| 人工智能是第四次工業(yè)革命的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，正以前所未有的速度改變著世界。目前，深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人等AI技術(shù)在語音識(shí)別、圖像分析、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用，極大地提升了人類的工作效率與生活質(zhì)量。同時(shí)，AI技術(shù)的發(fā)展也促進(jìn)了數(shù)據(jù)科學(xué)、芯片設(shè)計(jì)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的繁榮，形成了龐大的AI生態(tài)系統(tǒng)。 |
| 未來，人工智能的發(fā)展將更加注重通用智能與倫理治理。通過構(gòu)建大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨模態(tài)的知識(shí)遷移，推動(dòng)AI從專用智能向通用智能邁進(jìn)。同時(shí)，建立健全AI倫理規(guī)范與治理體系，確保技術(shù)的公平性、透明性與安全性，防止算法偏見與濫用，維護(hù)人類價(jià)值觀與社會(huì)秩序。此外，人工智能將更加深入地融入各行各業(yè)，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。 |
| 《2024年中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀研究分析與發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告》依托權(quán)威機(jī)構(gòu)及相關(guān)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)資料，全面解析了人工智能行業(yè)現(xiàn)狀、市場(chǎng)需求及市場(chǎng)規(guī)模，系統(tǒng)梳理了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)、價(jià)格趨勢(shì)及各細(xì)分市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。報(bào)告對(duì)人工智能市場(chǎng)前景與發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了科學(xué)預(yù)測(cè)，重點(diǎn)分析了品牌競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)集中度及主要企業(yè)的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)。同時(shí)，通過SWOT分析揭示了人工智能行業(yè)面臨的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)，為人工智能行業(yè)企業(yè)及投資者提供了規(guī)范、客觀的戰(zhàn)略建議，是制定科學(xué)競(jìng)爭(zhēng)策略與投資決策的重要參考依據(jù)。 |
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(nèi)涵 |
| 1.1.2 人工智能的分類 |
| 1.1.3 人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié) |
| 1.1.4 人工智能研究階段 |
| 1.1.5 人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈 |
1.2 人工智能發(fā)展歷程 |
| 人工智能發(fā)展歷程 |
| 1.2.1 發(fā)展簡(jiǎn)史 |
| 1.2.2 研究歷程 |
| 1.2.3 發(fā)展階段 |
1.3 人工智能的研究方法 |
| 1.3.1 大腦模擬 |
| 1.3.2 符號(hào)處理 |
| 1.3.3 子符號(hào)法 |
| 1.3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)法 |
| 1.3.5 集成方法 |
第二章 2019-2024年國際人工智能行業(yè)發(fā)展分析 |
2.1 2019-2024年全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 |
| 2.1.1 人工智能概念的悄然興起 |
| 2.1.2 驅(qū)動(dòng)人工智能的內(nèi)外動(dòng)因 |
| 2.1.3 人工智能的發(fā)展階段分析 |
| 2.1.4 全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況分析 |
| 2.1.5 發(fā)達(dá)國家重視人工智能產(chǎn)業(yè) |
| 2.1.6 世界人工智能迎來發(fā)展新階段 |
2.2 美國 |
| 2.2.1 人工智能成美國發(fā)展戰(zhàn)略 |
| 轉(zhuǎn)自：http://www.hczzz.cn/7/06/RenGongZhiNengShiChangXuQiuFenXi.html |
| 2.2.2 人工智能應(yīng)用于美國國防 |
| 2.2.3 美國量子技術(shù)助力AI發(fā)展 |
| 2.2.4 美國機(jī)器人市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)分析 |
2.3 日本 |
| 2.3.1 AI成日本工業(yè)發(fā)展重點(diǎn) |
| 2.3.2 日本政府推進(jìn)人工智能 |
| 2.3.3 日本重視人工智能研究 |
| 2.3.4 日本人工智能投資計(jì)劃 |
| 2.3.5 日本科技發(fā)展借力人工智能 |
2.4 2019-2024年各國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài) |
| 2.4.1 歐盟推進(jìn)服務(wù)機(jī)器人研發(fā) |
| 2.4.2 歐美推出大腦發(fā)展計(jì)劃 |
| 2.4.3 俄國成功開發(fā)AI系統(tǒng) |
| 2.4.4 韓國人工智能研發(fā)動(dòng)態(tài) |
| 2.4.5 AI應(yīng)用于巴西世界杯 |
2.5 2019-2024年國際企業(yè)加快布局人工智能領(lǐng)域 |
| 2.5.1 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快AI產(chǎn)業(yè)布局 |
| 2.5.2 Facebook建設(shè)AI硬件平臺(tái) |
| 2.5.3 戴爾開展人工智能研發(fā)合作 |
| 2.5.4 雅虎邁出人工智能發(fā)展步伐 |
| 2.5.5 維基百科涉足人工智能領(lǐng)域 |
第三章 2019-2024年中國人工智能行業(yè)政策環(huán)境分析 |
3.1 政策助力人工智能發(fā)展 |
| 3.1.1 政策加碼布局人工智能 |
| 3.1.2 人工智能將納入“十四五” |
| 3.1.3 中國大腦研究計(jì)劃開啟 |
| 3.1.4 人工智能成為國家戰(zhàn)略重點(diǎn) |
3.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策分析 |
| 3.2.1 “中國制造”助力人工智能 |
| 3.2.2 “互聯(lián)網(wǎng)+”推動(dòng)人工智能 |
3.3 人工智能行業(yè)地方政策環(huán)境分析 |
| 3.3.1 AI或納入北京“十四五” |
| 3.3.2 上海市推出AI“腦計(jì)劃” |
| 3.3.3 人工智能獲廣州財(cái)政支持 |
| 3.3.4 深圳市具備AI發(fā)展優(yōu)勢(shì) |
3.4 機(jī)器人行業(yè)政策規(guī)劃分析 |
| 3.4.1 政策大力支持機(jī)器人行業(yè) |
| 3.4.2 工業(yè)機(jī)器人將持續(xù)高增長(zhǎng) |
| 3.4.3 服務(wù)機(jī)器人將成為新藍(lán)海 |
第四章 2019-2024年中國人工智能行業(yè)發(fā)展分析 |
4.1 2019-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況 |
| 4.1.1 人工智能技術(shù)方興未艾 |
| 4.1.2 國內(nèi)人工智能布局加快 |
| 4.1.3 人工智能實(shí)驗(yàn)室成立 |
| 4.1.4 人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛 |
| 4.1.5 人工智能市場(chǎng)需求將增長(zhǎng) |
| 4.1.6 人工智能市場(chǎng)進(jìn)入新階段 |
4.2 人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局分析 |
| 4.2.1 生態(tài)格局基本架構(gòu) |
| 4.2.2 基礎(chǔ)資源支持層 |
| 4.2.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑層 |
| 4.2.4 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)路徑層 |
| 4.2.5 未來生態(tài)格局展望 |
4.3 2019-2024年人工智能區(qū)域發(fā)展動(dòng)態(tài)分析 |
| 4.3.1 哈爾濱逐步完善機(jī)器人產(chǎn)業(yè) |
| 4.3.2 安徽省建立人工智能學(xué)會(huì) |
| 4.3.3 四川成立人工智能實(shí)驗(yàn)室 |
| 4.3.4 上海進(jìn)一步推進(jìn)人工智能 |
| 4.3.5 福建建立仿腦智能實(shí)驗(yàn)室 |
4.4 2019-2024年人工智能技術(shù)研究動(dòng)態(tài)分析 |
| 4.4.1 人工智能再獲重大突破 |
| 4.4.2 智能語音識(shí)別及控制技術(shù) |
| 4.4.3 高級(jí)人工智能逐步突破 |
| Research Analysis and Development Trend Prediction Report on the Current Situation of China's Artificial Intelligence Industry in 2024 |
| 4.4.4 AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù) |
| 4.4.5 人工智能帶來媒體變革 |
4.5 人工智能行業(yè)發(fā)展存在的主要問題 |
| 4.5.1 人工智能發(fā)展面臨的困境 |
| 4.5.2 人工智能發(fā)展的隱性問題 |
| 4.5.3 人工智能發(fā)展的道德問題 |
| 4.5.4 人工智能發(fā)展的技術(shù)障礙 |
4.6 人工智能行業(yè)發(fā)展對(duì)策及建議 |
| 4.6.1 人工智能的發(fā)展策略分析 |
| 4.6.2 人工智能的技術(shù)發(fā)展建議 |
| 4.6.3 人工智能倫理問題的對(duì)策 |
第五章 2019-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)要素分析 |
5.1 硬件基礎(chǔ)日益成熟 |
| 5.1.1 高性能CPU |
| 5.1.2 “人腦”芯片 |
| 5.1.3 量子計(jì)算機(jī) |
| 5.1.4 仿生計(jì)算機(jī) |
5.2 大規(guī)模并行運(yùn)算的實(shí)現(xiàn) |
| 5.2.1 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) |
| 5.2.2 云計(jì)算的應(yīng)用模式 |
| 5.2.3 我國推進(jìn)云計(jì)算發(fā)展 |
| 5.2.4 云計(jì)算技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài) |
| 5.2.5 云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ) |
5.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起 |
| 大數(shù)據(jù)主要技術(shù) |
| 大數(shù)據(jù)挖掘步驟 |
| 5.3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵 |
| 5.3.2 大數(shù)據(jù)的各個(gè)環(huán)節(jié) |
| 5.3.3 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 |
| 5.3.4 大數(shù)據(jù)成人工智能數(shù)據(jù)源 |
| 5.3.5 大數(shù)據(jù)技術(shù)助力人工智能 |
5.4 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn) |
| 5.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的階段 |
| 5.4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)內(nèi)涵 |
| 5.4.3 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù) |
| 5.4.4 深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用 |
| 5.4.5 深度學(xué)習(xí)提高人工智能水平 |
第六章 人工智能行業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)分析 |
6.1 自然語言處理 |
| 6.1.1 自然語言處理內(nèi)涵 |
| 6.1.2 語音識(shí)別技術(shù)分析 |
| 6.1.3 語義技術(shù)研發(fā)情況分析 |
| 6.1.4 自動(dòng)翻譯技術(shù)內(nèi)涵 |
6.2 計(jì)算機(jī)視覺 |
| 6.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)涵 |
| 6.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用 |
| 6.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)作 |
| 6.2.4 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用 |
6.3 模式識(shí)別技術(shù) |
| 6.3.1 模式識(shí)別技術(shù)內(nèi)涵 |
| 6.3.2 文字識(shí)別技術(shù)應(yīng)用 |
| 6.3.3 指掌紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用 |
| 6.3.4 模式識(shí)別發(fā)展?jié)摿?/td> |
6.4 知識(shí)表示 |
| 6.4.1 知識(shí)表示的內(nèi)涵 |
| 6.4.2 知識(shí)表示的方法 |
| 6.4.3 知識(shí)表示的進(jìn)展 |
6.5 其他技術(shù)基礎(chǔ) |
| 6.5.1 自動(dòng)推理技術(shù) |
| 6.5.2 環(huán)境感知技術(shù) |
| 6.5.3 自動(dòng)規(guī)劃技術(shù) |
| 6.5.4 專家系統(tǒng)技術(shù) |
第七章 人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域分析 |
| 2024年中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀研究分析與發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告 |
7.1 工業(yè)領(lǐng)域 |
| 7.1.1 智能工廠進(jìn)一步轉(zhuǎn)型 |
| 7.1.2 人工智能的工業(yè)應(yīng)用 |
| 7.1.3 人工智能應(yīng)用于制造領(lǐng)域 |
| 7.1.4 人工智能助力中國制造 |
| 7.1.5 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向 |
| 7.1.6 AI工業(yè)應(yīng)用的前景廣闊 |
7.2 醫(yī)療領(lǐng)域 |
| 7.2.1 人工智能的醫(yī)療應(yīng)用概況 |
| 7.2.2 人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 |
| 7.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用 |
| 7.2.4 AI在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用 |
| 7.2.5 AI在醫(yī)療診斷應(yīng)用中的展望 |
| 7.2.6 企業(yè)加快布局醫(yī)療人工智能 |
7.3 社交領(lǐng)域 |
| 7.3.1 人工智能的移動(dòng)社交應(yīng)用 |
| 7.3.2 人工智能社交產(chǎn)品發(fā)布 |
| 7.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)成AI應(yīng)用焦點(diǎn) |
7.4 無人駕駛領(lǐng)域 |
| 7.4.1 無人駕駛的效益分析 |
| 7.4.2 自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展進(jìn)程 |
| 7.4.3 無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展加快 |
| 7.4.4 人工智能助力無人駕駛 |
| 7.4.5 AI成為智能汽車發(fā)展方向 |
7.5 其他領(lǐng)域 |
| 7.5.1 人工智能的智能搜索應(yīng)用 |
| 7.5.2 人工智能應(yīng)用于電子商務(wù) |
| 7.5.3 人工智能與可穿戴設(shè)備結(jié)合 |
| 7.5.4 人工智能成3D打印基礎(chǔ) |
| 7.5.5 人工智能的“虛擬助手” |
| 7.5.6 人工智能家居成為新趨勢(shì) |
第八章 2019-2024年人工智能機(jī)器人發(fā)展分析 |
8.1 2019-2024年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜況 |
| 8.1.1 全球機(jī)器人行業(yè)規(guī)模分析 |
| 8.1.2 中國工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)現(xiàn)狀 |
| 8.1.3 機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成 |
| 8.1.4 機(jī)器人的替代優(yōu)勢(shì)明顯 |
| 8.1.5 機(jī)器人下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)多 |
| 8.1.6 智能機(jī)器人成為發(fā)展趨勢(shì) |
8.2 人工智能在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用情況分析 |
| 8.2.1 人工智能與機(jī)器人的關(guān)系 |
| 8.2.2 AI于機(jī)器人的應(yīng)用過程 |
| 8.2.3 AI大量運(yùn)用于小型機(jī)器人 |
| 8.2.4 AI機(jī)器人的重要應(yīng)用領(lǐng)域 |
8.3 人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 |
| 8.3.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用 |
| 8.3.2 模式識(shí)別的應(yīng)用 |
| 8.3.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用 |
| 8.3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 |
| 8.3.5 分布式AI的應(yīng)用 |
| 8.3.6 進(jìn)化算法的應(yīng)用 |
8.4 機(jī)器人重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析 |
| 8.4.1 醫(yī)療機(jī)器人 |
| 8.4.2 軍事機(jī)器人 |
| 8.4.3 教育機(jī)器人 |
| 8.4.4 家用機(jī)器人 |
| 8.4.5 物流機(jī)器人 |
| 8.4.6 協(xié)作型機(jī)器人 |
第九章 2019-2024年國際人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析 |
9.1 微軟公司 |
| ?。?）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析 |
| （3）企業(yè)經(jīng)營(yíng)優(yōu)劣勢(shì)分析 |
| 2024 Nian ZhongGuo Ren Gong Zhi Neng HangYe XianZhuang YanJiu FenXi Yu FaZhan QuShi YuCe BaoGao |
9.2 IBM公司 |
| ?。?）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)優(yōu)劣勢(shì)分析 |
9.3 谷歌公司 |
| （1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)優(yōu)劣勢(shì)分析 |
9.4 亞馬遜公司 |
| ?。?）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析 |
| （2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析 |
| ?。?）企業(yè)經(jīng)營(yíng)優(yōu)劣勢(shì)分析 |
第十章 中國人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析 |
10.1 百度公司 |
| 10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況 |
| 10.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)情況分析 |
| 10.1.3 百度人工智能技術(shù)進(jìn)展 |
| 10.1.4 百度人研發(fā)AI計(jì)算機(jī) |
| 10.1.5 百度布局人工智能行業(yè) |
| 10.1.6 百度人工智能系統(tǒng)方案 |
10.2 騰訊公司 |
| 10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況 |
| 10.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)情況分析 |
| 10.2.3 微信具備AI發(fā)展優(yōu)勢(shì) |
| 10.2.4 騰訊加快布局人工智能 |
10.3 阿里集團(tuán) |
| 10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況 |
| 10.3.2 企業(yè)財(cái)務(wù)情況分析 |
| 10.3.3 阿里投資機(jī)器人領(lǐng)域 |
| 10.3.4 阿里人工智能平臺(tái)建立 |
| 10.3.5 阿里人工智能發(fā)展方向 |
10.4 科大訊飛股份有限公司 |
| 10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況 |
| 10.4.2 企業(yè)業(yè)務(wù)布局 |
| 10.4.3 經(jīng)營(yíng)效益分析 |
| 10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析 |
| 10.4.5 財(cái)務(wù)狀況分析 |
| 10.4.6 未來前景展望 |
10.5 北京捷通華聲語音技術(shù)有限公司 |
| 10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況 |
| 10.5.2 企業(yè)發(fā)展重點(diǎn) |
| 10.5.3 人工智能系統(tǒng)推出 |
| 10.5.4 加快人工智能的合作 |
| 10.5.5 構(gòu)建人工智能新格局 |
第十一章 2019-2024年人工智能行業(yè)投資狀況分析 |
11.1 人工智能行業(yè)投資綜況 |
| 11.1.1 全球人工智能的投融資分析 |
| 11.1.2 國內(nèi)人工智能的投融資情況分析 |
| 11.1.3 人工智能行業(yè)投資總量分析 |
| 11.1.4 人工智能行業(yè)投資進(jìn)程加快 |
| 11.1.5 AI認(rèn)知技術(shù)商業(yè)投資加快 |
11.2 人工智能行業(yè)投資動(dòng)態(tài) |
| 11.2.1 Anki Drive獲得新一輪投資 |
| 11.2.2 Vicarious公司開啟AI融資 |
| 11.2.3 特斯拉注資建人工智能公司 |
| 11.2.4 Demiurge公司注資人工智能 |
| 11.2.5 格靈深瞳公司獲得天使投資 |
11.3 人工智能行業(yè)迎來投資機(jī)遇 |
| 11.3.1 人工智能成為投資風(fēng)口 |
| 2024年中國人工知能業(yè)界の現(xiàn)狀研究分析と発展傾向予測(cè)報(bào)告 |
| 11.3.2 人工智能進(jìn)入黃金時(shí)期 |
| 11.3.3 人工智能迎來投資機(jī)遇 |
| 11.3.4 全球人工智能投資升溫 |
第十二章 中^智林 人工智能行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析 |
12.1 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望 |
| 12.1.1 人工智能發(fā)展前景展望 |
| 12.1.2 人工智能的市場(chǎng)空間巨大 |
| 12.1.3 人工智能成為發(fā)展新熱點(diǎn) |
| 12.1.4 人工智能產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn) |
12.2 人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析 |
| 12.2.1 人工智能未來發(fā)展趨勢(shì) |
| 12.2.2 “智能＋X”將成新時(shí)尚 |
| 12.2.3 機(jī)器視覺成主要發(fā)展方向 |
| 12.2.4 人工智能將帶來新變化 |
| 12.2.5 人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)分析 |
| 圖表目錄 |
| 圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈 |
| 圖表 全球運(yùn)功監(jiān)測(cè)傳動(dòng)器市場(chǎng) |
| 圖表 2024年VS2016計(jì)算成本 |
| 圖表 2024-2030年全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量 |
| 圖表 人工智能的重點(diǎn)品類 |
| 圖表 人工智能的重點(diǎn)品類的公司分布 |
| 圖表 人工智能的重點(diǎn)品類的融資分布 |
| 圖表 最受風(fēng)險(xiǎn)資本青睞的人工智能品類 |
| 圖表 全球人工智能“戰(zhàn)局” |
| 圖表 人工智能各品類成熟度排行 |
| 圖表 2019-2024年計(jì)算機(jī)在圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率 |
| 圖表 2019-2024年計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像中特定物體的能力 |
| 圖表 2019-2024年谷歌軟件項(xiàng)目使用關(guān)鍵的深度學(xué)習(xí)AI技術(shù) |
| 圖表 2019-2024年Crowd Flower公司賣出的電子表格數(shù)據(jù) |
| 圖表 2019-2024年Diffbot公司數(shù)據(jù)收集工具的準(zhǔn)確性 |
| 圖表 人工智能系統(tǒng)掌握視頻游戲 |
| 圖表 美國腦計(jì)劃預(yù)算 |
| 圖表 國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭加速布局人工智能 |
| 圖表 詳見報(bào)告正文•••••• |
http://www.hczzz.cn/7/06/RenGongZhiNengShiChangXuQiuFenXi.html
略……
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