【完整版】2020-2025年中国高精地图行业新产品进入市场策略研究报告

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【完整版】2020-2025年中国高精地图行业新产品进入市场策略研究报告

(二零一二年十二月)

2020-2025年中国高精地图行业

新产品进入市场策略研究报告

可落地执行的实战解决方案

让每个人都能成为

战略专家

管理专家

行业专家

……

报告目录

第一章企业新产品进入市场策略概述 (5)

第一节研究报告简介 (5)

第二节研究原则与方法 (6)

一、研究原则 (6)

二、研究方法 (6)

第三节研究企业新产品进入市场策略的意义 (8)

第二章市场调研:2019-2020年中国高精地图行业市场深度调研 (9)

第一节高精地图概述 (9)

第二节我国高精地图行业发展特征及现状分析 (10)

一、高精度地图产业链和企业在产业链中位置 (10)

二、高精度地图发展现状及趋势 (10)

三、行业进入壁垒 (11)

四、高精度地图应用现状 (11)

五、2019年高精地图“国标”正式公开征求意见 (12)

第三节高精度地图与自动驾驶 (15)

一、自动驾驶汽车技术核心 (15)

二、高精地图:自动驾驶的重要拼图 (16)

第四节2019-2020年我国高精地图行业竞争格局分析 (18)

一、巨头纷纷入局,加速跑马圈地 (18)

二、国外公司底蕴深厚,保持领先地位 (20)

三、AI化背后的未来之争 (22)

第五节重点企业分析 (30)

一、保隆科技 (30)

二、华域汽车 (31)

三、科博达 (31)

四、星宇股份 (31)

第六节2020-2025年我国高精地图行业发展前景及趋势预测 (32)

一、高精地图行业具有较高的准入和技术壁垒 (32)

二、市场空间巨大,预计十年内突破200亿美元 (33)

三、高精度地图量产三大关键问题 (33)

四、高精度地图发展趋势 (35)

五、风险因素 (35)

第七节2020-2025年高精地图技术趋势 (35)

一、L3及以上等级自动驾驶系统需要更高精度的动态信息 (35)

二、强地图:融合传感器动态信息,精准预判行车环境 (36)

三、众包与集中结合,维持数据鲜度 (37)

四、精度与成本双向权衡,采集方式不断升级 (37)

五、采集设备各有优势,三者并重效果最佳 (38)

第三章企业新产品进入市场策略的基本类型与选择 (40)

第一节新产品与市场择时性原理 (40)

一、新产品进入市场的形式 (40)

二、产品生命周期理论 (40)

三、新产品进入市场的时间 (41)

四、新产品进入市场的注意事项 (43)

第二节新产品进入市场策略的基本类型与选择 (43)

一、规模选择 (43)

二、反映强度 (44)

三、新产品的试销 (45)

四、早期市场策略 (49)

五、同期市场策略 (50)

六、晚期市场策略 (50)

七、新产品价格 (51)

第三节新产品的市场营销策略研究 (55)

一、新产品市场介入初期的营销策略分析 (55)

二、新产品市场介入成长期的营销策略分析 (56)

三、新产品市场介入成熟期的营销策略分析 (56)

四、新产品市场介入衰退期的营销策略分析 (56)

第四节新产品营销渠道决策 (57)

一、营销渠道决策因素分析 (57)

二、一般营销渠道决策 (57)

第五节新产品进入市场策略的主要策略 (59)

一、示真策略 (59)

二、擒王策略 (60)

三、饥饿策略 (61)

四、杀熟策略 (62)

第四章2020-2025年中国高精地图企业新产品进入市场策略探讨与建议 (63)

第一节高精地图企业新产品进入市场策略 (63)

一、学会洞察大势 (63)

二、确定产品类型 (64)

三、有针对性地进行推广 (64)

四、加强新产品推广的力度 (65)

五、提高产品辨析度 (65)

六、结合产品所处的生命周期进行推广 (65)

七、重视市场调查与售后服务 (65)

八、对渠道成员进行有效的选择、跟踪与支持 (66)

第二节高精地图企业新产品市场推广策略 (66)

一、做好新产品市场推广的调研工作 (66)

二、加大新产品市场推广的宣传工作 (67)

三、选择新产品市场推广的准确目标 (67)

四、设计好新产品市场推广的渠道 (68)

五、制定新产品市场推广的优惠政策 (68)

六、选择好新产品市场推广的时机 (69)

七、做好新产品市场推广的服务工作 (69)

第三节高精地图新产品市场投放策略 (69)

一、高精地图新产品投放市场的影响因素 (70)

(一)企业自身实力是新产品投放市场的基本因素 (70)

(二)企业经营目标是新产品投放市场的直接因素 (70)

(三)企业所处环境是新产品投放市场的重要因素 (70)

二、新产品投放市场的策略 (71)

(一)确定恰当的投放时间 (71)

(二)选择合适的投放地点 (71)

(三)选择有潜力的目标市场 (71)

(四)制定周密的营销策略 (71)

(五)建立特色营销新概念 (71)

第四节新产品市场营销策略 (72)

一、新产品目标市场选择 (72)

二、发展多样化的传播途径 (72)

三、开展网络营销 (73)

四、精英团队策略 (73)

五、服务延伸策略 (73)

六、寻找突围爆破点 (74)

第五章盛世华研总结 (75)

第一节企业失败的原因及提高胜率的策略 (75)

一、企业失败的原因 (75)

二、提高胜率的策略 (76)

第二节盛世华研独创五大决策研究体系 (77)

一、基于“产业”的研究与决策体系 (77)

二、基于“周期”的研究与决策体系 (77)

三、基于“人性”的研究与决策体系 (77)

四、基于“变化”的研究与决策体系 (78)

五、基于“趋势”的研究与决策体系 (78)

六、小结 (78)

第三节致读者:商业自是有胜算 (79)

第一章企业新产品进入市场策略概述

如何把新产品成功推向市场,已成为企业发展的首要问题。新产品要为市场所接受,市场推广工作是不可缺少的。把新产品的信息传递给目标顾客,激发与强化其购买动机,并促使其采取购买行为,这个过程所用的一系列的措施直接关系到新产品的成功与否。对于新产品来说,市场策略的制定是至关重要的。

第一节研究报告简介

企业要想在瞬息万变的市场竞争环境中立于不败之地,更好的生存与发展,就必须尽可能全面准确地了解与本行业有关的信息,从而做出最科学有效的决策。行业研究和战略研究是揭示行业发展的重要工具,通过深度的行业研究和战略研究报告,及时了解行业动态、未来发展趋势,及全面系统、实用高效的战略,对企业的经营、发展与壮大,起着越来越重要而关键的作用。

本高精地图行业新产品进入市场策略研究报告在大量周密的市场调研基础上,依据中国国家统计局、国家海关总署、相关行业协会、国内外相关报刊杂志的基础信息以及专业研究单位等公布和提供的大量数据,综合采用桌面研究法、行业访谈研究法、市场调查研究法等多种研究方法,结合盛世华研监测数据及知识体系,在对我国高精地图业市场发展进行深入的调研和分析的基础上,对高精地图行业新产品进入市场策略进行了全面系统的梳理,并提炼出一套可落地执行的实战解决方案,为高精地图行业企业经营者及投资该领域的投资者提供重要的决策参考依据,为企业未来新产品进入市场策略提供可参考的路径与方向。

相信通过本报告对高精地图行业新产品进入市场策略研究报告全面深入的研究和梳理,您对行业及新产品进入市场策略的了解和把控将上升到一个新的高度,这将为您经营管理、战略部署、成功投资提供有力的决策参考价值,也为您抢占市场先机提供有力的保证。

与此同时,报告中还具有丰富的理论基础、研究体系、知识体系、决策体系以及方法论等丰富内容,让您在了解行业的同时,也掌握研究的方法和技巧。

第二节研究原则与方法

一、研究原则

1、真实原则

只有真实的信息资料才能做出正确的判断,真实是研究分析的第一要素,因此我们在做研究中,需要辩证的去对待信息,需要大致判断信息来源的可靠性与真实性,尤其是对于过多的二手信息,我们需要筛选和确认其信息的真实性。

2、全面原则

行业研究需要坚持全面原则,所谓的全面指信息搜集的全面性、分析过程与方法的全面性、思考的内容的全面性等等,只有做到全面思考与分析才能做出有价值的结论。

3、客观原则

能够客观与准确的描述行业发展的过去、现在与未来并不易,但做研究需要谨记研究的客观是基础,是能够为投资者做决策的前提条件。

4、逻辑原则

条理与逻辑清晰是行业研究的灵魂,没有逻辑的研究最多只能说是一堆资料的堆砌,毫无价值。只有在大的逻辑框架下,提供客观真实全面的观点支撑,才算是一个好的行业研究报告。

5、思辨原则

行业研究要在各种可能性中选择未来必然性的结果,且在不断被验证中,是一个很有挑战的工作,行业研究的成果要经得起推敲。世界是可知的,所有结果,都是人的行为产生的,数据也是结果,要把人的研究,特别顺着产业从下游向上游逻辑顺序。

二、研究方法

本高精地图行业研究报告综合采用历史资料研究法、调查研究法、归纳与演绎法、比较研究法、倒推法和穷举法、数理统计法等多种研究方法,结合盛世华研监测数据及知识体系,对高精地图行业进行深入研究。

本报告主要研究方法有:

1、历史资料研究法

历史资料研究法是通过对已有资料的深入研究,寻找事实和一般规律,然后根据这些信息去描述、分析和解释过去的过程,同时揭示当前的状况,并依照这种一般规律对未来进行预测。这种方法的优点是省时、省力并节省费用;缺点是只能被动地囿于现有资料,不能主动地去提出问题并解决问题。只要是追溯事物发展轨迹,探究发展轨迹中某些规律性的东西,就不可避免地需要采用历史资料研究法。各个行业都在不断地发展,如果从一个行业的发展历程来认识它,更有助于较为全面深刻地认识和理解该行业,并把握它的发展脉搏。

2、调查研究法

调查研究法是一项非常古老的研究技术,也是科学研究中一个常用的方法,在描述性、解释性和探索性的研究中都可以运用调查研究的方法。它一般通过抽样调查、实地调研、深度访谈等形式,通过对调查对象的问卷调查、访查、访谈获得资讯,并对此进行研究。调查研究是收集第一手资料用以描述一个难以直接观察的群体的最佳方法。当然,也可以利用他人收集的调查数据进行分析,即所谓的二手资料分析方法,这样可以节约费用。这种方法的优点是可以获得最新的资料和信息,并且研究者可以主动提出问题并获得解释,适合对一些相对复杂的问题进行研究时采用。缺点是这种方法的成功与否取决于研究者和访问者的技巧和经验。

3、归纳与演绎法

归纳法是从个别出发以达到一般性,从一系列特定的观察中发现一种模式,在一定程度上代表所有给定事件的秩序。值得注意的是,这种模式的发现并不能解释为什么这个模式会存在。演绎法是从一般到个别,从逻辑或者理论上预期的模式到观察检验预期的模式是否确实存在。演绎法是先推论后观察,归纳法则是从观察开始。

在演绎法中,研究的角度就是用经验去检验每一个推论,看看哪一个在现实(研究)中言之有理,从而获得理论的验证。而在归纳法中,研究的角度则是通过经验和观察试图得到某种模式或理论。由此可见,逻辑完整性和经验实证性两者都不可或缺。一方面只有逻辑并不够;另一方面,只有经验观察和资料搜集也不能提供理论或解释。

4、比较研究方法。每个行业、每个公司都有人的行为产生,没有普适的法则套用,通过比较研究方法,发现差别、解释差别过程中对已经发生的现象合理的解释。同时研究影响结果的因素和

作用机制,探寻哪些因素在发生变化,从而实现对未来的预测。

5、倒推法和穷举法结合。首先假设有N种可能的结果,假设A结果发生,倒退A结果发生会有哪些具备条件,如果目前条件不具备,即可排除A结果。通过不断筛选,得出最大可能性的判断。同时,正推穷尽法和二叉树三叉树结合,与倒推法配合。

第三节研究企业新产品进入市场策略的意义

一个企业如果想要永远利于不败之地,它必须有自己持久的竞争优势和清晰的经营发展战略。企业战略是企业根据其外部环境和内部资源和能力状况,为求得生存和长期稳定的发展,为不断的获得竞争优势,对企业发展的目标、达成目标的途径和手段的总体谋划和参考;企业战略是为了获得持久优势而对外部机会和威胁以及内部优势和劣势的积极反应。

新产品进入市场策略是企业经营发展战略中重要而必不可少的主要战略之一,企业必须高度重视!

除了有清晰的企业经营发展战略外,决定企业经营成败的一个极其重要的问题,还要看企业经营发展战略的选择是否科学,是否合理。或者说,企业能否实现高效经营的目标,关键就在于对经营发展战略的选择,如果经营发展战略选择失误,那么企业的整个经营活动就必然会满盘皆输。所以企业经营发展战略实际上是决定企业经营活动的一个极其关键的和重要的因素。企业必须高度重视。

通过对新产品进入市场策略的研究,将为企业建立以市场为导向的经营发展模式提供指导,让企业的经营发展战略更科学、合理、可行,减少失误带来的损失,有利于提高企业的整体水平和竞争能力。

第二章市场调研:2019-2020年中国高精地图行业市场深度调研

市场及竞争环境是制定企业新产品进入市场策略的基础

市场及竞争环境分析包括行业现状分析、市场需求分析、市场增长速度、客户群分析、竞争态势分析、技术发展、影响因素、发展趋势分析、政策环境分析等各方面。

第一节高精地图概述

※高精地图是实现自动驾驶的重要拼图。高精地图保证自动驾驶系统的安全冗余,强化了自动驾驶系统的感知能力和决策能力,是实现自动驾驶的重要拼图,L3级自动驾驶系统就要求地图精度需达到10-30厘米。相比传统导航地图,高精地图精度从米级提升至厘米级,且包含信息更为丰富。高精地图数据信息包含底层静态数据和上层动态数据,静态数据包括车道和道路物体,动态数据包括道路拥堵情况和交通管制情况等交通信息。

※高精地图行业空间大,壁垒高。高精地图行业要求政府测绘资质,技术及资质要求较高,具有较高的壁垒;且高精地图前期测绘投入大、后期维护成本高,因此行业集中度较高。根据我们预测,全球高精地图产业2030年有望突破200亿美金,国内潜在市场规模约为300亿元。高精地图不仅限用于自动驾驶,还可以运用于智慧城市、公安、房地产、交通运输、新零售等众多领域,市场容量巨大。

※巨头加速入局,国内外共同发力。谷歌、百度等科技巨头旗下原本有传统地图业务,随着公司旗下自动驾驶技术逐渐成熟,高精地图业务也迎来快速发展。奔驰、宝马和大众等主流主机厂则选择与Here和TOMTOM等传统老牌地图供应商展开合作,就下一代自动驾驶高精地图进行共同研发。全球科技巨头和主流整车厂纷纷布局高精地图行业,以确保自身在自动驾驶中的领先身位。高精地图行业未来发展仍以高精度为重点,同时实现采集方式与采集设备的不断升级。

※风险因素:下游汽车销量持续低于预期;辅助驾驶、智能驾驶等新功能推广速度低于预期;特斯拉智能驾驶出现恶性事故;智能网联汽车政策推广力度低于预期等。※投资建议:汽车电子是未来看3-5年的成长性板块,因为:1、特斯拉在“智能”方面的明显示范效应;2、智能驾驶是未来5G下最主要的应用场景;3、避免“左右博右手”,具有明确增量的领域。

第二节我国高精地图行业发展特征及现状分析

一、高精度地图产业链和企业在产业链中位置

导航电子地图产业链上主要由地图测绘、POI信息采集、电子导航地图制作商、电子导航地图软件和系统解决方案供应商、GPS芯片等零件生产商、终端设备制造商和最终消费者组成。

杭州普玄物联科技有限公司目前主要业务为高精度定位模组厂家,为定位方案商及最终客户提供技术支持,公司业务处于产业链中GPS芯片生产商的位置,定价能力较强。

目前杭州普玄物联正联合阿里千寻研发高精度地图,主要目标市场定位为共享单车、共享电动车、无人机、自动驾驶汽车等行业。该业务研发对公司产业链地位的影响主要表现为:

(1)高精度地图对路面数据的精度要求提高,这依赖于阿里千寻高精度图层技术。目前高精度图层依赖于阿里千寻线下的地基系统建设。据悉,目前千寻已部署了17个省的厘米级服务,预计年底将完成全部1,200个卫星导航参考站的建设,最终将对外提供千万级客户同时在线的服务能力,这将是最大地基增强系统运营商。而此前其他服务商仅能做到200个基站规模,并发服务能力更是没有超过1万。

(2)通过高精度的研发提升公司核心技术,增加公司在行业定价能力。目前高精度地图研发还处于刚刚兴起的阶段,国内主要研发厂商包括高德电子、四维图新、光庭信息。未来可能形成对传统地图的替代,因此市场规模巨大。

(3)通过“互联网+高精度地图”,获得增值服务收入,扩张普玄物联模组的产业链。根据公司设想,高精度地图数据更新速度将远高于传统地图。利用高精度定位算法,公司可以获得大量目标客户,并利用这些数据获得增值服务。

二、高精度地图发展现状及趋势

高精度地图可以为共享单车无桩有序停车提供强大的技术支持。目前共享单车乱投放、无序停车的问题比较严重,杭州普玄物联联合阿里千寻、中国兵器装备集团上海电控研究所共同研制开发了一款高精度定位的共享单车锁,用于解决共享单车乱停乱放的难题。经过长时间的测试和政府工作人员的支持,高精度共享单车锁效果突出。

汽车智能化将是汽车产业发展的最大趋势,高精度地图是核心。随着IT 巨头将目光转向车载系统,车载硬件厂商将受到较大冲击。由于汽车的驾驶属性,高精度地图将是汽车智能化发展的核心。且由于在国内,地图提供的资质限制,高精度地图资源是稀缺的。

随着阿里巴巴入股高德软件,预计未来高德软件将把投入重心逐渐放在互联网和移动互联网领域。同时,腾讯入股四维图新,四维图新在坚持自己在大智能交通领域的耕耘,包括研发成功了下一代车载导航地图格式NDS。

三、行业进入壁垒

技术壁垒

电子地图是现代高新技术的产物,所涉及的技术众多,需要多年导航电子地图自主开发经验和精干的导航电子地图软件开发团队,才能为不同的国内外客户提供各自所需的导航电子地图产品。作为导航用途的电子地图专业性和精确性要求高,导航产品与电子地图的配套需要经过大量的测试和验证,地图变更的成本很高,因此下游生产企业对于导航电子地图的选择相当谨慎,并设置了严格的认证程序和标准,后进企业要进入主流生产企业的供应商队伍,需要经过长期认证,这也抬高了该行业的进入壁垒。

资金壁垒

导航电子地图行业是一个资金密集型的行业,一方面由于地图数据库建设周期长,投入资金大而且需要持续滚动投入;另一方面,导航电子地图产业具有先发优势大,而边际成本低的显著特点。

四、高精度地图应用现状

相较传统导航电子地图,高精度地图精细程度更高,数据种类更丰富。导航地图的道路、POI 等数据一般具备米级地理位置精度,而高精度地图数据则具备分米级、甚至厘米级地理位置精度,相应被称为分米级、厘米级高精度地图。

从数据种类上来说,高精度地图既包括传统地图的静态要素,如路网、路形、车道、POI、建筑、路标等,还有对自动驾驶非常重要的动态要素,如交通流量、实时环境、交通灯信息等。

2005年,欧洲的车企、零部件商、地图商就发起成立了ADASIS联盟,致力于建立基于高精度地图的ADAS标准规范,目前已经发展到可用于自动驾驶汽车的ADASIS v3规范。

2015年起,欧洲车企开始量产应用分米级高精度地图,验证了通过地图对道路坡度、曲率等路形要素的预测,有助于提升汽车经济性、安全性、舒适性。

例如,Scania开发的主动预测系统(Active Prediction),利用分米级高精度地图预测车辆前方的坡度,对动力策略进行优化,自动提前调整车速、挡位,降低整车油耗,可获得山区道路

4%,平原道路1.5%的节油率。

同时,安全性也是基于地图的ADAS系统的重要着力点。如大众、保时捷、奥迪等厂商应用预测式大灯(Predictive Front Lighting)技术,可预测弯道曲率,调整大灯光照角度,提高有效照射区域。奥迪在Q7、A7等车型上,集成了基于地图的预测式自适应巡航(Predictive ACC)等达到L2级的自动驾驶技术,在提升安全性的同时,也降低了司机驾驶强度。

分米级地图已进入L2级自动驾驶量产应用阶段,而厘米级高精度地图则成为高度自动驾驶系统的标配。

2016年,谷歌Waymo团队打造的无人驾驶汽车引发了全球自动驾驶投资浪潮。Waymo无人车采用了所谓“重地图”技术模式,昂贵的激光雷达背后,还包括经年累月、大量投入堆积起来的厘米级高精度地图系统。

高精度地图在高度自动驾驶中的作用可分为:自车定位(Location)、路径规划(Routing)及车路协同(V2X)三个方面。

感知系统通过SLAM计算相对定位,需要与高精度地图匹配确定自车的绝对定位;决策系统需要高精度地图规划车辆通行路径;高精度地图也为车路协同系统提供了信息交互的地理标签。一般认为,L4级以上的自动驾驶汽车必须配备厘米级高精度地图。

目前,中国的高精度地图产业正在从技术研发向规模投入迈进。近两年,国内主要图商纷纷加大测绘投入,开始对外提供分米级、厘米级地图,多家自动驾驶企业加入地图赛道。

同时,中国汽车工程学会牵头的中国智能网联汽车产业创新联盟,也组织了由高校、图商、主机厂等发起的高精度地图工作组,中国标准的地图格式、应用接口规范呼之欲出。

高精度地图既事关国家信息安全,又具有高度分工的产业链条,为确保核心技术不受制于国外,形成各个环节的国产供应能力,需要国内厂商脚踏实地、年复一年的投入。

五、2019年高精地图“国标”正式公开征求意见

2019年6月20日,全国智能运输系统标准化技术委员会正式在官方网站发布智能驾驶电子地图数据模型与交换格式的相关国家标准征求意见稿。

根据交通运输行业标准制修订工作计划安排,由北京四维图新科技股份有限公司等单位起草的

高速公路及城市道路相关智能驾驶电子地图国家标准正式公开征求意见(征求意见时间截止7月25日)。

《征求意见稿》指出,鉴于高精地图是智能驾驶的关键性基础技术,是否有高质量、高精度的电子地图直接影响自动驾驶行业的发展,但目前常用的导航地图存在精度不足、格式不统一等问题。

自动驾驶高精地图行业在中国也还处在发展的初期阶段,现阶段行业内还没有高精地图的相关标准。

而统一高精地图的数据模型与交换格式,将有助于减少汽车制造商的开发时间和不必要的成本,同时保证未来跨品牌车辆使用的高清地图都可以不断共享刷新数据。

为此,由四维图新牵头,高德软件有限公司、北京百度网讯科技有限公司、交通运输部公路科学研究院、武汉中海庭数据技术有限公司、上海汽车集团股份有限公司、北京建筑大学参与起草相关的国家标准。

2015年10月29日,上述单位同时成立了两大标准起草组(分别是高速公司和城区道路),讨论高精地图数据模型提案起草过程中,具体数据模型的切分方式及优先级;确定分工(抓阄产生)和计划;商讨确定后续的组织合作方式。

标准制定的分工表

而首先启动数据模型与交换格式标准制定的目的,就是通过标准统一了道路、车道及路侧设施

的表达、模型及交换格式,可以实现不同车辆和不同图商数据的交互,能够最大化利用成果数据。

此外,解决不同城市道路不同地图之间数据不兼容、服务水平不一致的问题,为城市道路自动驾驶提供有力的保障。

标准规定了智能汽车电子地图中高速道路/城区道路的数据模型与交换格式的产品要求,包括术语和定义,精度、坐标系统、数据内容和基本属性,以及电子地图数据的模型、不同类型的数据在使用环境中的主要作用等。

其用以智能汽车电子地图为主要应用内容的智能导航定位产品,如自动驾驶汽车、高级辅助智能驾驶汽车、高精度车辆监控和调度等的生产和应用,并可以依据此标准中国地图厂商向用户提供智能电子地图交换格式数据的统一数据产品说明。

两份标准定义的具体内容大致都分为两个大章节,分别为道路和对象。从自动驾驶地图的应用来说,道路模型主要重构表达真实世界的道路,以预先告知车辆所在道路的信息,例如限速信息、车道数、车道标线信息等等;对象模型主要用于与车辆感知数据匹配以进行自动驾驶车辆准确定位。

此外,标准还涉及到高精度定位,除了全局性的了解道路状况外,自动驾驶也需要实时确定车辆自身的确切位置,定位精度越高,自动驾驶的可靠性越高。

高精定位将自动驾驶汽车的环境感知结果与高精地图进行对比,得到车辆在高精地图中的精确位置和姿态。

征求意见稿认为,自动驾驶车辆也需要获取道路的附属设施以控制车辆的驾驶。本标准定义了共19个对象,其中交通标牌、路侧设施、道路交通标线、减速带、收费站、检查站、桥、路测建筑物、杆状物、龙门架、隧道、人行横道、停止线、紧急电话亭、路边停车位共15个对象为高速公路与城市道路共有,交通灯、公交车站、停车场、安全岛共4个对象为城市道路特有。

尽管本标准是推荐性国家标准,但仍建议汽车制造商及地图生产厂商依据本标准对智能汽车电子地图数据模型与交换格式(高速公路、城市道路)统一规范,并在全国统一规范执行。

此外,创建高清地图不仅仅是一个技术挑战。更大的挑战(尤其是对希望进入中国汽车市场的国际公司而言)将是政府监管和标准对接。

国家测绘地理信息局在2016年发布了《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》,

提到自动驾驶地图在精度和属性内容等方面具有不同于传统导航电子地图的特点,自动驾驶地图属于导航电子地图的新型种类和重要组成部分。

《通知》要求,数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有导航电子地图制作测绘资质的单位承担,导航电子地图制作单位在与汽车企业合作开展自动驾驶地图的研发测试时,必须由导航电子地图制作单位单独从事所涉及的测绘活动。

各单位、企业用于自动驾驶技术试验、道路测试的地图数据(包括在传统导航电子地图基础上增添内容、要素或精度提升的),应当按照涉密测绘成果进行管理,并采取有效措施确保数据安全。

未经省级以上测绘地理信息行政主管部门批准,不得向外国的组织和个人以及在我国注册的外商独资和中外合资、合作企业提供、共享地图数据,不得在相关技术试验或道路测试中允许超出范围的人员接触地图数据。

有消息称,国家测绘地理信息局正在加快研究制定自动驾驶地图保密处理技术和公开使用等政策。

此外,目前已经拿到高级辅助驾驶导航地图审图号的项目,也都是一事一议,并且许可仅供辅助驾驶地图审核规程未出台前,试点单位开展相关实验使用。

第三节高精度地图与自动驾驶

一、自动驾驶汽车技术核心

自动驾驶是一种将人从驾驶中释放出来、以来汽车智能地自动行驶的驾驶方式。通过利用车载传感器识别车辆周围环境(道路、车辆、行人、障碍物等),自动规划车辆行为、控制车辆的转向和速度,从而使车辆安全可靠地在道路上自动行驶、最终顺利达到预定目的地。

自动驾驶的实现要求外部感应采集装臵、汽车控制系统等多系统的相互配合。这一功能的实现首先要求外部感应和采集装臵,如雷达、激光、摄像头、车身传感器等,广泛识别汽车自身及周边环境信息,并采集在集成系统中、以帮助完成对汽车行驶状态的预判和决策;做出决策后,决策信息将进一步传达至汽车电子控制系统、最终完成对汽车行驶行为的控制和执行。

自动驾驶的产品与技术主要包括三个方面,分别是识别技术、决策技术和控制技术。

识别技术能够分辨并采集车身和环境的大量数据,形成行车决策的信息池。识别技术主要通过

中国最新版地图

中国新版地图介绍 2012年6月21,在国家测绘地理信息局联合中宣部、外交部、教育部等12个部委进行的进学校、进社区、进媒体的“三进”调查活动中,大部分被调查者认为“我国的版图是东西更宽而不是南北更长”,但正确答案却是南北更长。 该地图比例1:6 700 000,展开张贴后,宽0.86米,长1.16米。本图上中国国界线系按照中国地图出版社1989年出版的1:400万《中华人民共和国地形图》绘制。 中国新地图出版意义

我们看到竖版中国地图贯彻了陆海统筹的方针,为全国、全党、全军、全民认识祖国是陆海兼备的大国给出了科学、完整、直观、清晰、准确的疆域版图概念,深感欣慰。我国不仅有960余万平方公里陆地国土,还有300余万平方公里的海洋国土。我国国家安全形势在海洋方面还很严峻,我国海洋开发任务还很艰巨与繁重,而世界又已进入21世纪海洋时代。我们为湖南地图出版社以及率先正式编辑出版竖版中国地图而欢呼! 新版地图为我国维护海洋权益提供重要支撑 中国政法大学国际法学院教授梁淑英接受记者采访时表示,竖版中国地图将我国的海域和陆域结合在一起,整体展现出来,能让读者对我国海疆分布有完整清晰的印象。尤其是对中小学生来说,将有力地增强他们对我国海洋疆土范围的意识,也将提高全体国民的海洋意识。“新版地图明确标识出南海诸岛的主要岛屿、礁岩以及同周边国家的海域、岛屿地理位置关系,将为我国维护领海、专属经济区、大陆架及公海的海洋权益提供重要支撑”。 上海对外经济贸易学院法学院副教授刘丹认为,竖版中国地图不仅在编辑意识上有所创新,也让读者能更加直观地了解中国海陆疆界分布。另外,竖版中国地图将我国南海诸岛的岛屿、海域、岛礁以及与周边岛国、岛屿、岛礁的地理位置关系标注出来,将为我国处理领土争端问题提供有力的证据。 你可能对如下感兴趣:web

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 (一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模(亿元)增速 数据来源:易观国际数据,2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业(以百度、阿里、腾讯为代表)、传统IT 厂商(以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表)、大数据企业(以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表)共同组成的市场供给关系,但各环节发展水平不均衡,在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务,面向海量数据的存储和计算服务较多,而前端环节数据采集和预处理,后端环节数据挖掘分析和可视化,及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 (二)技术创新基础初具,应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来,工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展,利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署,针对互联网和大数据发展的迫切需求,安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题,对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局,不仅加强物理存储设备与处理能力的建设,也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来,大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现,很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下,大数据的技术壁垒越来越低,使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题,而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求,企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 (三)投融资活动初步兴起,行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间,我国大数据领域融资并

赛迪顾问中国卫星应用产业地图白皮书

中国卫星应用产业地图白皮书赛迪顾问股份有限公司

前言 一、研究目的 加快培育和发展战略性新兴产业是推进产业结构升级,加快经济发展方式转变的重大举措,卫星及其应用产业作为国家战略性先导性产业,在促进我国经济结构调整中具有十分重要作用。中国卫星应用产业将迎来加速发展和布局调整的重要机遇。在“十二五”开局之年,赛迪顾问在分析国内卫星应用产业分布特征及资源特征的基础上,对中国卫星应用产业未来的空间发展趋势进行了分析,为国家和地方的卫星应用产业空间布局与宏观决策提供参考依据。 二、主要结论 1、中国卫星产业空间布局呈现两大特点 (1)中国卫星应用产业集聚发展初现雏形,初步形成环渤海、长三角、珠三角、中西部竞相发展的产业格局,各区域主要城市正在积极布局产业园区建设和发展。 (2)中国卫星应用产业城市发展特点是以省会发达城市为主导,同时其他产业新兴城市纷纷布局卫星应用产业,抢抓产业发展机遇。 2、中国卫星应用产业空间演变呈现出三大趋势 (1)产业整体朝产学研资源强市汇聚:卫星应用产业发展对一个地区的技术资源、人才资源、区位条件、政策支持等方面要求较高。未来5-10年,我国卫星应用产业将持续以上海、南京为代表的长三角地区,广州为代表的珠三角地区,北京、天津为代表的环渤海地区,以及中西部已具备较强产业基础的西安等地发展。 (2)卫星导航应用产业逐步向经济发达城市延伸:如东部沿海经济发展的城市,沈阳、青岛、常州、宁波等城市以及内陆省会城市,如武汉、成都、合肥等城市。 (3)卫星通信和遥感应用市场逐步向偏远和灾害多的区域转移:对于社会公益化需求特点更浓的卫星通信和遥感业,其发展趋势主要受到应用和政策导向的影响。由于卫星通信和卫星遥感主要运用在自然灾害监测、农林监测、海洋观

大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)

大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020) (征求意见稿) 指导单位:xx省经济和信息化委员会 编制单位:xx省大数据标准化技术委员会工作组 年月

一、xx省大数据标准体系 (一)编制原则 以《xx省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础,以继承、发展、创新、提高为出发点,全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准,结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析,建立适应xx省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则: 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入,先行研制;对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果,优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发,面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求,把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手,调动行业各参与方推进标准化工作的积极性,提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标,明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施,整合数据资源,统筹产业规划,破除数据孤岛,强化应用服务,保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。

(二) 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级

大数据标准体系规划与路线图

附件 广东省大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020 )

指导单位:广东省工业和信息化厅 编制单位:广东省大数据标准化技术委员会工作组 二?一八年九月 -可编辑修改-

、广东省大数据标准体系 (一)编制依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据 发展行动纲要》、《大数据产业发展规划(2016 - 2020 年)》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020年)》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求,制定广东省大数据标准体系。b5E2RGbCAP (二)编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020 )》 及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础,以继承、发展、创新、提高为出发点,全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准,结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析,建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则:P1E anqFDPw 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、 交易流通等标准重点投入,先行研制;对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果,优先支持等同转化。DXDi T a9E3d 面向需求、注重实效。从数字产业化和产业数字化发展 的要求出发,面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求,以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手,调动行业参与方推进标准化工作的积极性,提升标准的科学性、合理性和有效性。RTCrpUDGiT 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大

大数据产业生态

大数据产业生态 文|本刊记者张光明 工业和信息化部电信研究院日前发布了《大数据白皮书(2014)》。《大数据白皮书(2014)》对大数据产业生态做了详细的分析。 随着大数据技术不断演进和应用持续深化,以数据为核心的大数据产业生态正在加速构建。从实践情况看,大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色,分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。 当前大数据产业还处于构建的初期,呈现规模很小、增速快的特点。据Wikibon 公司的报告,2013 年全球大数据市场总体规模为181 亿美元, 年度增幅达61%,预计到2017 年还 将维持30% 的年增速。 内容。其中,大数据基础软件和应用 软件是大数据解决方案中的重点内 容。当前,企业提供的大数据解决 方案大多基于Hadoop 开源项目,例 如,IBM 基于Hadoop 开发的大数据 分析产品BigInsights、甲骨文融合 了Hadoop 开源技术的大数据一体机、 Cloudera 的Hadoop 商业版等。 大数据解决方案提供商中,主要 包括传统IT 厂商和新兴的大数据创 业公司。传统IT 厂商主要有IBM、 HP 等解决方案提供商以及甲骨文、 Teradata 等数据分析软件商。它们大 多以原有IT 解决方案为基础,融合 Hadoop,形成融合了结构化和非结构 化两条体系的“双栈”方案。通过一 系列收购来提升大数据解决方案服务 能力,成为这些IT 巨头的主要策略。 国际上也诞生了一批专门提 供非结构化数据处理方案的新兴创 业公司。这些公司包括Cloudera、 Hortonworks、MapR 等,它们主要基 于Hadoop 开源项目,开发Hadoop 商 业版本和基于Hadoop 的大数据分析 工具,单独或者与传统IT 厂商合作传统IT 厂商加快向大数据 解决方案提供商转型 大数据解决方案提供商面向企业 用户提供大数据一站式部署方案,覆 盖数据中心和服务器等硬件、数据存 储和数据库等基础软件、大数据分析 应用软件以及技术运维支持等方面

中国行业大数据应用市场专题研究报告2015(简版)

中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 (简版)
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易观智库长期致力于互联网、物联网、大数据、云计算、制造业等的深度研究,新 一代信息技术行业是其中最为重要的研究领域之一。 研究报告包括以下:
我们已产出本行业报告:
? ? ? 中国大数据市场年度综合报告(2014) 中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 中国移动云计算平台市场专题研究报告2015
2015/7/23
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大数据 大价值
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目录
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中国行业大数据应用市场概况 重点行业大数据应用现状 大数据行业化应用趋势与看点
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2015/7/23
大数据
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2011-2018年中国大数据市场规模发展
2015-2018年中国大数据市场营收规模预测
营收规模(亿元 人民币) 300 250 26.7% 200 150 24.7% 137.9 34.7% 28.4% 188.5 35.2% 36.1% 环比增长率 36.7% 37.2% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 2011 2012 2013 2014 2015F 2016F 2017F 2018F
258.6
2014年大数据市场驱动力: ? 来自于线下大数据市场( IT企业的大数 据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动,优 化产品和服务路线图。
102.0 100
50 0 37.4 47.3 59.0 75.7
? Analysys 易观智库
https://www.360docs.net/doc/704579656.html,
? 来自于线上大数据市场(互联网用户数 据市场,以及以互联网金融为主的线上 金融市场)的成熟度逐渐提高,以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟,市场体量进一步扩大。 ? 企业着力培育数据资产,积极探讨数据 变现,行业大数据多集聚、少融合。 ? 大数据产业集群逐渐形成,即针对企业 而言,以云端大数据集聚为前提条件, 以行业云服务为平台,共享企业间核心 竞争力。
2015/7/23
大数据
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大数据产业园

重庆大数据产业园 到2017年,重庆市要在海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、大数据关键设备等领域突破一批关键技术,推动大数据技术在电子政务、民生服务、城市管理及相关重点行业的广泛应用,将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极,建成2-3个大数据产业示范园区,引进和培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业,形成500亿元大数据产业规模,将我市建设成国内重要的大数据产业基地。 所谓的大数据产业园区,需集聚一批从事大数据存储、分析、应用、加工等信息服务企业,形成面向电子信息、装备制造、汽车摩托车、能源化工、金融服务、商贸流通、电子政务等行业提供大数据应用服务的产业聚集区。 一、大数据产业链 在大数据产业链崛起的过程中,将延伸出许多新行业,产生庞大的延伸商机,而渝企则可围绕硬件、软件、服务三大方面掘金。 以硬件为例,当大数据产业链发展后,就需要各种传感器,例如图像传感器、温度传感器、压力传感器等,制造型企业就可以围绕传感产业做文章。此外,交换机、路由器、机顶盒等产品的应用需求,也将给企业带来庞大的商机。 在软件开发上,大数据产业的发展,需要有专门的公司开发数据存储系统、数据传递系统、无线模块、数据分析软件等,这为科技型企业提供了巨大的空间。在应用服务方面,运营商可提供各类通信服务,结算型企业可提供营销结算业务。 二、云计算产业链结构

1、基础设施类: 浪潮信息:公司是中国领先的计算平台与IT应用解决方案供应商,同时,也是中国最大的服务器制造商和服务器解决方案提供商。公司提出行业云的概念,提供IaaS 解决方案,是国内的云计算龙头企业。 中兴通讯:牵头成立非正式兴趣组(Bar BOF),在IAB & IESG 获得通过并获许成立云计算运维工作组和云计算应用兴趣组。“电信云计算”三大核心技术:中兴通讯分布式结构化存储、中兴通讯云存储分布式文件系统、中兴通讯虚拟化技术。公司称其“彩云”Cloud 平台正服务于多家电信客户。 鹏博士:公司主营的电信增值业务是云计算应用的基础设施业务。公司拥有的城域光纤网已达到12000公里,覆盖北京城区和18个区县。公司在高端商业客户互联网专线接入的市场份额达到50%,网吧专线接入市场份额接近100%,互联网数据中心业务也占有较高的市场份额。 2、应用平台供应商: 网宿科技:公司是一家互联网业务平台提供商,知识和技术密集型的高新技术企业,自主研发了速通VPN企业互联平台系统、网宿CDN平台软件V2.0、网宿 CDN平台软件V3.0、网宿快速海量文件传输软件V1.0、网宿分布式海量存储软件V1.0、网宿服务质量监测软件V1.0等专有技术,并取得了计算机软件著作权。云计算概念股,主要向客户提供内容分发加速网络服务及互联网数据中心(IDC)服务。

【完整版】2020-2025年中国高精地图行业经营管理战略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国高精地图行业经营管理战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业经营管理战略研究概述 (5) 第一节研究报告简介 (5) 第二节原则与方法 (5) 一、研究原则 (5) 二、研究方法 (6) 第三节研究企业经营管理战略的重要性及意义 (8) 一、重要性 (8) 二、研究意义 (8) 第二章市场调研:2019-2020年中国高精地图行业市场深度调研 (9) 第一节高精地图概述 (9) 第二节我国高精地图行业发展特征及现状分析 (10) 一、高精度地图产业链和企业在产业链中位置 (10) 二、高精度地图发展现状及趋势 (10) 三、行业进入壁垒 (11) 四、高精度地图应用现状 (11) 五、2019年高精地图“国标”正式公开征求意见 (12) 第三节高精度地图与自动驾驶 (15) 一、自动驾驶汽车技术核心 (15) 二、高精地图:自动驾驶的重要拼图 (16) 第四节2019-2020年我国高精地图行业竞争格局分析 (18) 一、巨头纷纷入局,加速跑马圈地 (18) 二、国外公司底蕴深厚,保持领先地位 (20) 三、AI化背后的未来之争 (22) 第五节重点企业分析 (30) 一、保隆科技 (30) 二、华域汽车 (31) 三、科博达 (31) 四、星宇股份 (31) 第六节2020-2025年我国高精地图行业发展前景及趋势预测 (32) 一、高精地图行业具有较高的准入和技术壁垒 (32) 二、市场空间巨大,预计十年内突破200亿美元 (33) 三、高精度地图量产三大关键问题 (33) 四、高精度地图发展趋势 (35) 五、风险因素 (35) 第七节2020-2025年高精地图技术趋势 (35) 一、L3及以上等级自动驾驶系统需要更高精度的动态信息 (35) 二、强地图:融合传感器动态信息,精准预判行车环境 (36) 三、众包与集中结合,维持数据鲜度 (37) 四、精度与成本双向权衡,采集方式不断升级 (37) 五、采集设备各有优势,三者并重效果最佳 (38) 第三章企业经营管理战略的基本类型与选择 (40)

大数据行业生态图谱

大数据行业生态图谱3.0——信息图 发表于2014-05-29 15:07| 1774次阅读| 来源中国大数据| 2条评论| 作者佚名 大数据分布式文件系统风险投资 摘要:2012年,FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本,涵盖了大数据的38种商业模式,被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天,经过漫长的等待,Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。 【编者按】创业者们纷纷涌入大数据市场,尾随的VC们也是挥金如土,导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。虽然大数据创业市场已经人山人海,但是依然有足够的空间给新的创业公司,现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金,FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本,涵盖了大数据的38种商业模式,被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。经过漫长的等待,Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。 以下为原文: 2012年,FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本,涵盖了大数据的38种商业模式,被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天,经过漫长的等待,Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。(期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图)

在大数据生态地图3.0版中,Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判,并对未来趋势进行解读,以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势: 竞争加剧:创业者们纷纷涌入大数据市场,尾随的VC们也是挥金如土,导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。例如一些创业项目类别,例如数据库(无论是NoSQL还是NewSQL),或者社交媒体分析,目前正面临整合或去泡沫化(随着Twitter收购BlueFin和GNIP,社交分析领域的整合已经开始) 虽然大数据创业市场已经人山人海,但是依然有足够的空间给新的创业公司,现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金,当然,这类大数据创业本来就是资金密集型项目。 大数据市场尚处于初期阶段:虽然大数据的概念已经热炒了数年,但我们依然处于市场的早期阶段,虽然过去几年类似Drawn和Scale这样的公司失败了,但是相当多的公司已经看到了胜利的曙光,例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFinLanbs、BlueKai等。 还有不少大数据创业公司已经形成规模和气候,并且获得了海量融资,例如MongoDB已经募集2.3亿美元,Plalantir9亿,Cloudera1亿。但是就成功的IPO或公司而言,市场尚处于早期阶段(虽然已经有Splunk、Tableau等成功IPO)。 此外,目前阶段一些传统IT巨头已经展开了收购大战,例如Oracle收购BlueKai和IBM收购Cloudant。在很多大数据创业领域,创业公司们依然在为市场领袖的地位展开混战。 从炒作回归现实:虽然经过几年声嘶力竭的热潮后,媒体对大数据已经有些审美疲劳,但这恰恰是大数据真正落地的重要阶段的开始。未来几年是大数据市场竞争的关键时期,企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境,这意味着大数据厂商的收入将快速增长。当然,这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。 大数据基础设施:虽然Hadoop已经确立了其作为大数据生态系统基石的地位,但市场上依然有不少Hadoop的竞争和替代产品,但这些产品还需要时间进化。基于Hadoop分布式文件系统的开源框架Spark近来成为人们讨论的热门话题,因为Spark能够弥补Hadoop的短板,例如提高互动速度和更好的编程界面。而快数据(实时)和内存计算也始终是大数据领域最热门的话题。一些新的热点也在不断涌现,例如数据转换整理工具Trifacta、Paxata 和DataTamer等。 时下一个关键的争论是企业数据是否会转移到云端(公有云或者私有云),如果是,什么时候会发生?一些基于云端的Hadoop服务创业公司例如Qubole、Mortar坚信从长远看所有企业数据最终都会转移到云端。

中国各产业主要分布地区

1、电子信息产业: 珠江三角洲、长江三角洲、环渤海湾地区和以四川、陕西为主的西部地区是我国电子信息产业最为发达的地区,也是电子信息产业集群的主要聚集地。 2、传媒影视音像: 北京、上海、广州,这三座城市是中国经济文化发展的前沿城市 3、纺织服装及毛皮制造产业: 我国的纺织服装及毛皮制造产业集群绝大部分分布在东部沿海地区,主要是浙江、江苏、福建、广东、山东五省,其他零星分布在中部和东北部 皮革羽毛绒制品行业属于产业资源和劳动密集型产业。其集群主要分布在东南沿海,中部的河北、河南,西部的重庆、宁夏 4、非金属矿物制品产业: 东部沿海地区非金属矿物制品产业集群集中度最高,特别是山东、浙江、福建和广东。中部地区集中在河北、山西、内蒙古、河南、湖南、湖北和四川境内。从城市分布构成来看,也集中靠近材料消费需求较大的城市。由于建材、陶瓷、玻璃产业集群对资源的依赖较强,因此有从东部转向中西部的趋势 5、机械制造业: 我国机械制造业分布广泛,主要集中在东北、山西、湖南、湖北这类重工业基础雄厚的地区,由于沿海城市重工业基础普遍薄弱,加之竞争激烈,劳动力成本也不再具优势,因此我国机械制造产业集群正有向中部和东北地区转移的趋势。 6. 家电产业: 主要分布在珠江三角洲、长江三角洲和胶东半岛,其中以广东、浙江、山东几省最为明显 7、交通运输设备制造业 我国的汽车产业集群分布在五大区域:长江三角洲、珠三角地区、东北地区、津京地区和华中地区。长江三角洲区以上海为龙头 8、金属制品业 我国的金属制品产业集群集中于沿海地区的浙江、广东、江苏、山东,在河北、湖南也有零星分布。 9、木材加工及家具制造业 我国的竹木加工产业集群集中于浙江、福建、广东三省,其他分散于中部的河北、湖北等。家具制造产业集群集中在广东、福建,其他分散在中部的河北、辽宁、浙江. 10、软件及计算机服务业 我国的软件和计算机产业集群多依托于城市,主要分布在各省会城市和各省内的一些大型城市,其中北京、上海、深圳、南京、成都、济南等地的集群规模较大,发展较快。 11、石化产业 我国石油加工及化学制品制造业分布广泛,东北地区依托本地丰富的石油资源和国家重点扶持的国有大中型企业,发展了以重化工业为基础的产业集群 东部沿海的山东、江苏、浙江、广东地区开采海洋原油

广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)

广东省大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020) (征求意见稿) 指导单位:广东省经济和信息化委员会 编制单位:广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月

一、广东省大数据标准体系 (一)编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础,以继承、发展、创新、提高为出发点,全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准,结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析,建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则: 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入,先行研制;对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果,优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发,面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求,把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手,调动行业各参与方推进标准化工作的积极性,提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标,明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施,整合数据资源,统筹产业规划,破除数据孤岛,强化应用服务,保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。

感谢观看 感谢您的观看 (二) 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数 据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级

2019-2025年中国大数据行业市场规模预测及发展痛点分析

2019-2025年中国大数据行业市场规模预测及发 展痛点分析 大数据是信息化发展的新阶段,随着全球数据储量的不断提高,大数据正进入发展加速时期。近年来,随着5G、AI、云计算、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展,大数据技术走向融合发展的关键阶段。同时,我国大数据产业保持良好发展势头,“大数据+行业”渗透融合全面展开,融合生态加速构建,新技术、新业态、新模式不断涌现,政策支持、战略引领、标准规范、产业创新的良性互动局面正在形成。 一、大数据行业市场规模预测 近年来,全球数据产生量迅猛增长。预计2020年,全球数据产生量将达到50.5ZB,同比增长23%。在数据储量不断增长的推动下,大数据产业也将构建出多层多样的市场格局,具有广阔发展空间。在2018-2020年期内,预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长,预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。未来两年里,大数据市场将呈现稳步发展的态势,增速保持在14%左右。另外,随着大数据市场成熟度的不断提高,在2025-2027年间,市场规模的增长将有所放缓,维持约7%的增速。 2016-2020年全球每年产生数据量估算(ZB)

全球大数据储量地区分布(%)

2016-2027年全球大数据市场收入规模及预测(亿美元) 随着大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展,我国数据产生量将出现爆发式增长,数据交易将迎来战略机遇。我国产生的数据量将从2018年的7.6ZB增至2025年的48.6ZB,CAGR达30.35%,超过美国同期的数据产生量约18ZB。另外,随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地,我国大数据市场产值不断提升,2020年将超万亿元,大数据正迎来发展黄金时期。 中国数据圈规模(单位:ZB)

走向大智慧:中国政务大数据发展全景图

走向大智慧:中国政务大数据发展全景图i 【导读】2015年8月19日国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,将政府数据开放共享,推动资源整合并提升治理能力,推动产业创新发展以及强化安全保障共同作为促进大数据发展的三项主要任务。随着我国大数据产业的飞速发展,聚集发展效应开始显现,政务大数据发展迎来全新发展局面。 历史篇:电子政务、政务云、政务大数据 (1)电子政务 自20世纪80年代末中央和地方党政机关建立内部信息办公网络开始,中国电子政务的发展经历了“机关内部办公自动化–管理部门的电子化工程–全面的政府上网工程”这一过程。其中,以2002年国家提出建设电子政府为时间节点,各级政府高度重视,电子政务迎来高速发展时期。 《2016联合国电子政务调查报告》显示,中国的电子政务发展指数(EGDI)为0.6071,排名第63位,相较于上一次调查上升7位,目前中国电子政务水平已处于全球中等偏上水平,特别是在线服务指数上升到29位(指数为0.7681)。《2016中国城市电子政务调查报告》显示,2016年中国城市电子政务发展指数排名前十的城市依次为广州、北京、深圳、厦门、上海、杭州、青岛、温州、绍兴、成都。 (2)政务云 政务云建设的基础是云计算。政务云应用集中在公共服务和电子政务领域,即公共服务云和电子政务云。2011年12月,国家工信部颁布《国家电子政务“十二五”规划》,将建设基于云计算的电子政务公共平台;2013年2月20日,工信部印发《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》,明确了政务云顶层平台设计的各项标准。同年,工信部主导开展18项政务云平台标准的制定,目前已有59个地方开展了政务云平台的试点工作,部分省市政务云平台已投入使用。 (3)政务大数据

中国大数据产业生态图谱2016553

中国大数据产业生态图谱20165535 中国大数据产业生态图谱2016 2016/2/3 大数据大价值 2 大数据生态系统日臻完善 互联网大数据:互联网环境下蕴含丰富洞察、决策和优化能力的海量、高增长率和多样复杂化的信息资产 数据收集 数据管理 数据使用 数据采集 从数据源收集、识别和选取数据的 产品服务提供者 数据挖掘

从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的产品服 务提供者 商业智能 利用多种数据处理技术进行数据分析以实现商业价值的产品服务 提供者 数据可视化 将数据的各个属性值以多维的形式表示,从而对数据进行更深入的观察和分析的产品服务提 供者 数据仓库

为企业各级别的决策制定过程 提供所有类型数据支持的战略 集合的产品服务提供者 第三方数据平台 位置图片文本音视频其他 数据源 某种所需要数据的原始媒体服务提供者。数据源可以是任何数据类型,但必需可靠且具备更新能力 云存储平台 家用医疗监控 健康监控 运动健康 语音智能识别数据交易 技术服务

面向细分领域的专业化数据 管理技术服务提供者 ETL技术服务基础架构服务 开源技术服务大数据社区 语音智能识别 安防行业 人才招聘行业 电信行业金融行业 企业征信行业医疗卫生行业娱乐行业农业行业交通行业 个人征信行业 垂直化应用 移动开发者服务商业WIFI

WEB 流量分析业务性能管理信息安全 精准营销地理位置应用智慧城市 互联网舆情 行业化应用 专注于实现某种垂直化功能的大数据应用产品服务提供者专注于解决某些行业业务问题的大数据应用产品服 务提供者 将互联网中大量不同类型的存储设备通过应 用软件集合起来协同工作,共同对外提供数 据存储和业务访问功能的平台 独立于数据源和数据使用者,提供专业 化的、依托于网络的数据监测、数据交 易、数据管理等服务的平台 物联网

2019中国大数据行业研究报告

2019年 中国大数据行业研究报告

目录CONTENT 01 02 03 04大数据行业发展现状 大数据行业典型企业案例分析大数据应用场景分析 大数据行业发展前景与趋势

大数据行业发展现状1.1 大数据产业概况 1.2 全球大数据行业发展现状1.3 中国大数据行业发展现状1.4 大数据细分市场概况

大数据(big data),是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。 麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产,实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化,并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。 IDC认为大数据具备海量(volume)、异构(Variety)、高速(Velocity)和价值(Value)四大特性。 小数据与大数据对比 海量(volume) 价值(Value) 异构(Variety) 高速(Velocity) 大数据四大特性 特征小数据大数据 体积有限的量数据庞大 彻底性样本整个群体 分辨率和索引性粗糙,弱精致,强 关联性弱强 速度慢、定格快 多样性窄宽 灵活性和可扩展性中等 高

大数据的价值 数据应用的关联性数据分析的成本 数据价值的转化 数据质量的兼容性 大数据降低了数据分析的成本门槛 大数据使技术与算法从“静态”走向“持续 大数据实现了从数据到价值的高效转化 大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度 随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异,信息传输、存储、处理能力快速上升,导致数据量的指数型递增。传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的 方式,数据采集方式更加多样化,数据来源更加广泛、多样化,数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系,同时,大数据还能基于历史数据分析,提供市场预测,促成决策。 目前,大数据已从概念落到实地,在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用,随着云计算、物联网、移动互联网等支撑行业快速发展,未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。

大数据产业链构成分析

大数据产业链构成分析 大数据的产业链构成分析如下图所示,大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用几个环节,覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。 (一)数据标准与规范 大数据标准体系是开展大数据应用的前提条件,没有统一的标准体系,数据共享、分析、挖掘、决策支持将无从谈起。大数据标准包括体系结构标准、数据格式与表示标准、组织管理标准、安全标准和评测标准。在标准化建设方面,参与单位主要包括中国电子技术标准化研究院、各个数据库公司、数据拥有部门以及各个行业的标准化组织。 (二)数据安全 随着海量数据的不断增加,对数据存储和访问的安全性要求越来越高,从而对数据的访问控制技术、加密保护技术以及多副本与容灾机制等提出了更高的要求。 另外,由于大数据服务器处理主要采用分布式计算方法,这必然面临着数据传输、信息交互等环节,如何在这些环节中保护数据价值不泄露、信息不丢失,保护所有站点的安全是大数据发展面对的重大挑战。 在大数据时代,传统的隐私数据内涵与外延有了巨大突破和延伸,数据的多元化与彼此的关联性进一步发展,使得对单一数据的隐私保护方法变得极其脆弱,需要针对多元数据融合的安全提出。 在数据安全环节上主要参与单位包括中国电子科技集团公司第30研究所以及奇虎360、瑞星等杀毒软件公司。 (三)数据采集 政府部门、以BAT为代表的互联网企业、运营商是当前大数据的主要拥有者。除此之外,利用网络爬虫或网站公开API等途径对网络数据进行采集也是大数据的主要来源。

现实世界中的数据大多不完整或不一致,无法直接进行数据挖掘或挖掘结果不理想,需要对采集的数据进行填补、平滑、合并、规格化、检查一致性等数据预处理操作,并且往往需要大量的人工参与,因此数据采集和清洗成为大数据产业链的一个重要环节。 (四)数据存储与管理 大数据存储与管理的主要参与者以传统数据库企业为主,国际上主要有IBM、Oracle、Intel、Green-plum、infor Matri Cloudera等;国内主要有中兴、华为、用友、浪潮ai服务器、托尔思、数据堂、九次方、亿赞普、达梦等。各家企业针对大数据应用开展各具特色的数据库架构和数据组织管理研究,形成针对具体领域的产品。 (五)数据分析与挖掘 大数据分析与挖掘的意图主要集中在两方面: 一是从大量的机构结构化和半结构化数据中分析出超级计算机可以理解的语义信息或知识; 二是对隐性的知识,如关联情况、意图等进行挖掘。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析预测等。 数据分析与挖掘的核心算法与软件主要掌握在大型数据库公司及高校的手里,国际上主要参与者包括IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook等,国内主要参与单位包括数据库企业、高校、以BAT为代表的大型互联网企业等。数据分析与挖掘的能力直接决定了大数据的应用推广程度和范围,是大数据产业的核心。 (六)数据运维 由于数据的重要性得到普遍认可,除政府部门不具备数据运维服务条件外,数据的采集者通常就是数据运维者。各地政府方面则通常利用大数据平台建设来推动政府大数据的公开与共享,如云上贵州,吸引个人和企业用户开展创新与创业,积极推动大数据的增值服务。 (七)数据应用 大数据对传统信息技术带来革命性挑战,正在重构信息技术体系和产业格局。国内以阿里巴巴、百度、腾讯、人大金仓、浪潮服务器、曙光、南大通用为代表的互联网企业、云计算和数据库厂商纷纷加大应用推广力度,在国际先进的开源大数据技术基础上,形成独自的大数据平台构建和应用服务解决方案,以支撑不同行业不同领域的专业化应用。 虽然这些企业在平台构建上有着得天独厚的优势,但是在某些具体业务领域,并不擅长或者关切。传统企业以及从事大数据的微型企业是具体业务领域上大数据应用的主力军。应用是大数据价值的体现,是大数据发展的原始推动力。 当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变,在转变思维过程中需要积极转变思维,明确出数据共享的方式是什么,数据拥有者的利益如何平衡,商业模式如何开展等。

大数据产业公共服务

大数据产业公共服务 一、公共服务的大数据思维 2018年6月,国务院办公厅印发《进一步深化“互联网+政务服务”推进政务服务“一网、一门、一次”改革实施方案》,标志着我国政府职能正在从管理型转变为“放管服”新模式。 传统的电子政务模式已不能满足新时代的要求,以“互联网+政务服务”为代表的新电子政务进入了快速发展的阶段。“一网、一门、一次”实现的关键就在于政务服务大数据的集中整合、互惠互享、深度应用,如何充分利用大数据技术和方法创新政府网络服务模式,对提升“互联网+政务服务”的效能具有重要意义。 基于以上背景原因,大数据产业公共服务创新使用大数据思维,大数据思维,不仅是工作思维、创新思维、“互联网+”思维的转变,更重要的是因为思维方式改变而带来的变化。“互联网+政务服务”应用大数据技术的重点在于建立一种大数据思维方式,并且使用大数据思维去观察、分析、研判政务服务中出现的问题,使大数据在各项政务服务中发挥更大的作用。 大数据思维在政务服务热线中的推广应用,对于推动国家治理体系和治理能力现代化,大数据也发挥着重要作用。深化治理改革、激活治理资源、创新管理手段、提升公共服务,大数据有大用处。以12345热线为例,充分运用大数据的理念和技术,深化数据集成应用,从来电人来电后,就接入大数据分析数据采集功能,获取原始数据元信息,利用市长热线长期积累的大数据,分析解决面上的问题,做到“一网、一门、一次”的问题快速解决。 二、公共服务大数据技术特征 多样性:高度变异的信息资产,在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据,由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一。 高效性:来自不同源的数据到达的速度。从各种设备,传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此,实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。 准确性和真实性或精度:是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的管理

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