本研究报告数据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。其中宏观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家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章中国工业智能行业发展综述
1.1 工业智能行业概述
1.1.1 工业智能定义及行业范围界定
1.1.2 工业智能的主要类型
1.1.3 工业智能发展的五个阶段
1.1.4 工业智能发展对工业制造的意义
1.2 工业智能行业发展环境分析
1.2.1 行业政策环境分析
（1）行业监管体系
（2）行业相关标准
（3）行业发展政策及规划
（4）政策环境对工业智能行业发展的影响分析
1.2.2 行业经济环境分析
1.2.3 行业社会环境分析
（1）提升工业智能化水平成为全球共识与趋势预测分析
（2）人工智能技术加速渗透，构建制造业智能化基础
1.2.4 行业技术环境分析
（1）工业智能关键技术分析
（2）工业智能行业专利获得状况分析
（3）工业智能技术发展趋势预测分析
（4）技术环境对工业智能行业发展的影响分析
第二章全球工业智能行业发展状况分析
2.1 全球工业智能行业发展现状分析
2.1.1 全球工业智能行业发展概况
2.1.2 全球工业智能行业市场规模
2.1.3 全球工业智能企业竞争格局分析
2.1.4 全球工业智能区域竞争格局分析
2.2 主要国家工业智能行业发展分析
2.2.1 美国工业智能行业发展分析
2.2.2 德国工业智能行业发展分析
2.2.3 日本工业智能行业发展分析
2.3 全球主要工业智能企业发展分析
2.4 全球工业智能行业发展前景预测分析
第三章中国工业智能行业发展路径及发展现状分析
3.1 中国工业智能行业发展路径及发展历程
3.1.1 工业智能化转型的路径分析
3.1.2 工业智能行业发展历程分析
3.1.3 工业智能行业发展特征分析
3.2 中国工业智能行业发展现状分析
3.2.1 工业智能行业市场参与者类型分布
3.2.2 工业智能行业提供的产品及服务类型分布
3.2.3 工业智能的需求场景分布介绍
3.2.4 中国工业智能市场规模分析
3.3 中国工业智能行业的发展痛点解析
第四章中国工业智能行业竞争状态及竞争格局分析
4.1 中国工业智能行业投融资和兼并重组状态
4.1.1 我国工业智能行业投融资状况分析
4.1.2 我国工业智能行业兼并重组状况分析
4.2 中国工业智能行业竞争状态分析
4.2.1 行业现有竞争者分析
4.2.2 行业潜在进入者威胁
4.2.3 行业替代品威胁分析
4.2.4 行业供应商议价能力分析
4.2.5 行业购买者议价能力分析
4.2.6 行业竞争情况总结
4.3 工业智能行业的应用集成格局分布
4.4 工业智能行业的区域竞争格局分布
4.5 工业智能行业的企业/品牌竞争格局分布
第五章工业智能行业产业链图谱及相关通信信息技术的研究与发展
5.1 工业智能形成两横两纵产业视图
5.1.1 工业智能产业发展图谱
5.1.2 工业智能产业链环节简析
（1）ICT、研究机构与行业协会提供算力算法支持，成为工业智能重要支撑
（2）应用主体面向实际业务领域发挥应用创新
5.2 深度学习芯片的研究与发展
5.2.1 深度学习芯片的研究与发展概述
5.2.2 深度学习芯片市场现状分析
（1）GPU
（2）FPGA
（3）ASIC
5.2.3 深度学习芯片市场规模
（1）GPU
（2）FPGA
（3）ASIC
5.2.4 深度学习芯片竞争格局
（1）GPU
（2）FPGA
（3）ASIC
5.2.5 深度学习芯片前景预测分析
（1）GPU
（2）FPGA
（3）ASIC
5.3 深度学习编译器的研究与发展
5.3.1 深度学习编译器的研究与发展概述
（1）概念与研究
（2）发展概述
5.3.2 深度学习编译器市场现状分析
5.3.3 深度学习编译器竞争格局
5.3.4 深度学习编译器发展前景
5.4 深度学习框架的研究与发展
5.4.1 深度学习框架的研究与发展概述
5.4.2 深度学习框架市场现状分析
5.4.3 深度学习框架竞争格局
5.4.4 深度学习框架发展趋势预测分析
5.5 深度学习算法的研究与发展
5.5.1 深度学习算法发展历程
5.5.2 深度学习算法市场现状与趋势预测分析
（1）深度学习理论研究趋于平稳，应用落地成为关键
（2）现阶段算法研究呈现两大主要趋势预测分析
5.5.3 深度学习算法竞争格局
5.5.4 深度学习常见算法介绍
（1）DBN（Deep belief network）深度信念网络
（2）CNN（Convolution Neural Networks）卷积神经网络
（3）RNN（Recurrent neural network）递归神经网络
5.5.5 深度学习算法发展前景
第六章工业智能行业应用集成的研究发展及应用实践
6.1 工业智能应用集成的发展及应用实践概述
6.2 装备/自动化、软件企业及制造企业等传统企业的应用集成的研究及发展
6.2.1 主要参与企业及工业智能业务布局分析
6.2.2 传统企业工业智能应用集成的发展现状及特点
6.2.3 传统企业发展工业智能应用集成的优劣势分析
6.2.4 传统工业智能应用集成的发展趋势预判
6.3 ICT企业的应用集成的研究及发展
6.3.1 主要参与企业及工业智能业务布局分析
6.3.2 ICT企业工业智能应用集成的发展现状及特点
6.3.3 ICT企业发展工业智能应用集成的优劣势分析
6.3.4 ICT工业智能应用集成的发展趋势预判
6.4 初创企业的应用集成的研究及发展
6.4.1 主要参与企业及工业智能业务布局分析
6.4.2 初创企业工业智能应用集成的发展现状及特点
（1）大数据技术初创企业为中小垂直领域企业提供知识图谱解决方案
（2）装备领域成为初创企业深度学习应用的主要切入领域，吸引大量投资
6.4.3 初创企业发展工业智能应用集成的优劣势分析
6.4.4 初创工业智能应用集成的发展趋势预判
6.5 研究机构的应用集成的研究及发展
6.5.1 研究机构企业工业智能应用集成的发展现状分析
6.5.2 研究机构企业发展工业智能应用集成的优劣势分析
6.5.3 研究机构工业智能应用集成的发展趋势预判
6.6 应用集成的应用领域及实践案例分析
6.6.1 应用于供应链决策的优化及实践案例分析
（1）公司介绍与项目需求背景
（2）实践案例解析
6.6.2 应用于产品研发的优化及实践案例分析
（1）INDICS平台介绍
（2）实践案例解析
6.6.3 应用于产品质量管理的优化及实践案例分析
（1）主要参与企业及项目背景介绍
（2）项目需求
（3）解决方案解析
（4）工业智能转型收获
6.6.4 应用于设备自执行的实现及实践案例分析
6.6.5 应用于设备维护的实现及实践案例分析
第七章中国重点区域工业智能发展现状及应用实践
7.1 北京市工业智能发展现状及应用实践
7.1.1 北京市工业智能发展环境分析
（3）人工智能的发展
7.1.2 北京市工业智能发展现状分析
7.1.3 北京市工业智能的应用案例
（1）用友工业互联网平台介绍
（2）用友精智平台助力万和新电气实现网络协同制造
7.1.4北京市工业智能发展趋势与前景预测
7.2 上海市工业智能发展现状及应用实践
7.3 天津市工业智能发展现状及应用实践
7.4 广东省工业智能发展现状及应用实践
7.5 浙江省工业智能发展现状及应用实践
第八章中国工业智能行业领先企业案例分析
8.1 中国工业智能的企业发展概况
8.1.1 中国工业智能的企业类型分布及主要企业代表介绍
8.1.2 中国工业智能的不同类型企业工业智能市场布局概况
8.2 工业智能领先企业分析——传统企业
8.2.1 富士康工业互联网股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.2.2 杭州海康威视数字技术股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.3 工业智能领先企业分析——ICT企业
8.3.1 阿里巴巴网络技术有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.3.2 百度在线网络技术（北京）有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.3.3 华为技术有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.3.4 腾讯科技股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4 工业智能领先企业分析——初创企业
8.4.1 北京旷视科技有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4.2 明略科技集团
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4.3 南京网感至察信息科技有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4.4 北京索为系统技术股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4.5 青岛创新奇智科技集团股份有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
8.4.6 北京天泽智云科技有限公司
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业经营优劣势分析
第九章工业智能行业发展前景预测与投资机会分析
9.1 工业智能行业发展前景预测分析
9.1.1 行业发展驱动因素
9.1.2 行业规模预测分析
9.1.3 行业发展趋势预测分析
9.2 工业智能行业投资特性分析
9.2.1 行业投资主体分析
9.2.2 行业进入壁垒分析
9.2.3 行业投资风险预警
9.2.4 工业智能行业的商业模式分析
9.3 工业智能行业投资价值与投资机会
9.3.1 行业投资价值分析
9.3.2 行业投资机会分析
9.4 工业智能行业投资策略与建议
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预判，助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合，本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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