基于技术的智慧安防系统研发与市场应用分析

基于技术的智慧安防系统研发与市场应用分析TOC\o"1-2"\h\u14999第1章绪论 389611.1研究背景 3258711.2研究目的与意义 3311541.3国内外研究现状 313621.4研究内容与结构安排 414349第2章技术在智慧安防领域的应用现状及发展趋势； 418552第3章基于技术的智慧安防系统关键技术分析； 424847第4章我国智慧安防市场现状及发展趋势分析； 411954第5章政策建议与发展策略； 424774第6章结论与展望。 45635第2章技术概述 4323972.1人工智能基本概念 4112962.2主要技术及其发展 4117782.2.1机器学习 420472.2.2计算机视觉 573692.2.3自然语言处理 5289502.2.4语音识别 529132.3技术在安防领域的应用概述 5187792.3.1视频监控 5126852.3.2智能巡检 5308532.3.3安全预警 5130932.3.4智能化交互 5271692.3.5边缘计算 64167第3章智慧安防系统关键技术 6321163.1视频图像处理技术 651873.2人体行为识别技术 6320653.3人脸识别技术 683773.4声音识别技术 79962第4章智慧安防系统架构设计 7242494.1系统总体架构 7172964.2前端感知设备 7281454.3数据传输与处理 8110234.4应用层与用户界面 810787第5章智慧安防系统核心算法研究 820645.1深度学习算法 885725.1.1卷积神经网络（CNN） 8116625.1.2循环神经网络（RNN） 9272735.1.3对抗网络（GAN） 944665.2特征提取与匹配算法 9160875.2.1ScaleInvariantFeatureTransform（SIFT） 9238695.2.2SpeededUpRobustFeatures（SURF） 9101085.2.3OrientedFASTandRotatedBRIEF（ORB） 9196735.3目标跟踪与行为分析算法 9130945.3.1MeanShift算法 953765.3.2Kalman滤波算法 9105935.3.3基于深度学习的行为分析算法 1056015.4算法优化与实现 1033685.4.1算法优化 1010035.4.2算法实现 104364第6章智慧安防系统硬件研发 10163526.1硬件系统概述 10290356.2摄像头与传感器选型 1083586.2.1摄像头选型 1034736.2.2传感器选型 11175166.3数据处理与存储硬件 1178686.3.1数据处理硬件 11276706.3.2存储硬件 1193026.4系统集成与测试 11151336.4.1系统集成 1158586.4.2系统测试 1218233第7章智慧安防系统软件设计与实现 12162377.1软件系统架构 12324037.1.1总体架构 12162687.1.2模块划分 12246587.2视频分析模块 12302417.2.1目标检测 1288917.2.2行为识别 1239757.3报警与联动模块 13315597.3.1报警处理 13173597.3.2联动控制 1382717.4用户界面与操作模块 1372207.4.1监控画面展示 1364717.4.2系统配置与报警管理 138440第8章智慧安防系统应用案例分析 13229408.1公共安全领域 1369708.1.1智能视频监控系统 13173278.1.2智能预警系统 14129478.1.3无人机巡航监控系统 14236888.2交通安全领域 14113848.2.1智能交通指挥系统 14323038.2.2智能车辆监控系统 149368.2.3无人驾驶技术 1414918.3社区与家庭安全领域 14628.3.1智能门禁系统 1492578.3.2智能家居安全系统 14320268.3.3社区安全巡查系统 15270378.4其他应用领域 15117088.4.1校园安全 15136578.4.2工业园区安全 1540378.4.3医疗机构安全 1595138.4.4生态环境保护 1519898第9章智慧安防市场分析与展望 15219479.1市场规模与增长趋势 15176089.2行业竞争格局分析 15322249.3投资机会与风险分析 16116589.4市场前景展望 161193第10章智慧安防系统未来发展趋势与建议 161027610.1技术发展趋势 162908110.2市场应用拓展 171183510.3政策与产业环境分析 172029210.4发展建议与策略布局 17第1章绪论1.1研究背景社会经济的快速发展，我国城市化进程不断加快，社会治安问题日益凸显。为维护社会稳定和人民生命财产安全，智慧安防系统逐渐成为城市管理的重要手段。人工智能（）技术取得了重大突破，为智慧安防系统的发展提供了新的机遇。基于技术的智慧安防系统，可以有效提高安全防范能力，降低犯罪率，提升公共安全水平。1.2研究目的与意义本研究旨在深入分析基于技术的智慧安防系统研发与市场应用，探讨其在国内外的发展现状、关键技术以及市场前景。研究成果对于推动我国智慧安防产业的发展，提高公共安全水平，促进社会和谐稳定具有重要意义。1.3国内外研究现状国外在智慧安防领域的研究较早，美国、英国、日本等国家在技术应用于安防系统方面取得了显著成果。例如，美国硅谷的公司开发出了具有人脸识别、行为分析等功能的智能监控产品，并在全球范围内得到广泛应用。国内在智慧安防领域的研究也取得了一定的进展。我国高度重视公共安全，加大对安防产业的扶持力度。众多企业纷纷投身于技术的研究与应用，开发出了一系列具有自主知识产权的智慧安防产品。但是与国外先进技术相比，我国智慧安防产业在关键技术、产品成熟度等方面仍有一定差距。1.4研究内容与结构安排本研究主要围绕基于技术的智慧安防系统研发与市场应用展开，研究内容如下：（1）分析技术在智慧安防领域的应用现状，总结国内外典型应用案例；（2）探讨技术在智慧安防系统中的关键技术，包括但不限于人脸识别、行为分析、大数据分析等；（3）分析我国智慧安防市场的现状及发展趋势，预测市场前景；（4）针对我国智慧安防产业的发展现状，提出相应的政策建议和发展策略。本研究结构安排如下：第2章技术在智慧安防领域的应用现状及发展趋势；第3章基于技术的智慧安防系统关键技术分析；第4章我国智慧安防市场现状及发展趋势分析；第5章政策建议与发展策略；第6章结论与展望。第2章技术概述2.1人工智能基本概念人工智能（ArtificialIntelligence,）作为计算机科学领域的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和系统。人工智能的研究范畴包括认知模拟、知识表示、自然语言处理、机器学习、智能算法等多个方面。其目标是将人类智能赋予机器，实现机器自主学习和智能决策，从而协助人类处理复杂问题。2.2主要技术及其发展技术主要包括以下几种：2.2.1机器学习机器学习（MachineLearning,ML）是领域的一个重要分支，主要研究如何通过数据驱动，使计算机从数据中学习规律和模式，从而进行预测和决策。深度学习作为一种高效的机器学习方法，已在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得显著成果。2.2.2计算机视觉计算机视觉（ComputerVision,CV）致力于使计算机具备处理、分析和理解图像和视频信息的能力。计算机视觉技术在安防领域具有广泛的应用，如人脸识别、车辆识别、行为识别等。2.2.3自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是研究计算机与人类（自然）语言之间的交互技术。其主要任务包括语音识别、语义理解、情感分析等，为智慧安防系统提供智能化交互手段。2.2.4语音识别语音识别（SpeechRecognition,SR）技术旨在使计算机具备识别和理解人类语音的能力。在智慧安防领域，语音识别技术可用于实时语音报警、语音等场景。2.3技术在安防领域的应用概述技术的不断发展，其在安防领域的应用日益广泛，主要包括以下几个方面：2.3.1视频监控技术为视频监控系统带来了革命性的变革。通过人脸识别、车辆识别、行为识别等技术，实现对监控画面中目标的实时识别和分析，提高安全防范能力。2.3.2智能巡检利用无人机、等搭载技术，实现对重点区域、关键设施的智能巡检。通过图像识别、数据分析等技术，提前发觉潜在的安全隐患。2.3.3安全预警结合大数据和技术，对海量数据进行分析和挖掘，发觉异常行为和潜在威胁，为安防部门提供有针对性的安全预警。2.3.4智能化交互利用自然语言处理、语音识别等技术，实现人机智能交互，提升安防系统的易用性和用户体验。2.3.5边缘计算将技术应用于边缘计算设备，实现对视频、图像等数据的实时处理和分析，减少数据传输压力，提高安防系统响应速度。通过以上应用，技术为智慧安防系统带来了高效、智能的解决方案，为我国社会治安和公共安全提供了有力保障。第3章智慧安防系统关键技术3.1视频图像处理技术智慧安防系统中，视频图像处理技术扮演着核心角色。该技术主要涉及图像采集、预处理、特征提取和内容理解等方面。在本节中，我们将重点讨论以下几个关键点：（1）图像去噪与增强：通过采用先进的滤波算法，对受噪声干扰的图像进行去噪处理，提高图像质量。（2）目标检测与跟踪：利用深度学习等人工智能技术，实现对监控场景中的目标进行实时检测和跟踪。（3）图像分割：通过边缘检测、区域生长等算法，将图像中的前景和背景分离，为后续的特征提取和识别提供支持。3.2人体行为识别技术人体行为识别技术在智慧安防系统中具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：（1）行为特征提取：从视频序列中提取具有区分度的行为特征，如运动轨迹、速度、加速度等。（2）行为识别算法：采用深度学习、模板匹配等方法，对提取到的行为特征进行分类识别。（3）异常行为检测：通过设定合理的阈值和规则，对识别出的行为进行判断，发觉异常行为并报警。3.3人脸识别技术人脸识别技术在智慧安防系统中具有重要的应用价值，主要包括以下几个方面：（1）人脸检测：在图像中准确检测出人脸区域，为后续的人脸识别提供基础。（2）特征提取：采用深度学习等方法，提取人脸图像中的关键特征，如局部特征、全局特征等。（3）人脸识别算法：通过比对提取到的人脸特征，实现身份识别和验证。3.4声音识别技术声音识别技术在智慧安防系统中同样具有重要作用，主要包括以下几个方面：（1）声音信号预处理：对声音信号进行去噪、增强等处理，提高声音质量。（2）声音特征提取：提取声音信号中的关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、声音能量等。（3）声音识别算法：采用深度学习、隐马尔可夫模型（HMM）等方法，对声音特征进行分类识别。（4）声音事件检测：识别特定声音事件，如枪声、爆炸声等，为安防预警提供支持。通过以上关键技术的介绍，我们可以看到，智慧安防系统在视频图像处理、人体行为识别、人脸识别和声音识别等方面取得了显著进展，为我国安防事业的发展提供了有力保障。第4章智慧安防系统架构设计4.1系统总体架构智慧安防系统总体架构设计采用分层设计思想，主要包括前端感知设备、数据传输与处理、应用层与用户界面三个层面。这种分层设计有利于系统的高效运行、易于扩展和维护。系统总体架构如图41所示。4.2前端感知设备前端感知设备是智慧安防系统的核心部分，主要负责实时采集视频、图像、声音等信息。主要包括以下几种设备：（1）高清摄像头：用于实时监控目标区域，具备夜视、透雾等功能，保证24小时全天候监控。（2）人脸识别摄像头：采用深度学习算法，实现对人脸的高精度识别。（3）红外探测器：检测目标区域内的热源，用于发觉隐藏在暗处的可疑人员。（4）周界防范系统：通过振动、光纤等传感器，实现对周界的实时监测。4.3数据传输与处理数据传输与处理层主要负责将前端感知设备采集到的数据实时传输至后端服务器，并进行高效处理。主要包括以下环节：（1）数据传输：采用有线和无线网络相结合的方式，保证数据传输的实时性和稳定性。（2）数据预处理：对原始数据进行去噪、编码、压缩等处理，提高数据质量。（3）数据存储：采用分布式存储技术，实现对海量数据的存储和管理。（4）数据分析与处理：利用人工智能技术，如深度学习、大数据分析等，对数据进行分析和处理，提取有价值的信息。4.4应用层与用户界面应用层与用户界面主要负责为用户提供丰富的业务功能和应用，以及友好、直观的操作界面。主要包括以下部分：（1）实时监控：为用户提供实时视频监控、图像抓拍、语音对讲等功能。（2）事件处理：根据分析结果，实时推送报警信息，指导用户进行事件处理。（3）历史数据查询：为用户提供历史视频、图像、报警记录等数据的查询和回放功能。（4）系统管理：实现对系统设备、用户权限、运行状态等的集中管理。（5）用户界面：采用图形化、人性化的设计，使操作更加便捷，提高用户体验。第5章智慧安防系统核心算法研究5.1深度学习算法智慧安防系统的研究与开发离不开深度学习算法的支持。深度学习算法通过模拟人脑神经网络结构，对大量数据进行分析和学习，实现对视频监控图像的自动识别和分类。本章首先介绍深度学习算法在智慧安防领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和对抗网络（GAN）等。5.1.1卷积神经网络（CNN）卷积神经网络在图像识别领域具有广泛的应用，其主要优势在于能够自动提取图像特征。在智慧安防系统中，CNN可用于人脸识别、车辆识别和异常行为检测等任务。5.1.2循环神经网络（RNN）循环神经网络在处理序列数据方面具有优势，能够有效捕捉时间序列信息。在智慧安防领域，RNN可用于视频监控中的行为识别和目标跟踪等任务。5.1.3对抗网络（GAN）对抗网络是一种无监督学习方法，通过竞争学习方式高质量的数据。在智慧安防系统中，GAN可用于更具代表性的训练样本，提高识别准确率。5.2特征提取与匹配算法特征提取与匹配算法在智慧安防系统中具有重要意义，其主要任务是从图像中提取具有区分度的特征，并进行匹配。本章介绍以下几种特征提取与匹配算法：5.2.1ScaleInvariantFeatureTransform（SIFT）SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，能够适应不同场景下的图像特征提取。5.2.2SpeededUpRobustFeatures（SURF）SURF算法在SIFT算法的基础上进行了改进，提高了计算速度，同时保持了良好的特征提取功能。5.2.3OrientedFASTandRotatedBRIEF（ORB）ORB算法是一种高效的特征提取与匹配算法，具有计算速度快、功能稳定等特点，适用于实时性要求较高的智慧安防系统。5.3目标跟踪与行为分析算法目标跟踪与行为分析算法是智慧安防系统的核心功能之一，本章主要介绍以下几种算法：5.3.1MeanShift算法MeanShift算法通过迭代寻找目标中心位置，实现目标的实时跟踪。5.3.2Kalman滤波算法Kalman滤波算法是一种线性最小均方误差估计方法，用于估计目标在下一时刻的状态，具有较好的抗干扰能力。5.3.3基于深度学习的行为分析算法基于深度学习的行为分析算法通过对视频数据进行特征提取和分类，实现对异常行为的识别。常见的方法有长短时记忆网络（LSTM）和三维卷积神经网络（3DCNN）。5.4算法优化与实现为了提高智慧安防系统的功能，本章对核心算法进行优化与实现。5.4.1算法优化（1）模型压缩：通过剪枝、量化等技术减小模型大小，降低计算复杂度。（2）硬件加速：利用GPU、FPGA等硬件设备加速算法运算，提高实时性。5.4.2算法实现（1）基于开源框架：利用TensorFlow、PyTorch等开源深度学习框架实现算法。（2）集成与部署：将算法集成到智慧安防系统中，实现实时监控、预警等功能。（3）跨平台兼容：保证算法在不同平台（如Windows、Linux、Android等）上的兼容性和稳定性。第6章智慧安防系统硬件研发6.1硬件系统概述智慧安防系统硬件研发是构建高效、稳定安防体系的基础。本章主要围绕智慧安防系统的硬件设备进行研究，包括摄像头与传感器的选型、数据处理与存储硬件的配置，以及系统集成与测试等方面。通过深入探讨硬件研发的各个关键环节，为智慧安防系统的可靠运行提供有力保障。6.2摄像头与传感器选型6.2.1摄像头选型在智慧安防系统中，摄像头作为核心感知设备，其选型。根据项目需求，应考虑以下因素：（1）分辨率：选择合适分辨率的摄像头，以满足监控场景的清晰度需求。（2）光学参数：关注摄像头的焦距、光圈等光学参数，保证在不同光照条件下获得优质图像。（3）帧率：选择高帧率摄像头，提高监控系统实时性。（4）环境适应性：根据监控场景的气候、环境特点，选择具有相应防护等级的摄像头。6.2.2传感器选型传感器在智慧安防系统中发挥着重要作用，用于检测周边环境变化。选型时需关注以下方面：（1）类型：根据检测目标，选择合适的传感器类型，如红外、烟雾、震动等。（2）灵敏度：保证传感器具有高灵敏度，以捕捉微小变化。（3）防护等级：根据安装环境，选择具有相应防护等级的传感器，保证稳定运行。6.3数据处理与存储硬件6.3.1数据处理硬件数据处理硬件是智慧安防系统的核心组成部分，主要包括以下设备：（1）服务器：选择高功能服务器，满足海量数据处理需求。（2）GPU加速卡：使用GPU加速卡进行图像处理，提高处理速度。（3）网络设备：配置高速、稳定的网络设备，保证数据传输效率。6.3.2存储硬件存储硬件主要用于存储智慧安防系统中的海量数据，选型时需考虑以下因素：（1）容量：根据项目需求，选择合适容量的存储设备。（2）功能：关注存储设备的读写速度、IOPS等功能指标。（3）数据保护：采用RD技术或其他数据保护措施，保证数据安全。6.4系统集成与测试系统集成是将各个硬件设备、软件平台和接口技术有效整合的过程。测试环节则是检验系统功能、稳定性和可靠性的关键步骤。6.4.1系统集成（1）设备集成：将摄像头、传感器、服务器等硬件设备与软件平台进行集成。（2）接口集成：实现不同硬件设备、软件平台之间的数据交互与通信。（3）网络集成：构建高速、稳定的网络环境，保证系统高效运行。6.4.2系统测试（1）功能测试：验证系统各项功能是否满足设计需求。（2）功能测试：评估系统在不同负载条件下的功能表现。（3）稳定性与可靠性测试：通过长时间运行测试，检验系统的稳定性和可靠性。（4）安全性测试：检查系统是否存在潜在安全漏洞，保证数据安全。第7章智慧安防系统软件设计与实现7.1软件系统架构智慧安防系统的软件设计是整个系统的核心部分，其架构设计直接影响系统的稳定性、可靠性和扩展性。本章将从软件系统架构的角度，详细阐述智慧安防系统的设计与实现。7.1.1总体架构智慧安防系统软件采用分层设计，分为数据采集层、数据处理层、应用服务层和用户展示层。数据采集层主要负责各类传感器的接入和数据采集；数据处理层对采集到的数据进行预处理、特征提取和智能分析；应用服务层提供报警、查询、统计等功能；用户展示层则负责将系统功能以图形界面的形式呈现给用户。7.1.2模块划分根据系统功能需求，将智慧安防系统软件划分为以下四个模块：视频分析模块、报警与联动模块、用户界面与操作模块和系统管理模块。以下将对前三个模块进行详细阐述。7.2视频分析模块视频分析模块是智慧安防系统的核心模块之一，主要负责对视频数据进行分析，实现实时监控、目标检测、行为识别等功能。7.2.1目标检测采用深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）和区域建议网络（RPN），实现高精度的目标检测。7.2.2行为识别基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），对目标的行为进行建模和识别，实现对异常行为的实时报警。7.3报警与联动模块报警与联动模块主要负责对系统检测到的异常情况进行报警，并与其他安全设备进行联动，提高安防效果。7.3.1报警处理报警处理包括报警信息的、存储、传输和展示。系统根据预设的报警规则，实时判断是否触发报警，并将报警信息及时通知给相关人员。7.3.2联动控制联动控制模块与其他安全设备（如门禁、消防等）进行通信，实现设备间的协同工作，提高整体安防水平。7.4用户界面与操作模块用户界面与操作模块负责为用户提供友好、易用的操作界面，使用户能够方便地查看监控画面、配置系统参数和管理报警信息。7.4.1监控画面展示采用图形化界面，实时展示监控画面，并提供多画面分割、轮巡等查看方式，满足不同场景的使用需求。7.4.2系统配置与报警管理提供系统参数配置功能，包括设备管理、用户权限设置等。同时支持报警记录的查询、导出和统计，便于用户对安防事件进行追溯和分析。通过以上四个模块的详细阐述，本章对智慧安防系统软件设计与实现进行了全面介绍。在实际应用中，还需根据项目需求和环境特点，不断优化和调整系统设计，以提高安防效果和用户体验。第8章智慧安防系统应用案例分析8.1公共安全领域在公共安全领域，基于技术的智慧安防系统发挥着重要作用。以下是一些应用案例：8.1.1智能视频监控系统智能视频监控系统通过人脸识别、行为分析等技术，实现对公共场所的安全监管。例如，在火车站、机场等人流密集区域，系统可实时监测可疑人员及行为，为公共安全提供有力保障。8.1.2智能预警系统智能预警系统利用大数据分析、机器学习等技术，对公共安全事件进行预测和预警。如地震、火灾等自然灾害和突发事件，系统可提前发觉异常，及时发出预警，减少人员伤亡。8.1.3无人机巡航监控系统无人机巡航监控系统通过搭载高清摄像头、红外热成像等设备，对公共场所进行空中巡逻。在大型活动、重要会议等场合，无人机巡航监控系统可实时监控现场情况，保证公共安全。8.2交通安全领域在交通安全领域，智慧安防系统同样具有广泛的应用前景。8.2.1智能交通指挥系统智能交通指挥系统通过实时采集交通数据，利用技术进行数据分析，实现对交通流量的智能调控。例如，在拥堵路段自动调整信号灯配时，提高道路通行效率，降低交通发生率。8.2.2智能车辆监控系统智能车辆监控系统利用车载摄像头、传感器等设备，实现对车辆行驶状态的实时监测。在驾驶员疲劳驾驶、酒驾等违法行为发生时，系统可及时发出警报，避免交通。8.2.3无人驾驶技术无人驾驶技术通过集成高精度地图、环境感知、路径规划等模块，实现车辆自动驾驶。在公共交通、物流配送等领域，无人驾驶技术有助于提高交通安全性和运输效率。8.3社区与家庭安全领域在社区与家庭安全领域，智慧安防系统为居民提供安全便捷的生活环境。8.3.1智能门禁系统智能门禁系统采用人脸识别、指纹识别等技术，实现对社区居民身份的快速识别，有效防止外来人员非法进入。8.3.2智能家居安全系统智能家居安全系统通过物联网技术，将家庭内的摄像头、传感器等设备连接起来，实现对家庭安全的全方位监控。例如，当有异常人员闯入时，系统可立即向主人发送报警信息。8.3.3社区安全巡查系统社区安全巡查系统利用移动终端、无人机等设备，对社区进行定期巡查。在发觉安全隐患、可疑人员时，系统可实时通知安保人员处理。8.4其他应用领域除了上述领域，智慧安防系统在其他领域也具有广泛的应用。8.4.1校园安全智慧安防系统可应用于校园安全，通过人脸识别、行为分析等技术，实时监控校园内外的安全状况，预防校园暴力、欺凌等事件。8.4.2工业园区安全在工业园区，智慧安防系统可对生产过程、设备运行等进行监控，及时发觉并处理安全隐患，保证生产安全。8.4.3医疗机构安全医疗机构安全方面，智慧安防系统可应用于病房监护、药品管理等环节，提高医疗服务质量和安全水平。8.4.4生态环境保护在生态环境保护领域，智慧安防系统可利用无人机、遥感技术等手段，对生态环境进行实时监测，打击非法捕捞、盗猎等违法行为。第9章智慧安防市场分析与展望9.1市场规模与增长趋势本节主要分析基于技术的智慧安防系统的市场规模及未来增长趋势。人工智能、大数据、云计算等技术的迅速发展，智慧安防系统在公共安全、交通安全、企业安全等领域得到广泛应用。我国智慧安防市场规模持续扩大，预计未来几年仍将保持高速增长。根据相关数据统计，2019年我国智慧安防市场规模达到亿元，年复合增长率达到%，预计到2025年，市场规模将达到亿元。9.2行业竞争格局分析本节重点分析智慧安防行业的竞争格局。目前我国智慧安防市场参与者众多，包括国内外知名企业、初创公司等。行业内竞争激烈，但市场集中度逐渐提高。在技术、品牌、市场渠道等方面具备优势的企业更容易脱颖而出。产业链上下游企业之间的合作与整合也成为竞争格局的重要趋势。9.3投资机会与风险分析本节从投资角度分析智慧安防市场的机会与风险。投资机会方面，政策扶持、技术进步和市场需求的不断提升，智慧安防行业吸引了大量投资。投资者可关注具有核心技术和市场竞争力的企业，以及产业链上下游的优质