2018年智能制造行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录一、百度：孤注一掷，全面押注人工智能 (5)1.1 人才储备 (5)1.2 计算设施 (7)1.3 数据积累 (8)1.4 技术算法 (9)1.5 应用场景 (9)二、阿里：融入人工智能，不断扩大云计算先发优势 (11)2.1 人才储备 (11)2.2 计算设施 (13)2.3 数据积累 (13)2.4 技术算法 (14)2.5 应用场景 (14)三、腾讯：自带用户与数据，AI 与内在业务结合为主 (15)3.1 人才储备 (16)3.2 计算设施 (18)3.3 数据积累 (18)3.4 技术算法 (19)3.5 应用场景 (19)风险提示 (21)图目录图 1：“人机料法环”五要素模型 (4)图 2：基于百度大脑和智能云的人工智能 ABC 布局 (5)图 3：近年来从百度离职的 AI 技术牛人 (6)图 4：腾讯云 AI 产品服务矩阵图 (15)图 5：腾讯人工智能相关实验室 (16)表目录表 1：百度通过收购获得人才加盟 (6)表 2：百度硬件基础设施投入 (7)表 3：百度相关平台建设 (8)表 4：百度技术算法公开案例 (9)表 5：百度技术算法相关投资案例 (9)表 6：百度人工智能应用场景 (9)表 7：阿里人工智能相关实验室 (12)表 8：阿里人才招募 (12)表 9：阿里基础计算设施 (13)表 10：阿里技术算法公开案例 (14)表 11：阿里人工智能应用场景 (14)表 12：腾讯人才招募及培养 (17)表 13：腾讯硬件基础设施投入 (18)表 14：腾讯相关平台建设 (18)表 15：腾讯技术算法公开案例 (19)表 16：腾讯人工智能应用场景 (20)梳理人工智能关键要素时，借鉴制造业领域质量管理方法，提出推动人工智能商业化进展的”人机料法环“五要素模型，具体而言将各方面要素概括为：人才储备、计算设施、数据积累、技术算法、应用场景。
2018年智能制造行业分析报告
201820186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。
2018年人工智能专题市场调研分析报告
2018年人工智能专题市场调研分析报告1.未来已来，人工智能时代开启1.1弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远根据传统认知科学的研究成果，智能包含以下几种能力：1）感知能力。
感知能力即对外界情况的感受与认知，其中包含两种处理方式：一种是面对简单或紧急情况，可不经大脑思考进行本能反应与应对。
另一种是面对复杂情况，需要经大脑皮层进行处理与思考后，做出反应与应对；2）记忆与思维能力。
其中，记忆是对感知到的外界信息或由思维产生的内部知识的存储过程，思维是对所存储的信息或知识的本质属性、内部规律等的认识过程；3）学习和自适应能力。
能通过学习和自适应进行智能思维能力进化是人类智能的重要体现；4）决策与行为能力。
即通过对信息或知识判别后，进行主观决策与行为。
图1：智能具体包含四种能力人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能产品背后的数据、软件及算法等是人工智能的核心要素，而包括机器人、语音助手等在内的软硬件产品仅是人工智能的载体。
人工智能的概念很宽泛，可将人工智能依据实力划分为三类：1）弱人工智能：仅擅长某个单方面应用的人工智能，超出特定领域外则无有效解；2）强人工智能：人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，且无法简单进行人类与机器的区分；3）超人工智能：在各个领域均可以超越人类，在创新创造、创意创作领域均可超越人类，可解决任何人类无法解决的问题。
我们认为，从目前人工智能的应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。
而未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。
2018年智能制造行业分析报告
目录一、智能制造——引领产业新革命 (3)1.1、智能制造：产业升级的必经之路 (3)1.2、政治东风借力，市场前景向好 (5)1.2.1、政策密集出台，催化产业高速发展 (5)1.2.2、智能制造成各国制造业战略核心 (5)1.3、云-网-端架构：实现制造业智能化的核心架构 (6)二、云端：平台级应用推动智能化升级 (8)2.1、数据互联、智能应用：智能制造云端构建的基础与核心.. 82.2、智能制造背景下，企业数字化建设将得到显著拉动 (10)2.3、工业云平台上，大数据与人工智能将充分赋能制造业 (13)三、网端：为工业互联及数据流通提供基础支撑 (14)3.1传统工业通信技术亟待变革 (15)3.2工业以太网发展势头加快，份额已然超过现场总线 (17)3.3无线通信快速增长，将重新定义工业场景连接 (18)四、执行端：迈向智造时代的现实载体 (20)4.1打破传统工业体系信息围墙，抓取设备端的海量数据 (20)4.2工业机器人有望成为智造时代的最佳载体 (21)4.2.1工业机器人需求有望提速，内资企业加速追赶 (22)4.2.2加速补齐短板，减速机等核心部件奋起直追 (25)4.2.3伺服系统：智能制造的核心环节 (28)五、投资建议与投资标的 (33)六．风险提示 (48)一、智能制造——引领产业新革命1.1、智能制造：产业升级的必经之路改革开放40年，中国经济已从高速增长转向中高速增长的经济新常态，过去依靠低成本、低价格及大规模生产能力的优势也将逐渐削弱，中国制造业面临着人口红利消失、劳动力、土地等生产要素成本提升的问题，迫切需要通过智能制造技术重塑中国制造业的新优势。
制造业是中国经济的第一大产业，也是立国之本、强国之基，根据国家统计局公布的2017年GDP的827,112亿元中，制造业增加值为242,707亿元，同比增长8.6%，占GDP的29.3%。
自2010年起，中国就已跃居为全球制造业第一大国，并且是世界上唯一拥有完整工业体系的国家，2010-2017年，我国制造业增加值呈现出逐年增长的趋势，但是增速逐渐趋于平缓。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒 (5)一、人工智能时代到来，各行业面临变革 (5)二、AI算法超人类能力，极端场景也能实现感知与认知 (6)三、“算法红利”即将消失 (8)四、三大壁垒日益显现 (9)第二节人工智能技术赋能安防行业，打开市场增长空间 (12)一、高清摄像头升级为“AI+安防”提供可能性 (12)二、AI赋能安防，点线面全维度布防 (15)三、AI赋能安防行业所提供的核心价值 (21)第三节安防投入持续增加，为“AI+安防”落地提供资金支持 (22)一、恐怖袭击频发，全球安防市场保持增长 (22)二、国内政府需求驱动，安防产业前景向好 (23)三、安防-PPP模式出现，多快好省建设平安城市 (26)第四节多维度掘金“AI+安防”投资机遇 (31)一、软件及运营成为新阶段投资重点，AI软件厂商最为受益 (31)二、新疆地区和二三线城市将成为智能安防投入重点 (33)三、技术实力与三个产业化壁垒观察AI安防企业核心竞争力 (34)图表目录图表1：CNN图像识别算法原理 (5)图表2：支付宝刷脸支付 (5)图表3：微软Windows10支持刷脸解锁 (6)图表4：人脸识别超越人眼 (7)图表5：图像处理技术突破光源限制 (7)图表6：ImageNet比赛中历年算法识别率提升主要源于神经网络模型复杂度增加 (8)图表7：AI模型训练需要大量优质标注数据 (10)图表8：IBM在AI医疗领域并购版图 (10)图表9：人工智能（Machine Learning）刚刚经历盖特纳最热区间 (11)图表10：我国视频监控的四个阶段 (12)图表11：模拟摄像机与网络摄像机的比较 (14)图表12：H.264 VS H.265不同清晰度下码率对比（Mbps） (14)图表13：H.265 VS Smart265，1080P下码率对比（Mbps） (15)图表14：中国生物识别市场规模与预测（亿元） (16)图表15：中国人脸识别行业市场规模预测（亿元） (17)图表16：图像识别在道路监控及交通执法中的应用 (18)图表17：套牌车分析系统应用 (18)图表18：人群分析与重点区域布防应用 (20)图表19：语言要素及语义理解模型 (21)图表20：全球安防设备销售额预测 (22)图表21：中国安防行业成长的驱动因素 (23)图表22：中国安防行业市场规模 (23)图表23：安防行业产业链示意图 (24)图表24：2016安防行业热度占比 (25)图表25：PPP项目流程图 (26)图表26：第三批PPP项目一览 (28)图表27：截止2016年底项目落地率超过30% (29)图表28：各地PPP项目数量不断扩大 (29)图表29：各地PPP项目金额不断增长 (30)图表30：2015-2017（1-3）订单项目数量占比 (32)图表31：2015-2017（1-3）订单合同金额占比 (32)图表32：全国安防订单数量分布 (33)图表33：全国安防订单金额分布 (34)图表34：AI图像识别的技术梯队化 (34)图表35：数据获取能力比较 (35)图表36：产品化能力比较 (36)图表37：渠道能力比较 (36)表格目录表格1：近期全球恐袭事件一览 (22)表格2：PPP相关政策梳理 (27)表格3：近期PPP安防相关项目梳理 (31)表格4：智能安防领域企业实力比较 (37)第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒一、人工智能时代到来，各行业面临变革2016年，人工智能的概念随着AlphaGo打败人类棋手开始大热。
2018年电子设备智能制造行业分析报告
2018年电子设备智能制造行业分析报告2018年2月目录一、行业主要产品概述 (6)1、通信网络设备 (6)（1）网络设备 (6)（2）电信设备 (6)（3）通信网络设备高精密机构件 (7)2、云服务设备 (7)（1）服务器 (8)（2）存储设备 (8)（3）云服务设备高精密机构件 (8)3、精密工具和工业机器人 (9)（1）精密工具 (9)（2）工业机器人 (9)二、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及政策 (10)1、行业主管部门及监管体制 (10)2、主要法规政策 (11)三、行业发展概况 (13)1、行业发展现状 (13)（1）全球电子设备智能制造行业市场容量 (13)（2）中国电子设备智能制造行业市场容量 (14)2、行业发展趋势 (15)（1）品牌商与制造服务商之间的供应链协作不断巩固深化，进入协同发展阶段 (15)（2）电子设备智能制造行业应用领域日益多元化 (16)（3）在“先进制造+工业互联网”背景下，电子设备智能制造服务的智能化要求越来越高 (17)3、行业竞争格局 (18)（1）行业领先企业市场份额相对稳定 (18)（2）行业集中度较高，境外企业占据主导地位 (19)四、进入本行业的主要壁垒 (20)1、生产技术壁垒 (20)2、人才壁垒 (20)3、客户资源壁垒 (21)4. 规模生产的壁垒 (21)5、高新技术研发能力壁垒 (22)6、供应链管理能力壁垒 (22)7、工业生产数据壁垒 (22)五、行业利润水平情况 (23)六、影响行业发展的因素 (24)1、有利因素 (24)（1）政府的政策扶持为行业发展提供了良好的宏观环境 (24)（2）行业内已形成良好的经营生态圈 (24)（3）国际产业分工转移为行业带来新的发展机遇 (25)（4）产业集群效益明显 (25)（5）工业互联网的兴起将进一步促进行业的转型与升级 (26)2、不利因素 (28)（1）智能终端技术更新换代较快 (28)（2）工业互联网领域缺乏统一的技术标准 (28)（3）国内生产成本逐年上升，人才供给不足 (28)七、行业技术水平及技术特点 (29)1、PCBA制程 (29)2、系统组装 (29)3、工业互联网关键技术 (30)（1）智能数据采集技术 (30)（2）设备兼容技术 (30)（3）网络技术 (30)（5）安全技术 (31)八、行业周期性、季节性和区域性特征 (31)1、行业周期性特征 (31)2、行业季节性特征 (32)3、行业区域性特征 (32)九、行业上下游之间的关系 (32)1、上游行业 (33)2、下游行业 (34)3、生产过程智能化对本行业发展的影响 (34)十、行业发展趋势及竞争情况 (35)1、工业互联网发展趋势及竞争情况 (35)（1）市场容量及发展趋势 (35)（2）市场竞争状况 (36)2、通信网络设备产品市场发展趋势及竞争情况 (37)（1）市场容量及发展趋势 (37)（2）市场竞争状况 (39)（3）主要企业简况 (39)①伟创力 (39)②捷普 (39)③新美亚 (40)④天弘 (40)⑤可成科技 (40)⑥比亚迪电子 (41)⑦环旭电子 (41)⑧卓翼科技 (41)⑨欧菲科技 (42)⑩共进股份 (42)⑪长盈精密 (42)3、云服务设备产品市场发展趋势及竞争情况 (43)（1）市场容量及发展趋势 (43)（2）市场竞争状况 (44)（3）主要企业简况 (44)①广达 (44)②纬颖科技 (44)4、精密工具类产品市场发展趋势及竞争情况 (45)（1）市场容量及发展趋势 (45)（2）市场竞争情况 (45)5、工业机器人市场发展趋势及竞争情况 (46)（1）市场容量及发展趋势 (46)（2）市场竞争状况 (46)一、行业主要产品概述1、通信网络设备通信网络设备类产品主要包括各类型网络设备、电信设备及通信网络设备高精密机构件等。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2017 年 7 月《新一代人工智能发展规划》发布，人工智能上升到国家战略。《新一
代人工智能发展规划》里，国家明确对人工智能发展指出分三步走的目标，以全面 支撑科技、经济、社会发展和国家安全。 第一步，到 2020 年人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技 术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智 能核心产业规模超过 1500 亿元，带动相关产业规模超过 1 万亿元。 第二步，到 2025 年人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制 造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核 心产业规模超过 4000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元。 第三步，到 2030 年人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、 社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系 统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。 图 2：人工智能国家战略，政策落地速度超预期
国内政府对于人工 智能行业的政策支持力度越来越大 。回顾相关文件，人工智能从 作为互联网和新兴技术一部分被提及，到成为重点阐述和关注的关键技术，再到被 放到国家战略层面高度关注，作为未来国家间竞争的技术高地，人工智能越发得到 政府重视和政策支持。
表 2：《新一代人工智能发展规划》及的政策手段内容资源配臵
建立财政引导、市场主导的资金支持机制，优化布局建设人工智能创新基地，统筹国际国内 创新资源。
制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范，完善支持人工智能发展的重点政策，建立人
2. 软硬件基础逐渐成熟，应用场景不断扩张........................................... 6
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录第一节 2017年将是人工智能产业的加速点 (4)一、应用初显：进入“超人”领域 (4)二、软件突破：深度学习为核心算法 (11)三、硬件创新：智能芯片刷新纪录 (12)四、大数据：为AI进化提供养料 (15)第二节制霸人工智能，技术革命的核心先导 (16)一、巨头布局AI，兼并投资稳步上升 (16)二、发达国家抓紧布局人工智能，争夺未来话语权 (18)三、多维度看中国在AI领域弯道超车机会 (20)第三节三领域看人工智能投资机会 (24)一、智能感知领域 (24)二、智能分析领域 (24)三、智能服务领域 (24)图表目录图表1：人工智能多领域投资热度情况 (4)图表2：人工智能基础、技术、应用层的进入门槛和价值 (5)图表3：人工智能将完成人体，公司和产业的重构 (5)图表4：高考机器人初考22min得105分 (6)图表5：高考机器人解题逻辑思维 (7)图表6：AlphaGo三比零完胜世界冠军柯洁 (8)图表7：AlphaGo采用的蒙特卡洛搜素算法（深度学习的一种） (8)图表8：至2025年人工智能的应用将减少23万金融员工 (9)图表9：德勤财务机器人应用范围广大，可取代财务人员 (10)图表10：深度学习是人工智能软件技术的核心 (11)图表11：深度学习与传统计算模式完全不同 (11)图表12：GPU芯片龙头英伟达自宣告投资人工智能芯片至今涨幅已达309% (12)图表13：IBM仿人脑芯片truenorth构建电子动物大脑 (13)图表14：IBM制成首个相变神经元,可实现高速无监督学习 (14)图表15：大数据是AI的基础 (15)图表16：全球人工智能投资交易次数和投资额 (16)图表17：谷歌5年来收购人工智能公司不断，巩固其领军地位 (17)图表18：2017年各大公司人工智能商用化程度 (17)图表19：全球人工智能投资额份额，美国遥遥领先 (18)图表20：美国初创企业占全球人工智能投资交易的70% (19)图表21：新一代人工智能发展规划主要推动四个方面的工作 (21)图表22：中国脑计划一体两翼战略 (23)表格目录表格1：当前已经公布的人工智能芯片 (14)表格2：美日欧国家层面驱动人工智能进入实质性发展阶段 (18)表格3：中国在人工智能领域的优势 (20)表格4：中国人工智能支持性文件和官方举动 (21)表格5：国内人工智能产品概览 (22)第一节2017年将是人工智能产业的加速点人工智能此轮浪潮经历了5年的发展，其基础软硬件和产品应用都已经进入高速发展期。
2018年我国智能制造装备行业发展情况及未来发展趋势综合分析报告
2018年我国智能制造装备行业发展情况及未来发展趋势综合分析报告
2019年3月4日
一、世界智能制造装备行业发展现状
世界制造业先后经历了手工制造、流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生了改变，经历机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。
在生产制造由劳动密集型向技术密集型转型的道路上，大力发展智能制造装备变得不可或缺。
制造装备的发展历程如下：
制造装备发展历程
经历了互联网泡沫和经济危机后，发达国家为实现制造业回流，纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业，智能制造装备的发展成为世界各国竞争的焦点。
工业发达的国家和地区纷纷做出战略部署，如美国的“先进制造业伙伴计划”、欧盟的“全球最大的民用机器人研发计划‘SPARC’”、德国的“工业 4.0”、日本的“机器人战略”等。
世界部分国家智能装备战略部署。
2018年民用电子智能制造行业分析报告
2018年民用电子智能制造行业分析报告2018年10月目录一、行业监管和主要法律法规、政策 (3)1、行业监管 (3)2、主要监管法规及产业政策 (4)二、行业发展概况 (5)三、影响行业发展的因素 (9)1、有利因素 (9)（1）国家政策大力支持 (9)（2）下游市场领域的蓬勃需求 (9)（3）全球制造业转移 (10)2、不利因素 (10)（1）与发达国家相比尚有一定差距 (10)（2）专业人才缺乏 (11)（3）整体配套能力不强 (11)四、行业主要壁垒 (11)1、技术壁垒 (11)2、人才壁垒 (12)3、资金壁垒 (12)五、行业技术特点和经营模式 (12)六、行业上下游之间的关联性 (13)一、行业监管和主要法律法规、政策1、行业监管民用电子智能制造行业的主管部门是行业主要管理部门有国家发展和改革委员会、国家工业与信息化部、科技部等，智能交通行业的主管部门还包括交通部等。
国家发展和改革委员会主要负责研究拟订并组织实施智能装备与系统行业的发展战略、规划和其中重点领域的专项规划（含基地规划），提出总量平衡、结构调整目标及产业布局；审核智能装备与系统行业的重大项目以及大型企业集团的投资规划，协调重大问题；研究拟订、修订智能装备与系统行业的产业政策，起草法律、法规及配套的规章、制度并监督实施；提出智能装备与系统行业的体制改革、技术进步、投融资、利用外资、金融、贸易、财税政策建议及专项消费政策和配套措施。
国家工业和信息化部负责研究提出工业发展战略，拟订工业行业规划和产业政策并组织实施；指导工业行业技术法规和行业标准的拟订；推动重大技术装备发展和自主创新等智能。
国家工业和信息化部负责制定智能装备与系统行业技术法规和行业标准。
科技部主要负责研究提出科技发展的宏观战略和科技促进经济社会发展的方针、政策、法规；研究科技促进经济社会发展的重大问题；研究确定科技发展的重大布局和优先领域；推动国家科技创新体系建设，提高国家科技创新能力等工作。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录一、人工智能的定义和变展历程 (6)1. 定义 (6)2. 发展历程 (6)二、 AI 技术基石 (7)1. 三大技术基石：深度学习算法+计算能力+大数据 (7)2. 神经网络与深度学习 (8)3. 计算能力：从 CPU 和 GPU 到 TPU，当前 AI 的加速计算模式 (13)三、自然语言处理和计算机视觉：语音和图像识别达到商业化高度 (18)1. 自然语言处理和机器翻译 (20)2. 计算机视觉和图像识别 (22)3. 卷积神经网络基本原理 (24)四、科技巨头引领人工智能技术变展 (26)1. 英伟达：从游戏到人工智能，再次引领 GPU 通用计算潮流 (26)2. 谷歌：以 AlphaGo 和 TensorFlow 开源为例，全面布局深耕细作 (29)3. 英特尔：并购融合 ASIC 和 FPGA，提供 AI 计算整体解决方案 (31)4. IBM、百度等公司 AI 战略简介 (34)五、下游商业模式：AI+垂直应用 (35)1. AI+汽车：自动驾驶正徐徐走来 (36)2. AI+医疗：影像诊断等率先在医院实践 (39)3. AI+安防：人脸识别和车辆检测获得广泛应用 (41)4. AI+机器人：智能仓储是典型应用场景之一 (44)六、部分重点公司 (46)1. 中科曙光：高性能计算龙头，积极布局“从芯到云”全产业链 (46)2. 科大讯飞：从智能语音到人工智能，行业应用加速落地 (50)3. 海康威视：视频安防龙头，智能化和 AI 创新业务推动公司持续成长 (54)七、风险提示 (58)图目录图 1：AI 的三大技术基石 (8)图 2：机器学习与神经网络之间的关系 (9)图 3：神经元 M-P 模型和单层神经网络结构 (9)图 4：前馈神经网络 (11)图 5：深度学习与传统方法的区别 (13)图 6：加速计算是现在 AI 的基石 (14)图 7：GPU 加速计算原理 (14)图 8：GPU 和 CPU 差异示意图 (15)图 9：TPU 结构图 (16)图 10：寒武纪-1A（Cambricon-1A） (16)图 11：DianNao 结构图和 Layout (17)图 12：图像识别和语音识别错误率达到人类水平 (18)图 13：2016 年 CHiME 比赛试错误率对比（六麦克风场景） (19)图 14：ILSVRC 图像识别挑战赛分类错误率 (20)图 15：神经机器翻译的编码器-解码器框架 (21)图 16：计算机视觉系统框架 (23)图 17：简化的卷积神经网络结构 (24)图 18：二维卷积运算示意图 (25)图 19：最大池化运算操作示意图 (25)图 20：英伟达在 GPU 领域的变展阶段 (26)图 21：深度学习领域与英伟达合作的组织数量 (27)图 22：英伟达季度营收及分部（百万美元） (28)图 23：英伟达自动驾驶专用芯片 Xavier (29)图 24：英特尔 AI 战略 (32)图 25：英特尔面向深度学习的通用架构 (32)图 26：英特尔 Nervana 平台 (33)图 27：百度深度学习开源平台（PaddlePaddle） (34)图 28：百度大脑技术服务 (34)图 29：人工智能产业链框架 (35)图 30：自动驾驶变展路径 (36)图 31：自动驾驶原理框架 (37)图 32：驾驶分级概况 (37)图 33：自动驾驶路线图 (38)图 34：百度 Apollo 技术框架 (39)图 35：百度 Apollo 开放路线图 (39)图 36：人脸检测跟踪 (42)图 37：行人车辆检测 (43)图 38：旷视科技智能安防解决方案 (43)图 39：亚马逊 Kiva 机器人 (45)图 40：极智嘉仓储机器人 (45)图 41：中科曙光营收变动情况 (47)图 42：中科曙光净利润和毛利率变动情况 (47)图 43：2016 年中国 HPC TOP100 厂商份额（系统数） (48)图 44：2016 年中国 HPC TOP100 厂商份额（总性能） (48)图 45：科大讯飞核心技术示意图 (51)图 46：科大讯飞战略架构 (51)图 47：科大讯飞营收变动情况 (52)图 48：科大讯飞净利润和毛利率变动情况 (52)图 49：海康威视营收变动情况 (55)图 50：海康威视净利润和毛利率变动情况 (55)图 51：海康威视视频监控智能化 (56)图 52：海康威视创新业务 (57)表目录表 1：自动驾驶的四个等级 (37)表 2：AI+医疗应用场景（按照医疗阶段） (40)表 3：AI+医疗应用场景（按照应用层次） (40)表 4：商汤科技核心技术描述 (42)表 5：中科曙光2016年营收结构 (46)表 6：中科曙光盈利预测 (50)表 7：科大讯飞重要国际比赛成绩 (50)表 8：科大讯飞 2016 年营收结构 (53)表 9：科大讯飞盈利预测 (54)表 10：海康威视 2016 年及 2017 上半年营收结构 (55)表 11：海康威视盈利预测 (58)一、人工智能的定义和变展历程1. 定义人工智能（Artificial Intelligence，AI），是研究用于模拟和扩展人的智能的理论方法及应用系统的科学，是对人的意识和思维过程进行模拟的科学。
工业制造领域：2018年电子设备智能制造行业分析报告
电子设备智能制造行业分析报告目录一、产业链分析 (4)1、上游行业发展状况对本行业发展的影响 (4)2、下游行业发展状况对本行业发展的影响 (5)3、生产过程智能化对本行业发展的影响 (5)二、行业发展概况 (6)1、行业发展现状 (6)（1）全球电子设备智能制造行业市场容量 (6)（2）中国电子设备智能制造行业市场容量 (7)2、行业发展趋势 (8)（1）品牌商与制造服务商之间的供应链协作不断巩固深化，进入协同发展阶段 (9)（2）电子设备智能制造行业应用领域日益多元化 (9)（3）在“先进制造+工业互联网”背景下，电子设备智能制造服务的智能化要求越来越高 (10)3、行业竞争格局 (11)（1）行业领先企业市场份额相对稳定 (11)（2）行业集中度较高，境外企业占据主导地位 (12)（3）行业竞争日益激烈 (12)三、进入行业的主要壁垒 (12)1、生产技术壁垒 (12)2、人才壁垒 (13)3、客户资源壁垒 (13)4、规模生产的壁垒 (14)5、高新技术研发能力壁垒 (14)6、供应链管理能力壁垒 (14)7、工业生产数据壁垒 (15)四、行业盈利分析 (15)五、影响行业发展的主要因素 (16)1、有利因素 (16)（1）政府的政策扶持为行业发展提供了良好的宏观环境. 16（2）行业内已形成良好的经营生态圈 (17)（3）国际产业分工转移为行业带来新的发展机遇 (17)（4）产业集群效益明显 (18)（5）工业互联网的兴起将进一步促进行业的转型与升级. 182、不利因素 (20)（1）智能终端技术更新换代较快 (20)（2）工业互联网领域缺乏统一的技术标准 (20)（3）国内生产成本逐年上升，人才供给不足 (20)六、行业技术分析 (21)1、PCBA制程 (21)2、系统组装 (21)3、工业互联网关键技术 (21)（1）智能数据采集技术 (21)（2）设备兼容技术 (22)（3）网络技术 (22)（4）信息处理技术 (22)（5）安全技术 (22)七、行业经营特征 (23)1、周期性 (23)2、季节性 (23)3、区域性 (23)附件1：工业互联网的发展趋势及竞争情况 (23)1、市场容量及发展趋势 (23)2、市场竞争状况 (24)附件2：行业细分市场的发展情况 (25)1、通信网络设备产品市场发展趋势及竞争情况 (25)（1）市场容量及发展趋势 (25)（2）市场竞争状况 (27)2、云服务设备产品市场发展趋势及竞争情况 (29)（1）市场容量及发展趋势 (29)（2）市场竞争状况 (30)3、精密工具类产品市场发展趋势及竞争情况 (31)（1）市场容量及发展趋势 (31)（2）市场竞争情况 (31)4、工业机器人市场发展趋势及竞争情况 (32)（1）市场容量及发展趋势 (32)（2）市场竞争状况 (32)电子设备智能制造行业分析报告一、产业链分析随着科技产业的技术升级与发展，电子设备智能制造行业的业态幅度不断扩大，逐渐形成了一个高效、完善的供应链体系。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录第一节未来已来，人工智能时代开启 (12)一、弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远 (12)二、人工智能发展历经波折，现已进入加速爆发期 (13)三、算法层、硬件层、数据层均实现突破，人工智能加速爆发 (15)1、深度学习推动神经网络算法发展步入爆发期 (15)2、计算成本指数级下降，芯片加速发展为深度学习奠定计算基础 (19)3、数据量爆炸，为深度学习奠定数据基础 (23)第二节巨头涌入、资本角力，加速布局未来 (27)第三节政策不断强化，支撑人工智能产业发展 (31)第四节市场前景广阔，中国在全球竞争力强 (34)一、人工智能底层技术相对成熟，大规模应用仍需探索 (34)二、华人在人工智能领域贡献度高，中国全面发力追赶美国 (35)三、市场空间大，预计未来应用加速落地后将进一步打开增长空间 (37)第五节人工智能在各行业的应用 (39)一、人工智能+通信 (39)1、国际通信行业发展状况 (39)（1）通信行业总体状况 (39)（2）通信行业的新视角 (40)1）通信资源共享 (40)2）视频流量爆发 (40)3）数字化演进 (41)（3）通信行业发展重点 (41)2、国内通信行业状况 (42)（1）国内通信行业总体状况 (43)（2）国内电信用户与业务发展状况 (44)（3）国内通信能力 (47)3、人工智能技术对通信行业的影响 (49)（1）通信行业对人工智能技术的需求 (49)（2）通信领域中的数据分析与机器学习 (51)1）数据分析实现精准化市场营销 (51)2）数据分析实现数字化产品创新 (52)3）数据分析实现个性化客户服务 (52)（3）人工智能纳入通信系统的必然性 (53)1）面对日益复杂的资源和动态的流量经营，运营商需要更智能化的管理 (53)2）决策和管理的智能化，自动化将给运营商带来成本降低和效率提高 (53)3）运营商需要进行数字转型，按需提供服务 (54)（4）人工智能对通信系统的创新改造 (54)4、人工智能与5G技术 (56)5、通信行业人工智能相关企业 (60)二、人工智能+金融 (61)1、Fintech发展现状 (61)（2）Fintech不同场景的应用 (61)1）以嘉信理财为例，智能投顾扩大其受托管理资产规模 (62)2）监管科技伴随 Fintech 而来，获政策加持 (65)3）保险科技发展迅速，政策支持力度较大 (67)2、我国Fintech发展现状 (68)（1）我国保险科技处在发展初期，发展较为迅速 (69)（2）Fintech 在智能投顾方面的应用被部分券商视为其转型财富管理业务的工具之一 (70)（3）微众银行、网商银行作为互联网银行代表陆续进入盈利期 (70)（4）我国Fintech企业中，应用在大数据调查、消费金融以及全产业链金融服务的数量较多 (72)3、我国 Fintech 的发展趋势 (74)（1）我国 Fintech 企业大多数处在风投早期投资阶段，未来发展潜力大 (74)（2）政策支持发展金融科技，央行成立金融科技委员会 (75)4、金融科技公司对标部分A股上市公司 (76)三、人工智能+芯片 (76)1、人工智能芯片概况 (76)（1）芯片在人工智能体系中的作用 (76)（2）人工智能芯片市场规模 (77)2、人工智能芯片主流架构分析 (78)（1）GPU (78)1）什么是GPU? (79)2）GPU 的发展历史 (80)3）GPU 快速发展的原因——特殊的技术迎来了最好的的时代 (81)4）GPU代表厂商英伟达 (83)（2）FPGA (86)1）什么是FPGA (86)2）FPGA相比与其他芯片的优势 (86)3）FPGA在人工智能中的应用 (87)4）FPGA 市场分析 (88)（3）FPGA VS GPU 优劣势对比 (90)3、人工智能主要应用领域之安防 (90)（1）安防市场分析 (90)（2）安防对人工智能的需求分析 (93)（3）芯片在安防产业链中的作用 (95)4、国内芯片发展现状与有利因素 (97)5、行业相关企业分析 (99)四、人工智能+汽车 (99)1、智能汽车概念及分级 (99)2、智能汽车发展动态及路径探讨 (101)（1）国内外发展动态分析 (101)1）国外发展情况 (102)2）国内发展情况 (107)3、受益路径分析 (113)（1）汽车电子 (113)（2）ADAS (120)4、投资策略与相关企业分析 (126)（1）政策催化，加速推进智能汽车商用化 (126)（2）相关企业分析 (130)五、人工智能+新药研发 (130)1、创新药研发成本持续提升 (130)2、巨头积极布局人工智能药物研发 (136)3、海外初创型企业兴起助力行业发展 (138)（1）Nmbus Therapeutics (139)（2）BenevolentAI (142)（3）Atomwise (143)（4）Exscientia (143)（5）BergHealth (145)4、国内发展现状与有利因素 (146)六、人工智能+医疗服务 (154)1、医疗服务领域：医疗用机器人最具发展前景 (154)（1）医疗机器人引领医疗技术革命 (154)（2）国内市场：政策利好+市场需求，行业发展迅速 (156)（3）手术机器人：突破传统手术概念，成长空间大 (159)（4）康复机器人：增速最快的医疗机器人 (168)2、人工智能+医学影像临床需求旺盛，已成投资热点 (174)3、人工智能技术在医学诊疗领域应用广泛 (179)4、健康管理成为蓝海市场，人工智能有望逐步介入 (183)（1）智能健康和养老迎来发展契机 (183)（2）可穿戴设备和家用医疗器械行业发展现状 (186)（3）积极对接健康管理，借力人工智能，提升附加价值 (194)七、人工智能+医保控费 (198)1、医保基金日趋紧张，控费刻不容缓 (198)2、医保违规问题较多，传统监管效果不佳 (199)3、智能化监管成为有效提高医保监管水平的新手段 (204)4、相关公司介绍—成都数联易康科技有限公司 (208)图表目录图表1：智能具体包含四种能力 (12)图表2：人工智能分类与应用场景 (13)图表3：人的视觉处理系统 (15)图表4：人工智能算法发展历程 (16)图表5：传统神经网络和深度学习神经网络对比 (17)图表6：Google translate 语义识别准确率 (18)图表7：2010-2016 年ImageNet 比赛图像识别错误率 (18)图表8：芯片性能进化过程 (19)图表9：1000 美元能买到的计算能力呈指数级增长 (20)图表10：Nvidia Titan X 与CPU 大数据训练时间对比 (21)图表11：GPU 计算能力发展趋势 (21)图表12：传统DNNs 中FPGA 与GPU 性能对比 (22)图表13：稀疏DNNs 中FPGA 与CPU 性能对比 (22)图表14：大数据是人工智能发展的保障 (23)图表15：全球数据总量（ZB） (24)图表16：数据量与准确率之间的关系 (25)图表17：人工智能领域季度投资金额持续增长（截至2017Q1） (28)图表18：人工智能领域投资分布 (29)图表19：Gartner2017 新兴技术成熟度曲线 (34)图表20：2006-2015 年华人在AI 领域贡献变化趋势 (35)图表21：中美人工智能各领域团队人数分布 (36)图表22：全球人工智能产业规模 (37)图表23：2016－2017 年6 月电信业务收入发展情况 (43)图表24：2017 年1－6 月电信业务收入结构占比情况（固定和移动） (43)图表25：移动宽带用户当月净增数和总数占比 (44)图表26：光纤接入固定宽带接入用户占比 (45)图表27：手机上网用户和对移动电话用户渗透率 (45)图表28：移动电话用户和通话量增幅比较 (46)图表29：移动互联网接入流量和户均流量比较 (47)图表30：互联网宽带接入端口数发展情况 (48)图表31：移动电话基站数发展情况 (48)图表32：光缆线路总长度发展情况 (48)图表33：5G 网络逻辑视图 (57)图表34：5G 技术路线与场景 (58)图表35：金融科技生态示意图 (61)图表36：嘉信理财每1%受托管理客户资产的成本支出 (63)图表37: 嘉信理财收入结构图 (63)图表38：2017Q2 年嘉信理财收入结构 (64)图表39：公司受托管理客户资产规模（单位：十亿美元）及增速（右轴） (65)图表40：全球范围内监管科技的投资额度（左轴，百万美元）及投资企业数量（右轴） (66)图表41：全球范围内保险科技的投资额度（左轴，百万美元）及投资企业数量（右轴） (67)图表42：众安保险2015-2016 年度各险种保险保费收入（亿元，左轴）及同比增速（右轴） (69)图表43：微众银行营业收入（左轴，亿元）及同比增速（右轴） (72)图表44：截至2016 年末，我国风投对Fintech 企业不同轮投资额度占比 (74)图表45：美国风投自2010-2017Q1 针对Fintech 企业投资额度（单位：十亿美元） (75)图表46：人工智能系统 (77)图表47：人工智能芯片主要市场数据 (77)图表48：人工智能芯片市场规模预测（亿美金） (78)图表49：Nvidia 独立显卡 (79)图表50：CPU 与GPU 架构对比 (81)图表51：Nvidia GeForce 8 并行架构 (82)图表52：Nvidia 最新人工智能系统 (83)图表53：英伟达合作组织数目增长情况 (83)图表54：英伟达营收及增长率 (84)图表55：英伟达归母净利润及增长率 (85)图表56：FPGA Stratix (86)图表57：FPGA + CPU 架构图 (87)图表58：亚太地区FPGA 市场按应用市场规模预测 (88)图表59：2016FPGA 市场份额比较 (89)图表60：CPU、GPU 与FPGA 应用方向对比 (90)图表61：中国安防行业市场规模 (91)图表62：2015 中国安防市场结构 (91)图表63：人脸识别与人体识别 (93)图表64：车辆识别 (94)图表65：智能安防流程 (95)图表66：安防系统主要构成 (95)图表67：网络摄像机部署方案 (96)图表68：主要汽车企业与自动驾驶公司合作情况 (102)图表69：国外智能汽车发展历程简析 (102)图表70：宝马无人驾驶时代座舱（2017 CES Asia） (105)图表71：本田自动驾驶共享汽车（2017 CES Asia） (105)图表72：MOBILEYE 近几年营收持续快速增长（单位：亿元） (106)图表73：英伟达今年Q1 营收继续高速增长（单位：亿元） (106)图表74：百度无人驾驶汽车 (109)图表75：长安无人驾驶汽车 (110)图表76：国内主要车企自动驾驶发展规划 (110)图表77：传统车厂自动驾驶汽车演进路线 (111)图表78：以谷歌为代表的互联网厂商直接切入无人驾驶汽车 (112)图表79：汽车电子模块示意图 (113)图表80：汽车电子架构图 (114)图表81：汽车电子成本占整车比重 (115)图表82：国汽车消费升级较明显（09/16 年受政策扰动大） (115)图表83：国内主要豪华车销量占比逐步提升 (116)图表84：新能源汽车销量快速增长（单位：辆） (117)图表85：汽车电子各模块所处生命周期 (117)图表86：我国汽车电子市场规模预测 (117)图表87：摄像头与传感器是实现ADAS 功能解决方案以及完全自动驾驶的重要前提 (118)图表88：我国车用传感器产量（单位：万只） (119)图表89：我国车载传感器市场预测 (120)图表90：80-90 后对汽车功能需求多样化 (121)图表91：ADAS 作用多 (122)图表92：ADAS 模块主要功能 (123)图表93：智能驾驶未来发展目标 (124)图表94：国内ADAS 渗透率及预测 (124)图表95：国内新车ADAS 市场空间大 (125)图表96：我国智能网联汽车发展目标及路径 (126)图表97：我国智能网联汽车发展阶段规划 (127)图表98：汽车电子及ADAS相关企业 (130)图表99：FDA 历年批准新药数量 (131)图表100：全球生物医药企业研发投入 (131)图表101：不同年代新药研发总体成功率 (132)图表102：不同年代小分子药物和生物药研发成功率 (133)图表103：不同年代新药研发成本（百万美元） (134)图表104：新药研发效率情况 (134)图表105：新药研发的流程 (135)图表106：新药研发各阶段所需时间 (136)图表107：Nimbus Therapeutics 重点关注的领域 (140)图表108：Nimbus Therapeutics 的优势 (140)图表109：Nimbus Therapeutics 自有产品研发管线 (141)图表110：Nimbus Therapeutics 合作产品研发管线 (141)图表111：Exscientia的药物研发过程 (144)图表112：Exscientia 的合作伙伴和领域 (145)图表113：晶泰科技投资方 (146)图表114：晶泰科技药物固相筛选与设计平台架构图 (147)图表115：我国人工智能药物研发企业兴起的先决条件 (148)图表116：近年医药行业股权投资的机构数量 (149)图表117：近年来医药行业股权投资金额和案例数 (149)图表118：各国生物医药领域研发支出占比 (150)图表119：近年来1.1 类化药申报数量 (150)图表120：不同研究阶段发生并购案例数量比例 (151)图表121：医疗机器人的主要应用领域 (154)图表122：全球医疗机器人销售量 (155)图表123：全球医疗机器人市场规模预测 (155)图表124：2014 年全球医疗机器人市场分布 (156)图表125：2014 年全球医疗机器人公司收入分布情况 (156)图表126：我国老龄化进程加快 (158)图表127：我国城镇居民可支配收入逐年增加 (158)图表128：PUMA560 工业机器人 (159)图表129：Intuitive Surgical 生产的达芬奇医疗机器人 (160)图表130：未来全球手术机器人数量及相关医生人数 (161)图表131：达芬奇手术机器人系统组成构建及各自功能特点 (162)图表132：截至2016Q2 全球达芬奇机器人系统装机量 (163)图表133：近年来达芬奇机器人在各治疗领域使用次数 (163)图表134：2007-2016 年Intuitive Surgical 营收及增速 (164)图表135：2007-2016 年Intuitive Surgical 净利润及增速 (164)图表136：近年来达芬奇在我国大陆的装机量 (165)图表137：2011-2016 年我国达芬奇机器人手术数量情况 (167)图表138：2016 年国内达芬奇手术按病种分类 (167)图表139：截止2015 年底国内手术累计量超1000 例的医院 (168)图表140：牵引式和悬挂式康复机器人 (169)图表141：可穿戴外骨骼式康复机器人 (169)图表142：全球康复机器人市场发展预期 (170)图表143：全球不同区域康复机器人市场发展预期 (170)图表144：ReWalk 公司两款产品 (171)图表145：近年来ReWalk 营业收入情况 (172)图表146：近年来ReWalk 净利润情况 (172)图表147：国产康复机器人系统 (173)图表148：糖尿病导致的视网膜病变 (175)图表149：4D flow MRI 技术下的心脏血液流动 (176)图表150：国外部分医疗影像人工智能公司 (176)图表151：IBM Watson 模拟人类医生诊断模式的处理逻辑 (180)图表152：2016 年IBM Watson 所布局的医疗领域一览 (181)图表153：IBM 与杭州认知合作的首批医院 (181)图表154：沃森智能联合会诊平台图示 (183)图表155：城镇和农村居民收入情况 (184)图表156：城镇和农村居民医疗保健支出情况 (184)图表157：不同慢性疾病的患病率（‰） (185)图表158：各种问市的可穿戴设备 (186)图表159：可穿戴设备发展历程 (186)图表160：历年全球可穿戴设备出货量 (188)图表161：可穿戴设备市场份额情况 (188)图表162：历年全球可穿戴设备出货量 (189)图表163：2017 年Q1 中国可穿戴设备市场份额情况 (190)图表164：不同种类可穿戴设备出货量 (191)图表165：全球家用医疗器械市场规模(亿美元) (192)图表166：中国医疗器械市场规模(亿元) (192)图表167：家用医疗器械发展趋势 (193)图表168：Fitbit 营业收入情况 (195)图表169：Fitbit 净利润情况 (196)图表170：北京健康云层级图 (197)图表171：乐心智能健康云平台 (198)图表172：近年我国城镇基本医疗保险基金收入与支出情况 (198)图表173：公司主要产品介绍 (208)表格目录表格1：人工智能发展历程 (13)表格2：国内外巨头‚人工智能‛布局 (27)表格3：科技巨头AI 芯片布局情况 (28)表格4：我国人工智能政策 (31)表格5：全球监管科技公司的案例 (65)表格6：微众银行经营数据（单位：亿元） (71)表格7：Fintech 商业模式全球比较 (73)表格8：金融科技公司对标的部分A 股上市公司 (76)表格9：GPU 发展路径 (80)表格10：GPU 与FPGA+CPU 优劣势对比 (90)表格11：安防政策汇总 (92)表格12：智能安防中的主流AI 芯片对比 (96)表格13：NHTSA 和SAE 对自动驾驶的分级 (100)表格14：智能网联汽车智能化等级 (100)表格15：智能网联汽车网联化等级 (101)表格16：国外主要汽车企业无人驾驶技术发展概况 (103)表格17：国内主要车企智能汽车发展进展及规划情况 (108)表格18：自动驾驶与无人驾驶的差异 (113)表格19：传感器类型介绍 (119)表格20：ADAS 主要功能及所需部件 (122)表格21：国外主流厂商ADAS 产品及功能 (125)表格22：欧美日等主流国家强制要求安装部分ADAS 功能 (125)表格23：国家智能汽车相关支持政策 (127)表格24：国内智能网联汽车示范基地成立情况 (129)表格25：FDA 优化药物审评程序的主要政策 (132)表格26：与国际医药巨头开展合作的人工智能/新药研发公司 (138)表格27：国内外AI+新药研发企业 (138)表格28：BergHealth 研发管线情况 (146)表格29：国内创新药企业licence-out 项目统计 (152)表格30：近年来涉及创新药的一系列政策 (153)表格31：近年来支持医疗机器人发展的相关政策和文件 (157)表格32：医疗机器人发展历程中代表性产品 (161)表格33：目前达芬奇机器人在全国医院的装机情况 (165)表格34：人工读片和人工智能影像分析对比 (175)表格35：近年来国内医疗影像企业在人工智能领域融资情况 (177)表格36：近年来国内医疗影像企业在人工智能领域融资情况 (178)表格37：2016 年IBM Watson 在医疗领域的大事记一览 (180)表格38：部分可穿戴设备主要功能 (187)表格39：部分可穿戴设备主要功能 (191)表格40：天津市医保违规六大案例 (199)表格41：目前我国医保基金使用监管存在的主要问题 (201)表格42：部分地区规范医保定点医疗机构行为的相关政策 (202)表格43：六国对医疗机构违规行为监管情况 (203)表格44：近年我国政府出台的鼓励医保智能监管的相关政策 (205)表格45：各地引入医保智能监管系统后成效显著 (206)第一节未来已来，人工智能时代开启一、弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远根据传统认知科学的研究成果，智能包含以下几种能力：1）感知能力。
2018年中国智能制造行业发展现状及市场前景预测【图】
2018年中国智能制造行业发展现状及市场前景预测【图】智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段，分别为自动化（淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备）、信息化（产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力）、互联化（建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成）、智能化（通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策）。
一、中国智能制造行业发展历程智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段，每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟，分别为自动化（淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备）、信息化（产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力）、互联化（建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成）、智能化（通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策）。
我国目前仍处于“工业2.0”（电气化）的后期阶段，“工业3.0”（信息化）还待普及，“工业4.0”正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局。
目前，两化融合进展多年，中国制造业仍然面临着信息化应用水平不高、工业化基础薄弱的问题，工业4.0勾勒的智能工厂蓝图对于中国企业而言，并非更换一批车间设备、投入一笔资金那么简单，面对工业4.0热潮，中国制造尚处在2.0补课、3.0普及、以4.0为目标的阶段，追赶4.0的路程相较发达国家更为遥远与艰辛；在两化融合的大环境下，企业最需要的是先补好在信息化、数字化、联网化上的课，从智能工厂顶层设计入手，方能为实现智能制造打下坚实基础。
已走过了仅仅注重信息化软件单一模块或单一功能产品应用阶段的制造企业，也更为重视功能模块间及系统间的整合应用，从而达到企业内外部资源的优化重组与整合。
制造业历次发展特点资料来源：华经产业研究院整理二、中国智能制造行业发展现状智能制造发展迅猛，2017年我国智能制造系统解决方案市场规模为1328亿元，预计到2024年将达到4940亿元。
2018年智能装备制造行业分析报告
2018年智能装备制造行业分析报告2018年3月目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律、法规及政策 (5)1、行业主管部门 (5)2、行业主要相关法律、法规与政策 (6)二、行业发展概况 (9)1、全球智能装备制造业市场发展概况 (10)2、中国智能装备制造业市场发展概况 (11)三、行业主要应用领域市场需求及预测 (12)1、智能装备制造业市场需求将保持快速增长 (12)（1）全球智能装备制造业市场需求及预测情况 (12)（2）国内智能装备制造业市场需求及预测情况 (13)2、下游应用领域的发展将增加公司工业生产智能化解决方案的市场需求 .. 14（1）太阳能光伏产业的发展将增加光伏领域智能装备制造业的市场需求 (15)①太阳能光伏行业概况 (15)②全球太阳能光伏行业的发展概况 (17)A.节能环保理念普及 (18)B.技术水平提升 (18)③我国太阳能光伏行业发展情况 (19)④光伏清洁能源生产过程智能化设备的发展情况 (21)A.节约成本 (23)B.提高生产的连续性 (23)⑤光伏清洁能源生产过程智能化设备的市场规模 (24)（2）汽车市场的稳步发展，为汽车精密零部件领域智能装备制造业的发展注入了活力 (26)①汽车市场的发展情况 (26)②汽车零部件领域智能装备的市场规模 (27)四、行业竞争格局及行业主要企业 (29)1、行业竞争格局 (29)（1）全球竞争格局 (29)（2）国内竞争格局 (29)①缺乏产品研发设计能力所带来的同质化竞争加剧 (29)②拥有核心技术的企业利润稳步增长 (30)2、行业主要企业 (30)（1）光伏领域智能装备市场 (30)①亚智科技（德国Manz AG） (30)②Jonas&Redmann Group GmbH (31)③无锡先导智能装备股份有限公司 (31)④深圳市捷佳伟创新能源装备股份有限公司 (31)⑤营口金辰机械股份有限公司 (31)（2）汽车零部件领域智能装备市场 (32)①宁波均胜电子股份有限公司 (32)②华昌达智能装备集团股份有限公司 (32)③广东利元亨智能装备有限公司 (32)五、影响行业发展的因素 (33)1、有利因素 (33)（1）国家产业政策支持 (33)（2）终端产品市场需求将持续增长 (34)（3）智能装备国产化进程加快 (34)（4）生产设备持续升级换代 (35)（5）下游产业智能化发展趋势明显 (35)2、不利因素 (36)（1）产业配套环境不足，关键零部件依赖进口 (36)（2）与国际竞争对手相比国内企业规模普遍较小 (36)（3）专业人才紧缺 (37)六、行业上下游之间的关联性 (37)1、与上游产业的关联性及影响 (38)2、与下游产业的关联性及影响 (38)一、行业主管部门、监管体制、主要法律、法规及政策1、行业主管部门行业主要由工业和信息化部、国家发展和改革委员会作为主管部门，侧重于对行业的管理体制和发展方向指引，监督产业政策实施情况，制定行业技术法规和标准。
2018年智能制造装备行业现状及趋势
2019.08.DQGY39一、2018年中国智能制造装备行业市场现状与发展趋势分析我国已经成为世界工厂，制造业是我国的支柱产业，但与发达国家的技术差异使我国只能从事劳动密集型产业，效率低、利润少。
所以智能制造装备是制造业转型升级的关键。
因为智能制造装备系统的主要特征体现了制造业生产的智能化，意味着从本质上提高生产效率，我国也将大力发展。
未来，智能制造装备行业也将向自动化发展，自动化工厂建设是趋势。
（一）制造业落后被迫转型 智能制造是关键智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策和控制功能的制造装备的统称，它是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。
智能制造装备的水平已成为当今衡量一个国家工业化水平的重要标志。
2018年智能制造装备行业现状及趋势市场透视促进我国智能制造行业快速发展的原因主要为国家制造业与发达国家存在较大的差异，因为自主创新不足，产业结构较落后及能源消耗过大等劣势，使我国人力成本较低，只能从事低端制造业，效率较低，收入较少。
而制造业价值链高端被发达国家控制，能获取高额利润。
所以，制造强国构筑“绿色贸易壁垒”、“技术壁垒”，通过严格的市场准入和限制条件，钳制欠发达国家制造产品的生产和销售。
特别是近几年，以美国为例，美国为了充分保证和利用技术优势，不断加大技术创新投入，不断研发新产品。
而且美国目前正在努力重振制造业。
2017年底的税制改革中，美国将企业税率从35%下调至21%，令企业将部分生产转移到美国的意愿有所增强，对我国制造业造成严重威胁。
虽然目前我国已经成为制造业虽然目前我国已经成为制造业大国，但“大而不强”依然是我国制造业发展的主要矛盾。
在高端装备领域，我国80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备及先进集约化农业装备仍然依靠进口。
图1 我国高端装备领域依赖进口占比情况（单位：%）涉及两个相应的具体领域，真正的智能化，是从生产到服务过程的装备智能化。
2018年中国智能工厂产业调研市场报告
中国市场调研在线行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报 告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状 况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读 完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性 和科学性。
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2017-2023年中国智能工厂产业深度调研及市场前景预测报告报告编号： 557331市场价： 纸介版7800元 电子版8000元 纸质+电子版 8200元优惠价： ¥ 7500兀可开具增值税专用发票 在线阅读：http://www.cinin /yjbg/qthy/qt/20170404/557331.html 温馨提示：如需英文、日文、韩文等其他语言版本报告，请咨询客服。
［正文目录］网上阅读：/第1章 智能工厂基本概述 f 行业研 究报告 1 k —亠发展前景趋势市场供需 状况市翳模行业政策法规重点企业分析 行业宏观背鼻 行业发展 现状 产业竞争 格局 投资机会 分祈1.1 智能工厂相关概念1.1.1 数字化车间1.1.2 智能工厂1.1.3 信息物理系统（CPS1.2 智能工厂基本特征1.2.1 制造系统集成化1.2.2 决策过程智能化1.2.3 加工过程自动化1.2.4 服务过程主动化第2章2014-2016年智能工厂行业发展环境2.1 经济环境2.1.1 国民经济发展态势2.1.2 工业经济运行状况2.1.3 制造业发展态势2.1.4 宏观经济发展走势2.2 政策环境2.2.1 智能制造政策2.2.2 "互联网"政策2.2.3 大数据政策2.2.4 物联网政策2.3 社会环境2.3.1 工业智能化2.3.2 工业互联网2.3.3 两化深度融合2.4 工业4.0下的世界格局2.4.1 美国2.4.2 德国2.4.3 日本244 中国245 工业4.0战略章2014-2016年智能工厂发展分析3.1 智能工厂基本框架3.1.1 智能决策与管理系统3.1.2 企业数字化制造平台3.1.3 智能制造车间3.2 2014-2016年中国智能工厂发展态势3.2.1 产业布局分析3.2.2 企业布局分析3.2.3 物联网推动发展3.2.4 开拓新一代信息技术空间3.3 智能工厂建设原则及建设维度3.3.1 建设原则及维度3.3.2 智能计划排产3.3.3 智能生产过程协同3.3.4 智能设备互联互通3.3.5 智能生产资源管理3.3.6 智能质量过程控制3.3.7 智能决策支持3.4 中国智能工厂发展存在的问题3.4.1 行业分化差距大3.4.2 系统性规划不足3.4.3 对外技术依赖大3.5 中国智能工厂发展对策3.5.1 做好顶层设计3.5.2 创新管理手段3.5.3 完善服务体系3.5.4 打造协同发展平台第4章2014-2016年数字化车间发展分析4.1 数字化车间发展综述4.1.1 结构分析4.1.2 系统分析4.1.3 模块分析4.1.4 发展优势4.2 2014-2016年数字化车间发展态势4.2.1 数字化制造现状4.2.2 国外应用态势4.2.3 国内应用情况4.2.4 市场容量分析4.3 2014-2016年数字化车间区域发展分析4.3.1 河南省4.3.2 烟台市4.3.3 合肥市434 金华市435 泉州市4.4 数字化车间建设思路分析4.4.1 建设整体思路4.4.2 可用技术分析4.4.3 建设蓝图展望4.4.4 构建分析4.4.5 建设注意问题4.5 数字化车间应用分析及展望4.5.1 石化数字化车间4.5.2 汽车数字化车间4.5.3 机床数字化车间4.5.4 空调数字化车间4.5.5 纺织数字化车间4.5.6 行业应用展望第5章2014-2016年智能工厂产业链上游行业--传感器分析5.1 2014-2016年国际传感器发展态势5.1.1 产业发展历程5.1.2 市场分析5.1.3 区域格局分析5.1.4 市场态势5.2 2014-2016年中国传感器发展态势5.2.1 产业发展历程5.2.2 市场规模分析5.2.3 产业生产基地5.2.4 产品格局分析5.2.5 厂商格局分析5.3 2014-2016年传感器细分市场分析5.3.1 智能传感器5.3.2 MEM传感器5.3.3 可穿戴传感器5.3.4 智能电网传感器5.4 传感器应用领域分析5.4.1 应用领域格局5.4.2 机械装备行业5.4.3 家用电器行业5.4.4 医疗卫生行业5.4.5 环保行业应用5.4.6 汽车行业应用5.4.7 智能交通行业5.5 传感器发展前景和趋势5.5.1 行业前景展望5.5.2 行业趋势分析5.5.3 未来发展方向5.5.4 国内发展方向第6章2014-2016年智能工厂产业链上游行业--工业以太网分析6.1 工业以太网发展概述6.1.1 工业以太网的概念6.1.2 工业以太网技术特点6.1.3 与传统以太网的比较6.2 2014-2016年工业以太网发展态势6.2.1 网络结构分析6.2.2 网络通信协议6.2.3 市场份额分析6.2.4 搭建M2M P台6.2.5 智能工厂的核心6.3 2014-2016年工业以太网交换机发展态势6.3.1 发展概述6.3.2 市场规模6.3.3 企业格局6.3.4 应用领域6.4 工业以太网应用安全分析6.4.1 安全问题分析6.4.2 应用安全要求6.4.3 交换机安全技术第7章2014-2016年智能工厂产业链中游行业--工业软件分析7.1 2014-2016年全球工业软件行业发展态势7.1.1 市场规模7.1.2 市场结构7.1.3 发展特点7.2 2014-2016年中国工业软件发展态势7.2.1 发展阶段7.2.2 发展特点7.2.3 品类规模7.2.4 国际竞争力7.3 2014-2016年中国工业软件市场格局7.3.1 市场定位7.3.2 市场规模7.3.3 市场结构7.3.4 市场7.4 2014-2016年工业软件细分市场分析7.4.1 ERP7.4.2 PLM7.4.3 MES744 SCADA7.5 工业软件发展创新分析7.5.1 技术产品创新7.5.2 发展模式创新7.5.3 发展创新方向第8章2014-2016年智能工厂产业链中游行业--工业机器人分析8.1 2014-2016年全球工业机器人行业发展态势8.1.1 行业运行模式8.1.2 市场销售规模8.1.3 市场竞争格局8.1.4 区域发展分析8.1.5 新品开发情况8.2 2014-2016年中国工业机器人行业运行分析8.2.1 行业运行特征8.2.2 行业发展水平8.2.3 行业销售规模8.2.4 行业区域布局8.2.5 行业运行态势8.3 中国工业机器人重点应用领域分析8.3.1 汽车行业8.3.2 电子行业8.3.3 机床行业8.3.4 铸造行业8.3.5 塑料加工业8.3.6 食品包装业8.4 中国工业机器人行业投资风险与策略8.4.1 投资壁垒8.4.2 投资机会8.4.3 投资风险8.4.4 投资建议第9章2014-2016年智能工厂产业链下游行业--智能物流分析9.1 智能物流发展综述9.1.1 行业发展特点9.1.2 行业发展优势9.1.3 行业政策环境9.1.4 物联网推动发展9.2 2014-2016年智能物流发展态势9.2.1 市场需求结构9.2.2 市场规模分析9.2.3 行业发展驱动9.2.4 行业存在问题9.2.5 行业发展前景9.3 智能物流行业细分市场需求分析9.3.1 仓储物流智能化9.3.2 医药物流智能化9.3.3 电商物流智能化9.3.4 烟草物流智能化9.4 智能物流技术发展分析9.4.1 条形码技术9.4.2 射频识别技术（RFID）9.4.3 电子数据交换技术（EDI）9.4.4 电子订货系统技术（EOS9.4.5 全球定位系统技术（GPS9.4.6 地理信息系统技术（GIS）第10章2014-2016年智能工厂典型案例分析10.1德国案例--Modelfactory10.1.1案例整体概况10.1.2建立过程模型10.1.3设计智能模块10.1.4实现制造系统10.2中国案例--中石化智能工厂10.2.1建设核心内容10.2.2试点发展成效10.2.3生产运行分析10.2.4设备运行分析10.2.5大数据应用10.3中国案例--二一重工智能工厂10.3.1案例整体概况10.3.2智能加工中心与生产线10.3.3智能立体仓库与物流系统10.3.4智能化生产执行过程控制10.3.5智能化生产控制中心10.4中国案例--海尔智能工厂10.4.1企业发展概况10.4.2智能工厂发展10.4.3用户个性化定制10.4.4模块化发展基础第11章2014-2016年智能工厂行业国外典型企业经营分析11.1 西门子（Siemens）11.1.1 企业发展概况11.1.2 企业经营状况11.1.3 安贝格智能工厂发展概况11.1.4 成都数字化工厂发展概况11.2 通用电气（GE11.2.1企业发展概况11.2.2企业经营状况11.2.3智能工厂建设情况11.2.4布局工业互联网11.3思科（Cisco）11.3.1企业发展概况11.3.2企业经营状况11.3.3智能工厂方案11.3.4构建互联制造11.4艾默生（Emerson11.4.1企业发展概况11.4.2企业经营状况11.4.3制造升级机遇11.4.4助力智能工厂建设第12章2014-2016年智能工厂行业国内典型企业经营分析12.1 兰光创新（1）企业发展简况分析（2）企业经营情况分析（3）企业经营优劣势分析12.2 科大智能（1）企业发展简况分析（2）企业经营情况分析（3）企业经营优劣势分析12.3 东方精工（1）企业发展简况分析（2）企业经营情况分析（3）企业经营优劣势分析12.4 长荣股份（1）企业发展简况分析（2）企业经营情况分析（3）企业经营优劣势分析12.5 长盈精密（1）企业发展简况分析（2）企业经营情况分析（3）企业经营优劣势分析第13章智能工厂发展需求及趋势分析（BYZX13.1智能工厂未来需求形势13.1.1 智能生产需求13.1.2 工业升级需求13.2 智能工厂及各组成部分发展趋势分析13.2.1 总体发展趋势13.2.2 工业网络解决方案13.2.3 工业自动化系统附录附录一：中国制造2025 附录二：智能制造试点示范2016专项行动实施方案部分图表目录（部分）：图表1智能工厂示意图图表2航空智能工厂图表3信息物理系统（CPS让万物互联图表4智能工厂中的主动化服务图表5 2011-2016年国内生产总值及增速图表6 2011-2016年粮食图表7 2011-2016年全部工业增加值及增长速度图表8 2011-2016年全社会固定资产投资图表9 2011-2016年社会消费品零售总额图表10 2011-2016年货物进出口总额图表11 2015-2016年规模以上工业增加值月度同比增长中国市场调研在线2017-2023年中国智能工厂产业深度调研及市场前景预测报告速度图表12 2015-2016年固定资产（不含农户）累计同比增度图表13 2015-2016年房地产开发投资累计同比增度图表14 2015-2016年社会消费品零售总额月度同比增度图表15 2015-2016年居民消费价格涨跌幅（月度同比图表16 2015-2016年工业生产者出厂价格涨跌幅（月度同比）图表17 2015-2016年各月累计主营业务收入与利润总额同比增速图表18 2015-2016年各月累计利润率与每百元主营业务收入中的成本图表19 2016年分经济类型主营业务收入与利润总额同比增速图表20 2016年规模以上工业企业主要财务指标图表21 2016年规模以上工业企业经济效益指标图表22 2011-2013年四国制造业增加值变化曲线图表23 2011-2016年全社会R&D经费支出总额及占比图表24 2011-2016年万元工业增加值用水量图表25 美国GE!眼中的工业互联网图表26德国工业4.0战略构想图表27各国工业4.0战略对比图表28工业4.0转型过程中世界各国新格局的变化图表29智能工厂基本框架图表30智能决策与管理系统更多图表见正文….…了解《2017-2023 年中国智能工厂产业深度调研及市场前景预测报告》报告编号：557331第11页/共11页。
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2018年智能制造行业市场调研分析报告
目录
前言 (5)
第一节新周期开启，制造业设备投资复苏 (6)
一、周期新起点 (6)
二、中期经济向好，助力制造业复苏 (7)
三、从朱格拉周期角度看制造业设备投资复苏 (8)
第二节常提起的“智能制造”，究竟是什么？ (10)
第三节智能制造风起原因 (12)
一、智能制造的独特优势 (12)
1、提高产品价格 (12)
2、产出量的增加 (12)
3、降低成本 (14)
二、历史工业发展中技术进步的作用 (16)
三、国外第四次工业革命的借鉴意义 (18)
1、国外的工业4.0 进程 (18)
2、各国工业4.0 建设均有侧重 (19)
第四节方兴未艾的中国智造 (20)
一、我国处于智能制造初期，未来市场空间巨大 (20)
1、我国制造业大而不强，高端制造处于产业初期 (20)
2、市场空间大 (21)
二、国家政策持续高度重视 (24)
三、国产关键技术有所突破 (25)
第五节智能制造面面观 (27)
一、智能制造细分领域关系 (27)
二、智能制造将在五大领域打响攻坚战 (28)
1、数控机床 (28)
2、工业机器人 (29)
3、工业软件 (30)
4、工业互联网 (32)
5、3D 打印 (34)
第六节把握“中国智造”当下机遇的三条主线 (36)
一、核心部件国产替代 (36)
二、“中国制造”综合服务商 (37)
三、子领域龙头 (38)
图表1：一图看懂“中国智造” (5)
图表2：朱格拉周期通常为8-10 年的中周期，1978 年以来我国已经经历4 轮 (6)
图表3：2017 年有望成为一轮新的朱格拉周期起点 (6)
图表4：去年下半年以来，出口回暖明显 (7)
图表5：存货回补，生产资料价格上涨支撑短期经济 (8)
图表6：固定资产投资完成额中，设备工器具购臵增长已经降至冰点，有望反弹 (8)
图表7：工业增加值中设备制造业同比增速从去年开始已经扭转了2010 年以来的下滑态势 (9)
图表8：智能制造五大方面 (11)
图表9：智能制造促进企业利润增加 (12)
图表10：德国工业4.0 带来显著的效益提升 (13)
图表11：工业4.0 将制造业产值提高4%-7% (13)
图表12：适龄劳动人口正逐年下降，劳动力不足是关键 (14)
图表13：制造业人均工资持续走高，人工成本增加 (15)
图表14：第四次工业革命正在发生 (16)
图表15：制造业利润增速：高技术产业的利润向好 (17)
图表16：科学技术改善经济边际增长率：全要素生产率增长在总增长占比（美国+英国） (17)
图表17：各国制造业发展阶段梳理：美国、德国遥遥领先 (20)
图表18：智能制造装备的产业阶段：高端装备仍处于导入期 (21)
图表19：中国汽车行业工业机器人密度与国外差距大（单位：台/万人） (22)
图表20：汽车销量预测（单位：万辆） (22)
图表21：2016 年国产机器人销量增长快 (23)
图表22：中国成全球工业机器人销量最大市场，并逐年攀升（单位：台） (23)
图表23：“智造”产业链 (27)
图表24：智能制造各细分领域关系 (27)
图表25：国内机床不同类型市场份额：以中低端为主 (29)
图表26：机器人产业链 (30)
图表27：工业软件分类 (31)
图表28：我国高端市场ERP 企业市场份额：用友为国内领军企业 (32)
图表29：工业互联网产业链 (33)
图表30：3D 打印产业链 (34)
表格1：制造业用工成本增加的同时，机器人成本在下降（单位：元） (16)
表格2：各国工业4.0 布局 (18)
表格3：2015 年到2020 年国产机器人市场复合增长率将超过80% (24)
表格4：国家智能制造行业政策梳理 (24)
表格5：《中国制造2025》文件强调了对智能制造重点领域的突破 (25)
表格6：国内工业软件市场排名 (31)
表格7：智能制造细分行业相关企业梳理 (39)
前言
7 月10 日，李克强考察秦川机床工具集团股份公司，表示要造真正的中国机器人。
中国智能制造大旗已高举数年，如今中国在中低端制造业上已经基本实现进口替代，但是在高端数控机床、高精度机器人等高端智能装备以及智能生产等领域仍是蹒跚而行。
目前中国的智能制造产业发展情况究竟如何？接下来中国智能制造的发展路在何方？以及智能制造领域的投资机会是几何？本报告将为您解读。
图表1：一图看懂“中国智造”
资料来源：北京欧立信咨询中心。