报告简介
从城市群来看,目前,我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强,长三角位列第二,珠三角位列第三。
从省市自治区来看,北京、广东、上海、浙江、江苏人工智能企业数量排名前五;从城市来看,北上广深AI企业数量最多,产业链发展相对完善。
京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚,引领产业发展
截至2020年,我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈,占比分别为31.02%,30.23%和26.39%。
依托科技创新和互联网产业发展优势,京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
由此可见,中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进,区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎,成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力,产业集聚区初显区域引领和协同作用。
北上广深AI企业数量较多
具体来看,在各省市自治区中,人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中,北京市占比最高,为29.73%;其次是广东省,占比为26.39%,主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市,占比为14.07%;排名第四的是浙江省,占比为8.81%,主要集中在杭州市。
从主要城市来看,人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市,占比分别为29.73%,14.07%,13.99%和8.14%,是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
北上广地区人工智能产业链发展相对完善,细分领域龙头企业较多
从产业链来看,北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域,其人工智能产业的链条已经比较完善,覆盖了整个产业链环节,且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
其中,基础层中传感器的行业龙头京东方科技,AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等,云计算的百度云、金山云、世纪互联等,数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等,计算机视觉的商汤科技、旷视科技等,自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等,语音识别的出门问问、智齿科技等;
应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外,上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
本公司出品的研究报告首先介绍了中国人工智能行业市场发展环境、人工智能行业整体运行态势等,接着分析了中国人工智能行业市场运行的现状,然后介绍了人工智能行业市场竞争格局。随后,报告对人工智能行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国人工智能行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能行业产业有个系统的了解或者想投资中国人工智能行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等人工智能。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计人工智能及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测人工智能。
报告目录
2021-2025年中国人工智能行业“十四五”分析与供需格局研究报告
第一章 人工智能行业概念界定及产业链分析
第二章 人工智能行业发展状况分析
2.1 国外人工智能行业发展分析
2.1.1 国际发展状况
2.1.2 全球竞争格局
2.1.3 企业布局加快
2.1.4 各国发展动态
2.1.5 技术研发进展
2.2 中国人工智能行业规模结构
2.2.1 行业发展格局
2.2.2 企业布局加快
2.2.3 产业发展提速
2.3 中国人工智能行业生态格局分析
2.3.1 生态格局基本架构
2.3.2 基础资源支持层
2.3.3 技术实现路径层
2.3.4 应用实现路径层
2.3.5 未来生态格局展望
2.4 中国人工智能行业区域发展动态
2.4.1 哈尔滨市
2.4.2 安徽省
2.4.3 四川省
2.4.4 上海市
2.4.5 福建省
第三章 中国人工智能行业市场趋势及前景预测
3.1 行业发展趋势分析
3.1.1 行业政策机遇
3.1.2 行业发展趋势
3.1.3 技术发展趋势
3.2 行业前景预测分析
3.2.1 应用前景分析
3.2.2 行业发展前景
3.2.3 投资前景广阔
3.3 人工智能行业前景预测分析
3.3.1 行业机遇及挑战
3.3.2 市场规模预测
第四章 人工智能行业确定型投资机会评估
4.1 语音识别
4.1.1 行业基本介绍
4.1.2 市场发展状况
4.1.3 竞争格局分析
4.1.4 主要品牌分析
4.1.5 投资风险分析
4.1.6 投资策略建议
4.1.7 发展方向分析
4.2 计算机视觉
4.2.1 技术环境分析
4.2.2 市场发展状况
4.2.3 企业发展动态
4.2.4 投资风险分析
4.2.5 投资策略建议
4.2.6 投资机遇分析
4.3 智能视频分析
4.3.1 系统解决方案
4.3.2 行业应用重点
4.3.3 市场发展状况
4.3.4 市场发展格局
4.3.5 重点企业分析
4.3.6 发展策略分析
第五章 中国人工智能行业风险型投资机会评估
5.1 智能机器人
5.1.1 细分行业分析
5.1.2 市场规模分析
5.1.3 竞争格局分析
5.1.4 龙头企业分析
5.1.5 市场空间预测
5.1.6 投资热点分析
5.1.7 投资风险分析
5.1.8 投资策略建议
5.2 深度学习
5.2.1 行业基本内涵
5.2.2 行业发展状况
5.2.3 龙头企业分析
5.2.4 投资风险分析
5.2.5 投资策略建议
第六章 中国人工智能行业未来型投资机会评估
6.1 虚拟个人助理
6.1.1 基本内涵分析
6.1.2 行业应用领域
6.1.3 市场发展状况
6.1.4 竞争状况分析
6.1.5 投资策略建议
6.1.6 行业发展前景
6.2 无人驾驶汽车
6.2.1 市场发展状况
6.2.2 市场竞争格局
6.2.3 龙头企业分析
6.2.4 市场规模预测
6.2.5 投资风险分析
6.2.6 投资策略建议
6.2.7 投资前景分析
第七章 中国人工智能行业投资壁垒及风险预警
7.1 人工智能行业投资壁垒
7.1.1 资金壁垒
7.1.2 技术壁垒
7.1.3 认知壁垒
7.2 人工智能行业投资风险预警
7.2.1 技术风险
7.2.2 竞争风险
7.2.3 盈利风险
7.2.4 人才风险
7.3 人工智能行业项目运营风险预警
7.3.1 法律风险
7.3.2 商业风险
7.3.3 财务风险
7.3.4 融资风险
7.3.5 安全风险
图表目录
图表 人工智能产业链
图表 1990年VS2013年计算成本
图表 2005-2020年全球每年产生的数据总量
图表 国际互联网巨头加速布局人工智能
图表 美国脑计划预算
图表 超级计算机IBM Watson应用领域的拓展
图表 国内企业在人工智能领域的布局
图表 人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表 百度大脑的存储能力
图表 技术层的运行机制
图表 专业智能阶段的AI产业格局
图表 通用智能阶段的AI产业格局
图表 人工模拟神经元试图模仿大脑行为
图表 长期依赖问题
图表 拥有“注意力”的RNN在图像识别中的成功运用
图表 模仿人类短期工作记忆的神经图灵机
图表 人工智能的十亿用户、百亿企业、千亿产业