【完整版】2020-2025年中国高精地图行业创造与驱动市场战略研究报告

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【完整版】2020-2025年中国高精地图行业创造与驱动市场战略研究报告

(二零一二年十二月)

2020-2025年中国高精地图行业

创造与驱动市场战略研究报告

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

第一章企业创造与驱动市场战略概述 (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)

第三节研究企业创造与驱动市场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)

第三章企业创造与驱动市场战略的基本类型与选择 (40)

第一节战略的意义在于创造市场 (40)

一、战略的意义在于创造市场 (40)

二、伟大的企业创造需求 (41)

第二节驱动市场战略的作用与中国企业导入可行性分析 (42)

一、驱动市场概念的演化 (42)

二、驱动市场战略的内涵 (43)

三、驱动市场与市场驱动的差异 (45)

四、驱动市场的竞争优势与作用 (46)

五、中国企业导入驱动市场战略的可行性分析 (47)

第三节企业价值创造中的驱动路径分析 (48)

一、企业价值创造的不同视角分类 (49)

(一)基于生产要素视角的企业价值创造研究 (49)

(二)基于流程视角的企业价值创造研究 (49)

(三)基于财务视角的企业价值创造研究 (50)

二、企业价值创造的财务路径 (50)

(一)价值链管理的价值创造 (50)

(二)战略财务管理的价值创造 (50)

第四节驱动市场战略的维度和实施策略 (51)

一、驱动市场战略的维度 (51)

(一)实现途径 (51)

(二)驱动市场的层面 (52)

二、驱动市场战略的实施 (52)

(一)开发顾客隐性需求 (52)

(二)价值创新 (52)

(三)组织变革 (53)

(四)教育和引导消费者 (53)

三、驱动市场战略的实施条件 (53)

(一)远见卓识的企业家 (54)

(二)硬汉式的企业文化 (54)

(三)创造新产品的能力 (54)

(四)规范的流程管理 (55)

(五)畅通的信息共享 (55)

四、结论 (56)

第四章2020-2025年中国高精地图企业创造与驱动市场战略探讨与建议 (57)

第一节2020-2025年中国高精地图企业应迎合消费者去创造需求 (57)

第二节2020-2025年中国高精地图企业创造需求市场战略 (59)

一、通过实施“客户满意”策略来稳住现有市场 (59)

二、通过实施“客户关系”策略来挖掘潜在市场 (59)

三、通过实施“促销”策略来培育新兴市场 (59)

四、通过实施“多品类”策略来吸引客户 (59)

五、通过实施“场景营销,氛围消費”策略提升客户体验 (60)

六、主题营销,充分发挥购物的便利性 (60)

七、工匠精神,把服务做到更细更深直至极致 (60)

八、整合厂家资源,扩大销售规模 (60)

九、调整销售结构,创新经营模式 (61)

第三节高精地图企业实施产品创新的市场拉动与技术驱动战略 (61)

一、产品创新的市场拉动战略 (61)

二、产品创新的技术驱动战略 (62)

三、产品创新的市场拉动与技术驱动战略融合 (63)

第四节高精地图企业实施品牌驱动市场战略 (65)

一、建立品牌识别系统 (66)

二、推行激进式创新 (66)

三、确立品牌价值观 (66)

四、以品牌导向实现企业变革 (67)

第五节“驱动市场”型营销策略 (67)

一、“驱动市场”型营销观念产生的背景 (67)

二、“驱动市场”型营销的创新之处 (68)

三、“驱动市场”型营销的内涵与特点 (69)

第五章盛世华研总结 (73)

第一节企业失败的原因及提高胜率的策略 (73)

一、企业失败的原因 (73)

二、提高胜率的策略 (74)

第二节盛世华研独创五大决策研究体系 (75)

一、基于“产业”的研究与决策体系 (75)

二、基于“周期”的研究与决策体系 (75)

三、基于“人性”的研究与决策体系 (75)

四、基于“变化”的研究与决策体系 (76)

五、基于“趋势”的研究与决策体系 (76)

六、小结 (76)

第三节致读者:商业自是有胜算 (77)

第一章企业创造与驱动市场战略概述

随着全球市场竞争的加剧,企业创新的快速发展,以及不断变化的市场需求,传统的、被动的市场驱动方式已经难以维持企业发展;相反,全新的、主动的驱动市场成为企业应对复杂、变化环境的重要选择。同时,驱动市场战略作为全新的企业战略方式,需要企业具备一定的条件才能良好执行、充分发挥作用,因此,研究驱动市场战略实施的条件是一项重要任务。

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。

本高精地图行业驱动市场战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,对高精地图行业驱动市场战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,为企业未来驱动市场战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驱动市场战略研究报告全面深入的研究和梳理,您对行业及驱动市场战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。

第三节研究企业创造与驱动市场战略的重要性及意义

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。

一、重要性

驱动市场战略是企业经营发展战略中重要战略之一,企业必须高度重视!

伴随市场发展,竞争加剧,商业已经进入全球化的大竞争时代。消费者的选择日益增多,产品同质化日益严重,消费者不能明确自己的需求;企业的竞争压力逐渐增大,激烈程度与日俱增,由以前的本土企业在国内市场竞争变成了所有企业在全球市场中厮杀。面对如此动荡和不稳定的市场环境,驱动市场战略可以作为企业的生存之道,是企业在大竞争中所选择的未来的发展道路,它决定着企业能否存活。

二、研究意义

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。

通过对驱动市场战略的研究,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创造与驱动市场战略的基础

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

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

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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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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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
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? 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。
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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

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)

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。

未来5年中国大数据市场规模分析

未来5年中国大数据市场规模分析 中国大数据市场规模分析 一、大数据总体市场规模 2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币,同比增长30%。 2018年我国大数据产业整体规模达到约5400亿元,同比增长15%。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。 图表2015-2018年大数据市场产值图 单位:亿元 注:该规模数据属于全口径产业规模,指以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。 数据来源:中投产业研究院整理 二、大数据核心产业规模 根据中国信通院数据,我国大数据核心产业规模2017年为236亿元,同比增长40.5%,到2020年将达到586亿元,2015-2020年间年均复合增长率达38.26%。

图表2015-2020年我国大数据核心产业规模及增速 数据来源:中国信通院 中国大数据产业链环节竞争格局 分析大数据产业链,主要涵盖数据来源、数据管理与分析(包括集成、存储、安全、挖掘、分析等)、数据应用。 一、数据来源:政府、BA T、运营商等是当前大数据的主要拥有者 政府部门、BAT为代表的互联网企业、运营商是当前中国大数据的主要拥有者。 除此之外,利用网络爬虫或公开应用程序接口API等途径对网络数据进行采集也是一大重要来源。在大数据时代,拥有数据就拥了核心资源:工业时代,石油是最大的巨头,数据时代,BAT等因为拥有最多、最全的搜索、电商和社交数据,也成为绝对的王者。此外,一些在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的,如已发布位置大数据平台的四维图新等。 二、数据管理与分析:存储是支撑、安全是保证、分析是核心 数据管理与分析位于产业中游,基于多种处理框架及算法,数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节;数据分析按应用类型包括AI、BI、可视化分析等,按数据类型包括图像、文本、视频、语音分析等。 其中,数据存储是产业链的支撑,参与者以传统数据库企业为主,国际上有IBM、Oracle、Intel、Green-plum等;国内主要有华为、中兴、同有、浪潮、中科曙光等,各家企业针对大数据应用的具体领域开展数据库架构和数据组织管理研究,形成各自的优势产品。数据安全是产业发展的重要保障,渗透数据存储、传输、交互的各个环节,

我国各省市大数据产业发展对比研究

我国各省市大数据产业发展对比研究 摘要 随着大数据时代的到来,经济的不断飞速发展,在我国的生活中,快速的经济发展已经在不断的前进中,在各省的大数据中,产业结构的不断调整,来适应我国的经济发展,同时,在经济的信息时代,大数据的到来也是顺应了时代的发展要求,跟随时代的步伐,在数据分析的前沿技术“大数据”是新一代信息技术的重点,是具有无限潜力的新兴技术产业领域。它不仅影响国家治理模式,企业决策和流程改造,而且影响人们生产,生活,工作和学习的方式的重大变化。本文尝试分析我国大数据行业发展现状和挑战,以吸引人们对大数据行业发展的重要性,并为有效解决方案的开发做出一些对策。希望能为以后的大数据的发展提供一些借鉴的意义。 关键词:大数据产业;发展;机遇;挑战

目录 摘要 (1) 1 绪论 (3) 1.1选题的背景 (3) 1.2选题的意义 (3) 2 大数据产业的相关理论 (3) 2.1 大数据概述 (3) 2.2 大数据产业概述 (4) 3 全国大数据产业发展现状 (4) 4 我国大数据产业发展的挑战 (4) 4.1 缺少对大数据进行专门的产业规划 (5) 4.2 缺少大数据生态系统中的领军企业 (6) 4.3 缺乏深度挖掘数据价值的技术手段 (6) 5 我国大数据产业发展的对策 (6) 5.1 尽快出台大数据产业的发展规划 (6) 5.2 积极推动信息技术企业转型升级 (6) 5.3 坚持政府推动和市场主导相结合 (7) 参考文献 (7)

1 绪论 1.1选题的背景 在社会的不断进步中,很多的方面都在发生在变化,在社会的经济方面,政治方面,文化方面,都是存在着非常大的变化,在我国的生活中,越来越多的信息是需要不断的被传播更快,这样就对于信息的要求是非常高的,在质量上,还有就是信息的传播速度上,都是需要进行不断的研究和探索,在社会的飞速进步中,信息的技术和科技也在不断的发展着,这样就会在很大程度上促进了大数据时代的到来,所以在研究的方面,国家也是大力发展政府作为监督部门,不断的提高大数据时代到来的速度和质量,当然,在针对研究的方面也是下了非常大的功夫,在大数据到来的时候,很多的行业也在不断的提高和进步,在社会的发展中,信息的发展也是非常快的,当然,在这种速度发展下,大数据的产业的发展也是不断的进行遇到新的挑战和机遇。 1.2选题的意义 对大型数据行业的研究缺乏完整的理论框架。本文系统地对大数据行业和概念的明确定义,对省市区域发展特点,大数据行业进行了比较,并在分析了省市发展的基础上进行了比较分析大数据行业的优势,并通过相关案例进一步分析。 2 大数据产业的相关理论 2.1 大数据概述 “大数据”这个词最近才出现,早在经验中,天文学的信息爆炸和两个遗传学的演变首次提出了“大数据”的概念。。并指出,大数据的崛起将促进“时代”转型的传统思维模式,探索事物之间的因果关系,逐渐受大数据的影响,探索事物之间的相互关系,巧妙的使用这种方法可以保存数据,最终创建新的产品和服务。大数据不新鲜,不是近期的崛起,它是将信息技术发展到必要产品的一个阶段。在创建大数据概念之前,信息产业已经出现了“信息爆炸”和“大众数据”等概念。随着经济和科技时代的不断发展,大数据的发展不仅指数量的增加,更多的是指采矿,开发了大量的数据资源,潜在价值及其价值应用于社会和经济发展的各个领域。随着云计算和互联网等信息技术的使用,大数据也在扩大其价值和变化。大数据技术的应用在于其高效率,可视化预测分析,社会经济

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