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2022-2027年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告

報告編號:1819793       中國行業(yè)研究網(wǎng)       2021/12/23 打印
名稱: 2022-2027年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告
網(wǎng)址: http://www.mamogu.com/report/20211223/115628940.html
報告價格:

出版日期 2021年12月 報告頁碼 290頁 圖表數(shù)量 100個 中文印刷 12500元   中文電子 12500元 中文兩版 13000元   英文印刷 6000元   英文電子 6000元   英文兩版 6500元

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Email: Report@chinairn.com
版權聲明: 本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質(zhì)完善服務。
內(nèi)容簡介: 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
本報告由中研普華的資深專家和研究人員通過長期周密的市場調(diào)研,參考國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心、行業(yè)協(xié)會、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外專業(yè)研究機構提供的大量權威資料,并對多位業(yè)內(nèi)資深專家進行深入訪談的基礎上,通過與國際同步的市場研究工具、理論和模型撰寫而成。全面而準確地為您從行業(yè)的整體高度來架構分析體系。讓您全面、準確地把握整個機器學習行業(yè)的市場走向和發(fā)展趨勢。
本報告專業(yè)!權威!報告根據(jù)機器學習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經(jīng)驗,對中國機器學習行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風險、發(fā)展策略與投資建議等進行了分析,并重點分析了我國機器學習行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn),對機器學習行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預測。是機器學習企業(yè)、學術科研單位、投資企業(yè)準確了解行業(yè)最新發(fā)展動態(tài),把握市場機會,正確制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的必備參考工具,極具參考價值!
報告目錄:

第一章 機器學習相關介紹

第一節(jié) 人工智能相關概念

一、人工智能的定義

二、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

三、人工智能基本要素

第二節(jié) 機器學習的概念

一、機器學習的定義

二、機器學習開發(fā)平臺

三、機器學習的原理

四、機器學習應用范圍

第三節(jié) 機器學習的分類

一、按學習模式不同分類

二、按算法網(wǎng)絡深度分類

第二章 2017-2021年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析

第一節(jié) 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述

一、人工智能發(fā)展歷程

二、人工智能支持政策

三、人工智能市場規(guī)模

四、人工智能區(qū)域分布

五、人工智能市場結構

六、人工智能專利數(shù)量

七、人工智能融資規(guī)模

八、人工智能應用狀況

第二節(jié) 中國人工智能市場運行狀況

一、人工智能發(fā)展歷程

二、人工智能產(chǎn)業(yè)政策

三、人工智能市場規(guī)模

四、人工智能軟件規(guī)模

五、人工智能企業(yè)數(shù)量

六、人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

七、人工智能從業(yè)人員

八、人工智能融資規(guī)模

第三節(jié) 人工智能基礎層

一、基礎層產(chǎn)業(yè)鏈價值

二、基礎層發(fā)展歷程

三、基礎層市場規(guī)模

四、基礎層發(fā)展現(xiàn)狀

五、基礎層融資規(guī)模

六、基礎層發(fā)展問題

七、基礎層發(fā)展趨勢

第四節(jié) 人工智能技術層

一、技術層發(fā)展現(xiàn)狀

二、人工智能技術全景

三、人工智能技術水平

四、人工智能技術分布

五、人工智能技術成熟度

六、人工智能熱點技術

七、人工智能專利數(shù)量

八、自然語音處理技術

九、生物特征識別技術

十、知識圖譜技術

十一、計算機視覺技術

十二、語音語義技術

十三、人工智能技術平臺

十四、技術層發(fā)展問題

十五、技術層發(fā)展趨勢

第五節(jié) 人工智能應用層

一、應用層發(fā)展現(xiàn)狀

二、各應用層成熟度

三、應用層市場結構

四、應用層發(fā)展問題

五、應用層發(fā)展趨勢

六、人工智能醫(yī)療領域應用

七、人工智能金融領域應用

八、人工智能智慧城市應用

九、人工智能教育領域應用

十、人工智能制造業(yè)應用

第六節(jié) 部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況

一、上海市

二、北京市

三、深圳市

四、杭州市

第七節(jié) 中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析

一、人工智能總體發(fā)展趨勢

二、人工智能宏觀趨勢研判

三、人工智能技術發(fā)展研判

四、人工智能應用場景研判

五、人工智能市場規(guī)模預測

第三章 2017-2021年機器學習行業(yè)發(fā)展綜合分析

第一節(jié) 全球機器學習行業(yè)發(fā)展綜述

一、機器學習市場規(guī)模分析

二、機器學習行業(yè)發(fā)展動力

三、機器學習市場競爭格局

四、機器學習發(fā)展面臨挑戰(zhàn)

五、機器學習企業(yè)競爭優(yōu)勢

六、機器學習市場前景預測

第二節(jié) 中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

一、機器學習行業(yè)發(fā)展歷程

二、機器學習行業(yè)政策回顧

三、機器學習市場規(guī)模分析

四、機器學習市場區(qū)域分布

五、機器學習市場競爭格局

六、機器學習平臺市場份額

七、機器學習行業(yè)制約因素

第三節(jié) 中國機器學習行業(yè)技術發(fā)展狀況

一、機器學習技術發(fā)展路線

二、機器學習專利申請數(shù)量

三、機器學習技術發(fā)展現(xiàn)狀

四、機器學習技術成熟度

五、機器學習技術研究進展

六、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

第一節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈構成

第二節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

一、人工智能芯片主要類型

二、人工智能芯片市場規(guī)模

三、人工智能芯片供應商

四、云計算市場規(guī)模分析

五、云計算平臺服務商

六、云計算代表企業(yè)介紹

七、大數(shù)據(jù)技術體系圖譜

八、大數(shù)據(jù)服務商分析

九、大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

十、大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模

十一、大數(shù)據(jù)行業(yè)應用結構

十二、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求

第三節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

一、機器學習技術服務商

二、機器學習平臺廠商

三、機器學習開放平臺

四、機器學習開源發(fā)展

第四節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈下游概述

一、機器學習應用服務商

二、機器學習應用領域概況

三、基于gpu的機器學習應用

第五章 2017-2021年深度學習行業(yè)發(fā)展深度分析

第一節(jié) 深度學習行業(yè)發(fā)展綜述

一、深度學習基本概念

二、深度學習發(fā)展歷程

三、深度學習所處階段

四、深度學習主要功能

五、深度學習發(fā)展動力

六、深度學習融合發(fā)展

第二節(jié) 深度學習市場運行現(xiàn)狀分析

一、深度學習競爭格局

二、細分市場發(fā)展現(xiàn)狀

三、預訓練模型現(xiàn)狀分析

四、深度學習融資現(xiàn)狀

五、深度學習應用領域

六、深度學習發(fā)展問題

七、深度學習發(fā)展建議

第三節(jié) 深度學習開源框架市場分析

一、深度學習框架發(fā)展歷程

二、深度學習框架主要作用

三、深度學習框架驅動因素

四、深度學習框架市場份額

五、開源框架市場競爭格局

六、選擇開源框架的考量因素

第四節(jié) 深度學習行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

一、深度學習應用前景

二、深度學習發(fā)展趨勢

三、深度學習技術趨勢

四、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

第一節(jié) 機器學習算法應用場景分析

一、分類算法應用場景

二、回歸算法應用場景

三、聚類算法應用場景

四、關聯(lián)規(guī)則應用場景

第二節(jié) 機器學習在醫(yī)療領域中的應用

一、主要應用場景

二、醫(yī)療影像智能診斷

三、新藥研發(fā)

四、基因測序

第三節(jié) 機器學習在金融領域中的應用

一、主要應用場景

二、聯(lián)邦學習

三、金融科技

四、智能風控

五、智慧銀行

六、智慧投顧

第四節(jié) 機器學習在農(nóng)業(yè)領域中的應用

一、應用意義

二、應用現(xiàn)狀

三、應用問題

四、應用展望

第五節(jié) 機器學習在制造業(yè)中的應用

一、應用優(yōu)勢

二、智能工廠

三、智能物流

四、智能系統(tǒng)

五、缺陷檢測

六、預測性維護

七、生成設計

八、能耗預測

九、供應鏈管理

第六節(jié) 機器學習在智慧城市中的應用

一、智能政務

二、智能基礎設施系統(tǒng)

三、智能交通

四、自動駕駛

五、安防行業(yè)

第七節(jié) 機器學習在教育領域中的應用

一、智慧校園

二、智慧課堂

三、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

第一節(jié) 全球主要科技企業(yè)機器學習布局

第二節(jié) 機器學習在國外企業(yè)中的應用

一、亞馬遜機器學習應用

二、蘋果公司機器學習應用

三、ayasdi機器學習應用

四、digital reasoning機器學習應用

五、facebook機器學習應用

六、谷歌機器學習應用

七、ibm watson機器學習應用

八、qburst機器學習應用

九、高通機器學習應用

十、uber機器學習應用

第三節(jié) 機器學習在國內(nèi)企業(yè)中的應用

一、百度機器學習云平臺

二、阿里云機器學習平臺

三、騰訊智能鈦機器學習

四、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

第一節(jié) 商湯科技

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、經(jīng)營效益分析

三、企業(yè)商業(yè)模式

四、機器學習布局

五、企業(yè)融資狀況

六、企業(yè)應用場景

第二節(jié) 第四范式

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、機器學習平臺

三、企業(yè)融資規(guī)模

四、企業(yè)競爭優(yōu)勢

五、企業(yè)研發(fā)投入

六、企業(yè)應用場景

第三節(jié) 曠視科技

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、企業(yè)經(jīng)營效益

三、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模

四、企業(yè)業(yè)務構成

五、企業(yè)研發(fā)投入

六、機器學習技術

第四節(jié) 科大訊飛

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、經(jīng)營效益分析

三、業(yè)務經(jīng)營分析

四、財務狀況分析

五、核心競爭力分析

六、公司發(fā)展戰(zhàn)略

第五節(jié) 浪潮集團

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、經(jīng)營效益分析

三、業(yè)務經(jīng)營分析

四、財務狀況分析

五、核心競爭力分析

六、公司發(fā)展戰(zhàn)略

第六節(jié) 百度飛槳

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、企業(yè)發(fā)展歷程

三、平臺技術優(yōu)勢

四、企業(yè)核心競爭力

五、深度學習發(fā)展

六、平臺應用場景

第七節(jié) 索信達控股

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、企業(yè)發(fā)展歷程

三、業(yè)務經(jīng)營分析

四、核心競爭力分析

五、公司發(fā)展戰(zhàn)略

第八節(jié) 其他企業(yè)

一、九章云極

二、阿里云

三、華為云

四、京東云

五、騰訊云

六、百分點

七、天云數(shù)據(jù)

第九章 2022-2027年中國機器學習行業(yè)投資分析及前景預測

第一節(jié) 中國機器學習行業(yè)投資分析

一、機器學習投資狀況分析

二、機器學習進入壁壘分析

第二節(jié) 中國機器學習行業(yè)發(fā)展前景分析

一、機器學習市場發(fā)展前景

二、機器學習行業(yè)發(fā)展方向

三、機器學習市場空間預測

第三節(jié) 機器學習技術發(fā)展趨勢分析

一、發(fā)展膠囊網(wǎng)絡技術

二、發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡

三、發(fā)展深度強化學習

四、可解釋性機器學習

第四節(jié) 2022-2027年中國機器學習行業(yè)預測分析

一、2022-2027年中國機器學習行業(yè)影響因素分析

二、2022-2027年中國機器學習市場規(guī)模預測

圖表目錄

圖表:機器學習行業(yè)生命周期

圖表:機器學習行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結構

圖表:2021年全球機器學習行業(yè)市場規(guī)模

圖表:2021年中國機器學習行業(yè)市場規(guī)模

圖表:2021年中國機器學習市場占全球份額比較

圖表:2021年機器學習行業(yè)集中度

圖表:2021年機器學習市場價格走勢

圖表:2021年機器學習行業(yè)重要數(shù)據(jù)指標比較

圖表:2022-2027年機器學習行業(yè)市場規(guī)模預測

圖表:2022-2027年機器學習行業(yè)競爭格局預測

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1/f, block north financial center, shennan road east 5055, shenzhen, china

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Account name: shenzhen zero power intelligence co., ltd.

Account number: 4000023009200589997

公司簡介
中研普華公司是中國領先的產(chǎn)業(yè)研究專業(yè)機構,擁有十余年的投資銀行、企業(yè)IPO上市咨詢一體化服務、行業(yè)調(diào)研、細分市場研究及募投項目運作經(jīng)驗。公司致力于為企業(yè)中高層管理人員、企事業(yè)發(fā)展研究部門人員、風險投資機構、投行及咨詢行業(yè)人士、投資專家等提供各行業(yè)豐富翔實的市場研究資料和商業(yè)競爭情報;為國內(nèi)外的行業(yè)企業(yè)、研究機構、社會團體和政府部門提供專業(yè)的行業(yè)市場研究、商業(yè)分析、投資咨詢、市場戰(zhàn)略咨詢等服務。目前,中研普華已經(jīng)為上萬家客戶(查看客戶名單)包括政府機構、銀行業(yè)、世界500強企業(yè)、研究所、行業(yè)協(xié)會、咨詢公司、集團公司和各類投資公司在內(nèi)的單位提供了專業(yè)的產(chǎn)業(yè)研究報告、項目投資咨詢及競爭情報研究服務,并得到客戶的廣泛認可;為大量企業(yè)進行了上市導向戰(zhàn)略規(guī)劃,同時也為境內(nèi)外上百家上市企業(yè)進行財務輔導、行業(yè)細分領域研究和募投方案的設計,并協(xié)助其順利上市;協(xié)助多家證券公司開展IPO咨詢業(yè)務。我們堅信中國的企業(yè)應該得到貨真價實的、一流的資訊服務,在此中研普華研究中心鄭重承諾,為您提供超值的服務!中研普華的管理咨詢服務集合了行業(yè)內(nèi)專家團隊的智慧,磨合了多年實踐經(jīng)驗和理論研究大碰撞的智慧結晶。我們的研究報告已經(jīng)幫助了眾多企業(yè)找到了真正的商業(yè)發(fā)展機遇和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,我們堅信您也將從我們的產(chǎn)品與服務中獲得有價值和指導意義的商業(yè)智慧!
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