智慧醫療市場分析匯總十篇

時間：2023-08-07 17:29:45

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇智慧醫療市場分析范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

智慧醫療市場分析

篇（1）

本土企業不愿意做市場細分

《新營銷》：你在諾基亞工作了6年，從營銷的角度，你認為諾基亞有哪些可取之處？

Hanni：諾基亞的市場細分和產品分類做得很好，比如土豪、商務人士、時尚白領、中老年人等不同消費群體，對手機的需求不同。經過大量的市場調研以及分析總結后針對不同的人群分類，可以幫助產品研發部門更好地設計產品功能。同時市場部也可以有針對性地制定營銷策略。例如商務人士，對性能要求比較高，我們在寫字樓做試用，在機場做廣告。而在經濟欠發達的三、四線城市，客戶需要性價比高，功能簡單的產品，市場推廣形式完全不同。比如接地氣的路演，大篷車活動，甚至在主要的手機一條街張貼海報，粉刷宣傳語等。

《新營銷》：企業該如何做市場細分？

Hanni：市場細分是公司制定發展戰略的重要一環。市場部門通過調研、分析、研究后，對企業目標客戶做出分類并對其消費特點進行深入探討，包括購買習慣，購買場所，決策鏈等。針對不同的客戶，推出不同的產品，以及制定相應的營銷策略。這個過程，需要有前瞻性的智慧，同時還需要公司決策層有魄力以及堅持。

IBM和諾基亞都在市場細分方面做得很出色。以IBM為例，公司在做營銷計劃時，會有幾個維度的細分。第一是企業規模，分為小型企業、中型企業和大型企業，對應銷售的產品以及市場推廣的方式都不同。第二是決策人的級別，跟不同的人談不同的話題，傳遞的信息也要有針對性。比如企業的CEO，他們是最終的決策者，他們關心的是收入、成本、效率等話題，跟他們談技術實現就不對。而IT經理關心設備的安全性和兼容性等技術指標，跟他們談產品更合適。第三是客戶的狀態，比如是不是現有的安裝客戶，還是目前正在使用競爭對手產品的客戶，或者是潛在的購買客戶。每一種類別的客戶，需求有所不同，對產品及解決方案了解的程度也有差別，營銷策略也需要相應的調整。

《新營銷》：中國本土企業對市場分析、營銷的邏輯思維跟外企有何不同？

Hanni：我接觸的本土企業不算多，但是觀察到他們都有個通病，就是不太愿意在市場分析、消費者細分以及市場戰略規劃方面多花時間和精力。原因有幾方面，首先是公司發展得太快，來不及分析；其次是市場部門只是在執行銷售部門或者公司決策者拍腦袋的想法。外企的市場部門是公司的核心部之一，有清晰的分工。對于B2B公司而言，市場部包括市場分析、戰略規劃、活動執行，渠道市場，市場運營等部門。而B2C公司部門就更多，針對不同的產品類別，都有相應的品牌、營銷市場、產品市場等專業部門。一句話，就是本土企業對市場營銷的重視程度不夠。

營銷是一套組合拳

《新營銷》：單就營銷手法而言，你認為中國本土企業做營銷有什么不足之處？

Hanni：本土企業和外企在市場營銷上特點不同，各有優劣。外企推崇360度整合營銷，就是多管齊下，海陸空聯合作戰。但是弊端也很明顯，比如決策流程慢，對市場變化反應滯后。而本土企業更了解中國市場，對于消費者的心態，消費習慣以及有很大的優勢。舉個例子，比如《來自星星的你》熱播不久，我們就看到國內一些企業拿啤酒炸雞、教授做話題，進行廣告、軟文宣傳，并且通過社交網絡進行推廣。

在這一點上，外企做不到。短短的反應時間，市場人員解釋清楚為什么要調整策略已經不易，更別說還有一堆可行性分析需要研究。當然，本土企業快速反應也有弊病，比如容易一窩蜂，一個熱點出來了，所有廠家都在跟，較少考慮熱點是否貼合品牌的特性和打動目標客戶。如果本土企業和外企能夠互相學習，既快速反應，又能有的放矢，那么對銷售的促進作用就會更大。這里就正好提到另外一個話題就是本土企業不太重視市場推廣的ROI，很多時候不計成本的投入，效果不明顯。

《新營銷》：你如何把營銷費用花在刀刃上？

Hanni：這個問題其實是每個市場營銷人都會遇到的問題。市場部雖然說是花錢的部門，但是市場的資源或者說費用永遠是有限的，不可能什么推廣方式都使用，要通過分析決定優先級，把有限的市場費用花在能帶來銷量增長的通路上。

舉個例子，很多年前，諾基亞推出轟動一時尚跨界設計L’Amour系列產品（7360，7370，7380），這是針對潮流、品位人群的產品。大量地投放雜志或電視廣告，成本很高，我們想到了選擇時尚服裝品牌聯合舉辦活動作為主要的推廣渠道。由于產品的粉色的外觀以及獨創的花朵造型，很能抓住時尚女性的心，并且很有裝飾性，我們就與當時最流行的女性服裝品牌合作，在商場玻璃墻貼上跟手機上一樣的時尚造型，并且在柜臺放樣品。店家肯定問：我有什么好處？我們給店鋪提供樣機，讓客戶免費體驗手機，只要客戶購買店鋪的產品就能參與抽獎，店鋪也通過品牌合作，帶來了銷量，實現了雙贏。后來，銷售以及渠道的反饋都很好，花了很少的錢，但覆蓋面、推廣效果比投放硬廣告好得多。這就是營銷效率。

《新營銷》：中國本土企業的營銷費用普遍不多，也不會投入很多資金做市場調研，你認為在有限的資源下如何做出好的營銷效果？

Hanni：這個觀點我不太同意，中國本土企業的營銷費用并不少，只不過是大部分都用在廣告投放上，沒有在策略、分析上下功夫。另外，在企業規模小的情況下，市場調研、分析不需要投入很多資金去請全球性的調研公司，可以由企業的市場部門通過數據分析，現有客戶調研等方式來執行。關鍵是重視程度，目前中國經濟發展這么快，中國企業對長遠規劃不太重視，這才是根本。

凡客誠品是我曾經很喜歡的一個國內品牌，在品牌創立早期，它的營銷做得非常好，明星效應高，挖掘了客戶的潛在需求，還創新地推出凡客體。后來它慢慢地淡出人們的視線，拋開經營，供應鏈，產品質量，客戶服務不講，我的觀察就是它對目標客戶分析不夠清晰，市場戰略不夠持續。從產品定位來講，凡客的定位是城市屌絲，他們對價格比較敏感，喜歡上網，喜歡嘗試新東西。凡客在留住客戶的時候，可以采用的市場策略是定期推出物美價廉的新產品，通過數據庫營銷，積極建立與客戶溝通的渠道，增加重復購買的比率。另外隨著第一批客戶慢慢脫離屌絲階層，對于這部分消費者的需求，凡客沒有有效的策略留住。同時，過度的依賴廣告，造成了運營成本增加，ROI偏低就會帶來企業經營方面的問題。營銷是一套組合拳，不能打了一拳后就不打了，它是一個可持續的、有計劃的過程。

《新營銷》：IBM有一個明顯的特點，策略性特別強。你認為企業該如何制定、調整自己的營銷計劃？

Hanni：IBM能成為百年老店，離不開它的高瞻遠矚。2006年IBM提出智慧的地球，關乎未來發展。在接下來的幾年，IBM一直推廣這個愿景，并在策略執行時不斷調整，將目標變成可執行的策略，比如分解到不同的行業，智慧電力、智慧交通、智慧醫療、智慧教育等等。例如智慧醫療，IBM可以做電子病歷、醫療系統管理的解決方案等，幫助醫院提高效率。現在我們已經看到很多地方都在采用IBM的智慧解決方案。市場營銷戰略必須與企業的愿景一致，營銷方式也要朝這個角度出發，設計打動不同消費群的營銷內容，并定期將執行結果和目標做對比，相應的調整策略和具體計劃。

篇（2）

全球高管空降六朝古都

9月21日，IBM“企業全球精英志愿服務隊”（以下簡稱ESC）南京項目舉行了總結匯報會。這標志著籌劃近一年、實施三周的2012年IBM“企業全球精英志愿服務隊”項目圓滿結束。ESC是IBM志愿者服務體系中獨具特色的一環。據耿晨介紹，ESC項目是通過組織由IBM高級管理人員構成的精英服務團隊，為解決城市在發展中所遇到的挑戰提供戰略高度的建議與指導，推動政策和社會治理方式創新的公益項目。“ESC是IBM最優秀的公益項目之一，集公益、領導力、人文等特質于一身。此次ESC項目為南京在延伸和創新智慧城市的實踐方面提供了可行的策略性建議。”

據悉，此前IBM ESC團隊就已成功為成都市的云計算戰略制定，以及針對食品、電信、教育等重點行業的發展與變革，提供了規劃和實施方案等方面咨詢和建議。而此次IBM ESC團隊與南京市的合作，是由于南京市在IBM的“智慧城市大挑戰”項目中，充分展現了邁向國際信息化城市的強烈愿望，更為其他中國城市做出了良好典范，而成為了首個入選這一項目的中國大陸城市。ESC南京項目組成員，IBM美國客戶解決方案總經理Dean Kuroff表示：“ESC是一個體驗型的項目。在全世界各地眾多可選擇的城市名單中，我們不約而同地選擇了南京。在三周時間內，我們與政府部門、企業代表和高校師生進行了20次面訪，在此基礎上形成了針對南京在智慧城市、軟件產業發展、產業轉型和社交媒體等方面的策略性建議。”

四大方向聚焦“智慧南京”

此次ESC項目針對南京建議的發展重點，在智慧城市、軟件產業發展、IT驅動產業轉型、社交媒體戰略四大方向上提出了戰略愿景和行動方案的相關可行性建議。

在智慧城市方面，需要綜合應用智慧交通、智慧醫療和智慧數據系統，提高南京市民的生活水平；將智慧城市展示中心發展為綜合運營中心，實現投資回報，為南京市民帶來切實好處；在完成現有目標的同時，建立下一階段目標。

篇（3）

有一種說法認為，機器人無法取代人類，因為它永遠體會不到媽媽的手撫摸它的感覺。這理由大大地讓人放心！但《情感機器》告訴我們，通過對人類思維方式建模，創建能理解、會思考、具備人類意識、具備常識性思考能力的情感機器是可行的。所以未來的挑戰不是沒有。就如尼古拉斯?卡爾在《玻璃籠子》中所說，當計算機和一切智能設備變成我們生活中的伴侶時，應更加留心它如何改變了我們的行為和身份。

篇（4）

智能電視、智能電器、智能燈光、智能開關、智能插座、智能廚衛、智能溫控、智能安防、智能音響、智能空氣監測以及智能路由器等等，瀏覽智能家居的大家族，我們不能接受這樣一個事實：“家”正在成為科技要接管的下一個重鎮。特別是伴隨著4G網絡的覆蓋與普及，WIFI 的滲透與輻射，人們對建立在物聯網、云計算和大數據基礎上的智能家居的操控變得更加簡單而快捷。

科技量能支撐下的智能家居產業即將迎來最為火爆的“黃金時期”。據市場調研公司Jupiter Research的預計，全球智能家居市場規模到2017年將達到600億美元，復合增速為19%。而另一家市場調研公司IDC則認為，智能家居屆時將成為一個萬億級的市場。如此巨大的商業空間和市場回報，引來了各方大佬云集，并不斷加大競爭的籌碼。

繼年初斥資32億美元收購了互聯網溫度計和煙霧報警器制造商Nest之后，谷歌日前又發動Nest出資5.55億美元一舉拿下了家庭安防設備商Dropcam，兩起收購讓谷歌強勢站到了智能家居產品的制造陣營之中。幾乎同時，谷歌宣布結盟惠而浦和燈泡制造商LIFX，其謀求對方產品與Nest恒溫器和煙霧探測器整合的目的昭然若揭。不僅如此，在2014 谷歌I/O 大會上，谷歌了智能電視系統Android TV，聯系到先前推出的Google TV，谷歌接下來將會舉力打造智能電視操作系統，進而推出智能家居設備的標準平臺。

與谷歌相比，蘋果圈占智能家居市場的腳步并不緩慢。在前不久召開的WWDC開發者大會上，蘋果了智能家居平臺HomeKit，該軟件允許用戶使用iPhone和iPad，更加方便地通過應用和Siri語音等服務來控制家居燈光、門鎖和音響等單品。當然，蘋果并不滿足提供智能家居的軟件平臺，其已經組建了一支硬件團隊，針對“主流”智能家居市場推出數款硬件產品，同時，前不久蘋果收購了高級音響系統制造商Beats Electronics。在智能家居領域，蘋果依然秉承一貫的軟硬結合理念，其最終目標就是實現硬件產品與軟件服務的深度整合。

在三大科技巨頭中，微軟做智能家居雖然最為低調，但卻起步最早，其在15年前的“維納斯計劃”中就提到了家庭智能化的概念。雖然該計劃后來流產，但比爾?蓋茨的智能豪宅卻讓人大開眼界。及至今年年初，微軟正式公布“家庭操作系統”白皮書，再度踏入智能家居市場。前不久，微軟宣布與家庭自動化設備制造商Insteon建立伙伴關系，目的是把流行的家庭自動化網絡充分融入到Windows生態系統；而最新消息是，微軟日前已宣布加入All Seen聯盟，據悉，All Seen聯盟由Linux基金會帶頭，高通、LG電子、夏普等全球50余家科技巨頭共同組建，目的是共同制定電子恒溫器等智能家居設備的統一行業標準。

已經在智能電視、智能洗衣機、智能冰箱和智能電燈等多款產品身上做得風生水起的韓國三星自然在智能家居領域不甘屈于“外行”之下，其最令同行尖叫的就是不久前推出了智能控制任何家電的Smart Home智能家居平臺，而且該平臺是開放的，允許第三方加入。此外，三星正在大力推進Tizen系統的落地，欲通過產品硬件的龐大銷量，打造一個全新生態圈。重要的是，據湯森路透對美國專利商標局自2000年以來收到的關于家庭自動化方面的專利申請的統計發現，三星在過去14年中提交了將近150項相關專利，其競爭智能家居市場的軟實力可謂極其厚實。

家門前的布陣

相對于國際市場上智能家居已有30年的歷史而言，智能家居在中國的發展雖然只有近10年的歷程，但其所呈現出的商機卻格外撩人。據國際物聯網貿易與應用促進協會的《2013年度中國智能家居行業研究報告》顯示，未來3年，中國智能家居市場增速將不斷提升，到2016年預計可達到29.17%，到2017年，我國智能家居行業市場規模將達80億元美元。無獨有偶，市場調研公司Juniper Research認為，2018年，中國智能家居市場規模將達1396億元人民幣。

不錯，中國智能家居的確存在著非常強大的需求能力。目前，中國富有階層正在形成，若按家戶算，約1400多萬的家庭戶均年收入在18.6萬元以上，人口約4460萬人，占我國城市總人口的10%，概算下來，主要針對這部分人的智能家居市場總量為1400萬套。正是在這種情況下，最近兩年來，智能家居的銷售數量和總銷售額呈現出連續攀升的勢頭，年均增速至少在20%以上。正是捕捉到了智能家居市場的巨大需求與增長空間，從家電制造巨頭到IT運營商，從手機制造企業到軟件開發商，都不約而同地加入到了“搶食”的行列。

在前幾年推出“海爾Uhome”的基礎上，海爾前不久又了“海爾U+”計劃，在U+系統中，用戶未來可以通過微信控制家中設備，同時能夠將不同家電品牌置于同一個網絡環境中，達到網絡聯動。不僅如此，U+還是一個開放性的合作平臺，海爾會開放SDK、API標準，各品牌品類均可接入。資料顯示，目前中國氣象局公眾氣象服務中心、百度云、騰訊微信、活法兒的體質檢測以及樂視TV、大金、本來生活網、創新工廠、寶潔、高通等各不同產業方都已加盟海爾。與海爾同步，美的推出了“1+1+1”戰略，即“一個智慧管家系統+一個M-Smart互動社區+一個M-BOX管理中心”，同時，格力表示將以能源和環境為中心著力發展智能家居。

作為國內網絡安全領域的老大，奇虎360絕對不會放過與自己緊緊毗連的巨大商機。據悉，360已與東方網力牽手成立了合資公司奇虎網力，主要向市場推送以“360家庭衛士”為品牌名的智能攝像機，劍指智能家居行業的家庭安防地帶。緊跟360的腳步，不久前樂視集團與當代置業在香港簽署戰略合作協議，同時，樂視集團還聯手華貿地產正式進軍房地產，樂視的戰略布局是，將樂視TV超級電視打造成智能家居重要承載終端，并最終延伸到智慧社區、智慧酒店、智慧體驗中心等整個智慧互聯網領域。

與360和樂視集團跨界聯姻不同，小米則試圖單槍匹馬闖入智能家居市場。不久前，小米正式推出了小米路由器，路由器都預留了和智能家居產品互聯的接口。小米的設想是，將路由器推廣到用戶家里，然后構建一個集硬件和軟件為一體的生態系統。為此，小米正在研發Wi-Fi芯片，一旦未來小米路由器采用了自己的芯片，它就成為中控設備，所有的家庭設備先連接到小米路由器，在小米路由器識別之后再連接到網絡。市場分析人士認為，小米的Wi-Fi芯片是一個“重”方案，除了需要強大的研發團隊外，小米的芯片生產還要找廠家代工，畢竟小米還缺乏硬件生產能力。

如果說360、小米等IT企業針對智能家居的運作還處于蟄伏時期的話，那么京東商城則已進入實操階段。日前，京東了名為“京東云助手”超級APP，該款產品涵蓋家居云、健康云、車載云和個人云四個領域，可為硬件廠商提供智能芯片解決方案、操作方式以及數據分析支持。而用戶只要在京東購買裝有兼容京東協議智能芯片的任何品牌的家電產品，并用手機下載一個“京東云助手”，使用京東賬號就可以實現對所有家電的控制。據悉，海爾、海信、美的、TCL、華為、聯想等制造巨頭以及博聯、慶科、利爾達等物聯網芯片廠家都已成為“京東云”的合作商，同時“京東云”還吸引了國家體育總局、物聯網產業聯盟、閃聯等政府機構和行業組織的加入。

標準缺失之憂

歷經30年的發展，智能家居已經不再停留在只通過一個單獨遙感器實現對單品的操控階段，APP也不是僅針對單一目標實現控制，在云計算、物聯網和大數據背景下，智能家居將是一個能夠在中控終端調控下的大系統，以滿足人們“智能、感知、互聯、分享”需求，從而為用戶創造了一個安全舒適、便捷高效的居住環境。

從目前來看，支撐智能家居的技術已然成熟，除去硬件開發生產技術不論，計算機系統方面，綜合布線技術、網絡通信技術、安全防范技術、音視頻技術都相當完善，同時包括KNX/EIB，RS485，電力載波在內的傳感遙控技術也日臻強大，僅無線控制方面，就有RF（315M/433M）、ZWave、ZigBee、藍牙、WIFI、紅外等多種控制方式。但是，如果智能家居系統中的各個單品或者子系統與子系統之間并不相容和互聯，如空調排斥電視，家電系統不兼容聲光系統，再強大的技術也只能是英雄氣短，而且這種彼此隔離的狀況也不符合智能家居的本意。

另外，智能家居也并不能局限在室內，而應當是一個“大家庭”空間，即室內系統與屋外系統的互聯互通，如用戶可以進入車載系統，在汽車上實現對家電的控制和監測，包括連接車輛的GPS數據后，應用程序會提醒用戶關掉離家時未關掉的空調，在到家前，用戶也可以在車里遠程打開家里的恒溫或制冷設備。這種基于物聯網技術背景的智能家居與車聯網的結合應當是未來家庭智能化的重要趨勢。

不僅如此，大數據時代的智能家居還不僅僅是住宅智能化，而是應當輻射和擴展到用戶的諸多生活領域，覆蓋衣食住行，如已經開始試行的智能交通、智慧醫療等服務，用戶可以通過智能家居，選擇路線，預約停車，預約掛號，遠程診療，再通過移動互聯網進行付費，這樣，智能家居就可以從賣產品，跨界到賣服務，更多領域也得以參與到市場培養與分享上來。

實際上，互聯網的世界就是一個巨大的拼圖游戲，無論是家中單品與單品、室內設備子系統與子系統之間的互聯，還是室內系統與車載系統的互通，或者是產品系統與服務系統的互應，都有賴于智能家居有一套統一的游戲規則，即智能家居產品與服務的行業標準。

篇（5）

近年來，我區在數字化發展方面進行了積極的探索與實踐，各行業、各領域多點開花，取得了一定成績。

（一）智能智造發展方面基本情況。

在智能智造方面，主要調研了吉通機械、金冠電氣等2家企業，基本實現了數字化轉型升級。吉通機械引進了5條自動化沖壓生產線，6000平方米的廠房30人管理就可實現年產值6-10億元，人均年產值達3000萬元，并且實現了人員零安全事故。此外，還引進15條全球最先進的鋁鍛、鋁鑄鍛智能生產線，生產出了質優價廉的國產化智能設備，填補了國內空白。金冠電氣通過引進1條德國通快鈑金柔性加工生產線，縮短了生產周期，提升了產品質量，從而實現了成本最小化、效益最大化。同時，引進了智能自動立體料庫系統，實現所有生產數據由中心服務器管理，生產全過程數字化控制，有效提升了產品的綜合競爭力。

（二）數字政務方面基本情況。

在數字政務方面，“一門式，一張網”綜合服務審批平臺現有入網審批事項714項，其中702項為“只跑一次”事項，占全部事項的98%。651項事項實現全城通辦，37項事項可跨地域受理，網上辦事大廳可受理510項，手機辦事大廳可受理204項。創建“政企互動平臺”20個，及時解決企業提出的疑難問題，并通過平臺轉發惠企惠民政策30余項。實施“并聯審批”和“N證聯辦”，企業開辦時間壓縮至90分鐘，88項工程建設類項目審批全部完成對接、即將實現一網通辦理。“一窗受理”“一站式”辦結模式基本建立，區政務服務中心鋪設審批網絡專線45條，對接政務外網3個，辦事企業和群眾只需通過“網上辦事大廳”進行申報，無需再到各部門進行審批。

（三）城市管理方面基本情況。

在城市管理方面，我區主要建設了智慧交警系統、智慧城管系統及智慧綜治系統，智慧城市管理雛形基本形成。智慧交警系統通過網絡監控平臺、視頻采集系統，利用無線傳輸技術，實現了在線報警、在線定損、在線定責、在線報險等創新服務模式。智慧城管系統通過整合現有各類信息資源，實現設備、信息系統的共建共享，重點加強市場商圈、南北出入口等重要區域的視覺管理，實現了從動態巡查到日常監管、從末端處罰到源頭治理、從被動響應到主動防范，著力讓城市管理無死角、監管無盲區。智慧綜治系統在前幾年投入的基礎上，2019年又投入1800萬元，新增了600個視頻監控點位，其中50個監控點位具備人臉識別功能，向城市感知智能化邁出了極具意義的第一步。

（四）民生福祉方面基本情況。

在民生福祉方面，基本實現了生活繳費、生活服務線上辦理的智慧生活模式。從關乎居民切身利益的水、電、氣等方面入手，通過安裝智能終端，利用物聯網卡穩定傳輸，將用戶相關數據實時回傳，實現數據的實時采集。同時，開發了線上繳費接口，用戶可以遠程繳費，方便了居民生活，基本實現了城市智能物聯。此外，通過手機APP軟件，實現社區信息采集、社區事務管理、社區調度等功能，重點實施“1+N”行動模式，即建設一個數據中心、N個服務模塊，主要包括家政服務、社會救助、退休人員認證、農合辦理等50多個模塊。

二、我區數字化發展存在問題分析

近年來，我區數字化建設工作不斷加強，實施了多項舉措，切實取得了明顯成績，但與貴州等地區相比，仍然存在著很大差距，一些深層次矛盾和問題尚未解決，想要高質量快速發展，這些問題必須加以解決。

一是缺少規劃引領。從我區數字化發展現狀看，各單位各部門“各自為戰”“煙囪林立”現象普遍，都在建設各自領域的數字化系統，數據還未真正實現共享、開放，“數據孤島”現象明顯，未能實現統籌全局、協調有序發展。二是發展資金不足。受經濟發展形勢影響和企業綜合實力制約，雖然有些數字化建設項目得以實施，但更多的項目缺少啟動資金和金融扶持，仍處于設計調研階段，進展較為緩慢。三是基礎設施薄弱。基礎設施是支撐數字化建設的基石。由于我區的數字化建設起步較晚，基礎設施建設相對滯后，與加快數字建設的迫切需要不相適應。四是缺少專業人才。發展數字經濟，建設數字政府、建設智慧城市對我區乃至我省來說，都屬新生事物，特別是在未來的發展中，需要大量的專業性人才。而目前我區這方面的專業技術人才十分匱乏，強化人才培訓和引進是擺在我們面前的一道必解之題。

三、關于加強我區數字化發展工作的幾點建議

數字化發展是當前的時代命題，數字經濟建設也是我們經濟社會發展的必經之路。結合我區“數字政府”“智慧城市”建設實際，提出如下建議：

篇（6）

開源對于有效組織群體智慧，降低開發成本和快速建立用戶群等方面，都具有獨特的優勢。開源是一種高效，節約的高生產力模式，開放的源代碼可以增加項目的透明度，降低開發風險，協同合作的機制使眾多自愿者們在項目的發展過程中與項目本身建立起感情，形成一個社區，同時這些項目參與者也將為市場推廣帶來良好口碑，成為潛在的用戶或者合作伙伴。

嵌入式系統是以應用為中心，以計算機技術為基礎，并且軟硬件可裁剪，適用于應用系統對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統。PDA、機頂盒、游戲機、交換機、路由器、數控設備或儀表、汽車電子、家電控制系統、醫療儀器、航天航空設備等都是典型的嵌入式系統。嵌入式模式實質就是實現軟件和硬件一體化，做一個整體銷售，也就是銷售設備化了的軟件。

對硬件制造商而言，隨著競爭的普及，市場壓力迫使硬件公司開發并維護軟件，實現硬件的增值；但是自己軟件本身的開發維護成本很高，或是采用第三方軟件時授權費又特高，這時他們就采用開源軟件，或對開源軟件進行二次開發以節約成本。這種模式為大型公司廣泛采納，比如 IBM 、HP等服務器供應商巨頭，通過捆綁免費的Linux 操作系統銷售硬件服務器。

近幾年來，市場對袖珍信息終端需求的持續增長，在移動智能終端領域，于Symbian、WinCE相比，嵌入式Linux操作系統由于代碼開放和強大的網絡功能，越來越受到手機廠商青睞。MOTOROLA的智能手機采用Linux操作系統。其E680是成為中國市場上為數不多的幾款可以與S60機型抗衡的智能手機，而E680在中國的暢銷也直接印證了Linux的受認可程度。三星SCH－I819雙模手機（支持GSM和CDMA網絡）采用MIZI Linux系統。

開源所帶來的無須授權費、靈活性和針對性方面的優勢，使得Linux被許多新興的智能手機廠商作為了自己產品的操作系統首選。海爾推出的N60智能手機即是采用Linux，而同樣采用Linux的智能手機還有被列入863計劃的中興e3。

智能家居是未來社會發展的主流方向。其基本設想框架是：家庭內各種智能家電通過家庭網關，與Internet連接，用戶可以通過Internet對各種智能家電進行控制，從而實現家居生活的真正智能化。海爾成功將嵌入式Linux系統應用于網絡微波爐，該產品已經在歐美及中東地區正式銷售。網絡微波爐具有傳統家電不具備的故障自動診斷和反饋、遠程集中控制、重要信息存儲、遠程信息查詢等功能。

華為、中興等很多網絡設備廠商也采用這種模式將Linux、FreeBSD等開源系統剪裁后固化在防火墻、路由器產品中。今后幾年內，路由器、交換機，家庭網關設備等都將是開源操作系統的天下。

篇（7）

【關鍵詞】

物聯網戰略規劃典型應用 RFID

1 物聯網的定義及各國發展戰略

1.1 物聯網的定義

1999年，在美國召開的移動計算和網絡國際會議上首次提出了“物聯網”（IOT，The Internet of Things）的概念。

雖然近年來物聯網技術及應用取得迅猛的發展，但是對物聯網一直都沒有一個權威的定義。目前被普遍認可的一種定義是：通過射頻識別（RFID，Radio Frequency IDentification）裝置、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。

這個定義有兩層意思：一是物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎之上延伸和擴展的一種網絡；二是其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。

1.2 各國物聯網的發展戰略

（1）美國的“智慧地球”

2009年，美國將IBM提出的“智慧地球”概念（建議政府投資新一代的智慧型基礎設施）上升至美國的國家戰略。該戰略認為IT產業下一階段的任務是把新一代IT技術充分運用在各行各業之中，具體地說，就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，并且被普遍連接，形成“物聯網”。

（2）歐盟“歐盟物聯網行動計劃”

2009年6月，歐盟委員會向歐盟議會、理事會、歐洲經濟和社會委員會及地區委員會遞交了《歐盟物聯網行動計劃》，以確保歐洲在建構物聯網的過程中起主導作用。該計劃共包括14項內容，主要有管理、隱私及數據保護、“芯片沉默”的權利、潛在危險、關鍵資源、標準化、研究、公私合作、創新、管理機制、國際對話、環境問題、統計數據和進展監督等一系列工作。歐洲物聯網研究項目組（CERP-IOT）于2009年制定了物聯網相關的戰略研究路線圖（SRA）。

（3）日、韓“u”戰略

2004年，日本信息通信產業的主管機關總務省（MIC）提出2006—2010年間IT發展任務——u-Japan戰略。該戰略的理念是以人為本，實現所有人與人、物與物、人與物之間的連接，希望到2010年將日本建設成一個“實現隨時、隨地、任何物體、任何人均可連接的泛在網絡社會”。

韓國也在2006年確立了u-Korea戰略。該戰略旨在建立無所不在的社會（Ubiquitous Society），讓民眾可以隨時隨地享有科技智慧服務。其目的除了運用IT科技為民眾創造食衣住行娛樂各方面無所不在的便利生活服務外，亦希望扶持IT產業發展新興應用技術，強化產業優勢與國家競爭力。

（4）中國的“感知中國”

2009年8月7日，在無錫微納傳感網工程技術研發中心考察時提出“感知中國”的概念。在“十二五”規劃中，明確物聯網產業作為戰略性新興產業之一將得到國家的大力扶持。

1.3 國家物聯網“十二五”規劃要點

物聯網“十二五”規劃明確國家將重點推動智能工業、智能農業、智能物流、智能交通、智能電網、智能環保、智能安防、智能醫療與智能家居等九大領域的示范工程和先導作用。到2015年，我國要在核心技術研發與產業化、關鍵標準研究與制定、產業鏈條建立與完善、重大應用示范與推廣等方面取得顯著成效，初步形成創新驅動、應用牽引、協同發展、安全可控的物聯網發展格局。

2 物聯網的核心技術

2.1 物聯網的體系架構

對物聯網體系架構的提法也不統一，如三層結構——“感知、傳輸、智能”；四層結構——“感知、網絡、平臺、應用”；五層結構——“基礎層、感知層、傳輸層、平臺層和應用層”。

其實，廣義物聯網的組成關鍵在三個層次：第一個層次是被感知者（對象）和感知者（傳感器）；第二個層次是通信網絡，實現信息的傳遞和交互；第三個層次是信息的決策和智能處理。其體系架構如圖1所示。

2.2 物聯網的核心技術

（1）新型傳感器及智能傳感節點

1）標識技術

編碼技術是標識技術的基礎，電子標簽（RFID）包含唯一的產品電子代碼（EPC），電子標簽通過二維碼識讀器、射頻讀寫器等實現對被感知對象的標示和識別。

2）新型傳感器

傳感器作為物聯網的基本單元，可以實現對聲、光、電、溫度、濕度、壓力、濃度、震動等各類物理的、化學的及生物的數據信息的感知或采集。隨著技術的進步，傳感器正朝著小型化、網絡化和智能化的方向發展，傳統的傳感器正經歷著向智能傳感器、嵌入式Web傳感器的發展。

3）智能傳感節點

智能傳感節點是傳感網的基本節點，它集射頻、基帶、協議及處理于一體，具備感知、通信、處理及組網的功能，這些功能依靠片上系統來實現。

（2）通信網絡技術

1）傳感網技術

無線傳感網（WSN，Wireless Sensor Network）是集分布式數據采集、傳輸和處理等技術于一體的網絡系統，因其微型化、低功耗、低成本及組網靈活等特點而倍受青睞。其核心技術包括：協同感知技術、自組織網絡技術。

2）通信網技術

通信網是物聯網的核心承載網，當前的主要通信網絡包括：移動通信網（GSM、3G、4G）、無線局域網（WLAN）、專網。

3）互聯網技術

互聯網將采用開放的網絡結構，有利于網絡的融合演進，支持廣泛的接入，并且具備提供豐富的業務的能力。

4）網絡安全技術

網絡安全主要解決諸如如何有效進行介入控制，以及如何保證數據傳輸的安全性的問題。網絡安全必須是全方位的安全，包括：物理安全、網絡結構安全、系統安全、管理安全及其它的安全服務和安全機制策略。

（3）信息處理及智能技術

1）M2M

M2M是多種不同類型的通信技術有機結合，其目標就是使所有機器設備都具備連網和通信能力，核心理念是網絡一切（Network Everything），未來的發展方向是無所不在的計算與互聯。

2）發現與搜索引擎技術

發現與搜索引擎技術作為物聯網的重要支撐技術，將朝著更精準、更高效和功能更強大的方向發展，未來的搜索將實現多元化、專業化、個性化、多媒體化和智能化。

3）數據挖掘與大數據處理技術

數據挖掘就是從海量數據中提取有用知識的數據處理技術。其技術核心包括：海量數據搜集、強大的處理能力、數據挖掘算法。

大數據處理就是利用數據篩選工具對大量的結構化和非結構化數據集合進行挖掘，以便獲取有用的數據。其技術包括：大數據的存儲與管理、大數據的檢索與使用。

4）智能運算技術

智能運算涉及應用數學、計算數學、運籌與控制、信息科學、計算機科學、系統科學及控制科學等領域，其前沿發展包括模糊邏輯、神經網絡和進化計算等。智能運算技術將廣泛應用于物聯網的各層，是物聯網實現智能化的基礎。

3 物聯網的典型行業應用

3.1 智能城市管理

智能化城市管理與運行體系是利用物聯網、移動網絡等技術感知和利用各種信息、整合各種專業數據，建立一個集行政管理、城市規劃、應急指揮、決策支持與社會服務等綜合信息為一體的城市綜合運行管理體系。

智能化城市管理與運行體系在業務上涉及公安、國土、環保、城建、交通、水務、衛生、規劃、城管、林業園林、質監、食品藥品、安監、水電氣、電信、消防、氣象等部門的相關業務。以城市管理的部件和事件為核心、以事件聯動處置為主線，強化資源整合、信息共享和業務協同，實現政府組織結構和工作流程的優化重組，促進管理主導型向服務主導型的轉變。

3.2 智能醫療

智能醫療是利用最先進的物聯網技術，依托醫療感知終端設備、醫療協作平臺，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，以達到信息化、智能化。

目前我國智能醫療還處于起步階段，主要的應用包括：數字化醫療服務、醫藥產品及醫療器械的管理、血液管理、醫療廢物管理和遠程醫療。各個子系統獨立運行，無法實現信息和資源的共享，當然也就無法實現業務協同和“智能”。

3.3 智能交通

智能交通系統（ITS）是通過各種信息通信技術將人、車、路、環境四者緊密協調、和諧統一起來，建立全方位的實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。ITS主要包括以下方面：

（1）道路交通管理系統（ATMS）：實現對交通流進行實時監測、疏導、控制和對突發事件的應急處置。

（2）出行者信息系統（ATIS）：為出行者提供及時準確的交通信息服務。

（3）公共交通系統（APTS）：實現公共交通的定位、調度、行駛信息服務。

（4）汽車控制系統（AVCS）：它使車輛具有道路障礙自動識別、自動報警、自動轉向、自動制動以及自動保持安全車距、車速和巡航控制功能。

（5）電子不停車收費管理系統（ETC）：不停車收費。

3.4 智能物流

將物聯網技術應用在物流配送系統中，既可以實現高質量的配送管理，又可以對配送中心的貨物進行隨時動態追蹤管理，并能根據所獲知的數據進行市場分析和市場預測等方面的信息支持。利用RFID、GPS、智能車輛調度等技術，對貨物運輸的物流和信息流進行實時識別、定位跟蹤、智能處理，消除貨物在運輸過程中可能產生的錯、漏事故，加快流通速度，提高運輸安全性和可靠性。

3.5 智慧校園

智慧校園是通過利用云計算、虛擬化和物聯網等新技術來改變學生、教職員工和校園資源相互交互的方式，將學校的教學、科研、管理與校園資源和應用系統進行整合，以提高應用交互的明確性、靈活性和響應速度，從而實現智慧化服務和管理的校園模式。

智慧校園的建設有多種應用案例，主要包括：校園安全管理系統、智能出入管理系統、智能校舍、教育信息化系統和“一卡通”等。

3.6 智能家居

利用先進的計算機技術、網絡通信技術、綜合布線技術，將與家居生活有關的各種子系統有機地結合起來進行統籌管理，讓人們的家居生活更加舒適安全。目前智能家居實現的功能包括：

（1）重要設施監測和控制：水、電（燈）、煤氣、家電。

（2）分布式聯動智能控制：如氣候變化與空調溫度、窗戶開關等的聯動。

（3）平安家居：實現門鎖、窗鎖、圍界等的安全監控，實現虛擬隔離帶的監控和報警。

3.7 智能電網

通過先進的傳感和測量技術、先進的裝備、先進的控制方法以及決策支撐系統，實現電網安全可靠、經濟高效、環境友好的運行目標。智能電網利用智能傳感器、智能電子設備及智能控制系統，實現對電網的檢測、數據分析、故障定位診斷、智能調度的功能。自愈是智能電網的一個重要特征。

智能電網的應用系統主要包括：高級計量架構（AMI，Advanced Metering Infrastructure）、高級配電運行（ADO，Advanced Distribution Operation）、高級輸電運行（ATO，Advanced Transmission Operation）、高級資產管理（AAM，Advanced Asset Management）以及自愈電網（SHG，Self Healing Grid）或電網自愈。

3.8 智能農業

智能農業是指運用遙感遙測、GPS、GIS、傳感網、計算機網絡、自動控制及專家輔助決策系統等技術，實現土壤、光照、溫濕度、通風、病蟲害等的檢測，并且實現土壤改良、自動灌溉、自動施肥給藥、自動耕作、自動采收、自動加工及儲藏。未來農業的發展方向將是：精細化、預測與防控、遠程化、虛擬化、智能化。

3.9 智能工業

物聯網在工業領域的應用主要體現在供應鏈管理、生產過程自動化、產品和設備監控與管理、環境監測和能源管理、安全生產管理等。與很多其它領域一樣，工業生產的信息化和自動化雖然取得了巨大的進步，但各個子系統還是相對獨立的，協同程度不高。

先進制造技術與先進物聯網技術的結合，各種先進技術的應用，將使工業生產變得更加智能，真正實現智能工業。

4 物聯網產業存在的問題

（1）政策及戰略規劃落后

物聯網發展缺乏政策的支持和引導。雖然國家將物聯網作為戰略性新興產業列入國家“十二五”規劃，并且出臺了許多政策，但是這些政策相對孤立，缺乏系統性。

物聯網涉及到諸多行業，具有很大的交叉性，政府應加強對物聯網的戰略規劃和頂層設計，打破行業壁壘，實現各行業、各領域融合，解決信息及資源不能共享和充分利用的問題。

（2）標準化工作落后

物聯網產業能否發展成功，從根本上取決于能不能完成物聯網技術的標準化。然而，物聯網的標準體系建設是一個系統工程，目前總體來說標準化工作仍然落后于技術和業務發展的需求，各類技術標準有待世界各國的共同努力，其發展之路艱巨而漫長。

2007年，我國率先啟動了傳感網標準化制定工作。2008年，首屆ISO/IEC國際傳感網標準化大會在我國舉辦，會上我國代表ISO/IEC傳感網標準化工作組作了總體報告，提出傳感網體系架構、標準體系、演進路線、協同架構等代表傳感網發展方向的頂層設計，并獲得了標準組成員國的認可。我國已成為國際傳感網標準化的四大主導國（中國、美國、韓國、德國）之一。

（3）應用開發落后

應用帶動發展，物聯網的真正價值體現在跨領域、各個行業的共同參與的整合應用上。由于不同行業的應用和需求不同，因此必須根據各行業的特點進行深入研究和整合開發。

近年來，物聯網應用開發總體來說還處于相對簡單、初級的階段，遠未充分發揮物聯網改善人類生活的潛力。同時，整合能力薄弱、創新能力的缺失，導致尚不能形成有效的商業模式和運營管理模式，嚴重制約著物聯網產業的發展。

（4）安全問題亟待解決

物聯網目前的傳感技術主要是RFID，植入這類芯片的產品有可能被任何人進行感知。傳輸網及互聯網也是薄弱環節，容易發生泄密。此外，信息中心或數據中心存儲著數量龐大的用戶個人信息，如何確保這些數據不被泄露也是非常重要的安全問題。為了做到在感知、傳輸、存儲及應用過程中信息不被盜取，就必須形成一套強大的技術安全保障體系。

物聯網產業發展可能帶來的各種安全問題和社會問題還亟待通過立法，從法律層面上得到妥善解決。

5 物聯網的發展展望

（1）對“物”的內涵的延展

不但可以將“物”定義為那些存在于真實的物質世界中的實體事物，也可以將其定義為那些數字的虛擬事物和實體。未來的物聯網將可以實現現實的物質世界和數字的虛擬世界的共存與互動。

（2）更加“智能”的網絡

在未來的物聯網之中，應用、服務、中間件、網絡和各種終端將以一種全新的方式和互聯結構進行連接。采用標準化和通用的信息通信協議，解決網絡異構、業務協同的問題，真正實現網絡的大融合、大協同。

當網絡基礎設施和基本結構上使用智能技術之后，物聯網中的各層將獲得自主管理能力（自治網絡），智能存在物聯網的各層之中。網絡將融合下一代信息技術、云計算、大數據處理等技術，真正實現智能化。

（3）更加“自在”的網絡

隨著技術的發展，在需求的推動下，未來的各個網絡將消融成為一體。未來的物聯網將允許人和物品在任何時間、任何地點、和任何人與物、采用任何途徑與網絡進行連接，并且可以方便地取得任何的相關服務。

參考文獻：

[1] 中國電子信息產業發展研究院. 2011中國物聯網產業發展指南[M]. 北京：機械工業出版社， 2011.

[2] The Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IOT）. Internet of Things Strategic Research Roadmap[R]. 2009.

[3] 華研中商研究院. 2010—2015年物聯網行業分析報告[Z].

[4] 周洪波. 物聯網：技術、應用、標準和商業模式[M]. 北京：電子工業出版社， 2010.

[5] 劉勇，侯榮旭. 物聯網關鍵技術之我見[J]. 硅谷， 2012（5）.

篇（8）

一、引言

物聯網被認為是繼計算機、互聯網、移動通信網之后的又一次信息產業革命，世界將從互聯網時代進入“物聯網”時代。物聯網已成為信息產業大勢所趨，其應用范圍幾乎覆蓋各行各業，將加快多行業多領域信息化進程。在不遠的將來，好萊塢科幻影片中打破時空界限，實現遠距離異域操控,一個指令可以讓愛車自動開往目的地；可將家中水電關掉；啟動室內預警系統和室外照明燈等智能場景在物聯網時代都變得觸手可及。物聯網是生產社會化、智能化發展的必然產物,是現代信息網絡技術與傳統商品市場的有機結合，促進了社會經濟發展,改變著社會生活方式。

二、物聯網的起源與背景

物聯網的概念是1999年提出的，又名傳感網，是指將各種信息傳感設備與互聯網結合起來形成的一個巨大網絡。物聯網可使所有的物品與網絡連接，方便識別和管理。一般認為物聯網（The Internet of things）的定義是：通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。根據ITU（國際電信聯盟）的描述，物聯網時代，通過在各種各樣日常用品上嵌入一種短距離的移動收發器，我們在信息與通信世界里將獲得一個新的溝通維度，從任何時間任何地點的人與人之間的溝通連接擴展到人與物（Human to Thing）和物與物（Thing to Thing）之間的溝通連接。物聯網具有全面感知、可靠傳遞、智能處理的特點。

物聯網第一個特征是Web 3.0概念，第二個特征是云計算+傳感網。物聯網的中心還是互聯網，還要依賴互聯網進行數據傳輸，依賴云計算對采集到的各行各業的、數據格式各不相同的海量數據進行整合、管理、存儲和挖掘，并且去控制這些傳感網絡。而傳感器作為物聯網的邊界，擔負著從數據采集到數據預處理以及數據傳輸的任務。

在“物聯網”這個全新產業中，我國中科院早在1999年就啟動了傳感網研究，在無線智能傳感器網絡通信技術、微型傳感器、傳感器終端機、移動基站等方面取得重大進展，已擁有從材料、技術、器件、系統到網絡的完整產業鏈。在世界物聯網領域，中國與德國、美國、韓國一起，成為國際標準制定的主導國。

物聯網具體可分為感知層、網絡層和應用層三個層次：感知層主要是識別物體，采集信息，包括二維碼標簽和識讀器、RFID標簽和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器、終端、傳感器網絡等；網絡層主要是信息傳遞和處理，包括通信與互聯網的融合網絡、網絡管理中心、信息中心和智能處理中心等；應用層則是物聯網與行業專業技術的深度融合，其與行業需求結合，實現行業智能化。

物聯網產業鏈可細分為標識、感知、處理和信息傳送四個環節，關鍵技術包括RFID、傳感器、智能芯片和電信運營商的無線傳輸網絡。與射頻識別設備、傳感器等單個的微觀產業鏈相比，電信運營商在物聯網架構中的發展空間較大，運營商將在物聯網產業中強勢介入多個環節。面對市場機遇，中國三大電信運營商爭相發力物聯網技術開發及應用拓展。

三、物聯網市場分析

隨著電信網絡特別是無線網絡的擴展，傳感技術的發展，我國推廣物聯網的條件逐步趨向成熟。國家工信部明確提出要進一步研究建設物聯網、傳感網，加快傳感中心建設，推進信息技術在工業領域的廣泛應用，提高資源利用率、經濟運行效益和投入產出效率。我國物聯網標準體系已形成初步框架，自2009 年8 月總理提出“感知中國”以來，物聯網在中國受到了全社會極大的關注。同年，無錫傳感網中心的傳感器產品在上海浦東國際機場和上海世博會場館被成功應用。2010年3月，中國物聯網標準聯合工作組籌備會議在北京召開，物聯網國家標準體系建設工作正式啟動。

國家中長期科學與技術發展規劃(2006-2020年)和“新一代寬帶移動無線通信網”重大專項中均將傳感網列入重點研究領域。物聯網規劃已列入國家“十二五”的專題規劃，未來我國要發展寬帶、融合、安全的下一代國家信息網絡基礎設施，推進物聯網的應用。目前國家發改委正圍繞物聯網的技術、標準、應用示范等工作做相關的推進工作。

四、物聯網產業助推經濟轉型升級

產業結構調整和經濟轉型升級的關鍵是加快發展戰略性新興產業，改造提升傳統產業，淘汰落后生產能力。戰略性新興產業發展的速度和規模從根本上決定了我國在國際市場上的地位和總體競爭能力。推進物聯網產業發展，有利于推動戰略性新興產業的跨越式發展。物聯網產業被列為我國戰略性新興產業的重點領域，是一個市場前景廣、綜合效益好、產業帶動性強、戰略地位突出的產業。

發展物聯網產業，能夠為經濟轉型升級提供技術保障。物聯網產業不僅能為智能交通管理、智能安全防范、智能生產制造、智能電網監控、智能衛生醫療、智能生活服務、智能安全生產管理、智能環保節能等領域優化管理提供系列解決方案；而且能夠提高企業研發設計、制造集成、營銷服務水平，大幅度降低生產經營和社會管理成本，有助于控制能源消耗、減少污染排放、轉變經濟發展方式。

物聯網的發展不僅能使生產確保質量、流通實現有序高效、資源配置更加合理、消費安全指數大大提高,而且將催生新興產業、新的就業崗位和職業門類。可以說，物聯網的發展將使生產領域和流通領域發生革命性突進，使勞動產品更多地具有人的智慧，進而導致生產力和生產方式的變革。而且，隨著社會生產方式和生活方式的轉變，人們的思想觀念、思維方式也將發生深刻變化。

五、物聯網的應用前景

物聯網應用中首先被廣泛使用的是“M2M”應用。M2M指的是各類物體通過有線和無線的方式，在沒有人為干預下實現數據通信。這些物體可能是工業設備、電表、醫療設備、運輸車隊、移動電話、汽車、販賣機、家電、健身設備、樓宇、大橋、公路和鐵路設施，等等。這些物體將配備嵌入式的通信技術產品，通過各類通信協議和其他的設備及IT系統交換信息，提供連續的、實時的和具體細節的信息，到達人類無法得到的大量信息。它的重點在于信息的采集、傳遞和處理。

（一）信息采集領域

信息的采集主要依賴傳感器網絡，RFID 和條碼識別是其中很小一部分，對溫度、濕度、地理位置等信息的感知都屬于這類，傳感器網絡依賴的主要技術是傳感器、微機電設備、嵌入式編程等。具體來看，主要是傳感網絡/EPC相關的公司，包括二維碼、RFID、傳感器等。

（二）信息傳遞領域

信息的傳遞主要依賴于移動通信網絡和固定通信網絡，固網帶寬的提升，移動網絡覆蓋的增強都會帶來大量設備投資，有利于電信設備制造商，物聯網是在現有移動通信網絡的基礎上延伸，或者傳感器與傳感器之間采用專用技術如Motorola的Zigbee，數據匯總后經路由器進入電信網，主要的通信技術應該是WLAN(802.11a/b/g/n)、HSDPA和LTE。這都是傳統的電信運營領域。

（三）物聯網應用領域

由于物聯網的發展是在互聯網的基礎上延伸而來，目前物聯網在一些領域已經有了應用，按照目前的應用排名，倉儲、運輸物流、門禁證卡、考勤、資產管理、門票和醫藥管理分別占據了前7名。按照IBM在《智慧的星球》中的六大智能領域：智能的供應鏈、智能的城市、智能的銀行業、智能的醫療、智能的交通和智能的電力中的預測，我們預計在未來不久的時間內，以GPS為代表的Telematics（汽車產業）、智能電網和移動支付將率先普及開來，成為普及的應用。物聯網新技術的拓展和應用等領域在后續將牽扯包括金融、醫療、交通等在內的社會各個層面，在各類行業應用中，從短期看，在鐵路、交通、電力、治安、石化、城市管理等各個領域，物聯網已展開布局。

六、物聯網發展中存在的問題

任何新技術都是雙刃劍，而物聯網在這方面更加突出。物聯網比較復雜,具有行業應用的特征，它一旦出現問題也將是全局性的。物聯網盡管取得了不小的進展，但目前物聯網還面臨著一些很大的問題，包括以下幾個方面：1.缺乏統一的國際標準；2.應用成本昂貴；3.技術不成熟；4.隱私權問題；5.安全隱患，國家安全問題等。

七、總結

物聯網的普及還需要很長時間，就像當年的條形碼的普及花了30 年時間，RFID要完全達到條形碼的應用程度，也還再需要20年左右。應用的發展是伴隨著技術的成熟而逐漸應用到各個方面的，并不是應用在等待技術完全成熟以后才會開始，在某些領域，物聯網將率先展開應用，同時，伴隨著技術的進步，會逐漸拓展開來，伸展到我們生活的方方面面。

參考文獻：

[1]雷士軍.戰略性新興產業的提出及進展概況[EB/OL].價值

中國網,2010．

篇（9）

4月23日，用友公司正式“用友企業云平臺”，推出面向大型企業、小微企業、醫療衛生等行業的云平臺與云服務，同r宣布實施“新長城計劃”，創新發展，做大做強。為了配合此次戰略和轉型，用友新品牌標識同步啟用，英文字號由“UFIDA”更新為“yonyou”。

第三次創新

根據用友公司董事長兼CEO王文京介紹，用友將通過“一個平臺”，基于新型云計算及移動互聯模式，把所有的應用、服務、企業可交換數據等資源聚合成一個核心，并最大限度地聚合大量第三方應用服務等資源，在未來幾年內形成一個高客戶價值，亞洲最大、全球領先的企業云服務平臺。他說：“全球軟件和信息產業正在步入轉型發展階段，服務化、網絡化、平臺化成為主要的特點，對于本土軟件與服務企業來講，既是挑戰更是機遇。這次標志著用友的發展進入第三階段，開始了第三次創新。”

隨著技術創新模式與商業模式重大變化，云計算為開放創新、微創新提供了便利的條件，產業鏈整合成為新的主流。要抓住云計算發展機遇，必須把創新放在軟件企業核心位置。正如王文京所說，“云計算可以改變信息化應用模式，提升信息化應用體驗，實現業務模式創新，也是軟件公司技術創新、產品創新與商業模式轉變的關鍵。”

用友公司作為我國軟件產業龍頭企業，其發展歷程也證明了這一點。我們知道，用友發展的第一階段是1988年到1996年，通過財務軟件產品和技術的創新，用友實現了中國財務軟件在中國本土市場的主導。第二個階段是1997年到2010年，用友從一個財務軟件廠商成功轉型為一個企業管理軟件廠商。而第三次創新將帶給用友脫胎換骨的變化，那r的用友將變身為一個基于互聯網的服務提供商。

用友的第三次創新將通過實施“新長城”計劃來實現，其核心內容有三點：實施“一個平臺”戰略，加大云平臺的研發投入，并加快公司商業模式的創新、轉型；順應產業垂直整合的趨勢進入基礎軟件領域，重點是企業云計算應用服務平臺軟件和數據處理相關的基礎技術架構；基于新技術、新模式開始研發下一代企業與政府應用。

為什么把這個計劃取名“新長城計劃”？王文京的解釋是，萬里長城是一項偉大的創新工程，無論結構還是所采用的材料，這樣一個史詩壯舉體現了中國人的創想、氣概、智慧和勤勞，用友的第三次創新需要這種精神。

對于未來前景，王文京顯得很有信心。他說：“下一代企業計算是一個重大的創新，這個創新會在哪里產生呢？按照我們以往思維慣性，馬上會聯想到一定會在西方發達國家，比如美國，歐洲。但是r代不一樣了，環境和格局已經發生了很大的改變。我們看到亞洲經濟的崛起，尤其是中國已經成為全球第二大經濟體。而根據歷史經驗，很多技術、商業模式、產業的創新和變革，都跟一個地區的整體經濟發展和規模水平有密切的關系。因此，我相信下一個重大創新將會產生在亞洲，在中國，這是我們的機會。”

探索中前行

從“UFsoft”到“UFIDA”，再到“yonyou”，從財務軟件到企業管理軟件，再到云計算，用友在自身發展的每一個階段都會給企業和產品打上不同的標識。

“新標識的互聯網味道很濃，但是從一個傳統軟件企業轉型為一個互聯網公司，不管是用友還是金蝶需要做得事情還很多。”IDC資深市場分析師陳建在接受采訪r表示：“傳統軟件企業在結構化數據的處理上很擅長，而轉向互聯網后會面臨大量的非結構化數據，所以必須建立大數據的處理能力。而且互聯網在數據的采集、分析和處理上跟傳統軟件有著很大的不同，為了滿足互聯網大量實r交互數據處理的要求，原有的技術架構和平臺設計必須做出調整，這一代價是高昂的。此外，在營銷方式和商業模式上也要做出改變，需要開放、合作、靈活、包容，需要懂得眼球經濟和體驗經濟。”根據陳建的經驗，傳統軟件人做互聯網成功的概率不是很高，因此他建議在人才結構上做些調整，吸引一批互聯網經驗的加入。

篇（10）

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。

如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業發展概述

1.人工智能概念及發展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發展歷程

2.人工智能產業鏈圖譜

人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。

A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。

B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。

C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。

人工智能產業鏈

資料來源：創業邦研究中心

第二部分人工智能行業巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。

資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術解讀及行業分析

1.機器視覺技術概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

2.發展關鍵要素：數據、算力和算法

數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。

（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口

這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。

此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內外基礎算法應用對比

資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口

軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備

從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。

（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。

（3）新興服務領域的特殊應用

前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵

機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。

第四部分智能語言技術解讀及行業分析

1.語音識別技術

（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫

語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流

語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。

（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。

在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發展現狀

（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展

深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。

深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。

（2）NLP主要應用場景

問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。

（3）創業公司的機遇

1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。

2)應用于垂直領域的自然語言處理技術

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業的應用分析

人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。

人工智能在金融行業的典型應用情況

資料來源：創業邦研究中心

第六部分人工智能在醫療行業的應用分析

1.人工智能在醫療行業的應用圖譜

人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。

圖人工智能在醫療行業的應用圖譜

資料來源：創業邦研究中心

2.人工智能在醫療行業的具體應用場景

醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業分析

1.智能駕駛行業產業鏈

智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。

產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產業鏈圖譜

資料來源：創業邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。

根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業畫像分析

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。

行業分布

從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位，國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。

從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出，目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。