行业研究报告模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇行业研究报告，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

一、金融安防行业现状

1.行业发展现状

金融安防行业是安防技术应用的先驱，是规模化应用安防产品尤其是监控产品最早的行业。经过20多年的发展，金融安防行业已经形成集研发、生产、销售、工程与系统集成、报警运营与中介服务等为一体的朝阳产业。据统计，目前我国共有各类安防企业近3万家，从业人员达到150万人左右，行业总产值达到3250亿元左右，其中安防产品产值约为1400亿元，安防工程和服务市场约为1850亿元。

2.行业竞争现状

近年来，金融安防行业市场竞争日趋激烈，越来越多的骨干企业开始加大技术研发与品牌塑造，现代企业管理制度日臻完善，企业综合实力与核心竞争力不断提升。据统计，目前我国产值过亿的安防企业已达到100家以上，部分企业甚至达到了几十亿的规模；同时，约有20家安防企业成功IPO，约有30多家上市企业将金融安防列为主营业务之一，产业集中度大幅提高。

二、金融安防行业特征

1.行业特点

众所周知，金融行业作为货币流通的基本场所，涉及大量现金、有价证劵及贵重物品的直接交易，普遍具有规模多样化、现金量大、出入人员复杂、重要设施繁多、管理范围广等特点。因此，长期以来，金融行业都是安防产品应用的“金牌大户”，金融安防行业也在金融监控系统升级和联网中不断发展。金融安防行业一般包括音视频监控、广播、通信、门禁、报警等各类软硬件系统。

2.技术特点

作者单位：518000金元证券股份有限公司 场外市场部

与一般的安防行业相比，金融安防行业具有独特的技术特点。一方面，金融行业对安防软硬件要求更严格，要求音视频监控系统具有更高的参数要求，从而实现对金融营业网点的无盲点监控；另一方面，与其他行业相比，金融行业网点分布广泛，导致安防系统也较为分散，这就对安防系统的集中管理功能提出了更高要求。

3.技术水平

金融行业属于重点安全防范单位，为高风险的防护对象。金融安防行业也因此具有更高的技术水平：一是要求音视频监控系统更为安全、实时、流畅、清晰；二是要求音视频监控、广播、通信、门禁、报警等各类软硬件系统具有高度的联动性；三是要求软硬件系统具有更高的稳定性、兼容性；四是要求网络系统分散建设具有更高的合理性和集中性。

三、金融安防行业发展趋势

1.金融安防未来市场空间将持续扩大

篇2

中国网络游戏市场用户规模情况

据CNNIC统计数据显示，2009年中国互联网网络游戏用户规模为2.65亿人，相比于2008年，增幅为41.05%，占2009年互联网总体网民3.84亿人的69.01%，是众多互联网应用中用户认知度较高的应用之一。

中国网络游戏市场竞争格局

我们认为，随着2009年盛大、搜狐分拆网游业务单独上市后，市场格局发生了一定的变化。腾讯较成熟的MMOG收入虽然继续下降，但是来自《地下城与勇士》和《穿越火线》两款游戏资料片和开展推广活动以及新的网页MMOG《丝路英雄》开始受到欢迎，2009年全年游戏收入达到53.85亿元，占据市场21.03%的市场份额。盛大游戏全年收入规模达48.07亿元，占比18.78%，其次是网易、完美时空、搜狐等。

数据显示，2010年Q1中国网络游戏市场营收规模为92.05亿元，增长相对放缓。其中，2010年Q1腾讯网络游戏市场营收为33.84亿元人民币，占比达36.8%，盛大、网易、完美时空依次排名，营收占比分别为12.4%、12%、6.8%。我们研究发现，中国网络游戏的市场集中度略有提升，一些大型厂商如腾讯、盛大、网易等在中国网络游戏市场扮演的角色越来越重要。

中国网络游戏市场投资情况

据清科研究中心的数据显示，2000年-2010年上半年，中国网络游戏行业共有92起投资案例，其中已经披露的投资案例为57起，披露投资金额总额为42030万美元，平均单笔投资金额为737.37万美元。

2009年，中国网络游戏行业共有17起投资案例，其中已经披露金额的投资案例为15起，披露投资金额总额为10027万美元，平均单笔投资金额为668万美元。总投资案例数量同比下降19.05%，披露的投资金额总数同比下降44.12%。这是2005年以来，中国网络游戏市场投资案例集投资金额首次出现下滑局面，在一定程度上说明中国网络游戏市场已经进入了缓慢增长期，资本市场对网络游戏的态度更加冷静和客观。

从2010年上半年的投资情况来看，中国网络游戏行业共有6起投资案例，其中披露金额的投资案例为5起，披露投资金额总额为1035万美元，平均单笔投资金额为259万美元。

2004-2009年中国网络游戏投资案例中，Series A投资案例数量仍占据市场主要份额，共披露投资案例34起，投资金额为12317万美元，在总体投资案例中的占比分别为53.13%和33.99%。此外，有18起投资案例未披露投资轮次，占比达28.13%。

2004-2009年中国网络游戏行业投资仍是以初创期和扩张期阶段为主，这与中国互联网行业投资阶段相契合。从2004年以来的投资阶段可以看出，扩张期遥遥领先于其他投资阶段，已披露的投资案例数为33起，占比达51.57%；从投资金额来看，扩张期居多，已披露的投资案例金总数为27945万美元，占比达77.11%。

2004-2009年中国网络游戏行业投资热点区域以上海为主，上海网络游戏行业投资案例数为29起，占比为45.32%，上海地区已经披露金额的投资案例为17起，总投资金额为12388万美元，占比达49.07%，平均投资额为1046万美元。北京地区网络游戏投资案例数位居第二，投资案例总数为19起，占比达29.69%，其中已经披露的投资案例数位17起，占比为34.19%，平均投资额为729万美元。在网络游戏行业中，上海、北京地区是投资最为活跃的地区，遥遥领先于其他地区。

2004-2009年中国网络游戏行业投资案例中，外币与人民币投资案例数量与总投资额都存在一定的差异。在已经披露的64起案例中，外币投资为32起，人民币投资案例数仅为16起；投资金额方面，外币投资金额明显超过人民币投资金额，外币投资金额达到28382万美元，占比达78.32%。我们分析认为，随着中国网络游戏市场发展逐渐进入成熟期，中国人民币基金的快速发展，人民币在网络游戏市场的投资将进一步加大，但是外币仍在一定时间内扮演重要的角色。

中国网络游戏市场投资机会与风险

中国网络游戏市场的发展趋势如下七点：

(一)中国网络游戏产品3D化趋势明显

(二)媒体化进程及新收费模式的摸索将加速中国网络游戏的商业模式创新发展

(三)中国网络游戏市场的营收与用户数量持续增加，增速放缓

(四)中国网络游戏的跨界合作案例日渐增多

(五)中国网络游戏海外将进一步海外拓展

(六)外围企业将通过并购或战略投资形式进入网络游戏市场

(七)“国家队”将主要通过合作方式进入网络游戏市场

中国网络游戏产业的投资机会主要集中在以下四方面：

(一)中小网络游戏开发商，甚至是小规模的游戏研发团队

(二)综合或垂直的网络游戏运营平台商

(三)虚拟货币交易平台商

(四)与网络游戏相关的一些行业服务提供商

中国网络游戏市场投资面临的主要风险有：

(一)政策风险

中国网络游戏市场已经引起了中国政府相关监管部门的广泛关注，行业立法纷纷制定。未来，预计国家将继续加大对市场的监管，包括游戏的审批、运营环节、虚拟货币交易等环节，尤其是针对未成年人网络游戏的监管力度将持续加强，不排除出台更为严厉的政策，一定程度上加大了投资网游行业的政策监管风险。

(二)行业风险

首先，从游戏品质来看，同质化明显，中国自主研发的游戏创新力度不足；

其次，从运营角度来看，国内运营格局已经形成，海外拓展仍需一段相当长的发展时间；

篇3

本报告主要解构网络招聘行业。2004年前程无忧纳斯达克上市说明了国际资本市场对中国网络招聘市场的看好，2005年国外最大的招聘网站“巨兽”(monster)斥资5000万美元收购中华英才网40%股份更使得中国网络招聘市场风波再起。“风乍起，吹皱一池春水”，中国网络招聘市场暗潮涌动。

同时，随着经济社会的发展，人才作为战略性资源的价值凸显，“人才强国”被确定为我国的又一项基本国策;同时，在经济社会结构调整的过程中，就业成为目前发展中亟待解决的一个突出问题。在此背景下，网络招聘产业的健康发展不仅具有重大的经济意义，其社会意义也不容忽视。

“温故而知新，可以为师矣”，对中国网络招聘行业进行系统、深度的解构与分析，探讨网络招聘的现状与趋势，对网络招聘未来的健康发展有着非常重大的价值和意义。

本报告通过丰富的数据对全球和中国的网络招聘行业进行了分析，并对中国网络招聘行业发展的趋势进行了解读，认为中国网络招聘行业即将迎来“曙光再现”的黄金发展期，参与其中的众多网络招聘企业应借此大势，顺应未来发展趋势，努力营造自身发展的契机。

本报告还依托大量数据和资料，深入、全面地分析了中国最主要的网络招聘网站以及国外最主要的网络招聘网站，共计20个，尤其对其中几个领军企业进行了重点分析，这是本报告的一大亮点与突破。

因此，本报告对于求职者与招聘企业，以及互联网产业界人士、投资者、研究机构等均有一定的借鉴参考价值。

一.网络招聘的前世今生

1.电子公告阶段

国内第一批网络招聘网站的创办时期始于1997年起步的三年。

当时互联网全新的引入概念鼓舞了第一批新经济的创业者，他们认为传统的贸易信息会借助互联网进行交流和传播，商机无限。中国互联网络信息中心(CNNIC)公布的统计报告显示，截止到2001年6月30日，我国共有上网计算机约1002万台，其中专线上网计算机：163万台，拨号上网计算机：839万台，上网用户约2650万人，其中专线上网的用户人数为454万，拨号上网的用户人数为1793万，同时使用专线与拨号的用户人数为403万。除计算机外同时使用其它设备(移动终端、信息家电)上网的用户人数为107万。CN下注册的域名128362个，WWW站点242739个，国际出口带宽3257Mbps。

于是，从1997年到1999年，中华英才网、智联招聘、前程无忧等网络招聘网站相继成立。这一阶段是我国网络招聘的萌芽与起步时期。在当时，网络招聘的形式仅仅是依靠电子公告在网上的，但是个人并不能主动搜索到自己所需要的求职信息。

2001 年以前，网络招聘处于市场发展初期阶段。这一阶段网络招聘的使用者数量非常少，人们找工作的渠道仍然以招聘会等传统形式为主，同时提供网络招聘服务的网站数量也比较少。这一时期是网络招聘服务提供商培养用户的基础和准备阶段，网络招聘服务提供商以市场培育为主要工作。

2.数据库阶段

随着互联网的飞速发展与不断普及，网络招聘也进入了漫长的数据库阶段。在这一时期，主动搜索的方式在网络招聘上得到广泛运用，网络招聘网站开始拥有庞大的个人简历数据库，实行Monster的商业模式，即个人免费注册简历，免费查询招聘信息;根据单位的招聘信息，查询简历，按照时间段、职位数、查询简历级别和数量收取一定的费用。在这一阶段，前程无忧、中华英才网、智联招聘三大霸主开始牢牢占住了自己的市场份额，网络招聘形成了三足鼎立的格局。

自2002 年开始，网络招聘服务进入成长阶段，在国内网民中已经有一定的渗透率，越来越多的网民开始使用招聘网站来找工作。此时网络招聘网站数量开始飞速增加，同时部分优秀招聘网站如中华英才网等知名度迅速提升。市场竞争逐渐加强，网络招聘网站开始不断扩大规模，同时提高用户体验。外资也在这一阶段开始进入，我们知道的许多目前的优秀招聘网站在那时候都已经得到投资。随着竞争的加剧，网络招聘行业不断细化，新的商业模式不断出现。

2005年，随着资本市场的活跃，互联网在中国的普及，网络应用技术的发展，以及以Web2.0为代表的新一代互联网技术的影响，网络招聘发展明显加快。2004 年中国网上招聘的市场规模仅为5.5 亿元人民币左右;05年，网络招聘市场成长迅猛，占招聘市场份额首次超过20%;06年，这个比例已达到了33%，销售额为16.9亿元人民币，平均增长率为73.9%。从网站数量上来看，这个时候已有招聘网站上千家，网上招聘广告的企业达到200万家，页面点击率超过40亿人次，人才网站的专业化程度大大提高，市场规模不断扩大。在中国网络招聘市场竞争格局中，前程无忧、中华英才网和智联招聘这三大网络招聘公司占去了全国网络招聘市场规模的一半，已经形成三足鼎立之势，稳稳占据了中国网上招聘市场第一阵营的领先地位。

3.社区化阶段

篇4

1、“区块链+AI”行业简介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。

2、人工智能和区块链行业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。

相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：

起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。

雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。

发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。

目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二、“区块链+AI”具有的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能

区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：

（1）提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。

此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。

（2）大量且丰富的数据支持

一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。

（3）隐私保护

人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

（4）能源消耗减少

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。

（5）可信任度的提升

一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。

（6）更短的AI训练时间

在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。

（7）开放公平性

区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。

而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。

2、“区块链+AI”面临的挑战

“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：

（1）政策性风险

区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

（2）技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

（3）大规模的社会应用面临挑战

数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。

（4）不可控性

当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三、AI与区块链结合的应用场景

结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：

（1）区块链+AI在医疗方面进行结合

相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。

（2）区块链+AI在数据市场进行结合

利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

（3）区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

（4）区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。

（5）区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

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1、中国移动电商行业发展背景

中国电子商务市场继续平稳发展

艾瑞咨询最新数据显示，2016年中国电子商务市场交易规模20.2万亿元，增长23.6%。中国电子商务市场继续稳步发展。其中，网络购物占比为23.3%，相比2015年占比升高，发展势头良好。

网络购物仍是零售主流渠道

根据艾瑞咨询2016年中国网络购物市场数据，2016年中国网络购物市场交易规模为4.7万亿元，占社会消费品零售14.2%。网络购物对经济的贡献越来越大，仍是目前零售的主流渠道。也就是说，平均每100元社零消费中有14元来自线上。

艾瑞分析认为，网络购物行业发展日益成熟，各家网络购物企业除了继续不断扩充品类、优化物流及售后服务外，也在积极发展跨境网购、下沉渠道发展农村网络购物。在综合网络购物格局已定的情况下，一些企业瞄准母婴、医疗、家装等垂直网络购物领域深耕，这些将成为网络购物市场发展新的促进点。

网络购物市场进入移动消费时代

艾瑞咨询数据显示，2016年中国移动网购在整体网络购物交易规模中占比达到68.2%，比上年增长22.8个百分点，移动端已超过PC端成为网购市场更主要的消费场景；与此同时，2016年，中国网络购物市场TOP10企业移动端用户增速远超PC端，App端用户增速达27.1%，PC端仅增长9.6%。艾瑞分析认为，2016年移动端交易规模占比继续扩大；移动端成流量主来源。用户消费习惯的转移、各企业持续发力移动端是移动端不断渗透的主要原因。

网民红利渐失，移动电商探索存量增值

移动购物最主要的优势是便利、随时随地，而智能手机的发展为这种便利提供了最直接的条件。但是随着互联网的发展和智能手机普及率的提高，网民规模及移动端网民规模增速均放缓。艾瑞咨询分析，2016年中国网民数量超7亿，其中手机网民规模已达6.6亿人，市场增量空间减少，移动端流量红利消失。

2、中国移动电商行业发展现状

移动电商开启下半场

2013-2014年，随着移动互联网的发展和智能手机的普及，移动电商进入风口期，新一轮移动端网民红利带动许多新兴移动电商发展。2015年移动交易规模占比超过PC端标志移动电商时代正式到来，流量、速度比拼转为用户精细化运作。

各大电商企业持续发力移动端

数字营销预算小于20%的电商企业用户占比最多，为31.0%，而预算在80%以上的电商企业用户，占比27.6%，整体呈“两级分化”。此外，86.2%的电商企业用户2015年数字营销预算较2014年有所提高。

中国移动购物市场进入平稳发展期

艾瑞咨询最新数据显示，2016年移动购物市场交易规模为3.3万亿元，同比增长57.9%，增速放缓，首次低于100%。移动购物市场进入平稳发展期。

新兴移动电商势力崛起

从艾瑞mUserTracker数据来看，2016年手机淘宝月度独立移动设备覆盖数最广，遥遥领先于其他电商网站；京东次之，唯品会紧随其后，传统电商巨头优势依旧。此外，依靠移动电商红利发展起来的新兴平台发展迅速。例如闲鱼、贝贝网，月度独立移动设备覆盖数均保持比较强劲的增势。

3、移动电商时代典型企业案例

天猫：传统成熟电商企业典型代表

天猫为传统PC购物时代的强势品牌，也是移动端转型成功的典型代表。主要得益于大平台的自愈能力，拥有较多的资源和雄厚的势力进行转型布局。目前，天猫已经拥有4亿多买家，5万多家商户，7万多个品牌。目前积极布局跨境和020业务，继续完善阿里电商生态圈。

经过多年积累，天猫平台成为大卖家和大品牌的集合，拥有较高的网站知名度和用户沉淀的大数据，不断优化平台服务体验，可以提供全渠道的解决方案。在新一轮线上线下融合布局中，拥有较强的竞争实力。

唯品会：特卖电商领域的领先者

唯品会的限时特卖模式槠浞⒄棺畲蟮奶厣。目前品类由服装向母婴、美妆类扩展，同时布局跨境业务，由垂直向综合领域发展，拥有优秀的买手团队和较强的营销、运营能力。

贝贝网：移动电商新势力典型代表

贝贝网于2014年成立，是国内领先的移动母婴特卖平台，发展迅速。2016年6月，上线2年，完成D轮融资。其中D轮融资金额达1亿美金，投资方为新天域、北极光、高榕资本、今日资本等知名投资机构，拥有移动互联网行业多种资源，是移动端流量红利时代和应用市场红利时展起来的典型代表。

“妈妈经济”囊括母婴市场、女性时尚市场、家居用品市场，贝贝网围绕母婴人群发展垂直用户经济。

“妈妈经济”的核心观点就是每个妈妈背后都是一个家庭，整个“妈妈经济”将满足家庭消费所有需求，包括给小孩买东西、给妈妈自己买东西，给家里买东西，围绕妈妈人群购买力进行的业务拓展成为“大母婴”市场新的经济助力增长点。2016年纯母婴用品线上交易规模为0.5万亿元，大母婴概念下市场交易规模为1.6万亿元，在整体妈妈经济中渗透率较低，仍有较大的发展空间。

蘑菇街：模式历经转型的移动电商

蘑菇街最早为电商导购平台，2013年下半年淘宝限制导购业务之后，转型为垂直电商。2016年蘑菇街与美丽说、淘世界合并，目前发展为集B2C和C2C模式为一身的女性时尚电商，社交、直播等新型营销方式成为发展特色。

4、中国移动电商行业发展趋势

全渠道、线上线下融合发展是趋势

移动电商时代，消费者的需求和网购发展环境均有较大改变，用户希望随时随地精准购买到所需的商品和服务；另一方面由于商品供大于求，单一渠道发展的增量空间有限，线上和线下均在布局全渠道发展。线下消费体验和线上购物便利的双向需求将带来线上和线下购物期望值的融合，未来线上线下融合、打造持续性的品牌价值是新零售时代的重要发展趋势。

社交化分享是移动电商时代新营销方式

与传统电子商务企业通过一个平台聚集所有商家和流量的中心化模式不同，去中心化的电子商务模式是以微博、微信等移动社交平台为依托，通过自媒体的粉丝经济模式的分享传播来获取用户，消费者的购买需求会在人们碎片化的社交场景中被随时激发。例如贝贝网开设红人街频道，融合了社交、内容及直播等新型营销方式，达人分享服饰搭配并通过与粉丝的互动引导用户消费。

内容化、粉丝化、场景化成为发展新方向

移动电商时代，用户的消费路径和习惯发生了很大的变革，从搜索到推荐，用户对精准内容要求越来越高，消费需求场景化，移动购物模式多样。内容化、粉丝化和场景化成为吸引流量的新方式。各大移动电商网站纷纷布局内容营销。

垂直品类经济或人群经济成为发展新趋势

篇6

2、商业智能，帮助企业实现数据驱动认知到数据驱动决策的转变；

3、商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域；

4、中国AI论文成果达到国际一线水平；

5、技术方面，商业智能的未来将从强调单一技术，到各学科、分支、算法等融会贯通；

6、技术以外，企业、技术供应商对场景的理解是产业升级的关键；

7、商业智能的落地是一项系统工程，企业的工程实践能力有待增强。

商业智能行业概念界定

篇7

(电子商务研究中心讯)广义人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建；相对狭义的人工智能包括人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）。

本篇报告将从人工智能技术、应用、产业等维度进行探讨，其中，人工智能技术包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能，而产业则指包含技术、算法、应用等多方面的价值体系。

（来源：艾瑞咨询 编选：电子商务研究中心）

篇8

阿里研究院作为中国发展研究基金会课题合作方，承担了（以下简称《报告》）撰写。《报告》研究发现，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击，在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会。

近95%的岗位从智能化工具获益

第一，在商家业务量不断增长的情况下，智能化工具的使用对约180万个岗位（包括客服岗位、店面设计、数据分析岗位3类岗位）产生影响，其中有170万岗位从智能工具使用获得工作效益提升，有9.6万的岗位存在替代可能。

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

第二，超八成商家已经采用平台提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面设计和生意参谋，其他智能化工具的普及程度相对较低，仍有发展潜力。超过80%的受访商家认为，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家认为“降低人工成本”是使用智能化技术的原因。

智能工具使用使得商家销售额显著提升

第三，使用了智能工具的电商，其销售额总量、销售额同比增长率以及人均销售额均显著大于未使用智能工具的电商。使用了智能数据分析工具的商家，年销售额增长了75.8%；使用了智能店面设计工具的商家，年销售额增长了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年销售额增长了10.8%。智能数据分析工具和智能店面设计工具的使用也使得相应部门的人均销售额分别提升了51.3%和11.2%。

人工智能技术就业正向促进远超负向冲击

第四，人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击。目前，未发现三大智能工具对就业岗位的显著替代作用。在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会，因智能工具使用直接带来人员消减的情况很少。

人工智能技术使用显著提高电商从业人员收入

第五，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。其中，数据分析人员的月收入提高了9.7%，设计人员的月收入提高了7.7%，客服人员月收入提高了5.6%。技术水平较高的岗位收入增幅更大。

近年来，商家业务量的快速增长，客观上要求商家向技术进步（人工智能等）要红利。智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。

人工智能发展与未来新兴职业、就业新物种

人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。到2025年，新一代信息技术产业领域的人才缺口将超过900万人。其次，人工智能的发展极大地刺激了新兴创新市场活力，催生出很多就业的新模式、新业态。这些新业态短期内创造了许多新的岗位并带来大量的就业，例如快递配送、外卖配送、电商客服、专车司机、网络主播、数据标注员等等。

人工智能对我们而言，未知远大于已知。相信，在未来有更多创意、奇特的岗位会衍生出来，让我们拭目以待。

表示，人工智能发展与增加社会就业岗位不是悖论，人工智能技术发展替代了人类重复性劳动，同时还细化生产过程分工，创造大量新兴就业，教育应积极拥抱人工智能等新兴技术，适应未来，培养多层次的数字化技术人才，以补数字化人才短板。

阿里研究院作为中国发展研究基金会课题合作方，承担了（以下简称《报告》）撰写。《报告》研究发现，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击，在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会。

近95%的岗位从智能化工具获益

第一，在商家业务量不断增长的情况下，智能化工具的使用对约180万个岗位（包括客服岗位、店面设计、数据分析岗位3类岗位）产生影响，其中有170万岗位从智能工具使用获得工作效益提升，有9.6万的岗位存在替代可能。

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

第二，超八成商家已经采用平台提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面设计和生意参谋，其他智能化工具的普及程度相对较低，仍有发展潜力。超过80%的受访商家认为，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家认为“降低人工成本”是使用智能化技术的原因。

智能工具使用使得商家销售额显著提升

第三，使用了智能工具的电商，其销售额总量、销售额同比增长率以及人均销售额均显著大于未使用智能工具的电商。使用了智能数据分析工具的商家，年销售额增长了75.8%；使用了智能店面设计工具的商家，年销售额增长了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年销售额增长了10.8%。智能数据分析工具和智能店面设计工具的使用也使得相应部门的人均销售额分别提升了51.3%和11.2%。

人工智能技术就业正向促进远超负向冲击

第四，人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击。目前，未发现三大智能工具对就业岗位的显著替代作用。在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会，因智能工具使用直接带来人员消减的情况很少。

人工智能技术使用显著提高电商从业人员收入

第五，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。其中，数据分析人员的月收入提高了9.7%，设计人员的月收入提高了7.7%，客服人员月收入提高了5.6%。技术水平较高的岗位收入增幅更大。

近年来，商家业务量的快速增长，客观上要求商家向技术进步（人工智能等）要红利。智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。

人工智能发展与未来新兴职业、就业新物种

篇9

尽管我国绝大多数中型以上面粉厂具备生产强化面粉的设备和能力，对现有添加设备略加改造便可实施面粉强化。但是，我国在推广强化面粉的生产和消费方面仍然存在巨大的挑战。消费者的相关认识不够造成消费积极性不高、企业仍然存在一些技术和认识上的障碍以至生产强化面粉的积极性不高、强化面粉的相关法规和标准的缺乏影响了强化面粉在全行业的整体推进。

篇10

(二)研究领域：民用航空、运输成本管理

(三)理论意义和应用价值：

近年来国内外航空公司间的竞争日趋激烈，每家公司都是依赖于自己独特的成本管理系统在生存，没有恰当管理水平的航空公司相继被兼并或消失。然而从中国民航几十年的发展来看，缺乏有效的运输成本管理一直是民用航空发展的绊脚石，传统的运输成本管理系统在航空业的实际应用中己经暴露出越来越多的弊端，及时地对传统运输成本管理系统进行功能补充和完善发展已成为研究的重点。

本文旨在分析航空公司运输成本的概念、构成和特征，并在此基础上探讨了我国航空公司运输成本管理存在的问题及其原因，提出了加强我国航空公司运输成本管理的系列措施。

(四)研究的概况和发展趋势：

目前理论界单独针对民用航空运输成本管理的研究还很少，一般是在研究民用航空成本管理时有所提及。针对该问题，一部分学者在研究中提出，我国民用航空运输成本管理存在的缺陷主要包括：缺乏对运输成本管理的全面认识;运输成本管理方法和手段滞后;成本信息严重扭曲等;有鉴于此，部分学者认为，要提高我国民用航空运输成本管理水平，需要培养全员成本管理意识，大力加强民用航空成本的系统管理，等等。另外，还有一部分学者认为，航空公司为了在竞争中保持正常的利润水平，必须从降低航空公司本身的运营成本入手，而以低成本、低票价为特点的廉价航空公司模式正是航空公司进行有效成本管理，取得巨大成功的有力证明。

随着理论和实践的发展，有关航空公司成本管理的理论研究将不断与实践结合，其未来的研究将转向成本控制领域。

二、设计(论文)研究的内容

(一)重点解决的问题：

1.我国民用航空运输成本管理存在的问题

2.加强我国民用航空运输成本管理的对策建议

(二)拟开展研究的几个主要方面：

1.民用航空运输成本理论概述

1.1民用航空运输成本的概念

1.2民用航空运输成本的构成

1.3民用航空运输成本的影响因素

1.4民用航空运输成本管理的特征

2.加强民用航空运输成本管理的意义

2. 1有利于促进航空公司内部成本目标的贯彻落实

2.2有利于提供准确的运输成本信息

2.3有利于改善民用航空运输成本管理现状

2.4有利于民用航空取得可持续的竞争优势

3.目前我国民用航空运输成本管理存在的问题

3.1成本管理观念落后

3.2. 运输成本管理模式单一化

3.3局限于过程控制，缺乏对成本动因的分析

3.4局限于单项活动的成本控制，缺乏全局意识

3.5局限于运输领域，忽视对外部环境的分析

4.加强我国民用航空运输成本管理的对策建议

4.1强化成本意识，实行全员成本管理

4.2优化航线网络结构，减少不必要的运输环节

4.3减少运输事故损失

4.4统筹规划，降低燃油消耗

4.5提高飞机技术状况，降低维修费用

4.6加强制度建设，完善成本核算机制

(三)本设计(论文)预期取得的成果：

撰写出符合规定的毕业论文

四、需要阅读的参考文献(参考文献要求是近5年的，且j类文献不少于5个)

[1]杨春福.财务管理[m].湖北:华中科技大学出版社,XX,6:97-98

[2]谢获宝.成本管理思想与方法的创新[j].商业时代,XX,25(2): 91-93.

[3]夏云宽.战略成本管理[m].上海:立信会计出版社,XX,8:15-16

[4]陈胜群.企业成本管理战略[m].广东:广东经济出版社,XX,9:21-23

[5]吴彦龙.成本管理规范操作[m].北京:中国时代经济出版社,XX,11:48-51

[6]刘乃歌.浅析战略成本管理[j].管理与财富,XX,134(1):119-121

[7]翟铮,肖生苓.现代物流成本的管理的应用研究[j].森林工程,XX,254(7)：45-46

[8]田红春.论企业成本管理存在的误区及对策[j].财经界,XX,132(3):85-86.