2023 年中国科技与 IT 十大趋势 2023.3 iResearch Inc.22023.3 iResearch I“多云混合”向“一云多态”进化 分布式云加速发展，云能力从“中心辐射”到“传递下发”“多云混合”为企业当前用云常态，但各类云部署模式间资源调度、协同管理、能力共享等均存在挑战，导致“多云混合”容易呈现“多云孤岛”状态。以“东数西算”工程为代表的云基础设施升级和以“分布式云”为代表的云基础架构升级将有效解决上述问题。通过统一基础架构，并借助系统化的云网边端设施，降低云能力从中心到边缘的“衰退”，驱动云能力的“无损”下发，实现体系化、融合化的云服务。一云多态将更好地满足传统行业复杂场景、边缘场景的业务需求，加 速云计算向传统行业渗透。预计 2025 年，传统行业将成为云市场主导，金融、工业、汽车 等细分行业将 持续扩大云支出。注释：1、一云多态各层级中，在边缘位置支持私有、专有、混合等多种云部署形态；2、在多云混合中，实线表示云与终端连接紧密，虚线表示云与云间链接较弱；3、图表中，红 框范围代表传统行业，云市场包括公有云、私有云、混合云、专有云。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021 年与 2025年 中国主要行业云市场结构 云云独立 能力参差 以公有云为“起点”系统搭建云网边端设施，实现公有云能力完整下发至边缘 云间资源调度，能力分配更顺畅灵活，实现云数智互联互通，构建能力平台 云基础架构适用于各类云部署模式，以 统一架构提升管理效率及协同能力 架构 一致 能力 融合 广泛 赋能 优 势 痛 点 多 云 混 合 一 云 多 态 公有云 专有云 边缘云 私有云 终端 中心公有云 边缘云 区域云 传统多云混合状态下，各类云部署相对独立，云云之间资源难调度，数据难互通，能力难共享，管理难协同 传统多云混合状态下，云的技术能力受云部署模式影响大，非公有云更多外在是“云状态”内部却难以实现完整的“云能力”实 践 29%20%17.0%18.9%11.0%15.6%8.0%11.0%7.0%5.1%5.0%6.8%4.5%6.0%3.0%5.3%15.5%11%2021 2025e泛互联网 政务 金融 工业 教育 零售 医疗 汽车 其他 传 统 行 业 传 统 行 业 升级32023.3 iResearch I云基础从软件优先到软硬兼施 为进一步释放数智平台能力，云厂商需提升基础硬件资源质量 在数字时代，软硬件产品“交替迭代、互为支撑”的循环上升特征广泛适用云服务、人工智能、物联网等数字行业。以云服务为例：云计算在平台软件及应用软件领域已通过云原生理念和工具逐步实现优化，但为更好地支持数字化的深入发展，底层硬件亦需要加速变革以更好地释放软件能力，支持业务创新。算存网资源作为加速数字化进程的关键“燃料”，通过将软件能力卸载到硬件产品（采用 Chiplet 等芯片架构设计、利用 RDMA实现网络加速、结合 NVMe 实现存储加速等）不 仅将降低硬件虚拟化损耗，还能有效减少业务进程中算存网资源调度的内耗，进而提升资源利用率，让云资源更好的服务于核心业务。同时，底层硬件逐步完成升级替换，将进一步驱动上层大数据及人工智能平台更好地支持业务创新。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。1 虚拟化 SaaS现存挑战 升级需求 升 级 方 向 升级效果 PaaSIaaS基础 硬件 大数据平台 人工智能平台 计算 存储 网络 算力 芯片 网络 通信 设备 存储 设备 数字化进程深入，带动数智紧密融合。传统业务场景（如生产制造）和新兴业务场景（如车联网）对数据处理、分析、机器学习、深度学习等技术能力要求不断提升，要求 数字底座提供更优质基础资源 支撑其能力实现 1、云计算应用规模持续扩大，依托虚拟化技术降低资源消耗，释放更多资源的 效 率有限 2、云边端协同性加强，跨 集群，跨地域的高效管理，对 网络时延，存取效率 要求提升 3、大规模中心节点，资源内部交换频繁，算力资源被迫用于处理管理、调度等任务，难以聚焦核心业务 宏观 微观 底层硬件设施搭建“专精化”，硬件设备需要更好地考虑云化特征与 操作系统 特 点，厂商需要更多 自研产品，从底层硬件研发、设计、组 合等更匹配云的特性，不仅实现底层应用的云原生，也 需要底层硬件与操作系统更好地“为云而生”通过“硬件加速”平衡算存网能力。让算力聚焦核心业务。将算力芯片与存储设备、网络设备更好地适配。在网络领域，更好地结合 RDMA能力实现网络加速。在存储领域则更好地实现存算分离，结合 NVMe能力实现存储加速 软硬件相辅相成，更好实现能力融合 数智平台 云基础底座 互为支撑 交替迭代 云基础硬件升级将有效优化算存网资源质量，使云底座更容易释放云能力，让优质资源更好地服务数智平台软件，形成完善的“软硬一体”架构，激发数智平台能力以支持业务创新。软硬 能力 暂未 充分 融合42023.3 iResearch I更多云产品将以 Serverless 形式交付 All-on-Serverless 理念进一步向 AI、中间件等模块渗透 在过去几年，函数即服务（FaaS）成为 Serverless 事实上的核心产品形式，同时数据库、大数据等基础软件或能力平台也 已被云厂商列入自身 Serverless 产品矩阵中。而随着客户对自动化能力的更高追求，Serverless 理念进一步向容器、中间 件、文件系统、人工智能、云视频、云通信等诸多模块渗透，与 FaaS 一起打包成为端到端的云软件开发套装，形成了“All-on-Serverless”的云产品迭代浪潮。未来，企业几乎所有业务都可基于 Serverless 架构，免去客户部署、维护和管 理应用，按需触发执行、扩缩容和付费，使客户进一步聚焦核心业务，敏捷搭建业务模块，无限逼近于零运维成本及零资 源浪费。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。计算 存储 网络 基础资源 数据库 容器 中间件 文件系统 FaaS基础软件 开发工具及能力平台 Serverless 在云原生中的全渗透 All-on-Serverless 方案优势 Serverless 渗透基础云服务架构进程图 云视频与 云通信 大数据 人工智能 云原生 3.0：All onServerless云原生 2.0广度 深 度 高 高 初 级 渗 透 广度 深 度 高 高 中 级 渗 透 广度 深 度 高 高 高 级 渗 透 Serverless持续渗透 横坐标轴（广度）：提供此种产品/服务的厂商数量；纵坐标轴（深度）：此种 产品/服务成熟度 0 3 实现业务敏捷 基于 Serverless的软件开发交付速度显著提 升，企业有能力快速进行软件迭代，实现业 务敏捷。0 2 运维成本趋零 企业无需关心 IT资源占用或数据传输等运维 问题，免去几乎所有运维操作，运维相关时 间及人力成本趋近于零。01聚焦核心业务 Serverless免除系统及软件的底层架构设计 与搭建，企业集中构建核心业务模块，开发 人员不必费力深入底层技术及开发环境。52023.3 iResearch I预训练大模型作为 AI基础设施加速应用 提速 AI 工业化进程，为 AI 开发效率加杠杆，倍数释放生产力 来源：专家访谈，公开信息，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。预训练大模型的 基建意义：助推 AI 模型效率化生产 预训练大模型 场景化 个性化 定制化 下游任务的知识迁移调试快速抽取生成小模型工业化流水线部署 多行业 多垂直领域 多功能场景 面向模型生产的基础设施定位逐渐清晰 巨头企业：行业/场景大模型开发+全栈式工具封装 通用数据训练下的大模型，引入行业实际业务积累的样本数据和特有知识，设计行业领域特色算法任务，提升大模型对行业应用的适配性；优化开发工具以降低使用门槛，培育开发者生态 腰部/初创厂商：基于 API 进行二次开发或提供模型调优服务 非头部梯队厂商很难支撑大模型训练成本，或可基于开放的 API 接口，完成效率化的 AI 模型生产；可能出现一批初创企业，负责承担大模型调优工作，服务于应用开发或解决方案厂商 依托智能算力基建化、海量数据积累与治理、深度学习算法突破等，作为一种新兴的 AI 计算范式，超大规模智能模型（又 称预训练大模型）的泛化性和通用性不断提升，可应用到更广阔的下游任务及场景中解决 AI 应用的长尾问题；并且能够实现 AI 模型研发-部署-应用的流程标准化提升，提升 AI 应用 研发效率。AI 的认知与应用是没有边界的，仅靠极少量的 AI 科学家和 AI 技术企业无法推动整个物理世界和数字世界的智能化。预训练大模型的加速应用有望解决“为 AI 开发效率加杠杆，倍数释放 AI 生产力”这一产学研界关注的核心问题。2022 年，语言大模型与产业应用的衔接也日渐紧密，行业领军企业积极推出适合具体业务场景的行业大模型。通过提供算力、核心算子库和软件平台一体服务，帮助企业将基础模型能力与生产流程融合，与头部客户合作推广落地案例。未来，预训练大模型作为面向 AI 模型生产的基础设施将加速应用；而巩固智能算力基建、提高模型与业务场景目标适配度、基于调用成本明确投入产出的平衡点等是其规模商用的优化方向。62023.3 iResearch I 2023.3 iResearch IAIGC 在概念爆发后进入产品化尝试 提升数字化内容生产质效，变革人机交互体验 来源：硅谷投资机构 NFX，艾瑞咨询研究院整理绘制。来源：公开信息，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。AIGC 技术提升创作者生产效率与质量 项目时间 创造力 灵感迸发的 开始 结合 AIGC 技术 传统人力形式 初稿产生“绝望的深渊”顺利推进中 修改完善 AIGC 技术缩短了获得初稿的进程，提高了创作者的生产效率与创造力 初稿产生 创造力中稀缺性和规模化是相互对立的概念。AIGC 有望打破冲突，助力定制化与规模化并存 AIGC 技术价值：以 ChatGPT 为例 封 闭 域 开 放 域 封闭域 开放域 完成人机交互目的，知识库确 保对话服务需求与目的满足 补充封闭域难以回答的问题，用大模型去优化交互体验 FAQ Based知识图谱 文档阅读理解 Chat GPT 模型 国内外大型对话模型 LaMDA 模型 Blender 模型 PLATO 大模型 通义 Space 大模型 开放域的发展突破可 拓宽封闭域的对话边界.两者可各司其事，在封闭域内满足内容专业度，在开放域满足交互需求,助力人机交互更多应用到营销、社交对话等半标场景。2022 年，一幅由 Midjourney 生成的 AI 画作 太空歌剧院 横空出世，AI 生成图片开始在社交平台疯狂传播；热潮未退，2023 年初，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）又使 AIGC 这一概念彻底出圈。AIGC 是一种全新的 内容生产方式，是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。其使用机器学习算法，从数据中学习要素，一般基于跨模态大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成和生成优化。得益于真实数据积累和计算成本下降，可帮助生成数字化内容初稿，产品包括 AI 绘画、平面设计、对话系统、虚拟数字人、搜索引擎、代码生成等，提高了数字化内容的丰富度、生产效率与创造性；类人的交互体验和全民参与性则跨越式提升了 C端消费侧对于 AI 的感知，进 一步拓宽了市场对 AI 商业价值的想象空间。未来，随着多模态等底层模型进步和垂直模型优化，AIGC 技术将进入技术产品化加速爬坡期，扩展更多的商用领域。72023.3 iResearch I数据采集由单点走向泛化 泛化数据采集加速提升数据处理方式的精准性与高效性 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。传统的数据采集方式通常针对特定场景与目的，获取数据的渠道与手段相对单一，数据采集量不充足。随着物联网设备的普及和互联网应用的拓展，数据量呈现指数级别的增长，为泛化采集提供基础。数据维度向多样化、复杂化的转变，同步提升了采集数据的难度与不确定性。传统的数据采集方式已无法适配当前企业对全面、丰富的数据需求，影响了企业对数据自身价值的高效利用。结合物联网系统、Web 系统和传统信息系统的泛化数据采集形式可以扩大采集样本数量，扩充数据维度多样性，有利于多领域行业及时应对实际场景应用中的未知情况。泛化数据处理难度的提升催生了数据处理、分 析方式的进化，以机器学习为主的智能技术，在获取数据进行模型训练与优化的同时，通过发挥数据挖掘、数据可视化等功能，反哺企业更好的对采集数据进行预测与控制。泛化采集数据需兼顾采集数量与采集质量，如果能对被采集数据的用途进行前置化判断，可大幅降低后续数据处理的工作量，实现采集与应用效率最大化。泛化数据采集的多领域行业应用价值 应用需求 技术供给 端网云协同，通过有源与无源物联网设 备采集非结构化或半结构化数据 数据采集 来源广泛 物联网系统 Web 系统 传统信息系统 多为结构化数据，价值密度高，常通过 网络爬虫获取数据 便于统计、分析的结构化数据，多为重 要数据，内容广泛，如企业的 ERP 系统 场景丰富/应用多样 全屋智能 智能物流 工业质检 自动驾驶 健康监测 机器人 覆盖 全面 持续 优化 融合核心数据与边缘化数据 实时 反馈 有效数据扩容，学习模型持续迭代 如：优质的数据样本减轻数据预处理 负担，合适的模型与优化的训练参数 提升机器学习模型的准确性 实时、多维采集，突发情况精准应对 如：传感技术的综合应用降低对交通路况实时数 据、行人动态行为数据、突发事故等数据的收集 难度，强化自动驾驶对紧急情况的精准决策 如：Zigbee、LoRa、Bluetooth 等通信协议 的应用，实现多品类智能家居数据的自动化采 集，用户数据覆盖日趋全面，帮助企业建立精 准的客户分类，灵活满足客户需求 数量大 质量高 来源广 维度多 泛化数据82023.3 iResearch I“由实向虚的真实映射”“由虚向实的准确模拟”工业数字孪生加强物理与虚拟空间交互 提升工业数字孪生诊断预测能力，推动业务全流程闭环优化 工业数字孪生基于数据与工业机理模型的集成融合，构建虚实双向交互的闭环优化系统，在虚拟环境中对生产过程、生产 设备的控制来模拟现实环境的工业生产，其三大特征是全生命周期实时映射、综合决策和闭环优化。未来工业数字孪生将 更加注重虚实融合的应用，推动“由虚拟实-由虚映实-虚实互映-由虚控实”的孪生闭环。现阶段工业数字孪生的应用普 遍聚焦在实时监测管控、虚实相映阶段，尚未迈向诊断分析、预测优化阶段。中短期内，加速落实“由实向虚的真实映射”，空间维度上将由部分孪生对象间的简单关联，向多孪生对象间的自动化、智能化的协同共进发展；时间维度上将由孪生对象关键生命周期单独孪生的碎片化应用，向“生产 报废”全生命周期孪生应用发展。中长期内，将不断沉淀工业 机理模型以推进“由虚向实的准确模拟”，构建面向物理对象精准化映射的孪生对象模型，形成综合决策并反馈，达到诊 断分析乃至预测优化的目的，推动工业全业务流程闭环优化。来源：信通院，艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。工业数字孪生采集解构-仿真映射-模拟孪生-预测优化的闭环交互流程 由虚拟实-仿真与映射 完整采集数据以真实描述物 理对象 解构特征数据以仿真并映射 物理对象 至虚拟空间 虚实互映-诊断与分析 借助数字化技术重建解构后 物理对象的性能 借助 AI 技术 破解人类尚未认 知的复杂工业机理，实现模 拟仿真推演与空间分析计算 由虚映实-监控与操纵 实时更新迭代特征数据 将解构得到的物理对象特 征数据以三维可视化、XR等形式展示 由虚控实-预测与优化 经过多次反复的采集解构-仿真映射-模拟孪生闭环 交互后，逐渐推进模型实现 自学习、自优化 01样机设计的孪生仿真分析与优化 02制造过程的孪生监控与优化 03产品运行的孪生运维与优化 例如某电气设计工厂，通过构建虚拟产 品样机，进行机械、电磁、热等多学科 的联合仿真与优化设计，可缩短 55%的 产品研制周期 例如某汽车制造工程，通过三维可视化 和资产建模技术实时监控车间全要素生 产状态，可提升生产异常处理效率 30%，使工厂产能提升 5%例如某工业物联网运营平台，通过构建 装备运维数字孪生模型，实现产品后续 服务的评估诊断与维护，维护效率提升 20%以上，维修成本降低 8%以上92023.3 iResearch I数智反向融合，形成以智养智的正反馈 AI 开始反哺数据治理，进一步促进人工智能进入小场景 十年来，以深度学习为代表的人工智能是基于数据的，高质量的数据是人工智能良好应用的前提条件。在这种情况下，数 据科学家、数据分析师等不得不把大量的时间和精力用于数据的准备工作，也即常说的脏活。这种现象在因为规模化程度不够，进而导致分工不彻底的小场景中 尤为明显。如此，高级人才的大量时间其实在做低级工作，ROI 不高，人工智能难遍地开花。未来，这一情况将有所改善：第一，预训练大模型已经在一定程度上减少所需的数据样本；第二，数据治理本身也是一个发现规律的过程，人工智能已对该过程开始反哺。未来随着模型通用性的进一步增强、交互方式的日趋简单，这种人工智能对数据治理的反哺作用将越来越明显，数据治理将逐渐变成人工智能为主、人工为辅。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。人工智能在数据管理中的应用示例 数据安全 隐私级自动标注；数据传输监控 基于机器学习，确定数据阈值；完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性检查；脏数据自动识别订正 数据质量检查 利用聚类和知识图谱确定实体间关系；利用知识图谱等进行数据血缘分析 数据模型管理 实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取；维护元数据；实现元数据的整合 元数据管理 人工智能帮助企业识别主数据；人工智能帮助定义和维护数据匹配规则 主数据管理102023.3 iResearch I数据和应用将进一步实现无感知闭环 应用数据自动治理落入数据层，数据分析嵌入到事务型应用 信息化时代，应用产生数据，但一来这些数据并未打通，二来受制于当时技术条件无法进行低成本大规模的分析。这些痛点，促使了后来以数据打通为核心的中台建设，和以数据分析为核心的数智模型构建以及 BI。数据如何能更广泛地赋能业务应用，而应用层产生的数据如何自动流入数据层并自动化地被治理，即数用一体，将关系到企业数字化建设的整体 ROI，也成为接下来的重点。数用一体，强调的并非是数据和应用的紧耦合，而是指两者应形成动态闭环。HTAP 数据库、湖仓一体、低零代码、GraphQL、敏捷 BI 及基于 NL 2SQL 的即席搜索、流程挖掘等技术将助力数用一体的不同环节，而数据安全、人工智能等，贯穿于几乎每一个环节。未来：业务人员通过低零代码创建的应用，数据自动治理且落入数据层。数据分析会更少以独立的形式存在，而是嵌入到应用中，并直接赋能一线业务人员。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数用完整闭环示意图 细粒度统一权限平台&数据安全引擎&人工智能引擎 应 用 层 APP小程序H5SQL 分析敏捷 BI基于 NL2SQL 的即席搜索物联设备数字孪生交易型数据库 分析型数据库/数据仓库 数据湖 TA融合 湖仓 一体 数 据 层 低零代码 NL2SQLGraphQL自动数据治理112023.3 iResearch I“数字碳中和”从概念走向市场 绿色低碳日益渗透市场环境，逐步成为数字产业增量新动力 自从 2020 年我国提出“双碳”目标，绿色低碳逐渐从理念走向政策、制度和市场，绿色化和数字化协同发展成为重要举 措和重要趋势。从宏观政策环境来看，国家部委多部门引导数字化绿色化协同发展落向实处；从资本市场来看，交易所、监管机构日益重视企业绿色低碳责任，大规模碳中和基金也开始频出；从市场需求来看，政府绿色采购进一步夯实，不同 行业绿色供应链建设从概念走向实践。对于数字产业和数字厂商而言，绿色低碳发展有望推动行业升级发展，一方面是绿 色低碳驱动以数据中心为核心的数字技术产品升级，另一方面绿色低碳有望带来新的数字化业务机会。资料来源：公开资料，艾瑞研究院根据公开资料自主研究及绘制。宏观政策：引导数字化与绿色化协同发展 2022 年 7月工信部等六部门联合印发 工业能效提升行动计划，重点提升数字基础设施能效水平，发挥数字化技术绿色赋能作用 2022 年 8月，工信部、发改委等七部门联合印发 信息通信行业 绿色低碳发展行动计划（2022-2025 年）2022 年 11 月，中央网信办、发改委等五部门联合通知在 10 个地 区首批开展数字化绿色化协同转型发展综合试点 资本偏好：日益重视企业绿色低碳责任 继港交所 ESG 报告指引要求“不披露就解释”后，2022 年 1月上交所修 订上市规则，在 ESG 相关内容披露方面有了更明确的要求 2022 年 4月，证监会首次将 ESG 纳入投资者关系管理工作指引 此外，大规模碳中和基金频出，例如春华资本成立 100 亿人民币规模的碳 中和基金、浙江省永康县成立 30 亿规模的碳中和母基金、华润电力及 7大 能源公司联合成立百亿规模内蒙古环投新动能基金 市场需求：政企共同推动绿色供应链落地 政府绿色采购逐步落实，2022 年财政部修订政府采购法，深入 推进政府采购绿色化，海南、湖北、浙江、山东、吉林、黑龙江 等多省市将政府绿色采购推进落实 不同行业的不同企业建设完善绿色供应链，例如国家电网建设绿 色现代数智供应链、华为提出供应商碳减排要求、吉利汽车与供 应链伙伴合作建设可持续供应链体系等 绿 色 低 碳 推 动 数 字 产 业 升 级 以数据中心为核心的技术产品升级 数据中心作为数字底座，是数字产业中最主要的能耗 环节。数字产业绿色化发展的重点核心举措是建设使 用新型绿色中心、创新推广液冷技术，并进一步推进 IT 设备、配电系统的绿色低碳升级 IT 设备能耗 45%散热能耗 43%供配电能耗 10%照明及其他 2%冷却系统 液冷降温技术、风冷降温技术、热回收 技术、制冷系统智能控制技术 IT 设备 高能效芯片、高密度服务器部署、动态电源管理 DPM、动态电压 频率调整 DVFS带来绿色低碳服务相关业务新机会 随着建筑、工业、汽车等行业领域绿色化发展，绿色 低碳数字化技术应用需求递增，在能效管控、供应链 管理、绿色制造等环节，数字化厂商迎来新业务机会。例如，金风科技的绿色供应链信息管理平台、中国移 动基于中移链的“一物一码”绿色供应链平台、AWS的可持续发展云服务等12行业咨询 投资研究 市场进入竞争策略IPO 行业顾问 募投商业尽职调查 投后战略咨询 为企业提供市场进入机会扫描，可行性分析及路径规划 为企业提供竞争策略制定，帮助企业构建长期竞争壁垒 为企业提供上市招股书编撰及相关工作流程中的行业顾问服务 为企业提供融资、上市中的募投报告撰写及咨询服务 为投资机构提供拟投标的所在行业的基本面研究、标的项目的机会收益风险等方面的深 度调查 为投资机构提供投后项目的 跟踪评估，包括盈利能力、风险情况、行业竞对表现、未来 战略等方向。协助投资机构为投后项目公司的长期经营增长提供咨询服务 艾瑞新经济产业研究解决方案13法律声明 版权声明 本报告为艾瑞 咨询 制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传 播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反 中华人民共和国著作权法 和其他法 律法规以及有关国际公约的规定。免责条款 本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数 据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询 对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述 的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范 围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方 法和数据获取资源的限制，本报告只提供 给用户 作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。