智能家居swot

1. 人工智慧產業發展深度報告：格局、潛力與展望

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數據分析方法賦予機器模擬、延伸

近年來， 在大數據、演算法和計算機能力三大要素的共同驅動下，人工智慧進入高速發展階段。

人工智慧市場格局

人工智慧賦能實體經濟，為生產和生活帶來革命性的轉變。 人工智慧作為新一輪產業變革 的核心力量，將重塑生產、分配、交換和消費等經濟活動各環節，催生新業務、新模式和 新產品。從衣食住行到醫療教育，人工智慧技術在 社會 經濟各個領域深度融合和落地應用。同時，人工智慧具有強大的經濟輻射效益，為經濟發展提供強勁的引擎。據埃森哲預測， 2035 年，人工智慧將推動中國勞動生產率提高 27%，經濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

多角祥亂飢度人工智慧產業比較

戰略部署：大國角逐，布局各有側重

全球范圍內，中美「雙雄並立」構成人工智慧第一梯隊，日本、英國、以色列和法國等發 達國家乘勝追擊，構成第二梯隊。同時，在頂層設計上，多數國家強化人工智慧戰略布局， 並將人工智慧上升至國家戰略，從政策、資本、需求三大方面為人工智慧落地保駕護。後起之秀的中國，局部領域有所突破。中國人工智慧起步較晚，發展之路幾經沉浮。自 2015 年以來，政府密集出台系列扶植政策，人工智慧發展勢頭迅猛。由於初期我國政策 側重互聯網領域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產業布局，中國技術層（計算 機視覺和語音識別）和應用層走在世界前端，但基礎謹返層核心領域（演算法和硬體算力）比較 薄弱，呈「頭重腳輕」的態勢。當前我國人工智慧在國家戰略層面上強調系統、綜合布局。

美國引領人工智慧前沿研究，布局慢熱而強勢。 美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智慧國 家級戰略（《美國人工智慧倡議》）才姍姍來遲。但由於美國具有天時（5G 時代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優勢，其在人工智慧的競爭中已處於全方位領先狀態。總體來看， 美國重點領域布局前沿而全面，尤其是在演算法和晶元腦科學等領域布局超前。此外，美國聚焦人工智慧對國家安全和 社會 穩定的影響和變革，並對數據、網路和系統安全十分重視。

倫理價值觀引領，歐洲國家搶占規范制定的制高點。 2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智慧合作宣言》，在人工智慧領域形成合力。從國家層面來看，受限於文化和語言差異阻礙大數據集合的形成，歐洲各國在人工智慧產業上不具備先發優勢，但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設和規范的制定上搶佔了「先機」。歐盟注重探討人工智慧的社 會倫理和標准，在技術監管方面占據全球領先地位。

日本尋求人工智慧解決 社會 問題。 日本以人工智慧構建「超智能 社會 」為引領，將 2017 年確定為陪旁人工智慧元年。由於日本的數據、技術和商業需求較為分散，難以系統地發展人 工智能技術和產業。因此，日本政府在機器人、醫療 健康 和自動駕駛三大具有相對優勢的 領域重點布局，並著力解決本國在養老、教育和商業領域的國家難題。

基礎層面：技術薄弱，晶元之路任重道遠

基礎層由於創新難度大、技術和資金壁壘高等特點，底層基礎技術和高端產品市場主要被歐美日韓等少數國際巨頭壟斷。 受限於技術積累與研發投入的不足，國內在基礎層領域相 對薄弱。具體而言，在 AI 晶元領域，國際 科技 巨頭晶元已基本構建產業生態，而中國尚 未掌握核心技術，晶元布局難以與巨頭抗衡；在雲計算領域，伺服器虛擬化、網路技術 （SDN）、 開發語音等核心技術被掌握在亞馬遜、微軟等少數國外 科技 巨頭手中。雖國內 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發，但核心技術積累尚不足以主導產業鏈發展；在智能感測器領域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國（霍尼韋爾）等國家或地區全面布局傳 感器多種產品類型，而在中國也涌現了諸如匯頂 科技 的指紋感測器等產品，但整體產業布 局單一，呈現出明顯的短板。在數據領域，中國具有的得天獨厚的數據體量優勢，海量數 據助推演算法算力升級和產業落地，但我們也應當意識到，中國在數據公開力度、國際數據 交換、統一標準的數據生態系統構建等方面還有很長的路要走。

「無晶元不 AI」，以 AI 晶元為載體的計算力是人工智慧發展水平的重要衡量標准，我們 將對 AI 晶元作詳細剖析，以期對中國在人工智慧基礎層的競爭力更細致、准確的把握。

依據部署位置，AI 晶元可劃分為雲端（如數據中心等伺服器端）和終端（應用場景涵蓋手 機、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產品）晶元；依據承擔的功能，AI 晶元可劃分為訓練和 推斷晶元。訓練端參數的形成涉及到海量數據和大規模計算，對演算法、精度、處理能力要 求非常高，僅適合在雲端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定製化）、ASIC（全定製化）成為 AI 晶元行業的主流技術路線。不同類型晶元各具優勢，在不同領域呈現多 技術路徑並行發展態勢。我們將從三種技術路線分別剖析中國 AI 晶元在全球的競爭力。

GPU（Graphics Processing Unit）的設計和生產均已成熟，佔領 AI 晶元的主要市場份 額。GPU 擅長大規模並行運算，可平行處理海量信息，仍是 AI 晶元的首選。據 IDC 預測， 2019 年 GPU 在雲端訓練市場佔比高達 75%。在全球范圍內，英偉達和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達占 GPU 市場份額的 70%-80%。英偉達在雲端訓練和雲端推理市場推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產品具有極高性能和強大競爭力，其壟斷地位也在不斷 強化。目前中國尚未「入局」雲端訓練市場。由於國外 GPU 巨頭具有豐富的晶元設計經 驗和技術沉澱，同時又具有強大的資金實力，中國短期內無法撼動 GPU 晶元的市場格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）晶元具有可硬體編程、配置高靈活性和低能耗等優點。FPGA 技術壁壘高，市場呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計 占市場份額近 90%，其中賽靈思的市場份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國內網路、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領域，但尚處於起步階段，技術差距較大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設計的定製晶元， 可滿足多種終端運用。盡管 ASIC 需要大量的物理設計、時間、資金及驗證，但在量產後， 其性能、能耗、成本和可靠性都優於 GPU 和 FPGA。與 GPU 與 FPGA 形成確定產品不 同，ASIC 僅是一種技術路線或方案，著力解決各應用領域突出問題及管理需求。目前， ASIC 晶元市場競爭格局穩定且分散。我國的 ASIC 技術與世界領先水平差距較小，部分領域處於世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導者；國內初創晶元企業（如寒武紀、比特大陸和地平線），互聯網巨頭（如網路、華為和阿里）在細分領域也有所建樹。

總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端雲端晶元，國內布局主要集中在終端 ASIC 晶元，部分領域處於世界前列，但多以初創企業為主，且尚未形成有影響力的「晶元−平台−應用」 的生態，不具備與傳統晶元巨頭（如英偉達、賽靈思）抗衡的實力；而在 GPU 和 FPGA 領域，中國尚處於追趕狀態，高端晶元依賴海外進口。

技術層面：乘勝追擊，國內頭部企業各領風騷

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。 中游技術類企業具有技術 生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。該層麵包括演算法理論（機器學 習）、開發平台（開源框架）和應用技術（計算機視覺、智能語音、生物特徵識別、自然 語言處理）。眾多國際 科技 巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層 圍繞垂直領域重點研發，在計算機視覺、語音識別等領域技術成熟，國內頭部企業脫穎而 出，競爭優勢明顯。但演算法理論和開發平台的核心技術仍有所欠缺。

具體來看，在演算法理論和開發平台領域，國內尚缺乏經驗，發展較為緩慢。 機器學習演算法是人工智慧的熱點，開源框架成為國際 科技 巨頭和獨角獸布局的重點。開源深度學習平台 是允許公眾使用、復制和修改的源代碼，是人工智慧應用技術發展的核心推動力。目前， 國際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國仍是該領域發展水平最高的國家。我國基礎理論體系尚不成熟，網路的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國內企業的演算法框架尚無法與國際主流產品競爭。

在應用技術的部分領域，中國實力與歐美比肩。 計算機視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術方向，也是中國市場規模最大的三大商業化技術領域。受益於互聯網產業發 達，積累大量用戶數據，國內計算機視覺、語音識別領先全球。自然語言處理當前市場競 爭尚未成型，但國內技術積累與國外相比存在一定差距。

作為落地最為成熟的技術之一，計算機視覺應用場景廣泛。 計算機視覺是利用計算機模擬 人眼的識別、跟蹤和測量功能。其應用場景廣泛，涵蓋了安防（人臉識別）、醫療（影像診斷）、移動互聯網（視頻監管）等。計算機視覺是中國人工智慧市場最大的組成部分。據艾瑞咨詢數據顯示，2017 年，計算機視覺行業市場規模分別為 80 億元，占國內 AI 市 場的 37%。由於政府市場干預、演算法模型成熟度、數據可獲得性等因素的影響，計算機視覺技術落地情況產生分化。我國計算機視覺技術輸出主要在安防、金融和移動互聯網領域。而美國計算機視覺下游主要集中在消費、機器人和智能駕駛領域。

計算機視覺技術競爭格局穩定，國內頭部企業脫穎而出。 隨著終端市場工業檢測與測量逐 漸趨於飽和，新的應用場景尚在 探索 ，當前全球技術層市場進入平穩的增長期，市場競爭格局逐步穩定，頭部企業技術差距逐漸縮小。中國在該領域技術積累豐富，技術應用和產 品的結合走在國際前列。2018 年，在全球最權威的人臉識別演算法測試（FRVT）中，國內 企業和研究院包攬前五名，中國技術世界領先。國內計算機視覺行業集中度高，頭部企業 脫穎而出。據 IDC 統計，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、雲從 科技 四家企業 占國內市場份額的 69.4%，其中商湯市場份額 20.6%排名第一。

應用層面：群雄逐鹿，格局未定

應用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。 受益於全球開源社區，應用層進入門檻相對較低。目前，應用層是人工智慧產業鏈中市場規模最大的層級。據中國電子學會統計，2019 年，全球應用層產業規模將達到360.5 億元，約是技術層的1.67 倍，基礎層的2.53 倍。 在全球范圍內，人工智慧仍處在產業化和市場化的 探索 階段，落地場景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現擁有絕對主導權的壟斷企 業，在很多細分領域的市場競爭格局尚未定型。

中國側重應用層產業布局，市場發展潛力大。 歐洲、美國等發達國家和地區的人工智慧產 業商業落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業為首的 科技 巨頭注重打造於從晶元、操作系統 到應用技術研發再到細分場景運用的垂直生態，市場整體發展相對成熟；而應用層是我國 人工智慧市場最為活躍的領域，其市場規模和企業數量也在國內 AI 分布層級佔比最大。據艾瑞咨詢統計，2019 年，國內77%的人工智慧企業分布在應用層。得益於廣闊市場空間以及大規模的用戶基礎，中國市場發展潛力較大，且在產業化應用上已有部分企業居於 世界前列。例如，中國 AI+安防技術、產品和解決方案引領全球產業發展，海康威視和大 華股份分別占據全球智能安防企業的第一名和第四名。

整體來看 ，國內人工智慧完整產業鏈已初步形成，但仍存在結構性問題。從產業生態來看， 我國偏重於技術層和應用層，尤其是終端產品落地應用豐富，技術商業化程度比肩歐美。 但與美國等發達國家相比，我國在基礎層缺乏突破性、標志性的研究成果，底層技術和基 礎理論方面尚顯薄弱。初期國內政策偏重互聯網領域，行業發展追求速度，資金投向追捧 易於變現的終端應用。人工智慧產業發展較為「浮躁」，導致研發周期長、資金投入大、 見效慢的基礎層創新被市場忽略。「頭重腳輕」的發展態勢導致我國依賴國外開發工具、 基礎器件等問題，不利於我國人工智慧生態的布局和產業的長期發展。短期來看，應用終 端領域投資產出明顯，但其難以成為引導未來經濟變革的核心驅動力。中長期來看，人工智慧發展根源於基礎層（演算法、晶元等）研究有所突破。

透析人工智慧發展潛力

基於人工智慧產業發展現狀，我們將從智能產業基礎、學術生態和創新環境三個維度，對 中國、美國和歐洲 28 國人工智慧發展潛力進行評估，並使用熵值法確定各指標相應權重 後，利用理想值法（TOPSIS 法）構建了一個代表人工智慧發展潛力整體情況的綜合指標。

從智能產業基礎的角度

產業化程度：增長強勁，產業規模僅次美國

中國人工智慧尚在產業化初期，但市場發展潛力較大。 產業化程度是判斷人工智慧發展活 力的綜合指標，從市場規模角度，據 IDC 數據，2019 年，美國、西歐和中國的人工智慧 市場規模分別是 213、71.25 和 45 億美元，佔全球市場份額依次為 57%、19%和 12%。中國與美國的市場規模存在較大差異，但近年來國內 AI 技術的快速發展帶動市場規模高速增長，2019 年增速高達 64%，遠高於美國（26%）和西歐（41%）。從企業數量角度， 據清華大學 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國（1011 家）和美國（2028 家） 人工智慧企業數全球遙遙領先，第三位英國（392 家）不及中國企業數的 40%。從企業布局角度，據騰訊研究院，中國 46%和 22%的人工智慧企業分布在語音識別和計算機視覺 領域。橫向來看，美國在基礎層和技術層企業數量領先中國，尤其是在自然語言處理、機器學習和技術平台領域。而在應用層面（智能機器人、智能無人機），中美差距略小。展 望未來，在政策扶持、資本熱捧和數據規模先天優勢下，中國人工智慧產業將保持強勁的 增長態勢，發展潛力較大。

技術創新能力：專利多而不優，海外布局仍有欠缺

專利申請量是衡量人工智慧技術創新能力和發展潛質的核心要素。在全球范圍內，人工智 能專利申請主要來源於中國、美國和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國 AI 專利申 請量佔全球總申請量的 73.95%。中國雖在 AI 領域起步較晚，但自 2010 年起，專利產出 量首超美國，並長期雄踞申請量首位。

從專利申請領域來看， 深度學習、語音識別、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重 點布局領域。其中，美國幾乎全領域領跑，而中國在語音識別（中文語音識別正確率世界 第一）、文本挖掘、雲計算領域優勢明顯。具體來看，多數國內專利於 AI 科技 熱潮興起後 申請，並集中在應用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 晶元、基礎演算法等關鍵領域和前 沿領域專利技術主要仍被美國掌握。由此反映出中國 AI 發展存在基礎不牢，存在表面繁 榮的結構性不均衡問題。

中國 AI 專利質量參差不齊，海外市場布局仍有欠缺。 盡管中國專利申請量遠超美國，但技術「多而不強，專而不優」問題亟待調整。其一，中國 AI 專利國內為主，高質量 PCT 數量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進行管理，在全球范圍內保護 專利發明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術價值。據中國專利保護協會統計，美國 PCT 申請量佔全球的 41%，國際應用廣泛。而中國 PCT 數量（2568 件）相對較少， 僅為美國 PCT 申請量的 1/4。目前，我國 AI 技術尚未形成規模性技術輸出，國際市場布 局欠缺；其二，中國實用新型專利佔比高，專利廢棄比例大。我國專利類別包括發明、實 用新型專利和外觀設計三類，技術難度依次降低。中國擁有 AI 專利中較多為門檻低的實 用新型專利，如 2017 年，發明專利僅占申請總量的 23%。此外，據劍橋大學報告顯示， 受高昂專利維護費用影響，我國 61%的 AI 實用新型和 95%的外觀設計將於 5 年後失效， 而美國 85.6%的專利仍能得到有效保留。

人才儲備：供需失衡，頂尖人才缺口大

人才的數量與質量直接決定了人工智慧的發展水平和潛力。目前，全球人工智慧人才分布 不均且短缺。據清華大學統計，截至 2017 年，人才儲備排名前 10 的國家佔全球總量的 61.8%。歐洲 28 國擁有 43064 名人工智慧人才，位居全球第一，佔全球總量的 21.1%。美國和中國分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據騰訊研究院，美國 AI 技術層人才是中國 2.26 倍，基礎層人才數是中國的 13.8 倍。

我國人工智慧人才供需嚴重失衡，傑出人才缺口大。 據 BOSS 直聘測算，2017 年國內人 工智能人才僅能滿足企業 60%的需求，保守估計人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領域（語音識別、圖像識別等）， AI 人才供給甚至不足市場需求的 40%，且這種趨勢隨 AI 企業的增加而愈發嚴重。在人工智慧技術和應用的摸索階段，傑出人才對產業發展起著 至關重要的作用，甚至影響技術路線的發展。美國（5158 人）、歐盟（5787 人）依託雄 厚的科研創新能力和發展機會聚集了大量精英，其傑出人才數在全球遙遙領先，而中國傑 出人才（977 人）比例仍明顯偏低，不足歐美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一國生態體系對外來人才吸引和留住本國人才的能力。 根據 Element AI 企業的劃分標准，中國、美國等國家屬於 AI 人才流入與流出率均較低的錨定 國（Anchored Countries），尤其是美國的人工智慧人才總量保持相對穩定。具體來看， 國內人工智慧培育仍以本土為主，海外人才迴流中國的 AI 人才數量僅占國內人才總量的 9%，其中，美國是國內 AI人才迴流的第一大來源大國，占所有迴流中國人才比重的 43.9%。 可見國內政策、技術、環境的發展對海外人才的吸引力仍有待加強。

從學術生態的角度

技術創新能力：科研產出表現強勁，產學融合尚待加強

科研能力是人工智慧產業發展的驅動力。從論文產出數量來看，1998-2018 年，歐盟、中國、美國位列前三，合計發文量全球佔比 69.64%。近些年，中國積極開展前瞻性 科技 布 局， AI發展勢頭強勁，從1998年佔全球人工智慧論文比例的8.9%增長至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中國以 24929 篇 AI 論文居世界首位。中國研究活動的活躍從 側面體現在人工智慧發展潛力較大。

我國論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加權引用影響力）指標是目前國際公認的定量評價科研論文質量的最優方法，我們利用 FWCI 表徵標准化1後的論文影響力。當 FWCI≥1 時，代表被考論文質量達到或超過了世 界平均水平。近 20 年，美國的 AI 論文加權引用影響力「獨領風騷」，2018 年，FWCI 高 於全球平均水平的 36.78%；歐洲保持相對平穩，與全球平均水平相當；中國 AI 領域論文 影響力增幅明顯，2018 年，中國 FWCI 為 0.80，較 2010 年增長 44.23%，但論文影響力仍低於世界平均水平的 20%。從高被引前 1%論文數量來看，美國和中國高質量論文產出 為於全球第一、第二位，超出第三位英國論文產出量近 4 倍。綜合來看，中國頂尖高質量 論文產出與美國不分伯仲，但整體來看，AI 論文影響力與美國、歐美仍有差距。

從發文主體來看，科研機構和高校是目前中國人工智慧知識生產的絕對力量，反映出科研成 果轉化的短板。 而美國、歐盟和日本則呈現企業、政府機構和高校聯合參與的態勢。據Scopus 數據顯示，2018 年，美國企業署名 AI 論文比例是中國的 7.36 倍，歐盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美國企業署名 AI 論文比例增長 43pct，同期中國企業署名 AI 論文僅增長 18pct。 此外，人工智慧與市場應用關聯密切，校企合作論文普遍存在。而我國校-企合作論文比例僅為 2.45%，與以色列（10.06%）、美國（9.53%）、日本（6.47%）差別較大。從產學結合的角度， 中國人工智慧研究以學術界為驅動，企業在科研中參與程度較低，或難以實現以市場為導向。

中國人工智慧高校數量實位於第二梯隊，實力比肩美國。高校是人工智慧人才供給和論文 產出的核心載體。 據騰訊研究院統計，全球共 367 所高校設置人工智慧相關學科，其中， 美國（168 所）獨占鰲頭，占據全球的 45.7%。中國擁有 20 所高校與英國並列第三，數 量上稍顯遜色。此外，中國高校實力普遍上升，表現強勁。據麻省理工學院 2019 年發布的AI 高校實力 Top20 榜單中，中國清華大學、北京大學包攬前兩名，較 2018 年分別上 升 1 個和 3 個名次。

從創新環境的角度

研發投入：中美研發投入差距收窄

中國研發高投入高強度，在全球研發表現中占據重要地位。 從研發投入的角度，美國、中國、日本和德國始終是全球研發投入的主力軍。據 IDC 統計顯示，2018 年四國的研發投 入總和佔全球總量的比例已達 60.77%。其中，美國憑借其強大的研發實力連續多年位居 全球研發投入的榜首。近年來，中國研發投入呈現一路猛增的強進勢頭，據 Statista 統計， 國內 2019 年研發投入額為 5192 億美元，僅次於美國。且趨勢上與美國差距不斷縮小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高達 14.43%，同期美國 CAGR 僅 2.99%。由於經濟疲軟等 諸多原因，歐盟與日本則呈現較為緩慢的上升趨勢。據研發投入與強度增長的趨勢推測， 中國或在 1-2 年內取代美國的全球研發領先地位。從研發強度的角度，中國研發強度總體 上呈逐步攀升的趨勢，且漲幅較大。但對創新活動投入強度的重視程度仍與美國和日本存 在差距。2018 年中國研發強度 1.97%，低於日本和美國 1.53、0.87 個百分點。

資本投入：資金多而項目缺，資本投向側重終端市場

中美是全球人工智慧「融資高地」。 人工智慧開發成本高，資本投入成為推動技術開發的主力。在全球范圍內，美國是人工智慧新增企投融資領先者，據 CAPIQ 數據顯示，2010 年至 2019 年 10 月，美國 AI 企業累計融資 773 億美元，領先中國 320 億美元，佔全球總 融資額的 50.7%。尤其是特朗普政府以來，人工智慧投資力度逐步加碼。中國作為全球第 二大融資體，融資總額佔全球 35.5%。考慮到已有格局和近期變化，其他國家和地區難以 從規模上撼動中美兩國。從人工智慧新增企業數量來看，美國仍處於全球領先地位。2010 至 2018 年，美國累計新增企業數量 7022 家，較約是中國的 8 倍（870 家）。中國每年新 增人工智慧企業在 2016 年達到 179 家高點後逐漸下降，近兩年分別是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中國資本市場對 AI 投資也日趨成熟和理性。整體來看，中國人 工智能新增企業增勢緩慢，但融資總額漲幅迅猛。這一「資金多而項目缺」的態勢或是行 業泡沫即將出現的預警。

相比較美國，中國資本投向側重易落地的終端市場。 從融資層面來看，中國各領域發展較 為均衡，應用層是突出領域，如自動駕駛、計算機學習與圖像、語音識別和無人機技術領 域的新增融資額均超過美國。而美國市場注重底層技術的發展。據騰訊研究院數據顯示， 晶元和處理器是美國融資最多的領域，占總融資額的 31%。當前中國對人工智慧晶元市場 高度重視，但受限於技術壁壘和投資門檻高，國內晶元融資處於弱勢。

基於信息熵的 TOPSIS 法：綜合指標評估

數據結果顯示，美國綜合指標及三大項目指標評分絕對領先，中國第二，歐洲 28 國暫且落後。 具體來看，美國在人工智慧人才儲備、創新產出、融資規模方面優勢明顯。中國作為後起之秀，盡管有所趕超，但總體水平與美國相比仍有差距，尤其是傑出人才資源、高 質量專利申請上存在明顯的缺陷和短板。但在論文數量和影響力、研發投入等指標上，中國正快速發展，與美國差距收窄。從各指標具體分析來看，我國人工智慧研究主要分布在 高校和科研機構，企業參與度較低，產出成果較多呈現條塊化、碎片化現象，缺乏與市場 的系統性融合，這將不利於中國人工智慧技術的發展和產業優勢的發揮。此外，我國科研 產出、企業數量和融資領域集中於產業鏈中下游，上游核心技術仍受制於國外企業。未來， 若國內底層技術領域仍未能實現突破，勢必導致人工智慧產業發展面臨瓶頸。

展望

轉自丨 信息化協同創新專委會

2. 市場營銷策略的營銷策略與營銷戰略的區別

營銷策略與營銷戰略的區別如下：

1、開發票時填寫的信息不同

銷售方需要在營銷策略的「購買方納稅人識別號」欄填寫購買方的統一社會信用代碼。購買方為企業的憑證，索取增值稅專用發票時，應向銷售方提供統一社會信用代碼。

而銷售方為其提供開營銷戰略時，應在「購買方納稅人識別號」欄填寫購買方的納稅人識別號，不哪纖符合規定的發票，不得作為稅收憑證。

開營銷戰略是具有唯一性的，只要稅務發票系統裡面查到了這家企業的發票代碼不同，就可以查詢到這家企業的進銷項發票情況，也就可以知道企業是否虛開發票了。

2、工作的性質不同

營銷策略主要是一些事務性的工作。人事部門負責招待領導的決策。

而營銷戰略則包含戰略性的工作和事務性的工作，批准作用的組織、領導會計機構或會計人員依法進行會計核算，實行會計監督。

3、考核內容不同

營銷策略主要考核能否認真貫徹執行國家的憲法、法律、法令，是否具備工作人員應有的道德品質、是否具有做好本職工作的業務技能，以及必備的文化知識和實際工作能力。

而營銷戰略主要考核，出勤情況、學習成績和工作態度，完成任務的數量等。

4、處理方法不同

營銷策略應按年計算，分月或分季預繳。每月終了，企業應將成本費用和稅金類科目的月末余額轉入「本年利潤」科目的借方，將收入類科目的余額轉入「本年利潤」科目的貸方。

然後再計算「本年利潤」科目的本期借貸方發生額之差。貸方余額則為企業實現的利潤總額即稅前會計襲察利潤，借方余額則為企業發生的虧損總額。

而營銷戰略認為,所得稅會計的首要目的應是確認並計量由於會計和稅法差異給企業未來經濟利益流入或流出帶來的影響,將所得稅核李禪仿算影響企業的資產和負債放在首位。而收益表債務法從收入費用觀出發,認為首先應考慮交易或事項相關的收入和費用的直接確認,

從收入和費用的直接配比來計量企業的收益。

參考資料來源：網路-營銷策略

網路-營銷戰略

3. 格力多元化對其公司的借鑒意義

格力多元化對其公司的借鑒意義。格力多元化對其公司的借簡滾鑒意義，多元化經營的動因及其動因的實現程度。格力多元化經營程度為了分析格力進行多元化經營的動因，著重經營環境與多元化戰略行業選擇，採用波特五力模型以及SWOT分析法分析格力經營環境，採用GE矩陣分析，格力多元化所選念咐胡行業的市場吸引力以及格力本身的競爭力，並得出格力多元化經營的動因，依次為尋求新的增長點、保持企業可持續增長，整合優化資源、實現智能家居戰略以仔攔及分散經營風險、減緩競爭壓力建議。

4. 市場洞察：市場調研的思路

市場調研： 市場調查與市場研究的統稱，它是檔和個人或組織根據特定的決策問題而系統地設計、搜集、記錄、整理、分析及研究市場各類信息資料、報告調研結果的工作過程（網上）

 客戶洞察： 對客戶背景、規模、需求、市場營銷、銷售、企業規劃等數據的收集、挖掘、管理，分析客戶給企業帶來的市場機會與風險，分析企業面對客戶應如何做出應對策略。（網上）

根據後續工具以及方法（稍後講到）查找的部分資料：

行業報告、白皮書、分析、文章資料：

2018年中國智能家居行業研究報告

2020年中國智能物聯網（AIoT）白皮書

2020年中國智能語音行業研究報告

智能家居行業研究報告-發布版_20190925

2019中國智能家居發展白皮書：從智能單品到全屋智能

2020中國智能家居生態發展白皮書-從全屋智能到空間智能化

智能家居市場專題分析2019

2020中國智能硬體行業發展全景研究報告

2020中國智能音箱產業及產品競爭力評價分析報告

2020年中國智能鎖行業供需市場現狀與發展趨勢分析

政策/ 通知：

《「十三五」國家戰略性新興產業發展規劃》  國務院     2016-11-29

《新一代人工智慧發展規劃》     國務院     2017-07-08

《工業和信息化部辦公廳關於深入推進移動物聯網全面發展的通知》工信部  2020-05-07

《智慧家庭綜合標准化體系建設指南》     工信部     2016-11-24

《廣東省人民政府關於印發廣東省新一代人工智慧發展規劃的通知》廣東省人民政府哪蠢頃

寫市場洞察是要處於某個目的來寫，比如根據公司的發展戰略以及明確定位，來分析市場的某個領域的市場發展現狀、行業規模、行業需求、范圍界定、PEST分析、SWOT分析、客戶分析、產品分析、市場趨勢等，根據分析內容做市場、客戶、產品的發展策略以及規劃實施線路（還會包括產品的規劃、競品的分析，後續章節講解）。

本打算自己寫一個《智能家居行業市場洞察》示例，發現是個人行為且沒有明確的戰略定位以及目標，所以李陸下面將直接引用《2018年中國智能家居行業研究報告》的目錄貼出來給到大家參考（本文的目的是為了提供標准、模板、思路、方法作為參考，具體產出的內容還是要靠個人的努力）。

2018 年

 開篇摘要

 智能家居行業發展背景與現狀

1. 中國智能家居：概念界定-行業概念立體，涉及范圍廣闊

2. 中國智能家居：行業特點-以住宅為載體集中管理：兼具便捷舒適、安全環保

3. 中國智能家居：發展背景-站在物聯網風口上，智能家居發展良機到來

4. 中國智能家居：政策環境-戰略新興產業重點應用，行業標准體系尚在建立當中

5. 中國智能家居：經濟環境-居民消費能力不斷提高，大量住房庫存為後裝市場創造需求

6. 中國智能家居：社會環境-移動互聯為遠程操控創造條件，消費升級助推家居智能化

7. 中國智能家居：技術環境-關鍵技術與智能產業化應用相互促進

8. 中國智能家居：發展歷程-硬體企業和互聯網公司競相進場，入口爭奪站日趨白熱化

9. 中國智能家居：投融資情況（一）融資集中在項目早期，投資逐漸回歸理性

10. 中國智能家居：投融資情況（二）獨角獸企業數量可觀，已領先企業更受資本青睞

 智能家居行業產業鏈分析

1. 中美智能家居：發展情況對比-美國居住環境更利於市場發展，中國智能家居場景仍需探索

2. 中國智能家居：產業鏈分析-上游元器件、中間件不斷取得突破，下游渠道加速擴張

3. 中國智能家居：產業圖譜-跨界玩家眾多，競爭格局尚不明朗，各類型企業均有機會

4. 中國智能家居：關鍵產品-智能家居的最終形態就是實現全屋產品的智能化

5. 中國智能家居：主要應用產經-落地應用多樣化，未來場景想像空間廣闊

6. 中國智能家居：商業模式-硬體廠商以銷售差價盈利，軟體廠商通過流量和數據變現

7. 中國智能家居：銷售渠道-2C模式涵蓋線上線下零售，2B2C模式採用項目采購制

8. 中國智能家居：市場規模-2017年市場規模突破3000億元，智能家電佔比高達86.9%

9. 中國智能家居：家電智能化滲透率逐年提高，未來三年復合增長率超20%

10. 中國智能家居競爭要點一：硬體產品-智能功能決定購買行為，交互體驗推動產品普及

11. 中國智能家居競爭要點二：生態模式-以生態連接各垂直細分領域，發揮企業核心優勢

12. 中國智能家居競爭要點三：通訊協議-多種通訊技術互為補充，生態割裂聯動尚存困難

 智能家居行業從業者調研

1. 調研樣本說明-從業者角度的行業判斷發展，根據參考價值

2. 調研基本情況-縱深延展的行業布局，業務立體且更具備市場競爭力

3. 中國智能家居：行業發展阻礙因素-非需求功能產生的產品溢價，消費者並不買賬

4. 中國智能家居：爆發時間與推動因素-消費者接受以及產品交互體驗提升是行業爆發的關鍵因素

5. 中國智能家居：率先爆發的領域-安全與影音娛樂類在技術推動下率先爆發

6. 中國智能家居：落地最快的場景-各場景的發展與消費者的需求密切掛鉤

7. 中國智能家居：通訊協議的主導地位-WiFi是現階段最具備條件實現互聯互通的通信協議

8. 中國智能家居：最被看好的用戶入口-普及度+移動性+交互方式決定用戶入口產品的形態

9. 中國智能家居：行業發展態度-從業主對行業發展充滿期待，普遍認為行業處於上升階段

 典型企業案例

1. 家電企業----海爾，打造全場景智慧生活解決方案，聯合合作夥伴共建生態

2. 硬體生態鏈—小米，從投資孵化智能硬體初創公司，走向全面開放的物聯網平台

3. 全屋智能—LifeSmart雲起，軟硬結合的物聯網公司，專注於產品和技術的打磨

4. 全屋智能—LifeSmart雲起，面向高端用戶群體，以2B線下渠道落地全屋智能解決方案

5. 成長型公司—ORVIBO歐瑞博，從智能基礎家電切入，以科技美學重塑人居交互

6. 運營商—中國電信，以家庭寬頻和IPTV切入市場，強渠道和高補貼實現快速突破

 智能家居行業發展趨勢

1. 行業發展趨勢一，巨頭於獨角獸激烈碰撞的表現下，將是彼此依存、共生共贏

2. 行業發展趨勢二，順勢而為：把握行業發展周期，產品和技術兩不誤

3. 行業發展趨勢三，前裝市場正在崛起，與後裝市場形成互補，未來將齊頭並進

一般市場調研數據獲取途徑：

 相關機構、官方途徑發布的統計數據及報告（例，國家統計局、國家教育局、招標網以及各地方的官網方網站）

 中國政府網

http://www.gov.cn/

中國政府網-政策高級搜索

http://sousuo.gov.cn/a.htm?t=zhengce

 國家統計局

http://www.stats.gov.cn/

 中華人民共和國工業和信息化部網站

http://www.miit.gov.cn/

工信部-政策文件-搜索

http://www.miit.gov.cn/gdnps/wjfbindex.jsp

 中國信息產業網

http://www.cnii.com.cn

 中國招標與采購網

https://www.zbytb.com/

 艾瑞咨詢-研究報告

https://www.iresearch.com.cn/report.shtml

 36氪

https://36kr.com/academe.html

 易觀

https://www.analysys.cn/es/search?keyword=

 艾媒網

https://www.iimedia.cn/

 199IT中文互聯網

http://www.199it.com/

 前瞻產業研究院

https://bg.qianzhan.com/

 第三方數據統計及分析平台

 網路指數

http://index..com/v2/index.html#/

 阿里指數

https://index.1688.com/

https://alizs.taobao.com

 通過搜索引擎，針對性的收集、統計一些數據並轉化為所需的分析數據

 網路搜索

https://www..com/

 谷歌搜索

https://www.google.com

文庫、學術、期刊、論文、文章等資料：

 網路文庫

https://wenku..com

 愛學術

https://www.ixueshu.com

 中國知網

https://www.cnki.net/

 未來智庫

https://www.vzkoo.com

 CSDN

https://www.csdn.net/

 知乎

https://www.hu.com

5. 某企業的SWOT分析

星巴克分析:

優勢：星巴克集團的盈利能力很強，2004年的收入超過6億美元。

劣勢：星巴克以產品的不斷改良與創新而聞名。

機會：新產品與服務的推出，例如在展會銷售咖啡。

威脅：咖啡和奶製品成本的上升。

拓展資料

1、簡介

SWOT分析法，即態勢分析，就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結論通常帶有一定的決策性。

2、構造SWOT矩陣

將調查得出的各種因素根據輕重緩急或影響程度等排序方式，構造SWOT矩陣。在此過程中，將那些對公司發展有直接的、重要的、大量的、迫切的、久遠的影響因素優先排列出來，而將那些間接的、次要的、少許的、不急的、短暫的影響因素排列在後面。

3、制定行動計劃

在完成環境因素分析和SWOT矩陣的構造後，便可以制定出相應的行動計劃。制定計劃的基本思路是：發揮優勢因素，克服弱點因素，利用機會因素，化解威脅因素；考慮過去，立足當前，著眼未來。運用系統分析的綜合分析方法，將排列與考慮的各種環境因素相互匹配起來加以組合，得出一系列公司未來發展的可選擇對策。

6. 如何將自己的產品推上市場

論如何將新產品推向市場
內容提要：隨著我國房地產市場的升溫，智能家居在中國也已經有開始發展起來。目前智能家居處於市場導入期的末端，本文試從我公司所從事的智能家居行業來分析如何將新產品推向市場。關鍵字：新產品 市場 智能家居 智能家居（Smart Home），相似的叫法還有數碼家庭、數碼家居、數字家園（庭）（Digital family）、網路家庭、電子家庭、E-HOME、家庭自動化等等。智能家居是以家為平台，兼備建築、網路通訊、信息家電、網路家電、自動化和智能化，集系統、結構、服務、管理、控制於一體的高效、舒適、安全、便利、節能、健康、環保的家居環境。目前智能家居的概念尚未得到普及，需要教育消費者。同時，智能照明屬於體驗經濟，用一般的文字、音像是很難讓消費者感覺它的好處。當務之急是加速消費者教育進程。但只有知名企業的介入與推廣，才能引起足夠的關注度，才能形成良好的市場氣候，才能讓越來越多的消費者認知智能照明。在消費教育方面，行業媒體和綜合性媒體任重道遠。因為媒體是以社會效益為主要取向，而企業則更多地關注經濟效益，而且市場培育成本相當巨大，由單家企業來支付是不現實的。值得欣慰的是，今年以來，關於智能家居的報道開始見諸報端，而智能家居生產企業也開始亮相於各大智能產品展會。從各智能家居產品市場調查與前景分析多年，經過對系統集成、弱電總包、燈飾、房地產和建材等幾個行業的數據進行綜合對比分析後，我認為，今年智能家居仍處於市場導入期。如何將智能家居新產品推向市場，本文試從以下方面來分析。 一 市場調研與分析 任何一項產品，如果不能滿足消費者的需求，如果沒有有別於其它對手的特性，如果沒有自己的實力支撐，如果沒有叫得響的賣點、訴求點和利益點，很難在市場上一炮打響！因此，一項產品需要具有以上的特性，就必須進行前期的市場調研和分析。只有調研，才能夠准確地把握消費者的需求，避開競爭對手的壁壘和建立自己的競爭優勢，以強有力的賣點、利益點來滿足消費者。也就是說：只有在市場調研的基礎上，我們才可能以合適的方式把合適的產品以合適的價格賣給合適的人群。一） 消費者調研 通過消費者調研，我們一定要搞清楚，對照產品：哪些好是用戶最關心的？哪些好是用戶無所謂的？哪些不好是用戶可以容忍的？哪些不好用戶無法忍受的？ 如果我們能做到這樣，消費者的需求基本就一覽無余，一方面，我們就會開發設計出消費者喜歡的東西，另一方面我們也就不會設計開發消費者不喜歡的附加價值，從而提高產品的成本減弱其在市場上的競爭力；而且更重要的是：我們不會把某樣產品做到盡善盡美精緻之極去貼消費者的冷屁股。 二） 競品調研 市場有了，那有沒有人已經搶占或正准備搶占？又有沒有邊緣產品？如果沒人搶占，那就是我們的機會；如果正有人准備搶占，那我們就要搶先下手；如果都沒有，但市面上有邊緣產品，那我們就要對照對手的產品，搞清楚：用戶對此產品最滿意的是哪三點？用戶對此產品不滿意又是哪三點。這樣，在對競爭對手的了解和調研過程中，我們又會發現新的市場機會和市場空白點，從而對我們原先的市場進一步完善和修正，從而不僅領先於消費者也領先於競爭對手。三） 組織自身SWOT分析 對消費者的需求進行了把握，也對競爭對手的空白點進行了圈定，下一步就是對組織自身的資源的界定：針對這個細分市場，競爭對手沒有搶占，我們可否搶占？我們能否搶占？我們的研發力量、我們的人力資源、我們的資本實力等是否具備？搶占之後，我們是否有足夠的資源來支撐組織可持續性發展？我們還是否有足夠的能力和資源來應對後來者的追擊和搶灘？並建立起行業領導者所應該設置的行業壁壘和擔當起行業領導者的領導責任等等？？否則，盲目進入只會削弱企業組織的贏利能力甚至加速企業組織自身的衰退和滅亡。這種情況在目前中國企業里簡直是太普遍了，所以目前據統計中國企業的新品存活率才會如此低的5%！ 四） 新品概念分析（賣點、訴求點和利益點分析） 在了解了消費者的需求和競爭對手的情況後，也對自身的優劣勢有了一個比較清醒的認識，接下來就是具體的對產品的認識和分析了。什麼樣的產品才是好產品？這是我們必須界定清楚的！否則，只會是勞民傷財顧影自憐而無人喝彩！把一個產品弄得成本很低售價也很低，消費者就會大量購買嗎？或者把一個產品做得盡善盡美精緻至極，消費者就會奇貨可居嗎？ 而實際上，消費者購買的不是真正意義上的好產品，而是可感知的好產品。這就要求我們怎麼樣為產品提取有利於消費者的利益點，提煉獨特的訴求點，和塑造形成自身品牌形象的賣點。二 制定新產品推廣策略 一) 新產品的市場培育在智能家居新產品上市操作中發現，國內企業十分強調推出新產品的速度，並且一直信奉速度致勝論。但實際上，速度必須與新產品的質量、性能穩定性等因素緊密關聯，盲目地強調速度對於企業推動新產品成功上市未必一定有利。相反，我們認為，新產品上市前根據消費者形態進行必要的消費者培育積聚對快速推動新產品成長，減少新產品推廣失敗具有更大的現實意義。消費者培育是一項非常精緻的策劃，精緻在消費者勢能度的把握。大多的消費者市場是企業精心策劃的結果，也可能是由於重大社會事件自然形成的，企業需要養成一雙敏銳的雙眼。如果消費者培育火候不到有可能煮成夾生飯，火候超過一定界限又可能成為糊飯，因此對操作者的素質要求比較高。新產品上市消費者培育必須掌握以下關鍵步驟： 一方面要對消費環境與消費形態充分認識與嫻熟操作技巧。由於國內智能家居市場剛剛起步，消費需求是客觀存在的，但市場環境並不是十分成熟。國內的有研發能力的生產廠家也只有七八家，對職業經理人的市場運作能力的要求比較高，而且對於智能家居產品現在以及未來都有清醒的認識，這樣才能為智能家居產品的消費者市場培育作好工作。另一方面企業要有新產品研發技術能力和對消費者心理的充分研究。實際上，消費者市場培育更像是一場與競爭對手打的心理戰，誰的心理素質過硬誰就可以贏得這場斗爭的勝利。同時對消費者心理的洞察也反映了職業經理人的經驗積累。手段永遠是第一的，如果缺乏高超的市場運作手段，可能我們的效果會適得其反。 二） 引導消費者需求消費者消費需求是永遠存在的，關鍵是在最短的時間里使消費者需求被無限放大。引導消費者的需求要注意以下幾個方面。第一，消費走向的准確判斷。市場上往往見到一些過渡特徵非常明顯的新產品，該產品總是稍縱即逝，原因主要是企業在事件商機判斷上出現了錯誤，導致新產品直接下馬；第二， 社會思潮巧妙轉化。消費者的需求的到業決大多數的是企業推動的，往往和政府的政策是相連的，把握這樣的消費機會需要企業對政府的最新政策要有深刻的把握，對社會焦點有清醒的認識。 三） 對市場進行細分市場細分(segmenting)是依據購買者的不同特徵或市場需求的差異性，對總體市場進行深入的分析和歸類，為企業營銷活動提供選擇和比較的空間。以使用產品的潛在客戶為出發點，智能家居行業的客戶可以分成兩大類：組織者市場和消費者市場兩大類。智能家居產品客戶主要是組織者市場包括系統集成商、弱電總包商以及房地產發展商成批購買等。設計院和房地產開發商在其中擔當發起者和影響者的角色，組織者的采購部門則擔當著決策者和購買者的角色。消費者市場即：居民住宅。智能照明系統概念並不為一般消費者所認識，一方面在整個產品的采購鏈上，裝修公司起著影響消費者購買決策的重要作用，燈飾公司則負有參與市場培育的作用。另一方面各大生產廠家走入社區也是對市場培育有著重要作用。四） 目標市場決策目標市場(targeting)決策，要求企業依據一定的條件和方法，對各個細分市場進行評估，並確定其進入的范圍和重點，也就是找到企業未來的「用武之地」。在對市場進行了細分後，公司對各個細分市場進行了評估，以確定進入的范圍和重點，也就是找到企業未來的「用武之地」。對於智能家居產品而言，客戶主要分為商業客戶和家庭用戶兩大類，以市場發展潛力估算，商業客戶與家庭用戶之比約為8∶2。基於市場潛力和商業客戶的購買決策周期(6～18個月)較長等原因，智能家居企業銷售重點應先放在商業用戶上，而後放在家庭用戶上。在選擇目標市場時，一般新產品進入市場的第一年，營銷資源有限，企業只能選擇全國最有機會的城市和臨近的城市進入市場。 五） 市場定位策略市場定位(positioning)，就是企業為自己及其產品在市場上樹立一定的特色，塑造預定的形象。1、專業性的功能效益從整個智能家居行業市場來看，市場上沒有一個同類和性價比較高的產品。智能家居產品的誕生填補了這一市場空白。其智能化、人性化、方便性等優勢恰好滿足了消費者對生活質量的不斷追求。因此，應強化該品牌的專業性、多功能。2、檔次的定位智能家居產品獨特的功能與特性適合於智能社區的配製及中高檔次的裝潢、裝飾，其中高檔定位也正好與智能家居的高檔品牌形象所配合。因此，企業應為產品在市場上塑造高端的品牌形象。六） 新產品的營銷策略通過以上分析，我們對智能家居新產品營銷目標已有了明確的認識。由於該產品是一種新發明, 現正處於市場導入期，應採取與之相配的營銷策略。1、公司應該讓潛在顧客了解新產品的特徵、用途和優點。2、公司有必要花費大量資金，去開發產品、促銷和建設渠道(這時候，大多數公司都不會有盈利。七） 新產品的市場定價策略新產品上市銷售時需

7. 冰箱的SWOT分析

優勢、劣勢、機會、威脅四個方面。我估計你講的應該是某品牌的冰箱在回整個行業和市場上的數據分析答，或者是某型號冰箱在品牌內的分析。這個要是長篇大論的寫下來，我估計這個小小的對話框得填好幾十個。 我現在是做家電這一塊。多多溝通。