《2024-2030年中国AI+汽车行业市场深度分析及投资潜力预测报告》由华经产业研究院研究团队精心研究编制,对AI+汽车行业发展环境、市场运行现状进行了具体分析,还重点分析了行业竞争格局、重点企业的经营现状,结合AI+汽车行业的发展轨迹和实践经验,对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判;为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。
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AI+汽车基本概述
1.1 AI+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 AI+汽车的概念
1.1.4 无人驾驶汽车概念
1.2 AI+汽车体系架构
1.2.1 AI+汽车的构造
1.2.2 AI+物流产业链
1.2.3 AI+汽车功能结构
第二章2019-2023年汽车行业发展分析
2.1 2019-2023年全球汽车工业发展态势
2.1.1 全球发展特点
2.1.2 行业区域格局
2.1.3 美国市场销量
2.1.4 德国市场销量
2.1.5 日本市场销量
2.2 2019-2023年中国汽车行业发展综述
2.2.1 行业发展阶段
2.2.2 所属行业市场规模
2.2.3 对外贸易分析
2.2.4 未来发展展望
2.3 中国汽车工业自主品牌发展综况
2.3.1 行业发展历程
2.3.2 市场销量分析
2.3.3 行业发展问题
2.3.4 发展对策建议
2.4 2019-2023年新能源汽车发展态势
2.4.1 行业政策扶持
2.4.2 所属行业市场规模
2.4.3 应用区域分析
2.4.4 品牌格局分析
2.4.5 发展存在挑战
2.5 汽车工业发展存在问题及对策
2.5.1 行业发展问题
2.5.2 行业存在挑战
2.5.3 行业发展建议
2.5.4 发展投资建议
第三章2019-2023年AI+汽车行业发展环境
3.1 经济环境
3.1.1 国民经济发展态势
3.1.2 工业经济运行状况
3.1.3 制造业加速转型升级
3.1.4 宏观经济发展走势
3.2 政策环境
3.2.1 汽车十三五规划
3.2.2 中国制造
3.2.3 物联网政策
3.2.4 AI+汽车试点政策
3.2.5 互联网+人工智能政策
3.3 社会环境
3.3.1 两化深度融合
3.3.2 城镇化进程加快
3.3.3 交通拥堵严重
3.3.4 产业联盟成立
3.4 技术环境
3.4.1 技术专利分析
3.4.2 物联网技术
3.4.3 云计算技术
3.4.4 人工智能技术
第四章2019-2023年AI+汽车行业发展分析
4.1 AI+汽车发展综述
4.1.1 行业生命周期
4.1.2 行业发展层次
4.1.3 行业开发模式
4.1.4 发展核心分析
4.2 2019-2023年AI+汽车市场分析
4.2.1 市场竞争态势
4.2.2 行业发展成果
4.2.3 人工智能形态
4.2.4 行业市场空间
4.2.5 行业实现路径
4.3 2019-2023年AI+汽车电子发展态势
4.3.1 定义及分类
4.3.2 细分市场周期
4.3.3 行业发展规模
4.3.4 行业渗透分析
4.4 AI+汽车商业模式分析
4.4.1 数据和受众整合者
4.4.2 数字化服务提供商
4.4.3 数字化衍生品提供商
4.4.4 数字化推动者
4.5 AI+汽车规划目标
4.5.1 发展需求
4.5.2 发展目标
4.5.3 发展重点
4.5.4 具体措施
4.6 AI+汽车发展存在问题及对策
4.6.1 法规建设问题
4.6.2 行业存在挑战
4.6.3 行业发展对策
4.6.4 行业政策建议
第五章2019-2023年无人驾驶汽车发展分析
5.1 2019-2023年无人驾驶发展综况
5.1.1 行业发展进程
5.1.2 市场竞争格局
5.1.3 市场竞争态势
5.1.4 安全问题分析
5.1.5 各国法律规定
5.2 无人驾驶关键技术分析
5.2.1 技术研究阶段
5.2.2 环境感知技术
5.2.3 路径规划技术
5.2.4 定位导航技术
5.2.5 运动控制技术
5.3 中国无人驾驶技术发展阶段分析
5.3.1 独立研发阶段
5.3.2 校企合作阶段
5.3.3 商业化发展阶段
5.4 无人驾驶产业化发展路线
5.4.1 商用车应用
5.4.2 乘用车应用
5.4.3 双驾双控并存
5.5 无人驾驶产业化效益分析
5.5.1 出行更安全高效
5.5.2 交通指示智能化
5.5.3 推动汽车保险发展
5.5.4 推动车辆共享发展
第六章2019-2023年AI+汽车高级驾驶辅助系统发展分析
6.1 高级驾驶辅助系统(ADAS)组成分析
6.1.1 系统介绍
6.1.2 系统构成
6.1.3 功能模块
6.1.4 优势分析
6.1.5 各国法规
6.2 高级驾驶辅助系统(ADAS)市场分析
6.2.1 市场驱动因素
6.2.2 市场竞争格局
6.2.3 功能模块渗透率
6.2.4 市场规模预测
6.3 高级驾驶辅助系统(ADAS)硬件分析
6.3.1 传感器
6.3.2 控制器
6.3.3 执行器
第七章2019-2023年车联网(车载信息系统)发展分析
7.1 车联网行业产业链分析
7.1.1 产业链结构
7.1.2 产业链特征
7.1.3 车联网架构
7.2 2019-2023年全球车联网行业发展综述
7.2.1 全球发展综况
7.2.2 北美发展态势
7.2.3 欧洲发展情况
7.2.4 日韩发展成果
7.3 2019-2023年中国车联网行业运行状况
7.3.1 所属行业需求分析
7.3.2 所属行业市场规模
7.3.3 行业普及率分析
7.3.4 行业渗透率分析
7.4 车联网商业模式分析
7.4.1 车企独立运营模式
7.4.2 互联网企业独立运营模式
7.4.3 车企和互联网企业合作模式
7.4.4 行业应用服务商独立运营模式
7.5 中国车联网区域发展分析
7.5.1 北京
7.5.2 上海
7.5.3 广州
7.5.4 深圳
第八章2019-2023年AI+汽车其他系统发展分析
8.1 车身控制系统发展概况
8.1.1 动力系统
8.1.2 底盘系统
8.1.3 车身系统
8.1.4 电器系统
8.2 车载电子系统发展综况
8.2.1 系统介绍
8.2.2 市场规模
8.2.3 发展前景
8.2.4 发展趋势
8.3 定位导航系统发展分析
8.3.1 高精地图发展态势
8.3.2 卫星导航系统比较
8.3.3 北斗导航市场规模
8.3.4 北斗导航运营空间
8.4 胎压监测系统(TPMS)发展分析
8.4.1 系统基本介绍
8.4.2 行业发展政策
8.4.3 行业发展态势
8.4.4 行业发展机遇
8.5 AI+汽车连接器市场分析
8.5.1 分类介绍
8.5.2 市场格局
8.5.3 行业壁垒
8.5.4 市场空间
第九章AI+汽车领域重点企业布局分析
9.1 英伟达
9.1.1 企业发展简况分析
9.1.2 企业经营情况分析
9.1.3 企业经营优劣势分析
9.2 赛灵思
9.2.1 企业发展简况分析
9.2.2 企业经营情况分析
9.2.3 企业经营优劣势分析
9.3 深鉴科技
9.3.1 企业发展简况分析
9.3.2 企业经营情况分析
9.3.3 企业经营优劣势分析
9.4麦迪科技
9.4.1 企业发展简况分析
9.4.2 企业经营情况分析
9.4.3 企业经营优劣势分析
第十章2019-2023年AI+汽车信息安全风险分析及防护体系构建
10.1 AI+汽车信息安全风险来源
10.1.1 网络数据交换
10.1.2 用户不当操作
10.1.3 外部攻击风险
10.2 AI+汽车信息安全风险表现
10.2.1 人身安全
10.2.2 隐私安全
10.2.3 经济损失
10.3 AI+汽车安全防护探索
10.3.1 公共部门的探索
10.3.2 企业界的探索
10.4 AI+汽车安全防护体系构建政府层面措施
10.4.1 出台安全技术标准
10.4.2 启动安全领域研究
10.4.3 构建漏洞发布机制
10.4.4 车险保障用户利益
10.4.5 普及相关安全知识
10.5 AI+汽车安全防护体系构建企业层面措施
10.5.1 整体过程安全因素考量
10.5.2 构建网络安全系统架构
10.5.3 厂商建立黑白名单制度
10.5.4 编制详细科学使用手册
第十一章2019-2023年AI+汽车行业投资机会及风险分析
11.1 智能交通领域投资分析
11.1.1 投资机遇分析
11.1.2 行业投资风险
11.1.3 行业投资建议
11.2 AI+汽车投资机会分析
11.2.1 行业并购分析
11.2.2 政策扶持机遇
11.2.3 汽车电子机遇
11.2.4 车联网投资机遇
11.3 AI+汽车投资风险预警
11.3.1 经济风险
11.3.2 政策风险
11.3.3 技术风险
第十二章2024-2030年AI+汽车行业发展前景及趋势分析
12.1 汽车行业发展趋势预测
12.1.1 行业总趋势
12.1.2 汽车电动化
12.1.3 汽车智能化
12.1.4 汽车互联网化
12.2 AI+汽车行业前景展望
12.2.1 行业市场前景预测
12.2.2 功能领域发展潜力
12.2.3 行业发展机遇分析
12.3 AI+汽车行业发展趋势
12.3.1 AI+汽车发展趋势
12.3.2 无人驾驶发展预测
12.3.3 行业未来发展主题
图表目录
图表1 现阶段AI+汽车简要构造
图表2 AI+物流产业链
图表3 AI+汽车功能结构示意图
图表4 AI+汽车三大核心系统
图表5 2023年美国新车销售量
图表6 2023年德国新车注册量
图表7 2023年德国汽车销量前十名品牌
图表8 2023年日本新车销售量
图表9 2019-2023年中国汽车月度销量及同比变化
图表10 2019-2023年中国乘用车月度销量变化
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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