业数据中心，也就是私有云；此外，还有混合云，也就是公有云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell）的结合体。
该报告还确定了另一个新兴的细分市场——电信云，指的是电信公司为其核心网络、IT和边缘计算工作负载部署的云基础设施。
Su表示，这个新的细分市场为AI芯片组制造商带来了巨大的机遇。
“我们已经看到了像华为这样的网络基础设施厂商，还有诺基亚这样的厂商，推出了针对电信网络功能进行优化的ASIC。这是一个巨大的市场，Nvidia最近也一直在努力进入这个市场。”
2017年至2024年人工智能芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）
虽然Su认为短时间内其他厂商无法取代Nvidia在云端AI训练领域的主导地位，但具体在AI推理领域却并非由一家厂商主导，这在一定程度上是由推理工作负载在垂直方向各有不同的性质决定的。他说，预计ASIC将从2020年开始在该细分领域实现强劲增长。
眼下，将AI推理转移到边缘设备这一趋势意味着智能手机、自动驾驶汽车和机器人等设备对云的依赖减少了，但这并不意味着推理工作负载——一些云服务提供商认为推理工作负载要比训练工作负载大——就会减少，Su这样表示。
“一些人工智能永远不会走向边缘，例如聊天机器人和会话AI、欺诈监控和网络安全系统。这些系统将从基于规则的系统发展为基于深度学习的人工智能系统，这实际上会增加推理的工作量，使其足以取代那些转向边缘的推理工作负载。”
此外，谷歌的TPU可以解决在云端进行训练和推理问题，被视为CPU和GPU技术（分别由英特尔和Nvidia主导）的强大挑战者。正如报告所述，谷歌在TPU上取得的成功为其他自主开发AI加速器ASIC的云服务提供商（CSP）提供了蓝图，例如已经行动起来的华为、AWS和百度。
如果云服务提供商都在使用他们自己的芯片组，那么对于其他芯片组提供商来说，这个细分领域还有市场空间吗？
“这对于刚开始使用自己芯片组的CSP来说是极具挑战的，我们甚至预测，到2024年CSP这个市场将下降15％至18％。而机会更多地来自于私有数据中心领域。银行机构、医疗机构、研发实验室和学术界仍然需要运行人工智能，他们会考虑使用那些针对AI工作负载进行了更多优化的芯片组，这就给Cerebras、Graphcore、Habana Labs和Wave Computing等新手提供了一些优势。
其他将从这些趋势中受益的是IP核心授权厂商，例如ARM、Cadence和VeriSilicon，他们将负责帮助那些甚至是开始自主研发的企业进行芯片组设计。
边缘的人工智能
ABI第二份题为“边缘AI芯片组：技术展望和使用案例”的报告称，2018年边缘人工智能推理芯片组市场规模为19亿美元，边缘训练市场规模为140万美元。
今天有哪些应用是在边缘位置进行训练的？Su解释说，这些数据中包括网关（历史数据库或设备Hub）和内部部署服务器（在私有云中，但物理位置是靠近AI数据生成的地方）。专为内部部署服务器的训练任务设计的芯片组包括Nvidia的DGX，华为的网关和服务器，其中包括Ascend 910芯片组，以及针对来自Cerebras System、Graphcore和Habana Labs等内部部署数据中心的系统级产品。
“‘边缘训练’市场仍然很小，因为云仍然是人工智能训练的首选，”Su说。
2017年至2024年，针对推理和培训的AI芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）
边缘AI推理是2019年至2024年期间边缘人工智能市场实现31％复合年增长率的主要推动力。Su提到了三个主要市场（智能手机/可穿戴设备、汽车、智能家居/白色家电）以及三个利基市场。
第一个利基市场是机器人，因为依赖多种类型的神经网络，机器人通常需要异构的计算架构，例如用于导航的SLAM（同时定位和映射），用于人机界面的会话AI，用于对象检测的机器视觉，所有这些都会在不同程度上使用CPU、GPU和ASIC。目前，Nvidia、英特尔和高通正在这个领域进行激烈的竞争。
第二个利基市场是智能工业应用，涉及制造业、智能建筑、石油和天然气领域。我们看到，FPGA厂商因为遗留设备的原因在这一领域表现突出，但同时也要归功于FPGA架构的灵活性和适应性。
最后一个利基市场是“非常边缘”，即将超低功耗AI芯片组嵌入WAN网中的传感器和其他小端节点中。由于重点是超低功耗，因此这个领域主要由FPGA厂商、RISC-V设计和ASIC厂商主导。
那么到目前为止，谁在边缘人工智能推理领域领跑？
“意料外——或者意料内的——的是，智能手机AI ASIC厂商在这个领域占据领先，因为智能手机的出货量是很大的，例如苹果、海思半导体、高通、三星以及联发科等，如果说的是初创公司的话，我认为Hailo、Horizon Robotics和Rockchip似乎相对终端设备制造商来说发展势头相当快。”
Su还表示，软件对于边缘AI芯片组的商业实施和部署来说至关重要，Nvidia正在升级编译工具和构建开发人员社区，相比之下，英特尔和Xilinx的策略是初创公司合作，或者收购拥有基于软件的加速解决方案。
“芯片组厂商应该考虑向开发者社区提供工具包和库，通过开发者训练计划、竞赛、论坛和大会等方式进行，因为这能吸引开发者与芯片组厂商展开合作以开发相关应用，所有这些都不是初创公司可以轻易实现的。”
该报告给出的结论是，除了为开发者社区提供合适的软件和支持外，厂商还应该提供良好的开发路线图，以及其他技术价值链的支持，此外还需要让他们的芯片有大规模的使用案例，以及具有竞争力的定价。
七、中国全部人工智能名称？
1、深兰科技（上海）有限公司
深兰科技（上海）有限公司DeepBlue Technology （Shanghai） Co.，Ltd 是快速成长的人工智能第一梯队头部企业，自2014年由归国博士团队创建以来，一直以“人工智能 服务民生”为理念，致力于人工智能基础研究和应用开发。利用自主知识产权的深度学习架构、机器视觉、生物智能识别等人工智能算法、无媒介支付等核心技术，在自动驾驶、智能机器人、生物智能、AI芯片，智能零售、智慧城市、智慧安防、智能教育、军工等领域都有深入布局，居行业领导地位。
发展至今，深兰科技已在欧洲、美国、澳洲等多地设立区域总部和分支研发机构，国际销售网络覆盖全球17个国家。分别和世界排名第87位的日本永旺集团，世界500强的绿地集团成立了合资公司。
2、科大讯飞股份有限公司
国内知名AI企业，拥有领先的感知智能及认知智能技术，大型智能语音和人工智能上市公司。
3、旷视科技有限公司
成立于 2011 年 10 月，以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain＋＋，布局金融安全，城市安防，手机 AR，商业物联，工业机器人五大核心行业，致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。旷视的核心人脸识别技术 Face＋＋ 曾被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为 2017 全球十大前沿科技，同时公司入榜全球最聪明公司并位列第 11 名。在中国科技部火炬中心“独角兽”榜单中，旷视排在人工智能类首位。
4、深圳市图灵机器人有限公司
深圳市图灵机器人有限公司于2014年7月14日在深圳市市场监督管理局登记成立。法定代表人丘宇彬，公司经营范围包括从事智能电子产品、信息技术、生物技术、化工产品等。
5、北京中科寒武纪科技有限公司
成立于2016年，总部在北京，创始人是中科院计算所的陈天石、陈云霁兄弟，近期刚刚完成了一亿美元A轮融资，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资联合投资，成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。
寒武纪是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。2016年发布的寒武纪1A处理器（Cambricon－1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。
6、北京市商汤科技开发有限公司
是中国领先的人工智能头部公司，专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。公司以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心，并成为中国一流的人工智能算法供应商。目前，商汤科技已与国内外多个行业的400多家领军企业建立合作，包括本田、Qualcomm、英伟达、中国移动、银联、万达、华为、微博、科大讯飞等知名企业及政府机构，涵盖安防、金融、智能手机、移动互联网、汽车、智慧零售等诸多行业，为其提供基于人脸识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等技术的完整解决方案。
商汤科技已成长为世界级的人工智能独角兽企业。2017年7月，商汤科技宣布完成4．1亿美元B轮融资，创下当时全球人工智能领域单轮融资额纪录，成为世界级的人工智能独角兽企业。2017年11月，商汤科技完成15亿元融资，由阿里巴巴投资。2018年3月1日，商汤科技走向世界，麻省理工学院（MIT）宣布和商汤科技成立人工智能联盟，共同探索人类与机器智能的未来。
7、北京云知声信息技术有限公司
云知声，是一家专注物联网人工智能服务公司。云知声利用机器学习平台（深度学习、增强学习、贝叶斯学习），在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系，这些技术共同构成了云知声完整的人工智能技术图谱。
8、广州云从信息科技有限公司
成立于2015年4月，是一家从中科院重庆研究院孵化的专注于计算机视觉与人工智能的高科技企业。是计算机视觉头部企业中唯一的国家队，承建了国家发改委的基础项目重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”与产业化项目重大工程“人脸识别系统产业化应用平台”。与公安部、四大银行、证通、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立，成为唯一同时制定国标、部标、行标的人工智能企业。国家发改委公布的《2017年“互联网＋”重大工程拟支持项目名单》中包含四个AI公司，云从科技是其中唯一一家创业公司。
9、北京深鉴科技有限公司
深鉴科技专注于下一代深度学习专用平台，引领世界神经网络处理器、编译器原创技术，让所有算法开发者都能便捷使用，让服务器与所有终端都能具有高效的智能计算能力，赋予万物智能。
10、地平线机器人科技有限公司
地平线机器人技术，在国内有一个优秀人工智能团队，野心也是想打造一颗“机器大脑”，即余凯所创办的地平线机器人致力于“define the brain of things”，打造万物智能时代的“AI Inside”，给人们日常生活的无数设备和产品装上“大脑”。
八、中国超级人工智能发明？
我国第一个人工智能是智能机器人一一佳佳。
“佳佳”是中国科学技术大学研发的第三代特有体验交互机器人，诞生于2016年4月。身高1.6米，肤白貌美，五官精致，初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航等功能。在传统功能性体验之外，首次提出并探索了机器人品格定义，以及机器人形象与其品格和功能协调一致，赋予“佳佳”善良、勤恳、智慧的品格
九、人工智能的市场定位及分析？
以下是对人工智能的市场定位及分析：
行业应用领域广泛：人工智能技术已广泛应用于金融、医疗、交通、教育等众多领域。在金融领域，人工智能技术有助于反欺诈、授信决策、智能客服、智能投顾等；在医疗领域，人工智能技术可以辅助医学图像分析，帮助医生快速、准确地诊断病情，为病人提供更为精准的治疗方案；在交通领域，人工智能技术有助于实现智能交通管理，提高交通安全性和效率；在教育领域，人工智能技术可以为学生提供个性化教育服务，提高教育质量。
技术应用不断深入：随着人工智能技术的不断发展，其在各个行业的应用也在不断深入。例如，在金融领域，人工智能技术的应用已经从简单的数据分析向复杂的金融产品设计和风险管理等领域拓展；在医疗领域，人工智能技术的应用已经从简单的医学图像分析向疾病诊断和治疗方案制定等领域拓展。
市场需求持续增长：随着人们对人工智能技术的认识和需求的提高，人工智能市场的需求也在持续增长。同时，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于产品研发、生产、销售等环节，以提高效率、降低成本、改善用户体验等。
竞争格局日益激烈：随着人工智能市场的不断发展，竞争格局也日益激烈。众多科技巨头如Google、Amazon、Facebook等都在人工智能领域进行了大量投资和布局。同时，新兴的人工智能初创企业也在不断涌现，试图在市场上占据一席之地。
政策支持力度加大：许多国家和地区都在加大对人工智能产业的政策支持力度。例如，美国、中国、欧洲等国家和地区都出台了相应的人工智能发展战略和政策，以推动人工智能技术的发展和应用。
综上所述，人工智能市场具有广阔的发展前景和巨大的潜力。然而，同时也面临着激烈的竞争和不断变化的市场环境。因此，对于人工智能企业来说，需要不断加强技术创新和市场开拓能力，以适应市场需求和竞争格局的变化。
十、ai人工智能的市场有多大？
人工智能市场在近年来呈现出快速发展的趋势，根据多个研究机构的报告，全球人工智能市场的规模预计在未来几年将持续扩大。
一方面，人工智能技术的广泛应用在各个领域催生出庞大的市场需求；另一方面，人工智能技术的不断进步与优化也进一步推动了市场的发展。据预测，到2025年，全球人工智能市场规模将超过2万亿美元。此外，人工智能市场的发展也将带动其他相关产业的发展，如云计算、大数据、物联网等，形成一个庞大的产业链。
