2025年智能行业市场规模是通过大量的一手调研和覆盖主要行业的数据监测(包括目标产品或行业在指定时间内的产量、产值等,具体根据人口数量、人们的需求、年龄分布、地区的贫富度调查)的基础数据信息,并通过自主研发的多个市场规模和发展前景估算模型,为客户提供可靠地市场和细分市场规模数据以及趋势判断,协助客户判断目标市场规模及发展前景,为市场开发和市场份额估算提供可靠、持续的数据支持。
市场规模不仅仅只是智能产品在某个范围内的市场销售额,也涵盖了是用户量规模或者销售量规模。我们根据智能所集中的区域、发展的阶段、用户数量进行现有市场的估算;其次,再根据智能潜在用户及发展趋势对未来市场进行估算。最终,可获知智能产品市场的总体规模。
在智能市场规模的测算上,我们主要采用了如下几种方法
一、源推算法
即将本行业的市场规模追溯到催生本行业的源行业,通过对源行业数据的解读,推导出智能行业的数据。
二、强相关数据推算法
所谓强相关,可以理解为两个行业的产品的销售有很强的关系,通过与智能行业强相关行业的分析,印证市场规模数据的准确性。
三、需求推算法
即根据智能产品的目标客户的需求出发,来测算目标市场的规模。
四、抽样分析法
即在总体中通过抽样法抽取一定的样本,再根据样本的情况推断总体的情况。抽样方法主要包括:随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样和滚雪球抽样等。
五、典型反推法
依据研究团队对于单个品牌(尤其是龙头品牌)的销售额和市场份额的研究,倒推整个行业的规模。
DeepMind科学家Jon Richens在ICML 2025上发表的论文指出,任何能够泛化到多步目标导向任务的智能体,必然已经学习了其环境的预测模型。这个模型可以从智能体的策略中提取出来;而要提升智能体的性能,或让其完成更复杂的目标任务,就必须学习更精确的世界模型。(36氪)
中金发文称,3月Google Gemini 2.5发布,可实现多模态融合推理;4-5月阶跃星辰、商汤、MiniMax先后发布多模态推理成果,我们认为技术进展意义在于:依托于多模态思维链的加入,多模态、推理模型两条主线正在实现架构统一,多模态理解能力迎来提振。近期,理想、蔚来等车端交互具备多模态推理落地场景,技术架构的融合创新有望持续带来应用场景延伸,多模态推理主线值得关注。
中信建投研报指出,人形机器人板块继续分化,前期涨幅较好的标的普遍出现回调,市场聚焦相对有安全边际的低估值具身智能应用标的。中长期来看,我们建议不拘泥于“人形”深度挖掘“AI+机器人”的投资机会,包括传感器、灵巧手、机器狗、外骨骼机器人方向。降息背景下,高股息率的红利资产继续受到市场青睐。出海板块不断有新的上市公司提出H股发行计划,加之创业公司赴港上市数量增多,预计H股高端制造板块将日益壮大,会吸引更多全球资金。