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2021-2026年中国人工智能行业深度分析与投资前景预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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中研普华中央电视台采访报道

《2021-2026年中国人工智能行业深度分析与投资前景预测报告》由中研普华人工智能行业分析专家领衔撰写,主要分析了人工智能行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对人工智能行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的人工智能行业数据分析,帮助客户评估人工智能行业投资价值。

中研普华累计服务客户超过11.5万家,业绩斐然,好评如潮 >> 中国行业研究网客户评价

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本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

  1. 

    第一章 人工智能的基本介绍

    1.1 人工智能的基本概述

    1.1.1 人工智能的内涵

    1.1.2 人工智能的分类

    1.1.3 人工智能关键环节

    1.1.4 人工智能研究阶段

    1.1.5 人工智能的产业链

    1.2 人工智能发展历程

    1.2.1 发展简史

    1.2.2 研究历程

    1.2.3 发展阶段

    1.3 人工智能的研究方法

    1.3.1 大脑模拟

    1.3.2 符号处理

    1.3.3 子符号法

    1.3.4 统计学法

    1.3.5 集成方法

    第二章 2019-2021年国际人工智能行业发展分析

    2.1 2019-2021年全球人工智能行业发展综况

    2.1.1 人工智能概念的悄然兴起

    2.1.2 驱动人工智能的内外动因

    2.1.3 人工智能的发展阶段分析

    2.1.4 全球人工智能产业发展状况

    2.1.5 发达国家重视人工智能产业

    2.1.6 世界人工智能迎来发展新阶段

    2.2 美国

    2.2.1 人工智能成美国发展战略

    2.2.2 人工智能应用于美国国防

    2.2.3 美国量子技术助力ai发展

    2.2.4 美国机器人市场需求预测

    2.3 日本

    2.3.1 ai成日本工业发展重点

    2.3.2 日本政府推进人工智能

    2.3.3 日本重视人工智能研究

    2.3.4 日本人工智能投资计划

    2.3.5 日本科技发展借力人工智能

    2.4 2019-2021年各国人工智能产业发展动态

    2.4.1 欧盟推进服务机器人研发

    2.4.2 欧美推出大脑发展计划

    2.4.3 俄国成功开发ai系统

    2.4.4 韩国人工智能研发动态

    2.4.5 ai应用于巴西世界杯

    2.5 2019-2021年国际企业加快布局人工智能领域

    2.5.1 互联网企业加快ai产业布局

    2.5.2 facebook建设ai硬件平台

    2.5.3 戴尔开展人工智能研发合作

    2.5.4 雅虎迈出人工智能发展步伐

    2.5.5 维基百科涉足人工智能领域

    第三章 2019-2021年中国人工智能行业政策环境分析

    3.1 政策助力人工智能发展

    3.1.1 政策加码布局人工智能

    3.1.2 人工智能纳入“十三五”

    3.1.3 中国大脑研究计划开启

    3.1.4 人工智能成为国家战略重点

    3.2 人工智能行业相关政策分析

    3.2.1 “中国制造”助力人工智能

    3.2.2 “互联网+”推动人工智能

    3.3 人工智能行业地方政策环境分析

    3.3.1 ai纳入北京“十三五”

    3.3.2 上海市推出ai“脑计划”

    3.3.3 人工智能获广州财政支持

    3.3.4 深圳市具备ai发展优势

    3.4 机器人行业政策规划分析

    3.4.1 政策大力支持机器人行业

    3.4.2 工业机器人将持续高增长

    3.4.3 服务机器人将成为新蓝海

    第四章 2019-2021年中国人工智能行业发展分析

    4.1 2019-2021年人工智能行业发展综况

    4.1.1 人工智能技术方兴未艾

    4.1.2 国内人工智能布局加快

    4.1.3 人工智能实验室成立

    4.1.4 人工智能行业发展迅猛

    4.1.5 人工智能市场需求将增长

    4.1.6 人工智能市场进入新阶段

    4.2 人工智能产业生态格局分析

    4.2.1 生态格局基本架构

    4.2.2 基础资源支持层

    4.2.3 技术实现路径层

    4.2.4 应用实现路径层

    4.2.5 未来生态格局展望

    4.3 2019-2021年人工智能区域发展动态分析

    4.3.1 哈尔滨逐步完善机器人产业

    4.3.2 安徽省建立人工智能学会

    4.3.3 四川成立人工智能实验室

    4.3.4 上海进一步推进人工智能

    4.3.5 福建建立仿脑智能实验室

    4.4 2019-2021年人工智能技术研究动态分析

    4.4.1 人工智能再获重大突破

    4.4.2 智能语音识别及控制技术

    4.4.3 高级人工智能逐步突破

    4.4.4 ai神经网络识别技术

    4.4.5 人工智能带来媒体变革

    4.5 人工智能行业发展存在的主要问题

    4.5.1 人工智能发展面临的困境

    4.5.2 人工智能发展的隐性问题

    4.5.3 人工智能发展的道德问题

    4.5.4 人工智能发展的技术障碍

    4.6 人工智能行业发展对策及建议

    4.6.1 人工智能的发展策略分析

    4.6.2 人工智能的技术发展建议

    4.6.3 人工智能伦理问题的对策

    第五章 2019-2021年人工智能行业发展驱动要素分析

    5.1 硬件基础日益成熟

    5.1.1 高性能cpu

    5.1.2 “人脑”芯片

    5.1.3 量子计算机

    5.1.4 仿生计算机

    5.2 大规模并行运算的实现

    5.2.1 云计算的关键技术

    5.2.2 云计算的应用模式

    5.2.3 我国推进云计算发展

    5.2.4 云计算技术发展动态

    5.2.5 云计算成人工智能基础

    5.3 大数据技术的崛起

    5.3.1 大数据技术的内涵

    5.3.2 大数据的各个环节

    5.3.3 大数据的主要应用领域

    5.3.4 大数据成人工智能数据源

    5.3.5 大数据技术助力人工智能

    5.4 深度学习技术的出现

    5.4.1 机器学习的阶段

    5.4.2 深度学习技术内涵

    5.4.3 深度学习算法技术

    5.4.4 深度学习的技术应用

    5.4.5 深度学习提高人工智能水平

    第六章 人工智能行业的技术基础分析

    6.1 自然语言处理

    6.1.1 自然语言处理内涵

    6.1.2 语音识别技术分析

    6.1.3 语义技术研发状况

    6.1.4 自动翻译技术内涵

    6.2 计算机视觉

    6.2.1 计算机视觉的内涵

    6.2.2 计算机视觉的应用

    6.2.3 计算机视觉的运作

    6.2.4 人脸识别技术应用

    6.3 模式识别技术

    6.3.1 模式识别技术内涵

    6.3.2 文字识别技术应用

    6.3.3 指掌纹识别技术应用

    6.3.4 模式识别发展潜力

    6.4 知识表示

    6.4.1 知识表示的内涵

    6.4.2 知识表示的方法

    6.4.3 知识表示的进展

    6.5 其他技术基础

    6.5.1 自动推理技术

    6.5.2 环境感知技术

    6.5.3 自动规划技术

    6.5.4 专家系统技术

    第七章 人工智能技术的主要应用领域分析

    7.1 工业领域

    7.1.1 智能工厂进一步转型

    7.1.2 人工智能的工业应用

    7.1.3 人工智能应用于制造领域

    7.1.4 人工智能助力中国制造

    7.1.5 人工智能成工业发展方向

    7.1.6 ai工业应用的前景广阔

    7.2 医疗领域

    7.2.1 人工智能的医疗应用概况

    7.2.2 人工智能在中医学中的应用

    7.2.3 人工神经网络技术的医学应用

    7.2.4 ai在医学影像诊断中的应用

    7.2.5 ai在医疗诊断应用中的展望

    7.2.6 企业加快布局医疗人工智能

    7.3 社交领域

    7.3.1 人工智能的移动社交应用

    7.3.2 人工智能社交产品发布

    7.3.3 社交网络成ai应用焦点

    7.4 无人驾驶领域

    7.4.1 无人驾驶的效益分析

    7.4.2 自动驾驶技术发展进程

    7.4.3 无人驾驶产业发展加快

    7.4.4 人工智能助力无人驾驶

    7.4.5 ai成为智能汽车发展方向

    7.5 其他领域

    7.5.1 人工智能的智能搜索应用

    7.5.2 人工智能应用于电子商务

    7.5.3 人工智能与可穿戴设备结合

    7.5.4 人工智能成3d打印基础

    7.5.5 人工智能的“虚拟助手”

    7.5.6 人工智能家居成为新趋势

    第八章 2019-2021年人工智能机器人发展分析

    8.1 2019-2021年机器人产业发展综况

    8.1.1 全球机器人行业规模分析

    8.1.2 中国工业机器人市场现状

    8.1.3 机器人行业产业链构成

    8.1.4 机器人的替代优势明显

    8.1.5 机器人下游应用产业多

    8.1.6 智能机器人成为发展趋势

    8.2 人工智能在机器人行业的应用状况

    8.2.1 人工智能与机器人的关系

    8.2.2 ai于机器人的应用过程

    8.2.3 ai大量运用于小型机器人

    8.2.4 ai机器人的重要应用领域

    8.3 人工智能在智能机器人领域的技术应用

    8.3.1 专家系统的应用

    8.3.2 模式识别的应用

    8.3.3 机器视觉的应用

    8.3.4 机器学习的应用

    8.3.5 分布式ai的应用

    8.3.6 进化算法的应用

    8.4 机器人重点应用领域分析

    8.4.1 医疗机器人

    8.4.2 军事机器人

    8.4.3 教育机器人

    8.4.4 家用机器人

    8.4.5 物流机器人

    8.4.6 协作型机器人

    第九章 2019-2021年国际人工智能行业重点企业分析

    9.1 微软公司

    9.1.1 企业发展概况

    9.1.2 企业财务状况

    9.1.3 微软ai研究新进展

    9.1.4 微软加快布局人工智能

    9.1.5 微软人工智能发展计划

    9.1.6 微软建立机器学习工具

    9.1.7 人工智能成为发展方向

    9.2 ibm公司

    9.2.1 企业发展概况

    9.2.2 企业经营范围

    9.2.3 企业财务状况

    9.2.4 ibm成立人工智能部门

    9.2.5 ibm发布人工智能产品

    9.2.6 ibm推进人工智能发展

    9.3 谷歌公司

    9.3.1 企业发展概况

    9.3.2 企业产品和服务

    9.3.3 企业财务状况分析

    9.3.4 谷歌人工智能系统

    9.3.5 谷歌人工智能平台

    9.3.6 谷歌人工智能产品

    9.3.7 企业加快ai布局

    9.4 亚马逊公司

    9.4.1 企业发展概况

    9.4.2 企业经营状况

    9.4.3 亚马逊推出人工智能服务

    9.4.4 亚马逊引入人工智能平台

    第十章 2019-2021年中国人工智能行业重点企业分析

    10.1 百度公司

    10.1.1 企业发展概况

    10.1.2 企业财务状况

    10.1.3 百度人工智能技术进展

    10.1.4 百度人研发ai计算机

    10.1.5 百度布局人工智能行业

    10.1.6 百度人工智能系统方案

    10.2 腾讯公司

    10.2.1 企业发展概况

    10.2.2 企业财务状况

    10.2.3 微信具备ai发展优势

    10.2.4 腾讯加快布局人工智能

    10.3 阿里集团

    10.3.1 企业发展概况

    10.3.2 企业财务状况

    10.3.3 阿里投资机器人领域

    10.3.4 阿里人工智能平台建立

    10.3.5 阿里人工智能发展方向

    10.4 科大讯飞股份有限公司

    10.4.1 企业发展概况

    10.4.2 企业业务布局

    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

    10.5 北京捷通华声语音技术有限公司

    10.5.1 企业发展概况

    10.5.2 企业发展重点

    10.5.3 人工智能系统推出

    10.5.4 加快人工智能的合作

    10.5.5 构建人工智能新格局

    第十一章 2019-2021年人工智能行业投资状况分析

    11.1 人工智能行业投资综况

    11.1.1 全球人工智能的投融资分析

    11.1.2 国内人工智能的投融资状况

    11.1.3 人工智能行业投资总量分析

    11.1.4 人工智能行业投资进程加快

    11.1.5 ai认知技术商业投资加快

    11.2 人工智能行业投资动态

    11.2.1 anki drive获得新一轮投资

    11.2.2 vicarious公司开启ai融资

    11.2.3 特斯拉注资建人工智能公司

    11.2.4 demiurge公司注资人工智能

    11.2.5 格灵深瞳公司获得天使投资

    11.3 人工智能行业迎来投资机遇

    11.3.1 人工智能成为投资风口

    11.3.2 人工智能进入黄金时期

    11.3.3 人工智能迎来投资机遇

    11.3.4 全球人工智能投资升温

    第十二章 人工智能行业发展前景及趋势预测

    12.1 人工智能行业发展前景展望

    12.1.1 人工智能发展前景展望

    12.1.2 人工智能的市场空间巨大

    12.1.3 人工智能成为发展新热点

    12.1.4 人工智能产业的机遇与挑战

    12.2 人工智能行业发展趋势预测

    12.2.1 人工智能未来发展趋势

    12.2.2 “智能+x”将成新时尚

    12.2.3 机器视觉成主要发展方向

    12.2.4 人工智能将带来新变化

    12.2.5 人工智能市场规模预测

    图表目录

    图表:人工智能产业链

    图表:全球运功监测传动器市场

    图表:2017-2020年全球每年产生的数据总量

    图表:人工智能的重点品类

    图表:人工智能的重点品类的公司分布

    图表:人工智能的重点品类的融资分布

    图表:最受风险资本青睐的人工智能品类

    图表:全球人工智能“战局”

    图表:人工智能各品类成熟度排行

    图表:2017-2021年计算机在图像识别的错误率

    图表:2017-2021年计算机识别图像中特定物体的能力

    图表:2016-2021年谷歌软件项目使用关键的深度学习ai技术

    图表:2016-2021crowd flower公司卖出的电子表格数据

    图表:2019-2021diffbot公司数据收集工具的准确性

    图表:人工智能系统掌握视频游戏

    图表:美国脑计划预算

    图表:国际互联网巨头加速布局人工智能

    图表:维基百科上目前支持添加“无意失误”(good faith)标签的语种

    图表:中国脑计划的主要内容

    图表:中国脑计划分为脑科学以及类脑科学两部分

    图表:国内企业在人工智能领域的布局

    图表:人工智能产业生态格局的三层基本架构

    图表:百度大脑的存储能力

    图表:技术层的运行机制

    图表:专业智能阶段的ai产业格局

    图表:通用智能阶段的ai产业格局

    图表:不同测试方法得出评分不具可比性

    图表:人工智能系统无法识别图像问题

    图表:人工智能系统无法操控工具回答问题

    图表:人工智能系统测试接口示意图

    图表:人工智能和人类智能发展曲线示意图

    图表:云计算应用模式

    图表:大数据技术框架

    图表:全球数据总量将出现爆发式增长

    图表:浅层模型和深层模型的对比

    图表:谷歌深度学习模型

    图表:语义依存分析例子

    图表:计算机视觉与其他领域的关系

    图表:cv在人机交互上的前沿应用

    图表:计算机视觉的处理流程

    图表:人脸识别过程

    图表:具有情景意识的环境感知网络分层结构

    图表:智能诊断系统平台组成结构

    图表:工业4.0愿景

    图表:全球服务机器人数据对比

    图表:全球服务机器人预测

    图表:2016-2021年中国工业机器人销量及增长状况

    图表:2021年中国工业机器人销量占比状况

    图表:机器人行业产业链长度图

    图表:机器人产品的全生命周期

    图表:工业机器人与人工成本比较

    图表:中国工业机器人应用领域分布情况

    图表:2020-2021年微软新三大业务部门盈利状况

    图表:2021ibm主要财务数据

    图表:2016-2021年百度公司综合损益表

    图表:2021年百度公司分部经营情况表

    图表:2016-2021年百度公司在各地投资经营情况表

    图表:2020-2021年百度公司综合损益表

    图表:2021年百度公司分部经营情况表

    图表:2020-2021年百度公司在各地投资经营情况表

    图表:2019-2021年百度公司综合损益表

    图表:2016-2021年腾讯公司综合损益表

    图表:2021年腾讯公司分部经营情况表

    图表:2016-2021年腾讯公司在各地投资经营情况表

    图表:2020-2021年腾讯公司综合损益表

    图表:2016年腾讯公司分部经营情况表

    图表:2020-2021年腾讯公司在各地投资经营情况表

    图表:2019-2021年腾讯公司综合损益表

    图表:qq物联系统

    图表:2016-2021年阿里巴巴综合损益表

    图表:2021年阿里巴巴分部经营情况表

    图表:2016-2021年阿里巴巴在各地投资经营情况表

    图表:2020-2021年阿里巴巴综合损益表

    图表:2016年阿里巴巴分部经营情况表

    图表:2020-2021年阿里巴巴在各地投资经营情况表

    图表:2019-2021年阿里巴巴综合损益表

    图表:dtpai机器学习核心库

    图表:2018-2020年科大讯飞总资产和净资产

    图表:2020-2021年科大讯飞营业收入和净利润

    图表:2021年科大讯飞营业收入和净利润

    图表:2020-2021年科大讯飞现金流量

    图表:2021年科大讯飞现金流量

    图表:2020年科大讯飞主营业务收入分行业、产品、区域

    图表:2020-2021年科大讯飞成长能力

    图表:2021年科大讯飞成长能力

    图表:2020-2021年科大讯飞短期偿债能力

    图表:2021年科大讯飞短期偿债能力

    图表:2020-2021年科大讯飞长期偿债能力

    图表:2021年科大讯飞长期偿债能力

    图表:2020-2021年科大讯飞运营能力

    图表:2021年科大讯飞运营能力

    图表:2020-2021年科大讯飞盈利能力

    图表:2021年科大讯飞盈利能力

    图表:2021ai领域投融资所处阶段

    图表:2021ai领域投融资的金额分布

    图表:2021年机器人各细分领域投融资事件数量

    图表:人工智能的发展阶段

    图表:全球人工智能领域投资额大幅增长

    图表:人工智能的十亿用户、百亿企业、千亿产业

  2. 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国人工智能市场进行了分析研究。报告在总结中国人工智能行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国人工智能行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为人工智能企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

  3. 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    ♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    ♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    ♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    ♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    ♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    ♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    ♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......

    为什么要立即订购行业研究报告的四大理由:

    ♦ 理由1:商业战场上的失败可以原谅,但是遭到竞争对手的突然袭击则不可谅解。如果您的企业经常困于竞争对手的市场策略而毫无还手之力,那么您需要比您企业的竞争对手知道得更多,请马上订购。

    ♦ 理由2:如果您的企业一直期望在新的季度里使企业利润倍增,获得更好的业绩表现,您需要借助行业专家智囊团的智慧和建议,那么您不可不订。

    ♦ 理由3:如果您的企业准备投资于某项新业务,需要周祥的商业计划资料及发展规划的策略建议,同时也不想为此付出大量的资源及调研时间,那么您非订不可。

    ♦ 理由4:如果您的企业缺乏多年业内资深经验培养的行业洞察力,长期性、系统性的行业关键数据支持,而无法准确把握市场,抢占最新商机的战略制高点,那么请把这一切交给我们。

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1:设立研究小组,确定研究内容

    针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

    ♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

    ♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

    ♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

    ♦ 国内、国际行业协会出版物;

    ♦ 各种会议资料;

    ♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

    ♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

    ♦ 企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

    ♦ 各种信息源之间相互核实;

    ♦ 同相关产业专家与销售人员核实;

    ♦ 同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

    与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

    该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

    对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理

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    中研普华拥有20年的产业规划、企业IPO上市咨询、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验,业务覆盖全球。

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