报告核心观点 1. 社会现代化带来的环境污染、互联网沉迷等因素给儿童身心健康带来不利影响,导致营养不足、超重肥胖、过敏、近视、心理疾病等问题突出 [15][16][17][18][19][20][21][22][23][24] 2. 针对不同年龄段儿童的健康问题,营养补充是有效的解决手段,家长更倾向于听取专业建议进行营养补充 [39][40][41][42][45][46] 3. 新生代家长更重视分龄精细化营养补充,但目前市场上针对分龄分阶、定制化的产品需求尚未得到充分满足 [55][56][57][58][59][60][61][62][63][64] 4. 行业各方通过理论研究、标准制定、知识普及等方式,推动分龄营养产业进入精细化时代 [65][66][67][68][69][70][71] 5. 全球知名母婴营养品品牌不断推出功能精细化、分龄化、适口性更强的新品,满足消费者多元化需求 [73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85] 分龄营养消费洞察 学前阶段(0-6岁) - 营养和免疫力是关键,家长倾向于根据宝宝发育状况适时添加辅食、营养品 [41][42][44][45][46] - 家长以专业推荐为营养补充参考,尤其重视DHA、铁和维生素A的补充 [146][147][148][149][150][151][152] - 家长更重视产品的成分安全性、关键成分含量以及产品适龄性 [155][156][157][158][159][160][161][162] 小学阶段(7-12岁) - 家长更关注孩子近视、龋齿及接触性过敏问题,偏好补充叶黄素及益生菌类营养品 [166][167][168][169][170][171][172][173][174][175][176][177] - 家长期待营养品具有方便高效的产品设计,如零食化、多样化包装以及支持个性化定制、即食方便的产品 [234][235][236][237][238] - 家长倾向于购买欧美和澳洲品牌的儿童营养品,主要原因包括产品口感更适合儿童、品牌专业性和知名度更高 [275][276][277][278][279][280][281] 中学阶段(13-18岁) - 学习/升学压力成为青少年的头等难题,心理压力、情绪管理以及睡眠难题如影随形 [242][243][244][245][246][247][248][249][250] - 家长在孩子营养补充方面目的性更明确,会先了解所缺乏的营养素种类,再进行针对性的补充 [252][253][254][255] - 家长更看重核心成分的科学标准和关键营养素含量,确保孩子能够得到充足均衡的营养补充 [268][269][270][271][272][273][274] 行业发展趋势 1. 科学搭配营养素组合能更高效地助力全龄儿童健康成长 [372][373][374][375][376][377][378][379][380][381][382][383][384][385][386][387][388][389] 2. 中大童消费潜力巨大,细分市场发展未来可期 [392][393][394][395][396][397][398][399][400][401][402] 3. 无糖/低糖/天然甜成为儿童营养品新趋势,健康与口感不再是两难选择 [405][406][407][408][409][410][411][412][414][415][416][417][418][419]

数据治理趋势 - 数据治理逐步摆脱对工具的简单使用,转向更加工程化的整体建设思维[251] - 数据治理的驱动力需要由数据本身驱动切换至业务驱动[256] - 引入可视化数据治理平台,洞察数据治理全过程[258] 数据治理价值 - 助力企业构建战略→业务→财务→战略的闭环高韧性发展能力[191] - 提供一站式的数据治理解决方案,实现业务与数据的紧密结合[193,194,195,196] - 通过数据能力将企业核心业务活动与其财务价值视角进行串联[194] - 构建企业从战略决策到运营执行、绩效评估的运营过程的镜像孪生体[196] 行业应用 - 制造业通过数据治理打造企业数据资产基座,实现企业状态、过程、风控可视化管理[198,199,200,201,202,203,204,205,206,207,208,209,210,211] - 工程设计行业以项目全生命周期管理为切入点,用数据助力"大象跳舞"[221,222,223,224,225,226,227,228,229] - 创投行业立足数据视角驱动全局数字化转型,构建创投业务全生命周期运营管理与数据洞察体系[237,238,239,240,241,242,243]

报告行业投资评级 无相关内容。 报告的核心观点 多模态、长文本、大模型小型化成为热点研究方向 [5][6][7][11][12][13] - 多模态大模型能够同时处理和理解包括文本、音频、图像和视频在内的多种数据类型,提供更自然的人机交互方式,具备更全面和准确的认知能力,在不同情境下表现出更高的鲁棒性 - 长文本处理能力的提升,使大模型在理解和生成复杂文档方面表现更佳,能够更好地支持多主题和多步骤的推理任务 - 通过知识蒸馏、模型剪枝和混合精度训练等技术,大模型得以小型化,减少了计算资源需求,提高了推理效率,使大模型在资源受限设备上高效运行 价格战反映出供应商间能力同质化的问题 [14][15][16] - 为争夺大模型客户流量及背后云资源市场,云厂商、大模型厂商等相继调整API产品定价,低价甚至免费供应 - 价格战的积极意义是扩大客户量及使用频次,促进大模型技术在国内更快普及,加速创新型应用的诞生 - 但价格战也反映出大模型产品技术壁垒的薄弱,供应商需加速技术及产品差异化建设 央国企引领大模型项目建设 [17][18] - 央国企凭借较好的数字化基础、丰富的数据资源及业务场景、相对充足的科技投入预算,成为现阶段国内大模型项目建设的主力军 数据、算法、算力是构建AI的三大要素 [19][20][21][22][23][24][25][26] - 数据是AI的基础,大量高质量的数据不仅能够提高现有模型的准确率,还能促进模型的优化和创新 - 算法是处理信息、提取特征、进行预测的逻辑框架,深度学习的兴起极大推动了AI任务的进步 - 算力支持算法处理庞大和复杂的数据集,GPU、TPU等AI芯片的发展直接影响到AI模型的训练效率及规模化应用的可行性 根据目录分别进行总结 AI基础数据服务是AI产业发展的关键支撑 [27][28][29][30] - AI基础数据服务厂商提供的标准数据集和定制数据集,能够缩短AI研发周期,提升AI应用的性能和效果 - 数据质量对AI算法的性能有直接影响,AI基础数据服务厂商确保了数据的高标准质量,为算法的精度和可靠性奠定了基础 AI基础数据服务厂商的主要产品服务 [35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45] - 主要包括标准数据集、定制数据集和配套产品工具服务三大类 - 标准数据集是由数据服务厂商研发并可多次销售的数据集 - 定制数据集是依据客户需求制作的特定数据集 - 配套产品工具服务包括标注工具、实训平台及AI模型评测等软硬件工具服务 通用大模型对数据需求更大、维度更加多元 [46][47][48][49][50] - 大模型的数据量更大,数据维度更加多元,标注方式及质量评判标准也更为复杂多样 - 大模型的标注需要考虑更加多维的信息,如新闻的标注除了主题,还需包括时间、地点、人物等 - 为提升通用能力,大模型训练数据的投入将逐步向图像、视频等多模态数据倾斜 公开评测基准与商业化评测服务共建大模型评测生态 [56][57][58][59][60][61][62] - 公开评测基准为学术研究和产业应用提供评估大模型能力的重要参考 - 商业化评测服务为客户提供符合实际场景需求的评测数据集和指标,构建高效、规范且可演进的评测体系 智能驾驶领域的数据标注工作对比分析 [64][65][66][67][68][69] - 摄像头和激光雷达等传感器数据标注的复杂性、标注量和成本存在差异 - 需要考虑来自不同传感器的数据标签对齐和交叉验证工作 中国AI基础数据服务市场概况 [79][80][81][82][83] - 产业链上游提供原料数据、人力资源支持及IT基础设施 - 中游为数据标注等数据服务的供应商,包括专业厂商及云厂商 - 下游为各行业各领域投入AI算法研发的厂商 中国AI基础数据服务市场规模及增长 [85][86][87] - 2023年市场规模45亿元,未来5年复合增长率30.4% - 预计到2028年市场规模将达170亿元 市场结构分析:自建团队和品牌数据服务商主导 [89][90][91][92][93][94][95][96][97][98] - 需求方自建团队和品牌数据服务商的市场份额上升,中小数据服务商的份额下滑 - 2023年CR4为22.0%,行业集中度显著提升 企业竞争要素与未来发展策略 [99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109] - 自动化平台、深刻的行业理解、对技术与数据的前瞻性布局是关键要素 - 标准数据集的优势有助于企业实现规模效应和获得更高利润 典型企业案例分析 海天瑞声 [110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124][125][126] - 深耕行业近20年,向全行业提供多语言、跨领域、跨模态的人工智能数据及相关数据服务 - 2023年营收有较大下滑,主要受境外客户阶段性裁员、业务调整和预算释放放缓影响 数据堂 [127][128][129][130][131] - 凭借高质量数据服务,已帮助全球上千家企业提升AI模型性能 - 近几年收入大幅增长

[报告行业投资评级] 报告未提供行业投资评级。 [报告的核心观点] 1. AI PC发展背景:2020-2023年中国笔电出货量呈下降趋势,PC厂商亟需从产品形态、软硬技术、需求场景等角度寻求新的增长机会。大模型技术革新为PC市场发展带来颠覆性机会。[3][15][28] 2. AI PC的定义:当前更多强调芯片对大模型在PC端高效运行的满足,未来将突出大模型对PC软硬件的影响及持续运维能力。[4] 3. AI PC的定位及应用场景:AI PC的功能属性向着提升用户个性化体验、提升用户交互便捷性等方向发展,应用场景围绕办公、游戏、教育等。[5] 4. AI PC的市场策略:各厂商均希望通过合作/联合开发的方式找到合适的方案快速推出AI PC产品,抓住市场先机。国外PC厂商善于利用成熟产业链优势,国内PC市场硬件配置基本与国外平齐,在大模型能力自主可控的宏观环境下,探索由国产PC-系统软件-AI应用开发者带来的商业闭环。[6][67][78] 5. AI PC的接受度与认知情况:75.3%的用户对AI相关功能融入到端侧设备持支持的态度,但用户对AI PC的认知还非常初期。[7][128][159] 6. AI PC的功能期望:用户对提升效率、提升用户体验提出新要求,包括文本相关、代码相关、设计相关、游戏相关等方面。[8] 7. AI PC未来的看法:89.8%的用户对AI PC的未来持看好态度,但也关注隐私安全、准确性等方面。[8][132][213] [报告内容总结] 报告从AI PC的发展背景、定义、定位、市场策略、用户接受度与认知、功能期望以及未来发展等多个角度,全面分析了AI PC的现状与未来趋势。报告指出,AI PC作为一个具备高算力的系统性产品,正在从单纯的硬件性能出发,向着提升用户个性化体验、提升用户交互便捷性等方向发展。报告还分析了不同厂商在AI PC市场的布局策略,以及用户对AI PC的认知和功能期望。总体来看,AI PC正处于发展初期,但用户对其未来持乐观态度,未来发展前景广阔。

行业投资评级 微短剧行业发展前景广阔,市场规模持续增长。[98][99] 报告的核心观点 1. 微短剧行业发展环境良好，受众基础广泛，用户行为呈现碎片化特点，资本市场热度持续升温，平台和政策持续扶持。[18][19][20][21][25][26][27][28] 2. 微短剧内容供给数量快速增长，以当代都市剧为主，爱情和都市题材广受欢迎。[50][51][52][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66] 3. 微短剧用户群体以女性、中青年、本科学历、新一线及二线城市居民为主，经济基础较好。用户观看驱动以消遣放松为主，短视频平台是主要触达渠道。[107][108][109][110][111][112][113][116][117][119][120][121][122][123] 4. 微短剧产业链已较为成熟，制作商、剧本商、平台运营商和分销商是产业链中坚力量。[74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87] 5. 微短剧商业变现以广告营销和付费充值为主，免费资源拉低付费率是主要障碍。[95][96][97][139][140][141][142][143][144][145][146][148][149][150][151][152] 6. 头部短视频平台快手在微短剧领域占据领先地位，其他平台也在积极布局。[155][156][157][158][159][160][161][162][163][164][165][166][167][168][169][170][171][172][173][174][175][176][177][178] 7. 九州文化、古麦嘉禾等企业在微短剧领域取得成功，阅文集团也在积极布局。[179][180][181][182][183][184][185][186][187][188][189][190][191][192][193][194][195][196][197][198][199][200][201] 行业发展趋势 1. 内容精品化趋势明显，政策引导和行业参与者共同推动。[205][206][207][208][209][210] 2. 新技术应用赋能内容产出效率提升和体验优化。[212][213] 3. 微短剧成为广告营销新阵地,商业潜能得到释放。[214][215] 4. 微短剧出海初见成效,为行业带来新的增长机会。[216][217][218][219]

i/Research/ 瑞 交 紹 闻 云服务信业态及热点 研究局振-2024 年 6 月 ©2024.7 iResearch Inc. 本月摘要 本报告长期监测数据中心、基础云、SaaS、行业云等赛道动态,基于对 2024 年 6 月各 行业的观察,得出以下观点: 在政策新闻梳理中,本月地方性政策较多,覆盖范围包括推动人工智能发展、鼓励制造 业数智化转型、推进算力绿色智能升级,全面推动新质生产力为经济增长注入新的动力。 在重点新闻扫描上,数据中心方面,先前月报中提及的在建智算中心已有相当部分顺利 投产并投入运营。同时,还有一批新的智算中心正在建设或接近完工,智算中心领域仍在持 续发展扩张。在 IaaS、PaaS 和 SaaS 领域,除往常的生态合作、产品迭代等新闻外,多个 厂商结合自身业务发展背景拓展 Agent 业务,包括"生成内容更加场景化""生成内容更加 精准""生成自动化流程内容"等方向,在海外的"Agent"融资热情升温。国内 AI 相关的 其他动态也较活跃,如 AI 生态合作伙伴的扩展、大模型的迭代更新、解决方案智能化升级、 多个厂商推出智能算力管理功能等。此外,由于后期中国不在 OpenAI ...

报告行业投资评级 无相关内容。[无] 报告的核心观点 1. 元宇宙和AI正推动品牌营销进入全智能时代,为营销带来新机遇。[3] 2. 2024年618家电行业出现三大转折点:市场挑战加剧、渠道变革、行业格局变化。[4][5] 3. 厨电企业正积极拓展海外市场,但面临安装服务、文化差异和标准不一等挑战。[7] 4. 智能家居市场有望持续高增长,政策支持和技术进步是关键驱动因素。[8] 5. 鲁班到家通过数字化零工经济模式,填补了家居后市场的服务空缺。[9] 6. 智能家居设备存在互联互通问题,需要行业标准化和政府推动。[10] 7. 金融科技公司面临贷款规模收缩、逾期率上升等挑战,正采取降本增效和出海等策略应对。[11] 8. AI技术正赋能消费电子产品升级,产业链企业加大布局。[12] 9. 嵌入式冰箱市场竞争激烈,企业需关注产品差异化和渠道创新。[13] 10. "买大""买新""买智能"成为2022年618家电家居消费的主要趋势。[14] 根据相关目录分别进行总结 行业环境 1. 元宇宙和AI正推动品牌营销进入全智能时代,为营销带来新机遇。[3] 2. 2024年618家电行业出现三大转折点:市场挑战加剧、渠道变革、行业格局变化。[4][5] 3. 厨电企业正积极拓展海外市场,但面临安装服务、文化差异和标准不一等挑战。[7] 4. 智能家居市场有望持续高增长,政策支持和技术进步是关键驱动因素。[8] 5. 鲁班到家通过数字化零工经济模式,填补了家居后市场的服务空缺。[9] 6. 智能家居设备存在互联互通问题,需要行业标准化和政府推动。[10] 7. 金融科技公司面临贷款规模收缩、逾期率上升等挑战,正采取降本增效和出海等策略应对。[11] 8. AI技术正赋能消费电子产品升级,产业链企业加大布局。[12] 9. 嵌入式冰箱市场竞争激烈,企业需关注产品差异化和渠道创新。[13] 10. "买大""买新""买智能"成为2022年618家电家居消费的主要趋势。[14] 头部品牌动态 1. 中国大模型在斯坦福MMLU测评中表现出色,阿里和零一万物的模型进入前十。[18] 2. TCL光伏科技完成首笔绿电交易,体现了其在可持续发展领域的领先地位。[19] 3. 行业大咖就大模型发展方向进行了讨论,认为需要结合行业应用场景。[20] 4. 大模型项目中标数量大幅增加,央国企成为主要采购方。[21] 5. 中国手机厂商vivo正与印度塔塔集团洽谈成立合资公司,以符合当地政策要求。[22] 6. 华为HDC大会上,添可展示了利用AI技术实现米其林级别烹饪的智能料理机。[23] 7. 海尔集团战略入股上海莱士,加强在大健康领域的布局。[24] 8. 美的和格力在空调行业的竞争格局发生变化,美的在营收和市场份额上已领先。[25] 9. 蔚来重组智驾团队,采用端到端大模型实现高阶智能驾驶。[26] 10. 商汤-W拟配售股份筹资20亿港元,用于扩大大模型规模和支持生成式AI发展。[27] 11. 各大科技公司正加速推动AI大模型与硬件的整合,应用于手机、PC和AR等消费电子产品。[31] 投资运营 1. 新能源汽车品牌"哪吒"决定保留品牌名称,并重新诠释其内涵以应对销量下滑。[33] 新品上市 1. 中国气象局发布三个AI气象大模型系统,提升了天气预报的准确性和预报能力。[34] 2. 海思推出W610智能穿戴解决方案,支持手表看视频和应用商店等功能。[35] 营销案例盘点 1. 家电企业通过以旧换新政策、体育营销等方式刺激消费,并在新能源领域展开竞争。[36][37] 2. 容声冷柜针对欧洲杯观赛需求,推出了家庭短片和专业冷藏产品。[38]

i/Research/ 來 提 $6 询 2024年中国政府中台行业班務服行 CONTENTS 01 数据中台概述 目 录 02 数据中台市场研究 03 数据中台典型企业案例 04 行业发展现存挑战及未来展望 2 il Research/ 爽 瑞 in 01 / 教用中台概述 3 数据中台的概念及本报告研究范畴 数据中台可统一企业数据资产,支撑企业业务分析与转型优化,是企业 数字化建设的重要构成 数据中台是企业数字化建设的重要构成,其通过整合企业基础设施和数据能力,实现数据资产化和服务复用,降低运营成本,支撑 业务创新。数据中台通过采集、存储、加工大量数据,统一企业数据标准,建立全域级、可复用的数据中心,增强数据共享和复用, 满足多方面需求。尽管部分观点认为数据中台的概念被过度炒作,但数据中台确实可为企业解决数据资产管理的问题,支撑业务分 析洞察,促进业务转型优化,带来业务价值。作为企业内部统一数据能力的集合和业务数据化的承载体,数据中台对于企业数字化 升级具有关键作用。 数据中台的功能及价值 本报告研究范畴 数据服务 业务应用 管理数据资产 承载业务数据 支撑业务分析洞察 促进业务转型优化 数据治理 数据存 ...

报告核心观点 本报告从中国企业出海的角度,总结了以下几个关键观点: 行业环境 1. 中餐出海进入重要时期,各类餐饮品牌积极进军北美市场,需要注重定位、选市、合作、商业模式创新和供应链管理等[4] 2. 中国电动两轮车市场存量巨大,企业正通过技术创新和高端化转型寻找利润增长点,同时加速出海掘金海外千亿市场[5] 3. 华南小游戏厂商出海全面爆发,成功作品融合轻重度玩法,美术风格以Q版和差异化设计为主,未来将出现研发与发行合作模式[7] 4. 中国跨境电商企业从产品出海向模式出海升级,注重本地化运营和规模化建设,海外营销尤其是社交营销对DTC独立站至关重要[8][9] 5. 中国茶饮品牌出海进入3.0时代,注重"本土化"策略,包括调整产品、维持定价、选择经营模式和实施本土化营销[9] 6. 中国品牌积极参与欧洲杯等大型体育赛事赞助,展示全球化战略,如TCL电子、海信等[12][24] 7. 中东中亚地区数字经济发展迅速,华为云等中国企业通过本土化策略支持企业进入该市场[17] 头部品牌动态 1. 宁德时代推动员工"出海",实施"产能出海"和"技术出海"战略,在欧洲和北美建厂并与美国制造商合作[19] 2. 跨境电商平台SHEIN、速卖通等纷纷推出"半托管"模式,以吸引更多商家并提升竞争力[20] 3. 阿里巴巴的钉钉协同办公平台决定进军东南亚市场,服务当地中资企业[21] 4. 海尔分享出海经验,包括长期主义、高品质和本土化,为中国汽车企业如蔚来提供参考[22][25] 5. 青岛企业如海信、轮胎企业等积极参与欧洲杯等国际赛事,提升品牌影响力[24] 6. 茅台集团加大国际化投入,以产品质量和文化出海为基石,通过文化共鸣促进海外市场发展[26]

美妆行业 周度市场观察 2024/6.17-6.23 行业环境 头部品牌动态 投资运营 产品技术 营销活动 01 行业趋势 Industry Trends 本周看点: 防晒衣,攻占男士衣柜; 内投上游,外投品牌:上半年美妆产业吸金超近30亿元; 大公司争相入局,"无障碍美妆"前景几何? 行业环境: 1. 同增18.7%,5月全国化妆品零售数据出炉! 关键词:社会消费品零售,化妆品零售额,网上零售额,专业店,便利店 概要:5月份中国社会消费品零售总额为39211亿元,同比增长3.7%,其中化妆品类零售额增长 显著,达到18.7%。1-5月累计零售总额195237亿元,同比增长4.1%,化妆品类零售额增长 5.4%。不同零售业态中,专业店、便利店和超市零售额分别增长5.1%、4.9%和1.8%,而百货 店和品牌专卖店则出现负增长,分别为3.2%和1.0%的下降。1-5月全国网上零售额为57669亿 元,同比增长12.4%,实物商品网上零售额占比24.7%,其中吃类、穿类、用类商品分别以 19.6%、9.0%和10.8%的速度增长。 2. 原文链接:https://www.c2cc.cn/news/10010357 ...