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2019-2023年中国人工智能芯片行业深度调研及投资前景预测报告

首次出版:2017年8月最新修订:2018年8月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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报告目录内容概述人工智能芯片投资指南

第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相关介绍
1.1.1 芯片的定义及分类
1.1.2 人工智能芯片的内涵
1.1.3 人工智能芯片的要素
1.1.4 人工智能芯片生态体系
1.2 人工智能芯片与人工智能的关系
1.2.1 人工智能的内涵
1.2.2 人工智能对芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成为战略高点
第二章 人工智能芯片行业发展机遇分析
2.1 政策机遇
2.1.1 集成电路产业发展纲要发布
2.1.2 芯片技术标准建设逐步完善
2.1.3 人工智能迎来良好政策环境
2.1.4 人工智能发展规划强调AI芯片
2.2 产业机遇
2.2.1 人工智能步入黄金时期
2.2.2 人工智能技术科研加快
2.2.3 人工智能融资规模分析
2.2.4 国内人工智能市场规模
2.2.5 人工智能应用前景广阔
2.3 社会机遇
2.3.1 智能产品逐步应用
2.3.2 互联网普及率上升
2.3.3 国家科研创新加快
2.4 技术机遇
2.4.1 芯片计算能力大幅上升
2.4.2 云计算逐步降低计算成本
2.4.3 深度学习对算法要求提高
2.4.4 移动终端应用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景产业——芯片行业
3.1 芯片市场运行状况分析
3.1.1 产业发展背景
3.1.2 产业发展意义
3.1.3 产业发展成就
3.1.4 产业发展规模
3.1.5 产业发展加速
3.1.6 产业发展趋势
3.2 中国芯片国产化进程分析
3.2.1 芯片国产化的背景
3.2.2 核心芯片自给率低
3.2.3 芯片国产化的进展
3.2.4 芯片国产化的问题
3.2.5 芯片国产化未来展望
3.3 芯片材料行业发展分析
3.3.1 半导体材料基本概述
3.3.2 半导体材料发展进程
3.3.3 全球半导体材料市场规模
3.3.4 中国半导体材料市场现状
3.3.5 半导体材料企业分析动态
3.3.6 第三代半导体材料产业启动
3.4 芯片材料应用市场分析
3.4.1 家电芯片行业分析
3.4.2 手机芯片市场分析
3.4.3 LED芯片市场状况
3.4.4 车用芯片市场分析
3.5 中国集成电路进出口数据分析
3.5.1 中国集成电路进出口总量数据分析
3.5.2 主要贸易国集成电路进出口情况分析
3.5.3 主要省市集成电路进出口情况分析
3.6 国内芯片产业发展的问题及对策
3.6.1 国产芯片产业的差距
3.6.2 国产芯片落后的原因
3.6.3 国产芯片发展的建议
3.6.4 产业持续发展的对策
第四章 2016-2018年人工智能芯片行业发展分析
4.1 人工智能芯片行业发展综况
4.1.1 人工智能芯片发展阶段
4.1.2 全球人工智能芯片市场
4.1.3 国内人工智能芯片市场
4.1.4 人工智能芯片产业化状况
4.2 人工智能芯片行业发展特点
4.2.1 区域分布特点
4.2.2 布局细分领域
4.2.3 重点应用领域
4.2.4 研发水平提升
4.3 企业加快人工智能芯片行业布局
4.3.1 人工智能芯片布局企业分析
4.3.2 人工智能芯片企业布局模式
4.3.3 传统芯片产业成为布局主体
4.3.4 互联网公司进入AI芯片市场
4.3.5 百度加快人工智能芯片研发
4.4 科技巨头打造“平台+芯片”模式
4.4.1 阿里云
4.4.2 百度开放云
4.5 中美人工智能芯片行业实力对比
4.5.1 技术实力对比
4.5.2 企业实力对比
4.5.3 人才实力对比
4.6 人工智能芯片行业发展问题及对策
4.6.1 行业发展痛点
4.6.2 企业发展问题
4.6.3 行业发展对策
第五章 2016-2018年人工智能芯片细分领域分析
5.1 人工智能芯片的主要类型及对比
5.1.1 人工智能芯片主要类型
5.1.2 人工智能芯片对比分析
5.2 显示芯片(GPU)分析
5.2.1 GPU芯片简介
5.2.2 GPU芯片特点
5.2.3 国外企业布局GPU
5.2.4 国内GPU企业分析
5.3 可编程芯片(FPGA)分析
5.3.1 FPGA芯片简介
5.3.2 FPGA芯片特点
5.3.3 全球FPGA市场规模
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 专用定制芯片(ASIC)分析
5.4.1 ASIC芯片简介
5.4.2 ASIC芯片特点
5.4.3 ASI应用领域
5.4.4 国际企业布局ASIC
5.4.5 国内ASIC行业分析
5.5 类脑芯片(人脑芯片)
5.5.1 类脑芯片基本特点
5.5.2 类脑芯片发展基础
5.5.3 国外类脑芯片研发
5.5.4 国内类脑芯片研发
5.5.5 类脑芯片典型代表
5.5.6 类脑芯片前景可期
第六章 2016-2018年人工智能芯片重点应用领域分析
6.1 人工智能芯片应用状况分析
6.1.1 AI芯片的应用场景
6.1.2 AI芯片的应用潜力
6.1.3 AI芯片的应用空间
6.2 智能手机行业
6.2.1 全球智能手机出货规模
6.2.2 中国智能手机市场状况
6.2.3 AI芯片的手机应用状况
6.2.4 AI芯片的手机应用潜力
6.2.5 企业加快手机AI芯片布局
6.2.6 苹果新品应用人工智能芯片
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 智能音箱市场规模
6.3.3 企业加快行业布局
6.3.4 芯片厂商积极布局
6.3.5 典型AI芯片应用案例
6.4 机器人行业
6.4.1 市场需求及机会领域分析
6.4.2 智能机器人市场规模状况
6.4.3 机器人企业产能布局动态
6.4.4 AI芯片在机器人上的应用
6.4.5 企业布局机器人驱动芯片
6.5 智能汽车行业
6.5.1 国际企业加快车用AI芯片研发
6.5.2 国内智能汽车获得政策支持
6.5.3 汽车芯片市场发展状况分析
6.5.4 人工智能芯片应用于智能汽车
6.5.5 智能汽车芯片或成为主流
6.6 智能安防行业
6.6.1 安防智能化发展趋势分析
6.6.2 人工智能在安防领域的应用
6.6.3 人工智能安防芯片产品研发
6.6.4 芯片厂商逐步拓展安防产业
6.7 其他领域
6.7.1 医疗健康领域
6.7.2 无人机领域
6.7.3 智能眼镜芯片
6.7.4 人脸识别芯片
第七章 2016-2018年国际人工智能芯片典型企业分析
7.1 Nvidia(英伟达)
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 财务运营状况
7.1.3 市场拓展状况
7.1.4 AI芯片产业布局
7.1.5 AI芯片研发动态
7.2 Intel(英特尔)
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 AI芯片产业布局
7.2.4 企业合作动态
7.3 Qualcomm(高通)
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 财务运营状况
7.3.3 芯片业务状况
7.3.4 AI芯片产业布局
7.3.5 AI芯片研发动态
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
7.4.3 典型产品分析
7.4.4 AI芯片产业布局
7.4.5 AI芯片研发动态
7.5 Google(谷歌)
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财务状况
7.5.3 AI芯片发展优势
7.5.4 AI芯片产业布局
7.5.5 云端AI芯片发布
7.6 Microsoft(微软)
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财务状况
7.6.3 AI芯片产业布局
7.6.4 AI芯片研发动态
7.7 其他企业分析
7.7.1 苹果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM
7.7.5 AMD
第八章 2015-2018年国内人工智能芯片重点企业分析
8.1 地平线机器人公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 人工智能探索
8.1.3 企业融资状况
8.1.4 AI芯片产业布局
8.1.5 AI芯片研发动态
8.2 北京中科寒武纪科技有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业合作动态
8.2.3 企业融资动态
8.2.4 AI芯片产业布局
8.2.5 AI芯片产品研发
8.3 中兴通讯股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 财务运营状况
8.3.3 布局人工智能
8.3.4 AI芯片布局
8.3.5 未来前景展望
8.4 科大讯飞股份有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 财务运营状况
8.4.3 语音芯片产品
8.4.4 核心竞争力分析
8.4.5 公司发展战略
8.4.6 未来前景展望
8.5 华为技术有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 财务运营状况
8.5.3 技术研发实力
8.5.4 AI芯片产业布局
8.5.5 AI芯片产品动态
8.6 其他企业发展动态
8.6.1 深鉴科技
8.6.2 西井科技
8.6.3 启英泰伦
8.6.4 中星微电子
第九章 人工智能芯片行业投资前景及建议分析
9.1 人工智能芯片行业投资动态
9.1.1 初创公司加快AI芯片投资
9.1.2 AI芯片行业融资动态分析
9.1.3 光学AI芯片公司融资动态
9.1.4 人工智能芯片设计公司获投
9.2 中投顾问对中国人工智能芯片行业投资价值评估分析
9.2.1 投资价值综合评估
9.2.2 市场投资机会分析
9.2.3 市场所处投资阶段
9.3 中投顾问对中国人工智能芯片行业投资壁垒分析
9.3.1 专利技术壁垒
9.3.2 市场竞争壁垒
9.3.3 投资周期漫长
9.4 中投顾问对2019-2023年人工智能芯片行业投资建议综述
9.4.1 投资方式策略
9.4.2 投资领域策略
9.4.3 产品创新策略
9.4.4 商业模式策略
9.4.5 行业风险提示
第十章 人工智能芯片行业发展前景及趋势预测
10.1 人工智能芯片行业发展前景
10.1.1 人工智能软件市场展望
10.1.2 国内AI芯片将加快发展
10.1.3 AI芯片细分市场发展展望
10.1.4 中投顾问对2019-2023年人工智能芯片市场规模预测
10.2 人工智能芯片的发展路线及方向
10.2.1 人工智能芯片发展态势
10.2.2 人工智能芯片发展路径
10.2.3 人工智能芯片技术趋势
10.2.4 人工智能芯片产品趋势
10.3 人工智能芯片定制化趋势分析
10.3.1 AI芯片定制化发展背景
10.3.2 半定制AI芯片布局加快
10.3.3 全定制AI芯片典型代表

图表目录

图表1 芯片与集成电路
图表2 深度学习训练和推断环节相关芯片
图表3 人工智能芯片的生态体系
图表4 人工智能定义
图表5 人工智能三个阶段
图表6 人工智能产业结构
图表7 人工智能产业结构具体说明
图表8 16位计算带来两倍的效率提升
图表9 芯片行业标准汇总
图表10 人工智能发展战略目标
图表11 人工智能历史发展阶段
图表12 国内人工智能主要专利权人分布
图表13 全球(含中国)/中国人工智能投资融变化趋势
图表14 全球人工智能投融资地域分布
图表15 中国人工智能市场结构
图表16 中国网民规模和互联网普及率
图表17 中国手机网民规模及其占网民比例
图表18 Intel芯片性能相比1971年第一款微处理器大幅提升
图表19 Intel芯片集成度时间轴
图表20 云计算形成了人工智能有力的廉价计算基础
图表21 核心芯片占有率状况
图表22 有代表性的国产芯片厂商及其业界地位
图表23 国内主要存储芯片项目及其进展
图表24 芯片行业部分国际公司在内地的布局情况
图表25 全球半导体材料市场规模及增长
图表26 全球半导体材料市场区域结构
图表27 中国半导体材料产业梯队
图表28 各类家电的混合信号中央处理芯片(MCU)
图表29 手机芯片市场占有率
图表30 全球汽车集成电路市场规模
图表31 2015-2017年中国集成电路进口分析
图表32 2015-2017年中国集成电路出口分析
图表33 2015-2017年中国集成电路贸易现状分析
图表34 2015-2017年中国集成电路贸易顺逆差分析
图表35 2015年主要贸易国集成电路进口量及进口额情况
图表36 2016年主要贸易国集成电路进口量及进口额情况
图表37 2017年主要贸易国集成电路进口量及进口额情况
图表38 2015年主要贸易国集成电路出口量及出口额情况
图表39 2016年主要贸易国集成电路出口量及出口额情况
图表40 2017年主要贸易国集成电路出口量及出口额情况
图表41 2015年主要省市集成电路进口量及进口额情况
图表42 2016年主要省市集成电路进口量及进口额情况
图表43 2017年主要省市集成电路进口量及进口额情况
图表44 2015年主要省市集成电路出口量及出口额情况
图表45 2016年主要省市集成电路出口量及出口额情况
图表46 2017年主要省市集成电路出口量及出口额情况
图表47 人工智能核心计算芯片经历的四次大变化
图表48 全球人工智能芯片GPU竞争格局
图表49 2016年中国人工智能芯片行业状态描述
图表50 国内人工智能芯片企业列表(一)
图表51 国内人工智能芯片企业列表(二)
图表52 巨头纷纷布局人工智能芯片
图表53 阿里云新一代HPC
图表54 中美人工智能初创企业总量占全球比
图表55 中美人工智能团队人数对比
图表56 人工智能芯片的分类
图表57 目前深度学习领域常用的四大芯片特点及其芯片商
图表58 处理器芯片对比
图表59 GPU VS CPU图
图表60 CPU VS GPU表
图表61 GPU性能展示
图表62 NVIDIA公司主营收入构成
图表63 英伟达与GPU应用体系
图表64 FPGA内部架构
图表65 CPU,FPGA算法性能对比
图表66 CPU,FPGA算法能耗对比
图表67 Altera FPGA VS CPU
图表68 GK210指标VSASIC指标
图表69 ASIC各产品工艺VS性能VS功耗
图表70 ASIC芯片执行速度快于FPGA
图表71 比特币矿机芯片经历了从CPU、GPU、FPGA和ASIC四个阶段
图表72 各种挖矿芯片的性能比较
图表73 突触功能的图示
图表74 Truenorh芯片集成神经元数目迅速增长
图表75 美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室一台价值100万美元的超级计算机中使用了16颗Truenorh芯片
图表76 全球知名芯片公司的类脑芯片
图表77 人工智能芯片的应用场景
图表78 全年智能手机出货量
图表79 全球五大手机品牌出货量
图表80 2017年中国畅销智能手机
图表81 三大人工智能芯片对比
图表82 智能音箱的基本内涵
图表83 智能音箱市场AMC模型
图表84 全球智能音箱市场规模
图表85 智能音箱市场的布局企业
图表86 中国智能音箱厂商实力矩阵图
图表87 Echo音箱主板芯片构成
图表88 叮咚音箱主板构造
图表89 全球机器人市场结构
图表90 我国机器人市场结构
图表91 各类型机器人销量规模
图表92 各类型机器人市场规模
图表93 机器人的分类
图表94 飞思卡尔Vybrid处理器
图表95 赛灵思FPGA芯片
图表96 夏普机器人手机RoBoHoN
图表97 Mobileye的摄像头和芯片
图表98 恩智浦车载计算平台Bluebox
图表99 NVIDIATegraK1处理器芯片
图表100 2016-2017财年英伟达综合收益表
图表101 2016-2017财年英伟达分部资料
图表102 2016-2017财年英伟达收入分地区资料
图表103 2017-2018财年英伟达综合收益表
图表104 2017-2018财年英伟达分部资料
图表105 2017-2018财年英伟达收入分地区资料
图表106 2018-2019财年英伟达综合收益表
图表107 2018-2019财年英伟达分部资料
图表108 2018-2019财年英伟达收入分地区资料
图表109 2015-2016财年英特尔综合收益表
图表110 2015-2016财年英特尔分部资料
图表111 2015-2016财年英特尔收入分地区资料
图表112 2016-2017财年英特尔综合收益表
图表113 2016-2017财年英特尔分部资料
图表114 2015-2016财年英特尔收入分地区资料
图表115 2017-2018财年英特尔综合收益表
图表116 2017-2018财年英特尔分部资料
图表117 2014-2015财年英特尔公司综合收益表
图表118 2014-2015财年英特尔公司分部资料
图表119 2014-2015财年英特尔公司收入分地区资料
图表120 2015-2016财年英特尔公司综合收益表
图表121 2015-2016财年英特尔公司分部资料
图表122 2015-2016财年英特尔公司收入分地区资料
图表123 2016-2017财年英特尔公司综合收益表
图表124 2016-2017财年英特尔公司分部资料
图表125 2015-2016财年高通综合收益表
图表126 2015-2016财年高通收入分地区资料
图表127 2016-2017财年高通综合收益表
图表128 2016-2017财年高通收入分地区资料
图表129 2017-2018财年高通综合收益表
图表130 2015-2016年IBM综合收益表
图表131 2015-2016年IBM分部资料
图表132 2016-2017年IBM综合收益表
图表133 2016-2017年IBM分部资料
图表134 2016-2017年IBM收入分地区资料
图表135 2017-2018年IBM综合收益表
图表136 2017-2018年IBM分部资料
图表137 2018年IBM分部资料
图表138 IBM的TrueNorth芯片的形态、结构、功能、外形
图表139 2015-2016年Alphabet综合收益表
图表140 2015-2016年Alphabet收入分地区资料
图表141 2016-2017年Alphabet综合收益表
图表142 2016-2017年Alphabet分部资料
图表143 2016-2017年Alphabet收入分地区资料
图表144 2017-2018年Alphabet综合收益表
图表145 2017-2018年Alphabet分部资料
图表146 2017-2018年Alphabet收入分地区资料
图表147 Google TPU板卡
图表148 谷歌最新发布的CloudTPU及以其为基础搭建的Pod
图表149 2015-2016财年微软综合收益表
图表150 2015-2016财年微软分部资料
图表151 2015-2016财年微软收入分地区资料
图表152 2016-2017财年微软综合收益表
图表153 2016-2017财年微软分部资料
图表154 2016-2017财年微软收入分地区资料
图表155 2017-2018财年微软综合收益表
图表156 2017-2018财年微软分部资料
图表157 2017-2018财年微软收入分地区资料
图表158 Big Sur的服务器
图表159 中国地平线机器人科技公司(horizon robot Ics)芯片
图表160 寒武纪芯片
图表161 2015-2018年中兴通讯股份有限公司总资产及净资产规模
图表162 2015-2018年中兴通讯股份有限公司营业收入及增速
图表163 2015-2018年中兴通讯股份有限公司净利润及增速
图表164 2017年中兴通讯股份有限公司营业收入分行业、业务、地区
图表165 2015-2018年中兴通讯股份有限公司营业利润及营业利润率
图表166 2015-2018年中兴通讯股份有限公司净资产收益率
图表167 2015-2018年中兴通讯股份有限公司短期偿债能力指标
图表168 2015-2018年中兴通讯股份有限公司资产负债率水平
图表169 2015-2018年中兴通讯股份有限公司运营能力指标
图表170 2015-2018年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
图表171 2015-2018年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
图表172 2015-2018年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
图表173 2017年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表174 2015-2018年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
图表175 2015-2018年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
图表176 2015-2018年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
图表177 2015-2018年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
图表178 2015-2018年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
图表179 XFS5152CE芯片系统构成框图
图表180 华为各项业务增长变动
图表181 华为诺亚方舟实验室
图表182 中星微NPU架构图
图表183 中投顾问对2019-2023年中国人工智能芯片市场规模预测
图表184 人工智能芯片发展阶段
图表185 人工智能芯片的发展路径
图表186 人工智能类脑芯片主要类型
图表187 人工智能核心芯片下游应用极为广泛
图表188 人工智能将催生数十倍于智能手机的核心芯片需求
图表189 地平线机器人正在打造深度学习本地化芯片
图表190 深鉴科技FPGA平台DPU产品开发板

人工智能芯片是指被专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务且需具备高性能并行计算能力和支持各种人工神经网络的算法模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。人工智能将推动新一轮计算革命,而人工智能芯片作为其产业的最上游,是人工智能时代的开路先锋,也是人工智能产业发展初期率先启动且弹性最大的行业。

全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有英特尔(Intel)、(英伟达)NVIDIA、高通(Qualcomm),互联网巨头有谷歌(Google)、脸书(Facebook),国内的地平线机器人、中科院寒武纪等企业也已进入人工智能芯片领域。2018年5月3日,寒武纪科技公司发布了我国自主研发的CambriconMLU100云端智能芯片和板卡产品、寒武纪1M终端智能处理器IP产品。这款国内首个云端人工智能芯片,理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平,AI芯片技术研发进程的进一步加快将带动行业投资布局的加快。

2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划强调了人工智能芯片的关键作用:围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以数据和硬件为基础,重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术,研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统,实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。

分析预计,2018年我国人工智能芯片市场规模将达到65亿元,未来五年(2019-2023)年均复合增长率约为40.52%,2022年将达到254亿元。随着相关知识产权的不断开放和技术的不断积累,未来我国在人工智能芯片领域的投资进程有望进一步提高。

中投产业研究院发布的《2019-2023年中国人工智能芯片行业深度调研及投资前景预测报告》共十章。报告首先介绍了人工智能芯片的基本概念以及AI芯片与人工智能的关系。接着分析人工智能芯片行业的发展机遇和芯片产业的运行状况,然后对人工智能芯片行业发展状况进行了系统的分析,对人工智能芯片的细分领域做了详实的解析,并对国内外人工智能重点企业进行了透彻的研究,最后对其投资状况和发展前景做了科学的分析和预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、商务部、工信部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心、中国高科技产业协会、中国人工智能学会以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对人工智能芯片行业有个系统深入的了解、或者想投资人工智能芯片项目,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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