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2019-2023年中國智能語音行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2018年3月最新修訂:2019年8月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

報告屬性:共275頁、16.6萬字、192個圖表下載目錄版權聲明

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 智能語音基本介紹
1.1 智能語音的內涵及要素
1.1.1 技術內涵
1.1.2 技術進程
1.1.3 技術要素
1.1.4 產品形態
1.2 智能語音產業鏈分析
1.2.1 產業鏈結構
1.2.2 上下游企業
1.2.3 產業圖譜構成
第二章 2017-2019年智能語音行業發展動因
2.1 智能語音整體發展機遇分析
2.1.1 智能語音市場關注度上升
2.1.2 智能語音是AI的核心技術
2.1.3 智能語音成為AI 2.0入口
2.1.4 移動互聯網實現加速發展
2.2 人工智能成為市場投資熱點
2.2.1 AI與智能語音的關系
2.2.2 行業進入加速發展階段
2.2.3 市場融資規模逐步上升
2.2.4 國內AI行業發展提速
2.2.5 政策環境進一步完善
2.2.6 人工智能經濟效益巨大
2.3 技術進步奠定智能語音發展基礎
2.3.1 深度學習研究推進
2.3.2 高性能計算實現
2.3.3 大數據技術進展
2.3.4 語音識別率提升
第三章 2017-2019年智能語音行業發展分析
3.1 智能語音行業發展效益分析
3.1.1 推動互聯網繁榮發展
3.1.2 提升社會的治理水平
3.1.3 改變網民上網習慣
3.1.4 提升公眾生活便利性
3.1.5 推動人工智能技術突破
3.2 智能語音行業發展階段及規模
3.2.1 國際智能語音發展階段
3.2.2 國內智能語音發展時期
3.2.3 智能語音市場發展規模
3.2.4 智能語音識別標準建設
3.3 智能語音市場需求分析
3.3.1 智能語音應用需求背景
3.3.2 知識付費拉動需求上升
3.3.3 智能語音應用需求廣泛
3.3.4 智能語音助手使用頻率
3.3.5 智能語音需求痛點分析
3.3.6 智能語音設備需求預測
3.4 智能語音變現模式分析
3.4.1 移動端實現精準營銷
3.4.2 企業端發揮先發優勢
3.4.3 硬件廠商的變現入口
3.4.4 智能語音變現規模預測
3.5 智能語音行業發展問題及對策
3.5.1 用戶習慣仍需培養
3.5.2 語音技術發展困境
3.5.3 語義分析技術問題
3.5.4 產品發展問題分析
3.5.5 行業發展對策分析
3.5.6 品牌發展建議分析
第四章 2017-2019年智能語音細分市場分析
4.1 語音識別產業發展分析
4.1.1 語音識別市場發展綜況
4.1.2 語音識別市場主體運行
4.1.3 語音生物識別產業分析
4.1.4 語音識別市場前景可期
4.2 語音交互產業發展分析
4.2.1 語音交互產業發展綜況
4.2.2 語音交互產業鏈分析
4.2.3 語音交互核心技術鏈條
4.2.4 語音交互市場競爭主體
4.2.5 語音交互市場前景展望
4.3 智能語音芯片產業發展分析
4.3.1 智能語音芯片產業綜況
4.3.2 智能語音芯片發展階段
4.3.3 智能語音芯片企業布局
4.3.4 智能語音芯片發展趨勢
4.3.5 語音AI芯片市場發展前景
第五章 2017-2019年智能語音行業競爭格局
5.1 智能語音行業競爭綜況分析
5.1.1 各國競爭格局
5.1.2 競爭主體分布
5.1.3 企業競爭格局
5.1.4 產業鏈競爭格局
5.2 國際科技企業布局智能語音領域
5.2.1 總體布局發布
5.2.2 Nuance
5.2.3 谷歌Google
5.2.4 亞馬遜Amazon
5.2.5 蘋果Apple
5.2.6 微軟Microsoft
5.3 BAT企業布局智能語音領域
5.3.1 總體布局分布
5.3.2 百度
5.3.3 阿里
5.3.4 騰訊
5.4 初創公司布局智能語音領域
5.4.1 總體布局發布
5.4.2 圖靈機器人
5.4.3 出門問問
5.4.4 普強信息
第六章 智能語音核心技術的構成
6.1 語音識別技術
6.1.1 技術內涵及分類
6.1.2 技術發展歷程
6.1.3 技術發展突破
6.1.4 語音識別系統
6.1.5 技術發展難點
6.1.6 相關產品分析
6.2 聲紋識別技術
6.2.1 技術內涵分析
6.2.2 技術原理分析
6.2.3 技術使用過程
6.2.4 技術應用狀況
6.3 語音合成技術
6.3.1 技術內涵分析
6.3.2 技術原理分析
6.3.3 專利申請狀況
6.3.4 技術應用動態
6.4 語音交互技術
6.4.1 技術流程分析
6.4.2 技術層次分析
6.4.3 關鍵技術分析
6.4.4 技術優勢分析
6.4.5 技術發展變革
6.4.6 典型行業應用
6.5 智能化技術
6.5.1 自然語言處理技術
6.5.2 機器翻譯技術
6.5.3 深度學習技術
6.6 大數據技術
6.6.1 技術發展概況
6.6.2 技術發展特征
6.6.3 技術的應用支撐
6.7 其他支持技術
6.7.1 高性能計算
6.7.2 芯片技術應用
6.7.3 麥克風陣列技術
第七章 2017-2019年智能語音技術重點應用領域
7.1 智能語音+助手
7.1.1 應用場景分析
7.1.2 典型應用產品
7.1.3 用戶特點分析
7.1.4 應用發展方向
7.1.5 應用領域分析
7.1.6 語音助手預測
7.2 智能語音+車載
7.2.1 應用背景分析
7.2.2 具體應用分析
7.2.3 企業布局趨勢
7.2.4 應用規模預測
7.2.5 應用挑戰分析
7.3 智能語音+家居
7.3.1 應用領域分析
7.3.2 應用需求上升
7.3.3 應用焦點分析
7.3.4 應用發展方向
7.3.5 應用前景分析
7.4 智能語音+可穿戴設備
7.4.1 應用優勢分析
7.4.2 應用機遇分析
7.4.3 企業布局加快
7.4.4 智能耳機產品
7.4.5 應用前景分析
7.5 智能語音+教育
7.5.1 應用背景分析
7.5.2 應用領域分析
7.5.3 應用熱點分析
7.5.4 應用前景可期
7.6 智能語音+醫療
7.6.1 應用領域分析
7.6.2 應用特點分析
7.6.3 企業競爭布局
7.6.4 企業發展案例
7.6.5 應用前景分析
7.7 智能語音+客服
7.7.1 應用優勢分析
7.7.2 企業布局加快
7.7.3 應用空間分析
第八章 2017-2019年智能語音典型設備——智能音箱
8.1 智能音箱基本介紹
8.1.1 智能音箱的基本功能
8.1.2 智能音箱的工作原理
8.1.3 智能音箱的相關技術
8.1.4 智能音箱的應用優勢
8.1.5 智能音箱的發展歷程
8.1.6 智能音箱產業鏈分析
8.2 國內外智能音箱重點品牌分析
8.2.1 國際智能音箱品牌
8.2.2 國內智能音箱品牌
8.2.3 智能音箱品牌動態
8.3 智能音箱市場運行分析
8.3.1 市場評價指標分析
8.3.2 全球銷售規模分析
8.3.3 國內市場發展狀況
8.3.4 國內市場發展動態
8.3.5 市場銷售渠道分析
8.3.6 線上銷售市場提速
8.3.7 市場主要價格范圍
8.3.8 產品主要功能分布
8.3.9 市場競爭格局分析
8.4 智能音箱企業布局動態分析
8.4.1 亞馬遜
8.4.2 谷歌
8.4.3 蘋果
8.4.4 小米
8.4.5 京東
8.4.6 百度
8.4.7 阿里巴巴
8.5 智能音箱行業發展前景
8.5.1 智能音箱發展方向
8.5.2 市場價值空間廣闊
8.5.3 行業發展機遇及挑戰
第九章 2016-2019年智能語音典型企業分析
9.1 微妙通訊公司(Nuance Communications, Inc.)
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業發展地位
9.1.3 企業產品服務
9.1.4 財務狀況分析
9.1.5 企業合作動態
9.2 科大訊飛股份有限公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 企業發展實力
9.2.3 智能語音布局
9.2.4 開發平臺布局
9.2.5 經營效益分析
9.2.6 業務經營分析
9.2.7 財務狀況分析
9.2.8 核心競爭力分析
9.2.9 公司發展戰略
9.2.10 未來前景展望
9.3 北京云知聲信息技術有限公司
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 公司產品介紹
9.3.3 系統研發動態
9.3.4 企業發展模式
9.3.5 企業融資狀況
9.3.6 產品研發動態
9.4 蘇州思必馳信息科技有限公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 語音技術平臺
9.4.3 技術研發水平
9.4.4 技術發展動態
9.4.5 業務布局狀況
9.4.6 企業融資動態
9.5 北京捷通華聲科技股份有限公司
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業發展歷程
9.5.3 財務狀況回顧
9.5.4 智能語音產品
9.5.5 智能平臺分析
9.5.6 企業合作案例
9.5.7 客戶市場覆蓋
第十章 智能語音行業投資分析
10.1 國際智能語音行業投融資動態
10.1.1 Tact.AI公司獲得C輪融資
10.1.2 Sound Hound完成新融資
10.1.3 Voicera獲得美元融資
10.1.4 DeepBrain獲新一輪融資
10.2 國內智能語音行業投融資動態
10.2.1 聲智科技公司融資動態
10.2.2 “蛙聲科技”公司融資動態
10.2.3 “悟空智慧”天使輪融資
10.2.4 “隨身聽”天使輪融資
10.2.5 “壹鴿科技”天使輪融資
10.2.6 “閃電配音”pre-A輪融資
10.2.7 “三角獸”完成B輪融資
10.3 智能語音行業投資兼并動態
10.3.1 蘋果公司收購動態
10.3.2 谷歌公司收購動態
10.3.3 臉書公司收購動態
10.3.4 阿里巴巴收購動態
10.3.5 其他公司收購動態
10.4 智能語音市場投資機會分析
10.4.1 自然語言處理
10.4.2 智能語音芯片
10.4.3 車載語音交互
10.5 中投顧問對智能語音行業投資價值評估及建議
10.5.1 投資價值綜合評估
10.5.2 產業生命周期判斷
10.5.3 行業投資壁壘分析
10.5.4 行業投資風險提示
10.5.5 行業投資建議分析
第十一章 中投顧問對智能語音行業發展前景及趨勢預測
11.1 智能語音行業發展機遇及前景分析
11.1.1 成為人工智能發展重點
11.1.2 智能語音政策機遇分析
11.1.3 智能語音未來發展前景
11.1.4 智能語音細分行業展望
11.1.5 智能語音助手設備預測
11.2 智能語音未來發展趨勢分析
11.2.1 整體發展方向
11.2.2 場景化應用趨勢
11.2.3 語音生態建設趨勢
11.2.4 AI集成芯片應用趨勢
11.2.5 個性化服務將成突破點
11.3 中投顧問對2019-2023年中國智能語音產業預測分析
11.3.1 2019-2023年中國智能語音產業規模預測
11.3.2 2019-2023年中國智能音箱銷量預測
11.3.3 2019-2023年中國智能音箱銷售規模預測

圖表目錄

圖表1 智能語音算法層面支撐技術分類
圖表2 智能語音技術的產業結構
圖表3 智能語音產業鏈
圖表4 2018年中國智能語音產業圖譜
圖表5 人工智能行業分類
圖表6 語音是人工智能重要入口
圖表7 智能語音是人工智能三大核心基礎技術之一
圖表8 智能語音占據人工智能行業重要地位
圖表9 中國人工智能融資規模和筆數
圖表10 人工智能領域投融資輪次
圖表11 國內對人工智能產業的部分政策
圖表12 中美“人工智能”和“深度學習”專利數量
圖表13 語音助手的語音識別準確度
圖表14 2013-2018年中國網民規模和互聯網普及率
圖表15 2013-2018年中國手機網民規模及其占網民比例
圖表16 國際智能語音產業發展歷程
圖表17 中國智能語音市場AMC模型
圖表18 全球智能語音市場規模
圖表19 中國智能語音市場規模
圖表20 人機交互發展路徑不斷優化
圖表21 音頻行業發展歷經變革
圖表22 內容爆發催生出新的音頻生態模式
圖表23 語音識別流程:從信號收入、輸出結果到語音合成
圖表24 智能語音技術得到廣泛應用
圖表25 語音識別應用呈現不同難度
圖表26 2018年中國智能語音助手用戶使用頻率
圖表27 2018年中國用戶在使用智能語音助手在意的方面
圖表28 智能語音變現渠道、市場空間及變現難度
圖表29 NLP分析技術
圖表30 國內語音識別公司盤點
圖表31 北京語音識別公司匯總
圖表32 內語音識別巨頭布局
圖表33 語音識別公司融資匯總
圖表34 語音交互核心技術鏈條
圖表35 語音交互鏈條核心技術
圖表36 頭部智能語音初創企業首款專用芯片
圖表37 國內芯片廠商及主要芯片應用
圖表38 各國智能語音市場規模
圖表39 2018年中國智能語音企業分類
圖表40 2018年全球智能語音市場格局
圖表41 2018年中國智能語音市場格局
圖表42 智能語音中下游市場主要競爭者
圖表43 短期智能語音中下游市場波特五力模型
圖表44 全球智能語音市場主要企業布局情況
圖表45 Nuance四大業務部門
圖表46 Dragon Drive智能車載自然語音平臺六大特點
圖表47 谷歌語音AI領域布局路徑
圖表48 谷歌TPU展示
圖表49 Amazon Echo與Google Home對比
圖表50 Siri約車功能
圖表51 AirPods無線智能耳機
圖表52 BAT企業在人工智能領域的布局
圖表53 百度共享四項語言技術
圖表54 騰訊人工智能四大垂直領域
圖表55 騰訊人工智能三大應用場景
圖表56 騰訊云智能語音-語音識別產品架構
圖表57 騰訊云智能語音產品
圖表58 初創廠商在人工智能領域的布局
圖表59 圖靈機器人智能語音的商業化路徑
圖表60 圖靈機器人智能語音的產業布局
圖表61 出門問問智能語音的商業化路徑
圖表62 出門問問智能語音的產業布局
圖表63 千尋360語音分析系統
圖表64 車載大數據應用在保險大數據分析
圖表65 智能語音背后的三類核心技術
圖表66 語音識別系統流程
圖表67 2016年以來語音識別獲得多項突破
圖表68 多種生物識別模式對比
圖表69 聲紋識別系統原理圖
圖表70 聲紋識別常用算法
圖表71 VPR判斷階段
圖表72 VPR確認階段
圖表73 支付寶聲紋支付演示
圖表74 科大訊飛等聯合推出的“聲紋+人臉”支付產品
圖表75 語音合成技術的劃分
圖表76 全球語音合成技術專利申請量年度變化圖
圖表77 語音合成技術專利布局的區域分布
圖表78 智能語音交互系統的技術流程
圖表79 語言交互流程示意圖
圖表80 人機交互方式不斷趨向人類表達本能
圖表81 人機交互技術的發展變革
圖表82 對話管理流程
圖表83 機器翻譯發展歷程
圖表84 單層人工神經網絡
圖表85 多層(深度)人工神經網絡
圖表86 ASR建模三種層次的演進
圖表87 深度學習使微軟語音識別準確率上升
圖表88 大數據的定義與特征
圖表89 科大訊飛通過使用海量數據有效降低識別錯誤率
圖表90 神經網絡模擬要求高計算性能
圖表91 三種芯片的內部架構
圖表92 FPGA與ASIC對比
圖表93 語音增強來解決噪聲環境
圖表94 聲源定位確認移動的說話人
圖表95 思必馳環形“6+1”遠場麥克風陣列特性
圖表96 中國智能語音助手應用場景
圖表97 華為智能語音使用頁面
圖表98 蘋果智能語音使用步驟
圖表99 2018年中國智能語音助手用戶基本屬性
圖表100 2018年中國智能語音助手用戶城市分布
圖表101 2018年智能語音助手用戶的使用歷史
圖表102 2018年中國用戶嘗試智能語音助手原因
圖表103 2018年中國智能語音助手用戶使用頻率
圖表104 2018年中國用戶使用智能語音助手目的
圖表105 2018年中國用戶在使用智能語音助手在意的方面
圖表106 2018年中國用戶認為智能語音助手有待完善的地方
圖表107 按鈕、觸控、手勢及語音4種人車交互方式
圖表108 駕駛場景下智能后視鏡的使用
圖表109 智能語音在智能家居中的應用
圖表110 語音交互在智能家居市場滲透率
圖表111 三星Gear IconX 2018藍牙耳機與生物監測功能
圖表112 智能語音切合可穿戴設備未來發展方向
圖表113 我國教育信息化所處階段
圖表114 智能語音評測系統
圖表115 智慧教育整體解決方案
圖表116 語音電子病歷系統的功能架構
圖表117 輔助診斷系統功能架構
圖表118 中國醫療語音助理企業圖譜
圖表119 中國醫療語音助理企業圖譜(續)
圖表120 Nuance在醫療領域提供語音解決方案
圖表121 語音錄入病例流程示例
圖表122 PowerScribe360產品依賴三個子系統
圖表123 IBM布局醫療領域
圖表124 智能音箱的功能
圖表125 智能音箱構成
圖表126 智能音箱、Wifi音箱、藍牙音箱的對比
圖表127 智能音箱產品發展歷程
圖表128 智能音箱產業鏈結構
圖表129 智能音箱產業鏈相關主體
圖表130 谷歌、亞馬遜和蘋果公司相關智能音箱產品對比
圖表131 國內主要智能音箱參數對比
圖表132 2018年國內智能音箱新產品發布15款
圖表133 智能音箱市場評價指標
圖表134 2016-2018年全球智能音箱出貨量
圖表135 中國智能音箱價格戰
圖表136 2018年部分市場中智能音箱的前五大用途
圖表137 中國智能音箱廠商實力矩陣圖
圖表138 Echo智能音箱通過Alexa平臺控制家庭環境內的其他智能產品
圖表139 亞馬遜布局智能音箱
圖表140 谷歌與亞馬遜在音質、技能、價格的競爭
圖表141 HomePod的簡潔風格
圖表142 小米小愛同學支持百余項技能
圖表143 小米IoT平臺接入數量已超8500萬臺
圖表144 京東布局智能音箱
圖表145 百度首款智能音箱
圖表146 阿里巴巴智能音箱產品
圖表147 智能音箱的潛在市場價值空間廣闊
圖表148 智能音箱行業發展出路及困境
圖表149 2016-2017財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表150 2016-2017財年微妙通訊公司分部資料
圖表151 2016-2017財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表152 2017-2018財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表153 2017-2018財年微妙通訊公司分部資料
圖表154 2017-2018財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表155 2018-2019財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表156 2018-2019財年微妙通訊公司分部資料
圖表157 2018-2019財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表158 科大訊飛開放平臺上豐富的語音AI產業鏈
圖表159 科大訊飛麥克風陣列產品對比
圖表160 科大訊飛AI+業務領域
圖表161 訊飛開放平臺規模快速增長
圖表162 訊飛開放平臺VS百度DuerOS開放平臺
圖表163 2016-2019年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表164 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表165 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表166 2018年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表167 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表168 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表169 2016-2019年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表170 2016-2019年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表171 2016-2019年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表172 云知聲AIOS@Home.JPEG系統
圖表173 云知聲的合作伙伴
圖表174 思必馳提供技術
圖表175 八大技術升級打造更任性化的對話交互技術
圖表176 車載對話操作升級系統
圖表177 遠場交互——麥克風陣列
圖表178 智能機器人/故事機
圖表179 思必馳合作伙伴
圖表180 捷通華聲的智能業務產品
圖表181 智能語音車載系統界面
圖表182 捷通華聲服務領域及代表客戶
圖表183 DeepBrain語音識別軟件應用頁面
圖表184 DeepBrain實現遠場語音交互的智能音箱
圖表185 投資價值綜合評估——智能語音
圖表186 智能語音未來發展趨勢
圖表187 中投顧問對2019-2023年中國智能語音產業規模預測
圖表188 中投顧問對2019-2023年中國智能音箱銷量規模預測
圖表189 中投顧問對2019-2023年中國智能音箱銷售規模預測

智能語音是指智能系統通過機器感知技術實現聲音采集、語音識別、語義理解等信息處理,利用自然語言理解等技術來進行分析,從而實現人機對話、智能判析和決策的一整套計算過程。智能語音技術的研究可以追溯到20世紀50年代。隨著信息技術的發展,智能語音技術已經成為人們信息獲取和溝通最便捷、最有效的手段。

在大數據、移動互聯網、云計算以及其他技術的推動下,全球的智能語音產業已經步入應用的快速增長期。目前,Nuance依然牢牢占據著智能語音市場份額第一的寶座,谷歌、微軟、蘋果和科大訊飛則獲得了迅速的增長,全球市場份額均有所上升。另外,其他互聯網公司也加快布局的腳步,2019年7月10日,阿里巴巴發布新一代語音合成技術KAN-TTS,可大幅提高合成語音與真人發聲的相似度,并將語音合成定制成本降低10倍以上。

統計數據顯示,2018年中國智能語音市場規模突破150億元。隨著智能語音應用產業的拓展,市場需求增大,預計2019年中國智能語音市場規模將進一步加速擴增。

作為智能語音重要載體的智能音箱,市場銷售狀況良好。根據奧維云網(AVC)全渠道推總數據顯示,2019年上半年,中國智能音箱市場銷量為1556萬臺,同比增長233%;銷額30.1億元,同比增長149%。上半年的銷量已經接近2018年全年。

相關部門進一步重視智能語音產業發展。2018年12月,2018中國語音產業聯盟年會在上海召開。工信部信軟司代表認為,智能語音是最早落地的人工智能技術。下一步,工信部將進一步推動以智能語音為代表的人工智能核心技術發展,加強技術攻關、促進行業融合應用、優化發展環境,務實推動智能語音產業規模發展。

中投產業研究院發布的《2019-2023年中國智能語音行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。報告首先介紹了智能語音的基本內涵及產業鏈、智能語音發展的動力因素。接著分析了國內智能語音行業的發展狀況及競爭格局,然后對智能語音的技術基礎及應用領域進行了系統的分析,對智能語音典型設備做了詳實的解析,并對智能語音重點企業進行了透徹的研究,最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中國人工智能學會、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對智能語音市場有個系統深入的了解、或者想投資智能語音市場項目,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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