智能醫療的市場分析精選(九篇)

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第1篇：智能醫療的市場分析范文

英國研究公司Visiongain聲稱，今年可穿戴式設備市場的產值將達到46億美元，未來5年內會“出現爆炸式增長和很高的采用率”。瑞士信貸發表報告預測稱，在蘋果和Google拉動下，未來2-3年，可穿戴設備市場規模將由目前的30億-50億美元增長至300億-500億美元。美國科技智庫ABI咨詢公司（ABIResearch）則估計，2014年全球可穿戴設備的年出貨量會突破1億臺大關，5年之內會突破3億臺，到2018年可穿戴設備的年出貨量將達到4.85億臺。用于運動和健康的可穿戴設備2017年的市場將達到近1.7億臺，年增長率41%。美國Forrester市場調研公司研究認為五大軟件平臺是主要的增長對象，即：Apple，Google，Microsoft，Amazon和Facebook。這些權威市場分析公司預計的結果樂觀，反映了可穿戴設備總體趨勢良好。

隨著全球可穿戴設備市場逐漸興起，中國可穿戴設備市場也將迎來高速增長，并將逐漸成為全球可穿戴設備市場的核心。可穿戴設備在國內也將逐漸成為市場熱點。

艾媒咨詢（iiMedia Research）預測，到2015年中國市場可穿戴設備市場出貨量將超過4000萬部，市場規模將超過100億元，達到114.9億元。隨著可穿戴設備市場的逐漸升溫，可穿戴設備在醫療領域也將取得快速發展，并且人們對于自身健康的重視度增加，可穿戴移動醫療設備市場規模將不斷擴大。2012年，中國可穿戴便攜移動醫療設備市場銷售規模達到4.2億元，預計到2015年這一市場規模將超過10億元。？目前市場中，可穿戴計算設備眾多，其最根本的特點是體積小、可以穿戴在身體上，如手表、腕帶、眼鏡等；有些可穿戴設備可嵌入到服裝中，如襯衫、鞋子、襪子等。 可穿戴設備可以掛在人體的不同部位上，包括頸部、手腕、手臂、耳朵或胸部，配置了傳感器或是屏幕，可以通過藍牙、Wi-Fi等通訊手段與智能終端設備保持通信，或是與其他可穿戴計算設備實現數據信息的交換。未來，可穿戴設備的信息獲取還將可以通過語音虛擬助手與互聯網上的各種設備進行交互。

目前市場上主要的可穿戴產品形態各異，并極有可能成為繼電視、電腦、手機之后的“第四平臺”，甚至成為“第四金礦”。可穿戴設備實際上就是一個可穿戴計算設備，是可移動計算設備的進一步應用和發展。IT技術發展和應用，逐步走的是由大型機―PC―移動PC再到平板和智能手機的路線，發展的路徑本質是由計算設備逐漸移動化、小型化，直至可穿戴設備產生。這是整個IT技術發展的體現，也是移動互聯網的應用體現，也是物聯網發展的一個路徑。物聯網的本質是物物可以互聯，未來物物還可以計算，可以傳遞，而可穿戴設備就是一個物物從可計算、移動計算、到物物可實現信息傳遞、物物相聯的突破路徑。可穿戴設備最重要的功能就是感知和獲取信息，同時具有一定的計算功能，借助于移動網絡，實現遠距離信息傳遞，與外部服務器構成物物相聯和大型智能計算的閉環。可穿戴式設備成了用戶手里擔當大部分輸入輸出任務的主要設備。智能手機成了連接到互聯網的服務器。

上世紀IT技術的發展主要反映在微處理器的優勢上，本世紀初的前十年反映在網絡的優勢上，而在移動互聯網方面人的優勢將重新得到重視。可穿戴設備計算將重新以人為中心，構建人的信息反饋和控制系統，帶來全新的人-機關系的變革，促成人-機緊密結合與協同的新型關系。這種新型關系是通過各種創新材料和結構的應用使得可穿戴計算系統包含的各種傳感、計算處理、通信、交互等功能得以微型化和模塊化，并以附著或植入等方式部署在人體或織物上，相互之間通過通信協議標準進行體域內和體域外的數據通信，建立其身體傳感網絡，其具備了良好的對人體生理、運動、行為等狀態以及人所處的多種變化場景的感知能力。

以健康應用為重點的設備將成為未來市場的重要先行者其中，身體傳感網絡與可穿戴傳感系統，是可穿戴計算在健康領域的重要研究方向，主要支持對人的感知能力的增強、環境增強、個人參數獲取和自然人機交互，這需要從底層建立支持富傳感特征的可穿戴計算體系構架和網絡。

可穿戴設備在移動計算的感知增強、智能增強、體能增強和環境增強支持下，使得人能夠更加積極和理性的參與社會化組織的合作和競爭關系中去，引發更大量和頻繁的“人―人”、“人―群組”和“群組―環境”非線性相互作用，將促進具有典型“整體涌現性”、“自發性”和“自下而上”特征的可穿戴群體智能的出現。因此探索該智能形式影響下新形態的社會組織方式和結構，研究實現個人行為識別和挖掘、人機閉環中的信息增益策略，維護可穿戴群體智能的涌現性基礎；研究基于可穿戴社區等創新組織結構，構建復雜適應系統，提高復雜任務執行能力和開放環境應對能力等具有重要的現實意義。

可穿戴設備的計算一種前瞻的計算模式，是“以人為本”、“人機合一”理念的產物。發展到今天，可穿戴設備已經取得重大進展。其表現為可穿戴計算系統或終端的多種形態的出現，在功能上，可穿戴可以與手機應用互動、查看電話、短信、郵件、天氣和諸多社交網絡動態，可以用于體育訓練測試，可以用于醫療保健和醫療類，還可以延伸到衣服和飾品等健身和健康護理類，甚至工業和軍事用途等等。其創新在于：更多地強調用戶在工作空間、生活空間活動時，能得到信息空間和多人協作的支持，突出對人的感知和智能的增強，即人機交互和協同。

可穿戴的設備的核心在于對人的信息數據的采集、計算、反饋，以及最終對人的行為的改發。其真正意義，在于這些設備要比手機這樣的終端更加融入人體和人的生活，是生活的一部分。

第2篇：智能醫療的市場分析范文

到1997年為止，自由軟件運動已經取得了相當大的成功。那時正值互聯網迸發前夜，自由軟件的概念也已經從深入民心發展到了華爾街，面臨著巨大的商業機會。此時部分自由軟件支持者開始強調自由軟件的開發模式，其代表人物是Eric Raymond。Eric提出大教堂與大集市的軟件開發模式。他提出的開源軟件的概念，得到了眾多企業經營者和開發人員的認同，結合開源理念的商業項目也開始逐漸綻露頭角，很多公司和個人開始探索開源的商業模式。目前已經有很多商業模式經過實踐檢驗獲得成功。嵌入式模式是應用最廣泛也最富潛力的模式，尤其在中國這種盜版泛濫的市場。

開源對于有效組織群體智慧，降低開發成本和快速建立用戶群等方面，都具有獨特的優勢。開源是一種高效，節約的高生產力模式，開放的源代碼可以增加項目的透明度，降低開發風險，協同合作的機制使眾多自愿者們在項目的發展過程中與項目本身建立起感情，形成一個社區，同時這些項目參與者也將為市場推廣帶來良好口碑，成為潛在的用戶或者合作伙伴。

嵌入式系統是以應用為中心，以計算機技術為基礎，并且軟硬件可裁剪，適用于應用系統對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統。PDA、機頂盒、游戲機、交換機、路由器、數控設備或儀表、汽車電子、家電控制系統、醫療儀器、航天航空設備等都是典型的嵌入式系統。嵌入式模式實質就是實現軟件和硬件一體化，做一個整體銷售，也就是銷售設備化了的軟件。

對硬件制造商而言，隨著競爭的普及，市場壓力迫使硬件公司開發并維護軟件，實現硬件的增值；但是自己軟件本身的開發維護成本很高，或是采用第三方軟件時授權費又特高，這時他們就采用開源軟件，或對開源軟件進行二次開發以節約成本。這種模式為大型公司廣泛采納，比如 IBM 、HP等服務器供應商巨頭，通過捆綁免費的Linux 操作系統銷售硬件服務器。

近幾年來，市場對袖珍信息終端需求的持續增長，在移動智能終端領域，于Symbian、WinCE相比，嵌入式Linux操作系統由于代碼開放和強大的網絡功能，越來越受到手機廠商青睞。MOTOROLA的智能手機采用Linux操作系統。其E680是成為中國市場上為數不多的幾款可以與S60機型抗衡的智能手機，而E680在中國的暢銷也直接印證了Linux的受認可程度。三星SCH－I819雙模手機（支持GSM和CDMA網絡）采用MIZI Linux系統。

開源所帶來的無須授權費、靈活性和針對性方面的優勢，使得Linux被許多新興的智能手機廠商作為了自己產品的操作系統首選。海爾推出的N60智能手機即是采用Linux，而同樣采用Linux的智能手機還有被列入863計劃的中興e3。

智能家居是未來社會發展的主流方向。其基本設想框架是：家庭內各種智能家電通過家庭網關，與Internet連接，用戶可以通過Internet對各種智能家電進行控制，從而實現家居生活的真正智能化。海爾成功將嵌入式Linux系統應用于網絡微波爐，該產品已經在歐美及中東地區正式銷售。網絡微波爐具有傳統家電不具備的故障自動診斷和反饋、遠程集中控制、重要信息存儲、遠程信息查詢等功能。

華為、中興等很多網絡設備廠商也采用這種模式將Linux、FreeBSD等開源系統剪裁后固化在防火墻、路由器產品中。今后幾年內，路由器、交換機，家庭網關設備等都將是開源操作系統的天下。

對新興創業公司而言，利用開源軟件可以有效降低創業的初期成本。在傳統科技公司中，一個產品從立項，組織團隊，招聘人員，到調撥資金，市場分析，整個過程耗費巨大的人力物力。而采用開源軟件后，公司需要做的，設計針對應用的硬件，對現有開源軟件進行二次開發，針對特定應用場合進行修改，然后對軟件進行固化。初期成本可以降低很多，這樣整個嵌入式產品成本會降低。

第3篇：智能醫療的市場分析范文

目前國內外信息挖掘的研究主要是以知識發現的任務描述、知識評價與知識呈現為主線，以基于各種理論的有效知識發現算法研究為中心，以及更加廣泛的應用研究為主要特點。

結構化數據挖掘技術的研究較為成熟，主要集中在算法的適應性、擴展性和魯棒性的研究上。圍繞統計學方法的數據挖掘算法的研究一直受到關注，用于在具有先驗知識的情況下的不確定知識發現。關聯規則知識發現算法是眾多的應用研究的基礎，研究工作集中在算法的改造以及可擴展性和普適性的研究上。序貫模式是R.Agrawal提出的重要的數據挖掘方法。包括單一的概念層次，多概念層次的序貫模式的研究。在不同的概念層次發現序貫模式是十分有價值的。

神經網絡是目前常用的數據挖掘技術，廣泛應用于分類、聚類、預測建模和混沌模式的知識發現。基于概念格理論的知識發現的理論研究和應用近年來受到重視。復雜類型數據的知識發現是目前國內外知識發現領域的研究熱點。空間數據是指同占有一定空間的對象的相關聯的數據。空間數據挖掘方法主要包括空間分類和空間趨勢分析。

文本挖掘用于基于文本信息的知識發現。文本挖掘是利用智能算法，并結合文字處理技術，分析大量的非結構化文本源，抽取或標記關鍵字概念，文字間的關系，獲取有用的知識和信息。其關鍵在于文本內容的量化表征。多媒體數據的知識發現的研究主要是特征的抽取。在音頻數據挖掘中Fourie變換等用于抽取不變性特征。相應的知識發現方法包括學習矢量量化和多層感知器等神經網絡方法。

信息挖掘的理論研究表現出多學科的交叉和多種技術方法的融合及信息挖掘的泛化和統一的特征。知識發現技術逐漸滲透到復雜非線性系統，如社會科學、生物信息科學、商業與金融領域、地震和氣象學等領域的信息處理之中。復雜性系統的信息過程表現出顯著的非線性動力學特征。

3信息挖掘是商業信息處理技術的關鍵

商業領域中的海量歷史數據與實時數據和廣泛的應用需求為信息挖掘的應用和發展提供了一個廣闊的空間。信息挖掘與已有信息系統和人工智能技術相結合，為商業與金融數據的分析處理提供了重要的工具和理論方法。這些理論和工具已經被用于解決金融與商業領域的以下各類問題：信用等級的評估；金融和經濟預測；證券價格變動的預測；破產和銀行倒閉預測；惡性透支和商業欺詐甄別；證券的投資選擇和分類；商業行為分析以及銷售與客戶關系分析等。

在金融與商業領域中，信息挖掘技術的應用表現為范圍上的延拓和層次上的深化以及多種技術方法的整合。利用文本挖掘，可以從Internet上的成千上萬的與金融相關的Web網頁中獲取全球金融市場的實時數據、與金融市場相關的市場、宏觀經濟環境、政策和法規等消息、進行金融分析報告等。利用數據挖掘技術對分布于全球的市場消息和信息的處理來預測全球市場的主要股票指數,并對全球主要外匯交易市場貨幣交易率的未來走勢進行預測和決策分析。

從細微和難懂的數據中識別、發現和抽取各類知識和規律。這樣的商業分析每天都在發生：營銷管理人員需要為某種產品進行目標市場分析；同時他們要求知道購買競爭對手產品的客戶規模、潛在客戶對優惠券的相對接受能力、競爭對手的產品在零售商店中陳設的位置、下一個商業周期中對自己的及競爭對手的產品需求預測，等等。基于信息挖掘的商業與金融信息處理技術的價值在于能夠為使用者提供從數據集合中發現新關系的能力。極大地加強戰術和戰略決策以及決策過程的精確性。

第4篇：智能醫療的市場分析范文

日前，英特爾宣布聯手三星、博通、戴爾、Atmel和風河系統（Wind River）等公司，共同創立開放互聯聯盟（The Open Interconnect Consortium，簡稱OIC），旨在為諸如溫控器、智能電燈等互聯網設備建立統一標準和認證。英特爾軟件和服務集團總經理道格?費舍爾（Doug Fisher）就此指出，“互聯網的崛起和最終成功取決于設備和系統能夠安全、可靠地互聯和共享信息，這需要基于真正開放的行業標準上的通用架構。我們創建這一新聯盟就是為了應對物聯網互通性的挑戰，促進生態系統發展，而不只局限于一家公司的解決方案。”

業界普遍認為，英特爾此舉意在挑戰高通等公司在之前成立的AllSeen Alliance聯盟。就在不久前，微軟宣布加盟AllSeen Alliance聯盟，由此成為該聯盟的第51個成員。而高通高級副總裁羅伯?錢德霍克（Rob Chandhok）也表示，“一個全行業的分享平臺好過各自為戰，我們不希望互聯網的‘兩大標準之戰’在物聯網領域重演。”

實際上，智能家居領域已成為IT巨頭們爭奪的新熱點。除英特爾、高通領導的兩大聯盟，蘋果在其全球開發者大會（WWDC）上推出了HomeKit智能家居平臺，Google更斥資32億美元收購智能家居產品制造商Nest，并與美國家電巨頭惠而浦和燈泡廠商LIFX等公司進行合作。與此同時，AT&T、思科、通用汽車和IBM等產業巨頭組成的工業互聯網聯盟（Industrial Internet Consortium，簡稱IIC）也在市場上跑馬圈地。

另據市場研究公司Juniper相關數據顯示，2013年全球智能家居市場規模為330億美元，較2012年的250億美元增加32%。該機構還預測，2018年全球智能家居市場規模將達710億美元。智能家居領域正在迎來發展的春天。

后來者的野心

如果對英特爾的印象還局限于移動互聯網時代動作遲緩的PC芯片大佬，那就大錯特錯。

今年1月，在拉斯維加斯的全球消費電子展（CES）上，布萊恩?科再奇（Brian Krzanich）首次以英特爾CEO身份向市場宣布了英特爾在智能可穿戴設備領域的系列新產品計劃，其中包括專為可穿戴設備設計的新芯片Edison。

據科再奇介紹，這塊基于22納米技術的芯片，不僅內置WiFi與藍牙連接功能，并擁有靈活可拓展I/O功能，支持Linux和開源軟件，適用于超小型和低功耗的廣泛物聯網設備、智能消費產品以及可穿戴設備。

2個月后的世界頂級ICT廠商盛會――CeBIT 2014上，英特爾副總裁兼EMEA（歐洲、中東和非洲）地區總經理克里斯蒂安?莫瑞斯（Christian Morales）向業界透露了公司在智能家居網關領域的進展――一款以1.2GHz Puma 6 Atom為基礎，可同時運行包括家居自動化、家居保安、娛樂以及能源效率在內的四個服務器的網關即將面世。

另據美國汽車制造商福特汽車透露，他們如今正攜手英特爾共同推進Project Mobii項目，雙方將在該項目上詮釋未來個性化車載和Mobile Interior Imaging技術等功能，使車內體驗更加安全和個性化。

“如果英特爾能在移動革命時代有這種積極性，現在的市場格局可能就是另一番景象了。”一位不愿透露姓名的國內行業分析師向《IT時代周刊》私下表示。他還認為，英特爾今天的努力正是對錯過移動互聯浪潮的補救。

正如科再奇在上任之初表示，“我們把公司已有的幾項優質業務進行了整合，也打算加大這一整合力度。而所有的努力將會使‘物聯網’在公司戰略當之無愧成為一個首要重點。”

事實上，這也是“開放互聯聯盟”的發展重點。據英特爾方面介紹，OIC的首個開源代碼將針對智能家居與辦公解決方案，包括遠程控制與消息通知等功能。“今后，坐在家里動動手指，便可輕松自如地遠程控制各種家用系統；在會議室里，員工與訪客能夠安心通過電腦或手機屏幕，進行實時交流與互動。”該描述正是當下人們對智能家居的典型設想。

這并不是英特爾的最終目標。根據道格?費舍爾的說法，“開放互聯聯盟將圍繞互聯網產品的安全問題及AllSeen聯盟無法解決的問題進行處理。”矛頭直指移動芯片巨頭高通――這個顛覆英特爾在芯片領域地位的“罪魁禍首”。

站隊進行時

根據標準普爾500排行，高通在去年8月超過英特爾成為美國第29大企業。當時，高通市值1138.2億美元，英特爾為1118.5億美元。

20億美元的差距，除了意味著業界對移動市場前景的認可度超越PC，對英特爾來說，更意味著它的主要競爭對手已從傳統的AMD變為高通。這亦是英特爾前任CEO保羅?歐德寧（Paul S. Otellinii）的觀點。

作為英特爾“認證”過的競爭對手，高通在智能家居領域已經先邁出了一步。2013年底，高通發起旨在“實現家庭、醫療保健、汽車、教育等行業的跨設備互聯”的AllSeen Alliance 技術聯盟。該聯盟以高通在2011年推出的近距離P2P通訊技術AllJoyn為基礎，截至目前已有LG、夏普、松下等家電廠商，以及硅圖像（Silicon Image）、思科、TP-LINK和HTC等IT企業成員，合計有51名成員 。

更值得一提的是，該聯盟已經成功開發出包括音箱、燈具、煙霧探測器，甚至嬰兒床等可以連網的設備，且AllSeen聯盟認證的產品之間還實現了互聯互通，互相操作。另外，高通于去年9月推出了可連接組成物聯網設備的QCA4002 和 QCA4004 網絡平臺。“新成立的OIC需要花些努力才能趕上了。”有分析人士指出。

除了應付以高通為首的AllSeen聯盟，英特爾還要提防OIC聯盟內的“出墻”行為。

據外媒報道，在加入OIC一周后，三星又宣布加入Nest 推出新智能家居無線網絡協議 Thread。據悉，Thread聯盟囊括了三星、ARM、飛思卡爾和美國芯科實驗室（SiliconLabs）等企業。此外，還有智能電扇制造商BigAssFans和電子鎖制造商Yale。

在分析人士看來，“移動互聯網領域，無論ARM還是Nest底氣都比英特爾足。”眾所周知，ARM一直占據著移動處理器架構的主導地位，而Nest的靠山更是大名鼎鼎的Google。

或者正是意識到自己在移動領域的不足，除了成立OIC，英特爾也加入了美國最大通訊公司AT&T牽頭的工業互聯網聯盟，至今該聯盟成員已超過50名，其中包括賽門鐵克、黑莓、華為、東芝等產業巨頭。

標準之爭

與過去壁壘分明的陣營不同，智能家居領域各大廠商顯得活躍得多，因為“很多公司希望確保無論結果如何都能站對隊”。分析人士告訴本刊記者。“物聯網正處于試驗階段，沒有人真正知道未來將會是一番什么樣的景象。”美國投資銀行Sanford Bernstein分析師斯塔西?拉斯貢（Stacy Rasgon）指出。

雖然瓶頸難以逾越，市場分析公司仍無一例外地對智能家居領域給出了“前景看好”的分析報告。奧維咨詢預計，到2020年智能電視滲透率將達93%，智能洗衣機、智能電冰箱、智能空調的滲透率將分別增至45%、38%和55%。Strategy Analytics智能家居戰略報告預測，到2018年全球智能家居市場總規模將達1000億美元。另一家市場調研公司IDC則預計，智能家居將成為一個萬億級市場。

不過，“這些產品還是需要一個標準，沒人會在買電視之前還要確認音響和它是否兼容。”斯塔西?拉斯貢說。從他的觀點來看，誰能成為標準的制造者和者，誰就能執智能家居之牛耳。因此，標準之爭成為各巨頭現階段競爭的焦點。

根據英特爾計劃，開放互聯聯盟將結合現有和新興標準，如WiFi、WiFi Direct、藍牙和ZigBee等無線傳輸協定建立單一方案，在互通不同市場的同時支持多個操作系統。Nest產品經理克里斯?伯洛什（ChrisBoross）則表示，Thread是一項具有安全和低功耗特點的網絡協議，相較Wi-Fi、NFC、藍牙或ZigBee，Thread更加適合連接智能家居產品。

面對各家企業的合縱連橫，一向閉關自守的蘋果，也不得不采取開放合作態度，將海爾、飛利浦、科銳（CREE），以及Marvell（美滿電子）、Honeywell（霍尼韋爾）等全球頂級制造商納入HomeKit的合作伙伴名單中。

第5篇：智能醫療的市場分析范文

關鍵詞：家庭；安全；監控

中圖分類號： TP277 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2017）03-63-2

1 家庭監控系統背景

1.1 發展背景

隨著現代信息時代的迅速發展，人口的快速流動，家庭監控系統是不可缺少的一種生活用品，市場前景非常客觀，并且未來會更加智能、方便、高效率。現在的家庭監控系統多數選擇安裝在出入通道或者門口向上的位置。有些選擇無線攝像機，可以在停電的時候工作，但是電池性能要非常好，還要經常檢查電池的電量，能確保攝像機正常工作。有線家庭監控系統需要專業的技術人員工作，攝像機很多采用夜視攝像機，在見度很低的夜晚也能看到圖像。一部分用戶會配置移動感應器，探測到只要有物品移動，就能發出聲光警報，但是缺點是σ恍┒物所觸發時發出誤報。目前有很多新型的感應器能在觸發前對移動目標的重量和大小進行判斷，很大程度減少了誤報的情況。現在的DVR無線家庭監控系統是大多數家庭的選擇，價格對于普通家庭也能消費起；性能也比較高，它的系統是有幾個發射器和一個接收器構成，發射器是嵌入在攝像機里，而接收器是接附在DVR或者監視器上，有線的系統也有相似的設置，但是靠線纜連接而不是無線的發射和接受。家人的生命財產安全有所保障，工作才能安心，家庭監控系統就能阻嚇闖入的歹徒，也能增強我們的安全感，家庭生活也會更加舒適，美滿。

1.2 發展歷史

1996年安迅士推出了世界第一臺網絡攝像機，這臺攝像機的動畫分辨率智能達到每秒一幀，需要17秒才能生成一個單鏡頭畫面，這臺網絡攝像機打響了模擬技術轉變的第一槍，奠定了現在遠程監控的基礎。現在的網絡攝像頭可以在每秒完成30幀的1080px高清捕攝，相比提高了600倍。在數字化的時代，家庭監控也會實現數字標準化，在技術方面，顯像管技術已經升級到CCD傳感和CMOS技術，未來CMOS和其他的新型技術將會成為主導力量，而新型的CMOS技術是要實現超高分辨率，促進第一臺Terapixel攝像機的誕生時采用的光學技術，而不是成像有局限性的傳感器。在過去的70年，一直是NTSC和PAL的模擬標準時代，現在高清電視（HDTV）走進我們的生活，高清畫面可以實現比較完美的監控，其中SMPIE標準可以確保幀速率、分辨率、色彩保真度和畫面寬高度比。針對于靜態圖像的像素數，移動成像需要更多的技術支持，所以數碼賣場推薦使用兆像素，而家庭則會推薦高清產品，網絡攝像機技術在1996年出現，存儲市場也因此打開，包括閃存和硬盤存儲技術，將會實現攝像機的隨機存儲，錄制高清分辨率視頻資料，長度可達到數周之久。

2 市場分析

當今中國有三億多家庭，而這三億多家庭中，真正有經濟實力的并且愿意安裝家庭安全監控系統的家庭占其中的一小部分，保守的有10%，也就是大約有3000萬戶家庭，這樣的市場相對而言已經非常客觀了，家庭監控系統還可以應用到社區型超市、商店可以安全防范，一套家庭監控系統，包括攝像機、存儲設備。顯示設備、路由器，平均需要花費2000左右，相當于一部中檔的手機，是絕大多數家庭可以承擔的。隨著產品的快速換代、更新、淘汰，最終產品的價格會越來越低，還有運營商對個人市場的不斷推動，會更有多的家庭自發主動的去使用家庭監控系統，以后家庭監控的系統業務在個人用戶市場發展潛力將可能與行業用戶市場平分秋色。中國科學學院自動化研究所的陳龍研究員表示家庭監控系統產品在歐美等發達地區相對比較受歡迎，我國家庭監控市場剛剛起步，但是我們具有非常強大潛在需求，隨著運營商的不斷推動和家庭監控系統的智能化，潛在需求最終都會成為真正的生活需求。

3 存在隱患和解決辦法

任何事物的發展過程中都會出現一些問題，之前中央電視臺重點披露了家庭監控存在較高的安全隱患問題，央視報道說，黑客能使用技術手段，使用戶遠程查看家里的監控畫面的時候，會一直看到靜止的畫面，這并不是家里的真實的環境的畫面，對于自己或者家庭的財產安全將會造成非常大的損失，出現這樣的情況，在于一些監控本身存在的漏洞或者其他配件存在缺陷，在設備聯網的情況下，黑客能輕松通過這些漏洞和缺陷控制整個攝像頭，從而達到偷窺監視的目的，那么如果這種監控用在其他公共場所。銀行或者辦公室，個人的安全以及隱私將會存在很大的風險；央視的報告讓我們不得不注重監控的性能和怎么應用才能最安全，保障用戶的安全和隱私不被泄露，這是我們應當關注的問題，但是也不必過分擔憂，心里必須有這種安全警覺，問題的出現就必須解決問題。相關部門和廠商應該及時修復漏洞，控制風險，用戶應該及時升級系統，保證系統的安全、高效。具體的使用時，用戶應該仔細閱讀說明書，了解產品的特性，在不需要控制遠程控制時，最好關閉遠程訪問，監控鏡頭可以對準大門和窗戶，在室內監控時，沒有人在室內時可以拔掉網線和電源，開啟遠程訪問時，最好更改訪問的網址，防止黑客獲取某個品牌監控設備技術要點時，攻破該系統設備的所有用戶，這樣減少風險，在選擇時最好是正規的監控系統服務，這樣會經常進行軟件更新，及時消除漏洞，經常更換管理員密碼，降低破解的幾率。用戶也應該高度重視隱私的保護，結合高強度的加密手段，使用合適的殺毒軟件避免中毒，共同解決家庭監控安全存在的隱患問題。

4 未來的發展趨勢

未來的家庭監控系統會越來越智能化、個性化，結合4G、安防、智能、數字等應用，組合移動電信聯通運營商已有的增值業務系統，和電視娛樂、電腦監控、移動會議、手機視頻、可視通信多種業務整合在一個平臺，極大化發揮系統的優勢，滿足用戶的個性化需求，同時在視頻檢測方面提供非常的高級視頻智能化分析功能，包括人像識別，人物追蹤、人數統計、聲色識別、區域的分析，結合醫療，家政、呼叫，增加聯動報警及安全服務應用。家庭監控系統智能化網絡化是安防行業追求的目標，智能化是依托于網絡技術與高清技術發展的。現在4G已經普及大部分城鎮地區，但是傳輸高清視頻監控還是會出現問題，如圖像與聲音的不同步、監控錄像丟失、視頻監控不流暢，標清的傳輸還是可行的。網絡的發展可以在監控錄像傳輸上有很大改善。

5 總結

傳統的家庭監控系統已經很難去滿足用戶的個性化追求。用戶希望自己隨時的能看到家中的畫面，并且要遠程控制家里的一些設備來處理一些日常生活需要。智能家庭監控系統專家提出了一套全新的智能家居理念，對以前監控系統的單一功能做了非常大的擴充，通過網絡展現了對系統的數據采集以及控制，數據傳輸部分也采用了很多種方法，使數據傳輸更加穩定，也使系統的適應能力變得更強。

智能監控系統目前在市場上還不太完善，主要是因為住宅小區的智能化程度都不高，目前的監控主要還是用在公共場所。不過，隨著人們生活質量的不斷提高，家庭監控系統應用的普及與發展，人們也感到網絡安全的嚴重性，將要出臺的家居國家標準就提到遠程安全登錄加密，可以在技術上防范網絡入侵的家庭信息系統，可以讓用戶放心使用遠程監控。因此家庭監控系統會成為生活中的必備設備，智能化的家庭監控系統會走進每一個家庭，可以增強人們的安全感，使我們的生活更加舒適，美好。

參 考 文 獻

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[3] 孫紅.智能安防系統[M].北京出版社，2006.

[4] 先柯樺.于中央監控的建筑設備自動化管理系統設計與實現[D].電子科技大學，2010.

第6篇：智能醫療的市場分析范文

實際上，除了政務云，當前云計算應用正逐步從互聯網行業向制造、金融、交通、醫療健康、廣電等傳統行業滲透和融合發展，促進了整個傳統行業的轉型升級。面對龐大的市場需求，國內科技公司怎能不使出渾身解數。

國內云計算格局初定

運營商世界網日前的《2016年度中國云服務及云存儲市場分析報告》顯示，2016年中國云服務市場規模超過500億元，達到516.6億元，預計2017年中國云計算市場份額將達到690億元以上。最早進入云市場的阿里、華為等中國企業，以及亞馬遜、微軟等企業都在云市場賺錢賺得手軟。

按市場參與者類型來劃分，云服務有來自運營商的（電信、移動、聯通），也有傳統IDC的（由原始機房業務轉做云），還有國外廠商（如AWS、Azure），國內傳統IT廠商（如華為、浪潮），BAT以及國內原生云計算公司（如UCloud）等。由此可以看出，如今不搞“云”，已經不好意思說自己是科技公司了。

“現在來看，國內的云計算領域還是以阿里為主，騰訊和百度都在追，而騰訊希望能盡快追上阿里；其次，運營商在這方面并沒有什么太多作為，因為運營商無論從資金還是方向上，沒有辦法與阿里去拼。所以在有些項目中，運營商甚至拉著合作伙伴去參與，而傳統企業浪潮、曙光等主要還是做私有云，在公有云的作為并不多。”一位業內資深人士表示。

公有云通常是指第三方提供商為用戶提供的能夠使用的云，被認為是云計算的主要形態。

2017年1月24日晚間，阿里巴巴集團公布了截至2016年12月31日的2017財年第三季度財報。

當季，云計算業務繼續拓展市場領導地位，付費用戶數量同比翻番，推動阿里云營收連續第7個季度保持三位數增幅。數據顯示，該季度云計算業務營收為17.64億元，同比增長115%，付費用戶數量達到76.5萬，同比增長100%。

歷史數據顯示，從2015年第二季度開始，阿里云一直保持三位數的營收增速，并在2016年第一季度營收邁過10億元門檻，到本季度達到17.64億元。付費用戶數量從2016年第一季度的50萬人，增長到本季度的76.5萬人。

阿里云持續的高速增長讓投資界出現“看漲”風潮，這家在中國市場占據40%以上份額的云計算服務商正在將觸手延伸到全球互聯網市場，與亞馬遜、微軟形成“3A”（Alibaba、AWS、Azure）競賽剛剛開跑，技術實力將決定誰是勝者。

騰訊云服務的發展勢頭也非常迅猛。騰訊公布的2016年第四季財報顯示，“騰訊其他業務的收入同比增長289%，至2016年第四季度達到人民幣63.85億元。該項增長主要由于騰訊的支付相關服務及云服務收入的增長”。

2016年9月20日，一直較為低調的網易首度云戰略，推出“網易云”，并將其云計算戰略定位于“場景化云服務”，先行投入金額高達數十億元人民幣。

云服務已經是華為增長最快的服務。在前段時間的會上，華為輪值CEO徐直軍表示：“華為將以公有云服務為基礎，投資打造開放的公有云平臺，并將聚焦重點行業，攜手合作伙伴構建云生態。”根據華為公布的戰略目標，到2020年，華為云計算將為華為貢獻100多億美元的營收。

外資系云服務發力

在全球的公有云服務領域，微軟Azure和亞馬遜AWS處于第一梯隊。

微軟公司資深副總裁、大中華區董事長兼首席執行官柯睿杰（Alain Crozier）曾表示：“在‘創新驅動發展’戰略的指引下，中國正成為以技術創新推動數字化轉型的絕佳舞臺，這為微軟和合作伙伴、開發者生態系統帶來了廣闊的發展機遇。”

構建智能云平臺是微軟三大遠見的核心，也是大數據與人工智能的堅實基礎。目前，Azure公有云已經覆蓋全球38個區域，并在30個區域實現正式商用；在全球“財富500強”企業中，有85%的企業采用了微軟云服務。在中國，已先后有Azure、Office365、PowerBI等基于微軟技術、由世紀互聯運營的微軟智能云服務在中國落地。

亞馬遜AWS如何看待中國云服務市場？AWS方面表示：“我們還處于中國云產業的初級階段，在未來活躍的云環境里，所有的云供應商都有許多成長的空間。相比傳統的IT解決方案，云計算具有不可比擬的優越性。AWS將在中國成為一個長期的參與者，相信自己擁有非常強的競爭力。”

AWS方面稱，會將國內外成熟的、先進的技術公有云化，為客戶提供開放的選擇。例如操作系統方面不管是微軟的操作系統，還是Linux操作系統，包括中國自主的麒麟Linux操作系統，全都支持；數據庫方面不管是Oracle、Sybase、Informix還是中國自主的SequoiaDB巨杉數據庫，AWS也支持。

當然，AWS還一如既往地跟中國本土的ISV（獨立軟件開發商）、系統集成商合作，幫助他們走向國外。例如金蝶的K3Cloud，就以SaaS的方式在AWS上為客戶提供服務。中國領先的系統集成商，例如中科軟、東軟、漢得（HAND）、富通等，都在AWS平臺上建立和管理架構。

不過，受限于國內政策和監管，外資云的主要客戶還是在海外。國內的客戶有信息安全要求，所以政務云項目并沒有給外資云發相關的材料，也就是說，外資云目前還沒有大規模地參與市場競爭，在政府項目招標里也幾乎看不到它們。但是，外資云會通過和境內企業的合作借道進入國內。2017年3月19日晚間，IBM與萬達網絡共同宣布，雙方達成戰略合作協議，未來將由萬達網絡在中國市場提供IBM的公有云服務。

阿里云一年內降價17次

隨著競爭越來越激烈，“降價”搶市場已成為云計算領域的關鍵詞。

放眼全球市場，亞馬遜AWS降價從未間斷，曾創下十年內降價超過50次的紀錄。阿里云在此方面的動作并不少。

2016年10月的杭州云棲大會上，阿里云宣布中國區云產品全線下調價格，核心云產品最高降幅50%；而最近一次阿里云降價是在2016年12月，阿里云宣布新用戶華南區云服務器優惠至7折，中國各大^云數據庫全系調價，平均降幅20%，云服務器獨享實例最高降幅30%。

當時，阿里云介紹能夠連續降價的原因在于，經過不斷的技術升級和資源優化，阿里云的規模效應開始展現，此外還有飛天操作系統的技術升級。據統計。在2015年10月至2016年10月的這一年里，阿里云曾17次下調價格，目的是希望吸引更多中小企業和開發者加速擁抱云計算。

此外，阿里云還于2016年12月宣布推出“免費套餐”計劃，開放了13大類共計34款產品，包括已有100余款產品中的主流產品。

第7篇：智能醫療的市場分析范文

電子行業的巨艦

把泰科電子比作電子行業的巨艦一點都不過分。他們2006年在全球150個國家的收入達到了127億美元，行業遍布汽車、電器、航空航天、通信、電腦以及消費類電子。在本次的展會上，他們更是一口氣推出了11類30多種產品。而讓大家更感興趣的是泰科電子從泰科國際中拆分出來，成為獨立公司。這一拆分對電子市場的影響現在還不可知，但可以肯定的是，泰科電子將更加專注于電子產品技術的開發和研制。

節能是永恒的主題

對于英飛凌公司，各位讀者一定都不會陌生。他們的業務主要集中在汽車、工業和多元化電子市場業務。根據知名市場分析公司的報告，英飛凌的市場份額在功率半導體、工業應用、汽車和芯片卡市場都位列三甲。

英飛凌的一種重要產品就是功率半導體元件，這是一種應用在如電視電源(待機功耗)、服務器電源、照明、電機控制裝置、牽引驅動裝置和氣候控制裝置中的重要器件。特別是伴隨這幾年對新能源(比如風能和太陽能)的開發應用加大，功率器件也發揮了更大的作用。另一方面，因為逆變電機在工業設備中大量的應用，這也給功率器件提供了更為廣闊的舞臺。英飛凌生產的IGBT是他們傲視功率半導體市場的主力軍。根據他們的介紹，采用100～4MW的智能電機控制設備的工業驅動裝置在德國可節約20％的電能，相當于9TWh(9個燃煤電廠的發電量)，而這種智能電機中就大量使用了英飛凌生產的IGBT。

英飛凌在本次展會另一主推的產品就是微控制器，有采用FOC(磁場定向技術)的8位單片機，這種新型單片機能應用到對成本非常敏感的家用電器上面，還有能工作在140℃工作條件下的8位閃存控制器。這些產品都推動了嵌入式電機控制在工業、汽車和家用電器的進一步發展。

提供高效率電源

電源芯片廠家的重要性在這幾年越來越凸現出來。作為電源芯片行業的資深企業，Power Intergrations(簡稱PI)也在本次展會上展示了他們的最新技術。PeakSwitch PKS607就是他們最新的產品，其可以滿足高達126W的峰值需求，并可滿足對峰值RMS(均方根)功率比要求極高的多類應用，比如打印機、音響設備和家庭娛樂系統。該產品是PeakSwitch系列中的一款最新產品，它不僅能按需提供峰值功率，同時還允許工程師使用連續輸出功率水平所需的變壓器尺寸。此功能可極大地減小整體電源設計的尺寸和重量，并降低其成本。與早期的產品相比，PKS607還可額外提供幾乎50％的峰值功率。

本次展會上，很多企業都力推LED為下一代的照明器件。LED的高效低功耗是勿庸置疑的，但如果沒有驅動器的配合，它也不能完全發揮作用。PI公司的LinkSwitch-TN，-LP與-XT系列產品Its都具備SO-8封裝類型，可以支持LED燈泡。其中，LinkSwitch-TNICS(LNK302，304，305與306)還能提供標準的350mA電流，可滿足高亮度LED燈泡的要求。

讓連接更順暢

成立于1945年的HARTING公司已經走過了半個多世紀的歷程。現在全球擁有員工2000名，包括300人的工程師隊伍。HARTING公司以工業用連接器起家，其最著名的產品就是HAN連接器。現今，他們的產品不但應用在工業控制的各層面，還已經擴展到辦公和家用領域。

HARTING公司的最新成果是名為“CON：CARD+”的技術。這種技術是對AdvancedMC連接器的重要改進。相比于較早的技術，“CON：CARD+”技術無論在材料方面還是結構方面都對連接器做出了重大改進。為了保證連接器能牢固穩定地結合，其對接口部分使用了新型合金，從而在整個壽命周期內以足夠的力量壓在金焊區上，可滿足惡劣的工業環境對連接器抗震性能的極高要求；增加接針面的光滑程度，最大限度地減小配合過程中的金焊區磨損，采用鈀／鎳合金接針面，提高耐磨性；采用成熟的壓入配合技術，具有機械穩定性。

此外，HARTING公司也在不斷擴展自己的領域。他們已關注新能源領域多年，并積極參與到中國的風力發電事業中。而在軌道交通方面，他們也有著自己的重要產品。

提供新服務，尋找新熱點

道康寧公司是著名的材料供應商，在建筑、食品、電子、涂料、能源、醫療保健等行業都有他們的身影。道康寧公司電子部的產品更是涵蓋了電子生產鏈條的各個部分，包括各種基礎材料，導熱硅膠、粘結劑，以及預成型墊片等。

沒有滿足以往的成績，道康寧還在不斷地進行自我調整。他們已經從單純的生產商向解決方案提供商的方向發展。對于很多很多新興的半導體生產廠商來說，對工藝的控制和對化學輔助劑使用經驗的缺乏都是他們前進的障礙，而道康寧在這方面已積累了幾十年的經驗。通過對這些廠商的指導，可以使他們能盡快的改善自己的工藝質量。

光電子是電子行業的新熱點，而道康寧公司在很早前就開始關注這一領域。以前，道康寧公司就提供了用于LED的環氧樹脂凝膠和硅基鏡頭蓋。現在，基于領先的有機硅技術，道康寧更是發展出LED保護性灌封膠等產品。本次展會的一個主旋律就是LED的推廣，道康寧雖然沒有展示新技術，但是從他們對這一領域的關注度來看，在這一市場穩步快速地前進必是他們的重要策略。

伴隨晶圓制造行業一起成長

芯片行業的發展需要半導體制造設備的強力支持，SEMICON CHINA2007就是對半導體制造設備行業的一次全面檢閱，包括應用材料公司、東電公司和KLA-Tencor(科天)等一批知名企業都參加了這次盛會。

在這其中，KLA-Tencor引起了記者的注意，不單是因為他們的產品出現在各大半導體公司的生產線上，還因為他們在客戶中的良好口碑。目前，科天公司已同國內眾多的生產廠家建立了充分的信任關系，并在此基礎上為他們提供了優秀的產品和服務。而針對目前在大陸興起的建造晶圓廠的熱潮，科天中國區總裁蘇華博士也有自己的看法。蘇博士認為真正的熱潮還沒有到來，現在還只是處在一個開始階段，而科天愿意同中國的晶圓制造行業一起成長。

因為時間有限制，筆者沒能仔細地參觀全部展臺，但是也發現了一個現象。那就是參展的本土企業數目也不在少數。而且，以前國內廠商鮮有涉足的90nm領域，現在也有了相應的產品。這也說明了，競爭沒有壓垮本土企業，反倒是成為了他們騰飛的動力。

第8篇：智能醫療的市場分析范文

源自需求

數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。

需要是發明之母。近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。

數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗；人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要數據庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，并且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。

應用廣泛

數據挖掘在各領域的應用非常廣泛，只要該產業擁有具分析價值與需求的數據倉儲或數據庫，皆可利用Mining工具進行有目的的挖掘分析。一般較常見的應用案例多發生在零售業、直效行銷界、制造業、財務金融保險、通訊業以及醫療服務等。

于銷售數據中發掘顧客的消費習性，并可藉由交易紀錄找出顧客偏好的產品組合，包括找出流失顧客的特征與推出新產品的時機點等等都是零售業常見的實例；直效行銷強調的分眾概念與數據庫行銷方式在導入數據挖掘的技術后，使直效行銷的發展性更為強大；制造業對數據挖掘的需求多運用在品質控管方面，由制造過程中找出影響產品品質最重要的因素，以期提高作業流程的效率。

近來電話公司、信用卡公司、保險公司以及股票交易商對于詐欺行為的偵測都很有興趣，這些行業每年因為詐欺行為而造成的損失都非常可觀，數據挖掘可以從一些信用不良的客戶數據中找出相似特征并預測可能的詐欺交易，達到減少損失的目的。財務金融業可以利用 數據挖掘來分析市場動向，并預測個別公司的營運以及股價走向。數據挖掘的另一個獨特的用法是在醫療業，用來預測手術、用藥、診斷、或是流程控制的效率。

啤酒與尿布

在網絡上有一句經典的話叫“哪兒有數據挖掘哪兒就有啤酒與尿布”，說的就是數據挖掘的經典案例。“啤酒與尿布”的故事可以說是營銷界的經典段子。故事的時間跨度從上個世紀80年代到本世紀初，甚至連故事的主角和地點都會發生變化――從美國跨越到歐洲。其實，沃爾瑪的 “啤酒與尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商業評論》上面的，這應該算是目前發現的最權威報道。

“啤酒與尿布”的故事產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過后續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。

在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。

由此，沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入。

我國數據挖掘仍處初級階段

就目前而言，關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。現在銀行天天都在開發新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數據庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，數據庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什么產品感興趣。

同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯規則挖掘中的受益。這些電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，然后設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。

但是目前在我國，“數據海量，信息缺乏”是商業銀行在數據大集中之后普遍所面對的尷尬。目前金融業實施的大多數數據庫只能實現數據的錄入、查詢、統計等較低層次的功能，卻無法發現數據中存在的各種有用的信息，譬如對這些數據進行分析，發現其數據模式及特征，然后可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，并可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關聯規則挖掘的技術在我國的研究與應用并不是很廣泛深入。

相關鏈接

發展階段

第一階段 電子郵件階段

這個階段可以認為是從70年代開始，平均的通訊量以每年幾倍的速度增長。

第二階段 信息階段

從1995年起，以Web技術為代表的信息系統，爆炸式地成長起來，成為目前Internet的主要應用。中小企業如何把握好從“粗放型”到“精準型”營銷時代的電子商務。

第三階段 EC（Electronic Commerce），即電子商務階段

EC在美國也才剛剛開始，之所以把EC列為一個劃時代的東西，是因為Internet的最終主要商業用途，就是電子商務。同時反過來也可以說，若干年后的商業信息，主要是通過Internet傳遞。Internet即將成為我們這個商業信息社會的神經系統。1997年底在加拿大溫哥華舉行的第五次亞太經合組織非正式首腦會議（APEC）上美國總統克林頓提出敦促各國共同促進電子商務發展的議案，其引起了全球首腦的關注，IBM、HP和Sun等國際著名的信息技術廠商已經宣布1998年為電子商務年。

第9篇：智能醫療的市場分析范文

關鍵詞：大數據；海量存儲；數據挖掘；標本庫；醫學生物信息；數據挖掘

隨著信息技術在醫學臨床和科研中的應用，臨床醫學、生物學、信息學發生了一次交叉融合， 這種以生物大數據信息是未來生物醫學研究發展的核心點。這種以海量、高維度、數據變量復雜、為特征的數據結構， 需要我們在傳統的醫學基礎之上集數學、統計學、工程學、計算機信息科學的交叉綜合、理論和實驗相結合，建立新的新方法和手段。使得我們的臨床醫學模式從經驗醫學進一步向循證醫學轉變，無序醫療向著有序醫療發展，醫學研究也會進入從發現、研究、驗證、應用到再發現、再研究、再驗證、再應用的迭代式良性循環過程中。

1實現大數據的大價值是醫學信息建設的新目標

信息化時代各行業信息數據量呈現指數上升，醫療行業的數據信息增長更快。經研究表明，未來10年醫學數據將高爆式地增長，其增長來源于醫院醫療信息運行數據的積累、新的臨床信息系統的嵌入（如電子病例系統）、新醫療診療設備接入等。隨著醫學的進步以生物芯片為代表的高通量生物技術的飛速發展，基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學的信息也會涌入醫學生物信息領域。這種大量高速增長的數據被稱之為海量數據或者大數據（big data）。大數據的特點是海量、高維度、數據變量復雜、分析處理復雜。

隨著信息技術在醫學臨床和科研中的應用，臨床醫學、生物學、信息學發生了一次交叉融合，形成了生物醫學信息學（Biomedical Informatics）。這種以生物大數據信息是未來生物醫學研究發展的核心點。我們可以看到，生物醫學領域的大數據時代正在來臨，其發展將促使我們盡快構建一個實時、便捷、全方位的醫學生物信息挖掘和應用系統。在醫學信息研究方面，我國還主要處在對醫療流程的信息化管理、質量控制等初級階段，尚未開展面對"大數據"挖掘的系統研究與應用，但這種研究與挖掘應用必將成為生物醫藥科學技術發展的趨勢。大數據時代的到來，既對臨床醫生、研究人員、醫院管理者、醫療監管機構等都提出了巨大的挑戰，也為生物醫學研究帶來了前所未有的機遇。生物醫學領域里科學研究的一個重要發展趨勢就是數據驅動。以前進行實驗研究的目的是獲得結論或者是提出一種新的假設，大數據技術通過對海量數據的研究來探索其中的規律，可以直接提出假設或得出可靠的結論。

當前，以臨床醫療信息為基礎的計算機信息系統可擴展到多個相聯的信息系統，包括：電子病例系統、隨訪信息管理系統、實驗室信息管理系統、生物信息分析系統、基因組學數據庫系統、藥物臨床試驗信息系統等，在醫學科研與臨床應用之間架起了一道不可或缺的橋梁。收集大數據、整合大數據、處理和分析大數據，形成價值密度高、利用價值高的數據資源體系，實現"大數據"的"大價值"，是醫學信息建設的新目標。

2大數據挖掘將盤活醫學生物信息資產

醫學生物信息的大數據包括醫療對象以及與醫療對象相關的信息特征集合，生物標本以及與生物標本信息相關的特征集合，這些大數據集帶有自己的、潛在的、未被揭示的規律趨勢特征，這才是醫學生物信息價值的核心所在。這些醫學生物信息是我們進行用于人類健康研究價值的資產，研究、分析、挖掘海量醫學生物信息就是盤活人類健康研究的資產。數據挖掘，也稱知識發現，是盤活這些寶貴的醫學生物信息資產的有力工具。

大數據的挖掘和應用不同于傳統的采樣分析法，它有自身的一些獨特特點，如：①大數據挖掘分析與事物相關的所有數據，而非少量數據樣本，研究的樣本數量趨近于總體數量；②大數據挖掘追求的是效率和趨勢，而非絕對的準確性；③大數據挖掘更多關注事物的相關關系而非因果關系，這種信息與信息之間的相關關系會提醒我們某件事情正在發生。

同時，從數據中發現價值的實踐也由來已久。橫跨數據庫技術、統計學和機器學習等交叉學科和技術的數據挖掘是大數據分析的基礎，傳統的數據分析實踐是無法適應大數據的發展的。

近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注。其主要原因是，由業務系統產生的大量數據，迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識，并廣泛使用于業務中。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種實踐應用，包括商務管理、生產控制、市場分析、工程設計和科學探索等領域。數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想和方法：統計學、人工智能、模式識別、機器學習等。數據挖掘的很多算法都采用了以上領域中的理論算法、建模技術和學習理論等。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化技術、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索技術等。數據挖掘也需要數據庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理得支持。源于高性能并行計算的技術在處理海量數據集方面常常是也重要的。分布式計算技術也能有效地幫助處理海量數據，并且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要的[2]。

醫學生物信息的數據挖掘應用比較廣泛，醫學樣本庫領域的應用就是其中的一個實例。通過建立臨床醫學樣本信息篩選和偵測交互信息平臺來建立協作樣本庫和虛擬樣本庫。建立樣本庫協作單位的協作機制、嚴格的樣本篩選策略（根據研究項目協議和國家地方相關標準診斷、歸轉標準[5-7]）、應答式的標本收集機制、樣本區域內（研究機構、轉化中心、醫院）權利共享機制，以建立全新模式、響應一致、反應迅速、整齊劃一的樣本收集研究管理的體系。建設樣本從標篩選、采集、管理策略運轉的實例，是以一個研究中心結合4～5個醫院以及4～5個樣本篩選醫院，建立研究臨床醫學轉化知識發現和研究驗證系統信息平臺和建立臨床醫學樣本信息篩選和偵測交互信息平臺的基礎。

醫學生物信息的數據挖掘應用的另一個實例是醫學科研。生物醫藥領域里科學研究的一個重要發展趨勢就是數據驅動。以前進行實驗研究的目的是獲得結論或者是提出一種新的假設，而現在通過對海量數據的研究來探索其中的規律，可以直接提出假設或得出可靠的結論[8]。另一方面，必須清楚的是，大數據作用與價值的重點在于能夠引導和啟發科研者的創新思維、并輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供若干種參考方法，將解決問題的思路拓寬、拓廣、拓深。當然我們需要在學科知識的結合上下內功，不能單純依靠智能挖掘技術及工具就能解決大數據的應用問題，實際上我們還要有熟悉掌握和運用智能挖掘技術及工具的業務技術人才，才能在浩瀚的信息資源中遨游，才能真正利用好醫學信息這個巨大的資產。

3挖掘和利用醫學生物信息的技術方法

醫學科學的第三次革命需要在傳統的醫學基礎之上集數學、統計學、工程學、計算機信息科學的交叉綜合、理論和實驗相結合，建立新的新方法和手段。目前，我國醫院信息系統存在著許多問題，集中體現在：醫學生物信息內容缺失、信息標準化程度低以及發展目標不明確等問題上。我們建設目的①堅持醫療一線的工作需要，②堅守醫學大數據信息資源的理念，③做好大數據收儲分析的準備工作。 大數據時代醫院該如何挖掘和利用醫學生物信息？我們通過與國內外有關數據挖掘的技術專家的合作，總結了醫學生物信息的挖掘和利用的一些方法。

3.1數據集成（多種數據源可以組合在一起） 把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為醫院和研究機構提供局部的或全面的數據共享。

3.2數據選擇（從數據庫中提取與分析任務相關的數據） 根據確定的數據分析對象，抽象出在數據分析中所需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入數據庫。對于海量數據，選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。

3.3數據規約 數據挖掘時往往數據量非常大，在大量數據上進行挖掘分析需要很長的時間，數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示，它小得多但仍然接近于保持原數據的完整性，數據挖掘的結果與歸約前結果相同或幾乎相同。

3.4數據清理（消除噪音或不一致數據） 在數據庫中的數據有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值）、含噪聲的（包含錯誤的屬性值），并且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進行數據清理，將完整、正確、一致的數據信息存入數據庫中，否則會影響數據挖掘的結果。

3.5數據變換（數據變換或統一成適合挖掘的形式；如，通過匯總或聚集操作等） 通過平滑聚集、數據概化、規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。對于有些實數型數據，通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。

3.6模型運算（使用智能化的算法提取數據模式） 根據數據庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、神經網絡、遺傳算法等方法處理信息，得出有用的分析信息。通過對數據的挖掘，①可以發現數據的歷史規律，對過去進行總結；②可以根據數據對未來進行預測，研究者可以根據預測對未來行情趨勢做出預判，并作出相關決策。

3.7模型評估 根據某種興趣度度量，識別提供知識的真正有趣的模式。

3.8知識表示。（使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識） 將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。使用各種圖表、三維地圖、動態模擬以及相關的動畫技術使原本枯燥乏味的數據變得生動起來。數據可視化把數據以更加直觀的形態展現出來，使人們對相關數據做到一目了然。經過上面幾步我們就把原先認為毫無價值的數據變成了信息，最后演變為有價值的知識。

對于醫學生物信息挖掘系統的建設者（這里包括醫院科研部門和信息部門）來說，數據挖掘項目不因該是一個普通的IT項目，不能依照原來信息項目模式建設，更不能理解成為是個管理工具，在項目各個階段，數據信息每一次挖掘、演繹、分析是建設者和研究者全程參與的藝術性結合。目前對于各行業、各類典型問題的數據挖掘應用，還缺乏標桿模式作為參考。數據挖掘工作更像一個年輕醫師，需要通過不斷嘗試來積累經驗，面對如潮水般涌來的海量數據，她必將成為了生物醫學研究的支柱技術之一。

綜上所述，在今后的發展中計算機硬件性能的巨幅提升和數據庫技術的飛速發展，使得企業級大數據量的計算成為現實，數據挖掘涉及的數據量會更大。數據挖掘工具也將越來越強大，匯合的挖掘算法越來越多，并將逐步實現算法的自動選擇和參數自動調優，數據挖掘各類算法的巨大潛力將得到充分發揮。

我們設想在不久的將來，生物信息大數據的應用將會改變著醫學臨床實踐。臨床醫學模式從經驗醫學進一步向循證醫學轉變，無序醫療向著有序醫療進一步發展，醫學研究也會進入從發現、研究、驗證、應用到再發現、再研究、再驗證、再應用的迭代式良性循環過程中。古老的醫學走到了今天，已經發展成為多學科、多領域結合交匯的領域，生物信息科學、計算機科學和計算應用數學的介入為大數據信息時代開創了新的前景，未來數據資源將會成為極具研究價值的醫學資產，而且我國又是一個醫學研究資源豐富的大國，我們有理由相信，我們的醫學研究者會通過醫學生物信息的挖掘和利用，在醫學的研究和發展中為廣大人民的健康事業做出更多貢獻。

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