2019中国工业大数据发展及投资价值研究
大数据时代下管理会计的发展运用——基于中国航空工业集团公司案例研究
1 大数据时代下管理会计的发展1.1大数据的概念大数据的概念大数据是伴随着云计算的普及、物联网和移动互联网的应用而发展的。
大数据时代是数据爆炸式增长的时代。
其应用逐渐渗透到了现代企业经营管理的各个领域。
传统的管理会计也因此受到了前所未有的冲击，日益激烈的商业竞争也促使企业管理会计的与时俱进。
美国一家信息技术研究权威和咨询公司G-arlner公司（2012）认为，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
笔者认为，大数据是指数据量规模巨大、复杂多样和流转速度快，含有对进行有效经营管理有价值的各种信息资源。
企业利用大数据的关键战略意义是通过对数据的搜集、存储、加工、分析，从数据中抽取出有价值的信息加以利用，从而促使企业实现价值的创造。
1.2大数据的特点1.2.1数据容量大且来源广泛大数据一般是指规模在10TB以上的数据量。
能够产生如此巨大的数据量，首先是因为各种现代化仪器的广泛运用，使人们能够更快捷、完整地感知更多的事物，这样信息系统就可以存储这些事物大部分、甚至是全部的数据内容及特征；其次是因为通信工具的利用，人们可以随时随地、克服空间和地域进行联系，特别是机器——机器（M2M）方式的出现，交流的数据量得以成倍增长；最后是因为集成电路价格大幅度降低，使很多物品都有了智能的成分。
这样一来，使用各种设备而产生的数据，其数据规模非常庞大，远远超过目前互联网上产生的信息流量，未来，PB级别的规模将是常态。
1.2.2 更加注重个性化和多样化的信息需求随着大数据时代的发展，人们开始意识到大数据对于价值挖掘的重要性，只有获取尽可能多的数据，才能把握竞争中的有利地位。
于是，随着数据容量以前所未有的态势迅速增长起来的同时，人们的信息需求也变得膨胀起来。
另一方面，大数据技术越发展，人们获取信息、挖掘价值的能力越进步。
“互联网时代的人类信息获取的能力大大增强，人们可以轻轻松松获取各种各样的数据和信息资源，同时，随着信息获取的通道日益增多，对人们来说信息的获取己不再是问题。
中国大数据全产业现状及产业投资前景研究报告
中国大数据全产业现状及产业投资前景研究报告一、背景介绍大数据是当今科技领域的一个热门话题，它随着互联网的兴起而兴起，随着物联网、云计算和人工智能等技术的先进发展，其应用领域越来越广泛。
大数据的产生源于各种领域的海量数据，如社交网络、电商网站、移动设备、汽车、机器人等，这些数据具有很高的价值，可以为企业、政府和个人提供更高效的决策、更好的服务和更优质的产品。
伴随着大数据的崛起，中国的大数据产业也呈现出蓬勃发展的态势。
据统计，2019年，中国大数据市场规模已达到1.3万亿元，同比增长22%，其中大数据基础服务、大数据集成和大数据分析应用服务是三大主要领域。
中国政府也高度重视大数据产业的布局和发展，出台了一系列的政策和规划，推动大数据产业的协同发展，构建大数据生态系统，形成全面融合、均衡发展的大数据产业全链条。
本报告将对中国大数据全产业现状及投资前景进行研究分析。
二、中国大数据全产业现状1、大数据基础设施大数据基础设施是大数据产业的基础，包括硬件、网络、存储等各种基础设施，其稳定性、可靠性和安全性直接影响到大数据产业的发展。
目前，中国的大数据基础设施还面临一些问题，如安全性不高、技术实力不强等。
但是，在政府的支持下，中国的大数据基础设施建设正在逐步完善，数据中心、云计算和边缘计算等技术的应用也越来越广泛。
2、大数据应用服务大数据应用服务是将大数据技术应用到各个行业和领域中，为企业和政府提供高效的决策支持和个性化服务的产业领域。
目前，中国的大数据应用服务主要涉及金融、电商、物流、医疗、智慧城市等领域，其中金融领域是中国大数据应用服务的典型代表，其在风险控制、营销等方面的应用已经呈现出很好的效果。
未来，随着人工智能技术的进一步发展，大数据应用服务的应用领域也将会更加广泛。
3、大数据开发平台大数据开发平台是指应用开发和数据分析的平台，包括数据集成、数据分析、机器学习等。
目前，中国的大数据开发平台主要以阿里云、腾讯云、华为云等为代表，其提供的服务已经在国内外用户中获得了很高的评价。
我国工业互联网与电子商务发展情况分析
2020年第23期总第548近年来，随着工业、制造业的转型升级，工业互联网的出现使产业发展迎来新浪潮。
工业互联网不是简单地理解为工业的互联网，而是可以使工业相互联系的网。
通过工业互联网，可以将参与生产过程的人、机器、数据等联系起来，推动工业生产向自动化、智能化发展，降低生产成本、提高生产效率，推动工业向数字化转型。
总体来说，随着科技的进步，由于工业互联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式（软件）、安全性和信息互通互联性等特点，每一个阶段对于工业互联网都有更深的认识。
2013年4月，德国正式推出了“工业4.0”。
对此，中国为了巩固国内生产制造的优势，大力发展高端制造，进行了一系列相关的顶层设计，并于2015年5月8日正式提出“中国制造2025”。
由政府供给侧改革引导，大型制造型企业率先进行智能生产改造，继而工业互联网进入快速发展期。
对于“电子商务”这一概念，简单来说就是利用信息网络技术来完成商品交易行为的过程。
随着国家的大力支持和人口红利，现阶段我国电子商务已经处于成熟期，主要体现在第三方网站不断丰富的购物体验和更快的物流速度上。
2019年，我国数据中心IDC 建设规模达到7.4万个，居世界第3。
中国5G 的高速发展对工业互联网和电子商务的发展起到重要的作用。
然而，电子商务的发展虽然对部分制造型企业起到了重要的作用，提高了中小型制造企业的销售额，但是以中小企业为主的商家因为受限于电子商务我国工业互联网与电子商务发展情况分析夏亮亮摘要：随着5G 技术的成熟和数据中心的快速建设，工业互联网已经是当今社会必不可少的一项技术，普遍存在于我们的生活、工作和工业生产中。
工业互联网是一种利用IoT 传感技术、通讯、智能分析和数据库技术等采集处理生产、生活数据的技术。
近年来，电子商务在我国发展迅速，其最大特点体现在商品采购成本的优化和购物便利性上。
因此，跨境电子商务和工业电子商务在国家层面推动下发展速度也是势不可挡。
2016-2022年中国制造行业分析及投资前景研究报告
2016-2022年中国制造行业分析及投资前景研究报告中国产业研究报告网2016-2022年中国制造行业分析及投资前景研究报告【出版日期】2016年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【资料来源】/report/R13/R1304/201608/27-212156.html 报告摘要及目录报告目录：第一章中国制造业信息化发展环境分析20第一节制造业信息化界定20一、制造业信息化定义20二、制造业信息化分类20三、制造业信息化产业链21第二节制造业信息化政策环境21一、行业主管部门分析21二、行业监管体制分析22三、行业主要产业政策22第三节制造业信息化经济环境24一、行业与经济的关联性24二、国内外经济运行情况241、宏观经济242、工业形势263、固定资产投资284、人民币汇率变化30三、国内外经济走势预测321、中国经济走势预测322、国际经济走势预测43第四节2015年中国信息化与工业化融合十大趋势49一、智能制造成为两化深度融合主攻方向49二、智能机器人和高端装备制造业爆发式增长49三、工业互联网发展拉开序幕49四、传统企业加快拥抱互联网新模式50五、工业大数据应用初步发展50六、制造业服务化步伐将进一步加快50七、多地探索协同高效制造业创新平台51八、越来越多的制造业将涉足跨境电子商务51九、自主可控软硬件产品对两化融合的支撑能力日趋增强51十、宽带网络对两化融合的支撑能力进一步增强51第二章中国制造业信息化行业运营情况分析52第一节制造业信息化行业总体发展状况52一、行业发展历程概述52二、行业发展特点分析56三、行业商业模式57四、制造业信息化行业市场规模分析59第二节制造业信息化市场消费需求分析60一、制造业信息化市场的消费需求变化60二、制造业信息化行业的需求情况分析62三、2015年制造业信息化品牌市场消费需求分析62 第三节国内外制造业信息化市场企业分析64一、国内外主要企业竞争分析64二、我国制造业信息化市场重点企业分析65三、我国制造业信息化企业经营情况分析65第四节2015年制造业信息化行业运行分析66一、2015年制造业信息化行业利润情况分析66二、2015年制造业信息化行业发展周期分析66三、2016-2022年制造业信息化行业发展机遇分析69 第五节对中国制造业信息化市场的分析及思考69一、制造业信息化市场特点69二、制造业信息化市场变化的方向70三、中国制造业信息化产业发展的新思路71第三章2013-2016年1季度制造业发展概况分析80第一节2013-2016年1季度制造业发展现状分析80一、2013-2016年1季度制造业产业政策分析80二、2013-2016年1季度制造业发展现状分析82三、2013-2016年1季度制造业重点企业分析84四、2013-2016年1季度制造业市场规模分析88第二节我国制造业前景分析92一、制造业发展机遇分析92二、制造业市场发展预测93三、制造业发展前景分析100第四章中国制造业信息化行业应用市场分析103第一节制造业信息化市场深度分析103一、制造业转型需要信息化支撑1031、影响全球制造业转型的七大力量1032、中国制造业转型趋势1043、信息消费带来新的机遇1114、制造企业应对大数据挑战115二、两化深度融合的难点与对策117三、CIO在制造业转型中的使命121第二节信息化对制造业影响分析124一、信息化有助于推动制造业优化转型124二、信息化有利于节约制造企业生产成本126三、信息化全面提升制造企业管理水平127第三节制造企业应用信息技术的基本情况研究129一、企业应用信息技术的基本情况129二、实施制造业信息化工程存在的问题130三、实施制造业信息化工程促进传统产业升级的对策分析131四、实施制造业信息化工程促进传统产业升级的思路、工作重点、工作目标137第五章工业4.0时代中国制造业商业模式创新与投资战略研究分析138第一节工业4.0基本概述与时代大背景138一、工业4.0基本概述1381、工业4.0概念的提出1382、工业4.0的核心特征1393、工业4.0与工业互联网的比较1404、工业4.0与中国制造2025的比较142二、工业4.0时代大背景1521、工业4.0政策背景1522、工业4.0经济背景153三、工业4.0技术背景1721、万物互联时代到来1722、人工智能技术成熟1773、一切皆为大数据179第二节发达国家工业4.0战略规划与经验借鉴187一、德国工业4.0战略1871、德国工业4.0发展原因1872、德国工业4.0发展战略1893、德国工业4.0成功案例190二、美国工业4.0战略1941、美国工业互联网发展原因1942、美国工业互联网发展战略1953、美国工业互联网成功案例198第三节中国工业4.0战略规划与发展路径分析200一、工业4.0助力中国制造业重塑产业链200二、中国工业4.0战略发展规划与发展路径分析2031、中国工业4.0战略主攻方向2032、中国工业4.0战略发展阶段2073、中国工业4.0战略发展路径210三、中国工业4.0与制造业服务化融合创新分析2151、制造业服务化转型的基本概述2152、中国制造业服务化转型的战略规划布局2213、中国制造业企业服务化转型的基本路径223四、中国工业4.0与制造业服务化先驱案例分析2241、海尔智能工厂：国内工业4.0战略先驱2242、沈阳机床i5系列产品：制造业服务型转型先驱226第四节工业4.0下制造业发展模式的颠覆与创新231一、工业互联网重构制造业价值链231二、制造业研发环节的发展模式创新233三、制造业生产环节的发展模式创新2341、智能制造2342、智能工厂236四、制造业流通环节的发展模式创新2371、营销手段数字化2372、分销渠道扁平化2383、物流配送智能化241五、制造业终端环节的发展模式创新2421、制造业服务化为全球大趋势2422、制造业服务化实现路径及优秀案例2443、制造业服务化可能存在的问题246第六章互联网+环境下制造业的机会与挑战248第一节互联网+制造业发展现状分析248一、互联网+制造业市场规模与渗透率2481、互联网+制造业总体开展情况2482、互联网+制造业交易规模分析2483、互联网+制造业渠道渗透率分析250二、互联网+制造业盈利能力分析2531、互联网+制造业发展有利因素2532、互联网+制造业发展制约因素2583、互联网+制造业经营成本分析2694、互联网+制造业盈利模式分析2755、互联网+制造业盈利水平分析277第二节互联网+制造业发展特点分析277一、制造业“互联网+”时代已拉开序幕277二、“互联网+制造业”勃兴六大特点280三、“互联网+”是实践智能制造的重要支撑282第三节互联网+制造业发展热点分析285一、互联网+制造业，要起“化学反应”285二、“互联网+工业”开创制造业新思维287三、互联网+和工业制造业结合将带来重大机遇290四、制造业再成为经济竞争制高点“互联网+”渗入其中291五、“互联网+”在延伸制造业渠道293六、互联网+制造业：地方政府切莫热情过度295七、利用互联网从制造业变身“智造业”297八、互联网+融合工业4.0传统行业的突围之术302九、中国制造业谋变互联网+是未来305十、“互联网+”制造强国的新引擎310第四节2016-2022年互联网+制造业未来前景及趋势预测316一、2016-2022年互联网+制造业市场空间测算316二、2016-2022年互联网+制造业市场规模预测分析317三、2016-2022年互联网+制造业发展趋势预测分析318第七章制造业重点企业信息化发展分析323第一节中国第一汽车集团公司323一、企业发展简况分析323二、企业经营情况分析324三、企业经营优劣势分析330第二节宝钢集团有限公司332一、企业发展简况分析332二、企业经营情况分析333三、企业经营优劣势分析339第三节中国航空工业集团公司344一、企业发展简况分析344二、企业经营情况分析345三、企业经营优劣势分析352第四节联想控股股份有限公司353一、企业发展简况分析353二、企业经营情况分析353三、企业经营优劣势分析360第五节珠海格力电器股份有限公司362一、企业发展简况分析362二、企业经营情况分析363三、企业经营优劣势分析369第八章中国制造业信息化行业产业链分析372第一节上游产业分析372一、发展现状372二、发展趋势预测373三、行业对制造业信息化行业的意义378第二节下游产业分析381一、发展现状381二、发展趋势预测383三、行业新动态384四、下游产业对制造业信息化行业的影响388第九章制造业信息化企业投资战略与客户策略分析394第一节制造业信息化企业发展战略规划背景意义394一、企业转型升级的需要394二、企业强做大做的需要397三、企业可持续发展需要400第二节制造业信息化企业战略规划制定依据406一、国家产业政策406二、行业发展规律406三、企业资源与能力407四、可预期的战略定位407第三节制造业信息化企业战略规划策略分析409一、战略综合规划409二、技术开发战略410三、区域战略规划413四、产业战略规划414五、营销品牌战略415六、竞争战略规划415第四节制造业信息化企业重点客户战略实施416一、重点客户战略的必要性416二、重点客户的鉴别与确定418三、重点客户的开发与培育418四、重点客户市场营销策略419第十章制造业信息化行业投资战略规划与建议421第一节制造业信息化行业主要投资机会分析421一、制造业信息化行业重点技术投资机会分析421二、制造业信息化行业重点产品投资机会分析421三、制造业信息化行业商业模式创新投资机会422四、制造业信息化行业其他领域投资机会423第二节制造业信息化领域投资风险分析424一、制造业信息化领域投资壁垒分析424二、制造业信息化领域投资风险分析424三、制造业信息化领域盈利能力分析425第三节关于制造业信息化行业的投资建议425一、投资方向浅析425二、投资机会把握的建议427部分图表目录：图表12006年Ⅰ季度—2016年Ⅰ季度国内生产总值季度累计同比增长率（%）25 图表22006年3月—2016年3月工业增加值月度同比增长率（%）26图表32006年1-3月—2016年1-3月固定资产投资完成额月度累计同比增长率（%）28图表4中国制造业信息化投资规模变化趋势60图表5中国大型企业业务系统建设状况70图表6近一年制造业PMI指数88图表7近年各主要行业的发展状况89图表82006-2016年1-5月全社会固定资产投资及增速93图表92006-2016年1-5月固定资产分类增速93图表102006-2016年1-5月制造业固定资产投资增速94图表112013-2016年1-5月制造业增加值累计增速95图表12国内制造业固定资产投资及增速96图表13制造业按照消费属性分类96图表14消费品制造业PMI97图表15医药制造固定资产投资及增速98图表16食品制造固定资产投资及增速99图表17物流相关产业固定资产投资及增速99图表182011-2015年中国大数据产业市场规模增长情况(单位：亿元，%)179 图表192016-2022年中国大数据产业市场规模及预测(单位：亿元，%)180 图表202014年中国大数据产业投资分布情况(单位：%)181图表21大数据产业日趋成熟183图表22大数据技术在工业4.0中的应用184图表23近3年中国第一汽车集团公司资产负债率变化情况324更多图表见正文......什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。
从规模增长走向价值增长——新基建背景下大数据中心产业发展的问题与思考
NDUSTRY 产业科技中国 2021年4月 第4期60从规模增长走向价值增长■文/陈健 陈志（中国科学技术发展战略研究院）自1960年世界首个飞机定座管理的数据处理系统面世，数据中心经历了80年代计算机服务器端的普及，90年代互联网浪潮，21世纪云计算、大数据的兴起，正在实现新一轮跃迁。
我国大数据中心建设起步较晚，无法满足高速增长的流量规模和日益丰富的应用场景需求。
2021年，中央对加快新型基础设施建设接连作出部署，为大数据中心产业带来重大利好。
在这重大变局的窗口期，我国应如何“巧借力”推动大数据中心产业迈上新台阶，实现从规模增长向价值增长的转变？一、“新基建”概念下大数据中心建设呈现新特征随着国家层面将数据作为一种战略资源加以重新定义，也对纳入“新基建”范畴的大数据中心提出了新要求。
（1）技术之新：关键核心技术自主可控是大数据中心建设的命门。
5G、云计算、IoT、AI、边缘计算、区块链等新兴技术的发展在对大数据中心的规模、建设模式、能效等问题提出挑战的同时，也推动大数据中心向规模化、标准化、智能化、分布式、高密度、绿色节能的方向演进。
因此，新一代大数据中心绝不是传统数据中心做规模的复制，而是诸多前沿技术的集成，是我国推进核心技术攻关和自主创新成果落地应用的重要载体。
（2）生态之大：赋能产业全面转型升级是大数据中心建设的价值导向。
建设大数据中心绝不是盲目建设一堆基础设施，更重要的是运用大数据的思想和技术，使产业上下游能更好地利用大数据中心基础设施提供的存储、处理和数据服务能力，赋能各行各业的数字化、智能化转型，实现产业升级。
这要求新一代大数据中心建设需在产业布局、功能定位、生态构建、商业模式等方面通盘考虑，从而形成跨行业、跨环节、多场景、多要素融通协作的全新的价值创造体系。
（3）格局之高：全球视野是扩宽大数据中心市场空间的基本保证。
大数据服务需求具有全球性。
在中美贸易摩擦升级和全球疫情告急的背景下，大数据中心的建设为我国加强与全球的数字化互联互通、成为全球重要的供应链枢纽提供了千载难逢的机遇。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
沙坪坝区工业大数据产业发展趋势及投资可行性研究报告
沙坪坝区工业大数据产业发展趋势及投资可行性研究报告一、研究背景及目的当前，经济全球化和数字化进程的不断推进，工业大数据产业成为全球投资热点。
作为中国的制造业重镇，沙坪坝区工业规模宏大，而其传统工业生产方式面临转型升级的压力。
针对沙坪坝区的区位条件、经济发展现状和政策导向，本文旨在探讨沙坪坝区工业大数据产业的发展趋势及在该领域中的投资可行性。
二、沙坪坝区工业大数据产业的发展现状工业大数据，又称为工业互联网、工业物联网、工业信息化等，是数字化、网络化、智能化的制造模式。
沙坪坝区以器械、智能制造等一系列传统产业为支撑，逐渐向制造业转型升级。
近几年来，沙坪坝区工业大数据产业的发展对于塑造其经济发展新动能和增强产业竞争力发挥了重要的作用。
沙坪坝区成功地引进了一些工业4.0、智能制造等新兴技术，推进了传统制造业的深度融合，改变了传统制造业的生产方式和经营方式。
截至2020年底，沙坪坝区工业大数据产业规模约为150亿元人民币，成为该区域新兴产业中的活跃份子。
三、沙坪坝区工业大数据产业的发展趋势1.智能化程度升级工业大数据在生产中发挥了非常重要的作用，成为新一代互联网的基础设施之一。
未来沙坪坝区的工业大数据产业将进一步智能化，为企业带来更多的生产效益和经济收益。
2.加强制造业和服务业一体化发展工业大数据将推动制造业向服务业的转化。
沙坪坝区将进一步加强制造业和服务业之间的融合，将服务变得更加智能、精细化，提高企业的附加值。
3. 建立全产业链人才培养体系沙坪坝区将加强人才的培养，建立全产业链的人才培养体系，加强对人才的引进、培养、留用和激励。
培养出一批精英人才，特别是一些既懂得制造业又会运用工业大数据的优秀人才。
4. 建立“智慧工厂”模式沙坪坝区将推进“智慧工厂”模式的建设，把工业大数据与传统制造模式精准结合。
在生产过程中，通过大数据技术实现数据共享，企业、客户、供应商等其它有关方面的信息在生产过程中互相流通，从而提高生产效率和生产质量。
2019中国工业大数据发展及投资价值研究-赛迪顾问
消费数据 1
目标是产品
精准数据流闭环 3
挖掘数据价值
精准数据流闭环
转成数据 2
数据分析 3
2 工业大数据
产生数据 工业动作 1 分析数据
6 精准反馈
4 形成结果
5 转化命令
根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向
不同工业行业领域都有各自独特的知识领域和机理形成的行业门槛，每一个工业场景在不同行业、不同企业中的需 求也会差异较大，没有一个普适性的解决方案可以在各个行业、场景、企业通用。因此，大多数工业大数据企业未来将 呈现行业聚焦、场景聚焦模式，尤其对于工业企业成立分公司或部门专门研究大数据解决方案的企业，必将根植其优 势 行业，围绕优势行业拓展到相关行业，为相关行业的企业提供工业大数据解决方案。
3 工业大数据典型应用场景
产品设计与研发
司机驾驶习惯
车辆信息
• 加速度
• 胎压
• 刹车距离
• 电池系统
• 实时位置
产
品
改
数据分析
进
福特公司
• 司机驾驶习惯 • 充电习惯
利用大数据技术分
• 车辆位置
析用户驾驶习惯，
优化产品
电力公司
充电站位置 电力资源分配
本案例中工业大数据的应用为下一代电动汽车产品的功能优化提供了更为明确的改善点，也使汽车制造企业对用户需求更加明确，能够更好的 提升用户体验。此种应用方式不仅适用于汽车行业，各类离散型制造业都可借鉴此种方式优化产品，例如家电、手机等。另外，对于以上案例 采集的数据，电力公司和其他第三方供应商也可以通过分析这些数据，决定建立充电站的位置，并预防电网超负荷运转等。
2019中国工业大数据发展 及投资价值研究
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
2019-2024年中国车联网服务行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国车联网服务行业发展及产业投资空间专项研究报告随着互联网技术的不断发展，车联网服务行业已经成为中国新兴的战略性产业，并且拥有着广阔的市场前景和巨大的投资空间。
根据有关数据统计分析，2019-2024年中国车联网服务行业的总规模将预计达到5000亿元，未来几年内将保持高速稳定增长态势。
首先，随着中国汽车市场的不断增长，智能汽车、智能驾驶、车联网等新型车辆技术和服务正逐渐成为整个行业的发展热点。
同时，消费者对于汽车驾驶体验和产品安全性方面的要求越来越高，因此车联网服务的需求也在不断增长，例如GPS导航、智能驾驶辅助、车身安全控制等。
因此，预计未来几年内，中国车联网服务行业的主要增长点将集中在这些领域，市场规模不断扩大，投资机会逐渐增多。
而在技术方面，车联网服务行业的发展前景也很广阔。
未来几年内，车联网技术将不断创新，涌现出更多能够满足市场需求的新型应用，例如基于人工智能、大数据和云计算等方面的新型车联网产品和服务等。
与此同时，随着5G技术的逐步普及和不断发展，车联网服务行业将迎来更多的发展机遇，未来的市场前景将非常广阔。
最后，在产业投资方面，车联网服务行业的投资热度也在不断增加。
虽然车联网服务行业非常新兴，但是越来越多的互联网巨头和传统汽车企业正开始加大对车联网技术和服务的投资力度，同时政府也出台了很多政策和措施，以鼓励和扶持车联网服务行业的快速发展。
因此，预计未来几年内，车联网服务行业将吸引更多的投资和资本，市场竞争将更加激烈，但同时也将会带来更多机遇。
总之，2019-2024年中国车联网服务行业将是一个高速发展的新兴产业，拥有着广阔的市场前景和巨大的投资空间。
具体而言，未来几年内行业将集中在车联网技术和服务上，新型产品和应用涌现不断，而产业投资方面，也将会吸引越来越多的投资和资本，市场竞争非常激烈。
因此，对于有兴趣在该行业投资的投资者而言，需要充分了解市场趋势和行业特点，同时也需要谨慎分析和评估风险，才能获得更好的投资效果。
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2019中国工业大数据发展及投资价值研究
1概念界定及发展演进
工业大数据是指在工业领域中，围绕智能制造模式，以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称，包括从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供
应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期各个环节产生的数据。
生产经营相关业务
联网数据
工业大数据以
数据资产全生命周
期管理为核心
第一次工业革命
第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命
“大数据”一词在《第三次浪潮》书中出现苹果推出网络商店iTunes Store ，具有数字音乐搜索、数据共享与评价、消费记录等大数据功能
工信部印发《物联网“十二五”发展规划》把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这些是大数据的重要组成部分“大数据”首次写入我国《政府工作报告》国务院《促进大数据发展行动纲要》，明确指出要全力推动大数据发展和应用国务院发布《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，加快新旧发展动能和生产体系转换
国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，深入推进“互联网+先进制造业”，规范和指导我国工业互联网发展
2018年工信部发布《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，推动企业运用云计算加快数字化、网络化、智能化转型工信部发布《大数据产业发展规划（2016—2020年）》，提出了“到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成”的发展目标工信部发布《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，提出到2020年底，初步建成工业互联网基础设施和产业体系
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，明确提出实施智能制造工程
赛迪顾问，2019年8月
随着大数据应用时代的到来，工业大数据这一大数据细分领域也逐渐被重视。
为推动工业大数据的发展，我国正在深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程。
国家政策在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的规划，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。
1760年1850年1950年
1980年2003年
2011年2014年2015年2016年2017年2018年
2工业大数据发展概况。