体育健康解决方案行业发展基本情况分析.docx

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1、体育健康解决方案行业发展基本情况分析一、整合营销传播（一）整合营销传播的含义1992年，全球第一部整合营销传播（IMC）专著整合营销传播在美国问世，其作者是美国西北大学教授唐舒尔茨及其合作者斯坦,利田纳本、罗伯特，劳特朋。唐E.舒尔茨关于整合营销传播的定义是：“整合营销传播是一种战略性经营流程，用于长期规划、发展、执行并用于评估那些协调一致的、可衡量的、有说服力的品牌传播计划，是以消费者、客户、潜在客户和其他内外相关目标群体为受众的”。按照乔治贝尔奇和迈克尔贝尔奇对唐E.舒尔茨定义的理解，“整合营销传播是一种战略性的商业流程，用来规划、开拓、执行和评估具备可协调、可测量、具有说服性和持续性的品

2、牌传播（沟通）计划，该计划的目标是建立与消费者、中间商、潜在消费者、雇员、合作伙伴及其他相关的内部和外部的目标受众的沟通，产生短期的收益回报，并建立长期的品牌与股东价值”。美国广告公司协会（4As）定义：“整合营销传播计划的概念，是指在评估如大众广告、直接反应广告、销售促进以及公共关系等多种传播工具的重要作用时，更充分认识到将这些工具综合运用所带来的附加价值，即整合运用后所带来的信息的清晰度、持续性和传播影响力的最大化”。可见，整合营销传播理论的内涵是以消费者为核心，综合、协调使用各种传播方式，以统一的目标和统一的传播形象，传递一致的信息，实现与消费者沟通，迅速树立品牌在消费者心中的地位，建立

3、长期的关系，更有效地达到品牌传播和产品销售的营销目标。亦即，整合营销传播是整合各种促销工具，如广告、人员推销、公关、销售促进、直复营销等，使其发挥更大的功效的活动过程。（二）整合营销传播中受众接触的促销工具整合营销传播的一个关键因素是营销企业必须了解各类沟通或促销工具，并知晓如何使用它们来传递公司或品牌信息。这就客观要求营销企业必须明晰每种消费者能够接触到的促销工具与目标受众沟通时的价值所在以及它们如何能够形成一个有效的整合营销传播方案。（三）整合营销传播计划过程在制定整合营销传播策略的过程中，营销企业需要结合各种促销组合要素，平衡每一个要素的优势和劣势以产生最有效的传播计划。可以说，整合营销

4、传播管理实际上就是与目标受众进行有效传播的过程，包括策划、执行、评估和控制各种促销组合要素。整合营销传播方案的制定者必须决定促销组合中各要素的角色和功能，为每种要素制定正确的策略，确定它们如何进行整合，为实施进行策划，考虑如何评估所取得的成果，并进行必要的调整。营销传播只是整体营销计划和方案的一部分，因此必须能够融合其中。二、计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神

5、经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破，部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面，深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果，在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。2015

6、年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，计算机视觉技术得到显著进步。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。三、体育健康计算机视觉行业概况随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，体育产业尤其是体育服务业快速发展。根据国家统计局发布的全国体育产业总规模和增加值数据公告数据显示，2015年至2019年，我国体育产业总规模由17,107亿元增长至29,483亿元，年均复合增长率为14

7、.6%；除体育用品及相关产品制造与体育场地设施建设以外的体育服务业总规模由5,714亿元迅速增长至14,930亿元，年均复合增长率达到27.1%,占体育产业总规模的比重由33.4%逐年上升至50.6%o关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见，提出到2025年我国体育产业总规模超过5万亿元的发展目标。人工智能技术在体育领域的首先应用于竞技体育中，其在运动员的评估选拔、身体监测、训练反馈、伤病预防以及战术制定与赛事预测等场景中的作用日益显著。此外，人工智能与全民健身相融合，通过算法与智能化硬件帮助用户制订科学化、针对性的健身指导，受到了用户的广泛认可。根据国家统计局发布的体育产业统计分类（20

8、19），评估监测、运动理疗、科学健身指导等服务归为体育健康与运动康复服务，属于体育服务业中的其他体育服务。2019年，我国的其他体育服务规模达到1,700.2亿元，同比增长23.5%,占体育产业总规模的比重上升至5.8%o2019年9月，关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见，以积极实施全民健身行动，推动体育产业成为国民经济支柱性产业，并提出推动智能制造、大数据、人工智能等新兴技术的应用。目前人工智能技术在我国体育健康领域的发展尚处在起步阶段，未来在国家相关政策的支持下，以庞大体育产业为基础，以人工智能技术为驱动力的智慧体育健康将迎来快速发展。四、计算机视觉行业面临的挑战（一）

9、高水平专业人才相对缺乏人工智能是高度知识密集型产业，涵盖业务领域较为广泛，专业性较强，技术研发以及生态构建需要大量高水平的专业人才。尤其是近年来我国人工智能蓬勃发展，行业企业对A1.技术专家、算法与数据工程师、业务领域专家等人才的需求更为迫切。我国高度重视人工智能人才培养，根据中国人工智能学会中国人工智能发展报告（2019-2020）数据显示，截至2019年底全国已有超过40所高校成立了人工智能研究院或学院，215所高校设置了人工智能本科专业。但是，与美国等人工智能人才强国相比，我国人工智能专业人才仍较为缺乏，人才培养较行业需求而言相对滞后。因此,高水平专业人才相对缺乏，成为我国人工智能行业发

10、展面临的主要挑战。（二）各层面市场竞争趋于激烈在基础层面，我国人工智能行业企业在芯片、传感器、开源框架等方面主要面临着英伟达、谷歌、亚马逊等国际科技巨头的激烈竞争。在技术层面，拥有计算机视觉、智能语音、自然语言处理等核心技术的人工智能企业与阿里巴巴、腾讯、百度等国内科技巨头的竞争同样较为激烈。在应用层面，在城市管理、金融、商业等领域，人工智能企业也面临着传统行业龙头企业与大型设备供应商的市场竞争。随着人工智能的不断发展，技术、市场等方面竞争可能进一步加剧，行业企业的持续发展与经营业绩面临一定挑战。（三）人工智能治理有待完善目前，人工智能在全球范围蓬勃发展，其为各行各业赋能并带来更多便利、更高效

11、率的同时，也面临着一定的数据安全、隐私保护、权利保障等问题。我国积极推动人工智能有效治理，科技部等部门组织成立了新一代人工智能治理专业委员会，以进一步加强人工智能相关法律、伦理、标准和社会问题研究，并于2019年发布新一代人工智能治理原则发展负责任的人工智能，提出公平公正、尊重隐私、开放协作、敏捷治理等八项原则。2021年9月1日起实施的中华人民共和国数据安全法在鼓励数据依法合理有效利用，促进以数据为关键要素的数字经济发展的同时，对规范数据处理活动与保障数据安全等提供了法律依据。总体来看，人工智能治理具有较高的复杂性、系统性，全面、有效的治理模式尚有待进一步完善。五、计算机视觉行业在新模式方面

12、的发展情况和未来发展趋势作为战略性新兴产业，人工智能的商业模式还在不断摸索与丰富,尚未形成定局。目前，城市管理、金融、零售等成为人工智能的重要应用领域，商业模式主要以项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、A1.oT设备销售、算法授权许可费等多种模式并存。根据iResearch预判，未来我国人工智能行业将分化为两条路径:一是沿着企业服务的道路，成为专业级工具的提供者、智能转型困境的处理者；二是直接切入最终用户，走核心圈辐射生态圈的道路，成长为智能经济时代的主流企业。六、人工智能市场规模随着人工智能技术的不断进步与发展，部分技术进入产业化发展阶段，智能应用已成为当前及未来较长发展周期的核心要

13、义。与此同时，人工智能正与生产生活的各个领域相融合，有效提升各领域的智能化水平，在带动新产业兴起的同时也为传统领域带来变革机遇，从而拥有极为广阔的市场前景。2019年，我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1,088.6亿元和3,821.5亿元，预计至2025年将分别达到4,532.6亿元和16,648.3亿元，年均复合增长率分别为26.8%和27.8%o七、计算机视觉在新产业、新业态方面的发展情况和未来发展趋势近年来，计算机视觉、智能语音、生物特征识别等多种人工智能关键技术不断进步，并从实验室走向应用市场，在赋能传统产业智能化发展的同时催生出了诸多新产业、新业态。由于数据、技术、应用基础等

14、方面的差异，人工智能在各领域的应用广度与深度不尽相同。但整体来看，人工智能产业化迈出了实质性步伐，社会经济活动的主要环节都已能够看到人工智能的应用。目前我国人工智能在金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，行业主要客户也主要来自领域。其中，城市管理和运营的市场份额接近50%,成为推动我国人工智能行业发展的重要动力。在计算机视觉方面，由于人类70%以上的信息获取依靠视觉，而各领域模仿人类视觉均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息，因此计算机视觉在城市管理、金融、互联网、零售、交通、医疗、工业等诸多领域拥有广泛应用，并在人

15、工智能中占据重要地位。八、计算机视觉简介根据国家标准化管理委员会指导编制的人工智能标准化白皮书（2018版），计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。根据解决问题的不同，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。从功能来看，根据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布的2019年人工智能发展白皮书，计算机视觉主要功能包括图像获取、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理等。九、市场细分战略的产生与发展市场细分是1956年由美国营销学者温德尔，斯密于产品差异和市场细分一一可供选择的两种市场

16、营销战略一文中，在总结西方企业营销实践经验的基础上提出的。市场细分不单纯是一个抽象理论，而且具有很强的实践性，顺应了第二次世界大战以后美国众多产品市场转化为买方市场这一新的形势，是现代企业营销观念的一大进步。从总体上看，不同的市场条件和环境，从根本上决定企业的营销战略。市场细分理论和实践的发展经历了以下几个阶段。（一）大量营销阶段早在19世纪末20世纪初，即资本主义工业革命阶段，整个社会经济发展的中心和特点是强调速度和规模，市场以卖方为主导。在卖方市场条件下，企业市场营销的基本方式是大量营销，即大批量生产品种、规格单一的产品，并且通过广泛、普遍的分销渠道销售产品。在这样的市场环境下，大量营销的方式降低了产品的成本和价格，获得了较丰厚的利润。企业没有必要研究市场需求，市场细分战略也不可能产生。（二）产品差异化营销阶段20世纪30年代