嘉立创EDA的免费封装库用起来如何？

EDA工具的基础研究难度大、周期长，前期投入回报较小，美国NSF、SRC和国防部等政府机构自20世纪80年以来每年投入千万美元级资金支持EDA发展。无疑，在中美博弈进入深水区的当下，EDA国产化势在必行。政策方面，在《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中，EDA软件作为重点突破的工业软件被明确列出。资本方面，相关数据显示，2020年EDA行业融资次数已经达到16次，其中2020年国内已设立约49家EDA企业，从各个领域进行技术突破。截至2021年12月30日，国内已有4家EDA企业申请IPO，另据赛迪智库数据，2018-2020年EDA国产化市场营收份额逐步由6%提升至11%，国产化步伐逐步加快。

当前，我国现有4000多万企业，其中95%以上是中小企业，在吸纳就业、促进经济增长方面，中小企业作出很大贡献，因此，唯有创造一个具有“中国特色”的EDA软件，才能打破海外垄断的局面。而嘉立创EDA以拥有独立自主知识产权与永久免费的特点躬身入局，服务于广大电子工程师、教育者、学生、电子制造商和爱好者，恰恰抓住了很大一部分用户的核心诉求。

从企业层面看，近年服装企业的库存一直没有被有效地消化，库存规模呈现出不断累积、增加的趋势，企业承受的服装库存压力与日俱增。以体育品牌企业为例，2012年六大体育品牌实际库存累计高达116亿元，其中李宁、安踏、特步、361度、匹克、中国动向的实际库存与营业额的比例分别为95%、38%、62%、91%、104%、92%，这意味着李宁、361度、匹克、中国动向4家企业生产的产品仅有一半左右能够销售出去。根据服装行业的惯例，正常销售的库存率一般在35%~45%之间，其中品牌厂家库存占15%~20%，区域总代理库存占5%~10%，加盟商库存占10%~15%。
导致服装行业高库存的诱因主要有三点：一是内外交困，市场需求萎缩；二是经营模式粗放，对消费需求把握能力不足；三是行业快速扩张，创新能力严重不足。因此，为化解和预防高库存应从以下三方面着手：
第一，加强服装企业对市场的把握能力。依据相关机构的预测信息，结合企业自身销售情况，制定科学、合理的企业生产计划。
第二，鼓励服装企业进一步开拓新兴市场。一是鼓励企业加大对新兴市场的开拓力度，加强对新兴市场法律法规、服装品牌偏好、营销策略等方面的研究；二是鼓励企业实施“走出去”战略。鼓励和引导企业选择劳动力资源富足、劳动技能相对熟练，且与目标市场有优惠贸易协定的国家投资建厂。三是企业要进一步练好内功，加强新产品研发，优化产品结构，提高产品附加值和竞争力，避免过度以价格换取竞争优势。
第三，建立服装行业的库存预警机制。一是行业协会及管理部门要加强对服装行业库存相关指标的监测和预警，即从生产、需求、库存等方面进行动态跟踪监测，及时发布行业预警信息，引导生产经营者规避库存风险、减少损失；二是密切关注国际服装市场环境变化，尤其是重要市场和新兴市场，跟踪出口市场的数据、政策信息，积极协助企业应对可能出现的贸易摩擦；三是依据服装不同细分行业的特征，加强对服装库存解决途径、消费者对不同促销手段的反应等方面的研究，指导服装企业合理处理服装库存。（作者单位：工信部赛迪智库消费品工业研究所）

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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