雷达行业研究报告

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:浅浅雷达行业分析报告四创电子目录一、公司简介：中国重要的雷达生产企业3二、雷达、电子产品行业内优势明显41、雷达产品有很大增长空间6（1）气象雷达产品市场还在扩张7（2）航管雷达受益于机场扩建改造112、广电产品的受益无线通讯和卫星电视事业的蓬勃发展153、公共安全产品17三、大股东技术实力雄厚171、爱立眼预警机(Erieye)202、空警200预警机22四、盈利预测24安徽四创电子股份有限公司成立于2000年8月，位于合肥国家级高新技术产业开发区，是以中国电子科技集团公司第38所为主要发起人，联合中国物资开发投资总公司、中国电子进出口总公司等共同发起设立，以气象电子、通信导航、广播电视、公共安全等领域产品的开发、生产和销售为一体的软件企业和高科技上市公司。四创电子直接控股股东是华东电子工程研究所（38所），最终控制人是中国电子科技集团，2011年公司总股本1.18亿，收入10亿，净利润4796万，EPS为0.41元。华东所主要从事国土防空情报雷达、机载雷达、成像雷达等电子信息系统及其技术的研制、生产和集成，是我国雷达和电子信息系统研制生产的骨干单位之一，具有三十多年雷达研制和生产的专业经验，先后自主研制开发出我国第一部三坐标雷达、第一部全相参脉冲多普勒天气雷达、第一部抗反辐射导弹诱饵系统、第一部频扫体制三坐标雷达、第一个雷达数字稳定系统、第一个数字波束形成试验台、第一部风廓线是空间风矢量（方向和大小）在垂直剖面上的分布廓线，主要是

雷达属于物料学科，雷达发出的是电磁波，是属于物理领域，主要专业是雷达工程，电磁波两类专业，机械、电子工程、电磁波专业、通信专业也可以从事与雷达相关的工作。从事雷达职业要求：教育培训：机械、电子工程、雷达工程、电磁波专业、通信专业本科以上学历。工作经验：熟悉雷达系统构成和工作原理，能够从事雷达维修、维护、调试等方面的工作；会使用常用的测试仪器，掌握工作相关的技术标准；良好的英语能力，能够读懂雷达相关专业英文资料；有参与大型雷达项目或雷达分系统（雷达发射机、频综）设计者优先考虑；工作积极认真，思路清晰，具备良好的人际沟通能力和团队协作意识，具备较好的抗压性。

1、中电14，雷达第一所，亚洲最大！2、中国电子科技集团公司第十四研究所坐落于江苏省南京市，先后在“两弹一星”、“载人航天”、“三峡工程”、“奥运安保”、“国庆阅兵”等诸多国家重点工程中承担关键任务，受到党中央、国务院、中央军委的表彰和嘉奖。3、南京14所是做雷达最牛的所。哈工大的电子所是做雷达的，但是那属于当大学老师。 电子行业的研究所就多了去了，中国电子科技集团下属的研究所非常多，比如南京的28所，成都的29所等等。

激光雷达行业这东西就是发热比较高，然后耗电量比较大一些，成本比较高

如下几个方向：1）OCR----印刷体识别应该比较成熟了，手写体识别有前景，但是比较难， 2）车牌识别----做得好的公司不多，尤其是实时识别和噪声、特殊情况的处理， 3）生物识别----指纹、虹膜等等，目前比较热门， 4）计算机输入设备的配套处理软件----扫描仪、数码相机、摄像头等等的配套软件，还有不少工作可作， 5）工程项目----这个比较杂，象一代身份证识别、银行票据识别、数字水印加工识别等等，都不是小项目（要有关系、有技术才能做） 6）和其他专业配合----主要是把思路和算法用在其他专业中，象数据挖掘、预测等等，但是要有其他专业知识。希望帮到你

比较常见的还有多多情报通，数据都很准确除了多多雷达，生意参谋还有很多拼多多行业木可以分析的工具。

中电14，雷达第一所，亚洲最大！中电29电子对抗，中电38，雷达整机所！航天二院23所。以上号称雷达四大所！此外还有其他单位搞雷达的所！中电10四川,22青岛天波雷达，,27郑州，也搞雷达，相比以上弱一些中航607无锡,615青岛，也是相对不错的雷达所中船723南京,724扬州，船舶雷达研究所西安兵器工业集团第206所，搞火控雷达的高校有西电，电子科大，北理工相对强些。

大学或者研究所 探地雷达？不知道你具体要问什么？探地雷达美国GSSI老大哥，在国内用户最多，时间最长，现在又SIR20 SIR300型。北京西尼德克仪器设备有限公司俄罗斯OKO-2型性价比高，俄罗斯军工产品。北京申克仪器设备有限公司青岛LTDXX研究所旷大好像也有雷达，品牌不记得了，是一位老师在做

2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。本期我们推荐清华大学的报告《 人工智能芯片研究报告 》，全面讲解人工智能芯片，系统梳理人工智能芯片的发展现状及趋势。AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片， 现阶段， 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。▲人工智能与深度学习深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值， 通过学习处理， 并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。 基于这一现实， 研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络） 模型。 作为第三代神经网络模型， SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外， SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于 SNN 的 AI 芯片主要以 IBM 的 TrueNorth、 Intel 的 Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》 和图灵测试， 到最初级的神经元模拟单元——感知机， 再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过。 上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。 1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。 1998 年 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 发表了手写识别神经网络和反向传播优化相关的论文《Gradient-based learning applied to documentrecognition》，开创了卷积神经网络的时代。此后， 人工智能陷入了长时间的发展沉寂阶段，直到 1997年 IBM的深蓝战胜国际象棋大师和 2011年 IBM的沃森智能系统在 Jeopardy节目中胜出，人工智能才又一次为人们所关注。 2016 年 Alpha Go 击败韩国围棋九段职业选手，则标志着人工智能的又一波高潮。从基础算法、 底层硬件、 工具框架到实际应用场景， 现阶段的人工智能领域已经全面开花。作为人工智能核心的底层硬件 AI 芯片，也同样经历了多次的起伏和波折，总体看来，AI 芯片的发展前后经历了四次大的变化，其发展历程如图所示。