中国适老化智能科技竞争格局 03 中国适老化智能科技需求洞察 l 宏观背景 l 产品定义 l 市场规模 l 政策驱动因素 l 技术驱动因素 l 产业链全景 l 代表企业—鱼跃医疗 l 代表企业—傅利叶 l 代表企业—慕思股份 l 代表企业—中福康科技 l SWOT分析 l 市场趋势预测 l 市场建议 l 市场需求洞察 l 需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 构建跨区域养老资源共享网 络，实现全国数据互通。 资料来源：中福康科技官网，三个皮匠报告网研究绘制 资料来源：中福康科技官网，三个皮匠报告网研究绘制 03 中国适老化智能 科技需求洞察 x x x 需求洞察：聚焦“高成熟、低普及”，挖掘价值洼地 Ø 通过对市场上数十种主流及新兴适老化智能产品进行分析，我们绘制了如下散点图，并重点聚焦于右 下角“高成熟度、低普及度” 的象限——这片区域

另一方面，邻近枢纽与高铁网络，正持续分流其本就有 限的客源。 国内支线机场发展的困境 数据来源：航班管家 聚焦行业痛点， 打造智能决策新引擎 以智能引擎为枢纽，将海量、孤立数据转化为精准商业洞察，助力企业决策从“经验驱动 ”向“数据驱动 ”升级。 部分城市铁路 & 民航客流占比分布 飞机客流占比 火车客流占比 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 72.7% 引入腾讯地图位置大数据，联动航空、铁路、公路等多维信息，打破数据孤岛，实现大交通数据的全景洞察。 数据来源：腾讯地图、航班管家 打破数据壁垒， 实现全景洞 察 佛山市 杭州市 成都市 北京市 上海市 深圳市 西 安 市 东莞市 需求侧：洞察人从哪来 引入腾讯地图位置大数据，捕捉城市间人口流动的轨迹、强度与周期性规律，识别潜 在高价值航线，挖掘“看不见 经济舱平均票价仅 846 元， 同比下滑 6.4% 数据来源：航班管家 数据基石 需求侧洞察（客流）、供给侧分析（运力）、市场侧研判（宏观） 技术引擎 预测需求弹性，构建动态定价模型 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 1/1 收益管理：从数据洞察到票价优化 动态定价 基于需求弹性与市场变化，智能调整房价，构建预测到收益

智慧商场新零售营销解决方案 目录 • PART 1. 价值及集团权益 • PART 2. 口碑商圈产品介绍 • PART 3. 合作规划 以人为中心的新零售 可洞察 可运营 可服务 线上流量 线下流量 精准 不精准 贵 价值洼地 用好线上用户洞察，挖掘线下价值 口碑智慧商场解决方案的价值 引流：平台引流到店 到店流量分发 店铺转化 服务升级 外部服务接入 转化：引流到店铺 交易交付：核心交易人群 评估 贯穿整个业务流程、商业决策与营销行为 且 可追踪 可衡量 可优化 自然特征 社会特征 地理位置 产品喜好 消费行为 社交关系 财务水平 顾客识别 客流洞察 会员画像 消费差异 拉新 复购 联销 会员忠诚 潜客挖掘 进场营销 异业交叉 实时触达 会员忠诚度 客单价 到店频次 消费能力 ROI 自有会员数据 动态位置数据

专网、物联网、东数西算 强融合—边缘计算节点 云网、云边、云智、云数 多模式—多云管理平台 公有云、 ECSO 、 EIC 、 EIS 文旅云解决方案 文旅云 1+3+N 架 构 客群洞察 中移舆情 元宇宙 云游慢播 数智营销体系 云 VR/AR 神眼视频平台 虚拟会展 云办公 虚拟活动 数字人直播 第 8 页 数据处理 数据采集 数据存储 数据服务 数据接口 ，精准高效选址 9. 景区客流分析 景区客流分析 ，顾客偏好洞察 10 大数据调查 精准问卷推送 ，快速回收分析 11 文旅产业监测 旅游产业监测 ，大数据精准决策 12 出行分析 居民出行分析， 交通拥堵预测 02 游客画像 可视化平台 ，准实时客流监测 03 终端洞察 终端用户分析 ，个性化终端洞察 04 旅游信用 个人信用评分 ，数据匹配验真 05 05 客流分析 城市人口模型， 常驻 、流动人口分析 06 APP 热度分析 APP 行业洞察 ，个性化市场分 析 景区 信息 基站 数据 数据能力— 1 个大数据中心 全域旅游数据资源包括： 主管部门、 运营商 ( 信令 ) 、 景区 (IOT 硬件 ) 、 旅游电商 (OTA 平台 ) 数据、 相关行业数 据等。 1 中心——全域旅游大数据中 心 动 态 预 警 模

线上报事 工地开放 移动验房 产品介绍 经过一年半，沃土初步建立一个后台融合和前端开放的信息化基础平台，确保了 数据的真实统一，并可随业务和技术的发展不断更新迭代 人力平台 协同办公 供应商洞察 客户行为洞察 供应商注册、认证发标公 告履约信息 面向供应商 面向业务 自助服务 关系营销 线上推荐 分销 渠道 快速结佣 招标管 理 财务 业务洞察 采筑 成本 采购 运营计划 工程 设计 供 应 商 客户录入 机会管理 案场管理 匠心 服 务家 销售系统 销售家 在线家 分享家 客 户 数据洞察 一、 沃土介绍 二、技术背景 三、 BIM 智慧建造解决方案 四、技术样本介绍 CONTENTS

作为可持续工业平台和软件领域领导者，AVEVA剑维软件提供的从工程设计与建造到生 产运营优化，再到资产管理的一整套端到端的全生命周期数字化转型解决方案，已成为众 多食品饮料企业实现数字化转型的关键力量。 随= 基于多年深耕行业的洞察思考和最佳实践，剑维软件的专家团队组织撰写了这本全新的 《食品饮料行业的数字化未来》白皮书。白皮书浓缩了我们在食品饮料行业的经验积累，内 容涵盖行业现状分析、解决方案和应用案例展示等，旨在为食品饮料企业提供参考路径和 可以从任何位置和来源收集和 存储数据，并快速提取优化业务所需的见解，且所有这些都 在无代码、灵活的环境中进行。 AVEVA PI System 旨在实现快速部署和快速获得投资回 报 ⸺ 开箱即用。凭借更深入的运营洞察力、更快的关 键数据分析以及远程资产和 IIoT 传感器的扩展可见性， AVEVA PI System 可帮助您实现更高效、更可持续的运营。 AVEVA PI System 作为运营数据平台，通过 提升能源效率 提升对设备的洞察力，降低生产成本 许多企业对 AVEVA PI System进行了高可用性配置，使其 具有端到端的冗余性并能够实现即时故障转移，进而支持 灾难恢复、维护紧急操作中心、最大限度提高正常运行时 间。可以将 AVEVA PI System组件部署在各种不同的架 构中，包括 DMZ、虚拟机、云端环境。 从每个有价值的来源收集数据 要获取精准而有价值的洞察力，首先要从各个数据来源捕

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In-memory SQL ） Mahout （ Machine Learning ） Spark （ Mlib ） Pig （ Scripting ） 数据集成 调度引擎 算法库 数据洞察 Miner 模型训练 数据集成 作业调度 DevOps 实时分析 ADS 数据集成 数据集成 作业调度 DevOps 离线分析 ODS 数据集成 数据集成 DevOps 流分析 图形化拖拽方 式快速集成 实现复杂数据 处理流程 NoSQL 接入 云化部署 25 ETL 的监控管理 单一业务的任务详情 图形化展示任务执行日志 任务运行情况变化曲线 全方位洞察一项任务执行 定义指定任务的报警规则 定制指定任务的报警渠道 指定报警信息的接收者 根据需要控制告警规则的启用与关闭 告警帮你随时把握任务异常 可视化手段多角度作业监控 作业执行状态与成功率监控 YARN Impala （ In-memory SQL ） Mahout （ Machine Learning ） Spark （ Mlib ） Pig （ Scripting ） 数据洞察 Miner Data preparation Build model Train Predictive model 56 数据分析建模全生命周期 业务场景导入 数学分析建模 大数据模型发布应用

智能楼宇数据捕获，清洗，规范化与聚集；  数据集成（实时和历史数据，结构化和非 结构化数据）  将数据转换成可操作的智能，多层次的性 能监测与空间使用优化；  数据的可视化（平面图、流动、占用、热 图等）以获得更好的洞察力分析；  数据源间数据相关性的发现；  模式识别与预测建模；  多样化场景开发；  多系统联动，实现应急响应；  智能楼宇微环境建立并不断优化，节 能、舒适性等；  设施预审工作异常自动检测与预处理； IWMS / CAFM （工作订单、预订、 服务提醒、预测性维修等）  微环境实时微调：双向控制设备传感 器，如灯光设置，暖通空调等  不断优化的自适应系统； 连接与集成 管理、分析与洞察 生产效率、流程优化与使用体验 智能楼宇运营管理平台设计框架 可视化 智能化 互联化 传感网 楼宇设施 设备与系统集成 设施楼控 信息发布 环境 能源  基于行业标准接入行业系统