1.1　人工智能的基本概述
1.1.1　人工智能的內涵
1.1.2　人工智能的分類
1.1.3　人工智能的特征
1.1.4　人工智能關鍵環節
1.1.5　人工智能技術層級
1.2　人工智能產業鏈分析
1.2.1　產業生態鏈結構
1.2.2　產業鏈基本構成
1.2.3　產業鏈相關產品
1.2.4　產業鏈相關企業
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　統計學法
1.3.5　集成方法

2.1　2024年全球人工智能行業發展綜況
2.1.1　人工智能概念的興起
2.1.2　驅動人工智能發展動因
2.1.3　人工智能產業發展階段
2.1.4　全球人工智能系統支出
2.1.5　全球人工智能企業規模
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測
2.2　美國
2.2.1　美國人工智能發展狀況
2.2.2　美國人工智能戰略布局
2.2.3　美國機器智能國家戰略
2.2.4　美國人工智能相關主體
2.2.5　人工智能應用于美國國防
2.2.6　美國人工智能發展規劃
2.3　日本
2.3.1　日本人工智能市場規模
2.3.2　日本人工智能發展布局
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
2.3.5　日本人工智能發展線路圖
2.4　歐洲
2.4.1　英法德人工智能企業規模
2.4.2　歐盟人工智能發展計劃
2.4.3　歐盟公布AI道德準則草案
2.4.4　英國人工智能發展分析
2.4.5　法國發布人工智能戰略
2.4.6　德國人工智能發展布局
2.5　2024年各國人工智能產業發展動態
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
2.5.3　新加坡人工智能發展計劃

3.1　政策推動人工智能發展
3.1.1　中國大腦研究計劃開啟
3.1.2　國務院推動人工智能建設
3.1.3　中央明確加快人工智能發展
3.1.4　工信部啟動人工智能揭榜工作
3.1.5　AI和實體經濟融合發展意見
3.2　人工智能行業相關政策分析
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新規劃
3.2.3　“互聯網+”促進人工智能發展
3.3　人工智能行業相關規劃逐步完善
3.3.1　人工智能行動實施方案發布
3.3.2　人工智能發展規劃正式發布
3.3.3　人工智能產業三年行動計劃
3.3.4　人工智能高校人才培養計劃
3.4　地區人工智能政策規劃逐步完善
3.4.1　深圳市人工智能發展計劃
3.4.2　沈陽市人工智能發展規劃
3.4.3　成都市人工智能發展規劃
3.4.4　福建省人工智能發展規劃
3.5　機器人相關政策規劃分析
3.5.1　機器人產業發展規劃發布
3.5.2　各部委聚焦智能機器人發展
3.5.3　各地區加快機器人行業布局

4.1　人工智能技術認知狀況調研
4.1.1　認知歷程
4.1.2　認知程度
4.1.3　認知渠道
4.1.4　認可領域
4.1.5　取代趨勢
4.1.6　爭議領域
4.2　全球人工智能專利申請狀況
4.2.1　專利申請數據的統計來源
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AI專利申請細分領域
4.3.4　中國人工智能專利發展建議
4.4　2024年人工智能技術研究態勢
4.4.1　人工智能再獲重大突破
4.4.2　深度學習專用處理器發布
4.4.3　智能語音交互技術加快發展
4.4.4　嵌入式設備結合AI成為趨勢
4.4.5　人工智能技術走進生活
4.4.6　人工智能帶來媒體變革

5.1　人工智能行業發展歷程
5.1.1　發展歷程
5.1.2　研究進程
5.1.3　發展階段
5.2　2024年人工智能行業發展綜況
5.2.1　人工智能催生智能經濟
5.2.2　人工智能助力智能社會
5.2.3　人工智能產業規模結構
5.2.4　人工智能產業發展特征
5.2.5　人工智能人才培養狀況
5.2.6　人工智能區域發展格局
5.2.7　人工智能開放平臺發布
5.3　人工智能產業生態格局分析
5.3.1　生態格局基本架構
5.3.2　基礎資源支持層
5.3.3　技術實現路徑層
5.3.4　應用實現路徑層
5.3.5　未來生態格局展望
5.4　人工智能行業競爭格局分析
5.4.1　企業規模狀況
5.4.2　企業主體分類
5.4.3　企業發展布局
5.4.4　科技企業布局
5.4.5　京東加快AI布局
5.4.6　華為發布AI產品
5.5　人工智能行業發展存在的主要問題
5.5.1　人工智能行業發展的痛點
5.5.2　人工智能發展的技術困境
5.5.3　人工智能發展的安全問題
5.5.4　人工智能發展的倫理問題
5.5.5　人工智能發展的隱私問題
5.6　人工智能行業發展對策及建議
5.6.1　人工智能的發展策略分析
5.6.2　人工智能的技術發展建議
5.6.3　人工智能的政策發展建議
5.6.4　推進人工智能標準化建設
5.6.5　人工智能倫理問題的對策
5.7　人工智能行業發展戰略分析
5.7.1　建立完善的數據生態系統
5.7.2　拓寬人工智能的傳統行業應用
5.7.3　加強人工智能專業人才儲備
5.7.4　確保教育和培訓體系與時俱進
5.7.5　相互不建立倫理和法律共識

6.1　北京市
6.1.1　政策環境分析
6.1.2　產業發展狀況
6.1.3　專利發展狀況
6.1.4　產業發展動態
6.1.5　產業發展問題
6.2　上海市
6.2.1　產業發展優勢
6.2.2　政策環境分析
6.2.3　財政支持動態
6.2.4　產業發展提速
6.2.5　地區發展動態
6.3　廣東省
6.3.1　政策環境分析
6.3.2　產業發展基礎
6.3.3　廣州AI產業綜況
6.3.4　深圳AI產業綜況
6.3.5　產業聯盟成立
6.3.6　產業發展瓶頸
6.4　浙江省
6.4.1　發展優勢分析
6.4.2　政策環境分析
6.4.3　產業發展綜況
6.4.4　區域發展布局
6.4.5　項目案例分析
6.5　江蘇省
6.5.1　產業發展優勢
6.5.2　產業發展概況
6.5.3　產業聯盟成立
6.5.4　區域發展布局
6.5.5　人才培養加快
6.6　安徽省
6.6.1　產業運行狀況
6.6.2　政策規劃分析
6.6.3　產業發展綜況
6.6.4　重點園區介紹
6.6.5　未來發展規劃
6.7　貴州省
6.7.1　產業發展優勢
6.7.2　政策環境分析
6.7.3　區域發展狀況
6.7.4　產業發展動態

7.1　人工智能行業發展的技術機遇
7.1.1　互聯網基礎建設加快
7.1.2　科技研發支出上升
7.1.3　應用技術逐步完善
7.2　硬件基礎日益成熟
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　人工智能芯片技術發展提速
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略高點
7.3.3　相關企業加快AI芯片布局
7.3.4　人工智能芯片研發動態分析
7.4　物聯網提供基礎環境
7.4.1　物聯網技術的分析
7.4.2　物聯網行業發展進程
7.4.3　物聯網產業的政策環境
7.4.4　企業加快物聯網布局
7.4.5　物聯網是智能分析的基礎
7.4.6　物聯網與人工智能相互促進
7.5　大規模并行運算的實現
7.5.1　云計算的關鍵技術
7.5.2　云計算的應用模式
7.5.3　云計算產業發展規模
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
7.5.6　云計算與人工智能協同發展
7.6　大數據技術的崛起
7.6.1　大數據技術的內涵
7.6.2　大數據的各個環節
7.6.3　大數據市場規模分析
7.6.4　大數據的主要應用領域
7.6.5　大數據與人工智能的關系
7.6.6　數據視角下AI的應用場景
7.6.7　大數據成人工智能數據源
7.7　深度學習技術的出現
7.7.1　機器學習的階段
7.7.2　深度學習技術內涵
7.7.3　深度學習算法技術
7.7.4　深度學習的技術應用
7.7.5　深度學習領域發展狀況
7.7.6　深度學習提高人工智能水平

8.1　自然語言處理技術
8.1.1　自然語言處理內涵
8.1.2　自然語言處理分類
8.1.3　語音識別技術分析
8.1.4　語義技術研發狀況
8.1.5　自動翻譯技術內涵
8.2　計算機視覺技術
8.2.1　計算機視覺基本內涵
8.2.2　計算機視覺主要分類
8.2.3　計算機視覺應用領域
8.2.4　計算機視覺應用規模
8.2.5　計算機視覺運作流程
8.3　模式識別技術
8.3.1　模式識別技術內涵
8.3.2　文字識別技術應用
8.3.3　生物特征識別技術
8.3.4　人臉識別技術應用
8.3.5　模式識別發展潛力
8.4　知識表示技術
8.4.1　知識表示的內涵
8.4.2　知識表示的方法
8.4.3　知識表示的進展
8.5　其他基礎技術分析
8.5.1　自動推理技術
8.5.2　環境感知技術
8.5.3　自動規劃技術
8.5.4　專家系統技術

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

10.1　2024年機器人產業發展綜述
10.1.1　機器人產業發展階段
10.1.2　機器人產業發展圖譜
10.1.3　機器人行業產業鏈構成
10.1.4　機器人的替代優勢明顯
10.1.5　機器人下游應用產業多
10.2　2024年機器人產業發展狀況
10.2.1　全球機器人產業發展狀況
10.2.2　中國政府扶持機器人產業
10.2.3　國內企業布局機器人產業
10.2.4　中國機器人市場結構分析
10.2.5　機器人產業發展問題及對策
10.2.6　機器人產業發展規劃目標
10.2.7　機器人產業未來發展趨勢
10.3　人工智能在機器人行業的應用狀況
10.3.1　人工智能與機器人的關系
10.3.2　AI于機器人的應用過程
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展
10.4　人工智能技術在機器人領域的應用
10.4.1　專家系統的應用
10.4.2　模式識別的應用
10.4.3　機器視覺的應用
10.4.4　機器學習的應用
10.4.5　分布式AI的應用
10.4.6　進化算法的應用
10.5　機器人重點應用領域分析
10.5.1　醫療機器人
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　協作型機器人

11.1　微軟公司
11.1.1　企業發展概況
11.1.2　企業財務狀況
11.1.3　人工智能發展實力
11.1.4　AI平臺服務范圍
11.1.5　產品融合AI技術
11.2　IBM公司
11.2.1　企業發展概況
11.2.2　企業經營范圍
11.2.3　企業財務狀況
11.2.4　技術研發實力
11.2.5　布局人工智能
11.2.6　AI產品應用廣泛
11.3　谷歌公司
11.3.1　企業發展概況
11.3.2　企業財務狀況
11.3.3　人工智能發展實力
11.3.4　人工智能產業布局
11.3.5　人工智能系統及平臺
11.3.6　人工智能收購動態
11.4　英特爾公司
11.4.1　企業發展概況
11.4.2　企業財務狀況
11.4.3　人工智能技術應用
11.4.4　人工智能發展布局
11.4.5　AI發展機會和挑戰
11.4.6　人工智能領域合作
11.5　亞馬遜公司
11.5.1　企業發展概況
11.5.2　企業財務狀況
11.5.3　布局人工智能
11.6　其他企業
11.6.1　蘋果公司
11.6.2　NVIDA（英偉達）
11.6.3　Uber（優步）

12.1　百度公司
12.1.1　企業發展概況
12.1.2　企業財務狀況
12.1.3　AI技術研發進展
12.1.4　人工智能生態布局
12.1.5　人工智能布局動態
12.1.6　人工智能合作推進
12.2　騰訊公司
12.2.1　企業發展概況
12.2.2　企業財務狀況
12.2.3　人工智能發展布局
12.2.4　人工智能合作動態
12.3　阿里集團
12.3.1　企業發展概況
12.3.2　企業財務狀況
12.3.3　人工智能發展地位
12.3.4　人工智能應用領域
12.3.5　人工智能合作動態
12.4　科大訊飛股份有限公司
12.4.1　企業發展概況
12.4.2　人工智能業務布局
12.4.3　人工智能開放平臺
12.4.4　人工智能發展效益
12.4.5　人工智能發展戰略
12.4.6　經營效益分析
12.4.7　業務經營分析
12.4.8　財務狀況分析
12.4.9　核心競爭力分析
12.4.10　公司發展戰略
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　企業發展概況
12.5.2　業務發展進程
12.5.3　科研投入狀況
12.5.4　人工智能技術應用
12.5.5　經營效益分析
12.5.6　業務經營分析
12.5.7　財務狀況分析
12.5.8　核心競爭力分析
12.5.9　公司發展戰略
12.5.10　未來前景展望
12.6　格靈深瞳科技有限公司
12.6.1　企業發展概況
12.6.2　布局人工智能
12.6.3　主要產品分析
12.6.4　企業合作動態
12.7　北京捷通華聲語音技術有限公司
12.7.1　企業發展概況
12.7.2　財務狀況分析
12.7.3　技術應用狀況
12.7.4　主要產品生態
12.7.5　企業融資動態
12.7.6　未來發展展望

13.1　投資價值評估
13.2　投資機會評估
13.3　投資驅動因素
13.3.1　發展動力評估
13.3.2　經濟因素
13.3.3　技術因素
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　人工智能行業投資風險分析
13.5.1　環境風險
13.5.2　行業風險
13.5.3　技術壁壘
13.5.4　內部風險
13.5.5　競爭風險
13.5.6　合同毀約風險
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融資規模
14.1.2　美國AI融資規模
14.1.3　歐洲AI融資規模
14.1.4　重點投資品類
14.1.5　風險投資上升
14.2　中國人工智能行業投融資狀況
14.2.1　投資規模狀況
14.2.2　整體投資階段
14.2.3　獲投領域分布
14.2.4　上市企業分布
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分析
14.3.1　投資項目綜述
14.3.2　投資區域分布
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　人工智能云計算產業項目
14.4.3　人工智能平臺戰略合作項目
14.4.4　人工智能農業應用合作項目
14.4.5　人工智能醫療應用合作項目

15.1　人工智能行業發展前景展望
15.1.1　契合萬物互聯發展趨勢
15.1.2　人工智能經濟效益巨大
15.1.3　人工智能整體發展前景
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　人工智能產業投資方向
15.2　人工智能行業發展趨勢預測
15.2.1　人工智能未來變革方向
15.2.2　人工智能產業發展態勢
15.2.3　人工智能技術發展趨勢
15.2.4　人工智能應用趨勢展望
15.2.5　城市人工智能發展方向
15.2.6　“智能＋X”將成新時尚
15.3　2024-2030年中國人工智能行業預測分析
15.3.1　2024-2030年中國人工智能行業影響因素分析
15.3.2　2024-2030年中國人工智能市場規模預測
附錄
附錄一：新一代人工智能發展規劃
附錄二：促進新一代人工智能產業發展三年行動計（2024-2030年）