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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
1.2　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(xué)法
1.3.5　集成方法

2.1　2024年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
2.1.1　人工智能概念的興起
2.1.2　驅(qū)動人工智能發(fā)展動因
2.1.3　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
2.1.4　全球人工智能系統(tǒng)支出
2.1.5　全球人工智能企業(yè)規(guī)模
2.1.6　各國加快重視人工智能布局
2.1.7　全球人工智能衍生價值預(yù)測
2.2　美國
2.2.1　美國人工智能發(fā)展狀況
2.2.2　美國人工智能戰(zhàn)略布局
2.2.3　美國機器智能國家戰(zhàn)略
2.2.4　美國人工智能相關(guān)主體
2.2.5　人工智能應(yīng)用于美國國防
2.2.6　美國人工智能發(fā)展規(guī)劃
2.3　日本
2.3.1　日本人工智能市場規(guī)模
2.3.2　日本人工智能發(fā)展布局
2.3.3　日本加大人工智能投入
2.3.4　日本人工智能重點企業(yè)
2.3.5　日本人工智能發(fā)展線路圖
2.4　歐洲
2.4.1　英法德人工智能企業(yè)規(guī)模
2.4.2　歐盟人工智能發(fā)展計劃
2.4.3　歐盟公布AI道德準則草案
2.4.4　英國人工智能發(fā)展分析
2.4.5　法國發(fā)布人工智能戰(zhàn)略
2.4.6　德國人工智能發(fā)展布局
2.5　2024年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
2.5.1　俄羅斯加快人工智能布局
2.5.2　以色列人工智能融資動態(tài)
2.5.3　新加坡人工智能發(fā)展計劃

3.1　政策推動人工智能發(fā)展
3.1.1　中國大腦研究計劃開啟
3.1.2　國務(wù)院推動人工智能建設(shè)
3.1.3　中央明確加快人工智能發(fā)展
3.1.4　工信部啟動人工智能揭榜工作
3.1.5　AI和實體經(jīng)濟融合發(fā)展意見
3.2　人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析
3.2.1　“中國制造”助力人工智能
3.2.2　人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃
3.2.3　“互聯(lián)網(wǎng)+”促進人工智能發(fā)展
3.3　人工智能行業(yè)相關(guān)規(guī)劃逐步完善
3.3.1　人工智能行動實施方案發(fā)布
3.3.2　人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布
3.3.3　人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計劃
3.3.4　人工智能高校人才培養(yǎng)計劃
3.4　地區(qū)人工智能政策規(guī)劃逐步完善
3.4.1　深圳市人工智能發(fā)展計劃
3.4.2　沈陽市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.3　成都市人工智能發(fā)展規(guī)劃
3.4.4　福建省人工智能發(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)發(fā)展規(guī)劃發(fā)布
3.5.2　各部委聚焦智能機器人發(fā)展
3.5.3　各地區(qū)加快機器人行業(yè)布局

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　全球人工智能專利申請狀況
4.2.1　專利申請數(shù)據(jù)的統(tǒng)計來源
4.2.2　全球人工智能專利申請趨勢
4.2.3　全球人工智能專利申請格局
4.2.4　全球人工智能PCT申請狀況
4.2.5　全球AI專利申請細分領(lǐng)域
4.3　中國人工智能專利申請情況
4.3.1　中國人工智能專利申請趨勢
4.3.2　中國人工智能專利申請排名
4.3.3　國內(nèi)AI專利申請細分領(lǐng)域
4.3.4　中國人工智能專利發(fā)展建議
4.4　2024年人工智能技術(shù)研究態(tài)勢
4.4.1　人工智能再獲重大突破
4.4.2　深度學(xué)習(xí)專用處理器發(fā)布
4.4.3　智能語音交互技術(shù)加快發(fā)展
4.4.4　嵌入式設(shè)備結(jié)合AI成為趨勢
4.4.5　人工智能技術(shù)走進生活
4.4.6　人工智能帶來媒體變革

5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.1　發(fā)展歷程
5.1.2　研究進程
5.1.3　發(fā)展階段
5.2　2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
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　人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)
5.2.4　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
5.2.5　人工智能人才培養(yǎng)狀況
5.2.6　人工智能區(qū)域發(fā)展格局
5.2.7　人工智能開放平臺發(fā)布
5.3　人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析
5.3.1　生態(tài)格局基本架構(gòu)
5.3.2　基礎(chǔ)資源支持層
5.3.3　技術(shù)實現(xiàn)路徑層
5.3.4　應(yīng)用實現(xiàn)路徑層
5.3.5　未來生態(tài)格局展望
5.4　人工智能行業(yè)競爭格局分析
5.4.1　企業(yè)規(guī)模狀況
5.4.2　企業(yè)主體分類
5.4.3　企業(yè)發(fā)展布局
5.4.4　科技企業(yè)布局
5.4.5　京東加快AI布局
5.4.6　華為發(fā)布AI產(chǎn)品
5.5　人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題
5.5.1　人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點
5.5.2　人工智能發(fā)展的技術(shù)困境
5.5.3　人工智能發(fā)展的安全問題
5.5.4　人工智能發(fā)展的倫理問題
5.5.5　人工智能發(fā)展的隱私問題
5.6　人工智能行業(yè)發(fā)展對策及建議
5.6.1　人工智能的發(fā)展策略分析
5.6.2　人工智能的技術(shù)發(fā)展建議
5.6.3　人工智能的政策發(fā)展建議
5.6.4　推進人工智能標準化建設(shè)
5.6.5　人工智能倫理問題的對策
5.7　人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
5.7.1　建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
5.7.2　拓寬人工智能的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用
5.7.3　加強人工智能專業(yè)人才儲備
5.7.4　確保教育和培訓(xùn)體系與時俱進
5.7.5　相互不建立倫理和法律共識

6.1　北京市
6.1.1　政策環(huán)境分析
6.1.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
6.1.3　專利發(fā)展狀況
6.1.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)
6.1.5　產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題
6.2　上海市
6.2.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.2.2　政策環(huán)境分析
6.2.3　財政支持動態(tài)
6.2.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速
6.2.5　地區(qū)發(fā)展動態(tài)
6.3　廣東省
6.3.1　政策環(huán)境分析
6.3.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)
6.3.3　廣州AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.4　深圳AI產(chǎn)業(yè)綜況
6.3.5　產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.3.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展瓶頸
6.4　浙江省
6.4.1　發(fā)展優(yōu)勢分析
6.4.2　政策環(huán)境分析
6.4.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.4.4　區(qū)域發(fā)展布局
6.4.5　項目案例分析
6.5　江蘇省
6.5.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.5.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
6.5.3　產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
6.5.4　區(qū)域發(fā)展布局
6.5.5　人才培養(yǎng)加快
6.6　安徽省
6.6.1　產(chǎn)業(yè)運行狀況
6.6.2　政策規(guī)劃分析
6.6.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況
6.6.4　重點園區(qū)介紹
6.6.5　未來發(fā)展規(guī)劃
6.7　貴州省
6.7.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢
6.7.2　政策環(huán)境分析
6.7.3　區(qū)域發(fā)展狀況
6.7.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)

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　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　“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　相關(guān)企業(yè)加快AI芯片布局
7.3.4　人工智能芯片研發(fā)動態(tài)分析
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)行業(yè)發(fā)展進程
7.4.3　物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境
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)與人工智能相互促進
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
7.6　大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
7.6.1　大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵
7.6.2　大數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)
7.6.3　大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
7.6.4　大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
7.6.5　大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系
7.6.6　數(shù)據(jù)視角下AI的應(yīng)用場景
7.6.7　大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源
7.7　深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)
7.7.1　機器學(xué)習(xí)的階段
7.7.2　深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵
7.7.3　深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)
7.7.4　深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用
7.7.5　深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展狀況
7.7.6　深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平

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　語音識別技術(shù)分析
8.1.4　語義技術(shù)研發(fā)狀況
8.1.5　自動翻譯技術(shù)內(nèi)涵
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　人臉識別技術(shù)應(yīng)用
8.3.5　模式識別發(fā)展?jié)摿?br/>8.4　知識表示技術(shù)
8.4.1　知識表示的內(nèi)涵
8.4.2　知識表示的方法
8.4.3　知識表示的進展
8.5　其他基礎(chǔ)技術(shù)分析
8.5.1　自動推理技術(shù)
8.5.2　環(huán)境感知技術(shù)
8.5.3　自動規(guī)劃技術(shù)
8.5.4　專家系統(tǒng)技術(shù)

9.1　工業(yè)領(lǐng)域
9.1.1　人工智能的工業(yè)應(yīng)用
9.1.2　AI將催生智能生產(chǎn)工廠
9.1.3　智能工廠進一步轉(zhuǎn)型
9.1.4　人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域
9.1.5　制造業(yè)數(shù)字化的經(jīng)濟規(guī)模
9.1.6　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
9.1.7　AI工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊
9.2　醫(yī)療領(lǐng)域
9.2.1　人工智能醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用場景
9.2.2　人工智能醫(yī)療細分領(lǐng)域應(yīng)用
9.2.3　人工智能醫(yī)療市場發(fā)展狀況
9.2.4　人工智能醫(yī)學(xué)影像市場分析
9.2.5　企業(yè)布局人工智能醫(yī)療市場
9.2.6　人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投資機會
9.3　安防領(lǐng)域
9.3.1　AI對安防行業(yè)的重要意義
9.3.2　AI識別技術(shù)的安防應(yīng)用
9.3.3　AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景
9.3.4　人工智能+安防產(chǎn)業(yè)鏈
9.3.5　AI+安防市場規(guī)模分析
9.3.6　AI+安防軟硬件市場規(guī)模
9.3.7　快速崛起的巡邏機器人
9.4　金融領(lǐng)域
9.4.1　AI+金融應(yīng)用場景
9.4.2　AI+金融應(yīng)用規(guī)模
9.4.3　AI成為投資決策輔助
9.4.4　智能支付應(yīng)用狀況分析
9.4.5　AI應(yīng)用于信用風(fēng)險管控
9.4.6　人工智能應(yīng)用于投資顧問
9.5　零售領(lǐng)域
9.5.1　AI在零售行業(yè)的應(yīng)用空間廣闊
9.5.2　人工智能應(yīng)用于零售業(yè)的規(guī)模
9.5.3　人工智能應(yīng)用于新零售的場景
9.5.4　人工智能應(yīng)用于新零售的問題
9.5.5　人工智能+零售相關(guān)布局企業(yè)
9.5.6　人工智能應(yīng)用于新零售的路徑
9.6　社交領(lǐng)域
9.6.1　人工智能的移動社交應(yīng)用
9.6.2　組織開展機器情感測試
9.6.3　人工智能產(chǎn)品社交應(yīng)用
9.6.4　語音交互產(chǎn)品市場火熱
9.6.5　微信人工智能社交系統(tǒng)

10.1　2024年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
10.1.1　機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
10.1.2　機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖譜
10.1.3　機器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
10.1.4　機器人的替代優(yōu)勢明顯
10.1.5　機器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多
10.2　2024年機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.1　全球機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
10.2.2　中國政府扶持機器人產(chǎn)業(yè)
10.2.3　國內(nèi)企業(yè)布局機器人產(chǎn)業(yè)
10.2.4　中國機器人市場結(jié)構(gòu)分析
10.2.5　機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題及對策
10.2.6　機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃目標
10.2.7　機器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢
10.3　人工智能在機器人行業(yè)的應(yīng)用狀況
10.3.1　人工智能與機器人的關(guān)系
10.3.2　AI于機器人的應(yīng)用過程
10.3.3　AI大量運用于小型機器人
10.3.4　人工智能促進機器人發(fā)展
10.4　人工智能技術(shù)在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用
10.4.1　專家系統(tǒng)的應(yīng)用
10.4.2　模式識別的應(yīng)用
10.4.3　機器視覺的應(yīng)用
10.4.4　機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
10.4.5　分布式AI的應(yīng)用
10.4.6　進化算法的應(yīng)用
10.5　機器人重點應(yīng)用領(lǐng)域分析
10.5.1　醫(yī)療機器人
10.5.2　軍事機器人
10.5.3　教育機器人
10.5.4　家用機器人
10.5.5　物流機器人
10.5.6　協(xié)作型機器人

11.1　微軟公司
11.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.1.2　企業(yè)財務(wù)狀況
11.1.3　人工智能發(fā)展實力
11.1.4　AI平臺服務(wù)范圍
11.1.5　產(chǎn)品融合AI技術(shù)
11.2　IBM公司
11.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.2.2　企業(yè)經(jīng)營范圍
11.2.3　企業(yè)財務(wù)狀況
11.2.4　技術(shù)研發(fā)實力
11.2.5　布局人工智能
11.2.6　AI產(chǎn)品應(yīng)用廣泛
11.3　谷歌公司
11.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.3.2　企業(yè)財務(wù)狀況
11.3.3　人工智能發(fā)展實力
11.3.4　人工智能產(chǎn)業(yè)布局
11.3.5　人工智能系統(tǒng)及平臺
11.3.6　人工智能收購動態(tài)
11.4　英特爾公司
11.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.4.2　企業(yè)財務(wù)狀況
11.4.3　人工智能技術(shù)應(yīng)用
11.4.4　人工智能發(fā)展布局
11.4.5　AI發(fā)展機會和挑戰(zhàn)
11.4.6　人工智能領(lǐng)域合作
11.5　亞馬遜公司
11.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
11.5.2　企業(yè)財務(wù)狀況
11.5.3　布局人工智能
11.6　其他企業(yè)
11.6.1　蘋果公司
11.6.2　NVIDA（英偉達）
11.6.3　Uber（優(yōu)步）

12.1　百度公司
12.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.1.2　企業(yè)財務(wù)狀況
12.1.3　AI技術(shù)研發(fā)進展
12.1.4　人工智能生態(tài)布局
12.1.5　人工智能布局動態(tài)
12.1.6　人工智能合作推進
12.2　騰訊公司
12.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.2.2　企業(yè)財務(wù)狀況
12.2.3　人工智能發(fā)展布局
12.2.4　人工智能合作動態(tài)
12.3　阿里集團
12.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.3.2　企業(yè)財務(wù)狀況
12.3.3　人工智能發(fā)展地位
12.3.4　人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
12.3.5　人工智能合作動態(tài)
12.4　科大訊飛股份有限公司
12.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.4.2　人工智能業(yè)務(wù)布局
12.4.3　人工智能開放平臺
12.4.4　人工智能發(fā)展效益
12.4.5　人工智能發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.6　經(jīng)營效益分析
12.4.7　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.4.8　財務(wù)狀況分析
12.4.9　核心競爭力分析
12.4.10　公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.4.11　未來前景展望
12.5　科大智能科技股份有限公司
12.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.5.2　業(yè)務(wù)發(fā)展進程
12.5.3　科研投入狀況
12.5.4　人工智能技術(shù)應(yīng)用
12.5.5　經(jīng)營效益分析
12.5.6　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
12.5.7　財務(wù)狀況分析
12.5.8　核心競爭力分析
12.5.9　公司發(fā)展戰(zhàn)略
12.5.10　未來前景展望
12.6　格靈深瞳科技有限公司
12.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.6.2　布局人工智能
12.6.3　主要產(chǎn)品分析
12.6.4　企業(yè)合作動態(tài)
12.7　北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司
12.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
12.7.2　財務(wù)狀況分析
12.7.3　技術(shù)應(yīng)用狀況
12.7.4　主要產(chǎn)品生態(tài)
12.7.5　企業(yè)融資動態(tài)
12.7.6　未來發(fā)展展望

13.1　投資價值評估
13.2　投資機會評估
13.3　投資驅(qū)動因素
13.3.1　發(fā)展動力評估
13.3.2　經(jīng)濟因素
13.3.3　技術(shù)因素
13.3.4　政策因素
13.3.5　社會因素
13.4　投資壁壘分析
13.4.1　進入壁壘評估
13.4.2　競爭壁壘分析
13.4.3　技術(shù)壁壘分析
13.4.4　資金壁壘分析
13.4.5　政策壁壘分析
13.5　人工智能行業(yè)投資風(fēng)險分析
13.5.1　環(huán)境風(fēng)險
13.5.2　行業(yè)風(fēng)險
13.5.3　技術(shù)壁壘
13.5.4　內(nèi)部風(fēng)險
13.5.5　競爭風(fēng)險
13.5.6　合同毀約風(fēng)險
13.6　投資時機及建議
13.6.1　進入時機分析
13.6.2　投資建議分析

14.1　全球人工智能的投融資分析
14.1.1　全球AI融資規(guī)模
14.1.2　美國AI融資規(guī)模
14.1.3　歐洲AI融資規(guī)模
14.1.4　重點投資品類
14.1.5　風(fēng)險投資上升
14.2　中國人工智能行業(yè)投融資狀況
14.2.1　投資規(guī)模狀況
14.2.2　整體投資階段
14.2.3　獲投領(lǐng)域分布
14.2.4　上市企業(yè)分布
14.2.5　投資主體分布
14.3　A股及新三板上市公司在人工智能投資動態(tài)分析
14.3.1　投資項目綜述
14.3.2　投資區(qū)域分布
14.3.3　投資模式分析
14.4　人工智能典型投資項目案例分析
14.4.1　人工智能研究中心共建項目
14.4.2　人工智能云計算產(chǎn)業(yè)項目
14.4.3　人工智能平臺戰(zhàn)略合作項目
14.4.4　人工智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用合作項目
14.4.5　人工智能醫(yī)療應(yīng)用合作項目

15.1　人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
15.1.1　契合萬物互聯(lián)發(fā)展趨勢
15.1.2　人工智能經(jīng)濟效益巨大
15.1.3　人工智能整體發(fā)展前景
15.1.4　AI成為“十四五”重點
15.1.5　人工智能投資機會分析
15.1.6　人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
15.2　人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預(yù)測
15.2.1　人工智能未來變革方向
15.2.2　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢
15.2.3　人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢
15.2.4　人工智能應(yīng)用趨勢展望
15.2.5　城市人工智能發(fā)展方向
15.2.6　“智能＋X”將成新時尚
15.3　2024-2030年中國人工智能行業(yè)預(yù)測分析
15.3.1　2024-2030年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
15.3.2　2024-2030年中國人工智能市場規(guī)模預(yù)測
附錄
附錄一：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃
附錄二：促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計（2024-2030年）