行業研究報告模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇行業研究報告，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

一、金融安防行業現狀

1.行業發展現狀

金融安防行業是安防技術應用的先驅，是規模化應用安防產品尤其是監控產品最早的行業。經過20多年的發展，金融安防行業已經形成集研發、生產、銷售、工程與系統集成、報警運營與中介服務等為一體的朝陽產業。據統計，目前我國共有各類安防企業近3萬家，從業人員達到150萬人左右，行業總產值達到3250億元左右，其中安防產品產值約為1400億元，安防工程和服務市場約為1850億元。

2.行業競爭現狀

近年來，金融安防行業市場競爭日趨激烈，越來越多的骨干企業開始加大技術研發與品牌塑造，現代企業管理制度日臻完善，企業綜合實力與核心競爭力不斷提升。據統計，目前我國產值過億的安防企業已達到100家以上，部分企業甚至達到了幾十億的規模；同時，約有20家安防企業成功IPO，約有30多家上市企業將金融安防列為主營業務之一，產業集中度大幅提高。

二、金融安防行業特征

1.行業特點

眾所周知，金融行業作為貨幣流通的基本場所，涉及大量現金、有價證劵及貴重物品的直接交易，普遍具有規模多樣化、現金量大、出入人員復雜、重要設施繁多、管理范圍廣等特點。因此，長期以來，金融行業都是安防產品應用的“金牌大戶”，金融安防行業也在金融監控系統升級和聯網中不斷發展。金融安防行業一般包括音視頻監控、廣播、通信、門禁、報警等各類軟硬件系統。

2.技術特點

作者單位：518000金元證券股份有限公司 場外市場部

與一般的安防行業相比，金融安防行業具有獨特的技術特點。一方面，金融行業對安防軟硬件要求更嚴格，要求音視頻監控系統具有更高的參數要求，從而實現對金融營業網點的無盲點監控；另一方面，與其他行業相比，金融行業網點分布廣泛，導致安防系統也較為分散，這就對安防系統的集中管理功能提出了更高要求。

3.技術水平

金融行業屬于重點安全防范單位，為高風險的防護對象。金融安防行業也因此具有更高的技術水平：一是要求音視頻監控系統更為安全、實時、流暢、清晰；二是要求音視頻監控、廣播、通信、門禁、報警等各類軟硬件系統具有高度的聯動性；三是要求軟硬件系統具有更高的穩定性、兼容性；四是要求網絡系統分散建設具有更高的合理性和集中性。

三、金融安防行業發展趨勢

1.金融安防未來市場空間將持續擴大

篇2

中國網絡游戲市場用戶規模情況

據CNNIC統計數據顯示，2009年中國互聯網網絡游戲用戶規模為2.65億人，相比于2008年，增幅為41.05%，占2009年互聯網總體網民3.84億人的69.01%，是眾多互聯網應用中用戶認知度較高的應用之一。

中國網絡游戲市場競爭格局

我們認為，隨著2009年盛大、搜狐分拆網游業務單獨上市后，市場格局發生了一定的變化。騰訊較成熟的MMOG收入雖然繼續下降，但是來自《地下城與勇士》和《穿越火線》兩款游戲資料片和開展推廣活動以及新的網頁MMOG《絲路英雄》開始受到歡迎，2009年全年游戲收入達到53.85億元，占據市場21.03%的市場份額。盛大游戲全年收入規模達48.07億元，占比18.78%，其次是網易、完美時空、搜狐等。

數據顯示，2010年Q1中國網絡游戲市場營收規模為92.05億元，增長相對放緩。其中，2010年Q1騰訊網絡游戲市場營收為33.84億元人民幣，占比達36.8%，盛大、網易、完美時空依次排名，營收占比分別為12.4%、12%、6.8%。我們研究發現，中國網絡游戲的市場集中度略有提升，一些大型廠商如騰訊、盛大、網易等在中國網絡游戲市場扮演的角色越來越重要。

中國網絡游戲市場投資情況

據清科研究中心的數據顯示，2000年-2010年上半年，中國網絡游戲行業共有92起投資案例，其中已經披露的投資案例為57起，披露投資金額總額為42030萬美元，平均單筆投資金額為737.37萬美元。

2009年，中國網絡游戲行業共有17起投資案例，其中已經披露金額的投資案例為15起，披露投資金額總額為10027萬美元，平均單筆投資金額為668萬美元。總投資案例數量同比下降19.05%，披露的投資金額總數同比下降44.12%。這是2005年以來，中國網絡游戲市場投資案例集投資金額首次出現下滑局面，在一定程度上說明中國網絡游戲市場已經進入了緩慢增長期，資本市場對網絡游戲的態度更加冷靜和客觀。

從2010年上半年的投資情況來看，中國網絡游戲行業共有6起投資案例，其中披露金額的投資案例為5起，披露投資金額總額為1035萬美元，平均單筆投資金額為259萬美元。

2004-2009年中國網絡游戲投資案例中，Series A投資案例數量仍占據市場主要份額，共披露投資案例34起，投資金額為12317萬美元，在總體投資案例中的占比分別為53.13%和33.99%。此外，有18起投資案例未披露投資輪次，占比達28.13%。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資仍是以初創期和擴張期階段為主，這與中國互聯網行業投資階段相契合。從2004年以來的投資階段可以看出，擴張期遙遙領先于其他投資階段，已披露的投資案例數為33起，占比達51.57%；從投資金額來看，擴張期居多，已披露的投資案例金總數為27945萬美元，占比達77.11%。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資熱點區域以上海為主，上海網絡游戲行業投資案例數為29起，占比為45.32%，上海地區已經披露金額的投資案例為17起，總投資金額為12388萬美元，占比達49.07%，平均投資額為1046萬美元。北京地區網絡游戲投資案例數位居第二，投資案例總數為19起，占比達29.69%，其中已經披露的投資案例數位17起，占比為34.19%，平均投資額為729萬美元。在網絡游戲行業中，上海、北京地區是投資最為活躍的地區，遙遙領先于其他地區。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資案例中，外幣與人民幣投資案例數量與總投資額都存在一定的差異。在已經披露的64起案例中，外幣投資為32起，人民幣投資案例數僅為16起；投資金額方面，外幣投資金額明顯超過人民幣投資金額，外幣投資金額達到28382萬美元，占比達78.32%。我們分析認為，隨著中國網絡游戲市場發展逐漸進入成熟期，中國人民幣基金的快速發展，人民幣在網絡游戲市場的投資將進一步加大，但是外幣仍在一定時間內扮演重要的角色。

中國網絡游戲市場投資機會與風險

中國網絡游戲市場的發展趨勢如下七點：

(一)中國網絡游戲產品3D化趨勢明顯

(二)媒體化進程及新收費模式的摸索將加速中國網絡游戲的商業模式創新發展

(三)中國網絡游戲市場的營收與用戶數量持續增加，增速放緩

(四)中國網絡游戲的跨界合作案例日漸增多

(五)中國網絡游戲海外將進一步海外拓展

(六)外圍企業將通過并購或戰略投資形式進入網絡游戲市場

(七)“國家隊”將主要通過合作方式進入網絡游戲市場

中國網絡游戲產業的投資機會主要集中在以下四方面：

(一)中小網絡游戲開發商，甚至是小規模的游戲研發團隊

(二)綜合或垂直的網絡游戲運營平臺商

(三)虛擬貨幣交易平臺商

(四)與網絡游戲相關的一些行業服務提供商

中國網絡游戲市場投資面臨的主要風險有：

(一)政策風險

中國網絡游戲市場已經引起了中國政府相關監管部門的廣泛關注，行業立法紛紛制定。未來，預計國家將繼續加大對市場的監管，包括游戲的審批、運營環節、虛擬貨幣交易等環節，尤其是針對未成年人網絡游戲的監管力度將持續加強，不排除出臺更為嚴厲的政策，一定程度上加大了投資網游行業的政策監管風險。

(二)行業風險

首先，從游戲品質來看，同質化明顯，中國自主研發的游戲創新力度不足；

其次，從運營角度來看，國內運營格局已經形成，海外拓展仍需一段相當長的發展時間；

篇3

本報告主要解構網絡招聘行業。2004年前程無憂納斯達克上市說明了國際資本市場對中國網絡招聘市場的看好，2005年國外最大的招聘網站“巨獸”(monster)斥資5000萬美元收購中華英才網40%股份更使得中國網絡招聘市場風波再起。“風乍起，吹皺一池春水”，中國網絡招聘市場暗潮涌動。

同時，隨著經濟社會的發展，人才作為戰略性資源的價值凸顯，“人才強國”被確定為我國的又一項基本國策;同時，在經濟社會結構調整的過程中，就業成為目前發展中亟待解決的一個突出問題。在此背景下，網絡招聘產業的健康發展不僅具有重大的經濟意義，其社會意義也不容忽視。

“溫故而知新，可以為師矣”，對中國網絡招聘行業進行系統、深度的解構與分析，探討網絡招聘的現狀與趨勢，對網絡招聘未來的健康發展有著非常重大的價值和意義。

本報告通過豐富的數據對全球和中國的網絡招聘行業進行了分析，并對中國網絡招聘行業發展的趨勢進行了解讀，認為中國網絡招聘行業即將迎來“曙光再現”的黃金發展期，參與其中的眾多網絡招聘企業應借此大勢，順應未來發展趨勢，努力營造自身發展的契機。

本報告還依托大量數據和資料，深入、全面地分析了中國最主要的網絡招聘網站以及國外最主要的網絡招聘網站，共計20個，尤其對其中幾個領軍企業進行了重點分析，這是本報告的一大亮點與突破。

因此，本報告對于求職者與招聘企業，以及互聯網產業界人士、投資者、研究機構等均有一定的借鑒參考價值。

一.網絡招聘的前世今生

1.電子公告階段

國內第一批網絡招聘網站的創辦時期始于1997年起步的三年。

當時互聯網全新的引入概念鼓舞了第一批新經濟的創業者，他們認為傳統的貿易信息會借助互聯網進行交流和傳播，商機無限。中國互聯網絡信息中心(CNNIC)公布的統計報告顯示，截止到2001年6月30日，我國共有上網計算機約1002萬臺，其中專線上網計算機：163萬臺，撥號上網計算機：839萬臺，上網用戶約2650萬人，其中專線上網的用戶人數為454萬，撥號上網的用戶人數為1793萬，同時使用專線與撥號的用戶人數為403萬。除計算機外同時使用其它設備(移動終端、信息家電)上網的用戶人數為107萬。CN下注冊的域名128362個，WWW站點242739個，國際出口帶寬3257Mbps。

于是，從1997年到1999年，中華英才網、智聯招聘、前程無憂等網絡招聘網站相繼成立。這一階段是我國網絡招聘的萌芽與起步時期。在當時，網絡招聘的形式僅僅是依靠電子公告在網上的，但是個人并不能主動搜索到自己所需要的求職信息。

2001 年以前，網絡招聘處于市場發展初期階段。這一階段網絡招聘的使用者數量非常少，人們找工作的渠道仍然以招聘會等傳統形式為主，同時提供網絡招聘服務的網站數量也比較少。這一時期是網絡招聘服務提供商培養用戶的基礎和準備階段，網絡招聘服務提供商以市場培育為主要工作。

2.數據庫階段

隨著互聯網的飛速發展與不斷普及，網絡招聘也進入了漫長的數據庫階段。在這一時期，主動搜索的方式在網絡招聘上得到廣泛運用，網絡招聘網站開始擁有龐大的個人簡歷數據庫，實行Monster的商業模式，即個人免費注冊簡歷，免費查詢招聘信息;根據單位的招聘信息，查詢簡歷，按照時間段、職位數、查詢簡歷級別和數量收取一定的費用。在這一階段，前程無憂、中華英才網、智聯招聘三大霸主開始牢牢占住了自己的市場份額，網絡招聘形成了三足鼎立的格局。

自2002 年開始，網絡招聘服務進入成長階段，在國內網民中已經有一定的滲透率，越來越多的網民開始使用招聘網站來找工作。此時網絡招聘網站數量開始飛速增加，同時部分優秀招聘網站如中華英才網等知名度迅速提升。市場競爭逐漸加強，網絡招聘網站開始不斷擴大規模，同時提高用戶體驗。外資也在這一階段開始進入，我們知道的許多目前的優秀招聘網站在那時候都已經得到投資。隨著競爭的加劇，網絡招聘行業不斷細化，新的商業模式不斷出現。

2005年，隨著資本市場的活躍，互聯網在中國的普及，網絡應用技術的發展，以及以Web2.0為代表的新一代互聯網技術的影響，網絡招聘發展明顯加快。2004 年中國網上招聘的市場規模僅為5.5 億元人民幣左右;05年，網絡招聘市場成長迅猛，占招聘市場份額首次超過20%;06年，這個比例已達到了33%，銷售額為16.9億元人民幣，平均增長率為73.9%。從網站數量上來看，這個時候已有招聘網站上千家，網上招聘廣告的企業達到200萬家，頁面點擊率超過40億人次，人才網站的專業化程度大大提高，市場規模不斷擴大。在中國網絡招聘市場競爭格局中，前程無憂、中華英才網和智聯招聘這三大網絡招聘公司占去了全國網絡招聘市場規模的一半，已經形成三足鼎立之勢，穩穩占據了中國網上招聘市場第一陣營的領先地位。

3.社區化階段

篇4

1、“區塊鏈+AI”行業簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。

2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。

發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。

目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰

在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。

1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：

（1）提高數據安全性

區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。

（2）大量且豐富的數據支持

一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。

當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。

一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。

最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。

而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。

2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰

“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。

（3）大規模的社會應用面臨挑戰

數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合

相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。

（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合

利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展

首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。

篇5

1、中國移動電商行業發展背景

中國電子商務市場繼續平穩發展

艾瑞咨詢最新數據顯示，2016年中國電子商務市場交易規模20.2萬億元，增長23.6%。中國電子商務市場繼續穩步發展。其中，網絡購物占比為23.3%，相比2015年占比升高，發展勢頭良好。

網絡購物仍是零售主流渠道

根據艾瑞咨詢2016年中國網絡購物市場數據，2016年中國網絡購物市場交易規模為4.7萬億元，占社會消費品零售14.2%。網絡購物對經濟的貢獻越來越大，仍是目前零售的主流渠道。也就是說，平均每100元社零消費中有14元來自線上。

艾瑞分析認為，網絡購物行業發展日益成熟，各家網絡購物企業除了繼續不斷擴充品類、優化物流及售后服務外，也在積極發展跨境網購、下沉渠道發展農村網絡購物。在綜合網絡購物格局已定的情況下，一些企業瞄準母嬰、醫療、家裝等垂直網絡購物領域深耕，這些將成為網絡購物市場發展新的促進點。

網絡購物市場進入移動消費時代

艾瑞咨詢數據顯示，2016年中國移動網購在整體網絡購物交易規模中占比達到68.2%，比上年增長22.8個百分點，移動端已超過PC端成為網購市場更主要的消費場景；與此同時，2016年，中國網絡購物市場TOP10企業移動端用戶增速遠超PC端，App端用戶增速達27.1%，PC端僅增長9.6%。艾瑞分析認為，2016年移動端交易規模占比繼續擴大；移動端成流量主來源。用戶消費習慣的轉移、各企業持續發力移動端是移動端不斷滲透的主要原因。

網民紅利漸失，移動電商探索存量增值

移動購物最主要的優勢是便利、隨時隨地，而智能手機的發展為這種便利提供了最直接的條件。但是隨著互聯網的發展和智能手機普及率的提高，網民規模及移動端網民規模增速均放緩。艾瑞咨詢分析，2016年中國網民數量超7億，其中手機網民規模已達6.6億人，市場增量空間減少，移動端流量紅利消失。

2、中國移動電商行業發展現狀

移動電商開啟下半場

2013-2014年，隨著移動互聯網的發展和智能手機的普及，移動電商進入風口期，新一輪移動端網民紅利帶動許多新興移動電商發展。2015年移動交易規模占比超過PC端標志移動電商時代正式到來，流量、速度比拼轉為用戶精細化運作。

各大電商企業持續發力移動端

數字營銷預算小于20%的電商企業用戶占比最多，為31.0%，而預算在80%以上的電商企業用戶，占比27.6%，整體呈“兩級分化”。此外，86.2%的電商企業用戶2015年數字營銷預算較2014年有所提高。

中國移動購物市場進入平穩發展期

艾瑞咨詢最新數據顯示，2016年移動購物市場交易規模為3.3萬億元，同比增長57.9%，增速放緩，首次低于100%。移動購物市場進入平穩發展期。

新興移動電商勢力崛起

從艾瑞mUserTracker數據來看，2016年手機淘寶月度獨立移動設備覆蓋數最廣，遙遙領先于其他電商網站；京東次之，唯品會緊隨其后，傳統電商巨頭優勢依舊。此外，依靠移動電商紅利發展起來的新興平臺發展迅速。例如閑魚、貝貝網，月度獨立移動設備覆蓋數均保持比較強勁的增勢。

3、移動電商時代典型企業案例

天貓：傳統成熟電商企業典型代表

天貓為傳統PC購物時代的強勢品牌，也是移動端轉型成功的典型代表。主要得益于大平臺的自愈能力，擁有較多的資源和雄厚的勢力進行轉型布局。目前，天貓已經擁有4億多買家，5萬多家商戶，7萬多個品牌。目前積極布局跨境和020業務，繼續完善阿里電商生態圈。

經過多年積累，天貓平臺成為大賣家和大品牌的集合，擁有較高的網站知名度和用戶沉淀的大數據，不斷優化平臺服務體驗，可以提供全渠道的解決方案。在新一輪線上線下融合布局中，擁有較強的競爭實力。

唯品會：特賣電商領域的領先者

唯品會的限時特賣模式櫧浞⒄棺畬蟮奶厴。目前品類由服裝向母嬰、美妝類擴展，同時布局跨境業務，由垂直向綜合領域發展，擁有優秀的買手團隊和較強的營銷、運營能力。

貝貝網：移動電商新勢力典型代表

貝貝網于2014年成立，是國內領先的移動母嬰特賣平臺，發展迅速。2016年6月，上線2年，完成D輪融資。其中D輪融資金額達1億美金，投資方為新天域、北極光、高榕資本、今日資本等知名投資機構，擁有移動互聯網行業多種資源，是移動端流量紅利時代和應用市場紅利時展起來的典型代表。

“媽媽經濟”囊括母嬰市場、女性時尚市場、家居用品市場，貝貝網圍繞母嬰人群發展垂直用戶經濟。

“媽媽經濟”的核心觀點就是每個媽媽背后都是一個家庭，整個“媽媽經濟”將滿足家庭消費所有需求，包括給小孩買東西、給媽媽自己買東西，給家里買東西，圍繞媽媽人群購買力進行的業務拓展成為“大母嬰”市場新的經濟助力增長點。2016年純母嬰用品線上交易規模為0.5萬億元，大母嬰概念下市場交易規模為1.6萬億元，在整體媽媽經濟中滲透率較低，仍有較大的發展空間。

蘑菇街：模式歷經轉型的移動電商

蘑菇街最早為電商導購平臺，2013年下半年淘寶限制導購業務之后，轉型為垂直電商。2016年蘑菇街與美麗說、淘世界合并，目前發展為集B2C和C2C模式為一身的女性時尚電商，社交、直播等新型營銷方式成為發展特色。

4、中國移動電商行業發展趨勢

全渠道、線上線下融合發展是趨勢

移動電商時代，消費者的需求和網購發展環境均有較大改變，用戶希望隨時隨地精準購買到所需的商品和服務；另一方面由于商品供大于求，單一渠道發展的增量空間有限，線上和線下均在布局全渠道發展。線下消費體驗和線上購物便利的雙向需求將帶來線上和線下購物期望值的融合，未來線上線下融合、打造持續性的品牌價值是新零售時代的重要發展趨勢。

社交化分享是移動電商時代新營銷方式

與傳統電子商務企業通過一個平臺聚集所有商家和流量的中心化模式不同，去中心化的電子商務模式是以微博、微信等移動社交平臺為依托，通過自媒體的粉絲經濟模式的分享傳播來獲取用戶，消費者的購買需求會在人們碎片化的社交場景中被隨時激發。例如貝貝網開設紅人街頻道，融合了社交、內容及直播等新型營銷方式，達人分享服飾搭配并通過與粉絲的互動引導用戶消費。

內容化、粉絲化、場景化成為發展新方向

移動電商時代，用戶的消費路徑和習慣發生了很大的變革，從搜索到推薦，用戶對精準內容要求越來越高，消費需求場景化，移動購物模式多樣。內容化、粉絲化和場景化成為吸引流量的新方式。各大移動電商網站紛紛布局內容營銷。

垂直品類經濟或人群經濟成為發展新趨勢

篇6

2、商業智能，幫助企業實現數據驅動認知到數據驅動決策的轉變；

3、商業智能主要應用于金融、電商、物流、出行等領域；

4、中國AI論文成果達到國際一線水平；

5、技術方面，商業智能的未來將從強調單一技術，到各學科、分支、算法等融會貫通；

6、技術以外，企業、技術供應商對場景的理解是產業升級的關鍵；

7、商業智能的落地是一項系統工程，企業的工程實踐能力有待增強。

商業智能行業概念界定

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(電子商務研究中心訊)廣義人工智能指通過計算機實現人的頭腦思維所產生的效果，是對能夠從環境中獲取感知并執行行動的智能體的描述和構建；相對狹義的人工智能包括人工智能產業（包含技術、算法、應用等多方面的價值體系）、人工智能技術（包括凡是使用機器幫助、代替甚至部分超越人類實現認知、識別、分析、決策等功能）。

本篇報告將從人工智能技術、應用、產業等維度進行探討，其中，人工智能技術包括凡是使用機器幫助、代替甚至部分超越人類實現認知、識別、分析、決策等功能，而產業則指包含技術、算法、應用等多方面的價值體系。

（來源：艾瑞咨詢 編選：電子商務研究中心）

篇8

阿里研究院作為中國發展研究基金會課題合作方，承擔了（以下簡稱《報告》）撰寫。《報告》研究發現，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊，在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會。

近95%的崗位從智能化工具獲益

第一，在商家業務量不斷增長的情況下，智能化工具的使用對約180萬個崗位（包括客服崗位、店面設計、數據分析崗位3類崗位）產生影響，其中有170萬崗位從智能工具使用獲得工作效益提升，有9.6萬的崗位存在替代可能。

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

第二，超八成商家已經采用平臺提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面設計和生意參謀，其他智能化工具的普及程度相對較低，仍有發展潛力。超過80%的受訪商家認為，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家認為“降低人工成本”是使用智能化技術的原因。

智能工具使用使得商家銷售額顯著提升

第三，使用了智能工具的電商，其銷售額總量、銷售額同比增長率以及人均銷售額均顯著大于未使用智能工具的電商。使用了智能數據分析工具的商家，年銷售額增長了75.8%；使用了智能店面設計工具的商家，年銷售額增長了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年銷售額增長了10.8%。智能數據分析工具和智能店面設計工具的使用也使得相應部門的人均銷售額分別提升了51.3%和11.2%。

人工智能技術就業正向促進遠超負向沖擊

第四，人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊。目前，未發現三大智能工具對就業崗位的顯著替代作用。在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會，因智能工具使用直接帶來人員消減的情況很少。

人工智能技術使用顯著提高電商從業人員收入

第五，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。其中，數據分析人員的月收入提高了9.7%，設計人員的月收入提高了7.7%，客服人員月收入提高了5.6%。技術水平較高的崗位收入增幅更大。

近年來，商家業務量的快速增長，客觀上要求商家向技術進步（人工智能等）要紅利。智能工具的使用可能會替代少量就業人員，但其通過大幅提升電商業績，創造了更多新興崗位就業，同時提高了崗位人員收入。總體來看，電商行業人工智能技術在商家的使用，對商家和個人的績效是正面、積極的。

人工智能發展與未來新興職業、就業新物種

人工智能增加了對專業人才的需求量，催生出新的就業模式和業態。人工智能產業發展直接帶來了對專業數字技術人才需求量的增長。到2025年，新一代信息技術產業領域的人才缺口將超過900萬人。其次，人工智能的發展極大地刺激了新興創新市場活力，催生出很多就業的新模式、新業態。這些新業態短期內創造了許多新的崗位并帶來大量的就業，例如快遞配送、外賣配送、電商客服、專車司機、網絡主播、數據標注員等等。

人工智能對我們而言，未知遠大于已知。相信，在未來有更多創意、奇特的崗位會衍生出來，讓我們拭目以待。

表示，人工智能發展與增加社會就業崗位不是悖論，人工智能技術發展替代了人類重復性勞動，同時還細化生產過程分工，創造大量新興就業，教育應積極擁抱人工智能等新興技術，適應未來，培養多層次的數字化技術人才，以補數字化人才短板。

阿里研究院作為中國發展研究基金會課題合作方，承擔了（以下簡稱《報告》）撰寫。《報告》研究發現，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊，在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會。

近95%的崗位從智能化工具獲益

第一，在商家業務量不斷增長的情況下，智能化工具的使用對約180萬個崗位（包括客服崗位、店面設計、數據分析崗位3類崗位）產生影響，其中有170萬崗位從智能工具使用獲得工作效益提升，有9.6萬的崗位存在替代可能。

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

第二，超八成商家已經采用平臺提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面設計和生意參謀，其他智能化工具的普及程度相對較低，仍有發展潛力。超過80%的受訪商家認為，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家認為“降低人工成本”是使用智能化技術的原因。

智能工具使用使得商家銷售額顯著提升

第三，使用了智能工具的電商，其銷售額總量、銷售額同比增長率以及人均銷售額均顯著大于未使用智能工具的電商。使用了智能數據分析工具的商家，年銷售額增長了75.8%；使用了智能店面設計工具的商家，年銷售額增長了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年銷售額增長了10.8%。智能數據分析工具和智能店面設計工具的使用也使得相應部門的人均銷售額分別提升了51.3%和11.2%。

人工智能技術就業正向促進遠超負向沖擊

第四，人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊。目前，未發現三大智能工具對就業崗位的顯著替代作用。在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會，因智能工具使用直接帶來人員消減的情況很少。

人工智能技術使用顯著提高電商從業人員收入

第五，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。其中，數據分析人員的月收入提高了9.7%，設計人員的月收入提高了7.7%，客服人員月收入提高了5.6%。技術水平較高的崗位收入增幅更大。

近年來，商家業務量的快速增長，客觀上要求商家向技術進步（人工智能等）要紅利。智能工具的使用可能會替代少量就業人員，但其通過大幅提升電商業績，創造了更多新興崗位就業，同時提高了崗位人員收入。總體來看，電商行業人工智能技術在商家的使用，對商家和個人的績效是正面、積極的。

人工智能發展與未來新興職業、就業新物種

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盡管我國絕大多數中型以上面粉廠具備生產強化面粉的設備和能力，對現有添加設備略加改造便可實施面粉強化。但是，我國在推廣強化面粉的生產和消費方面仍然存在巨大的挑戰。消費者的相關認識不夠造成消費積極性不高、企業仍然存在一些技術和認識上的障礙以至生產強化面粉的積極性不高、強化面粉的相關法規和標準的缺乏影響了強化面粉在全行業的整體推進。

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(二)研究領域：民用航空、運輸成本管理

(三)理論意義和應用價值：

近年來國內外航空公司間的競爭日趨激烈，每家公司都是依賴于自己獨特的成本管理系統在生存，沒有恰當管理水平的航空公司相繼被兼并或消失。然而從中國民航幾十年的發展來看，缺乏有效的運輸成本管理一直是民用航空發展的絆腳石，傳統的運輸成本管理系統在航空業的實際應用中己經暴露出越來越多的弊端，及時地對傳統運輸成本管理系統進行功能補充和完善發展已成為研究的重點。

本文旨在分析航空公司運輸成本的概念、構成和特征，并在此基礎上探討了我國航空公司運輸成本管理存在的問題及其原因，提出了加強我國航空公司運輸成本管理的系列措施。

(四)研究的概況和發展趨勢：

目前理論界單獨針對民用航空運輸成本管理的研究還很少，一般是在研究民用航空成本管理時有所提及。針對該問題，一部分學者在研究中提出，我國民用航空運輸成本管理存在的缺陷主要包括：缺乏對運輸成本管理的全面認識;運輸成本管理方法和手段滯后;成本信息嚴重扭曲等;有鑒于此，部分學者認為，要提高我國民用航空運輸成本管理水平，需要培養全員成本管理意識，大力加強民用航空成本的系統管理，等等。另外，還有一部分學者認為，航空公司為了在競爭中保持正常的利潤水平，必須從降低航空公司本身的運營成本入手，而以低成本、低票價為特點的廉價航空公司模式正是航空公司進行有效成本管理，取得巨大成功的有力證明。

隨著理論和實踐的發展，有關航空公司成本管理的理論研究將不斷與實踐結合，其未來的研究將轉向成本控制領域。

二、設計(論文)研究的內容

(一)重點解決的問題：

1.我國民用航空運輸成本管理存在的問題

2.加強我國民用航空運輸成本管理的對策建議

(二)擬開展研究的幾個主要方面：

1.民用航空運輸成本理論概述

1.1民用航空運輸成本的概念

1.2民用航空運輸成本的構成

1.3民用航空運輸成本的影響因素

1.4民用航空運輸成本管理的特征

2.加強民用航空運輸成本管理的意義

2. 1有利于促進航空公司內部成本目標的貫徹落實

2.2有利于提供準確的運輸成本信息

2.3有利于改善民用航空運輸成本管理現狀

2.4有利于民用航空取得可持續的競爭優勢

3.目前我國民用航空運輸成本管理存在的問題

3.1成本管理觀念落后

3.2. 運輸成本管理模式單一化

3.3局限于過程控制，缺乏對成本動因的分析

3.4局限于單項活動的成本控制，缺乏全局意識

3.5局限于運輸領域，忽視對外部環境的分析

4.加強我國民用航空運輸成本管理的對策建議

4.1強化成本意識，實行全員成本管理

4.2優化航線網絡結構，減少不必要的運輸環節

4.3減少運輸事故損失

4.4統籌規劃，降低燃油消耗

4.5提高飛機技術狀況，降低維修費用

4.6加強制度建設，完善成本核算機制

(三)本設計(論文)預期取得的成果：

撰寫出符合規定的畢業論文

四、需要閱讀的參考文獻(參考文獻要求是近5年的，且j類文獻不少于5個)

[1]楊春福.財務管理[m].湖北:華中科技大學出版社,XX,6:97-98

[2]謝獲寶.成本管理思想與方法的創新[j].商業時代,XX,25(2): 91-93.

[3]夏云寬.戰略成本管理[m].上海:立信會計出版社,XX,8:15-16

[4]陳勝群.企業成本管理戰略[m].廣東:廣東經濟出版社,XX,9:21-23

[5]吳彥龍.成本管理規范操作[m].北京:中國時代經濟出版社,XX,11:48-51

[6]劉乃歌.淺析戰略成本管理[j].管理與財富,XX,134(1):119-121

[7]翟錚,肖生苓.現代物流成本的管理的應用研究[j].森林工程,XX,254(7)：45-46

[8]田紅春.論企業成本管理存在的誤區及對策[j].財經界,XX,132(3):85-86.