![2017-2022年中国智能可穿戴设备行业市场研究及发展前景预测报告](http://m.huaon.com/cover/66/21/286621.webp?v=2020-06-06 18:27:44)
ldquo;穿戴式智能设备”是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称,如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。
穿戴式技术在国际计算机学术界和工业界一直都备受关注,只不过由于造价成本高和技术复杂,很多相关设备仅仅停留在概念领域。随着移动互联网的发展、技术进步和高性能低功耗处理芯片的推出等,部分穿戴式设备已经从概念化走向商用化,新式穿戴式设备不断传出,谷歌、苹果、微软、索尼、奥林巴斯、摩托罗拉等诸多科技公司也都开始在这个全新的领域深入探索。
穿戴式智能设备拥有多年的发展历史,思想和雏形在20世纪60年代即已出现,而具备可穿戴式智能设备形态的设备则于70-80年代出现,史蒂夫·曼基于Apple-II 6502型计算机研制的可穿戴计算机原型即是其中的代表。随着计算机标准化软硬件以及互联网技术的高速发展,可穿戴式智能设备的形态开始变得多样化,逐渐在工业、医疗、军事、教育、娱乐等诸多领域表现出重要的研究价值和应用潜力。
2015年我国可穿戴设备市场出货量为2,370万台,同比增长428.10%,预计到2020年出货量将达到8,300万台,未来5年复合增长率为28.50%。而在智能车载设备方面,随着汽车电子消费的兴起以及消费者安全意识的提升,以行车记录仪、智能后视镜、智能中控等为代表的汽车电子产品需求量日益提高。以车载摄像头为例,全球车载摄像头出货量将从2014年的2,800万枚增长至2020年的8,270万枚,6年复合增长率19.80%,并且未来随着自动驾驶技术的发展,车载摄像头市场将进一步增长。
2014-2016 年中国智能可穿戴设备市场规模预测
2016年,全球穿戴式智能设备市场的规模,将达到60亿美元。为了占据有利的领先地位,世界知名公司已率先吹响了号角。在面市之初的两三年,这是不起眼的小众市场,但在未来三到五年后,这一领域将创造出不菲的收入。
2017年将售出7000万台可联网的穿戴式智能设备,而2013年仅为1500万。市场上此类设备,多为运动健康品牌的运动监测仪器。但2013年2月,曾有知情人透露,苹果创建研发团队试水这一战场,3月,三星也表示正在开发智能腕表。
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
第一章行业分析 7
1.1 行业投资要点 7
1.2 报告研究思路 8
第二章可穿戴设备行业概念界定及产业链分析 10
2.1 可穿戴设备行业定义及分类 10
2.1.1 可穿戴设备行业定义 10
2.1.2 可穿戴设备产品分类 12
2.2 可穿戴设备行业特点及模式 13
2.2.1 可穿戴设备行业地位及影响 13
2.2.2 可穿戴设备行业发展特征 15
2.2.3 可穿戴设备行业商业模式 16
2.3 行业产业链分析 17
2.3.1 产业链结构 17
2.3.2 上下游行业影响 18
第三章可穿戴设备行业发展状况分析 20
3.1 国外可穿戴设备行业发展分析 20
3.1.1 全球市场状况 20
3.1.2 国外技术动态 22
3.1.3 国外经验借鉴 26
3.1.4 中外发展差异 28
3.2 中国可穿戴设备行业规模结构 31
3.2.1 行业市场规模 31
3.2.2 市场出货量分析 32
3.2.3 区域布局状况 32
3.3 中国可穿戴设备行业供需状况 33
3.3.1 行业供给状况 33
3.3.2 行业需求状况 34
3.3.3 供需平衡分析 34
3.4 中国可穿戴设备行业竞争结构分析 35
3.4.1 新进入者威胁 35
3.4.2 替代品威胁 35
3.4.3 上游供应商议价能力 35
3.4.4 下游用户议价能力 35
3.4.5 现有企业间竞争 35
3.5 中国可穿戴设备行业区域格局 37
3.5.1 华北地区 37
3.5.2 华东地区 37
3.5.3 华中地区 38
3.5.4 华南地区 38
3.5.5 其他地区 38
第四章中国可穿戴设备行业市场趋势及前景预测 40
4.1 行业发展趋势分析 40
4.1.1 行业发展机遇 40
4.1.2 产品形态趋势 40
4.1.3 技术发展趋势 41
4.2 行业需求预测分析 41
4.2.1 应用领域展望 41
4.2.2 未来需求态势 44
4.2.3 未来需求预测 45
4.2.4 未来产业链发展预测 46
第五章可穿戴设备行业确定型投资机会评估 47
5.1 智能手表 47
5.1.1 市场发展状况 47
5.1.2 出货量分析 49
2013-2020全球可穿戴设备出货量(万台)
5.1.3 竞争格局分析 49
5.1.4 市场空间分析 49
5.1.5 投资风险分析 50
5.1.6 投资策略建议 51
5.2 智能手环 51
5.2.1 市场发展状况 51
5.2.2 出货量分析 53
5.2.3 龙头企业分析 53
5.2.4 市场空间分析 55
5.2.5 投资风险分析 55
5.2.6 投资策略建议 56
5.3 传感器行业 56
5.3.1 传感器概述 56
5.3.2 市场发展分析 58
5.3.3 竞争格局分析 61
5.3.4 市场方向分析 63
5.3.6 投资风险分析 64
5.3.6 投资策略建议 65
第六章中国可穿戴设备行业风险型投资机会评估 66
6.1 APP开发运营 66
6.1.1 发展状况 66
6.1.2 竞争格局分析 66
6.1.3 市场规模分析 67
6.1.4 主要企业分析 67
6.1.5 投资风险分析 68
6.1.6 投资策略建议 68
6.2 可穿戴移动健康设备 69
6.2.1 市场发展状况 69
6.2.2 竞争格局分析 70
6.2.3 龙头企业分析 70
6.2.4 市场空间分析 72
6.2.5 投资风险分析 74
6.2.6 投资策略建议 75
6.3 专业级运动监测设备 76
6.3.1 市场发展状况 76
6.3.2 竞争格局分析 76
6.3.3 龙头企业分析 77
6.3.4 市场空间分析 78
6.3.5 投资风险分析 79
6.3.6 投资策略建议 79
第七章中国可穿戴设备行业未来型投资机会评估 80
7.1 智能眼镜 80
7.1.1 市场发展状况 80
7.1.2 竞争格局分析 82
7.1.3 龙头企业分析 83
7.1.4 市场空间分析 85
7.1.5 投资风险分析 86
7.1.6 投资策略建议 86
7.2 智能服装 86
7.2.1 市场发展状况 86
7.2.2 竞争格局分析 87
7.2.3 龙头企业分析 87
7.2.4 市场空间分析 88
7.2.5 投资风险分析 89
7.2.6 投资策略建议 90
7.3 人机交互产业 90
7.3.1 发展状况方向 90
7.3.2 市场规模分析 93
7.3.3 龙头企业分析 93
7.3.4 市场空间分析 94
7.3.5 投资风险分析 95
7.3.6 投资策略建议 100
第八章中国可穿戴设备行业投资壁垒及风险预警 102
8.1.1 可穿戴设备行业投资壁垒 102
8.1.2 政策壁垒 102
8.1.3 资金壁垒 102
8.1.4 技术壁垒 102
8.1.5 渠道壁垒 103
8.1.6 兼容壁垒 103
8.2 可穿戴设备行业发展策略 103
8.2.1 加强顶层设计 103
8.2.2 将可穿戴作为加快产业升级和促进信息消费的重要着力点 103
8.2.3 借助可穿戴设备发展改变我国电子信息产业地位 103
8.2.4 满足差异化、个性化需求 104
8.2.5 完善产业链 104
8.3 可穿戴设备行业投资风险预警 104
8.3.1 技术风险 104
8.3.2 价格风险 104
8.3.3 竞争风险 104
8.3.4 安全风险 105
8.3.5 政策风险 105
8.3.6 产品风险 105
图表目录
图表 1 可穿戴设备典型产品 10
图表 2 可穿戴设备具备多样化的产品形态 11
图表 3 智能设备演进经历六大阶段 13
图表 4 可穿戴设备具备解放双手、实时监测、感知环境、全网连接等特点 13
图表 5 可穿戴设备的时间轴 14
图表 6 智能可穿戴设备厂商的商业模式一 16
图表 7 智能可穿戴设备厂商的商业模式二 16
图表 8 智能可穿戴设备厂商的商业模式三 16
图表 9 可穿戴设备产业链 18
图表 10 云计算、大数据和物联网背景下的穿戴设备 19
图表 11 2017-2022年全球可穿戴设备出货量 20
图表 12 国际巨头齐齐发力可穿戴设备 21
图表 13 国外可穿戴设备开发典型企业 21
图表 14 各大芯片厂商纷纷抢滩可穿戴设备领域 23
图表 15 Intel可穿戴设备专用芯片已全面上 23
图表 16 Ineda Systems所研发的处理器分四个级别,适应不同级别可穿戴设备的运算需求 24
图表 17 全球传感器厂商相继推出与可穿戴设备相适应的传感器方案 24
图表 18 Apple Watch 已具备NFC移动支付功能 25
图表 19 2011-2015年可穿戴设备市场规模 32
图表 20 2011-2015年可穿戴设备出货量 32
图表 21 2015年我国可穿戴设备销量区域分布 33
图表 22 2011-2015年可穿戴设备产量 33
图表 23 2011-2015年可穿戴设备销量 34
图表 24 2012-2015年可穿戴设备产销率 34
图表 25 我国企业开发的可穿戴典型产品 36
图表 26 2013-2015年华北地区可穿戴设备销量 37
图表 27 2013-2015年华东地区可穿戴设备销量 37
图表 28 2013-2015年华中地区可穿戴设备销量 38
图表 29 2013-2015年华南地区可穿戴设备销量 38
图表 30 2013-2015年其它地区可穿戴设备销量 38
图表 31 2014-2018年可穿戴设备市场规模预测 45
图表 32 Galaxy Gear 智能手表 47
图表 33 三款主流智能手表参数对比 48
图表 34 2012-2015年全球智能手表出货量 49
图表 35 2016-2019年全球智能手表出货量 50
图表 36 Fitbit Flex 智能手环 52
图表 37 咕咚手环外形 52
图表 38 2012-2015年全球智能手环出货量 53
图表 39 小米手环 53
图表 40 微软 Band 2 手环 54
图表 41 华为手环 B2 55
图表 42 传感器的工作原理 57
图表 43 传感器的分类 57
图表 44 全球传感器发展历程 58
图表 45 2009-2015年全球传感器市场规模 59
图表 46 中国传感器产业发展历程 60
图表 47 2012-2015年我国传感器市场规模 60
图表 48 2014年全球传感器企业营收排名 61
图表 49 国内主要传感器制造企业及其涉及领域 63
图表 50 2017-2022年我国传感器市场规模预测 64
图表 51 2014-2015年手机网民使用手机应用商店渠道分布 66
图表 52 2015年三大系统运营商应用商店应用数量分布 67
图表 53 2011-2015年APP市场规模 67
图表 54 可穿戴移动健康产品展示 70
图表 55 2017-2022年中国可穿戴移动健康设备规模 72
图表 56 Google Glass 能实现的主要功能 80
图表 57 谷歌眼镜的菜单 81
图表 58 谷歌眼镜地图导航功能 81
图表 59 Google Glass 的主要参数和性能 82
图表 60 智能眼镜国内外主要企业及产品 83
图表 61 2017-2022年全球智能眼镜销量 85
图表 62 人机交互是涉及多学科的综合学科 90
图表 63 人机交互技术 91
图表 64 人机交互的三个革命性产品 92
图表 65 人机交互设备的发展 92
图表 66 基于大数据和云计算的智能人机交互简图 92
图表 67 人机交互全球市场规模(美元) 93
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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