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国内外AI+市政设施维护行业市场发展分析及竞争格局与典型案例研究报告(2025-2030版)

    国内外AI+市政设施维护行业市场发展分析及竞争格局与典型案例研究报告(2025-2030版)
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报告简介

AI+市政设施维护是指利用人工智能技术对城市基础设施进行智能化管理和维护。通过物联网大数据云计算等技术手段,实时收集市政设施的运行数据,利用AI算法进行分析和预测,从而实现故障预警、预防性维护、资源优化配置等功能。这种模式能够提高市政设施的运行效率,降低维护成本,提升城市的整体管理水平。

在国内,随着城市化进程的加速,市政设施的种类和数量不断增加,传统的维护方式已难以满足需求。AI技术的应用为市政设施维护带来了新的机遇。一方面,AI可以实现对市政设施的实时监测和精准维护,提高设施的使用寿命和运行效率。另一方面,国家政策对智慧城市建设的支持,也为AI+市政设施维护提供了良好的政策环境。此外,国内企业在AI技术研发和应用方面不断取得进展,为该行业的发展提供了技术保障。

在国际上,AI+市政设施维护呈现出快速发展的趋势。越来越多的城市开始采用AI技术来优化市政设施管理,例如利用AI进行交通流量优化、公共安全监控、能源管理等。未来,随着技术的不断进步,AI将在市政设施维护中发挥更大的作用,如通过数字孪生技术实现对基础设施的虚拟建模和预测性维护。同时,AI与物联网、大数据等技术的深度融合,将进一步提升市政设施的智能化水平,推动全球智慧城市的建设。

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、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外多种相关报刊杂志的基础信息以及专业研究单位等公布和提供的大量资料。对AI+市政设施维护行业作了详尽深入的分析,是企业进行市场研究工作时不可或缺的重要参考资料,同时也可作为金融机构进行信贷分析、证券分析、投资分析等研究工作时的参考依据。 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 全球ai+市政设施维护行业发展背景与趋势

第一节 行业定义与技术范畴

一、ai+市政设施维护的核心概念

二、关键技术(计算机视觉、物联网、预测性维护)

第二节 全球行业发展驱动因素

一、智慧城市政策推动

二、老龄化基础设施更新需求

三、碳中和目标下的能效优化

第二章 国际ai+市政设施维护市场现状分析

第一节 北美市场动态

一、美国市政ai化政策及典型案例

二、加拿大智能化道路养护模式

第二节 欧洲市场格局

一、欧盟"数字十年"计划对行业的影响

二、德国工业4.0与市政设施融合实践

第三节 亚洲及其他地区

一、日本ai桥梁检测技术商业化进展

二、新加坡智慧水务系统全球输出

第三章 中国ai+市政设施维护政策环境解析

第一节 国家级政策支持路径

第二节 地方试点与财政配套

一、长三角城市群ai市政示范区建设

二、专项债对智能管网改造的资金倾斜

第四章 ai+市政设施维护行业关键技术突破与应用场景

第一节 感知层技术迭代

一、5G+边缘计算提升实时监测效率

二、无人机机器人协同巡检创新

第二节 算法与数据分析

一、多模态ai模型在设施老化预测中的应用

二、极端天气下的应急响应算法优化

第五章 国内外ai+市政设施维护市场竞争格局与企业生态

第一节 国际头部企业布局

一、ibm智慧城市解决方案全球覆盖

二、西门子基础设施数字化平台迭代

第二节 国内企业竞争力分析

一、华为城市智能体架构的市场渗透

二、商汤科技视觉分析技术市政落地

第六章 ai+市政设施维护行业关联企业深度分析

第一节 国内企业案例

一、百度智能云

二、科大讯飞

三、大华股份

第二节 国际企业案例

一、美国splunk

二、法国达索系统

第七章 ai+市政设施维护行业投资风险与机遇评估

第一节 技术风险

一、数据孤岛与跨系统整合难题

二、ai误判引发的公共安全争议

第二节 政策机遇

一、reITs模式对智能市政项目的资金撬动

二、一带一路沿线国家市场拓展潜力

第八章 未来五年行业规模预测与区域潜力

第一节 国内市场增长极

一、粤港澳大湾区智能化改造需求

二、成渝双城经济圈老旧社区升级

第二节 海外新兴市场

一、东南亚智慧城市基建缺口

二、中东能源市政配套项目

第九章 ai+市政设施维护行业产业链上下游协同发展研究

第一节 上游硬件供应生态

一、国产传感器芯片替代趋势

二、高精度定位设备技术壁垒

第二节 下游应用场景延伸

一、ai+市政与自动驾驶协同发展

二、市政数据商业化运营模式探索

第十章 ai+市政设施维护行业标准化与伦理规范建设

第一节 国际标准制定进展

一、iso智慧城市技术委员会动态

二、欧盟ai法案对市政算法的约束

第二节 中国标准体系构建

一、住建部智能市政建设指南修订

二、数据隐私与公共利益的平衡机制

第十一章 ai+市政设施维护技术专利与知识产权竞争格局

第一节 全球技术专利分布态势

一、美国ai市政算法专利家族数量领跑原因

二、欧盟开源框架与专利壁垒双重策略解析

第二节 中国技术突破方向

一、华为道路病害识别模型专利布局密度

二、高校产学研成果转化率不足的瓶颈

第三节 知识产权纠纷典型案例

一、波士顿动力巡检机器人专利诉讼案

二、国内视觉算法侵权判例对行业警示

第十二章 行业用户需求与满意度深度调研

第一节 政府端需求分层

一、一线城市全周期管理平台定制化诉求

二、中小城市轻量化SaaS模式接受度

第二节 公众参与模式创新

一、市民app上报数据与ai系统联动机制

二、隐私保护争议对数据采集范围限制

第三节 跨国比较分析

一、北欧市政部门ai采购流程透明度借鉴

二、美国社区自治模式下的技术适配难点

第十三章 ai+市政设施维护行业供应链韧性评估与风险防控

第一节 全球供应链风险图谱

第二节 国内供应链自主可控进展

一、龙芯中科市政专用芯片生态构建

二、新能源巡检设备电池供应稳定性

第三节 断供情景推演

一、高精度激光雷达替代方案技术储备

二、开源算法社区断供应急响应机制

第十四章 典型应用案例库建设与经验萃取

第一节 国内标杆项目

第二节 海外创新实践

第三节 失败案例复盘

第十五章 国际合作与地缘政治影响因素

第一节 技术标准主导权争夺

第二节 设备出口管制升级

第三节 跨国并购动态

第十六章 行业人才培养与成本效益重构路径

第一节 全球人才缺口量化分析

一、复合型运维工程师培养周期延长痛点

二、发展中国家技术外包依赖度风险

第二节 教育体系改革方向

一、麻省理工微证书课程对技能更新启示

二、中国职业院校ai+市政专业设置滞后

第三节 成本模型重构

一、ai预测性维护全生命周期降本曲线

二、中小城市老旧设施数字化改造成本阈值

图表目录

图表:全球ai市政专利top10机构技术领域分布

图表:中美欧边缘计算设备供应链依赖度热力图

图表:典型项目成本节约率与实施难度象限分析

图表:技术标准制定机构话语权指数

图表:2020-2025年中国各省市智慧市政专项债发行规模对比

图表:2020-2025年ai技术在城市管网维护中的渗透率分布

图表:2020-2025年国际头部企业市政ai业务营收占比趋势

图表:2020-2025年一带一路沿线国家智能市政项目中标数量统计

图表:2025年全球ai+市政设施维护市场规模预测

图表:2025-2030年ai市政人才供需缺口预测

图表:2025-2030年市政ai硬件国产化替代率预测

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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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