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第一章 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)相關(guān)概述
1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注的核心要義
1.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注內(nèi)涵精析
1.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注類型分類
1.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注流程詳述
1.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注方法呈現(xiàn)
1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注的行業(yè)特征
1.2.1 專業(yè)化
1.2.2 定制化
1.2.3 技術(shù)密集化
1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展的深遠(yuǎn)意義
1.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注的必要性闡述
1.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要價(jià)值呈現(xiàn)
第二章 2022-2024年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境
2.1.1 相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)支持
2.1.2 行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布
2.1.3 相關(guān)利好政策梳理
2.1.4 地區(qū)支持政策對(duì)比
2.1.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注設(shè)點(diǎn)建設(shè)
2.2 經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.2.1 宏觀經(jīng)濟(jì)概況洞察
2.2.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢
2.2.3 固定資產(chǎn)投資導(dǎo)向
2.2.4 經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)趨勢
2.2.5 宏觀經(jīng)濟(jì)展望預(yù)測
2.3 需求環(huán)境
2.3.1 互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模增長影響
2.3.2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爆發(fā)推動(dòng)作用
2.3.3 數(shù)據(jù)產(chǎn)生量持續(xù)上升趨勢
2.3.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注處理容量需求
2.3.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用領(lǐng)域拓展
第三章 2022-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)環(huán)境——人工智能行業(yè)分析
3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注與人工智能的關(guān)系
3.1.1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)剖析
3.1.2 人工智能開發(fā)基本流程解讀
3.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI項(xiàng)目開發(fā)關(guān)鍵
3.2 人工智能行業(yè)發(fā)展價(jià)值呈現(xiàn)
3.2.1 人工智能催生智能經(jīng)濟(jì)
3.2.2 人工智能助力智能社會(huì)
3.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
3.2.4 AI技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
3.2.5 AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代
3.3 2022-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
3.3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)成熟度提升
3.3.3 人工智能市場規(guī)模擴(kuò)張
3.3.4 人工智能市場份額分布
3.3.5 人工智能應(yīng)用需求增長
3.3.6 人工智能企業(yè)主體分類
3.4 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
3.4.1 人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
3.4.2 人工智能生產(chǎn)方式前景
3.4.3 人工智能投資機(jī)會(huì)分析
3.4.4 人工智能投資方向指引
3.4.5 人工智能技術(shù)發(fā)展方向
第四章 2022-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析
4.1 全球數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模評(píng)估
4.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具市場發(fā)展
4.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)分布解析
4.1.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展趨勢
4.2 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
4.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
4.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模分析
4.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注細(xì)分市場結(jié)構(gòu)
4.2.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注重點(diǎn)區(qū)域布局
4.2.6 數(shù)據(jù)標(biāo)注人才隊(duì)伍建設(shè)
4.3 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場需求洞察
4.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場需求客戶分類
4.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注地區(qū)市場需求差異
4.3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場需求趨勢預(yù)測
4.4 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注競爭格局分析
4.4.1 市場集中度分析
4.4.2 整體市場競爭梯隊(duì)
4.4.3 市場主體主要分類
4.4.4 市場主體策略矩陣
4.4.5 企業(yè)數(shù)量規(guī)模特點(diǎn)
4.4.6 企業(yè)實(shí)力排名情況
4.4.7 企業(yè)競爭趨勢分析
4.5 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展的問題
4.5.1 行業(yè)發(fā)展面臨的困難
4.5.2 標(biāo)注速度與質(zhì)量問題
4.5.3 定制場景化服務(wù)要求高
4.5.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注的核心需求痛點(diǎn)
4.5.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注的技術(shù)研發(fā)問題
4.6 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展的對(duì)策
4.6.1 構(gòu)建專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
4.6.2 關(guān)注數(shù)據(jù)標(biāo)注價(jià)值維度
4.6.3 保證數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的舉措
4.6.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)發(fā)展要點(diǎn)
第五章 2022-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)及發(fā)展模式分析
5.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)構(gòu)成及核心技術(shù)
5.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)構(gòu)成
5.1.1.1 數(shù)據(jù)采集模塊
5.1.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊
5.1.1.3 標(biāo)注任務(wù)管理模塊
5.1.1.4 標(biāo)注工具集成模塊
5.1.1.5 質(zhì)量控制模塊
5.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注核心技術(shù)
5.1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
5.1.2.2 自然語言處理
5.1.2.3 自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)
5.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注常用工具
5.1.3.1 LabelImg
5.1.3.2 VGG Image Annotator
5.1.3.3 Stanford CoreNLP
5.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)模式分析
5.2.1 自建團(tuán)隊(duì)模式
5.2.2 眾包模式
5.2.3 轉(zhuǎn)包模式
5.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注定制化發(fā)展模式分析
5.3.1 定制化迎合發(fā)展需求
5.3.2 定制化應(yīng)用案例分析
5.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注公益發(fā)展模式分析
5.4.1 模式發(fā)展背景闡述
5.4.2 模式發(fā)展案例展示
5.5 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)模式分析
5.5.1 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注基本內(nèi)涵
5.5.2 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展推力
5.5.3 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展價(jià)值
5.5.4 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)現(xiàn)路徑
第六章 2022-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注典型應(yīng)用領(lǐng)域分析
6.1 智能駕駛領(lǐng)域應(yīng)用
6.1.1 智能駕駛領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
6.1.2 智能駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注范圍
6.1.3 需要關(guān)注長尾場景數(shù)據(jù)
6.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.2 智能安防領(lǐng)域應(yīng)用
6.2.1 智能安防行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.2.2 安防數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用需求
6.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.3 智能金融領(lǐng)域應(yīng)用
6.3.1 智能金融行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注具體應(yīng)用場景
6.3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.4 新零售領(lǐng)域應(yīng)用
6.4.1 新零售市場發(fā)展?fàn)顩r
6.4.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注具體應(yīng)用價(jià)值
6.4.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
第七章 2022-2024年國際數(shù)據(jù)標(biāo)注典型企業(yè)分析
7.1 Scale AI
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
7.1.3 企業(yè)發(fā)展實(shí)力
7.1.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
7.2 Appen
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
7.2.3 企業(yè)研發(fā)實(shí)力
7.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具
7.2.5 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
7.3 Labelbox
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 數(shù)據(jù)訓(xùn)練平臺(tái)
7.3.3 主要產(chǎn)品技術(shù)
7.3.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
7.3.5 企業(yè)融資動(dòng)態(tài)
第八章 2021-2024年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注典型企業(yè)分析
8.1 云測數(shù)據(jù)
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 主要產(chǎn)品服務(wù)
8.1.3 企業(yè)發(fā)展實(shí)力
8.1.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
8.2 海天瑞聲
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 經(jīng)營效益分析
8.2.3 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
8.2.4 財(cái)務(wù)狀況分析
8.2.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.3 龍貓數(shù)據(jù)
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 企業(yè)主要業(yè)務(wù)
8.3.3 企業(yè)發(fā)展實(shí)力
8.3.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
8.4 數(shù)據(jù)堂
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
8.4.3 商業(yè)運(yùn)營模式
8.4.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
8.4.5 核心競爭力分析
8.4.6 未來發(fā)展展望
8.5 星塵數(shù)據(jù)
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 質(zhì)量管控系統(tǒng)
8.5.3 服務(wù)特點(diǎn)分析
8.5.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
8.6 文德數(shù)慧
8.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2 主要功能模塊
8.6.3 平臺(tái)建設(shè)情況
8.6.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
8.7 其他數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)分析——互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)
8.7.1 騰訊
8.7.2 阿里
8.7.3 京東
8.7.4 百度
第九章 2022-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投融資狀況分析
9.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)企業(yè)融資現(xiàn)狀解析
9.1.1 融資規(guī)模變化盤點(diǎn)
9.1.2 融資輪次分布洞察
9.1.3 融資區(qū)域格局分析
9.1.4 融資事件匯總分析
9.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)項(xiàng)目投資動(dòng)態(tài)透視
9.2.1 成都新津數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目
9.2.2 陜西安康數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目
9.2.3 遼寧沈陽數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目
9.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注基地項(xiàng)目投資典型案例——百度(山西)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地
9.3.1 基地項(xiàng)目發(fā)展歷程與現(xiàn)狀
9.3.2 基地核心競爭優(yōu)勢解析
9.3.3 數(shù)據(jù)安全保障舉措剖析
9.3.4 基地入駐企業(yè)規(guī)模盤點(diǎn)
9.3.5 數(shù)據(jù)交易平臺(tái)合作模式
9.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈投資壁壘分析
9.4.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)壁壘
9.4.2 數(shù)據(jù)采集壁壘
9.4.3 數(shù)據(jù)處理壁壘
9.4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)檢壁壘
第十章 中投顧問對(duì)2025-2029年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景與趨勢預(yù)測
10.1 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景與趨勢洞察
10.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
10.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)前景展望
10.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
10.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)
10.2 中投顧問對(duì)2025-2029年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展預(yù)測分析
10.2.1 2025-2029年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展影響因素分析
10.2.2 2025-2029年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模預(yù)測
圖表1 截止2025年數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)地方標(biāo)準(zhǔn)分析
圖表2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展歷程
圖表3 2021-2024年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模分析
圖表4 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)競爭梯隊(duì)
圖表5 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場主體分類
圖表6 2020-2024年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)企業(yè)注冊(cè)規(guī)模統(tǒng)計(jì)
圖表7 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表8 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表9 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表10 2023年北京海天瑞聲科技股份有限公司營業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)、銷售模式
圖表11 2023-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司營業(yè)收入情況
圖表12 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表13 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表14 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表15 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表16 2021-2024年北京海天瑞聲科技股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表17 2015-2024年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投融資規(guī)模分析
圖表18 截至2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投融資輪次分析
圖表19 截至2025年國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投融資區(qū)域分布
圖表20 截至2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)國內(nèi)融資事件匯總
圖表21 截至2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)國內(nèi)融資事件匯總(續(xù))
圖表22 2025-2029年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模預(yù)測
數(shù)據(jù)標(biāo)注是指對(duì)未處理的初級(jí)數(shù)據(jù),包括語音、圖片、文本、視頻等進(jìn)行加工處理,并轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息的過程。目前,人工智能的商業(yè)化已經(jīng)在計(jì)算能力和算法上達(dá)到了基本成熟的階段。為了更好地滿足真實(shí)需求并解決行業(yè)中的特定痛點(diǎn),用于算法訓(xùn)練的特定標(biāo)注數(shù)據(jù)仍然必不可少,需要持續(xù)加碼。
過去幾年中,人工智能的發(fā)展主要依賴于算力、算法和數(shù)據(jù)這三個(gè)核心要素。創(chuàng)新和迭代在算力、算法和數(shù)據(jù)技術(shù)方面取得了巨大進(jìn)步,可稱之為“大爆炸”。ChatGPT的出現(xiàn)離不開海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、人工標(biāo)注指令微調(diào)以及基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。未來,實(shí)現(xiàn)人工智能在特定領(lǐng)域的應(yīng)用需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的數(shù)據(jù)用于算法訓(xùn)練。然而,當(dāng)前階段的數(shù)據(jù)標(biāo)注是一項(xiàng)勞動(dòng)密集型工作,隨著人工智能和大模型的發(fā)展,數(shù)據(jù)標(biāo)注將逐漸向AI輔助標(biāo)注和自動(dòng)標(biāo)注方向發(fā)展,進(jìn)入技能密集時(shí)代。
2025年1月13日,由國家發(fā)展改革委、國家數(shù)據(jù)局、財(cái)政部、人力資源社會(huì)保障部四部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》公布,提出:到2027年,數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)專業(yè)化、智能化及科技創(chuàng)新能力顯著提升,產(chǎn)業(yè)規(guī)模大幅躍升,年均復(fù)合增長率超過20%。培育一批具有影響力的科技型數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè),打造一批產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)動(dòng)的創(chuàng)新載體,建設(shè)一批成效明顯、特色鮮明的數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,形成相對(duì)完善的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
隨著人工智能的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)標(biāo)注需求急劇增加。數(shù)據(jù)標(biāo)注是將各種類型的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行分類和標(biāo)注,以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠理解和處理。這種需求激增主要是由于人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。在我國,數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模巨大且不斷擴(kuò)大。各個(gè)行業(yè),包括自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、智能語音助手等,都需要大量經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)來進(jìn)行算法訓(xùn)練和模型優(yōu)化。數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)高速發(fā)展。我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量持續(xù)增長,數(shù)據(jù)已成為我國重要的資源優(yōu)勢。同時(shí),政策支持和市場對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求激增,預(yù)計(jì)到2025年,我國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模有望突破百億元。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報(bào)告》共十章。報(bào)告首先介紹了數(shù)據(jù)標(biāo)注的基本概念、影響國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展的政策環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、需求環(huán)境和產(chǎn)業(yè)環(huán)境。接著分析了數(shù)據(jù)標(biāo)注市場的發(fā)展綜況、需求狀況、競爭格局等,然后對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的發(fā)展模式及應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,并對(duì)國內(nèi)外典型企業(yè)及平臺(tái)進(jìn)行了透徹的研究,最后對(duì)其投資狀況和發(fā)展前景做了科學(xué)的分析和預(yù)測。
本研究報(bào)告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計(jì)局、商務(wù)部、工信部、中國人工智能學(xué)會(huì)、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點(diǎn)刊物等渠道,數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實(shí)、豐富,同時(shí)通過專業(yè)的分析預(yù)測模型,對(duì)行業(yè)核心發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測。您或貴單位若想對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)有個(gè)系統(tǒng)深入的了解、或者想投資數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目,本報(bào)告將是您不可或缺的重要參考工具。