2017-2022年中国无人驾驶汽车行业市场供需预测及投资战略咨询报告
无人驾驶汽车
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2017-2022年中国无人驾驶汽车行业市场供需预测及投资战略咨询报告

发布时间:2017-04-26
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  无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。

  根据相关数据,无人驾驶汽车到 2025 年可以催生出一个 2000 亿至 1.9 万亿美元的巨大市场。根据 IHS 数据,至 2035 年全球无人驾驶汽车销量将达到 2100 万辆,2025-2035 年间年复合增长率为 43%,届时中国将占据全球市场 24%的份额。数据显示,2016 年全球无人驾驶汽车市场规模为 40 亿美元左右,预计 2021 年全球市场规模将达到 70.3 亿美元左右。目前无人驾驶汽车行业整体处于内部测试阶段,并且目前无人驾驶汽车技术已经较为完善,随着软件和硬件水平的提高,能够实现完全无人驾驶的汽车更加多,接下来最重要的是量产和商业化价值的 实现和应用的探索。

全球无人驾驶汽车销量预测(万辆)

  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

第一章无人驾驶汽车的基本概况

1.1 无人驾驶汽车的介绍

1.1.1 无人驾驶汽车的内涵

1.1.2 无人驾驶汽车研发历程

1.1.3 无人驾驶汽车技术阶段

1.1.4 无人驾驶汽车产业链

1.2 无人驾驶汽车的效益分析

1.2.1 驾驶更加安全

1.2.2 减少环境污染

1.2.3 降低交通拥堵

1.2.4 提升行车效率

1.2.5 生活更加便利

1.2.6 停车更加方便

1.3 无人驾驶汽车技术及构成

1.3.1 无人驾驶汽车的基础技术

1.3.2 无人驾驶汽车的零部件及系统

第二章2014-2016年全球无人驾驶汽车行业发展分析

2.1 2014-2016年国际无人驾驶汽车发展综况

2.1.1 无人驾驶经济效益巨大

2.1.2 无人驾驶政策逐步放开

2.1.3 无人驾驶将逐步合法化

2.1.4 自动驾驶技术要求分析

2.1.5 无人驾驶产业进程加快

2.1.6 无人驾驶助力电子产业

2.2 美国

2.2.1 出台首个无人驾驶规范

2.2.2 财政支持无人驾驶行业

2.2.3 无人驾驶的消费者分析

2.2.4 无人驾驶卡车正式上路

2.3 英国

2.3.1 无人驾驶法规逐步完善

2.3.2 建立无人驾驶测试基金

2.3.3 无人驾驶汽车研发成功

2.3.4 无人驾驶汽车启动路测

2.4 日本

2.4.1 日本将逐步普及智能汽车

2.4.2 无人驾驶的政企合作加快

2.4.3 无人驾驶出租车测试展开

2.4.4 无人驾驶汽车发展预期

2.5 2014-2016年各国积极深耕无人驾驶汽车行业

2.5.1 希腊无人驾驶巴士投入使用

2.5.2 瑞士将运行无人驾驶公交车

2.5.3 爱尔兰激光控制无人驾驶汽车

2.5.4 西班牙无人驾驶出租车面市

2.5.5 新加坡积极发展无人驾驶汽车

第三章2014-2016年无人驾驶汽车市场发展环境分析

3.1 经济环境

3.1.1 国民经济总值

3.1.2 工业运行情况

3.1.3 固定资产投资

3.1.4 消费品市场

3.1.5 对外经济贸易

3.2 社会环境

3.2.1 人口环境分析

3.2.2 收入水平状况

3.2.3 居民消费价格

3.2.4 科技投入状况

3.3 政策环境

3.3.1 无人驾驶汽车发展纲领

3.3.2 政策助力智能交通一体化

3.3.3 智能交通行业发展战略

3.3.4 政府完善无人驾驶标准

3.4 技术环境

3.4.1 我国科技投入状况分析

3.4.2 道路监管办法助力车联网

3.4.3 政策推动传感器行业发展

3.4.4 政府推进大数据行业发展

3.5 产业环境

3.5.1 全球汽车行业发展格局

3.5.2 我国汽车工业运行状况

3.5.3 中国汽车保有量分析

3.5.4 汽车生产技术逐步提高

3.5.5 全球汽车保有量预测

3.5.6 汽车逐步智能化发展

第四章2014-2016年中国无人驾驶汽车行业发展分析

4.1 2014-2016年智能汽车产业发展综况

4.1.1 智能汽车的基本概念

4.1.2 智能汽车的功能结构

4.1.3 国际智能汽车发展现状

4.1.4 国内智能汽车发展概况

4.1.5 智能汽车市场前景可期

4.2 无人驾驶汽车发展阶段分析

4.2.1 技术研发阶段

4.2.2 小规模试验阶段

4.2.3 政策调整阶段

4.2.4 销量猛增阶段

4.3 2014-2016年无人驾驶汽车发展综述

4.3.1 布局无人驾驶的意义

4.3.2 无人驾驶汽车的可行性

4.3.3 我国无人驾驶发展方式

4.3.4 无人驾驶变革产业价值

4.3.5 我国无人驾驶发展回顾

4.3.6 我国无人驾驶发展状况

4.3.7 无人驾驶的竞争力分析

4.4 2014-2016年无人驾驶汽车行业发展动态

4.4.1 首个无人驾驶测试区建成

4.4.2 无人驾驶汽车引发新思考

4.4.3 首辆无人驾驶客车通过路测

4.4.4 我国加快布局无人驾驶产业

4.5 无人驾驶汽车行业发展障碍分析

4.5.1 思维误区

4.5.2 成本问题

4.5.3 技术问题

4.5.4 法规问题

4.5.5 标准问题

4.5.6 安全问题

4.5.7 其他问题

4.6 无人驾驶汽车行业发展对策

4.6.1 完善相关法规体系

4.6.2 建立行业标准体系

4.6.3 加强核心技术突破

4.6.4 引导安全技术市场化

4.6.5 协同创新是必由之路

第五章2014-2016年无人驾驶汽车市场竞争状况分析

5.1 全球无人驾驶汽车市场竞争激烈

5.1.1 多股竞争力量注入

5.1.2 科技巨头进军无人驾驶

5.1.3 多家车企涉足无人驾驶

5.1.4 汽车零配件企业加入竞争

5.1.5 老牌车企是技术开发主力

5.2 国际无人驾驶企业竞争动态分析

5.2.1 企业纷纷发力无人驾驶行业

5.2.2 奥迪无人驾驶汽车开发进程

5.2.3 沃尔沃开发全自动停车系统

5.2.4 特斯拉升级无人驾驶软件

5.2.5 丰田加大无人驾驶汽车投资

5.2.6 现代加快布局无人驾驶汽车

5.3 中国无人驾驶汽车企业布局加快

5.3.1 企业加快无人驾驶产业布局

5.3.2 一汽制定无人驾驶发展计划

5.3.3 比亚迪推进无人驾驶汽车开发

5.3.4 长安汽车加快布局无人驾驶

5.3.5 福田欧辉发布无人驾驶概念车

5.4 中国汽车零部件企业加快产业渗透

5.4.1 亚太股份拓展无人驾驶业务

5.4.2 均胜电子推出智能驾驶产品

5.4.3 四维图新加快无人驾驶合作

5.4.4 航天科技布局无人驾驶行业

第六章无人驾驶汽车基础技术分析

6.1 无人驾驶汽车技术概况

6.1.1 无人驾驶汽车的关键技术

6.1.2 无人驾驶汽车的基础设备

6.1.3 无人驾驶客车的核心技术

6.2 感知技术

6.2.1 感知系统介绍

6.2.2 技术的工作原理

6.2.3 传感技术

6.2.4 摄像头系统

6.2.5 雷达系统

6.2.6 高精度地图

6.3 控制系统

6.3.1 系统的基本内容

6.3.2 计算处理系统

6.3.3 电动转向系统

6.3.4 电子自动驻车制动系统

6.3.5 自动刹车紧急制动技术

6.3.6 倒车防碰撞系统

6.3.7 电子油门系统

6.4 互联技术

6.4.1 汽车互联体系

6.4.2 车载V2X模块

6.4.3 车载LTE模块

6.5 ADAS辅助驾驶系统

6.5.1 驾驶员辅助技术

6.5.2 ADAS的传感器

6.5.3 ADAS预防碰撞系统

6.5.4 ADAS系统发展趋势

6.6 物联网技术

6.6.1 物联网的应用技术分析

6.6.2 物联网的主要应用领域

6.6.3 我国物联网的产业现状

6.6.4 物联网技术应用于无人驾驶

6.7 人工智能技术

6.7.1 人工智能的内涵及分类

6.7.2 人工智能的产业链分析

6.7.3 人工智能发展的新阶段

6.7.4 人工智能助力无人驾驶

6.7.5 人工智能市场规模预测

第七章2014-2016年无人驾驶领域车联网应用分析

7.1 智能交通的发展概述

7.1.1 智慧交通的主要内容

7.1.2 发展智慧交通的重要意义

7.1.3 智能交通的主要应用领域

7.1.4 智能交通市场的发展规模

7.1.5 智能交通市场发展格局

7.1.6 智能交通行业获政策支持

7.2 2014-2016年车联网技术及行业综况

7.2.1 车联网的内涵及特点

7.2.2 车联网系统的基本结构

7.2.3 车联网的互联结构体系

7.2.4 车联网行业发展进程分析

7.2.5 车联网的产业链正在形成

7.2.6 相关政策推动车联网发展

7.2.7 车联网发展驱动因素分析

7.3 车联网技术应用于无人驾驶领域

7.3.1 车联网是智能交通的基础

7.3.2 车联网成为无人驾驶争夺口

7.3.3 车联网将助力无人驾驶实现

7.3.4 车联网与无人驾驶融合发展

7.4 基于车联网的无人驾驶系统设计

7.4.1 应用车联网技术的无人驾驶系统

7.4.2 无人驾驶汽车嵌入车联网平台设计

7.4.3 基于车联网无人驾驶汽车应用设计

7.5 车联网与相关技术的融合

7.5.1 中心云支持的最佳路线实时规划

7.5.2 路侧云的视频监控与分布式存储

7.5.3 车载云支持的合作上传与下载

7.5.4 大数据技术在车联网的应用形式

7.5.5 基于移动互联网的车联网架构

7.6 车联网未来发展趋势分析

7.6.1 车联网的电商化发展趋势

7.6.2 车联网逐步实现跨界合作

7.6.3 车联网进一步创新服务

7.6.4 车联网最终迈向无人驾驶

第八章2014-2016年无人驾驶技术商业化应用分析

8.1 无人驾驶技术的商业化应用状况

8.1.1 商业化应用的背景

8.1.2 在乘用车上的应用

8.1.3 在商用车上的应用

8.1.4 商业化应用前景广阔

8.2 无人驾驶在机械行业的商业化应用

8.2.1 无人驾驶受工程机械青睐

8.2.2 无人驾驶挖掘机正式推出

8.2.3 无人驾驶矿用卡车应用产品

8.2.4 企业研发无人驾驶机械产品

8.3 无人驾驶在军事领域的发展应用

8.3.1 无人驾驶军事应用概况

8.3.2 军事应用的自主性加强

8.3.3 无人驾驶技术的海战应用

8.3.4 无人驾驶应用于美国军事

8.3.5 日本推出无人驾驶军事武器

8.3.6 中国研制无人驾驶装甲车

8.4 无人驾驶在其他领域的商业化应用

8.4.1 无人驾驶技术优先应用领域

8.4.2 无人驾驶技术应用于农业生产

8.4.3 无人驾驶技术的环境清洁应用

8.4.4 服装生产应用无人驾驶技术

8.4.5 无人驾驶技术将变革物流行业

第九章2014-2016年国际无人驾驶汽车重点企业分析

9.1 谷歌公司

9.1.1 企业发展概况

9.1.2 企业财务状况分析

9.1.3 深耕无人驾驶汽车产业

9.1.4 无人驾驶汽车研发历程

9.1.5 推进无人驾驶商业化进程

9.1.6 促进无人驾驶技术合作

9.2 通用汽车公司

9.2.1 企业发展概况

9.2.2 企业财务状况分析

9.2.3 提供无人驾驶地图

9.2.4 构建无人驾驶网络

9.2.5 推出无人驾驶计划

9.3 福特汽车公司

9.3.1 企业发展概况

9.3.2 企业财务状况分析

9.3.3 制定无人驾驶计划

9.3.4 加速无人驾驶研发

9.3.5 全面推进产业合作

9.4 奔驰汽车公司

9.4.1 企业发展概况

9.4.2 企业财务状况分析

9.4.3 推出无人驾驶新概念车

9.4.4 无人驾驶卡车启动路测

9.4.5 加快布局无人驾驶领域

9.5 宝马集团

9.5.1 企业发展概况

9.5.2 企业财务状况分析

9.5.3 加快无人驾驶汽车研发

9.5.4 推出自动远程泊车系统

第十章2014-2016年中国无人驾驶汽车重点企业分析

10.1 百度公司

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 企业财务状况分析

10.1.3 推进无人驾驶汽车项目

10.1.4 成立自动驾驶事业部

10.1.5 无人驾驶传感器方案

10.1.6 发展无人驾驶的困境

10.1.7 构建无人驾驶生态系统

10.2 北汽集团

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 优化产业链升级

10.2.3 促进汽车智能化发展

10.2.4 将推出无人驾驶产品

10.3 上汽集团

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 推出无人驾驶汽车

10.3.3 经营效益分析

10.3.4 业务经营分析

10.3.5 财务状况分析

10.3.6 未来前景展望

10.4 广汽集团

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 开展无人驾驶合作

10.4.3 经营效益分析

10.4.4 业务经营分析

10.4.5 财务状况分析

10.4.6 未来前景展望

第十一章中国无人驾驶汽车行业投资前景及发展趋势预测

11.1 全球无人驾驶汽车发展前景预测

11.1.1 全球无人驾驶市场空间巨大

11.1.2 无人驾驶汽车获得市场认同

11.1.3 全球无人驾驶汽车规模预测

全球无人驾驶汽车市场规模预测(亿美元)

11.2 中国无人驾驶汽车行业投资趋势分析

11.2.1 无人驾驶汽车成为投资热点

11.2.2 2016年成无人驾驶投资元年

11.2.3 无人驾驶行业投资主线分析

11.2.4 无人驾驶行业投资风险分析

11.3 中国无人驾驶汽车行业发展前景预测

11.3.1 我国无人驾驶汽车发展展望

11.3.2 无人驾驶汽车企业发展机遇

11.3.3 我国无人驾驶技术前景广阔

11.3.4 中国无人驾驶汽车规模预测

11.4 中国无人驾驶汽车发展趋势及路线分析

11.4.1 无人驾驶汽车趋势预测

11.4.2 无人驾驶汽车推广方向

11.4.3 本土企业融合发展的趋势

11.4.4 整车企业未来的发展路线

11.4.5 互联网企业未来发展路线

图表目录

图表:汽车驾驶的发展阶段

图表:无人驾驶产业链上的企业

图表:无人自动驾驶的好处

图表:交通事故发生的原因分类

图表:无人驾驶充分提高行车效率

图表:无人驾驶的四大基础

图表:无人驾驶汽车涉及的零部件及系统

图表:2011-2016年国内生产总值及其增速

图表:2011-2016年全部工业增加值及其增速

图表:2011-2016年全社会固定资产投资

图表:2016年分行业固定资产投资(不含农户)及其增速

图表:2011-2016年社会消费品零售总额

图表:2011-2016年我国货物进出口总额

图表:2006-2016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:2016年居民消费价格同比涨跌幅度

图表:全国居民消费价格涨跌幅

图表:2015年我国财政科学技术支出情况

图表:2016年财政科学技术支出情况

图表:2016年分行业规模以上工业企业R&D经费情况

图表:2016年各地区研究与试验发展(R&D)经费支出情况

图表:2016年我国财政科学技术支出情况

图表:2016年财政科学技术支出情况

图表:2016年分行业规模以上工业企业R&D经费情况

图表:2016年各地区研究与试验发展(R&D)经费支出情况

图表:2014-2016年月度汽车销量及同比变化情况

图表:2014-2016年商用车月度销量变化情况

图表:我国汽车行业保有量及其增速走势图

图表:我国汽车行业新注册机动车数量及增速走势图

图表:我国不同车型使用年限及报废参考年限

图表:2016年我国国内汽车报废数量预测及其增速走势图

图表:智能汽车功能结构

图表:国内政府支持无人驾驶汽车的理由

图表:未来无人驾驶汽车要经历的阶段

图表:中国无人驾驶汽车企业研发SWOT分析

图表:Google无人驾驶汽车成本列表

图表:国际诸多车企研发无人驾驶

图表:主要汽车厂商、互联网公司纷纷发力发展无人驾驶

图表:奥迪堵车辅助系统

图表:奥迪堵车辅助系统激活之后的仪表盘显示器画面

图表:中国企业无人驾驶汽车技术发展格局

图表:无人驾驶汽车基础设备构成

图表:无人驾驶感知系统

图表:摄像头系统及相关企业

图表:雷达系统能够进行前向搜索,以及观察车辆四周

图表:车载雷达将使用啁啾类型的FMCW

图表:聚束以及范围和速度估算的FFT配置

图表:无人驾驶系统绘制出的3D空间模型

图表:配合高精度地图的精确定位是无人驾驶必要组件

图表:电动助力转向系统原理

图表:电动助力转向结构一

图表:电动助力转向结构二

图表:电子手刹的功能延伸

图表:车内、车陂、车云三网融合构成汽车互联体系

图表:V2V实现局部数据互通

图表:2012-2018年M2M模块的发展趋势

图表:2017-2022年工业级应用中M2M模块的出货量变化

图表:重要的ADAS传感器

图表:ADAS系统主动和被动安全的发展趋势

图表:人工智能产业链

图表:智能交通方案架构图

图表:2011-2016年我国城市智能交通项目覆盖率对比

图表:智能交通市场阵营

图表:智能交通“三大商圈”市场规模对比

图表:智能交通亿元级企业“四大梯队”企业占比

图表:车联网系统架构

图表:车联网的基本构成要素

图表:车联网的体系架构图

图表:车联网三大驱动因素

图表:无人驾驶汽车控制系统总体结构框图

图表:转向控制算法流程框图

图表:嵌入车联网平台工作过程示意图

图表:基于车联网的无人驾驶汽车应用示意图

图表:车载导航应用

图表:视频监视

图表:合作上传与下载

图表:基于移动云的车联网应用

图表:车联网保险数据售卖的处理流程

图表:基于移动互联网的车联网工作流程

图表:车联网动态交通信心服务中心结构

图表:小松AHS工作示意图

图表:测试时的7513(载重量130吨)

图表:2014年谷歌综合损益表

图表:2014年谷歌不同业务收入情况

图表:2014年谷歌分地区收入情况

图表:2015年谷歌综合损益表

图表:2015年谷歌不同业务收入情况

图表:2015年谷歌分地区收入情况

图表:2016年谷歌综合损益表

图表:2016年谷歌不同业务收入情况

图表:2016年谷歌分地区收入情况

图表:谷歌无人驾驶汽车发展历程

图表:谷歌的无人驾驶汽车

图表:2012-2014年通用汽车合并损益表

图表:2012-2014年通用汽车不同部门净销售额和收入情况

图表:2013-2015年通用汽车合并损益表

图表:2014-2015年通用汽车不同部门净销售额和收入情况

图表:2015-2016年通用汽车合并损益表

图表:2015-2016年通用汽车不同部门净销售额和收入情况

图表:2012-2014年福特汽车合并损益表

图表:2013-2015年福特汽车合并损益表

图表:2013-2015年福特汽车公司不同地区收入情况

图表:2015-2016年福特汽车公司合并损益表

图表:福特全面普及驾驶技术

图表:2012-2014年奔驰汽车公司合并损益表

图表:2013-2015年奔驰汽车公司合并损益表

图表:2013-2015年奔驰汽车公司不同地区收入情况

图表:2015-2016年奔驰汽车公司合并损益表

图表:2013-2014年宝马集团合并损益表

图表:2013-2014年宝马集团不同部门收入细分情况

图表:2013-2014年宝马集团不同地区收入细分情况

图表:2014-2015年宝马集团合并损益表

图表:2014-2015年宝马集团不同部门收入细分情况

图表:2014-2015年宝马集团不同地区收入细分情况

图表:2015-2016年宝马集团合并损益表

图表:2015-2016年宝马集团不同部门收入细分情况

图表:宝马全自动远程代理泊车系统

图表:2013-2014年百度公司综合损益表

图表:2014年百度公司分部经营情况表

图表:2013-2014年百度公司在各地投资经营情况表

图表:2014-2015年百度公司综合损益表

图表:2015年百度公司分部经营情况表

图表:2014-2015年百度公司在各地投资经营情况表

图表:2015-2016年百度公司综合损益表

图表:百度无人驾驶汽车

图表:百度与谷歌发布的无人驾驶汽车在传感器方案上的对比

图表:百度无人驾驶汽车生态系统

图表:2014-2016年上汽集团总资产和净资产

图表:2014-2015年上汽集团营业收入和净利润

图表:2016年上汽集团营业收入和净利润

图表:2014-2015年上汽集团现金流量

图表:2016年上汽集团现金流量

图表:2015年上汽集团主营业务收入分行业、产品、区域

图表:2014-2015年上汽集团成长能力

图表:2016年上汽集团成长能力

图表:2014-2015年上汽集团短期偿债能力

图表:2016年上汽集团短期偿债能力

图表:2014-2015年上汽集团长期偿债能力

图表:2016年上汽集团长期偿债能力

图表:2014-2015年上汽集团运营能力

图表:2016年上汽集团运营能力

图表:2014-2015年上汽集团盈利能力

图表:2016年上汽集团盈利能力

图表:2014-2016年广汽集团总资产和净资产

图表:2014-2015年广汽集团营业收入和净利润

图表:2016年广汽集团营业收入和净利润

图表:2014-2015年广汽集团现金流量

图表:2016年广汽集团现金流量

图表:2015年广汽集团主营业务收入分行业、产品、区域

图表:2014-2015年广汽集团成长能力

图表:2016年广汽集团成长能力

图表:2014-2015年广汽集团短期偿债能力

图表:2016年广汽集团短期偿债能力

图表:2014-2015年广汽集团长期偿债能力

图表:2016年广汽集团长期偿债能力

图表:2014-2015年广汽集团运营能力

图表:2016年广汽集团运营能力

图表:2014-2015年广汽集团盈利能力

图表:2016年广汽集团盈利能力

图表:无人驾驶汽车产业链机遇

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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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