2016智能硬件行业洞察报告-TalkingData
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)图表目录图表 1：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4)图表 2：人脑中神经元的运作能够通过数字电路中的信号运作模拟 (5)图表 3：算法是决定数字电路运作、实现人工智能的核心方法 (6)图表 4：人工智能发展 (7)图表 5：美国大脑研究计划投资预算 (8)图表 6：牛津大学预测2040 年左右可能实现广义人工智能 (9)图表 7：人工智能技术下游应用需求迫切，上游技术基础成型 (10)图表 8：2010-2015 人工智能领域全球投资总额 (11)图表 9：2010-2014 人工智能领域全球风险投资总额 (11)图表 10：BBC 预测2020 年全球人工智能市场规模超过千亿 (12)图表 11：人工智能将完成人体自身、企业和产业的三层智能化重构 (13)图表 12：“人工智能+”将成为未来普遍的商业模式 (14)图表 13：2013 年全球人工智能领域公司一览 (14)图表 14：人工智能领域公司全球分布 (15)图表 15：人工智能领域公司类别及各类别技术成熟度分布（只选取了主要的类别）16 图表 16：各类别公司获得的投资关注度和融资额度 (16)图表 17：科技巨头加速投资研发人工智能 (17)图表 18：人工智能领域巨头收购如火如荼 (18)图表 19：中国人工智能发展环境：较多利好因素，基础条件已经具备 (19)图表 20：我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加 (21)图表 21：预计 2020 年中国人工智能市场规模将达到 91 亿元人民币 (21)图表 22：人工智能发展的三个阶段 (22)图表 23：人工智能各个应用普及阶段的特点 (23)图表 24：2015 年 Gartner AI 相关技术成熟度曲线 (23)图表 25：国内人工智能企业一览 (24)图表 26：巨头企业和初创企业的感知智能切入方式比较 (25)图表 27：目前典型应用场景之智能硬件及机器人 (27)图表 28：目前典型应用场景之安防 (27)图表 29：目前典型应用场景之虚拟服务 (28)图表 30：未来人工智能将改造各行业的生产方式 (28)图表 31：2011-2015 年人工智能领域获得投资企业所属细分领域分布 (29)图表 32：全球主要的人工智能基础平台 (29)图表 33：通过兼并收购，Watson 在人工智能驱动的医疗领域拥有明显的竞争优势 . 31 图表 34：机器学习的方式是模仿人类学习过程，是人工智能的核心技术 (31)图表 35：Wise 的测试错误率（左）和训练时间（右）远低于其他机器学习模型 (32)图表 36：Siri 懂你所说、知你所谓，能够帮你打理日常生活的点点滴滴 (33)图表 37：Microsoft 基于WP8.1 平台推出的虚拟语音助理Cortana (33)图表 38：Face Book 试图以“真人”模式颠覆现有的语音及自然语义处理服务 (34)图表 39：Clarifai 可以理解视频中的图像并为其智能匹配广告 (35)图表 40：Google 预测API 可以实现的功能 (36)图表 41：目前来看较有爆发潜力的人工智能方向 (37)图表 42：2006-2015 年科大讯飞营业收入、净利润增长情况 (39)图表 43：东方网力提供面向行业的视频应用解决方案 (40)图表 44：佳都科技在人脸识别最关键的三大方面均处于领先地位 (41)图表 45：新松智能服务机器人产品线丰富涵盖了智能服务机器人的各个领域 (42)图表 46：2006-2015 年新松机器人营业收入、归母净利润增长情况 (43)1、人工智能是利用人工计算实现人类智能曾经以5:0 完胜欧洲围棋冠军Fan Hui，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手的谷歌人工智能机器人DeepMind，将在3 月9 日-15 日征战韩国，对决韩国九段、世界冠军李世石。
揭秘TalkingData 大数据生态
揭秘TalkingData 大数据生态TalkingData是一家专注于大数据的科技公司，致力于为各行业提供数据分析、技术服务、广告营销等解决方案，构建全球领先的大数据生态系统。
在这个数字化战争的时代，大数据的作用愈发明显，而要说到大数据，TalkingData无疑是一个不可忽视的角色。
本文将从以下几个方面揭秘TalkingData大数据生态。
一、TalkingData数据特点TalkingData 数据特点主要是基于大规模的用户数据采集，使用多维度的用户行为特征进行数据分析，并集成多个数据源输出业务数据支持等功能，最终实现全面深度的数据分析，为全行业的企业提供数据支持。
二、TalkingData数据采集TalkingData数据采集主要有三种方式：SDK集成、API接口、数据完成。
SDK集成是最主要的一种方式，公司各个业务线都有对应的SDK提供对外接口进行数据采集，从而获取数据；API接口是指通过对外提供开放的API来进行数据采集，目前主要用于PC端数据采集和用户行为数据采集，目前比较受欢迎的是Hadoop技术；数据完成是集成社交数据来源，完善数据来源，这类数据都是需要权限授权的。
三、TalkingData数据分析平台TalkingData数据分析平台主要分为十大模块，包括数据管理模块、实时数据分析模块、离线数据分析模块、行为分析模块、用户画像模块、AB测试模块、推荐模块、信息模块、拉橙模块和公众号模块。
数据管理模块主要是数据采集、处理和存储；实时数据分析模块可以分析大数据流，而不用担心系统崩溃；离线数据分析模块可以对离线数据进行分析处理；行为分析模块具有自动化平台的技术支持，可以基于之前的行为数据进行分析和预测；用户画像模块能够对不同的用户群体进行分类和画像；AB测试模块可以对不同的测试方式进行对比；推荐模块是通过对用户的历史行为进行分析推荐；信息模块可以为用户提供信息的收集和处理；拉橙模块则是集成第三方橙蜜的数据，同时提供精准的广告服务，最后是公众号模块，通过微信公众号进行数据分析。
talking data 行业报告
talking data 行业报告Talking Data Industry Report。
The talking data industry has been experiencing significant growth in recent years, driven by advancements in technology, the increasing use of mobile devices, and the growing demand for data-driven insights. In this industry report, we will explore the current state of the talking data industry, including key trends, challenges, and opportunities.Trends in the Talking Data Industry。
One of the key trends in the talking data industry is the increasing use of natural language processing (NLP) and machine learning techniques to analyze and interpret spoken language. This has led to the development of advanced speech recognition systems and virtual assistants that can understand and respond to human speech in real-time. As a result, businesses are able to leverage these technologies to improve customer service, automate repetitive tasks, and gain valuable insights from spoken interactions.Another trend in the talking data industry is the rise of voice-enabled devices and applications. With the proliferation of smart speakers, voice-activated smartphones, and other connected devices, consumers are increasingly using voice commands to interact with technology. This has created new opportunities for businesses to develop voice-enabled products and services, as well as to gather valuable data on consumer preferences and behavior.Challenges in the Talking Data Industry。
2016年人工智能行业场景应用分析报告
2016年人工智能行业场景应用分析报告2016年4月目录一、产业链初具雏形，核心技术应用加速落地 (4)1、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (4)2、核心技术应用屡有突破 (8)（1）计算机视觉 (8)（2）机器学习 (10)（3）自然语言处理 (12)①文本语言处理 (12)②语音识别 (13)（4）机器人技术 (14)（5）生物识别技术 (17)二、全场景应用行路致远，特定场景应用先行 (19)1、AI重塑金融：改善用户体验，提升投资效率 (20)2、AI重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22)3、AI重塑社交：交互纵深延伸 (23)4、AI重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务，满足长尾服务需求 (25)5、AI重塑工业：中国制造2025的助推器 (27)6、AI重塑农业：大幅提升效率，颠覆传统模式 (28)三、相关上市公司 (30)产业链条日渐明晰。
基础层，计算平台搭建由BAT 等巨头企业主导，数据资源获取、存储及传输以数多多、数据堂等创业型企业为主，发展前期体验优良的软硬件供应商将优先分享行业发展红利，如东方网力、东方国信等；技术层，机器学习、视觉识别、语音识别及自然语言处理等领域技术领先的厂商商业价值有望得到最先体现，如科大讯飞；应用层，硬件层面以机器人与其他智能硬件为主，软件层面智能客服、无人驾驶等领域多点开花，相关产业链厂商及科研机构已经具备一定规模共同推动产业发展，如千方科技、四维图新等。
核心技术应用轮番突破，在资本与产业的叠加驱动下，人工智能正迎来加速拐点，生物识别、自然语言处理、机器学习、机器人及计算机视觉等细分领域技术进展显著，并屡有惊艳产品及业态出现。
其中，视觉及语音识别等细分领域国内技术领先全球，如科大讯飞的“随声译”。
全场景应用行路致远，特定领域应用先行。
1. 认知智能尚待突破，一般可将人工智能分为计算智能、感知智能及认知智能三个层级。
其中计算智能最为初级，其主要依赖数据资源及硬件性能提升实现突破；感知智能主要依赖机器视觉与各种识别技术；认知智能是最高形态，然而由于人类认知机理尚不清晰，认知算法的突破时间尚不明朗。
2016年人工智能行业分析报告
2016年人工智能行业分析报告2015年12月目录一、人工智能：移动互联网后的下一个爆点 (4)1、人工智能发展已步入黄金时代 (4)2、强人工智能时代终将来临 (5)二、基础技术突破搭建人工智能底层技术网络 (9)1、深度学习带来人工智能的正循环 (9)2、大数据为人工智能训练提供庞大的资源积累 (11)3、成本低廉的并行计算助力人工智能 (12)三、全球人工智能产业发展明显加速 (13)1、欧美大脑计划不断推出 (14)2、中国脑计划启动、“互联网+”深入，中国有望实现弯道超车 (15)3、全球互联网巨头加速布局，人工智能拐点已现 (18)四、藏于冰山下的巨大空间 (20)1人工智能产业链剖析 (21)2、人工智能技术层：从人机交互到智能分析 (22)（1）语音识别及自然语音处理 (22)（2）图像识别及人脸识别 (23)（3）认知智能技术壁垒极高 (25)五、重点企业简况 (27)1、科大讯飞：人工智能巨头，未来IT新贵 (27)2、佳都科技：人脸识别技术领先 (28)3、川大智胜：三维人脸识别领域领航者 (29)人工智能：移动互联网后的下一个爆点。
移动互联网的快速发展极大的改变人们的生活方式，但技术水平不足使得移动互联网的发展遭遇瓶颈。
只有人工智能才能突破瓶颈，为“万物互联”时代的一切应用提供完美解决方案，人工智能将成为IT界继移动互联网后的下一个爆点。
人工智能发展已步入黄金时代，强智能时代终将来临。
基础技术突破搭建人工智能底层技术网络。
我们之所以认为人工智能技术发展会有所提速，是因为近几年深度学习、并行计算、大数据等基础技术均实现突破。
深度学习在语音识别、图像识别领域的应用极大的降低了错误率，大数据为人工智能训练提供庞大的资源积累、成本下降使并行计算得到广泛应用。
全球人工智能产业发展明显提速。
宏观方面，2013年以来，欧、美、日均推出大脑计划，中国脑计划有望于2016年启动，人工智能将被提升至国家战略层面。
揭秘TalkingData 大数据生态
揭秘TalkingData 大数据生态随着科技的日新月异，大数据已经成为了社会发展的一个热门话题。
TalkingData以其独到的大数据技术和强大的算法系统，成为了大数据生态的佼佼者。
对于TalkingData的大数据生态，我们可以从以下几个方面来揭秘。
首先，TalkingData的数据来源十分广泛，涉及到了多个领域。
其数据来源包括了APP、移动互联网、电商、金融、物流等多个领域，能够帮助企业从多个角度进行精细化的业务分析和数据挖掘。
这一点也是TalkingData所独有的，相比于其他的大数据公司，TalkingData的数据参考面更加广泛，数据稳定性也更高。
其次，TalkingData的大数据技术十分强大。
TalkingData拥有一支高水平的技术团队，并且在技术研究和算法创新上下了一定的功夫。
TalkingData的技术之所以强大，是因为其团队对于数据算法的应用能力十分熟练。
在大数据处理过程中，TalkingData采用的是数据分析、数据挖掘、人工智能等多种技术手段，能够将数据分析和处理得更加准确和精细。
同时，TalkingData也拥有自己的数据平台，能够让数据挖掘和处理的过程变得更加高效和快速。
最后，TalkingData实现了自己的商业模式。
TalkingData自主研发的数据产品包括了移动统计分析、营销推广、大数据运营、AI推荐等多种类型。
这些数据产品可供企业用户和开发者使用，包括了数据分析、营销策略、用户画像、推荐系统等多个方面。
同时，TalkingData也积极开拓与其他企业的合作，为商业客户提供更加精准的服务。
综上所述，TalkingData作为领先的大数据公司已经构建了自己的完整大数据生态。
无论是数据来源上，还是数据技术上，都能够保持自己的优势。
未来，TalkingData将继续发扬其大数据技术的优势，为不同行业的客户提供更加优质的服务。
除去以上三个方面，TalkingData的大数据生态还有以下几个值得注意的点。
TalkingData发布智能数据平台
龙源期刊网
TalkingData发布智能数据平台
作者：张兰兰
来源：《中国信息化周报》2016年第36期
近日，由独立第三方移动数据服务平台TalkingData主办的——“T11 2016暨TalkingData
智能数据峰会”召开，在会上TalkingData正式对外公布了全新的智能数据平台产品。
在本次TalkingData T11 智能数据峰会上，TalkingData与所有与会嘉宾就此进行了深刻的讨论。
首先，需要构筑数据思维，用数据的方式去思考问题；其次，需要深厚的数据科学与技术积累，只有深厚的技术积累才能更好地让数据为我所用；再次，智能数据的应用必须以商业结果为导向；最后，鲜活的数据才有价值，每一位参与者都要有开放合作的心态，才能在智能数据生态下共生共赢。
智能数据平台将成为未来大数据生态发展的核心。
智能数据平台是指“基于智能数据应用探索商业价值的平台，具有数据管理、数据工程和数据科学的能力”。
在本次T11 智能数据峰会上，TalkingData正式对外公布了全新的智能数据平台产品，旨在发挥自身优势，利用5年来在数据科学、数据管理、数据工程方面的各项积累，在横跨互联网、移动互联网、传统行业等领域积累的经验，有机整合并产品化，促进行业发展，并为各行各业提供更完善的数据产品及服务。
在未来，基于智能数据平台，整合多种数据源，充分利用数据科学、数据工程，结合不同行业扩展出更多数据应用的智能数据生态，将使得每一位生态参与者从中获益，每一位参与者既可以为数据生态贡献力量，也可以从中获得所需的驱动力，最终实现共生共赢的健康发展局面。
2016年人工智能行业分析报告
2016年人工智能行业分析报告2016年3月目录一、东风频起：2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (3)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 (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 (5)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 (7)二、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 91、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 (9)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 (12)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 (15)三、投资看点：把握核心投资逻辑，盯准优势龙头企业 (16)1、短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (16)2、相关企业 (17)（1）科大讯飞：拥有世界一流的语音识别技术的行业巨头 (18)（2）东方网力：处于领军地位的完整视频应用解决方案提供商 (19)（3）佳都科技：掌握人脸识别核心技术的智能安防及轨交龙头 (21)（4）科远股份：战略布局智能机器人的工业4.0核心受益企业 (22)（5）新松机器人：综合实力最强产品布局最完善的机器人专家 (23)（6）智臻智能：全球领先的智能机器人技术和平台提供商 (25)（7）中科汇联：全球专业智能客服开创者 (27)（8）易瓦特：全国领先的民用无人机系统制造商 (28)3、参考国外相关企业，我国人工智能企业仍有升值、投资空间 (30)受益于政策东风和下游需求，2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。
预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。
其中，语音识别约占60%，视觉识别占12.5%，图像处理、机器学习等其他种类占27.5%。
行业火爆，人工智能领域战略化布局如火如荼。
2016年移动互联网汽车用户洞察-TalkingData
TalkingData 移动数据研究中心2016年4月2016移动互联网汽车人群洞察/ 行业报告/报告说明●数据来源✓TalkingData移动数据研究中心数据来自TalkingData App Analytics、TalkingData Game Analytics、TalkingData Ad Tracking的行业数据采集，以及诸多合作伙伴的数据交换，如应用市场、渠道、运营商，等多种不同来源的数据复合而成。
✓公开信息收集整理●数据周期✓人群洞察数据：2016年1月-2016年3月✓应用榜单数据：2016年3月●概念定义✓用户覆盖率：当月安装有某款汽车应用的设备数量占当月监测移动设备总数的比例✓用户活跃率：当月使用过某款汽车应用的设备数量占当月监测移动设备总数的比例2016年移动互联网汽车行业概况2016年移动互联网汽车人群洞察2016年汽车细分领域应用榜单盘点Part 01Part 02Part 03目录C O N T E N T SPart 012016年移动互联网汽车行业概况宏观环境：我国汽车保有量稳定增长伴随经济社会持续快速发展，国内购车需求旺盛，汽车保有量逐年稳定增长，截止2015年末，全国民用汽车保有量达1.72亿台。
64677619908610578120891374115447172284173521865397872930910892125841439913.5%17.8%19.3%16.4%14.3%13.7%12.4%11.5%18.1%25.0%25.3%20.4%18.3%17.0%15.5%14.4%200820092010201120122013201420152008-2015年中国汽车保有量及增速民用汽车保有量（万辆）私人汽车保有量（万辆）民用汽车保有量增速私人汽车保有量增速宏观环境：我国汽车驾驶人规模迅速扩张截止2015年末，我国机动车驾驶人3.3亿，其中汽车驾驶人已超2.8亿，2015年全年新增汽车驾驶人3375万，规模扩张迅速。
速途研究院：2016年H1智能手机市场报告
速途研究院：2016年H1智能手机市场报告速途研究院8月4日报告根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，中国网民规模达7.10亿，互联网普及率达到51.7%，而中国的手机网民在上半年达到6.56亿。
中国的智能手机市场已经由增量市场变为存量市场，智能手机品牌竞争的压力也逐渐增强。
进入2016年以来，国产手机品牌积极创新，在国际上的竞争力逐渐增强，开始和苹果、三星展开竞争，中国的手机行业朝着健康方向发展。
速途研究院分析师团队根据互联网公开的市场数据和监测数据，结合用户调查取样分析，解读当下国内智能手机市场现状和变化趋势。
由增量市场变为存量市场随着移动互联网的入侵，智能手机在中国快速普及。
2011年中国智能手机出货量在1.23亿台左右，到了2013年这一数字就超过4亿，在2013-2015年间，中国智能手机每年的出货量变化并不明显，呈现了缓慢的上升趋势。
这意味着智能手机在中国已经到了普及阶段，中国的智能手机市场已经由增量市场变为存量市场。
上半年中国手机销量2.5亿台2016年上半年中国智能手机的销量在各月份参差不齐。
在经过了行业淡季后，4月智能手机市场开始会暖，5月达到上半年的销量峰值5123.3万台。
今年上半年是国产手机发力的开始。
一方面，在4月份苹果公司公布的上一财季财报中显示，iPhone销售量已经出现历史上的首次下降，苹果公司也出现了13年来首次营收下滑，苹果开始收到创新发力的质疑。
另一方面，国产手机逆流而上，以华为为首的创新型品牌名声大起，开始从苹果手中抢夺用户，并发力国际市场。
2016年上班年的手机市场品牌占有率显示，苹果品牌仍是市场第一，市场占有率21.5%，但这一数字相对去年已经明显下滑，而第二位的华为占有率达到18.4%，与苹果的差距已经并不明显。
小米手机的销量增长也出现困难，上半年小米的占有率居在市场的第三位。
而其后的国产手机品牌OPPO、VIVO则是异军突起，市场占有率逐月上升，受到年轻用户追捧，魅族手机上半年品牌占有率5.8%。
2016年智能制造行业分析报告 (完美精编版)
2016年智能制造行业分析报告本文为word模式，下载后可自由编辑目录一、中国制造2025：打造引领全球的制造强国二、智能制造试点示范专项行动三、智能制造试点示范重点项目分析1、沈阳机床智能机床2、东软医疗智能医学影像设备3、康缘药业中药生产智能工厂4、昌河直升机旋翼系统制造智能车间5、海尔集团家电智能制造6、天地科技智能煤炭综采装备7、南通中远川崎船舶制造智能车间8、潍柴动力柴油机智能制造9、三一集团工程机械智能制造10、华曙高科工业级3D 打印系统11、劲胜精密移动终端配件智能制造12、大族激光激光切割机床智能制造13、重庆长安汽车智能制造14、力源液压泵零件制造智能车间15、陕鼓动力装备智能服务云平台16、西飞支线飞机协同开发与云制造四、机械行业重点公司分析1、沈阳机床：智能机床突破的排头兵2、中航飞机：军民业务齐头并进3、中直股份：直升机业务进入快速增长期4、中航重机：估值渐趋合理，3D 打印仍为看点5、大族激光：激光装备+自动化技术成就新龙头6、劲胜精密：转型升级有望业绩回升中国制造2025为强国之策：新一届政府意识到当前我国制造业转型升级的紧迫性，因此，在2016年《政府工作报告》中明确提出，加快推进实施“中国制造2025”，实现制造业升级。
“中国制造2025”将我国制造业强国的进程划分为三个阶段，第一个十年迈入制造强国之列，第二个十年达到世界制造强国阵营中等水平，第三个十年进入世界制造强国之列。
智能制造试点示范专项行动启动：工信部在今年启动了智能制造试点示范专项行动，从流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6方面进行试点示范。
试点行动基本切合了“中国制造2025”规划的纲要和精神，而入围此次试点项目的46家企业有望率先受益。
重点试点示范项目分析：此次入围的46个试点示范项目覆盖了38个行业，分布在21个省（自治区、直辖市），涉及了6大类别，体现了广泛的行业、区域覆盖面和较强的示范性。
2016年上海迪士尼人群洞察报告
已婚
30.1%
48.4%
未婚
84.5% 56.0%
无车
44.0% 15.5%
有车
数据来源：TalkingData 移动数据研究中心
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试运营吸引较多本地游客，正式运营吸引外地游客
上海迪士尼试运营期间42.8%用户来自上海本地，正式运营之后依然有25%用户来自本地，可见江浙沪包邮区为上海 迪士尼的主要辐射区；而正式运营之后，全国各地的游客均被吸引
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上海迪士尼园区内主题乐园吸引力最强
从上海迪士尼内部分区客流聚集指数来看，主题乐园更受人群欢迎，其次是生态园，相对来说，餐饮购物区的客流 较少，人群去迪士尼主要是体验各类游乐设施，对餐饮和购物的关注相对不高
2016年7月 上海迪士尼乐园内部客流聚集指数分析
2.51
主题乐园
1.52
1.19
0.63
上海迪士尼人群省份比例
迪士尼正式运营期间人群省份分布 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心
上海迪士尼人群省份分布TOP10
省份
正式运营
试运营
上海
25.0%
42.8%
浙江
7.8%
10.5%
北京
7.7%
8.8%
江苏
7.0%
7.1%
安徽
3.2%
Hale Waihona Puke 1.9%天津3.2%
2.4%
广东
2.8%
1.7%
35及以下用户占比77.1%、已婚比例占七成、有 车比例高于整体、设备价位以4000元以上为主
关注旅游和出行、线下消费意愿强
关联应用指数较高的是出行和旅游类 线下消费意愿高于整体，服饰鞋帽和生活服务消费偏多
2016年移动金融应用行业报告-TalkingData
TalkingData 移动数据研究中心2016年5月2016移动金融应用/ 行业报告/目录C O N T E N T S 移动金融应用行业概况Part 01移动金融应用用户画像Part 02移动金融应用用户行为Part 03移动金融细分行业应用排行榜Part 04移动大学生分期人群洞察Part 05Part 01移动金融应用行业概况宏观环境：银行业资产、股票市值创新高，保险业加速发展截至2015年底，银行业总资产规模达到194.2万亿，保持良性增长；股票市价总值为53.1万亿，其与GDP总量的比值达到近8年新高；保费收入同比增长20%达到2.4万亿，行业加速发展。
194.2万亿53.1万亿 2.4万亿截至2015年末，我国银行业金融总资产为194.2万亿，同比增速15.5%，资产规模良性增长。
截至2015年末，我国股票市价总值达到53.1万亿，与GDP总量的比值达到78.5%，为2008年以来的最高值。
2015年，我国保费收入2.4万亿，同比增速20%，为2011年以来增速的最高值，行业加速发展。
宏观环境：监管政策逐步出台，合规发展成互联网金融主旋律明确互联网金融业务边界明确网贷监管体制和相关主体责任规范非银行机构网络支付业务加强互联网保险业务管理2015年7月，十部委联合发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，确立互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等互联网金融主要业态的监管职责分工。
2015年12月，人民银行发布《非银行支付机构网络支付业务管理办法》，清晰界定支付机构定位，确立了坚持支付账户实名制、平衡支付业务安全与效率、保护消费者权益和推动支付创新的监管思路。
2015年12月，银监会会同工业和信息化部、公安部等部门研究起草了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)》，界定了网贷内涵，明确了适用范围及网贷活动基本原则，重申了从业机构作为信息中介的法律地位。
2016出海应用与手机热点分析-TalkingData
TalkingData 移动数据研究中心2016年6月2016出海应用与手机热点分析/ 出海热潮/全球移动互联网高速发展为国内应用及设备出海创造条件利用具有较高海外用户基础的企业及其APP 产品，采取应用分发和广告投放等路径扩大出海。
借助成功企业平台出海华为、联想和小米等厂商积极拓展海外市场，其APP 预装方式有助于提高国内应用在海外的覆盖。
硬件厂商预装力量增强通过投资、并购等方式获得科技和品牌等战略资产，加快国内企业走出去，以及开拓国际市场。
跨国投资并购战略资产东南亚、南亚、拉美和非洲等地区智能移动终端快速普及，3G 和4G 等网络环境改善带动消费需求。
海外移动市场环境改善“BAT ”及其关联企业占据资本和资源优势，国外硬件厂商竞争国内创新创业及竞争压力越来越大。
迫于国内竞争红海压力应用分发和广告投放资源丰富软硬合作平台成熟对外投资热潮移动市场机会转移压力南美、西亚、非洲地区移动互联网用户增速较快全球移动互联网用户分布8%以上6%-8%3%-6%2%-3%全球移动互联网用户增速TOP5日本美国巴西墨西哥俄罗斯中国韩国印度泰国印度尼西亚菲律宾马来西亚英国罗马尼亚排名国家用户增速1墨西哥22.9%2圭亚那12.8%3巴西12.2%4巴基斯坦12.2%5阿尔及利亚11.8%2%以下海外移动端用户规模以中国、美国、日本、东南亚等地区相对领先，而增速较快地区则集中在南美、西亚、非洲等地区。
中国出海手机品牌全球分布海外用户使用的国内手机厂商品牌，以联想、华为、小米相对领先。
海外市场国产手机品牌覆盖率TOP109.36%5.45%4.50%2.26% 2.23%1.74% 1.61%1.36% 1.31%0.83%联想华为小米OPPO华硕金立HTC vivo领歌魅族中国出海手机机型分布TOP10机型中小米占据最多席位，达五款，其次是联想。
海外市场国产手机机型覆盖率TOP100.84%0.80%0.77%0.63%0.54%0.52%0.49%0.44%0.43%0.43%海外用户手机价位分布海外用户使用的手机价位集中在2000元以下价位区间。
大数据铸就未来
大数据铸就未来作者：林逸飞来源：《软件和集成电路》2016年第08期我们公司的英文名是Talkingdata，是有让数据说话的寓意。
虽然公司成立只有几年，但成长的速度非常快。
找准发展定位对于Talkingdata来说，第一，希望打造一个稳定、鲜活的数据源，这些数据源是以可持续的、可以衡量的模式获取；第二，搭建的平台让我们的企业者、客户使用大数据时不需要付出高昂的成本；第三，当深入到不同行业应用数据的时候，还需要一个专业的团队，通过领域工程师去整合不同的资源，因为不同的行业需要不同的经验和知识才可以把大数据与业务相结合，这三点是腾云天下所聚焦的。
在聚焦的战略基础上，服务方面，目前主要包括三方面：数据源、平台、咨询。
从统计来看，过去四年，我们累积下来覆盖的设备超过30多亿，包括智能手机、手环等智能设备、互联网设备。
日活跃量达2.5亿，这个活跃数字如果一定要找一个标杆的话，国内最大的应该是QQ的应用活跃量，从去年年报看其活跃数字是8.9亿，其他的一些应用差距都是巨大的。
数据吞吐量体现的是我们每天交互的数据，目前这个数字可以达到140亿。
2014年我们开始采用合作以及地推团队的形式做市场的普及，如3000个大的商超，以及在医院、写字楼也有相应的合作，帮助我们获取线下数据。
有了这些持续、稳定的数据源之后，我们就可以结合线上线下的数据进行分析，相应的是解决问题，挖掘商务价值。
下一步是我们按照需要把这些数据建立起标签化的体系，按照不同标签再刻画不同的数据。
另外，我们的数据同样也来自于不同行业的交易交换，包括金融、地产、医疗、航空、酒店等。
所以在数据源这块可以说来源非常丰富。
谈到TalkingData的技术产品架构，确实需要很长时间的打磨。
我们希望以开放的形式进入到很多高精尖的技术领域，并且凭借以往积累的经验与合作伙伴共同打造一个大的数据平台。
在产品架构方面很少有人谈数据运营的方法论或者一套体系，其实腾云天下的方法论体系用的是比较多的，不是把交易数据采下来就完成了任务，数据采集本身就是一个工程，是一件要运营的事，你需要采集什么样的数据，你应该怎么采集，这些数据拿回来怎么处理？比如很多电商、包括金融企业，会有大量的卡券和红包发放给用户，这个是在运营中考虑的重头戏，但其在后会延伸出反欺诈的新课题。
2016年自媒体行业洞察报告-TalkingData
TalkingData 移动数据研究中心2016年6月2016自媒体行业洞察报告/ 行业报告/自媒体行业演进：社交为核心的富媒体时代，新兴载体出现新兴载体博客、社区兴起，形成最初的自媒体形式伴随国外Facebook、Twitter 的兴盛，新浪微博、腾讯微博、网易微博等快速积累用户，基于社交网络的自媒体形式兴起微信推出公众号，今日头条、搜狐、网易等门户网站纷纷推出公众号平台，自媒体发展进入公众号时代综合视频网站搭建自媒体平台，短视频社区兴起，UGC内容获关注；电台类自媒体活跃,视频直播探索视频直播兴起，电商等非媒体平台正在成为新的自媒体载体，探索新的变现模式博客/社区单一载体平台文字+图片个人参与者为主社交网络以社交网络为载体文字+图片个人+群体参与者门户/公众号强关系社交网络及新闻门户为载体文字+图片群体参与者增加富媒体以社交为核心多元载体文字+图片+音频+视频专业组织参与者增加非媒体平台、跨界平台内容+关系+服务今日头条-头条号●账号数量：12万+（截止2016年5月，2015年9月数据为3.5万+）●账号增长趋势：月增幅超过30%●阅读量：日均7亿次阅读，占今日头条总阅读量的70%以上自媒体参与者规模：主流平台账号数量增长迅速微信公众平台●账号数量：近2000万（截止2016年6月）●账号增长趋势：每日认证公众号1万+●活跃账号数：约280万●受众基础：微信WeChat 合并活跃用户数达7.62亿（截止2016年3月）自媒体运营者：文化、娱乐行业的参与者更多10.1%17.2%20.6%27.8%商业服务IT/通信/互联网服务业文化/传媒/娱乐微信公众号-账号行业分布TOP53.0%3.1%3.2%3.3%3.5%3.8%5.3%6.4%6.6%7.0%汽车财经育儿旅游趣味美食时尚科技文化娱乐头条号-账号行业分布TOP10自媒体内容热度：娱乐与时事新闻类内容的关注度高2.2%2.5%2.7%3.4%4.0%4.4%4.9%6.4%10.0%10.3%时尚育儿健康军事汽车历史情感趣味视频时事新闻娱乐头条号-内容关注度TOP107.5%8.6%12.7%24.6%46.6%汽车旅游医疗健康时尚休闲娱乐微信公众号-各行业内容阅读量TOP51.6%1.7%1.9%2.0%2.1%5.3%6.1%6.5%25.0%25.6%创意征集公益动漫体育赛事情感两性电影电视节目电视剧明星社会微博-用户关注内容类型TOP10从主流自媒体平台用户关注的内容类型来看，娱乐、时事类内容的热度相对更高。
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TalkingData 移动数据研究中心2016年8月
2016智能硬件行业洞察报告
/ 行业报告/
主要结论
行业概况用户画像用户行为
●用户规模达1.9亿台
●月平均活跃次数达16.1次
●4个细分行业：智能家居、可穿戴设备、健康管理和安防
●智能硬件TOP10以可穿戴设备为主，小米路由器位列第九●用户男女比例4:6
●用户七成为年轻人
●一线城市占比15.3%
●省份分布以东部发达地
区为主
●设备以小米、华为为主
●设备价位集中在2000
元以下
●设备尺寸以大屏为主
●工作日活跃在中午和晚
上
●智能硬件用户较关注通
讯社交、电商等类型
●常规应用外，小米系应
用受智能硬件用户关注
●智能硬件用户线下消费
偏好服饰鞋帽
智能硬件行业概况
智能硬件用户画像
智能硬件用户行为
Part 01
Part 02
Part 03
目录
C O N T E N T S
Part 01
智能硬件行业概况
智能硬件用户规模达到1.9亿
数据来源：TalkingData 移动数据研究中心
注：移动互联网设备规模指移动端累计活跃设备总数，包括智能手机、平板电2016年，移动互联网用户规模达到13.1亿，移动端智能硬件用户规模达1.9亿台
2016年移动互联网
用户规模2016年移动端智能硬件
用户规模
13.1
亿台
1.9
亿台
智能硬件用户月平均活跃次数达16.1次
2016年，智能硬件用户整体月平均活跃次数16.1次；相对来看健康管理较活跃
2016年智能硬件用户各细分领域月平均活跃次数对比
16.1 18.7
17.2
14.7 13.6
智慧家庭用户整体健康管理可穿戴设备智能家居安防
单位：次数据来源：TalkingData移动数据研究中心，Android平台4月数据
注：平均活跃次数=某智能硬件移动应用的总活跃次数/该智能硬件移动应用的。