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中国智能驾驶行业深度调研及投资前景预测报告
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中国智能驾驶行业深度调研及投资前景预测报告

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第一章 智能驾驶技术的基本介绍

1.1 智能驾驶技术的内涵及价值

1.1.1 智能驾驶技术内涵

1.1.2 智能驾驶功能价值

1.1.3 智能驾驶产业价值

1.2 智能驾驶与无人驾驶技术

1.2.1 智能驾驶的技术层次

1.2.2 无人驾驶是最高层次

1.2.3 智能驾驶的技术路径

1.3 智能驾驶的认可程度调查

1.3.1 智能驾驶的接受程度

1.3.2 智能驾驶用户关注点

1.3.3 智能汽车的购买需求

第二章 智能驾驶行业发展环境分析

2.1 经济环境

2.1.1 宏观经济概况

2.1.2 对外经济分析

2.1.3 工业运行情况

2.1.4 固定资产投资

2.1.5 宏观经济展望

2.2 社会环境

2.2.1 社会消费规模

2.2.2 居民收入水平

2.2.3 居民消费支出

2.2.4 交通畅行需求

2.2.5 驾驶需求上升

2.3 产业环境

2.3.1 汽车保有量上升

2.3.2 汽车市场产销状况

2.3.3 新能源汽车产销规模

2.3.4 汽车逐步智能化发展

2.3.5 智能交通发展规模上升

第三章 2016-2021年国内外智能驾驶行业发展分析

3.1 智能驾驶产业发展综况

3.1.1 智能驾驶的驱动因素

3.1.2 智能驾驶产业链生态

3.1.3 智能驾驶产业发展进程

3.2 全球智能驾驶行业发展分析

3.2.1 智能驾驶发展环境

3.2.2 各国顶层设计加快

3.2.3 美国行业发展地位

3.2.4 企业布局热度不减

3.2.5 各国技术发展排名

3.3 中国智能驾驶行业发展分析

3.3.1 智能驾驶发展阶段

3.3.2 智能驾驶发展状况

3.3.3 我国智能驾驶市场规模

3.3.4 智能驾驶企业地区分布

3.3.5 智能驾驶示范区建设格局

3.3.6 智能驾驶示范区发展动态

3.4 中国智能驾驶商业化应用领域

3.4.1 共享汽车发展历程

3.4.2 共享汽车市场规模

3.4.3 共享汽车竞争格局

3.4.4 共享汽车活跃用户

3.4.5 共享汽车发展重点

3.5 智能驾驶产业发展问题

3.5.1 驾驶安全问题

3.5.2 发展体系薄弱

3.5.3 产业机构不完整

3.5.4 法规标准待完善

3.5.5 技术性障碍分析

3.6 智能驾驶产业发展对策

3.6.1 完善相关政策法规

3.6.2 建立行业标准体系

3.6.3 推动核心技术研发

3.6.4 安全技术逐步市场化

3.6.5 集中推进协同创新

第四章 2016-2021年智能驾驶最高层次——无人驾驶行业分析

4.1 无人驾驶汽车产业链分析

4.1.1 产业链机构分析

4.1.2 上下游企业分析

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 2016-2021年无人驾驶汽车的发展综述

4.3.1 无人驾驶的可行性

4.3.2 无人驾驶发展回顾

4.3.3 无人驾驶SWOT分析

4.3.4 全球无人驾驶竞争格局

4.3.5 中国无人驾驶竞争格局

4.3.6 无人驾驶使用意愿调查

4.3.7 无人驾驶汽车规模预测

4.4 无人驾驶技术的商业化应用状况

4.4.1 商业化应用的背景

4.4.2 在乘用车上的应用

4.4.3 在商用车上的应用

4.4.4 商业化应用前景广阔

4.5 无人驾驶投资壁垒分析

4.5.1 进入壁垒评估

4.5.2 竞争壁垒

4.5.3 技术壁垒

4.5.4 资金壁垒

4.5.5 政策壁垒

4.5.6 设施壁垒

4.5.7 风险提示

4.6 无人驾驶汽车发展趋势及路线分析

4.6.1 无人驾驶商业应用方向

4.6.2 无人驾驶汽车推广环境

4.6.3 5G加快自动驾驶汽车到来

4.6.4 本土企业融合发展的趋势

4.6.5 整车企业未来的发展路线

4.6.6 互联网企业未来发展路线

第五章 2016-2021年智能驾驶技术应用系统分析

5.1 智能驾驶系统

5.1.1 智能驾驶系统的主要构成

5.1.2 智能驾驶系统的运作流程

5.1.3 智能驾驶系统的软件架构

5.1.4 人机交互系统的基本概况

5.1.5 人机交互系统的核心技术

5.1.6 人机交互系统的发展趋势

5.2 智能环境感知系统

5.2.1 环境感知系统的内涵

5.2.2 环境感知系统的构成

5.2.3 环境感知系统的硬件

5.2.4 环境感知技术的应用

5.3 辅助驾驶系统(ADAS)

5.3.1 ADAS系统模块构成

5.3.2 ADAS产业链分析

5.3.3 ADAS市场竞争格局

5.3.4 ADAS市场规模预测

5.3.5 ADAS系统发展趋势

5.4 车联网(车载信息)系统

5.4.1 车联网系统内涵及特点

5.4.2 车联网系统的基本结构

5.4.3 车联网系统的结构体系

5.4.4 车联网产业链结构分析

5.4.5 车联网是智能交通的基础

5.4.6 车联网标准体系持续完善

5.5 自动驾驶地图系统

5.5.1 自动驾驶地图应用需求

5.5.2 电子地图产业链分析

5.5.3 高精地图成智能车标配

5.5.4 高精地图商业模式分析

5.5.5 高精度地图竞争布局

5.5.6 高精度地图市场空间预测

5.5.7 自动驾驶地图发展壁垒

5.5.8 自动驾驶地图发展建议

5.6 智能驾驶控制系统

5.6.1 智能驾驶的控制方法

5.6.2 智能驾驶的控制技术

5.6.3 电动转向控制系统

5.6.4 电子自动驻车制动系统

5.6.5 自动刹车紧急制动技术

5.6.6 智能倒车防碰撞系统

5.6.7 电子油门控制系统

5.7 智能驾驶决策规划系统

5.7.1 决策规划系统的层次划分

5.7.2 决策规划系统的体系结构

5.7.3 决策规划系统的关键环节

5.7.4 决策规划系统的技术方法

第六章 2016-2021年智能驾驶基础技术分析

6.1 人工智能技术

6.1.1 技术基本概述

6.1.2 技术应用广泛

6.1.3 产业链结构分析

6.1.4 产业发展特征

6.1.5 技术专利申请状况

6.1.6 技术主要应用领域

6.1.7 技术应用挑战分析

6.2 雷达传感技术

6.2.1 技术基本概况

6.2.2 上下游产业链

6.2.3 超声波雷达产业

6.2.4 毫米波雷达产业

6.2.5 激光雷达产业

6.2.6 应用于智能驾驶

6.3 物联网技术

6.3.1 技术基本概况

6.3.2 技术应用领域

6.3.3 产业规模状况

6.3.4 企业竞争布局

6.3.5 产业发展方向

6.3.6 应用于智能驾驶

6.4 大数据技术

6.4.1 技术基本概述

6.4.2 技术应用领域

6.4.3 产业规模状况

6.4.4 产业竞争主体

6.4.5 应用于智能驾驶

第七章 5G通信技术在智能驾驶行业的应用及影响分析

7.1 5G技术发展概况

7.1.1 通信技术发展历程

7.1.2 5G技术内涵及特点

7.1.3 三大典型应用场景

7.2 5G行业发展综况

7.2.1 5G产业链结构

7.2.2 5G产业政策环境

7.2.3 5G商用元年开启

7.2.4 5G建设运行现状

7.2.5 运营商建设布局

7.2.6 5G商业模式分析

7.2.7 5G业务发展趋势

7.3 5G技术在智能驾驶行业的应用状况

7.3.1 应用价值分析

7.3.2 应用场景分析

7.3.3 应用重点分析

7.3.4 应用示范平台

7.3.5 应用案例分析

7.4 5G技术在智能驾驶行业的应用前景

7.4.1 应用前景分析

7.4.2 应用机会分析

7.4.3 应用效益评估

第八章 2016-2021年智能驾驶技术应用设备分析

8.1 智能汽车

8.1.1 智能汽车的开发路径

8.1.2 智能汽车的市场空间

8.1.3 智能汽车的商用前景

8.1.4 智能汽车的发展目标

8.2 智能客车

8.2.1 智能客车路测加快推进

8.2.2 企业布局智能客车动态

8.2.3 智能公交车的信息互联

8.2.4 智能公交车的智能支付

8.2.5 智能公交车的发展动态

8.2.6 智能公交发展前景展望

8.2.7 智能客车未来发展趋势

8.3 智能卡车

8.3.1 智能卡车配置结构

8.3.2 智能卡车发展价值

8.3.3 智能卡车发展阶段

8.3.4 智能卡车布局主体

8.3.5 企业布局动态分析

8.3.6 智能卡车发展问题

8.3.7 智能卡车发展展望

8.3.8 智能卡车发展方向

8.4 智能物流车

8.4.1 物流车市场需求增长

8.4.2 智能驾驶助力物流升级

8.4.3 无人配送相关利好政策

8.4.4 无人配送市场发展状况

8.4.5 企业布局无人配送领域

8.4.6 AGV智能物流车设备

8.4.7 AGV市场规模特点分析

第九章 2016-2021年智能驾驶行业布局主体分析

9.1 汽车生产商

9.1.1 整体布局状况

9.1.2 特斯拉公司

9.1.3 通用汽车公司

9.1.4 福特汽车公司

9.1.5 北汽集团公司

9.1.6 上汽集团公司

9.2 互联网企业

9.2.1 谷歌公司

9.2.2 百度公司

9.2.3 腾讯公司

9.2.4 阿里集团

9.3 IT信息企业

9.3.1 苹果公司

9.3.2 华为公司

9.3.3 中兴公司

9.4 汽车零部件企业

9.4.1 舜宇光学公司

9.4.2 均胜电子公司

9.4.3 路畅科技公司

9.4.4 万安科技公司

9.5 出行服务商

9.5.1 发展机遇

9.5.2 竞争格局

9.5.3 Lyft公司

9.5.4 优步公司

9.5.5 滴滴公司

9.6 初创公司

9.6.1 蔚来汽车公司

9.6.2 小鹏汽车公司

9.6.3 威马汽车公司

9.6.4 景驰科技公司

第十章 智能驾驶技术行业投资分析

10.1 行业投融资分析

10.1.1 全球融资状况

10.1.2 全球融资特点

10.1.3 国内融资状况

10.1.4 融资细分领域

10.1.5 区域融资分布

10.1.6 活跃投资机构

10.2 投资热点分析

10.2.1 分时租赁或成为重点

10.2.2 ADAS产业投资前景

10.2.3 汽车雷达的投资机会

10.2.4 车联网应用市场预测

10.2.5 汽车座舱电子市场空间

10.3 自动驾驶地图项目投资合作案例

10.3.1 项目合作概况

10.3.2 合作主体分析

10.3.3 合作主要内容

10.3.4 项目合作影响

10.4 投资风险分析

10.4.1 经济风险分析

10.4.2 政策法律风险

10.4.3 技术风险分析

10.4.4 社会普及风险

10.4.5 道德伦理风险

10.5 投资路径分析

10.5.1 智能驾驶的技术路线

10.5.2 智能驾驶的创新路线

10.5.3 智能驾驶的发展路径

10.5.4 运营用车或首先突破

10.6 投资策略维度分析

10.6.1 时空维度

10.6.2 产业维度

第十一章 智能驾驶行业发展前景及规模预测

11.1 智能驾驶行业发展前景及格局分析

11.1.1 全球智能驾驶发展展望

11.1.2 相关技术标准完善趋势

11.1.3 中国智能驾驶发展前景

11.1.4 智能驾驶未来竞争格局

11.2 2022-2028年中国智能驾驶行业预测分析

11.2.1 2022-2028年中国智能驾驶行业影响因素分析

11.2.2 2022-2028年中国智能驾驶市场规模预测

第十二章 智能驾驶行业的政策环境分析

12.1 智能驾驶技术相关利好政策

12.1.1 智能交通行业发展战略

12.1.2 智能驾驶汽车国家战略

12.1.3 地方政策支持智能驾驶

12.1.4 智能驾驶行业标准成形

12.2 智能网联汽车技术标准体系分析

12.2.1 智能网联汽车的标准建设

12.2.2 标准体系构建基本考虑

12.2.3 标准体系的编制过程

12.2.4 标准体系的基本框架

12.2.5 标准体系的建设重点

12.2.6 标准体系落实的措施

12.2.7 标准体系的建设要点

12.2.8 标准体系的建设动态

12.3 智能驾驶路测逐步规范化发展

12.3.1 我国智能汽车路测政策演进

12.3.2 国内发布智能汽车路测规范

12.3.3 智能网联汽车路测安全要求

12.4 地区智能驾驶路测建设文件发布

12.4.1 长春市

12.4.2 河南省

12.4.3 北京市

12.4.4 天津市

12.4.5 银川市

12.4.6 西安市

12.4.7 济南市

12.4.8 重庆市

12.4.9 江苏省

12.4.10 浙江省

12.4.11 杭州市

12.4.12 上海市

12.4.13 长沙市

12.4.14 广东省

12.4.15 深圳市

12.4.16 广州市

12.4.17 福建省

12.4.18 海南省


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并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测。


智研瞻产业研究院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,需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、分析测算得相关产业研究成果。