前言：中文期刊网精心挑选了远程医疗行业市场规模范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
远程医疗行业市场规模范文1
为何医疗健康互联网能够频频引得BAT的青睐？
投资界的香饽饽
“新兴行业的快速发展基于市场需求。”某知名风险投资公司医疗投资经理对《中国经济周刊》表示，在医生资源紧缺、人均医疗成本不断提升的背景下，操作简便、费用低廉、基于互联网的医疗健康服务自然能够获得巨大的发展空间。
在日前召开的第四届中国医疗健康产业投资与并购大会上，清科董事长倪正东表示，拥有巨大需求的医疗健康行业始终会是VC/PE关注的领域。“如果一家综合基金没有设立医疗投资部门是无法想象的。医疗健康行业不太会受经济环境影响，不论是金融危机还是经济下滑，医疗健康行业一直呈现稳健增长。” 倪正东称，目前整个投资界最关注的两大行业分别是移动互联网和医疗健康。作为这两个最热门行业的交集，移动医疗会在未来的三到五年内，迎来巨大的发展机会。
所谓移动医疗，就是通过移动通信技术来提供医疗服务和信息，具体到移动互联网领域，则以基于安卓和iOS等移动终端系统的医疗健康类App应用为主。
中国医药物资协会的《2013中国医药互联网发展报告》（下称“《发展报告》”）也对中国移动医疗的市场规模给出了预测。据《发展报告》估算，2013年中国移动医疗市场规模已经达到23.4亿元，较上年增长25.8%。《发展报告》预计中国移动医疗市场规模到2017年底将突破百亿，达到125.3亿元。
这一概念究竟有多火？看看眼下屡创新高的投资规模便可见一斑。继8月19日春雨移动健康（以下简称“春雨”）拿下5000万美元的C轮融资，刷新国内移动健康领域最大单笔融资纪录，9月2日，中国最大的医疗健康互联网公司丁香园又宣布获得来自腾讯的7000万美元战略投资，成就了国内目前该领域的最大单笔融资。
核心资产是医生资源
在业内人士看来，已经各自拿下三轮融资的春雨和丁香园之所以能够成为医疗健康互联网领域的佼佼者，是因为它们掌握着医疗产业里最核心的资源――医生。
创建于2000年的丁香园是中国最大的面向医生、医疗机构、医药从业者以及生命科学领域人士的专业性社交网站。丁香园创始人兼董事长李天天对《中国经济周刊》介绍，丁香园目前的网络平台几乎覆盖了所有的医学专业领域，能够推动医学专业人士在临床医学、基础医学研究及药学研发等多领域内的学术沟通、信息共享和专业合作。
“成立14年来，我们的专业会员数量已经超过400万人，其中超过200万人都是执业医师。”李天天说。
《中国经济周刊》查询国家卫计委于今年4月的《2013中国卫生统计提要》发现，截至2012年，中国执业医师总数为261.6万人，换句话说，中国每10名执业医师中，就有7～8个人拥有丁香园账号。
“丁香园拥有的医生和医疗资源，与微信和手Q资源对接，无疑会为这个行业提供独特的价值。”腾讯相关负责人表示，将医学专业人群和数据最大程度地与千万用户连接，将大大降低用户获取医学信息及获得指导的难度。
李天天告诉《中国经济周刊》，除腾讯之外，BAT中的另一巨头近期也向丁香园提出过融资计划。最终选择腾讯是因为看中了它的微信功能。
李天天称，丁香园将会把资金用于研发面向医生和大众的医疗健康类产品，“并希望依托微信公众平台，进一步为大众群体提供可信赖的医疗健康信息与相关服务，告诉大家一些健康常识、疾病知识，指导大家安全用药。”
尽管李天天反复强调，丁香园只提供信息查询服务，不涉及线上问诊，但成立仅仅3年的春雨却在后一领域做得风生水起。
作为中国第一家移动医疗公司，春雨主打产品掌上问诊App春雨医生目前已拥有3000万激活用户量，4万名在线医生，每日健康问题咨询量超过5万。“在春雨医生这个平台上每天的问诊量已经超过中国任何一家医院的日门诊量。”春雨创始人张锐告诉《中国经济周刊》，春雨医生已经成为世界上最大的医患沟通手机平台。
据春雨副总裁毕磊介绍，新一轮投资主要用于扩大用户量和医生量，按照春雨医生App目前的日新增量级估算，至2015年年底，春雨医生用户量可以达到1亿，医生量超20万。
商业模式能否盈利是问题
尽管医疗健康互联网发展得如火如荼，仍有不少人对其发展提出了各种担忧。如何在合规的前提下建立属于自己的商业模式并实现盈利，就是摆在春雨和丁香园面前的首要问题。
8月29日，国家卫计委《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》，提出医务人员不得私自从事远程医疗服务。《意见》要求，医务人员在向本医疗机构外的患者直接提供远程医疗服务时，应当经其执业注册的医疗机构同意，并使用医疗机构统一建立的信息平台为患者提供诊疗服务。在业内人士看来，这则《意见》将直接打击春雨的主营业务。
毕磊对《中国经济周刊》表示，政策的目的不是打击春雨，而是规范市场。国家食品药品监督管理总局将于今年年底开放处方药网上销售，国家势必要出台相关政策规范医生开处方的行为。“我们现在提供的是健康建议而非远程医疗。如果我们的医生在网上给患者开具电子处方，那么这就属于远程医疗，肯定是需要规范的。”毕磊说。
相比于还处于成长摸索阶段、主要目标是拓展用户数量而非短期实现盈利的春雨，成立14年的丁香园已经找到一套属于自己的商业模式。李天天称，丁香园已经连续4年盈利，预计今年的收入将接近1亿元人民币。“我们的业务主要分三部分，一部分是跟药企合作，帮助制药企业推广产品、收集医生反馈意见。另外两部分是帮助药企、医疗企业进行人才招聘和建立垂直电子商务。其中第一部分是丁香园主要收入来源。”
一直以来，都有不少人质疑丁香园在医生和药企之间扮演的角色与身份。李天天则称， 药企需要平台宣传和推广自己的药品与治疗方案，医生也需要有渠道去了解最新的药品情况。“丁香园只是一个 沟通渠道和桥梁”。
“我认为，丁香园的模式不仅不违规，还可以帮助这个产业真正走出医药代表带金销售的状态。”某私募基金投资经理对《中国经济周刊》表示，“但是作为医疗健康互联网企业，光想着怎么赚药企的钱还不够。真正有价值的产品应该把患者和医生这两个终端客户绑在一起，同时还要把支付方式整合进来。”
远程医疗行业市场规模范文2
2008~2010年各行业IT投资总额以及占比（数据来源：赛迪顾问2008，02）
整个IT市场都建立在各个行业应用需求基础上，所以分析行业市场的特点，了解各个行业市场用户的需求是IT企业推动业务创新和深化行业应用的前提。
改革重组带来新机遇
赛迪顾问副总裁赵刚告诉记者，政府IT市场未来将以16．3%的增长率增长，2010年达到1034亿元的市场规模。未来政府市场几大重点领域值得关注：大部委制改革，将推进政务基础设施、信息资源与应用系统的集中、整合与共享；“十一五”规划实施，将带动人大、政协、法院、检察院等六大系统信息化以及各部委金字工程、各地区电子政务应用进一步深化；地方政务信息资源共享与业务协同建设进入。
金融机构未来必须应对金融市场带来的新的、潜在的各类风险打造一个安全、稳定、可靠与高效的金融信息化平台，使企业在激烈的国内国际市场竞争中取胜。银行信息化投资热点主要集中在发展网上银行、电话银行、自助银行和手机银行以开拓新业务新服务，引入SOA加强银行核心业务系统架构，适应银行业务创新需要，加强风险管理系统建设，加强银行IT治理与IT服务管理建设。
面对快速发展的证券市场，各证券公司原有的信息系统面临着新的压力，新一代证券交易系统升级改造扩容，证券公司集中交易与集中风险监控系统建设，网上证券交易系统，信息安全与灾备建设将成为重点。保险业务内容的衍生和服务意识的增强使保险业对信息系统的要求日益提高，电子商务与在线业务办理将成为保险公司信息化应用的亮点。
未来能源行业IT应用投资重点是大能源行业管理机构电子政务建设，能源分行业间信息资源整合与共享，能源行业监管系统建设。赛迪顾问预测2008～2010年，电力、石化行业将保持快速增长，电力、石化、煤炭IT行业应用规模将分别达到214亿元、142亿元、61亿元。其中电力行业改革与供需的“拐点”将推进信息化深入发展，一体化应用系统与集成平台将成为应用重点。各大电力公司集团内部将按照所处层次各有侧重地进行信息化建设以及行业电力信息监管系统。
而石油石化行业将把ERP、MES等管理信息系统应用范围扩大，一体化解决方案将受关注，企业应用集成与决策信息分析成为应用热点，信息安全，IT治理和石油石化勘探、计算、设计等专业应用都值得关注。煤炭行业中的安全生产信息化是投资重点，ERP、EAM的应用需求将扩大，“煤矿数字化”是煤炭信息化发展方向，支持集团企业应用的管理信息系统将受青睐。
电信行业重组在即，因此电信行业的投资热点是未来重组企业的信息系统整合，固网业务运营商的移动新业务系统建设，信息服务业务系统建设，计费系统、客服系统和BOSS系统的升级和改造，分析型CRM、MSS与ERP成为提升企业管理水平的有力工具，构筑强有力的商业智能系统以及IT服务管理与IT治理都值得关注。
物流、医疗行业值得期待
未来两年，物流行业IT投资的重点是建设全国性和区域性现代物流公共信息平台和物流电子商务平台，建设物流WMS、TMS等关键业务系统应用和RFID应用等。该市场2010年将达到102亿元的规模。
而医疗行业的IT投资重点从公共卫生领域看是国家公共卫生信息系统、公共卫生应急指挥系统、农村医疗服务网络、全国农村合作医疗系统、卫生电子政务建设；从医疗机构来看是各地医院信息化建设逐渐普及和升级，部分应用基础较好的大中型医院在业务需求促动下将工作重点转移到内部系统的全面整合，逐步增大对临床医疗系统（CIS）、医疗影像系统（PACS）的投资比例，电子病历、远程医疗区域之间的信息共享也开始逐步建设，数字化无线移动解决方案将逐步成为大型医院的投资热点。
赵刚预计，医疗行业市场2008～2010年复合增长率将达到16．9%，2010年市场规模将达到128．3亿元。
农村和中小企业市场成亮点
2007年中小企业IT投资规模达到1829亿元，比2006年增长了15．7%。赵刚认为，中小企业市场复合增长率将达到17．1%，2010年市场规模将达到2936亿元。
政府实施中小企业信息化推进工程，增加对中小企业信息化投入；另外中小企业数量持续增长，为IT应用市场提供广阔发展空间。中小企业整体运营状况良好，对IT应用的投资也将稳步提升。经济发展将会促进中小企业进一步提升竞争力，从而推动IT应用市场的发展。SaaS模式产品将受到广大中小企业用户的青睐。
2008~2010年，中小企业硬件投入重点是升级与换代，ERP、电子商务将是中小企业信息化的两大应用热点。中小企业的信息服务需求主要集中在指导咨询、新技术培训，需求比例分别高达63．3%、57．3%。机械行业的中小企业将重点建立连接厂内外的计算机网络通信系统，选择先进、成熟、适合企业管理需求的CAD、PDM、ERP、CRM、电子商务等系统。而纺织服装类的中小企业将利用现代信息技术、自动化技术、现代管理技术和纺织制造技术，全面改造纺织服装企业的生产、组织管理模式。医药行业的中小企业则要求IT产品具有高度的灵活性，要符合国家监管机制和GMP标准要求。
2008～2010年，随着新农村建设的深入，农村信息化基础设施将逐步到位，综合信息服务试点工作也具有了推广的价值，信息将进村入户。赛迪顾问副总裁赵刚认为，农村市场到2010年将达到22．5亿元的规模。
IT投资重点包括建设连接农业部到省级农业厅的网络系统，建设完成延伸到县乡的一个全国农村信息服务网络，建设三个应用系统：农产品监测预警、农产品和生产资料监管、农村市场与科技信息服务系统，农业信息综合服务大篷车，建设国家农业综合门户网站，建立部省两级数据中心，开发整合国内、国际农业两类信息资源，建设安全保障运行维护系统及配套环境，建立健全标准规范。
相关：
各抒己见
未来政府、电信、医疗、能源等行业需求层次提高，竞争也日趋激烈。对于强竞争、高需求的金融和政府行业，企业要靠综合实力来竞争。对于弱竞争的交通等行业企业则要靠专业化制胜，在低需求层次的竞争中企业要进行差异化竞争。
――赛迪顾问副总裁赵刚
关键词解读
改革重组
中央政府大部委制的改革将影响到政府、能源等大行业，带来信息系统整合和共享的需求。这将是这些传统的信息化应用重点行业焕发第二春的重要机会。
远程医疗行业市场规模范文3
互联网在医疗领域的热潮是在互联网自身的发展遇到瓶颈、开始对传统领域改造的大背景下展开的。尽管中国医疗市场规模高达2万亿以上，并且随着快速老龄化，市场规模的扩展极快，但医疗领域有其特殊性，尤其在中国还有复杂的国情。在对互联网医疗未来趋势作出判断的时候，市场各方都出现了偏差，深陷于认知困境。
总体来看，中国市场对互联网医疗的认知上，前期依然是传统的互联网思维占据主动权，这与美国的互联网医疗发展的趋势是一致的。但医疗服务市场是个高度复杂且受政策管制的行业，光理解微观细分市场还不能抓住大势。美国的创业者在这方面相对较为幸运，美国政策和市场的大势是有利于互联网医疗发展的。价值医疗推动了市场对互联网医疗尤其是远程医疗的需求。这是因为价值医疗以结果来付费，这就加强了医疗机构对疗效的强调，从而催生了互联网医疗工具的使用，以加强对患者的跟踪和监测，从而及时作出干预，以控制疾病的进展。
尽管如此，根据Rock Health最新报告，投资者依旧对数字医疗在美国的发展产生了泡沫化的观感。这主要是因为投资者发现很多项目的商业图景描绘得非常好，但实现投资回报遥遥无期，比如很多健康参与（Wellness Engagement）项目。因此，美国市场的投资者更多地关注能够产生收益的项目，比如远程问诊、疾病管理和帮助医院控费的项目。
在传统互联网领域，用户转化率是营收增长的核心指标。因此，通过大规模的冲流量来转化用户购买是较为有效的增长路径，即使为了获取用户付出一定的成本也是值得的。但是，在互联网医疗领域，流量的意义非常弱。首先，用户的需求非常细分而且不可扩散。病人的需求只是冲着自己患有的疾病而去，不可能像传统电商平台那样买了电视还可以顺带买本书。其次，用户的支付主题并非自我，而是保险。这就受制于保险公司的条款限制，并不是随心所欲的。最后，需求的迫切性和不可创造性。疾病的需求非常迫切而且是低频的消费，用户无法受到广告的影响。
我们可以看到，即使在美国，直接针对C端的互联网医疗公司也很难取得成功。目前成功的互联网医疗公司都是直接的团体客户，他们无需也无法通过广告和一系列的促销手段来获取用户的增长。比如根据远程问诊网站Teladoc的最新IPO文件，其主要客户来自雇主、保险公司和医疗系统，一共有4000个客户和1000万会员。
从上述对美国的分析可以看出，美国市场对互联网医疗的认知是从简单的互联网思维逐步回归到传统的B端大客户营销模式。
中国市场目前对互联网医疗的认知还主要停留在传统的互联网思维上，着力点仍在从C端获取用户。这与中国的市场现状有很大的关联。作为世界上自费比例较高的医疗体系，中国的医疗服务有很大的一块营收来自用户自付部分，因此，C端的用户有一定的自付习惯。不过，自付主要集中在对药品和器械的费用，医疗服务费用的自付比例并不高。其次，中国的医保体系是以保基本为核心，而且自身控费能力弱，没有能力去制约医院并对企业缴纳的医保进行动态费率的管理，这也导致雇主和医保既没有动力也没有能力去进行疗效管理，从而控制医疗费用。所以，团体采购医疗服务的模式无从展开，也被迫只能进入C端。
既然要从C端而且也只能从C端获取用户，对互联网医疗的理解就又重新回到了冲流量获取用户的思维上来。这也就是为什么很多市场分析一而再地将打车模式或者其他O2O模式与互联网医疗来进行类比，大众也一味地去纠缠，是互联网的医疗化还是医疗的互联网化。
本质上来说，互联网对任何一个行业带来的最主要作用就是降低交易成本并提高效率。在这点上，无论何种模式都是一致的。但与其他消费领域相比，互联网医疗领域有其特殊性。消费领域的支付链条短，非常容易重构。从产品或服务到用户手中，无需经过多个支付体系。而在互联网医疗领域，用户的看病是由医生提供服务、药店提供药品，保险提供赔付。这其中涉及到复杂的限制性条款，用户会因为自付比例而希望调整，保险则希望能控制费用。没有任何一种消费像医疗消费这样繁琐而复杂。
医保和商保是为了覆盖个人的健康风险而产生的，在为个人提供保障的同时，也应该对医疗机构进行制约。如果没有支付方的制约，单体的个人是没有能力去挑战医疗机构的，只能被动接受医疗机构的一切条件，这显然是每个病人所不愿意看到的。而加进了支付方，个人的支付意愿又受制于支付方的政策限制，医疗服务的赔付将受到很大的制约。当支付者和消费者不是同一主体，医疗的支付路径模式变得非常独特。这种独特的支付模式决定了互联网医疗又不可能从C端入手，因为用户的支付意愿不仅仅取决于自身。
所以，市场对互联网医疗的认知困境源于中国医疗体系自身的难点。正是中国医疗体系的控费能力薄弱导致互联网医疗只能从C端入手，而正是医疗服务受制于支付方的赔付体系导致个人支付的意愿很弱，导致C端市场无法发展。在这样的两难市场下，如果从互联网进入医疗领域，就会面临巨大的支付危机，从而产生投资回报的危机。如果从医疗进入互联网，路径依赖相当强，互联网成为服务方扩张的工具，对病人和支付方造成进一步的损害。因此，互联网化的医疗和医疗的互联网化都无法真正发展成为互联网医疗。
因此，对理解互联网医疗来说，线性思维式地认为“谁将取代谁”或“谁来改造谁”，是很容易进入自我循环和强化的。当然，这也是中国人教育中长期形成的非此即彼的思维惯性导致的。
远程医疗行业市场规模范文4
1、政策扶持LED照明产业发展。
2、小间距LED助力行业高速增长。
自2003年科技部牵头成立“国家半导体照明工程协调领导小组”以来，国家出台了一系列政策扶持LED照明产业发展。2013年，国家发改委编制了《半导体照明节能产业规划》，进一步明确了对半导体照明产业的政策支持和鼓励，奠定了行业需求释放的基础。
随着各级政府政策助力推动，LED行业的终端需求，特别LED照明将进入快速扩张期。据LEDinside预估至2015年，中国的LED通用照明实际需求达678亿人民币;而随着经济持续成长与LED普及率提升，至2020年将可达1，386亿人民币，年均复合增速达到15.4%。
同时，随着小间距LED显示的出现，以及LED显示技术逐步从室外应用走入室内应用，新的市场空间正在打开，未来几年我国和全球LED显示市场规模仍将保持较快增长。其中，随着近两年的市场爆发，越来越多的国内封装企业开始进入小间距LED领域，用于小间距LED显示屏的1010灯珠月产能均达到或接近亿光的产能，并将根据市场需要继续扩产，将逐渐成为小间距显示产业的主流。
目前，大陆LED显示屏产业链企业正在从产能规模和技术先进性两方面快速追赶国外龙头，随着中国大陆LED显示屏产业链的快速崛起，各种元器件的国产化程度越来越高。
国内封装企业的技术与产能提升，国产化进程的推进，同时伴随着越来越多间距更小产品降低成本并进入市场，替代传统室内显示技术，进而继续推动整个小间距显示市场的普及率与高景气度。
推荐三安光电、利亚德、国星光电。
医疗：国务院深化医改会议带来投资机会
1、国家支持社会办医，民营医院继续享受政策性利好。
2、远程医疗系统建设实现突破。
近期，国务院总理主持召开国务院常务会议，讨论通过《全国医疗卫生服务体系规划纲要》。
纲要中指出未来国家会继续大力发展社会办医。鼓励社会力量与公立医院共同举办新的非营利性医疗机构、参与公立医院改制重组，支持发展专业性医院管理集团。放宽中外合资、合作办医条件。我们认为随着市场化改革的推进，民营医院继续享受政策性利好，相关领域的专科和综合性民办医疗机构有望迎来快速发展。
本次国务院深化医改会议带来的投资机会主要有三个：首先民营医院中的专科医院和综合性管理医院集团受益最大，相关的医院服务和外包诊断公司也有望受益;其次是公立医院改革带来的医保支付改革，为相关的医疗信息化公司带来发展的契机;第三是基层医院服务职能的转换，带动康复护理类的医疗器械公司的发展。
此外，日前国家卫生计生委官方网站正式公布了《远程医疗信息系统建设技术指南》，这一规范性文件对如何保证远程医疗信息数据的安全性提出了建议。
远程医疗是依托现代信息技术，构建网络化信息平台，进行跨机构、跨地域医疗诊治与医学专业交流等的医疗活动，改善医疗卫生资源分布不均衡造成的“看病难”问题。
《指南》的颁布将进一步引导国内远程医疗的规范发展，更好的保障患者的合法权益，对国内远程医疗的发展产生积极影响。
推荐人福医药、华东医药，益佰制药、华海药业、国投中鲁。
汽车：电动汽车行业标准制定加速
1、电动汽车行业标准制定加速。
2、2015年新能源汽车或迎爆发式增长。
近日，工信部公开征集对《电动汽车用IGBT模块环境试验要求及试验方法》等233项行业标准、10项国家标准计划项目的意见。其中电动汽车行业标准计划项目共有三项。
电动汽车行业标准制定加速，将为行业发展明显添加动力。作为新兴行业，标准的重要性毋庸置疑，而自去年11月电动车准入标准出台征求意见稿，本次将统一三项行业标准，可见政府在标准方面的出台是持续而有系统思考。此外，政府对于新能源车的扶持，更是全方位的，销售、生产、基础设施、标准等方面都有持续的推进。
此外，2014年12月，新能源汽车行业一片向好，单月产量28，567辆，占全年总产量的比例超过30%，纯电动乘用车、插电式混合动力乘用车、纯电动客车、插电式混合动力客车和纯电动专用车产量均创出年内新高。其中，纯电动乘用车12月产量13177辆，同比增长113.7%，众泰、康迪等微型乘用车占据主流，近70%的车辆续驶里程介于150km和200km之间。
纯电动客车生产企业12月集体爆发，总产量同比增长约10倍至6287辆，占2014全年产量的49.5%。产量结构中大型公交占比超过50%，6米欧系轻客占比24.8%，7米考斯特占比13.7%，中轻型公交占比8.9%。考虑到用途广泛且财政补贴额度较高，看好纯电动客车在短途市场的应用前景。
对于新能源汽车的前景，在日前召开的2015中国新能源汽车年会上业内专家预测，2015年中国新能源汽车产销量将达到20万辆以上。
推荐宇通客车、松芝股份。
通信：“北斗”导航模组实现技术突破
1、芯片模组价格的下降为“北斗”进入民用市场铺平道路。
2、运营商积极布局大数据商业化。
近日，我国自主研发的“北斗”卫星导航系统实现了兼容型SOC系列导航模组的技术突破，使成本大幅下降，为在我国民用市场的普及奠定了基础。
过去，“北斗”的导航模组市场价格普遍在50元左右，是单GPS模组价格的一倍以上，进入民用市场举步维艰。而由中国中电国际卫星应用技术创新中心研发的最新一代北斗兼容型SOC系列导航模组，价格成本被控制在30元以内，与单GPS模组处于同等价格水平，打破了长期限制“北斗”市场化推广的价格瓶颈。
如果能够在我国境内民用车辆上普及北斗导航，未来可以将车辆行驶信息统一收集，经过数据处理和分析后，解决城市交通拥堵、停车难等问题，而最关键是做到了这些基础信息的自主、可控。
此外，据估计，全球移动数据流量复合年增长率将达40%，2020年每部智能手机每月将产生3.5GB的数据。对于手握用户全方位数据的运营商而言，大数据的商业化将是未来避免管道化、谋求新业务并持续发展的重要业务。自2012年开始布局的运营商大数据将迎来深入化探索和商业化运作的时刻。
远程医疗行业市场规模范文5
据普华永道的评估报告显示，到2017年，全球移动医疗市场规模将达到230亿美元，中国则有望达到25亿美元。2015年是我国“十二五”规划的最后一年，也是医疗健康行业“攻城拔寨”的一年，但其中涉及到“互联网＋”的领域更是风起云涌。
互联网医疗的2016：一个供给侧的视角
作为一个被资本强力催长的分支，互联网医疗在中国的发展本身并不具备成熟的条件。虽然，中国医疗市场的变革正在展开，市场的需求也远高于供给，但互联网医疗的发展远未到达爆发的时点。在欠缺成熟催化剂的前提下，目前被资本强力推高的公司正面临巨大的发展模式可持续性挑战，2016势必将成为互联网医疗涅重生之年。
医疗市场的走势
要理解互联网医疗未来发展的方向，必须首先理解中国医疗市场未来的走势。鉴于中国长期的老龄化和医疗服务需求的高涨，套用供给理论可能更适合作为医疗市场分析的框架。供给理论强调改善供给能力来调整需求，好的供给自然能带来需求，通过降低政府对资源的支配，加强市场优化资源配置来达到良好的治理效果。供给侧改革初期治理的核心是淘汰落后产能并通过市场优化产能供给，而政府在多个渠道降低直接管理，鼓励创新，更多的转向以监管为核心的治理模式。
在医疗服务市场，需求并没有下降，反而在节节上升，但有效优质的供给却始终非常匮乏。因此，相比于那些需求疲软的行业，医疗服务是供给侧改革更容易体现效果的对象。而要改革，首先是应该将落后产能淘汰和重组并强化优势产能，从而进一步有效满足市场需求。
从市场现状来看，目前三甲医院集中了优势产能，无论是人才、技术水平还是硬件设备，三甲一应俱全，也获得了需求方的一致认可。而二级以下医院，特别是基层医疗机构则因为缺医少药，成为落后产能，需求方不认可，看病的人寥寥可数。表面看来，改善供给只要扩大三甲，淘汰基层就能实现。
但是，医疗服务有别于普通商品，其自身的供给逻辑并没有这么简单。三甲虽然集中了优势资源，但价格高昂，浪费严重，严重耗费了支付方和病人的资金。由于小病占了医疗需求的大多数，而大病的占比毕竟只是少数；如果任何小病都涌向三甲，势必造成进一步的医疗资源浪费，导致供需失衡无法扭转，最终让病人和作为支付的医保承担高额的费用。基层作为守门人则主要以较为合理的价格为普通的小病提供服务，而占比较小的疑难杂症和重症则交给大医院去解决。
因此，在医疗服务市场，改善供给的核心是将大医院的功能定位于大病，大部分的小病还是回到基层。淘汰落后产能的核心是将自身服务能力差且无法吸引病人的基础医疗机构淘汰或重组，加强那些已经有较好服务能力的基础医疗机构。对于大医院来说，由于未来分流会造成其营收下降，应该以政策指引的形式让其明确自身发展的边界并做好开源节流的规划，通过深化对大病的治疗能力来增加供给纵深，并规模化地削减原本被浪费的成本。
医疗供给侧的改革
因此，医疗供给侧的改革主要集中在几个方面：第一，合格医疗人才的培养和训练。当前供需矛盾最为突出的问题是合格医生的匮乏，如何加强对医生的培养并通过长期的训练使其成长为合格的具有完整服务能力的医生成为重点。在中国专科盛行的体系下，即使放开医生自由执业也无法为基层提供足够的合格全科医生，这也是目前制约提高供给的另一个因素。因此，加大合格医生的供给才是正道，但这耗费的时间会较长，不能立竿见影。不过与那些试图通过投机取巧的方式来解决困境的方式相比，这是更为有效而稳健的方案。
第二，支付体系的建立。在医疗机构整体改革的大背景下，服务费用的上升是大势所趋，但价格上升后全国性的医疗服务价格标准并未建立，医保的控费能力也极其粗放。如何在短期内建立一整套完整可行的支付价格体系是一个较大的挑战。支付标准和监管标准作为供给改革的基础是最不可或缺的，无论是服务供需双方还是产品方，最终都是要依靠这个作为指引。只有在一个全国性的支付标准建立后，医疗市场改革才能落到实处，市场的调节手段也才能体现出来。
另外，商业健康险的发展也将作为支付体系的有益补充。在过去的10年，高端健康险获得了一定的发展，但市场规模过小，无法获得大发展。未来商业健康险主要的市场将集中在中端人群，因为这部分人群对优质医疗服务需求最为旺盛，也有能力支付一定的费用来购买健康险。随着商业健康险的发展，支付方将支撑优质医疗服务的成长，也增加了供给。
第三，政府降低准入、回归监管。目前优质供给困难的另一个重要原因是政府监管错位，主要集中在准入审批而非强化监管。要加强供给，需要将准入降低，让各类机构都能进入，但需要加强事中和事后的监管，严格控制医疗行为。监管精细化将是未来发展的重点，这对于政府的治理能力提出了较高的要求，但也为各类辅工具提供了较好的机会。同时，商业健康险的发展也将有助于控费能力的增强，进一步提高支付方的监管能力。
第四，各层级协同体系的建立。要加强供给，光有加强基层优质供给还远远不够，由于原先的供应体系已经被严重扭曲，各个层级之间原先的协作体系早已不通畅。如何将各个层级之间的协同体系建立起来，不能仅仅依靠行政命令，还需要有一个较好的价值理念作为指引。在这点上，疗效将是一个很有利的核心指标，通过疗效考核的方式来明确各层级的合作，将有助于不同机构有着共同的动力。
当然，医生自由执业对于推动增加供给也起着一定的作用，但中国医疗供给短缺的核心问题是合格医生的匮乏，医生自由执业只能盘活存量，无法增量，最终还是解决不了短缺的问题。所以，核心还是在加大培养合格人才，但人才的进入是需要刺激的，这就不得不依赖支付方的支持，以提高医生个人的收入。而收入的增加必须伴随着监管，否则不仅控费流为空谈，也将严重损害病人和支付方的利益。最后，各层级体系的协同是完善整个供给的重要一步，否则供给无法有效，依旧是割裂的区块。
从上述简单的分析来看，医疗服务市场的改革将是一个中长期的过程，但在变革的过程中，各方都将寻找到自身的机会。在大规模的市场变革中，互联网医疗公司必须顺应市场趋势来明确自身的定位，抛弃不切实际的战略，才能抓住浪潮，否则很可能难以维系。
互联网医疗的未来分成
从供给侧来看，互联网医疗未来的机会将分为几部分：第一，医疗人才的培训。由于医疗人才培训是一个长期过程，特别是全科医生的培训更是没有前例可循，课程的研发和远程教学培训将成为一块较为稳定增长的市场。同时，各个层级医师常年的培训也都将获得较大的增长。这部分市场，政府的投入是一部分，更多的是依靠各家医疗机构的投入。因为在多点执业进而自由执业的大趋势下，医生会向更好的医疗机构流动，对人才的争夺将常态化，获得良好的训练是很多处于上升通道的医生所渴望获取的。多层级的医疗机构的协同对医生的要求明显变高了，这些都绕不开长期的培训。
第二，配合监管体系的发展。随着标准化支付体系的建立，对医疗行为监管的完善将是一个长期的挑战。在精细化监管建设的过程中，各类数据分析和互联网的工具都将获得运用，比如现在逐渐获得市场关注的合理用药系统和未来的PBM等都将是监管不可或缺的帮手。
第三，各层级之间的合作带来的远程医疗和移动医疗机会。随着各层级医疗机构协作的加强，远程问诊和远程监测都将获得较大的发展。但远程医疗的发展更多的将是为各类医疗合作体提供协同，而非独立第三方的单独发展，远程问诊的辅角色将日益加强。当然，目前中国整体医疗市场扭曲较为严重，中短期内获得成功的远程医疗公司将是那些能拥有庞大的线下重资产的公司，而非单纯的互联网公司。这一点与美国的发展以及行业投资人早期的基本判断完全相反，也使得远程医疗领域更多的成为一个巨头之间的游戏，而非轻资产的互联网公司所能运营的。
而移动医疗的发展更将紧密围绕医疗服务的需求。由于缺乏价值医疗的赔付标准，移动医疗在中国没有内在的驱动力，只能成为各个医疗机构更有效地去管理和服务病人的工具，以通过数据采集和分析来为医疗服务提供延伸和诊断辅助。由于主要支付方的医保很难作为采购方来采购移动医疗的服务，而商保发展又过于缓慢，移动医疗在中短期内的发展更多侧重于技术类服务，而非整体。
第四，云计算和数据分析的规模性扩张。在支付、监管和多层级合作的体系下，远端的存储和传输将获得极大的增量，无论是为一家医院单独定制的还是为医疗合作体共同打造的，都离不开云计算。同时，为了加强医疗机构的运营效率、提高支付方的监管能力和更好地提高临床医疗水平，数据分析将不可或缺，拥有大数据并不代表有能力去做好数据分析，这在未来将是具有专业化能力公司的角逐之地。
从以上的简述来看，目前市场上的互联网医疗公司如果要真正寻找到适合自身的模式，必须顺应市场趋势，任何纯粹基于互联网思维来做医疗服务的都将不可持续。从总体上来看，目前基础医疗的供给存在较为严重的问题，对其进行重组和关停将是一个长期的过程，而想在中期就能有收获的公司必须暂时绕开体制，在体制外构建一个线下的重资产模式，才能在一个区域提供一个可能的互联网医疗模式。
因此，未来两年，能够在这一市场存活和发展的首先是拥有线下重资产的大体量公司，光拥有巨额现金依旧很难在这一市场立足。尽管目前有多家公司试图通过成为商业健康险的渠道来获得营收，但互联网医疗公司本身是无法通过成为保险渠道来成长为巨头的。
其次，市场趋势带动下的大量细分市场都有机会，但对于大体量的公司来说都不适合，而是那些在细分领域长期深耕且专注的公司。无论是数据分析，或是合理用药和未来的PBM公司，都是需要长期专注才能成功的，但这些市场未来尽管体量会很大，但市场仍会长期分散，很难在短期内出现大体量公司。
总之，增加优质有效的供给是未来医疗服务的长期趋势，如何围绕这一趋势去获取发展动力将是所有医疗服务公司都需要思考的问题，互联网的工具性属性将有助于市场的推进，但如何成功的在市场上找到契合点是互联网医疗发展的价值所在。
是什么让王杉们“瞧不上”移动医疗？
此前，原北大人民医院院长王杉与春雨医生创始人张锐的一场对话成了移动医疗甚至整个医疗界关注的焦点。然而，相比朋友圈的热闹，当时现场的观众却只有一个感受：鸡同鸭讲。这场看似激烈的对话，其实是两个不同领域内的大佬在谈论自己心目中的理想世界。
从气势上看，王杉也以压倒性的发言时间，成为现场当之无愧的男一号。整场对话也传递出一种信号：站在公立医院的角度，互联网医疗公司目前还没有和他们平等对谈的资格。
真正让大医院院长“看不上”互联网医疗的原因是什么？是医疗质量，是商业模式，还是医疗资源的所有者与索取者之间强烈的不对等地位？其实回头来看，这种姑且可以用“封闭”或者“偏见”来形容的态度，多多少少都与院长们的知识储备有关。
院长心中的互联网、
大数据和移动医疗
当一个人拥有足够的知识储备，外界的观念往往并没有那么容易影响到他。在菁英阶层里，这种模式更加典型。
大型公立医院院长无疑是菁英阶层中的菁英阶层。在对话中，王杉不止一次提到了自己的从业经历，尤其是与互联网、大数据有关的经历。看得出来，他对IBM在医疗大数据的整体解决方案是认可的，并且认为这将是未来医疗发展一个必然的趋势。
对于院长们来说，IBM正在做的这些事才是看得见摸得着的，未来对医疗行将会产生巨大的影响。而这一覆盖云存储、云计算的领域才是与医疗行业真正对等的阵营。
在张锐为数不多的发言内容中，其中一点确实说中了目前大部分公立医院院长对于信息化和互联网的理解：“传统的医疗是以医疗作为主体的，无论是工作还是自己的IT系统都会往塔尖走。”
实际上，无论是院内的信息化工作，还是在和信息科的对接上，院长们也在进行着一次体验式的改革。当几个医院一起开会的时候，院长们拿出手机，通过业务或者管理的信息系统就可以看到自己医院的运营状况，或者某个病人的信息。
对于院长们来说，这是一种最直接的体验，真正能感觉到移动技术和信息化带来的好处。而现在广义上的移动医疗，尤其是以用户为中心的平台，没有给院长带来任何体验。起码，没有任何正面的体验。
院长的价值判断：
投入与产出
面对张锐半玩笑式的邀请，王杉的回应也很直接：“你把我的价值只限于‘给你用’，我可能还有更大的价值。”更大的价值在哪里，委婉点说是给移动医疗“出主意”，再直接点说：这个游戏得让医院制定规则。
这样“霸道总裁式”的回应并不是没有道理，或者说，大型公立医院的院长其实就是扮演着总裁的角色。他们每天所要面对的是医院里“医、教、研”几条线，时刻惦记着人才、资金，总是在进行价值的判断。不难理解，王杉在对话一开始就抛出的那几个问题：医疗质量、患者安全、人才培养，以及围绕这一切投入的管理成本。
这些原本就不是移动医疗所能解决的，但是确实是医疗行为中必须涉及的部分。谈到这样的问题，是处于院长这个位置的一种惯性思维，也是价值的博弈。
互联网企业如何冲破医院的“壁垒”，这个问题说着说着就似乎真的成了医院的问题。可是回过头来想想，当移动医疗这个行业根本没有建立起来的时候，就已经把“壁垒”挂在嘴边，认定有人在人为地设置障碍，略显有些“矫情”。
而对这个问题，王杉的回答也很明确：“（互联网公司）真的没有拿出什么现在已经成熟的、医院必须买的东西。你给到了医院什么，医院就必须买你的服务？”
回到最后，还是价值的判断和交换。在医院看来，他们的价值是明确的。在目前的医疗体制下，医院仍然是医疗资源最集中的地方，而大学医院更是“产供销一体化”。这时候有人想来分一杯羹，医院费尽心思培养出来的医生资源就这样在一夜之间要“给你用”，凭什么？
目前公立医院院长们对于外界，尤其是移动医疗创业者来说，正逐渐形成一种不愿意接受新鲜事物的刻板印象。假如从这种思维格局里跳出来看，不难发现，院长们对移动医疗的不屑一顾并不是因为它是“新鲜”的，而是基于自身的知识结构，以及这一行业能给医院带来的价值判断的。
回过头来再看这次对话，有人认为是不成功的，因为双方始终不在一个频道上。不过，能让外界看到这一点，就已经是一种成功了。对于移动医疗的创业者来说，无论有多少用户，市场估值多少，到了现在确实是必须要考虑自己对于目前的医疗主体――大型公立医院来说到底价值几何的时候了。
远程医疗行业市场规模范文6
智能图像传感器应用广泛，车感摄像头和激光雷达蓄势待发
我们认为车用、无人机、AR/VR用智能图像传感器将会成为未来5年的新增需求增长点，并预测车用摄像头的市场规模可由2016年58亿美元增长至2020年214.5亿美元，年均复合增速为38.6%；保守估计车用激光雷达可由2016年6亿美元增长至2025年80亿美元，年均复合增速33%；无人机用摄像头可由2016年1200万美元增长至2020年1亿美元，年均复合增速为35.4%。由于激光雷达成本过高，目前各种成像技术多以摄像头运用为主，但未来随激光雷达成本的降低，其在各个领域对摄像头的替代作用也将凸显。
MEMS传感器是智能传感器的未来，重点关注固态激光雷达
具有微米量级特征的MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位。初步估算MEMS(微机处理系统)智能传感器将会从2015年的115亿美元增长至2021年的200亿美元。摄像头技术应用比较成熟，3D成像、虹膜识别、手势识别是技术发展的主要趋势。激光雷达成本高昂，尚未实现商业量产，未来，为降低成本而取消其机械旋转结构的集成方式将会成为未来技术的突破口，应当重点关注能够实现固态激光雷达扫描的MEMS微振镜技术和光相控阵列技术。
溢价收购+高额融资，资本市场热衷激光雷达和无人驾驶
Mobile eye2014年在美上市，IPO当日募资8.9亿美元，后被英特尔收购，溢价达34.4%，以色列Luminar种子轮融资达3600万美元，以色列Oryx A轮融资1700万美元，美国Quanergy B轮融资9亿美元，中国禾赛科技A轮融资1.1亿元，无人驾驶和激光雷达，备受资本市场的追捧。
投资逻辑，未来市场可关注
硅基材料仍然是市场主流的智能图像传感器材料，但Luminar激光雷达所用的InGaAs材料具有更高的敏感性，或未来实现大规模应用，或对硅基材料有一定的替代性。
人工智能领域，专业化、集成化将会成为未来传感器模组的发展趋势，实现专业化的核心在于算法与功能的匹配，不同类型的传感器的集成，可使之功能互补，扬长避短。目前先进的算法被国外垄断，集成模式将会成为未来3-5年内中国智能图像传感器市场发展的主要趋势。
手机、PC行业的发展已相当成熟，AR、VR是市场热点。随各国对汽车ADAS系统的重视与推广，车用智能图像传感器将会是行业的新增长点。另外，无人机、车联网、智慧城市，也将会是行业未来的风口。
最后，从算法来看，嵌入式技术有更强的针对性，在解决本地问题具备优越性。人工智能领域的深度学习将成为业内主流算法，而大数据结合端对端的高速传输将会推进深度学习算法的实际应用。
我们认为车用、无人机、AR/VR用智能图像传感器将会成为未来5年的新增需求点，预计2020年摄像头市场规模达223亿美元，2016-2020年均复合增速为37%；2025年车用激光雷达市场规模可达80亿美元，2016-2025年均复合增速33%，且随激光雷达成本不断降低，其对摄像头的替代作用也将凸显。
一、智能图像传感器简介
国家标准将传感器定义为：能感受规定的被测量，并按照一定规律转换成为可用输出信号的器件或装置，通常传感器包括两部分：敏感元件和转换器。IEEE协会从最小化传感器结构的角度，将能提供受控量或待感知量大小且能典型简化其应用于网络环境的集成的传感器称为智能传感器。其本质特征为集感知、信息处理与通信于一体，具有自诊断、自校正、自补偿等功能。
目前智能传感器广泛应用于消费电子、汽车工业、航空航天、机械、化工及医药等领域。随着物联网、移动互联网等新兴产业的兴起，智能传感器在智能农业、智能工业、智能交通、智能电网、健康医疗、智能穿戴等领域，都有着广阔的应用空间。
智能图像传感器是能够捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断的设备，由图像传感器和视觉软件组成，前者用于捕捉图像，后者用于分析“看到”的内容。典型的图像传感器可以分为：图像采集、图像处理和运动控制三个部分。它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
根据感光器件的不同，图像传感器可以分为CCD和CMOS两种。两者都执行相同的步骤：光电转换——电荷累积——输出——转换——放大。
CCD成像仪主要由两部分构成：滤色器和像素阵列，微透镜将光线漏光到每个像素的光敏部分上，当光子通过滤色器阵列时，像素传感器开始捕获通过的光的强度，然后对光信号进行组合，统一输送到外部线路进行A/D处理。与CCD相比，CMOS是具有像素传感器阵列的集成电路，其每个像素传感器都有自己的光感传感器、信号放大器和像素选择开关。
智能传感器的实现结构主要有三种：非集成化实现、混合形式、集成化实现。按照智能化的程度，分别对应：初级、中级和高级形式。MEMS传感器是指采用微机械加工和半导体工艺制造而成的新型传感器。与传统的机械传感器相比，MEMS传感器具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化等特点。从集成化的角度来说，MEMS传感器是智能传感器的未来。
目前最常见的智能图像传感器组件便是摄像头，已普遍应用于手机和可穿戴设备等消费电子，目前手机、平板电脑市场趋于饱和，未来无人驾驶、车联网、AR、VR、无人机等新兴智能领域将会成为智能图像传感器的新增需求点。在这些领域的主流传感器组件分别是：摄像头、毫米波雷达、激光雷达。其中激光雷达在探测距离、探测精准度、天气适应性和夜视功能方面具有极大的优势，将会成为未来高端成像设备的主流。
激光雷达的成像原理可简单概括为：激光雷达的发射模块发射出一束具有一定功率的激光束或者是光脉冲，然后经散射镜将光线散射出去，打到待探测目标面上；反射回来的信号由激光雷达的接收模块接收，经过内部的信号处理，结合强度像和距离像的融合，经显示设备输出待测目标的三维图像。
与相机图像不同，激光雷达可通过测量光线的飞行时间，测量物体距离。除此之外，相机的数据源单一，不可靠，虽具有完全360°的覆盖范围，但很容易被迎面而来的光线、黄昏或阴影中看不到东西所遮挡，无法区分远处的重要场景。以车用传感器为例，分别对比摄像头、毫米波雷达、激光雷达，三者之间的区别如下图所示：
二、智能图像传感器主要应用领域及市场空间
20世纪90年代末期，随着CMOS图像传感器工艺和设计技术的进步，市场份额不断扩大，近年来市场占有率已经超过90%，取代CCD成为主流。2016年CMOS的市场规模为103亿美元，三大巨头索尼(Sony)、三星(Samsung)和豪威(Omnivision)分别占比全球市场份额35%、19%和8%，合计占比62%，市场格局相对比较集中。
从区域市场的分布来看，根据Globle image sensor的预测，2012-2018年全球全球图像传感器市场规模同比增长率为4.35%，到2018年，市场规模可达106.6亿美元，增长主要集中在亚洲，中国将会成为最大的受益国。2012年北美、亚洲和欧洲和其他区域的市场份额分别为35%、34%、22%和9%，而到了2018年四大区域的市场份额分别为：27%、40%、18%和15%。
从下游应用领域分布来看，当前CMOS图像传感器主要应用于智能手机和平板电脑，占比下游应用70%左右。随着嵌入式数字成像技术迅速扩展，未来用于智能手机和平板电脑的CMOS的比例将会逐渐降低，汽车系统将成为CMOS图像传感器增长最快的应用，到2020年汽车行业传感器市场规模可增长至22亿美元，约占市场总额152亿美元的14%。2015年-2020年，汽车用CMOS全球销售额复合年增长率可达55%。
在汽车行业之外，未来2015-2020年间，安全监控领域可保持36%的年均复合增速，增长至9.12亿美元；医疗/科学应用领域可保持34%的年均复合增速，增长至8.67亿美元；玩具/电子游戏可保持32%的年均复合增速，增长至2.74亿美元；工业系统可保持18%的年均复合增速，增长至8.97亿美元。
从应用形式来看，CMOS传感器的主要应用为摄像头模组(CCD)，2014年全球CCD市场规模为201亿美元，其中封装、AF(自动对焦系统)& OIS(图像稳定系统)供应商规模合计占比市场份额的72%，分别为72亿美元和72.5亿美元。根据Yole Développement预计，2020年CCD全球市场规模可增长至510亿美元，6年间的年均复合增速为16.8%，其中封装领域市场规模达225亿美元，年均复合增速20%；AF & OIS市场规模达155亿美元，年均复合增速13%。
目前手机、电脑用摄像头是摄像头模组下游应用的最广泛领域之一，未来随着无人驾驶技术的逐步推进，融合了图像传感器的车载摄像头以及激光雷达，作为ADAS的解决方案将会面临新一轮的增长，除了车感摄像头之外，无人机和机器人领域、以及增强现实(AR)和虚拟现实(VR)领域都将是智能图像传感器的新的市场增长点。
1. 汽车领域的发展状况
相比手机摄像头，汽车摄像头的进入壁垒更高，单价也是手机摄像头的八倍左右(车载摄像头价格在32美元(约合人民币197元)左右，夜视用车感摄像头更是高达上千美元。2016年ADAS的市场规模为105亿美元，根据Strategy Analysis预测，到2020年ADAS市场规模可达300亿美元，复合增长率可达24%。
随着ADAS市场的爆发，车用摄像头迎来了增长的风口，作为ADAS全景系统的重要组成部分，市场上主流的ADAS解决方案中，一辆车至少安装7个摄像头，按照安装的位置，分别分为：前视、后视、侧视以及车内监控四大部分。目前来看欧美国家的ADAS的市场渗透率较高，在8%左右，而中国的渗透率较低，为3%左右。且欧美各国近期都纷纷出台强制安装ADAS系统的政策，未来ADAS系统的渗透率将会逐步提高，相关机构预测到2020年全球新车ADAS系统的渗透率可达20%。
2005年-2015年，全球汽车产量由6593.4万辆增长至8967.8万辆，年均复合增速3%，预计未来仍以该速度增长，至2020年全球汽车产量可达1.04亿辆，由此预估车用摄像头的市场规模到2020年可达214.5亿美元，年均复合增速为38.6%。
ADAS系统是无人驾驶的基础，未来随着ADAS系统技术的不断成熟，无人车也将会进入爆发增长阶段。相比车感摄像头，激光雷达可以探测到更远的距离，对恶劣天气的适应性更强，因而成为无人车视觉系统的首选。根据激光雷达的激光发射器的数量不同，目前Velodyne Lidar无人车系统用激光雷达售价在7999美元-8.5万美元，未来随着激光雷达技术的不断发展，成本可进一步降低，对车感摄像头的替代效应也将凸显。
根据BI Intelligence预测，未来自动驾驶车辆(包括L1-L5)将会由2016年的50万辆增长至2025年的2200万辆，其中不包括能够实现L5的全自动驾驶车辆，达到L5级别的全自动驾驶车辆预计2025年之后将会出现。由于激光雷达的价格较贵，假设只有高自动驾驶车才会安装，目前高端车占比市场总量的4%左右，保守估计2017年到2025年车用激光雷达的市场规模可以由10.5亿美元增长至80亿美元，年均复合增长率在33%左右。
2. 无人机和机器人领域的发展状况
无人机和机器人有着极其广泛的细分市场，包括消费者无人机，自动驾驶车辆，招待机器人，远程呈现等，预计无人机和机器人业每年将新增至少10种应用，带来约10亿美元的收入。目前无人机和机器人传感器的市场规模为3.51亿美元，预计到2021年可增长至7.09亿美元，年均复合增速可达12.4%。
具体到智能图像传感器在无人机领域的应用，目前主要是以相机模组的方式，搭载在无人机上，作航拍或者地图测绘等需要成像的领域，2014年无人机出货量为45万台，市场规模约7亿美元，高盛预测，未来到2020年，无人机出货量可达780万台，市场规模可达33亿美元，出货量年均复合增速达60%。随着无人机市场的爆发，无人机用摄像头也将会迎来新增长，预计到2020年无人机用摄像头市场规模可达1亿美元，2013-2020年年均复合增速达35.4%。目前激光雷达成本较高，多用于测绘用无人机上，未来随着激光雷达技术不断成熟，成本不断下降，激光雷达在无人机市场的应用也将会越来越多。
3. AR(增强现实)和VR(虚拟现实)领域的发展状况
随着AR和VR的应用越来越广泛，该市场包括了音频、图像、存储器和处理器，几乎可以涵盖我们生活的方方面面。就近期而言，推动AR/VR发展的九大动力主要是：游戏、现场活动、电影娱乐、保健、不动产、零售、工业以及军事，其初始驱动力来源于个人消费。高盛预计2025年，AR/VR软件收入的60%将来源于个人，40%源自于企业和公共部门，而推动AR/VR的应用的三大动力主要是：用户体现、技术突破和内容的拓展。
相关机构预测2016年-2025年，AR/VR的市场规模可从40亿美元增长至800亿美元，年均复合增速可达40%，其中硬件规模可由20亿美元增长至420亿美元。在未来市场增长一般的情况下，AR/VR设备的出货量可由2016年的120万台增长至2020年的730万台，年均复合增速为57%。而在未来市场增长较好的情况下，AR/VR设备的出货量由2016年的840万台增长至2020年的7000万台，年均复合增速可达68%。
由市场和出货量我们可以估算出2016-2020年AR/VR设备的平均售价为2380美元/台，未来随着技术的不断成熟，价格将会进一步降低。保守估算AR/VR领域用摄像头市场规模由2016年8400万美元增长至2020年的7亿美元，年均复合增速为70%。
具有微米级特征的MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位，预计2021年，MEMS智能传感器市场规模可达200亿美元，2016-2021年均复合增速为9%。摄像头技术应用比较成熟，激光雷达尚未实现商业量产，未来可重点关注能够降低成本的固态激光雷达的实现方式。
三、智能图像传感器的技术现状及未来发展趋势
1.MEMS是智能传感器的未来
智能传感器的基本技术主要包括：功能集成化、人工智能材料的应用、微机械加工技术、三维集成电路、图像处理及DSP(数字信号处理)、数据融合理论(嵌入式数字成像技术)，有两种设计结构，分别是：数字传感器信号处理(DSSP)和数字控制的模拟信号处理(DCASP)，一般采用DSSP模式，通常至少包括两个传感器：被测量传感器(如图像传感器)和补偿传感器，传感信号经由多路调制器送到A/D转换器，然后在送到微处理器进行信号补偿和校正，测量的稳定性只能由A/D转换器的稳定性决定。
具有微米量级特征的MEMS传感器可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。因此，MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位，在消费电子产品、汽车工业、航空航天、机械、化工及医药等领域得到广泛的应用。
MEMS传感器的门类品种繁多，目前压力传感器、加速度计和陀螺仪是MEMS器件应用最广泛的器件，MEMS的市场总额为54.25亿美元，其中压力传感器、加速度计和陀螺仪合计占比约45%，随着各国对ADAS系统的重视，以及无人驾驶的爆发，未来汽车电子市场的增长将会成为驱动MEMS市场增长的主要动力。
Yole Développement预测，未来MEMS(微机处理系统)智能传感器将会从2015年的115亿美元增长至2021年的200亿美元，年均复合增速为9%，在相同时期，出货量的同比增长率达13%。
智能图像传感器涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，主要分为硬件系统和软件系统两大部分。硬件系统包含了处理器、存储器和控制器，软件系统主要包括各种驱动和算法。
目前较为先进的应用主要有：激光雷达、3D成像和传感技术、虹膜识别。
激光雷达的成像主要涉及以下几个主要部件：激光发射器——散射片——接收器——处理器——输出显示，其中关键部件在于激光发射光系统和接收光系统。
发射光系统中的激光器的输出波长因工作物质的不同而不同，根据工作物质(气体、光纤、半导体、自由电子、液体激光器)、激励能源(光泵、电激励、化学式)以及输出的波长(红外激光器、紫外激光器和可见激光器)可以对激光器进行不同的分类，目前主流激光器主要有：固体Nd：YAG激光器、光纤激光器、半导体激光器等。
用于激光雷达系统的激光器的关键技术指标在于光波可探测的距离，对于激光雷达来说，激光器发出的光波越长，可探测的距离就越长，而光波长度不仅取决于光波本身的特性还取决于激光器的功率，一般而言，功率越高光波可探测的距离越长。
激光雷达接收器的作用在于将目标反射或者散射的激光回波信号转换为相应的电信号，主要由：接收光学系统、光电探测器、前置放大器、主放大器和探测器偏压控制电路构成。就接收器使用的材料而言，主要是IV族中的Si、Ge和III-V族的GaAs、InP等材料，但硅材料以其晶体完整性、大尺寸、优良的热学性能等以及硅微电子技术的成熟性等优势，广泛应用与目前的集成电路。但具最新消息，在Luminar公司即将推出的1000台性能优越的激光雷达(40阵列、探测距离可达200米)，所用激光接收器为InGaAs接收器。相比硅基的激光接收器，InGaAs接收器具有更高的敏感性，但成本更高，未来随着成本的降低，将会有越来越广泛的应用。
除了有可以接收直线光的接收器之外，还有另外一种形式接受光信号的形式，即是Oryx独家开发的“相干光雷达系统”。不像激光雷达那样通过光电传感器来侦测光线粒子，该系统根据光的“波粒二象性”，以波的形式使用纳米天线来感知反射回来的信号(光)。
其原理是：用激光束照亮前方，用第二套光学仪器，将入射光导引到大量的微型整流纳米天线中。由于系统不需要机械镜面或一系列通道来引导激光、捕捉环境，只需要发出激光束来照亮前方，所以可大大降低成本。另外，系统所使用长波红外光被水吸收的比率很低，也很少受到太阳辐射的影响，所以不会在大雾或强光直射环境下失效。
激光雷达按有无机械旋转部件分类，包括机械激光雷达和固态激光雷达。根据线束数量的多少，又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。而未来的发展方向将会从机械走向固态，从单线束走向多线束。
目前激光雷达迟迟没有大规模应用的原因在于组装和调试成本高，为了实现激光在水平视角的360°扫描，需要为激光雷达安装机械旋转装置，而降低激光雷达成本的根本手段便是取消机械旋转结构。方法一是：利用MEMS微振镜来控制激光的方向，把所有的机械部件集成到单个芯片，目前荷兰Innoluce公司正在着手这一技术的研发，预计2018年量产，成本不超过100美元。方法二是：完全取消机械结构，采用相控阵列的原理实现固态激光雷达。光相控阵列的原理是：采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发射的速度和时间差，灵活合成角度，且精密可控的主光束，目前Quanergy公司的S3产品用的就是这一原理，成本可降低至250美元/台。
随着激光雷达技术的推进，微型化、低成本、高性能将会成为必然趋势，固态激光雷达也将会成为最终的激光雷达形式。全球现有的激光雷达的主要生产厂家，如下表所示：
3D成像能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界并实现各种智能的三维定位。目前在高端市场如：医疗和工业领域的应用逐渐成熟，呈现出加速趋势，预计2018年在移动和计算领域将会有大量3D成像和传感产品面市，如：iPhone 8将采用前置3D摄像头、Kinect游戏配件和Leap motion手势控制器，3D成像技术将是解决人机交互的突破口。
目前主流的3D成像技术有三种：
(1)结构光(Structure Light)。具有特别结构的光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间，代表公司如：以色列PrimeSense公司Light Coding方案。Light Coding发射940nm波长的近红外激光，透过diffuser(光栅、扩散片)将激光均匀分布投射在测量空间中，再透过红外线摄影机记录下空间中每个参考面上的每个散斑，形成基准标定。标定时取的参考面越密，则测量越精确。获取原始数据后，IR传感器捕捉经过被测物体畸变(调制)后的激光散斑pattern。通过芯片计算，可以得到已知pattern与接收pattern在空间(x， y， z)上的偏移量，求解出被测物体的深度信息。
(2)TOF(Time Of Flight，飞行时间)。通过专有传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。TOF的硬件实现方式和结构光类似，区别只是在于算法上，结构光采用编码过的光pattern进行投射，而TOF直接计算光往返各像素点的相位差。
(3)双目测距(Stereo System)。原理类似人的双眼，在自然光下通过两个摄像头抓取图像，通过三角形原理来计算并获得深度信息，目前的双摄像头就是双目测距的典型应用。
从技术角度来说，3D成像并不是近年才新出现的。自2009年微软基于3D成像的游戏体感交互设备Kinect已经有8年时间，而Google的Project Tango也提出了4年。3D成像已经过了技术基础期，即将进入长达5年以上的高速成长期。
虹膜识别是一种新兴的生物特征识别技术，通过采集虹膜图像，提取和比对虹膜纹理特征点之间的差别来识别身份，相比于传统的指纹、人脸等生物特征识别技术具有唯一性、稳定性和高度的防伪性等优势。对比其他生物测定技术只能读取13-60个特征点，虹膜测定技术可以读取266个特征点，准确率高达99.29%。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：虹膜图像获取——图像预处理——特征提取——特征匹配。
虹膜识别系统自进入21世纪之后开始大量应用于安防、监控、特种行业身份识别等领域，但由于其硬件的笨重和算法的低灵敏度，并没有突破消费级电子市场。直到2015年5月，日本手机厂商富士通了全球首款限量产虹膜识别智能手机Arrows NXF-04G，才被人们认知。但相比目前的指纹识别，并没有得到广泛的应用，其原因在于以下三大挑战：虹膜算法，基于互联网的安全解决方案以及虹膜支付的生态建设。
同时，虹膜识别技术本身也存在着以下几点主要难题：图像难采集、睫毛和眼皮的遮掩、瞳孔弹性形变、头或眼球的转动带来虹膜旋转误差、戴眼镜的反光影响、不同摄像头设备带来图像质量的差异等。
3.融合智能传感器的ADAS解决方案(以Mobile eye为例)
ADAS即是汽车驾驶辅助系统，Mobileye ADAS在功能方面覆盖了安全增强、便利提高两个方面功能，详情如下表所示：
Mobile eye的ADAS系统主要有三大核心技术，分别是：传感器识别(Sensing)、高精地图定位(Mapping)和驾驶策略系统(Driving Policy)
(1)传感器识别包括车辆搭载的所有传感器设备：摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等，所有这些传感器所收集到的信息，都将作为原始数据被传输到高性能电脑当中并加以分析，为车辆建立环境模型(environmental model)。
Mobileye的图像识别技术主要是基于EyeQ芯片技术的基础，研发单眼摄像头。EyeQ芯片是Mobileye的核心技术，具备异构可编程性，用来支持包括机器视觉、信号处理、机器学习任何以及深度神经网络的部署。从EyeQ5开始，Mobileye将会正式支持全自动驾驶标准的操作系统以及全套开源SDK用于开发者进行算法开发。Mobileye下一步布局三目摄像头识别以及传感器融合，完成360°全车周图像传感识别的覆盖。
(2)高精地图定位：用于帮助车辆在整个路径规划中精确定位，提供无人驾驶系统安全冗余，高精度地图的车辆定位精确度达到了10cm，远高于GPS的定位精确度。Mobileye推出道路体验管理系统(Road Experience Management， REM)——一个端到端地图和定位引擎。这个引擎包含三个主体：数据采集主体、地图整合服务器(云端服务器整合众包数据)、地图使用主体(无人驾驶车辆)。
数据采集主体采集包括车辆路径几何数据、静止路标等数据，然后Mobileye进行实时几何及语义分析，之后这些数据被封装为道路段数据(Road Segment Data)并传送到云端服务器。云端服务器进行数据整合以及源源不断的RSD数据流量协调，最终打造为一张高精度、低反应时间的全球路书Roadbook。最后就是路书的本地化：让无人驾驶车辆能够使用这张路书，REM会让车辆在路书地图中自动定位并根据实时更新来确保定位准确。
