2024年度中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)報(bào)告

2024年中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)報(bào)告行業(yè)大模型、人工智能、AI大模型中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)：行業(yè)大模型系列市場(chǎng)研讀|2024/11研究框架中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)綜述----------3定義概述市場(chǎng)規(guī)模行業(yè)落地路徑商業(yè)化路徑發(fā)展挑戰(zhàn)發(fā)展趨勢(shì)中國(guó)行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)（1/2）----------10金融大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析金融大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值政務(wù)大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析政務(wù)大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值電信大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析電信大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值教育大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析教育大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值工業(yè)大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析工業(yè)大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值中國(guó)行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)（2/2）----------44汽車大模型參與者&市場(chǎng)分析汽車大模型核心價(jià)值氣象大模型參與者&市場(chǎng)分析氣象大模型核心價(jià)值醫(yī)療大模型參與者&市場(chǎng)分析醫(yī)療大模型核心價(jià)值藥物大模型參與者&市場(chǎng)分析藥物大模型核心價(jià)值方法論及法律聲明----------61章節(jié)一行業(yè)大模型市場(chǎng)綜述1.1定義1.2市場(chǎng)1.3行業(yè)1.4商業(yè)1.5發(fā)展1.6發(fā)展化路徑挑戰(zhàn)趨勢(shì)市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——定義概述關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)行業(yè)大模型的定義千行百業(yè)模型微調(diào)模型微調(diào)/私有化行業(yè)數(shù)據(jù)積累行業(yè)Know-How垂直行業(yè)通用大模型底座?在AI大模型出現(xiàn)之前，AI模型開(kāi)發(fā)普遍遵循“定制化、場(chǎng)景綁定”的路徑，針對(duì)每個(gè)特定應(yīng)用場(chǎng)景單獨(dú)構(gòu)建和訓(xùn)練小型模型。這種方式導(dǎo)致模型資源無(wú)法有效復(fù)用與累積，從而抬高AI技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)入門檻，并引發(fā)高昂的成本消耗及較低的實(shí)施效率問(wèn)題。行業(yè)經(jīng)驗(yàn)行業(yè)需求和應(yīng)用場(chǎng)景豐富金融 政務(wù)教育 電信行業(yè)經(jīng)驗(yàn)行業(yè)需求和應(yīng)用場(chǎng)景豐富金融 政務(wù)教育 電信 工業(yè) … 綜合實(shí)力強(qiáng)通用大模型開(kāi)發(fā)成本高專業(yè)性欠佳通用技術(shù)基座專業(yè)度更高場(chǎng)景更適配成本更低行業(yè)大模型具有較強(qiáng)的行業(yè)需求，應(yīng)用場(chǎng)景豐富，表現(xiàn)出更高的專業(yè)度、場(chǎng)景適配且成本更低。因此，通過(guò)結(jié)合基礎(chǔ)大模型與行業(yè)知識(shí)訓(xùn)練的專業(yè)大模型，通用技術(shù)基座專業(yè)度更高場(chǎng)景更適配成本更低來(lái)源：沙利文、頭豹研究院市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——市場(chǎng)規(guī)模關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)2023年中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)規(guī)模達(dá)105億元人民幣，受行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求帶動(dòng)，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到165億元，同比增長(zhǎng)達(dá)57，2028年市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到624億元人民幣CAGR：40中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)規(guī)模分析，2023年-2028年預(yù)測(cè)CAGR：40單位：億元700624463350

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34316510502023 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E?2023年中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)規(guī)模達(dá)105億元，受行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求帶動(dòng)，預(yù)2024年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到165億元，同比增長(zhǎng)達(dá)57，2028年市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到624億元大模型技術(shù)正在快速進(jìn)入工業(yè)、政務(wù)和金融等行業(yè)，推動(dòng)自動(dòng)化和智能化的發(fā)展。各行業(yè)對(duì)高效智能技術(shù)的需求不斷上升，加速了大模型市場(chǎng)的擴(kuò)展。例如，在煤礦行業(yè)，傳統(tǒng)的AI開(kāi)發(fā)受限于特定場(chǎng)景和數(shù)據(jù)集，阻礙了行業(yè)知識(shí)的積累，同時(shí)帶來(lái)了高昂的開(kāi)發(fā)成本和規(guī)?；瘡?fù)制難題。對(duì)此，華為云與山東能源合作，推出了盤古礦山大模型，涵蓋9個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的21個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。特別地，在沖擊地壓管理方面，借助AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，該模型顯著減少了人工審核的時(shí)間，將施工監(jiān)管流程壓縮至10分鐘。在政務(wù)領(lǐng)域，浪潮云在佳木斯市實(shí)施的大模型項(xiàng)目采用了Maas模式，通過(guò)簡(jiǎn)單的賬戶開(kāi)通，即能提供智慧公文大模型應(yīng)用，具備公文智能檢索、比對(duì)等功能。考慮到政府工作中大量時(shí)間用于公文的編寫，從資料收集到草擬、修訂，這一過(guò)程非常耗時(shí)。智慧公文大模型的應(yīng)用有效解決了這一問(wèn)題，能夠快速完成公文檢索、比對(duì)等任務(wù)，將所需時(shí)間從2-3小時(shí)縮短至2-3分鐘，顯著提升了公文寫作效率。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和資本投資的不斷增加，大模型技術(shù)正經(jīng)歷著從理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用的重大轉(zhuǎn)變，逐漸實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化和服務(wù)化。這一過(guò)程不僅顯著降低了大模型技術(shù)的使用門檻，還極大地促進(jìn)了其在各個(gè)行業(yè)中的廣泛應(yīng)用和商業(yè)化發(fā)展。來(lái)源：沙利文、頭豹研究院，數(shù)據(jù)由沙利文基于公開(kāi)市場(chǎng)數(shù)據(jù)信息整合、研究并繪制所得555市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——行業(yè)落地路徑關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)行業(yè)客戶大模型廠商1提示工程（PromptEngineering）：通過(guò)輸入文本（即提示）行業(yè)客戶大模型廠商1提示工程（PromptEngineering）：通過(guò)輸入文本（即提示），來(lái)引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型生成更符合行業(yè)要求的輸出過(guò)程。優(yōu)點(diǎn)包括任務(wù)歸一化，簡(jiǎn)化多樣任務(wù)處理流程，并能靈活適應(yīng)廣泛需求，但找到高效提示往往依賴反復(fù)試驗(yàn)且效果不穩(wěn)定。行檢索增強(qiáng)式內(nèi)容生成（RAG）：RAG是在給模型發(fā)送消息之前首先進(jìn)行內(nèi)容檢索，從2 其他數(shù)據(jù)源把相關(guān)的數(shù)據(jù)先提取出來(lái)，然后插入到當(dāng)前對(duì)話消息中給到模型，這樣就解決了既要讓模型知曉大量它不知道的知識(shí)，又避免消息窗口不夠的局限。3微調(diào)：旨在保留模型的泛化能力同時(shí)提升其專域精確性，在預(yù)訓(xùn)練好的大規(guī)模模型基礎(chǔ)上，針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域，使用相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，以優(yōu)化模型在此任務(wù)上的性能，這個(gè)過(guò)程所使用的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于預(yù)訓(xùn)練模型所需要的數(shù)據(jù)量（基本在基礎(chǔ)訓(xùn)練量的1左右）。選擇部署模式私有化部署MaaS調(diào)用智能上云（模型即服務(wù)）智能下沉（小模型與邊緣智能）智能多態(tài)（多模態(tài)大模型）具身智能（通過(guò)感知和交互與環(huán)境實(shí)時(shí)互動(dòng)）智能附體（AIAgent）來(lái)源：沙利文、頭豹研究院666市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——商業(yè)化路徑關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)模式。其中，API開(kāi)放平臺(tái)模式使得大模型技術(shù)更容易被中小企業(yè)接受和使用，有助于推動(dòng)AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展ToB產(chǎn)品化這是直接面向企業(yè)端的產(chǎn)品，通過(guò)免費(fèi)模式吸引客戶，然后通過(guò)訂閱等模式變現(xiàn)。這種模式的核心是規(guī)模效應(yīng)，吸引大量客戶后，通過(guò)持續(xù)性的服務(wù)收費(fèi)獲取盈利。這一模式的關(guān)鍵在于快速獲取客戶，并通過(guò)不斷迭代優(yōu)化用戶體驗(yàn)。對(duì)于大模型企業(yè)來(lái)說(shuō)，低成本獲取客戶并實(shí)現(xiàn)客戶留存是至關(guān)重要的與現(xiàn)有產(chǎn)品集成這是將大模型與傳統(tǒng)應(yīng)用、ToB產(chǎn)品化這是直接面向企業(yè)端的產(chǎn)品，通過(guò)免費(fèi)模式吸引客戶，然后通過(guò)訂閱等模式變現(xiàn)。這種模式的核心是規(guī)模效應(yīng)，吸引大量客戶后，通過(guò)持續(xù)性的服務(wù)收費(fèi)獲取盈利。這一模式的關(guān)鍵在于快速獲取客戶，并通過(guò)不斷迭代優(yōu)化用戶體驗(yàn)。對(duì)于大模型企業(yè)來(lái)說(shuō)，低成本獲取客戶并實(shí)現(xiàn)客戶留存是至關(guān)重要的與現(xiàn)有產(chǎn)品集成這是將大模型與傳統(tǒng)應(yīng)用、SaaS服務(wù)、硬件等集成，提升現(xiàn)有產(chǎn)品的智能化水平，增強(qiáng)將大模型功能嵌入各行業(yè)客服系統(tǒng)、辦公軟件或智能辦公設(shè)備中。這一模式重點(diǎn)在于賦能傳統(tǒng)產(chǎn)品，通過(guò)大模型增強(qiáng)產(chǎn)品的功能性和智能化水平。這對(duì)那些已有成熟市場(chǎng)的傳統(tǒng)軟件和硬件企業(yè)尤為重要API開(kāi)放平臺(tái)將大模型封裝為API，通過(guò)開(kāi)放平臺(tái)提供給開(kāi)發(fā)者和企業(yè)按需調(diào)用或按時(shí)長(zhǎng)付費(fèi)。這是一種輕量級(jí)的接入方式，尤其適合中小企業(yè)和開(kāi)發(fā)者。API模式降低了中小企業(yè)和開(kāi)發(fā)者使用大模型的門檻。通過(guò)按需付費(fèi)和API調(diào)用，企業(yè)可以靈活地使用AI技術(shù)而無(wú)需大規(guī)模投入基礎(chǔ)設(shè)施。這極大地?cái)U(kuò)展了大模型的應(yīng)用場(chǎng)景私有化部署這一模式針對(duì)數(shù)據(jù)安全性有嚴(yán)格要求的企業(yè)，將大模型通過(guò)云端和本地化部署相結(jié)合，確保數(shù)據(jù)控制權(quán)。這適合那些對(duì)數(shù)據(jù)安全有特殊需求的行業(yè)，模式對(duì)于那些對(duì)數(shù)據(jù)安全有極金融、醫(yī)療、政府等行業(yè)由于涉及敏感數(shù)據(jù)，無(wú)法將數(shù)據(jù)托管在公共云上定制化解決方案通過(guò)針對(duì)性的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)，幫助各行業(yè)企業(yè)解決行業(yè)內(nèi)的特定問(wèn)題，如股市風(fēng)控、特殊醫(yī)療疾病診斷等。這種模式根據(jù)具體需求提供高度定制化的解決方案，按實(shí)際效果收費(fèi)。定制化解決方案通過(guò)結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，提供深度垂直的AI應(yīng)用。這種模式不僅提升了AI技術(shù)的行業(yè)適用性，還能極大地增強(qiáng)客戶的黏性軟硬件一體化這一模式將大模型與各行業(yè)特定硬件結(jié)合，形成一站式解決方案。例如，結(jié)合國(guó)產(chǎn)化硬件，滿足特定行業(yè)或政府對(duì)數(shù)據(jù)安全和自主可控的需求。軟硬件一體化方案不僅滿足特定行業(yè)的特殊需求（如高安全性、國(guó)產(chǎn)化等），還通過(guò)整合硬件和大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提供了高度集成的解決方案。來(lái)源：沙利文、頭豹研究院777市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——發(fā)展挑戰(zhàn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)別是在應(yīng)用端理解行業(yè)需求和在技術(shù)端優(yōu)化算法與數(shù)據(jù)質(zhì)量，才能確保大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的成功應(yīng)用和長(zhǎng)期效益中國(guó)行業(yè)大模型落地的挑戰(zhàn)和困難分析行業(yè)Know-how算力成本壓力投入產(chǎn)出比成本壓力AI專業(yè)人才行業(yè)場(chǎng)景適配算法優(yōu)化應(yīng)用端技術(shù)端行業(yè)精準(zhǔn)度數(shù)據(jù)質(zhì)量在應(yīng)用端，理解和整合特定行業(yè)的專業(yè)知識(shí)是推動(dòng)大模型應(yīng)用的關(guān)鍵。模型需要能夠準(zhǔn)確地反映和解決行業(yè)中的復(fù)雜問(wèn)題，這要求團(tuán)隊(duì)具備深入的行業(yè)理解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。而成本效益分析對(duì)于確定模型投入和實(shí)際業(yè)務(wù)收益之間的平衡至關(guān)重要。高昂的開(kāi)發(fā)和部署成本可能需要長(zhǎng)期投入，而模型的效益和回報(bào)則需要能夠清晰地量化和證明。大型模型的開(kāi)發(fā)、部署和維護(hù)成本往往較高。這包括行業(yè)Know-how算力成本壓力投入產(chǎn)出比成本壓力AI專業(yè)人才行業(yè)場(chǎng)景適配算法優(yōu)化應(yīng)用端技術(shù)端行業(yè)精準(zhǔn)度數(shù)據(jù)質(zhì)量在技術(shù)端，訓(xùn)練和運(yùn)行大規(guī)模模型所需的算力成本巨大。云服務(wù)提供商通常使用的計(jì)算資源收費(fèi)，長(zhǎng)期和大規(guī)模使用可能導(dǎo)致顯著的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，需要有效的資源規(guī)劃和優(yōu)化策略。大型模型的優(yōu)化涉及到降低復(fù)雜性、提高計(jì)算效率和優(yōu)化預(yù)測(cè)速度等方面。優(yōu)化算法以確保模型在實(shí)際應(yīng)用中具有足夠的響應(yīng)速度和實(shí)時(shí)性，是一個(gè)技術(shù)上的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證也至關(guān)重要，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響模型的性能和預(yù)測(cè)能力。行業(yè)數(shù)據(jù)可能存在多樣性、不完整性和質(zhì)量問(wèn)題，這些需要通過(guò)有效的數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和驗(yàn)證步驟來(lái)解決，以確保模型訓(xùn)練的可靠性和準(zhǔn)確性。來(lái)源：沙利文、頭豹研究院888市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)發(fā)展綜述——發(fā)展趨勢(shì)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)多模態(tài)整合能力、自監(jiān)督學(xué)習(xí)興起、可解釋性與公平性關(guān)注、部署策略優(yōu)化及特定領(lǐng)域定制化模型規(guī)模和復(fù)雜度的增加可解釋性和公平性多模態(tài)的整合能力模型規(guī)模和復(fù)雜度的增加可解釋性和公平性多模態(tài)的整合能力部署策略和效率優(yōu)化自監(jiān)督學(xué)習(xí)的興起特定領(lǐng)域的適應(yīng)和定制化模型規(guī)模和復(fù)雜度的增加隨著計(jì)算能力（如GPU和TPU）的提升和算法優(yōu)化，大型復(fù)雜模型的建立和訓(xùn)練變得可能。這些模型在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，能夠處理更多維度和復(fù)雜任務(wù)的數(shù)據(jù)。多模態(tài)的整合能力通過(guò)整合文本、圖像、語(yǔ)音等多種數(shù)據(jù)形式，多模態(tài)模型能夠在醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域中綜合分析多種數(shù)據(jù)源，提高決策的準(zhǔn)確性和可靠性。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的興起自監(jiān)督學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，減少了對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高了模型訓(xùn)練的效率和靈活性，適用于多種任務(wù)和領(lǐng)域?？山忉屝院凸叫噪S著AI在關(guān)鍵領(lǐng)域應(yīng)用的增加，模型的決策過(guò)程需要更透明，同時(shí)要解決數(shù)據(jù)偏見(jiàn)帶來(lái)的公平性問(wèn)題，以增強(qiáng)社會(huì)和用戶對(duì)AI系統(tǒng)的信任。部署策略和效率優(yōu)化通過(guò)模型壓縮、量化等技術(shù)優(yōu)化部署策略，降低計(jì)算和存儲(chǔ)資源消耗，使得AI模型可以在邊緣設(shè)備上部署，提高實(shí)時(shí)性和經(jīng)濟(jì)效益。特定領(lǐng)域的適應(yīng)和定制化定制化開(kāi)發(fā)模型針對(duì)不同行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的需求，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)優(yōu)化模型，提高其在特定領(lǐng)域的適應(yīng)性和性能，為企業(yè)提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)份額。來(lái)源：沙利文、頭豹研究院999章節(jié)二行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)2.1金融大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.2金融大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.3政務(wù)大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.4政務(wù)大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值2.5電信大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.6電信大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值2.7教育大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.8教育大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值2.9工業(yè)大模型參與者&市場(chǎng)規(guī)模及市場(chǎng)分析2.10工業(yè)大模型應(yīng)用場(chǎng)景全覽&核心價(jià)值市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)及工業(yè)等關(guān)鍵行業(yè)，圍繞該行業(yè)內(nèi)大模型的市場(chǎng)規(guī)模、應(yīng)用場(chǎng)景、核心價(jià)值、市場(chǎng)參與者，以及競(jìng)爭(zhēng)格局，旨在全面展現(xiàn)行業(yè)大模型的商業(yè)化發(fā)展態(tài)勢(shì)報(bào)告完整版登錄搜索《2024年中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)報(bào)告》111111章節(jié)三行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)3.1汽車大模型參與者3.2汽車大模型市場(chǎng)分析3.3汽車大模型核心價(jià)值3.4氣象大模型參與者3.5氣象大模型市場(chǎng)分析3.6氣象大模型核心價(jià)值3.7醫(yī)療大模型參與者3.8醫(yī)療大模型市場(chǎng)分析3.9醫(yī)療大模型核心價(jià)值3.10藥物大模型參與者3.11藥物大模型市場(chǎng)分析3.12藥物大模型核心價(jià)值市場(chǎng)研讀|2024/11

中國(guó)：行業(yè)大模型系列中國(guó)行業(yè)大模型細(xì)分市場(chǎng)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)沙利文聯(lián)合頭豹深入洞察行業(yè)大模型商業(yè)化進(jìn)展，重點(diǎn)關(guān)注汽車、氣象、醫(yī)療及藥物等新興行業(yè)，圍繞該行業(yè)內(nèi)大模型的市場(chǎng)規(guī)模、應(yīng)用場(chǎng)景、核心價(jià)值、市場(chǎng)參與者，以及競(jìng)爭(zhēng)格局，旨在全面展現(xiàn)行業(yè)大模型的商業(yè)化發(fā)展態(tài)勢(shì)報(bào)告完整版登錄搜索《2024年中國(guó)行業(yè)大模型市場(chǎng)報(bào)告》131313方法論頭豹研究院布局中國(guó)市場(chǎng)，深入研究19大行業(yè)，532個(gè)垂直行業(yè)的市場(chǎng)變化，已經(jīng)積累了近100萬(wàn)行業(yè)研究樣本，完成近10,000多個(gè)獨(dú)立的研究咨詢項(xiàng)目。研究院依托中國(guó)活躍的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，從縱深防御、快速響應(yīng)、輕量化部署等領(lǐng)域著手，研究?jī)?nèi)容覆蓋整個(gè)行業(yè)的發(fā)展周期，伴隨著行業(yè)中企業(yè)的創(chuàng)立，發(fā)展，擴(kuò)張，到企業(yè)走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行業(yè)研究員探索和評(píng)估行業(yè)中多變的產(chǎn)業(yè)模式，企業(yè)的商業(yè)模式和運(yùn)營(yíng)模式，以專業(yè)的視野解讀行業(yè)的沿革。研究院融合傳統(tǒng)與新型的研究方法，采用自主研發(fā)的算法，結(jié)合行業(yè)交叉的大數(shù)據(jù)，以多元化的調(diào)研方法，挖掘定量數(shù)據(jù)背后的邏輯，分析定性內(nèi)容背后的觀點(diǎn)，客觀和真實(shí)地闡述行業(yè)的現(xiàn)狀，前瞻性地預(yù)測(cè)行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，在研究院的每一份研究報(bào)告中，完整地呈現(xiàn)行業(yè)的過(guò)去，現(xiàn)在和未來(lái)。研究院密切關(guān)注行業(yè)發(fā)展最新動(dòng)向，報(bào)告內(nèi)容及數(shù)據(jù)會(huì)隨著行業(yè)發(fā)展、技術(shù)革新、競(jìng)爭(zhēng)格局變化、政策