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2020-2025年数据中国建设下智慧城市分析及产业投资战略研究报告
2020-06-17
  • [报告ID] 144026
  • [关键词] 智慧城市分析
  • [报告名称] 2020-2025年数据中国建设下智慧城市分析及产业投资战略研究报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2020/6/6
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  • [报告价格] 印刷版7500 电子版7800 印刷+电子8000
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报告简介

一、智慧城市产业链全景图

智慧城市产业链主要包括四个层面,一是感知终端层:通过深层感知全方位地获取城市系统数据;二是通信网络层:通信网络基础设施,包含固网宽带、移动网络、物联网、专用网络等,作为信息数据传输的管道;三是服务平台层:数据平台基础设施,用于储存、交换和分析处理数据信息,通过高度共享、智能分析将信息变成知识;四是城市应用层:把知识与信息技术融合起来应用到各行各业形成智慧。

二、智慧城市产业链——感知终端层

智慧城市感知终端层主要通过深层感知全方位地获取城市系统数据,这一层面主要涉及智能摄像头、智能传感器、智能手机、可穿戴设备以及智能基建等。

(一)传感器

传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并将检测感受到的信息,按一定规律转换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、计量、存储等要求。传感器在工业4.0时代扮演着十分重要的角色。传感器是物联网技术的最底层和最前沿,对物联网产业发展有着十分重要的意义。随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展,物联网行业市场规模迅速扩大。据数据显示,“十二五”期间物联网市场年复合增长率达到25%。按照年复合增长率24%来计算,预计到2020年,中国物联网的整体规模将达2.2万亿元。

物联网产业快速发展,市场前景广阔。在此背景下,传感器市场的也得到进一步增长。据数据显示,2017年我国传感器市场规模为1815亿元,在2018年突破2000亿元。到了2019年,传感器扩大应用范围,市场规模进一步扩大,初步测算规模达2310亿元。

传感器市场前景广阔,国内企业纷纷布局其中。目前,我国传感器上市企业多达66家,主要集中在长三角区域。此外,珠三角区域、京津地区、中部地区分布相当。据统计,长三角区域传感器上市企业占比达38%,有企业25家;珠三角区域占比17%,有企业11家;中部地区同样占比17%,有企业11家;京津地区占比15%,有企业10家;东北地区占比3%,有企业2家。

具体来看,长三角区域传感器上市企业主要分布于江苏、浙江、上海等地,;珠三角区域即分布于广东省;中部地区主要分布于山西、河南、安徽、湖北等地。

(二)智能手机

数据显示,2019年中国智能手机市场出货量为3.69亿台,而2018年我国智能手机出货量为3.96亿台,同比减少约2700万台。对于部分消费者来说4G手机即可满足日常需要,在一定时间内,5G手机市场不会迎来明显增长。同时,国内智能手机市场也受市场饱和等因素,将维持低位运行。

从国内市场份额来看,华为在2019年智能手机出货量市场份额从2018年26.5%攀升至38.5%,领先第二名的OPPO一倍多。除了华为,国内智能手机市场第2到第5名分别是OPPO、vivo、小米、苹果。五大智能手机厂商占据了91.3%的市场份额,其它智能手机品牌市场份额被极度压缩。

目前三星、华为已经发布过5G手机,而苹果还处于沉淀中,相关苹果5G手机的消息一直没有一个确定性。待到5G手机市场爆发时,市场份额占比靠前的手机厂商仍将成为5G手机市场中的主流品牌,但排名或将发生变化。

进入2020年,5G技术加快落地应用,5G智能手机迎来发展风口。实际上,从2019年就有部分5G手机机型进入市场。随着5G手机的入场,智能手机市场格局将发生变化。据预测,2021年5G手机市场爆发,2025年全国智能手机出货量或将达到2016年水平。预计在2020年-2023年,智能手机市场将迎来5G换机潮。

数据显示,2020年4月,国内市场5G手机出货量1638.2万部,占同期手机出货量的39.3%;上市新机型22款,占同期手机上市新机型数量的45.8%。1-4月,国内市场5G手机累计出货量3044.1万部、上市新机型累计65款,占比分别为33.6%和47.4%。

(二)可穿戴设备

可穿戴设备即直接穿在身上,或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。全球可穿戴设备行业保持快速发展。2015年至2019年,全球可穿戴设备出货量呈现快速增长趋势,由2015年的7900万部增加至2019年的3.37亿部,复合增长率为43.71%。作为可穿戴设备市场占比较高的智能手表及耳机,近年来出货量亦呈显著增长趋势。

根据IDC的预测数据,2023年全球可穿戴设备出货量预计将增至4.82亿部。未来可穿戴设备规模的增长主要来自:1)智能手表、手环、耳机等主流可穿戴设备的销量增长;2)以数字化健康为突破口,兼顾搜索患者重要数据和提升患者自我监控的双重智能医疗保健类设备的增长;3)以公司数字化转型为突破口,达到信息传输和提升员工工作效率等目的的企业应用类设备的增长。

据外媒报道,美国西北大学公布了一种用于监测新冠病毒患者症状的新型可穿戴设备,这款可穿戴设备被设计成放置在病人脖子底部,责监测佩戴者的呼吸活动和咳嗽情况。可穿戴设备可检测人体生命体态特征,助力新冠肺炎追踪,可穿戴设备将成为这次疫情的受益产业。未来,可穿戴设备或将借助于这次疫情获得了普及与发展。

中国是可穿戴设备消费大国,2016年我国可穿戴设备出货量为3876万台,成为仅次于移动手机的第二大移动智能终端设备。2018年我国可穿戴设备出货量已经突破7000万台。预计到2023年,市场出货量将达到1.2亿台。

(三)新基建

2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会强调,要选好投资项目,加强用地、用能、资金等政策配套,加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设。要加大公共卫生服务、应急物资保障领域投入,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。新冠肺炎疫情的爆发打开了“新基建”的窗口期。国家对于“新基建”的部署逐步深入,下表梳理了“新基建”行业的相关政策。

区别于传统“基建”,“新基建”主要发力于科技端。传统基建主要是指铁路、公路、桥梁、水利工程等大建筑,而“新基建”是指立足于科技端的基础设施建设。具体来看,“新基建”包括7大产业方向:5G基站建设、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、城际以及城轨交通。

 “新基建”投资潜力巨大,经济社会效益显著。未来5G网络建设投资将达到1万亿以上,带动的产业链上下游以及各行业应用投资将超过数万亿投资,将有助于培育繁荣互联网经济、人工智能、互联网金融等新技术新产业,带动十几万亿产值的新经济,为抢占全球新一代信息技术制高点奠定坚实的基础设施。

 “新基建”是我国保持下一时期经济高质量发展的重要推手,是对冲疫情和经济下行最简单有效的办法,短期有助于扩大需求、稳增长、稳就业,长期有助于释放中国经济增长潜力,推动改革创新,改善民生福利。由新旧基建对比可推断出,“新基建”与“新动能”是一种乘数效应的体现,完全符合中国当前需要发展的多种目标。

三、智慧城市产业链——通信网络层

(一)固网宽带

根据宽带发展联盟发布的2019年第三季度《中国宽带速率状况报告》。报告显示,2019年第三季度我国固定宽带网络平均下载速率达到37.69Mbit/s,环比上季度提升了6.3%,同比去年同期提升了12.7Mbit/s,年度提升幅度达到50.8%;我国移动宽带用户使用4G网络访问互联网时的平均下载速率达到24.02Mbit/s,同比去年同期提升幅度也达到了11.9%。相关数据情况表明,我国固定宽带用户体验速率提升快速,移动宽带网络速率也在稳步提升,网络提速取得明显成效。

截至2019年第三季度,全国光纤宽带用户占比超过91%,宽带用户持续向高速率迁移,100Mbps及以上接入速率的固定互联网宽带接入用户已占总用户数的80.5%;4G用户占移动电话用户已达79.1%,这些指标均位居全球前列。固定宽带下载速率方面,上海、北京、天津位列全国前三位,且上海、北京已率先超过了40Mbit/s,江苏、河南紧随其后。全国主要城市排行榜上,上海、北京、南京、郑州、天津位居前五位。

各基础电信企业中,中国电信最高达到38.20Mbit/s,其次是中国移动和中国联通。4G网络下载速率方面,上海、北京、天津、浙江、江苏的4G网络用户下载速率排在全国省级行政区前五位;电信运营企业中,中国联通的4G网络用户下载速率最高。

(二) 5G

2020年以来,各地加快布局5G,三大运营商也发布了5G建设计划。近日,三大运营商均已公布2019年度财报,都披露了2020年5G投资计划。据投资计划显示:三大运营商2020年将建50万个基站。其中,中国移动将新建25万个5G基站,另外,中国电信将与中国联通共建约25万个5G基站,覆盖全国所有地市级(含)以上城市。具体来看:

根据相关预测,2030年5G间接拉动的GDP将达到3.6万亿元。按照产业间的关联关系测算,2020年,5G间接拉动GDP增长将超过4190亿元;2025年,间接拉动的GDP将达到2.1万亿元;2030年,5G间接拉动的GDP将增长到3.6万亿元。十年间,5G间接拉动GDP的年均复合增长率将达到24%。到2020年,中国或成为全球最大5G市场。

(三) 物联网

物联网技术是支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略的重要基础,在推动国家产业结构升级和优化过程中发挥重要作用。物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用,对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。全球各国尤其是美国、欧盟、日韩等发达国家高度重视物联网发展,积极进行战略布局,以期把握未来国际经济科技竞争主动权。据了解,2018年全球物联网设备已经达到70亿台;到2020年,活跃的物联网设备数量预计将增加到100亿台,到2025年将增加到220亿台。

近几年来,物联网概念加快与产业应用融合,成为智慧城市和信息化整体方案的主导性技术思维。当前,物联网已由概念炒作、碎片化应用、闭环式发展进入跨界融合、集成创新和规模化发展的新阶段,与中国新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化建设深度交汇,在传统产业转型升级、新型城镇化和智慧城市建设、人民生活质量不断改善方面发挥了重要作用,取得了明显的成果。

从产业规模来看,全国物联网近几年保持较高的增长速度。2013年,中国物联网产业规模达到5000亿元,同比增长36.9%,其中传感器产业突破1200亿元,RFID产业突破300亿元;2014年,国内物联网产业规模突破6000亿元,同比增长24%;截止到2015年底,随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展,中国物联网产业规模增至7500亿元,“十二五”期间年复合增长率达到25%。

十三五以来,我国物联网市场规模稳步增长,到2018年中国物联网市场规模达到1.43万亿元。根据工信部数据显示,截至2018年6月底,全国物联网终端用户已达4.65亿户。未来物联网市场上涨空间可观。预计2020年中国物联网市场规模将突破2万亿。预计“十三五”期间年均复合增长率达24%。

三、智慧城市产业链——平台服务层

服务平台层通过高度共享、智能分析将信息变成知识,核心是智慧城市运营中心。运营服务是智慧城市建设的后期市场,行业应用不断纵向延伸,产生海量数据处理和信息管理的需求。系统集成商很多都把眼光投向了智慧城市的运营服务上。电信运营商也逐渐意识到随着智慧城市的发展所带来的运营服务的重要性,已经开始转变运营和服务模式。

(一)大数据平台

在智慧城市产业中大数据平台十分重要,大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展,大数据国家战略的加速落地,2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。

据数据显示,2018年我国大数据产业规模突破6000亿元;随着大数据在各行业的融合应用不断深化,2019年中国大数据市场产值达到8500亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破,成为推动经济高质量发展的新动力。未来,大数据技术应用将进一步加深,2020年产业规模有望突破10000亿元。

2020年2月26日,工信部根据《工业和信息化部办公厅关于组织开展2020年大数据产业发展试点示范项目申报工作的通知》要求,开展了相关申报和评审工作,将2020年大数据产业发展试点示范项目名单进行公示。试点示范项目包括四大领域7个方向,以下为公共服务平台方向具体名单:

(二)政务平台

政务云是指运用云计算技术,统筹利用已有的机房、计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等,发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、按需、弹性服务等特征,为政府行业提供基础设施、支撑软件、应用系统、信息资源、运行保障和信息安全等综合服务平台。

经过多年的探索和培育,我国政务云已经进入了全面普及阶段。2017年,我国政务云市场规模为292.6亿元,预计到2021年市场规模将达到813.2亿元,并保持高速增长态势。覆盖率方面,在我国31个省级行政区中(不含港澳台),有30个行政区已经建有或正在建设(完成招标)政务云;在我国334个地级行政区中,有235个地级行政区已经建有或正在建设(完成招标)政务云。政务云覆盖率达到70%以上。

政务云市场广阔,各类厂商加快在政务云领域的布局,当下政务云市场分为四个梯队,第一梯队是占有绝对优势的三大运营商;第二梯队是传统IT企业,如华为云、浪潮云、曙光云、紫光云等;第三梯队是互联网服务商,如腾讯云、阿里云、金山云、京东云等;第四梯队是系统集成商,如太极股份、神州数码等。

四、智慧城市产业链——城市应用层

随着5G网络的建设部署、商用,利用5G网络的特点为垂直行业赋能,已成为智慧城市发展过程中最受关注的话题之一,同时也是5G网络的重要应用场景。5G网络可赋能城市治理、产业、民生等多个领域,在政策支持以及基础设施日益完善的基础上,各个领域的创新应用逐渐丰富,在交通、安防、环保、医疗等垂直行业已有较多试点项目进行试验,与5G网络的技术发展相辅相成。

新型智慧城市覆盖了包括经济、交通、安全、教育、生活、环境等6大城市功能领域,每个领域下的细分市场在技术创新发展下层出不穷。另外,由于智慧城市建设内容范围广,涉及行业领域多,不同部门及地方政府需要制定出台与自身相关的规划政策。

五、智慧城市产业发展前景分析

近几年,我国高度重视智慧城市建设,2014年,国家发展和改革委员会等八部门联合出台的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》提出智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市,对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合,提升城市可持续发展能力具有重要意义。

2016年,《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》要求,推进城市智慧管理,到2020年,建成一批特色鲜明的智慧城市。

智慧城市作为现代化城市运行和治理的一种新模式与新概念,对于优化城市资源调度、提升城市运行效率、提高市民生活质量具有长远意义,是现代化城市发展进程的必然阶段。根据最新发布的《全球智慧城市支出指南》,IDC预测,至2020年,全球智慧城市市场相关支出规模将达到1240亿美元,较2019年增长18.9%,其中中国市场支出规模将达到266亿美元,位列全球第二。在此背景下,人工智能企业旷视科技正以全栈式人工智能解决方案落地城市物联网,推动我国智慧城市的建设。

近年来,随着国内政策红利进一步释放以及资金的大量投入,智慧城市产业将迎来新的发展高潮。数据显示,截至2016年底,国内100%的副省级以上城市、87%的地级以上城市提出了智慧城市计划,前三批智慧城市试点共签约311个城市,重点项目签约总量超过4000个。总计约500多个城市已提出智慧城市发展计划或在建智慧城市,预计总投资规模将达到万亿元级别。未来,我国智慧城市市场规模还将保持较快增长水平。

本公司出品的研究报告首先介绍了中国智慧城市行业市场发展环境、智慧城市行业整体运行态势等,接着分析了中国智慧城市行业市场运行的现状,然后介绍了智慧城市行业市场竞争格局。随后,报告对智慧城市行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国智慧城市行业发展趋势与投资预测。您若想对智慧城市行业产业有个系统的了解或者想投资中国智慧城市行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

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,商务部采集数据等智慧城市。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统计局规模企业统计智慧城市及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测智慧城市。


报告目录
2020-2025年数据中国建设下智慧城市分析及产业投资战略研究报告

第一章 智慧城市相关概述
1.1 智慧城市的定义及发展
1.1.1 智慧城市的概念
1.1.2 智慧城市建设的必然性
1.1.3 智慧城市的主要功能
1.1.4 智慧城市的创新应用
1.2 智慧城市的建设内容
1.2.1 市政设施类之智能交通
1.2.2 公共服务类之智慧医疗
1.2.3 社会管理类之智慧社区
1.2.4 产业发展类之智慧产业
1.3 智慧城市建设发展的意义
1.3.1 符合城市信息技术发展需要
1.3.2 推动中国经济可持续发展
1.3.3 中国城镇未来发展的方向
1.3.4 打造新型城市产业链及生态圈
第二章 2018-2020年全球智慧城市建设分析
2.1 2018-2020年全球智慧城市发展现状
2.1.1 全球智慧城市投资历程
2.1.2 全球智慧城市数量分析
2.1.3 全球智慧城市市场规模
2.1.4 全球智慧城市建设格局
2.1.5 世界智慧城市发展特征
2.1.6 全球智慧城市排名状况
2.1.7 全球智慧城市发展的启示
2.2 欧洲
2.2.1 欧洲智慧城市建设框架
2.2.2 欧洲智慧城市发展综况
2.2.3 欧洲智慧城市发展特点
2.2.4 欧洲智慧城市发展典范
2.2.5 欧盟智慧城市技术支撑
2.2.6 欧盟智慧城市项目动态
2.2.7 欧盟智慧城市建设目标
2.3 美国
2.3.1 美国智慧城市建设发展状况
2.3.2 美国智慧城市政策发展体系
2.3.3 美国智慧城市建设重点领域
2.3.4 美国智慧城市建设路径分析
2.3.5 美国智慧城市发展典范分析
2.3.6 美国智慧城市技术发展动态
2.3.7 美国智慧城市发展面临挑战
2.4 日本
2.4.1 日本智慧城市建设构想
2.4.2 日本低碳智慧城市路径
2.4.3 日本智慧城市建设重点
2.4.4 日本智慧城市建设特点
2.4.5 日本智慧城市发展动态
2.4.6 日本智慧城市建设案例
2.4.7 日本智慧城市经验借鉴
2.5 新加坡
2.5.1 新加坡智慧国规划历程
2.5.2 新加坡智慧国相关概述
2.5.3 新加波智慧城市建设优势
2.5.4 新加坡智慧城市发展状况
2.5.5 “智慧国家”实施经验借鉴
2.5.6 电子政府助力智慧城市建设
2.6 韩国
2.6.1 韩国智慧城市发展规划
2.6.2 首尔智慧城市建设特点
2.6.3 松岛智慧城市建设困境
2.6.4 韩国智慧交通建设动态
2.6.5 韩国智慧城市建设经验
2.7 其他国家
2.7.1 俄罗斯
2.7.2 澳大利亚
第三章 2018-2020年中国智慧城市发展环境分析
3.1 经济环境
3.1.1 宏观经济概况
3.1.2 对外经济分析
3.1.3 工业运行情况
3.1.4 固定资产投资
3.1.5 宏观经济展望
3.2 社会环境
3.2.1 人口规模及城镇化水平
3.2.2 互联网普及率现状分析
3.2.3 数字信息化水平不断提升
3.2.4 智慧城市建设满足现代需要
3.2.5 智慧城市改善人们生活方式
3.3 政策环境
3.3.1 智慧城市发展相关政策分析
3.3.2 智慧城市健康发展的指导意见
3.3.3 智慧城市国家相关建设标准
3.3.4 智慧城市时空大数据平台建设
3.3.5 新型智慧城市建设政策规划
3.3.6 “十三五”智慧城市建设规划
3.3.7 人工智能产业发展规划发布
3.4 技术环境
3.4.1 中国科研技术研发投入状况
3.4.2 技术进步推动智慧城市发展
3.4.3 中国智慧城市产业技术联盟
3.4.4 大数据技术助推智慧城市建设
3.4.5 数字信息化促进智慧城市发展
3.4.6 建设智慧城市面临的技术机遇
3.5 新冠肺炎疫情对智慧城市发展的影响分析
3.5.1 新冠肺炎疫情考验城市运转能力
3.5.2 疫情影响下智慧城市发展必要性分析
3.5.3 疫情影响下智慧城市发展现状
3.5.4 疫情对现有智慧城市带来的机遇
3.5.5 疫情后智慧城市总体发展变化
3.5.6 疫情后智慧城市智慧应用发展趋势
3.5.7 疫情影响下智慧城市领域重点企业机遇
第四章 2018-2020年中国智慧城市建设分析
4.1 2018-2020年中国智慧城市运行综况
4.1.1 智慧城市产业链分析
4.1.2 智慧城市建设政府功能
4.1.3 中国智慧城市建设规模
4.1.4 智慧城市技术支出规模
4.1.5 智慧城市发展热度排名
4.1.6 中国智慧城市供需分析
4.1.7 智慧城市关键领域分析
4.2 中国智慧城市发展特点分析
4.2.1 发展进入新阶段
4.2.2 区域建设格局分析
4.2.3 建设水平逐步提升
4.2.4 数字经济应用拓展
4.3 中国智慧城市竞争合作格局
4.3.1 整体竞争合作格局
4.3.2 多元合作格局形成
4.3.3 解决方案提供商排名
4.3.4 科技巨头布局加快
4.4 运营商成智慧城市建设主力
4.4.1 运营商在智慧城市建设中的作用
4.4.2 中国移动加快智慧城市建设
4.4.3 中国联通布局智慧城市发展
4.4.4 中国电信布局智慧城市建设
4.4.5 运营商建设智慧城市的机遇
4.4.6 运营商建设智慧城市的建议
4.5 2018-2020年中国智慧城市发展模式分析
4.5.1 中国智慧城市主要建设模式
4.5.2 我国智慧城市商业模式介绍
4.5.3 国内外智慧城市商业模式应用案例
4.5.4 国内企业尝试BT模式建设智慧城市
4.6 智慧城市运营分析
4.6.1 智慧城市的运营主体
4.6.2 智慧城市运营新思维分析
4.6.3 智慧城市运营存在的问题
4.6.4 智慧城市的运营策略
4.7 智慧城市标准体系建设分析
4.7.1 智慧城市指标体系的意义
4.7.2 我国智慧城市评价体系分析
4.7.3 智慧城市评价指标体系2.0
4.7.4 智慧城市标准体系建设动态
4.7.5 智慧城市标准发展的思考
4.7.6 完善我国智慧城市体系的建议
4.8 智慧城市发展存在的问题
4.8.1 东西部发展不均
4.8.2 规划与建设脱节
4.8.3 招商难导致空壳
4.8.4 产业格局尚未形成
4.8.5 建设处于探索阶段
4.8.6 核心议题亟待解决
4.8.7 其他问题
4.9 智慧城市的发展对策
4.9.1 智慧城市建设发展对策
4.9.2 推动智慧城市建设的要点
4.9.3 智慧城市的发展思路建议
4.9.4 智慧城市的发展路径探索
4.9.5 建设智慧城市的基本原则
4.9.6 智慧城市转型发展的路径
4.9.7 重视需求导向的促进作用
第五章 2018-2020年智能交通产业分析
5.1 智能交通发展概述
5.1.1 智能交通产业发展周期
5.1.2 智能交通产业链分析
5.1.3 智能交通重要组成部分
5.1.4 智能交通主要应用领域
5.1.5 智能交通市场需求分析
5.2 2018-2020年智能交通产业发展分析
5.2.1 智能交通产业发展规模
5.2.2 城市智能交通发展指数
5.2.3 智能交通市场竞争主体
5.2.4 智能交通市场竞争状况
5.2.5 智能交通巨头布局动态
5.2.6 智能交通项目运行情况
5.2.7 智能交通用户行为分析
5.2.8 智慧交通行业发展热点
5.3 2018-2020年车联网市场发展分析
5.3.1 车联网助力智能交通发展
5.3.2 车联网产业链分析
5.3.3 车联网价值链分析
5.3.4 车联网政策导向
5.3.5 车联网区域格局
5.3.6 车联网市场规模
5.3.7 车联网发展动态
5.3.8 车联网技术发展
5.3.9 车联网应用趋势
5.4 大数据在智能交通领域的应用分析
5.4.1 应用综况
5.4.2 应用方式
5.4.3 应用规模
5.4.4 应用项目
5.4.5 应用案例
5.4.6 应用方向
5.4.7 应用建议
5.5 智能交通行业发展前景分析
5.5.1 智慧交通发展前景展望
5.5.2 智能交通市场发展方向
5.5.3 智能交通未来趋势分析
5.5.4 智能交通技术发展趋势
第六章 2018-2020年电子政务行业分析
6.1 2018-2020年中国电子政务发展分析
6.1.1 智慧政府建设的作用
6.1.2 电子政务政策环境
6.1.3 电子政务市场规模
6.1.4 电子政务用户规模
6.1.5 电子政务投资规模
6.1.6 电子政务发展特征
6.1.7 电子政务发展水平
6.1.8 电子政务发展成就
6.1.9 电子政务发展机遇
6.2 2018-2020年中国政务新媒体发展分析
6.2.1 政务新媒体支持政策
6.2.2 政务新媒体发展现状
6.2.3 政府网站运营情况
6.2.4 政府微信运行情况
6.2.5 政务微博运行情况
6.2.6 政务头条号运行情况
6.3 大数据在电子政务领域的应用分析
6.3.1 应用概述
6.3.2 应用价值
6.3.3 应用规模
6.3.4 应用案例
6.3.5 应用模型
6.3.6 应用模式
6.3.7 应用建议
6.3.8 应用趋势
6.4 我国电子政务标准发展分析
6.4.1 电子政务标准的含义
6.4.2 电子政务标准体系的分类
6.4.3 电子政务标准的重要性
6.4.4 电子政务标准体系制定要求
6.4.5 我国电子政务标准现状分析
6.5 我国电子政务行业发展存在的问题
6.5.1 产业链的发展问题
6.5.2 产业生态体系问题
6.5.3 产业发展机制问题
6.5.4 产业人才支撑问题
6.6 我国电子政务发展对策
6.6.1 电子政务发展战略模式
6.6.2 电子政务发展建议
6.6.3 电子政务发展策略
6.6.4 电子政务发展措施
6.7 中国电子政务发展前景分析
6.7.1 电子政务发展趋势
6.7.2 电子政务发展展望
6.7.3 电子政务“互联网+”趋势
6.7.4 “十三五”发展目标和重点
第七章 2018-2020年智慧医疗产业分析
7.1 中国智慧医疗产业综况
7.1.1 智慧医疗发展背景
7.1.2 智慧医疗发展阶段
7.1.3 智慧医疗实践进展
7.1.4 智慧医疗商业模式
7.1.5 实现智能医疗的关键
7.2 2018-2020年中国智慧医疗行业发展状况
7.2.1 智慧医疗发展现状
7.2.2 智慧医疗市场构成
7.2.3 智慧医疗市场规模
7.2.4 智慧医疗发展态势
7.2.5 智慧医疗区域市场
7.2.6 智慧医疗产业集群
7.2.7 5G+智慧医疗发展
7.3 中国智慧医疗的应用状况分析
7.3.1 应用模式介绍
7.3.2 卫生领域应用
7.3.3 养老领域应用
7.3.4 医院诊疗应用
7.3.5 医疗保健应用
7.3.6 社区健康应用
7.3.7 未来应用趋势
7.4 智慧医疗行业技术分析
7.4.1 智慧医疗技术应用特点
7.4.2 智能医疗主要技术应用
7.4.3 信息处理技术的应用
7.4.4 物联网的应用分析
7.5 大数据在智慧医疗领域的应用分析
7.5.1 应用场景
7.5.2 应用规模
7.5.3 市场供需
7.5.4 区域格局
7.5.5 应用模型
7.5.6 应用模式
7.5.7 应用案例
7.5.8 应用方向
7.5.9 应用前景
7.6 智慧医疗产业前景预测
7.6.1 智慧医疗行业发展前景
7.6.2 智慧医疗细分市场潜力
7.6.3 智慧医疗行业发展展望
7.6.4 智慧医疗未来发展趋势
第八章 2018-2020年智能家居市场分析
8.1 智能家居行业发展综述
8.1.1 智能家居产业链条结构
8.1.2 智能家居行业发展阶段
8.1.3 智能家居行业商业模式
8.1.4 无线智能家居技术应用
8.1.5 物联网技术的应用场景
8.2 2018-2020年中国智能家居市场运行分析
8.2.1 智能家居市场价格分析
8.2.2 智能家居市场发展规模
8.2.3 智能家居市场运行特点
8.2.4 智能家居产品结构分析
8.2.5 智能家居区域发展格局
8.2.6 智能家居消费行为分析
8.2.7 智能家居市场消费机遇
8.3 2018-2020年智能家居市场竞争综述
8.3.1 智能家居市场竞争格局概览
8.3.2 智能家居市场参与主体分类
8.3.3 智能家居市场主体优势分析
8.3.4 智能家居市场企业竞争方向
8.4 数字家庭智能家居网络技术的发展
8.4.1 家庭联网技术
8.4.2 蓝牙无线技术
8.4.3 家庭网关技术
8.4.4 远程管理技术
8.4.5 设备自动发现技术
8.5 智能家居行业发展存在的问题
8.5.1 智能家居市场发展困境
8.5.2 智能家居发展存在障碍
8.5.3 缺乏开放性形态生态圈
8.6 中国智能家居行业发展策略建议
8.6.1 智能家居行业发展建议
8.6.2 智能家居行业发展措施
8.6.3 智能家居行业发展路径
8.6.4 智能家居行业发展重点
8.7 智能家居行业发展前景展望
8.7.1 智能家居行业发展趋势
8.7.2 智能家居技术发展方向
8.7.3 智能家居需求前景分析
8.7.4 智能家居市场增长潜力
8.7.5 智能家居未来功能展望
第九章 2018-2020年智慧旅游产业发展分析
9.1 智慧旅游发展概述
9.1.1 旅游业信息化建设阶段
9.1.2 智慧旅游的概念及内容
9.1.3 智慧旅游具体发展框架
9.1.4 智慧旅游发展体系风貌
9.1.5 智慧旅游企业主体分析
9.1.6 智慧旅游发展重要意义
9.1.7 行业与智慧城市的关系
9.2 2018-2020年智慧旅游行业发展综述
9.2.1 智慧旅游产业发展背景
9.2.2 智慧旅游行业技术支持
9.2.3 我国智慧旅游市场规模
9.2.4 智慧旅游建设运营模式
9.2.5 企业加快智慧旅游布局
9.2.6 智慧景区发展指导意见
9.3 大数据在智慧旅游领域的应用分析
9.3.1 应用价值
9.3.2 应用场景
9.3.3 应用规模
9.3.4 应用案例
9.3.5 项目动态
9.3.6 应用路径
9.4 智慧旅游行业发展策略建议分析
9.4.1 智慧旅游行业发展建议
9.4.2 智慧旅游行业运营策略
9.4.3 智慧旅游服务体系建议
9.4.4 智慧旅游可持续发展选择
9.5 智慧旅游行业投资及前景预测
9.5.1 智慧旅游投资内容分析
9.5.2 智慧旅游产业发展趋势
9.5.3 智慧旅游行业发展趋势
9.5.4 智慧旅游应用前景广阔
第十章 2018-2020年智慧城市其他细分产业分析
10.1 智慧社区
10.1.1 智慧社区发展历程分析
10.1.2 智慧社区产业链分析
10.1.3 智慧社区市场发展规模
10.1.4 智慧社区细分市场发展
10.1.5 智慧社区应用现状分析
10.1.6 智慧社区商业模式创新
10.1.7 大数据应用于智慧社区
10.1.8 智慧社区建设存在的问题
10.1.9 智慧社区建设的策略建议
10.1.10 智慧社区未来发展趋势
10.2 智慧养老
10.2.1 智慧养老产业驱动因素
10.2.2 智慧养老产业基本概述
10.2.3 智慧养老产业扶持政策
10.2.4 智慧养老产业技术基础
10.2.5 智慧养老产业应用场景
10.2.6 智慧养老产业区域格局
10.2.7 智慧养老商业模式分析
10.2.8 智慧养老产业发展趋势
10.2.9 中国智慧养老发展机遇
10.3 智能安防
10.3.1 智能安防产业链分析
10.3.2 智慧安防行业基本概述
10.3.3 智慧城市推动智能安防
10.3.4 智能安防市场发展规模
10.3.5 智能安防细分市场分析
10.3.6 智能安防市场竞争格局
10.3.7 智能安防重点应用领域
10.3.8 智慧安防行业发展方向
10.3.9 智能安防行业发展前景
10.4 智慧环保
10.4.1 智慧环保行业基本概述
10.4.2 智慧环保的信息化建设
10.4.3 智慧环保市场规模状况
10.4.4 智慧环保行业竞争格局
10.4.5 环保大数据的应用价值
10.4.6 智慧环保示范案例发布
10.4.7 智慧环保产业发展方向
10.4.8 智慧环保发展前景展望
10.5 智慧物流
10.5.1 智慧物流发展重要意义
10.5.2 智慧物流市场发展规模
10.5.3 智慧物流行业支持政策
10.5.4 智慧物流技术应用状况
10.5.5 大数据应用于智慧物流
10.5.6 智慧物流行业发展趋势
第十一章 2018-2020年中国智慧城市区域建设分析
11.1 中国智慧城市区域发展综述
11.1.1 智慧城市区域建设回顾
11.1.2 智慧城市区域格局状况
11.1.3 智慧城市综合影响力排名
11.2 北京市
11.2.1 北京智慧城市建设情况
11.2.2 北京将分类推进智慧城市建设
11.2.3 北京智慧城市技术发展状况
11.2.4 北京智慧城市发展的建议
11.2.5 北京智慧城市发展规划
11.3 上海市
11.3.1 上海智慧城市发展概况
11.3.2 上海智慧城市发展水平
11.3.3 上海智慧城市建设现状
11.3.4 智慧城市专项资金补贴
11.3.5 上海智慧城市建设的PPP模式
11.3.6 上海智慧城市建设对策分析
11.3.7 上海市智慧城市建设规划
11.4 广州市
11.4.1 广州智慧城市发展优势
11.4.2 广州智慧城市发展状况
11.4.3 智慧城市相关应用状况
11.4.4 广州智慧城市合作动态
11.4.5 广州智慧警务建设动态
11.4.6 广州智慧机场建设动态
11.4.7 广州大数据智慧城市建设
11.4.8 广州智慧城市发展建议
11.4.9 广州智慧城市发展规划
11.5 深圳市
11.5.1 深圳智慧城市建设优势
11.5.2 深圳智慧城市建设现状
11.5.3 新型智慧城市建设方案
11.5.4 大数据推进智慧城市建设
11.5.5 “智慧宝安”建设经验分析
11.5.6 深圳智慧城市发展路径分析
11.6 杭州市
11.6.1 杭州智慧城市建设优势
11.6.2 杭州智慧城市建设领域
11.6.3 杭州智慧城市建筑进展
11.6.4 杭州智慧城市发展特点
11.6.5 杭州智慧都市圈建设规划
11.7 宁波市
11.7.1 智慧城市建设亮点及经验
11.7.2 宁波智慧城市建设试点项目
11.7.3 宁波智慧城市建设典型案例
11.7.4 宁波智慧城市发展建设规划
11.7.5 新型智慧城市建设计划发布
11.8 南京市
11.8.1 南京智慧城市发展概述
11.8.2 智慧南京建设实践分析
11.8.3 南京智能电网建设提速
11.8.4 智慧南京建设面临的形势
11.8.5 南京智慧城市发展规划
11.8.6 南京智慧城市发展要求
11.9 武汉市
11.9.1 武汉智慧城市发展优势
11.9.2 武汉智慧城市创新发展成就
11.9.3 武汉智慧城市建设动态分析
11.9.4 武汉智慧城市发展经验分析
11.9.5 武汉智慧城市发展规划
第十二章 2018-2020年智慧城市相关技术产业分析
12.1 互联网技术
12.1.1 互联网与电子商务的发展
12.1.2 互联网助力智慧城市发展
12.1.3 移动互联网技术特征分析
12.1.4 互联网技术的应用层次分析
12.1.5 互联网面临风险和安全问题
12.1.6 互联网行业未来发展趋势
12.2 物联网技术
12.2.1 物联网技术的基本内涵
12.2.2 全球物联网产业发展状况
12.2.3 中国物联网产业发展现状
12.2.4 企业加快物联网产业布局
12.2.5 物联网应用市场需求上升
12.2.6 物联网成为智慧城市核心
12.2.7 物联网产业未来发展的趋势
12.3 云计算技术
12.3.1 云计算行业发展规模及方向
12.3.2 云计算应用于智慧城市建设的优势
12.3.3 智慧城市建设中云计算的重大作用
12.3.4 云计算在智慧城市建设的具体应用
12.3.5 智慧城市与云计算发展相辅相成
12.3.6 云计算数据中心架构设计分析
12.3.7 云化智慧城市建设面临的挑战
12.4 5G技术
12.4.1 5G技术内涵及及特点
12.4.2 5G技术政策环境分析
12.4.3 5G技术助力智慧城市建设
12.4.4 5G技术应用空间较为广阔
12.4.5 5G国际技术标准正式出台
12.4.6 5G技术产业未来发展态势
第十三章 2018-2020年大数据在智慧城市的应用分析
13.1 大数据技术及应用场景分析
13.1.1 国家大数据发展战略
13.1.2 大数据技术的积极影响
13.1.3 大数据技术与应用综况
13.1.4 大数据的政府应用场景
13.1.5 大数据的企业应用场景
13.2 大数据在智慧城市的应用概述
13.2.1 各国智慧城市建设的大数据应用
13.2.2 大数据成智慧城市发展的关键
13.2.3 大数据促进城市智慧化建设
13.2.4 大数据助力智慧服务政府建设
13.2.5 大数据推动城市法治的建设
13.2.6 大数据完善城市居民的生活
13.3 智慧城市大数据应用状况分析
13.3.1 综合应用状况
13.3.2 应用领域分析
13.3.3 应用阶段分析
13.3.4 应用需求分析
13.3.5 应用标准探索
13.3.6 应用的影响因素
13.3.7 应用发展对策
13.3.8 平台建设路径
13.4 国内外智慧城市大数据应用案例
13.4.1 国外智慧城市大数据应用案例
13.4.2 国内智慧城市大数据应用案例
13.4.3 智慧城市大数据应用实践经验
13.5 智慧城市大数据应用动态分析
13.5.1 大数据助力智慧交通建设
13.5.2 大数据平台助力智慧通关
13.5.3 河南省城市治理应用大数据
13.5.4 兰州大数据服务智慧民生建设
13.5.5 贵安新区应用大数据信管系统
13.5.6 浏阳市智慧水务借力大数据
第十四章 2016-2019年中国智慧城市重点企业财务状况分析
14.1 银江股份有限公司
14.1.1 企业发展概况
14.1.2 智慧城市布局
14.1.3 经营效益分析
14.1.4 业务经营分析
14.1.5 财务状况分析
14.1.6 核心竞争力分析
14.1.7 公司发展战略
14.1.8 未来前景展望
14.2 北京易华录信息技术股份有限公司
14.2.1 企业发展概况
14.2.2 经营效益分析
14.2.3 业务经营分析
14.2.4 财务状况分析
14.2.5 核心竞争力分析
14.2.6 公司发展战略
14.2.7 未来前景展望
14.3 北京数字政通科技股份有限公司
14.3.1 企业发展概况
14.3.2 智慧城市业务
14.3.3 智慧管理平台
14.3.4 智慧政务布局
14.3.5 经营效益分析
14.3.6 业务经营分析
14.3.7 财务状况分析
14.3.8 核心竞争力分析
14.3.9 未来前景展望
14.4 上海延华智能科技(集团)股份有限公司
14.4.1 企业发展概况
14.4.2 智慧城市业务
14.4.3 信息智能产品
14.4.4 经营效益分析
14.4.5 业务经营分析
14.4.6 财务状况分析
14.4.7 核心竞争力分析
14.4.8 公司发展战略
14.4.9 未来前景展望
14.5 浙江大华技术股份有限公司
14.5.1 企业发展概况
14.5.2 智慧业务分析
14.5.3 智慧方案分析
14.5.4 智能产品技术
14.5.5 经营效益分析
14.5.6 业务经营分析
14.5.7 财务状况分析
14.5.8 核心竞争力分析
14.5.9 公司发展战略
14.5.10 未来前景展望
14.6 深圳市赛为智能股份有限公司
14.6.1 企业发展概况
14.6.2 智慧城市业务
14.6.3 主流业务模式
14.6.4 经营效益分析
14.6.5 业务经营分析
14.6.6 财务状况分析
14.6.7 核心竞争力分析
14.6.8 公司发展战略
14.6.9 未来前景展望
14.7 万达信息股份有限公司
14.7.1 公司发展概况
14.7.2 智慧城市业务
14.7.3 技术研发创新
14.7.4 经营效益分析
14.7.5 业务经营分析
14.7.6 财务状况分析
14.7.7 核心竞争力分析
14.7.8 未来前景展望
14.8 神州数码控股有限公司
14.8.1 企业发展概况
14.8.2 相关项目合作
14.8.3 智慧城市布局
14.8.4 2017年企业经营状况分析
14.8.5 2018年企业经营状况分析
14.8.6 2019年企业经营状况分析
第十五章 中国智慧城市行业投资分析
15.1 智慧城市项目综合效益分析
15.1.1 经济效益
15.1.2 社会效益
15.1.3 环境效益
15.2 A股及新三板上市公司在智慧城市领域投资动态分析
15.2.1 投资项目综述
15.2.2 投资区域分布
15.2.3 投资模式分析
15.2.4 典型投资案例
15.3 智慧城市项目投融资模式分析
15.3.1 投资主体分析
15.3.2 项目特性界定
15.3.3 商业模式分析
15.3.4 融资模式创新
15.3.5 投融资模式建议
15.4 智慧城市项目PPP投融资模式分析
15.4.1 模式基本概述
15.4.2 模式应用优势
15.4.3 项目投资规模
15.4.4 项目运行状况
15.4.5 项目投资动态
15.4.6 发展趋势及方向
15.4.7 应用问题及对策
15.5 智慧城市信息化投资项目案例
15.5.1 项目投资主要内容
15.5.2 项目投资的必要性
15.5.3 项目投资的可行性
15.5.4 项目投资规模估算
15.5.5 项目投资效益测算
15.5.6 项目投资风险及对策
第十六章  2020-2024年中国智慧城市投资价值分析
16.1 投资价值评估
16.2 投资机会评估
16.3 发展驱动因素
16.3.1 动力评估
16.3.2 经济因素
16.3.3 技术因素
16.3.4 政策因素
16.3.5 社会文化因素
16.4 投资壁垒分析
16.4.1 进入壁垒评估
16.4.2 竞争壁垒
16.4.3 技术壁垒
16.4.4 资金壁垒
16.4.5 政策壁垒
16.5 投资风险分析
16.5.1 政策风险
16.5.2 融资风险
16.5.3 技术风险
16.5.4 盈利风险
16.5.5 人才风险
16.5.6 违约风险
16.6 投资时机及对策分析
16.6.1 进入时机分析
16.6.2 行业投资建议
第十七章  智慧城市发展趋势及前景预测
17.1 中国智慧城市行业发展前景
17.1.1 行业前景广阔
17.1.2 行业发展趋势
17.1.3 未来发展趋势
17.2 中国智慧城市行业发展机会
17.2.1 投资开发领域
17.2.2 合作运营领域
17.2.3 生产创新领域
17.3 中国智慧城市发展展望
17.3.1 发展机遇
17.3.2 发展重点
17.3.3 建设方向
17.3.4 发展挑战
17.3.5 发展路径
17.4 中国布局智慧城市群建设
17.4.1 中国智慧城市群地区分布
17.4.2 中国智慧城市群建设布局
17.4.3 中国智慧城市群发展方向
17.5  2020-2024年中国智慧城市预测分析
17.5.1 2020-2024年中国智慧城市影响因素分析
17.5.2 2020-2024年中国智慧城市市场规模预测
17.5.3 2020-2024年中国智慧城市IT投资规模预测
附录
附录一:国家智慧城市试点暂行管理办法
附录二:国家新型城镇化规划(2014-2020年)
附录三:关于促进智慧城市健康发展的指导意见
附录四:智慧城市评价指标体系总体框架(试行稿)

图表目录
图表 智慧城市四层体系
图表 中国智慧城市网络通信技术(ICT)基础架构
图表 智能交通方案架构图
图表 全球“智慧城市”投资历程
图表 全球“智慧城市”投资金额图
图表 截至2019年各国在建智慧城市数量
图表 2019年智慧城市战略指数得分地区排名
图表 2019年智慧城市战略指数得分城市排名(一)
图表 2019年智慧城市战略指数得分城市排名(二)
图表 2019年“智慧城市战略指数”评估指标得分
图表 欧洲智慧城市建设框架
图表 欧洲智慧城市建设特点
图表 智慧城市建设领域统计图
图表 美国各联邦机构在智慧城市中的投资计划
图表 美国智慧城市建设重点领域及关键方面
图表 智慧电网建设框架
图表 水源监测和取水相关的ICT应用示意
图表 新加坡智慧国的演进历程
图表 2015-2019年国内生产总值及其增长速度
图表 2015-2019年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表 2015-2019年万元国内生产总值能耗降低率
图表 2015-2019年货物进出口总额
图表 2019年货物进出口总额及其增长速度
图表 2019年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表 2019年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表 2019年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重
图表 2019年外商直接投资(不含银行、证券、保险领域)及其增长速度
图表 2019年对外非金融类直接投资额及其增长速度
图表 2018年规模以上工业增加至同比增长速度
图表 2018年规模以上工业生产主要数据
图表 2015-2019年全部工业增加值及其增长速度
图表 2019年主要工业产品产量及其增长速度
图表 2019-2020年规模以上工业增加至同比增长速度
图表 2020年规模以上工业生产主要数据
图表 2019年固定投资(不含农户同比增速)
图表 2019年固定资产投资(不含农户)主要数据
图表 2019年年末人口数及其构成
图表 2015-2019年常住人口城镇化率
图表 2016-2019年中国网民规模和互联网普及率
图表 2016-2019年中国手机网民规模及其占网民比例
图表 2018-2019年中国网民城乡结构
图表 2012-2018年中国智慧城市相关政策
图表 2015-2019年研究与试验发展(R&D)经费支出及其增长速度
图表 2019年专利申请、授权和有效专利情况
图表 2018-2023年中国智慧城市技术支出及增长率
图表 2018-2023年中国智慧城市应用场景占比
图表 2019年智慧城市热度指数榜TOP10
图表 智慧城市试点地区数目
图表 2018年地方政府智慧城市项目中标数量(按项目类型划分)
图表 2013-2018年地方政府智慧城市项目中标数量(按地区划分)
图表 智慧城市行业厂商类型与竞争合作格局
图表 中国智慧城市主要厂商生态合作网络
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单(续一)
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单(续二)
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单(续三)
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单(续四)
图表 2019智慧城市解决方案提供商100强名单(续五)
图表 智慧城市投资运营模式的优劣势比较
图表 智慧城市的经营与服务
图表 智慧城市指标体系的特征及因子结构
图表 智慧城市评价流程
图表 智慧交通总体架构
图表 智慧交通产业链
图表 智慧交通企业图谱
图表 智能交通领域的需求情况
图表 2016-2024年中国智能交通行业市场规模情况及预测
图表 2013-2018年中国智能交通行业投资规模
图表 2018年中国智慧交通城市发展排行榜
图表 2017-2019年TOP10合计业绩月度对比表
图表 2019年M1-M10城市智能交通市场企业临时排名
图表 2019年城市智能交通市场过亿项目汇总
图表 2018年中国网民短途出行交通方式选择频率调查
图表 2018年中国网民长途出行交通方式选择频率调查
图表 2018年中国网民选择交通工具主要考虑因素调查
图表 2018年中国网民获取交通信息途径情况调查
图表 2018年中国网民对轨道交通主要存在的问题情况调查
图表 2018年中国网民对智慧交通了解程度调查
图表 2018年中国网民对智慧交通缓解交通问题的作用认识情况调查
图表 2018年中国网民对智慧交通发展关注方面情况
图表 2018年中国网民对交通各领域的智慧化建设满意情况调查
图表 2018年中国网民对交通智慧化信息服务水平满意度调查
图表 车联网产业链
图表 车联网价值链
图表 中国TSP企业注册年份统计
图表 2011-2018年中国车载通讯终端企业新增情况
图表 车联网产业地图
图表 2018年中国车联网重点企业分布图
图表 2016-2021年中国车联网市场规模
图表 2018年车联网行业重大事件
图表 智能交通整体应用架构图
图表 某市卡口电警产生的道路数据
图表 大数据在滴滴出行中的应用
图表 广东省高速公路省监控大数据综合展示
图表 2008-2018年中国电子政务市场规模
图表 2016-2019年中国在线政务服务用户规模统计情况
图表 2014-2018年中国电子政务投资规模
图表 2008-2018年全球电子政务发展指数得分及排名情况
图表 2016-2019年政府网站数量
图表 2018-2019年各行政级别政府网站数量
图表 2019年各行政级别政府网站栏目数量分布
图表 2018-2019年各行政级别政府网站首页文章更新量
图表 2017-2019年微信城市服务累计用户数
图表 2019年部分省份累计微信城市服务用户数
图表 2019年百度移动端政务服务搜索量
图表 2019年分省份百度移动端政务服务搜索量
图表 2018-2019年政务机构微博数量
图表 2019年分省政务机构微博分布
图表 2017-2019年政务头条号数量
图表 2014-2020年中国政府大数据应用市场规模及增长率
图表 中国各政府机构大数据应用
图表 2017-2020年智慧医疗相关政策汇总
图表 IBM与大量机构展开合作
图表 智慧医疗数据系统
图表 智慧医疗数据应用
图表 智慧医疗的市场构成
图表 智慧医疗各主体之间关联
图表 2016-2018年中国人工智能医疗行业市场规模及增速情况
图表 基于区域卫生信息平台的应用系统
图表 国内部分地区医联体建设现状
图表 智慧医疗产业集群区
图表 智慧医疗细分领域产业集群
图表 智慧医疗保健系统的五个共同属性
图表 智慧医疗产业链示意图
图表 智慧医疗体系架构图
图表 2018年健康医疗数据供应概况
图表 健康医疗大数据相关企业地域分布
图表 2018年中国健康医疗大数据细分领域企业分布
图表 智慧医疗面向医生用户的应用分类
图表 IBM智慧医疗“沃森医生”
图表 2018年中国智能家居产业链结构
图表 2018年主要国家智能家居渗透率
图表 智能家居行业的商业模式
图表 2018年主要国家智能家居市场规模
图表 智能家居覆盖产品范围
图表 全国智能家居产品品类市场份额
图表 全国智能家居厂商主要分布
图表 消费者对智能家居的感兴程度
图表 智能家居现状及预期的符合程度
图表 智能家电操控方式的选择
图表 消费者对于智能家居的顾虑
图表 消费者可以接受的智能家居价格域
图表 消费者选择智能家居品牌的要求
图表 智能家居行业的四类玩家
图表 从人类三个层次的需求看智能家居等物联网演进的逻辑
图表 旅游业发展阶段
图表 中国的旅游信息化建设阶段
图表 智慧旅游相关技术
图表 智慧社区发展历程
图表 智慧社区产业链
图表 智慧社区企业图谱
图表 智慧社区系统构成
图表 2014-2019年中国智慧社区市场规模统计
图表 2015-2018年中国智慧社区产业规模细分情况
图表 我国智慧社区产业规模分布情况
图表 智慧养老产业相关技术发展
图表 智慧养老具体内容
图表 智慧健康养老与传统养老模式对比分析
图表 智慧养老产业相关政策
图表 智慧养老产业相关技术发展
图表 智慧养老产业应用场景
图表 智慧养老示范项目区域分布图
图表 医养结合主要发展模式
图表 安防行业产业链
图表 智能安防系统构成
图表 智能安防产业链
图表 安防行业产业链
图表 智能安防系统构成
图表 2012-2018年智能安防市场规模及增速
图表 智能安防细分市场发展前景
图表 智能安防发展方向
图表 2010-2018年中国智慧环保市场规模走势
图表 智慧环保产业链竞争格局
图表 智慧环保市场竞争主体及业务分析
图表 2017-2018年智慧环保上市公司经营情况
图表 环保大数据应用价值
图表 2013-2018年我国智慧物流市场规模统计及增长情况
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