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文档简介
工业级移动终端行业市场需求与投资规划
自动识别与数据采集行业的应用领域不断拓展随着自动识别与数据采集行业的持续发展和商业应用的成熟,我国自动识别与数据采集行业的应用领域不断扩大,现阶段我国自动识别与数据采集行业主要应用于物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等领域。2021年,我国终端设备制造市场规模为97.00亿元,其中物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业市场规模分别为33.33亿元、22.63亿元、22.18亿元、10.32亿元、3.32亿元,占比分别为34.36%、23.33%、22.87%、10.64%、3.42%,预计到2026年将分别增长至62.86亿元、44.53亿元、41.14亿元、20.64亿元、5.93亿元。自动识别与数据采集终端设备按照产品类别可分为手持智能数据终端、扫描枪、条码打印机、固定式读码器等,不同产品形态由于其各自的使用特点在具体应用场景上存在一定差异。2021年,我国自动识别与数据采集的终端设备制造市场规模为97.00亿元,占自动识别与数据采集行业整体市场规模80.00%。手持智能数据终端、扫描枪是占比较高的产品类型,市场规模分别为39.05亿元、35.64亿元,占比分别为40.26%、36.74%。2021年我国手持智能数据终端市场规模为39.05亿元,其中物流快递、零售电商、生产制造、公共事业、医疗卫生的市场规模分别19.41亿元、10.26亿元、4.93亿元、1.73亿元、1.94亿元,分别占比49.69%、26.27%、12.63%、4.43%、4.97%。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面,基本达到阶段性成熟。通过算法和应用的落地来真正解决行业具体痛点,需要采集大量人工智能相关的原始数据,并经过标注处理后做算法训练支撑,可以说数据决定了AI的落地程度。AI行业高速发展,智能驾驶、智能终端等领域不断发展,应用落地不断加速。以计算机视觉为例,一个新场景的开发支持需要上万张甚至数十万张不等的经过采集和标注的图片。随着AI应用场景的丰富,对AI数据服务将产生长期海量的需求。随着AI行业商业化发展,落地场景对AI数据的需求更加多样化和定制化,也对AI数据服务的专业性和质量提出了更高的要求,作坊式中小数据服务商将逐渐被市场淘汰,技术、规模、专业度领先的品牌数据服务商将越来越受到青睐。随着我国自动识别与数据采集行业应用领域不断拓展,自动识别与数据采集行业持续发展,商业应用逐渐成熟,市场规模增长显著。数据显示,我国自动识别及数据采集行业市场规模由2017年的69.05亿元增长至2021年的121.25亿元,复合年均增长率达15.11%,预计2023年将达146.72亿元。数据采集行业的经营模式自动识别及数据采集行业属于计算机、通信和其他电子设备制造业。自动识别与数据采集设备及解决方案的应用场景广阔,涉及的产品种类较多,产品在性能、外观、型号、可靠性等方面的更新迭代速度较快,要求行业内企业针对下游应用领域持续开发。在销售模式上,由于下游应用领域较多,客户较为分散,行业内企业大多采用直销经销相结合的方式,不断拓展以满足客户多元化的需求。数据采集未来发展趋势数据采集是大数据在各行各业应用并且创造价值的前提。随着大数据的行业应用不断深入,物联网、智能家居等领域的大数据技应用逐渐成熟,数据采集的需求也将被逐步激发,带动数据采集软件及服务的市场规模日益增长。随着数据量的指数增长,数据的存储、计算、部署等方式都在同步变化,各行业的业务系统也变得越来越复杂。日益复杂的业务系统和数据架构形成了数据结构、存取方式、形式不同的异构数据源,对大数据采集的异构兼容性提出了更高的要求。工信部发布的《十四五大数据产业发展规划》中明确提出,以构建稳定高效产业链为主要目标,在数据生成采集环节,着重提升产品的异构数据源兼容性、大规模数据集采集与加工效率。数据采集行业技术水平及特点自动识别与数据采集行业的主要技术包括结构与功能设计技术、传感与视觉识别技术、移动通信技术、安全性系统、生产制造工艺技术等,行业内各类技术较为成熟。自动识别与数据采集行业技术水平取决于共性技术和基础技术水平的提高,技术创新与发展离不开共性技术和基础技术的提高,甚至颠覆性技术、前沿技术的突破和应用。(一)数据采集行业综合性较强自动识别与数据采集行业涉及学科较多,在原材料选择阶段就需要对金属材料、塑胶、硅胶、改性塑料、线材等深入了解其材料学特性,并且需及时跟进新材料的研究与应用进展,在产品功能结构设计阶段涉及机械设计、计算机辅助设计、结构力学、人体工学、流体力学、电子、电路、电磁、电池、热力学等多学科的技术,在视觉识别技术研发阶段涉及计算机科学、图像技术、人工智能等多学科的技术。未来随着5G、人工智能、物联网等新技术在自动识别与数据采集领域的应用,行业技术综合性特征愈发明显,制造商需掌握多种技术才能将行业需求和客户需求转化成量产产品。(二)数据采集行业技术安全性,可靠性要求高除行业客户对安全性和可靠性要求较高之外,我国及其他各国标准组织和认证组织一般均会对产品的安全性、可靠性建立标准并进行认证,而行业知名客户对产品安全性和可靠性要求更高。(三)数据采集行业生产制造工艺的灵活性生产工艺规程方面,生产工艺规程的可靠性和效率是行业承接大批量订单的前提,是设计制造水平、生产装备水平和生产管理水平的综合体现,直接决定了业内企业生产的良率和效率,从而对企业的成本及产品定价水平产生较大影响。目前国内少数自动识别及数据采集设备厂商经过多年行业积累,在生产工艺技术、生产装备水平、前端设计水平及生产流程管控水平上具有较大优势,其工艺的可靠性和效率较高,产品的质量及价格在市场上具有较强的竞争力。数据采集市场规模分析在政策和技术的双重驱动下,我国大数据产业规模快速增长。数据显示,我国大数据市场规模由2016年的277亿元增长至2020年的713亿元,复合年均增长率为26.7%,预计2022年我国大数据市场规模将达1049亿元。数据采集需求持续上涨近年来,我国大数据的安全与隐私保护需求持续上涨,大数据采集过程中的安全流通和隐私计算技术也愈发得到重视。随着大数据的不断发展和应用,越来越多的安全问题随之浮现。在数据采集过程中,第三方可能在采集传输数据过程中截获、伪造数据,不但造成了用户隐私、敏感数据泄露的严重后果,同时也影响了政府、企业后台数据分析的准确性。因此,在大数据采集及预处理过程中,除了假流量数据清洗、正常数据补全、无效数据剔除外,还存在数据格式化、数据隔离、数据加密、数据脱敏和攻击识别等需求。自动识别及数据采集设备行业特性从自动识别及数据采集行业发展历史及行业发展的生命周期来看,自动识别与数据采集行业处于成长期,未呈现出明显的周期性特征。自动识别与数据采集行业具有一定的季节性,主要是由于行业产品主要应用于物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等行业,下游行业本身具备一定的季节性。由于我国各地区经济的发展程度有所差异,自动识别与数据采
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