![2019-2025年中国智能汽车(智能网联汽车)行业市场全景调研及投资战略研究报告](http://m.huaon.com/cover/67/76/456776.webp?v=2023-04-03 19:59:57)
智能网联汽车,即ICV(全称Intelligent Connected Vehicle),是指车联网与智能车的有机联合,是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享,实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。
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
第一章智能汽车(智能网联汽车)基本概述
1.1 智能汽车相关概念
1.1.1 车联网的概念
1.1.2 互联网汽车概念
1.1.3 智能汽车的概念
1.1.4 无人驾驶汽车概念
1.2 智能汽车体系架构
1.2.1 智能汽车的构造
1.2.2 智能汽车产业链
1.2.3 智能汽车功能结构
第二章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)行业发展分析
2.1 智能汽车发展综述
2.1.1 行业生命周期
2.1.2 行业发展层次
2.1.3 行业开发模式
2.1.4 发展核心分析
2.2 2017-2018年智能汽车发展态势
2.2.1 行业标准制定
2.2.2 行业发展成果
2.2.3 人工智能形态
2.2.4 行业实现路径
2.3 智能汽车发展路线分析
2.3.1 自上而下的跨越模式——谷歌
2.3.2 自下而上的渐进模式——丰田
2.3.3 对比分析
2.4 2017-2018年智能汽车电子发展态势
2.4.1 定义及分类
2.4.2 细分市场周期
2.4.3 行业发展规模
2.4.4 行业渗透分析
2.5 智能汽车发展存在问题及对策
2.5.1 法规建设问题
2.5.2 行业存在挑战
2.5.3 行业发展对策
2.5.4 行业政策建议
第三章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)市场分析
3.1 2017-2018年全球智能汽车市场竞争分析
3.1.1 竞争水平比较
3.1.2 市场竞争格局
3.1.3 专业水平比较
3.1.4 市场发展潜力
3.2 智能汽车行业市场需求分析
3.2.1 交通安全引发需求
3.2.2 经济效益需求分析
3.2.3 经济型消费者需求
3.2.4 市场需求空间广阔
3.3 智能汽车商业模式分析
3.3.1 数据和受众整合者
3.3.2 数字化服务提供商
3.3.3 数字化衍生品提供商
3.3.4 数字化推动者
第四章2017-2018年无人驾驶汽车发展分析
4.1 2017-2018年无人驾驶发展综况
4.1.1 行业发展进程
4.1.2 市场竞争格局
4.1.3 市场竞争态势
4.1.4 安全问题分析
4.2 无人驾驶关键技术分析
4.2.1 技术研究阶段
4.2.2 环境感知技术
4.2.3 路径规划技术
4.2.4 定位导航技术
4.2.5 运动控制技术
4.3 中国无人驾驶技术发展阶段分析
4.3.1 独立研发阶段
4.3.2 校企合作阶段
4.3.3 商业化发展阶段
4.4 无人驾驶产业化发展路线
4.4.1 商用车应用
4.4.2 乘用车应用
4.4.3 双驾双控并存
4.5 无人驾驶产业化效益分析
4.5.1 出行更安全高效
4.5.2 交通指示智能化
4.5.3 推动汽车保险发展
4.5.4 推动车辆共享发展
第五章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)细分市场发展分析
5.1 高级驾驶辅助系统(ADAS)发展综况
5.1.1 系统组成介绍
5.1.2 功能模块分析
5.1.3 市场驱动因素
5.1.4 市场竞争格局
5.1.5 市场规模预测
5.2 车联网(车载信息系统)发展态势
5.2.1 产业链分析
5.2.2 商业模式分析
5.2.3 行业需求分析
5.2.4 行业市场规模
5.2.5 行业渗透率分析
5.3 胎压监测系统(TPMS)发展情况
5.3.1 系统基本介绍
5.3.2 行业发展政策
5.3.3 行业发展态势
5.3.4 行业发展机遇
5.4 其他系统发展分析
5.4.1 车身控制系统
5.4.2 车载电子系统
5.4.3 定位导航系统
5.4.4 智能汽车连接器
第六章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)行业技术基础分析
6.1 物联网
6.1.1 全球物联网产业发展状况
6.1.2 中国物联网产业发展规模
6.1.3 物联网技术创新与进展
6.1.4 物联网在智能交通领域应用
6.1.5 物联网在智能汽车中的应用
6.2 云计算
6.2.1 云计算关键技术
6.2.2 云计算应用模式
6.2.3 云计算发展态势
6.2.4 云计算推动产业变革
6.2.5 云计算推动智能汽车发展
6.3 大数据
6.3.1 大数据的技术框架
6.3.2 大数据主要应用领域
6.3.3 大数据是智能汽车的基础
6.3.4 大数据在智能汽车中的应用
6.4 人工智能
6.4.1 人工智能技术发展突破
6.4.2 人工智能发展阶段分析
6.4.3 人工智能是智能汽车核心
6.4.4 人工智能助力无人驾驶
6.4.5 人工智能生态格局展望
第七章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)领域汽车厂商经营分析
7.1 戴姆勒公司
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业经营效益
7.1.3 智能汽车布局
7.1.4 企业发展战略
7.2 通用汽车公司
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业经营效益
7.2.3 智能汽车布局
7.2.4 企业发展战略
7.3 特斯拉汽车公司
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 企业经营效益
7.3.3 智能汽车布局
7.3.4 企业发展战略
7.4 一汽集团
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业经营效益
7.4.3 智能汽车布局
7.4.4 未来前景展望
7.5 上汽集团
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业经营效益
7.5.3 智能汽车布局
7.5.4 未来前景展望
7.6 长安汽车
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业经营效益
7.6.3 智能汽车布局
7.6.4 未来前景展望
第八章2017-2018年智能汽车(智能网联汽车)领域互联网企业经营分析
8.1 谷歌
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业经营效益
8.1.3 智能汽车布局
8.1.4 产品发展路线
8.1.5 企业发展战略
8.2 苹果
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业经营效益
8.2.3 智能汽车布局
8.2.4 产品发展路线
8.2.5 企业发展战略
8.3 百度
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 企业经营效益
8.3.3 智能汽车布局
8.3.4 未来前景展望
8.4 乐视
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 企业经营效益
8.4.3 智能汽车布局
8.4.4 未来前景展望
第九章2019-2025年智能汽车(智能网联汽车)行业投资分析及前景趋势展望
9.1 智能汽车投资机会分析
9.1.1 行业并购分析
9.1.2 政策扶持机遇
9.1.3 汽车电子机遇
9.1.4 车联网投资机遇
9.2 智能汽车投资风险预警
9.2.1 经济风险
9.2.2 政策风险
9.2.3 技术风险
9.3 智能汽车行业前景展望
9.3.1 行业市场前景预测
9.3.2 功能领域发展潜力
9.3.3 行业发展机遇分析
9.4 智能汽车行业发展趋势
9.4.1 智能汽车发展趋势
9.4.2 无人驾驶发展预测
9.4.3 行业未来发展主题
第十章智能汽车(智能网联汽车)行业相关政策解读
10.1 全球相关政策解读
10.1.1 美国
10.1.2 日本
10.1.3 英国
10.1.4 德国
10.2 汽车十三五规划解读
10.2.1 发展形势
10.2.2 发展原则
10.2.3 发展目标
10.2.4 发展措施
10.3 《中国制造2025》智能汽车行业相关解读
10.3.1 发展需求
10.3.2 发展目标
10.3.3 发展重点
10.3.4 具体措施
10.4 智能汽车试点政策解读
10.4.1 智能制造试点政策
10.4.2 智能汽车试点范围
10.4.3 智能汽车试点建设
10.5 《互联网+人工智能三年行动实施方案》相关政策解读
10.5.1 发展思路与目标
10.5.2 推进智能汽车发展
10.5.3 发展具体保障措施
10.6 重点车企十三五规划解读(AKCY)
10.6.1 一汽集团
10.6.2 东风汽车
10.6.3 上汽集团
10.6.4 长安汽车
10.6.5 北汽集团
10.6.6 广汽集团
图表目录
图表 现阶段智能汽车简要构造
图表 智能汽车产业链
图表 智能汽车功能结构示意图
图表 智能汽车三大核心系统
图表 智能汽车行业发展阶段
图表 智能汽车行业发展层次
图表 智能汽车实现路径
图表 汽车电子系统划分
图表 汽车电子各细分市场生命周期
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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