轨交运维解决方案行业分析分析.docx
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1、轨交运维解决方案行业分析分析一、估计当前市场需求(一)总市场潜量总市场潜量是指一定时期内,在一定环境条件和一定行业营销努力水平下,一个行业中所有企业可能达到的最大销售量。(二)区域市场潜量企业在测量市场潜量后,为选择拟进入的最佳区域,合理分配营销资源,还应测量各地区的市场潜量。较为普遍的有两种方法:市场累加法和购买力指数法。前者多为工业品生产企业采用,后者多为消费品生产企业采用。1、市场累加法先识别某一地区市场的所有潜在顾客并估计每个潜在顾客的购买量,然后计算得出地区市场潜量。如果公司能列出潜在买主,并能准确估计每个买主将要购买的数量,则此法无疑是简单而又准确的。问题是获得所需要的资料难度很大
2、,花费也较高。目前我们可以利用的资料,主要有全国或地方的各类统计资料、行业年鉴、工商企业名录等。2、多因素指数法借助与区域购买力有关的各种指数以估算其市场潜量。例如,药品制造商假定药品市场与人口直接相关,某地区人口占全国人口的2%,则该地区的药品市场潜量也占全国市场的2虬这是因为消费品市场上顾客很多,不可能采用市场累加法。但这个例子仅包含人口因素,而现实中影响需求的因素很多,且各因素影响程度不同,因此,通常采用多因素指数法。美国销售与市场营销管理杂志每年都公布全美各地和大城市的购买力指数。(三)行业销售额和市场占有率企业为识别竞争对手并估计它们的销售额,同时正确估量自己的市场地位,以利在竞争中
3、知己知彼,正确制定营销战略,有必要了解全行业的销售额和本企业的市场占有率状况。企业一般通过国家统计部门公布的统计数字、新闻媒介公布的数字、行业主管部门或行业协会所收集和公布的数字,以此来了解全行业的销售额。通过对比分析,可计算本企业的市场占有率,还可将本企业市场占有率与主要竞争对手比较并计算相对市场占有率。例如,全行业和主要竞争对手的增长率为8%,本企业增长率为6%,则表明企业在行业中的地位已被削弱。为分析企业市场占有率增减变化的原因,通常要剖析以下几个重要因素:产品本身因素,如质量、装潢、造型等;价格差别因素;营销努力与费用因素;营销组合策略差别因素;资金使用效率因素等。二、市场导向组织创新
4、现代市场营销管理哲学要求企业创造顾客和顾客满意,将顾客利益摆在核心地位。许多企业在此基础上也开始认识到兼顾行业、合作伙伴、社区和国家利益对企业成功经营与发展的重要地位。然而,在实践中真正贯彻这种观念,保证企业健康成长,却并不容易。面对现代科技迅速发展、市场环境急剧变迁和竞争日趋激烈的挑战,企业必须对自身组织与管理制度进行革新,形成能够全面有效地招律顾客并为之提供良好服务的机制。里特尔咨询公司在总结卓有成效的公司管理模式的基础上,提出了一个高绩效业务模型。该模型将企业资源与组织配置列为基础。我们可以将它作为企业组织与体制创新的主要原则来讨论。(一)满足利益方的要求在今天的价值交换体系中,企业绩效
5、及其利润目标只有在能使其他利益方获得利益的条件下,才有可能实现。因此,企业及其经营业务,都要确定利益方及其要求。一般地说,利益方主要包括顾客、供应商、经销商、企业员工和股东。如果这些利益方觉得不满意,就不能实现理想的合作,导致整体绩效下降,甚至经营失败。为此,企业必须遵循一个原则:满足每一个利益团体的最低期望。企业要致力于为不同的利益方传递高于最低限度的满足水平。同时,也需要根据不同程度满意水平,为员工尽好责任(基本满意水平),为经销商提供绩效满意水平。在确定这些满意水平的时候,企业必须注意,不要让利益方之间感到相对待遇有失公平。各方利益关系的协调本质上仍然是以顾客满意为核心的。从经营动态关系
6、上看,通过顾客满意达到包括股东在内的其他利益方满意,又是建立在企业组织与制度革新所创造的高质量环境基础上的。建立一个面向市场的组织管理体制,形成高水平的员工满意;通过员工积极性、创造性的充分发挥,以高质量的产品和服务建立高度的顾客满意,从而带来更多的交易,更高的企业利润,以及供应商、经销商的利益。各方满意的结果,又会促进新一轮更高质量的良性循环。(二)改进关键业务过程达到满意目标必须通过对工作过程的管理才能实现。目前,大多数企业的这种管理都是通过以专业职能分工为基础的部门组织来进行的。这种传统的组织结构往往使各业务部门各自为政,追求自身目标最大化而不是企业目标最大化,各部门之间不能实现理想的合
7、作,从而也使企业保有高度满意顾客这一总体目标及其战略规划不能有效地遍及整个业务各环节和全过程。因此,使企业的每一个部门都高度面向市场并热心于同其他部门协作,是十分必要的。为适应以快速变化为主调、灵活反应为关键的外部环境,企业必须突出和加强对关键业务过程的管理,通过组织革新,建立多功能的团体,将市场和企业的各种声音和谐一致地协调起来,形成自己的管理核心业务的能力。(三)合理配置资源业务过程的执行,需要配置相应的人、财、物及信息等资源。企业必须设计出一个决策框架,使有限资源能够按照使顾客和企业都满意的方式来有效配置。这需要寻求拥有资源并对各业务的资源分配与使用实施控制。同时,企业还应努力寻求运用协
8、作资源的可能性,以充分利用外部获得的非关键性资源。研究表明,高绩效公司往往十分重视自己拥有并培养那些能构成业务核心的资源和能力,以此形成自己的核心竞争力。他们将好钢用到刀刃上,而将非关键性资源配备转移到企业外部。(四)组织革新企业的组织要素通常包括组织结构、政策与文化。这些因素在市场环境发生急剧变化时,如果不相应变革,往往会成为企业维系和发展与市场有机联系时的机能障碍。我国国有企业深化改革、转换机制的沉重任务,很大程度上就是由于其组织与市场不相适应而派生出来的。三、传统企业组织(有的学者称之为“命令一控制式组织”)的致命弱点是阻碍市场知识的积累及其在组织内部的广泛传播,影响企业的决策水平及营销
9、观念的全面贯彻。企业要根据环境的变化对其组织结构和政策进行革新。与此同时,也要通过长期艰苦努力,加强企业的文化建设。计算机视觉行业在新模式方面的发展情况和未来发展趋势作为战略性新兴产业,人工智能的商业模式还在不断摸索与丰富,尚未形成定局。目前,城市管理、金融、零售等成为人工智能的重要应用领域,商业模式主要以项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、AIoT设备销售、算法授权许可费等多种模式并存。根据iResearch预判,未来我国人工智能行业将分化为两条路径:一是沿着企业服务的道路,成为专业级工具的提供者、智能转型困境的处理者;二是直接切入最终用户,走核心圈辐射生态圈的道路,成长为智能经济时
10、代的主流企业。四、计算机视觉行业面临的挑战(一)高水平专业人才相对缺乏人工智能是高度知识密集型产业,涵盖业务领域较为广泛,专业性较强,技术研发以及生态构建需要大量高水平的专业人才。尤其是近年来我国人工智能蓬勃发展,行业企业对A1.技术专家、算法与数据工程师、业务领域专家等人才的需求更为迫切。我国高度重视人工智能人才培养,根据中国人工智能学会中国人工智能发展报告(2019-2020)数据显示,截至2019年底全国已有超过40所高校成立了人工智能研究院或学院,215所高校设置了人工智能本科专业。但是,与美国等人工智能人才强国相比,我国人工智能专业人才仍较为缺乏,人才培养较行业需求而言相对滞后。因此
11、,高水平专业人才相对缺乏,成为我国人工智能行业发展面临的主要挑战。(二)各层面市场竞争趋于激烈在基础层面,我国人工智能行业企业在芯片、传感器、开源框架等方面主要面临着英伟达、谷歌、亚马逊等国际科技巨头的激烈竞争。在技术层面,拥有计算机视觉、智能语音、自然语言处理等核心技术的人工智能企业与阿里巴巴、腾讯、百度等国内科技巨头的竞争同样较为激烈。在应用层面,在城市管理、金融、商业等领域,人工智能企业也面临着传统行业龙头企业与大型设备供应商的市场竞争。随着人工智能的不断发展,技术、市场等方面竞争可能进一步加剧,行业企业的持续发展与经营业绩面临一定挑战。(三)人工智能治理有待完善目前,人工智能在全球范围
12、蓬勃发展,其为各行各业赋能并带来更多便利、更高效率的同时,也面临着一定的数据安全、隐私保护、权利保障等问题。我国积极推动人工智能有效治理,科技部等部门组织成立了新一代人工智能治理专业委员会,以进一步加强人工智能相关法律、伦理、标准和社会问题研究,并于2019年发布新一代人工智能治理原则发展负责任的人工智能,提出公平公正、尊重隐私、开放协作、敏捷治理等八项原则。2021年9月1日起实施的中华人民共和国数据安全法在鼓励数据依法合理有效利用,促进以数据为关键要素的数字经济发展的同时,对规范数据处理活动与保障数据安全等提供了法律依据。总体来看,人工智能治理具有较高的复杂性、系统性,全面、有效的治理模式
13、尚有待进一步完善。五、计算机视觉行业面临的机遇(一)国家战略引领与政策支持人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的头雁效应。我国把人工智能放在国家战略层面,出台了一系列重要政策鼓励支持人工智能的发展。新一代人工智能发展规划明确指出了到2030年我国新一代人工智能发展三步走的战略目标。十四五规划中明确提出推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。(二)新技术深度融合与新基建大规模展开推动行业进步发展人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等新一代信息技术相互联系、相互促进。大数据的发展使得可用于训练的各种来源的数据激增,为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡
14、献,帮助提升了深度学习算法的性能,有力推动了人工智能的进步。随着物联网设备规模的迅速扩大,在促进大数据爆发的同时,使得A1.与IoT加速融合,AIoT赋予设备更智能化特性。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力,显著降低了计算成本。5G的大规模商用,不仅将促进连接设备数量大幅增长并产生规模庞大的数据,推动物联网与大数据的发展,而且将促进大量城市级应用的铺开,如城市智慧治理运营等,从而为人工智能创造更大的发展空间。未来,人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等新一代信息技术的深度融合与广泛应用,将极大推动经济社会各个领域向数字化、智能化等方向转变,各种技术也将在此过程中实
15、现共同进步与发展。此外,随着我国新型城镇化的持续推进,新型基础设施的建设也将大规模展开。重点支持包括新型基础设施在内的两新一重建设。未来,5G、城际高速铁路及轨道交通、大数据中心、人工智能等新型基础设施的持续较快建设,将进一步促进人工智能行业的快速发展。(三)下游领域规模优势为行业提供广阔空间我国人工智能技术的商业化应用,拥有其他国家难以匹及的规模优势。目前,我国人工智能已广泛应用于城市管理、金融、零售等诸多领域。我国拥有庞大的产业规模,并在全球范围占据重要地位。在城市管理领域,我国庞大的城乡社区事务与公共安全支出带动了公安、交管等相关产业发展,根据中安网发布的数据,2020年我国安防行业总产
16、值已达到8,510亿元;在智慧金融领域,我国拥有数量庞大的金融机构及运营网点,根据安永发布的2019年全球金融科技采纳率指数数据显示,2019年我国消费者与中小企业对金融科技采纳率均位居全球首位,金融机构对包括人工智能在内的金融科技应用需求强劲;在商业零售领域,我国连锁零售门店数量持续增长,2019年超25万个,商品销售额超37万亿元;未来我有望超过美国成为全球最大零售市场。综上所述,随着人工智能技术应用进程加快与程度加深,下游领域庞大的产业规模将为我国人工智能创造广阔的应用市场,行业未来发展潜力巨大。六、人工智能产业链人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层。其中,基础层主要包括芯片
17、、软件框架、传感器、服务器、数据(集)等软硬件及服务,为技术层提供算力、数据等底层支撑,是人工智能发展的重要基石。技术层主要通过基础层的算力、数据支持,进行海量模拟训练和机器学习建模,为人工智能提供核心的算法与应用技术,主要包括以深度学习为代表的算法模型,以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。技术层是人工智能发展的核心,对应用层的智能化发展起到决定性作用。应用层则是基于基础层与技术层,面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛,可有效赋能下游领域实现人工智能应用,为其转型与发展注入强劲新动能。七、计算机视觉简介根据国家标准化管理委员会指导
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