人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 ，其中商汤市场份额 排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到 亿元，约是技术层的 倍，基础层的 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 倍，基础层人才数是中国的 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的增长至2018年的， 。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 ；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 ，较 2010 年增长 ，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 倍，欧盟的 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 ，与以色列（）、美国（）、日本（）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 ，同期美国 CAGR 仅 。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 ，低于日本和美国 、 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
汽车零部件在通常情况下是指除汽车机架以外的所有零件和部件，其中，零件指不能拆分的单个组件;部件指实现某个动作(或：功能)的零件组合。随着中国经济的稳步发展，居民消费水平的逐步提高，新车配套对汽车零部件的需求增长。
同时，随着中国机动车保有量的不断提升，在汽车维修和汽车改装等后市场中对零部件的需求也逐步扩大，对零部件的各项要求也越来越高。中国汽车零部件行业在近年来取得了良好发展成就。
中国汽车零部件行业发展现状
——产业简介：覆盖范围广，产品种类多
汽车零部件在通常情况下是指除汽车机架以外的所有零件和部件，其中，零件指不能拆分的单个组件;部件指实现某个动作(或：功能)的零件组合。部件可以是一个零件，也可以是多个零件的组合体。在这个组合体中，有一个零件是主要的，它实现既定的动作(或：功能)，其他的零件只起到连接、紧固、导向等辅助作用。
汽车一般由发动机、底盘、车身和电气设备四个基本部分组成，因此汽车零部件各类细分产品均由这四个基本部分衍生而来。按零部件的性质分类，可分为发动机系统、动力系统、传动系统、悬挂系统、制动系统、电气系统及其他(一般用品、装载工具等)等。
——产业链全景图
汽车零部件制造业的上下游产业主要是指其相关的供应和需求产业。汽车零部件制造业产业链上游主要包括提供原材料的市场，包括钢铁、有色金属、电子元器件、塑料、橡胶、木材、玻璃、陶瓷、皮革等。
其中，原材料需求量较大的有钢铁、有色金属、电子元器件、塑料、橡胶、玻璃。下游包括汽车整车制造厂商、汽车4S店、汽车修理厂、汽车零部件配件商和汽车改装厂等。
上游对汽车零部件行业的影响主要在成本方面，原材料(包括钢材、铝材、塑料、橡胶等)的价格的变动直接关系到汽车零部件产品的制造成本。下游对汽车零部件的影响主要在市场需求和市场竞争方面。
随着科技的发展，汽车产品的更新换代日益加快，这就要求汽车零部件行业加快技术创新，提供市场需求的产品;否则就会面临着供给需求脱节困境，造成结构失衡和产品积压。
——政策推动：政策规划频频落地，助推行业健康成长
由于每辆汽车需要的汽车零部件达到1万个左右，而这些零部件又涉及到不同的行业和领域，在技术标准、生产方式等方面存在较大的差距。目前，国家关于汽车零部件制造业相关的政策主要分布于汽车产业的相关国家政策当中。
从整体来看，国家正在促进我国汽车行业调整升级，鼓励研发制造高质量、高技术水平的自主品牌汽车，对新能源汽车保持着较大的扶持力度。一系列汽车产业政策的发布，无疑对零部件产业提出了更高的要求。同时，为促进我国汽车零部件行业积极健康发展，近年来我国相关部门颁布了行业相关政策发展规划。
——市场规模现状：主营业务收入不断扩大
中国新车生产为我国新车零部件配套市场的发展提供了发展空间，同时不断增长的汽车保有量下，汽车维修与改装对零部件的需求也在不断增长，促使我国汽车零部件行业不断壮大。
2019年，在汽车整体市场滑坡、新能源汽车补贴下降、排放标准逐渐升高等因素影响下，零部件企业面临着前所未有的压力。但我国汽车零部件制造业仍呈现稳定增长趋势。根据中国汽车工业协会对13750家规模以上汽车零部件企业统计，全年累计主营业务收入万亿元，同比增长。初步估算，2020年中国汽车零部件制造业主营业务收入在万亿元左右。
注：1)同比增速数据由于规模以上企业数量变动，每年统计口径有所不同，同比数据均为当年规模以上企业生产数据进行同比。
2)2020数据为初步测算数据，仅供参考。
——进出口现状：进出口金额呈现下行
2014年以来，中国汽车零部件行业的稳步发展之下，我国汽车零配件的进出口得到良好发展。2017-2019年，中国汽车零配件进出口金额均呈波动下降趋势，2019年汽车零部件进出口分别为亿美元、亿美元，同比分别下降、。
这在一定程度上反映出当前市场下，零部件企业普遍面临着较大的压力。2020年1-11月，汽车零配件进口金额294亿美元，同比增长;汽车零配件出口金额亿美元，同比下降。
从四大类汽车零部件产品进出口结构来看，汽车零部件、附件及车身在进出口市场占比均为第一，占比分别为和;汽车、摩托车轮胎出口金额占比达，进口金额占比仅为;发动机在汽车零部件产品进出口市场中占比均在10%以下。
注：内圈为进口产品结构，外圈为出口产品结构。
——市场研发现状：多方机构合作成为趋势
目前，我国汽车零部件行业发展依然存在技术瓶颈，尤其是在智能网联汽车零部件、新能源汽车零部件和节能汽车核心零部件技术方面。
为了解决技术瓶颈，零部件企业在加强自身产品研发投入的同时，也在积极寻求与相关单位的合作。如下图所示，有的整车企业与零部件企业合作研发汽车零部件，如上汽大众和日本瑞萨共同成立汽车电子联合实验室;有的整车企业与IT企业合作开发汽车零部件，如江淮汽车与华为合作开展智能汽车解决方案、企业信息化、智慧园区、智能工厂等领域的研究;
有的零部件企业与IT企业合作，如伟世通与腾讯合作开发自动驾驶技术以及数字化AI座舱解决方案;同时研究机构也积极参与合作，共同研究推动我国汽车零部件产业发展。可以看出，未来“多方合作，共同研发”模式将成为推动我国汽车零部件产业发展的重要趋势。
中国汽车零部件行业竞争及投资兼并现状
——区域竞争格局：零部件产业集群效应凸显
我国汽车零部件工业是伴随整车厂起步发展的，基本都是围绕整车生产基地，呈现集群式发展。经过多年发展，中国已形成东北、京津冀、中部、西南、珠三角及长三角六大汽车零部件产业集群。在六大产业集群中，汽车零部件产业产值占全产业的80%左右。围绕整车企业，汽车零部件企业以“扩规模、调结构、提升附加值”为抓手，提高了产业链纵向延伸和横向合作的效率，产业链协同效应初步显现，结构竞争优势大幅提升，集群规模和集群效应更加凸显。
——企业竞争格局：中国企业竞争力提升
在2020年国际百强榜单中，排在前五位的企业是德国博世、德国大陆、日本电装、加拿大麦格纳和德国采埃孚，有11家中国汽车零部件企业入选，分别是潍柴集团、华域汽车、海纳川、均胜电子、宁德时代、中航汽车、广汽零部件、玉柴集团、中策橡胶、中信戴卡、法士特集团。
其中，潍柴集团零部件业务收入总额以亿位居国际百强榜单第8位，位居中国汽车零部件企业百强榜首位。
总体来看，中国企业的规模化能力在增强，入围2020年全球百强榜的中国企业由2019年的8家增加到了11家，排名均有所提升。
——投资兼并现状：汽车零部件企业投资并购加快
——投融资市场繁荣。近年来，中国汽车零部件市场已经进入规模化发展阶段。2014-2020年中国汽车零部件产业投融资市场呈现波动增长态势，市场于2015年达到峰值，投资数量和投资金额分别为88件和亿元。2020年，中国汽车零部件产业投资规模为亿元，汽车零部件还有很大投资空间。
未来零部件企业投资将更加活跃，通过研发投入推动技术创新，实现零部件产业升级进而推动中国汽车零部件产业升级，实现汽车零部件从低端制造向科技含量高的领域发展。
——新能源汽车和智能网联汽车领域投资并购加快。
据不完全统计，2019年我国汽车零部件企业完成了21宗投资并购类的案例，其中传统汽车相关产品的投资并购案例有7宗，新能源汽车及智能网联汽车零部件产品投资并购案例有14起。
从传统汽车零部件领域的投资并购案例来看，主要涉及核心零部件系统相关产品、轮胎、车身附件等方面。从新能源及智能网联汽车零部件领域投资并购来看，主要涉及动力电池、无人驾驶、智能平台等方面。
中国汽车零部件行业发展前景及趋势分析
——发展趋势：汽车售后市场成为主要增长点
受到“重整车、轻零件”的政策倾向影响，我国汽车零部件企业长期面临技术空心化危局。大量中小规模汽车零部件供应商产品线单一、技术含量低、抵御外部风险能力弱。近年来，原材料和人工成本的攀升使得汽车零部件企业的利润率波动下滑。
《汽车产业中长期发展规划》指出，培育具有国际竞争力的零部件供应商，形成从零部件到整车的完整产业体系。到2020年，形成若干家超过1000亿规模的汽车零部件企业集团;到2025年，形成若干家进入全球前十的汽车零部件企业集团。
未来在政策支持下，我国汽车零部件企业将逐步提高技术水平与创新能力，掌握关键零部件核心技术;在自主品牌整车企业的发展带动下，国内零部件企业将逐步扩大市场份额，外资或合资品牌占比将有所下降;
同时我国目标在2025年形成若干家进去全球前十的汽车零部件集团，行业内的兼并将会增多，资源向头部企业集中;随着汽车产销量触及天花板，汽车零部件在新车配套领域发展有限，巨大的售后市场将成为汽车零部件行业增长点之一。
——发展前景：行业向好趋势不变
受益于国内外整车行业发展和消费市场扩大，国内汽车零部件行业呈现出良好的发展趋势。尽管在疫情影响下汽车消费市场转冷，但长期向好势头不变，汽车零部件行业仍面临较大的发展机遇。来自政策层面的大力支持，为零部件行业的发展夯实了基础。随着技术创新，我国国内零部件配套体系逐步与世界接轨，中国的汽车零部件产业仍将保持良好的发展趋势。前瞻预测，至2026年我国汽车零部件行业主营业务收入将突破万亿元。
更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国汽车零部件制造行业深度市场调研与投资前景预测分析报告》。
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
略......完整报告请咨询客服
这个简单，但我没写过报告什么的，格式不太会，给你点提示吧。首先从射雕看，那就待看射雕人物了，代表人物就是郭靖。郭靖的侠义观是什么？第一，不拘小节，重情重义，从杨康如此待他，他还不计前嫌把他当兄弟可以看出。第二，为国尽忠，蒙古王子是他好兄弟，在蒙古他能获得高官厚禄，但以郭靖的重情重义，这时也变得无情，和少时朋友对立，可见当情义碰到上升到国家高度的情感的时候，抛弃情义而取国家，这是金庸的一贯观点。第三，尊师重道，从郭靖武功高于丘处机，而丘处机某些事对郭靖不太友善……但郭靖依旧重重阳宫为师家重地可见一斑。第四，讲信誉，这点郭靖也行，但突出的是丘处机和江南七怪的打赌，为一个赌约而履行十数年不是一般人做得到的……再往后对待女人啦，打抱不平啦那些就不帮你总结了。
人仿佛任何感人肺腑刚刚好
文/ Green枫叶 郭靖从小在蒙古大漠长大，拜了蒙古神射手哲别为师，学习射箭。之后，“江南七怪”找到了郭靖，成了他的师父团，可郭靖因无内功，练功遇到了瓶颈。 全真教掌教，“丹阳子”马钰道长适时出现，点拨郭靖习得睡觉与呼吸的心法，郭靖习得心法之后，迅速摆脱了练功的瓶颈，后得洪七公亲传降龙十八掌，与周伯通结拜，习得周伯通自创武功—左右互搏术。由此可见，以全真教掌教马钰道长传授郭靖内功心法为节点，郭靖的武功由量变产生了质的飞跃。 看过《射雕英雄传》，或许有不少人觉得郭靖木讷寡言，甚至有些愚钝。退一步来说，若郭靖如杨康那般贪慕荣华富贵，醉心于权力，怕是没有人愿意教郭靖了。马钰道长本来是担心郭靖打不过丘处机道长执教的杨康，见缝插针，教了郭靖，郭靖的师父团不是看郭靖武功精进，断然不可能接受马钰道长对郭靖的指教。丘处机道长执教杨康，一言不合就和丘处机道长闹翻了。后来，杨康央求梅超风收他为徒，也是几经折腾，梅超风才勉强同意了。 杨康一生贪慕荣华富贵，醉心权力，实际也没习得什么上乘的武功。而郭靖本来是可以成为蒙古华筝公主的金刀驸马，成吉思汗的乘龙快婿，郭靖并没有贪慕这些，并不比杨康当时所拥有的荣华富贵逊色的财富地位。郭靖遇到黄蓉之后，果断地离开了蒙古大漠，华筝痴心的眼泪也最终没唤回郭靖坚决的心。 郭靖一路上频遇如哲别，“江南七怪”，马钰道长，洪七公及周伯通等武学名师，而这些名师都愿意执教或是点拨他，助他武功精进，最终，登顶武学巅峰，成为一代大侠。 上天并没有亏待郭靖这个品行敦厚的忠实人。郭靖在节骨眼上，听明白人的劝，果断地取舍，尊师重道，低调行事，不露锋芒，蛰伏之后，赢得众多名师点拨，终获人生的集大成。 由此可见，郭靖大智若愚，是一个懂得取舍，拥有大智慧，大视野的人。相比而言，同期的杨康，醉心权力，死于非命，终没得善终。
《百家讲坛》里孔庆东讲过金庸的小说，一共15集，说得很详细，你要有时间就去听听，一定有你想要的内容，没时间，就没办法了。baidu上随便搜索一下就有了。
光模块行业行业主要上市公司：新易盛(300502)、中际旭创(300308)、特发信息(000070)、博创科技(300548)、光迅科技(002281)、九联科技(688609)、华工科技(000988)、亨通光电(600487)、中天科技(600522)、剑桥科技(603083)。
本文核心数据：光通信器件成本结构、高端光芯片产品研发情况等。
光芯片是光器件的核心零部件
光芯片主要用于光电信号转换，，遵循“Chip-OSA-Transceiver”的封装顺序，激光器芯片(Chip)通过传统的TO封装或新兴的多模COB封装形式制成光模块(Transceiver)。在光通信系统中，常用的核心光芯片主要包括DFB、EML、VCSEL 三种类型，分别应用于不同传输距离和成本敏感度的应用场景。
光通信器件根据其物理形态的不同，一般可以分为：芯片、光有源器件、光无源器件、光模块与子系统这四大类，其中，光芯片为光器件(光有源器件和光无源器件)的重要组成部分，而光器件是光模块的重要组成部分。
光芯片的生产流程基本可以分为芯片设计、基板制造、磊晶成长和晶粒制造四个流程，可见其技术壁垒较高，其生产流程具体如下：
国内高速光芯片国产化率低
根据我国光芯片研发能力和出货能力，目前我国光芯片供应商共分为三个梯队。第一梯队主要为华为海思、光迅科技和敏芯半导体等，具有一定研发高端光芯片的能力;第二梯队中，海信宽带、中科光芯和陕西源杰等企业对中低端光芯片有较好的出货能力;第三梯队则为其他低速光芯片厂商。
目前，高速光芯片核心技术主要掌握在美日厂商手中。2018年1月，工信部颁布《光器件产业发展路线图(2018-2022年)》，将光芯片国产化上升为国家战略。而中美贸易摩擦与中兴禁售事件或将促使中国加大力度扶持高速光芯片，国产化进程有望进一步提速。
目前中国核心光芯片及电芯片国内外产品化能力对比如下：
国内高端光芯片多在研发阶段
目前，我国高端光模块上游光芯片仍然受限于海外领先企业，以100Gb/s 10/40km光模块核心光芯片53G Baud为例，目前我国大部分头部企业仍在研发阶段，而以SEDI等为代表的国际领先厂家已经基本度过样品阶段实现了规模化量产。
光芯片发展趋势
从中国光芯片的发展趋势以及历年光芯片市场规模变化情况来看，未来五年中国光芯片产业仍将快速发展。尽管低端光芯片市场竞争较为激烈，但行业前景较好，政策支持力度强，未来仍将有大量企业入局，随着光模块行业龙头效应愈加明显，我国高端光芯片国产替代率也将稳步提升。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国光模块行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
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近期，硅片尺寸之争再起，硅片龙头隆基股份推出 M6 大硅片产品，并同时发布大硅片组件 Hi-MO4，清楚 表明了力推 M6 的意愿。那么 历史 上硅片尺寸经历过怎样的变化过程?隆基为何要力推 M6?与另一尺寸路线 方单晶相比，M6 有何优势，二者谁将胜出?M6 之后，是否会有更大尺寸的硅片产品推出?本报告试图 解答这些问题。
光伏硅片尺寸源自半导体，经历了从 125 到 156，从 M0 到 M2 这一不断增大的过程。 光伏硅片尺寸标准源 自半导体硅片，在摊薄成本和提高品质这两大需求的推动下，半导体硅片尺寸不断增大，光伏硅片也随之经历 了从小到大的过程。近年来，光伏硅片尺寸经历了 3 次较大的变革:1)1981 至 2012之间，硅片边距由 100 和 125 大幅度增大为156，成本大幅摊薄;2)2013 至 2017年，硅片规格从 M0(边距 156，直径 200)变革为 M1 (边距 ，直径 205)与 M2(边距 ，直径 210)，组件尺寸不变，硅片尺寸增大，从而摊薄成本;3) 目前正在进行中的变革是硅片规格从 M2 变革为 方单晶或者M6大硅片，这次变革增厚了产业链各环节 利润空间，并将硅片尺寸推至当前设备允许的极限。
增大硅片尺寸的驱动力是提高溢价、摊薄成本、拓展利润空间，在这些方面上 M6 比 方单晶更有优 势。 在电站建设中，使用大硅片高功率组件可以减少支架、汇流箱、电缆等成本，从而摊薄单瓦系统成本，为 组件带来溢价;在组件售价端， 方单晶可溢价 2 分钱，M6 可溢价 8 分钱。在制造成本端，大硅片本身可 以摊薄硅片、电池、组件生产环节的非硅成本，从而直接增厚各环节利润;在硅片、电池、组件总成本方面: 方单晶可降低 2 分钱，M6 可降低 5 分钱。因而，总的来看， 方单晶的超额利润为 4 分钱，M6 超 额利润为 13 分钱，M6 的空间更大。在目前的价格水平下， 方单晶所获超额利润基本留在了硅片环节， 而 M6 大部分超额利润流向了组件环节。推广 M6 硅片的原动力在于增厚产业链各环节利润。在定价方面，我 们认为 M6 定价紧跟 M2 即可始终保持竞争优势，使得各环节的摊薄成本内化为本环节的利润，从而使各环节 毛利率均有提高。
M6已达部分设备允许尺寸的极限，短时间内硅片尺寸标准难以再提高。 增大硅片尺寸的限制在于现有设 备的兼容性。通过梳理拉棒切片、电池、组件三个环节用到的主要生产设备，我们发现现有主流设备可以兼容M6硅片，但这一规格已基本达到现有设备允许的尺寸上限，继续增大硅片尺寸则需重新购置部分设备，使得增 大尺寸带来的成本下降被新购设备带来的成本上升所抵消。因而短时间内硅片尺寸标准难以再提高，M6 将在相 当长的一段时间内成为标准上限。
硅片形状分类:方形和准方形
从形状来看，硅片可以分为方形硅片和准方形硅片两大类。方型硅片并非完全正方，而是在四角处也有小 倒角存在，倒角长度 B一般为 2 mm 左右。准方形硅片四角处为圆倒角，尺寸一般比方型硅片的倒角大很多， 在外观上比较明显。
硅片的关键尺寸:边距
对方形硅片来说，因为倒角长度变化不大，所以描述其尺寸的关键在于边距 A。 对准方形硅片来说，由于其制作过程为圆棒切方然后切片，倒角为自然形成，因而其关键尺寸是边距 A 与直径 D。
尺寸标准:源自半导体硅片
光伏硅片与半导体硅片技术本身极为相似，半导体产业规模化发展早于光伏，因而早期光伏硅片尺寸标准 主要源自半导体硅片行业。
半导体硅片尺寸经历了从小到大的过程。60 年代出现了 英寸的单晶硅片;1965 年左右开始出现少量 的 英寸硅片;1975 年左右出现 4 英寸硅片;1980 年左右出现 6 寸片;1990 年左右出现 8 寸片;2000 年左 右出现 12 寸片;预计 2020 年左右 18 寸片将开始投入使用。
半导体硅片尺寸不断增大的根本驱动力有两条:1)摊薄成本;2)提高品质。硅片尺寸越大，在制成的每 块晶圆上就能切出更多芯片，从而明显摊薄了单位成本。同时随着尺寸的增大，边缘片占比将减少，更多芯片 来自于非边缘区，从而产品质量得到提高。
近年来光伏硅片尺寸经历了3 次变革
光伏硅片尺寸标准的权威是 SEMI(国际半导体产业协会)。跟踪其标准发布 历史 ，可以发现近年来光伏硅片尺寸经历了 3 次主要的变革:
1) 由 100 和 125 大幅度增大为 156;此阶段为 1981 至 2012 之间。以 2000 年修改版后的标准 SEMI M6-1000 为例，类原片有 100/125/150 三个尺寸，对应的边距均值分别为 100/125/150 mm，直径分别为 125/150/175 mm，即严格按照半导体硅片尺寸来给定。2012 年，原 SEMI M6 标准被废止，新的 SEMI PV22 标准开始生效，边距 156 被加入到最新标准中;
2) 由 156(M0)小幅调整至 (M2);在标准方面，通过修订，新增的 M2 标准尺寸被纳入 SEMI 标 准范围内，获得了业界的认可;
3)由 (M2)小幅调整至 或者大幅增大为 166。此次变革尚在进行中。
第一次尺寸变革:125 到 156
2012 年前，光伏硅片尺寸更多地沿用半导体 6 寸片的规格，但由于电池生产设备的进步和产出量提升的需求，125 mm 硅片逐步被市场淘汰了，产品大多集中到156 mm 上。
从面积上来看，从 125 mm 硅片过渡到 156 mm，使硅片面积增大 50%以上，大大提高了单个组件产品功率，提高了资源开发与利用效率。
相比边距，当时直径的规格较多。边距 125 对应直径 164 mm 为主流，边距 156 对应直径 200 为主流(M0)。
第二次尺寸变革:M0 到 M1 再到 M2
第二次尺寸变革主要是指从 M0(边距 156 mm，直径 200 mm)变革为 M1(边距 mm，直径 205 mm) 与 M2(边距 mm，直径 210 mm)。这一变革在组件尺寸不变的情况下增大了硅片面积，从而提高了组件 封装效率。硅片面积的提升主要来自两个方面:1)边距增大使硅片面积增大，主要得益于设备精度不断提高， 可以增大硅片边距、减小组件排版时电池间的冗余留白;2)圆角尺寸减小使硅片面积增大，主要得益于拉棒成 本的不断降低，可使用更大直径的硅棒以减小圆角尺寸。
这一变革由中国硅片企业推动，并在 2017 年得到 SEMI 审核通过，成为行业统一的尺寸。2013 年底，隆基、 中环、晶龙、阳光能源、卡姆丹克 5 家企业联合发布 M1 与 M2 硅片标准，在不改变组件尺寸的前提下，M2 通 过提升硅片面积使组件功率提升一档，因而迅速成为行业主流尺寸。
设备无需更改，1 年时间完成切换。此次尺寸改动较小，设备无需做大更改即可生产 M2 硅片，因而切换时 间较短。以隆基为例，在其 2015 年出货产品中，M1 硅片占比 80%，M2 占比仅为 20%;2016 年 M2 占比已达 98%;2017 年已完全不再生产 M0 与 M1 硅片。
第三次尺寸变革:从 M2 到 M6
M2 尺寸标准并未持续很长时间。由于市场对高功率组件的需求高涨，而已建成的电池产线通过提高效率来 提升功率相对较难，相比之下通过增大电池面积来满足更高的组件功率需求成为了部分厂商的应对之策，使得 硅片尺寸出现了 、、、、 等多样化规格，给产业链的组织管理带来极大的不便。
在此情况下，业内再次考虑尺寸标准化问题，并出现了两种标准化方案:1) 全方片。这一方案在不 改变现有主流组件尺寸的情况下将硅片边距增加到极限 mm，同时使用方形硅片，以减小倒角处的留白， 从而使得硅片面积增加 3%，对应 60 型组件功率提升约 10W;2)166 大硅片(M6)。这一方案是当前主流生产 设备所允许的极限尺寸，统一到这一尺寸后业内企业难以再通过微调尺寸来提升功率，从而使得此方案的持久 性潜力更大。与 M2 硅片相比，其面积增益为 12%，对应 60 型组件功率提升约 40W。
使用大硅片的驱动力有以下两点:
1)在电站建设中，使用大硅片高功率组件可以减少支架、汇流箱、电缆等成本，从而摊薄单瓦系统成本， 为组件带来溢价;
2)在制造端，大硅片本身可以摊薄硅片、电池、组件生产环节的非硅成本，从而直接增厚各环节利润;
组件售价: 可溢价 2 分钱，M6 可溢价 8 分钱
电站的系统成本由组件成本和非组件成本构成，其中非组件成本可以分为两大类:1)与组件个数相关的成 本，主要包括支架、汇流箱、电缆、桩基和支架安装成本等;2)与组件个数无关的成本，主要包括逆变器和变 压器等电气设备、并网接入成本、管理费用等，这部分一般与电站容量相关。在电站容量一定的情况下，组件 个数取决于单个组件功率，因而组件个数相关成本也可叫组件功率相关成本。
对于尺寸、重量相近的光伏组件，在其设计允许范围内，支架、汇流箱、电缆等设备与材料的选型可不做 更改。因而对于单个组串，使用 M2、 全方片和 M6 三种组件的成本相同，由此平摊至单瓦则其组件个数 相关的成本被摊薄， 全方片比 M2 便宜 2 分钱，M6 比 M2 便宜 8 分钱。因此在组件售价端， 全方 片的组件最多可比 M2 的组件溢价 2 分钱，M6 的组件最多可比 M2 的组件溢价 8 分钱。在前期推广阶段，组件 厂可能将此部分溢价让利给下游电站，以推动下游客户偏好转向 M6 硅片。
组件成本: 可摊薄 2 分钱，M6 可摊薄 5 分钱
在总成本方面， 方单晶比 M2 低 2 分钱，M6 比 M2 低 5 分钱。这一成本降低是制造端产业链推广 M6 源动力，也是推广 M6 为产业链增厚的利润空间。拆分到各环节来看: 1)硅片单瓦成本方面， 方单晶硅片比 M2 硅片低 分钱，M6 硅片比 M2 硅片低 分钱; 2)电池成本方面， 方单晶比 M2 低 分钱，M6 比 M2 低 分钱; 3)组件成本方面， 方单晶比 M2 低 分钱，M6 比 M2 低 分钱。
硅片成本测算
硅片成本可拆分为硅成本、非硅成本、三费。其中:
1)硅成本与方棒面积成正比，即 M6 比 M2 贵 12%( 元/片)， 比 M2 贵 3%( 元/片);
2)非硅成本中，在拉棒成本方面，圆棒直径变粗使得拉棒速度降低幅度小于圆棒面积增大幅度，最终 M6 比 M2 便宜 ( 元/kg); 方单晶切方剩余率较低，最终使其比 M2 贵 ( 元/kg)。切片成 本大致与方棒面积成正比，最终使得 M6 非硅成本比 M2 贵 ( 元/片)， 比 M2 贵 ( 元/片);
3)三费均以元/片计。
综合来看，在单片成本方面，M6 比 M2 贵 ( 元/片)， 比 M2 贵( 元/片);平摊到单瓦成本，M6 比M2便宜 元/W， 与 M2 基本持平。
非硅成本由拉棒成本和切片成本两部分组成。在单位重量拉棒成本方面，直径越大则单位重量长晶速度越快，因而M6 比 M2 便宜;方单晶切方剩余率低，因而 方单晶比 M2 贵。
电池成本测算
置成本、非硅成本、三费。其中: 1)硅片购置成本与硅片定价策略有关，这里以 2019-6-20 价格为例，M2/ 方单晶/M6 三种硅片含税价格分别为 元/片，摊薄到单瓦后，M6 与 M2 相近， 比 M2 贵 元/W; 2)非硅成本方面，M6 比 M2 降 元/W， 比 M2 便宜 元/W; 3)三费均假设为 元/W。
综合来看，电池环节的附加成本变化不大。
具体来看，在非硅成本中，银浆、铝浆、TMA 等的用量与电池面积相关，最终单瓦成本不变;折旧、人工 等与容量产能相关的成本会被摊薄。
组件成本测算
组件成本可拆分为电池购置成本、非硅成本、三费。其中:
1)电池购置成本与电池定价策略有关，目前 M2/ 方单晶两种电池含税价格为 元/W，M6 电池尚无公开报价，考虑到目前 M6 与 M2 硅片单瓦定价相同，且电池成本变化不大，因而假设定价与 M2 相同;
2)非硅成本方面，M6 比 M2 便宜 元/W， 比 M2 便宜 元/W;
3)三费均假设为 元/W。
综合来看，电池环节的附加成本降低幅度大于电池环节，但依然变化不大。
具体来看，在非硅成本中，EVA、背板、光伏玻璃等主要组成部分随本来就以面积计价，但 M6 与 产品提高了面积利用率，成本会有小幅摊薄;同时产线的产能节拍不变，但容量产能增加。从而接线盒、折旧、 人工等成本会被摊薄。
各环节利润分配: 超额利润在硅片，M6 超额利润在电池和组件
超额利润 4 分钱，M6 超额利润 13 分钱，M6 利润空间比 方单晶大约高 4 个百分点。在组件 售价端， 可溢价 2 分钱，M6 可溢价 8 分钱;在成本端， 可降低 2 分钱，M6 可降低 5 分钱，因而 超额利润为 4 分钱，M6 超额利润为 13 分钱。在所有环节均自产的情况下， 可提高净利率 个 百分点，M6 可提高净利率 个百分点。
在利润分配方面，在目前的价格水平下， 方单晶所获超额利润基本留在了硅片环节。M6 电池和组件 尚无公开报价，按照假设电池售价 元/W、组件售价 元/W 来计算，超额利润在硅片/电池/组件环节的 分配大致为 元/W，大部分超额利润流向了组件环节。
推广 M6 硅片的原动力在于增厚产业链各环节利润。由于目前硅片尺寸的另一选择是，所以推广 M6 需要在产业链各环节利润空间上同时大于 M2 和 方单晶。
静态情景:M6 组件定价与 M2 相同，让利下游电站，推动渗透率提升
最直接的推广方式是将 M6 组件价格设定为与 M2 相同，从而将电站端的系统成本摊薄让利给下游电站， 快速提升下游电站对 M6 组件的认可度。
目前 M2 组件价格为 元/W，若 M6 组件价格同样定为 元/W，则相应的 M6 电池价格需要下调为 元/W，与 M2 电池价格相同，以保证组件环节 M6 净利率大于 M2;硅片价格可以维持 元/片不变，此 时电池净利率可保持在 ，依旧高于 M2 电池的净利率 。在此情境下，M6 各环节净利率均超过 M2， 有利于 M6 推广。
与 方单晶相比，此时 M6 各环节超额利润为 5 分钱，而 方单晶超额利润为 4 分钱，M6 更有 优势。具体到各环节来看，M6 硅片环节净利率稍低，但电池和组件环节净利率高，更有利于全产业链共同发展。
动态情景:M6 定价紧跟 M2 即可始终保持竞争优势
在组件价格方面，M6 与 M2 定价保持一致，即可使 M6 组件保持在下游电站选型中的竞争优势。
在电池价格方面，M6 与 M2 定价保持一致，则可使组件环节的成本摊薄沉淀为组件环节的利润，使得对下 游组件厂来说生产 M6 组件时的毛利率始终高于 M2，因而 M6 组件更有吸引力。
在硅片价格方面，保持 M6 与 M2 单位面积的价格相同，则可使电池环节的成本摊薄沉淀为电池环节的利润，使得对电池厂来说生产M6 电池时的毛利率始终高于 M2，因而 M6 电池更有吸引力。
对硅片环节来说，保持 M6 与 M2 单位面积的价格相同则 M6 净利率比 M2 高 4 个点，硅片环节亦有推广动 力。这也为后续继续降价让利给电池、组件、电站留出了更多空间。
增大硅片尺寸的限制在于现有设备的兼容性。通过梳理拉棒切片、电池、组件三个环节用到的主要生产设 备，我们发现现有主流设备可以兼容 M6 硅片，但这一规格已基本达到现有设备允许的尺寸上限，继续增大硅 片尺寸则需重新购置部分设备，使得增大尺寸带来的成本下降被新购设备带来的成本上升所抵消。
拉棒与切片环节:单晶炉等关键设备裕度大，部分设备接近尺寸上限
在拉棒与切片环节，生产工艺主要分为拉棒、切方、切片三步，分别用到了单晶炉、截断机与开方机、切 片机等 4 种设备。总的来看，对于 M6 硅片来说，单晶炉与开方机尺寸尚有较大余量，截断机已接近部分厂家 设备尺寸的上限。
单晶炉:热屏尺寸尚有较大余量。当前主流单晶厂家热屏内径均留有较大余量。M2 硅片外径为 210 mm， 对应的圆棒直径为 214 mm 左右;M6 硅片外径为 223 mm，对应的圆棒直径为 228 mm。当前主流单晶炉热屏内 径在 270 mm 左右，拉制直径 228 mm 硅棒完全可行，且无须重大改造。
截断机:M6 尺寸在目前设备加工规格范围内，但已接近设备加工规格上限。切断机用于将硅棒切成小段， 其加工规格较难调整。以连城数控官网提供的多线切断机主要参数来看，其适用的单晶硅棒直径为 155-230 mm。 而 M6 硅片对应的圆棒直径是 228 mm，在该设备加工规格范围内，已接近设备加工规格上限。
开方机:加工尺寸裕度较大。开方机用于将圆棒切成方棒。以高测股份单棒四线开方机为例，其切割棒料 直径为 200-300 mm，开方尺寸为 157-210 mm。M6 硅片对应的方棒直径为 223 mm，开方尺寸为 166 mm，现有 设备裕度较大。
电池环节:扩散炉内径最关键，目前可满足要求
目前主流 PERC 电池的生产工艺分为清洗制绒、扩散、刻蚀、镀膜、激光刻划、印刷栅线、烧结等工序，涉 及的关键设备有扩散炉、PECVD、激光刻槽机、丝网印刷机、烧结炉等。其中扩散炉、PECVD、烧结炉等管式加 热或真空设备尺寸难以调整，因而是硅片加大尺寸的瓶颈环节。若硅片尺寸超出现有设备极限，则只能购置新 设备，成本较高。目前常见的管式设备内径最小 290 mm。
扩散炉:圆棒直径需小于扩散炉炉管直径。在扩散工序中，一般使用石英舟承载硅片，然后将石英舟放置 于扩散炉炉管中。在扩散炉中，硅片轴线方向一般与扩散炉轴线方向平行，因而硅片尺寸需在扩散炉炉管截面 之内，即硅棒的圆棒直径需小于扩散炉炉管直径，且需要留有一定的操作空间。将硅片边距由 mm 提高 到 166 mm 的同时，硅片外径将由 210 mm 增大到 223 mm，对于内径 290 mm 的扩散炉来说尚可行。在石英舟 方面，其尺寸经过合理设计一般可以满足M6 硅片进出炉体的要求。
PECVD:硅片边距需小于 PECVD 炉管内径。PECVD 与扩散炉的情况有以下两点不同:1)在 PECVD 中，使 用石墨舟装载硅片;2)硅片轴线与 PECVD 炉管轴线垂直放置，因而只需硅片边距小于 PECVD 炉管内径即可。 为了提高 PECVD 产能，炉管内径一般较大，以叠放更多硅片。将硅片边距由 mm 提高到 166 mm 对于内 径 450 mm 的 PECVD 来说无障碍。
丝网印刷机:M6 硅片可兼容。丝网印刷机的传输系统、旋转平台、刮刀头、视觉系统均与硅片尺寸相关。
以科隆威为例，其官网挂出的唯一一款全自动视觉印刷机PV-SP910D 可兼容 M6 硅片。
组件环节:排版串焊与层压设备均近极限
组件环节主要分为排版串焊、叠层、层压、装框、装接线盒、固化清洗、测试包装等工序，主要需要用到 排版机、串焊机、层压机等设备。
排版串焊:可兼容，问题不大。排版串焊机的关键尺寸是组件长和宽，若组件尺寸在设备允许范围内，则 只需更改设置即可适用于大硅片组件;若超出设备允许的最大组件尺寸，则很难通过小技改来兼容。以金辰的 高速电池串自动敷设机为例，其适用玻璃组件范围为长 1580-2200 mm、宽 800-1100 mm。预计使用 M6 硅片的 72 型组件长 2120 mm、宽 1052 mm，在排版串焊设备允许范围内。
层压:层压机尺寸已达极限。层压机的层压面积较大，一般一次可以处理多个组件。以金辰 JCCY2336-T 层 压机为例，其层压面积为 2300 mm×3600 mm。在使用 M2 硅片时，该层压机一次可处理 4 块 60 型组件，或 3 块 72 型组件。在使用 M6 硅片时，该层压机同样可以一次处理 4 块 60 型组件或 3 块 72 型组件。对于 60 型组 件来说，处理 M2 硅片组件时，该层压机长度方向的余量为 240 mm，较为宽裕;但处理M6 硅片组件时，由于 单片电池尺寸增大 mm，60 型组件长度将加长 ，层压机长度方向的余量仅剩 55 mm，较为紧张。
辅材尺寸易调整。组件辅材主要包括光伏玻璃、EVA、背板、接线盒等。其中光伏玻璃、EVA、背板目前幅 宽可生产 166 及更大尺寸材料，仅需调整切割尺寸即可。接线盒不涉及尺寸问题，仅需考虑组件功率提高后接 线盒内部线缆材料可能需要使用更高等级材料。
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AI芯片行业仍处在发展阶段
人工智能核心的底层硬件AI芯片，经历了多次的起伏和波折，自诞生以来不断实现升级和进步。2006年Hinton发表“多层神经网络”论文，证明了大规模深度学习神经网络学习的可能性，AI芯片自此得到飞速的发展;
2014年陈天石博士研究团队发布DianNao系列论文，开启ASIC芯片研究领域。随着深度学习算法的快速发展，各个应用领域对算力提出愈来愈高的要求，传统的芯片架构无法满足深度学习对算力的需求，能够加速计算处理的人工智能芯片进入快速发展的阶段。
AI芯片主要分传统芯片和智能芯片两类
AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作，但是在芯片架构、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展;
智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用和专用两种类型。其中通用型智能芯片具有普适性，在人工智能领域内灵活通用;专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的。
全球集成电路市场规模波动上升，AI芯片是新方向
根据全球半导体贸易统计组织的统计数据显示，2019年全球集成电路市场规模达3304亿美元，较2018年出现回落。随着产业信息化、智能化的深入，集成电路市场规模将迎来新一轮上升趋势，其中AI芯片将成为引领产业增长的主流技术方向。
2019年全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。
半导体产业向中国转移，国产AI芯片迎来新机遇
全球半导体产业发展至今，总共有三次转移历程。第一阶段：由美国转移到日本。日本从装配开始全面学习美国半导体技术，电器时代向PC时代转变;
第二阶段：由美国、日本转移到台湾、韩国。日本芯片产业受美国施压及本土经济乏力而衰落。PC时代持续繁荣;
第三阶段：由美国、台湾、韩国转移到中国。中国芯片产业拥有巨大下游市场，劳动力丰富，且背靠国家产业政策和活跃社会资本的支持。PC时代向万物互联、人工智能时代转变，激发对AI芯片的需求。
更多数据参考前瞻产业研究院发布的：《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》。
从美国对华为的制裁以及疫情影响导致全球缺芯，这些致命因素无疑加重了我国集成电路业的发展，我国部分高端芯片和元器件短期内无法实现国产替代，只能大规模依赖进口。
我国倚重进口主要缘于国产芯片与国际水平差距太大，而信号链芯片相较于电源管理芯片的设计更为复杂。我国在政策措施扶持下，中国集成电路新增产线的陆续投产以及快速发展的势头。
我国所需核心芯片主要依赖进口，中国芯片封装企业市场目前的占有率较高，部分在高端芯片器件封装领域有较大突破。集成电路产品在功能稳定的同时，需要更小的体积及更少的外围器件，有分析师预测到2030年集成电路产业将扩大至5倍以上。
半导体芯片作为数字时代的基石。
不仅是是信息技术产业的核心，更是保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业，已经成为了全世界的必争赛道。芯片国产化替代已经到了加速的窗口期，这也将给A股的芯片板块带来巨大的投资机遇。
拜登签署了《芯片和科学法案》。美国在“芯片法案”中加入“中国护栏”条款，进一步限制和阻止中国芯片先进制造能力的发展。虽然美国出口管制政策短期对国内产业链有所影响，但中长期来看更加凸显国内半导体核心底层产业链自主可控的重要性。
国际石油价格在最近这段时间之内大涨，也使得部分小伙伴很重视这个行业。
非常多人好奇：石化油服作为石油行业的领军企业，接下来的表现优不优秀呢？
下面，咱们就来一起了解了解石化油服，让大家对石化油服有更多了解。
在开始分析石化油服股票前，我整理好的石油行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：石油行业龙头股一览表
一、从公司角度来看
公司介绍：石化油服是中国大型的石油工程和油田技术综合服务提供商，经营范围涵盖石油、天然气、化工、房屋建筑、电力、消防等的工程，拥有超过50年的油田服务经验。在上游领域，石化油服已经是全球最大的十家油服装备公司之一，同时，石化油服在中国也属于极具影响力的油服行业领导者。
简单介绍完石化油服这家企业，我们再聊聊它有哪些亮点。
亮点一：具备先进的勘探开发技术和研发能力
石化油服在项目执行这方面，能力十分出众，拥有以下这些代表性项目：普光气田、涪陵页岩气、元坝气田、塔河油田等等，同时其勘探开发技术和研发能力在业内保持数一数二的地位，具有一批自主知识产权的核心技术。
亮点二：能够提供覆盖全产业链的服务
针对整个石油服务产业链，石化油服具备覆盖全部的能力，除去具备的一系列开采机器之外，并且，公司也连续多年与境外国家的商家合作，例如沙特阿美公司、科威特石油公司和厄瓜多尔国家石油公司等等。
由于篇幅受限，更多关于石化油服的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】石化油服点评，建议收藏！
介绍完了石化油服，接下来我们再来看看石化油服所处的行业，是否值得我们关注和投资。
二、从行业角度来看
石油价格增长推进营收，也是受到疫情所带来影响，石油的价格屡次创下新高，是由于全球的供需失衡所致。因而，石油的价格预计在未来的比较长的时间也都会保持在高位，而石油价格的回升有利于促进未来收入的增长和毛利率的提高。
迄今为止，在我们的生活中最为重要的能源之一仍然是石油，可以加工成发动机燃料、液化石油气、车用汽油等等。而世界上的主要国家也基本上以石油为主要能源的，对石油未来的表现很期待。
石油也归属于技术和劳动密集型行业，不但需要大量的人力还要有技术支持，行业阻碍不小，要耗费很长的时间才能实现取代以及超越。
总结来说，我认为石化油服作为石油行业的领跑者，具有较大的规模和先进的技术，在石油行业具备垄断地位，因此，我还是相当看好石化油服以后的发展的。
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应答时间：2021-11-22，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
最近，国际石油价格全部上涨，也使得许多小伙伴极其注重这个行业。
好多人好奇：石化油服身为石油行业的先锋，接下来是否有好的表现呢？
下面，咱们就来一起了解了解石化油服，让大伙熟悉石化油服。
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一、从公司角度来看
公司介绍：石化油服是中国大型的石油工程和油田技术综合服务提供商，经营范围涵盖石油、天然气、化工、房屋建筑、电力、消防等的工程，拥有超过50年的油田服务经验。在上游领域，石化油服已经是全球最大的十家油服装备公司之一，同时，石化油服在中国也属于极具影响力的油服行业领导者。
简单介绍完石化油服这家企业，我们再聊聊它有哪些亮点。
亮点一：具备先进的勘探开发技术和研发能力
石化油服在项目执行能力上是无可挑剔的，一共有下面这些代表性项目：普光气田、涪陵页岩气、元坝气田、塔河油田等等，同时其勘探开发技术和研发能力在业内保持数一数二的地位，现公司有一批具备自主知识产权的高端技术。
亮点二：能够提供覆盖全产业链的服务
对于整个石油服务产业链来说，石化油服具备覆盖整个的能力，把提供的一系列开采机器除外，同时，公司也连续多年与境外国家的商家合作，像沙特阿美公司、科威特石油公司和厄瓜多尔国家石油公司等等。
由于篇幅受限，更多关于石化油服的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】石化油服点评，建议收藏！
介绍完了石化油服，接下来我们再来看看石化油服所处的行业，是否值得我们关注和投资。
二、从行业角度来看
石油价格上浮促进营收，疫情所带来的影响，石油的价格屡次创下新高，原因是全球的供需失衡。因此，石油的价格预计在未来的比较长的时间都会维持在高位，而且，石油价格的回升有助于促使未来收入的增长和毛利率的提高。
截至目前，生活中最为重要的能源之一仍然是石油，可以当作发动机燃料、液化石油气、车用汽油等等来使用。同时，基本上石油就是世界上的主要国家的主要能源，石油未来发展潜力十足。
石油其实也是技术和劳动密集型行业，大量的人力和技术缺一不可，行业阻碍不小，想要取代和超越还要很长时间。
整体而言，我认为石化油服处于石油行业的领先地位，拥有较大的规模和先进的技术，在石油领域地位很高，所以，我还是很看好石化油服未来的发展的。
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应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
最近一段时间，国际石油价格大涨，也使得大多小伙伴对这个行业的有着较高的关注度。
大部分人好奇：石化油服作为石油行业的领头羊，接下来有着怎么样的表现呢？
下面，我就来跟大家介绍一下石化油服，使各位朋友更加熟悉石化油服。
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一、从公司角度来看
公司介绍：石化油服是中国大型的石油工程和油田技术综合服务提供商，经营范围涵盖石油、天然气、化工、房屋建筑、电力、消防等的工程，拥有超过50年的油田服务经验。在上游领域，石化油服已经是全球最大的十家油服装备公司之一，同时，石化油服在中国也属于极具影响力的油服行业领导者。
简单介绍完石化油服这家企业，我们再聊聊它有哪些亮点。
亮点一：具备先进的勘探开发技术和研发能力
石化油服在项目执行这方面，能力十分出众，一共有下面这些代表性项目：普光气田、涪陵页岩气、元坝气田、塔河油田等等，此外，其勘探开发技术和研发能力在业内保持龙头地位，其名下有一批包含自主知识产权的高端技术。
亮点二：能够提供覆盖全产业链的服务
整个石油服务产业链的覆盖，石化油服是可以做到全面覆盖的，除了所具有的一系列的开采机器之外，公司同时还连续多年与境外国家的商家合作，比如说，沙特阿美公司、科威特石油公司和厄瓜多尔国家石油公司等等。
由于篇幅受限，更多关于石化油服的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】石化油服点评，建议收藏！
介绍完了石化油服，接下来我们再来看看石化油服所处的行业，是否值得我们关注和投资。
二、从行业角度来看
石油价格上涨带动营收，疫情所带来的影响，也使得石油的价格次次创下新高，因为是全球的供需失衡所引发的。因此，石油的价格预计在未来的比较长的时间都保持在高位，并且，石油价格的回升有益于促进未来收入的增长和毛利率的提高。
一直到现在，在我们的生活中石油仍然是最为重要的能源之一，可以当作发动机燃料、液化石油气、车用汽油等等来使用。同时世界上的主要国家普遍都是以石油为主要能源的，对石油未来的表现很期待。
石油其实也是技术和劳动密集型行业，需要大量的人力和技术，具有非常高的行业壁垒，试图取代和超越的话需要很漫长时间。
整体来看，我认为石化油服在石油行业中可以算是龙头企业，配备较大的规模和先进的技术，基本垄断了石油行业，所以，我觉得石化油服未来的发展前途一片光明。
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白酒产销量逐年下降
根据国家统计局数据，2016-2021年，中国白酒(折65度，商品量)产量呈现逐年下降的趋势。2021年，中国白酒(折65度，商品量)产量为万千升，同比下降。2022年1-11月，中国白酒(折65度，商品量)产量为万千升。
2016-2021年，我国白酒(折65度，商品量)的销量也呈现逐年下降的趋势，2016年实现万千升的销量;2018年，销量已下降至万千升，同比下降;2019年，销量下降至万千升，同比下降。可见，受“禁酒令”等政策环境的影响，我国白酒行业市场需求有所降低。2021年，综合考虑疫情、白酒提价等因素，根据测算，白酒行业的销售量为万千升。
注：截至2023年1月5日，中国白酒的销售量最新数据仅更新至2019年，2020年和2021年数据为测算值。
21-30岁白酒消费者占比提高
从白酒消费的年龄分布来看，2021年上半年至2022年上半年，31-40岁消费者仍是购买的核心人群，该年龄段消费者占比接近一半;从白酒消费的年龄变化来看，2022年上半年，大部分年龄段较2021年占比减少，而21-30岁消费者占比则有所增加，从2021年上半年的20%增加到2022年上半年的23%。
男性消费者是女性的倍
从白酒消费者的性别占比来看，男性消费者依旧是白酒消费的主力军，2021年男性消费者占据了白酒消费者中的超过七成比例。
消费者平均每两个月下单近三次
2022年上半年白酒销量保持持续增长，根据京东数据，白酒消费者月平均购买频次达次;近8成消费者购买件数主要集中在1~2件;有多次购买行为的白酒消费者，平均购买间隔天数为天，其中的消费者购买间隔天数不超过2天。
浓郁酱香最受消费者关注
近年来，随着新生代消费者的崛起，白酒的口感成为左右用户消费决策的重要因素。其中，浓郁酱香、口感甘冽、留香持久成为消费者购买白酒考虑因素趋势词前三。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国白酒行业市场需求与投资战略规划分析报告》
白酒产销量逐年下降
根据国家统计局数据，2016-2021年，中国白酒(折65度，商品量)产量呈现逐年下降的趋势。2021年，中国白酒(折65度，商品量)产量为万千升，同比下降。2022年1-11月，中国白酒(折65度，商品量)产量为万千升。
2016-2021年，我国白酒(折65度，商品量)的销量也呈现逐年下降的趋势，2016年实现万千升的销量;2018年，销量已下降至万千升，同比下降;2019年，销量下降至万千升，同比下降。可见，受“禁酒令”等政策环境的影响，我国白酒行业市场需求有所降低。2021年，综合考虑疫情、白酒提价等因素，根据测算，白酒行业的销售量为万千升。
注：截至2023年1月5日，中国白酒的销售量最新数据仅更新至2019年，2020年和2021年数据为测算值。
白酒行业规上企业销售收入突破6000亿元
2016-2021年，我国白酒行业规模以上企业销售收入总体上呈先下降再上升的趋势。2019年，白酒行业加速推进供给侧结构性改革，随着去产能和调结构的逐步深化，行业总体呈现产出规模稳中有降、产出效益逐步提升的新特征，全国规模以上白酒企业实现销售收入亿元，同比增长。2020年中国规模以上白酒企业累计销售收入达到亿元，较2019年增长。2021年，根据中国酒业协会披露，2021年白酒行业规模以上企业销售收入为6033亿元。
茅台高居中国白酒品牌榜榜首
根据中国品牌网公布的信息显示，截至2022年底，茅台高居中国白酒品牌排行榜榜榜首，中国白酒品牌前十名还有五粮液、国窖1573、YANGHE洋河、汾酒、剑南春、郎酒、贵州习酒、家大业大酒和水井坊。
从企业营业收入情况来看，2022年前三季度，20家白酒上市企业实现总营收亿元，在20家白酒上市公司中，有6家白酒上市公司前三季度营收超百亿元，分别是贵州茅台、五粮液、洋河股份、山西汾酒、泸州老窖和古井贡酒;有17家营收实现增长，出现下滑的3家分别是牛栏山母公司顺鑫农业、伊力特以及天佑德酒。
白酒市场销售向头部企业集中
根据《2021年中国酒业经济运行报告》中的数据显示，2021年白酒头部企业表现较好。CR5销售收入占全行业年度销售收入比重达40%。这一指标在2019年为，2020年为。白酒市场销售在继续向头部企业集中。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国白酒行业市场需求与投资战略规划分析报告》
白酒行业是一个古老而特殊的行业，对我国国民经济建设和发展起着举足轻重的作用，对它的研究具有很重要的现实意义。我国白酒行业自改革开放后发展迅速，上世纪九十年代中后期达到了顶峰，但此后近十年的时间里白酒行业逐步萎缩，2004年达到了最低谷。
2005年后白酒行业开始逐渐复苏，目前我国的白酒行业正处于回升阶段，可以说我国白酒行业的春天又回来了。我国白酒行业依然面临的机遇和挑战。
目前，我国白酒行业正处于行业回暖期，但在生产、销售、管理等方面还存在不少问题，还面临着洋酒的冲击，替代品的发展，消费者消费习惯的转变等多方面的挑战。
扩展资料：
白酒的销售方法如下：
1、了解白酒的种类，这样在销售时能抓住白酒的特点进行推荐。
2、锁定客户群，在和客户聊天时，注意观察言行，判断他们是否真的想购买白酒，若没有购买欲望，可不必详细介绍。
3、了解顾客的需求，根据客户的需要推荐合适的白酒，这样销售成功的几率会比较大。
4、签订合作计划，在销售的时候，最好是能够和一些企业和公司签订合作计划，这样能够在短时间提高效率。
5、宣传，在一些人群密集的地方，设立一些摊位，做一些小活动来吸引人们的目光，从而起到更好的宣传作用。
6、优惠活动，在销售的时候做相关的优惠活动可以提高人们的购买欲望，从而提高销售量。
国家统计局2015年2月7日公布的数据显示，2014年我国白酒行业累计产量万千升，同比增长。然而，白酒行业总体销售收入增速却逐年放缓，去年全年利润总额同比下降。