体育健康解决方案行业产销需求与投资预测分析.docx

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1、体育健康解决方案行业产销需求与投资预测分析一、创建学习型企业彼得德鲁克在1988年就指出：“我们正在进入变革的第三阶段:从命令一控制型组织、分成许多部门与科室的组织，转变为以信息为基础、由知识专家组成的组织但是，我们还远没有做到真正建立起以信息为基础的组织一这是将来会遇到的管理上的挑战。”为迎接知识经济时代的挑战，企业必须以知识作为决策及决策之后的资源分配工作的根据和基础。也就是说，企业要建立新的组织机制，使之懂得如何倾听市场的条件信号，从所听到的内容及其经验中学习，然后在所学知识的基础上提高其自身能力，以其创造并满足顾客的产品和服务领先于他人。企业对倾听、学习和领先这三项挑战性工作做得如何，

2、将决定其业务经营的成功或失败程度。（一）倾听倾听，或称探察，是指企业感知外部世界的所有活动。企业倾听有明确的目的性，就是建立知识基础，以便作出面向市场的决策。市场调研一直是企业常用的感知手段。但过分依赖市场调研部门,乃至完全依赖营销部门来倾听，并不能保证企业通过有效的倾听达到成功决策。通过相当狭小的感知渠道寻求众多对象的反映，调研机构和信息处理人员对信息的控制、保管和理解，都会成为企业有效倾听的障碍。要克服这些障碍，企业需要建立跨职能决策体系，设计出能促进信任、共享信息、积累知识和建立学习制度的各种决策方法。有效倾听必须保证企业能听取多种声音。这些声音主要来自与企业决策休戚相关的三，组群体：顾

3、客、社区和企业。其中，顾客包括消费者和相关销售系统中的个人；社区包括政府有关部门、特殊利益集团和竞争者；企业除自身外，也包括供应商和投资者。倾听多种声音的目的是协调不同群体之间的利益关系。多种声音往往会互相冲突,如洗衣粉生产商可能发现顾客想要含磷的洗衣粉洗出“更加洁白”的效果，而社区则要求禁止磷化物污染公共水源，使水“更加干净这时，企业（股东和员工）则要求生产一种既令顾客满意，又符合企业对环保的责任感，而且还能盈利的产品。企业的责任是，充分听取三大群体的意见，了解和分析它们之间存在的进行合作和造成冲突的可能性和条件，以作出面向市场的决策。（二）学习通过倾听取得的信息，需要转化为进行决策所需要的

4、情报、知识、理解和智慧，否则就不会使企业得到任何改善。解决问题的办法就是建立企业的学习体系。企业欲在快速变化的复杂环境中获得成功，必须要求其每一个成员不断地学习、快速地学习，同时也必须要求这些个人学习有益于强化企业对内部和外部环境所拥有的共同知识（即组织知识），促进个人行为与建立在组织知识之上的集体行动保持一致。组织知识是每一个组织成员在解决具体问题时，与集体相关的知识中得到一致认可、共同拥有的那部分知识。组织知识不是所有人知识的总和，而是相关的和共同的知识，是个人知识的有机综合。它比任何个人知识丰富得多，而且为所有与之相关的人深刻理解和内部化。企业学习系统不仅要重视解决将个人学习和建立的知识

5、转化为组织知识（共识）问题，而且要解决彼此独立的职能部门的组织知识与其他组织成员的共享问题，亦即将部门相对福狭的各自“共识”，转化为企业组织知识问题。为此，加强各职能部门的沟通和相互学习，就显得十分重要。企业还必须将每一项业务程序视为学习过程，明确地将业务程序设计成鼓励学习并从中获得知识的程序。完成一项业务程序要求具备一定的知识状态。例如，在开发和设计一种新型汽车时，来自销售和服务、生产工艺、工程制造等部门和设计室的人需要有共同知识，以便能够共同明确规定设计过程所需要的信息和要求。这个共享知识的过程应当使他们每个人都能充分利用各自的知识状态，包括其根据经验获得的信息。这些人一致同意共享的信息就

6、是该业务程序的组织知识状态。企业可以通过连续执行共同业务过程，不断地学习和更新组织知识状态，提高适应市场的能力。(三)领先倾听和学习的结果，必须落实到做出更好的决策而实现“领先”o这里的领先是指通过决策过程而比竞争对手做得更好。许多企业都有领先的追求。实践证明，达到领先不易，保持领先更难。能持续领先的企业，大都具有下列共性。(1)系统地倾听顾客和社区、竞争对手及企业内部的声音；(2)系统地学习上述声音随时间变化而变化的道理，以及把这些声音综合起来的方法；(3)拥有促进倾听和学习以及对变化做出快速反应的共同业务程序；(4)企业要具备这些领先要素，就必须建立一个决策网络，把组织的战略方针同资源分配

7、和许多为实行该方针必须做出的决策紧密地结合起来。企业的这种决策网络的主要特征有下面两点。(1)以资源分配来定义决策。即认为决策实质上是决定如何分配资金、信息、人员、时间及其他企业资源。这一认识将有利于决策的执行和分清责任。如提高市场占有率决策就是用具体的资源分配来降低价格、加强促销、改进产品特性等。这样定义决策，有利于经理执行并对其执行结果负责。另外，也有利于决策者明确地解决相关的各种冲突。如决定提高市场份额，就意味着用于其他业务单位的资源有可能减少。决策者必须预先解决这些冲突，否则，决策的执行就会受到干扰。（2）建立以市场为依据的决策方法。这种方法是组织负责做决策和负责执行决策的两组人员进行

8、有条理的对话。这两组人员共同学习、工作，建立起决策所依据的知识，在决策过程的四个阶段（即确定问题、提出备选方案、分析和建立联系）充分对话。企业决策网络最终使组织知识得以不断增加，并以此加强了部门之间的联系与合作，保证了企业能更好地实施市场（顾客）导向的营销观念。二、计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确

9、性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破，部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面，深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果，在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别

10、准确率首次超过人类，计算机视觉技术得到显著进步。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。三、计算机视觉在新产业、新业态方面的发展情况和未来发展趋势近年来，计算机视觉、智能语音、生物特征识别等多种人工智能关键技术不断进步，并从实验室走向应用市场，在赋能传统产业智能化发展的同时催生出了诸多新产业、新业态。由于数据、技术、应用基础等方面的差异，人工智能在各领域的应用广度与深度不尽相同。但整体来看，人工智能产业化迈出了实质性步

11、伐，社会经济活动的主要环节都已能够看到人工智能的应用。目前我国人工智能在金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，行业主要客户也主要来自领域。其中，城市管理和运营的市场份额接近50%,成为推动我国人工智能行业发展的重要动力。在计算机视觉方面，由于人类70%以上的信息获取依靠视觉，而各领域模仿人类视觉均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息，因此计算机视觉在城市管理、金融、互联网、零售、交通、医疗、工业等诸多领域拥有广泛应用，并在人工智能中占据重要地位。四、计算机视觉市场规模目前，计算机视觉已成为人工智能中技术率先取得较大突

12、破、应用场景较为明确的关键技术之一，在人工智能中占据重要地位，未来市场空间广阔。2019年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633.3亿元和1,438.6亿元，占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到58.2%和37.6%o预计至2025年,我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至1,537.1亿元和4,858.4亿元，年均复合增长率分别为15.9%和22.5%o五、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

13、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,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

14、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

15、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、有效的治理模式尚有待进一步完善。六、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

16、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，成长为智能经济时代的主流企业。七、人工智能市场规模随着人工智能技术的不断进步与发展，部分技术进入产业化发展阶段，智能应用已成为当前及未来较长发展周期的核心要义。与此同时，人工智能正与生产生活的各个领域相融合，有效提升各领域的智能化水平，在带动新产业兴起的同时也为传统领域带来变革机遇，从而拥有极为广阔的市场前景。2019年，我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1,088.6亿元和3,821.5亿元，预计至2025年将分别达到4,532.6亿元和16,648.3亿元，年均复合增长率分别