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
第一章智慧园区综述
1.1 智慧园区介绍
1.1.1 智慧园区概念
1.1.2 智慧园区特征
1.1.3 智慧园区功能
1.2 智慧园区类型
1.2.1 服务型园区
1.2.2 生产型园区
1.2.3 文化型园区
1.2.4 特殊类型园区
1.3 智慧园区的构成
1.3.1 互联园区
1.3.2 信息园区
1.3.3 感知园区
1.3.4 绿色园区
1.3.5 虚拟园区
第二章2019-2023年中国智慧园区发展PEST环境分析
2.1 政策(Political)环境
2.1.1 国家新城镇化规划
2.1.2 智慧城市的促进意见
2.1.3 上海鼓励智慧园区建设
2.1.4 山东新政策打造智慧园区
2.2 经济(Economic)环境
2.2.1 中国经济运行现状
2.2.2 国际经济对我国的影响
2.2.3 中国经济支撑因素
2.2.4 中国经济发展预测
2.3 社会(Social)环境
2.3.1 人口环境分析
2.3.2 收入水平状况
2.3.3 居民消费价格
2.3.4 居民恩格尔系数
2.3.5 社会保障覆盖
2.4 技术(Technological)环境
2.4.1 联网技术
2.4.2 蓝牙无线网络技术
2.4.3 云计算技术
2.4.4 物联网技术
第三章2019-2023年智慧园区发展背景分析
3.1 2019-2023年全球智慧园区发展分析
3.1.1 美国硅谷
3.1.2 爱尔兰国家科技园区
3.1.3 印度班加罗尔软件园
3.2 2019-2023年中国智慧城市发展分析
3.2.1 大数据智慧城市
3.2.2 推进经济转型
3.2.3 智慧城市试点
3.2.4 发展面临挑战
3.2.5 发展对策建议
3.3 智慧园区与智慧城市建设相关性分析
3.3.1 园区——城市微缩版
3.3.2 园区“先行军”优势
3.3.3 园区建设条件成熟
第四章2019-2023年中国智慧园区发展分析
4.1 2019-2023年中国园区智慧化建设必要性分析
4.1.1 提升园区吸引力
4.1.2 促进可持续发展
4.1.3 助力新兴产业发展
4.1.4 信息技术创新应用
4.2 2019-2023年中国智慧园区运行分析
4.2.1 园区发展现状
4.2.2 园区分布格局
4.2.3 首批试点园区
4.2.4 园区发展排名
4.3 2019-2023年中国智慧园区建设现状
4.3.1 园区建设规划
4.3.2 建设功能分析
4.3.3 建设关键点分析
4.3.4 运营商助力新模式
4.4 2019-2023年中国智慧园区创新发展分析
4.4.1 经济生态型
4.4.2 企业高新型
4.4.3 管理城市化
4.4.4 加强集聚化
4.5 2019-2023年中国智慧园区解决方案分析
4.5.1 智慧园区的解决方案特征
4.5.2 智慧园区建设效益分析
4.5.3 智慧园区产品设计架构
4.5.4 智慧园区结构拓扑结构
4.5.5 智慧园区实施方案分析
4.6 2019-2023年中国智慧园区服务体系分析
4.6.1 服务体系构建
4.6.2 差异化服务
4.6.3 园区服务原则
4.7 2019-2023年中国智慧园区信息化建设分析
4.7.1 信息化需求分析
4.7.2 信息化建设途径
4.7.3 信息化应用系统
4.7.4 公共管理服务平台
4.8 2019-2023年中国智慧园区发展面临的问题
4.8.1 配套设施缺乏
4.8.2 信息整合滞后
4.8.3 两化融合较浅
4.8.4 智能管理偏弱
4.8.5 新技术待应用
4.9 2019-2023年中国智慧园区发展对策及建议
4.9.1 智慧园区发展对策分析
4.9.2 智慧园区产业发展建议
4.9.3 智慧园区管理与服务建议
4.9.4 完善智慧园区基础设施建设
第五章2019-2023年中国智慧园区区域发展分析
5.1 环渤海区域
5.2 长三角区域
5.3 沿江城市群
5.4 珠三角区域
5.5 其他区域
5.5.1 总体分析
5.5.2 山西省
5.5.3 四川省
5.5.4 陕西省
5.5.5 福建省
5.5.6 云南省
5.5.7 海南省
5.5.8 武汉市
第六章2019-2023年国家级高新区智慧园区分析
6.1 建设布局
6.2 西安高新区
6.2.1 园区概况
6.2.2 投资现状
6.2.3 建设经验
6.2.4 发展规划
6.3 郑州高新区
6.3.1 园区概况
6.3.2 建设经验
6.3.3 体系构建
6.4 厦门高新区
6.4.1 园区简介
6.4.2 产业现状
6.4.3 投资环境
6.4.4 建设经验
6.5 佛山高新区
6.5.1 园区简介
6.5.2 战略定位
6.5.3 建设经验
6.5.4 发展规划
6.6 东莞高新区
6.6.1 园区简介
6.6.2 投资环境
6.6.3 建设经验
6.6.4 发展规划
6.7 宁波高新区
6.7.1 园区介绍
6.7.2 政策优势
6.7.3 建设经验
6.7.4 发展规划
第七章2019-2023年国家级经济技术开发区智慧园区分析
7.1 建设布局
7.2 苏州工业园
7.2.1 园区概况
7.2.2 发展环境
7.2.3 发展机遇
7.2.4 建设经验
7.3 上海漕河泾开发区
7.3.1 园区概况
7.3.2 产业现状
7.3.3 建设经验
7.4 上海闵行开发区
7.4.1 园区概况
7.4.2 投资环境
7.4.3 建设经验
7.4.4 发展规划
7.5 广州开发区
7.5.1 园区概况
7.5.2 投资环境
7.5.3 建设经验
第八章2019-2023年试点软件智慧园区分析
8.1 北京中关村软件园
8.1.1 园区概况
8.1.2 智慧动态
8.1.3 产业服务
8.1.4 商业服务
8.1.5 发展规划
8.2 上海浦东软件园
8.2.1 园区概况
8.2.2 智慧动态
8.2.3 园区服务
8.2.4 发展规划
8.3 成都天府软件园
8.3.1 园区概况
8.3.2 园区动态
8.3.3 物业服务
8.4 杭州东部软件园
8.4.1 园区概况
8.4.2 智慧动态
8.4.3 物业服务
8.4.4 科创服务
8.5 沈阳国际软件园
8.5.1 园区概况
8.5.2 园区动态
8.5.3 产业服务
8.5.4 物业服务
第九章2019-2023年中国智慧园区建设设计分析
9.1 智慧园区总体架构分析
9.1.1 信息基础设施
9.1.2 智慧应用体系
9.1.3 信息资源利用体系
9.1.4 智慧园区安全体系
9.1.5 智慧园区管理体系
9.2 智慧园区顶层设计分析
9.2.1 基础设施层
9.2.2 智能感知层
9.2.3 网络通信层
9.2.4 支撑平台层
9.2.5 应用系统层
9.3 智慧园区基础软件平台的建设
9.3.1 软件平台概述
9.3.2 基础软件平台
9.3.3 通用业务平台
9.3.4 智能信息处理
9.4 智慧园区示范试点建设分析
9.4.1 智慧环保工程
9.4.2 智慧卫生工程
9.4.3 智慧交通工程
9.4.4 智慧城管工程
9.4.5 智慧招商工程
9.5 智慧园区公共服务建设与运营模式
9.5.1 生产型公共服务平台
9.5.2 管理型公共服务平台
9.5.3 公共服务平台的系统架构
9.5.4 公共服务平台的运营模式
9.6 智慧园区智能管理系统解决方案
9.6.1 管理系统简介
9.6.2 管理系统特点
9.6.3 管理系统优势
9.6.4 管理功能介绍
第十章大数据在中国智慧园区建设中的应用分析
10.1 大数据技术的基本介绍
10.1.1 大数据技术的内涵
10.1.2 大数据技术的特征
10.1.3 大数据的各个环节
10.1.4 大数据技术带来的影响
10.1.5 大数据技术的应用与趋势
10.2 大数据在智慧园区中的应用价值
10.2.1 数字化建设是智慧园区的基础
10.2.2 大数据推进产业园服务的升级
10.2.3 大数据成园区招商决策的依据
10.3 大数据在智慧园区中的应用案例分析
10.3.1 大数据在中关村软件园的应用
10.3.2 江苏城南新区打造大数据基地
10.3.3 贵阳高新区引入大数据产业
10.3.4 大数据推进乌当产业园区升级
10.3.5 飞邻物联网园区大数据应用
10.3.6 大数据中心为产业园区服务
第十一章2019-2023年智慧园区设计方案分析
11.1 智慧园区设计方案前提分析
11.1.1 目标分析
11.1.2 商业价值
11.2 经济开发区智慧园区建设方案
11.2.1 虚拟园区建设
11.2.2 主题园区建设
11.2.3 政务联动云
11.2.4 企业管理云
11.3 智慧酒店部分设计方案分析
11.3.1 系统架构
11.3.2 面向住店客人
11.3.3 面向会议客户
11.3.4 面向酒店营运
11.3.5 技术管理挑战
11.4 智慧小区部分设计方案分析
11.4.1 系统架构
11.4.2 面向业主
11.4.3 面向物业
11.4.4 建设挑战
第十二章中国智慧园区投资分析及发展趋势
12.1 中国智慧园区建设投资分析
12.1.1 投资规模分析
12.1.2 投资收益分析
12.1.3 投资前景分析
12.2 智慧园区未来发展趋势分析
12.2.1 园区建设趋势
12.2.2 网络覆盖化
12.2.3 平台集约化
12.2.4 应用智慧化
12.2.5 运营社会化
12.2.6 创新、生态化
图表目录
图表 智慧园区的价值构成
图表 智慧园区的构成
图表 互联园区
图表 信息园区
图表 感知园区
图表 绿色园区
图表 虚拟园区
图表 2019-2023年我国总人口和自然增长率
图表 我国农村和城镇居民收入中转移性收入占比
图表 农村居民收入构成
图表 2019-2023年全国居民消费价格变动
图表 2023年居民消费价格分类同比变化
更多图表见正文……
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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