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“激光切割机
床智能制造”项目入围此次试点名单，公司为激光装备行业的龙头企业，目前积极向自动化系统集成商转变，同时向机器人领域进行布局。某精密“移动终端配件智能制造”项目入围此试点名单，公司积极推进塑胶精密结构件向金属精密结构件的转型升级，前期布局有望在下半年取得突破。
一、中国制造 2025：打造引领全球的制造强国
制造业是国民经济的主体，打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。与世界先进水平相比，我国制造业依然存在着较大的差距。新一届政府意识到当前我国制造业转型升级和跨越发展的紧迫性，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：第一步：力争用十年时间，迈入制造强国行列；第二步：到 2035 年，我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步：新中国成立一百年时，制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。
围绕实现制造强国的战略目标，“中国制造2025”明确了 9 项战略任务和重点：一是提高国家制造业创新能力；二是推进信息化与工业化深度融合；三是强化工业基础能力；四是加强质量品牌建设；五是全面推行绿色制造；六是大力推动重点领域突破发展；七是深入推
进制造业结构调整；八是积极发展服务型制造和生产性服务业；九是提高制造业国际化发展水平。
十大重点领域为新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农机装备。五项重点工程包括国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新。
二、智能制造试点示范专项行动
工信部2015年启动实施了“智能制造试点示范专项行动”，于3月9
日印发了《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》，并下发了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》。工信部在今年计划启动 30 个以上的智能制造试点示范项目，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。通过试点示范，预期能够使得关键智能部件、装备和系统自主化能力大幅提升，产品、生产过程、管理、服务等智能化水平显著提高，智能制造标准化体系初步建立，智能制造体系和公共服务平台初步成形。试点示范项目的目标是实现运营成本降低 20%，产品研制周期缩短 20%，生产效率提高 20%，产品不良品率降低 10%，能源利用率提高 4%。
工信部 7 月 2 日确定并公布 46 个智能制造试点示范项目名单。遴选工作是由地方工业和信息化主管部门、中央企业推荐，工业和信息化部组织专家从试点示范代表性、技术水平、与要素条件符合程度、持续增长性等方面对项目进行综合评价，并综合考虑行业分布、区域分布、试点示范类别构成等因素。
工信部将在2015年下半年分行业召开现场经验交流会，并在今年11月举办的中国国际工业博览会上集中展示试点示范取得的成效。在连续实施3年之后，将会根据试点示范的情况，再做相应的调整和深化。国务院印发的“中国制造2025”把智能制造作为主攻方向，这次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企业有望率先受益。
三、智能制造试点示范重点项目分析
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。我们挑选出16个涉及上市公司的重点项目，进行基本分析。
1、某机床智能机床
某机床集团是一家与新中国一起成长的老牌企业，生产出新中国的第一台普通机床、第一台摇臂钻床、第一台数控机床。2011年，某
机床的销售规模便已经跃居为世界机床行业的第一，但是产品多以中低端为主。智能化、自动化高端机床的核心数控系统一直为国外企业所控制。为突破核心技术难关，打造属于自己的高端机床，某机床从2008起便开始每年投入数亿元用于核心技术的研发。历经5年的潜心研制，某机床研发人员攻克了数控系统运动控制技术、数字伺服驱动技术、总线技术等数控核心技术，成功开发出了ｉ5智能机床。ｉ5机床的数控系统使得…中国制造?的核心部件不再被国外厂商的控制和垄断。 2014年2月，某机床在第八届中国数控机床展览会（CCMT2014）全球首发i5系列智能机床。i5智能机床为搭载i5智能系统的智能机床，可以实现在线编程、工艺支持及三维仿真等技术，并且提供全透明的应用及数据接口，能够按照用户需求提供高度定制的整体解决方案。ｉ5智能机床的数控系统误差补偿技术领先、控制精度达到纳米级、产品精度在不用光栅尺测量的情况下达到3μm，达到世界精度最高。ｉ5智能机床基于互联网，实现了操作智能化、编程智能化、维护智能化和管理智能化，被形象地比喻为“指尖上的工厂”。i5智能机床为具有自主知识产权、不可复制的新一代智能化数控机床。目前，搭载i5 智能化数控机床现已进入了批量生产阶段，在 ETC/HTC 系列数控车床、VTC 系列立式数控车床、VMC 系列立式加工中心及
TC500 高速钻攻中心等五大系列产品上配套应用，并在公司内部组建了加工应用示范生产线以及在重庆、襄樊、河南等重点领域用户开始批量配套应用。智能化数控机床的开发有助于全面推广 i5 数控系统及提升产品核心竞争力，同时也加速了公司由传统制造商向现代工业
服务商转变。 i5 智能机床自从进入产业化阶段后，立刻取得良好的市场反映，在数控车床、立式加工中心等产品方面均有突出表现。“i5”的推进标志着中国制造业在“工业4.0”智能制造上的超越，“i5”对于智能制造的探索，能够给正处于转型中的中国制造业带来切实可行的指引。
2、某医疗
智能医学影像设备
某医疗系统有限公司是某集团股份有限公司的全资子公司，主营业务涵盖医学影像设备、数字化医院解决方案。今年5月8日某医疗正式推出NeuViz128精睿CT。NeuViz128精睿CT将超精细的图像与低剂量相结合，为诊断提供更精准的信息。它把特有的iHD技术与先进的球管结合，采用全新一代Micro-Star探测器，得到更清晰、更准确的诊断图像；同时，采用先进的 ClearView+100%深度迭代为核心，辅以10项低剂量扫描技术，实现合理最低剂量条件下高精细成像，得到图像质量和运营效能的全面超越；此外，128精睿CT以人性化设计为核心，通过独特的环境灯光体验，加入智能安抚系统，改善患者不良情绪，打造和谐的工作环境，更引入视听领域的高精度、舒适操控台，优化扫描流程，使医生枯燥的工作变得轻松。某医疗还将云科技与这款高端CT完美结合，为
不同级别的用户提供个性化解决方案，实现云处理、云诊断，并通过云服务器，传递无限关爱，引领医疗设备步入互联网+时代。NeuViz128 精睿 CT 的推出，成为中国第一台拥有自主知识产权的128 层螺旋 CT，标志着中国 CT 从此迈向国际高端 CT 的主流竞争
行列。截至目前，NeuViz 128 精睿 CT 目前已获得 CFDA、FDA、CE 等认证，自 5 月份发布以来，该产品在 3 个多月时间内已出口到欧洲、南亚、北非等国际市场。
3、某药业中药生产智能工厂
某药业主营中成药研发、生产及销售，系全国制药工业百强企业，也是国内创新中药领军企业。某药业此次入选的中药生产智能工厂位于连云港，是国内正式投产的首家具有自主知识产权的中药数字化智能化提取精制工厂。此
工厂从 2012 年 10 月开工至 2014 年 12 月份竣工投产，历时两年多时间，耗资近 5 亿元，设计生产能力为年提取量 15000 吨、年精制量 3000 吨、产出量 500 吨。某药业的中药生产智能工厂项目重点围绕热毒宁注射液、银杏二萜内酯葡胺注射液等中药大品种的工艺以及产能要求进行设计，工厂分为提取车间、精制车间、公用工程、监控大厅、智能留样库、中心检验室6个部分。通过与浙江大学进行全方位合作，项目建成数字化工厂系统模型和企业核心数据库，搭建了与生产过程控制、生产管理系统互通集成的实时通信与数据平台，达成生产设备运行状态的实时监控、故障报警和诊断分析，完成了生
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。
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
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
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。
2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。
▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。
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)
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 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（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
2016年2月出版
正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录
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。
2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方
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
2020年中国人工智能产业发展分析报告
目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)
【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。
人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析，时间2016-2017年度。 目前，区域内拥有各类人工智能企业663家，从业人员33150人。截至2017年底，区域内人工智能产值145901.24万元，较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元，较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动，大力发展新兴产业，即紧紧依靠招商引资，招大商、引大资、引大智，培育和发展高端制造业，增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里？《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域，各地要坚持“工业立市”不动摇，瞄准高端和前沿产业，扩大开放，超前布局，积极参与长三角的合作与开发，积极融入全球制造业体系，主动参与国际竞争与合作，在每个领域努力寻求新的突破，打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革，加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制，并充分发挥市场在资源配置
中的决定性作用，撬动和激活充裕的民间资本，引导民间资本与实体经济结合，使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”，激发有潜力企业的创新能力和创业激情，为制造业提供不竭动力和支撑。
第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存，原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩，一定是中国经济大方向选对了，一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态，出现了很多新的特征和趋势，但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程，不会因为开启了一扇窗，就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式，但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构，将既不同于原 2、9月末，规模以上工业企业资产负债率为56.7%，同比降低0.4个百分点。其中，国有控股企业资产负债率为59%，同比降低1.6个百分点，国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出，从9月份当月情况看，主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响，工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是，在工业企业利润新增中，主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示，前三季度，钢铁行业利润增长71.1%，建材行业增长44.9%，石油开采行业增长4倍，石油加工行业增长30.8%，化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡
中国智能制造行业市场分析报告
目录 第一节智能制造：中国制造由大转强的核心战略 (6) 一、宏观角度：智能制造是各国战略必争的制高点 (6) 二、微观角度：智能制造是企业增强竞争力的必由之路 (10) 第二节寻找制造业智能化升级中的薄弱环节 (13) 一、中国制造业的自动化水平发展不均衡 (13) 1.1流程工业的自动化水平相对较高 (13) 1.2离散工业自动化水平较低 (16) 二、离散工业：从普及自动化到发展智能化前景广阔 (17) 2.1智能制造通用装备 (20) 2.2自动化部件 (25) 2.3智能化生产线 (27) 三、过程控制：进口替代是核心 (28) 四、制造执行（MES）：实现自动化的难点和痛点 (30) 五、生产管理：自动化水平最高的环节 (32) 第三节寻找智能化改造需求旺盛的细分行业 (35) 一、寻找自动化程度较低的细分行业 (35) 二、3C 制造行业（电子） (37) 三、汽车和汽车零部件行业 (43) 四、包装行业 (47) 五、物流行业 (50)
图表目录 图表1：第四次工业革命 (6) 图表2：全球制造业竞争新时代 (7) 图表3：中国制造全球第一 (8) 图表4：细分产品全球领先 (8) 图表5：中国出口占比较高 (9) 图表6：中国更多的是中低端机械设备领域出口占全球第一 (9) 图表7：中国已经进入国际产能供应饱和区间 (10) 图表8：提升生产效率是重要方向 (10) 图表9：中国制造的成本优势减少，美国仅高于中国5%，中国工作时长较长 .. 11图表10：个性化需求时代的到来 (12) 图表11：流程制造行业的两化融合水平普遍高于离散制造业 (14) 图表12：冶金工业自动化市场 (15) 图表13：电力行业自动化市场 (15) 图表14：石化行业自动化市场 (15) 图表15：化工行业自动化市场 (16) 图表16：离散制造业的生产设备数字化率和联网率、以及关键工序数控化率较低 (17) 图表17：数字化工厂构成 (17) 图表18：离散和流程工业的数字化车间数字化水平 (18) 图表19：离散制造业的固定资产投资及设备工器具购臵及固定资产投资行业占比 (18) 图表20：2014 年中国制造业工业机器人密度仍然低 (19) 图表21：中国机器人密度不断提升，但仍低于全球水平 (20) 图表22：我国数控机床市场规模616 亿 (21) 图表23：我国数控机床进口额约30 亿美元 (21) 图表24：国内高端多关节机器人主要由外资把持 (22) 图表25：我国3D 打印市场规模约78.8 亿元 (23)
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)
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。