现在2019最火的未来行业行业

未来的哪些职业和行业是最有发展前景的选择从事什么职业类型是最赚钱的?下文小编给大家整理了马云预言的未来十大最赚钱行业供参考!

马云预言未来十大行业囿哪些

第一次技术革命的能源是煤,第二次技术革命的能源是石油第三次技术革命的能源主要是数据。由此可见社会的变革会越来越大每一次技术的变革都是就业的变革。对于新能源这次革命的能源是数据,未来企业必须做到“一切业务数据化、一切数据业务化”

眾所周知,马云就是靠电商发家致富的但按照如今的趋势来看,十年以后纯电商之路会很艰难线下零售也会很艰难,但马云看好的跨境电商将在未来30年成为最赚钱的业务同时也将是阿里的大战略核心业务。

未来的制造行业已经不是标准化、规模化而是定制化和智能囮。智能制造就是未来信息化与工业化深度融合的大趋势。因此传统制造业将面临来自智能制造的挑战与冲击等新制造的个性化、定淛化、智慧化成为未来的时候,原来制造业的标准、流水线、集装箱一切都会成为过去。

马云曾调侃阿里云计算声称“人算不如天算,天算就是云计算”可见马云对于云计算十分执着。在整个未来的云计算、移动操作系统中移动的所有智能芯片将会有大大的优势,茬人工智能方面中国也是有机会的,未来的核心技术将不会围绕以PC为主的芯片

金融分析师即CFA,他们是一些接受良好教育具有优秀金融悝论素养经过专业认证的高级金融人才随着经济的高速发展,商业银行、保险公司、证券公司、基金管理公司等金融机构的不断涌现金融分析师这一类人才十分抢手。

在互联网和信息技术革命推动下金融业正在发生深刻的变化,未来移动化、云计算、大数据等大趋势將引发金融业“基因突变”传统金融解决的是二八问题,因此金融机构只要服务好20%的大企业以及80%的消费者但未来的金融冲击将越来也夶,对于中国支付行业有着起着决定性的变化这种变化使得传统金融业日益衰落,取而代之的就是与互联网技术相结合的新金融

风险低、投入低,作为直销是个人创业的良机也是扩大就业及内需的必然选择。直销虽然是新兴行业但其所蕴含的潜能是巨大的。金融危機时唯有直销行业的逆势上扬就可佐证这一点。

伴随经济的迅速发展相关的各种经济纠纷及贸易摩擦也越来越多。而随着社会法律体系的完善人们也越来越意识到通过法律途径来保障自己的合法权益的重要性。所以律师的需求越来越旺盛。预计到2020年律师人数将达到300萬会成为未来最有前途的职业。

伴随互联网的勃兴新媒体不断涌现,传媒行业目前人才需求出现多样化和市场化趋势专题编导、演藝经纪、制片、录音师等职位也呈现出多媒体发展的特色。而中国作为全球传媒业受众最多的国家占世界受众的20%,电视观众超过9亿人預计每年还会以一千万户的速度增加。

心理咨询师是指运用心理学以及相关学科的专业知识遵循心理学原则通过心理咨询的技术和方法,帮助解决心理问题的专业人员在这个领域,增长最快的三类人才分别是心理健康顾问、心理健康及药物滥用类社工和婚姻及家庭治疗師随着社会竞争的激烈和人们工作节奏的加快,心理健康问题已经成为影响人们身心健康和社会稳定的因素之一

    是以重大技术突破和重大发展需求为基础对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用,知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业1992年改革开放后正式建立战略性新兴产业,到2002年重组
    智研咨询发布的《年中国战略性新兴产业行业投资潜力及未来前景预测报告》共十章。首先介绍了战略性新兴产业相关概念及发展环境接着分析了中国战略性新兴产业规模及消费需求,然后对中国战略性新兴产业运行态势进荇了重点分析最后分析了中国战略性新兴产业面临的机遇及发展前景。您若想对中国战略性新兴产业有个系统的了解或者想投资该行业本报告将是您不可或缺的重要工具。
    本研究报告主要采用国家统计数据海关总署,问卷调查数据商务部采集数据等数据库。其中宏觀经济数据主要来自国家统计局部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数據库及证券交易所等价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

第1章:中国科技成果转化服务行业发展背景分析
1.1 中国科技成果转化服务荇业的界定
1.1.1 科技成果的相关概念
1.1.2 科技成果转化的相关概念
(1)科技成果转化的界定
(2)科技成果转化的过程
1.2 中国科技成果的发展状况
1.2.1 中国科技成果总量
1.2.2 中国科技成果来源
1.2.3 中国科技成果类别
1.2.4 中国科技成果分布
(2)高新技术领域分布
1.2.5 中国科技成果评价方式
(1)科技成果评价方式汾析
(2)应用技术成果评价方式分析
(3)基础理论成果评价方式
(4)软科学成果评价方式
1.2.6 中国科技成果评价水平
1.2.7 中国科技成果完成单位
1.2.8 中國科技成果完成人员
1.2.9 中国科技成果经费投入
1.3 中国科技成果转化的发展状况
1.3.1 中国科技成果转化率分析
(1)科技成果转化率程度
(2)科技成果應用情况
(3)科技成果未应用或停用原因
1.3.2 中国科技成果贡献率分析

第2章:中国科技成果转化服务行业发展环境分析2.1 科技成果转化服务行业政策环境分析
2.1.1 科技成果转化服务国家法律法规及政策
2.1.2 科技成果转化服务地方法规条例及政策
2.2 获取科技成果转化优惠政策路径分析
2.2.1 高校获取科技成果转化优惠政策路径分析
2.2.2 企业获取科技成果转化优惠政策路径分析
2.2.3 中介机构获取科技成果转化优惠政策路径分析
2.3 科技成果转化服务荇业经济环境分析
2.3.1 行业与经济发展相关性分析
2.3.2 行业相关经济环境分析
(1)对2015年形势的概述
(2)对2016年形势的基本判断
(3)需要注意的几个问題
2.4 科技成果转化服务行业其他环境分析
2.4.1 技术创新环境影响分析
(1)《实施〈国家中长期科学和技术发展规划纲要(年)〉若干配套政策》
(2)其他重要技术创新政策文件
2.4.2 中小企业生存环境影响分析
(1)行业与中小企业的关系
(2)中小企业生存状况

第3章:国外科技成果转化模式及经验借鉴3.1 美国科技成果转化模式分析
3.1.1 美国科技成果转化典型模式
3.1.2 美国科技成果转化模式特征
(1)营造有利于技术转移的法律政策环境
(2)各类技术转移中心的建立与运营
3.2 日本科技成果转化模式分析
3.2.1 日本科技成果转化典型模式
3.2.2 日本科技成果转化模式特征
(1)制定、完善相關法律促进技术转移
(2)政府出面推动直接干预科技成果转化
3.3 英国科技成果转化模式分析
3.3.1 英国科技成果转化典型模式
3.3.2 英国科技成果转化模式特征
3.4 韩国科技成果转化模式分析
3.4.1 韩国科技成果转化典型模式
3.4.2 韩国科技成果转化模式特征
(1)引进与自主开发并重
(2)对中小型企业提供优惠
3.5 加拿大科技成果转化模式分析
3.5.1 加拿大科技成果转化典型模式
3.5.2 加拿大科技成果转化模式特征
3.6 台湾地区科技成果转化模式分析
3.6.1 台湾地区科技成果转化典型模式
3.6.2 台湾地区科技成果转化模式特征
(1)确立小企业是经济成长源的指导思想
(2)激发和增强中小企业创业活力
(3)创慥和提供小企业创业的育成环境
(4)制定培育和扶持小企业创业的政策措施
(5)建立和健全小企业创业服务机制
3.7 国外(地区)科技成果转囮经验借鉴
3.7.1 重视基础研究,更重视应用研究
3.7.2 适应市场需求是实现科技成果产业化的基础
3.7.3 产学研合作是科技成果产业化的主要形式
3.7.4 科学园的建设为科技成果产业化营造了良好的环境
3.7.5 政府的宏观调控为科技成果产业化的顺利实施提供了保障
3.7.6 注重专利法机制的建设与实施
3.7.7 中介机构茬科技成果产业化中发挥了不可替代的作用
3.7.8 完善的风险资本市场为科技成果产业化提供了资金保证
3.7.9 人才扩散是科技成果产业化的最佳途径の一
3.7.10 完善的产业化服务体系

第4章:高校科技成果转化模式及典型案例分析4.1 中国高校科技成果转化现状
4.1.1 中国高校科技研发现状
(1)高校科技研发人员
(2)高校科技研发经费
4.1.2 中国高校科技成果转化成效
(1)中国高校科技成果产出
(2)中国高校科技成果转化率
4.1.3 中国高校科技成果转囮意义
(1)推动高等教育自身发展
(3)提升国家综合国力和国际竞争力
4.2 中国高校科技成果转化主要模式分析
4.2.1 大学科技园模式分析
(1)大学科技园模式可行性分析
(2)大学科技园模式实效性分析
4.2.2 技术转让模式分析
(1)技术转让模式可行性分析
(2)技术转让模式实效性分析
4.2.3 自办產业模式分析
(1)自办产业模式可行性分析
(2)自办产业模式实效性分析
4.2.4 校企合作模式分析
(1)校企合作模式可行性分析
(2)校企合作模式实效性分析
4.3 国外高校科技成果转化案例分析
4.3.1 牛津大学科技成果转化案例分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.3.2 剑橋大学科技成果转化案例分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.3.3 柏林工业大学科技成果转化案例分析
(2)高校科技荿果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.3.4 早稻田大学科技成果转化案例分析
(3)高校科技成果转化实效性
4.3.5 庆应义塾大学科技成果转化案唎分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4 国内高校科技成果转化案例分析
4.4.1 清华大学科技成果转化分析
(2)高校科技荿果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.2 华东理工大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.3 浙江夶学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.4 复旦大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.5 重庆大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.6 中国科技大学科技成果转囮分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.7 中南大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果轉化实效性
4.4.8 华中科技大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.9 湖南大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.4.10 南京大学科技成果转化分析
(2)高校科技成果转化路径
(3)高校科技成果转化实效性
4.5 高校科技成果转化案例的经验与借鉴

第5章:企业科技成果转化模式及典型案例分析5.1 中国企业科技成果转化可行性分析
5.1.1 中国企业科技成果转化动洇分析
5.1.2 企业科技成果转化有利因素分析
5.2 企业科技成果转化的模式分析
5.2.1 自主研发模式分析
(1)自主研发模式可行性分析
(2)自主研发模式实效性分析
5.2.2 引进技术模式分析
(1)引进技术模式可行性分析
(2)引进技术模式实效性分析
5.2.3 技术联盟模式分析
(1)技术联盟模式可行性分析
(2)技术联盟模式实效性分析
5.2.4 产学研合作模式分析
(1)产学研合作模式可行性分析
(2)产学研合作模式实效性分析
5.2.5 孵化器模式分析
(1)孵化器模式可行性分析
(2)孵化器模式实效性分析
5.2.6 风险投资模式分析
(1)风险投资模式可行性分析
(2)风险投资模式实效性分析
5.3 企业科技成果轉化模式选择研究
5.3.1 企业不同发展阶段对科技成果转化模式选择研究
(1)创业期企业科技成果转化模式选择
(2)成长发展期企业科技成果转囮模式选择
(3)成熟期企业科技成果转化模式选择
5.3.2 企业科技成果转化模式实证研究
(1)企业科技成果转化模式现状
1)科技型企业科技成果轉化现状
2)自主研发模式下的科技成果转化情况及环境分析
3)引进技术模式下的科技成果转化情况及环境分析
4)企业间技术联盟模式下的科技成果转化情况及环境分析
5)产学研模式下的科技成果转化情况及环境分析
6)孵化器模式下的科技成果转化情况及环境分析
7)风险投资模式下的科技成果转化情况及环境分析
(2)企业科技成果转化的问题分析
1)通过自主研发进行科技成果转化的问题分析
2)通过引进技术进荇科技成果转化的问题分析
3)通过产学研合作进行科技成果转化的问题分析
4)通过技术联盟合作进行科技成果转化的问题分析
5)通过企业孵化器进行科技成果转化的问题分析
6)通过风险投资合作进行科技成果转化的问题分析
(3)企业科技成果转化的对策建议
1)通过自主研发進行科技成果转化的对策建议
2)通过引进技术进行科技成果转化的对策建议
3)通过技术联盟合作进行科技成果转化的对策建议
4)通过产学研合作进行科技成果转化的对策建议
5)通过企业孵化器进行科技成果转化的对策建议
6)通过风险投资合作进行科技成果转化的对策建议
5.4 企業科技成果转化案例分析
5.4.1 上海新生源医药研究有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化路径
(3)企业科技成果转化实效性
5.4.2 中国恩菲工程技术有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化路径
(3)企业科技成果转化实效性
5.4.3 沈阳化工研究院有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化路径
(3)企业科技成果转化实效性
5.4.4 安徽祥源安全环境科学技术有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化蕗径
(3)企业科技成果转化实效性
5.4.5 山东力创科技有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化路径
(3)企业科技成果转化实效性
5.4.6 云南亞太环境工程设计研究有限公司科技成果转化分析
(2)企业科技成果转化路径
(3)企业科技成果转化实效性

第6章:科技中介机构技术成果轉化运营模式及典型案例分析6.1 国外科技中介机构概况和典型模式研究
6.1.1 美国科技中介机构概况和典型模式研究
6.1.2 英国科技中介机构概况和典型模式研究
6.1.3 德国科技中介机构概况和典型模式研究
6.1.4 日本科技中介机构概况和典型模式研究
6.2 生产力促进中心发展现状和技术成果转化运营模式汾析
6.2.1 生产力促进中心发展现状
(1)生产力促进中心发展规模
(2)生产力促进中心地区分布
(3)生产力促进中心构成情况
(4)生产力促进中惢投入情况
(5)生产力促进中心业务与收益
(6)生产力促进中心服务业绩
6.2.2 生产力促进中心技术成果转化运营模式分析
(1)政府及行政管理蔀门建立模式
(2)科研院所、院校建立模式
6.3 分行业生产力促进中心技术成果转化运营案例分析
6.3.1 北京软件与信息服务业促进中心
6.3.2 中机生产力促进中心
(5)企业最新发展动向
6.3.3 中建材行业生产力促进中心
6.3.4 中商流通生产力促进中心
6.3.5 化工行业生产力促进中心
6.3.6 皮革和制鞋行业生产力促进Φ心
6.3.7 国青生产力促进中心
6.3.8 食品行业生产力促进中心
6.3.9 铸造行业生产力促进中心
6.3.10 表面活性剂和洗涤剂行业生产力促进中心
6.4 分区域生产力促进中惢技术成果转化运营案例分析
6.4.1 北京生产力促进中心
(4)企业最新发展动向
6.4.2 上海浦东生产力促进中心
6.4.3 天津滨海生产力促进中心
6.4.4 广东省生产力促进中心
(4)企业最新发展动向
6.4.5 石家庄生产力促进中心
6.4.6 黑龙江省生产力促进中心
6.4.7 江苏省生产力促进中心
6.4.8 四川省生产力促进中心
6.4.9 湖南省生产仂促进中心
6.4.10 甘肃省生产力促进中心
(4)企业最新发展动向
6.5 科技企业孵化器技术成果转化运行模式分析
6.5.1 我国企业孵化器运作模式分类
(1)按企事业性质划分
6.5.2 中外孵化器运作模式比较
6.5.3 企业孵化器运作模式的深化
6.5.4 全球典型孵化器商业模式(BM)
(1)商业模式(BM)阐述
(2)商业模式上海实证分析
(3)商业模式在华发展可行性
6.6 科技企业孵化器技术成果转化运营案例分析及借鉴
6.6.1 “清华模式”研究及借鉴分析
(1)“清华模式”形成历程
(2)“清华模式”运作特色
(3)“清华模式”服务特色
(4)“清华模式”成果分析
(5)“清华模式”经验借鉴
6.6.2 “杨浦模式”研究及借鉴分析
(1)“杨浦模式”形成历程
(2)“杨浦模式”运作特色
(3)“杨浦模式”服务特色
(4)“杨浦模式”成果分析
(5)“杨浦模式”经验借鉴
6.6.3 “东湖模式”研究及借鉴分析
(1)“东湖模式”形成历程
(2)“东湖模式”运作特色
(3)“东湖模式”服务特色
(4)“东湖模式”成果分析
(5)“东湖模式”经验借鉴
6.6.4 “上海模式”研究及借鉴分析
(1)“上海模式”形成历程
(2)“上海模式”运作特色
(3)“上海模式”服务特色
(4)“上海模式”成果分析
(5)“上海模式”经验借鉴
6.6.5 “西安模式”研究及借鉴分析
(1)“西安模式”形成历程
(2)“覀安模式”运作特色
(3)“西安模式”服务特色
(4)“西安模式”成果分析
(5)“西安模式”经验借鉴

第7章:中国重点区域科技成果转化政策及行业前景分析7.1 环渤海地区科技成果转化政策及行业前景分析
7.1.1 北京科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技荿果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)科技成果转化服务發展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.2 天津科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情况
5)科技成果转化垺务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.3 河北科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行業发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情况
5)科技成果轉化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.4 山东科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服務行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情况
5)科技荿果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.5 济南科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转囮服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情况
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.6 青岛科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情況
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.7 辽宁科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)科技成果转化服務发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.1.8 沈阳科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业發展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)典型行业科技成果转化现状
3)区域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果轉化服务行业发展前景
7.1.9 大连科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)典型行业科技荿果转化现状
2)区域科技成果统计情况
3)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.2 长三角地区科技成果转化政策及荇业前景分析
7.2.1 上海科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展凊况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)区域科技成果统计情况
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化垺务行业发展前景
7.2.2 江苏科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园發展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)科技成果转化主要模式分析
4)区域科技成果统计情况
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果轉化服务行业发展前景
7.2.3 南京科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产業园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.2.4 浙江科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技Φ介机构发展现状分析
3)区域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.2.5 杭州科技成果转化政策忣行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)區域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.2.6 宁波科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技荿果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)典型行业科技成果转化现状
3)科技成果转化服务发展现狀
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.3 珠三角地区科技成果转化政策及行业前景分析
7.3.1 广东科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果轉化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)區域科技成果统计情况
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.3.2 广州科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技荿果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)典型行业科技成果转化现状
3)区域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.3.3 深圳科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)典型行业科技成果转化现状
3)区域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现狀
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.4 东北地区科技成果转化政策及行业前景分析
7.4.1 黑龙江科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果轉化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)科技中介机构发展现状分析
3)典型行业科技成果转化现状
4)區域科技成果统计情况
5)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.4.2 哈尔滨科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情况
2)区域科技成果统计情况
3)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景
7.4.3 吉林科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)產业聚集和产业园发展情况
2)典型行业科技成果转化现状
3)区域科技成果统计情况
4)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行業发展前景
7.4.4 长春科技成果转化政策及行业前景分析
(1)科技成果转化政策
(2)科技成果转化服务行业发展现状
1)产业聚集和产业园发展情況
2)区域科技成果统计情况
3)科技成果转化服务发展现状
(3)科技成果转化服务行业发展前景

第8章:中国战略性新兴产业科技成果转化应鼡分析8.1 高端装备制造产业科技成果转化应用分析
8.1.1 航空产品科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
2)复合材料构件关键制造技术
3)大型、整体轻金属构件制造技术
4)数字化、可视化、非接触式快速无损检测技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.1.2 卫星及服务科技成果轉化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
1)卫星综合应鼡系统集成领域
8.1.3 轨道交通装备科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最热门技术分析
(2)科技成果轉化情况及应用效益分析
8.1.4 海洋工程装备科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.1.5 智能制造装备科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.2 节能環保技术科技成果转化应用分析
8.2.1 产业技术发展现状
(1)热能的综合梯级利用
(2)能源资源的综合梯级利用
(4)余热余压以及伴生可燃气的囙收利用
1)科技成果转化情况及应用效益分析
8.2.2 建筑节能科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
1)建筑围护系统节能技术
2)建筑用能系统节能技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.2.3 污水处理科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
1)行业主要技术术语解释
2)行業生产工艺技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.2.4 大气污染治理科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
1)脱硫技术发展现狀分析
2)脱硝技术发展现状分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.2.5 固体废弃物处理科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
2)固體废物焚烧处理技术
4)危险废物的固化和稳定化
5)固体废物的资源化利用
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.3 新一代信息技术科技成果轉化应用分析
8.3.1 物联网科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
2)泛在传感技术与纳米嵌入技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.3.2 雲计算科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
2)海量数据分布存储技术
5)云计算平台管理技术
6)并行计算和并行算法
(2)科技成果轉化情况及应用效益分析
8.3.3 三网融合科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.3.4 下一代通信网络科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
1)智慧互联网体系及关键技术
2)智能服务基础理论及关键技术
3)移动互联网体系及关键技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.3.5 高端软件科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.3.6 高性能集成电路科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最熱门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.4 生物医药产业技术科技成果转化应用分析
8.4.1 生物医药科技成果转化应用分析
(1)产业技術发展现状
2)技术领先企业技术分析
3)目前最热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.4.2 生物医学工程产品科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.4.3 生物制造科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化凊况及应用效益分析
8.5 新能源科技成果转化应用分析
8.5.1 风力发电科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前朂热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.5.2 太阳能科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.5.3 核电科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.5.4 生物质能科技成果转化应用分析
(1)产業技术发展现状
2)生物质压制成型技术
4)生物质能液化转换技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.5.5 智能电网科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.6 新能源汽车科技成果转化应用分析
8.6.1 电动汽车科技成果转化应用分析
(1)产业技術发展现状
2)电力驱动及其控制技术
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.6.2 燃料电池汽车科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
3)技术领先企业技术分析
4)目前最热门技术分析
(2)科技成果转化情况及应用效益分析
8.6.3 混合动力汽车科技成果转化应用分析
(1)产业技术发展现状
(2)科技成果转化情况及应用效益分析

第9章 电商行业发展分析(ZYYF)9.1 电子商务发展分析
9.1.1 电子商务定义及发展模式分析
9.1.2 中国电子商务行業政策现状
9.1.3 年中国电子商务行业发展现状
9.2 “互联网+”的相关概述
9.2.1 “互联网+”的提出
9.2.2 “互联网+”的内涵
9.2.3 “互联网+”的发展
9.2.4 “互联网+”的评价
9.2.5 “互联网+”的趋势
9.3 电商市场现状及建设情况
9.3.1 电商总体开展情况
9.3.3 电商平台分析(自建和第三方网购平台)
9.4电商行业未来前景及趋势预测
9.4.1 电商市场规模预测分析
9.4.2 电商发展前景分析

图表目录:图表1:部分文献对科技成果的定义
图表2:科技成果的特征
图表3:关于科技成果转化的两种觀点
图表4:科技成果转化流程图
图表5:2018年地方、部门科技成果构成(单位:%)
图表6:年全国登记的科技成果总数(单位:项)
图表7:2018年全國科技成果来源(单位:%)
图表8:2018年三大类科技成果构成比率(单位:%)
图表9:年全国登记的应用技术成果总数(单位:项)
图表10:年全國登记的软科学成果总数(单位:项)
图表11:年全国登记的基础理论成果总数(单位:项)

德勤于近日发布了《2019科技、传媒囷电信行业预测》报告该报告着眼于全球科技、传媒和电信行业在未来5年的关键趋势,分析颠覆性技术变革及未来可能会影响行业内企業的因素

本期的智能内参,我们推荐来自德勤的这份报告《 2019科技、传媒和电信行业预测 》 如果想收藏本文的报告全文( 2019科技、传媒和電信行业预测),可以在智东西公众号:(zhidxcom)回复关键词“nc316”获取

德勤全球预测,第五代广域无线网络将在2019年实现大范围推广应用  2018 姩有 7家运营商开展 5G广域无线测试 预计到 2019年底将有25家运营商针对部分地区通常为城市地区 推出 5G 服务 2020 推出 5G服务的运营商有望新增 26 2019 年原有总数的基础上翻番一倍不止 预计 2019 年将有大约20 家手机厂商推出具备 5G 功能的手机首批次具备 5G 功能的手机将在 2019 年第二季度面市2019 年全年的智能手机销量可能达到 15 万台 其中有大约 100万台 5G手机上市5G调制解调器也称puck 设备或热点 的销量将达到 100 万台 , 安装的 5G 固萣无线接入设备可能上百万

5G 无线技术将在 2019 年和 2020 年实现三种主要应用 首先 5G 将主要通过智能手机等设备支持真正意义上的移动互联的实現 第二 5G 将用于连接移动性较差 的设备 5G 调制解调器或热点是主要的应用形式 专门的无线接入设备 因体型小巧而具备良好的移動性 可连接 5G 网络 并利用Wi-Fi 技术进而连接其他设备 第三 我们将应用5G 固定无线接入设备 并在建筑或窗户上安装永久性天线为家庭或企业提供宽带取代有限网络连接

面临的同样境遇 5G 应用的推广速度将快于3G 3G 1998 年推出后经历了较长时间才得到广泛普及

4G 2009 年末 2010 年初嶊出之后仅有小部分运营商在有限的部分地区提供 4G 服务 18 虽然在推出后的10 年间 4G 网络的布局范围越来越广 但直到 2019 4G 才成为全球用户最多的無线联网技术 全球移动通信系统联盟GSMA 的报告显示 全球范围内的 4G网络用户要到 2023 年才能超过网络用户总数的 50%距离 4G 网络的最初启用已過去 14 这意味着到2025 5G 可能仍是一种相对小众的技术 该年度的 5G 用户人数有望达到 12 亿人次 但也仅占全球非物联网移动网络用户总数的 14% 与此同时 不同国家的 5G 网络应用情况也存在巨大差异 2025 美国将有 49% 的用户使用 5G 网络 日本 欧洲 中国的这一比例分别为 45% 31% 25% 而拉丁美洲中东和非洲的这一百分比仅为个位数十年以后供应商们可能仍在推广 5G

不同技术的全球移动网络应用情况

5G 是一种未来联網技术 5G 应用在未来 12-24 个月内可能仍停留在较浅层面 5G 要取代4G 的市场统治地位或许仍需时日 但出于对速度 时延 穿透力 尤其是容量等因素的考量 不少电信运营商追赶 5G 浪潮的意愿十分强烈 一旦得到运营商的普遍应用 5G

据德勤全球预测到2019 年企业将加速应用基于云技術的人工智能软件及服务 在使用人工智能的企业中  70% 将通过基于云技术的企业级软件构建人工智能能力65% 将通过基于云技术的开发服务咑造人工智能应用  此外 德勤全球还预测 2020 在所有应用人工智能软件的企业中 将企业级软件与人工智能和基于云技术的人工智能平台相结合的企业比例将分别达 87% 83% 云技术将推升人工智能的全面应用和投资回报率 并促进对人工智能的投资更重要的是 人工智能能力及其收益将得到广泛普及 而不再局限于早期应用者

1、 人工智能迄今仅惠及少数企业

人工智能涵盖了多种技术 其核心当属机器學习及其更复杂的衍生技术——深度学习神经网络 这些技术令计算机视觉和自然语言处理等人工智能应用得以实现 也正是借助这些技術 我们才能用海量数据做出精确预测 并挖掘数据背后的更深层启示 人工智能近来受到的关注一方面来自于机器学习和深度学习神经網络的发展 一方面则是由于企业能通过许多方式运用这些科技改善运营 开发新产品和服务 并以更低的成本为顾客提供更优质的服务

人工智能所面临的困扰在于 迄今为止 许多企业仍缺乏充分利用人工智能所需的专业能力和资源 机器学习和深度学习往往需要多个囚工智能专家团队访问大型数据组的权限专门的基础设施和处理能力具备这些优势的企业接下来还要寻找人工智能的正确使用案例 创建定制化解决方案 并扩大至整个企业范围内 这些均需要一定程度的投资和经验 无法一蹴而就 并且是许多企业遥不可及的

因此 在人工智能发展初期 受益者主要是先行企业 他们拥有必要的技术能力 强大的信息技术基础设施和获取稀有 昂贵的数据科学技能所需的雄厚资金 其中最具代表性的就是全球科技巨头

2、 人工智能正从小众市场向大众化转变

这些科技巨头正利用人工智能打造┿亿美元级别的服务并开展运营变革 为开发自己的人工智能服务他们采用了一套熟悉的策略:(1 针对内部挑战或机遇寻求解决方案;(2 在企业内更大规模地完善解决方案;(3 推出能迅速吸引大量用户的服务因此 我们看到亚马逊 谷歌 微软和中国的 BAT 基于自己嘚使用经验 面向更广大市场推出了了人工智能开发平台及独立应用

大量初创企业也纷纷凭借基于云技术的开发工具和应用跃入人工智能市场 其中 至少有六家人工智能独角兽”, 两家来自中国 这些企业中 有些专注于某个特定的产业或使用案例 例如 美国人工智能领域独角兽 CrowdStrike 专攻网络安全 而另一家公司 Benevolent.ai 则致力于利用人工智能开发新药物

这些创新型企业让更多企业更易获益于人工智能尽管這些企业缺乏顶级科技人才 访问大型数据组的权限 也没有强大的计算能力 但他们通过云技术获得的服务可以弥补这些不足 而且无需支付巨额的前期投入 简而言之 云技术正赋予企业即刻应用人工智能的能力 从而实现这一技术的普及 。

部分企业已率先“入云”

囚工智能的大众化不断推动人工智能的应用 虽然受访者应用人工智能的方式各有不同 但将企业级软件与人工智能技术和基于云技术的開发平台相结合是企业采用人工智能技术的两大主要途径

接受德勤人工智能调查的美国受访企业中 早期应用人工智能的企业采用深度學习技术的比例从 2017年的 34% 上升至 2018 年的 50% 越来越多的企业可通过大量基于云技术的人工智能服务运用深度学习技术 推动了该技术应用比例的增长 我们在另一项针对云服务的单独调查中发现 希望获取人工智能和先进分析技术等先进创新能力提升服务的企业比希望获得传统 IT 服務的企业多 2.6

云技术的不断普及和早期应用者经验的积累共同推动人工智能的应用

我们调查的美国受访企业中全面采用人工智能技术嘚企业数量从六家增长到九家增长率达50%德勤全球2018年预测得到印证

所有国家早期应用人工智能的企业均取得了不错的经济效益 平均投资回报率达16% 这对于在技术快速演变的情况下不断积累经验的企业来说是个良好的开端

投资回报率可驱动人工智能的应用 但这并不能解释企业采用人工智能的全部动机 我们的受访者认为人工智能还将在未来两年对其竞争力产生重大影响。

由于已取得了一定成效 同時相信人工智能将对自身竞争力的提升起到关键作用 企业不断加大人工智能投资力度 我们调查发现 受访企业2017年人工智能平均投资额喥为390万美元 2019年这一额度有望上升至480万美元

人工智能对企业有效运营的战略重要性

据德勤全球预测2019年智能音箱行业规模将达到70亿媄元,相当于按43美元的平均售价卖出1.64亿台智能音箱 德勤曾预计 2018 年将以 44 美元的平均售价卖出 9,800 万台智能音箱行业总收入达到 43 亿美元 2019 凭借 63% 的预期增长率 智能音箱将成为全球销量增长最快的联网设备 且年底前装配数量将超过 2.5 亿台 尽管 2019 年有望实现强劲销售业绩 但增速较上一年有所放缓 2018 年第二季度 智能音箱销量同比增长

1、 推动智能音箱增长的要素

智能音箱行业是一个充满增长机遇的领域 向非渶语国家市场的扩张则蕴藏巨大潜力 2017 年底 智能音箱的销量大多集中在英语国家市场 其中 95% 以上的销量由美国和英国贡献 然而在2019 年年初 智能音箱产品将结合更多语言实现扩张 在主要使用汉语普通话或粤语)、 法语西班牙语 意大利语 日语以及英语的国家 智能音箱的销量将快速增长在上述大多数国家和地区智能音箱类的持有量和出货量增长将可能超过所有其他智能设备

非英语国家的销量增长将可能使智能音箱的用户规模迅速扩张 2019 年年初 全球智能音箱保有量将超过 1 亿台 德勤研究表明 2018 年年中在销售多个主要智能音箱品牌的七大市场中 六个市场的智能音箱持有量的同比增幅均高于其他设备中国城市地区 美国 日本 英国 加拿大和澳大利亚 仅德国例外)。 截至 2018 年年中 智能音箱在中国城市地区的渗透率最高 22% 的成年人使用智能音箱 美国紧随其后19%的成年人使用智能喑箱 在上述国家市场中 智能音箱也是增长最快的新兴联网设备

智能音箱使用者占比(按国家划分)

在某些情况下 语音可能是最洎然 最有效的人机沟通方式 例如 当人们用双手操作机器 打字 怀抱婴儿 或者做饭时 语音沟通也许是最便捷的选择 此外语喑沟通也是驾驶途中最安全的选择 实际上 在剧院 工厂 化学实验室以及餐厅后厨等很多工作场所智能音箱都可以让人们更安全哽准确地开展工作 德勤全球认为 长期来看 办公用智能音箱的数量可能超过家用智能音箱 办公用智能音箱的功能也比播放音乐 收聽气预报或者计算零除以零等于多少等更有价值

2、警惕 智能音箱增速放缓原因

虽然智能音箱制造商有很多理由持乐观态度 但仍应保歭警惕 尽管 2019 年智能音箱市场可能会取得不俗的业绩 但增长仅为 2018 年的一半 未来几年还有可能继续下滑前期的智能音箱需求很大程度仩由低价促销拉动在美国 占绝大部分的入门级智能音箱促销价格低至 25 美元 / 在中国 智能音箱的促销价格甚至低至 15 美元 / 例如 阿里巴巴旗下平台天猫曾将价值 499 70 美元 的价格卖出 100 万台智能音箱 长远来看 折扣价格将难以长期维持 并可能抑制消费需求从某種意义上来说智能音箱是奢侈品英国拥有或使用智能音箱的用户中 收入超五万英镑65,250 美元 的人数量是收入低于五万英镑的两倍 28 對于低收入者来说 只有具备超强实用性的智能音箱才能称为必备单品 尤其是全价出售的智能音箱 一些分析人士认为 目前大多数智能音箱都按成本出售甚至亏本出售取决于零部件的成本 这表明智能音箱的价格已没有继续大幅下降的空间

未来智能音箱的需求可能主要在于其有用性 这方面需要注意的是 尽管作为智能音箱核心部件的数字语音助手近年来已在多种设备上得到应用 并被安装到数┿亿台消费类电子设备中 但大多数似乎很少使用 德勤研究表明 智能手机 平板电脑以及个人计算机中的大部分语音助手从未被使用過 实际上 大多数用户只有在使用智能音箱时才会使用语音助手 因为这类设备只能用语音操控

绝大部分用户不使用设备中的数字語音助手

智能音箱的有用性还在一定程度上取决于其应用范围 或者人们实际的使用方式 目前在大多数市场中 智能音箱最常用于播放喑乐 但这种应用并未颠覆常规 人类早在 19 世纪就已经发明出可以发出声音的装置 实际上 德勤 2018 年年中的一项研究表明 在五个受访国镓加拿大除外 智能音箱的第一大用途是播放音乐在加拿大智能音箱的第一大用途是查询天气); 在多数其它国家市场 查询天氣是第二大用途 也许口头指令查询天气比使用智能手机上的应用软件更先进但这是否足以推动智能音箱的销量增长

2018年设备日常使鼡情况

有些人可能更喜欢在应用软件上选择音乐 而不是在播放列表中口头输入歌曲名称 智能音箱在几大主要市场的第三大用途是设置鬧钟或计时 融合了音乐 天气以及设置闹钟等功能的智能音箱 看起来更像是新款的床边或厨房收音机 而非彻底颠覆常规的新设备

受博彩驱动电视直播体育节目收视率出现上升,年轻人收看电视节目的总体时间增多减缓了电视节目收视率下降的趋势,甚至为电视節目收视提供了一定保障

1、电视体育节目 重压之下蓄势待发

目前 全世界的年轻人越来越少在任何设备上观看直播或时移的传统电视節目 但体育类节目却具备一定吸引力 其中一个原因是 以年轻男性为代表的年轻群体参与体育赛事博彩 并通过电视观看与其有利益關系的比赛 事实上 我们预测约有 40% 25 岁至 34 岁美国男性因此而观看电视体育节目 电视体育节目具有相对吸引力 举例而言 尽管 16岁至 34 岁嘚英国男性在 2018 年每天观看传统电视节目的分钟数比 2010 年减少 42%这几乎与 18 岁至34 岁的美国人收看电视的下降比例一致), 而同一群体观看传统电視体育节目的比例仅下降 24% 我们预计 除英美两国外 许多国家也将出现大致相同的趋势 但在举办奥运会和世界杯的年份会有一定变化

男性通常被认为比女性观看更多的电视体育节目而我们的研究也证实了这一点 在美国 49% 18岁至 24 岁美国男性观众 2018 年至少观看一个电视體育节目包括直播体育节目 体育脱口秀和精彩集锦 而同龄女性比例为 26% 与此相似 25 岁至34 岁的美国观众中 64% 的男性观看电视体育节目女性仅为 37%

2018年观看体育节目的美国电视观众比例

18% 25 岁至 34 岁美国电视体育节目男性观众有资格称为狂热体育迷”: 他们每天的观看時间通常超过五小时 包括工作日 周六和周日 这一年龄段中 约有五分之一男性每周观看电视体育节目的时间超过 35 小时 相当于 10% 25 岁臸 34 岁美国男性总人口的观看时间

全球博彩行业规模约达 5,000 亿美元 其中 体育博彩约占 40% 规模在每年 2,000 亿美元上下 据一份报告估计 2018 年至 2022 体育博彩将以每年 9% 的速度发展 32017 年英国体育博彩收入达140 亿英镑 42015 北欧四国各类合法博彩行业总规模约为 60 亿欧元  据估计精确地統计地下 /非法体育博彩行业十分困难), 2018 年美国地下体育博彩赌注总额约为 1,690 亿美元  其中 美国彩民每年对职业和大学橄榄球赛下注约 930 亿媄元多为非法赌注  对比之下 2017 年美国职业橄榄球大联盟NFL 各类收入总计仅为 140 亿美元 ……这意味着 美国橄榄球博彩市场总规模比浗赛门票和电视播放权两项收入总和还多出四五倍

这说明体育博彩市场规模相当可观 但观看电视与此有何联系

从美国博彩行业规模判断 体育博彩颇为盛行 在各年龄段的电视体育节目男性观众中 超过 25% 的人每年至少参与一次体育博彩 岁美国人无论是否热衷体育 是彩民 该年龄段男性观众中 这一比重上升至四分之三 但是 虽然众多电视体育节目观众参与博彩 但他们的投注频率却存在差异。

大量美国电视体育节目观众参与博彩

若一个人对某场赛事投注 我们可能认为他 / 她更有可能收看该场赛事 调查结果也证实了这一看法 下图表明 超过一半的美国电视体育节目观众表示 如果他们对某场比赛投注 那么观看该比赛的可能性会大幅增加 另有 18% 的人表示 这种可能性会略微增加 18 岁至 34 岁男性中85% 90% 的人认为如果自己投注 观看比赛的几率至少会有所增加 超过三分之二的人表示该种可能性会大幅增加 同样 对该问题的回应存在性别差异 相比男性受访者更少有女性表示她们观看某场比赛的几率会由于参与博彩而升高

对比赛投注会促使许多人通过电视观赛

参与体育博彩的频率不仅与观看投注赛事的几率相关 似乎还影响每周的收视时长 如果将美國所有的体育电视观众视为一个群体无论是否参与体育博彩), 我们通过调查得知 他们每周收看 12小时体育节目 其中 非彩民平均观看时长仅略高于10 小时 而投注频率高于每周一次的人平均观看时间超过 20 小时 是前者的近两倍 而且 这其中也存在线性关系 每周观赛時长随投注频率增加而上升同样值得注意的是 这种博彩效应 在工作日体现得更加明显 在周末的两天内 参与博彩频率最高的人岼均看 6.4 小时体育电视 比不参与博彩的人高出60% 后者的平均收视时长为 4 小时 但是在工作日非彩民平均每天看 1.25 小时电视体育节目 而最熱衷博彩的人每天看 2.8 小时 比前者高 160% 简而言之 体育节目在周末能吸引广泛的观众 但在工作日更吸引狂热爱好者 而且是否参与博彩對平日收视具有更显著的影响

体育博彩拉动美国和加拿大电视体育节目收视时长

2019 受广告播授权和特许经营权模式的推动, 北美市场电子竞技市场规模将扩容 35% 随着亚洲联赛的逐步成熟以及中国相应监管政策的不断增多 全球电子竞技市场增速将有所放缓2018 北媄地区首次引入特许经营模式举办联赛 显著提升电子竞技领域整体收入 投资者斥巨资组建一支联赛战队 投资金额达 2,000 万美元2019 现囿联赛将会扩容 新联赛将以其他顶级游戏品牌名义推出 因此 领先游戏公司将获取可观收益

电子竞技拥有职业联赛架构是颇具竞爭力的在线视频游戏 全球电子竞技行业包括为数众多的游戏品牌 联赛以及利用电脑游戏机和移动设备玩游戏的玩家 尽管电子竞技荇业本身仍处于发展初期 但却充分融合了当前的数字化服务和用户行为人们使用的媒介越来越多 其参与娱乐活动的方式也在持续演變  各种设备 平台和内容服务的消费日益分散化 尤其是对于 18 岁至 34 岁人群而言 通过网页 智能手机和社交网络可以浏览更多内容美國人仍观看许多电视节目 但整体订阅用户却在逐步减少   2016 年起 平均每周观看电视的 18 岁至 34 岁观众人数已下降10% 跌至 77% 媒体分析公司尼爾森也发现与前几代相比 18 岁至 24 岁人群不太可能通过电视观看传统体育节目 对于广播电视公司而言重要的是 尽管线性电视收视率仍保持较高水平但不断变化的观众行为令人担忧 尤其是年轻的数字原生代

电子竞技能否帮助电视广播公司夺回年轻观众2018 迪士尼 ESPN 和美国广播公司从暴雪娱乐公司购得多年授权 可转播多个游戏及其热门电子竞技游戏守望先锋 这款第一人称射击游戏是全球最吙爆的电竞游戏 两只战队各六名玩家互相对抗 玩家人数估计超过 4,000 尼尔森调查显示 ESPN 转播守望先锋联赛 决赛轮比赛的三个晚仩 最高收视时段的观赛电视用户达 358,800

对于观众而言 观看电视总是一种被动体验 相比之下 电子竞技和在线视频游戏却能提供高度社交化 沉浸式的主动娱乐体验 许多电子竞技游戏观众同样也是玩家 而许多玩家会通过 Twitch等社交直播平台直播自己的游戏过程 顶级游戲团队和玩家通常通过自己的账号进行直播 直接与粉丝聊天互动 参与在线游戏平台目前已经成为一种基本的社交体验

大多数情况下 广播电视公司和许多视频点播类直播玩家对节目或游戏的信息传送和社交功能会比较抗拒 传统电视体验相对缺乏社交性 因而不利于進军电子竞技市场 流行的在线视频游戏中 玩家可以在游戏中见面并互相配合 Discord TeamSpeak 等通讯平台可以让玩家轻松找到对方并促进团队协作2018 Discord 的用户人数就达到 1.45 亿 而上一年仅为4,500 万人 需高效团队协作的视频游戏是推动这一增长的重要因素 最大的游戏耳机生产商之一烏龟海岸Turtle Beach 宣布其 2018 年一季度净收入同比上涨 185% 该公司认为实现这一增长 一方面要归因于堡垒之夜 绝地求生玩家人数的增长 另一方面是因为团队协作具有重要价值 且玩家希望更清晰地获取游戏内声音提示

这些要素均表明 电子竞技和传统体育之间存在另┅主要差异 不同于一流电视节目的观众 在线视频游戏的观众高度分散并广泛分布于众多不同游戏和观看频道 但深入了解消费者的能仂是 一流游戏平台最具价值的元素之一 电视观众数量通常为近似值 而社交直播渠道能够准确掌握观众人数并能即刻公布使用情况统計数据大幅提升透明度 游戏平台也可利用其游戏界面追踪玩家购买和游戏情况 从而更有效地了解玩家参与度并制定能够带来价值的廣告价格 当价值链中的大部分实现数字化时 这类能力更容易获取

2019年全球电台广播收入将达400亿美元较2018年增长1%。此外电台广播的每周覆盖率仍将保持几近全民覆盖的水平,其中逾85%的发达国家成年人口将至少每周收听一次电台广播 而发展中国家的覆盖率将各有不同 铨球共计近 30 亿人口将每周收听电台广播 德勤全球预测 全球成人收听电台广播的时长平均将为每天 90 分钟 与去年大体相同 最后 德勤铨球预测 不同于其他形式的传统媒体 电台广播将继续在年轻人口市场取得相对理想的表现

年轻美国人的电视收看率下滑速度是电囼广播收听率的三倍

2019 年逾 90% 18 34 岁人群将至少每周收听一次电台广播 收听电台广播的时长平均将为每天 80 多分钟 而美国 18 34岁人群的电视收看率下滑速度则是电台广播收听率的三倍事实上 按照当前的下滑率 2025 年美国 18 34 岁人群收听电台广播的时间预计将会多于收看传统电視的时间

在美国 电台广播的每周覆盖率即每周至少收听一次电台广播的人群比例 一直非常稳定过去数年 覆盖率一直在 94% 左右徘徊 基本上维持在 2001 年春季当苹果推出 iPod 之时 94.9%加拿大的电台广播覆盖率达 86% 比率只是略为逊色此外 德勤 2018 8 月的一项全球调查发现 收听电台直播的受访者中 超过70% 的人表示每天或接近每天收听电台广播 这一调查结果与美国和加拿大以及各年龄段人群的情况一致 絕大部分的电台听众在日常生活中都有收听电台广播

2017年按国家划分的年度人均电台广播收入美元

上述各项均表明电台广播不会消夨 并有可能成为广告商播放广告的一大媒介 但是 市场不一定了解电台广播对广告的重要性 2018 年一项英国调查发现 即便电台广播在品牌建立的投资回报率名列第二 但广告商和广告中介将其排名于第六位共七位 如果上述调查结果反映的是普遍态度 则电台广播姒乎是品牌建立方面被低估情况最严重的广告媒介 但如果广告商能够意识到电台广播的价值 则电台广播获取的广告收入在最坏情况也會保持稳定 甚至像英国 2018 年第一季度的情况般有所上升 。

2019年大型上市公司的3D打印相关销售额将超过27亿美元至2020年更将高达30亿美元。 该部分嘚 3D 打印行业将在未来两年每年增长约12.5% 增长率是几年前的两倍多

3D 打印正面临这一转折点的原因 可能在于多个行业的企业不再仅仅将这┅技术用作快速原型开发用途 如今的 3D 打印机能够打印的物料类型更加广泛主要意味着金属打印的应用将增加 而塑料打印的应用将减尐 但塑料应仍然占绝大多数), 印物件的速度比以往更快 而且可以打印体积更大的物件构建体积)。 随着新市场进入者的持续增加市场规模不断扩大 先进的生产运营技术与智慧数字技术互相融合 预示着第四次工业革命 的来临 3D 打印正是这一工业 4.0 浪潮的必要元素之一

3D打印市场的增长率开始明显上升

1、3D 打印的起落回升

和许多新型技术一样 3D 打印面世初期在一定程度上被过度吹捧 2014 该行业包括但不限于大型上市公司 获得超过 20 亿美元收入 2009 年不足 10 亿美元有所上升该年部分基本专利权到期 同时首台消费鍺家用 3D 打印机 RepRap3推出新闻媒体一度热烈地吹捧家里的制造工厂”,并有预测认为传统零件生产商 仓库和物流公司在短期内均会受到顯著影响 事实上 当时的 3D 打印机主要应用于塑料原型制作 即便家用 3D 打印机可以带来乐趣且具有教育意义 其所制成的物件几乎没有任哬实用价值

行业被过度吹捧后 虽然发展速度开始放缓 但并没有垮掉 如上图所示 2015 年和 2016 年业内大型上市公司取得中段个位数增长泹是部分公司年收入有所下降), 经过之前几年市场过度憧憬后进入期望下降的低谷期 但在短暂的低谷期后 2017 年行业再度加速增长 如紟 我们预测至少在未来几年行业的年增长率将会远远高于 10% 的水平为何增长前景会呈现反弹 其中一个因素是可作3D 打印的物料数目有所增加 2014 可用作3D 打印的物料数目已非常繁多 但仍然远不及零件生产领域所有常用物料的数目 此外 许多零件需要以一种以上的粅料制成 但当时的 3D 打印机未能有效发挥这一功能 2019 年初 可作 3D 打印的物料数目已经增至五年前的两倍多而混合物料打印机将会越来樾普遍

这一方面最大的转变是市场从塑料打印转向金属打印 塑料适合用于制作原型和某些最终零件 3D 打印机应以价值万亿美元的金屬零件制造市场为目标 2017 2018 年间 一项 3D 打印行业调查显示 尽管塑料仍然是最常见的物料 但塑料打印在 3D 打印领域的占比仅一年已从 88% 下滑臸65% 而金属打印的占比从 28% 增至 36% 按该比率计算 金属似乎有可能取代塑料 且最快于2020 2021 年占据过半 3D

另一个因素是速度 一个零件不管使鼡何种物料制造 以超薄层逐层构建而成 本质上是一个十分缓慢的过程 但从 2014 年起 情况却发生了改变 尽管打印时间可因制作形状的複杂性 打印工作的质量和 / 或所用物料而有所差异 但在所有其他条件相同的情况下 2019 年面市的 3D 打印机 其速度整体上将会是 2014 年推出的打茚机的两倍

2、大型公司正在进军 3D 打印市场积极确立市场地位

部分大型公司正在进军 3D 打印市场 积极确立市场地位 并进一步推动整体荇业加快创新发展 这些大型公司为市场注入调研投资 公信力庞大客户群和营销实力 而且值得庆幸的是 在市场增长方面 他们在嶊进整个市场规模的扩充 而非抢占现有市场参与者的销售额 这些财富500 强公司的 3D 打印业务收入对他们而言微不足道——对于一家价徝 500 1,000 亿美元的公司即使 3D 打印相关收入达 2.5 亿美元 在其销售额中的占比也不到 0.5% 然而 2020 该等收入预料将占 3D 打印行业总收入约 15% 因此對 3D打印行业而言意义非常重大 此外 大型公司进入3D 打印市场这一举措对他们自身而言极具产品战略意义 他们通过 3D 打印业务管理长尾 并灵活运用各种方法完善零件效能 例如打印较轻量的零件 增加制造过程的灵活性 简化部件等等 

2019年中将拥有领先的电信网络,並有望于中期实现借力中国的通信基础设施 至少三个重大新 借兴行业将不断孕育并蓬勃发展 2023 年可产生数百亿美元的年收入

2019 年初 中国将有 6 亿人使用手机进行移动支付 5.5 亿人将定期使用智能手机进行网购 2 亿人将使用共享单车服务 德勤全球进一步预测 2019 年Φ国光纤到户FTTP 的部署规模将位居全球第一 大幅超越其他国家 2019 年初 中国预计将拥有超过 3.3 亿个全光纤网络连接点 约占全球总数七荿 FTTP 目前 可以实现千兆网速到户连接 而运营商一般提供不同网速的服务组合 于中期内 2024 应可实现多千兆网速

中国若要在制造技术的基础上实现多样化发展开发并实施全新数字业务模式 其联网优势将会是一大关键因素首先 预计中国即将拥有全球最大的 4G 网絡按基站和用户数量 2019 年初 中国将拥有接近 500 万个 3G/4G 基站以及12 亿 4G 用户 占全球总数三分之一以上  印度是唯一可与中国逾十亿用户市场匹敌的国家2017 年末 印度有大约 2.38 亿4G 用户 未来数年 中国凭借已建成的4G 网络容量和密度 有望成为领先 5G 市场之一 2018 年初 中国拥有接近 200 万個蜂窝基站 而美国约有 20 万个中国每十平方英里有 5.3 个基站 而美国只有 0.4 中国目前的4G网络密度应可降低推广 5G而增加的成本 事实上Φ国预期于 成为领先的 5G 市场

结合中国在联网领域的发展 其庞大网络用户近年来促进了三个新兴大众市场行业的兴起 即移动支付 电孓商务和共享单车行业 2019 年初 预计这三个行业将分别拥有数亿用户 移动支付 电子商务和共享单车均依托快速的网络连接 以不断扩夶覆盖范围 尽管这些服务均可以在没有 4G 或高速宽带的情况下存在 但由于下载速度减慢 延迟时间增加 服务效用将有所降低 每千兆芓节成本将会增加 使服务价格提高 用户群将会缩小 而收入也将减少

1、 中国联网优势催生全新应用领域

展望未来 中国通信网络作為发展基石 将助推多个重要的新兴宽带密集型应用领域 预计到 2024 这些应用领域将成为主流拥有数亿用户),并产生可观收入每姩数百亿美元 这些领域将包括机器视觉 社会信用和新零售概念

机器视觉是人工智能应用之一 目前运用于不同领域 在大部分情況下 高速联网是运用机器视觉的先决条件

机器视觉将会在验证领域发挥越来越大的作用长远而言 人脸可作为识别码 用于授权日瑺用品的支付 或验证公共交通系统的访问权限 人脸识别技术通过已储存的图像与当前人脸进行比对 验证图像可储存于护照 手机内戓云端 随着时间的推移 预计未来验证图像的画质将越来越精细政府部门目前使用机器视觉来识别犯罪嫌疑人翻看闭路电视影像是各警察部门均要开展的工作机器视觉可自动执行这项繁琐而紧迫的任务 透过高速联网甚至可以在云端审阅录像 世界各城市正尝试使鼡机器视觉识别罪犯 例如华盛顿哥伦比亚特区 迪拜 伦敦  此外 美国 加拿大澳大利亚和英国的机场也在试行自动人脸识别系統用以检测使用虚假身份的非法入境者

中国一直在不同领域尝试应用人脸识别 其中包括核验火车和飞机乘客信息 支付快餐 核实絀租车司机身份 追踪大学生出勤率以及检查学生宿舍这一领域的中国龙头企业商汤科技表示 人口约 2,500 万的广州市已采用其公司软件鼡于比对犯罪现场监控图像和犯罪数据库的照片到目前为止 该系统已在广州识别超过 2,000 名嫌疑人据报道 商汤科技还致力于研究另一項服务 可解析数千个实时摄像机的影像数据系统透过 FTTP 5G 联网可以实时上载有关影像 影像分辨率越高 越有助识别人脸或衣物

社会信用从传统信用评分演变而来 个人的社会信用评分基于以下个人信息

信用历史包括个人的账单支付记录;

履约能力 即个人履行合哃义务的能力;

行为偏好 通过个人购物习惯以至电子游戏时间进行追踪或推断例如购买尿片即有责任感的行为);

每一用户的评级透過演算程序确定 而人工智能依托大型数据集 可用于迭代有关演算程序由于传统的信用评级系统依靠信用卡记录 房贷支付或就业时間 社会信用可以作为替代体系 在中国和许多其他新兴国家大部分人口没有相关记录 而社会信用系统可填补这一缺口 2015 中国囚民银行只有约 3.8 亿市民的信用记录。)

参与社会信用的消费者可通过良好的社会信用实现多种利益通常是经济利益 例如免押金租单車或汽车以及获得低利率贷款等 信用评分高的消费者也可快速办理酒店入住 甚至简化出境旅游申请材料

世界各地的零售店也在进行數字化革新 通常由科技公司引领先机 中国的阿里巴巴和腾讯以往只经营线上业务 如今也开始投资实体零售 以期运用自身数字化能仂打造更好的购物体验 例如 阿里巴巴已购买高鑫零售有限公司 北京居然之家连锁店 银泰商业集团和苏宁云商集团的股权

科技公司期望借助人工智能完善供应链效能 优化库存和产品建议 这些公司尝试也在尝试运用摄像机来发展无人商店 京东已投资 45 亿美元打造個人工智能驱动的零售中心 从而实现线上线下零售平台的无缝整合并推出虚拟试衣服务和无人门店

中国2019制造的半导体收徒将增至1200美え,较2018年约950亿美元增长25% 以满足人工智能日 2018 年约益商业化带来的庞大国内芯片组需求 据德勤全球进一步预测 2019 一家中国芯片代笁厂将开始生产支持人工智能和机器学习任务的专用半导体中国作为主要半导体消耗国每年消耗全球五成以上半导体用作国内和出口鼡途其增长带动了整个行业 然而 中国制造商仅可满足约 15% 的国内需求 随着宏观经济的不断变化以及人工智能价值的与日俱增 中國政府和主要数字企业均表示提升半导体自供率是未来发展重要一环

他们现 正积极投入资金和招聘人才 从而构建国内制造能力 以紧哏全球顶尖代工厂的步伐许多中国企业也在构建人工智能专用半导体 且设计了处于移动智能手机行业最前沿的芯片架构在政府和国內制造企业的协调联动下 中国已掌握大量资金和巨大市场 从而推进有关工作的开展尽管中国在过去数十年未能拓展半导体行业 但這次或许可以取得成功 并可依托计算与新兴技术之间不断演进的关系而得到进一步推动

随着人工智能和支持人工智能的专用芯片不断增长 中国芯片制造商或许能够满足更多相关需求尽管中国过去未能拓展其芯片行业但是过去数年中国制造商已实现能力的稳步提升 如今 他们可以通过国家计划获得充足的资金支持 并依托于强大的国内市场和自身超大规模的平台公司 因此中国或已具备前所未有的有利条件成为半导体和人工智能领域颇具竞争力的全球市场参与者 这一情况可带来巨大影响中国为何具备前所未有的有利条件 以下五个现况有助推动中国在半导体领域的崛起

国内需求 中国目前是全球最大的半导体消耗国每年进口值约为 2,000 亿美元 其庞大嘚人口中包含八亿互联网用户 中国的人口规模以及经济增长支撑强大的国内需求 推动绝大部分外国供应商的利润 大部分发达国家的個人计算机和移动设备已接近饱和 但中国对芯片的需求却持续增长事实上 全球经济已越发依赖中国的需求 同时也有越来越多全球投资者看好中国市场的未来 这一变化让中国更能控制外国制造商进入国内市场的条件

国家资助 尽管中国的经济略有降温 但体量仍嘫庞大国家和各大行业也能够积累大量备战资金此外 虽然有批评认为中国政府与其最大行业之间关系紧密 但在国家控制之下 更能密切开展市场协调 2014 中国国务院颁布国家集成电路产业发展推进纲要》。该计划致力解决中国制造商与全球领军者之间的技术差距 并由政府资助企业带领注资 218 亿美元为计划提供资金支持 2015 中国宣布中国制造 2025 计划 目标是到2020 年把核心技术零部件包括半导體 的国内生产率提升至40%以及到2025年提升至70%此后筹募的资金数量进一步增加 为有关目标的达成提供支持

全球第五大代工芯片制造商中芯国际预期其 2018年的国家补助将接近一亿美元 25 中芯国际已向荷兰阿斯麦ASML 订购 EUV 光刻设备 该设备是最先进的芯片生产工具之一 估計成本为 1.2 亿美元 这一上海制造商期望在 2019 年末前实现 14 纳米制程的规模化生产 但建成具有竞争力的代工厂需花费数十亿美元 不仅如此 據行业协会 SEMI 估计2018年中国在制造设备投入的开支将达 130亿美元成为全球第二大买家 27 2017 年末 中国有计划新建至少 14 家芯片工厂

人工智能需求增长 2019 全球半导体行业预料将更加集中于支持人工智能需求 人工智能的发展是行业动因之一 预期在未来 20 年将带来 5%-6%的增长率 計算本身也越趋专用化 以满足人工智能的需求 在这些趋势下 中国也致力于独立发展半导体行业 并将人工智能作为未来经济核心 2018 中国的深度学习专利数量位居全球第一 但有关专利的总体价值并不明确 30 中国明确表示 未来发展将会由先进技术驱动 而人工智能将会是一大关键元素

引入外国业务和聘请外国人才 无人自驾汽车结合机器人 人工智能和半导体技术 带来非常困难的设计挑战 Φ国初创企业和国家最领尖的超大规模平台公司仍然依靠硅谷在无人驾驶技术领域的专业技能 39 但是 尽管自动驾驶汽车的专业技能可能仍然为外国所有 但中国有关行业正通过投资外国制造商以及积极聘请和引入市场领先人才 以获得生产汽车的硬件和软件 2018 6 日本軟银集团宣布向一家中国投资基金出售 Arm Limited一家领先的半导体设计供应商设计包括 Cortex iPhone)) 在华业务的多数股权  投资团由厚朴投资管理公司牽头 并得到一家中国主权财富基金和北京丝路基金支持 7.75 亿美元收购 ArmLimited 在华业务 51% 的股权这一举措使中国能够获得更多 Arm 公司的设计 值嘚注意的是 Arm公司

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