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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 人工智能的內涵

1.1.2 人工智能的分類

1.1.3 人工智能關鍵環節

1.1.4 人工智能研究階段

1.2 人工智能產業鏈分析

1.2.1 產業鏈基本構成

1.2.2 產業鏈的相關企業

1.3 人工智能發展歷程

1.3.1 發展歷程

1.3.2 研究進程

1.3.3 發展階段

1.4 人工智能的研究方法

1.4.1 大腦模擬

1.4.2 符號處理

1.4.3 子符號法

1.4.4 統計學法

1.4.5 集成方法

第二章 2015-2017年國際人工智能行業發展分析

2.1 2015-2017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 全球人工智能企業分布

2.1.5 全球人工智能專利申請狀況

2.1.6 發達國家重視人工智能產業

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 美國人工智能相關主體

2.2.4 美國人工智能應用現狀

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 日本人工智能發展實力

2.3.2 日本人工智能重點企業

2.3.3 日本人工智能相關規劃

2.3.4 日本政府推進人工智能

2.3.5 AI成日本工業發展重點

2.3.6 日本人工智能發展展望

2.4 2015-2017年各國人工智能產業發展動態

2.4.1 歐盟推進機器人研發

2.4.2 歐美推出大腦發展計劃

2.4.3 俄羅斯推出AI機器人

2.4.4 韓國人工智能發展動態

2.4.5 新加坡人工智能發展計劃

2.4.6 以色列人工智能融資動態

2.5 2015-2017年國際企業加快布局人工智能領域

2.5.1 國際巨頭加快AI布局

2.5.2 Facebook人工智能布局

2.5.3 戴爾開展人工智能研發合作

2.5.4 NVIDIA公司布局人工智能

2.5.5 雅虎主動布局人工智能領域

2.5.6 維基百科應用人工智能技術

第三章 2015-2017年中國人工智能行業政策環境分析

3.1 政策助力人工智能發展

3.1.1 政策加碼布局人工智能

3.1.2 中國大腦研究計劃開啟

3.1.3 完善人工智能建設基礎及應用

3.1.4 加快建設人工智能資源庫

3.1.5 人工智能成為國家戰略重點

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 “互聯網+”促進人工智能發展

3.2.3 人工智能行動實施方案發布

3.2.4 人工智能發展規劃正式發布

3.3 人工智能行業地方政策環境分析

3.3.1 黑龍江省

3.3.2 福建省

3.3.3 貴州省

3.3.4 天津市

3.3.5 重慶市

3.3.6 上海市

3.3.7 廣州市

3.4 機器人相關政策規劃分析

3.4.1 機器人產業發展規劃發布

3.4.2 各部委聚焦智能機器人發展

3.4.3 各地區加快機器人行業布局

第四章 2015-2017年中國人工智能行業發展分析

4.1 我國人工智能產業認知調研

4.1.1 認知狀況

4.1.2 認知渠道

4.1.3 認可領域

4.1.4 價值領域

4.1.5 取代趨勢

4.1.6 爭議領域

4.2 我國人工智能技術研究進程

4.2.1 人工智能技術方興未艾

4.2.2 人工智能研究實力分析

4.2.3 人工智能專利申請狀況

4.2.4 人工智能產研結合加快

4.2.5 人工智能實驗室成立

4.3 2015-2017年人工智能行業發展綜況

4.3.1 人工智能行業發展提速

4.3.2 人工智能產業規模分析

4.3.3 人工智能產業發展特征

4.3.4 人工智能企業區域分布

4.3.5 企業加快人工智能布局

4.4 人工智能產業生態格局分析

4.4.1 生態格局基本架構

4.4.2 基礎資源支持層

4.4.3 技術實現路徑層

4.4.4 應用實現路徑層

4.4.5 未來生態格局展望

4.5 2015-2017年人工智能區域發展動態分析

4.5.1 哈爾濱逐步完善機器人產業

4.5.2 安徽省建立人工智能學會

4.5.3 四川成立人工智能實驗室

4.5.4 江蘇省啟動“大腦計劃”

4.5.5 上海進一步布局人工智能

4.5.6 福建建立仿腦智能實驗室

4.6 2015-2017年人工智能技術研究動態

4.6.1 人工智能再獲重大突破

4.6.2 深度學習專用處理器發布

4.6.3 智能語音交互成為趨勢

4.6.4 高級人工智能逐步突破

4.6.5 人工智能技術走進生活

4.6.6 人工智能帶來媒體變革

4.7 人工智能行業發展存在的主要問題

4.7.1 人工智能的三大發展瓶頸

4.7.2 人工智能發展的技術困境

4.7.3 人工智能發展的隱性問題

4.7.4 人工智能發展的道德問題

4.8 人工智能行業發展對策及建議

4.8.1 人工智能的發展策略分析

4.8.2 人工智能的技術發展建議

4.8.3 人工智能倫理問題的對策

第五章 2015-2017年人工智能行業發展驅動要素分析

5.1 硬件基礎日益成熟

5.1.1 高性能CPU

5.1.2 “人腦”芯片

5.1.3 量子計算機

5.1.4 仿生計算機

5.2 大規模并行運算的實現

5.2.1 云計算的關鍵技術

5.2.2 云計算的應用模式

5.2.3 云計算產業發展現狀

5.2.4 我國推進云計算發展

5.2.5 云計算技術發展動態

5.2.6 云計算成人工智能基礎

5.3 大數據技術的崛起

5.3.1 大數據技術的內涵

5.3.2 大數據的各個環節

5.3.3 大數據市場規模分析

5.3.4 大數據的主要應用領域

5.3.5 大數據成人工智能數據源

5.4 深度學習技術的出現

5.4.1 機器學習的階段

5.4.2 深度學習技術內涵

5.4.3 深度學習算法技術

5.4.4 深度學習的技術應用

5.4.5 深度學習領域發展現狀

5.4.6 深度學習提高人工智能水平

第六章 人工智能行業的技術基礎分析

6.1 自然語言處理

6.1.1 自然語言處理內涵

6.1.2 語音識別技術分析

6.1.3 語義技術研發狀況

6.1.4 自動翻譯技術內涵

6.2 計算機視覺

6.2.1 計算機視覺的內涵

6.2.2 計算機視覺的應用

6.2.3 計算機視覺的運作

6.2.4 人臉識別技術應用

6.3 模式識別技術

6.3.1 模式識別技術內涵

6.3.2 文字識別技術應用

6.3.3 指掌紋識別技術應用

6.3.4 模式識別發展潛力

6.4 知識表示

6.4.1 知識表示的內涵

6.4.2 知識表示的方法

6.4.3 知識表示的進展

6.5 其他技術基礎

6.5.1 自動推理技術

6.5.2 環境感知技術

6.5.3 自動規劃技術

6.5.4 專家系統技術

第七章 人工智能技術的主要應用領域分析

7.1 工業領域

7.1.1 智能工廠進一步轉型

7.1.2 人工智能的工業應用

7.1.3 AI將催生智能生產工廠

7.1.4 人工智能應用于制造領域

7.1.5 人工智能成工業發展方向

7.1.6 AI工業應用的前景廣闊

7.2 醫療領域

7.2.1 人工智能的醫療應用概況

7.2.2 人工智能在中醫學中的應用

7.2.3 人工神經網絡技術的醫學應用

7.2.4 AI在醫學影像診斷中的應用

7.2.5 AI技術在醫療診斷中的應用

7.2.6 AI技術將逐步加快藥品研發

7.2.7 企業加快布局醫療人工智能

7.3 安防領域

7.3.1 AI對安防行業的重要意義

7.3.2 AI在安防領域的應用現狀

7.3.3 快速崛起的巡邏機器人

7.3.4 AI識別技術的安防應用

7.3.5 生物識別市場規模分析

7.3.6 AI技術應用于國家安防

7.4 社交領域

7.4.1 人工智能的移動社交應用

7.4.2 組織開展機器情感測試

7.4.3 人工智能社交新品發布

7.4.4 微信人工智能社交系統

7.5 金融領域

7.5.1 投資決策輔助

7.5.2 信用風險管控

7.5.3 智能支付應用

7.5.4 智能投資顧問

7.6 零售領域

7.6.1 AI在零售行業的應用空間廣闊

7.6.2 人工智能應用于新零售的狀況

7.6.3 人工智能應用于新零售的場景

7.6.4 人工智能應用于新零售的問題

7.6.5 人工智能應用于新零售的路徑

7.7 智能家居領域

7.7.1 智能家居的AI應用情景

7.7.2 AI或成為智能家居的核心

7.7.3 人工智能家居成為新趨勢

7.7.4 人工智能助力智能家居發展

7.8 無人駕駛領域

7.8.1 無人駕駛發展效益分析

7.8.2 無人駕駛汽車將實現量產

7.8.3 自動駕駛技術發展進程

7.8.4 AI成為無人汽車的大腦

7.8.5 AI成為智能汽車發展方向

7.9 其他領域

7.9.1 人工智能的智能搜索應用

7.9.2 人工智能應用于答題領域

7.9.3 人工智能應用于電子商務

7.9.4 人工智能與可穿戴設備結合

7.9.5 人工智能的“虛擬助手”

7.9.6 人工智能應用于法律預判

第八章 2015-2017年人工智能機器人發展分析

8.1 2015-2017年機器人產業發展狀況

8.1.1 機器人行業產業鏈構成

8.1.2 機器人的替代優勢明顯

8.1.3 機器人下游應用產業多

8.1.4 我國機器人產業發展綜況

8.2 2015-2017年機器人產業發展規模

8.2.1 全球工業機器人行業規模分析

8.2.2 全球服務機器人市場規模分析

8.2.3 中國工業機器人銷售情況

8.2.4 中國服務機器人產業規模

8.3 人工智能在機器人行業的應用狀況

8.3.1 人工智能與機器人的關系

8.3.2 AI于機器人的應用過程

8.3.3 AI大量運用于小型機器人

8.3.4 人工智能促進機器人發展

8.4 人工智能技術在機器人領域的應用

8.4.1 專家系統的應用

8.4.2 模式識別的應用

8.4.3 機器視覺的應用

8.4.4 機器學習的應用

8.4.5 分布式AI的應用

8.4.6 進化算法的應用

8.5 機器人重點應用領域分析

8.5.1 醫療機器人

8.5.2 軍事機器人

8.5.3 教育機器人

8.5.4 家用機器人

8.5.5 物流機器人

8.5.6 協作型機器人

第九章 2015-2017年國際人工智能行業重點企業分析

9.1 微軟公司

9.1.1 企業發展概況

9.1.2 企業財務狀況

9.1.3 人工智能研究進展

9.1.4 人工智能發展動態

9.1.5 人工智能發展布局

9.2 IBM公司

9.2.1 企業發展概況

9.2.2 企業經營范圍

9.2.3 企業財務狀況

9.2.4 技術研發實力

9.2.5 布局人工智能

9.2.6 人工智能平臺

9.3 谷歌公司

9.3.1 企業發展概況

9.3.2 企業財務狀況

9.3.3 布局人工智能

9.3.4 人工智能系統及平臺

9.3.5 人工智能投資加快

9.4 英特爾公司

9.4.1 企業發展概況

9.4.2 企業財務狀況

9.4.3 人工智能技術應用

9.4.4 人工智能發展布局

9.4.5 AI發展機會和挑戰

9.4.6 人工智能發展戰略

9.5 亞馬遜公司

9.5.1 企業發展概況

9.5.2 企業經營狀況

9.5.3 布局人工智能

9.5.4 機器學習工具發布

9.6 其他企業

9.6.1 蘋果公司

9.6.2 NVIDA（英偉達）

9.6.3 Uber（優步）

第十章 2015-2017年中國人工智能行業重點企業分析

10.1 百度公司

10.1.1 企業發展概況

10.1.2 企業財務狀況

10.1.3 AI技術研發進展

10.1.4 布局人工智能

10.1.5 人工智能應用領域

10.2 騰訊公司

10.2.1 企業發展概況

10.2.2 企業財務狀況

10.2.3 人工智能布局

10.2.4 AI智能系統分析

10.3 阿里集團

10.3.1 企業發展概況

10.3.2 企業財務狀況

10.3.3 AI應用于電商領域

10.3.4 機器人領域投資加快

10.3.5 人工智能平臺建立

10.3.6 人工智能應用方向

10.4 科大訊飛股份有限公司

10.4.1 企業發展概況

10.4.2 布局人工智能

10.4.3 經營效益分析

10.4.4 業務經營分析

10.4.5 財務狀況分析

10.4.6 未來前景展望

10.5 科大智能科技股份有限公司

10.5.1 企業發展概況

10.5.2 布局人工智能

10.5.3 經營效益分析

10.5.4 業務經營分析

10.5.5 財務狀況分析

10.5.6 未來前景展望

10.6 格靈深瞳科技有限公司

10.6.1 企業發展概況

10.6.2 布局人工智能

10.6.3 主要產品分析

10.7 北京捷通華聲語音技術有限公司

10.7.1 企業發展概況

10.7.2 財務狀況分析

10.7.3 布局人工智能

10.7.4 技術應用狀況

10.7.5 未來發展展望

第十一章 2015-2017年人工智能行業投資狀況分析

11.1 全球人工智能的投融資分析

11.1.1 企業融資狀況

11.1.2 投資規模分析

11.1.3 融資分布狀況

11.1.4 重點投資品類

11.1.5 風險投資上升

11.2 中國人工智能行業投資綜況

11.2.1 企業融資加快

11.2.2 投資企業類型

11.2.3 投資規模分析

11.2.4 投資并購狀況

11.2.5 投資熱點分布

11.2.6 細分投資領域

11.2.7 融資階段分析

11.2.8 投資邏輯分析

11.3 人工智能行業投資動態

11.3.1 Vicarious公司開啟AI融資

11.3.2 出門問問公司獲C輪融資

11.3.3 特斯拉注資建人工智能公司

11.3.4 Demiurge公司注資人工智能

11.3.5 AI平臺糖析獲Pre-A輪融資

11.4 人工智能行業投資態勢

11.4.1 全球人工智能投資升溫

11.4.2 人工智能成為市場投資風口

11.4.3 我國人工智能迎來投資機遇

11.5 人工智能行業投資風險分析

11.5.1 環境風險

11.5.2 行業風險

11.5.3 技術壁壘

11.5.4 內部風險

11.5.5 競爭風險

11.5.6 合同毀約風險

第十二章 人工智能行業發展前景及趨勢預測

12.1 人工智能行業發展前景展望

12.1.1 人工智能的經濟潛力巨大

12.1.2 人工智能成為“十三五”重點

12.1.3 人工智能的市場空間巨大

12.1.4 人工智能成為發展新熱點

12.1.5 人工智能發展前景分析

12.1.6 人工智能投資機會分析

12.2 人工智能行業發展趨勢預測

12.2.1 人工智能未來發展變革

12.2.2 人工智能產業整體趨勢

12.2.3 人工智能應用市場展望

12.2.4 “智能＋X”將成新時尚

12.2.5 人工智能帶來生活變革

圖表目錄

圖表：人工智能產業鏈

圖表：人工智能產業鏈的重點企業

圖表：人工智能的發展歷程

圖表：人工智能的三個階段

圖表：全球運功監測傳動器市場

圖表：1990VS2013計算成本

圖表：人工智能產業發展歷程

圖表：全球人工智能企業數量分布

圖表：人工智能的重點品類的公司分布

圖表：全球人工智能申請專利數量分布圖

圖表：全球人工智能申請專利各細分領域百分比

圖表：全球人工智能細分領域申請專利數量趨勢

圖表：美國人工智能相關戰略、計劃

圖表：美國人工智能典型研發機構

圖表：人工智能典型研發企業

圖表：美國人工智能專利細分領域百分比TOP5

圖表：美國人工智能技術在軍事裝備領域的應用

圖表：人工智能技術在民品產業的應用

圖表：人工智能技術研究者所屬機構分布

圖表：日本AI大型上市公司

圖表：日本AI中小型上市公司

圖表：日本人工智能相關戰略、計劃

圖表：美國腦計劃預算

圖表：韓國人工智能相關戰略、計劃

圖表：國際互聯網巨頭加速布局人工智能

圖表：記憶網絡系統辨別圖片中的內容

圖表：維基百科上目前支持添加“無意失誤”（good faith）標簽的語種

圖表：中國腦計劃的主要內容

圖表：中國腦計劃分為腦科學以及類腦科學兩部分

圖表：大眾對人工智能的了解程度

圖表：大眾了解人工智能的主要渠道

圖表：人工智能水平最受認可領域

圖表：人工智能最具價值的領域

圖表：體力勞動將會被AI取代

圖表：超人工智能需理性看待

圖表：提到“深度學習”或“深度神經網絡”的文章數量

圖表：提到“深度學習”或“深度神經網絡”且被至少引用一次的文章數量

圖表：中國人工智能申請專利數量分布圖

圖表：中國人工智能申請專利各細分領域百分比

圖表：中國人工智能專利細分領域百分比TOP5

圖表：2014-2020年中國人工智能產業規模

圖表：人工智能產業發展特征

圖表：中國人工智能企業省際分布

圖表：國內企業在人工智能領域的布局

圖表：人工智能產業生態格局的三層基本架構

圖表：百度大腦的存儲能力

圖表：技術層的運行機制

圖表：專業智能階段的AI產業格局

圖表：通用智能階段的AI產業格局

圖表：不同測試方法得出評分不具可比性

圖表：人工智能系統無法識別圖像問題

圖表：人工智能系統無法操控工具回答問題

圖表：人工智能系統測試接口示意圖

圖表：人工智能和人類智能發展曲線示意圖

圖表：云計算應用模式

圖表：大數據技術框架

圖表：大數據交易平臺企業一覽及介紹

圖表：全球數據總量將出現爆發式增長

圖表：深度學習結構示意圖

圖表：淺層模型和深層模型的對比

圖表：谷歌深度學習模型

圖表：GitHub深度學習開源排名（一）

圖表：GitHub深度學習開源排名（二）

圖表：語義依存分析例子

圖表：計算機視覺與其他領域的關系

圖表：CV在人機交互上的前沿應用

圖表：計算機視覺的處理流程

圖表：人臉識別過程

圖表：具有情景意識的環境感知網絡分層結構

圖表：智能診斷系統平臺組成結構

圖表：AI可能的重構的領域與方式

圖表：AI全自動化智能工廠系統

圖表：工業4.0愿景

圖表：智能健康管理公司Welltok近年融資額不斷創新高

圖表：安防巡邏機器人

圖表：步態識別技術

圖表：2007-2020年全球生物識別技術市場規模

圖表：“情感”圖靈測試

圖表：AlphaSense智能搜索幫助提高投資決策效率

圖表：Lending Club的智能風控模式

圖表：人工智能在零售領域的技術應用

圖表：人工智能在零售領域的應用趨勢

圖表：人工智能將成為未來零售業的超級大腦

圖表：2012-2020年我國智能家居市場規模

圖表：智能家居產品分類

圖表：已經公布無人車（包括無人駕駛公交車）上路時間表的公司

圖表：全球無人駕駛銷量增長趨勢

圖表：NVIDIA具有學習功能的自動駕駛系統

圖表：2014訓練一個分類器判斷一個動詞屬于加/減

圖表：機器人行業產業鏈長度圖

圖表：機器人產品的全生命周期

圖表：2014年全球工業機器人市場分布情況

圖表：2015年全球服務機器人銷售額結構占比

圖表：2012-2015年全球服務機器人銷售額及其增速

圖表：2012-2015年全球服務機器人市場銷售額結構

圖表：全球服務機器人服務領域對比

圖表：服務務機器人的主要應用領域

圖表：國內服務機器人類型分布

圖表：手術機器人

圖表：醫用機器人應用領域結構圖（按銷量）

圖表：國產軍事機器“大狗”

圖表：掃地機器人

圖表：AGV機器人

圖表：碼垛機器人

圖表：分揀抓取機器人

圖表：2014-2015財年微軟綜合收益表

圖表：2014-2015財年微軟分部資料

圖表：2014-2015財年微軟收入分地區資料

圖表：2015-2016財年微軟綜合收益表

圖表：2015-2016財年微軟分部資料

圖表：2015-2016財年微軟收入分地區資料

圖表：2016-2017財年微軟綜合收益表

圖表：2016-2017財年微軟分部資料

圖表：2014-2015年IBM綜合收益表

圖表：2014-2015年IBM收入分地區資料

圖表：2015-2016年IBM綜合收益表

圖表：2015-2016年IBM分部資料

圖表：2016-2017年IBM綜合收益表

圖表：2016-2017年IBM分部資料

圖表：2016-2017年IBM收入分地區資料

圖表：IBM圍繞Watson全面布局人工智能

圖表：Watson目前的六種主要功能

圖表：Watson的發展歷程

圖表：2014-2015年Alphabet綜合收益表

圖表：2014-2015年Alphabet收入分部門資料

圖表：2014-2015年Alphabet收入分地區資料

圖表：2015-2016年Alphabet綜合收益表

圖表：2015-2016年Alphabet收入分地區資料

圖表：2016-2017年Alphabet綜合收益表

圖表：2016-2017年Alphabet收入分地區資料

圖表：谷歌人工智能的發展途徑

圖表：Google在AI上的布局

圖表：Google越來越多的軟件開始融入AI技術

圖表：2014-2015財年英特爾公司綜合收益表

圖表：2014-2015財年英特爾公司分部資料

圖表：2014-2015財年英特爾公司收入分地區資料

圖表：2015-2016財年英特爾公司綜合收益表

圖表：2015-2016財年英特爾公司分部資料

圖表：2015-2016財年英特爾公司收入分地區資料

圖表：2016-2017財年英特爾公司綜合收益表

圖表：2016-2017財年英特爾公司分部資料

圖表：英特爾全面布局人工智能

圖表：2014-2015年亞馬遜綜合收益表

圖表：2014-2015年亞馬遜分部資料

圖表：2014-2015年亞馬遜收入分地區資料

圖表：2015-2016年亞馬遜綜合收益表

圖表：2015-2016年亞馬遜收入分地區資料

圖表：2016-2017年亞馬遜綜合收益表

圖表：2016-2017年亞馬遜收入分地區資料

圖表：亞馬遜Echo音箱

圖表：Amazon Lex

圖表：2014-2015年百度綜合收益表

圖表：2014-2015年百度收入分部資料

圖表：2015-2016年百度綜合收益表

圖表：2015-2016年百度收入分部資料

圖表：2016-2017年百度綜合收益表

圖表：2014-2015年騰訊綜合收益表

圖表：2014-2015年騰訊收入分部資料

圖表：2014-2015年騰訊收入分地區資料

圖表：2015-2016年騰訊綜合收益表

圖表：2015-2016年騰訊收入分部資料

圖表：2015-2016年騰訊收入分地區資料

圖表：2016-2017年騰訊綜合收益表

圖表：騰訊人工智能硬件布局

圖表：QQ物聯系統

圖表：2014-2015財年阿里巴巴綜合收益表

圖表：2014-2015財年阿里巴巴分部資料

圖表：2014-2015財年阿里巴巴收入分產品資料

圖表：2015-2016財年阿里巴巴綜合收益表

圖表：2015-2016財年阿里巴巴分部資料

圖表：2015-2016財年阿里巴巴收入分產品資料

圖表：2016-2017財年阿里巴巴綜合收益表

圖表：2016-2017財年阿里巴巴分部資料

圖表：2016-2017財年阿里巴巴收入分產品資料

圖表：DTPAI機器學習核心庫

圖表：2015-2017年科大訊飛股份有限公司總資產和凈資產

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司營業收入和凈利潤

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司營業收入和凈利潤

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司現金流量

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司現金流量

圖表：2016年科大訊飛股份有限公司主營業務收入分行業、產品、地區

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司成長能力

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司成長能力

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司短期償債能力

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司短期償債能力

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司長期償債能力

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司長期償債能力

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司運營能力

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司運營能力

圖表：2015-2016年科大訊飛股份有限公司盈利能力

圖表：2017年科大訊飛股份有限公司盈利能力

圖表：2015-2017年科大智能科技股份有限公司總資產和凈資產

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司營業收入和凈利潤

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司營業收入和凈利潤

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司現金流量

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司現金流量

圖表：2016年科大智能科技股份有限公司主營業務收入分行業、產品、地區

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司成長能力

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司成長能力

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司短期償債能力

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司短期償債能力

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司長期償債能力

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司長期償債能力

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司運營能力

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司運營能力

圖表：2015-2016年科大智能科技股份有限公司盈利能力

圖表：2017年科大智能科技股份有限公司盈利能力

圖表：深瞳人眼攝像機

圖表：皓目行為分析儀

圖表：捷通華聲主要財務指標

圖表：捷通華聲營收及凈利潤增長率

圖表：捷通華聲營收結構及毛利率

圖表：捷通華聲主要業務產品（一）

圖表：捷通華聲主要業務產品（二）

圖表：捷通華聲主要業務產品（三）

圖表：捷通華聲服務領域及代表客戶

圖表：全球人工智能投融資情況

圖表：全球AI產業融資圖景，季度對比

圖表：全球人工智能企業融資規模分布

圖表：2000-2016全球人工智能領域融資階段分布

圖表：人工智能的重點品類的融資分布

圖表：最受風險資本青睞的人工智能品類

圖表：2010-2014年投向AI創業公司的風投總額

圖表：2011-2015年人工智能領域獲投企業所屬領域分布

圖表：中國人工智能行業投資額及投資次數

圖表：2015年AI領域投融資的金額分布

圖表：中國人工智能行業投資額及投資次數

圖表：2015年機器人各細分領域投融資事件數量

圖表：2015年AI領域投融資所處階段

圖表：人工智能投資邏輯

圖表：人工智能發展趨勢