2021年中国数据处理器行业概览系列短报告（一）：数据处理器在电信市场的应用.pdf

中国：人工智能系列 头豹行业研读 | 2021/04 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件 （在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再 造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法 律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号 、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究 院开展商业活动。 中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 2021年 中国数据处理器行业概览系列短报告（一）： 数据处理器在电信市场的应用 2021 China Data Processing Unit Industry Overview Series of Brief Reports （ 1 ） ： Applicationg of Data Processing Unit in Telecommunications Market 2021 年中国業界概要 短（1 ）：電気通信市場 応 报告标签：数据处理器、边缘计算、解耦中国：数据处理器系列 2021 LeadLeo 头豹行业研读 | 2021/06 2 概览摘要 数字处理器如何赋 能电信市场？ 随着运营商降本增效的需求增长，以 NFV/SDN为代表的技术推动电信网络的 虚拟化与云化。NFV通过使用基于 X86CPU或ARM等的COTS硬件以及虚拟 化技术来承载网络功能的软件处理，使 网络设备功能不再依赖于专用硬件，资 源可以充分灵活共享，实现新业务的快 速开发和上线，并基于实际业务需求进 行自动部署、弹性伸缩、故障隔离和自 愈等。然而，随着5G和边缘计算的兴起， COTS硬件并不能满足这些应用对大带宽、 低时延、高可靠（低抖动，低丢包）的 网络要求与并行计算算力的要求，进而 需要数据处理器这类协处理器辅助计算 软交换为当前主流的交换技术，但存在转发能 力差，消耗CPU核的问题。为了解决软交换技 术占用物理核资源的问题，运营商考虑在底层 通用服务器中引入数据处理器，负责OvS卸载， 利用加速硬件提高转发能力，释放软件占用的 CPU资源 01 数据处理器可提升NFV场景 下的交换速率 为满足业务的低时延需求，UPF下沉部署至边 缘机房。由于机房的电力、承重无法按照核心 机房要求建设且空间较小，运营商通过引入数 据处理器提高单设备转发能力，从而减少服务 器数量，并降低边缘节点运维难度 02 边缘机房场景受限，CPU堆 叠算力的方式失效 数据处理器资源通用需实现软件的解耦。针对 UPF硬件加速的解耦方式包括软硬解耦与软软 解耦。在解耦策略上，由于各UPF厂商软件设 计不同，软软解耦短期难以实现，面临测试工 作量大、难兼容等一系列问题，因此软硬解耦 是为了主流的解耦方案 03 数据处理器通用化，解耦是 关键中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 3 名词解释 - 08 数据处理器行业综述 - 09 定义 - 09 技术路径 - 10 数据处理器行业在电信领域的应用 - 11 提升数据交换速率 - 11 满足边缘场景算力需求 - 12 应用现状 - 13 发展趋势 - 14 数据处理器在电信领域的市场规模 - 15 数据处理器在电信领域的竞争格局 - 16 方法论 - 17 法律声明 - 18 目录中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 4 Terms - 08 Data processor industry overview - 09 Definition - 09 Technology Path - 10 Application of Data Processing in the Telecommunications Market - 11 Increase Data Exchange Rate - 11 Meet the Computing Power Requirements of Edge Computing - 12 Application Status - 13 Development Trend - 14 The Market Size of Data Processing Unit in Telecommunications Market - 15 The Competitive Landscape of Data Processing Unit in Telecommunications Market - 16 Methodology - 17 Legal Statement - 18 CONTENTS中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 5 图表1：通用服务器承载电信网络功能 - 09 图表2：通用服务器性能不足激发数据处理器需求 - 09 图表3：不同数据处理器对比 - 10 图表4：通用服务器承载电信网络功能 - 11 图表5：移动数据流量，2016H2-2021Q1 - 12 图表6：数据处理器解耦方向 - 14 图表7：中国数据处理器市场规模，2020-2025E - 15 图表8：中国数据处理器在电信领域的竞争格局 - 16 图表目录中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 6 名词解释 DPU：Data Processing Unit，数据处理器，其核心是通过协处理器协助主控CPU处理网络负 载，编程网络接口功能 摩尔时代：摩尔定律是由英特尔(Intel)创始人之一戈登摩尔(Gordon Moore)提出来的。其内 容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍， 性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。 这一定律揭示了信息技术进步的速度。 FPGA：FPGA（FieldProgrammable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、 GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域 中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路 数有限的缺点。 ASIC：ASIC芯片是用于供专门应用的集成电路（ASIC，Application Specific Integrated Circuit) 芯片技术，在集成电路界被认为是一种为专门目的而设计的集成电路。 VxLAN：是一种网络虚拟化技术，可以改进大型云计算在部署时的扩展问题，是对VLAN的 一种扩展。VXLAN是一种功能强大的工具，可以穿透三层网络对二层进行扩展。它可通过封 装流量并将其扩展到第三层网关，以此来解决VMS（虚拟内存系统）的可移植性限制，使其 可以访问在外部IP子网上的服务器。 OVS： Openvswitch是一个虚拟交换软件，主要用于虚拟机VM环境，作为一个虚拟交换机， 支持Xen/XenServer，KVM以及virtualBox多种虚拟化技术。在这种虚拟化的环境中，一个虚 拟交换机主要有两个作用：传递虚拟机之间的流量，以及实现虚拟机和外界网络的通信。 VNF：虚拟网络功能，其被看作是NFV的关键。VNF在基础设施层提供的服务是NFV的主要运 营目标，这意味着前者左右着网络虚拟化的前景。 UPF：User Plane Function，用户面功能，为 5GC 的基本组成部分。 MEC：边缘计算技术（Mobile Edge Computing）是ICT融合的产物，同时成为支撑运营商进 行5G网络转型的关键技术，以满足高清视频、VR/AR、工业互联网、车联网等业务发展需求中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 7 来源：中国移动，头豹研究院 数据处理器行业综述定义 数据处理器负责处理网络、存储与安全等非业务性数据，以 达到减轻中央处理器负荷的目的 数据处理器是一种最新的硬件加速方案 数据处理器是一种新型的硬件加速方案，负责处理网络、存储 与安全等非业务性数据，以达到减轻中央处理器负荷的目的。 硬件加速方案利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所 固有的快速特性（硬件加速通常比软件算法的效率要高），从 而实现性能提升、成本优化的目的。 NFV/SDN的推进，激发电信市场对数据处理器的需求 随着运营商降本增效的需求增长，以NFV/SDN为代表的技术推 动电信网络的虚拟化与云化。NFV通过使用基于X86CPU或 ARM等的COTS硬件以及虚拟化技术来承载网络功能的软件处 理，使网络设备功能不再依赖于专用硬件，资源可以充分灵活 共享，实现新业务的快速开发和上线，并基于实际业务需求进 行自动部署、弹性伸缩、故障隔离和自愈等。然而，随着5G和 边缘计算的兴起，COTS硬件并不能满足这些应用对大带宽、 低时延、高可靠（低抖动，低丢包）的网络要求与并行计算算 力的要求，进而需要数据处理器这类协处理器辅助计算。 VNF1 VNF2 VNF3 虚拟网元 虚拟计算 虚拟存储 虚拟网络 虚拟资源层 计算 存储 网络 硬件资源层（COTS) 通用服务器承载电信网络功能 通用服务器性能不足激发数据处理器需求 01 02 03 X86 CPU计算单元的比重较低，且主要采用 串行的处理方式，导致对并行数据处理的效 率低 后摩尔定律时代，X86 CPU的性能提升节奏 放缓，无法满足新兴业务的计算需求 边缘计算场景中，边缘机房空间小、电力少， 无法单纯依靠CPU堆叠算力的方式来满足边 缘业务的需求，需要配置硬件加速方案中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 8 来源：头豹研究院 数据处理器行业综述技术路径 数据处理器市场仍在探索阶段，尚未明确技术路线。各大厂 商依据自身对市场需求的理解推出差异化数据处理器产品 数据处理器技术路径对比 数据处理器由加速芯片（FPGA、ASIC、SoC）与网卡构成。不 同加速芯片在吞吐量、灵活性以及是否可编程有着不同的表现， 例如从吞吐量指标分析，ASIC吞吐量最大；SoC吞吐量最低； FPGA位于两者之间。从可编程性与灵活性分析，SoC最为优异； ASIC不具备可编程性；FPGA可编程，但FPGA对应的硬件编程 语言在编程复杂度上较繁琐，需要高效的编程框架（如 ClickNP）支持。当前，业界部分厂商推出基于“ASIC+GP”的数 据处理器，例如Mellanox（被英伟达收购）的BlueField系列， 解决ASIC可编程性不足以及GP性能不足的，寻求灵活性与性 能之间平衡点。 目前，市场上数据处理器主流的技术路径为FPGA与SoC，其中 FPGA成本较高，多为云计算厂商巨头自研。SoC研发成本与难 度相对较低，更适合初创企业。 不同数据处理器对比 加速芯片 性能 （吞吐量） 研发成本 售价 软件 编程 灵活 性 易用性 数 据 处 理 器 FPGA 800Gbps 100 Man Year 500$ 中等 较高 困难 ASIC 4T bps 100 Man Year 2000$ 低低较 难 SoC-NP 400Gbps 20 Man Year 300$ 较高 较高 较难 SoC-GP 400Gbps 20 Man Year 300$ 高高简 单 软件加速 40Gbps 10 Man Year 50$ 高高中 嵌入式CPU 100Gbps 10 Man Year 100$ 高低中中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 9 来源：头豹研究院 数据处理器在电信行业的应用提升数据交换速率 数据处理器可负责OvS卸载，利用加速硬件提高转发能力，释 放软件占用的CPU资源 NFV场景下数据交换对数据处理器的需求分析 在NFV场景下，虚拟机与网卡之间数据交换的通路主要包括两 大类技术，分别是软交换（OvS或OvS+DPDK）或硬直通的方 式（SR-IOV）。当前，软交换技术具备灵活性强、虚拟机无绑 定、端口数量无限制、支持虚拟机热迁移等优势，更迎合边缘 场景网络需求，成为主流的数据通路交换技术。硬直通的方式 （SR-IOV）VF驱动与虚拟机紧耦合、虚拟机热迁移方案不完 善等导致的灵活性差、组网复杂，导致使用场景受限。 然而，软交换方式小包（64B、128B）转发能力差，并且存在 CPU消耗问题。当前针对25G网卡，OvS占有3-4个物理核资源， 随着数据中心向100G网卡发展，届时OvS绑核的数目会大幅增 加，占用原本提供给上层应用的宝贵计算资源。为了解决软交 换技术占用物理核资源的问题，运营商考虑在底层通用服务器 中引入数据处理器，负责OvS卸载，利用加速硬件提高转发能 力，释放软件占用的CPU资源。 通用服务器承载电信网络功能 OVS+DPDK SR-IOV 基于FPGA数据处理器 驱动 通用驱动 VM需适配VF驱动 通用驱动与VF驱动 功能 分布式路由、也为链、 安全组、留镜像等 仅支持二层转发 分布式路由、也为链、 安全组、留镜像等 热迁移 支持 不支持 支持 资源消耗 25G场景下，占用3-4核 不占用CPU资源 少量CPU核资源（2核） 端口数 无限制 一般64 无限制 性能 8G转发 40G转发 40/100G转发中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 10 来源：Chocie，中国移动，头豹研究院 数据处理器在电信行业的应用满足边缘场景算力需求 边缘机房空间受限，运营商通过配置数据处理器增强单服务 器数据转发性能，从而减少服务器数量 核心网并行数据转发量高速增长推动硬件加速需求 提速降费以及无限量套餐的普及推动核心网数据转发量的增长。 自4G时代起，移动数据流量呈几何倍数增长，驱动电信数据中 心带宽升级。5G时代，AR/VR、4K/8K高清视频、智能驾驶等 大带宽应用将进一步驱动带宽升级。随着带宽需求增加，5G UPF使用100G网卡是未来的发展趋势。高吞吐代表大量并行数 据包处理工作，CPU本身的串行处理机制在大吞吐场景下存在 局限性，加速硬件如数据处理器的并行处理能力在高吞吐需求 下具备更强优势，协助CPU应对高速增长的流量。 边缘机房场景受限，CPU堆叠算力的方式失效 为满足业务的低时延需求，UPF下沉部署至边缘机房。由于机 房的电力、承重无法按照核心机房要求建设，且空间较小，运 营商通过引入数据处理器提高单设备转发能力，从而减少服务 器数量，并降低边缘节点运维难度。 CAGR=101.1% 自4G时代起，移动数据流量 呈几何倍数增长，驱动电信数 据中心带宽升级 大带宽意味着大量并行数据包 处理工作。CPU不擅长处理海 量并行数据，需要数据处理器 作为协处理器 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 2011-06 2011-10 2012-02 2012-06 2012-10 2013-02 2013-06 2013-10 2014-02 2014-06 2014-10 2015-02 2015-06 2015-10 2016-02 2016-06 2016-10 2017-02 2017-06 2017-10 2018-02 2018-06 2018-10 2019-02 2019-06 2019-10 2020-02 2020-06 2020-10 2021-02 移动数据流量，2016H2-2021Q1 单位：亿兆 4G牌照发放中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 11 来源：头豹研究院 数据处理器在电信行业的应用应用现状 当前NFV领域的硬件加速方案通常为各厂商私有，与业务或云 平台紧耦合，无法做的真正的通用 电信领域硬件加速应用现状 电信领域的加速硬件尚不成熟。加速硬件需与云平台以及网元 层高效协同，才可发挥硬件加速的优势，这需要网卡厂商、云 平台厂商和通信设备厂商的配合与联动。行业标准是产业界高 效协同的基础。ETSI已在NFV架构中定义了硬件加速模块功以 及实现方案，但标准的颗粒度以及规范度不足。各大厂商在标 准的基础上进行了定制化开发，导致各家的加速硬件难以兼容 以及集成，无法到达通用的目的。 当前NFV领域的硬件加速方案通常为各厂商私有，与业务或云平台紧耦合，无法解 耦。这与NFV提倡的硬件通用性背道而驰，且难以提升硬件资源的利用率 标准的匮乏导致加速硬件与业务平台耦合，无法发挥NFV 的优势 加速硬件标准颗粒度不足，引发若干问题：（1）加速硬件和 接口无规范。各硬件厂家的加速硬件绑定特定的加速驱动， 而云平台厂家提供的SDK差异较大。在做集成工作前，运营商 需要对各家的软、硬件进行适配测算，成本极高；（2）业务 加速硬件通用性较差业务。设备厂商在标准的基础上研发定 制化功能并绑定私有接口，这导致加速硬件与上层应用绑定。 厂商锁定导致加速硬件成为专用硬件，不符合NFV分层采购建 设与异厂商基础的初衷。此外，加速硬件被强绑定，导致加 速资源无法池化，难以发挥规模采购、降低成本的优势中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 12 来源：头豹研究院 数据处理器在电信行业的应用发展趋势 数据处理器资源通用需实现软件的解耦。软硬解耦时，业务 相关软件由通信设备厂商提供，便于性能调优，无性能损失 解耦 VNF软件 CloudOS COTS 数据处理器 硬件（网卡+加速芯片） 软件（加速功能） 耦合 解耦 解耦 解耦 数据处理器与VNF耦合 解耦 VNF软件 CloudOS COTS 硬件（网卡 +加速芯片） 软件（加速功能） 耦合 解耦 解耦 解耦 数据处理器软硬解耦 解耦 VNF软件 CloudOS COTS 解耦 解耦 解耦 数据处理器软软解耦 数据处理器 硬件（网卡 +加速芯片） 软件（加速功能） 软硬解耦 软软解耦 软件 硬件 数据处理器解耦策略对比 数据处理器资源通用需实现软件的解耦。针对UPF硬件加速的解耦方 式包括两种：（1）软硬解耦，即标准化硬件加速卡方案。硬件厂商 仅提供可编程网卡与处理器。通信厂商提供全部VNF软件功能以及 加速功能软件。软硬解耦需要在VNF软件与硬件加速卡驱动之间制 定标准API接口；（2）软软解耦，即用网元功能专用加速卡方案。 专用加速卡厂商提供数据处理器包括网卡、处理器以及功能软件。 通信厂商通过标准软件接口与数据处理器对接，通过调用数据处理 器的VNF加速能力来提供完整的VNF功能。这种方案实现VNF软件与 硬件加速卡之间解耦，但难点在于需定制大量的API接口标准。在解 耦策略上，由于各UPF厂商软件设计不同，软软解耦短期难以实现， 面临测试工作量大、难兼容等一系列问题，因此软硬解耦是为了主 流的解耦方案 数据处理器解耦方向 h t tps:/w w w .leadleo.c o m/pdf c o r e / s how?id=60e298e5204 10e39bb960e0d中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 13 来源：头豹研究院 数据处理器在电信领域的市场规模 边缘计算市场将在数字化转型的浪潮下迅速扩张，并释放对 数据处理器的需求 数据处理器在电信领域市场规模稳定增长 数据处理器在云计算市场的应用需求最大，且市场规模随着云 计算数据中心的迭代而增长。在电信市场，2020年数据处理器 的渗透率极低，将会随着标准的成熟以及NFV场景的普及而提 升。未来，数据处理器在电信领域的应用主要落地于边缘计算。 三大运营商、互联网企业以及设备厂商均将边缘计算作为打开 5G toB业务与赋能企业数字化转型的关键基础设施。边缘计算 市场将在数字化转型的浪潮下迅速扩张，并释放对数据处理器 的需求。 - 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 400,000 2020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 云计算市场 电信市场 单位：万美元 中国数据处理器市场规模，2020-2025E 市场规模 销售量 销售价格 新增 存量升级 新增服务器数量 2 (每台服务器配置2个数据处理器） 已配置数据处理器服务器存量 1/3 2 (2023年数据中心带宽升级，1/3服务器进行升级） 800-1500美元中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 14 来源：头豹研究院 数据处理器在电信领域的竞争格局 国际厂商掌握数据处理器关键软、硬件技术，在产品的节点 与性能上领先中国初创企业2代 企业 产品情况 核心竞争力 国际 厂商 英伟达 网络芯片：100G自研 处理器：ARM GPU市场一家独大 M e l l a n o x在2 5 G网卡市场份额第一，在 InfiniBand与RDMA的专利数第一 英特尔 网络芯片：100G 自研 处理器：嵌入式 CPU+FPGA 服务器CPU市场一家独大 通过收购Altera，获得FPGA生产制造能力，在 FPGA市场份额全球第二 拥有10nm生产线 博通 网络芯片：100G自研 处理器：ARM 交换机芯片与无线网卡市场份额第一 对无线通信协议的理解与技术积累业界领先， 为博通开发DPU功能提供支撑。博通Stingray系 列DPU已成功商用于百度云 中国初创 企业 云豹 网络芯片：25G外购 处理器：SoC自研 云豹股东包括腾讯云计算厂商，深度了解云计算 厂商当前需求点。云豹针对市场定向研发包括可 编程的网络芯片以及RDMA，在战略上优于“闭门 造车”的同行 中科驭数 网络芯片：25G外购 处理器：SoC自研 核心处理器研发至第三代，领先初创DPU企业 软件研发主要包括TCP/UDP/IP(网络传输）以及 NVMe（存储） 核心团队来自“国家队”以及大厂，研发能力强 芯启源 网络芯片：25G外购 处理器：SoC外购 推出亿门级EDA，与DPU产品形成协同作用 MPLS网络传输功能通过测试，可靠性达到4个9 自研100G网络芯片（5片） 益思芯 网络芯片：25G外购 处理器：SoC外购 相对大厂研发的通用软件，益思芯针对特定场景 开发的定制化功能更能满足用户差异化的需求 中国数据处理器在电信领域的竞争格局 中国初创企业面临的困境 中国数据处理器初创企业规模较小，产品形态与商业模式不清 晰。在核心技术与资源被国际巨头垄断后，部分初创企业产品 附加价值低，可替代性强，不具备稳定的盈利模式。例如，部 分企业宣称自研25G网卡，但核心网络芯片仍是外购，其产品 的附加价值仅是模组与封装。其次，初创数据处理器企业在渠 道的开拓上存在较大问题，产品定位与目标客户不清中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 15 方法论 头豹研究院布局中国市场，深入研究10大行业，54个垂直行业的市场变化，已经积累 了近50万行业研究样本，完成近10,000多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从数据处理器、边缘计算等领域着手，研究内容覆 盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及 上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的 商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和 真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在研究院的每一份研究 报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞 争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读 行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告中国：数据处理器系列 头豹行业研读 | 2021/06 400-072-5588 16 法律声明 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复 刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注 明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。 本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数 据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在 相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究 报告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资 或咨询等相关服务。 本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做 任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过 往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本报告所载资 料、意见及推测不一致的报告或文章。头豹均不保证本报告所含信息保持在最新状态。 同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注 相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或 者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害 400-072-5588 头豹是中国领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商。围绕“协助企业加速资本价值 的挖掘、提升、传播”这一核心目标，头豹打造了一系列产品及解决方案，包括：报告/数据库 服务、行企研报服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及IR服务，以及其他企 业为基础，利用大数据、区块链和人工智能等技术，围绕产业焦点、热点问题，基于丰富案例 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展阶段的资本价值需求，以传播服务、FA服 务、资源对接、IPO服务、市值管理为基础， 提供适合的商业管家服务解决方案 FA服务 提升企业估值 协助企业融资 传播服务 塑造行业标杆 传递品牌价值 研报服务 共建深度研报 撬动精准流量 IPO服务 建立融资平台 登录资本市场 市值管理 提升市场关注 管理企业市值 资源对接 助力业务发展 加速企业成长 扫描上方二维码 联系客服报名加入 400-072-5588 读完报告有问题？ 快，问头豹！你的智能随身专家 STEP01 人工智能NLP 技术 精准拆解用户提问 智能拆解提问 千元预算的 高效率轻咨询服务 STEP02 云研究院7 24 待命 随时评估解答方案 云研究院后援 STEP03 大数据定制调研 迅速生成解答方案 解答方案生成 STEP04 书面反馈、分析师专访、 专家专访等多元化反馈方 式 专业高效解答 扫码二维码 即刻联系你的智能随身专家