图中平面的放置类型是

图中平面的放置类型是 铅垂面

提供一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统，所采用的技术方案具体如下：

1第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法包括：

2根据房屋的实际布置构建所述房屋的平面放置图；

3采集所述房屋的室内的真实图像，获取所述真实图像的拍摄方向；

4获取所述真实图像在所述平面放置图中对应的平面区域；将所述拍摄方向投影至所述平面区域得到映射的拍摄方向；

5选取所述真实图像中的边缘作为第一参考轴，在所述真实图像中任意选取两个刚体点在所述第一参考轴上的投影点作为第一参考点，其中任意一个所述第一参考点作为第一特定点；获取所述第一参考点之间的第一真实距离，第一特定点和光轴投影点之间的第二真实距离；在所述平面区域中，选取垂直于所述映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴，分别获取对应位置的两个所述刚体点在所述第二参考轴上的第二参考点和第二特定点，获取所述第二参考点和所述第二特定点之间的第一平面距离；根据所述第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离，进而根据所述第二平面距离得到所述平面区域中的所述光轴投影点，所述光轴投影点的位置为光轴位置；所述第二平面距离为所述第二特定点与所述光轴投影点之间的距离；

6分别获取所述第一特定点与所述真实图像的两个成像端点在所述第一参考轴上的投影点之间的第三真实距离和第四真实距离；分别获取所述第二特定点与两个所述成像

端点在所述平面区域中对应位置在所述第二参考轴上的投影点之间的第三平面距离和第四平面距离，根据所述第三真实距离、所述第四真实距离、所述第三平面距离和所述第四平面距离之间的比例关系得到所述光轴位置上的光心位置，所述光心位置为图像采集点位置。

7进一步地，所述获取所述真实图像的拍摄方向的方法，包括：

8识别所述真实图像中刚体的可见区域，所述可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧面区域；

9获取所述刚体中所述上表面区域和所述第一侧面区域的所述边界线之间的第一夹角、所述上表面区域和所述第二侧面区域的所述边界线之间的第二夹角；

10将所述第一夹角和所述第二夹角输入神经网络得到所述真实图像的拍摄方向。

11进一步地，所述获取所述真实图像在所述平面放置图中对应的平面区域的方法，包括：

12识别所述平面放置图中每个区域的空间类型、所述真实图像对应的所述空间类型；

13根据所述空间类型得到所述真实图像在所述平面放置图中对应的所述平面区域。

14进一步地，得到所述图像采集点位置之后，包括：

15当所述真实图像是由拍摄者实时采集时，则根据所述图像采集点位置定位所述拍摄者在所述室内的位置。

16进一步地，所述根据所述第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离的方法，包括：

17计算所述第一真实距离和所述第二真实距离之间的第一比例；

18当所述第一平面距离和所述第二平面距离之间的第二比例与所述第一比例相等时，根据所述第一平面距离和所述第二比例得到所述第二平面距离。

19进一步地，一种基于图像处理的室内采集点定位系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项方法的步骤。

25本发明实施例至少存在以下有益效果：通过真实图像和平面放置图中对应位置的各参考点之间的距离比例关系来确定平面放置图中光轴的光心位置，根据该光心位置确定真实图像的图像采集点位置，不仅能够降低图像采集的局限性，而且提高了工作效率，增加了图像采集点定位的精度和准确率。

附图说明

26为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

27图1为本发明一个实施例所提供的一种基于图像处理的室内采集点定位方法的步骤流程图；

28图2为本发明实施例提供的一种刚体的可见区域的示意图；

29图3为本发明实施例提供的一种虚拟场景空间的示意图；

30图4为本发明实施例提供的第一组示意图中真实图像的示意图；

31图5为本发明实施例提供的第一组示意图中平面区域的示意图；

32图6为本发明实施例提供的第二组示意图中真实图像的示意图；

33图7为本发明实施例提供的第二组示意图中平面区域的示意图。

具体实施方式

34为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统，其具体实施方式、结构、特征及其作用，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

35除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

36下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于图像处理的室内采集点定位方法与系统的具体方案。

37参照附图1，本发明实时例提供给了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法包括以下具体步骤：

38步骤s001，根据房屋的实际布置构建房屋的平面放置图。

39具体的，根据房屋的格局和实际布置绘制出对应的平面放置图，其中，房屋的格局是指房屋内各区域的空间类型，空间类型包括卧室、餐厅、客厅、厨房、卫生间以及书房；实际布置是指房屋内部刚体的布置位置及其形状，刚体包括床体、柜体、方桌以及墙面，将平面放置图通过神经网络以识别多个刚体和各区域的空间类型。

40优选的，本发明实施例采用编码器

‑

解码器结构的dnn网络进行图像处理。

41dnn网络的具体过程为：

421)网络的训练所用数据集为各种类型的平面放置图，其中随机选择数据集的80％作为训练集，20％作为验证集。

432)对平面放置图内的各个区域进行标注，将卧室标注为0、餐厅标注为1、客厅标注为2、厨房标注为3、卫生间标注为4、书房标注为5；并对各个区域内的刚体进行标注，床体为6、柜体为7、方桌为8，同时将每个墙角标注为9。

443)将标签数据通过编码器进行卷积和池化操作提取图像中的空域特征，输出特征向量；将特征向量通过解码器进行上采样得到各个区域的空间类型。

454)网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。

46步骤s002，采集房屋的室内的真实图像，获取真实图像的拍摄方向。

47具体的，首先，采集室内的真实图像，利用dnn网络识别真实图像中刚体和墙面的可见区域，可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧面区域。

48优选的，本发明实施例采用编码器

‑

解码器结构dnn网络的训练过程为：将真实图像通过dnn网络，利用编码器提取特征向量，将特征向量输入解码器经过上采样，对刚体和墙面的可见区域的像素进行标注，所述可见区域包括上表面区域、第一侧面区域和第二侧

面区域，则标注刚体的上表面区域为0，第一侧面区域为1，第二侧面区域为2；墙面的上侧区域为3，第一侧面区域为4，第二侧面区域为5；该网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。

49其次，获取刚体中上表面区域和第一侧面区域的边界线之间的第一夹角、上表面区域和第二侧面区域的边界线之间的第二夹角。

50具体的，对刚体和墙面的可见区域使用霍夫变换以提取直线，当直线的像素点数量大于或等于像素点阈值时保留该直线，否则，舍去该直线。

51优选的，本发明实施例中像素点阈值为10。

52提取位于第一侧面区域中心点上侧和右侧的直线，第二侧面区域中心点上侧和左侧的直线；其中，第一侧面区域中心点右侧直线和第二侧面区域中心点左侧直线为重合直线，该重合直线即为边界线。以此为基础对提取到的直线进行整合，即可分别得到刚体和墙角的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线。

53作为一个示例，参照附图2，其示出了一种刚体的可见区域的示意图。提取该刚体中第一侧面区域1中心点右侧的直线，第二侧面区域2中心点左侧的直线；第一侧面区域1中心点右侧直线和第二侧面区域2中心点左侧直线为重合直线，该重合直线即为边界线l。

54对于刚体，选择刚体的上表面区域与第一侧面区域的边界线之间的第一夹角α，刚体的上表面区域与第二侧面区域的边界线之间的第二夹角β，并以第一夹角α和第二夹角β作为真实图像中刚体的成像描述。

55最后，将第一夹角和第二夹角输入神经网络得到真实图像的拍摄方向。

56具体的，参照附图3，基于3d模拟器获取神经网络的训练集，该获取方法为：在3d模拟器虚拟场景下建立矩形刚体模型，并在该虚拟场景空间内放置一个相机来获得该刚体在相机内的成像图和该刚体的俯视图，即将该虚拟场景、刚体模型3及相机光轴4投影到俯视视角的平面中，得到俯视图；在俯视图中以刚体中心点水平向右的方向作为参考方向，由于该参考方向与直线6平行，则标签为每张俯视图中投影的相机光轴5与直线6的夹角θ。同时将从模拟其器中采集到的成像图进行上述刚体的夹角计算方法，得到该刚体对应的第一夹角α和第二夹角β，将第一夹角α、第二夹角β和夹角θ作为训练数据以进行dnn网络的训练。

57将相机拍摄位置遍历整个虚拟场景，通过不断变换相机在该场景中的位置来获取刚体同一姿态下的对应的不同成像数据，以达到扩大训练数据，增加系统的泛化能力。

58将真实图像中对应的第一夹角α和第二夹角β输入已训练好的dnn网络中得到真实图像中相机光轴与参考方向的夹角θ，根据夹角θ得到真实图像的拍摄方向。

59步骤s003，获取真实图像在平面放置图中对应的平面区域；将拍摄方向投影至平面区域得到映射的拍摄方向。

60具体的，真实图像中的空间类型包括单一类型和混合类型，具体包括：卧室、餐厅、客厅、厨房、卫生间、书房六个空间类型。将真实图像输入编码器

‑

全连接结构的dnn网络，编码器对真实图像进行下采样提取真实图像的空域特征得到特征向量，将特征向量输入全连接层以得到真实图像的空间类型，该网络中的损失函数采用交叉熵损失函数。

61需要说明的是，全连接层共有7个神经元，一个神经元表示混合类型的标签，其他六个神经元表示的是相应的空间类型是否存在的标签，设7个神经元的标签分别对应为[a,b,c,d,e,f,g]，其中a表示单一类型或混合类型；b为卧室的标签、c为餐厅的标签、d为客厅的标签、e为厨房的标签、f为卫生间的标签、g为书房的标签，且每个神经元的标签对应的值

均为0和1，0表示不包含此空间类型，1表示包含此空间类型。

[0062]

作为一个示例，a＝0表示单一类型，a＝1表示混合类型；当真实图像为单一的卧室图像时，图像的标签序列为0100000；当真实图像为混合类型中同时包含卧室和客厅时，则图像的标签序列为1101000。

[0063]

通过识别出的真实图像的空间类型和平面放置图中各个区域的空间类型，获取真实图像在平面放置图中对应的平面区域，进而将真实图像的拍摄方向投影至平面区域得到映射的拍摄方向，也即是平面区域的光轴方向。

[0064]

步骤s004，选取真实图像中的边缘作为第一参考轴，在真实图像中任意选取两个刚体点在第一参考轴上的投影点作为第一参考点，其中任意一个第一参考点作为第一特定点；获取第一参考点之间的第一真实距离，第一特定点和光轴投影点之间的第二真实距离；在平面区域中，选取垂直于映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴，分别获取对应位置的两个刚体点在第二参考轴上的第二参考点和第二特定点，获取第二参考点和第二特定点之间的第一平面距离；根据第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系得到第二平面距离，进而根据第二平面距离得到平面区域中的光轴投影点，光轴投影点的位置为光轴位置；第二平面距离为第二特定点与光轴投影点之间的距离。

[0065]

具体的，由于本发明实施例为了确定光心的位置，首先确定真实图像中的光轴在平面放置图中的位置，然后再确定光心在光轴上的位置，因此，为了方便描述，将通过真实图像和平面区域中两个对应的参考点确定的光心位置的步骤分为两个步骤，且每个步骤对应一组示意图。

[0066]

参照附图4，其示出了本发明实施例提供的第一组示意图中真实图像的示意图。该真实图像中，以真实图像的底边作为第一参考轴x轴、底边的中心作为原点o1、底边的垂直平分线作为y轴建立第一直角坐标系。

[0067]

需要说明的是，根据相机成像原理，光轴在真实图像中将图像平均分为左右两半，即光轴位置也是真实图像的底边的垂直平分线。在真实图像中可以把光轴1看做第一直角坐标系中的y轴，则光轴投影点也即是原点o1。

[0068]

在真实图像中任意选取两个刚体点，一个是由步骤s002得到的墙面的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线形成的交点即为墙角点q1；另一个是由步骤s002得到的刚体的上表面区域、第一侧面区域、第二侧面区域的边界线形成的交点即为固定点g1。

[0069]

墙角点q1和固定点g1在x轴的投影点作为第一参考点，其中以墙角点q1为第一特定点，则两个第一参考点的横坐标值分别为x

11

和x

12

，计算两个第一参考点之间的第一真实距离c1＝|x

11

‑

x

12

|；计算第一特定点和光轴1的光轴投影点o1之间的第二真实距离，也即是墙角点q1与y轴之间的距离d1＝|x

11

|。

[0070]

参照附图5，其示出了本发明实施例提供的第一组示意图中平面区域的示意图。该平面区域中，以平面区域的中心作为原点o2、垂直于映射的拍摄方向的水平线作为第二参考轴x轴、平行于映射的拍摄方向的方向作为y轴建立第二直角坐标系。

[0071]

由步骤5001能够得到平面区域中的刚体和多个墙角点，对平面区域中的刚体进行拐点检测，得到刚体的多个拐点，进而根据真实图像的拍摄方向和平面区域的映射的拍摄方向，选取与真实图像中的墙角点q1和固定点g1在平面区域中对应位置的两个刚体点，即

墙角点q2和拐点g2。

[0072]

墙角点q2和固定点g2在x轴的投影点作为第二参考点，其中墙角点q2为第二特定点，则两个第二参考点的横坐标值分别为x

21

和x

22

，计算两个第二参考点之间的第一平面距离c2＝|x

21

‑

x

22

|；设光轴2的光轴投影点o3的横坐标值为δx，则第二特定点和光轴投影点o3之间的第二平面距离d2＝|δx

‑

x

21

|。

[0073]

由于第一真实距离c1和第一平面距离c2是固定值，通过根据第一真实距离、第二真实距离、第一平面距离、第二平面距离之间的比例关系能够得到第二平面距离d2。

[0074]

作为一个示例，计算第一真实距离c1和第二真实距离d1之间的第一比例；当第一平面距离c2和第二平面距离d2之间的第二比例与第一比例相等时，根据第一平面距离c2和第二比例得到第二平面距离d2。

[0075]

当真实图像中墙角点q1的投影在底边中点的左边，则在平面区域中对应位置的墙角点q2的投影点位于光轴2左侧，则光轴投影点的横坐标值δx＝x

21

+d2；当真实图像中墙角点q1的投影在底边中点的右边，则在平面区域中对应位置的墙角点q2的投影点位于光轴2右侧，则光轴投影点的横坐标值δx＝x

21

‑

d2，则平面区域中光轴投影点的位置为光轴位置。

[0076]

步骤s005，分别获取第一特定点与真实图像的两个成像端点在第一参考轴上的投影点之间的第三真实距离和第四真实距离；分别获取第二特定点与两个成像端点在平面区域中对应位置在第二参考轴上的投影点之间的第三平面距离和第四平面距离，根据第三真实距离、第四真实距离、第三平面距离和第四平面距离之间的比例关系得到光轴位置上的光心位置，光心位置为图像采集点位置。

[0077]

具体的，参照附图6，其示出了本发明实施例提供的第二组示意图中真实图像的示意图。在该真实图像中，墙角点q1在x轴上的投影点的横坐标值为x

11

，真实图像的两个成像端点即右边界点b11和左边界点b12在x轴上的投影点的横坐标值分别为x1和

‑

x1，计算墙角点q1和右边界点b11对应投影点之间的第三真实距离m1＝|x1‑

x

11

|、墙角点q1和左边界点b12对应投影点之间的第四真实距离n1＝|x1+x

11

|。

[0078]

参照附图7，其示出了本发明实施例提供的第二组示意图中平面区域的示意图。在平面区域中，根据相机拍摄真实图像时的焦距，在平面区域中构造一个成像原理模型。该成像原理模型中光心o与成像面4构成的等腰三角形的形状和大小都是确定的，延长该等腰三角形的两条斜边与平面区域中两个墙体边界线相交，连接两个交点的线段即为虚拟成像面3，则与等腰三角形斜边延长线组成一个新的等腰三角形，即这两个等腰三角形共同构成成像原理模型。

[0079]

在虚拟成像面3中墙角点q2在x轴上的投影点的横坐标值为x

21

，虚拟成像面3的两个成像端点即右边界点b21和左边界点b22在x轴上的投影点的横坐标值分别为x2和

‑

x2，计算墙角点q2和右边界点b21对应投影点之间的第三平面距离m2＝|x2‑

x

21

|、墙角点q2和左边界点b22对应投影点之间的第四平面距离n2＝|x2+x

21

|。

[0080]

获取真实图像中第三真实距离和第四真实距离之间的比例同理，获取平面区域中第三平面距离和第四平面距离之间的比例

[0081]

当光心o在光轴2上不断滑动，即光心o在y轴上的位移不断变化，基于光轴位置，设光心o的纵坐标值为δy。当δy不断变化时，由于光心o与成像面4构成的等腰三角形的大小不变，而虚拟成像面3随之变化，相应的虚拟成像面3的两个成像端点的位置也发生变化，即x2的值发生变化，当x2的值发生变化时，相应的比例n也发生变化，因此光心o的纵坐标值δy与比例n存在一一对应的关系。

[0082]

基于纵坐标值δy与比例n的一一对应关系，以光轴上每个像素点位置作为光心o所在位置，结合该情况下的成像模型，可得到对应的x2的值，进一步利用x2的值得到比例n的值。则光心o遍历光轴上的k个像素点，可得到光心o的纵坐标值δy和比例n一一对应的索引表，该表结构和内容为：

[0083]

光心o的纵坐标值δy对应比例nδy1n1δy2n2…………

δy

k

n

k

[0084]

由于比例m是基于真实采集图像得到的固定值，且在光轴上的k个像素点中，有一个像素点的位置为该真实采集图像的采集点，因此对于索引表中的所有比例值n，存在一个比例n

j

与比例m相等，此时平面区域中由成像原理模型得到的虚拟成像面3与真实图像相匹配。通过索引表可得到与比例n

j

对应的光心o的纵坐标值δy

j

，则根据纵坐标值δy

j

即可确定真实图像的图像采集点位置。

[0085]

进一步地，当真实图像是由拍摄者实时采集时，则根据图像采集点位置能够定位拍摄者在室内的位置，以实现人员定位的目的；如果真实图像不是拍摄者实时采集的，则可确定平面区域中的图像采集点位置，为线上租房、装修等需求提供更加直观的房屋信息。

[0086]

综上所述，本发明实施例提供了一种基于图像处理的室内采集点定位方法，该方法获取在室内采集的真实图像和该真实图像在平面放置图中对应的平面区域；基于真实图像的拍摄方向和光轴位置，根据真实图像中任意两个刚体点的位置与光轴位置之间的距离比例，确定平面区域中的光轴位置；计算刚体点与真实图像的两个成像端点之间的距离比例，由光心位置确定的平面区域中对应的成像端点位置以得到平面区域中该刚体点的对应位置与两个成像端点位置之间的距离比例，当距离比例相等时，获取光轴的光心位置，则平面区域中的光心位置为真实图像的图像采集点位置。通过真实图像和平面放置图中对应位置的各参考点之间的距离比例关系来确定平面放置图中光轴的光心位置，根据该光心位置确定真实图像的图像采集点位置，不仅能够降低图像采集的局限性，而且提高了工作效率，增加了图像采集点定位的精度和准确率。

[0087]

进一步地，本发明实施例提供的一种基于图像处理的室内采集点定位系统。该系统中包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于图像处理的室内采集点定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。或者，处理器执行计算机程序时实现上述一种基于图像处理的室内采集点定位系统实施例中各单元的功能。

[0088]

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个单元，其中一个或者多个单元被

存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。其中一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述电子设备中的执行过程。

[0089]

该电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述一种电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，示意图仅仅是该电子设备的示例，并不构成对该电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如该电子设备还可以包括输入输出设备、总线等。

[0090]

所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit,cpu),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，该处理器是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。

[0091]

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

[0092]

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

[0093]

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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并具有一定的艺术素养和创新能力。

主要课程设置：计算机基础理论课程群 +

设计素描、形态构成、Photoshop图像处理、Illustrator图形设计、Flash动画设计、三维建模与动画设计、互动媒体艺术、摄影摄像、计算机图形学、计算机游戏基础、虚拟现实技术、数字图像处理、人机交互技术、Unity虚拟仿真与游戏开发、视频短片制作等。

修业年限及授予学位：四年制，授予工学学士学位。

就业前景：本专业毕业生能够从事动画、动漫游戏、虚拟仿真等数字文化作品的设计、制作、技术支持、生产管理和研发创新等工作。可在广告传媒、网络媒体、数字媒体展示、动漫游戏、触摸媒体和在线培训等众多领域，就职以下岗位：视觉广告设计师、人机交互设计师、Web前端工程师、游戏特效设计师、游戏开发工程师、虚拟现实开发工程师等。 培养目标：本专业方向跨行业培养兼具软件开发技术及智能信息系统设计与分析能力的高层次复合型人才。学生将熟练掌握计算机软件开发及应用技术，精通JAVA程序设计，精通高级数据库管理技术，掌握现代管理学基础理论知识，掌握智能信息系统分析与设计方法，具备数据挖掘技术与决策系统开发能力，能够为企业信息化运作进行商务过程分析并能构建先进的商务模型。

主要课程设置：计算机基础理论课程群 + JAVA高级程序设计、高级数据库技术及应用、软件工程、数据结构与算法、运筹学、管理学、财务管理、物流与供应链管理、ERP原理及应用、客户关系管理、数据挖掘与分析、现代制造技术、机械设计基础、机械制造工艺学、机械CAD基础等。

修业年限及授予学位：四年制，授予工学学士学位。

就业前景：该专业毕业生能够从事企业信息系统管理、高级数据库管理、行业信息化顾问，以及信息系统方面的软件分析、设计、开发、实施与管理等工作；也可在各类机械、电子、汽车等制造业从事生产控制、品质管理、设施规划、供应链管理、设备管理等信息化工作；还可在各企事业单位的数据中心进行管理工作。 培养目标：本专业方向针对数字媒体技术的平面设计、数字影视制作、游戏动画创作培养高层次应用人才。学生将掌握数字媒体技术专业的基本知识和技能，掌握动画制作、影视制作等数字媒体核心技术，具备数字媒体作品的设计与制作、人机交互界面设计、动画设计及影视创作等能力，

并具有一定的艺术素养和创新能力。

主要课程设置：计算机基础理论课程群 +

设计素描、形态构成、Photoshop图像处理、Illustrator图形设计、Flash动画设计、三维建模与动画设计、互动媒体艺术、摄影摄像、影视学基础、影视后期处理（After Effects）、非线性编辑（Premiere）、计算机图形学、人机交互界面设计、视频短片制作等。

修业年限及授予学位：四年制，授予工学学士学位。

就业前景：本专业毕业生能够从事广告、动画、影视等数字文化作品的设计、制作、技术支持、生产管理和研发创新等工作；可在视觉广告、影视传媒、网络媒体、数字媒体展示、动漫游戏、触摸媒体和在线培训等领域，就职以下岗位：平面设计师、UI设计师、Web前端工程师、影视特效师、影视后期制作师、游戏设计师等。 培养目标：本专业方向跨行业培养兼具软件工程与金融信息系统设计开发技术的高层次复合型人才。学生将具备扎实的软件工程基础，精通JAVA开发技术，掌握经济学与金融学基础理论知识，具备在金融应用软件开发商、金融信息系统提供商以及银行、证券、保险等各类金融机构的信息部门，从事金融信息系统分析、设计、开发、实施和维护等方面的研发与管理能力。

主要课程设置：计算机基础理论课程群 + 软件工程、Java程序设计、Web程序设计、SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架、Oracle数据库、网页制作技术、XML程序设计、西方经济学、金融学概论、金融市场学、国际金融管理、ERP财务管理、ERP沙盘模拟、数据挖掘与分析、管理信息系统等。

修业年限及授予学位：四年制，授予工学学士学位。

就业前景：本专业毕业生可投身金融应用软件开发商、金融信息系统提供商,以及各银行、证券、保险等金融机构的IT部门，就职以下岗位：金融信息系统Java开发工程师、金融信息项目技术支持工程师、金融信息产品实施工程师、金融信息系统维护工程师、金融信息分析与管理工程师等。

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云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用。

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GPS授时服务器是一款支持NTP和SNTP网络时间同步协议

授时系统框架图

，高精度、大容量、高品质的高科技时钟产品。设备采用冗余架构设计，高精度时钟直接来源于北斗、GPS系统中各个卫星的原子钟，通过信号解析驯服本地时钟源，实现卫星信号丢失后本地时钟精准保持功能。独特的嵌入式硬件设计、高效Linux操作系统，可灵活扩展多种时钟信号输出。全面支持最新NTP对时协议、MD5安全加密协议及证书加密协议，时间精度优于2毫秒。同时支持TOD、10MHz、 1PPS、日志记录、USB端口升级下载和干接点告警功能，配合全网时间统一监控软件，轻松实现网络时间同步及有效监控。

  京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器可以广泛应用于医疗、安防、金融保险、移动通信、 云计算、电子商务、能源电力、石油石化、工业自动化、智能交通、智慧城市、物联网等领域。

系统结构

  京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器创新性的融合了参考源无缝切换技术、高精度时间间隔测量TIC技术和自适应精密频率测控技术。采用模块化设计，由北斗接收机、GPS接收机、高性能工业级主板、人机界面及监控管理单元、本地时钟驯服单元、输出接口模块和电源模块组成。

  京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器核心由64位高性能CPU、高速FPGA及高稳振荡器（铷原子钟或OCXO)构成，采用Linux进行多任务实时并行处理及调度。 

系统可同时接收北斗、GPS发送的秒同步和时间信息及满足NTP/SNTP协议的网络时间报文，按优先级自动选择外部时间基准信号作为同步源并将其引控 到锁定状态（LOCKED)具有输入传输延时补偿算法，采用卡尔曼数字滤波技术滤除外部时间基准信号的抖动后，对铷原子钟或OCXO进行控制和驯服， 由内部振荡器分频得到1PPS信号，这样输出的1PPS信号同步于外部时间基准 输出的1PPS信号的长期稳定值，克服了由外部时间基准的秒脉冲信号跳变所 带来的影响，使输出的时间信号不但与外部时间基准信号保持同步而且更加稳定。当失去外部时间基准信号后，进入守时保持状态（HOLD-OVER),当外部 时间基准信号恢复时，自动结束守时保持状态并牵引跟踪到锁定状态。从而不间断的输出与UTC保持同步的时间信息。

重要特点

+ 超高带宽NTP服务器 

+ GPS/北斗双参考源一级时钟服务器

+ 高性能工业级主板、嵌入式Linux操作系统

+ 提供六路独立10/100/1000Mbs网络接口

+ 可连接另一台NTP服务器，构成2级时钟

+ 可选内部精密时钟OCXO或铷原子钟

+ 安全高效的Web的用户界面

+ 支持SSH,SSL,SCP,SNMP,CustomMIB,HTTPS,Telnet等更多协议

+ 兼容IPv6和IPv4协议

+ 相对UTC时间准确度达到毫微秒级

+ 支持IBM主机需要的SysPlex时间信息输出

+ 支持固定位置模式下单星授时功能

+ VFD高清真空荧光显示屏

+ 可靠性MTBF达80000小时

+ 支持4000条日志记录功能

+ 支持远程唤醒和定时开关

+ 支持MD5加密协议

+ 支持证书加密协议

+ 支持干接点告警功能

建议有这样习惯的女朋友，请您尽量把心放宽些，是个人习惯自由，避免争议出现矛盾。（个人建议您、下点血本为女友买一套舒服高档的的睡衣真丝纯棉的都可以关键是要保证拉风，让女友爱穿）

…… 肯定是会被录像的。现在最基本的监控系统也因该配备硬盘录像机。

除非——停电（在系统没有备用电源情况下）

至于录像时间——主要和监控设备对应的硬盘录像机型号设置和内置硬盘大小决定。

据硬盘录像机的录像原理

我们可以得到录像时间的计算公式：

录像时间（小时）= 总硬盘容量（M）/(每小时占用硬盘空间（M/小时）X通道数)

硬盘录像机采用了MPEG4/H264的压缩技术，它本身的动态范围相当大，因此计算硬盘容量需要依据码流统计各个通道每小时生成文件大小的估值。

例如：

单通道的录像每小时占用硬盘空间为200M/小时，使用4路硬盘录像机时要求达到一个月（30天）每天24小时连续录像，需求的硬盘空间如下：4通道×30天×24小时×200M/小时=576G，则一般需要安装5块120G硬盘，或者4块160G硬盘。

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常见的监控知识问题

问：什么是CMOS摄像机？和CCD摄像机有何不同？

答：CMOS传感器是一种通常比CCD传感器低10倍感光度的传感器。因为人眼能看到1Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到比人眼略好在01~3Lux，是CMOS传感器感光度的3到10倍。

问：漏光排斥比的物理含义是什么？

答：漏光是由CCD传感器设计的缺陷造成的，每个摄像机有一个CCD传感器，由于CCD传感器的缺陷，进入CCD传感器的强光 将会穿透抵抗层产生过度的影像，这些不需要的影像称做拖光，CCD摄像机抵抗强光的能力称为漏光排斥比。

问：F20、f34毫米代表什么意思？我如何通过这些数字来选择镜头？

答：F表示镜头的孔径，F停止2:1和f34毫米表示镜头的焦距是34毫米。镜头F20和f34~4采用非常经济的形式，应此价格较低，广泛应用于单板摄像机，F20的镜头的孔径能收集人眼一半的光线，f34毫米的镜头在1/4英寸CCD上有60度的视角，在1/3英寸CCD上有90度视角，非常接近于人眼的视角。人眼的两只眼睛能包含更大的视角，就像是上帝巧妙的设计，从人到人一般有150到180的角度，但是请记住，F停止和f焦距只是一个镜头的基本参数，并不代表质量。一个具有同样F停止和焦距的优质镜头能比具有同样参数的劣质镜头贵100倍，请参阅下一个问答详细了解。

问：什么是最低照度？什么是感光度？00001Lux代表什么？

答：最低照度是测量摄像机感光度的一种方法，换句话说，摄像机能在多黑的条件下看到可用的影像。但是因为没有管理的国际标准，因此每个大型CCD制造商都有自己测量CCD感光度的方法。然而一个标注为（1Lux，F10）的摄像机能和标注为（001Lux，F10）的摄像机完全一样！！！奇怪吗？为什么呢？

问：什么是无色滚动？

答：数字讯号处理器视频摄像机使用在荧光灯下时，只能产生严重色滚动的影像。影像会从白色转变成蓝色、粉红色再回到白色，如此循环。这是因为交流电源运行在50/60赫兹所引起的问题。白热灯泡能提供稳定的光线，而日光灯的光线由于交流电的强度和色彩以83ms的速度在变换而波动。传统摄像机计算出白平衡需要 100~150ms（01~015） ，比交流电慢了85ms，因此永远不能赶上。对当前影像通过8次循环周期才能清楚地产生色滚动。

问：什么是背光补偿？

背光补偿能提供在非常强的背景光线前面目标的理想的曝光，无论主要的目标移到中间、上下左右或者荧幕的任一位置。

一个不具有超强动态特色的普通摄像机只有如1/60秒的快门速度和F20的光圈的选择，然而一个主要目标后面的非常亮的背景或一个点光源是不可避免的，摄像机将取得所有近来光线的平均值并决定曝光的等级，这并不是一个好的方法，因为当快门速度增加的时候，光圈会被关闭导致主要目标变得太黑而不被看见。为了克服这个问题，一种称为背光补偿的方法通过加权的区域理论被广泛使用在多数摄像机上。影像首先被分割成7块或6个区域（两个区域是重复的），每个区域都可以独立加权计算曝光等级，例如中间部分就可以加到其余区块的9倍，因此一个在画面中间位置的目标可以被看得非常清晰，因为曝光主要是参照中间区域的光线等级进行计算。然而有一个非常大的缺陷，如果主要目标从中闲移动到画面的上下左右位置，目标会变得非常黑，因为现在它不被区别开来已经不被加权。

问：什么是星光模式？

星光模式能让CCD摄像机在非常弱的光线情况下，比如00002Lux照度等级，看到清晰的彩色影像。

所有的CCD摄像机都是设计工作在1/50,1/60~1/2000秒的快门速度，因此最低照度等级或者称为感光度在使用 F12 和5600k条件下限制在3到6Lux。星光模式CCD摄像机专有数字讯号处理器能使得CCD的快门速度低到 1~10 秒，因为长时间快门打开的物理原理，CCD可以收集到更多的光子，因此比传统摄像机提高100到600倍的感光度。

问：什么是垂直同步、彩色视频复合信号同步、外同步、直流线锁定和完全同步？

答：这是摄像机之间不同的同步方法。

全体锁定是两部用于精密的应用如广播摄影棚摄像机之间完全同步最好的方法。它将同步：水平，垂直，偶数/奇数区域，色彩触发频率和阶段。

垂直同步是最简单的方法来同步两部摄像机，通过垂直驱动频率来保证视频能够采用老式的切换期或者四分割机器，在同一个监视器上显示几个影像源。垂直驱动信号通常由重复频率20/167毫秒（50/60赫兹）和脉冲1~3毫秒宽度的脉冲组成。

彩色视频复合信号代表视频和彩色触发信号，意味着摄像机能和外部的复合彩色视频信号同步。然而尽管称作彩色视频复合信号同步，实际上只进行水平同步和垂直同步，而没有色彩触发同步。

外同步非常类似于彩色视频复合信号同步。一个摄像机能够同步于另一个摄像机的视频信号，一个外同步摄像机能使用输入的彩色视频复合信号，提取水平和垂直同步信号来做同步。

直流线锁定是一种古老的技术，利用直流50/60赫兹电源线电流来同步摄像机。因为直流24伏电源广泛使用于多数建筑物防火警报系统，由于非常容易获得。由于老型号的切换器和分割系统没有数字记忆功能，要保持稳定的影像，摄像机之间的同步非常必要，直流线锁定就是摄像机同步于交流50/60赫兹，彩色信道之间时间的关联和水平/垂直信号没有约束会导致糟糕的色彩转换（色彩阶段设计），因此所有使用交流线锁定的用户不可避免地失去很好的色彩转换。幸运的是，现在的分割器和16通道复合处理器以及硬盘录象机都有内部记忆体来克服这个问题，不再需要同步信号，因此交流线锁定可能若干年后会被淘汰掉。

CCD摄像机最小能到什么程度？是115X50毫米或者22X23毫米的极限吗？

答：CCD摄像机尺寸主要依赖于4个主要的部件，CCD传感器的尺寸，数字讯号处理器，CDS和垂直驱动。因为这些芯片必须由不同的半导体技术制造，所以不可能合并到一个单IC中，CCD传感器作为主要的部分，已经大幅缩小了，从2/3英寸到1/2英寸到1/3英寸到1/4英寸和1/6英寸及1/7英寸，然而CCD尺寸越小感旋旋光性能就越差，因此1/6英寸CCD就已经比1/4英寸差了很多，因此1/4英寸CCD多年来一直是主流。一个1/4英寸CCD具有10X10毫米的尺寸成为主要部件，数字讯号处理器如果采用15X15毫米QFPGA封装将大于CCD，进一步加大摄像机单板的尺寸。当今多数公司只能缩减CCD摄像机板机尺寸到44X44毫米。

问：什么是超宽动态？

超宽动态是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色。

宽动态摄像机比传统只具有3:1动态范围的摄像机超出了几十倍。自然光线排列成从120,000Lux到星光夜里的000035Lux。当摄像机从室内看窗户外面，室内照度为100Lux，而外面风景的照度可能是10,000Lux，对比就是10,000/100=100:1。这个对比人眼能很容易地看到，因为人眼能处理1000:1的对比度，然而传统的闭路监控摄像机处理它会有很大的问题，传统摄像机只有3:1的对比性能，它只能选择使用1/60秒的电子快门来取得室内目标的正确曝光，但是室外的影像会被清除掉（全白）；或者换种方法摄像机选择1/6000秒取得室外影像完美的曝光，但是室内的影像会被清除（全黑）。这是一个自从摄像机被发明以来就一直长期存在的缺陷。

问：什么是超高解析CCD摄像机？

答： 目前市场上的索尼CCD摄像机几乎都使用了超高解析技术。超高解析能比传统旧型号的CCD提高2倍的感光度和6dB的漏光排斥比。

松下认为他们的最新37个系列和索尼超高解析一样的好，而39个系列和索尼EX-View在可见光范围有同样的效果。

索尼Ex-view CCD相比于超高解析在近红外光区域（800~900纳米）有4倍的感光度，然而这个优点只有需要在夜视时能取得很好的效果。如果不能正确地使用，这个优点几乎没有用处，因为红外线会导致色彩失真，由于红外线聚焦较深的物理特性导致影像模糊，特别在使用某些镜头的时候会导致全息影像。

问：什么是超高感度摄像机？它的优点和缺陷在哪里？

答："EX-View"是索尼公司研发用来提高其CCD感光度的一个感光度提高技术，一是两个可见光的因素，二是四倍近红外波的波长。

EX-View是索尼专有技术，每个CCD基础光电二极管的P/N接口特殊组装来获得更好的光子到电子的转换效率。另外，每个光电二极管（描绘影像上的一个像素）有一个覆盖在上面的微型镜头能够较好的记录和聚焦光线到有效的半导体接口。它的结果对比于索尼提供的CCD可视范围提高了可见光的2倍和近红外光（800~900纳米）的4倍感光度。EX-View的Lux效率比优质的"Super HAD"可见光和近红外光波场高出了2倍。

EX-View技术的缺陷在于，因为CCD芯片制造过程的难度本质和芯片灵敏的本质，索尼公司只有有限的传感器部分供货。

按照索尼的讲法，相比于Super HAD传感器，EX-View芯片的光电二极管还有一些潜在的不完美的地方。这些很少的有缺陷的CCD元素可能会有故障，因此会导致"死亡像素"，会在影像留下一些无法去除的得白点或黑点。CCD芯片已知不管是在储存或使用中死点都会不断增长。

举个例子，一个从索尼工厂出来的EX-View CCD只有3个死点，但是在运输的过程中可能增加到5个，到了摄像机厂商的仓库时可能增长到7个并会继续增长，比如，当安装在CCD摄像机上时增长到12个。到摄像机到达用户时数量可能增长到15到30个。这个过程会一直持续到有缺陷的光电二极管都稳定下来。索尼认为死点数量增长的原因是由于宇宙射线破坏了一些CCD矩阵的缺陷接口。

由于制造过程的感光本质，EX-View CCD芯片的产量是比较低的，可以使用的单位也是有限的产量。制造过程的高成本组合使得EX-View CCD芯片更适合应用于特殊领域（如科研、工业），这里使用高亮感光度的芯片是非常重要的，但是在普通的监控摄像机应用上使用却是不划算的。

什么是星光摄像机？

星光CCD摄影机，光子在CCD传感器上比普通CCD摄像机最大曝光时间（1/60 或 1/50 秒）长2到128倍（1~2秒）的聚集。因此，摄像机产生可用影像的最低照度就降低了2到128倍。使用带有帧累积技术的星光摄像机，用户可以在星光照度情况（00035Lux）下看到彩色影像，而在多云的星光照度情况（00002Lux）下看到黑白影像，城市中散布的背景光（比如光污染）足够产生良好的彩色曝光。

什么是峰值感应模式？

答：峰值感应模式是用通过影像亮点代替整个影像的平均值来决定曝光指数，使用规则系统的用户能应对最苛刻的要求，如在黑夜抓取一个白点的影像，而且还要看到这个小亮白点的细节和色彩。

问：什么事CMOS摄像机？和CCD摄像机有何不同？

答：CMOS传感器是一种通常比CCD传感器低10倍感光度的传感器。

因为人眼能看到1Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到比人眼略好在01~3Lux，是CMOS传感器感光度的3到10倍。

1GPU：计算机图显核心

11 GPU：计算机图形显示核心

GPU基本概念：图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU是显卡的处理器：显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。

12 GPU擅长大规模并发计算

GPU工作原理：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。

GPU与CPU区别：CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。

13 GPU可分为独立GPU和集成GPU

独立GPU：独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大。

集成GPU：集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。

14 GPU广泛运用在图显和并行计算场景

GPU拥有单一的强大并行计算能力，所以用途往往是需要大规模并行计算的场景。早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，因为图形数据的处理往往涉及到大量的大型矩阵运算，计算量大但易于并行化。近年由于大数据、人工智能发展，GPU也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习，深度学习等。

GPU使用场景：GPU被广泛地运用于PC、服务器、移动等领域。其中服务器GPU可做专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动端GPU主要采用集成GPU；PC根据使用用途不同，既可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。

15 全球GPU巨头：NVIDIA、AMD

NVIDIA（英伟达）：创立于1993年，1999年发明了GPU，最初专注PC图形，后来拓展到密集计算领域，Nvidia利用GPU创建了科学计算、人工智能、数据科学、自动驾驶汽车、机器人技术、AR和VR的平台。 Nvidia是目前全球最大的独立GPU供应商，2020年营收1668亿美元，2021Q2 Nvidia全球独立GPU市场份额达到83%。

AMD（超威半导体）：成立于1969年，目前业内稀缺的可以提供高性能CPU、高性能独立显卡GPU、主板芯片组三大组件的半导体公司。2020年AMD营收976亿美元，其中计算和图形（包括CPU、GPU、APU等）业务营收643亿美元，2021Q2 AMD全球独立GPU市场份额达到17%。

2GPU两大应用场景：图显、计算

21 2020全球GPU市场规模接近千亿美元

2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元。3D图像显示、人工智能深度学习的需求支撑GPU市场持续增长，根据Verified Market Research数据，2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元，预计2028年达到15816亿美元，CAGR为59%。

测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约235亿美元。中国是全球GPU市场重要组成部分，2020年Nvidia、AMD在中国大陆收入占比分别为233%、239%，我们假设中国大陆独立GPU市场占全球235%，测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约为235亿美元。

22 PC GPU：2020年全球出货394亿片

PC（个人电脑）是GPU重要应用场景，根据Jon Peddie Research（JPR）数据，2020年全球GPU出货394亿片，同比增长179%。

23 PC GPU：Nvidia和AMD占据独立GPU市场

Intel领导集成GPU市场。Intel（英特尔）是全球最大的CPU制造商，2021Q2占据全球775%的x86 CPU市场，集成GPU集成在CPU中，Intel凭借CPU市场地位，占据全球PC GPU大部分市场。根据JPR数据，2021Q2 Intel占据全球683%的PC GPU市场份额，Nvidia和AMD市场份额分别为152%、165%。

Nvidia和AMD占据独立GPU市场。在独立GPU领域，Nvidia具备明显的份额领先，2021Q2市占率达到83%。2006年AMD收购ATI，2010年放弃ATI品牌后推出AMD Radeon（镭龙）独立显卡系列，2021Q2 AMD独立PC GPU市场份额17%。

24 AI服务器与加速芯片

AI服务器：通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、机器学习等AI应用场景提供强大的算力支持，支撑AI算法训练和推理过程。

AI加速芯片：由于CPU并不适合大规模并行计算，因此需要加速芯片执行AI算法，目前AI加速芯片主要包括图形处理器（graphics processing unit，GPU）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）、专用集成电路（application specific integrated circuits，ASIC）、神经拟态芯片等。

25 GPU是AI服务器首选加速方案

服务器是AI核心基础设施。根据IDC数据，2020年中国AI基础设施市场规模为393亿美元，同比增长268%，并将在2024年达到780亿美元，其中2020年服务器市场规模占AI基础设施的87%以上，承担着最为重要的角色。

互联网行业是AI服务器最大采购行业。根据IDC数据，2020年上半年，互联网占整体加速计算服务器市场近60%的份额，同比增持超过100%；政府行业和服务业分别依次位居第二位和第三位。

GPU服务器是AI加速方案首选。IDC预计2021年中国GPU服务器占比919%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案首选。根据IDC数据，2019年中国GPU服务器市场规模达到20亿美元，预计2024年将达到64亿美元。

26 AI服务器通常配置多个GPU芯片

GPU加速服务器能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景，例如深度学习、科学计算、3D动画渲染、CAE等应用场景。

3NVIDIA：全球GPU巨头

31 全球GPU巨头

Nvidia成立于1993年，1999年上市，市值近10年增长超过83倍，近6年增长超过49倍。截至2021年11月5日，Nvidia总市值7438亿美元，总市值美股排名第七，是目前全球市值最大的半导体公司。（报告来源：未来智库）

32 三大因素推动地位提升

技术革新、场景拓展、外延并购，Nvidia引领全球GPU发展。

GPU架构：Nvidia坚持每2-3年推出一代新的GPU架构，持续保持技术领先，新的Ampere已经采用7nm工艺；应用场景：从最初图形处理到通用计算，再到AI深度学习和自动驾驶，Nvidia不断推动GPU应用场景的突破；外延并购：2000-2008年Nvidia密集收购额多家公司，涵盖显卡、图形处理、半导体等多个领域，2020年宣布计划收购ARM。

33 近年业绩高速增长

Nvidia产品主要分为两大类：图形处理、计算&网络。下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车四大类。

2020年Nvidia营收1668亿美元（yoy+527%），净利润433亿美元（yoy+549%），其中图形处理业务营收983亿美元，计算&网络业务营收684亿美元。除去2019年游戏市场需求波动造成业绩下滑外，Nvidia近5年营收、利润均保持较快增长。

得益于基于Ampere架构新GPU产品带动游戏业务高增，以及数据中心对算力需求旺盛，2021上半年Nvidia营收、净利润快速增长。

34 游戏是最大市场，数据中心市场增速较快

Nvidia下游市场分为四类：游戏、专业可视化、数据中心、汽车，各市场重点产品如下：

游戏：GeForce RTX/GTX系列GPU（PCs）、GeForce NOW（云游戏）、SHIELD（游戏主机）；专业可视化：Quadro/RTX GPU（企业工作站）；数据中心：基于GPU的计算平台和系统，包括DGX（AI服务器）、HGX（超算）、EGX（边缘计算）、AGX（自动设备）；汽车：NVIDIA DRIVE计算平台，包括AGX Xavier（SoC芯片）、DRIVE AV（自动驾驶）、DRIVE IX（驾驶舱软件）、Constellation（仿真软件）。

35 计算业务驱动高成长

计算业务是Nvidia成长的主要驱动力：数据中心已成规模，智能汽车将进入收获期。

在数据中心市场，Nvidia拥有芯片、硬件、硬件的全栈布局。得益于全球AI应用场景的快速增加，对算力的需求飙升。是Nvidia成长最快的市场，2020年营收达到约6696亿美元，近4年CAGR达到685%，远高于游戏市场的176%。2020年Nvidia数据中心市场营收占比已经超过40%，预计未来仍将继续提升。

在智能汽车市场， Nvidia形成了全栈式自动驾驶解决方案。AGX Xavier芯片于2018年开始出货，下一代自动驾驶芯片Orin计划用于2022年量产，算力将达到254TOPS，目前已经获得蔚来、理想、沃尔沃、奔驰等多个整车厂定点项目。我们认为2022年高阶自动驾驶汽车或将集中落地，Nvidia自动驾驶将进入收获期。

36 中国大陆收入贡献提升

Nvidia中国大陆收入快速增长。2020年Nvidia来自中国大陆收入3886亿美元，同比增长423%，近4年CAGR达到314%，同期Nvidia整体营收CAGR为246%。

Nvidia中国大陆收入占比呈上升趋势。2020年Nvidia中国大陆收入占比达到233%，相比于2016年的189%提升44pct，2021上半年Nvidia中国大陆收入占比256%，上升趋势明显。

我们预计中国大陆占比仍将提升。图显业务层面，人均收入提升将带动PC需求增加；计算业务层面，目前中国大陆在AI算法、应用层面具有领先优势，自动驾驶场景也将率先得到释放。

4景嘉微：国产GPU领军

41 国内唯一商用GPU公司

景嘉微成立于2006年，公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类。其中图显、雷达产品主要面向军用市场，GPU芯片产品包括JM5400、JM7200，其中JM5400主要应用于公司图显模块中，JM7200成功拓展了民用和信创市场。2021年9月，公司第三代GPU芯片JM9成功流片，目前正在进行性能测试。

42 两个系列、三款GPU量产应用

景嘉微已完成两个系列、三款GPU芯片量产应用。第一代GPU产品JM5400于2014年流片成功，主要支撑军用装备，已在国产军用飞机上实现了对ATI M9、M54、M72等芯片的替代；第二代产品JM7200于2018年8月流片成功，性能与 Nvidia的GT640显卡相近。在JM7200基础上，公司又推出

时间匆匆，转瞬即逝，不知不觉又到了一年的末尾。回首2021年，5G、大数据、物联网、人工智能、机器学习等技术的蓬勃发展，促使全球企业上云需求激增，企业内部的网络连接转变为企业和云、客户和云的连接，网络通信模型发生了巨大改变。

在数字化转型趋势下，网络需要进行变革，既要数字化，也要更智慧，并且具备架构可演进，自动化部署与配置，可视化运维，智能业务响应和自我演化能力。最终可以满足云计算、移动化、物联网和新业务模式的所有需求，以便与企业的业务目标保持一致。

“新基建”正在加速中国数字化转型的进程，并进一步促使企业加快布局工业互联网的步伐。“5G+工业互联网”赋能效应不断凸显，使企业业务融合创新日益深入。据相关机构预测，2020年我国工业互联网产业经济增加值规模有望达到31万亿元，占GDP的比重约为29%，对经济增长的贡献率将超过11%。

后疫情时代，混合办公模式正逐渐成为新常态。据思科调查数据显示，75%的受访者表示自己需要混合式的工作方式。混合办公不仅可以为员工提供更多更灵活的工作方式，还可以让企业以不同的角度开始重新审视办公环境，优化重塑办公场所，让员工在更加开放的办公环境中，适应快节奏的创新工作。

那么，在网络通信领域发生翻天覆地变化的时候，有哪些产品可以让我们眼前一亮呢为此，IT168综合了各方面的声音，经过多轮评测和试用，对网络产品进行集中盘点、总结与评比，最终产生了“技术卓越奖”、“创新产品奖”、“创新解决方案奖”等一系列奖项。

数字化转型****名单：

数字化转型****奖：全讯汇聚网络 科技 (北京)有限公司创始人兼董事长赵东方

一句话点评： 赵东方专注产品功能研发和提升用户体验，带领研发团队技术深耕企业网络市场。

数字化转型****奖：全讯汇聚网络 科技 (北京)有限公司创始人兼董事长赵东方

嘉宾介绍： 赵东方，现任全讯汇聚网络 科技 (北京)有限公司创始人兼董事长，无线产业联盟无线城市委员会成员，北京市丰台区第十七届人大代表，曾获得2017年度商业影响力新锐人物，2018年度第九届互联网牛耳文娱盛典互联网年度最佳创业者等称号。

创立爱快以来，爱快在企业级网络应用市场快速发展。赵东方专注产品功能研发和提升用户体验，带领研发团队技术深耕，推动了SD-WAN在企业的应用，与Intel、腾讯、迅雷等战略合作伙伴一道，为爱快60万家企业用户提供深入和持续的服务。

获奖理由： 近年来，爱快在成都设立了研发中心，在全国建立了6家分公司，拥有2000+代理商，全面覆盖企业、新零售、酒店、教育、能源、医疗等多个领域，助力各行各业智慧发展，数字化转型。

据统计，爱快每天为超过26万场所的互联网接入服务，日活跃设备超2700万，服务了中核集团、元气森林、便利蜂等不同行业的客户，助力不同行业公司成功数字化转型。

技术卓越奖名单：

技术卓越奖：华为OptiXtrans E6600多业务光传送平台

一句话点评： 华为OptiXtrans E6600系列产品是业界首个内置Liquid OTN技术的光传送平台。

技术卓越奖：华为OptiXtrans E6600多业务光传送平台

产品介绍： 华为OptiXtrans E6600多业务光传送平台：基于MS-OTN架构，支持PCM、SDH、分组和OTN业务的4-in-1高集成度光电融合平台，并支持向下一代传送技术Liquid OTN平滑演进，为能源、交通、政府、银行等行业提供高效的传输解决方案。

获奖理由： 华为OptiXtrans E6600多业务光传送平台具备极简、超宽、智能三大性能。

第一、极简：4-in-1技术融合基于MS-OTN架构，融合PCM/SDH/PKT/OTN技术，业务统一承载，简化网络，降低TCO。

第二、超宽：带宽无忧OTN容量单子架最大可达28T，单槽位支持200G接入容量;单波200G，最大支持80波DWDM，单纤容量16T。

第三、智能：智能运维，化被动为主动基于iMaster NCE-T 提供资源实时可视、敏捷业务发放，网络自动运维等丰富的功能。

技术卓越奖：爱快SD-WAN

一句话点评： 爱快SD-WAN从端到端，为您打造一张自己的专网。

技术卓越奖：爱快SD-WAN

产品介绍： 爱快SD-WAN是由全讯汇聚网络 科技 (北京)有限公司推出的一款硬件+软件低成本的部署方案，可以与爱快路由器配合使用，用于在公网上建立专用网络，实现不同分支节点间的一键互联，使企业、餐饮、连锁超市等数据互通。

获奖理由： 通过爱快SD-WAN，帮助用户快速搭建云网关，实现异地边缘节点或分布式服务的灵活的加密互联。业务场景主要有分支机构互联、企业办公系统安全准入、大型企业互联、运维互联、工业物联网边缘计算等。

企业用户无需改变现有网络架构，可根据自身网络环境，选择直通、旁路、透明网桥部署形式。在运维管理方面，基于地图的网络监控，整网状态可观;在安全方面，可用在广域网流量传输的过程中对流量进行加密，并通过对网络进行分片来提高安全性;在成本方面，大幅降低成本，较之于高昂的MPLS连接，爱快SD-WAN使得企业有效利用，所有可用的网络连接来满足其全部需求，无需担心维护空闲的备份链路。

技术卓越奖：向日葵远程控制

一句话点评： 向日葵以桌面控制为核心，提供软硬结合一体化的专业远控解决方案。

技术卓越奖：向日葵远程控制

产品介绍： 向日葵远程控制是一款提供远程控制服务的软件。向日葵远程控制支持主流操作系统Windows、Linux、Mac、Android、iOS跨平台协同操作，在任何可连入互联网的地点，都可以轻松访问和控制安装了向日葵远程控制客户端的设备。

向日葵远程控制开发了多款智能硬件，如开机棒、开机插座、控控、向日葵UU等，通过软硬结合的方式，解除部分用户使用软件限制，打造了远程开机-远程控制-远程关机一体化完善的远程控制体系，还支持定制化解决方案，针对个人、企业等不同类型用户，提供安全、稳定、高效的远程方法。

获奖理由： 向日葵是由Oray自主研发的一款远程控制软件，主要面向企业和专业人员的远程PC管理和控制的服务软件。无论你在任何可连入互联网的地点，都可以轻松访问和控制安装了远程控制客户端的远程主机，进行文件传输、远程桌面、远程监控、远程管理等。

向日葵远程控制软件具有跨平台，跨网络;随时随地，远程开机;极速流畅，远程桌面;远程文件，双向传输;远程诊断、配置、CMD;支持多摄像头、麦克风;开放API，软硬件嵌入等多功能特点。

技术卓越奖：新华三S12500系列数据中心交换机

一句话点评： 新华三S12500系列数据中心交换机提供400G能力，赋能企业数字化转型。

技术卓越奖：新华三S12500系列数据中心交换机

产品介绍： 新华三在400G交换机产品的研发方面始终保持先发优势，基于技术趋势和用户需求持续演变，现已拥有完备的400G产品序列。其中400G数据中心核心交换机12500系列，支持576400G端口(最大可扩展支持768400G端口)线速转发。

作为QSFP-DD组织成员，新华三作为Contributor成员参与制定了400G的接口电气标准、模块封装形态等规范，输出了QSFP-DD-Hardware-rev51、QSFP-DD-CMTS-rev4p0等标准文档，相关标准也作为全球以太网交换机400G端口的正式标准得以广泛应用。

获奖理由： 2019年，新华三联合思博伦通信针对S12500完成了业界首个基于SRv6的大规模400G性能测试，全连接线速转发，密度达到72个400G端口，验证了S12500满足5G承载网应用的性能表现。

该系列产品从PCB板材的工艺、散热技术、上层软件技术都进行了全面升级，所有线卡均采用工业领域最高等级的基板材料，从硬件工艺到软件效率全面升级，获得了一项专利授权“插拔模块及框式设备”。

创新产品奖名单：

创新产品奖：迈普智能网卡

一句话点评： 迈普智能网卡可以实现服务器网络流量、存储全卸载，提升服务器100%网络性能。

创新产品奖：迈普智能网卡

产品介绍： 迈普智能网卡系列产品技术架构先进，根据不同业务应用和场景，提供基于CPU+FPGA芯片的智能网卡方案，国内技术领先。可针对数据中心计算/网络/存储等基础设施，提供区别于传统网卡的强大优化能力，如网络加速、OVS卸载、存储标准化、加解密、安全卸载、裸金属管理、可编程能力等。从芯片到硬件到软件的全方位提供安全可控、稳定、可靠、开放的高性能智能网卡硬软件平台。

获奖理由： 迈普智能网卡可以实现高速率、低延迟、零丢包的可编程灵活数据处理架构。在满足网络、存储、安全加速的基础上，具备信创云环境下网卡国产化替代的能力，针对国产服务器的性能优化，助力信创云基于国产服务器开发高性能应用。

创新解决方案奖名单：

创新解决方案奖：华为智能云网解决方案

一句话点评： 华为智能云网涵盖“四大引擎”(AirEngine，CloudEngine，NetEngine，HiSecEngine)数据通信产品，让企业上好云、用好云。

创新解决方案奖：华为智能云网解决方案

产品介绍： 围绕“数字化、智能化、服务化”，华为打造端到端智能云网解决方案，以数赋智，提供云园区网络、云广域网络、超融合数据中心网络、网络安全四大场景，涵盖“四大引擎”(AirEngine，CloudEngine，NetEngine，HiSecEngine)数据通信产品，让企业上好云、用好云。

获奖理由： 目前，华为智能云网已经服务了全球140多个国家和地区的12000多家客户。未来，华为将携手合作伙伴，持续深耕行业，做客户数字化转型道路上最可信赖的专家和同路人，聚焦于客户体验和业务需求，开创发展的新空间。

创新解决方案奖：七云网络SD-WAN解决方案

一句话点评： 七云网络SD-WAN是一套根植于安全底层、结合SDN技术与广域网优化技术的广域网智慧互联解决方案。

创新解决方案奖：七云网络SD-WAN解决方案

产品介绍： 七云网络SD-WAN解决方案是一套根植于安全底层、结合SDN技术与广域网优化技术的广域网智慧互联解决方案。方案具备智能广域网、轻量安全接入、全局可视化、应用加速、多云互联、边缘计算、智能运维七大核心能力辅以7x SD-WAN、7x AI OPS、7x SASE 3大平台及自研隧道，不仅能够为多分支企业提供快速、灵活、低成本的广域网接入方案，还可为企业带来高性能且与实际业务更加贴合的安全组网体验，为企业实现数字化转型提供强劲助力。

获奖理由： 七云网络服务团队是SD-WAN解决方案服务商，通过7x SD-WAN、7x AI OPS、7x SASE等组成的平台产品体系，为企业提供面向网络安全高效管理的解决方案;通过七云边缘计算管理平台、自动化运维等产品，为企业提供数字化转型及边缘计算环境的资源管理解决方案。

企业以产品+服务+咨询的方式，支持企业快速、灵活、低成本的广域网接入方案，还可为企业带来高性能且与实际业务更加贴合的安全组网体验，为企业实现数字化转型提供强劲助力。

目前已为包括零售，建筑， 汽车 ，银行，餐饮，能源等十多个领域的大型企业及客户提供了专业广域网接入，安全组网的解决方案，支持着众多客户的生成系统稳定高效运行，为企业的数字化转型保驾护航。

创新解决方案奖：迈普超融合数据中心信创网络解决方案

一句话点评： 迈普超融合数据中心信创网络解决方案，为客户应用需求提供安全可控的新一代网络。

创新解决方案奖：迈普超融合数据中心信创网络解决方案

产品介绍： 在BDN解决方案基础上，结合中国电子集团云技术力量，集成打造了云网一体化的信创体系解决方案，以及超融合解决方案，为信创网络和基于信创资源的数据中心向信创云升级改造，提供了完整的解决方案。

基于飞腾CPU、麒麟操作系统为技术路线的云平台，可以实现和此技术路线云平台的顺利对接和适配。同时，迈普信创网络设备，和基于龙芯技术路线的云平台，也能够实现对接和适配，保持了云平台的开放性和可扩展性。

获奖理由： 迈普超融合数据中心信创网络解决方案基于关键组件进行深度挖掘和创新，推动数据中心打造新一代网络关键技术，可有效地将传统网络设备、网络控制器、智能网卡、网络分流器等资产和组件有机整合，为客户应用需求提供安全可控的新一代网络技术整体方案，在芯片、软件、技术、网络、应用等方面打造创新生态系统，为客户提供可持续的竞争力和价值。

创新企业奖名单：

创新企业奖：华泰人寿保险股份有限公司

一句话点评： 华泰人寿携手深信服基于SD-WAN构建安全、智能的全新广域网络。

创新企业奖：华泰人寿保险股份有限公司

产品介绍： 华泰人寿携手深信服基于SD-WAN构建安全、智能的全新广域网络，满足了企业在数字化转型阶段对广域网络“降本增效”、提升运维效率的需求。

获奖理由： 该产品具备“灵活组网、弹性带宽、统一管理、成本优化”的四个特性。

1、灵活组网：各机构的SD-WAN设备支持Internet混合接入，实现固定网络同时接入，实现智能随选;

2、弹性带宽：通过多种智能应用选路策略，如重要业务保障、 基于应用或者带宽等策略，提升带宽利用率;

3、统一管理：SD-WAN集中管理平台统一管控、集中运维，更细颗粒度的全网管理;

4、成本优化：中支全面引入互联网线路，通过SD-WAN组网替换MSTP专线，通过sofast链路优化引擎保障业务访问体验，节省专线费用达数百万级别。

信创卓越贡献奖名单：

信创卓越贡献奖：深信服信创应用交付网关

一句话点评： 深信服信创应用交付网关能够为用户提供多数据中心负载均衡、多链路负载均衡、服务器负载均衡的全方位解决方案。

信创卓越贡献奖：深信服信创应用交付网关

产品介绍： 深信服信创应用交付网关，采用国产处理器和麒麟操作系统，作为专业的应用交付设备，能够为用户的应用发布提供包括多数据中心负载均衡、多链路负载均衡、服务器负载均衡的全方位解决方案。配合性能优化、单边加速以及多重智能管理等技术，实现对各个数据中心、链路以及服务器状态的实时监控。

同时，根据预设规则将用户的访问请求分配给相应的数据中心、链路以及服务器，进而实现数据流的合理分配，使所有的数据中心、链路和服务器都得到充分的利用。不仅扩展应用系统的整体处理能力，提高其稳定性，更可切实改善用户的访问体验，降低组织的IT投资成本。

获奖理由： 深信服信创应用交付网关，实现自主可控的同时综合技术性能优于目前国际上通用的主流高档数字型处理器，有利于完善信息化产品在应用高端芯片时产生的安全和保密问题。

基于新一代麒麟操作系统开发定制，最大程度发挥操作系统和硬件平台的整体性能。对国产处理器和国产整机进行了全面地支持，在各模块良好兼容的基础上对安全进行增强，确保安全、可控、稳定地对外提供服务。满足高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用需求。（雪薇）

新型基础设施建设概念提出

2018年年底的中央经济工作会议提出“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”，新基建的概念由此产生，并被列入2019年政府工作报告;2019年两会期间提出除了传统基建外，新型基建将承担更为重要的角色;2019年7月中央政治局会议提出要加快推进新型基础设施建设;2020是全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年，原本处于经济结构转型和贸易战压力下的中国经济又遭受新型冠状病毒疫情的冲击，新基建作为重要的逆周期调节手段，在多次会议汇中被频繁提及。

新型基础设施建设内涵-新基建七大领域

根据中央系列重要会议和文献的相关表述，结合当前中国科技和经济社会发展状况，业内人士和媒体机构将新基建涉及的主要领域归纳为7个方面，即5G基建、人工智能、大数据中心、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通、特高压、新能源汽车充电桩。

1、5G基建

5G 作为移动通信领域的重大变革点，是当前 “新基建” 的领衔领域，此前 5G

也已经被高层定调为“经济发展的新动能”。不管是从未来承接的产业规模，还是对新兴产业所起的技术作用来看，5G

都是最值得期待的。实际上，我国重点发展的各大新兴产业，如工业互联网、车联网、企业上云、人工智能、远程医疗等，均需要以 5G 作为产业支撑;而 5G

本身的上下游产业链也非常广泛，甚至直接延伸到了消费领域。

(1)建设步伐

整体看，5G网络设备投资将成为5G直接经济产出的主要来源，电信运营商在5G网络设备上的投资将超过2200亿元;预计2030年，互联网信息服务收入达到26万亿元，各领域在5G设备上的支出将超过5200亿元。

(2)产业链及代表企业

5G产业链条非常之广，含零部件、主设备、运营商和下游应用等环节。前期投入主要包括无线设备、传输设备、基站设备、小基站、光通信设备、网络规划实施等。从应用方向上看，5G应用包括产业数字化、智慧化生活、数字化治理三大方向;5G通用应用(即未来可能应用于各行业各种5G场景的应用)包括4K/8K超高清视频、VR/AR、无人机/车/船、机器人四大类;5G应用到工业、医疗、教育、安防等领域，还将产生X类创新型行业应用。

2、特高压、电力物联网

特高压，指的是 ±800 千伏及以上的直流电和 1000

千伏及以上交流电的电压等级，它能大大提升我国电网的输送能力。我国是世界上唯一一个将特高压输电项目投入商业运营的国家，早在 1986

年就开始特高压建设。我国特高压建设潜力依然庞大，截至 2019 年 1 月，国家已经规划的各类特高压项目大概在 50-60条之间。

另外，国家电网早已经启动混改并首次向社会资本开放特高压投资，通过解决资金问题进一步增加特高压持续建设的确定性。

2020年电网投资有望超预期，特高压建设加速，同时在电力物联网、芯片/IGBT、配电网等方面仍有结构性增长，稳基建背景下电网加大投资推动龙头公司业绩好转。

(1) 产业链

特高压相关产业链可以分为上游的电源控制端、中游的特高压传输线路与设备、下游的配电设备。其中特高压线路与设备是特高压建设的主体，可进一步分为交/直流特高压设备、缆线和铁塔、绝缘器件、智能电网等。

(2) 代表企业

随着我国“一带一路”倡议的持续推进，以特高压为核心的国际能源合作有望发展成为我国高新技术海外输出的典型代表。据国家电网统计，国家电网已与周边国家建成10余条互联互通输电线路，并在此基础上进一步推进与俄罗斯、蒙古、巴基斯坦等周边国家的电网互联互通，计划到2030年建成9项以特高压技术为核心的跨国输电工程。

3、高铁、轨道交通

高铁是中国技术面向世界的名片，也是中国交通的大动脉;与此同时，在城市化进程中，轨道交通是关键一环。当下，不少重大高铁项目的正在紧锣密鼓的建设之中;与此同时，许多城市正式大力推进城市轨道交通建设，即使是轨道交通相对发达的北上广深，仍有非常大的缺口。

就产业方向而言，城际高速铁路和城际轨道交通的产业链条也非常长，从原材料、机械到电气设备再到公用事业和运输服务，它将在推动整个社会发展和交通数字化、智能化方面起到基础性作用。

(1) 产业链

轨道交通产业链环节较长，机械设备聚焦中游。经过数十年发展，轨道交通自身产业结构完整，主要包括设计咨询、建设施工、装备制造、运营和增值服务四个环节。

设计咨询是工程开工前期的设计和可行性咨询环节，包括咨询、规划、勘察、测量和设计等域;工程建设指轨道交通项目施工环节，可分为工程建设总承包、土建施工和机电安装，安装机电包括通信、信号、牵引供电和电力供电系统，即“四电集成”工程;装备制造主要指轨道交通的车辆系统和机电系统的制造，涉及机械制造、电子信息、高分子材料等多个领域：运营维护及增值服务，包括轨道交通传统的运营管理和物业、广告、媒体商业、资源开发等行业。

(2) 代表企业

4、新能源汽车、充电桩

《智能汽车创新发展战略》提出，推动有条件的地方开展城市级智能汽车大规模、综合性应用试点，支持优势地区创建国家车联网先导区。在培育新型市场主体方面，提出鼓励整车企业逐步成为新能源智能汽车产品提供商，鼓励零部件企业逐步成为智能汽车关键系统集成供应商。

(1)充电桩保有量

其中充电桩可以说是新能源汽车的 “加油站”。截至 2019 年 10 月，全国公共充电桩和私人充电桩总计保有量为 1144万个，同比增长

667%——尽管增长看似非常迅猛，但充电桩的缺口依然很大。

目前根据国家四部委联合印发的《电动汽车充电基础设施发展指南(2015-2020 年)》，到 2020年，新增集中式充换电站超过 12

万座，分散式充电桩超过 480 万个，以满足全国 500 万辆电动汽车充电需求——显然，整个领域还有很大的增长空间。

(2)产业链

充电桩全产业链涉及到上游充电桩及充电站建设及运营所需设备的生产商，包括充电桩和充电站的额壳体、底座、线缆等主要材料供应企业和充电设备生产商;充电桩产业链的中游为充电运营商，负责新时期充电桩的运营，充电桩下游的整体解决方案商，能够统筹上下游及客户需求，合理布提供整体的运营方案。

(3) 代表企业

充电桩市场产业链涉及到的主体包括充电桩设备生产商、充电运营商、下游整体方案解决商等;整体看，其产业链构成相对简单。

其中充电桩设备供应商主要有奥特迅、特锐德、科陆电子、许继电器等代表企业;而新能源电动充电桩运营商则主要有国家电网、特来电、普天新能源等企业布局;另产业链下游整体方案解决商主要有东方电子、电享、施耐德等代表企业，其三家市场份额较高;而其网络平台则主要有e充网、爱充网以及充电帮等代表企业，这一领域尚未形成稳定的竞争梯队格局。

5、大数据中心

大数据中心，可以说是海量信息时代的诺亚方舟。新兴产业的未来发展将大量依赖于数据资源，因此从国家政务到各大行业，建立数据中心将有助于促进行业转型和实现企业上云。

(1)建设步伐

在当今的技术浪潮中，互联网数据中心是最重要的趋势。 根据市场研究机构 Synergy Research

的调查数据，全球顶级云计算服务提供商要想在市场竞争中获得成功，每家公司在基础设施方面的支出至少达到每季度 10 亿美元的投资水平。 而全球数据总量每 18

个月翻番，数据中心建设会跟不上大数据爆发的步伐。

大数据中心：观察中国IDC市场，2017年的在用数据中心达1844个较上年增长124%，其中超大型数据中心36个较上年增长125%，大型166个较上年增长52%。与此同时，中国超大型数据中心数量占全球比由2017年的8%提升至2019年的10%。中国IDC数量增长速度明显快于全球。

(2)产业链

大数据中心产业链包括：上游基础设施及硬件设备商、中游为运营服务及解决方案提供商、下游为数据流量用户，温控设备是底层设施的保障。大数据中心是新基建的能量，汇聚了所有行业的数据、存储和分析，其重要性可见一斑，而大数据中心背景下，IDC和服务器是枢纽，也是行业最先受益的重要领域。

(4) 代表企业

6、人工智能

2020年1月21日五部门发布《加强“从0到1”基础研究工作方案》,人工智能被作为第一个重大科学问题给予重点支持;2020年3月3日三部门联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合

加快人工智能领域研究生培养的若干意见》。

(1)市场规模

目前就市场判断看，2016年全球人工智能市场规模64亿美元，权威机构预测其到2025年市场规模将达到369亿美元，年均复合增速达57%，2015年国内人工智能市场为12亿元，到2020市场规模将达到91亿元，年复合增长率约50%。

(2)产业链

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，为人工智能提供数据及算力支撑;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能产业的延伸，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

从产业链角度观察，基础层、应用层——目前摩尔定律助力，服务器强大的计算能力尤其是并行计算单元的引入使人工智能训练效果显著提速，除原有 CPU

外，GPU、FPGA、ASIC(包括 TPU、NPU 等 AI

专属架构芯片)各种硬件被用于算法加速，提速人工智能在云端服务器和终端产品中的应用和发展;技术层——已有数学模型被重新发掘，新兴合适算法被发明，重要成果包括图模型、图优化、神经网络、深度学习、增强学习等。

故从技术的研发速度判断，目前国内人工智能行业处于爆发期。

(2)代表企业

赛迪研究院发布了《2019赛迪人工智能企业百强榜研究报告》。报告从基础指标、企业成长性、创新能力、团队能力四个维度进行定量评比，对700余家中国人工智能主流企业进行定量评估，分别评选出2019人工智能企业综合实力百强、成长能力百强和创新能力百强企业。榜单如下，希望能提供参考意见。

7、工业互联网

工业互联网是智能制造发展的基础，可以提供共性的基础设施和能力;我国已经将工业互联网作为重要基础设施，为工业智能化提供支撑。2012 年，“工业互联网”

被提出，2017 年年底，国家出台工业互联网顶层规划，2019 年，“工业互联网” 被写入《政府工作报告》，工业互联网逐渐进入实质性落地阶段。

工业互联网：到2025年，工业互联网产值将达到3710亿元，占世界GDP的034%。在工业互联网上的应用是吸引各国在5G技术角逐的动力，工业互联网所体现的价值将逐步提升，自动化工厂、智慧工厂等一系列的应用将成为未来工业领域发展的趋势之一。

(1) 产业链

整体看，工业互联网具有很长的产业链，且工业互联网的产业链协同性很强，上游通过智能设备实现工业大数据的收集，在通过中游工业互联网平台进行数据处理，才能在下游企业中进行应用。任何一个环节缺失都会导致产业链的效用丧失。

工业互联网产业链上游主要是硬件设备，提供平台所需要的智能硬件设备和软件，主要有传感器、控制器;工业级芯片;智能机床;工业机器人等。

行业中游为互联网平台，从架构上可以分为边缘层、平台层和应用层。边缘层是工业互联网应用的基础，主要负责工业大数据的采集;平台层主要解决的是数据存储和云计算，涉及到的设备如服务器、存储器等。应用层主要是各种场景应用型方案，如工业APP等。

而下游应用场景是工业互联网典型应用场景的工业企业，如高耗能设备、通用动力设备、新能源设备、高价值设备和仪器仪表专用设备等。

(2) 代表企业

平台作为工业互联网核心，市场相对集中的平台厂商具有较好投资价值：鉴于物联网产业呈现出非常明显的碎片化特征，市场集中度有限，龙头效应不明显，平台层不仅是产业链上下游非常关键的一个环节，同时连接管理平台(CMP)因为直接和运营商、云计算厂商对接，市场集中度相对较高，投资价值更佳。相关受益标的包括制造类企业海尔智家、三一重工(树根互联)、工业富联;软件企业用友、东方国信等。

网络层则分为内网、外网，尤其内网其产业链代表企业所占市场份额已较为稳定，主要代表企业有东土科技、中国软件、紫光软件等;生产设备层看，其主要包括变频器、伺服电机、减速器以及前端信息采集系统，整体看，该领域分布企业格局较不稳定，市场有待进一步竞争已达成较为稳定的梯队格局。