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中研普華產(chǎn)業(yè)研究院研究報告

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  • 2018-2023年中國機器視覺行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預(yù)測報告
  • 研究報告封底

2018-2023年中國機器視覺行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預(yù)測報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

  1. 400-856-5388400-086-5388
  2. 0755-2542571625425726254257360755-254257562542577625425706
  3. 0755-25429588
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《2018-2023年中國機器視覺行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》由中研普華機器視覺行業(yè)分析專家領(lǐng)銜撰寫,主要分析了機器視覺行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對機器視覺行業(yè)的未來發(fā)展做出科學(xué)的趨勢預(yù)測和專業(yè)的機器視覺行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估機器視覺行業(yè)投資價值。

中研普華累計服務(wù)客戶超過11.5萬家,業(yè)績斐然,好評如潮 >> 中國行業(yè)研究網(wǎng)客戶評價

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本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)出品,報告版權(quán)歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統(tǒng)計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權(quán),任何網(wǎng)站或媒體不得轉(zhuǎn)載或引用,否則中研普華公司有權(quán)依法追究其法律責(zé)任。如需訂閱研究報告,請直接聯(lián)系本網(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質(zhì)完善服務(wù)。

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  1. ?

    第一章 機器視覺相關(guān)概述

    1.1 機器視覺概述

    1.1.1 機器視覺定義

    1.1.2 機器視覺的原理

    1.1.3 機器視覺的特點

    1.1.4 機器視覺的分類

    1.1.5 機器視覺發(fā)展歷程

    1.1.6 機器視覺研究意義

    1.2 人工智能相關(guān)概述

    1.2.1 人工智能定義

    1.2.2 人工智能發(fā)展歷程

    1.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

    1.3 機器視覺技術(shù)

    1.3.1 通用視覺識別技術(shù)

    1.3.2 生物特征識別技術(shù)

    1.3.3 光學(xué)字符識別技術(shù)

    1.3.4 物體與場景識別技術(shù)

    1.3.5 視頻對象提取與分析技術(shù)

    第二章 2015-2017年機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

    2.1 國家政策助力行業(yè)發(fā)展

    2.1.1 AI上升至國家戰(zhàn)略層面

    2.1.2 政策加碼布局人工智能

    2.1.3 人工智能行動實施方案

    2.1.4 人工智能發(fā)展規(guī)劃出臺

    2.2 基礎(chǔ)技術(shù)支撐行業(yè)進步

    2.2.1 海量數(shù)據(jù)為機器視覺發(fā)展提供動力

    2.2.2 運算力大幅提升推進機器視覺發(fā)展

    2.2.3 深度學(xué)習(xí)算法極大提高識別準(zhǔn)確率

    2.2.4 “機器換人”帶來智能設(shè)備廣泛應(yīng)用

    2.3 人工智能進入爆發(fā)式增長期

    2.3.1 應(yīng)用場景廣泛

    2.3.2 市場發(fā)展空間大

    2.3.3 科技巨頭積極布局

    2.4 機器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強

    2.4.1 勞動力成本提高

    2.4.2 產(chǎn)品品質(zhì)要求提高

    2.4.3 生產(chǎn)效率提高需要

    第三章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

    3.1 2015-2017年國際機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

    3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

    3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

    3.1.3 市場參與主體

    3.1.4 市場發(fā)展規(guī)模

    3.1.5 區(qū)域市場現(xiàn)狀

    3.2 2015-2017年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

    3.2.1 行業(yè)生命周期

    3.2.2 行業(yè)滲透率現(xiàn)狀

    3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模

    3.2.4 產(chǎn)業(yè)地域分布

    3.3 2015-2017年機器視覺市場競爭分析

    3.3.1 市場參與主體

    3.3.2 市場競爭格局

    3.3.3 企業(yè)業(yè)務(wù)分析

    3.3.4 市場競爭領(lǐng)域

    3.3.5 細(xì)分領(lǐng)域競爭

    3.3.6 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)入局

    3.4 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

    3.4.1 商業(yè)模式全景

    3.4.2 軟件服務(wù)模式

    3.4.3 軟硬件一體化

    3.5 2015-2017年機器視覺市場布局分析

    3.5.1 自主移動機器人領(lǐng)域

    3.5.2 智能制造領(lǐng)域

    3.5.3 消費娛樂領(lǐng)域

    3.6 2015-2017年機器視覺市場應(yīng)用分析

    3.6.1 市場應(yīng)用領(lǐng)域

    3.6.2 工業(yè)市場應(yīng)用

    3.6.3 消費應(yīng)用領(lǐng)域

    第四章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

    4.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分析

    4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈全景

    4.1.2 光源

    4.1.3 鏡頭

    4.1.4 相機

    4.1.5 圖像采集卡

    4.1.6 軟件

    4.2 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

    4.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

    4.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

    4.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

    4.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

    4.3 2015-2017年機器視覺光源市場分析

    4.3.1 機器視覺光源特點

    4.3.2 LED照明規(guī)模

    4.3.3 LED照明發(fā)展前景

    4.4 2015-2017年機器視覺鏡頭市場分析

    4.4.1 機器視覺鏡頭

    4.4.2 光學(xué)鏡頭市場規(guī)模

    4.4.3 光學(xué)鏡頭市場集中度

    4.4.4 3D視覺鏡頭分析

    4.5 2015-2017年機器視覺相機市場分析

    4.5.1 機器視覺相機性能

    4.5.2 CMOS成技術(shù)主流

    4.5.3 機器視覺相機市場競爭

    4.5.4 機器視覺相機市場前景

    4.6 2015-2017年機器視覺軟件市場分析

    4.6.1 圖像采集卡

    4.6.2 圖像處理軟件

    4.6.3 視覺處理芯片

    4.6.4 AI芯片發(fā)展趨勢

    第五章 2015-2017年工業(yè)視覺市場應(yīng)用分析

    5.1 2015-2017年智能制造市場應(yīng)用分析

    5.1.1 主要應(yīng)用方向

    5.1.2 檢測及測量應(yīng)用

    5.1.3 引導(dǎo)與定位應(yīng)用

    5.1.4 識別與分析應(yīng)用

    5.2 2015-2017年半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析

    5.2.1 市場應(yīng)用現(xiàn)狀

    5.2.2 視覺定位應(yīng)用

    5.2.3 視覺檢測應(yīng)用

    5.2.4 視覺讀碼技術(shù)

    5.3 2015-2017年電子制造市場應(yīng)用分析

    5.3.1 電子制造自動化現(xiàn)狀

    5.3.2 電子制造供應(yīng)鏈分析

    5.3.3 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

    5.3.4 機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域

    5.3.5 機器視覺應(yīng)用規(guī)模

    5.4 2015-2017年工業(yè)機器人市場應(yīng)用分析

    5.4.1 工業(yè)機器人發(fā)展現(xiàn)狀

    5.4.2 工業(yè)機器人供需規(guī)模

    5.4.3 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

    5.4.4 機器視覺應(yīng)用前景

    5.5 2015-2017年中國智能物流市場應(yīng)用分析

    5.5.1 物流視覺系統(tǒng)

    5.5.2 自動化系統(tǒng)集成

    5.5.3 智能物流市場規(guī)模

    5.6 2015-2017年其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析

    5.6.1 汽車制造應(yīng)用

    5.6.2 生物醫(yī)療應(yīng)用

    5.6.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

    5.6.4 食品及包裝機械

    第六章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場

    6.1 圖像識別技術(shù)分類

    6.1.1 生物特征識別

    6.1.2 人臉識別

    6.1.3 虹膜識別

    6.1.4 視頻識別

    6.1.5 物體與場景識別

    6.1.6 深度學(xué)習(xí)算法

    6.2 2015-2017年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

    6.2.1 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

    6.2.2 人臉識別應(yīng)用規(guī)模

    6.2.3 虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀

    6.2.4 手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀

    6.3 2015-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

    6.3.1 金融市場應(yīng)用

    6.3.2 安防市場應(yīng)用

    6.3.3 醫(yī)療影像應(yīng)用

    6.4 2015-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

    6.4.1 生物識別發(fā)展前景

    6.4.2 生物識別投資領(lǐng)域

    6.4.3 機器視覺應(yīng)用前景

    第七章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場

    7.1 2015-2017年無人駕駛市場發(fā)展現(xiàn)狀

    7.1.1 市場發(fā)展現(xiàn)狀

    7.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

    7.1.3 市場發(fā)展空間

    7.2 2015-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺發(fā)展?fàn)顩r

    7.2.1 無人駕駛機器視覺支持政策

    7.2.2 機器視覺是必備技術(shù)模塊

    7.2.3 機器視覺市場發(fā)展現(xiàn)狀

    7.2.4 機器視覺市場企業(yè)動態(tài)

    7.3 2015-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

    7.3.1 視覺系ADAS成為主流

    7.3.2 機器視覺市場應(yīng)用規(guī)模

    7.3.3 機器視覺市場集中度

    7.4 無人駕駛領(lǐng)域機器視覺市場發(fā)展前景分析

    7.4.1 無人駕駛市場發(fā)展前景

    7.4.2 無人駕駛機器視覺發(fā)展空間

    7.4.3 無人駕駛機器視覺投資機遇

    第八章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機市場

    8.1 2015-2017年無人機市場發(fā)展分析

    8.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

    8.1.2 市場銷售規(guī)模

    8.1.3 市場競爭格局

    8.2 2015-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析

    8.2.1 雙目機器視覺

    8.2.2 紅外激光視覺

    8.2.3 超聲波探測

    8.3 2015-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析

    8.3.1 光流算法

    8.3.2 圖像分割算法

    8.3.3 圖像識別算法

    8.3.4 人臉識別算法

    8.3.5 語音和語義識別算法

    8.4 2015-2017年智能無人機應(yīng)用分析

    8.4.1 潛在應(yīng)用市場

    8.4.2 市場參與主體

    8.4.3 產(chǎn)業(yè)價值鏈分析

    8.5 智能無人機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

    8.5.1 智能無人機市場前景

    8.5.2 關(guān)鍵芯片發(fā)展展望

    8.5.3 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

    第九章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機器人市場

    9.1 2015-2017年服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

    9.1.1 市場發(fā)展規(guī)模

    9.1.2 AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

    9.1.3 細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀

    9.2 服務(wù)機器人核心技術(shù)模塊分析

    9.2.1 多模態(tài)交互技術(shù)

    9.2.2 技術(shù)發(fā)展成熟度

    9.2.3 多模態(tài)交互融合

    9.3 2015-2017年掃地機器人領(lǐng)域中機器視覺應(yīng)用分析

    9.3.1 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

    9.3.2 機器視覺應(yīng)用特征

    9.3.3 機器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀

    9.4 2015-2017年新興服務(wù)機器人領(lǐng)域中機器視覺應(yīng)用分析

    9.4.1 載重越野機器人應(yīng)用

    9.4.2 人型搬運機器人

    9.4.3 仿人型機器人編程平臺

    9.4.4 情感交互型機器人

    9.5 服務(wù)機器人領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

    9.5.1 服務(wù)機器人發(fā)展前景

    9.5.2 家庭服務(wù)機器人應(yīng)用空間

    9.5.3 醫(yī)療服務(wù)機器人應(yīng)用前景

    第十章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)分析

    10.1 康耐視

    10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.1.2 主營業(yè)務(wù)分析

    10.1.3 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

    10.1.4 企業(yè)經(jīng)營狀況

    10.2 基恩士

    10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.2.2 主營業(yè)務(wù)分析

    10.2.3 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

    10.2.4 企業(yè)經(jīng)營狀況

    10.3 勁拓股份

    10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.3.2 企業(yè)競爭優(yōu)勢

    10.3.3 機器視覺業(yè)務(wù)布局

    10.3.4 經(jīng)營效益分析

    10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

    10.3.6 財務(wù)狀況分析

    10.3.7 未來前景展望

    10.4 大恒科技

    10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.4.2 機器視覺業(yè)務(wù)

    10.4.3 經(jīng)營效益分析

    10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

    10.4.5 財務(wù)狀況分析

    10.4.6 未來前景展望

    10.5 超音速

    10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.5.2 企業(yè)經(jīng)營分析

    10.5.3 主營業(yè)務(wù)分析

    10.5.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢

    10.6 天準(zhǔn)科技

    10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

    10.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況

    10.6.3 企業(yè)核心產(chǎn)品

    10.6.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢

    第十一章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)市場投融資分析

    11.1 機器視覺行業(yè)壁壘分析

    11.1.1 技術(shù)壁壘

    11.1.2 人才壁壘

    11.1.3 品牌壁壘

    11.1.4 客戶資源壁壘

    11.2 2015-2017年人工智能領(lǐng)域投融資分析

    11.2.1 市場投資規(guī)模

    11.2.2 市場投資主體

    11.2.3 細(xì)分領(lǐng)域投資

    11.3 2015-2017年機器視覺領(lǐng)域投融資分析

    11.3.1 市場融資規(guī)模

    11.3.2 市場投融資特點

    11.3.3 中國機器視覺投資

    11.3.4 創(chuàng)業(yè)融資現(xiàn)狀

    11.4 機器視覺領(lǐng)域投資機會分析

    11.4.1 應(yīng)用市場投資機會

    11.4.2 硬件領(lǐng)域投資機會

    11.4.3 非標(biāo)領(lǐng)域投資機會

    11.4.4 新興服務(wù)領(lǐng)域投資機會

    第十二章 2018-2023年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測

    12.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景分析

    12.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇

    12.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/SPAN>

    12.2 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

    12.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

    12.2.2 硬件發(fā)展趨勢

    12.2.3 技術(shù)發(fā)展趨勢

    12.3 2018-2023年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)預(yù)測分析

    12.3.1 影響因素分析

    12.3.2 市場規(guī)模預(yù)測

    圖表目錄

    圖表:人工智能架構(gòu)

    圖表:人工智能的發(fā)展歷程

    圖表:人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

    圖表:通用視覺識別技術(shù)流程

    圖表:物體與場景識別應(yīng)用場景

    圖表:各國人工智能戰(zhàn)略

    圖表:2015-2016年我國人工智能相關(guān)行業(yè)政策一覽

    圖表:2009-2020年全球總體數(shù)據(jù)量

    圖表:計算機視覺算法發(fā)展歷史

    圖表:深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    圖表:2010-2015年ImageNet比賽圖像識別準(zhǔn)確率

    圖表:機器學(xué)習(xí)相關(guān)公司產(chǎn)品和融資額

    圖表:2015-2020年全球人工智能領(lǐng)域市場規(guī)模

    圖表:各科技巨頭人工智能實驗室及研究內(nèi)容成果

    圖表:國際科技巨頭人工智能領(lǐng)域布局一覽

    圖表:科技巨頭典型AI產(chǎn)品、AI戰(zhàn)略、AI重點領(lǐng)域一覽圖

    圖表:2009-2016年中國城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資及增速

    圖表:2011-2016年全國人均可支配收入及增速

    圖表:2010-2016年中國城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均可支配收入對比圖

    圖表:數(shù)字化應(yīng)用對中國GDP的額外貢獻(xiàn)率

    圖表:人工智能細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)分布

    圖表:機器視覺產(chǎn)品主要廠商

    圖表:2007-2018年全球計算機視覺市場規(guī)模及其增速

    圖表:2015年全球計算機視覺細(xì)分市場占比

    圖表:2001-2013年美國機器視覺市場規(guī)模

    圖表:2014年全球機器視覺市場地區(qū)分布占比

    圖表:中國機器視覺行業(yè)生命周期

    圖表:電子組裝生產(chǎn)線

    圖表:2007-2016年中國機器視覺市場規(guī)模及其增速

    圖表:2007-2013年中國機器視覺行業(yè)企業(yè)數(shù)量

    圖表:中國機器視覺行業(yè)企業(yè)地域分布占比

    圖表:機器視覺領(lǐng)域市場競爭格局

    圖表:我國機器視覺市場上的三種企業(yè)類型

    圖表:國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上公司類型分布

    圖表:機器視覺成本構(gòu)成

    圖表:機器視覺企業(yè)獲融資情況一覽

    圖表:在線API、離線SDK、私有云模式對比

    圖表:格靈深瞳智能交通大數(shù)據(jù)平臺

    圖表:工業(yè)機器視覺的工作環(huán)境

    圖表:機器視覺系統(tǒng)構(gòu)成及應(yīng)用領(lǐng)域

    圖表:機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

    圖表:LED光源、鹵素?zé)?、高頻熒光燈性能對比

    圖表:CCD、CMOS相機性能對比

    圖表:核心軟件的分類與技術(shù)要求

    圖表:機器視覺核心零部件發(fā)展速度及國內(nèi)外廠商分布

    圖表:國內(nèi)外視覺處理芯片對比

    圖表:國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

    圖表:計算機視覺四大技術(shù)

    圖表:2015年中國計算機視覺下游應(yīng)用市場占比

    圖表:機器視覺系統(tǒng)主要光源情況

    圖表:機器視覺主要光源的性能對比

    圖表:影響機器視覺圖像質(zhì)量的主要設(shè)備

    圖表:鏡頭成像原理示意圖

    圖表:常用鏡頭的主要特征對比

    圖表:2009-2015年全球光學(xué)鏡頭市場規(guī)模

    圖表:2015年全球光學(xué)鏡頭廠商出貨量占比

    圖表:2013-2020年全球3D攝像機市場規(guī)模及其增速預(yù)測

    圖表:發(fā)散反射光路原理

    圖表:2007-2015年CMOS占傳感器總出貨量占比

    圖表:全球CMOS傳感器市場發(fā)展趨勢

    圖表:2015年全球CMOS供應(yīng)商市場份額占比

    圖表:2014-2015年全球CMOS主要供應(yīng)商銷量

    圖表:人工檢測與機器視覺檢測主要特點對比

    圖表:機器視覺四大功能在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的應(yīng)用

    圖表:計算機視覺在半導(dǎo)體制造三大階段的應(yīng)用

    圖表:貼片機視覺自動對位系統(tǒng)構(gòu)成

    圖表:視覺檢測裝置原理

    圖表:視覺測量原理

    圖表:我國工業(yè)機器人應(yīng)用領(lǐng)域情況

    圖表:電子制造業(yè)特點及由此引發(fā)的兩大難點

    圖表:傳統(tǒng)制造業(yè)與自動化制造比較分析

    圖表:我國部分地區(qū)機器人產(chǎn)業(yè)扶持政策一覽

    圖表:電子產(chǎn)品生產(chǎn)的三大階段

    圖表:鏡片生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)工藝流程

    圖表:中國晶圓廠的產(chǎn)能情況

    圖表:IBM自動半導(dǎo)體晶圓廠的管理模式

    圖表:鋰電池生產(chǎn)流程及所需時間半分比

    圖表:多層PCB板的制造工藝流程圖

    圖表:PCB工藝流程中的檢測方式及內(nèi)容

    圖表:SMT生產(chǎn)工藝設(shè)計三道檢測工序

    圖表:SMT裝配工藝中AOI檢查與人工檢查比較

    圖表:2015年全球智能手機組裝廠排名

    圖表:鴻海精密自動化項目統(tǒng)計

    圖表:全球AOI設(shè)備銷售收入TOP5企業(yè)

    圖表:??低暪I(yè)立體相機和工業(yè)面陣相機信息一覽

    圖表:電子行業(yè)機器視覺應(yīng)用占比

    圖表:2010-2019年中國工業(yè)機器人需求量及同比增長

    圖表:物品包裝檢測系統(tǒng)

    圖表:國內(nèi)領(lǐng)先的自動化物流系統(tǒng)集成供應(yīng)商

    圖表:2008-2025年中國智能物流市場規(guī)模及其同比增長

    圖表:計算機視覺技術(shù)在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用

    圖表:邦納計算機視覺在汽車零部件制造的應(yīng)用原理

    圖表:計算機視覺技術(shù)在醫(yī)療影像診斷器械上的應(yīng)用

    圖表:指紋識別、人臉識別與虹膜識別技術(shù)對比

    圖表:視頻識別流程圖

    圖表:視頻識別技術(shù)的應(yīng)用

    圖表:2016-2021年人臉識別市場應(yīng)用規(guī)模及其增速

    圖表:人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

    圖表:2015年中國消費者支付渠道使用情況

    圖表:2015-2019年全球移動支付市場規(guī)模及其增速

    圖表:安防市場機器視覺企業(yè)布局一覽

    圖表:圖像識別技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

    圖表:2007-2020年中國生物識別市場規(guī)模與預(yù)測

    圖表:2008-2016年無人駕駛支持政策一覽

    圖表:無人駕駛校企合作狀況一覽

    圖表:ADAS功能簡介

    圖表:無人駕駛細(xì)分市場生命周期

    圖表:ADAS細(xì)分產(chǎn)品滲透率

    圖表:2015-2035年全球無人駕駛汽車銷量

    圖表:機器視覺與其他四類無人駕駛汽車傳感器的特性對比

    圖表:自動駕駛機器視覺工作原理

    圖表:用車服務(wù)公司無人駕駛產(chǎn)業(yè)布局

    圖表:各類市場參與者積極嘗試將無人駕駛技術(shù)應(yīng)用于用車服務(wù)領(lǐng)域

    圖表:車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈

    圖表:Mobileye系統(tǒng)搭載車型數(shù)及產(chǎn)品銷量

    圖表:全球ADAS主要系統(tǒng)集成商市場份額

    圖表:國內(nèi)后裝ADAS市場競爭者分析

    圖表:2014-2015年全球民用無人機初創(chuàng)企業(yè)分布

    圖表:2014-2020年全球工業(yè)無人機市場規(guī)模及預(yù)測

    圖表:2014-2020年中國工業(yè)無人機市場規(guī)模及預(yù)測

    圖表:2013-2015年全球消費級無人機銷量

    圖表:部分無人機公司梯隊分布

    圖表:雙目機器視覺原理

    圖表:紅外激光視覺原理

    圖表:不同機器視覺硬件技術(shù)的比較

    圖表:邊緣檢測算法的效果

    圖表:普通無人機的局限和智能化無人機解決的痛點

    圖表:國內(nèi)外知名公司進軍無人機產(chǎn)業(yè)的情況

    圖表:開源智能軟件項目簡介

    圖表:開源軟件領(lǐng)域和專注于產(chǎn)品化開發(fā)商的估值

    圖表:2009-2014年全球?qū)I(yè)服務(wù)機器人銷量及其增速

    圖表:2009-2014年全球?qū)I(yè)服務(wù)機器人銷售額及其增速

    圖表:2009-2014年專業(yè)服務(wù)機器人各類出貨量

    圖表:2014年專業(yè)服務(wù)機器人的銷量占比

    圖表:專業(yè)服務(wù)機器人各類銷售額

    圖表:2010-2014年專業(yè)服務(wù)機器人各類平均價格趨勢

    圖表:2015-2019年中國服務(wù)機器人市場規(guī)模

    圖表:服務(wù)機器人系統(tǒng)架構(gòu)

    圖表:智能手術(shù)機器人分類及典型企業(yè)

    圖表:服務(wù)機器人的核心模塊和技術(shù)

    圖表:服務(wù)機器人三大核心模塊

    圖表:服務(wù)機器人技術(shù)細(xì)分模塊的成熟度和重要性排序

    圖表:交互方式的更替

    圖表:不同技術(shù)方案的掃地機器人的特點

    圖表:BigDog機器人配置的傳感器

    圖表:BigDog機器人配置的傳感器一覽

    圖表:2012-2018年全球及中國掃地機器人市場空間預(yù)測

    圖表:我國掃地機器人滲透率橫縱向?qū)Ρ?/SPAN>

    圖表:康耐視產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

    圖表:2014-2015年康耐視綜合收益表

    圖表:2014-2015年康耐視收入分地區(qū)資料

    圖表:2015-2016年康耐視綜合收益表

    圖表:2015-2016年康耐視收入分地區(qū)資料

    圖表:2016-2017年康耐視綜合收益表

    圖表:基恩士產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

    圖表:2015財年基恩士綜合收益表

    圖表:2016財年基恩士綜合收益表

    圖表:2017財年基恩士綜合收益表

    圖表:勁拓股份PCBA焊接設(shè)備的應(yīng)用下游行業(yè)

    圖表:勁拓股份拓展3D SMT自動光學(xué)檢測

    圖表:勁拓股份機器視覺研究方向

    圖表:2015-2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、分產(chǎn)品、分地區(qū)

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司成長能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司運營能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司盈利能力

    圖表:大恒科技股權(quán)結(jié)構(gòu)

    圖表:大恒科技機器視覺應(yīng)用產(chǎn)品

    圖表:2015-2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司現(xiàn)金流量

    圖表:2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、分產(chǎn)品、分地區(qū)

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司成長能力

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司運營能力

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司盈利能力

    圖表:廣州超音速自動化科技股份有限公司股權(quán)結(jié)構(gòu)

    圖表:2014-2015年超音速盈利能力

    圖表:2014-2015年超音速償債能力

    圖表:2014-2015年超音速營運情況

    圖表:2014-2015年超音速成長情況

    圖表:2015年超音速非經(jīng)常性損益

    圖表:2015-2016年超音速盈利能力

    圖表:2015-2016年超音速償債能力

    圖表:2015-2016年超音速營運情況

    圖表:2015-2016年超音速成長情況

    圖表:2016年超音速非經(jīng)常性損益

    圖表:2016-2017年超音速盈利能力

    圖表:2016-2017年超音速償債能力

    圖表:2016-2017年超音速營運情況

    圖表:2016-2017年超音速成長情況

    圖表:天準(zhǔn)科技發(fā)展歷程

    圖表:2014-2015年天準(zhǔn)科技盈利能力

    圖表:2014-2015年天準(zhǔn)科技償債能力

    圖表:2014-2015年天準(zhǔn)科技營運情況

    圖表:2014-2015年天準(zhǔn)科技成長情況

    圖表:2015年天準(zhǔn)科技非經(jīng)常性損益

    圖表:2015-2016年天準(zhǔn)科技盈利能力

    圖表:2015-2016年天準(zhǔn)科技償債能力

    圖表:2015-2016年天準(zhǔn)科技營運情況

    圖表:2015-2016年天準(zhǔn)科技成長情況

    圖表:2016年天準(zhǔn)科技非經(jīng)常性損益

    圖表:2016-2017年天準(zhǔn)科技盈利能力

    圖表:2016-2017年天準(zhǔn)科技償債能力

    圖表:2016-2017年天準(zhǔn)科技營運情況

    圖表:2016-2017年天準(zhǔn)科技成長情況

    圖表:天準(zhǔn)科技核心客戶

    圖表:A股機器視覺公司研發(fā)費用占營業(yè)收入比重

    圖表:2012-2016年全球人工智能投資規(guī)模

    圖表:2012-2016年人工智能領(lǐng)域投資交易數(shù)量

    圖表:2002-2015年中國AI投資領(lǐng)域資本形成總額與新增企業(yè)變化圖

    圖表:2012-2016年中國人工智能投資金額及投資頻次

    圖表:2012-2016年人工智能并購活動

    圖表:2011-2016年人工智能風(fēng)險投資領(lǐng)域活躍度排名

    圖表:2010-2015年人工智能細(xì)分領(lǐng)域投資占比

    圖表:美國各行業(yè)對人工智能的投資占比

    圖表:國內(nèi)主要投資機構(gòu)對AI領(lǐng)域投資案例表

    圖表:2016年人工智能細(xì)分領(lǐng)域融資總額

    圖表:2016年全球人工智能細(xì)分領(lǐng)域公司數(shù)量統(tǒng)計

    圖表:傳統(tǒng)行業(yè)巨頭機器視覺領(lǐng)域并購一覽

    圖表:2013-2016年國際互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭在機器視覺領(lǐng)域的收購一覽

    圖表:2016年中國計算機視覺公司TOP5

    圖表:BAT機器視覺領(lǐng)域投資布局一覽

    圖表:1997-2016年中國計算機視覺公司成立數(shù)量

    圖表:計算機視覺公司融資階段分布

    圖表:國內(nèi)部分創(chuàng)業(yè)公司信息梳理

    圖表:機器視覺技術(shù)的優(yōu)勢

    圖表:2018-2023年中國機器視覺市場規(guī)模預(yù)測

  2. 機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設(shè)備人眼的功能,從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。按照應(yīng)用的領(lǐng)域與細(xì)分技術(shù)的特點,機器視覺進一步可以分為工業(yè)視覺、計算機視覺兩類,相應(yīng)地,其應(yīng)用領(lǐng)域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

      機器視覺的崛起源于工業(yè)自動化生產(chǎn)日益增長的技術(shù)需求,技術(shù)探索始于20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界的研究,早期的發(fā)展主要集中于北美、歐洲和日本等發(fā)達(dá)地區(qū)。全球制造業(yè)向中國轉(zhuǎn)移后,中國機器視覺產(chǎn)業(yè)迎來了奮起直追的歷史契機。近十年來,從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件,數(shù)十家機器視覺核心器件的國內(nèi)研發(fā)制造廠商陸續(xù)涌現(xiàn),中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一。

      機器視覺在應(yīng)用上具有廣泛性,能夠在智能制造,以及眾多智能生活領(lǐng)域展開應(yīng)用;在技術(shù)上具有獨特性,是唯一非接觸式識別、測量物體的前沿技術(shù);在硬件上具有成本的經(jīng)濟性,不會對產(chǎn)品的成本構(gòu)成造成成本壓力。廣泛性和獨特性使得其在許多領(lǐng)域構(gòu)成產(chǎn)品核心競爭力的一部分;而經(jīng)濟性則能夠使得產(chǎn)品擺脫硬件的束縛,從而在產(chǎn)品設(shè)計、客戶需求把握上更具靈活性,也使其具備更強的盈利能力。

      在智能生活領(lǐng)域,機器視覺技術(shù)正處于逐步走向成熟的階段,技術(shù)的突破與成熟,具備資本優(yōu)勢的大公司對于技術(shù)團隊的投資與布局,都將是行業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力。同時,真正切合實際需求、且具備市場空間的優(yōu)秀產(chǎn)品,將能占得輿論、資本、人力等資源的先機,享受先入紅利,典型的案例如掃地機器人iRobot,輔助駕駛領(lǐng)域的Mobileye。

      中國機器視覺產(chǎn)業(yè)起步較晚,雖然市場基數(shù)小,但發(fā)展速度快,2015年全球占比8.3%,已成為全球第三大機器視覺市場。主要下游行業(yè)半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造等領(lǐng)域國內(nèi)仍主要采用人工檢測,未來隨著人力成本的逐步走高,機器換人的邏輯將在機器視覺領(lǐng)域逐步兌現(xiàn),同時隨著“工業(yè)4.0”、“中國制造2025”政策的出臺及人工智能的不斷發(fā)展進步,機器視覺在安防與智能交通、醫(yī)療、無人機與無人駕駛、智能機器人等領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫,在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務(wù)院發(fā)展研究中心、全國商業(yè)信息中心、中國經(jīng)濟景氣監(jiān)測中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關(guān)報刊雜志的基礎(chǔ)信息以及專業(yè)研究單位等公布和提供的大量資料。對我國機器視覺行業(yè)作了詳盡深入的分析,是企業(yè)進行市場研究工作時不可或缺的重要參考資料,同時也可作為金融機構(gòu)進行信貸分析、證券分析、投資分析等研究工作時的參考依據(jù)。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細(xì)分和企業(yè)定位是否準(zhǔn)確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?

    ♦ 保持領(lǐng)先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?

    ♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?

    ♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應(yīng)該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?

    ♦ 行業(yè)內(nèi)的成功案例、準(zhǔn)入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業(yè)研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經(jīng)常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業(yè)準(zhǔn)備投資于某項新業(yè)務(wù),需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調(diào)研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內(nèi)資深經(jīng)驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持,而無法準(zhǔn)確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數(shù)據(jù)支持

    權(quán)威數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務(wù)部、海關(guān)總署、國家信息中心、國家稅務(wù)總局、國家工商總局、國務(wù)院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內(nèi)外上萬種專業(yè)刊物。

    中研普華自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫:中研普華細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)庫、中研普華上市公司數(shù)據(jù)庫、中研普華非上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品進出口數(shù)據(jù)庫。

    國際知名研究機構(gòu)或商用數(shù)據(jù)庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調(diào)研數(shù)據(jù):遍布全國31個省市及香港的專家顧問網(wǎng)絡(luò),涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構(gòu)、生產(chǎn)廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數(shù)據(jù)搜集網(wǎng)絡(luò),在研究項目最多的一線城市設(shè)立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。

    研發(fā)流程

    步驟1:設(shè)立研究小組,確定研究內(nèi)容

    針對目標(biāo),設(shè)立由產(chǎn)業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關(guān)產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組,碩士以上學(xué)歷研究員擔(dān)任小組成員,共同確定該產(chǎn)業(yè)市場研究內(nèi)容。

    步驟2:市場調(diào)查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關(guān)政府主管部門、相關(guān)行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術(shù)人員等;

    ♦ 實地調(diào)查各大廠家、運營商、經(jīng)銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達(dá)1500多種);

    ♦ 國內(nèi)、國際行業(yè)協(xié)會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數(shù)字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業(yè)數(shù)據(jù)庫(中研普華建立了3000多個細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,規(guī)模最全);

    ♦ 企業(yè)內(nèi)部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關(guān)產(chǎn)業(yè)專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關(guān)政府主管部門核實。

    步驟5:進行數(shù)據(jù)建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關(guān)政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產(chǎn)廠家的銷售人員核實初步研究結(jié)果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結(jié)與提煉,分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預(yù)警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務(wù)

    對用戶提出有關(guān)該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關(guān)該行業(yè)的各種專題進行深入調(diào)查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數(shù)量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構(gòu)之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結(jié)論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結(jié)論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網(wǎng)站轉(zhuǎn)載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)、商務(wù)部、國資委、發(fā)改委、國務(wù)院發(fā)展研究中心(國研網(wǎng))等。

    如需了解更多內(nèi)容,請訪問市場調(diào)研專題:

    專項市場研究 產(chǎn)品營銷研究 品牌調(diào)查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調(diào)查 消費者研究 重點業(yè)務(wù)領(lǐng)域 調(diào)查執(zhí)行技術(shù) 公司實力鑒證 關(guān)于中研普華 中研普華優(yōu)勢 服務(wù)流程管理

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中研普華 · 中國行業(yè)資訊領(lǐng)先服務(wù)商
  • 01

    中研普華擁有20年的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、企業(yè)IPO上市咨詢、行業(yè)調(diào)研、細(xì)分市場研究及募投項目運作經(jīng)驗,業(yè)務(wù)覆蓋全球。

  • 02

    豐富的行業(yè)經(jīng)驗。設(shè)立產(chǎn)業(yè)研究組,積累了豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務(wù)。

  • 03

    資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學(xué)教授、以及具備成功經(jīng)驗的企業(yè)家,擁有強大的專業(yè)能力。

  • 04

    科學(xué)的研究方法。采取專業(yè)的研究模型,精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析,周密的調(diào)查方法,各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準(zhǔn)確。

  • 05

    完善的服務(wù)體系。不僅為您提供專業(yè)化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務(wù),給您帶來完善的一站式服務(wù)。

  • 06

    中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調(diào)研隊伍,與國內(nèi)外各大數(shù)據(jù)源建立起戰(zhàn)略合作關(guān)系。

  • 07

    中研普華推廣和傳播國內(nèi)外頂尖管理理念,協(xié)助中國企業(yè)健康、持續(xù)成長,推動企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和管理升級。

  • 08

    中研普華獨創(chuàng)的水平行業(yè)市場資訊 + 垂直企業(yè)管理培訓(xùn)的完美結(jié)合,體現(xiàn)了中研普華一站式服務(wù)的理念和優(yōu)勢。

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