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? 中国广东省是人工智能的重要发展地区之一，其市场现状及竞争格局可由下面几个方面来分析：
1、市场现状。从2015年到2018年，中国人工智能市场的总规模以近40%的年均增长率增长，2018年达到1132.7亿元，占中国总人工智能市场的50.5%。从2018年的市场规模来看，中国广东省以260.3亿元位居第一，占中国总人工智能市场的22.9%，较2017年上涨15.9%，显示出广东省人工智能市场发展的强劲势头。
2、市场竞争格局。从2018年的市场规模来看，中国广东省的市场占比最高，但市场竞争仍然较为激烈。从市场竞争的角度来看，中国广东省的人工智能行业主要有三家大型公司，即华为、中兴和百度，此外还有许多中小型公司，如搜狗、腾讯、拼多多等。由于这些公司在技术上具有较高的竞争优势，所以市场竞争格局仍然较为激烈。
3、增长空间及趋势。2019年中国人工智能市场的总规模预计将达到1550亿元，占中国总人工智能市场的56.3%，中国广东省也将继续保持其优势地位，其市场规模预计将达到336.8亿元，占中国总人工智能市场的21.7%。届时，中国广东省将继续保持其优势地位，但随着行业的进一步发展，新的市场机会也将出现，以满足更多的投资者和客户的需求，从而推动行业的发展。
中国广东省的人工智能行业市场现状及竞争格局较为激烈，但增长空间及趋势仍然较为可观，未来将有更多的人工智能市场机会出现，从而推动行业的发展。
博研咨询发布的《2022-2028年中国人工智能技术应用行业竞争现状及投资决策建议报告》共八章。首先介绍了人工智能技术应用行业市场发展环境、人工智能技术整体运行态势等，接着分析了人工智能技术应用行业市场运行的现状，然后介绍了人工智能技术应用市场竞争格局。随后，报告对人工智能技术应用做了重点企业经营状况分析，最后分析了人工智能技术应用行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能技术应用产业有个系统的了解或者想投资人工智能技术应用行业，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，商务部采集数据等数据库。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数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章人工智能技术发展分析
1.1 人工智能技术研究进展
1.1.1 专利申请排名
1.1.2 专利申请规模
1.1.3 细分技术占比
1.1.4 申请主体排名
1.1.5 外国申请主体
1.1.6 技术发展要点
1.1.7 技术发展趋势
1.2 人工智能技术认知状况调研
1.2.1 认知历程
1.2.2 认知程度
1.2.3 认知渠道
1.2.4 认可领域
1.2.5 取代趋势
1.2.6 争议领域
第二章人工智能行业发展分析
2.1 人工智能行业运行综况
2.1.1 行业发展阶段
2.1.2 政策环境分析
2.1.3 产业规模状况
2.1.4 产业投资情况
2.1.5 发展前景展望
2.2 人工智能初创企业分析
2.2.1 全球人工智能创业公司
2.2.2 中国人工智能创业公司
2.2.3 AI科创板潜力企业名单
2.3 人工智能人才投入状况分析
2.3.1 国际人才投入状况
2.3.2 我国AI学院建设规模
2.3.3 高校AI人才培养计划
第三章人工智能技术应用状况分析
3.1 人工智能技术应用综况
3.1.1 技术应用领域广泛
3.1.2 技术应用价值分析
3.1.3 技术应用基础水平
3.1.4 具体应用场景分析
3.2 新一代人工智能发展特点及应用
3.2.1 新一代人工智能发展特点
3.2.2 新一代人工智能应用领域
3.3 企业人工智能应用分析
3.3.1 应用背景分析
3.3.2 应用要素分析
3.3.3 应用状况分析
3.3.4 应用机会定位
3.3.5 应用路径分析
3.3.6 应用建议分析
第四章人工智能技术应用于传统行业
4.1 金融行业
4.1.1 金融市场状况
4.1.2 金融科技态势
4.1.3 应用领域分析
4.1.4 助力服务升级
4.1.5 应用趋势展望
4.1.6 应用挑战分析
4.2 零售行业
4.2.1 应用环境分析
4.2.2 零售市场规模
4.2.3 应用地位分析
4.2.4 应用领域分析
4.2.5 应用实例分析
4.2.6 应用布局企业
4.3 医疗行业
4.3.1 应用背景分析
4.3.2 应用需求分析
4.3.3 应用规模状况
4.3.4 应用领域分析
4.3.5 企业应用布局
4.3.6 应用障碍分析
4.4 安防行业
4.4.1 应用背景分析
4.4.2 安防市场状况
4.4.3 应用潜力分析
4.4.4 AI+安防产业链
4.4.5 应用层次分析
4.4.6 应用规模状况
4.5 家居行业
4.5.1 产业发展提速
4.5.2 产业规模状况
4.5.3 技术应用阶段
4.5.4 技术应用领域
4.5.5 应用瓶颈分析
4.5.6 应用前景分析
4.6 教育领域
4.6.1 应用背景分析
4.6.2 行业发展态势
4.6.3 核心技术应用
4.6.4 典型应用产品
4.6.5 典型企业案例
4.6.6 企业运行状况
第五章人工智能应用于制造行业
5.1 人工智能助力制造业转型
5.1.1 第一个方向
5.1.2 第二个方向
5.1.3 第三个方向
5.2 制造业相关环节的智能升级
5.2.1 研发环节
5.2.2 制造环节
5.2.3 物流环节
5.2.4 营销环节
5.2.5 售后环节
5.3 “人工智能+制造”行业发展综况
5.3.1 应用影响分析
5.3.2 应用阶段分析
5.3.3 应用体系分析
5.3.4 应用企业分类
5.3.5 应用规模预测
5.3.6 应用困境分析
5.3.7 应用对策建设
5.4 人工智能技术应用于制造业
5.4.1 机器视觉技术应用于制造业
5.4.2 数据挖掘技术应用于制造业
5.4.3 深度学习技术应用于制造业
5.5 “人工智能+制造”应用场景
5.5.1 制造云
5.5.2 智能工厂
5.5.3 工业物联网
5.5.4 AGV搬运机器人
第六章人工智能应用于新兴技术产业
6.1 无人驾驶行业
6.1.1 应用背景分析
6.1.2 技术应用环节
6.1.3 行业发展状况
6.1.4 技术应用逻辑
6.1.5 技术应用前景
6.1.6 企业应用案例
6.2 无人机行业
6.2.1 应用背景分析
6.2.2 应用地位分析
6.2.3 产业发展状况
6.2.4 应用领域分析
6.2.5 技术应用需求
6.2.6 企业案例分析
6.3 可穿戴设备行业
6.3.1 应用背景分析
6.3.2 行业发展规模
6.3.3 应用需求分析
6.3.4 细分产品应用
6.3.5 应用前景分析
第七章人工智能衍生的新型技术产业
7.1 智能语音技术产业
7.1.1 应用背景分析
7.1.2 应用阶段分析
7.1.3 应用地位分析
7.1.4 应用案例分析
7.1.5 应用产品状况
7.1.6 应用趋势分析
7.2 人脸识别技术产业
7.2.1 应用背景分析
7.2.2 应用场景分析
7.2.3 社会应用案例
7.2.4 应用规模状况
7.2.5 应用瓶颈分析
7.2.6 应用布局企业
第八章人工智能技术应用前景及趋势分析
8.1 技术应用前景分析
8.1.1 应用场景展望
8.1.2 应用潜力分析
8.1.3 应用效益预测
8.2 商业化应用趋势分析
8.2.1 AI技术产品化变现
8.2.2 技术融合趋势加强
8.2.3 AI企业平台化加速（BY ）
