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02 我國網紅經濟發展現狀圖表分析(日記連載第86篇《產業思維與產業認識》課后感想)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-22 19:16:49【】8人已围观
简介這樣才能更有效的占據產業和市場的主導,才具有更強的競爭力和主導力,才能使企業在競爭中取勝。[13]數據成為關鍵的經濟資源和核心資產(積累經營數據的價值,大于利潤)三大數據的信息化是歷史發展的必然,數據
據產業和市場的主導,才具有更強的競爭力和主導力,才能使企業在競爭中取勝。
[13]數據成為關鍵的經濟資源和核心資產(積累經營數據的價值,大于利潤)三
大數據的信息化是歷史發展的必然,數據作為發展決策的判斷依據,在企業戰略決策和經營決策發展中越來
越重要,必將成為未來產業發展的重要工具。數據信息是產業發展的核心資源。
[14]產業與商圈的一體化共生
[15]區域產業分工、國際產業分工與產業機會
[16]技術創新與產業變遷
[17]資本市場與產業變遷
產業的變遷和發展,資本市場是必不可少的。資本市場培育產業良好發展。
三:感受
通過《產業思維和產業認識》這次大課的學習,感觸頗深的有以下幾點:第一,產業的概念。在這里,產業
泛指一切生產物質產品和提供勞務活動的集合體,包括農業、工業、交通運輸業、郵電通訊業、商業飲食服
務業、以及最近興起的網紅產業等。第二,以前談及產業,根本沒有大小的概念。當先生提及如何衡量一個
產業大小的時候,我想,對比是最好的方式。通過比較,我才發現,電影產業相比零售、汽車、能源等產業
原來只是一個小產業,而網紅產業相比電影產業居然是個大產業,這是很突破認知底線的。第三、用SMART
模型分析產業,可以盡可能完整的把一個產業的各個屬性分析出來,當然,從新手到斵輪老手,還需要時間
和實踐的錘煉。第四、一理、二史、三實、四感覺、五邏輯的產業學習方法也是一種全新的認識,尤其是感
覺的引入,充分地為感覺正身,這也是一個企業家所獨有的靈感。學習的路漫漫修遠,我將繼續踏上求索的
征途,一步一步,腳踏實地地求知和分享,為未來的職場之路做好基礎性工作。
基于Smart模型的AI產業思考
1.產業規模
據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示,2014年,我國人工智能產業市場規模為48.6億元;截止到2016年底,人工智能產業市場規模已經增長至95.6億元,年均復合增長率高達40.25%。隨著人工智能應用范圍的擴大,將帶動產業規模高速增長。預計到2018年,我國人工智能產業市場規模將達到203.3億元。
同時據國際知名管理買粉絲機構埃森哲在2017大連夏季達沃斯開幕前發布有關人工智能最新報告統計,通過轉變工作方式以及開拓新的價值和增長源,人工智能到2035年有望拉動中國經濟年增長率,從6.3%提速至7.9%。
此外,據BBC預測,人工智能市場將繼續保持高速增長,2020年全球市場規模將達到183億美元,約合人民幣1190億元;艾瑞買粉絲則認為,2015年中國AI市場規模約12億人民幣,其中60%分布在語音識別,12.5%分布在視覺識別,未來5年的增長率約為50%,到2020年中國AI市場規模約91億人民幣。因此產業規模和市場前景廣闊。
2.市場結構
AI產業可分為基礎層、技術層和應用層,從市場投資機會來看,基礎層和技術層難度最大,而一旦獲得突破,則會帶來上層應用質變。因此,突破基礎層和技術層的公司一定會受到追捧,應用層則相對競爭激烈,但機會精彩紛呈。
具體市場結構,以海外市場為例,AI產業鏈中,芯片產業率先引來爆發。PC
GPU巨頭NVIDIA已經將業務重點轉向AI領域,2016年,AI芯片相關的數據中心增速(145%)、汽車電子增速(52%)業務遠高于傳統游戲業務增速(18%)、及原設備制造&IP業務增速(-11%),AI芯片業務呈現爆發增長態勢。PC CPU巨頭Intel也將業務重心由PC芯片、移動芯片轉向云計算、物聯網及AI等領域。2016年,Intel數據中心(云計算)和物聯網營收增速分別為7.85%和14.80%,遠超過傳統PC客戶端業務增速2.14%,Intel數據中心及物聯網營收占比不斷走高,云服務及物聯網業務成為Intel驅動營收增長的主要因素。Intel數據中心營收占比從2014年Q2的24.80%提升至2016年的29.12%,物聯網營收占比從2014年Q2的3.84%提升至2016年的4.46%。無人駕駛解決方案的龍頭Mobileye,受ADAS系統(主要為EyeQ3/4芯片)強勁需求驅動,2015年實現營收2.41億美元,2011-2015年營收年復合增長率高達65.90%,業績增長極為強勁。
3.商業模式
目前,海外市場人工智能商業模式漸進清晰。Veritone正式向美國證判交易委員會提交IPO招股書,計劃融資1500萬美元,有望成為美國第一家上市的AI公司。該公司的AI系統包含Google、IBM、微軟等40種不同類型的引擎,通過分析非機構化音頻、規頻數據、人臉識刪、情感分析、地理定位、翻譯等功能,最終提供可行性情報服務,輔助商業決策。歐美市場人工智能領域商業模式逐漸清晰,投資機會已經明確。計算機科技的都是伴隨著硬件不軟件共同進步,人工智能也不例外。
4.資產結構
雖然包括亞馬遜、Google、BAT在內的多家互聯網巨頭都已重磅投資AI市場,但在資產結構方面,該行業依舊是依賴于技術與服務的輕資產布局。
5.監管/規范
國際方面,特朗普時代,側重保全工人崗位,海外科技巨頭AI研發遭受抑制風險;美聯儲加息在即,AI產業融資進程受阻風險;AI應用推廣不及預期風險;芯片、算法研發遭遇未知障礙風險;基礎層、技術層變化巨大,應用層難以適應風險;國內企業使用國際開源平臺,無自身核心競爭力,產品嚴重同質化風險。
國內方面,日前,工業和信息化部聯合國家標準化管理委員會、科技部、公安部、農業部、國家體育總局、國家能源局、中國民用航空局等部門發布了《無人駕駛航空器系統標準體系建設指南(2017—2018年版)》(以下簡稱《指南》)。下一步,工業和信息化部將會同相關部門進一步推進無人駕駛航空器系統標準體系建設工作,以標準引領和促進無人駕駛航空器系統產業發展。
6.技術
AI可分為基礎層、技術層和應用層,基礎層為AI芯片,技術層為算法平臺,應用層是AI向各傳統行業滲透應用。隨著科技巨頭相繼開源AI算法平臺,AI開發技術門檻極大幅度降低,AI逐步走向大眾化。
借鑒先生在大課中提到的SMART模型,對銅加工產業進行分析如下:
1、scale(產業規模):根據有色金屬工業協會的統計數字,2016年國內銅加工總量在1800萬噸左右(不包含電解銅冶煉)(一般會比實際水平略高)。借鑒之前做過的圖表(數據未更新),2006-2014年國內銅材產量年均復合增長率為15.57%;雖然最近兩年受去產能政策影響,同比增速有所下滑,但行業整體規模仍呈現穩定增長。因此,不考慮銅價波動的影響,僅考慮國內市場,銅加工行業是一個可以達到萬億規模的大產業。
2、產業結構(structure):國內銅加工行業是一個較為分散、類似完全競爭的市場,并未出現大型的跨國寡頭壟斷企業。我公司銅加工總量在國內排名第一,也僅為60-70萬噸,市場占有率僅為4%左右;同行業上市公司,海亮股份年加工量在30萬噸左右,并計劃到2020年產能翻一倍;博威合金年加工量在12萬噸上下,楚江新材年加工量在15萬噸左右等。橫向來看,銅加工上市公司紛紛計劃擴產,利用行業兼并重組的計劃擴大產能、搶占市場份額。因此,銅加工行業目前仍是散亂的產業結構,未來一定會出現幾個真正的寡頭壟斷企業。
3、盈利模式(model of business):銅加工行業的盈利模式比較簡單,采用“銅價+加工費”的形式,銅價由下游客戶承擔,公司只賺取加工費用,不同產品技術含量不同,因此加工費差異也比較大。博威合金在高端銅合金棒材方面屬于業內領先地位,相對加工費就會高于普通產品。因此,對銅加工企業來說,未來要想獲得高于行業平均水平的毛利率,必須在科技研發、技術更新上做文章。
4、資源或資產分布(assets):銅加工產業是一個典型的重資產行業,是一個勞動密集型與資金密集型相結合的產業,主要分布在長三角和珠三角兩個區域,其中浙江省和廣州省是其中代表,浙江省年銅加工能力在400萬噸左右,占國內市場的25%-30%;廣州主要因為白色家電集群較多,像空調美的、格力(銅管)、接插件的開關企業(銅板帶)等,因此配套銅加工企業也較為發達。此外,國內電解銅采購主要是上海期貨交易以及長江有色網;廢雜銅主要在佛山交易,也導致兩地較其他地區更具備原材料優勢。銅加工行業本身是一個受運輸半徑限制較為明顯的產業(運輸成本過高將嚴重擠壓毛利空間),也導致長三角、珠三角呈現出明顯的集群特征。
5、行業規則和慣例(rule):銅加工行業由于毛利率低、風險高的特點,一般在賬期方面控制嚴格,雖然不同產品、不同客戶會有所差別,但整體與其他行業相比,應收賬款周轉率較高。之前,國內銅管領軍企業金龍銅管因為擴張速度過快,同時為搶占試產份額賬期不斷放長,最終導致資金鏈斷裂,之前數據顯示其資產負債率在95%左右,今年被國企平煤神馬集團并購。
6、法律與監管(regulation):銅加工行業主要受國家發改委、工信部監管,并且近幾年環保部的環保督查對行業影響較大。地方政府對企業的環保要求越來越高,要求的環保投入越來越大,對之前野蠻生長的一些小散亂企業造成很大沖擊,浙江省關停的小散亂企業數量眾多,相對來說對規模型、規范型企業帶來利好,可以迅速擴大市場份額。近兩年,尤其是今年上半年,規模型銅加工企業的經營業業績迎來大爆發。
7、技術——壁壘、創新、更替(technology):銅加工行業是一個重資產行業,單臺連鑄連軋設備的引進價格在人民幣1億元以上,因此行業進入的門檻主要體現在資金實力;同時,與其他行業相比,銅加工行業毛利率較低,相對吸引力較差,投資者進入意愿不強,國內目前的銅加工企業基本都是在上世紀90年代左右進入該行業,并經過原始積累形成如今的規模。另外,高端銅加工產品在技術上要求較高,需要長時間的積累以及研發的投入,行業存在著較高的技術壁壘。
8、結論:(1)銅加工行業是一個大的產業,而且并不是像大家所想像的產能嚴重過剩行業,行業目前是結構性產能過剩問題,高端銅加工產品差量嚴重不足,主要靠進口。未來,行業的市場集中度會上升,并誕生幾個大型的跨國銅加工企業。
(2)銅加工行業未來要往高端制造方向發展,主動淘汰、置換落后產能,走科技研發、技術創新之路;未來,行業的競爭將集中于幾個龍頭企業之間的競爭。
(3)兼并重組未來將在銅加工行業頻繁發生,依靠內生式發展已遠遠不能滿足企業擴張的步伐。
我想用先生提的產業分析“SMART”模型對我所從事的行業進行一個梳理。
1、規模
我從事商品期貨研究和交易工作。從產業定位來看,屬于資產管理行業中的細分領域期貨資管。從國外經驗來看,資管行業的發展與經濟發展和居民收入有直接的關系。改革開放以來,我們經濟大體經歷了三個階段:改革之初到1992年,1992年到2002,2002年至今。尤其是2002年以來,人均GDP和人均可支配收入經歷了快速的增長。截至2016年,國內人均GDP為53980元,是2002年的將近6倍;人均可支配收入為33616元,是2002年的5倍
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