人工智能行业研究报告5篇

第一篇：人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告

从去年的Alpha Go对战李世石开始，再到今年升级版的Alpha Go对战柯洁，人工智能经过一年多的发酵早已不再是一个陌生的名词。

截至目前，人工智能行业已发布了多篇报告，但我们仍致力于写出不一样的东西。除却老生常谈的算法、计算力、数据之外，我们认为人工智能的未来最重要的驱动力一定会是“场景驱动”。在人工智能的场景驱动阶段，不但可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策，最终实现“给予决策支持”的目标。因此本报告中，我们用了较大的篇幅去描绘人工智能的场景应用。

那么，在不同的场景中，人工智能是如何发挥作用的？带着这个问题，我们研究了国内外与此领域相关的企业，写出了这份人工智能行业的研究报告。

报告摘要

人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟。

1.在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。其中技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用，其中计算力主要包含芯片、超级计算机、云计算等三个维度。

2.在市场规模方面，综合考虑我国人工智能的爆发节点、技术成熟度以及全球AI市场规模等因素，我们保守估计最迟至2019年我国AI的市场规模将突破百亿元，而2022年这一数字应在700亿元左右。

3.随着AI支撑技术的不断发展，AI将持续拓展更多的应用场景；而愈发多样化的应用场景需求又会反过来驱动支撑技术，从而带动整个AI行业的持续发展。但各应用场景的发展并非均衡，整体看来将从垂直领域AI逐渐过渡到通用型AI。

总体来说，AI最重要的还是要将技术与应用场景相结合，无法落地的技术很难得到资本青睐和市场认可，而有闭环、垄断性的数据，并且其技术能够与实际应用场景结合的公司将有望产生难以被替代的商业价值。

行业概述

AI是使用机器代替人类实现认知、分析、决策等功能的综合学科

人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。

本报告将以2017年上半年为时间节点，对包括发展驱动力、巨头布局、投融资情况、预测的市场规模等在内的人工智能行业到目前为止的整体发展情况做简要分析，并对包括数据标记、语音识别、语义识别、计算机视觉等技术领域以及安防、医疗、金融等应用场景在内的细分领域及其典型企业进行简析，探索人工智能领域未来发展趋势和可能的投资/创业机会。

行业驱动力

技术驱动：算法和计算力是主要驱动力

在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。

技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。现在主流应用的基于多层网络神经的深度算法，一方面不断加强从海量数据库中自行归纳物体特征的能力，一方面不断加强对新事物多层特征提取、描述和还原的能力。对算法来说，归纳和演绎同样重要，最终目的是提高识别效率。最新ImageNet测试结果显示，AI错误率低达3.5%，而人类对同一数据库识别错误率在5.1%，理想情况下，计算机图像识别能力已超越人类。

如上图所示，每年在ImageNet测试中错误率最低的算法模型都不尽相同（从NEC到ResNet），这也反映了人们对于算法的不断探究、更迭过程。

计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算 提高识别效率除依靠算法之外，也离不开计算力的支持。计算力可以分三个维度展开：芯片、超级计算机、云计算。

芯片：人工智能领域作为一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度并行数据的处理需求。为解决此问题，继CPU之后，相继出现了GPU、NPU、FPGA、DSP等“AI”芯片。1999 年，Nvidia公司发布了全球首款图片处理芯片GPU；2016年，寒武纪发布了全球首款深度学习专用处理器芯片NPU，芯片的更迭、进步可从根本上提高计算性能。

超级计算机：其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。我国自主超级计算机“神威·太湖之光”，其处理器为众核CPU“申威26010”，整台“神威·太湖之光”共包含40960块处理器；打败李世石的AlphaGo共包含1202个CPU和176个GPU；打败柯洁的升级版AlphaGo使用到了TPU，但数量只有 4 颗。

可以发现，真正用于人工智能的超级计算机芯片还只是处于CPU、GPU层，如何将更适用于网络神经算法的NPU、FPGA等芯片量产化并融合入超级计算机芯片矩阵，是在人工智能发展的第一阶段—技术驱动阶段应该重点努力的方向之一。

云计算：与主要应用于密集型计算的超级计算机不同，云计算依靠其灵活的扩展能力主要应用于社交网络、企业IT建设和信息化等数据密集型、I/O密集型的领域。

我们分析认为，当AI跨越入第二阶段—数据驱动阶段后，算法和计算力将变成人工智能领域的基础设施—“水、电、煤”。就目前看来，多项算法开源平台已将AI算法引入统一、公用阶段，运算力也必将向同样的趋势发展。云计算则是一个初步尝试，未来，计算力的发展方向或将是云计算和超级计算机技术结合，为企业提供既可密集运算又可灵活扩展的计算服务，将人工智能赋能全行业。

数据驱动：描绘个性化画像；场景驱动：给予决策支持

人工智能发展的第二个阶段，算法和计算力已基本不存在壁垒，数据将成为主要驱动力，推动人工智能更迭。此阶段，大量结构化、可靠的数据被采集、清洗和积累，甚至变现。例如，大量的数据基础上可以精确地描绘消费者画像，制定个性化营销方案，提高成单率，缩短达到预设目标的时间，推动社会运行效率提升。

到了人工智能发展的第三个阶段，场景驱动作为主要驱动力，不仅可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策。此阶段，对数据收集的维度和质量的要求更高，并且可实时根据不同的场景，制定不同的决策方案，推动事件向良好的态势发展，帮助决策者更敏锐的洞悉事件根本，产生更精准更智慧的决策。

人工智能产业链综述

AI产业链主要包括技术支撑层、基础应用层和方案集成层

正如报告开头所述，人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。完整的人工智能产业链可以分为技术支撑层、基础应用层和方案集成层，或者说应用场景层。

技术支撑层主要由AI芯片、传感器等硬件和算法模型（软件）和两部分构成。其中传感器与IoT的感知层相似，包括GPU、FPGA、NPU等在内的AI芯片负责运算，算法模型则负责训练数据。

基础应用层的技术则是为了让机器完成对外部世界的探测，主要由计算机视觉、语音识别等感知层和语义识别等认知层构成，这些技术是机器能够做出分析判断的基础。此外，在感知与认知技术之下还有数据标注作为其底层支撑。

方案集成层是集成了某种或多种基础应用技术的、面向如工业、自动驾驶、家居、仓储物流、金融、医疗等不同应用场景的产品或方案。

本篇报告将主要围绕AI中基础应用层和方案集成层，即应用场景层进行分析。

语音识别：语音识别过程虽存在难点，但目前技术已趋于成熟

语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，最终把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技术成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，需要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。

语音识别作为一种一维时域信号，在实际操作中主要有两个难点。首先是数据的获取、清洗。语音识别需要大量细分领域的标准化语料数据作为支撑，尤其是各地方言的多样性更是加大了语料搜集的工作量。据媒体消息，苹果iOS 10.3版本中Siri已支持上海话。

第二个难点是语音特征的提取，目前主要通过具备多层神经网络的深度学习来解决，多层的神经网络相当于一个特征提取器，可对信号进行逐层深化的特征描述，最终从部分到整体，从笼统到具象，做到最大程度地还原信号原始特征。

语音识别虽市场庞大但已出现领航者，留给创业公司的机会不多

据Research andMarkets研究报告显示，全球智能语音市场将持续显著增长，预计到2020年，全球语音市场规模预计将达191.7亿美元。根据Capvision报告显示，从语音行业市场份额角度来看，全球范围内，由Nuance领跑，国内则是科大讯飞占据主导地位。

企业案例：科大讯飞

科大讯飞专注于To B的语音识别技术，目前已领跑中文语音市场

科大讯飞创办于1999年，主要从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品的开发，而应用集成则由下游的开发商或客户自己完成。根据公开资料显示，科大讯飞是目前我国少数掌握核心技术的语音领域企业之一，已于2008年5月在深圳证券交易所挂牌上市。

科大讯飞拥有六大核心技术，分别是语音识别、语音合、自然语言处理、语音评测、声纹识别和手写识别。其中更重要的是其同时拥有语音合成和语音识别，能够把“听”和“说”组合起来。此外科大讯飞还提出讯飞超脑计划，瞄准语音理解力市场。

随着人工智能热度高涨，科大讯飞等企业技术得以规模性落地

科大讯飞以讯飞超脑、AIUI 为内核，积极打造基于讯飞开放平台的AI 生态，面对不同场景，推出覆盖全行业的语音产品及服务，深耕智慧教育、智慧城市、智慧汽车、智慧医疗以及智慧家居五个行业，全方位挖掘G 端、B 端及C 端客户。

随着全球范围内人工智能热度的高涨，语音识别作为其中重要的技术应用层落地项目也愈加多元化。科大讯飞在智慧教育、智慧城市、智能家居、智能汽车、机器人等领域规模化的应用，促进了其营收近几年内持续稳定走高，尤其是在教育行业，科大讯飞构建了智慧考试、智慧校园、智慧课堂、智慧学习等一体化的智慧教育产品体系，2017年智慧课堂产品有望成为其在教育行业收入和毛利的重要增长点。

企业案例：Nuance＆云知声

Nuance领衔全球市场，云知声重点布局家居领域

从世界范围来看，Nuance是全球最大的独立语音识别公司之一。Nuance于1994年成立于美国麻省伯灵顿，并于2000年4月在纳斯达克上市。Nuance曾为苹果、三星提供语音支持服务，在语音识别领域一度处于垄断地位，后随深度算法的普及，各巨头逐渐开始自主研发语音识别技术，差距逐渐缩小。但直到今天，其发布的Dragon Drive（声龙驾驶）——互联汽车语音和内容平台，仍为众多知名车企提供着车载语音技术支持，如梅赛德斯-奔驰、戴姆勒、宝马、丰田、雷克萨斯、荣威等汽车品牌。

此外，还有重点布局家居领域的语音企业—云知声。云知声于2012年6月创办于北京，目前融资轮次为B+，是智能语音领域新锐玩家。据官方数据显示，云知声目前已覆盖了476个城市，覆盖用户超过1.8亿，代表客户有网易易信、锤子手机、乐视超级电视等。

语义识别：解决“听得懂”的语义识别领域中，新进入者仍具有一定机会

语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是“听得懂”的问题。其最大的作用是改变人机交互模式，将人机交互由最原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。此外，我们认为目前的语义识别行业还未出现绝对垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。

语义识别是自然语言处理(NLP)技术的重要组成部分。NLP在实际应用中最大的困难还是语义的复杂性，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的最优算法。但随着整个AI行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步。

语义识别技术拥有多样性的应用领域以及行业参与者

我们认为，基于语音识别和语义识别的智能语音交互技术在车载场景中存在刚需，也会成为最先爆发的领域之一。并且，随着车联网的纵深化发展，相关硬件趋于免费，依靠语音交互天然流量入口，做个性化增值服务将是未来车载领域的主要盈利点。

从1996年至今，国内至今仍在运营的人工智能公司接近400家1。从下图可看出，自然语言处理（NLP）无论在创业热度、获投数量还是获投金额都处于细分领域的前三。据 Global Market Insights数据，预计到2024年市场规模达到110亿美元。

科技巨头乐衷于收购，小而美的企业更偏好细分场景

科技巨头尤其是微软早在2008年就已开始布局语义技术领域。对于巨头来说，自主研发耗时久、投入高，同时效果也是未知的，直接收购是多数巨头选择的最快方式。

关于语义识别领域的创业公司，国内代表企业有出门智能360、出门问问、三角兽、蓦然认知等。其中，三角兽的智能语音交互功能已被应用在Rokid、锤子手机、威马汽车等产品上。此外，由于自然语境和细分行业语境下，同一名词可能具备不同含义，因此除了行业通用型的语义识别公司之外，还存在一些深耕细分场景的公司，例如律师行业国外有基于IBM Watson的ROSS，国内有无讼、法律谷等。

计算机视觉：计算机视觉主要研究如何使机器具备“看”的能力

计算机视觉（computer vision，简称CV）是指用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，以适应、理解外界环境和控制自身运动。主要解决的是物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断这三个问题。计算机视觉识别系统通常需要三个过程：目标检测、目标识别、行为识别，分别解决了“去背景”、“是什么”、“干什么”的问题。

计算机视觉在技术流程上，首先要得到实时数据，此步骤可通过一系列传感器获取，少部分数据可直接在具备MEMS功能的传感器端完成处理，大部分数据会继续传输至大脑平台，大脑由运算单元和算法构成，在此处进行运算并给出决策支持。

动态人脸识别是最热领域，金融和安防是最热场景

计算机视觉应用场景可分为两大类：图像识别和人脸识别，每类又可继续划分为动、静共四个类别，基本覆盖了目前计算机视觉的各项应用场景。其中动态人脸识别技术是目前创业热度最高的细分领域，尤其是金融和安防场景，是其重点布局场景。

国内，计算机视觉领域的企业最早出现在1997年，2014年出现创业高潮，企业平均年龄在3.9岁。下表格为该领域目前存续的具备代表性的创业公司。

各细分领域成熟度相差大，其中人脸识别未来几年市场潜力巨大

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，使用场景多样，市场潜力巨大。其中人脸识别领域在2016年已接近百亿规模，中国市场在全球范围扮演着十分重要的角色。

由此可见，计算机视觉各细分领域的成熟度目前相差较大。人脸识别、指纹识别等所在的生物特征识别领域相对来说技术成熟度、工业化程度较高。在物体和场景识别方面，由于识别的物体种类繁杂，表现形态多样，技术成熟度较低。

对于计算机视觉而言，其主要瓶颈在于受图片质量、光照环境的影响，现有图像识别技术较难解决图像残缺、光线过爆、过暗的图像。此外，受制于被标记数据的体量和数量，若无大量、优质的细分应用场景数据，该特定应用场景的算法迭代很难实现突破。

企业案例：商汤科技

专注计算机视觉算法研发，推动视觉技术融入各行各业 商汤科技创办于2014年11月，位于北京，2017年4月完成了赛领资本领投的战略投资6000万美元。商汤科技专注于核心算法开发，通过视觉技术赋予计算机视觉感知和认知的能力，业务覆盖金融、商业、安防、互联网+等行业，意图为企业提供低门槛的计算机视觉技术，打造“商汤驱动”的人工智能商业生态。

商汤科技的核心能力在于其能够自主开发原创深度学习模型，其自有的高性能算法库相对行业内开源平台库，较大程度提高了算法效率，带来2-5倍的性能提升。性能的提升直接导致的是极大地降低了计算机视觉硬件门槛，例如一般情况下双目、深度摄像头才具备视频处理能力，但利用商汤科技的算法模型，单目摄像头也具备此能力。此外，商汤科技自身构建了具备200块GPU链接能力的DeepLink超算平台，过去耗时1个月的运算，现在只需5-6个小时即可完成。硬件门槛降低+计算能力提升，使得大部分企业快速接入计算机视觉技术成为现实。

作为算法层企业，商汤科技通过与京东、小米、新浪微博等应用层级公司合作，使得自己的算法可以很好地融合多类细分领域的特点，快速移植复制到各行各业。除此之外，商汤还在技术层与多家企业合作，例如，商汤科技与科大讯飞合作研发具备人脸+语音双重识别的产品；与英伟达合作研发适用于深度学习的GPU芯片，该芯片可实时处理双路视频，为智慧视频提供支持。

商汤科技诞生于香港中文大学的多媒体实验室，团队成员主要由两部分构成，其一是来自MIT、斯坦福、香港大学、清华大学等高校及其实验室的科研人员；其二是来自谷歌、百度、微软、阿里巴巴等产业界的商业人员。商汤科技意图将实验室最新成果与商业变现之间的时空差距缩到最低限度。2017年4月，商汤科技宣布完成了新一轮的战略融资，将进一步加速商业化布局。

企业案例：触景无限

触景无限专注嵌入式感知模组的研发，试图在前端解决感知问题

除商汤科技这类依靠算法作为计算机视觉解决方案的流派之外，还存在触景无限这类专注于前端嵌入式硬件并搭载软件的打法。触景无限成立于2010年，提供嵌入式智能感知平台——视觉卡，并于2017年3月完成A+轮5000万元人民币融资。

触景无限视觉卡基于英伟达、英特尔等嵌入式芯片，融合了人脸识别、物体识别、双目测距、GPS、TOF、IMU等多种传感器、数据处理平台和压缩算法模型，提供的嵌入式智能感知平台，具备体积小、功耗低、实时图像处理、处理能力高、多目摄像头支持、通用API接口等特点。例如基于深度学习的人脸识别技术运行在视觉卡上能达到每帧100ms的速度（分辨率为1080P时的检测+识别速度），在1:1人证比对的情况下识别率大于99%，在1:50000的情况下识别率大于90%。通过该视觉卡，信息处理可以直接在前端完成，帮助前端硬件完成“感”与“知”的融合。

在具体产品方面，截止2017年6月，触景无限视觉卡已完成两代视觉卡的研发，其中一代V10X系列已于2016年底实现量产，二代V20X系列亦于日前发布。相较于一代，二代基于Intel-Movidius芯片研发，芯片体积更小（一元硬币大小），功耗更低（低至2瓦），处理速度更强（约1Tflops）。两代视觉卡产品均可用于安防、无人机、机器人、智能家居、智能汽车辅助驾驶等领域。

人工智能的应用场景层

AI+医疗：融合目前主要体现在智能设备和识别诊断两方面

人工智能在医疗领域的应用，我们认为主要体现在“软”和“硬”两方面。“硬”指的是主要用于医院、诊所的医疗或辅助医疗的智能型服务机器人。种类包括手术机器人、假肢机器人、康复机器人、心理康复辅助机器人、个人护理机器人和智能健康监控系统等六大类。

手术机器人领域代表公司Intuitive Surgical成立于1995年，其产品达芬奇手术机器人是目前全球范围内应用最广泛、技术水平最高的手术机器人之一。达芬奇手术机器人属于人机协作型机器人，主要由医生控制台、机械臂系统、三维成像系统三部分构成。手术实施过程中，主刀医师不与病人直接接触，而是通过三维视觉系统和动作定标系统操作控制，由机械臂以及手术器械模拟完成医生的技术动作和手术操作。目前，整个手术机器人行业正在由大型开放性手术向人体微创精细型手术转型。

手术机器人行业急需打破垄断，降低成本，普惠国人

就全球而言，目前医疗机器人的研发与销售仍主要集中在北美地区。截至2016年6月，达芬奇手术机器人全球累计安装3745台，其中美国2474台，全球累计完成手术300万例。达芬奇手术机器人是国内唯一获批上市的医疗机器人，截至2016年12月，全国各地共引进了59台，2016年度共完成手术11445例，历年总计完成手术22917例，国内渗透率极低。

随着我国老龄化进程加速和中产阶级的崛起，人们对医疗的精准度、无痛化等要求逐步攀升，同时也由于医疗人员的稀缺，中国的医疗机器人的需求空间非常大。据OFweek消息，2021年，全球手术机器人市场规模将达200亿美元，手术机器人国产化已迫在眉睫。

AI+医疗衍生出的识别诊断领域中，数据是关键

在AI与医疗的软性结合上，具体应用包括诊前的疾病预防、健康管理；诊中的辅助诊断、医学图像处理；诊后的虚拟医护助手等。目前，发展较为成熟的领域有医学影像识别和智能诊断等。

算法和数据是医学影像识别和智能诊断的技术基础，其中，医疗垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足行业需求，而数据方面例如医学影像数据、电子病历等，存在各医院之间信息不流通、企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

但随着全球医疗保健进入数字化拐点，可授权使用的数据量得以快速增长，另一方面也由于医疗机器人这类新的医疗数据终端的逐步普及，都将为智慧医疗行业带来新的发展契机。

政策鼓励+需求爆发，大健康领域或将出现更多创业者加入

基于数据的稀缺性，拥有一手医疗数据、和政府、医疗机构有大量渠道的创业公司将会建立起壁垒。或者通过对拥有数据的企业进行全资收购也是快速壁垒的好方式。目前，AI+医疗的软性应用方面的主要玩家国外有IBM Wastson，国内有碳云智能、推想科技等。

2015年，国务院发布《关于印发全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015年—2020年)》，提出推动惠及全民的健康信息服务和智慧医疗服务，推动健康大数据的应用，逐步转变服务模式。IDC预计，2017年国内医疗行业IT花费市场规模将达到336.5亿元，2012至2017年的年复合增长率为14.5%，增速高于中国IT市场的平均增速，需求旺盛。

整体而言，医疗“软”市场急需医疗数字化、开放化，“硬”市场需要大量创业者加入共同开发医疗机器人这片国内蓝海。

AI+金融：AI技术的融入，赋予了金融行业更多想象力

从信息技术变革角度来看，金融历经金融IT、互联网金融到金融科技三大发展阶段。金融IT，通过 IT 软硬件实现传统金融机构办公和业务电子化；互联网金融，利用互联网实现资产端、交易端、支付端、资金端等互联互通，达到信息共享和业务撮合；金融科技，通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新技术，提高金融业务的智能化。

人工智能与金融的结合可从以下三方面展开说明

生物特征识别功能。

一方面活体验证降低了隐藏风险，一方面远程身份验证提升了工作效率。

千人千面、精准营销。

基于大数据、机器学习、标签计算，实现实时精准画像描绘，提供个性化营销是未来趋势之一。进一步还可发展为智能投顾、辅助量化交易等。

大数据征信、普惠金融。

基于大数据的征信系统弥补了中小型企业的征信空白，扩大了客户范围的同时，也提升了金融机构的风控能力。企业案例：平安科技

平安科技从金融领域的高频需求出发，主攻远程身份验证业务

平安科技成立于2008年，是平安集团旗下的全资子公司，拥有超过4000名专业IT技术人员和IT管理专家，基于母公司金融背景和需求理解，深挖人工智能在金融行业的应用，主要应用于基于人脸识别的远程身份验证，例如远程开户、绑卡核身、账户登录、分期购物、人脸考勤、人脸支付等业务场景。

平安科技以深度学习、神经网络为基础，精准定位人脸和快速面部特征信息提取完成身份验证，具备人脸检测、人脸比对、活体检测和去网纹等多项能力，目前累积使用已超过2.5亿人次。

平安科技人脸识别已服务逾百家合作客户，包括深圳、天津、福州、镇江人社局，深圳机场、房管局等。服务应用涵盖金融风控、安防、医保社保、铁路交通、机场安全、互联网、教育、社会公共服务等多个领域。

人工智能行业总结

深度算法、计算力、数据量以及应用场景共同推动AI迎来爆发期

自从1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出“人工智能”一词，这个概念随着众多理论、技术和应用的出现而被不断丰富。经过半个多世纪的发展，人工智能已经成为时下最为热门的话题之一，“AI”与“AI+”亦成为一级市场的最火热的创业/投资领域。

在经历了诞生、黄金时代、遭遇障碍、繁荣、低潮等数个阶段之后，人工智能迎来了爆发期。总结本次AI爆发的驱动力主要是包括目前主流应用的基于多层网络神经的深度算法和以及包括芯片、超级计算机、云计算等在内的计算力等。此外，被记录下的海量数据和越发丰富的应用场景也同样推动了AI爆发期的到来。

第二篇：金准人工智能 2018年中国扫地机器人行业 研究报告

金准人工智能 2018年中国扫地机器人行业 研究报告

前言

近年来，随着国内生活水平的不断提高，城镇化的持续推进，扫地机器人正成为家庭智能新宠，发展速度加速提升。据金准人工智能专家了解，目前，扫地机器人已经成为很多一二线城市家中必备的产品，而平时工作、生活比较忙碌的人群成为扫地机器人的消费主力军。

一、扫地机器人相关概述

1.扫地机器人定义

扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。

2.扫地机器人分类

按清洁系统来分，扫地机器人一般可分为单吸口式、中刷对夹式以及升降V刷清扫系统式扫地机器人。按侦测系统来分，扫地机器人则可分为红外线传感和超声波仿生技术。

按清洁系统分类：

（1）单吸口式：单吸入式的清洁方式对地面的浮灰有用，但对桌子下面久积的灰及静电吸附的灰尘清洁效果不理想。

（2）中刷对夹式：它对大的颗粒物及地毯清洁效果较好，但对地面微尘处理稍差，较适欧洲全地毯的家居环境。对亚州市场的大理石头地板及木地板微尘清理较差。（3）升降V刷清扫系统：以台湾机型为代表，它采用升降V刷浮动清洁，可以更好的将扫刷系统贴合地面环境，相对来说对面静电吸附灰尘清洁更加到位。

按侦测系统分类：

（1）红外线传感：红外线传输距离远，但对使用环境有相当高的要求，当遇上浅色或是深色的家居物品它无法反射回来，会造成机器与家居物品发生碰撞时间一久，底部的家居物品会被它撞的斑斑点点。

（2）超声波仿生技术：采用仿生超声波技术，类似鲸鱼，蝙蝠采用声波来侦测判断家居物品及空间方位，灵敏度高，技术成本高。在航空工业上都有系统的运用。

扫地机器人分类图

3.扫地机器人产业链

扫地机器人行业的产业链可以分为上游、中游和下游。上游企业是指生产各种扫地机器人所需零部件的零部件供应商或材料供应商。其中，主要零部件包括橡胶轮胎、电机、电池、吸尘主机设备、旋转毛刷等。中游制造环节包括红外线传感机器人、超声波仿生机器人。扫地机器人产业的下游则主要是通过商超、品牌专卖店、电商环节等渠道到达最终消费者。

扫地机器人产业链图

二、扫地机器人行业发展现状

1.全球扫地机器人市场发展情况

目前，家务机器人在个人及家用服务机器人的销售量中占据主要部分，发展速度较快，而家务机器人的发展主要得益于扫地机器人市场的崛起。据金准人工智能专家统计数据显示，2015年全球个人及家用服务机器人销售量为540万台，其中家务服务机器人370万台，占比将近70%。金准人工智能专家预计，2016年-2019年全球个人及家用服务机器人销售总量为4,200万台，其中家务服务机器人销售总量为3,080万台，占比将近75%。扫地机器人是目前家务机器人中的主导品类，金准人工智能专家预计，2016年-2019三年间全球扫地机器人销售总量将达到3,000万台，占家务服务机器人销售总量的比例为97.4%。此外，根据金准数据统计，全球个人及家用服务机器人2015年销售额约22亿美元。2016-2019年全球服务机器人销售总额将达到455亿美元，其中个人及家用服务机器人销售总额为224亿美元。

2.中国扫地机器人市场发展情况

（1）我国扫地机器人行业发展速度较快，前景广阔

虽然我国扫地机器人起步较晚，但发展速度较快，未来发展前景广阔。随着国民经济不断发展，人均可支配收入水平不断提高，人均住房面积不断增加，在城市化、智能化等因素的影响下，扫地机器人逐渐被广大消费者所接受，特别是被年轻一代消费群体所青睐。同时，随着科技的进步，我国消费者的消费观念也在不断变化，对智能化产品的需求逐渐增强。此外，城市化进程带来的快节奏生活导致人们家务劳作时间减少，人口结构逐渐向老龄化发展等问题使得人们对家务机器人的刚性需求越来越明显。根据金准人工智能专家统计数据显示，2017年我国扫地机器人销售量近400万台，销售额达56.7亿元。据金准人工智能专家统计数据，预计2018年我国扫地机器人销售量将达483.4万台，销售额将近70亿元。

（2）我国互联网电商平台发展迅速，促进扫地机器人线上销售快速增长

随着我国互联网电商平台快速的发展，越来越多的消费者适应并热衷于电商平台购物，越来越多的商家也由传统的线下销售转为线上销售。如今，电商平台使得消费者足不出户即可通过线上平台了解产品的外观、价格以及产品特点等，同时天猫、京东等电商平台定期的促销活动促进了各类产品的线上销售。根据金准人工智能专家统计数据显示：近几年来，我国扫地机器人线下销售情况比较稳定，但线上销售增速较快。2017年线下和线上的销售额分别为6.1亿元和50.6亿元，预计2018年我国扫地机器人线上销售额将近60亿元。

三、国内扫地机器人市场竞争格局

目前国内扫地机器人企业大致可以分为五个梯队集团，分别是：以科沃斯和Irobot等拥有核心研发实力的企业为主，形成第一梯队，在产品研发能力，产品体系和产能创新能力方面都领先其他梯队的公司，这部分市占率大约在60-65%左右；

第二梯队主要是国内早期从事ODM的厂商，转型较早的公司，在产品设计和制造方面有一定的基础，代表性企业包括福玛特、地贝和Xrobot等，市占率约为5-10%；

第三梯队主要是一些国外领先品牌，这部分品牌在技术研发实力上优势非常明显，唯一不足的是渠道优势较弱以及售后能力不足，以浦桑尼克、飞利浦和三星为主，市占率在5%左右；

第四梯队是国内的传统家电厂商，例如海尔、美的等，这类企业在转型方向进入比较迟，但是拥有渠道优势，后续发展空间不容忽视；其他小企业为主体的第五梯队，这类公司目前占比高达20%左右，未来这类公司的市场空间会逐渐被削弱，众多没有核心技术和产业链整合能力的公司将会被行业整合。

扫地机器人主要品牌及梯队分布

四、扫地机器人主要品牌企业

据金准人工智能专家收集的2017年中国市场扫地机器人销量排行榜榜单显示：进入2017年中国市场扫地机器人销量排行榜前十的机器人品牌分别为：科沃斯、iRobot、米家、福玛特、浦桑尼克、飞利浦、美的、海尔、地贝以及斐纳。

1.科沃斯机器人股份有限公司——科沃斯（ECOVACS）

科沃斯机器人公司主营业务是各类家庭服务机器人、清洁类小家电等智能家用设备及相关零部件的研发、设计、生产与销售，为全球知名的家庭服务机器人制造商之一。经过多年的发展，公司已形成了包括扫地机器人、擦窗机器人、空气净化机器人、管家机器人在内的较为完整的家庭服务机器人产品线以及品类丰富的清洁类小家电产品线。

据金准人工智能专家了解，公司在服务机器人模块的主要产品为“Ecovacs科沃斯”品牌家庭服务机器人。2017年双11科沃斯机器人创历史新高，以全网成交额5.28亿的成绩完美收官，又一次刷新了行业纪录，并且继续领跑全网双11生活电器榜。其中，天猫科沃斯旗舰店的主推爆款——DD35扫地机器人，更是引起了一波抢购热潮，最终达成了单品加套餐总计13万台的超高成交！

2.iRobot Corporation iRobot Corporation成立于1990年，主要生产包括扫地机器人、擦地机器人、泳池清洁机器人在内的家用机器人，包括远程视频协作机器人、远程医护机器人在内的商用机器人以及应用于国防安全的各类军用机器人。至今，公司家用机器人累计销售量超过1500万个，军用机器人近6000个。其总部位于马萨诸塞州的贝德福德，并且在加利福尼亚州的帕萨迪纳，伦敦、上海和香港特别行政区设立了分支机构，并于2005年在纳斯达克挂牌上市。

2014-2016年iRobot Corporation销售额分别为5.57亿、6.17亿和6.61亿美元，净利润分别为0.38亿、0.44亿和0.42亿美元，其中2015年56%的销售额来自海外，家用机器人销售收入占其总收入的91%。

3.北京小米科技有限责任公司——米家扫地机器人

北京小米科技有限责任公司成立2010年4月，是一家专注于智能硬件和电子产品研发的移动互联网公司。“为发烧而生”是小米的产品概念。2016年8月31日下午，小米公司旗下品牌米家最新智能化产品——米家扫地机器人正式发布。米家扫地机器人搭载的是Neato家采用的LDS激光测距传感器，通过SLAM算法实时构建房间地图，在路径规划算法上有了革命性的突破。

2018年2月5日，米家官方微博发出了一张海报，对外宣布截至2018年1月31日，米家扫地机器人销量已经正式突破了100万台，对于一款从2016年9月初开售，上市至今尚不到1年半的扫地机器人来说这个速度可谓相当惊人，可以说米家扫地机器人已经成为一款真正的单品爆款产品。

4.美的集团股份有限公司——美的Midea 美的集团股份有限公司，始于1981年，中国家电行业领导者，福布斯全球企业500强。美的提供多元化的产品种类，包括空调、冰箱、洗衣机、厨房家电、及各类小型家电。美的扫地机作为美的的小家电一块，也是美的主要发展的一款产品。美的目前主要停留在研发阶段，前期投入市场的产品主要依靠自身现有的渠道消化。

据美的集团2017年财报显示，2017年美的实现营业总收入为2407.12亿，增长51.35%，净利润172.84亿，增长17.7%，归母净利润172.84亿，增长17.70%，每股收益2.66元。

5.海尔电器集团有限公司——海尔Haier 海尔电器集团有限公司，家电十大品牌，创立于1984年，全球领先的整套家电解决方案提供商，从开始单一生产冰箱起步，拓展到家电、通讯、IT数码产品、家居、物流、金融、房地产、生物制药等领域，成为全球领先的美好生活解决方案提供商。海尔扫地机器人采用全程语音提醒功能,多重清扫模式,多种颜色可供选择。

据青岛海尔（600690）发布2017年业绩快报数据显示，海尔公司2017全年实现收入1593亿元，增长33.79%；实现归母净利润69.3亿元，增长37.59%；收入与净利润均创历史新高。加权平均净资产收益率为23.59%，同比增加3.21个百分点。据了解，海尔公司业绩实现主要得益于公司始终聚焦技术创新与产品引领，专注用户体验与客户价值、坚持海外创牌与盈利引领策略以及人单合一机制的深入推进。

五、扫地机器人技术发展趋势 1.应用高性价比、高性能传感器

目前，扫地机器人多采用红外传感器、接触式传感器、超声波传感器等，少部分高端机型使用了线扫描激光雷达传感器。对于智能化的扫地机器人室内定位和复杂路径规划的需求而言，传感器提供的信息尚显不足。将来，视觉传感器、低成本高性能激光雷达传感器、软体防碰撞接触式传感器等高性能、新型传感器的应用，将给扫地机器人决策提供更丰富的参考信息。

2.多功能、模块化集成

在实现扫地机器人基本的扫地、吸尘、拖地等功能的基础上，模块化集成。扫地机器人本体可以平台化，即实现室内智能移动平台的功能，具备基本的避障、路径规划、软硬件交互接口等功能，而其他功能均以模块化的形式进行加载，给用户更多的自主选择余地，实现细分市场的拓展。

3.智能程度及智能算法拓展应用

借助语音识别技术和图像处理技术的逐步发展，物品识别技术性能的不断提高可更有效地提高扫地机器人对家庭环境的融入程度，提升扫地机器人与家庭成员的智能交互能力。研究并设计各种智能人机接口以更好地适应不同用户和不同的应用任务，提高人与机器人交互的和谐性，实现人机交互的简单化、多样化、智能化、人性化。未来，机器人将掌握更多的自主性能力，实现智能扫地机器人功能定位的本质性革新与发展。

总结 自2007年至今，更多的公司开始进入扫地机器人市场，投入了更多的人力物力进行扫地机器人的产品研发与市场推广，很大程度上推动了扫地机器人产品的技术进步与产业升级，并使得更多的消费者开始接触这款产品。目前，iRobot以及国内的科沃斯等均已成为扫地机器人领域的知名品牌。随着家庭服务机器人市场容量的迅速增加，飞利浦、海尔、美的、松下等国内外大型家电品牌商也开始进入扫地机器人领域。

国内扫地机器人方面，科沃斯等国内一线厂商目前研产结合良好，其扫地机器人产品在各项关键技术方面与iRobot等国际一流厂商水平相近。相对于其他国内厂商而言，这些公司在家庭服务机器人领域具有业务起步早、技术研发实力较强、产品性能优越、品牌知名度较高等优势。

与此同时，国内市场还存在着数量较多的中小型竞争对手，其产品以中低端扫地机器人为主，清扫系统大多模仿一线厂商；由于在移动导航算法上受核心专利技术的限制，清扫效果和智能程度与一线的品牌存在较大差异。

第三篇：2018年中国人工智能自适应教育行业研究报告

2018年中国人工智能自适应教育行业研究报告

报告：电商、金融、营销、医疗、AI、泛娱乐等等榜单：PC网站、APP、影视、移动设备、网络广告行业数据、用户数据，你要的这里都有！本文摘要：1.自适应学习主张每个人都拥有自己独特的学习路径，是一种非常有前景的教育技术。国外起步早，应用广，并多次被实证研究证明有效。2.自适应学习产品有智能程度之分，区分标准是看它的技术水平基于人工、基于计算机编程还是基于人工智能。人工智能自适应在教育的各个环节都可应用，其中教学环节的应用最核心、难度也最大。3.人工智能自适应教育的本质是可规模化的个性化教育。4.人工智能自适应教育行业处于发展早期的升温阶段，概念模糊，泡沫难免，目前至少40家公司已宣布入场。5.K12辅导和语言学习是2015-2017年业内融资事件最多的两个细分领域，融资数量占比分别为52.2%和34.8%。6.目前国内产品总体处于初级阶段；人工智能自适应教育始于技术，胜于内容，终于效果，学习效果才是企业竞争力的最终评判要素。▌国外的自适应学习产品起步早，应用广自适应学习早在20世纪90年代的美国就已存在，目前已得到较为广泛的应用。美国K-8（相当于中国的小学、初中）自适应学习公司DreamBox Learning曾在2010年后做过一项调查（调查样本超过480个，其中大部分人为K-8公立校教师）, 结果表明49%的人正在自适应学习软件上教授补充课程，42%的人正将其作为核心课程平台使用。自适应学习产品在国外各个学习阶段都有应用，包括早幼教、小学、初中、高中、大学、职业领域等，并已覆盖多个学科。点击查看大图更清晰?▌自适应学习的概念自适应促使学习方式发生深刻变革：每个人都有自己的路径自适应(Adaptive)，顾名思义是自我调节和匹配，具体含义是指根据数据的特征自动调整处理方法、顺序、参数和条件，以取得最佳处理效果。它不是指某项具体技术，而是多种知识和技术融合达成的一个结果。这个概念类似于“共享经济”，它不是指某个经济领域，而是新场景、商业模式、技术等因素融合而成的一种经济现象。自适应学习(Adaptive Learning)在国内引起广泛关注是在2015年，彼时在线教育正野蛮生长，一小批人注意到在线教育完课率极低，这是因为在传统学习模式下1）不同学习内容之间的跳转逻辑是线性单一的，学生即使已经掌握了某一块内容，还是需要花费时间去学习；2）学生有问题也不能得到即时的反馈和帮助。对此，自适应学习致力于通过计算机手段检测学生当前的学习水平和状态，并相应地调整后面的学习内容和路径，帮助学生提升学习效率。然而，学习是一个复杂且隐性的过程，简单的计算机编程很难实现好的效果，运用人工智能技术来实现的人工智能自适应学习应运而生。这是对传统自适应学习的升级，也是对新型学习方式的探索，在教育领域意义重大。点击查看大图更清晰?▌自适应学习产品有智能程度之分基于人工、基于计算机编程还是基于人工智能？当大多数人提起自适应学习时，他们对自适应学习产品的智能程度缺少一个清晰的定义。看一个自适应学习产品，需要判断它是基于人工的自适应，还是基于计算机编程的自适应，还是基于人工智能的自适应。目前人工智能总体上还处于初级阶段，人工智能+自适应学习又是一个新兴的领域，相关人才和经验总体上处于匮乏状态，因此市场上的人工智能自适应学习产品基本都属于弱人工智能的范畴。但即便是弱人工智能，相比于基于人工的自适应和基于简单计算机编程的自适应来说，也已经是一种进步。弱人工智能自适应学习进化到强人工智能自适应学习的突破口在于人工智能自适应技术的突破以及其在教育垂直领域的深度落地。点击查看大图更清晰?▌人工智能自适应学习的原理在大数据的基础上构建学习模型并输出学习建议在现阶段，“搜集大数据——构建学习模型——输出学习建议”是实现人工智能自适应学习的基本步骤。学习模型的构建过程非常复杂，常人难以理解，通俗来说，它是在“借鉴”人类大脑的思考过程，通过成千上万个函数点互相传导信息，用穷举的方式从千丝万缕的函数嵌套关系中找出学习规则，并不断进化模型。它的输出由三部分要素有机结合而成：学习材料（如：一段教学视频、一道练习题），用来测评学生是否掌握学习材料的标准，学习材料的推送顺序。这三部分的内容和时长都由人工智能算法来决定。学生使用系统的时间越多，留下的行为数据越多，系统的效率就越高。点击查看大图更清晰?▌人工智能自适应学习系统的运行流程像优秀教师一样“思考”和“行动”老师是以经验驱动教学的，整个过程虽然遵循一定的节奏，但每一步的“火候”非常依赖于教学经验的积累，因此刚毕业的老师往往适合于答疑，而在教学的体系化上有所欠缺，教龄长的老师往往擅长全盘把控，而在亲和力上稍显不足；不同老师对学生学习情况的判断是不一样的，从而导致他们所规划的学习路径不同；两个老师即使经验值相等，还会在性格脾气、教学风格、薪酬期待上有所差异，从而影响教学效果。人工智能自适应学习系统旨在聚集并量化优秀教师的宝贵经验，以数据和技术来驱动教学，最大化地减小老师水平的差异，提高整体教学效率和效果。击查看大图更清晰?▌自适应与人工智能+教育的关系自适应能够深入教学核心环节，而其他AI技术不一定能深入人工智能在教育领域的落地应用是大势所趋。目前已有的智能产品包括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等工具，这些工具应用了先进的人工智能技术，但应用场景只停留在学习过程的辅助环节上，而不会直接带来教学质量和效果的提升。人工智能自适应则能够把人工智能技术渗透到教学的核心环节中，既有助于从根本上改进学习的理念和方式，也有助于产品打通商业模式，直接面向C端用户销售变现。击查看大图更清晰?▌人工智能自适应在教育过程中的应用各个环节均有可为，教学环节最核心，全流程应用最高级完整的教育流程可划分为内容开发——教学（学习）——练习——测评——管理五个环节，这些环节中都存在人工智能自适应学习可以应用的场景。其中，自适应内容开发是其他4个环节的基础，需要耗费巨大的工作量，目前国内少有公司专门以这项工作为主要业务，大多数公司往往只把它作为一项内部产品开发的前续工作；自适应管理指的是通过分析教学、作业、测评环节的学生数据，对用户进行智能预警、提醒和跟踪，是其他4个环节成功应用后的附加产物。人工智能自适应学习技术在教学、练习和测评三个环节的应用能够直接面对C端用户，市场广阔，是目前主要的三个应用环节，而其中教学环节的应用对学习效果的影响作用最大，也是整个教育流程中最核心、最复杂、最难的一环。随着用户对个性化和效果的需求越来越强烈，不同环节之间出现了一定的界限模糊，市场上也出现了能在五个环节同时应用的全流程自适应学习系统。点击查看大图更清晰?▌深入应用到教学核心环节难度较大需要先有教学环节的有效数据，不能仅有练测环节的数据教学环节对学习效果的影响作用最大，也是整个教育流程中最核心、最复杂、最难的一环，而测评、练习环节相对外围、轻量、简单，因此自适应学习产品最先在测评和练题场景中得到应用。如果把不同的人工智能自适应学习产品分为“只应用到测评环节”（自适应测评）、“只应用到测评和练习环节”（自适应练习）、“同时应用到测评、练习和教学环节”（自适应教学）三类，那么自适应教学是其中数据获取难度和产品功能等级最高的一类。自适应教学产品的开发需要有教学环节的有效数据，而这些数据的获取难度高，具体体现在：1）自然状态下，教学过程数据是非结构化的；2）数据可挖掘的维度多，不限于测试成绩和作业情况，还包括学习路径、内容、速度、偏好、规律等深度数据；3）不同数据点之间的关系复杂。点击查看大图更清晰?▌人工智能自适应教育的价值核心价值是降本提效，促进行业升级人工智能自适应教育是一次行业改革实验，对机构、对学生、对老师三方都具有降本提效的价值。其核心价值是把教育行业从劳动密集型的农业时代带向成本更低、效率更高的工业时代。农业化向工业化发展的趋势是不可阻挡的，即使不通过人工智能自适应教育来实现，也会通过其他渠道来实现。点击查看大图更清晰?▌中国人工智能自适应教育行业发展阶段行业处于发展早期的升温阶段，概念模糊，泡沫难免不可否认的是，从行业发展阶段来看，目前人工智能自适应教育行业仍处在发展早期，并且由于“人工智能”概念过热，加上市场受到巨头进入、大额融资等事件的刺激，从而存在一定的炒作现象。但这是一项新兴事物发展的必经之路。人工智能本身受到的市场反应也呈现出“这是全能的——这是骗子——这是全能的——这是骗子”的反复性，人工智能在教育行业的落地应用不是一蹴而就的，必然也会因为初期效果的不甚理想而反复受到推崇和质疑。随着人工智能技术进入稳定期，质疑的声音才会渐渐消除，行业发展路径才会稳定上升。点击查看大图更清晰?▌中国人工智能自适应教育行业玩家分布教育科技+课程变现前景良好，至少40家公司宣布入场不断有企业瞄准、涌入人工智能自适应教育赛道。一类是提供在线英语课程和工具的公司，英语领域本身具有一定的国外自适应学习经验，而且相关的学习材料、标准化测评和题库数据都足够多，开发环境相对较好。一类是以题库、作业平台为基础，或进入公立学校做考试数据采集和分析的公司，他们能够收集一部分学习数据，在大数据采集和用户认知经验上具有一定的先发优势。另一类是主打自适应教育的公司，他们以自适应学习系统为主攻产品。此外，其他在线教育机构、线下教育机构、甚至非教育行业的机构都在试图进入这一领域。点击查看大图更清晰?▌中国人工智能自适应教育行业特点边际明显：初期投入大，越往后数据的反哺能力越强毫无疑问，随着越来越多的学生使用某个产品，产品所收集的数据量会越来越多。在一般的在线教育产品中，这些数据会被储存起来，经由人工挖掘和分析，用于优化产品；而在人工智能自适应学习产品中，这些数据会像“燃料”一样被输送进人工智能算法这个“大锅炉”中，由数据来训练算法，输出更接近真实情况的学习模型，赋予学习系统更好的性能和更高级的功能，从而吸引更多的学生使用。学生使用系统则产生更多的数据，继续上述流程，形成良性循环。另外，系统通过数据对学生产生的“了解”会随着时间递增，学生之后更换产品的转换成本会非常高。因此可以说，人工智能自适应教育行业比一般的在线教育行业具有更明显的边际效益。点击查看大图更清晰?▌中国人工智能自适应教育行业产业链产品开发吸纳大量资金，产业链头重脚轻，分工有待细化人工智能自适应教育行业产业链的结构与在线教育行业类似，都包含了从产品开发（内容研发+技术支持）到教学服务再到分发推广的过程，两者差别在于，前者的产品开发环节由于涉及到新兴的人工智能技术，从而吸金能力更强、难度更高、耗时更长。产品开发需要教研经验、教育学、心理学、计算机、大数据、人工智能等多个领域的跨界协作和共同摸索，前期投入可达千万元人民币级别。目前K12辅导和语言学习是产品的两大重点应用场景。点击查看大图更清晰?▌企业的商业模式美国以To B为主，中国以To C为主，不能照搬在美国，自适应教育企业的商业模式一般以To B为主，这主要是因为美国C端用户个人发展压力小，接受额外培训的意愿没有中国人那么强，因此To C培训空间小，另外与机器交互的自适应学习在机构内推广也容易快速形成规模，发挥边际效益。中国To C教育培训市场比美国广阔，并且高度分散，只要用心经营人人都可以分一杯羹，To B市场则更多地需要借助人脉关系，进入成本高。中美两国的国情和文化土壤差异较大，不能照搬商业模式，但美国的产品和技术值得关注、学习。击查看大图更清晰?▌行业内投融资情况K12辅导和语言学习领域最受关注从2015年到2017年，中国人工智能自适应学习相关概念一直受到资本市场的关注，融资轮次逐渐呈现出从种子轮、天使轮的早期阶段向A轮、B轮的中期阶段发展的趋势。其中K12辅导和语言学习两个细分领域的融资事件最多，占比分别达52.2%和34.8%。K12辅导是中国教育培训行业中市场规模最大的一个子领域，吸引力大；语言学习则因为学习内容轻量化、国际化，天然适合与科技接轨。点击查看大图更清晰?▌企业通常会面临的难点新事物的发展之路上每一步都有“坑”人工智能自适应学习产品与传统教育产品相比，改革跨度太大，因此不可避免地在团队招募、产品开发、市场推广等方面会面临较大阻力。由于行业发展仍处于早期阶段，所以目前最大的难点还是来自于产品开发。作为主要的使用者，老师群体也需要一定的适应时间，而且需要在心态上做一次转变。点击查看大图更清晰?▌行业热度持续教育科技大势所趋，入局企业持续增多人工智能自适应教育领域的入局企业将持续增多。主要原因如下：1）人工智能火热，市场风向如此；2）人工智能算法开源、技术进步，人才增多；3）教育市场是一个需求非常多样、行业格局非常长尾的市场，人工智能+自适应学习几乎可以应用在每一个细分领域，行业集中度短期内也不会明显提升，因此各企业有空间做到差异化竞争、区域化竞争；4）在线教育狂奔三四年之后，各企业开始集体寻求变现，2017年是直播变现大年，而自适应学习系统有望成为直播平台的底层标配，用来提高直播课程的标准化水平、解决直播平台大规模扩张后师资不足的问题。点击查看大图更清晰?▌人工智能是关键技术短期内集中力量突破增强数据挖掘、认知专家顾问等技术根据Gartner的报告，未来2-5年内增强数据挖掘、认知专家顾问、深度学习、边缘计算、机器学习、虚拟现实等技术将度过泡沫期，逐渐被主流所应用。未来2年内如果企业能率先在这些技术领域取得突破性进展，则可以抢占先机。人工智能自适应教育行业是一个技术驱动型行业，技术能力对企业至关重要，短期内内各企业之间技术能力的赛跑也将正式开始。但由于教育行业是一个典型的“慢”行业，因此这些技术在教育行业真正普及至少需要2-5年的时间。点击查看大图更清晰?▌企业竞争力要素悄然改变始于技术，胜于内容，终于结果人工智能无疑是未来趋势，但它始终只是一种手段，如果在学习的某些环节，使用一些简单的信息化手段或人为手段能实现更好的学习效果，那么这一环节就不需要也不应该借助人工智能。真正创造价值的是创新的问题解决模式，而不是某一项技术。人工智能自适应教育最早发展出的功能是反映学生的能力水平（测试功能），后来逐渐加入找出知识点盲区（评价功能）、推送内容弥补盲区（学习功能）的功能，但目前所推送的学习内容的表现形式仍然是视频、题目等旧形式，其背后的学习方式仍然是传统的“听课”和“刷题”，这是由教学思路的固化导致的。随着人工智能技术的突破、社会对人才评价标准的更替，未来人工智能自适应教育领域将迎来内容体系的新革命，实践式教学、沉浸式教学等理念带来的新型学习方式将更多地融入自适应学习系统，正如目前在线教育领域教研岗人才稀缺一样，未来各人工智能自适应教育企业的技术差距将逐渐缩小，而能深刻理解教学教研、具备新技术条件下的创造能力的教研人才将受热捧。点击查看大图更清晰?

第四篇：行业研究报告

篇一：行业分析报告怎么写 定义

什么是行业报告？

行业报告内容是商业信息、是竞争情报，具有很强的时效性，一般都是通过国家政府机构及专业市调组织的一些最新统计数据及调研数据，根据合作机构专业的研究模型和特定的分析方法，经过行业资深人士的分析和研究，做出的对当前行业、市场的研究分析和预测。行业报告有何价值？

1、如果您现在在这个行业里经营和管理企业，平时工作的忙碌使你没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份行业报告会让您对整个市场的脉络更为清晰，从而成为您做重大市场决策的有力依据。

2、如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的行业报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。行业报告主要内容？

标准行业研究报告主要包括七个部分，分别是行业简介、行业现状、市场特征、企业特征、发展环境、竞争格局、发展趋势。(不同的报告侧重点有所不同，这需要看具体的报告目录。)行业报告适用对象

报告广泛适用于政府的产业规划、金融保险机构、投资机构、咨询公司、行业协会、公司、企业信息中心和战略规划部门和个人研究等客户。行业报告数据来源：

一份行业报告一般的数据渠道主要包括：国家统计局、国家海关总署、商务部、各行业协会、研究机构、市场一线采集.用途

行业分析报告是项目实施主体为了实施某项经济活动需要委托专业研究机构编撰的重要文件，其主要体现在如下几个方面作用：

1.用于向投资主管部门备案、行政审批的可行性研究报告根据《国务院关于投资体制改革的决定》国发（2004）20号的规定，我国对不使用政府投资的项目实行核准和备案两种批复方式，其中核准项目向政府部门提交项目申请报告，备案项目一般提交项目可行性研究报告。同时，根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》，对某些项目仍旧保留行政审批权，投资主体仍需向审批部门提交项目可行性研究报告。2.用于向金融机构贷款的可行性研究报告

我国的商业银行、国家开发银行和进出口银行等以及其他境内外的各类金融机构在接受项目建设贷款 时，会对贷款项目进行全面、细致的分析平谷，银行等金融机构只有在确认项目具有偿还贷款能力、不承担过大的风险情况下，才会同意贷款。项目投资方需要出具 详细的可行性研究报告，银行等金融机构只有在确认项目具有偿还贷款能力、不承担过大的风险情况下，才会同意贷款。

3.用于企业融资、对外招商合作的可行性研究报告

此类研究报告通常要求市场分析准确、投资方案合理、并提供竞争分析、营销计划、管理方案、技术研发等实际运作方案。

4.用于申请进口设备免税的可行性研究报告

主要用于进口设备免税用的可行性研究报告，申请办理中外合资企业、内资企业项目确认书的项目需要提供项目可行性研究报告。

5.用于境外投资项目核准的可行性研究报告

企业在实施走出去战略，对国外矿产资源和其他产业投资时，需要编写可行性研究报告报给国家发展和改革委或省发改委，需要申请中国进出口银行境外投资重点项目信贷支持时，也需要可行性研究报告。

6.用于环境评价、审批工业用地的可行性研究报告

我国当前对项目的节能和环保要求逐渐提高，项目实施需要进行环境评价，项目可行性研究报告可以作为环保部门审查项目对环境影响的依据，同时项目可行性研究报告也作为向项目建设所在地政府和规划部门申请工业用地、施工许可证的依据。

编制要点 环境分析

行业环境是对企业影响最直接、作用最大的外部环境。结构分析

行业结构分析主要涉及到行业的资本结构、市场结构等内容。一般来说，主要是行业进入障碍和行业内竞争程度的分析。市场分析

主要内容涉及行业市场需求的性质、要求及其发展变化，行业的市场容量，行业的分销通路模式、销售方式等。组织分析

主要研究行业对企业生存状况的要求及现实反映，主要内容有：企业内的关联性，行业内专业化、一体化程度，规模经济水平，组织变化状况等。成长性分析

是指分析行业所处的成长阶段和发展方向。当然，这些内容还只是常规分析中的一部分，而在这些分析中，还有不少一般内容和特定内容。例如，在行业分析中，一般应动态地进行行业生命周期的分析，尤其是结合行业周期的变化来看公司市场销售趋势与价值的变动。

模板

第一章xxx行业发展概况 第一节xxx行业概况

一、xxx行业产品链及产业链构成

二、xxx行业发展历程及当前发展阶段

三、2011年xxx行业发展现状

四、xxx行业技术发展水平

五、行业经营模式

第二节xxx行业竞争格局

第三节xxx行业相关政策与监管机制

一、产业政策及行业规范

二、行业监管体制

第四节xxx行业利润水平变化

一、xxx行业利润变化统计

二、引起xxx行业利润变化的原因 第五节影响xxx行业发展的主要因素

第二章xxx行业产品市场分析

第一节2008—2011年xxx行业细分产品产量统计 第二节2008—2011年xxx行业细分产品市场容量统计 第三节2008—2011年我国xxx行业产品结构变化 第四节2008—2011年我国xxx行业产品价格变化 第五节2012-2016年xxx行业产品产量预测 第六节2012-2016年xxx行业产品市场容量预测 第七节xxx行业产品市场客户群消费调查

一、客户群分类分析

二、品牌排名

三、客户关注点调查

第三章2008-2016年xxx行业供需情况及预测

第一节2008-2011年xxx行业生产能力分析

第二节2008-2011年xxx行业产量及其增长速度分析 第三节2011年xxx行业地区结构分析

第四节2008-2011年xxx行业需求情况分析

一、2008-2011年xxx行业需求总量

二、2011年xxx行业需求结构变化 第五节2012-2016年xxx行业供需预测

一、xxx行业供给总量预测

二、xxx行业生产能力预测

三、xxx行业需求总量预测

第四节产品下游各需求领域需求特点 第五节中国xxx供需状况预测

第六节国内市场生产与消费格局预测 第四章xxx行业上下游产业研究发展

第一节xxx行业上游行业发展概况

一、发展概况

二、2011年行业运行情况

三、发展趋势

四、政策环境

五、对xxx行业的影响

第二节xxx行业下游行业发展概况

一、发展概况

二、2011年行业运行情况

三、发展趋势

四、政策环境

五、对xxx行业的影响

第五章xxx行业商业模式研究

第一节xxx行业营销模式

一、典型模式

二、标杆企业分析

第二节xxx行业研发模式

一、典型模式

二、标杆企业分析

第三节xxx行业盈利模式

一、典型模式

二、标杆企业分析

第四节xxx行业生产模式

一、典型模式

二、标杆企业分析

第五节xxx企业发展模式

一、典型模式

二、标杆企业分析

第六章xxx行业国内企业专项调查

第一节xxx行业典型企业一

一、企业介绍

二、2008—2011年经营统计数据（产量、收入、利润等）

三、企业投资动态

第二节xxx行业典型企业一

一、企业介绍

二、2008—2011年经营统计数据

三、企业投资动态篇二：行业分析报告写作及格式的规定 行业分析报告写作及格式的规定

一、行业分析报告撰写的目的

通过行业调查研究分析可以了解行业过去、掌握行业现在、把握行业未来。对行业运行数据进行纵向和横向的定量分析，对相关国家、相关地区、相关产业进行比较研究，进而定性地评估行业现状、预测行业未来发展趋势，提出前瞻性的观点和相关建议，作为企业、金融机构和政府部门进行市场研究、行业分析、战略决策的参考。编写行业分析报告，是高级职业经理的重要技能之一。

通过行业调研和分析，写出行业分析报告，是mba学生培养的必备环节。行业调研和分析是mba学生实践性、整合性课程的重要内容，是培养和评估学生实际分析问题、解决问题能力的重要环节。

二、行业分析报告写作方法指引

行业：是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济社会活动的经营单位和个体等构成的组织结构体系，如林业、汽车业、证券业、银行业、房地产业等。

行业分析的任务：理解行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位，分析影响行业发展的各种因素，判断各种因素对行业发展的影响力度，预测行业的未来发展趋势，判断行业投资价值，揭示行业投资风险，为企业、政府部门、投资者和其他机构提供决策依据。行业分析的方法：行业分析依托大量的数据库资源、以及行业一手市场调研数据和丰富的二手资料，以行业的发展现状和发展趋势为主要研究内容，经过专业的研究分析和论证，形成足以支持中高层管理人员的决策依据。行业分析的方法主要包括历史资料研究法、调查研究法（抽样调查、实地调研、深度访谈）、归纳与演绎法、比较研究法、数理统计法等。

行业分析报告：指对各行业概况、行业市场供求、行业竞争状况、行业热点问题(政策热点、市场热点、技术动态)、未来发展趋势等进行分析的报告，是企业战略决策和投资决策的重要参考依据。

行业分析报告写作基本流程：一般包括组成调研小组、选题、策划调研提纲、搜集资料数据、进行行业调研和重点企业调研、汇总形成三、行业分析报告写作要求

1、行业分析报告的基本要求

mba学生要有独立策划、撰写行业分析报告的专业能力，写作行业分析报告锻炼学生的宏观决策潜力和行业把握能力，培养研究、分析、解决实际问题的管理实践能力，要求定量分析和定性分析相结合，内容全面、结构严谨、数据详实、判断客观、评估公正，形成完整的行业分析报告，成果具有一定的行业决策参考价值。

2、行业分析报告选题学员自由选题。

3、行业分析报告人员组织

学生自行分组，每组人数5-6人。小组自行选出组长、选出选题。按小组进行调研和编写，写出符合要求的行业分析报告。

4、行业分析报告写作时间及提交要求

提交时间：组长负责在下学期开学后一周内提交给任课教师。介质要求：电子版和纸面版各一份。

提交行业分析报告时提交打印纸面报告一份。要求按照封面、小组成员表、评阅表、摘要、正文、附录的顺序在a4规格纸面打印，每页印刷版面尺寸行长为155--160mm，页长（含篇眉、注脚和页码）为240mm，简单装订。

所交的行业分析报告纸质版和电子版，两者内容必须完全一致。

5、行业分析报告文字数量

文字数量一般为1万字至2万字。

6、行业分析报告评阅

评阅成绩分为优（90分以上）、良（80-90分）、中（70-80分）、合格（60-70分）、不合格（60分以下），评为优、良、中、合格为通过，计1.5学分。

四、行业分析报告基本格式要求

行业分析报告一般应由以下部分组成，依次为：行业分析报告题目和封面、摘要、正文、附录等。

⒈ 行业分析报告题目和封面

行业分析报告题目应是整个行业分析报告总体内容的体现，应能概括整篇行业分析报告的主题内容，要引人注目，力求简短，一般应严格控制在25个字以内。

mba学生须按照附件“行业分析报告封面模板”统一规范行业分析报告封面。⒉摘要

摘要是对行业分析报告不加注释和评论的简短陈述，是报告的重要组成部分。摘要须在对行业分析报告进行总结的基础之上，用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括，提取全文的主要信息，体现行业分析报告的研究目的和范围、主要方法和过程、主要内容和成果、研究结论和独到的见解。

摘要标题用黑体小三号字。摘要内容500-1000字，字体为宋体小四号。3.正文

正文是行业分析报告的主体、核心部分。正文结构一般由行业概况、行业发展的影响因素、行业特征分析、行业市场竞争结构分析、行业评价五部分组成，要求行业评价客观、公正，论据充实可靠，结构严谨，条理分明，数据可靠，文字精炼，图表清晰整齐。行业评价是整篇行业分析报告的总结，应该鲜明、精炼、完整、准确、客观、公正。一级标题（章）黑体小三号 二级标题（节）黑体四号 三级标题黑体小四号 正文及附录宋体小四号

行间距一律取“固定行间距 22pt”。

行业分析报告的作者应当树立良好的学风和职业道德，引用的文献、资料、数据及其他人的观点必须注明出处。

注释是图书时，书写格式为：

[编号]作者、书名、出版社、出版日期、版次、页码。注释是期刊时，书写格式为：

作者、文章题目、期刊名称、期刊号、页码。正文部分字体为宋体小四号。4.附录 附录是正文主体的补充，对不便编入正文的材料可列入附录，包括放在正文内过于冗长的公式推导、复杂的数据图表、图表目录、行业分析报告使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等，此项并非必要项。

字体为宋体小四号篇三：各行业分析报告范本

天然气运营行业分析报告 002建筑装饰行业分析报告 074教育行业分析报告 095餐饮行业分析报告 101 1 中国天然气运营行业分析 第一章 城市燃气行业基本情况 第一节 城市燃气行业的定义及分类

（一）天然气供给进入快速发展期 人工煤气、lpg、天然气三种气源并存仍然是中国城市燃气的主要特点。“十一五”期间随着“西气东输、海气登陆、海外进口、陆气补充”的天然气多元化供应格局的形成，燃气结构开始发生重大改变，天然气在城市燃气行业中的所占比例逐步增大。2011 年，我国天然气产量突破 1000 亿立方米，达到 1025.3 亿立方米，同比增长约 6.90。

（二）液化石油气（lpg）供给量不断增长 过去几十年里，我国城市燃气行业中，液化石油气保持平稳发展，用气人口持续增加。虽然说由于近年来天然气的大量使用，使得液化石油气的供气总量增长停滞，但很多农村地区开始使用液化石油气，而农村居民人均用气量相对较少，所以液化石油气使用人口仍然占比很高，这刺激了液化石油气的产量不断增长。2011 年，全国液化石油气的产量达 2180.9 万吨，同比增长 6.31，增速虽比 2010年有所放缓，但总体产量呈不断增长态势。2

（三）人工煤气供应集中在中小城市近年来，环境保护和能源结构调整取得进展，部分城市人工制 气企业通过调整生产方式，开始利用天然气、炼厂干气掺混或改制工 艺来生产人工煤气，不仅提高了质量，改善了环境，也为天然气供应 初期的供需平衡发挥重要作用。由于人工煤气的生产、输配设施的投 入强度大，维护成本高，需要较大规模的市场支撑，因此，人工煤气 供应主要集中在大城市以及依托当地有制气条件的冶金、化工企业的 中小城市。

（四）新能源燃气具有竞争力 二甲醚（dme）与 lpg 掺混燃烧，不仅可以改善现有燃烧装置的 燃烧性能，而且可带出 lpg 罐内残液一起燃烧，提高 lpg 利用率。鉴 于 dme 替换 lpg 存在可观的利润空间，国内部分城市和中小城镇已开 始在 lpg 中掺烧 dme。城市燃气行业是国家重要的能源生产和供应行业，也是与人民 生活息息相关的民生行业。城市燃气行业主要从事利用煤炭、油、燃 气等能源生产燃气，或外购液化石油气、天然气等燃气，并进行输配，向用户销售燃气的活动，以及对煤气、液化石油气、天然气输配及使 用过程中的维修和管理活动。详见下表。表1 燃气生产和供应业子行业分类行业及代 子行业及代码 行业描述 码 3 指利用煤炭、油、燃气等能源生产燃气，或外购 液化石油气、天然气等燃气，并进行输配，向用45 燃气生 4500 燃气生产 户销售燃气的活动，以及对煤气、液化石油气、产和供应 和供应业 天然气输配及使用过程中的维修和管理活动。但 业 不包括专门从事罐装液化石油气零售业务的活 动。数据来源：国家统计局 第二节 2011 年城市燃气行业在国民经济中的地位 能源是城市社会经济赖以发展的物质基础，城市燃气是城市能 源的重要组成部分。发展城市燃气、使用天然气替代燃煤、改变城市 能源结构成是治理大气环境污染的重要措施之一。城市燃气作为城市 基础设施的重要组成部分，不仅关系到人民的生活质量、城市自然环 境和社会环境，而且已日益成为国民经济中具有先导性、全局性的基 础产业，并已成为我国目前重点扶植和对外放开的产业。城市燃气是 重要的城市基础设施，是最主要的城市社会公共工程，是社会服务业 中的重要内容，也是满足城市居民基本生活质量要求的重要保障。城市燃气关系着国民经济和社会发展，关系到国家安全，社会 稳定和全面建设小康社会目标的顺利实现。城市燃气行业的发展为中 国工业提供了稳定的动力供应。城市燃气的利用对改善能源结构、保 护大气环境、缓解石油供应紧张、提高能源利用效率，进而实现国民 经济的可持续发展具有重要的促进和保障作用。2007 年至 2011 年，我国城市燃气行业总体保持着不断增长趋 势，除 2009 年外，其余几年的增速均超过了 30，远高于同期 gdp 增长率。2011 年城市燃气行业工业总产值增长率达到了 2767.24 亿 4 元，同比增速为 31.17。2007 年到 2011 年间，城市燃气行业总产值 占 gdp 的比重呈小幅上升趋势，2011 年占比达到了 0.59，为五年来 最高，行业在国民经济中的地位有所提升。第三节 城市燃气行业技术分析

一、行业主要技术术语及简要解释表2 城市燃气行业主要技术术语、简写及解释技术术 简要解释 语 指燃气生产厂制气、净化、输送等环节的综合生产能力，不包括备用燃气综 设备能力，一般按设计能力计算，如果实际生产能力大于设计能力时，合生产 应按实际测定的生产能力计算时应以制气、净化、输送三个环节中最能力 薄弱的环节为主 指从气源厂压缩机的出口或门站出口至各类用户引入管之间的全部燃气供 已经通气投入使用的管道长度。不包括煤气生产厂、输配站、液化气气管道 储存站、灌瓶站、储配站、气化站、混气站、供应站等厂（站）内的长度 管道。按不同的材质、压力级别、管径分别统计燃气供 指燃气企业（单位）向用户供应的燃气数量。包括销售量和损失量。应总量 指使用燃气的家庭用户的总人口数。如不能直接掌握本企业（单位）用气人 供气范围的用气人口数，以本地城市居民平均每户人口数乘以燃气家口数 庭用户数求得压气站 指在输气管道沿线上，用压缩机对管输天然气增压而设置的站输气首 输气管道的起点站 站输气末 输气管道的终点站 站分输站 在管道沿线设置的向用户分输的场站天然气出厂价 上游天然气生产商将采集的天然气经净化处理后向下游销售的价格 格 数据来源：世经未来 5

二、行业生产技术

（一）石油天然气生产和供应流程 数据来源：世经未来 图1 管道燃气生产和供应流程图

（二）煤制天然气技术路线分析 煤制天然气的工艺流程前端与煤制甲醇及煤制合成氨的流程基本相同，都是在煤制气后经净化处理。不同之处是，后两者是净化气用于甲醇或氨合成，要求甲烷越低越好，而煤制天然气是净化气经过甲烷化处理，生产热值大于 33.36mj/m3的代用天然气（sng），甲烷越高越好，1t煤大约可以转化为 400m3合成天然气。传统的煤制天然气工艺路线为碎煤加压气化生产合成气，经过粗煤气变换冷却、低温甲醇洗净化、吸收制冷、甲烷化、干燥得产品。生产副线包括酚、氨、硫的回收及废水残液等处理。这一传统工艺技术成熟，计算的热效率 6（原料褐煤的热值转化为天然气热值）为 61.9。煤制天然气工艺流程简单，技术成熟可靠、消耗低、投资省。甲烷合成可以在煤气化压力下合成，与生产甲醇、二甲醚相比，省去了多个环节，与煤制合成油相比省去的装置更多。煤制天然气与煤制其他能源产品相比，竞争优势十分明显。煤制天然气转化率和选择性高，co 2 和h 2 的转化率接近100。单位热值投资成本和水耗低，废热利用率高，总热效率最高。此外，煤制天然气更环保，废水不含有害物，易于利用，不需处理就可做锅炉给水或循环水补充水，而煤制甲醇和煤制油需对废水做深度处理。第四节 城市燃气生产供给分析

一、石油天然气资源及产量分析 产量：增速略有放缓近年来，随着四川盆地、鄂尔多斯盆地、柴达木盆地、塔里木盆地等天然气的大规模开发，我国天然气产量呈现快速上升的势头。随着天

第五篇：电信行业研究报告

行业研究报告

目录归属：A.信息技术及家电 行业分类 A.信息技术及家电 明细分类 通信

标题 电信市场竞争的核心是高质量服务 日期 2001-09-10 作者 国研网

作者单位 外部作者 正文：电信市场竞争的核心是高质量服务

鑫网 2001-9-10 14:36:21 国研网

市场的竞争，价格和服务是两大重要内容。而价格之争是有限的，任何企业都不可能无限地降低价格，所以竞争的最终取胜，服务是一个至关重要的因素。

通信市场的竞争，使消费者得到了实惠。网络的优势、干部队伍的年轻化、知识化、员工素质及服务水平的日益提高，使中国电信正向企业现代化的道路迈进。但是，近几年来客户投诉和客户满意度的调查情况，特别是我省开展的百万的情况来看，在喝彩声中还挟带着一些抱怨、无奈和气愤等不协调的声音。究其原因，主要是由话费急

端和服务工作所致。这些总是若不能迅速解决，我们必将会推动失去客户。国内竞争尚且立足不稳，入世后的局面就更不堪设想，迅速解决这些问题已是燃眉之急。

一、改革计费系统管理体制

超短计费、重复计费、不明计费和遗漏计费前两年时有发生，影响面大、后果严重、处理棘手。多收的话费被动调减，而漏收的话费自负。目前此类问题虽以得到缓 解，但话费争议总是仍是投诉中的热点问题。

欠费停机、缴费复话，虽有明文规定，又有指令程序，然而至今尚不能百分之百自动复活，而人工复话也不尽人意。客户清缴欠费之后一天、两天，甚至几天都不能复 机，难怪客户怨声载道。

以往的话费投诉，虽多次费起关注，但并未投入足够的人力紧抓不放，未拿出行之有效的措施预防和杜绝此类现象，有许多都采取了被动的应付，不了了之。试想，如 若因软件程序所致，何不及早更新换代7如若因工作流程所致，何不及时整改健全？如若因工作人员疏忽所致，何不选派精兵强将取而代之7如若由设备所致，何不理直气

壮地加以追究？此类弊病久治不愈，究其因，实属体制范畴。所以，有必要对计费系统的管理体制进行改革。

(1)成立计费研究管理小组，建立计费系统督查机制。计费研究管理小组专门研究异常话费的对策，维持各项计费工作的正常运行。发现异常，分析原因，寻根问

底，落实处理，制订制度，采取措施。计费工作人员各司其职，各负其责，发现问题及时汇报。管理小组迅速对问题详查细究，分析判断，并将结果上报主管领导。计费研

究管理小组作出的决定，由计费系统督查部门监督检查执行，真正做到一级对一级负责。

(2)建好计费督查队伍。引进高层尖端人才，只有在各类异常现象面前采取有效对策，才能彻底改变依赖石家的被动局面。不但尖端人才能熟练操作硬件，善于庆用

和开发软件，而且一般计费人员必须是责任心强、业务熟练、技术过硬的能手。只有这样，才有可能保证计费系统的正常运行。

(3)加强计费人员的高层次培训。计费系统还要靠人才来维持其正常运行。单靠设备先进不行，人才可以引进，但订要靠培养。提高人才处理计费系统问题的能力，从而具有真才实学的骨干队伍形成一支。加强计费人员的能力培训是计费系统维护工作和电信长足发展的需要。计费问题看似业务问题，实质上是服务问题，计费问题不解 决，就很难让客户微笑起来，提高服务质量就难以落实。

二、改革服务机制

态度和蔼，笑容可掬，的确令客户心情舒畅。但随着科技的进步和社会的发展，客户对电信的需求业务面日益加宽，技术层日益增高，单靠微笑服务已远不能满足客户 的需要。要想留住客户，就必须使改善服务逐步向纵深发展。前台服务和后台支撑服务同是为了客户，后台支撑和前台引导，有机地结合，才能真正提高服务质量。前台服

务要求业务熟练，善于引导消费。说不清道不明、办不对、都会令客户失望。因此，加强对前台人员的综合业务和职业道德培训，提高前台人员的综合素质至关重要。

(1)主要营业厅门口设立礼仪台，增设礼仪小姐(先生)，向客户致以问候。礼仪人员兼任服务生，巡视大厅，扶老仪表携幼，引导客户办理业务手续。

作用：宣传电信业务，树立企业形象，加深与用户的感情。

(2)开设特办窗口，为老弱病残用户送方便。

作用：树立公众形象，方便特殊人群，增加社会效益。

(3)实行套餐服务。两人一组，事先培训，有关部门协调，订立制度，实行上门办理装机手续、上网指导、电话维护保养、收费、清欠、售卡等套餐服务，分片包 户，服务进万家。

作用：提高办事效率，减轻用户负担，建立良好关系，吸引大批用户，促进企业发展，提高企业经济效益。

后台服务是提高服务质量的根本，是服务工作纵深发展的保证。娴熟的技巧、准确的排障、规范的操作、技术的创新可以换得客户的信任。加强后台支撑更为重要，不 拘一格选人才、以高层人才充实后台服务队伍是加强后台支撑的有效途径。

三、牢固树立“以客户为中心”“服务是生产力”及“服务是效益”的观念

在市场经济环境下，电信“一枝独秀”的局面己被竞争的浪潮冲击得荡然无存。在富有挑战性的激烈竞争面前，我们再不转变观念，不主动出击，不改革服务机制，就

必败无疑。因此，我们必须彻底转变观念，树立“以客户为中心”的观念，这也是新形势下

贯彻“人民邮电为人民”宗旨的要求。我们应当清醒的认识到，客户是市场的主

导力量，市场竞争的实质上是赢得客户的竞争，谁能向客户提供最满意的服务，谁就能在竞争中取得主动权。

电信企业是社会的基础设施，它的产品通过服务来体现。通信生产是通信设备与通信服务的结合，通信生产的过程实质上就是通信服务的过程。通信生产和通信服务是

统一的，没有服务就没有通信生产。服务是通信生产力的重要组成部分，服务质量的优劣，体现电信通信生产力水平。服务质量好，电信通信生产的使用价值和价值就高，反之就低，甚至给客户造成损失，也就意味着会失去客户。失去客户就是失去了市场，当然也就更谈不上企业的生存和发展。所以我们只有真正转变观念，摆正“卖方市 场”与“买方市场”的关系，牢固树立“服务是生产力”、“服务是效益”的观念，努力为客户提供优质高效的服务，满足各层次消费者的需求，才能增加企业效益，扩大 企业自身积累，为增强竞争实力打下坚实基础。

四、对服务工作，党政工团要齐抓共管

服务工作涉及到电信企业的各工种和各部门，贯穿于通信生产经营工作的全过程。因此，党政工团各部门要抓奸服务作为一项基本职责。要结合工作特点，发挥各自的

优势，推动服务工作的开展。党委要对员工进行经常性的思想政治工作，为改善服务提供政治保证；企业领导要善于发动群众，让广大员工积极参与服务管理，提高员工自

我约束、自我管理的自党性；共青团要针对青年人的特点，开展多种形式的思想教育和服务竞赛活动。各部门要树立“一盘棋”思想，齐抓共管，密切配合，协调一致，各

司其职，强调树立“下一环节就是客户”的全员服务意识，围绕服务展开细致的工作。

抓改善服务工作，特别要抓住“领导”这个对服务工作影响最重要的因素。领导认识到位不到位，关系到企业经营、管理工作和改善服务措施到位不到位，关系到企业

为社会提供的服务水平、质量和深度。要深刻地认识到，服务问题关系到用户的利益和企业的兴衰。领导干部是否重视抓服务，体现了领导干部的领导作风和政治态度。它 从个侧面反映了领导干部抓工作的能力和水平。电信企业的领导要把服务作为一个永恒的主题，正确认识服务工作的动态性、综合性和不间断性，不断研究解决服务中出现

纳新情况和新问题，下大决心，花大力气，把服务工作持之以恒地抓下去。在工作中，进一步明确服务标准，细化服务考核，强化服务监督，逐步达到服务工作的制度化、规范化、标准化、使服务水平的提高与通信效益同步发展。

五、严格管理、建全机制，是提高服务质量的重要手段与途径

严格管理是搞好服务工作的重要保证，抓服务必须在加强管理上下功夫。要坚持不懈、持之以恒，结合新形势下社会对电信服务的新要求，建立健全规章、制度、标 准，使改进服务工作向纵深发展。

首先，要建立服务工作的激励、约束机制。严格奖惩，既是保证各项服务措施落实到位的一种有效手段，也是推动服务工作不断向纵深发展的动力。对“服务明星”、“服务先进集体”就应当进行大张旗鼓的表彰和奖励。对服务态度恶劣、严重损害企业形象的行为，发现一起，严励查处一起。要使规范服务成为每个职工的行为准则，推

动服务工作不断向更深层次发展。

其次，建立健全内外结合的监督、检查机制。建立健全监督检查机制，不仅可以保证各项服务工作的到位，同时也增进了电信与社会的沟通和理解。一是要建立健全内

部检查机构，配备熟悉业务、责任心强、公道正派的同志担任服务质量监督工作。二是保证必要的检查频次，采取多种检查手段。三是聘请服务质量社会监督员，组建各级 社会监督系统。四是进一步开展电信企业服务质量客户评价活动，定期向用户发放意见征询函，了解社会各界意见。五是不断密切与当地消协、质协及新闻等单位联系，定 期上门走访，交流情况，有的放失地改进服务。

几年来的实践已充分证明了这一点，尤其是开展百万客户大回访活动，边回访，边改进，再加上经常性的走访省、市消协及新闻单位，内外结合，共同监督，使服务质 量不断提高，使客户申告逐年减少，对改进服务工作起到了推动作用。

六、提高技术水平、增强通信能力，是提高服务质量的有力支撑

目前，我国的综合通信能力不断增强，我们的整体通信水平也发生了质的飞跃，为改善服务提供了有利的物质条件。在我们向社会提供传统业务的同时，也积极向社会

提供多种具有世界先进水平的通信服务手段。服务领域不断扩宽，服务功能大为增强，计算机互联网、电子信箱、电子数据交换、可视图文、虚拟专用网、传真存储转发、会议电视、电话信息服务等各类新业务迅速发展，为社会提供了多层次的通信服务，基本适应了现阶段社会多样化和住处化的通信需求。事实证明，只有不断提高通信技

术，不断提高综合通信能力，才能满足日益增长的社会需求，才能为提高服务质量打下坚实基础。

行业研究报告 目录归属：A.信息技术及家电

A.信息技术及家电

行业分类

明细分类 通信设备制造业发展状况分析及前景展望 标题

西部证券

作者

作者单位

正文：通信设备制造业发展状况分析及前景展望

通信

日期

2001-09-10

外部作者

西部证券

上半年通信设备制造行业经营情况分析

目前,沪深两市的主要的通信设备制造企业均已公布中报,综观这些公司的中报,我们发现通信设备制造行业上半年呈现如下特点：

1、行业内上市公司主营业务收入呈现高速增长态势。扣除特发信息和投资收益占大头的长江通信,全部上市公司的主营业务收入增长率均超过39%。这主要得益于良好的行业背景。

首先,上半年,电信固定资产投资呈现良好发展态势。全国电信固定资产投资完成额为785.9亿元,增长93%；其次,受益于入网费的大幅度下降和预付费业务的迅猛发展,今年上半年移动通信继续高速增长；再次,由于运营商和广电系统都在加紧建设传输网络,上半年光纤、光缆的需求旺盛。

2、净利润增长幅度总体落后于主营业务收入增长幅度。与主营业务收入全面高速增长的态势相比,净利润的增长幅度明显小得多。东方通信甚至在主营业务收入增长52.8%的情况下,主营业务利润仅增长5.7%,净利润同比减少58.6%,这说明行业竞争非常激烈,产品毛利率下降,而营业费用、管理费用的大幅增长则进一步吞噬了利润。

光纤、光缆生产企业是一个例外。长江通信净利润同比增长325%,其原因是尽管光纤光缆目前价格已出现下滑趋势,但光纤光缆企业的长期供货协议价格变动的幅度相对要小得多,今年上半年产品销售基本上执行的是2000年的协议价格,而去年需求的上升导致光纤光缆价格高企。

下半年通信设备制造行业前景展望

从目前的发展趋势来看,我国电信业下半年有望继续保持快速发展的势头。信息产业部2001年的宏观调控目标是：通信业务收入4085亿元,增长16.8%；通信业固定资产投资2627亿元；发展本地电话用户2510万户,移动通信用户4640万户；全国电话普及率达到25%,城市电话普及率达到41%。

从实际情况来看,上半年通信业务收入完成全年计划的40.8%,固定资产投资完成全年计划的30%。这意味着我国通信设备制造商下半年的总体经营环境将有望好于上半年。

中国电信作为我国电信行业的主导企业,增长速度明显减缓,值得重视。今年4月,中国电信业务收入增长率自1978年以来首次低于10%,1-6月增幅进一步下降到6.4%,低于行业平均增长水平。目前中国电信再次分拆在即,分拆在短期内会对设备投资产生一些影响,但从长期来看,运营商的增多将会刺激行业的发展,增加对设备的需求。同时,联通、中国移动、铁通等运营商的高速发展将会为电信设备制造商提供机会。因此,对于生产程控交换机为主的上市公司而言,下半年的经营业绩有望好于上半年,且能够适应形势变化的设备制造商能够取得快速增长,而不适应上述变化的企业则增长放缓,中兴通讯等上市公司值得重点关注。

在我国,手机的使用越来越普遍,但业内竞争也日趋激烈,我国的手机制造企业要想真正取得突破,必须在掌握关键技术方面取得突破。而对烽火通信、长江通信等光纤、光缆及光传输设备制造企业而言,今年主要执行的是2000年的合同,下半年仍将会取得较好的业绩,但随着我国光纤光缆生产能力的提高,光纤光缆的价格极有可能形成下降通道,长江通信等光纤光缆企业2002年的业绩不容过于乐观。