智能多功能痛症治疗仪项目创业板IPO上市咨询（2014年最新政策依据+募投可研+细分市场精确调
查）综合解决方案
北京博思远略咨询有限公司IPO事业部
二零一三年
目录
第一部分智能多功能痛症治疗仪项目创业板IPO上市审查要点分析 (4)
一、2014年创业板最新审核政策分析 (4)
二、专业机构在企业IPO上市过程中主要作用 (5)
第二部分智能多功能痛症治疗仪项目细分市场（行业研究）调查解决方案 (7)
一、创业板智能多功能痛症治疗仪项目细分市场调查政策依据 (7)
二、细分市场调查（行业研究）在企业IPO上市过程中的重要性 (7)
三、博思远略IPO细分市场调查研究思路及关键问题说明 (8)
四、博思远略智能多功能痛症治疗仪细分市场（行业研究）调查大纲 (11)
第三部分智能多功能痛症治疗仪项目募投可行性研究报告（甲级资质）编制解决方案 (14)
一、证监会关于募集资金运用及募投可研的编制要求 (14)
二、IPO上市募投可研与一般可研报告主要区别 (16)
三、智能多功能痛症治疗仪募投项目可研报告在企业上市过程中的重要作用
(16)
四、博思远略智能多功能痛症治疗仪募投项目（基于2014年最新大纲及审
查重点）可研方案设计原则 (16)
五、博思远略IPO募投项目可研分阶段服务内容 (17)
六、博思远略IPO募投项目可研报告标准大纲（2014最新版） (18)
七、博思远略IPO募投项目可研编制重点解决问题 (25)
第四部分博思远略最新成功案例展示 (28)
一、行业构成 (28)
二、区域构成 (28)
三、案例成果展示（包括但不限于） (28)
第五部分博思远略咨询公司介绍 (30)
一、公司基本情况 (30)
二、团队构成 (31)
三、咨询服务流程 (31)
三、博思远略服务优势 (32)
第六部分本解决方案关键词 (34)
智能多功能痛症治疗仪项目上市咨询方案；智能多功能痛症治疗仪项目上市可行性研究报告；智能多功能痛症治疗仪募投项目可研报告；智能多功能痛症治疗仪细分市场调查；智能多功能痛症治疗仪行业研究；证监会发审委；
博思远略咨询公司；创业板IPO上市咨询；2014年智能多功能痛症治疗仪项目最新募投可研编制方案；发改委甲级资质 (34)
第一部分智能多功能痛症治疗仪项目创业板IPO上市审查要点分析
一、2014年创业板最新审核政策分析
企业上市主要目的之一就是要募集资金，而募集资金必须投资相应的项目。创业板要求“发行人募集资金应当围绕主营业务进行投资安排”，也就是说至少60%—70%的资金应该用于主营业务项目的投资建设。研发类不产生收益的项目应该尽可能少占用募集资金。除了这个直接要求，博思远略咨询公司（甲级资质）根据证监会发审委最新审核政策对所重点审核的节点总结如下：
(1)、规模的合理性
(2)、新产品的技术成熟性
(3)、固定资产投资规模与新增收入的匹配性
(4)、与发行人历史数据的匹配性
(5)、研发类项目投资比例的合理性
根据博思远略咨询公司研究发现，创业板企业大多有服务收入比重较高，无形资产较多，企业重置成本低等特征。如果按照企业原有设备规模和技术水平进行项目设计，那么募集资金规模会很小。这使得很多企业在项目设计中做大设备投资、增加土建投资、增加铺底流动资金以完成既定的募集资金目标。这一现象十分普遍，也是造成募集资金运用部分经常被反馈的原因。采取上述策略虽然可以满足募集资金规模的要求，但是固定资产增加过多、比例增大问题难以解释。由于项目收入测算要求严谨保守，那么又出现了投入产出的匹配性问题。
为了解决上述问题，博思远略建议采取以下策略：
(1)、募集资金规模能小则小，越小问题越少；
(2)、项目设备尽量采取现有设备的最新升级型号，避免大换血；
(3)、建设规模和项目收入参照现有规模设计，不建议超过当前规模的 1.5倍；
(4)、土建投资最好自有资金出资或者实物出资以表明节约募集资金；
(5)、土建投资比例应少于30%，避免房地产投资嫌疑；
(6)、回收期控制在5年之内，内部收益率不低于20%；
(7)、项目收入规模上限不能高于市场容量预测的增加值；
(8)、选择知名工程咨询公司进行项目的审核以证明其合理性；
(9)、采用先进设备引起投资规模大增的要说明现有设备的不适用性；
(10)、募投项目市场分析与行业基本情况分析互相支持。
上述策略是上市募投项目设计中应该注意的基本问题，除此之外，上市用项目可行性研究报告应该重视风险防控措施的论述。做到项目设计合理、风险防控得当、经得起股民推敲，募集资金运用这一部分才算是符合上市要求。
二、专业机构在企业IPO上市过程中主要作用
第二部分智能多功能痛症治疗仪项目细分市场（行业研究）调查解决方案一、创业板智能多功能痛症治疗仪项目细分市场调查政策依据
二、细分市场调查（行业研究）在企业IPO上市过程中的重要性
三、博思远略IPO细分市场调查研究思路及关键问题说明
博思远略根据大量创业板、中小板上市咨询项目经验，对智能多功能痛症治疗仪细分市场调查研究过程中应重点解决的问题做了详细总结，并提出了实际操作建议：
关键问题一：对智能多功能痛症治疗仪上市企业所在细分市场和企业定位需要根据上市企业主要产品和业务选定一个细分市场作为企业所在行业。选择的时候要注意以下问题：
1、不同的细分市场对应的市盈率不同，会影响募投项目总体的资金规模。
2、不同的细分市场会影响上市企业在该行业的市场地位。
3、主营产品的市场容量及市场份额要依据选定的行业论证。
4、选定的细分市场其发展前景和新产品发展方向会影响上市企业研发方向和研发项目设计。
5、选定的细分市场要与上市企业对自己的定位相匹配。
关键问题二：智能多功能痛症治疗仪细分市场容量分析注意要点
上市企业产品细分市场容量大小及其发展趋势是证监会十分关注的问题。市场容量一般用该产品的市场需求量或者市场规模（销售额）来表述。涉及近三年甚至更长时间的历史数据和未来3-5年募投项目达产时的市场容量数据。
产品的未来的市场容量应该是不断增长的，历史的数据则尊重事实。历史数据如果有较大的波动还需要进一步解释其原因，表明其不会对未来有不利影响。如果确实是周期性规律，则要在未来的市场容量预测中考虑该周期性的影响。
产品的未来的市场容量还需要保障能够容纳募投项目带来的新增产能。而募投项目新增的产品产量和当前企业的产量之和是未来拟上市企业产品的总产量，其与市场容量的比值即为市场占有率。因此，未来市场容量数据也要考虑企业市场占有率是提升还是下降。企业市场地位的上升与下降要与行业发展的趋势和竞争格局的走势相一致。
关键问题三：智能多功能痛症治疗仪细分市场调研数据来源
产品细分市场数据大致有以下几个来源渠道：
公开数据——权威机构或者国家公布的数据，如统计局、海关总署、智能多功能痛症治疗仪行业协会、相关网站、智能多功能痛症治疗仪行业期刊、智能多功能痛症治疗仪杂志、智能多功能痛症治疗仪研究院、知名第三方咨询公司等。
产业链数据——上下游产业数据，如关联产品数据、关键的原料或者配件数据可以用来估算产品细分市场数据。
发布数据——根据调研结果，由同行业权威机构（如报纸、协会、期刊杂志等）发布的数据。
推算数据——根据本行业及上下游行业的公开数据或者发布的数据用合理的估算方法来推算得到的数据。
四、博思远略智能多功能痛症治疗仪细分市场（行业研究）调查大纲
一、智能多功能痛症治疗仪行业主管部门、行业监管体制、行业主要法律法规及政策
1、行业主管部门及监管体制
2、行业主要法律法规及政策
二、智能多功能痛症治疗仪行业概况（重点）
1、企业的行业定位
2、上下游产业链及关联产业关系
3、行业市场容量分析（总的市场容量、关键设备产品的市场容量）
4、行业发展趋势分析
三、智能多功能痛症治疗仪行业竞争格局和市场化程度
1、行业竞争格局（自由竞争、垄断竞争、垄断）
2、市场化程度（完全开放、政府控制、国企垄断、外商主导）
四、智能多功能痛症治疗仪行业内的主要企业和主要企业的市场份额（重点）
1、行业内主要企业（3—6家）
2、主要企业市场份额
五、智能多功能痛症治疗仪行业进入障碍
1、技术壁垒
2、政策准入
3、资金规模壁垒
4、人才壁垒
5、品牌壁垒
六、智能多功能痛症治疗仪市场供求状况及变动原因
1、市场需求情况及其发展趋势
2、市场供给情况及其存在问题
3、供求格局及其变动原因
七、行业利润水平的变动趋势及变动原因（重点）
1、近三年行业利润水平及其变动趋势
2、影响传业利润水平变动的因素分析
八、影响行业发展的因素
1、产业政策因素
2、技术替代因素
3、行业发展瓶颈
4、国际市场冲击
5、其他因素
九、智能多功能痛症治疗仪行业技术水平及技术特点
1、行业技术发展历程及当前发展水平
2、行业当前主要技术及其特点
十、智能多功能痛症治疗仪行业特有的经营模式（重点）
1、生产模式
2、销售模式
3、盈利模式
4、其他特殊模式
十一、智能多功能痛症治疗仪行业的周期性、区域性、季节性特征
1、行业的周期性
2、行业的区域性
3、行业的季节性
十二、智能多功能痛症治疗仪行业与上下游行业之间的关系
1、发行人所处行业与上下游行业之间的关联性
2、上游行业发展状况对本行业及其发展前景的有利和不利影响
3、下游行业发展状况对本行业及其发展前景的有利和不利影响
十三、产品进口国政策及竞争环境
1、产品进口国政策及其影响
2、进口国同类产品的竞争格局
十四、公司在行业中的竞争地位
1、公司市场份额及变动趋势
2、主要竞争对手及其简要情况
3、公司的竞争优势
4、公司的竞争劣势
附件：
1、主要结论引用资料
2、市场数据引用材料
3、分析图表参考资料
4、拟发布的数据材料
5、市场容量数据推算表及基本假设
6、竞争对手资料汇总
7、行业研究报告和专家文章汇总
第三部分智能多功能痛症治疗仪项目募投可行性研究报告（甲级资质）编制解决方案
一、证监会关于募集资金运用及募投可研的编制要求
第十二节募股资金运用
第一百四十九条发行人应披露：
（一）预计通过本次发行募股资金的总量及其依据；
（二）董事会或股东大会对本次募股资金投向项目的主要意见；
（三）募股资金运用对主要财务状况及经营成果的影响，包括对净资产、每股净资产、净资产收益率、资产负债率、盈利能力、资本结构等的影响。未披露盈利预测的，应详细披露募股资金运用的影响。
第一百五十条发行人应充分考虑实际募股资金量不足或超过所申报资金需求量的可能。所筹资金尚不能满足规划中项目资金需求的，应详细说明其缺口部分的资金来源及落实情况；所筹资金超过了规划中项目资金需求的，应披露多募资金的大体安排及资金管理措施，并披露其对财务状况和经营成果的影响。
第一百五十一条如属直接投资于固定资产项目的，发行人可视实际情况并根据重要性原则披露以下内容：
（一）各投资项目的轻重缓急及立项审批情况（如需要）；
（二）投资概算情况，预计投资规模，募股资金的具体用项及其依据，包括用于购置设备、土地、技术以及补充流动资金等方面的具体支出；
（三）所投资项目的技术含量，包括产品的质量标准和技术水平，生产方法、工艺流程和生产技术选择，主要设备选择，主要技术人员要求，研究与开发措施，核心技术及其取得方式；
（四）主要原材料、辅助材料及燃料等的供应情况；
（五）投资项目的产出和营销情况，包括产品现有和潜在生产能力，投资项目的产量、价格及产销率，替代产品，产品出口或进口替代，产品销售方式及营销措施；
（六）投资项目可能存在的环保问题及采取的措施；
（七）闲置资金（若存在）的利用计划，或资金缺口（若存在）的补充来源；（八）投资项目的选址，拟占用土地的面积、取得及处置方式；
（九）投资项目的效益分析，包括现金流、内部收益率、达产期、回收期和产品的市场生命周期等。
（十）项目的组织方式，项目的实施进展情况。
第一百五十二条发行人募股资金拟用于对外投资、与他人合资进行固定资产项目投资的，除相应披露上述具体内容外，还应主要披露：
（一）合资方的基本情况，包括名称、法定代表人、住所、注册资本、主要股东、主要业务，与发行人是否存在关联关系等；
（二）投资规模及各方投资比例；
（三）合资方的投资方式和资金来源；
（四）合资协议中有关可能给发行人造成损失及损失处理的条款，如合资方不能按时投资，可能给发行人造成的损失以及损失的补偿方式等。
第一百五十三条发行人募股资金拟用于对外股权投资组建企业法人或其他法人的，应主要披露：
（一）拟组建企业法人或其他法人的基本情况，包括设立、注册资本、主要业务等；
（二）投资规模及各方投资比例；
（三）法人的组织及管理情况；
（四）合作方的基本情况及与发行人是否存在关联关系或竞争关系。
第一百五十四条发行人募股资金拟用于收购在建工程的，应主要披露：
（一）在建工程的已投资情况；
（二）投资来源；
（三）还需投资的金额；
（四）负债情况；
（五）建设进度；
（六）计划完成时间；
（七）收购价格的确定方式。
第一百五十五条发行人募股资金拟用于收购兼并其他法人股份或资产的，应主要披露：
（一）被收购企业的基本情况及最近一个完整会计年度及最近一期的主要财务会计数据；
（二）收购的股份或资产；
（三）所收购股份或资产的评估、定价等情况；
（四）收购兼并后参股、控股的比例及其控制情况。
第一百五十六条发行人募股资金拟投入其他用途的，应披露具体的用途，以及对发行人经营和财务的影响，包括对发行人财务结构、盈利预测、净资产收益率、股东利益等的影响。
第一百五十七条上述应披露的各类募股资金用途，如涉及关联关系及关联交易的，应披露董事会或股东大会的决策依据。
二、IPO上市募投可研与一般可研报告主要区别
一般来说，中小板、创业板IPO募投项目可研报告（上市可研）与一般用于立项的可行性研究报告主要有以下几点区别：
1、上市募投项目项目可行性研究报告应纳入上市筹划的总体方案中，因为募集资金的投向直接关系到能否实现上市的关键问题；
2、上市募投项目可研报告需要上市咨询团队中的各中介机构（券商、律师事务所、会计师事务所、第三方调查公司）密切配合，特别是应与财务评估机构密切配合，将募集资金项目的投入产出而导致的资金流的变化纳入到总体财务预测中；
3、募集资金只能用于发展主营业务；
4、项目的财务分析应该考虑到上市公司信息披露的具体要求，
5、不再要求就发行人的募集资金投资项目是否符合国家产业政策和投资管理的规定征求国家发展与改革委员会的意见。
三、智能多功能痛症治疗仪募投项目可研报告在企业上市过程中的重要作用
IPO上市项目可行性研究报告主要用于IPO上市项目在国内备案并作为券商招股书底稿提交证监会。
报告一般分为两个版本：一个版本是用于前期获取发改委立项批文，另一个版本则是用于券商招股书编制并作为工作底稿。
立项用IPO上市项目可行性研究报告中涉及的项目总投资、建设地址、建设内容将体现在发改委的立项批文中，因此招股书编制用IPO上市项目可行性研究报告必须保证上述内容不变，只能调整文字、数据的配比、论证方式。
四、博思远略智能多功能痛症治疗仪募投项目（基于2014年最新大纲及审查重点）可研方案设计原则
1、如果您是外资企业、外商再投资企业募项目获取批复文件需要编制项目申请报告；如果企业是内资企业，但项目被纳入《政府核准的投资项目》，那么募投
项目也是项目申请报告。
2、内资企业募投项目一般采取备案制，需要编制可行性研究报告。此外，企业需要环评审查，项目需要做环评、节能评估；
3、募投项目可研报告（包括项目申请报告）要解决批复获取和券商底稿两个问题，因此可分成2个版本进行编制。其中发改委申报或核准的需要投资基础数据和建设内容准确论证即可；
4、募投项目设计要求与企业历史财务数据、财务制度具有连贯性，折旧算法、毛利率、各种税率、坏账准备、应收账款比例、周转次数等应该保持一致；
5、募投项目中土地一般要求先行获取，土地投资计入项目总投资但不算作募集资金；
6、利用既有房产或者在建房产进行募投项目建设的房产价值可以用募集资金置换，土地价值不可置换；
7、募投项目产品产能设计要考虑产品的市场容量、新增产能的募投项目，企业的市场占有率要考虑原有产能和新增产能合计对市场的影响；
8、募投项目建设周期一般不超过两年；
9、募投项目一期投资不宜过大，投资过大会造成企业当期损益表现为利润下滑；
10、募投项目与企业现有产品和业务的关联性要比较分析，确定是否扩产、升级新产品还是支持企业发展的研发或营销项目；
11、募投项目必要性分析要考虑原有产能是否超负荷、是否改变经营模式以提高利润水平、是否通过规模经济降低成本、是否增加投资获得关键环节生产自动化、是否是募投项目带来新的客户、是否是有利于企业提高竞争力、是否填补行业空白、是否是支持企业转型等等；
12、募投项目的设备选型重点考虑各个项目的同类设备价格是否一致，是否有设备可以公用，对于使用企业现有设备、配套设施、人员的需要考虑对原有企业生产能力的影响；
13、募投项目如果是将企业原来外包的业务转为自主生产，那么项目的收入要包含原有业务收入和增加投资带来的新增收入两部分。
五、博思远略IPO募投项目可研分阶段服务内容
博思远略编制IPO募投项目可研报告撰写一般分为两个阶段：
第一阶段：确定募集资金总额及各个项目总投资、建设内容等关键指标数据，完成备案核准版可研报告或者申请报告撰写，上报获取批文。同期根据项目环境影
响到环保局办理环评审查。
第二阶段：根据券商招股书需要，详细撰写项目投资建设的必要性、可行性、背景、市场容量分析、营销推广策略、设备选型表、投资构成描述、效益成本分析等部分。
博思远略具有甲级工程咨询资质，可以根据客户需求编制募投项目可行性研究报告、项目申请报告，为券商招股书编制提供全方位工作底稿及数据资料核实服务。
六、博思远略IPO募投项目可研报告标准大纲（2014最新版）
一、总论
（一）项目背景
1、项目名称
2、承办单位
2.1 公司介绍
2.2 公司项目承办的技术基础和优势（重点）
3、可行性研究报告编制依据
4、项目建设背景及必要性（重点）
4.1产业发展要求
4.2 市场发展与竞争要求
4.3 产品技术发展要求
4.4 企业发展的要求
4.5 项目建设的意义与影响
5、募集资金投资项目与公司现有业务及产品的关联
（二）智能多功能痛症治疗仪项目概况
1、拟建项目
2、建设规模与目标
3、主要建设条件
4、项目总投资及效益情况
5、主要技术经济指标
（三）主要问题说明
1、项目资金来源问题
2、项目原料供应问题
3、项目供电供水保障问题
二、智能多功能痛症治疗仪市场分析（一）市场容量分析
（二）产品目标市场
（三）产品价格
（四）营销策略
1、营销策略
2、营销模式
3、促销措施
三、建设规模与产品方案
（一）项目产品方案
（二）项目建设规模
四、场址选择
（一）项目选址及用地方案
1、项目选址
2、建设地条件
（二）土地利用合理性分析
（三）征地拆迁和移民安置规划方案五、技术方案、设备方案和工程方案（一）项目技术方案
1、项目主要技术
2、项目工艺流程
（二）项目设备方案
1、设备选型原则
2、项目设备选型表
（三）项目工程方案
1、项目主要构、建筑物
2、项目建筑工程造价
六、主要原材料、能源供应
（一）项目主要原料材料
（二）能源供应
（三）主要原材料、燃料及动力年需要量七、总图运输与公用辅助工程
（一）总图布置
1、平面布置
2、竖向布置及道路
3、总平面图
4、总平面布置主要指标表
（二）场内外运输
1、场外运输量及运输方式
2、场内运输量及运输方式
3、场外运输设施及设备
（三）公共辅助工程
1、供水工程
2、供电工程
3、通信系统设计方案
4、通风采暖工程
5、防雷设计
八、节能方案分析
（一）节能措施
1、节能依据
2、设计原则
3、节能方案
（二）能耗指标分析
1、用能标准与能耗计算方法
2、能耗状况和能耗指标分析
九、节水措施
（一）节水措施
（二）水耗指标分析
十、智能多功能痛症治疗仪项目环境影响评价（一）环境和生态现状
（二）生态环境影响分析
1、施工期环境影响
2、运营期环境影响分析
3、环境影响综合评价
（三）生态环境保护措施
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。
2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研 及发展前景预测报告 随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。 中国报告网发布的《2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研及发展前景预测报告》共十一章。首先介绍了中国商业智能(BI) 行业市场发展环境、中国商业智能(BI) 整体运行态势等，接着分析了中国商业智能(BI) 行业市场运行的现状，然后介绍了中国商业智能(BI) 市场竞争格局。随后，报告对中国商业智能(BI) 做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国商业智能(BI) 行业发展趋势与投资预测。您若想对商业智能(BI) 产业有个系统的了解或者想投资商业智能(BI) 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。 第一章商业智能（BI）原理及商业价值创造路径分析 第一节商业智能发展阶段 第二节商业智能（BI）内涵、结构及原理 一、商业智能（BI）内涵 二、商业智能（BI）特征功能 三、商业智能（BI）层次结构 四、商业智能（BI）实现原理 第三节商业智能（BI）产业链条解构 一、BI产业链解构模型 二、BI产业链构成现状及特点 三、BI产业链关键环节现状剖析
四、BI产业链发展趋势 第四节商业智能（BI）商业价值创造路径 第二章全球商业智能(BI)产业运行动态分析 第一节全球商业智能(BI)产业运行环境分析 第二节全球商业智能(BI)产业市场透析 一、商业智能引领全球企业信息化 二、商业智能软件厂商 三、制造业是商业智能的重要市场 第三节世界各地区企业对商务智能（BI）应用状况分析 一、欧洲 二、亚太 第四节2011-2015年全球商业智能的五大预测分析 第三章中国商业智能（BI）行业发展背景分析 第一节中国商业智能（BI）行业发展历程 第二节中国商业智能（BI）行业现状特征 第三节中国商业智能（BI）行业发展的全球基调 一、信息技术促使商业模式变革 二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革 三、全球经济一体化促进商务贸易往来 四、全球产业分工与各国产业升级 第四节中国商业智能（BI）行业发展PEST分析 一、改革30年造就数量庞大的企业群体 二、集约化经济转型 三、国内IT技术进步与国外技术引进 四、IT创造价值观念慢慢渗透各行各业 第五节主要发达国家商业智能（BI）发展现状及价值创造启示 一、美国 二、日本
2020年金融科技行业 分析报告 2020年9月
目录 一、金融科技概况 (9) 1、金融科技基本内涵及生态体系 (9) 2、中国金融科技行业目前已进入平稳发展期 (10) （1）第一阶段市场启动期（2004-2012年）：金融科技公司萌芽，科技开始渗透进金融核心业务 (11) （2）第二阶段高速发展期（2013-2015年上半年）：各机构开始大规模互联网化布局 (12) （3）第三阶段市场调整期（2015年下半年-2018年）：监管政策密集出台，行业发展趋于缓慢 (13) （4）第四阶段稳步增长期（2019年至今）：监管压力减小，行业健康稳步发展 .. 13 3、金融科技投融资情况 (14) （1）金融科技融资规模：2018年达历史高点，全球融资突破千亿美元 (15) （2）金融科技融资阶段：交易份额转向中后期（B轮以后）融资 (16) （3）金融科技融资领域：支付领域仍为热点，保险科技与区块链表现强劲 (17) 二、金融科技四大技术方向解读：ABCD (18) 1、人工智能AI：智能风控、智能支付、智能投研、智能投顾等 (19) 2、区块链BlockChain：解决安全、信任、效率三大痛点 (20) 3、云计算Cloud：在信息获取、资源配置、IT运营三方面发力 (20) 4、大数据Data：应用于银行、保险、证券等细分领域 (21) 三、金融科技六大细分领域剖析 (22) 1、移动支付 (22) （1）行业格局：行业增速放缓，监管收紧；C端呈双寡头格局，B端具发展潜力 23 ①移动支付交易规模扩大，监管政策收紧，行业增速放缓 (23) ②C端呈双寡头格局，B端具发展潜力 (24)
2018年智能制造行业 分析报告 2018年6月
目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、
全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
智能家居行业分析研究报告 一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。
二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月
目录 一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4) （1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4) （2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) （1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) （2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7) （3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9) （1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9) （2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10) ①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二：企业全员BI (11) ③BI发展趋势三：消费智能 (11) 二、标杆分析：东方国信 (12) 1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) （1）国内BI格局 (12) （2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17) （1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17) （2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21) （1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22) （2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)
人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。
智能硬件发展特点及趋势分析 一、智能硬件发展特点 （1）智能硬件发展模式推动新应用、新业态全国兴起和广泛渗透 从全球来看，生活智慧化与生产智能化需求正驱动智能硬件市场日益繁荣，技术突破与融合创新孕育着发展新机遇，以智能可穿戴、智能家居、智能车载、医疗健康、智能无人系统等为代表的智能硬件，通过引入芯片加操作系统的架构，为各种终端产品注入智能，并与互联网、云计算进行紧密结合，协同发展，为用户提供运动统计、智能家庭、智慧交通、健康管理、远程医疗等各种服务。“互联网+智能硬件”影响将迅速向工业、医疗、交通、农业等各领域进行广泛 的渗透扩散。 （2）智能硬件整机、芯片操作系统等产业链环节融合创新，驱动产品形 态和服务模式的多元化发展 智能硬件对智能感知、智能操作与人机交互、低功耗芯片、无线充电、工业设计、应用平台的要求日益突出，竞争由产品性价比扩展到对全产业链的整合和掌控。联动创新融合创新正成为产业发展的主旋律，领军企业掌控智能硬
件操作系统、人机交互技术、互联网开放平台、应用开发工具等产业链关键环节，推动“互联网+智能硬件”产业链整合。 （3）智能硬件缺乏统一标准，产品服务创新质量参差不齐 当前不同品牌的智能硬件设备所采集的数据格式和数据质量存在差异，数据缺乏共享和深入整合。通过数据共享和跨领域融合创造出新的应用和服务，推动信息的流动和共享，消除数据孤岛成为当前智能硬件发展创新的迫切需求。 二、我国智能硬件发展趋势分析 进入到智能硬件市场启动期，资本、技术、人才、政策等正在向这个行业倾斜，未来智能硬件未来将会有一下发展趋势： （1）智能硬件产业规模继续增长 在2014年国内智能硬件元年开启之后，近年来，国内智能硬件行业销量 呈现爆发式增长。根据数据统计，2014年国内智能硬件市场规模达到108亿元，2015年销量达到424亿，2016年中国智能应将产业市场规模为3315亿元。 （2）智能硬件投资更加趋于理性 智能硬件作为新兴的“爆发产业”，2014—2015年第二季度，很多投资人盲目押赛道，在大举投入后期待能迅速产出爆款。智能硬件产业出现了“投资向导”，在研究中发现，很多企业出现了“toVC”的非正常现象。生产企业仅仅对 风投负责，忽视了自身的产品积累和客观的市场规律。然而，2015年第三季度开始，智能硬件领域的投资额遭遇大幅度下滑，由Q2的45.4亿元降至5.7亿元。 资本市场开始重新审视智能硬件这个领域。投资人面对智能硬件厂商会更加“谨慎”，资本向具有较强的技术积累以及良好的产品服务体系倾斜，一些靠融资维持开支的厂商无以为继。 （3）智能硬件不再有单纯的“免费模式” 在智能硬件产业爆发初期，大批缺乏技术含量、使用公模修改的产品诞生，以及资本的大量注入，出现了智能硬件零利润，以及互联网“羊毛出在猪身上”的赢利模式。然而，在ODM、OEM、渠道等各个环节都需要大量资金投入，
重庆人工智能项目投资分析报告 投资分析/实施方案
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 该人工智能设备项目计划总投资20665.28万元，其中：固定资产投资14660.51万元，占项目总投资的70.94%；流动资金6004.77万元，占项目 总投资的29.06%。 达产年营业收入40197.00万元，总成本费用31296.20万元，税金及 附加370.80万元，利润总额8900.80万元，利税总额10499.30万元，税 后净利润6675.60万元，达产年纳税总额3823.70万元；达产年投资利润 率43.07%，投资利税率50.81%，投资回报率32.30%，全部投资回收期 4.60年，提供就业职位739个。 报告根据项目产品市场分析并结合项目承办单位资金、技术和经济实 力确定项目的生产纲领和建设规模；分析选择项目的技术工艺并配置生产 设备，同时，分析原辅材料消耗及供应情况是否合理。
随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降 低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和 生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过 多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网 信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。 2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一 代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。 报告主要内容：项目概述、背景及必要性、市场前景分析、投资建设 方案、项目选址规划、项目工程设计、工艺技术分析、项目环境影响分析、项目安全管理、项目风险、项目节能方案分析、实施进度计划、项目投资 情况、项目经济评价分析、综合结论等。
2019中国数据智能行业分析报告
?目录 ?. 大数据新篇章——数据智能07?. 数据中台的出现与未来18 三. 业务中台带来模式创新27 四. 场景争夺成为主旋律律35 五. 跨场景要寻找数据洼地38 六. 三大应?用场景相对成熟42
?数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能?行行业报告
1. 大数据新篇章——数据智能 1.1 大数据发展历程 整个大数据?行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。五个时期对应着两大 阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业 务智能化阶段。 2019年，大数据正式进?入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。 图1：大数据发展历程 数据来源：爱分析 2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等?行行业开始建设大数据平台并购买大量外部 数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展 机遇。 2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应?用，大数据进?入到业务监测阶段。政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应?用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。
2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难 满?足企业需求，大数据开始与业务场景结合，?行行业进?入到业务洞洞察阶段。 此时，单纯的数理理统计很难满?足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模 平台、数据科学平台开始进?入?人们的视野。明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在 这?一时期成?长为?行行业内的明星公司。 2019年，大数据从业务洞洞察进?入到业务决策阶段，即由机器?形成数据报表或者数据报告，业务 ?人员进?行行决策，变为机器?直接给出决策建议，让机器?具备推理理能?力力。例例如，在外卖、出?行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度?方式，?自动完成决策环节，将任务下发给骑?手和司机。这种消费互联?网相对常?见的场景，将在产业互联?网、企业业务场景中落地。 让机器?具备推理理能?力力，意味着NL P、知识图谱等认知技术的成熟。数据驱动决策、数据驱动业 务发展的企业新需求，必然会带动?一批数据智能公司的兴起。 未来，随着技术更更加成熟，大数据会从业务决策进?入业务重塑阶段。大多数执?行行环节将由机器?来 实现，但仍有众多环节需要?人参与其中，因此，?人机协同会迎来迅猛发展，未来会诞?生?一批 全新的数据智能公司。 1.2 数据智能对企业业务流的改造 当大数据进?入到决策阶段，企业业务由原先的经验、流程驱动逐步转向数据驱动，数据中台和 业务中台在整个业务链条价值度越来越?高。 图 2：传统业务模式：流程驱动 数据来源：爱分析
2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月
目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)
3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)
2017年智能投研行业Kensho分析报告 2017年6月
目录 一、人工智能+投资悄然来临，知识图谱促智能投研腾飞 (5) 1、人工智能+投资悄然来临 (5) 2、智能投顾蓬勃发展，智能投研初露雏形 (7) （1）智能投顾：未来五年国内规模有望每年翻倍，人机结合是趋势 (7) （2）智能投研：国内基金纷纷试水，人工智能大幅提高传统投研效率 (11) （3）智能投研与投顾两者有望优势互补 (15) 3、知识图谱促智能投研腾飞 (15) 二、KENSHO：智能投研领域的“AlphaGo” (19) 1、联合创始人：因禅结缘，创立Kensho (20) 2、融资情况：累计融资超1亿美元，估值达5亿美元 (21) 3、产品：Warren 试图解决投资分析的“速度、规模、自动化”三大挑战” (23) 4、客户：金融机构和商业媒体双管齐下 (24) 三、核心产品Warren：低门槛获高专业服务 (25) 1、功能：寻找事件与资产的相互关系 (26) 2、特点：快速计算能力、良好人机交互、强大深度学习能力 (27) 3、影响：削弱不对称性，现代金融投机行为性质有望再次改变 (28) 4、缺陷：无法自我形成新因果关系，无法区分因果性/相关性 (29) 5、未来：自动触发事件对资产价格的影响是Warren终极目标 (30) 四、Kensho动了谁的奶酪 (31) 1、彭博、汤森路透领衔国外金融数据提供商，国内万得一家独大 (31) 2、短期Kensho颠覆传统厂商的可能性不大 (32) 3、畅想金融数据服务市场 (34) （1）2B向2C/2B2C拓展 (34) （2）封闭走向共享 (34) （3）竞争走向合作 (35) 五、重点企业简况 (35)
2018年智能投研行业 分析报告 2018年1月
目录 一、人工智能技术实现计算机“自主学习” (4) 1、基于统计学，实现机器学习 (4) 2、深度学习是机器学习的重要算法 (6) 二、借助“人工智能”，实现智能投研 (11) 1、存在众多人工智能手段解决投研问题 (11) （1）打破传统投研“数据孤岛”，智能投研提高传统投研效率 (14) （2）应用“另类投资数据”，智能投研提升传统投研前瞻性、准确性 (16) （3）数据多样化+模型多样化，智能投研丰富传统投研方式 (19) 2、智能投研将凸显金融专业知识的重要性 (22) 三、逻辑仍为核心，智能投研“工具革命”影响深远 (23)
以计算机技术为基础，基于大数据、量化投资以及人工智能技术，将传统投研实现“智能化”，是智能投研的一种重要实现方式。具体而言，我们认为智能投研具体包括以下几方面：①传统投研中数据分析实现智能化；②大数据技术应用于传统投研；③量化投资技术继续发展；④人工智能技术对大数据技术和量化投资优化与改造，应用于传统投研。 智能投研以数据为基础，以逻辑为核心。①数据是基础。在表现形式上，智能投研可以认为是数据+模型，其中，大量的、多种类型的数据是所有分析和计算的基础。②逻辑是核心。智能投研所揭示的规律实际上是一种“变量间的相关关系”，而不是准确的因果关系，所以，智能投研的兴起可以认为是基于数据来发现、验证行业逻辑或是公司逻辑中的某一个环节，之后更重要的是依照行业逻辑以及专业知识等来解释这种数据上的相关关系，即使发现的这种“相关关系”不能进行专业的解释（并不是所有的经验都能上升到理论层面），这种关系的成立和应用也需要使用者“具体问题具体分析”，形成新的应用逻辑（比如高频交易算法获得的相关关系）。因此，无论这种新兴的投研工具如何发展，最核心的还是“逻辑”。 智能投研强化逻辑能力（认知能力）在投研领域的地位。①智能投研将新工具应用于传统投研，“人”的部分技能被工具替代，由此投研领域的角逐将集中在更核心的逻辑能力-即认知能力；②智能投研基于统计学原理，人的逻辑能力在整个模型的设置、优化等环节中都发挥着重要作用。
人工智能+金融行业研究报告
导语 金融行业的发展一直以来和科技相辅相成，科技的进步促进金融业的发展，金融对科技的需求和应用又反过来助推科技进步，因此金融行业的演变与年代相结合，和当时的科学技术发展息息相关。在万物互联的时代，人工智能+金融能够基于大量多维度的用户数据与不断自我学习优化的算法，让用户享受到智能化、实时化、定制化的垂直金融服务。习总书记在2018 年10 月主持学习人工智能发展现状和趋势时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，要努力推动我国新一代人工智能健康发展。十九大报告当中，提出了要将包括人工智能在内的现代科学技术与传统的行业相结合。在2018 年和2019 年的政府工作报告当中，也再次强调了人工智能等新兴科技对于推动传统行业的重要意义。 人工智能+金融主要是将计算机科学当中的人工智能技术作为主要的推动力，利用这项推动力为金融机构以及业务环节赋能，创新金融产品，重塑金融业务中的流程，对金融服务进行优化。“人工智能+”是将人工智能作为一项基础的计算机技术，将该项技术与传统的金融行业中各个业务场景进行相互的深度融合。相对于简单的行业叠加，“人工智能+”更侧重于为传统行业的解决问题方式和流程再造过程提供新的思路和方法，加快新经济形态的演进进程，催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面升级。
谷歌、微软、英特尔、FACEBOOK、IBM 等企业在人工智能行业发展早期就已经对于产业链进行了深度的布局。这些科技巨头的关注点主要在于人工智能的基础层，对核心算法的研究投入了大量的资源，并全面推进人工智能的商业化，体现了技术在应用层面的价值。国内，人工智能+金融的发展具有特殊的优势，这是因为中国有庞大的网民数量和较高的互联网普及率，对于积累金融数据等财务数据有较好的前期基础。目前，人工智能在金融领域的投资和服务方面应用较多。 目前，人工智能已经能够贯穿于金融活动的整个业务过程当中，包括海量的数据分析、对于金融政策的解读、自动生成报告、意外金融事件的预测以及与金融相关的信息搜索。 金融行业能够在人工智能出现的时候有良好的适用性，是因为金融与数据紧密相关，金融行业在过去积累下来的大量数据就能够应用于机器学习，广泛应用在股票市场预测、风险评估和预警等方面。自动报告生成涉及到自然语言处理，因为一般的金融行业涉及到的报告具有固定的格式，因此可以利用自然语言处理的技术将报告需要的信息进行抓取，生成有固定格式的报告。知识图谱利用可视化的图形方式来显示各个事物实体发展的进程和实体之间的关系。语义搜索让搜索引擎的工作不再局限于用户当前具体输入的内容，而是计算机能够根据该内容进行合理地联系与扩散，来进一步准确地捕捉到用户实际期望搜索的内容，更准确地反馈给用户期望的搜索结果。 人工智能技术并不是孤立存在的，它和目前各大高校、科研院所、企业研究机构正在进行研究的其他前沿科技息息相关，其中就包括了
2010年商业智能研究分析报告 作者周倚平 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据（业务，财务，研发等）转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的系统架构。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘（DM）等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 商业智能的形成过程： 采集（业务系统ERP）→组织存储（数据仓库）→分析预测（数据挖掘）→实时报表（OLAP） 相对来说做商务智能和ERP最大的区别在于ERP是流程驱动，商务智能是目标驱动。看企业究竟想做什么。 主流产品： Cognos（IBM），SPSS（IBM），Hyperion（Oracle），BO（SAP，Crystal），Excel+SQL Server （Microsoft），Informatica，SAS 主要厂商 ETL：Informatica, SQL Server Analysis Server DW：IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR Teradata OLAP：Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBM Data Mining：IBM，SAS，SPSS
1. 关键技术 1.1. ETL 过程 不同数据源（Oracle ，DB2，SQLServer ） 不同的数据（关系型数据，文档，图片，音视频） 商业智能的核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据（分布的，异构的源数据）中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction ）、转换（Transformation ）和装载（Load ），即ETL 过程（本质上是样本提取的过程），整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，甚至进一步把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 ETL 特征： l 以串行/并行方式，从不同异构数据源流向统一的目标数据，核心在于转换过程（关联，聚集），而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出。 l ETL 元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。 l 数据同步，数据ETL 是经常性的活动，按照固定周期运行，甚至实时运行。 l 庞大的数据量，需要ETL 工具有良好的伸缩性。 l 流程控制和数据验证机制。 下图是数据仓库/商业智能的完整的体系结构图，根据数据的不同形态，整个体系被划分为四个大的层面，并根据数据的处理和应用过程再细分成七个环节。从数据源经过抽取(Extra ，E)、转换（Transform ，T ）、装载（Load ，L ）过程加载到中央数据仓库, 再从数据仓库经过分类加工放到数据集市(DM, Data Market)，或者将数据集市中的数据进一步存放到多维数据库(MDD, Multi-dimension Database)，这都属于数据组织的问题，从中间层到终端用户或从多维数据库到终端用户可将其划归为前端应用实现的问题。而贯穿整个体系数据处理环节的，是系统的流程调度控制和元数据管理。 数据仓库 ETL
智能制造行业分析报告
目录 一、中国制造2025：打造引领全球的制造强国 二、智能制造试点示范专项行动 三、智能制造试点示范重点项目分析 1、某机床智能机床 2、某医疗智能医学影像设备 3、某药业中药生产智能工厂 4、某直升机旋翼系统制造智能车间 5、某集团家电智能制造 6、某科技智能煤炭综采装备 7、某船舶制造智能车间 8、某动力柴油机智能制造 9、某集团工程机械智能制造 10、某高科工业级3D 打印系统
11、某精密移动终端配件智能制造 12、某激光激光切割机床智能制造 13、某汽车智能制造 14、某液压泵零件制造智能车间 15、某动力装备智能服务云平台 16、西飞支线飞机协同开发与云制造 四、机械行业重点公司分析 1、某机床：智能机床突破的排头兵 2、中航飞机：军民业务齐头并进 3、中直股份：直升机业务进入快速增长期 4、中航重机：估值渐趋合理，3D 打印仍为看点 5、某激光：激光装备+自动化技术成就新龙头 6、某精密：转型升级有望业绩回升
中国制造2025为强国之策：新一届政府意识到当前我国制造业转型升级的紧迫性，因此，在2015年《政府工作报告》中明确提出，加快推进实施“中国制造2025”，实现制造业升级。“中国制造2025”将我国制造业强国的进程划分为三个阶段，第一个十年迈入制造强国之列，第二个十年达到世界制造强国阵营中等水平，第三个十年进入世界制造强国之列。智能制造试点示范专项行动启动：工信部在今年启动了智能制造试点示范专项行动，从流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6方面进行试点示范。试点行动基本切合了“中国制造2025”规划的纲要和精神，而入围此次试点项目的46家企业有望率先受益。 重点试点示范项目分析：此次入围的46个试点示范项目覆盖了38个行业，分布在21个省（自治区、直辖市），涉及了6大类别，体现了广泛的行业、区域覆盖面和较强的示范性。我们选取出16个涉及装备制造业上市公司的重点项目进行了基本分析。 机械行业相关重点公司分析：某机床自主研发的i5数控系统是世界上首套具有网络智能的数控系统，公司作为机床及自动化加工设备的龙头，值得重点关注。中航飞机为我国大中型军民用飞机的研制生产基地，公司军民业务齐头并进，新舟700项目市场工作已全面启动。中直股份产品已经形成了“一机多型、系列发展”的格局，前期固定资产的投资进入收获期，航空产品交付增加，业绩有望维持较快增长。中航重机的锻铸、液压、新能源投资三大业务逐渐转好，3D打印技术在国内具有领先优势，公司未来业绩值得期待。某激光“激光切割