中国的人工智能发展如何？
一、中国的人工智能发展如何？
分布式计算或区块链技术就是打破垄断的系统，是真正的共产主义。
——潘仲光
本文为昀光科技董事长、元宇宙三十人论坛理事会理事潘仲光在参与元宇宙三十人论坛所组织的硅谷AI创新之旅后撰写的关于如何实现东方人工智能的文章。
（以下为文章全文，略有删改）
元宇宙三十人论坛这次组织会员到硅谷与主导人工智能的大公司和各方专家对话，让我们深度认识了西方资本主义国家的人工智能策略和路线。学习的目的就是为了研究和发展中国特色的人工智能技术和市场，借此机会我在此写下关于实现东方人工智能的一些想法。
本人是投资显示屏技术的，在元宇宙六大核心技术里，我的任务就是研发和量产像素密度更高、更省电、更便宜的微显示屏幕。然而元宇宙更重要的技术可能就是人工智能，没有人工智能就无法减轻眼镜的身体和计算的重量，把庞大的计算放到云端上，通过6G传输技术将太阳光充足的西边算力中心的计算成果传输给东边的用户使用。那么要完成这个任务，我们有哪些障碍要突破，又应该如何突破？
7月27日是我认为最重要的一天。IBM 首席科学家介绍了人工智能历史，在 60 年代苏联和美国都认定三进位计算体系是效率最高的计算方法，两国都制造出了自己的三进位计算设备。三进位与我们现在的0/1二进位不一样，是-1/0/+1 代表着三种状态。但最后发现算法之复杂并不是当时技术可以解决的问题，之后两国都放弃了三进位计算的理想。然而今天的半导体技术已经到了摩尔定律的终点时，三进位计算更适合未来的量子计算机，因为量子物理就是正(+1)负(-1)和共存(0)的三种状态。这也是在美国限制14纳米芯片后，中国弯道超车的机会。
当天早上更重要的是英伟达总部的访问。潘副总裁以及Piyush Modi 莫迪博士为我们讲解了显卡变成人工智能的核心技术。在传统冯诺依曼架构里，单一的处理器是无法持续提升算力的，最后英特尔改变处理器变成多核串联计算才可能突破瓶颈。今天的大语言模型更证明节点越多机器智慧越强的理论。美国的芯片制裁只能在速度上面限制我们，但我们可以从串联计算的方向增加节点数量来弥补速度上的缺陷。美国有3亿人，中国有14亿人，如果每个人都是一个算力节点的话，中国就是世界最强大的算力国家。
要如何才能把串联计算做到极致？在摩尔定律终结的前夕，英伟达和类似我们拜访的Tetra Mem公司都在研究如何缩短处理器与存储的传输和互相串联的速度问题。芯片和服务器内部的串联是芯片公司在研发的事情，那么云端与用户的串联，最终到用户与用户的串联要怎么办？除了光纤和6G 的传输技术以外，那就是系统制度和商业模式的问题，如何让每个节点都愿意贡献力量是核心问题。
每个节点自愿贡献算力的商业机制就是元宇宙时代的区块链技术。这里我要解说一下：元宇宙的“元”是错误的翻译。英文META的意思不是元或创始的意思，META指的是实体空间的另一面或虚拟信息的关联关系。在区块链里，每块信息包所记录的信息叫做Metadata，也就是资产的加密指纹和位置信息，数字资产NFT存储在另一个空间不在链上，就像图书馆里的书是在某个书架上的某个位置。区块链的指纹解密后就像你找到这本书的卡片后，卡片上面写的就是独一无二代表这本书的指纹和位置，在图书馆里你就可以根据这个卡片所指位置找到真实的书本。
区块链技术就是一个分布式的奖励机制，也是一种资产证券化的制度。我们可以把算力中心的投资证券化，比如说利用邓迪先生（太一集团董事长、元宇宙三十人论坛理事会理事）的火币链来铸造一块一块的算力模块NFT券，我们取名Virtual Machine Orient或 VMO 翻译东方虚拟机或“算力东方”。老百姓可以购买VMO券比如100元，每次每分钟有人付费使用你的VMO时，就会支付你1分钱。整个管理系统就是区块链，让每个中国人都能分到人工智能的红利。这样就能做到 14 亿人口的庞大节点计算矩阵，用超级节点数量来打败美国的芯片速度。
这个想法可以结合李强先生（弘信电子董事长、元宇宙三十人论坛理事会理事）提出来的东数西算的算力中心以及国产GPU和NPU的市场。中国西部太阳光足、土地便宜，是太阳能发电最便宜的地方。政府负责投资发电系统，企业家投资算力中心，通过 VMO“算力东方”会员证销售给老百姓，产生14亿人的庞大算力矩阵，让所有用户可以租赁便宜又强大的算力。通过光纤和6G传输到东部的用户形成价值链的闭环，实现了共同富裕的梦想。
分布式计算或区块链技术就是打破垄断的系统，是真正的共产主义。马克思的资本论只有描述资本家的垄断行为如何压榨劳工，马克思最后也提出了一种每个人都有无忧无虑的乌托邦场景，只有自由服务没有工人，但是他并没有告诉我们怎么做才能实现。今天我们可以看到机器人取代工业和低级白领工作，未来只有自由服务人员和高级发明家、艺术家。通过区块链技术的META技术和DAO社区实现共同富裕，这也是OpenAI奥特曼先生提出来的人类基本收入UBI的架构。
为何这个理想只能在东方实现呢？那是因为比马克思更早的中国墨子就提出来了如何实现共产主义的方法论。墨子的三大思想就是：兼爱（和谐社会）、非攻（没有掠夺）、致富（共同富裕）。实现兼爱的方法就是利交，区块链就是实现全民利交的工具。实现非攻的方法是善守，只有中国的军事科技强大了，能够制衡西方军事了，我们才能保证没有战争。实现致富的方法就是节俭，不必要的消费会造成污染和财富不平等。元宇宙让我们可以居家办公，远程互动学习和看病，穿着打扮可以虚拟化，最大程度的减少碳排放。
随着摩尔定律的消失，我们看到了世界科技的规律与中国道家思想是一致的。为什么60年代无法实现三进位计算，那是因为我们还没有超导和量子计算技术。什么是一生二，二生三，三生万物？我们现在知道万物的基因DNA就是3位数代码的编程也就是八卦（我们的计算机是8位数Byte）创造一切生物。每位数代码是由2进位（0/1）形成，也就是正负或阴阳的结合。正负极是共存态，也就是太极，那么现在我们才理解三进位不是(-1/0/+1)的关系，而是阴阳和太极的关系。正负粒子是从太极的混浊共存状态生出来的，是共存而不是-1和+1的中间值。道家思想将让我们更容易接受和运用这种正负与共存的计算模式。
（本文内容仅代表作者本人观点。）
二、中国人工智能研究发展阶段？
50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。
三、中国人工智能何时迅速发展？
2035年应该差不多了，不过还是得看历史发展趋势。
四、人工智能发展理念？
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。
2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。
国内人工智能行业的发展现状
人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。
经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。
随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。
在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。
我国人工智能相关人才缺口超过500万
随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。
从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。
在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。
大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。
这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。
智能化是未来的重要趋势之一
随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。
为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。
在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。
五、中国人工智能玩具发展背景介绍？
智能玩具发展起步、投资热，人口需求拉动900亿市场规模
趁着STEAM教育的新一轮产业东风，玩具企业实现转型发展，智能玩具正成为儿童玩具市场的新宠，深受家长和孩子们的喜爱。这些玩具都具备几种特点——造型新颖、益智互动、科技含量高。
2017年1月，乐高推出了编程积木机器人LegoBoost系列；2月推出网络社交平台LegoLife。鉴于智能玩具市场的巨大潜力，除了传统玩具厂商积极研发之外，互联网公司也扎堆布局儿童智能硬件领域，比如智能手表、智能机器人、智能玩具等。2018年1月，腾讯和乐高率先在智能玩具领域展开合作，在中国发行和运营与乐高智能玩具相匹配的线上操作系统，向用户提供高科技、高互动及高参与度的安全玩乐体验。
2017年以来，国内智能玩具市场投资事件较为频繁，但这些受资企业大多还在发展初期，由此可见，智能玩具市场在我国尚有一片蓝海。
中国“十三五”规划纲要全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策。根据国家卫生和计划生育委员会统计预测，“十三五”期间每年出生人口将介乎1750万至2100万，新生儿数量的增加将会为玩具行业带来巨大的发展潜力。虽然2017年、2018年多地新生人口数量下降，但人口基数仍然庞大，智能玩具发展的需求基础仍然坚实。
根据第六次人口普查数据，我国0-19岁人口数量达3.2亿人；2011年以来，我国0-14岁人口数量逐年上升，2017年数量达2.3亿人。按照中国儿童平均玩具消费额290元来算，由于智能玩具价值高，价格普遍高于一般玩具，设人均智能玩具消费为300元，则0-14岁少儿智能玩具市场规模已达到690亿元之多；若将人群扩大至0-19岁，则智能玩具市场规模可超过900亿元。
智能玩具凸显科技化和交互性的儿童消费趋势，产品安全漏洞仍有待补齐
智能化玩具的形式多种多样。在功能上，智能化和交互性成了智能玩具重要的两大特点，这体现在玩具可以与孩子们进行“情感”交流，进而培养孩子良好习惯，并在愉悦中学习、体会生活，真正达到寓教于乐的目的。同时，互动性、高科技玩具已渐渐成为发展主流，电脑技术与玩具结合则成为了玩具公司的创新方向。高科技智能化玩具满足消费群体的好奇心，同时强化了消费群体和玩具的互动体验。
目前我国智能玩具还处于起步阶段，发展速度很快，但存在若干安全问题，如窃听、定位泄露等。儿童智能手表就因为信息安全问题在国外遭遇了滑铁卢——2017年11月，德国联邦网络局禁止在该国销售儿童智能手表，关于禁售的原因，报道猜测可能是因为侵犯隐私或手表的安全漏洞问题。2017年12月，法国信息与自由全国委员会警告，近年流行的与孩子互动的人工智能玩具安全性不足，有泄露儿童的隐私和威胁安全的风险；该委员会测试了两款智能玩具发现，有心人在距离玩具9米远处，可用手机与玩具联机，也可听见或录下孩子与玩具的对话，甚至其他在房子里的声音。
当前，市面上流行的儿童智能产品，如儿童智能手表、早教机、机器人等虽然形态各异，但大多数都包含语音交互、远程视频监控等功能，而这些功能背后的麦克风、摄像头、GPS定位等，往往成为产品安全的盲点和弱点，带来不可忽视的安全隐患。
导致儿童智能产品安全风险的原因中，既有厂商的安全研发实力不足的因素，也有市场发展初期重增长轻安全的心态。在技术层面，随着儿童智能产品市场爆发，国内外很多中小厂商进入市场，他们或许尚未具备完善的安全设计研发能力，在产品设计和生产中都存在些许漏洞，自身也不能进行及时而完善的修复，导致其生产出来的儿童智能产品或存在各类安全风险。同时，厂家重视程度不足也是另一个重要的原因，在进入儿童智能产品市场的早期阶段，许多厂商为了产品尽早上市占领市场，并未把安全防范作为生产和销售中最重要的一环。
本公司出品的研究报告首先介绍了中国智能玩具行业市场发展环境、智能玩具行业整体运行态势等，接着分析了中国智能玩具行业市场运行的现状，然后介绍了智能玩具行业市场竞争格局。随后，报告对智能玩具行业做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国智能玩具行业发展趋势与投资预测。您若想对智能玩具行业产业有个系统的了解或者想投资中国智能玩具行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等智能玩具。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计智能玩具及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测智能玩具。
六、人工智能发展纲要？
一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。
二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。
三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。
七、人工智能的发展？
经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。
随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
八、人工智能发展历程？
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：
人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。
知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。
过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。
统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。
深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。
总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。
九、中国人工智能市场发展如何？
中国具身智能行业发展态势及投资价值分析报告2023-2030年
第一章 具身智能相关介绍
第一节 人工智能基本概述
一、 基本定义
二、 研究内容
第二节 具体智能基本概述
一、 基本定义
二、 主要特征
第二章 2021-2023年中国具身智能行业发展环境分析
第一节 宏观经济环境
一、 宏观经济概况
二、 对外经济分析
三、 工业经济运行
四、 固定资产投资
五、 宏观经济展望
第二节 政策环境
一、 国家政策支持AI发展
二、 生成式人工智能政策
三、 通用人工智能发展政策
四、 机器人行业相关政策
第三节 社会环境
一、 AIGC进入加速成长期
二、 ChatGPT应用爆火出圈
三、 人工智能产业化应用加速
四、 “机器人+”时代加速来临
第三章 2021-2023年中国人工智能产业发展状况分析
第一节 中国人工智能产业发展综述
一、 产业发展背景
二、 产业发展特点
三、 产业发展历程
四、 产业相关政策
五、 具身智能联系
六、 产业面临挑战
七、 产业发展建议
第二节 2021-2023年中国人工智能市场运行状况分析
一、 产业发展现状
二、 产业链条结构
三、 市场发展规模
四、 细分领域分析
五、 应用结构分析
六、 产业竞争格局
七、 产业布局状况
八、 融资情况分析
第三节 2021-2023年中国人工智能企业发展分析
一、 企业区域分布
二、 企业员工规模
三、 企业营收状况
四、 企业市值情况
五、 企业技术分析
六、 企业研发情况
七、 企业专利状况
第四节 中国人工智能产业发展前景趋势预测
一、 应用前景广阔
二、 产业发展展望
三、 产业发展趋势
第四章 2021-2023年具身智能行业发展分析
第一节 2021-2023年全球具身智能行业发展综述
一、 行业驱动因素
二、 行业发展现状
三、 企业发展布局
四、 技术进展状况
第二节 中国具身智能行业发展分析
一、 行业发展意义
二、 主要实现方式
三、 技术发展动态
四、 行业应用领域
第三节 中国具身智能行业发展存在的问题
一、 面临技术壁垒
二、 人才供给不足
三、 数据安全问题
四、 市场尚未成熟
五、 伦理法律困境
第四节 中国具身智能行业发展对策分析
一、 加强技术创新
二、 培养相关人才
三、 产业生态建设
四、 注重安全保护
五、 增大支持力度
六、 制定行业标准
第五章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——无人驾驶汽车
第一节 中国无人驾驶汽车行业发展综述
一、 基本原理分析
二、 行业发展特点
三、 行业发展历史
四、 行业主要技术
五、 行业发展前景
六、 行业发展趋势
第二节 2021-2023年中国无人驾驶汽车行业发展分析
一、 行业发展现状
二、 市场规模状况
三、 企业合作动态
四、 示范区的建设
五、 行业投资情况
六、 行业专利数量
第三节 2021-2023年中国无人驾驶汽车行业消费者分析
一、 行业了解情况
二、 主要了解渠道
三、 保留功能意愿
四、 行业看法态度
五、 主要担忧问题
六、 行业前景看法
第四节 人工智能在无人驾驶汽车领域中的应用分析
一、 应用优势分析
二、 主要应用领域
三、 应用风险瓶颈
四、 应用发展建议
第五节 中国无人驾驶汽车行业发展问题及建议分析
一、 行业发展问题
二、 主要风险分析
三、 行业发展建议
四、 法律规制建设
第六章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——家用机器人
第一节 2021-2023年家用机器人市场发展综述
一、 主要类别介绍
二、 产品形态分析
三、 市场规模分析
四、 竞争格局分析
五、 行业投资情况
六、 行业发展问题
七、 行业发展壁垒
八、 未来发展趋势
第二节 2021-2023年中国扫地机器人行业发展分析
一、 行业发展历程
二、 主要系统构成
三、 行业链条结构
四、 市场规模状况
五、 行业销售规模
六、 行业竞争格局
七、 发展前景展望
八、 技术发展方向
九、 行业发展趋势
第三节 中国家用教育机器人的发展情况
一、 市场驱动因素
二、 产业链条分析
三、 市场发展规模
四、 市场格局分析
五、 市场产品类型
六、 产品分析框架
七、 行业发展趋势
第四节 中国家用娱乐机器人发展分析
一、 娱乐机器人的功能
二、 娱乐机器人需求分析
三、 消费级机器人市场
四、 娱乐机器人标准制定
第五节 中国家用机器人行业发展建议分析
一、 识别算法与界面设计
二、 强化识别技术的应用
三、 信息与智能系统融合
四、 进一步优化学习行为
第七章 2021-2023年中国具身智能应用行业发展分析——人形机器人
第一节 2021-2023年中国人形机器人行业发展综述
一、 行业基本概述
二、 行业发展历程
三、 行业发展现状
四、 产业化状况
五、 技术发展难点
六、 AI大模型赋能
第二节 中国人形机器人行业发展价值分析
一、 带动各类传感器需求
二、 高精度定位需求增加
三、 AI芯片公司有望发展
四、 带来智能网联需求增长
五、 带动云计算产业链需求
第三节 中国人形机器人行业核心零部件发展分析
一、 主要构成
二、 伺服系统
三、 减速器
四、 控制器
五、 传感器
第四节 国内外典型人形机器人发展分析
一、 软银/Pepper
二、 波士顿动力/Atlas
三、 优必选/Walker
四、 Agility Robotics/Digit
五、 Engineered Arts/Ameca
六、 Optimus
七、 ASIMO
第五节 中国人形机器人发展前景分析
一、 受行业的热捧
二、 孕育新的机遇
三、 突破难点痛点
四、 重大发展机遇
五、 市场发展空间
第八章 中国具身智能行业发展主要技术分析
第一节 计算机视觉技术
一、 技术基本含义
二、 技术原理介绍
三、 技术主要内容
四、 技术主要特点
五、 技术发展阶段
六、 技术发展现状
七、 技术研究内容
八、 技术应用领域
九、 专利申请趋势
第二节 机器视觉技术
一、 技术发展历程
二、 技术发展现状
三、 主要技术构成
四、 主要应用情况
五、 技术应用特点
六、 技术面临挑战
七、 技术发展趋势
第三节 自然语言处理技术
一、 技术主要价值
二、 技术整体框架
三、 技术主流方法
四、 主要技术模型
五、 技术应用领域
六、 技术发展困难
七、 技术发展挑战
八、 技术发展前景
第四节 基于深度学习的自然语言处理技术
一、 技术主要优势分析
二、 循环神经网络（RNN)
三、 基于预训练的模型
四、 基于提示词的方法
五、 技术主要应用分析
六、 技术发展面临挑战
七、 技术发展前景展望
第五节 计算机图形学应用技术
一、 计算机动画技术
二、 计算机辅助制造技术
三、 计算机可视化技术
四、 虚拟现实（Virtual Reality）技术
第九章 2021-2023年国外具身智能行业相关上市企业经营状况分析
第一节 英伟达（NVIDIA）
一、 企业发展概况
二、 企业布局动态
三、 2022年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
五、 2023年企业经营状况分析
第二节 特斯拉（Tesla）
一、 企业发展概况
二、 2022年企业经营状况分析
三、 2023年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
第三节 谷歌（Google Inc.）
一、 企业发展概况
二、 2022年企业经营状况分析
三、 2023年企业经营状况分析
四、 2023年企业经营状况分析
第十章 2020-2023年中国具身智能行业相关上市企业经营状况分析
第一节 浙江双环传动机械股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第二节 苏州绿的谐波传动科技股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第三节 埃斯顿自动化
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
七、 未来前景展望
第四节 宁波中大力德智能传动股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第五节 沈阳新松机器人自动化股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第六节 苏州天准科技股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第七节 深圳市汇川技术股份有限公司
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
七、 未来前景展望
第十一章 2023-2030年中国具身智能行业投资及发展前景预测分析
第一节 中国具身智能行业投资风险分析
一、 技术风险
二、 法律风险
三、 竞争风险
四、 市场风险
第二节 中国具身智能行业投资建议分析
一、 多元化的投资
二、 关注领军企业
三、 注意商业模式
四、 关注政策环境
五、 投资主线分析
第三节 中国具身智能行业发展前景分析
一、 行业发展前景
二、 行业发展空间
第四节 2023-2030年中国具身智能行业预测分析
一、 2023-2030年中国具身智能行业影响因素分析
二、 2023-2030年中国无人驾驶汽车市场规模预测
三、 2023-2030年中国家用机器人市场规模预测
图表目录
图表 2018-2023年国内生产总值及其增长速度
图表 2018-2023年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表 2023年GDP初步核算数据
图表 2018-2023年货物进出口总额
图表 2023年货物进出口总额及其增长速度
图表 2023年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表 2023年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表 2023年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重
图表 2023年外商直接投资及其增长速度
图表 2023年对外非金融类直接投资额及其增长速度
图表 2018-2023年全部工业增加值及其增长速度
图表 2023年主要工业产品产量及其增长速度
图表 2022-2023年规模以上工业增加值同比增速
图表 2023年全国规模以上工业生产主要数据
图表 2023年三次产业投资占固定资产投资（不含农户）比重
图表 2023年分行业固定资产投资（不含农户）增长速度
图表 2023年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表 2023年房地产开发和销售主要指标及其增长速度
图表 2022-2023年固定资产投资（不含农户）月度同比增速
图表 2023年固定资产投资（不含农户）主要数据
图表 人工智能的发展历程
图表 中国人工智能行业部分相关政策一览表
图表 人工智能行业产业链示意图
图表 2016-2023年中国人工智能市场规模情况
图表 2022年中国人工智能行业细分市场占比统计
图表 2017-2023年中国人工智能行业细分市场规模
图表 中国人工智能下游应用领域占比统计
图表 2022年度人工智能企业百强榜
图表 中国主要科技公司人工智能平台布局
图表 2018-2023年中国人工智能行业融资金额
图表 2018-2023年中国人工智能行业融资件数
图表 2023年中国人工智能企业在全国都市圈的分布
图表 2023年中国人工智能企业在省市自治区的分布
图表 2023年中国人工智能上市公司员工规模分布
图表 2023年中国人工智能上市公司营业总收入分布情况
图表 2023年中国人工智能上市公司市值分布情况
图表 2023年中国人工智能企业技术层次分布
图表 2023年中国人工智能企业的核心技术分布
图表 2023年中国人工智能上市公司研发强度分布
图表 2023年中国人工智能研发强度排名前二十的上市公司名单
图表 2023年中国人工智能上市公司研发人员占比分布
图表 2023年中国人工智能企业的专利数分布
图表 2023年中国人工智能专利数大于100的样本企业地域分布
图表 2023年中国人工智能各技术层次企业专利数占比及平均专利数
图表 大模型参数量和训练数据规模增长示意图
图表 具身智能的应用示例
图表 2015-2025年中国无人驾驶汽车行业市场规模及预测
图表 2017-2023年中国无人驾驶投融资情况
图表 2018-2023年中国无人驾驶专利申请数量统计
图表 2023年中国无人驾驶汽车认知度
图表 2023年中国消费者了解无人驾驶汽车渠道
图表 2023年中国消费者对保留普通汽车功能的意愿
图表 2023年中国消费者对无人驾驶汽车的态度
图表 2023年中国消费者对无人驾驶存在的担忧
图表 2023年中国消费者对无人驾驶汽车行业前景看法
图表 家用机器人分类
图表 2012-2023年中国家用服务机器人市场规模统计及预测
图表 国内主要的家庭服务类机器人上市企业
图表 2015- 2023年我国家用机器人行业投资事件数统计
图表 截至2023年我国家用机器人行业投资事件伦次分布
图表 2021-2023年中国家用机器人行业投资事件
图表 扫地机器人产品形态和功能均持续向“集成化”目标迈进
图表 导入期奠定扫地机产品基础模型
图表 导航革新期集中于扫地机必选项的迭代升级而非功能叠加
图表 清洁续航期多在清洁功能板块进行功能创新
图表 多功能集成期“全能基站”成发展方向
图表 扫地机器人四阶段发展历程印证“必选+可选”模型普适性
图表 扫地机器人系统构成
图表 扫地机器人产业链结构示意图
图表 扫地机器人上游产业链
图表 扫地机器人市场格局
图表 2016-2023年中国扫地机器人行业市场规模及增速
图表 2016-2023年中国扫地机器人行业零售量及增速情况
图表 2023年中国扫地机器人行业竞争格局情况
图表 扫地机器人深度清洁的痛点
图表 扫地机器人发展情况
图表 教育机器人市场驱动力
图表 教育机器人产业链示意图
图表 2017-2023年中国智能教育机器人市场规模
图表 机器人教育市场分类及代表企业
图表 国内教育机器人三大派系
图表 十二类教育机器人产品类型应用情况
图表 十二类教育机器人产品类型应用情况-续
图表 教育机器人产品分析框架
图表 国内主要的家庭服务类机器人非上市企业
图表 国内清洁机器人公司
图表 人形机器人代表机型及开发者
图表 人形机器人技术不断成熟
图表 人形机器人技术难点
图表 四种环境感知传感器比较
图表 自动驾驶级别对应功能与时间演变
图表 纯视觉与激光雷达方案比较
图表 室内定位技术比较
图表 高精地图与传统电子地图比较
图表 国内外自动驾驶芯片
图表 国内外自动驾驶计算平台（域控制器，DCU）
图表 国内外自动驾驶芯片制造商优劣势
图表 国内外通信芯片行业可比公司的对比情况
图表 通信模组逻辑结构示意图
图表 IoT蜂窝模组演进
图表 模组厂商机器人方向布局对比
图表 汽车高速连接器性能需求与应用实例
图表 中国汽车云IaaS+PaaS 应用场景规模
图表 智能驾驶系统主要训练数据集
图表 深度学习算法模型性能提升与算力要求
图表 任务卸载架构
图表 典型协同感知场景
图表 中国机器视觉主要玩家概况
图表 中国语音语义市场主要玩家概况
图表 百度在机器人领域软硬件产品
图表 人形机器人核心零部件及发展逻辑
图表 电机驱动系统主要元件
图表 液压驱动系统主要元件
图表 三种驱动系统比较
图表 伺服系统构成
图表 常见工业机器人与人形机器人自由度比较
图表 伺服系统国内外主要参与者
图表 伺服系统主要公司介绍
图表 谐波减速器构造
图表 谐波减速器减速原理
图表 RV减速器构造
图表 RV减速器减速原理
图表 谐波减速器和RV减速器比较
图表 现阶段机器人控制器类型及特点
图表 工业机器人控制器主要参与者
图表 内部传感器检测内容及常用检测装置
图表 外部传感器检测内容及常用检测装置
图表 L2级自动驾驶感知系统使用的主要传感器
图表 服务机器人与自动驾驶对传感器的需求比较（以激光雷达为例）
图表 人形机器人外部传感器潜在参与者
图表 Pepper外形展示
图表 Pepper发展历程
图表 波士顿动力旗下机器人发展历程
图表 展现“跑酷”技能的第三代Atlas外形展示
图表 Walker X外形展示
图表 Walker发展历程及八大功能
图表 Digit外形展示
图表 Digit发展历程
图表 Ameca外形展示
图表 Ameca发展历程
图表 特斯拉人形机器人时间轴
图表 机器人ASIMO发展历程
图表 人形机器人产业发展方向梳理
图表 工业机器人成本结构
图表 机器视觉产业链梳理
图表 2016-2023年全球机器视觉市场规模及预测
图表 2018-2023年我国机器视觉市场规模及预测
图表 2019-2026 年中国人工智能产业规模
图表 国际工业机器人“四大家族”分析
图表 按劳动力岗位数量测算人形机器人全球市场空间
图表 2020-2023年中国机器人市场规模
图表 计算机视觉技术内容
图表 计算机视觉发展历程
图表 技术炒作周期曲线模型构成
图表 计算机视觉技术的Hype Cycle 发展趋势曲线
图表 视频分析的常见流程
图表 智能安防的常见结构体系
图表 我国计算机视觉论文与专利数量对比图
图表 几种常用光源性能对比表
图表 不同颜色光源的特点对比
图表 互补色环图
图表 常用模式分类方法对比表
图表 常用机器视觉分析软件对比表
图表 2020-2022年英伟达综合收益表
图表 2020-2022年英伟达分部资料
图表 2020-2022年英伟达收入分地区资料
图表 2021-2023年英伟达综合收益表
图表 2021-2023年英伟达分部资料
图表 2021-2023年英伟达收入分地区资料
图表 2022-2023年英伟达综合收益表
图表 2022-2023年英伟达分部资料
图表 2022-2023年英伟达收入分地区资料
图表 2020-2022年特斯拉综合收益表
图表 2020-2022年特斯拉分部资料
图表 2020-2022年特斯拉收入分地区资料
图表 2021-2023年特斯拉综合收益表
图表 2021-2023年特斯拉分部资料
图表 2021-2023年特斯拉收入分地区资料
图表 2022-2023年特斯拉综合收益表
图表 2022-2023年特斯拉分部资料
图表 2022-2023年特斯拉收入分地区资料
图表 2020-2022年谷歌综合收益表
图表 2020-2022年谷歌分部资料
图表 2020-2022年谷歌收入分地区资料
图表 2021-2023年谷歌综合收益表
图表 2021-2023年谷歌分部资料
图表 2021-2023年谷歌收入分地区资料
图表 2022-2023年谷歌综合收益表
图表 2022-2023年谷歌分部资料
图表 2022-2023年谷歌收入分地区资料
图表 2020-2023年双环传动总资产及净资产规模
图表 2020-2023年双环传动营业收入及增速
图表 2020-2023年双环传动净利润及增速
图表 2023年双环传动主营业务分行业
图表 2023年双环传动主营业务分地区
图表 2020-2023年双环传动营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年双环传动净资产收益率
图表 2020-2023年双环传动短期偿债能力指标
图表 2020-2023年双环传动资产负债率水平
图表 2020-2023年双环传动运营能力指标
图表 2020-2023年绿的谐波总资产及净资产规模
图表 2020-2023年绿的谐波营业收入及增速
图表 2020-2023年绿的谐波净利润及增速
图表 2023年绿的谐波主营业务分行业
图表 2023年绿的谐波主营业务分地区
图表 2020-2023年绿的谐波营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年绿的谐波净资产收益率
图表 2020-2023年绿的谐波短期偿债能力指标
图表 2020-2023年绿的谐波资产负债率水平
图表 2020-2023年绿的谐波运营能力指标
图表 2020-2023年埃斯顿总资产及净资产规模
图表 2020-2023年埃斯顿营业收入及增速
图表 2020-2023年埃斯顿净利润及增速
图表 2023年埃斯顿主营业务分行业
图表 2023年埃斯顿主营业务分地区
图表 2020-2023年埃斯顿营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年埃斯顿净资产收益率
图表 2020-2023年埃斯顿短期偿债能力指标
图表 2020-2023年埃斯顿资产负债率水平
图表 2020-2023年埃斯顿运营能力指标
图表 2020-2023年中大力德总资产及净资产规模
图表 2020-2023年中大力德营业收入及增速
图表 2020-2023年中大力德净利润及增速
图表 2023年中大力德主营业务分行业
图表 2023年中大力德主营业务分地区
图表 2020-2023年中大力德营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年中大力德净资产收益率
图表 2020-2023年中大力德短期偿债能力指标
图表 2020-2023年中大力德资产负债率水平
图表 2020-2023年中大力德运营能力指标
图表 2020-2023年机器人总资产及净资产规模
图表 2020-2023年机器人营业收入及增速
图表 2020-2023年机器人净利润及增速
图表 2023年机器人主营业务分行业
图表 2023年机器人主营业务分地区
图表 2020-2023年机器人营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年机器人净资产收益率
图表 2020-2023年机器人短期偿债能力指标
图表 2020-2023年机器人资产负债率水平
图表 2020-2023年机器人运营能力指标
图表 2020-2023年天准科技总资产及净资产规模
图表 2020-2023年天准科技营业收入及增速
图表 2020-2023年天准科技净利润及增速
图表 2023年天准科技主营业务分行业
图表 2023年天准科技主营业务分地区
图表 2020-2023年天准科技营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年天准科技净资产收益率
图表 2020-2023年天准科技短期偿债能力指标
图表 2020-2023年天准科技资产负债率水平
图表 2020-2023年天准科技运营能力指标
图表 2020-2023年汇川技术总资产及净资产规模
图表 2020-2023年汇川技术营业收入及增速
图表 2020-2023年汇川技术净利润及增速
图表 2023年汇川技术主营业务分行业
图表 2023年汇川技术主营业务分地区
图表 2020-2023年汇 川技术营业利润及营业利润率
图表 2020-2023年汇川技术净资产收益率
图表 2020-2023年汇川技术短期偿债能力指标
图表 2020-2023年汇川技术资产负债率水平
图表 2020-2023年汇川技术运营能力指标
图表 2023-2030年中国无人驾驶汽车规模预测
图表 2023-2030年中国家用机器人市场规模预测
十、中国人工智能产业发展如何？
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况
相关文章