中国智能制造发展现状（智能制造、人工智能、制造业升级）主题数据包包含40项数据（20个数据报告、20个表格数据），数据包的大小为58.1MB。 智能制造是一种制造方式，预计在2030年左右就可以实现，是一系列涉及业务、技术、基础设施及劳动力的实践活动，通过整合运营技术和信息技术的工程系统，实现制造的持续优化。随着新一轮科技革命和产业变革不断深入，数字化、网络化、智能化的融合发展，制造业也在不断突破新技术、催生新业态。智能制造已成为推动制造业转型升级、加快制造业高质量发展的重要抓手。经过多年培育，中国智能制造发展已从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力、线面复制推广、多方协同推进的良好局面。 本数据包包含了中国智能制造发展现状的数据和报告，涉及智能制造应用的重要领域和核心技术包括半导体技术、超快激光、3D打印技术等。希望能对了解中国智能制造的发展现状有所帮助。

快递行业主题数据包包含223项数据（28个数据报告、195个表格数据），数据包的大小为132MB。2010年后，移动互联网催生了全新的电商物流配送体系，构建了完备的仓储、物流和配送基础设施。由天猫和京东推出的双11和618购物节进一步对中国的快递服务市场提出了更高的要求，每一年购物节。更多的电商订单迫使快递公司提高运转效率，提高仓储和物流流转能力。 在快递行业发展过程中，顺丰速递、圆通、中通、申通、百世汇通和韵达快递等民营快递公司相继崛起并先后上市。快递业的蓬勃发展成为消费经济的基础设施，如智能分拣机器人、大型智能仓储、快递柜和驿站等新技术进一步提高全行业运转效率，同时也带来快递员超负荷工作、快递纸箱循环利用、电商市场冲击实体经济等诸多问题。 本数据包回顾了中国快递行业发展，结合对FedEx和菜鸟网络的发展研究报告，对快递行业未来发展趋势及行业应用做了研究和预测。涵盖的数据有：中国快递业务规模和增速、营收和增速、收入结构、人均快递支出、公司盈利预测、快递从业人员的健康状况、快递柜数量。

服装销售主题数据包包含95项数据（2个数据报告、93个表格数据），数据包的大小为17.7MB。数据显示中国人均穿着消费支出增速回落，2019年人均穿着消费支出为1338元，占消费支出的6.2%，同比增长3.8%。中国人口数量已突破14亿，庞大人口基数为服装行业带来巨大市场。 近年来服装行业智能化制造稳步推进，随着大数据、物联网、移动支付等信息技术日趋成熟，服装行业实现了个性化研发和人性化制造，发展蓬勃向上。2020年初爆发的新冠疫情对服装行业造成了巨大冲击，上游生产链开工率下降，原料价格下降，生产企业库存面临减值；下游销售来看，疫情爆发于春节服装销售旺季，前期生产库存短期无法释放，内销和出口均严重受挫。受到疫情期间隔离的影响，服装线上渠道销售占比大大提升，抵消部分新冠疫情带来的负面影响。疫情影响减弱后，网购习惯养成有望持续驱动线上消费需求的释放，服装电商市场将进一步加大。 本数据包围绕服装销售的起起落落，着重分析了当今经济环境下的电商和抖音平台上的服装行业。