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报告介绍

2021年中国智慧系统产业发展趋势分析及投资规划可行性研究预测

 

智慧系统是运用现代人工智能技术,结合大数据、物联网、云计算、空间地理信息、高精度控制等技术,提升机器设备服务社会的新理念和新模式,实现智能式管理和运行,进而为社会中的人创造更加便利与美好的生活。

其中,现代人工智能主要是依托物联网、云计算、数据平台,运用不断改进的深度学习算法,实现“主动采集数据--传输海量数据--智能计算与学习--实施改进--再次采集数据--再学习--再改进”的迭代应用。作为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态,深化供给侧结构性改革任务非常艰巨,必须加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,为我国经济发展注入新动能。从技术和行业领域来看,人工智能涉及的技术和涵盖的领域主要如下:

技术领域

语音

语音识别、语音合成、语音交互、语音评测、人机对话、声纹识别

计算机视觉

生物识别(人脸识别、虹膜识别、指纹识别、静脉识别)、情感计算、情绪识别、表情识别、行为识别、手势识别、人体识别、视频内容识别、物体和场景识别、计算机视觉、机器视觉、移动视觉、OCR、手写识别、文字识别、图像处理、图像识别、模式识别、眼球追踪、人机交互、SLAM、移动视觉、空间识别、三维扫描、三维重建

自然语言处理

自然语言交互、自然语言理解、语义理解、机器翻译、文本挖掘(语义分析、语义计算、分类、聚类)、信息提取、人机交互

ML/DL算法及平台

机器学习、深度学习、算法平台

基础硬件

芯片、高清图传设备、激光雷达、传感器、服务器

智能机器

人(含解决方案)

工业机器人(侧重生产过程,如搬运、焊接、装配、码垛、喷涂等)、行业服务机器人(应用于机场、银行、餐厅、酒店、商场、展厅、医院、物流)、个人/家用机器人(虚拟助理、情感陪伴机器人、儿童机器人、教育机器人、家庭作业机器人(扫地、擦窗等)、家用安防机器人、车载机器人)

智能驾驶(含解决方案)

智能驾驶、无人驾驶、自动驾驶、辅助驾驶、高级驾驶辅助系统(ADAS)、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、GPS定位、高精度地图、车载芯片、人车交互、车联网

无人机(含解决方案)

消费级无人机(娱乐、航拍)、工业无人机(农林、电力、物流、安防等领域)

AI+

金融、保险、司法政务、文娱(社交、游戏)、旅游、医疗健康、教育、物流仓储、智能家居、智能城市(交通、电力、环境)、网络安全、安防、商业(营销、零售、广告)、人力资源、企业服务

大数据及数据服务

大数据、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据解决方案

1、行业主管部门和自律性组织:工业和信息化部是软件与信息技术服务业的主管部门,职能包括:指导软件业发展;拟订并组织实施软件、系统集成及服务的技术规范和标准等。中国软件行业协会是软件与信息技术服务业的自律性组织,主要从事市场调查、信息交流、咨询评估等方面的工作。

智慧口岸领域主管部门有国家口岸管理办公室、国家移民管理局、中华人民共和国海关总署(含原检验检疫)。国家口岸管理办公室是我国口岸事务的主管部门,负责研究提出各类对外开放口岸的整体规划及口岸规范的具体措施并组织实施;根据国务院的总体需求,组织协调口岸通关中各有关部门的工作关系,指导和协调地方政府口岸工作,组织开展口岸国际合作。

我国口岸通关职能部门主要包括边检、海关(含原检验检疫),其具体职能如下:

部门

职能

边检

边检隶属国家移民管理局管理,其主要职责是协调拟定移民政策并组织实施,负责出入境管理、口岸证件查验和边民往来管理,负责外国人停留居留和永久居留管理、难民管理、国籍管理,牵头协调“三非”外国人治理和非法移民遣返,负责中国公民因私出入国(境)服务管理,承担移民领域国际合作等。

海关(含原检验检疫)

海关是国家进出境监督管理机关,基本任务是出入境监管、征税、打私、

统计,对外承担税收征管、通关监管、保税监管、进出口统计、海关稽查、知识产权海关保护、打击走私、口岸管理、出入境商品检验、出入境卫生检疫、出入境动植物检疫、进出口食品安全和认证认可等主要职责。海关总署是国务院下属的正部级直属机构,统一管理全国海关。

智能交通领域主管部门为交通运输部、公安部及其下设的交通管理局。交通运输部负责组织拟订并监督实施公路行业规划、政策和标准,组织起草法律法规草案,制定部门规章;指导交通运输信息化建设,监测分析运行情况,开展相关统计工作,发布有关信息等。公安部交通管理局负责组织、指导和监督地方公安机关依法查处道路交通违法行为和交通事故。中国智能交通协会是由智能交通领域相关企业、事业单位等自愿参加的非营利社会组织,从事提供智能交通领域的发展战略、规划、政策和建设项目等方面的建议,推动国际交流与合作,加快交通领域的信息化、智能化进程等工作。

智慧机场领域主管部门为中国民用航空局(以下简称“民航局”)和民航地区管理局。民航局主要负责提出民航行业发展战略和中长期规划、与综合运输体系相关的专项规划建议,按规定拟订民航有关规划和年度计划并组织实施和监督检查,承担民航飞行安全和地面安全监管责任,负责民航空中交通管理工作,承担民航空防安全监管责任,拟订民用航空器事故及事故征候标准,按规定调查处理民用航空器事故,负责民航机场建设和安全运行的监督管理,承担航空运输和通用航空市场监管责任,拟订民航行业价格、收费政策并监督实施,提出民航行业财税等政策建议,组织民航重大科技项目开发与应用,推进信息化建设,负责民航国际合作与外事工作,维护国家航空权益,开展与港澳台的交流与合作。

国家政策环境:软件与信息技术服务业相关的政策方面,近年来,信息技术发生了重大变革,新一代移动通信技术、云计算、物联网、生物识别、人工智能等新技术、新产业、新应用不断涌现。为了使我国软件与信息技术服务业能够紧跟发展潮流,国家出台了众多政策,以改善产业发展环境,增强科技创新能力,提高产业发展质量和水平,增强我国软件产业的竞争力。

口岸相关的行业政策方面,由于口岸在我国改革开放中发挥了巨大作用,加快口岸发展是国家实施更加主动的对外开放战略的必然要求。近年来,国家出台了一系列政策文件,不断加强口岸发展的宏观设计和总体规划,推动口岸管理、协调和指导工作有机结合,统筹推进口岸开放、建设和运行工作。

智能交通相关的行业政策方面,近年来,人们对运输速度、质量、服务品质持续提出新要求,低成本、高效率的现代物流体系在我国蓬勃发展。随着人民群众生活水平的不断提高、机动化社会进程加快,公众对运输服务的安全性、舒适性、快捷性等都提出了更高要求,因此,国家加大了对交通信息化、智能化的鼓励力度。

智慧机场相关的行业政策方面,由于机场是重要的交通运输枢纽,是国家和地区经济增长的发动机,机场的建设和运营效率对区域经济的引领和带动作用。基于机场对促进产业结构升级、转变经济增长方式的重要贡献,国家制定了系列的政策和举措以规范机场的安全高效运营。

市场规模:从市场规模来看,据中金企信国际咨询公布的《2021-2027年中国智慧系统行业市场专项调研及投资前景可行性预测报告》统计数据显示:2018年我国人工智能市场规模达到339.00亿元,同比2017年增长56.20%。技术分类上,计算机视觉、语音相关领域技术发展更为成熟,所占比例分别为37.00%和22.00%。根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年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4,000.00亿元,带动相关产业规模超过5.00万亿元;到2030年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1.00万亿元,带动相关产业规模超过10.00万亿元。随着机器学习、深度学习等算法能力的增强将促进计算机视觉、语音等技术不断突破,人工智能产业将继续增长并与其他应用领域的融合不断加深。

2015-2020年中国人工智能市场规模现状及预测

2021年中国智慧系统产业发展趋势分析及投资规划可行性研究预测 

数据统计:中金企信国际咨询

我国政府高度重视对智慧系统建设及发展的指导。继《中国制造2025》、《机器人产业发展规划(2016-2020年)》之后,2018年7月,工信部和发改委联合发布《扩大和升级信息消费三年行动计划(2018-2020年)》,鼓励利用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术推动电子产品智能化升级。2018年政府工作报告中再次明确指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”;发展智能产业,拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式,大力改造提升传统产业。

在国家政策的大力扶持和业内企业的不断努力下,中国智慧系统建设呈现强劲的发展势头。行业技术研发取得重大进展,标准体系不断完善,市场化应用稳步推进。智慧口岸、智能交通和智慧机场是智慧系统的重点建设领域,也是报告期内公司重点发展的应用领域,公司主要围绕便捷高效的智慧系统应用和管理体系,通过持续推进所在领域管理精细化,提升智慧系统基础设施智能化,为政府、企业、个人提供更加精细化、智能化的服务,促进整个社会的智能化发展。


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2026 - 01 - 20
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在全球数字化转型浪潮与产业链重构的双重驱动下,智慧物流正从技术概念走向产业实践,成为推动全球供应链效率跃升的核心引擎。传统物流行业长期受限于信息不对称、资源调度低效、人工成本高企等痛点,而物联网、人工智能、大数据等技术的深度渗透,正在重塑物流产业的底层逻辑。一、宏观环境分析各国政府对智慧物流的战略重视程度持续提升,通过顶层设计为行业发展提供制度保障。中国在“十四五”规划中明确提出要加快发展智慧物流,推动物流业与互联网、大数据、人工智能等新技术的深度融合。国家层面相继出台《智能物流产业发展规划》《数字经济发展战略》等文件,明确支持无人驾驶、无人机配送、智能仓储等关键技术的研发与应用。地方政府通过土地优惠、税收减免、财政补贴等措施,吸引企业布局智慧物流项目,加速技术成果的场景落地。例如,江苏邳州通过建设无人配送车网络,覆盖多个行政村,日均处理包裹量大幅增长,同时带动农产品外销规模显著提升。二、产业链分析(一)上游:硬件与软件协同创新产业链上游涵盖硬件设备与软件系统两大领域。硬件设备包括立体仓库、AGV机器人、配送机器人、物流无人机、码垛机器人等,核心设备的国产化率提升降低了企业采购成本。例如,国内企业研发的智能传感器通过优化芯片设计与算法,将数据传输延迟大幅降低,功耗显著下降,成为物流企业的首选。软件系统则包括仓库管理系统(WMS)、仓库控制系统(WCS)、运输管理系统(TMS)、订单...
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售价:RMB 0
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金融行业正经历一场由数据驱动的深刻变革。然而,当金融机构试图通过大数据技术挖掘价值时,往往陷入“数据孤岛、标准缺失、路径模糊、价值隐性”的困境。某国有银行曾因数据标准不统一,导致监管报送需人工核对,耗时耗力;某金租企业因缺乏数据质量管控,客户画像失真,营销转化率长期低迷。这些痛点折射出行业共性难题:数据治理能力滞后于业务需求,技术投入与价值产出失衡。一、发展现状:技术迭代与场景渗透的双重驱动传统金融数据架构以集中式存储与批处理为主,难以应对移动互联网时代的高并发、低延迟需求。近年来,分布式计算框架(如Hadoop、Spark)与实时流处理技术(如Flink、Kafka)的普及,使金融机构得以构建弹性扩展的数据处理平台。例如,某国有大行通过部署分布式数据库,将核心交易系统处理能力大幅提升,同时将实时风控响应时间压缩至毫秒级,有效防范高频交易风险。隐私计算技术的突破进一步解决了数据合规难题。某头部金融科技公司联合多家银行,通过联邦学习框架构建跨机构反欺诈模型,在数据“不出域”的前提下实现特征共享,使团伙欺诈识别准确率大幅提升,同时降低误报率。这种“数据可用不可见”的模式,既满足监管要求,又释放了数据价值。二、未来趋势:技术融合与生态协同的深度变革(一)技术融合:AI、区块链与量子计算的颠覆性创新AI与大数据的深度融合:生成式AI的崛起将推动金融服务的个性化与自动化。例如,AI大模型可自...
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