2019年智能仪器仪表行业分析报告(市场调查报告)
人工智能行业研究分析报告
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。
仪器仪表行业的前景分析
仪器仪表行业的前景分析 本文来自XX丰生环境仪器设备XX .whfs17. 1、仪器仪表行业概况 随着我国能源、化工、节能环保等领域快速发展，仪器仪表行业市场需求快速增长。2007年，我国仪器仪表行业处于高速稳定的发展态势。根据国家统计局的数据，2007年行业的工业总产值为3078亿元，销售收入为3005亿元，同比增长29％；利润总额225亿元，同比增长35％ 2、我国仪器仪表产业发展前景 作为普遍应用于工业、农业、科研等领域进行测量、采集、分析和控制的手段和设备，仪器仪表产品应用X围覆盖了人类活动的所有领域。我国仪器仪表产业经过几十年的发展已经形成了产品门类比较齐全、具有一定生产规模和开发能力的产业体系，并且在电工仪器仪表、工业测量和科学测试仪器仪表领域具备了一定的竞争优势，诞生了一批具备国际竞争能力的企业。但是从整体上看，我国的仪器仪表行业还是落后于国际先进水平的，体现在技术落后、产品稳定性差、种类单 一、企业规模小、研发能力弱等方面。 3、阿里巴巴关于“仪器仪表”买家分布情况 内贸方面，在alibaba买家分布中，XX、XX、XX买家数占56%，其市场开发潜力巨大。 4. 阿里巴巴“仪器仪表”企业概况
目前通过阿里巴巴搜索“仪器仪表”有3546439条产品供应信息，在公司黄页中有130096家公司信息。这些企业中有很多实现了从做、做推广、找买家，谈生意、成交等一站式的业务模式。（数据截止2008-10-23）。如下图所示： 阿里巴巴部分“仪器仪表”行业企业 公司名称合作年限公司名称合作年限余姚市江南电子仪器XX 第1年XX新亚电子开关厂第6年XX中恒仪器仪表XX 第7年兴化市精泰仪器仪表XX 第4年 XX市华隆仪表仪器厂 第7年华通机电集团XXXX销售分公 司 第5年 XX市威华电子XX 第7年XX工业仪器仪表XX 第5年XX徽宁电器仪表集团XX 第6年九纯健科技发展XX 第5年 XX钱江仪器仪表厂 第6年XX赛格电子市场捷信电子工 具展销柜 第3年 5、同行成功经验分享 网络上的一杆“秤”
中国商业智能(BI) 市场调研报告
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
仪器仪表行业：XXXX中国仪器仪表行业分析报告
2010中国仪器仪表行业分析报告 （2010年 1季度） 出版日期：2010年 5月 https://www.wendangku.net/doc/8212607579.html, 编写说明 2010年 1～2月，我国仪器仪表制造业资产总额比上年同期明显增长，产品销 售收入同比增幅明显高于 2009年。截至 2月末，累计实现产品销售收入 711.61亿元，同比增长 24.07%，增速比上年同期上升了 33.80个百分点。2月末，我国仪器仪表制造业资产总计为 4123.34亿元，同比增长 14.14%，增速比上年同期上升了 6.68个百分点；企业数为 5624个，比上年同期增加了 466个；从业人员年均人数为 10 7.17万人，比上年同期增加了 3.01万人。 2010年 1～2月，我国仪器仪表制造业工业销售产值同比出现增长，但产成品 资金占用同比出现下降。截至 2月末，行业累计工业销售产值为 738.97亿元，同比增长 20.49%，增速比上年同期上升了 26.00个百分点。2月末，产成品资金占用为 209.24亿元，同比下降 2.99%，增速比上年同期下降了 8.48个百分点。 2010年 1～2月，我国仪器仪表制造业经营情况明显好转，亏损总额和亏损面 都有所下降。截至 2月末累计利润总额为 33.59亿元，比上年同期增加了 15.89亿元；亏损企业累计亏损额为 12.88亿元，同比下降 10.79%，增速比上年同期下降了 36.51个百分点。2月末，我国仪器仪表制造业亏损面为 30.28%，比上年同期减少了 4.67个百分点；亏损深度为 38.33%，比上年同期减少了 20.77个百分点。 2010年 1～3月，我国仪器仪表及文化、办公用机械制造业累计固定资产投资 额为 91.71亿元，同比增长 28.60%，增幅比上年同期下降了 2.30个百分点，增幅比同期制造业投资总额增速高 2.80个百分点。仪器仪表及文化、办公用机械制造业累计固定资产投资额占制造业固定资产投资额的比重为 0.96%，占比比上年同期上升了 0.02个百分点。 版权：中经网数据有限公司 TEL：（010）6855 8355 FAX：（010）6855 8555 I
未来的仪器仪表行业发展有自己的目标
未来的仪器仪表行业发展有自己的目标 据《2013-2017年中国仪器仪表行业市场前景预测及投资价值评估报告》显示，2010年我国仪器仪表行业产销规模首次突破5000亿元。与此同时，借助电子商务我国仪器仪表业如虎添翼：它可以帮助国内仪器仪表件企业参与国内外的竞争，碳硅分析仪与国际大市场直接对话，有助于企业快速突破技术瓶颈，实现技术创新升级。 我国电子商务行业在过去10多年间，从无到有，从有到繁荣，经历了一个高速发展的时代。日前，来自中国仪器仪表行业协会2011年公布的最新数据显示，2010年我国仪器仪表行业产销规模首次突破5000亿元，全行业规模以上企业5521家，在全球经济环境疲软的形势下，我国仪器仪表行业通过携手电子商务开拓国内市场，在制造业中开拓了一条崭新发展之路，成了高速发展行业。 仪器仪表市场电子商务掘金地据《2013-2017年中国仪器仪表行业市场前景预测及投资价值评估报告》显示，随着市场需求的不断扩大，与人们生活息息相关的仪器仪表行业也得到了迅猛的发展，但由于技术及创新等方面的原因，国内仪器仪表行业与国外仍有巨大的差距，关键核心技术匮乏，低水平重复，产品的稳定性及可靠性得不到根本的解决，在高端精密仪器上仍严重依赖进口，大量进口对产业发展造成不利影响。 互联网电子商务可以帮助国内仪器仪表件企业参与国内外的竞争，与国际大市场直接对话，有助于企业快速突破技术瓶颈，实现技术创新升级。利用这种电子商务这种新兴的交易工具来拓宽企业现在的销售渠道，改善商业环境，优化和激活整个产业链，积极融入到互联网这个交易模式中去，利用互联网，利用电子商务把事业做大。 垂直性行业门户网站必然崛起但随着综合平台站内广告竞争和搜索引擎排名竞争的加剧，一些企业开展转向专业性更强的行业网站，比如专门深耕钢铁行业的我的钢铁网、全面覆盖化工行业资讯和商务服务的中国化工网、针对集中供热和热量表技术的中国供热信息网，这些网站经过多年的耕耘发展，越来越受到行业垂直用户的认可和青睐，而精准的广告价值和较低的费用更逐渐被商家认可。 当今信息化时代中，对于仪器仪表这一专业性极强的领域更是如此把自身所具有的所有优势资源进行整合与开发，建立起的一套完整的服务系统和模式，具有发布查询信息及时、数据资源完整全面，信息资讯专业权威，碳硅分析仪网络覆盖广泛等诸多优势。个性化的专业行业门户网站的出现，对于正处在逐渐发展壮大阶段的中国仪器仪表产业来说无疑是一剂强心针，必定会对维护整个产业链的平衡，建立更合理的信息交流渠道起到重要的促进作用。
2018年智能制造行业分析报告
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)项目可行性研究报告
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
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。
仪器仪表行业概况
仪器仪表行业概况 （一）仪器仪表行业市场需求对象及覆盖范围 仪器仪表应用领域广泛，覆盖了工业、农业、交通、科技、环保、国防、文教卫生、人民生活等各方面，在国民经济建设各行各业的运行过程中承担着把关者和指导者的任务。由于其地位特殊、作用大，对国民经济有巨大倍增和拉动作用，有着良好的市场需求和巨大的发展潜力。具体的需求对象可以从以下几个方面进行表述： 1、在人类社会进入知识经济时代、信息技术高速发展的背景下，仪器仪表及其测量控制技术得到日益广泛应用，给仪器仪表行业的快速发展提供了良好契机。仪器仪表是信息产业的源头和组成部分，是信息技术的重要基础。钱学森院士对新技术革命有如下论述："新技术革命的关键技术是信息技术，信息技术是测量技术、计算机技术、通讯技术三部分组成，测量技术则是关键和基础。"国际上也将信息技术生产行业定性为计算机、通讯、仪器仪表三个行业。 2、仪器仪表广泛应用于装备、改造传统产业的工艺流程的测量和控制，是现代化大型重点成套装备的重要组成部分，是信息化带动工业化的重要纽带。据有关资料显示，随着装备水平的提高，仪器仪表在工程设备总投资中的比重已达到18%左右；现代化的宝钢技术装备投资中，有1/3的经费用于购置仪器和自控系统。 3、高水平科学研究和高新技术产业的发展迅速提高了对仪器仪表的需求，仪器仪表在实施科教兴国、知识创新和技术创新的过程中，正发挥十分重要的作用。各项高水平的科学实验是不能离开科学仪器的，现代科学的进步也越来越依靠尖端仪器的发展。现代生物、医学、生态环境保护、新材料（纳米材料等）、现代农业的发展等，同样是建立在尖端精密仪器科技的发展基础上。 4、仪器仪表已成为现代国防建设技术装备的重要组成部分，我国航天工业的固定资产1/3是仪器仪表和计算机；运载火箭的仪器开支占全部研制经费的1/2左右；导弹的高精度制导、控制，航天精纬测量和红外成像、专用高温实验设备等都是国防装备中的重点产品。 5、仪器仪表在探索人类社会可持续发展、抵御自然灾害、依法治国并实施有关法律（质量、商检、计量、环保等）的过程中作为重要实施手段和保障工业被普遍采用。 （二）行业分类 按照新修订的《国民经济行业分类》国家标准（GB/T4754-2002），仪器仪表大行业包括工业自动控制系统装置、电工仪器仪表、绘图、计算及测量仪器、实验分析仪器、试验机、供应用仪表及其他通用仪器制造、环境监测专用仪器仪表、汽车及其他用计数仪表、导航、气象及海洋专用仪器、农林牧渔专用仪器仪表、地质勘探和地震专用仪器、教学专用仪器、核子及核辐射测量仪器、电子测量仪器、其他专用仪器、钟表与计时仪器、光学仪器、其他仪器仪表的制造及修理、衡器、医疗诊断监护及治疗设备等20个小行业。按产品的主要服务对象和领域分，通常把仪器仪表大行业概括为生产过程测量控制仪表及系统、科学测试仪器、专用仪器仪表、仪表材料和元器件四大类。 我国仪器仪表行业的分布以机械系统开发生产通用仪器仪表为主，信息产业部、教育部、
智能家居行业分析研究报告
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)
2020年仪器仪表行业市场分析报告
2020年仪器仪表行业市场 分析报告
一、仪器仪表分类 (5) 二、生产销售完成情况 (6) （一）出口交货值 (6) （二）产量完成情况 (7) 三、行业经济运行情况分析 (8) （一）行业规模 (8) （二）行业经营情况 (9) （三）行业应收账款及产成品 (11) （四）行业财务指标 (12) 四、仪器仪表主要子行业（主营收入TOP10）经济运行比较 (14) （一）主营收入比较 (14) （二）利润总额比较 (15) （三）企业平均经营规模比较 (15) （四）亏损企业数比较 (16) （五）亏损额比较 (17) （六）出口交货值比较 (18) 五、仪器仪表主要子行业运行分析 (19) （一）工业自动化控制系统装置制造 (19) （二）电工仪器仪表制造 (23) （三）实验分析仪器制造 (27) （四）仪器仪表、自动化仪表、电工仪表、分析仪器 (31)
图1 2019年仪器仪表行业逐月出口交货值、增长态势 (7) 图2 2015-2019年中国电工仪器仪表产量及增速 (8) 图3 2019年仪器仪表行业逐月主营业务收入、增长态势 (10) 图4 2019年仪器仪表行业逐月利润总额、增长态势 (10) 图 5 2019年仪器仪表行业逐月应收账款、增长态势 (12) 图 6 2019年仪器仪表行业逐月产品存货、增长态势 (12) 图7 2019年仪器仪表行业经济运行质量比较 (14) 图8 2019年仪器仪表主要子行业主营收入比较（TOP10） (15) 图9 2019年仪器仪表主要子行业利润总额比较（TOP10） (15) 图10 2019年仪器仪表主要子行业企业平均经营规模比较（TOP10） (16) 图11 2019年仪器仪表主要子行业亏损企业数比较（TOP10） (17) 图12 2019年仪器仪表主要子行业亏损额比较（TOP10） (18) 图13 2019年仪器仪表主要子行业出口交货值比较（TOP10） (19) 图14 2019年工业自动化控制系统装置制造利润总额波动分析 (20) 图15 2019年工业自动化控制系统装置制造主业利润波动分析 (21) 图16 2019年工业自动化控制系统装置制造主业利润质量分析 (22) 图17 2019年工业自动化控制系统装置制造成本、费用波动分析 (22) 图18 2019年工业自动化控制系统装置制造经济运行状况比较 (23) 图19 2019年工业自动化控制系统装置制造经济运行质量比较 (23) 图20 2019年电工仪器仪表制造利润总额波动分析 (24) 图21 2019年电工仪器仪表制造主业利润波动分析 (25) 图22 2019年电工仪器仪表制造主业利润质量分析 (26) 图23 2019年电工仪器仪表制造成本、费用波动分析 (26) 图24 2019年电工仪器仪表制造经济运行状况比较 (27) 图25 2019年电工仪器仪表制造经济运行质量比较 (27) 图26 2019年实验分析仪器制造利润总额波动分析 (28) 图27 2019年实验分析仪器制造主业利润波动分析 (29) 图28 2019年实验分析仪器制造主业利润质量分析 (30) 图29 2019年实验分析仪器制造成本、费用波动分析 (30) 图30 2019年实验分析仪器制造经济运行状况比较 (31) 图31 2019年实验分析仪器制造经济运行质量比较 (31) 图32 2019年仪器仪表、自动化仪表、电工仪表、分析仪器利润结构、主业利润率、增长率比较 (33) 图33 2019年仪器仪表、自动化仪表、电工仪表、分析仪器利润增长状态比较 (33) 图34 2019年仪器仪表、自动化仪表、电工仪表、分析仪器企业销售规模、利润率、资产负债率比较 (34) 图35 2019年仪器仪表、自动化仪表、电工仪表、分析仪器毛利率、主业利润率比较 (34)
2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告
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
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。
国外仪器仪表的发展趋势.doc
国外仪器仪表的发展趋势 上海比特经济技术信息公司朱仁康李瑾朱伟民 综观科学上的重大发现，往往是由于新的观测手段的发明而开展起来的。以物理学诺贝尔奖金获得者为例，百分之五十的工作是得益于新的仪器或测试手段的发明创造。仪器仪表也是实现信息的获取、转换、存贮、处理和揭示物质运动的必备工具，仪器仪表装备水平在很大程度上反映出一个国家的生产力发展和现代化水平。 一、仪器仪表发展概况 50年代初期，仪器仪表取得了重大突破，数字技术的出现使各种数字仪器得以问世，把模拟仪器的精度、分辨力与测量速度提高了几个量级，为实现测试自动化打下了良好的基础。 60年代中期，测量技术又一次取得了进展，计算机的引入，使仪器的功能发生了质的变化，从个别电量的测量转变成测量整个系统的特征参数，从单纯的接收、显示转变为控制、分析、处理、计算与显示输出，从用单个仪器进行测量转变成用测量系统进行测量。 70年代，计算机技术在仪器仪表中的进一步渗透，使电子仪器在传统的时域与频域之外，又出现了数据域（Data domain）测试。 80年代，由于微处理器被用到仪器中，仪器前面板开始朝键盘化方向发展，过去直观的用于调节时基或幅度的旋转度盘，选择电压电流等量程或功能的滑动开关，通、断开关键已经消失。测量系统的主要模式，是采用机柜形式，全部通过IEEE-488总线送到一个控制器上。测试时，可用丰富的BASIC语言程序来高速测试。不同于传统独立仪器模式的个人仪器（Personal instrument）已经得到了发展。 90年代，仪器仪表与测量科学进一步取得重大的突破性进展。这个进展的主要标志是仪器仪表智能化程度的提高。突出表现在以下几个方面。 1．微电子技术的进步将更深刻地影响仪器仪表的设计； 2．DSP芯片的大量问世，使仪器仪表数字信号处理功能大大加强； 3．微型机的发展，使仪器仪表具有更强的数据处理能力； 4．图像处理功能的增加十分普遍； 5．VXI总线得到广泛的应用。 二、国外仪器仪表发展特点 1．新技术的应用 目前普遍采用EDA（电子设计自动化）、CAM（计算机辅助制造）、CAT （计算机辅助测试）、DSP（数字信号处理）、ASIC（专用集成电路）及SMT （表面贴装技术）等。 2．产品结构变化 注重性能价格比。在重视高档仪器开发的同时，注重高新技术和量大面广产
智能电力仪表市场分析报告
智能电力仪表市场分析报告 综述: 智能网络多功能电力仪表是针对电力系统、工矿企业、公共设施、智能大厦的电力监控需求而设计的。它能测量所有的常用电力参数，如三相电流、电压，有功、无功功率，电度、谐波等。由于该电力仪表还具备完善的通信联网功能，所以我们称之为网络多功能电力仪表。智能网络多功能电力仪表具有很高的性能价格比，可以直接取代常规电力变送器及测量仪表。作为一种先进的智能化、数字化的前端采集元件，该系列网络仪表已广泛应用于各种控制系统（如：SCADA数据采集与监视控制系统、IPDS智能配电系统和EMS能源管理系统）中。 智能电网与物联网的提出，给智能电力仪表带来了新的发展与机遇。用户端的智能化建设从通常意义上讲主要分为智能配电系统、能源管理系统、智能楼宇系统，这三大系统的建设都离不开智能电力仪表。在不同的应用场合，功能可以有不同的组合，大致分三类仪表，即监控与保护仪表、电能分析与管理仪表、电气安全仪表。 1 国内市场发展状况 智能电力仪表在2000年左右进入中国市场，初期主要在电力、石化等高端用户使用，替代传统指针表和电量变送器，产品主要由国外著名电气公司提供。随着用户对用电可靠、安全、节约的要求提高，配用电系统智能化也越来越普及，从而推动了智能电力仪表的应用，市场从原有的国外品牌一统天下，到目前国内外多品牌竞争的格局。我国市场上国外著名品牌主要以施耐德、西门子、溯高美为主，自主品牌主要为斯菲尔、安科瑞、珠海派诺等。其创立时间、主营产品以及市场定位见表1。 表1 电力仪表著名公司创立日期、主营产品及市场定位
器为66万台，塑料外壳式断路器为2900万台，由于整个行业企业近千家，规模较大的已统计在内，整个行业的实际数据应在上述数据的3倍左右，因此，与开关配套的电工仪表也应在6000万台左右。
2019年中国数据智能行业分析报告
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
仪器仪表行业报告
好展会--仪器仪表行业报告截止2010/7/27，仪器仪表行业未开展会有 19 场次，约占全部 1287 场未开展会的% 。从数量比较方面来看，仪器仪表行业的展会属于国内平均水平。 从展出面积来看，本行业未开展会的总面积约为 2,万平米，仪器仪表本行业未开展会的总面积约为万平米，占总面积的.78%，由于本行业的特殊性，展会规模总体小于国内展会。根据我们对仪器仪表行业的认识和国内相关展会的分布情况，我们依据国民经济分类标准对仪器仪表行业进行了细分，仪器仪表行业包括的子行业有：仪器仪表、分析测试等。 以下将对未来一年内的仪器仪表行业展会进行统计分析。根据我们十年的展会收集经验，中国98%以上的专业展会已被收录，但并非所有的详细数据都得到，因此本报告有所残缺。 展会分布分析 在国内，事实上已经形成了“华北（以北京为核心）、华东（以上海为核心）、华南（以广州深圳为核心）的三大展会核心区域，以下是本行业的展会区域分布统计：(重要展会的指标是：行业公认的品牌展会、UFI等权威机构认证的展会、好展会经过多年监测认可的展会)
有意向参观或参展的，请在本网站直接发送信息给主办，他们会在第一时间和您联系。也可以查看每个展会的详细联系方式和他们直接联系（谢谢您提示是从“好展会”网站看到的展会信息，一方面我们和其中50%以上的主办有深入的合作，提及我们他们会更好的接纳您，另一方面，也希望我们的辛勤工作得到您的您支持）。 本行业中办展时间最长的展会 一个展会是否成功，和其举办历史有密切关系，我们这里就从办展届数方面为大家做一些分享，以下列出的只是我们收集到开展届数的数据，不一定代表真实情况，还有一个情况就是有些展会是一年两届的，请注意其中的区别;