2024-2030年中國機器學習行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)查及投資前景研判報告

第一章機器學習相關介紹

1.1 人工智能相關概念

1.1.1 人工智能的定義

1.1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

1.1.3 人工智能基本要素

1.2 機器學習的概念

1.2.1 機器學習的定義

1.2.2 機器學習開發(fā)平臺

1.2.3 機器學習的原理

1.2.4 機器學習應用范圍

1.3 機器學習的分類

1.3.1 按學習模式不同分類

1.3.2 按算法網(wǎng)絡深度分類

第二章2019-2023年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析

2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述

2.1.1 人工智能發(fā)展歷程

2.1.2 人工智能支持政策

2.1.3 人工智能市場規(guī)模

2.1.4 人工智能區(qū)域分布

2.1.5 人工智能市場結構

2.1.6 人工智能專利數(shù)量

2.1.7 人工智能融資規(guī)模

2.1.8 人工智能應用狀況

2.2 中國人工智能市場運行狀況

2.2.1 人工智能發(fā)展歷程

2.2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)政策

2.2.3 人工智能市場規(guī)模

2.2.4 人工智能軟件規(guī)模

2.2.5 人工智能企業(yè)數(shù)量

2.2.6 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

2.2.7 人工智能從業(yè)人員

2.2.8 人工智能融資規(guī)模

2.3 人工智能基礎層

2.3.1 基礎層產(chǎn)業(yè)鏈價值

2.3.2 基礎層發(fā)展歷程

2.3.3 基礎層市場規(guī)模

2.3.4 基礎層發(fā)展現(xiàn)狀

2.3.5 基礎層融資規(guī)模

2.3.6 基礎層發(fā)展問題

2.3.7 基礎層發(fā)展趨勢

2.4 人工智能技術層

2.4.1 技術層發(fā)展現(xiàn)狀

2.4.2 人工智能技術全景

2.4.3 人工智能技術水平

2.4.4 人工智能技術分布

2.4.5 人工智能技術成熟度

2.4.6 人工智能熱點技術

2.4.7 人工智能專利數(shù)量

2.4.8 自然語音處理技術

2.4.9 生物特征識別技術

2.4.10 知識圖譜技術

2.4.11 計算機視覺技術

2.4.12 語音語義技術

2.4.13 人工智能技術平臺

2.4.14 技術層發(fā)展問題

2.4.15 技術層發(fā)展趨勢

2.5 人工智能應用層

2.5.1 應用層發(fā)展現(xiàn)狀

2.5.2 各應用層成熟度

2.5.3 應用層市場結構

2.5.4 應用層發(fā)展問題

2.5.5 應用層發(fā)展趨勢

2.5.6 人工智能醫(yī)療領域應用

2.5.7 人工智能金融領域應用

2.5.8 人工智能智慧城市應用

2.5.9 人工智能教育領域應用

2.5.10 人工智能制造業(yè)應用

2.6 部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況

2.6.1 上海市

2.6.2 北京市

2.6.3 深圳市

2.6.4 杭州市

2.7 中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析

2.7.1 人工智能總體發(fā)展趨勢

2.7.2 人工智能宏觀趨勢研判

2.7.3 人工智能技術發(fā)展研判

2.7.4 人工智能應用場景研判

2.7.5 人工智能市場規(guī)模預測

第三章2019-2023年機器學習行業(yè)發(fā)展綜合分析

3.1 全球機器學習行業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1 機器學習市場規(guī)模分析

3.1.2 機器學習行業(yè)發(fā)展動力

3.1.3 機器學習市場競爭格局

3.1.4 機器學習發(fā)展面臨挑戰(zhàn)

3.1.5 機器學習企業(yè)競爭優(yōu)勢

3.1.6 機器學習市場前景預測

3.2 中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

3.2.1 機器學習行業(yè)發(fā)展歷程

3.2.2 機器學習行業(yè)政策回顧

3.2.3 機器學習市場規(guī)模分析

3.2.4 機器學習市場區(qū)域分布

3.2.5 機器學習市場競爭格局

3.2.6 機器學習平臺市場份額

3.2.7 機器學習行業(yè)制約因素

3.3 中國機器學習行業(yè)技術發(fā)展狀況

3.3.1 機器學習技術發(fā)展路線

3.3.2 機器學習專利申請數(shù)量

3.3.3 機器學習技術發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.4 機器學習技術成熟度

3.3.5 機器學習技術研究進展

3.3.6 機器學習技術研究趨勢

第四章中國機器學習產(chǎn)業(yè)鏈綜合分析

4.1 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈構成

4.2 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

4.2.1 人工智能芯片主要類型

4.2.2 人工智能芯片市場規(guī)模

4.2.3 人工智能芯片供應商

4.2.4 云計算市場規(guī)模分析

4.2.5 云計算平臺服務商

4.2.6 云計算代表企業(yè)介紹

4.2.7 大數(shù)據(jù)技術體系圖譜

4.2.8 大數(shù)據(jù)服務商分析

4.2.9 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

4.2.10 大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模

4.2.11 大數(shù)據(jù)行業(yè)應用結構

4.2.12 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求

4.3 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

4.3.1 機器學習技術服務商

4.3.2 機器學習平臺廠商

4.3.3 機器學習開放平臺

4.3.4 機器學習開源發(fā)展

4.4 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈下游概述

4.4.1 機器學習應用服務商

4.4.2 機器學習應用領域概況

4.4.3 基于GPU的機器學習應用

第五章2019-2023年深度學習行業(yè)發(fā)展深度分析

5.1 深度學習行業(yè)發(fā)展綜述

5.1.1 深度學習基本概念

5.1.2 深度學習發(fā)展歷程

5.1.3 深度學習所處階段

5.1.4 深度學習主要功能

5.1.5 深度學習發(fā)展動力

5.1.6 深度學習融合發(fā)展

5.2 深度學習市場運行現(xiàn)狀分析

5.2.1 深度學習競爭格局

5.2.2 細分市場發(fā)展現(xiàn)狀

5.2.3 預訓練模型現(xiàn)狀分析

5.2.4 深度學習融資現(xiàn)狀

5.2.5 深度學習應用領域

5.2.6 深度學習發(fā)展問題

5.2.7 深度學習發(fā)展建議

5.3 深度學習開源框架市場分析

5.3.1 深度學習框架發(fā)展歷程

5.3.2 深度學習框架主要作用

5.3.3 深度學習框架驅動因素

5.3.4 深度學習框架市場份額

5.3.5 開源框架市場競爭格局

5.3.6 選擇開源框架的考量因素

5.4 深度學習行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

5.4.1 深度學習應用前景

5.4.2 深度學習發(fā)展趨勢

5.4.3 深度學習技術趨勢

5.4.4 模型小型化發(fā)展方向

第六章中國機器學習行業(yè)應用領域發(fā)展分析

6.1 機器學習算法應用場景分析

6.1.1 分類算法應用場景

6.1.2 回歸算法應用場景

6.1.3 聚類算法應用場景

6.1.4 關聯(lián)規(guī)則應用場景

6.2 機器學習在醫(yī)療領域中的應用

6.2.1 主要應用場景

6.2.2 醫(yī)療影像智能診斷

6.2.3 新藥研發(fā)

6.2.4 基因測序

6.3 機器學習在金融領域中的應用

6.3.1 主要應用場景

6.3.2 聯(lián)邦學習

6.3.3 金融科技

6.3.4 智能風控

6.3.5 智慧銀行

6.3.6 智慧投顧

6.4 機器學習在農(nóng)業(yè)領域中的應用

6.4.1 應用意義

6.4.2 應用現(xiàn)狀

6.4.3 應用問題

6.4.4 應用展望

6.5 機器學習在制造業(yè)中的應用

6.5.1 應用優(yōu)勢

6.5.2 智能工廠

6.5.3 智能物流

6.5.4 智能系統(tǒng)

6.5.5 缺陷檢測

6.5.6 預測性維護

6.5.7 生成設計

6.5.8 能耗預測

6.5.9 供應鏈管理

6.6 機器學習在智慧城市中的應用

6.6.1 智能政務

6.6.2 智能基礎設施系統(tǒng)

6.6.3 智能交通

6.6.4 自動駕駛

6.6.5 安防行業(yè)

6.7 機器學習在教育領域中的應用

6.7.1 智慧校園

6.7.2 智慧課堂

6.7.3 智適應教學

第七章國內(nèi)外企業(yè)主要機器學習產(chǎn)品及應用分析

7.1 全球主要科技企業(yè)機器學習布局

7.2 機器學習在國外企業(yè)中的應用

7.2.1 亞馬遜機器學習應用

7.2.2 蘋果公司機器學習應用

7.2.3 Ayasdi機器學習應用

7.2.4 Digital Reasoning機器學習應用

7.2.5 Facebook機器學習應用

7.2.6 谷歌機器學習應用

7.2.7 IBM Watson機器學習應用

7.2.8 QBurst機器學習應用

7.2.9 高通機器學習應用

7.2.10 Uber機器學習應用

7.3 機器學習在國內(nèi)企業(yè)中的應用

7.3.1 百度機器學習云平臺

7.3.2 阿里云機器學習平臺

7.3.3 騰訊智能鈦機器學習

7.3.4 第四范式AutoML平臺

第八章中國機器學習重點企業(yè)經(jīng)營分析

8.1 商湯科技

8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2 經(jīng)營效益分析

8.1.3 企業(yè)商業(yè)模式

8.1.4 機器學習布局

8.1.5 企業(yè)融資狀況

8.1.6 企業(yè)應用場景

8.2 第四范式

8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2 機器學習平臺

8.2.3 企業(yè)融資規(guī)模

8.2.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢

8.2.5 企業(yè)研發(fā)投入

8.2.6 企業(yè)應用場景

8.3 曠視科技

8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2 企業(yè)經(jīng)營效益

8.3.3 企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模

8.3.4 企業(yè)業(yè)務構成

8.3.5 企業(yè)研發(fā)投入

8.3.6 機器學習技術

8.4 科大訊飛

8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2 經(jīng)營效益分析

8.4.3 業(yè)務經(jīng)營分析

8.4.4 財務狀況分析

8.4.5 核心競爭力分析

8.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.5 浪潮集團

8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.5.2 經(jīng)營效益分析

8.5.3 業(yè)務經(jīng)營分析

8.5.4 財務狀況分析

8.5.5 核心競爭力分析

8.5.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.6 百度飛槳

8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.6.2 企業(yè)發(fā)展歷程

8.6.3 平臺技術優(yōu)勢

8.6.4 企業(yè)核心競爭力

8.6.5 深度學習發(fā)展

8.6.6 平臺應用場景

8.7 索信達控股

8.7.1 企業(yè)發(fā)展概況

8.7.2 企業(yè)發(fā)展歷程

8.7.3 業(yè)務經(jīng)營分析

8.7.4 核心競爭力分析

8.7.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.8 其他企業(yè)

8.8.1 九章 云極

8.8.2 阿里云

8.8.3 華為云

8.8.4 京東云

8.8.5 騰訊云

8.8.6 百分點

8.8.7 天云數(shù)據(jù)

第九章2024-2030年中國機器學習行業(yè)投資分析及前景預測

9.1 中國機器學習行業(yè)投資分析

9.1.1 機器學習投資狀況分析

9.1.2 機器學習進入壁壘分析

9.2 中國機器學習行業(yè)發(fā)展前景分析

9.2.1 機器學習市場發(fā)展前景

9.2.2 機器學習行業(yè)發(fā)展方向

9.2.3 機器學習市場空間預測

9.3 機器學習技術發(fā)展趨勢分析

9.3.1 發(fā)展膠囊網(wǎng)絡技術

9.3.2 發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡

9.3.3 發(fā)展深度強化學習

9.3.4 可解釋性機器學習

9.4 2024-2030年中國機器學習行業(yè)預測分析

9.4.1 2024-2030年中國機器學習行業(yè)影響因素分析

9.4.2 2024-2030年中國機器學習市場規(guī)模預測