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《2021-2025年中國深度學習發(fā)展及趨勢專項研究報告》由中研普華深度學習行業(yè)分析專家領銜撰寫，主要分析了深度學習行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景，同時對深度學習行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的深度學習行業(yè)數據分析，幫助客戶評估深度學習行業(yè)投資價值。
本報告所有內容受法律保護。國家統(tǒng)計局授予中研普華公司，中華人民共和國涉外調查許可證：國統(tǒng)涉外證字第1226號。
本報告由中國行業(yè)研究網出品，報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統(tǒng)計成果，報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權，任何網站或媒體不得轉載或引用，否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告，請直接聯(lián)系本網站，以便獲得全程優(yōu)質完善服務。
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本報告目錄與內容系中研普華原創(chuàng)，未經本公司事先書面許可，拒絕任何方式復制、轉載。
第一章 深度學習基本概述????? 1
第一節(jié) 基于人工神經網絡的深度學習算法綜述???? 1
一、人工神經網絡介紹?????? 1
二、人工神經網絡背景?????? 1
三、深度學習的定義??? 2
四、深度學習背景介紹?????? 2
五、深度學習生命周期研究?????? 3
六、典型的深度學習算法??? 6
第二節(jié) 深度學習與機器學習的比較? 12
一、應用場景?????? 12
二、所需數據量??? 12
三、執(zhí)行時間?????? 12
四、解決問題的方法??? 12
第三節(jié) 中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈分布情況???? 13
一、中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈基礎層?????? 13
二、中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈技術層?????? 14
三、中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈應用層?????? 15
第四節(jié) 機器學習、深度學習和人工智能的關系???? 16
一、人工智能（artificialintelligence）——為機器賦予人的智能? 16
二、機器學習——一種實現(xiàn)人工智能的方法??? 16
三、深度學習——一種實現(xiàn)機器學習的技術??? 17
四、深度學習使得機器學習能夠實現(xiàn)眾多的應用，并拓展了人工智能的領域范圍??? 19
五、人工智能、機器學習、深度學習技術的辨析??? 19
第二章 全球深度學習發(fā)展研究及應用前景 20
第一節(jié) 國外深度學習研究進展及成果???? 20
一、國外深度學習研究的進展與動向?????? 20
二、國外深度學習的研究問題及其成果??? 22
三、國外深度學習研究未來可能取得的突破??? 27
第二節(jié) 主要國家在深度學習的發(fā)展? 30
一、美國?????? 30
二、英國?????? 41
三、德國?????? 45
第三節(jié) 巨頭科技企業(yè)深度學習研究對比? 47
一、deepmind???? 47
二、openai? 49
三、谷歌?????? 51
四、微軟?????? 53
五、bvlc???? 55
六、facebook???? 56
七、亞馬遜??? 56
八、apple???? 57
第三章 深度學習發(fā)展環(huán)境分析????? 61
第一節(jié) 政策環(huán)境分析? 61
一、國外政府出臺相關政策分析?????? 61
二、國內政府相關扶持政策分析?????? 69
三、政策動向及環(huán)境影響??? 70
第二節(jié) 社會經濟環(huán)境分析? 72
一、中國宏觀經濟發(fā)展分析?????? 72
二、宏觀經濟數據發(fā)展研究?????? 74
三、人工智能經濟時代下的社會經濟發(fā)展?????? 78
四、智慧城市建設提速，產生數據量巨大?????? 80
五、社會經濟環(huán)境的影響??? 81
第三節(jié) 技術環(huán)境分析? 82
一、深度學習技術壁壘?????? 82
二、技術發(fā)展現(xiàn)狀?????? 82
三、技術環(huán)境影響?????? 84
第四節(jié) 投資環(huán)境分析? 85
一、投融資環(huán)境情況分析??? 85
二、環(huán)境影響?????? 85
第四章 我國深度學習運行現(xiàn)狀分析???? 86
第一節(jié) 深度學習發(fā)展分析? 86
一、深度學習框架重要性日益凸顯??? 86
二、深度學習的優(yōu)缺點?????? 87
三、深度學習是人工智能發(fā)展的主要驅動力??? 88
四、深度學習模型在邊緣計算中發(fā)揮作用?????? 92
五、深度學習的瓶頸依舊困擾著產學研??? 93
六、近3年內深度學習技術的重點行業(yè)新產品特點介紹?????? 93
第二節(jié) 深度學習訓練過程? 97
一、在非監(jiān)督數據上建立多層神經網絡的一個有效方法?????? 97
二、自下上升的非監(jiān)督學習?????? 98
三、自頂向下的監(jiān)督學習??? 98
第三節(jié) 深度學習技術發(fā)展態(tài)勢及研究進展???? 98
一、傳統(tǒng)機器學習和深度學習的核心區(qū)別?????? 98
二、深度學習技術發(fā)展?????? 99
三、深度學習技術研究進展?????? 100
四、深度學習市場發(fā)展態(tài)勢分析?????? 101
第四節(jié) 2020年深度學習發(fā)展動態(tài)??? 101
一、2020年1月，openai宣布將pytorch作為其標準的深度學習框架?? 101
二、2020年3月，megvii開源深度學習ai框架??? 102
三、2020年3月，keras
四、2020年3月，華為技術有限公司開源"mindspore? 102
五、2020年4月，ibm公司的cogmol加速了covid-19的治療開發(fā)????? 103
六、2020年6月，abbyy開源neoml，深度學習和算法的框架????? 103
七、2020年6月，finder發(fā)布????? 103
八、2020年8月，scikit-learn發(fā)布了0.23版本??? 104
九、2020年10月，《自然機器智能》雜志發(fā)表了一個突破性的模型? 104
十、2020年10月，miscnn發(fā)布???? 104
十一、2020年10月，tensorflow2.3發(fā)布??? 105
十二、2020年10月，pytorch
第五章 深度學習技術主要應用領域及發(fā)展分析?????? 106
第一節(jié) 計算機視覺領域???? 106
一、計算機視覺領域主要場景??? 106
二、計算機視覺技術發(fā)展的趨勢?????? 107
三、深度學習技術在計算機視覺領域研究進展?????? 108
四、深度學習在計算機視覺領域應用分析?????? 109
第二節(jié) 人臉識別領域? 113
一、人臉識別領域主要場景?????? 113
二、人臉識別技術發(fā)展的趨勢??? 113
三、深度學習技術在人臉識別研究進展??? 114
四、深度學習在人臉識別領域應用分析??? 115
第三節(jié) 圖像識別領域? 116
一、圖像識別領域主要場景?????? 116
二、圖像識別技術發(fā)展的趨勢??? 118
三、深度學習技術在圖像識別領域研究進展??? 118
四、深度學習在圖像識別領域應用分析??? 119
第四節(jié) 語音及理解領域???? 120
一、語音及理解領域主要場景??? 120
二、語音及理解技術發(fā)展的趨勢?????? 122
三、深度學習技術在語音及理解領域研究進展?????? 122
四、深度學習在語音及理解領域應用分析?????? 124
第六章 深度學習競爭分析及企業(yè)格局分布 126
第一節(jié) 總體市場競爭狀況分析? 126
一、深度學習競爭特征?????? 126
二、深度學習競爭狀況?????? 126
三、深度學習平臺市場份額?????? 127
四、深度學習企業(yè)競爭比較分析?????? 127
第二節(jié) 企業(yè)競爭格局分析? 130
一、華為?????? 130
二、百度?????? 134
三、阿里?????? 139
四、騰訊?????? 142
五、滴滴?????? 148
六、海帆數據?????? 151
七、字節(jié)跳動?????? 153
第三節(jié) 深度學習的swot分析??? 157
一、機會與威脅??? 157
二、優(yōu)勢與劣勢??? 158
第七章 深度學習發(fā)展方向研究及前景分析 160
第一節(jié) 深度學習影響的重點領域???? 160
一、機器學習在汽車領域的前景?????? 160
二、機器學習在制造業(yè)的前景??? 161
三、機器學習在零售業(yè)的前景??? 162
四、機器學習在金融業(yè)的前景??? 163
五、機器學習在農業(yè)的前景?????? 164
六、機器學習在能源領域的前景?????? 165
七、機器學習在衛(wèi)生保健領域的前景?????? 166
八、機器學習在醫(yī)藥制劑領域的前景?????? 167
九、機器學習在公共社會領域的前景?????? 168
十、機器學習在媒體領域的前景?????? 169
十一、機器學習在電信領域的前景??? 170
第二節(jié) 深度學習技術發(fā)展方向? 170
一、深度學習技術發(fā)展方向研究?????? 170
二、大數據拓展深度學習的道路?????? 171
三、深度學習進一步發(fā)展方向分析??? 172
四、深度學習市場的應用方向預測??? 172
第三節(jié) 全球深度學習發(fā)展方向? 173
一、深度學習應用覆蓋更廣泛，市場增速加快?????? 173
二、深度學習技術研究持續(xù)深入?????? 174
三、邊緣計算將給深度學習和芯片帶來更多市場??? 175
四、深度學習芯片迎來高速發(fā)展的階段??? 176
第四節(jié) 技術趨勢預測? 177
一、深度學習在過去幾年中保持了穩(wěn)定的增長趨勢?????? 177
二、深度學習是大數據時代的算法利器，成為近幾年的研究熱點?????? 177
三、深度學習各類模型全面賦能基礎應用?????? 177
四、深度神經網絡呈現(xiàn)層數越來越深，結構越來越復雜?????? 178
五、深度神經網絡節(jié)點功能不斷豐富?????? 178
六、深度神經網絡工程化應用技術不斷深化??? 179
七、深度學習與多種機器學習技術不斷融合發(fā)展??? 179
第八章 深度學習研究結論及建議? 180
第一節(jié) 深度學習研究結論? 180
第二節(jié) 深度學習發(fā)展建議? 180
圖表目錄
圖表：深度學習步驟??? 3
圖表：「監(jiān)督學習」在ai知識結構中的位置??? 11
圖表：中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈基礎層??? 13
圖表：中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈技術層??? 14
圖表：中國人工智能百強企業(yè)產業(yè)鏈應用層??? 15
圖表：人工智能、機器學習、深度學習技術的辨析?????? 19
圖表：nhtsa對自動駕駛等級的定義????? 43
圖表：deepmind智能體與現(xiàn)實的互動??? 48
圖表：全球提出ai合作計劃的國家分布情況【截止2018年12月底】???? 61
圖表：中國人工智能相關政策??? 69
圖表：人臉識別領域主要場景??? 113
圖表：人臉識別技術具體應用領域??? 116
圖表：中國深度學習平臺市場綜合份額排名??? 127
圖表：無人駕駛車輛基本組成??? 136
圖表：mnn、ncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能（1）??? 143
圖表：mnn、ncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能（2）??? 143
圖表：mnn、ncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能（3）??? 144
圖表：mnn、ncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能（4）??? 144
圖表：機器學習在汽車領域的前景??? 160
圖表：機器學習在制造業(yè)的前景?????? 161
圖表：機器學習在零售業(yè)的前景?????? 162
圖表：機器學習在金融業(yè)的前景?????? 163
圖表：機器學習在農業(yè)的前景??? 164
圖表：機器學習在能源領域的前景??? 165
圖表：機器學習在衛(wèi)生保健領域的前景??? 166
圖表：機器學習在醫(yī)藥制劑領域的前景??? 167
圖表：機器學習在公共社會領域的前景??? 168
圖表：機器學習在媒體領域的前景??? 169
圖表：機器學習在電信領域的前景??? 170
圖表：全球深度學習軟件喜營收(按區(qū)域):2017-2025??? 173
圖表：全球邊緣計算設備出貨量(按設備種類):2017-2025年?????? 175
圖表：全球深度學習芯片收入(按類型):2016-2025年?? 176
深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數據的分布式規(guī)律，進而預測或分類數據。深度學習是一種學習數據表征的算法，它可以從無規(guī)律、抽象的觀測值即輸入值中學習到數據的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學習到圖片的內部特征，例如圖片中的實體、數字等。深度學習的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。
深度學習概念由Hinton于2006年在《Science》上發(fā)表的論文《DeepLearning》提出。
提到：1、在ANN中，感知器的隱層數量越多，對于數據隱藏特征的學習能力就越強，而且學習到的特征會更好的幫助理解數據，從而能夠更好的對數據進行可視化或分類；
2、由于ANN層數越多，參數就會以幾何倍數的增加，因此ANN的層數會加大對整個網絡的訓練效率，由此Hinton提出了基于無監(jiān)督學習的“逐層初始化”來有效克服該難題。在深度學習領域中，最先出現(xiàn)的算法是Hinton提出的限制玻爾茲曼機（RBM）以及基于此提出的深度置信網絡(DBN)，這兩種算法為解決復雜的優(yōu)化難題提供了思路，為解決多層復雜網絡帶來了希望。之后提出的自動編碼器算法也風靡一時。
此外Hinton的得意弟子Lecun等人提出的卷積神經網絡（CNN）真正將深度學習研究領上了高潮，其本質上是用來解決圖片或視頻中的實體識別等難題的，它利用圖片2維或3維空間特性有效的減少了網絡的訓練參數。
國外的深度學習研究在整體上呈現(xiàn)出三個基本趨勢：一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養(yǎng)發(fā)展的實證研究；二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構；三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環(huán)境支持系統(tǒng)設計。深度學習研究又呈現(xiàn)出兩個較為明顯的特點。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、工信部、中國行業(yè)研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據，客觀、多角度地對中國深度學習市場進行了分析研究。報告在總結中國深度學習發(fā)展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國深度學習的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為深度學習企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環(huán)境調整經營策略。
♦ 項目有多大市場規(guī)模？發(fā)展前景如何？值不值得投資？
♦ 市場細分和企業(yè)定位是否準確？主要客戶群在哪里？營銷手段有哪些？
♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里？競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里？
♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些？會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)？
♦ 行業(yè)的最新變化有哪些？市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會？
♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么？您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤？
♦ 行業(yè)內的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1：商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒，但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力，那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多，請馬上訂購。
♦ 理由2：如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增，獲得更好的業(yè)績表現(xiàn)，您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議，那么您不可不訂。
♦ 理由3：如果您的企業(yè)準備投資于某項新業(yè)務，需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議，同時也不想為此付出大量的資源及調研時間，那么您非訂不可。
♦ 理由4：如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內資深經驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力，長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數據支持，而無法準確把握市場，搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點，那么請把這一切交給我們。
權威數據來源：國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內外上萬種專業(yè)刊物。
中研普華自主研發(fā)數據庫：中研普華細分行業(yè)數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業(yè)數據庫、宏觀經濟數據庫、區(qū)域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫：如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據：遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡，涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國，中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡，在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處，并在超過50多個城市建立了操作地，資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。
步驟1：設立研究小組，確定研究內容
針對目標，設立由產業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組，碩士以上學歷研究員擔任小組成員，共同確定該產業(yè)市場研究內容。
步驟2：市場調查，獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等；
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3：中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種)；
♦ 國內、國際行業(yè)協(xié)會出版物；
♦ 各種會議資料；
♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數字、年鑒、計劃等)；
♦ 專業(yè)數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數據庫，規(guī)模最全)；
♦ 企業(yè)內部刊物與宣傳資料。
步驟4：核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實；
♦ 同相關產業(yè)專家與銷售人員核實；
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5：進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6：核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7：撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉，分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告（對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告）。
步驟8：提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答，并為用戶就有關該行業(yè)的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長，擁有研究人員數量最多，規(guī)模最大，綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性，其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時，中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網站轉載，如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網)等。
專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業(yè)務領域 調查執(zhí)行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優(yōu)勢 服務流程管理
中央電視臺采訪中研普華高級研究員
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中研普華擁有20年的產業(yè)規(guī)劃、企業(yè)IPO上市咨詢、行業(yè)調研、細分市場研究及募投項目運作經驗，業(yè)務覆蓋全球。
豐富的行業(yè)經驗。設立產業(yè)研究組，積累了豐富的行業(yè)實踐經驗，充分運用扎實的理論知識，更好的為客戶提供服務。
資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經驗的企業(yè)家，擁有強大的專業(yè)能力。
科學的研究方法。采取專業(yè)的研究模型，精準的數據分析，周密的調查方法，各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準確。
完善的服務體系。不僅為您提供專業(yè)化的研究報告，還會為您提供超值的售后服務，給您帶來完善的一站式服務。
中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍，與國內外各大數據源建立起戰(zhàn)略合作關系。
中研普華推廣和傳播國內外頂尖管理理念，協(xié)助中國企業(yè)健康、持續(xù)成長，推動企業(yè)戰(zhàn)略轉型和管理升級。
中研普華獨創(chuàng)的水平行業(yè)市場資訊 + 垂直企業(yè)管理培訓的完美結合，體現(xiàn)了中研普華一站式服務的理念和優(yōu)勢。
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