2023年信息服務智能化行業分析報告目錄一、從工業化到信息化：科技是第一生產力 PAGEREFToc366167869\h41、工業化與電氣化革命：讓人類從體力勞動解放 PAGEREFToc366167870\h42、信息化革命：腦力勞動的初步解放 PAGEREFToc366167871\h5二、智能化：進一步解放腦力勞動，帶來新的產業革命 PAGEREFToc366167872\h61、智能化的內涵：決策自動化與機器協同 PAGEREFToc366167873\h62、智能化的范圍：全信息生命周期 PAGEREFToc366167874\h83、智能化的應用領域 PAGEREFToc366167875\h9三、智能視覺：智能交互領域下一個熱點 PAGEREFToc366167876\h10四、智能可穿戴設備：智能的下一個形態 PAGEREFToc366167877\h121、智能計算設備可穿戴化是必然趨勢 PAGEREFToc366167878\h122、GoogleGlass開啟可穿戴計算時代 PAGEREFToc366167879\h123、蘋果公司或將推出智能可穿戴設備 PAGEREFToc366167880\h144、可穿戴設備有助于培養用戶對語音交互的使用習慣 PAGEREFToc366167881\h14五、商業智能：大數據時代的決策輔助工具 PAGEREFToc366167882\h161、智能化的企業經營數據分析工具 PAGEREFToc366167883\h162、商業智能在電信行業中應用 PAGEREFToc366167884\h19（1）契合電信運營商業務轉型的需要 PAGEREFToc366167885\h19（2）商業智能對于電信運營商的的經營管理決策中起關鍵作用 PAGEREFToc366167886\h20六、智能語音技術：人機交互的必然選擇 PAGEREFToc366167887\h231、語音合成技術 PAGEREFToc366167888\h232、語音識別技術 PAGEREFToc366167889\h243、移動互聯網推動智能語音技術廣泛應用 PAGEREFToc366167890\h26（1）語音技術為什么沒有成為PC時代主流的人機交互方式 PAGEREFToc366167891\h26（2）設備的移動帶來使用習慣的改變 PAGEREFToc366167892\h27（3）智能電視時代，電視無語音不智能 PAGEREFToc366167893\h283、智能語音技術在教育領域中的應用 PAGEREFToc366167894\h30（1）國家普通話考試機器智能測評 PAGEREFToc366167895\h30（2）中、高考英語口語考試機器智能測評 PAGEREFToc366167896\h31七、智慧城市：連接城市信息孤島 PAGEREFToc366167897\h321、智慧城市的定義 PAGEREFToc366167898\h322、智慧城市IT架構 PAGEREFToc366167899\h363、智慧城市受益于政府政策支持 PAGEREFToc366167900\h36八、智能交通：交通指揮控制自動化 PAGEREFToc366167901\h381、城鎮化將帶來嚴重的交通問題 PAGEREFToc366167902\h382、智能交通管控與車聯網系統 PAGEREFToc366167903\h39（1）智能交通管控系統 PAGEREFToc366167904\h39（2）車聯網系統 PAGEREFToc366167905\h41八、智能建筑：建筑技術與現代信息技術的結合 PAGEREFToc366167906\h441、智能建筑的特點：3A+2E PAGEREFToc366167907\h442、智能照明控制系統 PAGEREFToc366167908\h45（1）智能化的基礎：遠程控制功能與DALI協議 PAGEREFToc366167909\h45（2）智能化的表現：場景自動調用與定時開關 PAGEREFToc366167910\h46（3）節能與環保：LED技術的使用 PAGEREFToc366167911\h473、智能樓宇安防系統 PAGEREFToc366167912\h474、綜合安保系統 PAGEREFToc366167913\h49九、風險因素 PAGEREFToc366167914\h501、政府投入低于預期的風險 PAGEREFToc366167915\h502、市場推廣低于預期的風險 PAGEREFToc366167916\h503、消費者使用習慣改變過慢的風險 PAGEREFToc366167917\h50一、從工業化到信息化：科技是第一生產力1、工業化與電氣化革命：讓人類從體力勞動解放第一次工業革命以蒸汽機的使用為標志，起源于英國，卻對全世界產生了最為深刻和長遠的影響，讓社會化大生產成為可能。18世紀以前，全球都處于農耕社會，生產動力主要為人力、畜力、風力或水力，生產方式基本為手工作業或借助手動工具。1769年，英國人瓦特蒸汽機進行改良，手工勞動終于向機器生產轉變。機器生產的最大特征是生產效率大幅提高，根據OECD在2023年出版的《TheWorldEconomy》一書中的數據，全球GDP在1700~1820年間增長了87%，年均復合增長0.52%；而在1600~1700年間全球GDP僅增長了12.7%，年均復合增長僅0.12%。第二次工業革命以電力的廣泛應用為特征，又稱電氣化革命。1831年，英國人法拉第發現電磁感應現象；1866年，德國人西門子發明發電機；1870年，比利時人齊拉布〃格拉姆發明電動機。電動機的發明實現電能向機械能的轉換，電燈、電車開始出現。如果說蒸汽革命使人們從繁重的體力勞動解放，電氣革命則更進一步讓人們可以從大部分體力勞動中解放，并且實現能量的遠距離傳輸，生產效率進一步提高。根據上述OECD數據，全球GDP在1870~1913年不到50年的時間里便實現了145.6%的增長，年均復合增長達到2.11%。2、信息化革命：腦力勞動的初步解放第三次工業革命始二戰結束后，以信息技術為顯著特點，在20世紀50中期~70年代初期達到高潮，又稱信息化革命。信息技術應用范圍越來越廣，計算速度不斷加快，能夠完成人腦無法完成大規模復雜計算、大量數據存儲以及信息的快速傳播。正因如此，使得空間技術、核能技術和生物技術的快速發展成為可能。進入信息化革命后，規則化的計算可以借以計算機快速完成，科技人員可以從繁復的腦力勞動得到初步解放，從而將更多精力投入到創造性工作當中，因此技術進步呈加速狀態，新興技術轉化為產品的周期越來越短。蒸汽機從研制到18世紀定型投產用了84年，電動機用了65年，而信息化革命時期原子能從開發到應用僅了6年，晶體管技術僅用了4年。從經濟角度來看，信息革命的最直接結果是生產效率的再次大幅提升。1950年，全球GDP總量為5.3萬億美元，在1970達到了13.8萬億美元，年均復合增長率達到了4.9%，其中在1960~1970年間年均增長高達5.03%。二、智能化：進一步解放腦力勞動，帶來新的產業革命1、智能化的內涵：決策自動化與機器協同信息化包括兩層含義：信息的數字化與自動化處理。即信息一方面以數字化的形式存儲、展示或傳輸；另一方面以按人們事先既定的規則進行計算機自動化處理，處理結果供人們進行行為決策依據或參考。盡管自20世紀中期以來，信息技術取得了長足的進步，然而非規則性計算方面還遠不及人腦水平。例如對海量信息的去粗存精、去偽存真，對處理結果進行舉一反三，對外部環境陌生變化的應變等。智能化以信息化為奠基，是信息化的升華。智能化則意味著機器不僅能感知、收集并處理數據，還按能按照與人類思維模式相近的方式對數據處理結果進行再次反饋，能夠按照給定的知識和規則面對具有一這隨機性的外部環境自行做出決策并執行。同時，智能化的最大特點是機器之間具備高度的協同合作與數據共享效應，信息化所產生的信息孤島均基于統一的數據平臺，從而實現了互聯互通。例如：（1）自然語言理解(NaturalLanguageUnderstanding)，采集說話人語音數據并進行處理，對說話人的語義進行分析并做出執行何種指令的決策；（2）智能交通系統(IntelligentTransportationsSystem)，交通攝像機采集車流數據，依據歷史數據及當前狀態對流量進行預測，從而對交通信號進行智能控制，提高車輛通行效率。（3）智能視頻分析，對日常海量視頻數據進行檢索，特別是對人、車、物等重點要素及其特征進行智能辨別并進行預警，提高安防領域視頻監控系統中的工作效率，為公共安全保障提供有效的信息來源。如果說第一次和第二次工業革命時代因能源的利用而使得機器“四肢發達”，第三次工業革命（信息化革命）時代因信息的高效處理和傳輸而使得機器“耳聰目明”，那么智能化時代將會因智能技術的利用而使得機器“頭腦聰慧”。2、智能化的范圍：全信息生命周期智能化包含信息化，是信息化的延伸和擴展，覆蓋了信息的感知、分析與行為決策三大方面，實現數據流從產生到使用者反饋的全生命周期智能化處理。3、智能化的應用領域智能化的核心在對信息的智能化分析與處理從而做出行為決策，以及連接信息孤島，實現數據共享和子系統之間的協同合作。智能化是信息的升華，是信息化的高級階段，因此未來各行業領域最終都需要完成從信息化到智能化的升級。在智能化時代涌現的新興產業包括云計算、物聯網、大數據、智慧城市、智能交通、商業智能、可穿戴設備、智能IC卡、智能觸摸、智能語音等，回顧信息技術發展史，交互方式的改變必然導致新興產業的出現，我們預計，繼觸摸和語音產業出現后，人與自然信息交互最重要的方式—視覺相關產業將逐步涌現，智能視覺將發展成為智能交互領域市場容量最大的產業。從公共服務領域看，智慧城市與智能交通建設將首先實現智能化升級，期中智慧城市的應用主要體現出智能化的數據共享和協同合作特點，智能交通則將會主要體現出智能化分析與自主決策特點；從行業應用領域看，企業經營決策分析也將現向智能化的升級，將大范圍應用商業智能，體現出智能化的智能分析特點。目前應用商業智能最多的電信行業與金融行業，因此些類行業均面向少量客戶提供個性化服務；從個人消費領域看，人機交互領域將大量使用智能語音技術，實現從信息化到智能化的升級。三、智能視覺：智能交互領域下一個熱點人從自然界獲取信息有三種基本方式：視覺、聽覺和觸覺，其中視覺是人類認知自然、獲取信息的主要來源，它不僅指對光信號的感知能力，也包括對信息的獲取、傳輸、處理、存儲和理解的整個過程。研究表明，人類接受的信息60％--80%來自于視覺。世界信息產業正迎來繼計算機、互聯網之后的第三次浪潮，以用戶體驗為核心的應用創新是新一輪信息浪潮的靈魂。如何有效解決人與物的智慧對話，使人與機器之間溝通變得像人與人溝通一樣簡單，主要依賴于智能視覺技術和語音技術的廣泛的應用。目前智能視覺產業包括人機控制、虛擬運動、智能監控、人體行為分析、虛擬現實應用等領域。我們預計，繼觸摸和語音產業出現后，人與自然信息交互最重要的方式—視覺相關產業將快速發展，智能視覺將發展成為智能交互領域市場容量最大的產業，也將是產業未來的投資熱點。四、智能可穿戴設備：智能的下一個形態1、智能計算設備可穿戴化是必然趨勢計算設備發明的目的減輕人類大腦的計算負擔。第一代電子計算機于1946年誕生在費城——ENIC(TheElectronicNumericalIntegratorAndComputer)，ENIC是計算機發展史上的里程碑，它通過不同部分之間的重新接線編程，還擁有并行計算能力。但是，ENIC占地面積達170，總重量達30噸。隨后，計算機的體積不斷減小，單位體積內上計算速度卻不上升。進入2023年后，便攜的筆記本電腦已經逐漸普及。尤其是進入2023年后，以智能和平板電腦為代表的移動智能計算設備出貨量已經超出了臺式電腦和筆記本電腦的總和。2、GoogleGlass開啟可穿戴計算時代2023年4月5日，Google發布了一個被稱為ProjectGlass項目，該個項目將開發一款集智能、GPS、相機等功能一身的智能眼鏡。用戶將通過一個微型投影裝置查看短信、路況、天氣等信息，而在輸入方式上主要采用語音控制，僅需要對麥克風說出“OK,Glass”即可啟動。2023年6月，Google正式接收第一批試用者對GoogleGlass進行試用。目前，GoogleGlass試用版可以實現地圖導航、語音搜索、視頻、Gmail、Calender日歷、GoogleNow、Picasa圖片應用等功能。此外，還有TheNewYorkTimes、CNN、Twitter、Tumblr、Facebook、Evernote以及ELLE等應用將出現到GoogleGlass上。隨著應用程序越來越多，GoogleGlass的實用性及娛樂也將大為增強，從而更能吸引消費者的關注走向大眾市場。除Google之外，索尼也于近日前發布了MN2SmartWatch智能手表，除了可以選擇多達10種以上的時鐘界面外，SmartWatch還具備四格界面，每頁可顯示四個應用程序圖標。目前，SmartWatch可通過藍牙與連接，支付常用的查看短信、天氣及音樂播放等功能，此外還有豐富的社交功能，已經內置有新浪微博和人人網應用。不過與GoogleGlass可以接聽不同，SmartWatch僅支持拒接來電。3、蘋果公司或將推出智能可穿戴設備據Bloomberg消息，蘋果已經在日本申請了“iWatch”商標，此前俄羅斯網站Izvestia也報道稱蘋果已經在俄羅斯注冊“iWatch”商標，而且設備配備將是柔性屏幕。此外，蘋果已經在墨西哥、中國臺灣、土耳其、哥倫比亞等多個國家和地區提交了“iWatch”商標申請。此舉表明，蘋果公司正在積極推進智能手表項目。預計iWatch可能具備、短信、導航、定位及語音交互功能。4、可穿戴設備有助于培養用戶對語音交互的使用習慣此外，蘋果還申請了多個柔性電池及柔性顯示屏專利，這些專利將極有可能用于腕表等柔性或可彎曲設備當中。基于這些事實，我們預測蘋果公司或將在一至兩年內正式推出智能手表類可穿戴計算設備。同時由于蘋果公司在時尚數碼領域具有較大影響力，iWatch或類似產品將能引起比GoogleGlass更多的市場關注度。用戶習慣的培養是語音交互技術普及的最大難點。根據國內知名IT網站中關村在線ZOL.COM對語音助手缺點的調查，認為不能有效識別及需要連接網絡從而增加流量費用的用戶分別占51%、41%，另有25.9%的用戶認為使用語音助手“會招來路人的奇怪目光”。我們認為，識別率及網絡流量成本問題將會隨技術的進步而很快得到改善，而用戶習慣問題非技術所能很快直接改變的。但是，可穿戴設備提供了解決用戶習慣問題的機會。智能移動終端及可穿戴設備的普及將有助于語音技術的推廣。盡管語音技術已經基本成熟，但依然不夠智能，對于日常交流中經常出現的斷句、重復語句無法做到有效的識別。也因為這個原因，語音交互依然有著一定的陌生感，用戶習慣未能及時改變。移動互聯網時代，最大的趨勢便計算設備小型化。設備小型化，用戶可能隨身攜帶，用戶體驗也與PC有了完全的不同。我們認為，移動互聯網時代的用戶需求與使用習慣發生以諸多改變：傳統鍵盤與鼠標首先遭到拋棄，人們對鍵盤與鼠標過度依賴的局面被打破；移動設備諸如智能屏幕遠小于傳統PC，鍵盤被進一步簡化，導致手指的輸入準確率和速度都要遠低于傳統鍵盤。而可穿戴設備通常將不再具備智能或平板電腦一樣大面積顯示屏，語音輸入將作為最主要的人機交互方式。因此隨著設備的普及，用戶將不得不使用語音進行輸入，用戶習慣問題也將得到有效改善。五、商業智能：大數據時代的決策輔助工具1、智能化的企業經營數據分析工具商業智能（BI）是讓商務運作智能化，企業數據智能化，從管理到分析再到預測。早在1989年國際IT咨詢公司Gartner的分析師HowardDresner首次提出了商業智能(BI)的概念，隨著商業智能應用范圍的拓展，各主流機構和國際軟件巨頭均對商業智能頗為關注，并從不同角度對商業智能提出了各自的理解。我們認為，商業智能采用數學的、統計的、人工智能等科學方法，從大量數據中挖掘出隱含的，先前位置的，對決策有用的潛在價值的關系、模型和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，為商業智能系統服務的各業務領域提供決策支持的方法。一般商業智能系統由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。從實現過程來看，商業智能是一種將企業經營數據轉化為知識、協助經營者作出經營決策的智能工具。處理的數據來源可以是企業訂單數據、客戶數據、交易數據或其他外部市場數據。從技術層面看，商業智能是數據倉庫（DataWarehouse）、聯機分析處理（OLAP，On-LineAnalyticalProcessing）和數據挖掘技術（DataMining）的綜合運用。根據功能不同，商業智能系統可以細分為工具平臺軟件和應用軟件兩大部分。商業智能工具平臺軟件，主要以產品形式出現，并通過銷售許可證模式經營，目前國外廠商在該市場中占據主流地位，如SAS、Oracle、IBM、SAP和Teradata。商業智能應用軟件主要圍繞企業對數據的具體使用需求來定制企業應用系統，并通過數據分析指導企業經營運作。商業智能應用軟件可以進一步劃分為企業數據平臺和企業數據分析及應用。企業數據平臺匯集企業各業務系統中的運營數據，按照企業數據模型進行數據整合，提供運營數據共享，支撐跨系統數據的應用，提升數據質量，包括企業數據倉庫、運營數據存儲和元數據管理等；企業數據分析與應用是以企業數據平臺為基礎，利用聯機分析技術和數據挖掘技術，幫助企業經營決策層了解企業經營的現狀，發現企業運營的優勢和劣勢，預測未來趨勢，幫助細分市場和客戶，指導營銷，幫助企業進行有針對性的營銷和高效的客戶關系管理，對決策執行情況和結果進行客觀準確的評估。目前我國商業智能主要應用于電信行與金融行業，尤其是電信行業。這兩個行業內的企業的共同特點是面向大量用戶提供個性化服務，如何充分挖掘用戶需求，改善經營決策是行業內公司共同面臨的重要問題。另一方面，其他行業內的公司也逐漸開始加大對商業智能應用的關注。根據Gartner的調查，2023年中國CIO關注的十大重點技術第一個就是商業智能技術，其次分別是云計算和移動互聯網技術應用。2、商業智能在電信行業中應用（1）契合電信運營商業務轉型的需要隨著電信產業的整合，三大運營商相互競爭激烈，尤其在3G智能移動通信領域，市場份額差距遠不及2G時代。目前三大電信運營商步入全業務經營階段，新用戶發展比例更加均衡、新用戶爭奪更加激烈，而服務同質化現象也更加明顯，因此各運營商都將精細化管理和營銷作為最根本的經營模式，不斷在市場開拓、客戶挽留、提升經營和服務水平方面投入更大的力量。在這種背景下，運營商工作重心從“技術驅動”向“業務驅動”轉移，運營商競爭重點不僅局限于網絡建設上，業務經營成為三大運營商提升競爭力的主要方面，運營商需要把人力、財力、物力集中在業務的設計、創新和對用戶的分析、服務上，這成為電信運營商未來的核心競爭力。在新的競爭格局下，傳統競爭手段如價格戰、行業壟斷優勢、促銷策略等已無法適應新形勢的需要，為了保住客戶資源，運營商需要通過業務分析支持系統，從自身市場數據中獲得能夠真正反映企業運營狀況的有效信息，從而為市場經營決策提供科學支持。因此，經營流量、經營客戶，從客戶中挖掘更多的價值，盡最大可能提高用戶ARPU值，就成為了運營商的戰略方向。商業智能軟件是作為有效武器，運營商可以更高的效率和更好的質量經營流量和客戶資源。（2）商業智能對于電信運營商的的經營管理決策中起關鍵作用商業智能可以幫助運營商洞察客戶需求，真正做到以客戶為中心。2023年電信業重組后，移動的競爭優勢得以遏制，三家運營商搶奪用戶大戰愈發激烈。按照行業說法，“開發一個新用戶所需的成本是維系一個老用戶的5倍”，運營商致力于通過實施各種策略提升用戶黏度，盡最大可能留住用戶。電信運營商成功的核心是擁有豐富的、有價值的忠誠客戶。因此，電信運營商要實現用戶數量與贏利的雙增長，就要標識、獲得并維護最有價值的客戶。商業智能將單一的數據處理系統轉向為分析和管理的綜合系統。在激烈的市場競爭情況下，運營商要快速發展和壯大就必須對所從事的商業活動有著深入的理解，分析可以拉動公司業務的關鍵要素，這就需要借助商業智能來分析捕捉業務交易和客戶交流的每個角度來生成有用的信息。商業智能將電信行業的海量信息轉化為知識。隨著電信業務系統的長期和廣泛使用，運營商擁有大量的客戶和業務數據。科學管理和合理開發這些內部和外部信息資源成為企業正確決策、增強競爭力的關鍵。運營商亟需基于海量數據建立基于分析的企業管理運營體系。BI將信息轉換為知識。商業智能是在正確的時間將正確的信息交給正確的用戶以支持決策過程的應用。商業智能通過對數據的收集、管理、分析以及轉化，使數據成為可用的信息，從而獲得必要的洞察力和理解力，更好地輔助決策和指導行動。業務決策者通過商業智能對企業數據進行分析，通過過去的數據預測未來，即通過歷史數據發現趨勢，增加電信企業經營管理和客戶分析的科學性，提升企業決策水平和經營效益。運營商部署商業智能解決方案目標在于，幫助電信運營商充分利用其業務支撐系統產生的大量寶貴的數據資源，實現對信息的智能化加工和處理，為市場經營工作提供及時、準確、科學的決策依據，使企業適應日趨激烈的市場競爭環境，提升運營商的核心競爭力。固網和三網整合后廣電系統將引入BI系統。隨著三家運營商全業務運營和三網融合，過去固網分江而治的格局已經打破，北網通、南電信已成為歷史煙云，電信、聯通固網業務都在全國布局，中國移動也加大本地網建設，涉足固網業務。盡管固網業務對物理網絡基礎布設要求較高，但后期固網競爭加劇必將成為趨勢。BI系統必將現在主要服務移動業務，固網應用還較少，后期必將拓展到固網業務，將引發新的BI系統建設需求。另外隨著三網融合，固話、固網、有線電視的用戶交叉、資費交叉，必將帶來更多亟待智能化分析的負責運營數據，BI系統將更有用武之地，協助運營商完成更合適和有效的運營策略。同時，三網融合后廣電將成為第四個運營商，隨著三網融合的逐步推行，廣電在有線電視運營中壟斷地位消失，將加入到固網的競爭中，短期可能會在北方面臨聯通、南方面臨電信的激烈競爭。公司從獨家買賣到面對強者競爭，傳統運作模式將不能適應新的競爭形勢需求，引入BI系統則顯得刻不容緩。六、智能語音技術：人機交互的必然選擇語音技術的核心算法建立在統計建模和機器學習的基礎上，在實用中基于隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel，簡稱HMM）的語音合成及識別技術占據了主導地位，它在二十世紀末就已經逐步成熟。智能語音技術壁壘相當高，涉及到聲學、語言文字學、數字信號處理、計算機科學、概率論、數理統計等多個學科技術以及比較長的研究周期，目前在語音技術核心算法較為成熟的情況下，它的質量更多地依賴于豐富的語料庫上統計訓練出的語音模型。語音技術按應用的領域可以分為語音合成和語音識別兩方面，前者指將文本轉換為聲音，后者指將聲音轉換文本；另外還包括聲紋識別技術，指通過聲紋特征進行身份認證的技術，但目前應用范圍要小于前兩種技術。1、語音合成技術20世紀30年代，貝爾實驗室發明的“語音合成機”（VoiceDemonstrator）可以通過鍵盤操作合成簡單的語音，標志著電子語音合成技術研究工作的起步。40年代末至50年代，Haskins實驗室發明了“模式播放機”，能夠把基于聲學模型的聲譜圖轉換成語音。70年代至90年代，不同類型的語音合成產品相繼出現，其中麻省理工大學的MITalk系統和貝爾實驗室的系統占據著主導地位，其中后者是第一代基于自然語言處理技術的多語言合成系統。從20世紀末開始，語音合成的研究中引入了統計建模等方法，采用機器學習和訓練模型進行語音合成。目前，基于HMM模型的大語料庫音素拼接技術是主流的語音合成方法，合成效果已經趨于成熟并且相當接近甚至超過真人發音水平，相關應用已經十分普遍。2、語音識別技術最早的基于電子計算機的語音識別系統可追溯到20世紀50年代，由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，該系統能夠跟蹤語音中的共振峰識別10個英文數字，正確率可達到98%。到50年代末，倫敦學院的Denes已經將語法概率加入語音識別模型中，此后大詞匯量、連續語音和非特定人這三大障礙在技術上逐漸被突破。60年代，研究人員提出了動態規劃（DP技術）和線性預測分析技術（LP技術），其中線性預測分析技術能較好地解決語音信號模型的問題，對語音識別的發展產生了深遠的影響。這個階段的語音識別技術能夠識別數個孤立詞匯，不過要求每個詞后有停頓才能順利識別。到了70年代，LP技術的理論基礎有了新的進展，動態時間規整技術（DTW）已經基本成熟，矢量量化（VQ）和隱馬爾科夫模型模型（HMM）理論已經出現。基于線性預測倒譜和DTW技術的特定人孤立語音識別系統已經能夠接受一些連音，可以識別幾百甚至上千個連續詞匯。80年代，AT&T貝爾實驗室的研究人員將原本艱澀的純數學的HMM模型工程化，從而讓更多的相關研究者深入認識。此后HMM模型和人工神經元網絡（ANN）在語音識別中的終于成功應用。基于HMM和ANN模型建立的語音識別系統已經能夠識別自然流利的語音，并且可以接受大量的連音和變音。進入90年代，語音識別技術從實驗室走向實用的需求日益強烈。許多國家如美國、日本、韓國以及IBM、Apple、AT&T，TNT等著名IT企業大量投資于語音識別系統的實用化開發。由于更多商業性公司的加入，語音識別技術的發展得到更大的推動。如今，部分實力強大的公司例如Nuance、科大訊飛推出的相關產品語音識別率已經達到90%，在自然語義理解方面也不斷深化。至此，語音識別技術已經基本成熟。3、移動互聯網推動智能語音技術廣泛應用（1）語音技術為什么沒有成為PC時代主流的人機交互方式人類的習慣往往很難改變。例如為避免打字機會因為過快的擊打速度而出現故障，QWERTY鍵盤在早期被發明時故意打亂鍵盤字母位置而降低打字速度，然而現在故障問題早已不復存在，更符合人類生理特點的Dvorak鍵盤卻沒有取代QWERTY鍵盤。在PC時代，電腦設備不便攜帶，無法移動的環境中人們早已習慣“鍵盤+鼠標”的人機交互方式。另一方面，語音識別技術為提高識別率，需要大量語音訓練來提取用戶的聲音特征。PC時代人們在不同地點往往使用不同的電腦，并且各自的語音特征數據并不能像現在可以利用云計算技術儲存于云端。面對電腦設備進行大量的語音訓練顯得脫離現實環境，語音技術在PC時代并不能為個人用戶帶來更多的便利。（2）設備的移動帶來使用習慣的改變移動互聯網時代，最大的趨勢便計算設備小型化。設備小型化，用戶可能隨身攜帶，用戶體驗也與PC有了完全的不同。我們認為，移動互聯網時代的用戶需求與使用習慣發生以諸多改變：a)移動互聯網時代，傳統鍵盤與鼠標首先遭到拋棄，人們對鍵盤與鼠標過度依賴的局面被打破；b)移動設備諸如智能屏幕遠小于傳統PC，鍵盤被進一步簡化，導致手指的輸入準確率和速度都要遠低于傳統鍵盤；c)移動設備由用戶隨身攜帶，使用頻率大幅提高，使用語音交互技術提供商采集海量語料成為可能。海量語音數據資料庫的建立進一步促進語音技術的發展，改善用戶體驗，從而人機交互更加頻繁，語音技術的使用與用戶體驗相互促進，形成一個良性循環。（3）智能電視時代，電視無語音不智能智能電視與傳統電視的最大不同是類似智能搭載有操作系統，不但可以接收廣電信號還具備寬帶網絡接入功能，用戶可以自行安裝第三方應用軟件擴展電視的功能。等移動設備因為屏幕過小等原因而不方便手指操作，使語音控制成為必要，那對于電視來說則因屏幕過大而需要語音控制。隨智能電視功能的增加，傳統的“下/下/左/右/OK+數字”式遙控器已經遠遠無法滿足要求，然而添加更多復雜的功能鍵則會降低用戶體驗。目前在智能電視領域有三種人機交互問題解決方案：手勢識別、空中鼠標與語音控制。a)手勢識別指通過電視設備前置的攝像頭捕捉用戶特定手勢進行操控。但根據NPDDisplayResearch的一項研究表明，許多網頁并不適合手勢控制，手勢控制也被認為不符合人體工學，頻繁操作帶來的手臂疲勞會影響伸出能力與姿勢，此外環境光線也會對識別效果產生較大影響；b)空中鼠標類似傳統鼠標，但不需要放置于任何平面上，在空中移動或晃動便可實現屏幕上光標的響應。但空中鼠標由于沒有傳統鼠標在桌面移動時的阻尼感導致精度較低，而且由于有一定重量存在著比手勢識別更嚴重的手臂疲勞問題。此外，空中鼠標由于內置復雜傳感器使用制造成本較高；c)語音控制與手勢識別和空中鼠標不同，現在語音識別率已經超過90%，可以很好的解決精度問題，用戶通過語音交流也不存在生理問題。最重要的一點是語音控制可以實現文字的快捷輸入，手勢識別和空中鼠標均無法實現這一點，而文字輸入是用戶瀏覽互聯網時不可避免的一種操作。三種人機交互方式各有優勢，廠商通常同時應用兩種或以上操作方式，但因為智能電視均需要文字輸入，語音控制是標配。業內已形成“無語音不智能”共識，智能電視操控一般采用語音控制為主，再輔以其他操控方式的組合。例如三星采用“手勢識別+語音控制”組合，而聯想則采用“空中鼠標+語音控制”組合。3、智能語音技術在教育領域中的應用（1）國家普通話考試機器智能測評普通話測評業務是通過計算機自動評測輔助人工完成國家語言委員會的全國普通話水平測試（PSC考試）。科大訊飛普通話機器自動測評系統是在國家語委“十五”重點科研項目支持下研發而成，而且是迄今為止唯一通過國家語委鑒定并全面應用于國家普通話水平測試中的智能測試和管理系統，目前已經在全國29個省正式使用。系統可準確地對考生普通話水平自動評測，而且實現了普通話水平測試的全流程網絡化和智能化管理。由于無需人工參與，自動測評系統不需要組織大量測試員，還可以大為降低測試成本，而且還可以避免人工打分的主觀性從而提高測試結果的公平性，更具科學客觀性。（2）中、高考英語口語考試機器智能測評長期以來，口語考試均通過考生與教官面對面交流的方式施行，無法組織考生在同一時間考試，這便需要組織大量的考官，考試效率低下。更重要的是由于通過考官通過現場觀察對考生進行評分，考官評分主觀性較強，評價標準有差異，難以做到考試的絕對公開公正。江蘇早在2023年便引入科大訊的語音技術，將人機對話作為英語口試方式。溫州市亦于2023在初中學業考試中采用人機對話方式進行英語口試，其中口試滿分25分，計入英語成績總分。青島市2023年在口試開始引入人機對話，口試成績占總成績的12.5%，并將在2023年開始將聽力與口試結合在一起進行機考。2023年，科大訊飛英語語測自動評技術進一步推廣，合肥及重慶的中考、廣東省的高考聽說部分均將采用人機對話模式。七、智慧城市：連接城市信息孤島1、智慧城市的定義城市將是未來人類生活的核心。2023，全球生活在城市中的人數首次超過非城市居民人數。目前發達國家的城市化率已經接近80%，而發展中國家遠低于這一水平。可見，未來城市將擔任更重要的角色，為應對未來城市人口的增加，發展中國家在新型城市建設與管理需求十分迫切。現代城市建設經歷過三個階段。第一階段是城市信息化建設，城市建設能夠借助信息系統，但各系統相互獨立的，只能單一服務；第二階段是數字城市建設，能夠提供局部的數據互連互通和初步的信息綜合服務，形成若干信息孤島；第三階段則是智慧城市建設，數據通云平臺方式實現高度互連互通，能夠形成綜合協調機制，高度自動化、智能化控制降低人工干預程度。按貝爾信智能系統的定義，智慧城市是指用新一代信息和通訊技術，主要是智慧通訊技術，包括以人工智能和模式識別技術，智能感知和自動語義識別及統計技術，大容量智能存儲技術，高倍壓縮傳輸高清格式視頻圖像技術，新型計算機圖形技術，多媒體圖像表現技術，3DGIS實景建模和虛擬現實技術，目標識別和自動跟蹤技術，結合已有的網絡信息化技術，有線與無線網絡組網和傳輸技術等，為政府決策辦公和應急指揮提供智能可視管理的基礎信息平臺，并服務于民生，應用于企業和社會團體。智慧城市以VIDC（即城市級可視化互聯網數據中心）為基礎，實現智能感知、互聯互通、協調共享和城市運營體系。業界內最早提出“智慧地球”及“智慧城市”概念的IBM公司認為具備以下特征：（1）全面物聯智能傳感器設備將城市公共設施物聯成網，對城市運行的核心系統實時感測；（2）充分整合物聯網與互聯網系統完全連接并融合，將數據整合為城市核心系統的運行全圖，提供智慧的基礎設施；（3）激勵創新鼓勵政府、企業和個人在智慧基礎設施之上進行科技和業務的創新應用，為城市提供源源不斷的發展動力；（4）協同運作基于智慧的基礎設施，城市的各個關系系統和參與者進行和諧高效地協作，達成城市運行的最佳狀態。2、智慧城市IT架構智慧城市需要打造一個統一平臺，設立城市數據中心，構建三張基礎網絡（通信網、互聯網、物聯網），通過分層建設，達到平臺能力及應用的可成長、可擴充，創造面向未來的智慧城市系統框架。以三大基礎網絡為核心，將底部感知層通過各類終端設備如、攝像機、RPID、傳感器等采集的數據上傳至平臺層的城市級數據中心。數據在數據中心進行智能處理和分析，并高度共享，最終應用于城市應急指揮、智能安防、智能交通、智能物流、智慧社區，區域衛生醫療、電子政務等多個領域。3、智慧城市受益于政府政策支持我國經濟一直存在內需不足的問題，而城鎮化將是最大的內需潛力所在。目前，我國城鎮化率剛剛超過50%，但按戶籍人口計算僅在35%左右的水平，遠低于發達國家。城鎮化建設將是政府的長期任務，智慧城市的政府投資驅動力強。2023年11月22日，住建部正式發布《關于開展國家智慧城市試點工作的通知》，并印發了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》和《國家智慧城市（區、鎮）試點指標體系（試行）》兩個文件。認為建設智慧城市是通過綜合運用現代科學技術、整合信息資源、統籌業務應用系統，加強城市規劃、建設和管理的新模式。首次明確了智慧城市是國務院關于創新驅動發展、推動新型城鎮化、全面建設成小康社會的重要舉措。2023年1月29日，由住建部召開的國家智慧城市試點創建工作在北京召開，公文公布了首批國家智慧城市試點名單。首批試點名單共有90個，基中包括地級市37個，區（縣）50個，以及3個鎮。同時，國家開發銀行也表示，在“十四五”的后三年，將與住建部合作向智慧城市建設投產800億元。2023年3月11日，發改委同工信部在南京召開了“促進我國智慧城市健康有序發展的指導意見”研討會。根據7月底舉行的2023年中國信息化報告會，由國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、公安部、財政部、國土資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部八部委聯合研究起草的《關于促進智慧城市健康發展指導意見》（以下簡稱《意見》）已于7月22號報請國務院發布。《意見》對我國智慧城市建設的發展思路、建設原則、主要目標和信息安全保障等提出了明確要求。該意見的出臺有望改善我國智慧城市建設當前存在的受多部委管理、地方政府盲目建設的局面，可以統籌規劃我國智慧城市的建設，有利于智慧城市產業鏈的良序發展。2023年8月5日，住建部公布第二批智慧城市試點名單。盡管比原計劃推遲了約兩個月的時間，但第二批試點城市數量遠超過原計劃的50個。根據名單，第二批智慧城市共有北京經濟技術開發區等103個城市（區、縣）被列入試點，其中包含83個市（區），20個縣（鎮），以及9個擴大范圍的第一批試點城市。隨著第二批試點名單的確定，我國智慧城市城市建設將進入快速發展期。八、智能交通：交通指揮控制自動化1、城鎮化將帶來嚴重的交通問題城鎮化的直接影響是城市居民人口增多，城市交通流呈現飽和或過飽和狀態，由此造成嚴重的交通擁堵、交通事故和環境污染問題。我國城市交通問題尤為突出，由于我國城市道路面積率普遍較低、汽車保有量迅速增長以及混合交通流的嚴重影響，導致交通擁擠等道路交通問題更加嚴重和難以解決。解決城市道路問題唯有兩大途徑：一是加快道路建設，增加道路容量；二是應用智能交通系統（ITS，IntelligentTransportationsSystem）來提高路網運行效率。然而中國城市人口密度大，土地資源有限，道路容量難以得到有效增加。因此，解決交通問題的的最好途徑是應用智能交通系統。2、智能交通管控與車聯網系統智能交通系統包括兩大方面，一是面向交通管理部門的智能交通管控系統，二是以車輛為對象的車聯網系統。（1）智能交通管控系統智能交通管控系統以交通信息為中心，連接道路信息管理系統、交通信號系統、電子收費系統、車速信息系統以及公共交通工具管理系統（公交系統、出租車系統、城市軌道交通系統）等。預測并提供決策參考是智能交通的關鍵。通過對交通流信息的數學建模和對交通數據的智能分析，智能交通管控系統可實時和持續地集成城市網絡來自不同部門的各種道路和交通相關信息（例如城市公路圖、公共交通行車路線和時刻表、收費站點圖等），收集可能影響未來交通流量的各種事件，通過城市路網時空模型，根據不同時間段，分析和預測不同的交通流量，為行車人員判定并提供路線建議。市政部門也可以根據城市道路信息監控，適時引導車流，合理分散道路壓力；遇到突發情況的時候，可以聯動城市應急系統指揮中心，統一指揮，調配周邊急救資源，安排和控制車流量，迅速實施救援。1總之，智能交通管控系統旨為道路、使用者和交通系統之間提供緊密、活躍及穩定的信息共享與處理功能，最終為交通服務使用者提供實時的交通信息，為期提供交通路線、出行方式及時間提供智能決策參考。此外，交通電子警察系統也是智能交通管控系統的重要組成部分。電子警察系統對信號燈狀態及違章行為進行檢測；當檢測到違章行為發生時，自動進行抓拍，并能實現對車輛的智能識別、違章信息自動存儲、自動報警等功能。（2）車聯網系統與智能交通管控系統不同，車聯網系統以輛為中心。實際上，車聯網是物聯網在交通領域的具體實現，以車輛為節點，通過對物聯感知技術，實現對車輛自身屬性以及在道路、環境等車輛外在屬性的動態獲取，同時還實現車輛、人員、道路以及外部環境的協同，實現多源信息的高度整合。按《中國車聯網產業技術白皮書》的定義2，車聯網（IOV，InternetofVehicles）是指通過車輛電子標識、傳感器、無線移動通信、衛星定位和海量數據處理等現代信息通信技術的應用，對所有在網車輛和道路交通基礎設施的屬性、靜態和動態信息進行有效識別，并通過信息綜合應用平臺進行智能化管理和服務的信息網絡系統，從而應用于交通安全、交通服務、交通緩堵、節能減排、物流運輸、應急救援、智能收費、城市管理和個人信息綜合服務等領域。從體系架構上看，車聯網與物聯網架構并沒有太大區別，可以分為五層：數據感知層、網絡接入層、網絡傳控層、信息服務支撐層以及信息服務開發平臺。從技術實現上，《白皮書》將車聯網系統的技術體系包括六大方面：高效通信、輔助駕駛、平臺支撐、智能管控與開放服務，以及安全保障功能。其中，高效通信是車聯網的基礎，涉及到汽車廠商主導的車內通信、車外專用短距離通信和車輛與電信網絡、互聯網的整合通信三個層面。輔助駕駛則是車聯網的重要應用，通過車-車、車-路協同和輛控制技術，提高單車行駛效率和交通系統整體的運行效率與運行質量。平臺支撐是匯聚來自各方的信息流，對數據信息進行存儲、處理和集成，為上層的車聯網應用提供數據支撐。智能管控是通過整合交通設施和信息技術、改善交通機動性和安全性，提高交通出行效率。開放服務是以信息平臺匯總的各種信息為基礎，能夠為駕駛員提供出行建議、汽車服務和食宿娛樂等多種服務，同時可以支持面向不同類型用戶的車載信息增值服務的運營。八、智能建筑：建筑技術與現代信息技術的結合1、智能建筑的特點：3A+2E世界上公認的首棟智能建筑出現在1984年，當時美國聯合技術公司（UTC，UnitedTechnologyCrop.）在美國康涅狄州的哈福德市改建完成了一座名叫CityPlace的大樓，初步具備現代智能建筑模式。該建筑以當時最先進的技術來控制空調設備、照明設備、防災和防盜系統、電梯設備、通信和辦公自動化設備，實現舒適性、安全性的辦公環境，并具有高效、經濟的特點。我國第一棟智能建筑是1990年建成的北京發展大廈，然而直到2023年10月，國家建設部和國家質量監督局才共同制定我國第一個智能建筑設計國家標準《智能建筑設計標準（GB/T50314-2023）》。智能建筑的最大特點樓宇IT系統建設高度協同，通過對外部環境的自動檢測并智能調節各類設施，從而達到舒適、高效、節能、環保的目的。我國對智能建筑的定義是指利用系統集成方法，將智能型計算機技術、通信技術、信息技術與建筑藝術有機結合，通過對設備的自動監控、對信息資源的管理和對使用者的信息服務及其與建筑的優化組合，所獲得的投資合理、適合信息社會需要并且具有安全、高效、舒適、便利和靈活特點的建筑物。智能建筑以3A技術+2E理念為特點。智能建筑系統(IBS，IntelligentBuildingSystem)由三大子系統平臺組成：通信網絡自動化系統（CA）、辦公自動化系統（OA）與樓宇自動化系統（BA）。其中樓宇自動化系統又包括建筑設備監控系統、安保管理系統、火災報警系統等，是智能建筑的核心系統。進入21世紀，隨著低碳環保等理念的普及，智能建筑設計開始更多地考慮節能（EnergySaving）與環保（EnvironmentalProtection）元素。2、智能照明控制系統智能照明控制系統，指根據某一區域的功能、不同時段、室外光照強度等條件自動控制照明，最大特點具備遠程控制功能、可編程場景控制功能、定時開關功能，最終實現現代城市建設的節能與環保要求。（1）智能化的基礎：遠程控制功能與DALI協議燈光系統的遠程控制功能的核心技術基礎是物聯網和DALI協議。DALI協議最早是由一些燈具、鎮流管和夾具制造商合作開發的，是一項開放的、專用于照明領域的數字通信控制協議。DALI協議允許控制器和燈具間的通信，遵循DALI協議的鎮流器使用低電壓配線連接成一條照明總線，系統中的每個鎮流器都分配一個IP地址，從而實現燈具的獨立控制和任意分組控制。通過遠程控制功能可實現的操作包括：對照明參數的設定或修改、對照明狀態進行監視和控制、基于BS模式可從任意一臺接入網絡的計算機或智能可進行控制。（2）智能化的表現：場景自動調用與定時開關場景控制功能就是對于固定模式的場景，無需逐一開燈和調光，可進行一次編程，設定場景選擇。使用時僅需通過網絡進入燈光控制系統直接調用需要的場景，或控制系統依據外部環境的變化自動改變燈光場景。（3）節能與環保：LED技術的使用使用LED作為光源可以提高發光效率，實現低能耗。在發出同等光照強度條件下，LED僅需要高壓鈉燈一半的能耗。3、智能樓宇安防系統（1）智能視頻分析系統傳統的視頻安防系統一般僅拍攝并儲存視頻數據，僅在發生安防事故后調取視頻檔案進行人工分析取證。智能視頻監控則具備高級行為分析、車牌/人臉識別等功能。高級行為分析。可針對視頻畫面中可能出現的畫面模糊、位置或角度改變、場景內容或物體的變化等狀況進行快速偵測并報警，在大規模應用中可有有效幫助監控人員及時發現異常。例如：自動檢測監控場景中的物體丟失或被移動，主要用于在復雜場景中的貴重物品和關鍵設備的監控；當一個物體（如箱子、包裹、車輛、人物等）在敏感區域停留的時間過長（或超過了預定義的時間長度）即產生報警，典型應用場景包括機場、火車站、地鐵站等；統計穿越入口或指定區域的人或物體的數量，例如為業主計算某天光顧其店鋪的顧客數量；利用人體的各種行為特征對其所進行各種行為的描述和分析，提取哪些危險和有潛在危險的行為，如打斗、搶奪和突然倒地等行為；車牌/人臉識別。車牌識別是可以根據車輛形狀、顏色、車牌號碼等特征進行識別并反饋給監控者，用于被盜、疑似車輛追蹤等。識別在識別車輛違歸行駛、停放的情況中。自動識別人物臉部特征并與數據庫進行比較以驗證人物身份，可分為“合作型”和“非合作型”兩大類。“合作型”應用需要被監控者在攝像機前停留一段時間，通常與門禁系統配合使用。“非合作型”則可以在人群中識別出特定的個體。識別人物的面部特征，并通過這些信息來判定人物的身份及等級。4、綜合安保系統所謂綜合安保系統是集成了門禁監控、視頻監控、入侵報警、人員防護、停車場管理、語音對講等多個子系統的綜合系統，可以實現各子系統的協調運行，各子系統數據共享并相互開放接口，同時還向第三方應用開放數據接口或集成，如樓宇控制、ERP等。九、風險因素1、政府投入低于預期的風險在智慧城市和智能交通領域，政府投資是影響進度的重要因素，存在政府投入低于預期或資金無法到位的風險。2、市場推廣低于預期的風險從智能化的商業應用領域，如果從信息化到智能化的升級成本過高，將存在企業對IT系統升級的意愿低于預期的風險。3、消費者使用習慣改變過慢的風險在面向個人消費者的智能語音應用領域，用戶習慣也是重要影響應用，因此存在消費者使用習慣難以改變的風險。

2023年出版行業分析報告2023年9月目錄一、技術進步與新媒體發展帶動出版業數字化轉型 PAGEREFToc357197373\h31、數字化是出版行業未來的發展趨勢 PAGEREFToc357197374\h32、新媒體時代用戶消費習慣改變 PAGEREFToc357197375\h53、移動終端普及帶動產業發展 PAGEREFToc357197376\h74、政策大力扶持數字出版產業轉型 PAGEREFToc357197377\h8二、傳統出版業增長平緩，但用戶需求仍然旺盛 PAGEREFToc357197378\h91、圖書期刊報紙整體增速保持平穩 PAGEREFToc357197379\h92、用戶消費需求仍然旺盛，綜合閱讀率穩步提升 PAGEREFToc357197380\h11三、教材教輔是中國出版業的支柱和驅動力 PAGEREFToc357197381\h121、初高中毛入學率不斷提高，教育出版市場前景廣闊 PAGEREFToc357197382\h122、出版集團深耕教育出版市場，開拓全國盤活出版資源 PAGEREFToc357197383\h14一、技術進步與新媒體發展帶動出版業數字化轉型1、數字化是出版行業未來的發展趨勢隨著技術的發展，特別是互聯網技術的進步、電腦的普及以及數字閱讀器的開發，人們的閱讀習慣和閱讀環境發生了深刻的變化。相比于傳統的報紙、期刊、圖書等傳媒方式，人們越來越傾向于選擇數字媒體，數字出版產業也隨之迎來了一個高速發展期。傳統出版公司在數字化浪潮中也同樣而臨著沖擊，目前行業龍頭公司已經開始積極布局數字出版等新領域。傳統出版向數字出版轉型，使得通過提供內容實現價值的出版行業將不再囿于紙質圖書的產品形態，得以突破貨架經濟的限制，成為互聯網經濟的一部分，規模經濟、長尾效應作用更加突出;在定價機制、盈利模式等方而也有望制定新的規則、開創新的空間。2023年，全球電子書市場增速加快，美英市場發展最快。美國電子書市場占美國整個圖書市場份額的近8%，達到了2.7億英鎊。英國市場2023年的電子書產品銷售同比增長20%至1.8億英鎊。德國的電子書市場不到整個圖書市場份額的1%，即少于7500萬英鎊。2023年日本電子書市場占圖書市場的1.1%，即117億日元(9000萬英鎊)，韓國電子書市場銷售額達到了1975億韓元(C1.1億英鎊)。近年來，我國數字出版產業也發展迅猛，2023年國內電子圖書產業收入規模達到4億元，同比2023年增長33%}2023年國內電子圖書產業入規模達到5億元，同比2023年增長25%。2、新媒體時代用戶消費習慣改變根據“第九次全國國民閱讀調查”結果，2023年我國18-70周歲國民包括書報刊和數字出版物在內的各種媒介的綜合閱讀率為77.6%，其中傳統媒介如報紙、期刊閱讀率都下降，數字化閱讀方式同比大幅增長。數字化閱讀方式主要包括網絡在線閱讀、手機閱讀、電子閱讀器閱讀、光盤閱讀、PDA/MP4/MP5閱讀等。對各類數字化閱讀方式的接觸情況進行分析發現，2023年我國18周歲-70周歲國民的網絡在線閱讀、手機閱讀、電子閱讀器閱讀、光盤讀取等數字化閱讀方式接觸率，均有不同程度的上升。現代生活節奏加快，受到高強度的工作、豐富的娛樂活動以及網絡沖浪的擠壓，在家中、辦公室等固定場所的整塊閱讀時間漸漸萎縮。人們的時間被分散到上下班路途、會議就餐等過程中，形成越來越多的“時間碎片”。充分利用這些“時間碎片”的移動閱讀，釋放了大批有心沒時間的讀者的閱讀需求，成為當下閱讀的流行方式，手機、平板電腦、電子書等移動電子閱讀器正在讓人們的閱讀習慣“移動化”。2023年，在報紙期刊閱讀率走弱之時，以手機、電子閱讀器為代表的移動數字閱讀成為促進國民閱讀率增長的主要引擎。隨著信息技術的發展，手機閱讀、電子閱讀器閱讀等新型便捷的閱讀方式走進人們的生活，使閱讀行為不再受時間、空間和環境的限制，閱讀變得更加容易進行。這些數字化閱讀方式的發展，也成為國民綜合閱讀率上升的一個重要因素。2023年，我國18周歲-70周歲國民數字化閱讀方式(網絡在線閱讀、手機閱讀、電子閱讀器閱讀、光盤閱讀、PDA/MP4/MP5閱讀等)的接觸率為38.6%，比2023年的32.8%上升了5.8個百分點，增幅為17.7%。根據《第九次國民閱讀調查》統計，從2023年到2023年的4年間，呈現出逐年攀升的態勢，特別是在2023年以后，年均增幅度都在6個百分點左右。3、移動終端普及帶動產業發展數字閱讀產業的興起很大程度受益于數字終端的普及，數字閱讀器包括兩類，一類是專門的電子閱讀器、電紙書等設備，另一類是移動終端，包括平板電腦、手機等。根據IHSiSuppli2023年12月的數據整理發現，2023年全球電子閱讀器出貨量較2023年增長了108%，達到了2710萬臺的規模。據預測，該數據在2023年將達到3710臺，但是增長率放緩，約為37%。預計未來電子閱讀器的出貨量仍將保持增長的趨勢，但增速會逐漸放緩，主要是由于前期固定用戶的使用率基本趨于飽和，另外來自平板電腦，智能手機等移動終端的快速發展，也會影響純電子閱讀器終端的增長率。近年來移動終端快速發展，2023年全球智能移動終端(平板及手機)出貨量