智能驾驶产业集群区域研究论文

一、总论

汽车 总行业:销量增速势微，渠道库存承压，由“增量”转为“存量”

乘用车市场: 一方面，行业增速放缓，市场趋于饱和。我国 汽车 行业在经历高速发展期(2001-2010 年，销量 CAGR 为 24%)和稳步发展期(2011-2017 年，销量 CAGR 为 7%)后，囿于需求端饱和及消费疲软影响，由增量时代步入存量时代， 2018 年同比。同时 乘用车市场趋于饱和，SUV(结构占比 42%，自主品牌扎堆投放区)、轿车、MPV、交叉型等车型销量均趋于下降态势。另一方面，经销商库存高企，其库存预警持续位于警戒线(50%) 之上， 且自主品牌库存压力高于合资品牌。

乘用车市场格局: 预计 2019 年开启的乘用车置换需求集中在 15 万以 上市场，优势品牌开启寡头增长时代。自主品牌以中低端品牌(15 万元以下)起家，在30 多年的积累后以四成市占率站稳脚跟，开始尝试上探深入合资品牌腹地(20 万元以上)，但在置换需求下有下滑风险。 优势车企上汽集团 /广汽 集团/吉 利 汽车 /长城汽 车/比 亚迪销量增速远高于行业，预计未来头部企业将凭借资金/产品/品牌/渠道等多重优势加 速行业洗牌，弱势自主品牌亏损扩大，或并购重组重生，或退出市场。

商用车市场: 持续低迷，新能源化明显。预计 2018 年客车销量下滑 5%，2019 年持平。且客车新能源渗透率提升，公交新能源趋势明显。

政策刺激: 短期见效不明显，任重道远。第一，个税改革释放的消费对 汽车 市场影响有限，无法有效提振 汽车 消费力。第二，现阶段若施 行购置税优惠，在 汽车 进入阶段性饱和，且居民消费水平受经济疲软 及房地产挤压影响下，难以企及 2015 年的效应;同时，刺激的需求大 多为透支性需求。第三，国六标准实施将促使经销商加大优惠清理库 存，但同时也存在消费者持币观望国五车型贬值空间，从而短期抑制 销量增长的风险。

新能源 汽车 市场: 乘用车方面，2018 年新能源乘用车在车市总体低迷的逆势中保持强势增长，前 11 月同比增长 87%。结构上，A00 级轿车、A 级轿车、A0 级 SUV 成为纯电动支柱车型(80%纯电份额)，插混占据 2~3 成稳定份额;消费区域上，较为集中;厂商上，纯电厂商集中 度提升，插混厂商寡头格局。从趋势上，新能源 汽车 历经三个阶段— —补贴驱动拉动小车型、运营需求创造稳定 A 级车销量、自主需求利 好 A0 级SUV及中高端车型，未来仍是与燃油车竞争，渗透率不断增 大的过程，而电动车企之间的竞争主要集中在成本导向的单车盈利上， 部分优势车型将脱颖而出。预计新能源 汽车 仍将维持高速增长，2018 年乘用车全年销量达93万辆，预计 2019 年达 133 万辆，同比增长43%。而商用车方面，主要受补贴影响。

电动车 2019 年演变: 从运营转向自主消费，需求从低端向中端上探。首先，电动车需求拆分为个人消费、出租和网约平台、分时租赁三个维度，其中个人消费呈性价比及品牌多元化，主要受牌照和路权、一 线城市续航及二、三线城市性价比拉动;出租和网约平台追求续航及运营中的极致性价比;分时租赁由于重资产制约及用户的廉价短途代步需求，倾向中低端车型。其次，未来主要有 5 个趋势，即限牌限行 城市新能源 汽车 加速渗透、电动车低端需求向中端上探、自主消费与运营市场或将逐渐分离、18 万~30 万元价格区间为合资品牌密集投放 区和特斯拉及蔚来对 30 万以上豪华车型的挑战。

新能源 汽车 政策端: 补贴政策调整对高续航乘用车影响有限，双积分效果尚未显现。其一，补贴，新能源 汽车 放量增大补贴车型基数，预 计 2018/2019 年国补为 401/461 亿元，同比上升 12%/15%。2018 年 乘用车销售结构已向高续航转移，部分缓解退坡影响。而网传方案中 商用车单位电量补贴下调已被市场反映。其二，双积分，目前受负积分比正积分 1:4 的供求关系影响，交易价格低于 1000 元;未来可能随考核指标严格化，供求关系回升 1:，积分价格将有提升。

爆款车型: 由燃油车推演，怎样的电动车将脱颖而出?从整体出发， 续航里程 300~450 公里、售价 8~10 万和 13~15 万元两档、外观“合眼缘”、 驱动/ 高压系 统/智 能配置 等综合 性能强、具几 个区别 于燃油车 体验感亮点的电动车最有可能成为主流消费车型。从单一车型出发， 纯电动优势车型集中度高，将其分为五档——第一，A00 微型轿车， 售价 4~7 万，主打价格优势。第二，A0 级 SUV，售价 8~12 万，在性 价比优势基础上拓展外观、配置等 1~2 个亮点。第三，A 级轿车，售 价 12~16 万，以高续航及快充优势从运营车切入。第四，中型车，售 价 18~30 万，空间大，配置亮眼。目前车厂还是以补贴为导向，仅少 数车厂布局中型车区间，未来与合资厂竞争。第五，以蔚来ES8 为代 表的从高端切入的车型，售价高于 30 万。而对于插混，售价高于同级 别燃油车 3~8 万，为未来合资品牌发力点。

传统 汽车 零部件承压， 汽车 零部件板块估值处十年以来的低位。 受传 统 汽车 市场低迷拖累，传统 汽车 零部件企业出货承压。投资逻辑为把 握下游客户+新能源/智能驾驶布局两条投资主线。零部件与优质客户 的绑定和深化合作能够缓解行业下行带来的业绩下滑。此外，技术领 先的公司有望在“三化”变革中提升议价能力，收获中长期的增长。 如华域 汽车 、精锻 科技 、福耀玻璃、敏实集团、星宇股份、拓普集团。

2019 年投资重点:特斯拉产业链。 特斯拉将快速推进中国市场，于 2019 年在上海临港将建成部分 Model 3 产线，并打算启用本地采销模 式，能够盘活一大批国内本土零部件供应商(特别是江浙沪 汽车 产业 链集群);也将填补国内 25~40 万元电动车价格区间产品线。以目前已 进入特斯拉的 12家一级供应商看，增量 EPS 最大者为旭升股份，未 来将受益于 Model 3 上量利好，同时也存在毛利率降低及特斯拉开发 二供的风险。对于潜在供应商，特斯拉供应链的新进入者能获得纯增 量业绩;此外，进入特斯拉供应链意味着可能得到国际及国内新能源 整车厂认可，带来增量新订单。

乘用车:销量增速放缓，预计 2018 年同比，终端渠道压力加大

终端经销商压力加剧，优惠力度加大，自主品牌压力更为明显

格局:自主品牌头部集中趋势明显，日德系亮眼，韩法系或出局

产业投资新规加速行业集中进程，利好龙头车企。

客车:市场继续低迷，新能源客车成为增长重点

政策端:预计个税改革对销量刺激不大，国六实施或加大库存压力

购置税率调整对销量刺激更为明显，但即使再次出台，预计效果不再显著 。

国六标准实施或提升渠道压力，部分需求或待2019 年 7 月释放。

新能源 汽车 :乘用车高歌猛进，商用车现复苏迹象

电动车 2019 年演变:从运营转向自主消费，需求从低端向中端上探

市场拆分:个人消费、出租和网约平台、分时租赁各取所需

电动车需求分为三个维度——个人消费导向、出租和网约平台导向、分时租赁导向。 各维度主流车型略有差 别——个 人 消费 呈性价 比及品 牌多元 化; 出 租和网 约平台追 求续航 及运营 中的极 致性价比;分时 租赁由 于重资产 制 约 及用户 的廉价 短途代 步需求 ，倾向 中低端车 型。 此外，电动车牌照 和路 权优势不 可忽视， 为一线 城市自 主消费 最看重属 性，同 时也为 运营车 大批 量获得牌照的主要途径。而截至 2017 年底，滴滴平台活跃 26 万辆新能源 汽车 ，对比 2017 年 万辆的电动车销量，运营车需求不可忽视，大胆 假设，电动车发展是由运营用途向自主需求延伸的过程。

个人消费导向:牌照和路权、一线城市续航及二、三线城市性价比。

未来演变:需求逐步多元化，中高端竞争处初期

政策端:退补对高续航乘用车影响有限，双积分效果尚未显现

补贴退坡驱动下，车型向高续航、大型化发展

新能源 汽车 放量增大补贴车型基数，预计2019 年国补规模同比上升 15%。 2016 年新能源车累计国补 411 亿元(乘用车80 亿/客车 326 亿/专用车 4 亿)，根据我们的补贴拆分测算，预计 2018/2019 年国补为 401/461 亿元， 同比上升 12%/15%。

乘用车:高续航车型影响有限

网传补贴方案对高续航车型影响较小。 2019 年网传补贴方案中续航 200km 以下车型补贴将取消，200~250km 车型退坡 38%，250~300 退坡 29%，300~400km 车型退坡 24%，400~500km 车型退坡 10%，500km 以上车型补贴不退坡，高续航车型的销量相对较小。

2018年销售结构已向高续航转移，部分缓解退坡影响。 2017 年续航 200km 以下车型占比 50%，2018 前 11 月比例降至 8%，续航 200~250km 车型占比为 9%，续航 300km 以上车型上升至 55%(vs 2017 年 17%)， 销售结构趋于良好。

随着高续航车型的渗透率提升，预计 2019 年新能源乘用车国补增长。 2016 年新能源乘用车累计获得补贴80亿，补贴数量约 19 万辆(占当年新 能源乘用车销量的 55%)，单车补贴约万元。根据补贴退坡趋势，我们假定:

1)2017/2018/2019 新能源乘用车补贴车型数量占销量的比例分别为 85%/。

2)2019 年纯电动 乘用车补 贴方案 按照网传 方案， 不设过 渡期，插电 混动车型补贴退坡 20%，标准补贴为万元。

3)2017 年各车型销量 采用实际 值，2018/2019年终端销量预测分别 为 74/97 万辆，2018/2019 年100≤R<150、150≤R<200、200≤R <250、250≤R<300、300≤R<400、400≤R<500、R≥500 分别 销 售 结 构 占 比 为 1%/6%/9%/22%/23%/26%/2%和 0%/4%/4%/17%/47%/45%/15%。

基于以上假定，我们预计2017/2018/2019 年新能源乘用车补贴分别同比+106%/+48%/+38%，2019 年乘用车补贴实际呈增长态势。

商用车:单位电量补贴下调已被市场反 映

双积分效应暂未显现，价格未来或将上涨

爆款车型:由燃油车推演，怎样的电动车将脱颖而出?

电动车消费现状:各市场维度格局雏形已现，优势车型持续推出。

燃油车消费现状:中低价位 SUV 受到热捧，自主品牌受到认可。

燃油车向电动车推演: 为价格、外观、性能、内饰、品牌五个属性的综合得分，其中价格为先导因素，优势车型为在各价格档位实现其 他四个 属性 的最佳搭配。而对于未来趋势，合 资及国外品牌进入及自主品牌上探将填补中高端市场空白，A级 SUV及豪华车竞争蓄势待发，车型重心由价格优势向性能、品质转移，电动车车型评价走向多元化。

传统 汽车 零部件承压，估值处于低位

新能源 汽车 零部件增量空间大，盈利能力相对较强

相比传统 汽车 零部件，新能源 汽车 零部件增量空间更大 ，毛利率更高，其享受更高的估值。 1)从行业层面来看， 新能源 汽车 增长保持强势给零部件 提供较大增量空间。2)从盈利能力看，新能源 汽车 零部件面临的技术环境 更加复杂，制造工艺要求更高，因而其毛利率高于传统 汽车 。例如:电动 涡旋压缩机毛利率(约 30%+)高于传统的涡旋及斜盘压缩机(约 20%+)。 3)从估值看，截至2018年年底，新能源 汽车 板块 PE 为 23，新能源 汽车 零部件板块PE为 20，高于 汽车 及 汽车 零部件整体板块。

热管理:高续航化趋势带动新增量

热管理是新能源 汽车 产业高速成长的子行业之一。 目前电动车单车热管理系统价值 5000 元，市场超 100 亿。

从趋势看，热泵空调是纯电动 汽车 制热最佳解决方案。在动力电池没有突破性进展的情况下 要保证低能耗制热，热泵空调是为数不多的可行技术， 效能系数比 PTC 加热高出2-3倍，可以有效延长 20%以上的续航里程。

高压线束是新能源 汽车 高速成长的子行业之一。 汽车 线束市场规模已达千亿。传统 汽车 线束 发展较为成熟，与整车厂绑定紧密，属于劳动密集型产业，乘用车线束单车价值在 2500 - 4500 元。而新能源车线束系统单车价值 5000 元，高压线束价值 2500 元，市场超100亿。

从现状来看:

从长期趋势来看:

特斯拉产业链:特斯拉上海工厂将改变什么?

特斯拉已来。7 月 10 日，特斯拉(Tesla)与上海临港管委会、临港集团共同签署纯电动车项目投资协议，规划年产 50 万辆整车的超级工厂—— Gigafactory 3 落地，具研发、制造、销售功能。特斯拉成为首家独资入华 车企。特斯拉将快速推进中国市场，于 2019 年将建成部分 Model 3 产线， 并打算启 用本地采 销模式 ，但也 存在在 加州完成 车身、 底盘、 电池， 在中 国进行总装的可能性。以上海项目环评披露的 25 万辆整车目标来看，将盘 活一大批国内本土零部件供应商;也将填补国内 25~40 万元电动车价格区 间产品线，蚕食部分国内电动车企份额。

对于上海:带动当地经济，利好长三角 汽车 产业链集群

特斯拉国产化对供应商的业绩增量贡献? 上海工厂可能最初以组装业务呈现——即从弗里蒙特运输车身，从Gigafactory 运输电池 pack 和动力总成，在中国组装。

自动驾驶时代来临。对于智能驾驶有两点值得肯定，一是自动驾驶改变 汽车 产业格局和出行方式。相比与传统的 汽车 行业，电动车在系统控制与执行层面更适合自动驾驶，而自动驾驶与车联网、共享化结合的趋势，能够有效的预防交通事故、同时减少拥堵、提高道路的通行效率， 使其容纳不断上升的通流量。全球近 20 万亿的 汽车 产业将面临前所未有的变革，行业更迭催生巨大投资机会，预计我国 2030 年自动驾驶 汽车 会占据整体出行 里程40%以上;目前在 ADAS 基础上，L2~L3 级自动驾驶贡献标配化需求，为目前主要的投资机会;L4~L5 级尚待成熟化。二是自动驾驶在部分领域 的 商业模 式逐渐 确立。行业发展沿着基础理论、传感器、芯片和解决方案逐步传导，发展关键点集中于降本、优化及数据积累。

智能公共交通系统在中国城市的应用及发展趋势摘要:智能交通系统是目前国内外公认的解决城市交通拥堵问题的重要途径之一,也是费效比最显著的途径.作为国内城市交通系统最重要组成部分之一的公共交通系统,近年来开始出现了大量智能公共交通系统方面的应用尝试.对我国目前城市投入应用的智能公共交通系统(APTS)的应用状况进行了分析,并根据我国当前国情,分析了我国智能公交系统未来可能的应用方向,提出了对智能公共交通系统改进的技术趋势分析.关键词:智能公共交通系统;GPS;IC卡;应用0引言我国是发展中国家,虽然近20年来始终保持了经济的高速增长,但是与西方发达国家相比,在城市基础设施尤其是公共交通基础设施方面,依然存在着很大的差距.同时近年来随着我国城镇化水平的快速提高,城镇人口数量在急剧增加.此外,我国的城镇化时期恰好又伴随着机动化,这必然造成有限的城市道路空间与巨大的机动车增长之间的冲突,给本来就非常拥堵的城市交通增加了更大的压力.从世界范围来看城市交通的发展,几十年来世界各工业化国家城市机动交通的发展历程,大都走过了先发展小汽车,后控制小汽车,最终选择发展大公交的曲折道路.我国土地资源稀缺,城市人口密集,群众收入水平总体不高,优先发展城市公共交通更是我们的现实选择.近年来,我国各个主要城市在常规公交设施方面投资较大,城市公交运力得以快速增加,万人公交车辆拥有量由2001年的辆增长到2004年的辆.但是城市公共交通客运量并没有相应大幅度提高,部分城市呈现下降趋势.在出行方式结构方面,我国主要大城市公共交通基本呈现下降趋势,公交客运量和运力的比值均在下降,运力的增加不一定带来运量的增加.如图1所示,我国主要大城市历年公交运量Π公交运力比值都出现了大幅度下降[1].当前,城市居民对公共交通系统最大的不满主要就是公交服务水平低,例如公交出行速度慢、舒适性差、换乘困难等方面.在传统公交系统建设模式下,改善上述问题需要巨额建设经费的支持,其建设成效还要受到城市交通整体环境的影响.与之相对应,智能公共交通系统则是实现“公交优先”的最有效的途径之一.所谓智能公共交通系统,就是在公交网络分配、公交调度等关键理论研究的前提下,利用系统工程的理论和方法,将现代通信、信息、电子、控制、计算机、网络、GPS、GIS等新技术集成应用于公共交通系统,通过构建现代化的信息管理系统和控制调度模式,实现公共交通调度、运营、管理的信息化、现代化和智能化,为出行者提供更加安全、舒适、便捷的公共交通服务,从而吸引公交出行,缓解城市交通拥挤,有效解决城市交通问题,创造更大的社会和经济效益[2].1国内智能公共交通管理系统的应用现状智能公共交通系统作为智能交通系统重要的子系统之一,在我国“十五”科技攻关的智能交通系图1我国主要城市历年常规公交运量Π公交运力比值变化图 ratio of Urban passenger carrying amount andtransit capacity in cites of China统(ITS)城市示范中,北京市、上海市、青岛市、杭州市、重庆市等多个城市的ITS建设示范中都包括了智能公共交通系统的内容.将其作为缓解城市交通拥堵、提高城市公共交通服务水平的重要途径.当前我国城市智能公共交通系统方面的应用,主要集中在如下几个领域中[3].公交车辆智能调度系统国内城市对智能公共交通系统的探索实践是从公交车辆的定位监控开始的.到目前,多数进行ITS建设的城市其公交监控系统都已经从早期纯粹的公交车辆定位调度系统扩展升级为以公交车辆定位为基础,结合公交地理信息平台(GIS-T)、通信系统实施监控调度的智能调度系统.在公交车辆定位及监控调度系统的建设中,北京市作为我国的首都走在了建设实践的前面.北京公交ITS示范工程于1999年投入运行,首次投入运行的装有先进的车载卫星定位系统和无线通讯装置的车辆约为300多辆.除北京以外,国内上海、杭州、南京、深圳、成都、中山、包头等众多城市也都先后建成了公交车辆定位及监控调度系统.基本都实现了利用GPS系统定位功能,与电子地图相结合,实现了公交车辆的实时跟踪,并进一步确保了信息发布、车辆调度、车辆紧急救援报警等功能的实现.公交IC卡系统公交IC卡系统,是近年来中国智能公共交通系统方面一个成效显著、应用范围迅速扩展的系统.目前,公交IC卡售票系统已经在国内大量城市得到了应用,北京、上海、南京、杭州、重庆、青岛、广州、宁波、常州等城市的公交企业都结合本城市的公共交通特性,有针对性的建设了公交IC卡售票系统.近年来,中国城市公交IC卡系统的应用趋势是走向通用化,实现公交、地铁、轨道、轮渡、出租车都能够通用的公交IC“一卡通”.在利用公交IC卡系统促进居民采用公交出行,实现“公交优先”方面,北京市近期在城市公交IC卡应用方面取得了较为理想的成绩.在北京市公交系统实行公交IC卡4折优惠后,北京市公交IC卡用户实现了飞速增长.自2007年年初,北京市的公交运送量比以前增加10%,目前每天公交客流增加量约达112万人次.公共交通信息服务系统近几年,随着智能公共交通系统和互联网的建设,我国城市的公交信息服务已经得到了快速发展.目前公交信息服务系统应用状况,基本呈现如下特点:(1)公交服务网站成为城市最重要的公交信息服务模式.在国内的大型城市及经济发达区域的中型城市中,城市公交企业基本都建立了自己的公交服务网站.其中,以北京市、杭州市、南京市等为代表的城市公交服务网站采用了以GIS平台为基础的WEB服务模式,能够进行换乘查询等服务.(2)电子站牌应用规模开始扩大.国内一批积极进行智能公交系统建设的城市,在实现了公交车辆的实时监控后,开始将公交车辆信息通过电子站牌提供给公交乘客.电子站牌除了常规站牌的内容外,还可以显示下一班公交车辆的预计到站时间、以及线路上公交车辆当前所在位置等动态公交信息.(3)公交车载信息服务系统投入实用化应用.国内包括北京市、上海市、深圳市、青岛市等多个城市的公交企业在车辆上安装了车载信息系统,通过液晶显示器和音响系统可以进行播放多种信息,播放的信息内容通常包括新闻、广告、娱乐节目等.由于可以通过广告资源的置换获得系统设备的建设投资,目前各城市车载信息服务系统已经走上良性循环,进入实用化应用阶段.城市交通综合信息平台对于城市的ITS而言,涉及到公安交通管理、交通、规划、公交、货运、市政管理等多个部门的职能范围,每一个部门既是ITS的数据源,又是其它部门数据以及在多部门数据之上进行综合性加工处理所得到信息的需求者.只有各相关部门协调配合、协同行动起来,在一定的机制和技术手段下充分实现部门间的信息共享,城市ITS才可能顺利建设和发展,ITS才能真正在提高城市交通管理与服务水平,提高城市交通系统运行效率,缓解交通拥堵,站在城市大交通的高度提供科学的决策支持等方面发挥应有的作用.基于上述考虑,提出了建设城市智能交通共用信息平台的思想,并且随着我国ITS建设的深入进行,这种思想已经逐步获得了我国ITS业界的广泛认同.国家“十五”科技攻关期间,十个ITS示范城市已经不约而同地明确提出要建设城市交通共用信息平台.其中广州市、天津市、北京市、济南市等城市的共用信息平台建设列为“十五”智能交通系统应用试点示范工程.2中国城市智能公共交通系统发展的趋势展望随着城市交通管理、公共交通信息水平的快速提高,我国的城市智能交通系统获得了难得的飞跃发展良机.未来我国城市智能公交系统发展趋势,将以信息化、实时化为核心,以“人性化”为宗旨,智能公交系统的完善将从如下几个方面展开.建设完善的智能公交调度系统(1)建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.城市公共交通通行能力是指在城市规定的交通条件、道路条件及人为度量标准时间内能通过的最大公交车辆数量或者乘客人数.公交通行能力是在一定条件下,公交设施所能够通过公交车辆和乘客的极限数值,它是动态的服务能力而不是静态的数量[4,7,8].当城市路网中运营的公交车辆超过公交设施的通行能力时,由于公交车辆彼此的互相干扰、以及公交车辆与社会车辆的行驶冲突,公交车辆行驶的速度反而会降低.这样即使公交企业增加了公交车辆的营运班次,但是公交服务水平反而将下降,同时公交企业的经济效益也受到影响.因此,必须建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.公交通行能力各相关要素的关系如图2所示.(2)结合道路交通状况,建立公交服务水平的动态评价模型.城市公共交通系统是在城市整体道路网络中运营的系统,因此其运营必然受到城市路网状况的影响.我国城市智能公交调度系统在进一步的建设完善中,必须充分考虑城市交通系统对公交系统的影响.利用智能公交调度系统的公交车辆定位、行程时间预测、道路公交饱和度等数据,结合道路交通状况,将可以建立针对公交服务水平的动态评价模型.使得公交企业可以实时评估公交系统的运营状态,根据企业的运营服务目标调整公交车辆调度计划.此外,还能够通过对公交运营数据统计和分析,实现城市规划层面、设计层面对公交系统的调整和优化[10,11].(3)根据公交客流量的需求状况,建立自动化的公交调度模式.车载客流量检测器技术的完善和公交IC卡数据实时采集技术的实现,使得未来的城市智能公交调度系统可以利用客流量检测器及数据融合技术,实时监控城市居民公交的出行状况,并对城市居民未来的公交出行需求进行动态预测.以此为基础,建立自动化的公交调度机制,将实现智能公交调度系统对公交车辆调度计划的自主调整和优化.(4)将智能公交系统的建设、运营与城市规划紧密结合起来实施.目前国内城市投入使用的智能公交调度系统往往都是在现有传统公交设施基础上改建实施的系统,系统的使用、维护都存在着不尽如人意的不足.只有从城市规划的环节就开始考虑智能公交系统的建设,以及智能公交系统未来的运营,才能为智能公交系统的建设奠定良好的基础,才能真正把智能公交系统的建设放于优先的位置,才能避免智能公交各分系统之间重复建设或者相互干扰的问题,才能使得智能公交系统能够真正有效的发挥作用.(5)将MIS系统与智能公交调度系统进行整合.目前,国内公交企业由于其历史原因,开发的公交信息系统分步建设、独立运行的现象尤为突出.为了有效的整合公交企业的信息资源,使得其充分发挥作用,迫切需要建立一个综合性管理信息系统(MIS).并且将MIS系统与公交企业的智能公交调度系统整合起来.管理信息系统MIS(management information sys2tem)是企业的信息系统,它具备数据处理、计划、控制、预测和辅助决策功能,是一个覆盖了整个公交企业各相关部门的信息智能化管理系统.通过建设公交企业MIS系统,建立高质量、高效率的企业信息管理网络,为领导决策和内部管理、办公提供服务,实现企业办公自动化、管理现代化、信息资源化、传输网络化和决策科学化.MIS系统将使得公交企业能够充分发掘、利用自身的信息资源,同时可以将通过城市交通共用信息平台获得的其他部门的信息,经过处理、分析后获得更有价值的辅助决策信息.公交IC卡系统的拓展公交IC卡系统在公交票务服务方面目前已经相对较为完善,未来其应用趋势将集中到如下的两个方面:(1)实现公交IC卡在经济带、都市圈的一体化运营.目前,我国经济建设的一个重要趋势就是经济的区域化发展,各城市都高度重视与周边城市的区域经济、交通联系,形成了长三角、珠三角、京津冀经济圈、长江中游经济圈、环渤海湾经济圈等都市经济圈.在经济圈、都市圈范围内实现公交IC卡的通用,已经成为各地公共交通系统未来建设的目标.(2)实现公交IC卡数据的有效应用.公交IC卡的应用,将能够为公交客流调查提供了一种新的手段.公交IC卡在方便地完成乘车收费的同时,还可记录下乘客使用IC卡的时间、车次、站点等信息.这些信息真实、准确地反映城市居民的公交出行状况,是公交最重要的原始资料.通过对IC卡数据的统计分析,能够得到公交出行的统计和预测数据.建设人性化、智能化的公共交通信息服务系统未来的城市公共交通信息服务系统将向着“人性化、智能化”的方向进行建设.新时代的公交信息服务系统其核心将围绕着公交实时数据的处理及多源数据的数据融合展开,主要将呈现如下的发展趋势:(1)将公交信息服务模式从以静态信息为主的状态,转变为以实时信息为数据基础的动态信息服务.利用城市智能交通系统的多源动态信息,未来的公交信息服务将实现以实时信息为数据基础的动态信息服务.动态公交信息服务其本质是将实时的公交信息经过处理,预测出公交系统未来的运营趋势,将动态的公交运营信息提供给乘客.(2)实现多种公交运输方式信息资源的融合,使得城市居民可以通过公交信息服务制订有效的出行计划.目前城市的公交、地铁、机场、轮渡、铁路等相关部门的信息服务处于各自独立运行的状态.通过建设城市交通共用信息平台,将有望实现多种公交运输方式信息资源的融合.以此为契机,智能公交信息服务将能够为出行者制订完整的出行计划,实现市域范围、甚至区域范围内乘客的高效、有计划地出行.(3)从被动式公交信息服务为主,转变为以主动式公交信息服务为主.除了传统的公交信息服务模式,例如公交信息网站、公交电子站牌、公交热线服务电话、电台广播等以外,未来智能公交信息服务系统将向乘客自主式信息服务模式发展.通过乘客与公交信息服务系统的人机对话,乘客能够及时、准确地获取个人最需要获取的信息.服务模式将包括手机WAPΠGPRSΠCDMA网络公交信息服务、手机公交短信信息服务、PDA信息终端公交信息服务等模式.实现大范围、大规模运营的公交车辆区域调度公交区域调度,国外又称网络调度或线间调度,是指在一定地域的范围内、原来各自独立运营线路上的车辆、人员,通过一定的技术手段和管理组织协调起来共同运营,以达到资源的最有效配置和充分利用的一种组织模式.区域调度模式是基于运量平衡思想提出的,由于公交客流存在着方向、时间上的不均衡性,因此,可通过不同线路间运力的动态组合,实现车辆运量的均衡,从而最大限度地节省运营车辆总数和司乘人员总数,提高公交车辆的利用率和司乘人员的劳动效率[6].区域调度是面向任务,而非面向线路的调度模式[9].公交区域调度是国外大城市普遍采用的、高效率的调度模式.随着我国智能公共交通管理系统的建设和城市道路交通条件的进一步改善,国内城市公交企业传统的线路调度模式必将为区域调度模式所取代.图3即是多车场公交区域调度的模式图.通常情况下,多车场调度优化模型采用系统总“空驶”距离最短,即“空跑”成本最小的模型.在智能公交调度系统中,还将增加可区域调度的公交车辆行驶状况及车辆空驶时间等约束条件.区域调度优化模型为3结束语本文以我国当前城市交通“公交优先”的建设目标为契机,首先对我国当前城市智能公交系统———包括智能公交车辆调度系统、IC卡售票系统、公共交通信息服务系统和城市共用信息平台系统的技术发展状况及应用规模情况进行了简要的分析.并针对当前国内智能公交系统存在的不足,提出了未来在城市智能公交系统(APTS)快速建设的发展环境下,智能公交系统发展的趋势.根据城市公共交通系统信息化、自动化、智能化的发展方向,提出了未来城市智能公共交通系统(APTS)的发展趋势及各自的建设目标.参考文献:[1]城市智能公共交通管理系统研究[R].北京:中国城市规划设计研究院,2006.[The Research of Urban In2telligent Public Transport Management System[R].Bei2jing:China Academy of Urban Planning and Design,2006.][2]杨兆升.城市智能公共交通系统理论与方法[M].北京:中国铁道出版社,2004.[YANG and Method of Urban Intelligent Tansit Manage2ment System[M].Beijing:China Railway PublishingHouse,2004.]

智慧公交行业全景图：综合智慧公交服务更多元化

从智慧公交行业构成来看，智慧公交底座是硬件产品，主要包括车载终端、显示屏、辅助仪器、POS机、LED屏、车体、公交站台、GPS设备、监控设备等;软件和集成系统由智能调度系统、智能监控系统、线网诊断及优化系统、MaaS、北斗系统、终端应用软件等构成;从综合智慧公交服务来看，有数据分析服务、驾驶行为服务、站场勤务服务等;云计算作为先进技术支撑，提供云服务器、云存储和云业务;通信技术主要有通讯协议、无线通讯设备、路面通讯设备等。

目前智慧公交各产业链均已成熟，通信技术上三大运营商是坚固的底层支柱，云计算上百度、阿里、腾讯、华为是卓越的行业代表，以其强大的综合实力和科技技术为全国各地不同城市的整体数据集成和智慧公交提供了坚实的云计算科技支持;综合智慧公交服务上华录智达、青岛海信网络表现良好;软件系统及集成系统上也有越来越多的厂商;硬件设备上也有表现突出的企业。

智慧公交产业链区域热力地图：广东、江苏企业数量最集中

从区域来看，我国智慧公交集中在南方地区，尤其是广东省，企业注册数量最多，达523家。其次是江苏省，注册企业达453家。广东省城市公共交通行业发展较快，该地区的智慧公交系统和平台技术较为成熟，在全国有较好的资源和技术优势。其他地区受到智慧公交政策的鼓励，企业数量不断增加。

从代表性企业来看，广东省智慧公交企业集中在广深两地，江苏的苏交科、南京公用、智慧交通公司具备较强竞争力。北京地区的企业有行业龙头华录智达，山东的代表性企业有海信科技，安徽省的代表性企业有安凯客车和皖通科技，郑州天迈公司的辐射效应带领中原地区快速发展。

智慧公交产业代表性企业最新投资动向

智慧公交产业代表性企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、新设立子公司、进行智慧公交业务的项目拓展等方式。智慧公交产业代表性企业投资动向如下：

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧公交行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

（1）从技术方面看，智能驾驶与 电动车 有着天然关联性，汽车发展的演进路径正在从一条变成两条 智能驾驶与电动车有着天然的关联性，两者存在互相促进、互相支持的关系。电动车采用电动控制，电动车的根本在电池和电池控制、电控也是算法驱动的行业，这是电动车区别于传统汽车的一个特点，车内电信号可以直接被系统收集。其次，采用电动力，而非传统的物理传动，使得车内的电信号可以直接被系统收集。智能驾驶能够帮助解决电动车的充电、节能等核心问题，电动车智能交互系统的背后是将车身机械语言和车联网电子信息语言统一起来，所有信息可以上传下达，实现车与人、车与云的互联。 这样一来，汽车行业就由原来以内燃为主的一条技术演进发展路线，演化成为一条以内燃机为主，一条以电池、电机为主的发展路线，从而使汽车发展的演进路径正在从一条变成两条。另外，后一条的发展空间和边际收益明确要快于传统的路线。未来．汽车的核心配置将不再是多少排量，而是用千瓦、G赫兹、GB，以及连接人车路的程度来衡量。未来汽车的核心价值将被计算能力、人工智能、智能驾驶、云及电动力来重构。这其中的商业机会不言自明 [2] 。 （2）从交通方面看，智能驾驶将大大提升生产效率和交通效率，并有可能成为人工智能首先突破的领域 智能驾驶将是未来解决交通拥堵的重要枝术，能大大提升生产效率和交通效率。一方面，随着智能驾驶的普及，交通拥堵不再是问题，人们可以接受更长的通勤距离，汽车可以是家和办公室的自然延伸，更有利于新型的城镇化建设。另一方面，智能驾驶汽车的运行需要配套的交通基础设施，由于智能驾驶漳传感器感知路面障碍，或者通过4G/DSRC与道路设施通信，因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、磁气标志列、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。 当前的基础设施，包括超宽车道、护栏、停车标志、振动带等现有设置的交通道路将不再适用。更重要的是，智能驾驶可以为构建智能交通系统提供支撑。智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通管理体系和车辆而建立起来的一种大范围、全方位发挥作用的、实时、准确、高效、先进的运输系统。 更具体来说，高精度全球定位、高速无线通信、云计算、云控制的智能交通系统的构建是基于配备高精度北斗定位系统和高速无线通讯系统的智能驾驶汽车、配备有超级计算机的控制中心、移动终端以及相应的配套基础设施。车辆通过通讯系统将高精度的自身经纬度、高度、目的地等相关数据发送至控制中心。控制中心通过处理全部车辆状态信息、目的地信息等，为全体车辆规划最优路线，并将车辆的控制信息实时传达至全体车辆，从而实现全系统内的智能驾驶。通过完全封闭的双层道路设计，可以取消全部红绿灯，并通过在转弯处设置具有一定斜度的路面，保证车辆在整个系统中可以保持高速行驶。在配套的智能停车系统、智能充电系统、智能检修系统等辅助系统的支持下，实现车辆使用全过程以及全生命周期的智能化，从而可能成为人工智能首先突破的领域。 （3）从产业发展看，智能驾驶将引领汽车产业商业模式创新，并重塑产业生态 首先，作为“智能制造”和“互联网+”时代的产物，智能驾驶将引领汽车产业生态及商业模式的全面升级与重塑。自汽车取代马匹以来，智能驾驶汽车堪称交通运输领域最具颠覆性的设计。未来的汽车将从“配备电子的机械产品”向“配备机械的电子产品”转变，成为可以安全、舒适、便捷移动的智能互联终端，即实现车辆的全面智能化、倍息化。 同时，汽车产业庞大的用户群体、多种多样的使用环境，也将衍生出具有重要商业价值的大数据，从而影响产业链条的重组、价值实现方式的转现方式的转变和商业模式的创新。由此，整个汽车产业将发生空前深度和广度的变化：传统的汽车使用、设计、制造、销售、售后及管理模式极有可能被彻底颠覆，新模式下的新商机将有无穷多种可能，包括管理、维护、性能检测、服务、备件、回收与再利用、金融、信用等。在这一巨变过程中，智能驾驶无疑将处于中间枢纽和核心环节的地位。 以交通工具共享为例，智能网联可以为交通工具共享的普及提供支撑，而只有具备智能驾驶能力的智能交通工具，才能彻底。解放人。，从而使全天候的交通工具共享真正成为可能，实现交通工具使用的。理想主义”：即无需拥有、按需使用、随用随叫、随用随还。这种”轻拥有、重使用”的新型文化将显著提高交通工具的利用串，使得兼顾百姓用车需求和节约型汽车社会成为可能。因此，智能驾驶将引领汽车产业生态及商业模式的全面升级与重塑。 （4）从经济方面看，智能驾驶是信息化与工业化融合的典型代表，并有可能引发第四次工业革命 传统的交通工具，比如汽车是工业文明的代表产品，而人工智能是信息化社会的代表产品，两者的结合就是智能驾驶，是两化融合的重要代表。因此，智能驾驶不仅仅是新一代的交通工具，也是个性化需求和数据的收集终端和交互平台，更是全新的智能制造体系及产业价值链的核心环节。 智能驾驶广阔的商业化前景受到了资本市场的广泛关注，投资机构、互联网巨头等纷纷与车企、科研机构、创业企业等合作进军该市场。智能驾驶不仅能使交通工具产品本身的价值呈现几何级数增长，还能为相关领域提供全新的解决方案，与新能源汽车、机械、交通、电子、信息、互联网、通讯、能源、环保、城市建设等众多领域进行深入合作，实现协同创新、融合发展。智能驾驶作为引领未来交通产业技术发展方向的战略制高点，将有可能引发第四次工业革命。 （5）从社会方面看，智能驾驶将缓解劳动力短缺的矛盾 世界经济发展正面临着劳动力红利的缺失、老龄化社会的挑战。智能驾驶能够实现“机器换人”和产业转型升级，“智能+X”将成为万众创新的新时尚和新潮流。不能说发展智能驾驶能够解决所有的经济问题和社会问题，但是可以说智能驾驶能够为解决劳动力短缺引的经济问题和社会问题创造良机。比如，智能驾驶将推动汽车所有权形式和使用方式的改变，既能够有效降低汽车出行成本，也能够缓解劳动力短缺。 摩根士丹利分析师凯蒂·休伯蒂(KatyHuberty)认为，到2030年，智能驾驶将开创一个规模可达万亿美元的共享机动车市场，并大大降低出行成本。 （6）从环境方面看，智能驾驶能够改善汽车对城市环境的污染 尽管汽车产业对环境污染(如雾霾)的具体影响程度尚存争议，但汽车无疑是主要污染源之一，尤其是城市环境的主要污染源。 新能源汽车 首先，智能驾驶系统能够有效减少污染物徘放。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员研究了二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物、温室气体和细小颗粒物。结果发现：使用智能驾驶车共享系统不仅节省能源，还能减少各种污染物的排放，其次，智能驾驶能够通过提高车辆利用率减轻污染。汽车可以按照时间顺序依次供需要的人使用，因此可以更好地统筹安排车辆使用，解放司机，提高车辆的使用效率，减少车辆消费总量，有效减少碳排放。此外，智能驾驶通过缓解交通拥堵降低污染物徘放。 一项2016年的研究估计，“等红灯或交通拥堵时汽车造成的污染比车辆行驶时高40%。而智能驾驶通过基于实时路况安排路线、规范化行驶、编队匀速行驶等能够有效缓解交通拥堵，从而使得废气的徘放大大减少。最后，智能驾驶和新能源汽车产业存在相互促进的关系，智能驾驶在未来可大大提高新能源汽车的使用率，而新能源汽车代替传统汽车则可以有效降低噪声污染。 （7）从安全方面看，智能驾驶汽车将由交通工量演变成智能平台，并将成为信息安全的新焦点 智能驾驶汽车将由交通工具演变成智能平台，其作用将从简单的移动运输扩展到办公、娱乐、休闲，成为人们在移动中的一个重要的生活服务终端。 事实上，自2014年开始，智能驾驶成为国际消费类电子产品展览会(CES)的一大主角，汽车不再只是一个可以移动的代步工具，而成为人们在移动中的一个重要的生活服务终端。2015年有十多家汽车厂商参展，为汽车融人了更多的智能元素。奔驰展出一台名为“休息厅”的智能驾驶汽车，车内有四个可旋转的 座椅 ，可以旋转组成一个整体，如同休息室：前排一列显示屏，能让驾驶员和乘客控制车载娱乐系统，并支持手势控制和眼球追踪，这款汽车最拉风的功能是其前后LED 车灯 ，能基于汽车的驾驶状态改变颜色。 通用汽车在CES上展示了旗下OnStar联网汽车服务的多项新功能，其中包括一项车内购物服务，用户可以在车内进行网上购物，甚至可以帮助用户预订酒店、提供优惠券及零售商信息，并帮助用户找到停车位。芯片商也在加码智能驾驶，英伟达面向智能汽车推出了专门的移动芯片，谷歌的Android Auto和苹果的Carplay也将成为各大汽车商争相寻求合作的热点。带有很强移动特性的汽车，在搭裁了4G等更为强大的无线通信联网功能之后，也演变成了一个“移动终端”，并且是“块头最大”的移动终端，这个终端在2017年的变革是，汽车的功能将从简单的运输，扩展到办公、娱乐和休闲。汽车将不再单只是一个可以移动的代步工具，而成为人们在移动中的一个智能平台，为乘客提供丰富的生活服务。智能驾驶演变为智能平台后，平台将会拥有海量重要信息和消费者隐私，其信息安全的重要性不言而喻 。

前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

——综述篇——

第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明

人工智能行业界定

人工智能的界定

人工智能相似概念辨析

《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属

人工智能行业分类

人工智能行业监管规范体系

人工智能专业术语说明

人工智能行业监管体系介绍

1、 中国人工智能行业主管部门

2、 中国人工智能行业自律组织

人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）

1、 中国人工智能标准体系建设

2、 中国人工智能现行标准汇总

3、 中国人工智能即将实施标准

4、 中国人工智能重点标准解读

本报告研究范围界定说明

本报告数据来源及统计标准说明

本报告权威数据来源

本报告研究方法及统计标准说明

——现状篇——

第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势

全球人工智能行业发展现状分析

全球人工智能发展所处阶段

全球人工智能行业发展概况

全球人工智能企业增长情况

全球人工智能行业布局分析

1、 企业布局情况

2、 AI领域高层次人才分布情况

全球人工智能行业竞争分析

1、 区域竞争情况

2、 企业竞争

全球人工智能行业投资现状分析

全球人工智能整体投资规模分析

全球人工智能融资轮次情况分析

全球人工智能企业融资情况分析

欧洲人工智能行业发展现状分析

欧洲人工智能市场发展现状

欧洲人工智能市场投资现状

欧洲人工智能市场应用领域

欧盟人脑工程项目（HBP）

1、 项目概况

2、 项目内容

3、 经验和启示

美国人工智能行业发展现状分析

美国人工智能市场发展现状

美国人工智能市场投资现状

美国人工智能企业数量分析

美国人工智能市场应用领域

美国大脑研究计划（BRAIN）

日本人工智能行业发展现状分析

日本人工智能市场发展现状

日本人工智能市场投资现状

日本人工智能市场企业数量分析

日本人工智能市场应用领域

日本大脑研究计划（MINDS）

全球人工智能行业发展趋势分析

全球人工智能行业整体发展趋势

全球人工智能行业技术发展趋势

第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析

中国人工智能行业所处发展阶段分析

中国人工智能行业发展现状分析

中国人工智能行业市场规模

中国人工智能企业层次和技术分析

人工智能热点细分领域分析

人工智能行业人才培养体系分析

1、 人工智能人才供需情况

2、 人工智能人才培养情况

中国人工智能行业生态格局分析

人工智能行业生态格局基本架构

人工智能行业基础资源支持层

1、 运算平台

2、 数据工厂

人工智能行业技术实现路径层

人工智能行业应用实现路径层

人工智能行业未来生态格局展望

1、 基础资源支持层实现路径

2、 AI技术层的实现路径

第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析

中国人工智能行业市场竞争布局状况

中国人工智能行业竞争者入场进程

中国人工智能行业竞争者省市分布热力图

中国人工智能行业竞争者战略布局状况

中国人工智能行业市场竞争格局分析

中国人工智能行业企业竞争集群分布

中国人工智能行业企业竞争格局分析

中国人工智能行业市场集中度分析

中国人工智能行业波特五力模型分析

中国人工智能行业供应商的议价能力

中国人工智能行业消费者的议价能力

中国人工智能行业新进入者威胁

中国人工智能行业替代品威胁

中国人工智能行业现有企业竞争

中国人工智能行业竞争状态总结

第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析

中国人工智能投融资规模分析

中国人工智能投融资规模

中国人工智能投融资轮次分布

中国人工智能投资企业分析

人工智能领先企业投资情况

人工智能行业独角兽企业

中国人工智能细分领域现状

人工智能细分领域投资结构

计算机视觉领域投资分析

语音识别领域投资分析

自然语言处理领域投资分析

机器学习领域投资分析

中国人工智能投资区域分布

中国人工智能行业投资趋势分析

第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析

中国人工智能产业结构属性（产业链）分析

中国人工智能产业链结构梳理

中国人工智能产业链生态图谱

人工智能基础层分析

人工智能基础层功能分析

AI芯片市场分析

1、 AI芯片定义及分类

2、 AI芯片发展阶段

3、 AI芯片市场规模

4、 AI芯片竞争格局

云计算市场分析

1、 云计算行业发展历程

2、 云计算行业市场规模

3、 云计算行业竞争格局

中国人工智能技术层分析

人工智能技术层功能分析

人工智能技术层代表企业

中国人工智能应用层分析

第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况

中国人工智能行业细分市场结构

中国人工智能市场分析：机器学习

机器学习市场概述

机器学习市场发展现状

机器学习发展趋势前景

中国人工智能市场分析：机器视觉

机器视觉市场概述

机器视觉市场发展现状

机器视觉发展趋势前景

中国人工智能市场分析：语音识别

语音识别市场概述

语音识别市场发展现状

语音识别发展趋势前景

中国人工智能市场分析：自然语言处理

自然语言处理市场概述

自然语言处理市场发展现状

自然语言处理发展趋势前景

中国人工智能行业细分市场战略地位分析

第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况

中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布

中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）

1、 应用场景一

2、 应用场景二

3、 应用场景三

中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）

1、 人工智能应用行业领域分布

2、 人工智能各应用领域市场渗透概况

中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析

中国智慧安防发展状况

1、 智慧安防发展现状

2、 智慧安防趋势前景

中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧安防领域人工智能需求现状分析

中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景

中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析

中国智慧金融发展状况

1、 智慧金融发展现状

2、 智慧金融趋势前景

中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧金融领域人工智能需求现状分析

中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景

中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析

中国智慧医疗发展状况

1、 智慧医疗发展现状

2、 智慧医疗趋势前景

中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析

中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景

中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析

中国智能机器人发展状况

1、 智能机器人发展现状

2、 智能机器人趋势前景

中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型

中国智能机器人领域人工智能需求现状分析

中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景

中国智能家居领域人工智能需求潜力分析

中国智能家居发展状况

1、 智能家居发展现状

2、 智能家居趋势前景

中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型

中国智能家居领域人工智能需求现状分析

中国智能家居领域人工智能需求趋势前景

中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析

第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究

全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比

全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

Google（谷歌）

1、 人工智能发展战略

2、 企业运营状况

3、 企业人工智能业务布局状况

4、 企业人工智能业务销售网络布局

5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局

Microsoft（微软）

1、 人工智能发展战略

2、 企业运营状况

3、 企业人工智能业务布局状况

4、 企业人工智能业务销售网络布局

5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局

中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

百度

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

华为

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

阿里巴巴

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

科大讯飞

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

寒武纪

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

格灵深瞳

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

旷视科技

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

优必选

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

思必驰

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

博联智能

1、 人工智能发展战略

2、 人工智能市场布局

3、 人工智能代表产品分析

4、 人工智能市场地位

5、 人工智能研发水平

6、 企业智能融资历程

7、 人工智能应用案例分析

——展望篇——

第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察

中国人工智能行业经济（Economy）环境分析

中国宏观经济发展现状

中国宏观经济发展展望

中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析

中国人工智能行业社会（Society）环境分析

中国人工智能行业社会环境分析

社会环境对人工智能行业发展的影响总结

中国人工智能行业政策（Policy）环境分析

国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）

1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读

2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读

重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）

1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总

2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读

国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响

政策环境对人工智能行业发展的影响总结

人工智能行业技术环境分析

人工智能技术发展现状

1、 人工智能重点技术发展状态

2、 人工智能重大技术成果

人工智能相关专利情况分析

技术环境对行业发展的影响分析

中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）

第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判

中国人工智能行业发展潜力评估

中国人工智能行业未来关键增长点分析

中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）

中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）

第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议

中国人工智能行业进入与退出壁垒

人工智能行业进入壁垒分析

人工智能行业退出壁垒分析

中国人工智能行业投资风险预警

中国人工智能行业投资机会分析

人工智能行业产业链薄弱环节投资机会

人工智能行业细分领域投资机会

人工智能行业区域市场投资机会

人工智能产业空白点投资机会

中国人工智能行业投资价值评估

中国人工智能行业投资策略与建议

中国人工智能行业可持续发展建议

图表目录

图表1：人工智能的界定

图表2：人工智能相关概念辨析

图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属

图表4：人工智能的分类

图表5：人工智能专业术语说明

图表6：中国人工智能行业监管体系

图表7：中国人工智能行业主管部门

图表8：中国人工智能行业自律组织

图表9：中国人工智能标准体系建设

图表10：中国人工智能现行标准汇总

图表11：中国人工智能即将实施标准

图表12：中国人工智能重点标准解读

图表13：本报告研究范围界定

图表14：本报告权威数据资料来源汇总

图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明

图表16：人工智能行业发展历程

图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）

图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）

图表19：全球科技巨头人工智能布局情况

图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）

图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）

图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）

图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）

图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析

图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）

图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）

图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总

图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总

图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况

图表31：人脑计划阶段分析

图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍

图表33：欧盟人脑计划启示

图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总

图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况

图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）

图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例

图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）

图表40：日本人工智能工程表内容

图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况

图表42：日本十大AI初创公司

图表43：日本人工智能应用情况

图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容

图表45：全球人工智能行业整体发展趋势

图表46：全球人工智能行业技术发展趋势

图表47：中国人工智能发展阶段

图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）

图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）

图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）

图表51：2011-2022年十大A1热点

图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比

图表53：人工智能各职能岗位人才供需比

图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单

图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）

图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总

图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构

图表58：人工智能技术层的运行机制

图表59：人工智能应用实现路径层案例分析

图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程

图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图

图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况

图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况

图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析

图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况

图表66：中国人工智能行业市场集中度分析

图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力

图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力

图表69：中国人工智能行业新进入者威胁

图表70：中国人工智能行业替代品威胁

图表71：中国人工智能行业现有企业竞争

图表72：中国人工智能行业竞争状态总结

图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）

图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）

图表75：人工智能领先企业投资情况

图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）

图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况

图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况

图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况

图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况

图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况

图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）

图表87：中国人工智能产业链结构

图表88：中国人工智能产业链生态图谱

图表89：人工智能芯片分类

图表90：我国人工智能芯片行业所处周期

图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）

图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况

图表93：全球主要AI芯片类型及企业

图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10

图表95：中国云计算发展阶段

图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）

图表97：中国云计算市场竞争梯队

图表98：2022年中国云计算企业百强名单

图表99：人工智能行业技术层概况

图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业

图表101：中国人工智能行业细分市场结构

图表102：中国机器学习市场发展现状

图表103：中国机器学习发展趋势前景

图表104：中国机器视觉市场发展现状

图表105：中国机器视觉发展趋势前景

图表106：中国语音识别市场发展现状

图表107：中国语音识别发展趋势前景

图表108：中国自然语言处理市场发展现状

图表109：中国自然语言处理发展趋势前景

图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析

图表111：中国人工智能应用场景分布

图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况

图表113：中国智慧安防发展现状

图表114：中国智慧安防趋势前景

图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型

图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析

图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景

图表118：中国智慧金融发展现状

图表119：中国智慧金融趋势前景

图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型

略......完整报告请咨询客服