无人驾驶产业链深度解析？(无人驾驶产业链深度解析？)
1. 无人驾驶产业链深度解析？
无人驾驶产业链是指涵盖了无人驾驶技术、硬件设备、软件系统、数据处理与分析、服务运营等多个环节的产业生态系统。下面是对无人驾驶产业链的深度解析：
1. 传感器技术：无人驾驶车辆需要大量的传感器来感知周围环境，如雷达、摄像头、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等。这些传感器负责收集实时环境信息，并将其转化为数字信号。
2. 数据处理与感知算法：基于传感器收集到的数据，无人驾驶车辆需要使用复杂的感知算法进行实时处理和分析。这些算法包括目标检测、障碍物识别、路径规划、决策制定等，以使车辆能够准确地理解并应对不同的交通场景。
3. 控制与执行系统：无人驾驶车辆需要一个强大的控制与执行系统，将感知到的信息与规划好的路径进行整合，实现自主驾驶功能。这些系统通常包括计算机平台、实时操作系统和电子控制单元（ECU）等。
4. 通信网络与云平台：无人驾驶车辆需要与其他车辆、交通基础设施和云平台进行实时通信。这种通信可以提供更高级的安全性、协同驾驶和流量优化等功能。
5. 软件开发与测试：无人驾驶技术的开发和测试是一个重要环节。包括仿真测试、模型训练、算法优化和软件调试等，以确保无人驾驶系统的可靠性和安全性。
6. 制造与集成：无人驾驶车辆的制造和集成涉及到车辆结构设计、硬件组装和系统集成等环节。这要求对汽车工程、电子技术和机械工艺有深入的理解和技术支持。
7. 服务与运营：无人驾驶车辆的商业化应用需要建立完善的服务与运营模式。这包括车队管理、车辆调度、安全监控、乘客体验、保险及法律法规等方面，以提供可靠和高效的无人驾驶服务。
8. 法律法规与标准：无人驾驶行业还需要制定和遵守相关的法律法规和标准，以确保道路安全和技术合规性。这包括车辆上路许可、驾驶员资质、数据隐私保护等方面。
无人驾驶产业链涉及的环节多样且复杂，需要不同领域的专业技术和合作伙伴的支持。各个环节的协同和优化将推动无人驾驶技术的发展和商业化应用。
2. 无人驾驶产业链深度解析？
无人驾驶产业链是指涵盖了无人驾驶技术、硬件设备、软件系统、数据处理与分析、服务运营等多个环节的产业生态系统。下面是对无人驾驶产业链的深度解析：
1. 传感器技术：无人驾驶车辆需要大量的传感器来感知周围环境，如雷达、摄像头、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等。这些传感器负责收集实时环境信息，并将其转化为数字信号。
2. 数据处理与感知算法：基于传感器收集到的数据，无人驾驶车辆需要使用复杂的感知算法进行实时处理和分析。这些算法包括目标检测、障碍物识别、路径规划、决策制定等，以使车辆能够准确地理解并应对不同的交通场景。
3. 控制与执行系统：无人驾驶车辆需要一个强大的控制与执行系统，将感知到的信息与规划好的路径进行整合，实现自主驾驶功能。这些系统通常包括计算机平台、实时操作系统和电子控制单元（ECU）等。
4. 通信网络与云平台：无人驾驶车辆需要与其他车辆、交通基础设施和云平台进行实时通信。这种通信可以提供更高级的安全性、协同驾驶和流量优化等功能。
5. 软件开发与测试：无人驾驶技术的开发和测试是一个重要环节。包括仿真测试、模型训练、算法优化和软件调试等，以确保无人驾驶系统的可靠性和安全性。
6. 制造与集成：无人驾驶车辆的制造和集成涉及到车辆结构设计、硬件组装和系统集成等环节。这要求对汽车工程、电子技术和机械工艺有深入的理解和技术支持。
7. 服务与运营：无人驾驶车辆的商业化应用需要建立完善的服务与运营模式。这包括车队管理、车辆调度、安全监控、乘客体验、保险及法律法规等方面，以提供可靠和高效的无人驾驶服务。
8. 法律法规与标准：无人驾驶行业还需要制定和遵守相关的法律法规和标准，以确保道路安全和技术合规性。这包括车辆上路许可、驾驶员资质、数据隐私保护等方面。
无人驾驶产业链涉及的环节多样且复杂，需要不同领域的专业技术和合作伙伴的支持。各个环节的协同和优化将推动无人驾驶技术的发展和商业化应用。
3. 无人驾驶产业链深度解析？
无人驾驶产业链是指涵盖了无人驾驶技术、硬件设备、软件系统、数据处理与分析、服务运营等多个环节的产业生态系统。下面是对无人驾驶产业链的深度解析：
1. 传感器技术：无人驾驶车辆需要大量的传感器来感知周围环境，如雷达、摄像头、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等。这些传感器负责收集实时环境信息，并将其转化为数字信号。
2. 数据处理与感知算法：基于传感器收集到的数据，无人驾驶车辆需要使用复杂的感知算法进行实时处理和分析。这些算法包括目标检测、障碍物识别、路径规划、决策制定等，以使车辆能够准确地理解并应对不同的交通场景。
3. 控制与执行系统：无人驾驶车辆需要一个强大的控制与执行系统，将感知到的信息与规划好的路径进行整合，实现自主驾驶功能。这些系统通常包括计算机平台、实时操作系统和电子控制单元（ECU）等。
4. 通信网络与云平台：无人驾驶车辆需要与其他车辆、交通基础设施和云平台进行实时通信。这种通信可以提供更高级的安全性、协同驾驶和流量优化等功能。
5. 软件开发与测试：无人驾驶技术的开发和测试是一个重要环节。包括仿真测试、模型训练、算法优化和软件调试等，以确保无人驾驶系统的可靠性和安全性。
6. 制造与集成：无人驾驶车辆的制造和集成涉及到车辆结构设计、硬件组装和系统集成等环节。这要求对汽车工程、电子技术和机械工艺有深入的理解和技术支持。
7. 服务与运营：无人驾驶车辆的商业化应用需要建立完善的服务与运营模式。这包括车队管理、车辆调度、安全监控、乘客体验、保险及法律法规等方面，以提供可靠和高效的无人驾驶服务。
8. 法律法规与标准：无人驾驶行业还需要制定和遵守相关的法律法规和标准，以确保道路安全和技术合规性。这包括车辆上路许可、驾驶员资质、数据隐私保护等方面。
无人驾驶产业链涉及的环节多样且复杂，需要不同领域的专业技术和合作伙伴的支持。各个环节的协同和优化将推动无人驾驶技术的发展和商业化应用。
4. 无人驾驶产业链深度解析？
无人驾驶产业链是指涵盖了无人驾驶技术、硬件设备、软件系统、数据处理与分析、服务运营等多个环节的产业生态系统。下面是对无人驾驶产业链的深度解析：
1. 传感器技术：无人驾驶车辆需要大量的传感器来感知周围环境，如雷达、摄像头、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等。这些传感器负责收集实时环境信息，并将其转化为数字信号。
2. 数据处理与感知算法：基于传感器收集到的数据，无人驾驶车辆需要使用复杂的感知算法进行实时处理和分析。这些算法包括目标检测、障碍物识别、路径规划、决策制定等，以使车辆能够准确地理解并应对不同的交通场景。
3. 控制与执行系统：无人驾驶车辆需要一个强大的控制与执行系统，将感知到的信息与规划好的路径进行整合，实现自主驾驶功能。这些系统通常包括计算机平台、实时操作系统和电子控制单元（ECU）等。
4. 通信网络与云平台：无人驾驶车辆需要与其他车辆、交通基础设施和云平台进行实时通信。这种通信可以提供更高级的安全性、协同驾驶和流量优化等功能。
5. 软件开发与测试：无人驾驶技术的开发和测试是一个重要环节。包括仿真测试、模型训练、算法优化和软件调试等，以确保无人驾驶系统的可靠性和安全性。
6. 制造与集成：无人驾驶车辆的制造和集成涉及到车辆结构设计、硬件组装和系统集成等环节。这要求对汽车工程、电子技术和机械工艺有深入的理解和技术支持。
7. 服务与运营：无人驾驶车辆的商业化应用需要建立完善的服务与运营模式。这包括车队管理、车辆调度、安全监控、乘客体验、保险及法律法规等方面，以提供可靠和高效的无人驾驶服务。
8. 法律法规与标准：无人驾驶行业还需要制定和遵守相关的法律法规和标准，以确保道路安全和技术合规性。这包括车辆上路许可、驾驶员资质、数据隐私保护等方面。
无人驾驶产业链涉及的环节多样且复杂，需要不同领域的专业技术和合作伙伴的支持。各个环节的协同和优化将推动无人驾驶技术的发展和商业化应用。
5. 人工智能产业的框架结构的基础层包括？
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
6. 人工智能产业的框架结构的基础层包括？
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
7. 人工智能产业的框架结构的基础层包括？
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
8. 人工智能产业的框架结构的基础层包括？
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
9. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
10. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
11. 人工智能包括三个部分？
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。
12. 人工智能包括三个部分？
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。
13. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
14. 人工智能包括三个部分？
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。
15. 人工智能包括三个部分？
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。
16. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
17. 产业赋能什么意思？
赋能就是去中心的主动离心发展，是近年来互联网企业家常提的一个概念。
更具体就是利用产业扁平化发展的特点，打破垂直管理的缺陷，让处于产业核心企业外围的业务或企业能够发展壮大，使之既能自身得到很好的发展，同时也能够壮大核心企业的整个产品体系，使之形成强大的企业生态系统。
主动式赋能与被动式赋能：
（1）主动式赋能：是核心主动通过放权、投资、技术转让、专利权授权等多种方式让处于自身边缘的非核心得以成长的手段。
（2）被动式赋能：是指核心被动实施赋能，从而将部分的资本、技术、市场……赋予外围企业，从而促进客体发展。
18. 产业赋能什么意思？
赋能就是去中心的主动离心发展，是近年来互联网企业家常提的一个概念。
更具体就是利用产业扁平化发展的特点，打破垂直管理的缺陷，让处于产业核心企业外围的业务或企业能够发展壮大，使之既能自身得到很好的发展，同时也能够壮大核心企业的整个产品体系，使之形成强大的企业生态系统。
主动式赋能与被动式赋能：
（1）主动式赋能：是核心主动通过放权、投资、技术转让、专利权授权等多种方式让处于自身边缘的非核心得以成长的手段。
（2）被动式赋能：是指核心被动实施赋能，从而将部分的资本、技术、市场……赋予外围企业，从而促进客体发展。
19. 产业赋能什么意思？
赋能就是去中心的主动离心发展，是近年来互联网企业家常提的一个概念。
更具体就是利用产业扁平化发展的特点，打破垂直管理的缺陷，让处于产业核心企业外围的业务或企业能够发展壮大，使之既能自身得到很好的发展，同时也能够壮大核心企业的整个产品体系，使之形成强大的企业生态系统。
主动式赋能与被动式赋能：
（1）主动式赋能：是核心主动通过放权、投资、技术转让、专利权授权等多种方式让处于自身边缘的非核心得以成长的手段。
（2）被动式赋能：是指核心被动实施赋能，从而将部分的资本、技术、市场……赋予外围企业，从而促进客体发展。
20. 产业赋能什么意思？
赋能就是去中心的主动离心发展，是近年来互联网企业家常提的一个概念。
更具体就是利用产业扁平化发展的特点，打破垂直管理的缺陷，让处于产业核心企业外围的业务或企业能够发展壮大，使之既能自身得到很好的发展，同时也能够壮大核心企业的整个产品体系，使之形成强大的企业生态系统。
主动式赋能与被动式赋能：
（1）主动式赋能：是核心主动通过放权、投资、技术转让、专利权授权等多种方式让处于自身边缘的非核心得以成长的手段。
（2）被动式赋能：是指核心被动实施赋能，从而将部分的资本、技术、市场……赋予外围企业，从而促进客体发展。
