> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025年 # 中国数据智能融合解决方案市场报告 Data+AI、向量原生、湖仓一体、数据治理、OneOps 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 2025年12月 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） # 报告说明 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国数据管理系列报告之《2025年中国数据智能融合解决方案市场报告》。本报告旨在梳理数据智能融合解决方案市场动态，洞察市场核心诉求以及供应商推进市场发展的布局，并结合市场发展前景判断数据智能融合解决方案领域内各类竞争者所处地位。 沙利文联合头豹研究院对数据智能融合解决方案进行了下游用户体验调查。受访者主要来自金融、制造、互联网等行业。 本市场报告提供的数据智能融合解决方案的市场分析、技术分析亦反映出行业整体的动向。报告最终对数据智能融合解决方案供应商的竞争表现判断仅适用于本年度中国数据智能融合解决方案发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 # 观点摘要 # 01 迈向一体化：数据与AI融合驱动市场范式变革 当下，数据与AI的深度融合已成为释放数据价值、驱动智能决策的关键路径。然而，传统数据架构在应对海量多模态数据与实时需求时局限较大，且数据管理与AI开发流程严重割裂，导致协作效率低下、治理合规风险凸显。为了应对这些挑战，市场正从采购分散的单点工具，加速向构建覆盖数据集成、治理、分析及AI开发全流程的一体化数据智能融合解决方案演进，旨在通过统一平台降低复杂度、提升协作效率，最终缩短AI价值落地周期。 # 02 市场现状：价值明确、机遇与挑战并存的深化期 数据智能融合解决方案正成为企业扩张阶段提升数据与AI协同效率的关键路径，其核心价值体现为“Data for AI”与“AI for Data”的双向赋能：企业既需要将数据沉淀为可规模化复用的AI生产要素，也需要借助AI提升数据管理与用数效率并强化治理，以提升智能化落地的效率、稳定性与可控性。 市场应用层面，行业整体已从概念验证迈入场景规模化探索阶段，需求侧以可量化回报的核心场景加速试点并推动平台一体化收敛，供给侧竞争焦点则转向能否基于行业理解提供可复制的场景化交付能力。然而，数据智能融合解决方案的落地过程仍面临结构性约束，其核心瓶颈往往并非技术单点能力，而是企业在数据基础、工程化交付与组织协同间难以形成稳定闭环，导致应用在从试点迈向规模化时遭遇成效、成本与风险的多重挑战。 # 03 关键技术趋势指向“可规模化、可运营、可交付” 数据智能融合解决方案的技术趋势正从单纯的多样功能覆盖转向规模化可运营的升级。资源优化决定平台在多场景扩展下的成本与弹性边界，可观测性为稳定运行与可追溯治理提供底座，AI Agent则推动从辅助分析走向流程执行，使平台具备更强的自动化交付与闭环运营能力。 # 目录 # $\spadesuit$ 中国数据智能融合解决方案课题背景 数据管理解决方案与人工智能深化发展 数据智能融合解决方案定义范围 数据智能融合解决方案架构解析 # $\spadesuit$ 中国数据智能融合解决方案市场分析 数据智能融合解决方案价值与必要性 数据智能融合解决方案市场落地机遇 数据智能融合解决方案市场落地挑战 # $\spadesuit$ 中国数据智能融合解决方案技术趋势分析 - 资源使用优化成为关键命题 - 可观测性能力成为规模化落地底座 - Agent驱动开发范式革新 # $\spadesuit$ 中国数据智能融合解决方案行业竞争分析 - 中国数据智能融合解决方案竞争力评分维度 - 中国数据智能融合解决方案竞争表现 - 中国数据智能融合解决方案标杆企业 # $\spadesuit$ 方法论 # $\spadesuit$ 法律声明 7 9 10 12 14 16 18 19 21 23 25 26 34 35 # 图表目录 - 数据管理市场从分散工具向单一集成生态收敛 - 数据管理走向数智融合的关键行动 ·数据智能解决方案架构示意图 10 ·数据智能融合解决方案帮助企业面对挑战 12 AI在数据管理全流程发挥的作用 13 ·关键业务需求场景示例 15 ·各组织对人工智能产出的监督情况 19 - 可观测能力的三大支柱 20 - 智能体（AI Agent）驱动与传统模式的对比 21 腾讯云Data+AI产品全景图 26 亚马逊云科技技术布局与关键创新 28 - 阿里云Data+AI生态架构图 30 - 华为云DataArts数智底座架构概述 32 # 章节一 # 数据智能融合解决方案 # 课题背景 数据管理解决方案与人工智能深化发展 数据智能融合解决方案定义范围 数据智能融合解决方案架构解析 # 1.1 数据管理解决方案与人工智能深化发展 # 关键发现 AI与数据管理之间的融合在过去一年里显著增强，大数据系统和AI工具链等领域正从分散的工具向数据智能融合（DATA+AI）的一体化解决方案加速演进 # □助力企业释放价值的核心：将数据管理能力与AI技术深度结合 近年来，生成式AI和大语言模型技术的突破式进展，数据已经被视为数字经济时代的核心生产要素，而AI技术正深入改变生产力工具、协作模式和业务流程。在这种趋势下，将数据管理能力与AI技术深度结合，被广泛认为是释放数据价值、驱动智能决策的关键路径。 当前的核心痛点在于，传统数据架构难以有效应对海量非结构化数据、实时数据处理需求以及高并发、多模态场景下的治理与安全挑战。数据管理与AI开发严重割裂，数据团队和算法团队各自使用不同工具和平台，导致AI项目落地周期漫长、协作断层显著；同时，数据质量、动态治理与合规性问题日益凸显，成为制约AI潜能释放的关键瓶颈。 在此背景下，用户越来越倾向于放弃孤立的点工具，转而采用一体化的数据和数据治理生态来降低复杂性。这意味着数据仓库、数据湖、AI工具链等领域正从分散的工具走向单一集成的生态系统，演化为一个整体的数据智能融合解决方案市场。这种收敛旨在降低系统复杂性，通过统一平台覆盖数据集成、治理、分析及AI开发全流程，以提升协作效率并缩短AI项目落地周期。 数据管理市场从分散工具向单一集成生态收敛 # 沙利文洞察 当前市场对数据智能融合解决方案的需求与供给尚未形成统一和成熟的共识：各类厂商从不同路径切入，概念混杂且能力参差不齐；而企业选型缺乏清晰、可操作的评估框架。 因此，本报告的研究目的在于从用户需求洞察出发，明确界定数据智能融合解决方案的范围与具体要求，为这一概念建立清晰框架。本报告致力于从用户角度构建一套可衡量、可对比的指标体系，为厂商产品发展提供方向指引，并为用户选型提供可参考的建议。 # 1.2 数据智能融合解决方案定义范围 # 关键发现 本报告将数据智能融合解决方案定义为在同一企业级平台上，实现从数据接入到智能应用交付的端到端闭环的一体化平台与方法论集合 # 数据智能融合解决方案定义 数据智能融合解决方案是指以统一语义与统一元数据为核心、以Lakehouse和向量检索为底座、以Serverless与统一调度为资源层、以OneOps为开发与运维范式，并通过RAG与Agent将数据能力产品化为API或其他服务和应用，最终在同一平台上完成从数据接入到智能应用交付的端到端闭环的企业级平台与方法论集合。作为一种新的集成范式和架构蓝图，它以统一的数据语义和平台化思维，将过去割裂的数据管理、分析和AI开发过程整合到一起，为企业提供少系统、快上线、可回溯的基础平台，帮助其更敏捷地构建智能应用、挖掘数据价值。 # > 数据智能融合解决方案不包含哪些情形？ 若某方案无法在统一语义下完成一次授权跨引擎访问、无法提供混合检索的线上可观测指标、或缺失OneOps的版本化与回溯证据，则不属于数据智能融合解决方案。 - 不等同于单点工具或孤立产品：仅具备局部能力（如独立的数据湖或AI平台），而缺乏端到端集成的产品 - 不局限于特定行业的智能化应用层方案：本报告聚焦于通用数据与AI解决方案能力，不仅限于平台输出层 - 不认可缺乏协同的产品堆叠：多个产品组件若无统一架构与流程打通，仅是名义集成则不被视为真正数据智能融合解决方案 # 数据智能融合解决方案定义与传统解决方案的关键差异 与传统“大数据解决方案+AI工具链”相比，数据智能融合解决方案不再是工具拼装，而是以语义和治理为平台大脑的端到端工程体系；相应评价重点从单点性能转移到整体融合效率与可治理性。 平台一体 传统方案通常由松散的独立产品组合而成，存在割裂与重复的问题。数据智能融合解决方案则强调架构层级统一、组件深度协同，从底层资源到上层智能形成贯通，能够显著提升使用效率与可扩展性。 语义驱动 传统系统聚焦底层技术能力的堆积，难以形成面向业务的一致语言和治理体系。数据智能融合解决方案以统一语义和元数据为核心，将数据、模型与业务上下文打通，支持跨角色、跨系统的高效协同与复用。 智能赋能 以往解决方案偏重支撑研发流程，智能能力的释放高度依赖专业技术人员。数据智能融合解决方案则通过智能接口与对话式交互等手段，使数据与AI能力可直接嵌入业务场景，提升决策效率与响应速度，实现更广泛的业务赋能。 # 章节二 # 数据智能融合解决方案市场分析 数据智能融合解决方案价值与必要性 数据智能融合解决方案市场落地机遇 数据智能融合解决方案市场落地挑战 # 2.1 数据智能融合解决方案价值与必要性 # 关键发现 数据智能融合解决方案通过Data for AI和AI for Data双向赋能，帮助企业解决扩张所带来的数据和业务方面的挑战。一方面将企业数据打造为可规模化复用的AI生产要素；另一方面以AI提升数据管理与用数效率并强化治理，提升智能化落地的效率、稳定性与可控性 数据智能融合解决方案帮助企业面对挑战 # □ Data for AI：把数据体系升级为可持续供给AI的生产能力 企业在AI落地中普遍采取引入外部模型能力和叠加内部数据的路径。当下，模型的可获得性已经大幅度提升，决定差异化与规模化落地效率的核心转向数据侧：数据是否能够被快速汇聚、稳定供给、合规使用，并在不同团队与不同场景中持续复用。数据智能融合解决方案的价值在于把数据从分散的资源转化为可交付于的AI输入端，从而显著提高从试点到生产的转化率与迭代速度。 - 缩短数据到应用的路径：通过统一的数据组织与加工链路，减少多系统之间的搬运与重复建设，让业务数据更快转化为可被AI调用的材料 - 提升可用性与一致性：在平台层面固化口径、权限、质量与追溯机制，避免出现同一指标多种解释、同一数据多种版本的问题，使AI调用建立在稳定一致的基础之上 - 让非结构化资产可用：把文档、知识内容等纳入可检索、可管理的体系，保证AI在调用企业知识时具备更高的准确性与可控性，减少“找不到、用不准、不可解释”的问题 - 支持持续迭代：形成可复用的流程与标准化交付方式，使数据供给能够随业务变化持续更新 # □ AI for Data：用AI提升数据管理效率与使用效率，并推动价值释放更贴近业务决策 从管理视角看，数据工作的主要成本并不在计算能力，而在于理解、协作、治理与运维的长期投入。当企业数据规模扩大、合规要求趋严时，单纯依靠人工与割裂工具已难以支撑稳定运行与持续优化。数据智能融合解决方案通过引入AI能力，一方面降低业务人员使用数据的门槛，另一方面提高数据管理环节的自动化程度，使数据平台从提供数据升级为提升用数效率与治理效率。 - 降低使用门槛：让业务人员以更接近业务语言的方式获取信息，减少取数沟通成本与等待时间，提高自助分析比例 - 提高治理执行效率：在质量检查、规则维护、问题定位等环节减少人工依赖，缩短发现问题到修复问题的周期，降低运维负担 - 从“生成结果”走向“辅助决策”：在基础查询与内容生成之外，更重要的方向是将洞察与建议嵌入业务流程，帮助业务更快识别异常、评估影响并采取行动 - 强化可信与可控：将AI输出与权限、审计、口径规则联动，确保关键场景下的结果可解释、可追溯，降低误用与合规风险 # AI在数据管理全流程发挥的作用 # 数据集成 # 生成场景 非结构化数据智能解析 多源数据自动映射 测试数据生成 # 决策场景 数据质量智能评估 数据摄入智能调度决策 异常数据流实时检测 # 数据处理与存储 # 生成场景 管道代码自动生成 数据清洗规则推荐 元数据自动标注 # 决策场景 - 自动分层存储、成本优化 异常根因定位 资源弹性伸缩 # 数据分析 # 生成场景 自然语言转码 报告图表生成 - 交互分析对话 # 决策场景 - 关联自动发现 预测性洞察与未来情景模拟 - 关键业务问题归因分析 # 数据应用 # 生成场景 - 个性化报告 营销文案生成 智能问答与知识检索（RAG） # 决策场景 实时个性化推荐动态风险评估 业务流程自动化（智能体） # 数据治理 # 生成场景 - 自动生成业务术语表、目录与血缘智能生成与推荐数据质量校验规则 - 自动生成数据合规与审计报告 # 决策场景 - 敏感数据识别、分类与脱敏 安全策略实时监控 数据资产价值评估 # 2.2 数据智能融合解决方案市场落地机遇 # 关键发现 数据智能融合解决方案市场正从概念验证进入场景规模化探索阶段。需求侧以可量化回报的核心场景加速试点并推动平台一体化收敛，供给侧竞争焦点则落在能否以行业理解为基础提供可复制的场景化交付，从而实现规模化落地 # □从不同参与者的视角看市场机遇 企业的投入意愿持续增强，但应用方式更趋理性，普遍从价值清晰、风险可控且易于量化回报的场景切入，并在试点验证后推动数据平台、治理与交付方式向一体化收敛；供给侧厂商则以统一体验、统一治理与统一运营作为重点，帮助客户降低多系统集成与运维复杂度，提升落地确定性。 # 企业用户：从试点扩散到可规模化的路径探索 - 企业用户的市场情绪呈现“强需求、强审慎”的特征：企业愿意为效率提升付费，但更关注输出可信度、合规边界、上线稳定性与持续迭代成本，并倾向于用可量化指标评估数据智能融合解决方案的实践价值 - 因此，企业在应用策略上普遍采取“先轻后重”的推进方式：先在不改变核心系统交易链路的前提下上线助手型应用以验证效果，再逐步把能力嵌入数据生产与运营流程中，例如将问题定位、数据质量巡检、权限审批与审计取证等任务纳入自动化链路，以提高可持续运行能力 # 云厂商与平台型厂商：以一体化交付降低复杂度，强化交付确定性 云厂商与平台型厂商正在把数据、分析与AI能力放到同一平台体验中进行交付，并以减少工具切换、减少数据搬运、减少手工集成为主要价值叙事，以数据智能融合解决方案为客户提供在多产品拼装模式下难以获得的稳定工程质量与成本可控性 - 供给侧的产品策略正在从功能堆叠转向交付确定性：厂商更愿意提供可复用的参考架构、标准化的场景模板与可运营的工程流程，以降低客户从试点到规模化的迁移摩擦。同时，厂商会强调可观测性与成本管理能力，以帮助客户在多团队并行使用时实现资源消耗可计量、预算可分摊、异常可定位 # 数据治理、安全/行业解决方案参与者：从工具交付转向治理与智能协同 数据治理与安全相关参与者在融合项目中更多作为关键能力补齐者：生成式AI引入后，数据使用边界、权限控制、敏感信息保护与审计追溯往往成为项目能否上线的前置条件，而不是上线后的优化项，尤其在合规、权限、审计要求高的行业 - 行业解决方案参与者更倾向于把融合能力与行业规则和业务流程结合交付：企业客户在决策类场景中不仅关心“答案是什么”，更关心“依据是什么、是否可解释、是否符合业务口径与合规边界” # 章节三 # 数据智能融合解决方案 # 技术趋势分析 资源使用优化成为关键命题 可观测性能力成为规模化落地底座 □ Agent驱动开发范式革新 # 3.2 可观测性能力成为规模化落地底座 # 关键发现 在数据智能融合解决方案引入强大的可观测性能力已成为重要的技术趋势，被视为提升系统稳定性、优化资源使用、降低工程复杂度的关键。未来，可观测能力将成为评判数据智能融合解决方案成熟度的重要标准 # 可观测性从传统运维工具升级为平台级的治理与运营能力 在数据与人工智能深度耦合的复杂系统中，传统的监控手段已难以应对挑战。因此，在数据智能融合解决方案中，引入强大的可观测性（Observability）能力正成为重要趋势。这不仅仅是传统意义上的系统监控，更涵盖对数据质量、数据流程以及AI模型的监测，其角色从传统运维工具逐渐升级为平台级的治理与运营能力。 在数据智能融合解决方案中，可观测性能力的核心价值在于把复杂系统的不确定性转化为可度量、可定位、可回溯的证据链，使团队在跨场景、跨数据域、跨角色协作时仍能快速识别偏差来源并完成闭环修复，从而降低工程协同成本与上线风险。随着生成式人工智能与智能体逐步进入关键流程，企业对可解释、可审计、可追责的要求同步提升，可观测性也随之成为平台实现稳定运行、成本可控与合规可证的基础能力，并将进一步演化为数据智能融合解决方案的重要竞争力。 各组织对人工智能产出的监督情况 注：百分比代表受访者选择相应回答的占比，所有类型合计为100%。调研样本为已使用生成式人工智能的企业，总样本量为120家来源：沙利文 # 3.3 AI Agent驱动开发范式革新 # 关键发现 AI Agent正重塑数据开发的全生命周期。Agent在数据智能融合解决方案中的应用正推动从辅助决策走向流程执行的转变，数据平台升级为闭环运营的执行底座 # □ 智能体应用推动从辅助决策走向流程执行 智能体（AI Agent）已成为人工智能领域增长期望潜力最大的重要技术趋势之一，这一趋势彻底改变了数据与AI应用的构建方式。AI将从被动工具，转变为能自主规划、执行复杂任务的协作伙伴。 企业级生成式人工智能正在从对话式辅助进入任务型执行的新阶段，智能体开始承担跨系统、多步骤、可回溯的业务任务交付职责。与传统助手（Copilot）主要解决信息获取与内容生成不同，智能体的核心价值在于把数据、规则与业务系统连接成可持续运行的执行链路，推动业务流程从人驱动的编排走向机器驱动的协同。因此，智能体的普及将数据智能融合解决方案从数据与人工智能的能力集合推向支撑业务闭环运营的基础设施转变，平台能力的竞争重点也随之从功能覆盖转向可控执行、可观测运营与可复制交付。 # 智能体（AI Agent）驱动与传统模式的对比 # 传统开发模式 - 人主导，AI辅助：工程师手动完成数据探查、代码编写、测试部署 - 烟卤式工具链：不同工具处理不同环节，集成复杂 - 高度依赖专家经验 # Agent驱动的新范式 - 人设定目标，AI自主执行：用户用自然语言提出目标，AI智能体自主拆解任务、编写代码、执行测试并优化 - 端到端智能流程：基于大模型构建统一、连贯的智能处理流水线 沉淀与复用集体智慧：AI能持续学习，将最佳实践固化到流程中 智能体（AI Agent）应用推广情况 # 需求端 AI智能体已成为行业共识的重要趋势，企业落地探索需求不断增长 未来几年，智能体将成为企业技术栈的核心 # 章节四 # 数据智能融合解决方案行业竞争分析 □ 中国数据智能融合解决方案竞争力评分维度 □ 中国数据智能融合解决方案竞争表现 □ 中国数据智能融合解决方案标杆企业 # 评估指标 技术引领下设数据就绪度、AI架构就绪度、可信治理能力三大维度指标；客户价值下设体验优化、安全落地、市场生态赋能三大维度指标。 技术引领评估指标 <table><tr><td>评分维度</td><td>评分指标</td><td>要点</td></tr><tr><td rowspan="2">数据就绪度 (Data-Ready)</td><td>数据能力完整性</td><td>数据源与类型覆盖、存储与计算多模支持、处理与分析能力、数据治理与质量</td></tr><tr><td>语义与元数据管理</td><td>元数据统一视图、血缘与影响分析</td></tr><tr><td rowspan="2">AI架构就绪度 (AI-Ready)</td><td>AI原生融合能力</td><td>向量化与混合检索、机器学习工具集成、大模型服务与LLMOps、数据库内AI计算</td></tr><tr><td>平台架构与调度统一性</td><td>统一任务调度、跨引擎协同、资源池化与弹性、多云与混合环境支持</td></tr><tr><td rowspan="2">可信治理能力</td><td>数据安全与隐私</td><td>数据安全与隐私保护、加密与密钥管理、动态脱敏、隔离域控制</td></tr><tr><td>权限与访问控制</td><td>权限模型、跨引擎授权、即时访问、向量权限</td></tr></table> 客户价值评估指标 <table><tr><td>评分维度</td><td>评分指标</td><td>要点</td></tr><tr><td rowspan="2">体验优化</td><td>业务语义理解</td><td>业务语义模型、智能元数据应用</td></tr><tr><td>平台一体化体验</td><td>开发流程一体化、运维治理一体化、业务支撑一体化、产品融合度</td></tr><tr><td rowspan="2">安全落地</td><td>合规保障水平</td><td>审计、溯源与合规、AI伦理与监管对齐</td></tr><tr><td>智能应用支撑能力</td><td>RAG支持、智能Agent集成、实时智能决策、能力开放与集成、AI自然语言分析体验</td></tr><tr><td rowspan="3">市场生态赋能</td><td>行业影响力</td><td>生态协同与集成网络、市场教育与影响力</td></tr><tr><td>商业化落地能力</td><td>商业落地广度与深度、商业模式灵活性、全球化业务覆盖</td></tr><tr><td>客户关系建设能力</td><td>客户服务响应、社区指标、故障支持复盘</td></tr></table> # 方法论 头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万个独立的研究咨询项目。 头豹研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业发展周期，伴随着行业内企业的创立，发展，扩张，到企业上市及上市后的成熟期，头豹各行业研究员积极探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业视野解读行业的沿革。 头豹研究院融合传统与新型的研究方法论，采用自主研发算法，结合行业交叉大数据，通过多元化调研方法，挖掘定量数据背后根因，剖析定性内容背后的逻辑，客观真实地阐述行业现状，前瞻性地预测行业未来发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 头豹研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 头豹研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，以战略发展的视角分析行业，从执行落地的层面阐述观点，为每一位读者提供有深度有价值的研究报告。 # 法律声明 $\Leftrightarrow$ 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。 $\diamond$ 本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。 $\Leftrightarrow$ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务。 $\diamond$ 本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。头豹均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。 主笔分析师 宋安琦 18961876619 anqi song@frostchina.com 胡竣杰 18576027961 $\boxtimes$ jockey.hu@frostchina.com 深度研究小组负责人 李庆 13149946576 livia.li@frostchina.com www.frostchina.com; www.leadleo.com https://space.billibill.com/647223552 https://weibo.com/u/7303360042 弗若斯特沙利文咨询（中国） ◎头豹研究院