| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 文献研究法 | 第12页 |
| 1.3.2 案例分析法 | 第12-13页 |
| 1.4 研究思路 | 第13页 |
| 1.5 论文创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 国内外相关研究综述 | 第15-22页 |
| 2.1 创新理论基础 | 第15-16页 |
| 2.1.1 创新的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 技术创新的线性过程 | 第15-16页 |
| 2.2 相关技术商业化的研究综述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 补充性资产的相关研究 | 第16-18页 |
| 2.2.2 阶段性循环的价值创造理论 | 第18页 |
| 2.2.3 主导设计理论 | 第18-19页 |
| 2.3 平台商业模式理论 | 第19-20页 |
| 2.4 研究总结 | 第20-22页 |
| 第3章 人工智能驾驶的发展现状与未来趋势 | 第22-27页 |
| 3.1 国内外人工智能驾驶汽车的发展现状 | 第22-24页 |
| 3.1.1 国外的发展现状 | 第23-24页 |
| 3.1.2 国内的发展现状 | 第24页 |
| 3.2 人工智能驾驶汽车未来的趋势 | 第24-27页 |
| 3.2.1 人工智能驾驶汽车的产品化 | 第25页 |
| 3.2.2 人工智能驾驶汽车的服务化 | 第25-26页 |
| 3.2.3 人工智能驾驶汽车的物联网化 | 第26-27页 |
| 第4章 D厂人工智能驾驶技术商业化现状及问题 | 第27-34页 |
| 4.1 D厂人工智能驾驶汽车的发展现状 | 第27-30页 |
| 4.1.1 D厂人工智能驾驶汽车所取得的成绩 | 第27页 |
| 4.1.2 D厂人工智能驾驶汽车商业化的核心价值 | 第27-30页 |
| 4.2 人工智能驾驶技术商业化D厂所面临的问题 | 第30-34页 |
| 4.2.1 相关法律尚未完善问题 | 第30-31页 |
| 4.2.2 海量信息收集与安全问题 | 第31页 |
| 4.2.3 生态图谱构建尚未完善问题 | 第31-32页 |
| 4.2.4 核心技术开放性不够 | 第32页 |
| 4.2.5 产品初期市场较为模糊 | 第32页 |
| 4.2.6 用户教育尚未开展及对人工智能驾驶技术的认知鸿沟 | 第32-33页 |
| 4.2.7 人工智能驾驶技术迭代不够快 | 第33-34页 |
| 第5章 D厂人工智能驾驶的五力分析与SWOT分析 | 第34-39页 |
| 5.1 D厂人工智能驾驶的五力分析 | 第34-37页 |
| 5.1.1 同属平台化的竞争者分析 | 第34-35页 |
| 5.1.2 供应商合作分析 | 第35页 |
| 5.1.3 潜在进入者分析 | 第35-36页 |
| 5.1.4 替代者分析 | 第36页 |
| 5.1.5 用户讨价还价分析 | 第36-37页 |
| 5.2 D厂人工智能驾驶汽车技术的SWOT分析 | 第37-39页 |
| 5.2.1 优势(STRENGTH)分析 | 第37页 |
| 5.2.2 劣势(WEAKNESS)分析 | 第37页 |
| 5.2.3 机会(OPPORTUNITY)分析 | 第37页 |
| 5.2.4 威胁(THREAT)分析 | 第37-39页 |
| 第6章 D厂人工智能驾驶技术商业化的对策建议 | 第39-49页 |
| 6.1 建立公共信息安全机制 | 第39-40页 |
| 6.2 主导构建人工智能驾驶汽车生态系统 | 第40-41页 |
| 6.3 推动企业间分享人工智能驾驶汽车的科研成果及尝试进行初期用户教育 | 第41-43页 |
| 6.4 D厂人工智能驾驶商业模式创新途径 | 第43-48页 |
| 6.4.1 从定位中寻找创新 | 第43-44页 |
| 6.4.2 构建人工智能驾驶技术平台型商业化价值链 | 第44-45页 |
| 6.4.3 进一步明确创新盈利模式 | 第45-48页 |
| 6.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第7章 结论 | 第49-50页 |
| 7.1 主要结论 | 第49页 |
| 7.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
