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《2022-2027年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》由中研普华机器学习行业分析专家领衔撰写,主要分析了机器学习行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对机器学习行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的机器学习行业数据分析,帮助客户评估机器学习行业投资价值。
本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号。
本报告由中国行业研究网出品,报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。
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本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。
第一章 机器学习相关介绍
第一节 人工智能相关概念
一、人工智能的定义
二、人工智能产业链
三、人工智能基本要素
第二节 机器学习的概念
一、机器学习的定义
二、机器学习开发平台
三、机器学习的原理
四、机器学习应用范围
第三节 机器学习的分类
一、按学习模式不同分类
二、按算法网络深度分类
第二章 2017-2021年人工智能行业发展综合分析
第一节 全球人工智能行业发展综述
一、人工智能发展历程
二、人工智能支持政策
三、人工智能市场规模
四、人工智能区域分布
五、人工智能市场结构
六、人工智能专利数量
七、人工智能融资规模
八、人工智能应用状况
第二节 中国人工智能市场运行状况
一、人工智能发展历程
二、人工智能产业政策
三、人工智能市场规模
四、人工智能软件规模
五、人工智能企业数量
六、人工智能发展现状
七、人工智能从业人员
八、人工智能融资规模
第三节 人工智能基础层
一、基础层产业链价值
二、基础层发展历程
三、基础层市场规模
四、基础层发展现状
五、基础层融资规模
六、基础层发展问题
七、基础层发展趋势
第四节 人工智能技术层
一、技术层发展现状
二、人工智能技术全景
三、人工智能技术水平
四、人工智能技术分布
五、人工智能技术成熟度
六、人工智能热点技术
七、人工智能专利数量
八、自然语音处理技术
九、生物特征识别技术
十、知识图谱技术
十一、计算机视觉技术
十二、语音语义技术
十三、人工智能技术平台
十四、技术层发展问题
十五、技术层发展趋势
第五节 人工智能应用层
一、应用层发展现状
二、各应用层成熟度
三、应用层市场结构
四、应用层发展问题
五、应用层发展趋势
六、人工智能医疗领域应用
七、人工智能金融领域应用
八、人工智能智慧城市应用
九、人工智能教育领域应用
十、人工智能制造业应用
第六节 部分城市人工智能产业发展状况
一、上海市
二、北京市
三、深圳市
四、杭州市
第七节 中国人工智能行业发展趋势分析
一、人工智能总体发展趋势
二、人工智能宏观趋势研判
三、人工智能技术发展研判
四、人工智能应用场景研判
五、人工智能市场规模预测
第三章 2017-2021年机器学习行业发展综合分析
第一节 全球机器学习行业发展综述
一、机器学习市场规模分析
二、机器学习行业发展动力
三、机器学习市场竞争格局
四、机器学习发展面临挑战
五、机器学习企业竞争优势
六、机器学习市场前景预测
第二节 中国机器行业发展现状分析
一、机器学习行业发展历程
二、机器学习行业政策回顾
三、机器学习市场规模分析
四、机器学习市场区域分布
五、机器学习市场竞争格局
六、机器学习平台市场份额
七、机器学习行业制约因素
第三节 中国机器学习行业技术发展状况
一、机器学习技术发展路线
二、机器学习专利申请数量
三、机器学习技术发展现状
四、机器学习技术成熟度
五、机器学习技术研究进展
六、机器学习技术研究趋势
第四章 中国机器学习产业链综合分析
第一节 机器学习产业链构成
第二节 机器学习产业链上游分析
一、人工智能芯片主要类型
二、人工智能芯片市场规模
三、人工智能芯片供应商
四、云计算市场规模分析
五、云计算平台服务商
六、云计算代表企业介绍
七、大数据技术体系图谱
八、大数据服务商分析
九、大数据市场规模分析
十、大数据市场支出规模
十一、大数据行业应用结构
十二、大数据产业人才需求
第三节 机器学习产业链中游分析
一、机器学习技术服务商
二、机器学习平台厂商
三、机器学习开放平台
四、机器学习开源发展
第四节 机器学习产业链下游概述
一、机器学习应用服务商
二、机器学习应用领域概况
三、基于gpu的机器学习应用
第五章 2017-2021年深度学习行业发展深度分析
第一节 深度学习行业发展综述
一、深度学习基本概念
二、深度学习发展历程
三、深度学习所处阶段
四、深度学习主要功能
五、深度学习发展动力
六、深度学习融合发展
第二节 深度学习市场运行现状分析
一、深度学习竞争格局
二、细分市场发展现状
三、预训练模型现状分析
四、深度学习融资现状
五、深度学习应用领域
六、深度学习发展问题
七、深度学习发展建议
第三节 深度学习开源框架市场分析
一、深度学习框架发展历程
二、深度学习框架主要作用
三、深度学习框架驱动因素
四、深度学习框架市场份额
五、开源框架市场竞争格局
六、选择开源框架的考量因素
第四节 深度学习行业发展前景及趋势分析
一、深度学习应用前景
二、深度学习发展趋势
三、深度学习技术趋势
四、模型小型化发展方向
第六章 中国机器学习行业应用领域发展分析
第一节 机器学习算法应用场景分析
一、分类算法应用场景
二、回归算法应用场景
三、聚类算法应用场景
四、关联规则应用场景
第二节 机器学习在医疗领域中的应用
一、主要应用场景
二、医疗影像智能诊断
三、新药研发
四、基因测序
第三节 机器学习在金融领域中的应用
一、主要应用场景
二、联邦学习
三、金融科技
四、智能风控
五、智慧银行
六、智慧投顾
第四节 机器学习在农业领域中的应用
一、应用意义
二、应用现状
三、应用问题
四、应用展望
第五节 机器学习在制造业中的应用
一、应用优势
二、智能工厂
三、智能物流
四、智能系统
五、缺陷检测
六、预测性维护
七、生成设计
八、能耗预测
九、供应链管理
第六节 机器学习在智慧城市中的应用
一、智能政务
二、智能基础设施系统
三、智能交通
四、自动驾驶
五、安防行业
第七节 机器学习在教育领域中的应用
一、智慧校园
二、智慧课堂
三、智适应教学
第七章 国内外企业主要机器学习产品及应用分析
第一节 全球主要科技企业机器学习布局
第二节 机器学习在国外企业中的应用
一、亚马逊机器学习应用
二、苹果公司机器学习应用
三、ayasdi机器学习应用
四、digital reasoning机器学习应用
五、facebook机器学习应用
六、谷歌机器学习应用
七、ibm watson机器学习应用
八、qburst机器学习应用
九、高通机器学习应用
十、uber机器学习应用
第三节 机器学习在国内企业中的应用
一、百度机器学习云平台
二、阿里云机器学习平台
三、腾讯智能钛机器学习
四、第四范式automl平台
第八章 中国机器学习重点企业经营分析
第一节 商汤科技
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、企业商业模式
四、机器学习布局
五、企业融资状况
六、企业应用场景
第二节 第四范式
一、企业发展概况
二、机器学习平台
三、企业融资规模
四、企业竞争优势
五、企业研发投入
六、企业应用场景
第三节 旷视科技
一、企业发展概况
二、企业经营效益
三、企业资产规模
四、企业业务构成
五、企业研发投入
六、机器学习技术
第四节 科大讯飞
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、业务经营分析
四、财务状况分析
五、核心竞争力分析
六、公司发展战略
第五节 浪潮集团
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、业务经营分析
四、财务状况分析
五、核心竞争力分析
六、公司发展战略
第六节 百度飞桨
一、企业发展概况
二、企业发展历程
三、平台技术优势
四、企业核心竞争力
五、深度学习发展
六、平台应用场景
第七节 索信达控股
一、企业发展概况
二、企业发展历程
三、业务经营分析
四、核心竞争力分析
五、公司发展战略
第八节 其他企业
一、九章云极
二、阿里云
三、华为云
四、京东云
五、腾讯云
六、百分点
七、天云数据
第九章 2022-2027年中国机器学习行业投资分析及前景预测
第一节 中国机器学习行业投资分析
一、机器学习投资状况分析
二、机器学习进入壁垒分析
第二节 中国机器学习行业发展前景分析
一、机器学习市场发展前景
二、机器学习行业发展方向
三、机器学习市场空间预测
第三节 机器学习技术发展趋势分析
一、发展胶囊网络技术
二、发展生成对抗网络
三、发展深度强化学习
四、可解释性机器学习
第四节 2022-2027年中国机器学习行业预测分析
一、2022-2027年中国机器学习行业影响因素分析
二、2022-2027年中国机器学习市场规模预测
图表目录
图表:机器学习行业生命周期
图表:机器学习行业产业链结构
图表:2021年全球机器学习行业市场规模
图表:2021年中国机器学习行业市场规模
图表:2021年中国机器学习市场占全球份额比较
图表:2021年机器学习行业集中度
图表:2021年机器学习市场价格走势
图表:2021年机器学习行业重要数据指标比较
图表:2022-2027年机器学习行业市场规模预测
图表:2022-2027年机器学习行业竞争格局预测
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
本报告由中研普华的资深专家和研究人员通过长期周密的市场调研,参考国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、中国行业研究网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料,并对多位业内资深专家进行深入访谈的基础上,通过与国际同步的市场研究工具、理论和模型撰写而成。全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个机器学习行业的市场走向和发展趋势。
本报告专业!权威!报告根据机器学习行业的发展轨迹及多年的实践经验,对中国机器学习行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析,并重点分析了我国机器学习行业将面临的机遇与挑战,对机器学习行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。是机器学习企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态,把握市场机会,正确制定企业发展战略的必备参考工具,极具参考价值!
♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?
♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?
♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?
♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?
♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?
♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?
♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......
♦ 理由1:商业战场上的失败可以原谅,但是遭到竞争对手的突然袭击则不可谅解。如果您的企业经常困于竞争对手的市场策略而毫无还手之力,那么您需要比您企业的竞争对手知道得更多,请马上订购。
♦ 理由2:如果您的企业一直期望在新的季度里使企业利润倍增,获得更好的业绩表现,您需要借助行业专家智囊团的智慧和建议,那么您不可不订。
♦ 理由3:如果您的企业准备投资于某项新业务,需要周祥的商业计划资料及发展规划的策略建议,同时也不想为此付出大量的资源及调研时间,那么您非订不可。
♦ 理由4:如果您的企业缺乏多年业内资深经验培养的行业洞察力,长期性、系统性的行业关键数据支持,而无法准确把握市场,抢占最新商机的战略制高点,那么请把这一切交给我们。
权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。
中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。
国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。
步骤1:设立研究小组,确定研究内容
针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。
步骤2:市场调查,获取第一手资料
♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;
♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。
步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源
♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);
♦ 国内、国际行业协会出版物;
♦ 各种会议资料;
♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);
♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);
♦ 企业内部刊物与宣传资料。
步骤4:核实来自各种信息源的信息
♦ 各种信息源之间相互核实;
♦ 同相关产业专家与销售人员核实;
♦ 同有关政府主管部门核实。
步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告
步骤6:核实检查初步研究报告
与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。
步骤7:撰写完成最终研究报告
该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。
步骤8:提供完善的售后服务
对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。
中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。
专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理
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中研普华拥有20年的产业规划、企业IPO上市咨询、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验,业务覆盖全球。
丰富的行业经验。设立产业研究组,积累了丰富的行业实践经验,充分运用扎实的理论知识,更好的为客户提供服务。
资深的专家顾问。专家团队来自于国家级科研院所、著名大学教授、以及具备成功经验的企业家,拥有强大的专业能力。
科学的研究方法。采取专业的研究模型,精准的数据分析,周密的调查方法,各个环节力求真实客观准确。
完善的服务体系。不仅为您提供专业化的研究报告,还会为您提供超值的售后服务,给您带来完善的一站式服务。
中研普华依托分布于全国各重点城市的市场调研队伍,与国内外各大数据源建立起战略合作关系。
中研普华推广和传播国内外顶尖管理理念,协助中国企业健康、持续成长,推动企业战略转型和管理升级。
中研普华独创的水平行业市场资讯 + 垂直企业管理培训的完美结合,体现了中研普华一站式服务的理念和优势。
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