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中国人工智能和机器学习行业市场发展前景及趋势预测与投资分析研究报告(2025-2030版)

    中国人工智能和机器学习行业市场发展前景及趋势预测与投资分析研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:2612179
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2025年03月
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  • 热点行业:人工智能 机器学习
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报告简介

人工智能(AI)作为当今科技领域的热门话题,正在深刻改变我们的生活和工作方式。AI技术的发展得益于大数据的积累、计算能力的提升以及算法的不断优化。人工智能产业涵盖了多个细分领域,包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、智能机器人、AI芯片等。其中,机器学习是利用计算机模拟人的学习能力,从样本数据中学习得到知识和经验,然后用于实际的推断和决策。机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识,是人工智能技术的核心。

人工智能和机器学习正在被应用到更多场景中,如安防金融、交通、物流、医疗和零售等。不同场景的渗透度不同,但都显示出AI技术的广泛适用性。特别是在医疗领域,AI技术正在改变传统的业务模式和服务方式,提升行业效率和服务质量。例如,AI驱动的虚拟护士已经在使用,能够拯救生命和节省成本;一些机器人在医疗领域提供帮助,从侵入性系统到心脏手术。在金融领域,AI风控系统可以帮助银行和金融机构更快地识别风险,降低信贷损失。

随着AI技术的广泛应用,相关的法规和政策也在快速增加,以规范技术发展并保护公众利益。行业开始更加关注AI的社会责任,包括对劳动力市场的影响,以及如何确保技术的公平性和透明度。未来,人工智能和机器学习领域将出现更多的标准化和规范化要求,以推动行业的健康发展。

随着市场规模的扩大,中国人工智能和机器学习行业的竞争格局将日益激烈。国内外企业纷纷加大投入,推动技术创新和应用拓展。百度、科大讯飞、腾讯、阿里巴巴等国内企业在AI领域取得了显著成果,成为行业领军企业。同时,国外企业如谷歌、亚马逊、IBM等也在全球AI市场中占据重要地位。

未来,人工智能和机器学习领域将出现更多的技术突破和产业升级。一方面,深度学习、强化学习等算法的优化将进一步提升AI系统的性能;另一方面,机器学习与其他技术的融合将推动行业的产业升级和转型。例如,机器学习与物联网的结合将推动智能家居智慧城市等领域的发展;与区块链的结合将推动金融、供应链等领域的创新应用。

随着人工智能和机器学习技术的广泛应用,它们将对社会产生深远的影响。一方面,AI技术将提升行业效率和服务质量,推动经济社会发展;另一方面,AI技术也可能带来一些伦理和社会问题,如隐私保护、就业市场变革等。因此,政府和企业需要积极应对这些挑战,推动行业的健康发展。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、国内外相关报刊杂志的基础信息以及人工智能和机器学习专业研究单位等公布和提供的大量资料。对我国人工智能和机器学习的行业现状、市场各类经营指标的情况、重点企业状况、区域市场发展情况等内容进行详细的阐述和深入的分析,着重对人工智能和机器学习业务的发展进行详尽深入的分析,并根据人工智能和机器学习行业的政策经济发展环境对人工智能和机器学习行业潜在的风险和防范建议进行分析。最后提出研究者对人工智能和机器学习行业的研究观点,以供投资决策者参考。 本报告也可以用于专精特新“小巨人”申请申报。

报告目录

第一章 行业概况与发展背景

第一节 人工智能与机器学习行业定义

一、人工智能的定义与分类

二、机器学习的定义与技术原理

三、人工智能与机器学习的关系

第二节 中国人工智能与机器学习行业发展历程

一、行业发展初期

二、快速发展期

1、技术突破与应用拓展

2、市场规模与竞争格局变化

第三节 中国人工智能与机器学习行业政策环境

一、国家政策支持情况

1、国家战略规划与指导

2、专项基金与税收优惠

二、地方政策落实情况

1、地方政府扶持措施

2、产业园区与集群发展

第二章 全球人工智能与机器学习行业发展状况

第一节 全球市场规模与增长趋势

一、全球市场规模分析

二、增长趋势预测

第二节 全球技术创新与竞争格局

一、技术创新动态

1、深度学习算法优化

2、强化学习技术突破

二、竞争格局分析

1、主要企业市场份额

2、竞争策略与差异化发展

第三节 全球重点区域市场分析

一、北美市场分析

1、市场规模与增长情况

2、主要企业与技术创新

二、欧洲市场分析

1、市场规模与增长情况

2、政策环境与市场特点

第三章 中国人工智能与机器学习行业市场规模与增长

第一节 市场规模分析

一、总体市场规模

二、细分领域市场规模

1、计算机视觉市场规模

2、自然语言处理市场规模

3、机器学习平台市场规模

第二节 市场增长趋势预测

一、总体市场增长趋势

二、细分领域增长预测

1、计算机视觉市场增长预测

2、自然语言处理市场增长预测

3、机器学习平台市场增长预测

第四章 中国人工智能与机器学习行业技术创新与应用

第一节 技术创新动态

一、深度学习算法优化与应用

1、算法改进与性能提升

2、实际应用案例分析

二、强化学习技术突破与前景

1、强化学习算法原理与优势

2、应用领域与前景展望

第二节 应用场景拓展

一、安防领域应用

1、安防监控与智能识别

2、预警与应急响应系统

二、金融领域应用

1、智能风控与信贷审批

1、投资策略与资产管理

三、教育领域应用

1、个性化教学与智能辅导

2、教育资源优化与管理

第五章 中国人工智能与机器学习行业竞争格局

第一节 竞争格局分析

一、市场竞争主体分析

1、主要企业概况与市场份额

2、竞争格局演变趋势

二、竞争策略与差异化发展

1、技术创新与产品研发

2、市场拓展与品牌建设

第二节 重点企业案例分析

一、百度公司

1、企业概况与业务布局

2、技术创新与应用成果

3、市场竞争策略与优势

二、华为技术有限公司

1、企业概况与业务布局

2、ai芯片与云计算服务

3、市场竞争策略与前景展望

三、腾讯控股有限公司

1、企业概况与业务布局

2、自然语言处理与智能客服

3、市场竞争策略与优势

四、阿里巴巴集团控股有限公司

1、企业概况与业务布局

2、电商推荐与智能物流

3、市场竞争策略与前景展望

五、科大讯飞股份有限公司

1、企业概况与业务布局

2、智能语音与人机交互

3、市场竞争策略与优势

六、字节跳动有限公司

1、企业概况与业务布局

2、内容推荐与智能创作

3、市场竞争策略与前景展望

七、第四范式(北京)技术有限公司

1、企业概况与业务布局

2、机器学习平台与解决方案

3、市场竞争策略与优势

八、北京云知声信息技术有限公司

1、企业概况与业务布局

2、物联网与智能家居应用

3、市场竞争策略与前景展望

九、北京达佳互联信息技术有限公司(快手)

1、企业概况与业务布局

2、内容理解与智能推荐

3、市场竞争策略与优势

十、上海依图网络科技有限公司

1、企业概况与业务布局

2、计算机视觉与智能安防

3、市场竞争策略与前景展望

第六章 中国人工智能与机器学习行业市场需求分析

第一节 市场需求概况

一、市场需求特点与趋势

1、市场需求变化分析

2、未来需求预测与前景

第二节 重点行业需求分析

一、制造业需求分析

1、智能制造与产业升级

2、人工智能在制造流程中的应用

二、医疗健康需求分析

1、智能诊断与辅助决策

2、医疗机器人远程医疗

三、金融行业需求分析

1、智能风控与信贷审批

2、智能投顾与资产管理

第七章 中国人工智能与机器学习行业投资分析

第一节 投资环境分析

一、投资政策与法规环境

1、投资政策解读与扶持措施

2、法规环境与合规要求

二、投资机遇与挑战

1、投资机遇分析

2、投资挑战与风险提示

第二节 投资策略与建议

一、投资策略分析

1、技术创新与市场拓展

2、产业链整合与协同发展

二、投资建议与风险提示

1、投资建议与方向

2、风险提示与应对策略

第八章 中国人工智能与机器学习行业人才发展

第一节 人才需求概况

一、人才需求特点与趋势

1、人才需求结构分析

2、未来人才需求预测

第二节 人才培养与引进

一、人才培养体系建设

1、高校与科研机构人才培养

2、企业内部培训体系与激励机制

二、人才引进与国际化发展

1、海外高层次人才引进政策

2、国际化合作与交流平台

第九章 中国人工智能与机器学习行业产业链分析

第一节 产业链构成与特点

一、产业链构成分析

1、上游技术与硬件供应

2、中游算法与平台开发

3、下游应用与服务

二、产业链特点与协同发展

1、产业链上下游协同发展

2、产业链整合与转型升级

第二节 产业链关键环节分析

一、上游环节分析

1、芯片与传感器供应情况

2、大数据处理与存储技术

二、中游环节分析

1、机器学习算法与平台开发

2、自然语言处理与计算机视觉技术

三、下游环节分析

1、智能制造与智能安防应用

2、金融科技与智能教育服务

第十章 中国人工智能与机器学习行业区域市场分析

第一节 东部地区市场分析

一、市场规模与增长情况

1、东部地区市场规模

2、增长趋势预测

二、主要企业与技术创新

1、重点企业概况与市场份额

2、技术创新与应用成果

第二节 中部地区市场分析

一、市场规模与增长情况

1、中部地区市场规模

2、增长趋势预测

二、政策环境与市场特点

1、政策扶持与产业园区建设

2、市场特点与竞争优势

第三节 西部地区市场分析

一、市场规模与增长情况

1、西部地区市场规模

2、增长趋势预测

二、发展机遇与挑战

1、发展机遇分析

2、挑战与应对策略

第十一章 中国人工智能与机器学习行业商业模式分析

第一节 商业模式概述

一、商业模式定义与分类

1、商业模式的基本概念

2、人工智能与机器学习行业商业模式分类

第二节 主要商业模式分析

一、技术驱动型商业模式

1、技术研发与产品创新

2、技术授权与解决方案提供

3、集与处理

4、数据分析与价值挖掘

5、数据服务与定制化解决方案

三、平台服务型商业模式

1、平台搭建与运营

2、开发者生态与合作伙伴关系

3、增值服务与商业模式创新

第三节 商业模式创新趋势

一、跨界融合与协同创新

1、跨行业合作与资源整合

2、协同创新模式与案例分析

二、智能化与自动化升级

1、智能化技术在商业模式中的应用

2、自动化流程优化与效率提升

第十二章 中国人工智能与机器学习行业风险分析

第一节 技术风险

一、技术成熟度与稳定性风险

1、技术研发进展与成熟度评估

2、技术稳定性与可靠性问题

二、技术更新迭代风险

1、技术更新速度与市场适应性

2、迭代风险与应对策略

第二节 市场风险

一、市场需求波动风险

1、市场需求变化与趋势预测

2、需求波动风险与应对策略

二、市场竞争风险

1、市场竞争格局与竞争态势

2、竞争风险与差异化发展策略

第三节 法律与合规风险

一、法律法规风险

1、法律法规变化与合规要求

2、法律法规风险与应对策略

二、数据隐私与安全问题

1、数据隐私保护政策与措施

2、数据安全风险与防范措施

第十三章 中国人工智能与机器学习行业发展趋势

第一节 技术发展趋势

一、深度学习技术优化与拓展

1、深度学习算法改进与性能提升

2、深度学习技术在更多领域的应用拓展

二、强化学习技术突破与应用

1、强化学习算法原理与优势分析

2、强化学习技术在游戏、机器人等领域的应用前景

第二节 应用领域拓展趋势

一、智能制造与产业升级

1、人工智能在制造业中的应用现状与前景

2、智能制造推动产业升级的路径与策略

二、智慧城市智能交通

1、智慧城市构建与人工智能技术应用

2、智能交通系统的发展与未来趋势

第三节 产业链整合与协同发展

一、产业链上下游协同发展

1、产业链上下游企业合作与共赢模式

2、协同发展推动产业升级与转型

二、跨界融合与产业创新

1、跨界融合推动产业创新与发展

2、产业创新模式与案例分析

第十四章 中国人工智能与机器学习行业投资机会

第一节 投资热点分析

一、技术创新与研发投资

1、技术创新领域与投资机会

2、研发投资方向与前景预测

二、应用领域拓展投资机会

1、应用领域拓展方向与投资机会

2、投资机会评估与风险分析

第二节 投资策略与建议

一、投资策略分析

1、投资策略制定原则与方法

2、投资策略建议与风险提示

二、投资建议与方向

1、投资建议与重点投资领域

2、投资方向与前景展望

第十五章 中国人工智能与机器学习行业挑战与应对策略

第一节 行业挑战分析

一、技术挑战与瓶颈

1、技术研发难度与瓶颈问题

2、技术挑战对行业发展的影响

二、市场竞争与挑战

1、市场竞争格局与竞争态势分析

2、市场竞争挑战与应对策略

第二节 应对策略与建议

一、加强技术研发与创新

1、加大研发投入与技术创新力度

2、培育创新型人才与团队

二、拓展应用领域与市场需求

1、深入挖掘市场需求与潜力

2、拓展应用领域与提升服务质量

图表目录

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业市场规模及增长率

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业细分领域市场规模

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业市场规模预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业技术创新成果统计

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业应用领域分布

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业竞争格局分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业重点企业市场份额

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业投资规模及增长率

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业人才需求结构

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业人才需求预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业产业链构成分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业东部地区市场规模及增长率

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业东部地区市场规模预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业中部地区市场规模及增长率

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业中部地区市场规模预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业西部地区市场规模及增长率

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业西部地区市场规模预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业主要商业模式分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业技术风险分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业市场风险分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业法律与合规风险分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业技术发展趋势预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业应用领域拓展趋势预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业产业链整合与协同发展趋势预测

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业投资热点分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业投资策略与建议

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业挑战分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业应对策略与建议

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业国际合作项目概况

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业国际合作成果分析

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业国际市场竞争格局

图表:2020-2025年中国人工智能与机器学习行业中国企业在国际市场的竞争力分析

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业技术发展趋势预测

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业市场需求与竞争格局预测

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业发展机遇分析

图表:2025-2030年中国人工智能与机器学习行业挑战与应对策略

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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