奶茶行业现状前景如何

步入奶茶40时代

随着居民生活水平的不断提高，休闲娱乐、外出旅游已经成为了人们生活的重要组成部分。奶茶作为时尚饮品及休闲消费饮品，深受消费者的喜爱。

20世纪末，我国奶茶品类仅为以连锁店为载体的“用热水直接勾兑奶茶粉”的现调奶茶，热门单品为港式奶茶和台式珍珠奶茶。21世纪初，联合利华旗下品牌立顿在我国推出袋装粉状即冲奶茶;2005年，香飘飘推出了粉状即冲杯装奶茶，随后优乐美、喜之郎、大好大等企业开始陆续推出粉状即冲杯装奶茶、液体盒装奶茶、液体瓶装奶茶。与此同时，连锁奶茶店的奶茶也逐渐往桶装、手摇奶茶转变。

但是，随着消费升级，消费者对奶茶的品质要求越来越高，2010年，以现萃茶为特点的30新式奶茶品类营运而生，贡茶、皇茶等品牌连锁店火爆。不过，由于消费者需求逐渐呈现多元化，“奶茶+其他茶饮”模式的40新式奶茶品牌逐渐火爆，如奈雪の茶、乐乐茶等。皇茶(现为喜茶)也逐渐向“奶茶+其他茶饮”这一新模式转型，目前已经成为了家喻户晓的40新式奶茶店品牌。

传统奶茶进入存量时代，竞争格局基本稳定

目前，我国奶茶品类主要分为固体(粉状)奶茶、液体奶茶和以奶茶店为载体的现制奶茶。经过十余年的发展，固体(粉状)奶茶和液体奶茶的两大细分市场已经转向存量市场，市场规模均在40亿元左右。

在竞争格局上，固体(粉状)奶茶细分市场已经形成了“香飘飘”一家独大的格局，香飘飘的市场占有率达到631%，其他主要市场参与者包括统一、立顿等。液体奶茶细分市场主体则有统一、康师傅、麒麟、哇哈哈等。近年来，香飘飘为挽救“奶茶困局”也入局液体奶茶细分市场，推出MECO、兰芳园两大系列。此外，由于40新茶式盛行，香飘飘的MECO品牌也推出了果汁茶。

智能化、品牌化、运营化与差异化将成为趋势

随着人工智能、数字化逐渐进入人们的生活，固体(粉状)奶茶、液体奶茶已经实现了智能化、大规模生产。近年来，提供智能奶茶店方案提供商也逐渐诞生，如AI
TEA，其主要对品牌门店进行升级改造，为客户提供提供基于物联网的智慧茶饮制作和基于互联网的数字化营销服务，促进新零售和无界零售商业模式的落地。上述所论述的喜茶、奈雪の茶、乐乐茶、Coco等均推出了微信小程序自助点餐与自助提取。有趣的是，AI
TEA还推出了AI
TEA机器人，能够替代人工进行奶茶的制作，平均制作一杯茶饮仅需30-60秒，相较于传统的人工制作节省了15-45秒。未来，奶茶的制作或将走上全人工智能的时代。

此外，无论是过去盛行的固体(粉状)奶茶、液体奶茶还是如今兴起的新茶式奶茶，品牌的运营模式都高度重视消费者对品牌的认知度。香飘飘的“杯子能够绕地球一圈”、优乐美奶茶的“你是我的优乐美”的广告词仍然记忆犹新。喜茶、奈雪和乐乐茶三大品牌均玩起了跨界合作，旨在提高消费者对品牌的记忆度。

另一方面，从调研数据也可看到，奶茶的消费场景呈现出强社交的属性，有66%的消费者选择在下午茶的时候消费茶饮，55%的消费者在聚餐的时候消费茶饮。喜茶为拓展更多的生活消费场景，专门打造了智能新店“HEYTEA
GO”。未来，随着消费升级，品牌与社交趋势明显，“强品牌+强运营”成为竞争的关键。

当然，产品的差异化也重中之重，40新茶式奶茶品牌为何能够如此火爆的一大关键点也在于其能够打破传统奶茶的枷锁，重视产品创新，打造差异化产品。喜茶和奈雪是出了名的走“快消费”单品模式，根据季节的不同推出特色当季新产品。从香飘飘的转型模式也可看到，香飘飘已经意识到单靠一单品不足以适应当代潮流，推出了新的品类。未来，随着具有个性化的Z世代的崛起，奶茶更应走差异化道路。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国奶茶行业市场需求与投资规划分析报告》。

作为一种非接触式传感技术，毫米波雷达传感器具有感测精准、无干扰等优点，现已广泛应用于ADAS（高级驾驶辅助系统）、自动驾驶领域。然而，随着市场的发展，毫米波雷达的应用范围正超出车载领域，逐渐向智慧城市、楼宇自动化、 健康 监护等行业扩展。

Marketsand Markets近日发布的数据显示，到2023年，毫米波雷达传感器的市场总量将达到206亿美元。车载雷达是这一波增长的主要推动力，但随后物联网市场将会成为驱动毫米波雷达市场的另一个车轮，推动其以更高的加速度向前飞奔。

01、百亿元市场前景可期

汽车 一直是毫米波雷达在民用领域发展的重要切入点，这些年随着自动驾驶的兴起，发展势头十分强劲，目前在L2以上自动驾驶系统中基本成了标配。

不过，毫米波雷达的应用范围并不仅局限于 汽车 。

根据东南大学毫米波国家重点实验室张慧副教授的介绍，智慧交通、智慧家居、安防、轨道交通、无人机等都是毫米波雷达发展的潜力市场，其中在智慧交通、安防领域已经形成一定规模的市场，智慧家居领域也是可以预见的重要潜在市场。

以交通监控为例，目前许多大型城市都面临交通堵塞的难题。解决问题的办法之一就是对十字路口和主要道路上的交通信号灯进行更加精确的调控。

4D毫米波雷达是专门为智能交通系统设计的多车道多目标跟踪装置，可提供精确的X、Y、Z三维坐标和一维速度的4D多目标实时跟踪轨迹，检测单车速度、平均速度、车流量、车道占有率、车型、排队长度和事件分析等交通流基本信息。

将4D毫米波雷达集成在高清视频摄像机上，可以同时监控4 12个车道且提供128个目标的高分辨率四维雷达轨迹信息，并同步叠加显示在视频上。有了这些信息，人们就可以更有效地调整交通信号灯，使交通变得通畅。

毫米波雷达在智慧家居领域的应用案例也在增加。随着老龄化进程的加速，毫米波雷达与智慧养老相结合已演化出跌倒报警、睡眠监控等很多新用例。

比如，安富利就开发出了一款基于英飞凌BGT60TR1X系列毫米波雷达芯片的呼吸心跳检测解决方案。该方案利用一发一收两根天线即可工作，采集得到的数据通过基于Arm Cortex-M7的低成本MCU进行处理，能够在大范围内自动检测并捕获呼吸和心跳引发的细微动作。

此外，毫米波雷达还可以检测到细微的物体移动，比如人体手势、呼吸及心跳等。医疗上正在使用毫米波雷达 探索 更多的应用场景，比如血压监测、情绪监测等。

毫米波雷达无需光学摄像也可以追踪一个人的活动，并检测到人们的活动，包括人员跌倒等运动特征，而不用担心使用摄像头带来的隐私问题。

总之，毫米波雷达凭借高精度、高分辨率，尤其是雷达波不受雨、雾、灰尘和雪等环境条件影响，可以全天候全天时工作等特性，在非车用领域应用已经越来越多。

根据智研咨询预估，我国未来几年的智能家居规模增速保持在50%以上，其中家居雷达到2024预计可达105亿元。随着中国自主技术的毫米波技术的发展，必将拓展更多应用场景，为人们生活带来前所未有的便利。

02、“三兄弟”各显其能

如果按照工作频段划分，针对民用市场的毫米波雷达大致有三个类型——24GHz毫米波雷达、77GHz毫米波雷达和60GHz毫米波雷达。那么，哪个工作频段的毫米波雷达更加适合在非车用市场发展呢？

钟侨海指出，24GHz毫米波雷达是最先投入民用的毫米波雷达，其波长为125cm（勉强算是毫米波了）。由于频段的频率比较低，带宽比较窄（只有250MHz），因此24GHz毫米波雷达在测量精度上受到一定限制，这也限制了其应用范围的扩展。不过由于24GHz技术成熟，成本低廉，还是有不少可发挥的空间。

77GHz频段的毫米波雷达波长只有39mm，频率比较高，带宽可达4GHz。一般来说，雷达的波长越短，分辨率/精准度越高（当然成本也会更高），整个系统的外形也会更小。因此，77GHz毫米波雷达在市场上逐渐接棒24GHz产品，成为 汽车 领域的主流，而且很多国家和地区也将这个频段分配为 汽车 的专用频段。

随着77GHz毫米波雷达技术的成熟，24GHz方案在车载应用上的性价比优势已不是那么显著，这些年24GHz毫米波雷达在车用市场逐渐让位于77GHz方案，24GHz毫米波雷达的发展重心逐渐转向工业和消费市场。

60GHz毫米波雷达波长为5mm，具有高达7GHz的可用于短程应用的免许可带宽，因此其可以提供更好的分辨率。它的出现主要是为了应对24GHz雷达带宽受限、精度不足、对运用物体的感测有局限的问题。正因为此，各个主要的技术厂商围绕非 汽车 领域的毫米波雷达的竞争，也逐渐从24GHz转移到60GHz频段。

张慧也认为，智慧家居、 健康 监测等室内应用领域，60GHz频段预计成为市场主流。60GHz频段是大气吸收窗口，非常适合近距离使用，目前已有多款此频段芯片及模块进入商用阶段。

至于智慧交通中的毫米波雷达由于各方面性能要求很高（如探测距离甚至高达500米以上，探测精度和分辨能力均由很高要求），相应的产品已在往79G 81GHz的工作频段上发展了。

可以说，有了24GHz雷达打前站，77GHz雷达在 汽车 领域的重点突破，以及60GHz雷达的补强，毫米波雷达“三兄弟”已经在民用市场闯出了一片新天地。

特别是在非 汽车 领域，毫米波雷达未来的表现是十分值得期待的。

目前，许多国内外主流厂商均在60GHz频段进行相应的产品开发。德州仪器开发的可扩展60GHz单芯片毫米波传感器可实现可靠的无接触手势检测，如灯光控制、媒体控制等。英飞凌开发的60GHz微波天线集成雷达手势识别传感器，可以直接应用在手机或穿戴设备上面。安富利采用毫米波雷达实现非接触式生命体征检测（包括呼吸和心跳）已经逐渐成熟并成功商用。谷歌已经发布了一种60Ghz毫米波雷达芯片，可以更轻松地跟踪和分析睡眠质量。

03、直面技术挑战

尽管毫米波雷达在更广阔的民用领域有很好的市场表现，但是这些领域此前已经有一些成熟的传感技术在应用发展，如红外线、摄像头等。毫米波雷达想要突破自己原有的“舒适圈”，进入非车载这个新市场，就要直面这些技术的挑战。

TI产品营销经理Dennis Barrett指出，与基于视觉和激光雷达的传感器相比，毫米波传感器的一个重要优势是不受雨、尘、烟、雾或霜等环境条件影响。

以智慧家居领域的应用为例，毫米波传感器可在完全黑暗中或在阳光直射下工作。

这些传感器可直接安装在无外透镜、通风口或传感器表面的塑料外壳后，非常坚固耐用，能满足防护等级 （IP） 69K 标准。Dennis Barrett强调，玻璃墙和隔墙在现代建筑中的应用很多，真空吸尘或拖地机器人需要感知这些表面以防止碰撞。事实证明，使用摄像机和红外传感器是很难检测这些元素的。但毫米波传感器却可以检测到玻璃墙的存在及其后面的物体。

事实上，这样的特性使毫米波雷达在工业制造领域也有很大的应用空间。基于视觉的安全系统在尘土飞扬的制造环境（如纺织或地毯编织）中，需要经常清洁透镜。毫米波传感器在照明过强（过低）、湿度高、烟雾和灰尘情况下，都可以检测物体，而且处理延迟很低（通常少于 2ms）。

不过，红外传感器等传统产品也并非没有优势，比如价格便宜等，使之依然占据大量的市场空间。

对此，赛迪顾问集成电路产业研究中心分析师吕芃浩认为，毫米波雷达与红外传感、摄像头等并不是一种相互替代的关系，是相互补充、相互配合的，发挥各自的优势共同为智慧生活服务。红外传感器受温度影响，超声波雷达的作用距离近、测量精度低，无法探测细小目标。在很多应用场景中，毫米波雷达可以弥补这些技术的不足，还能够高精度地确定移动物体的方向、速度、距离，可以检测到细微的物体移动。

未来，随着市场上人们对于传感器精准性要求不断升高，毫米波传感器的需求必将增多，相关产业链将变得更加成熟，价格加亲民。毫米波雷达在非车载领域的发展将取得更加快速的发展。

芯原股份不涨的原因是芯原散户太多，不会涨。最近a股只要作为新股上市就一直在涨，无论质量好坏，往年亏损的股票都不能上市，今日芯原新上市的688521股开盘后大幅上涨，最高涨幅超过350%，报告显示，该股已连续几年亏损，亏损幅度逐年递减。
一、芯原股票没有上涨
亏损股为什么能大涨？因为股票都在炒未来和预期，所以这个股票还是有很多概念的。其主营业务为消费电子物联网数据处理等软件服务，涉及未来热门的多个行业。在a股新股暴涨的情况下，今天看到大幅上涨是正常的。毕竟，科创板股票新开时价格是没有上限的。
二、芯原股票的连续亏损
在芯片行业，戴氏三兄弟姐妹、戴伟民， 戴伟进和戴伟立，都是行业内有名的传奇人物。从加州， 伯克利大学毕业后，三兄弟姐妹都成为了芯片行业的成功企业家，创办了满妹电子科技、硅谷视觉等知名芯片公司。现在，满妹电子科技被翱捷科技收购，硅谷视觉被美国铿腾公司收购。戴氏三兄弟姐妹的轨迹与另一家芯片公司芯原股份不谋而合。戴伟民和戴伟进是高管，在翱捷科技收购戴伟立，创立的满妹科技后，用户也成为芯原的客户芯原拥有强大的股东背景阵容：IDG、英特尔、小米基金全部上市。
综上所述，在全球化浪潮下，芯片产业链分工更加清晰，芯片轻设计的概念应运而生，20世纪80-90年代，日本泡沫经济破灭，半导体产业开始走下坡路。与此同时，台湾半导体上涨，以台积电、联电为首的厂商纷纷承接晶圆制造，标志着全球芯片产业链的进一步细化。从此，芯片的设计、封装和制造不再由一家芯片厂完成，而是可以分包给不同的专业厂商。

智能驾驶 汽车 的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列 科技 与 汽车 驾驶的有效结合，这是智能 汽车 技术竞争力的关键，直接影响消费体验。

6月中旬，小米公司官网开始陆续推出关于自动驾驶的各类职位，寂静了一阵子的互联网造车话题再起。

从5月11日360集团创始人、董事长周鸿祎宣布领投哪吒 汽车 D轮融资，热闹非凡的智能驾驶赛道度过一段平静的日子，没有新的入场者讲述“造车故事”。

虽然发展路径和各自优势不同，产品体验和商业逻辑也各有差异，但传统车企、跨界巨头和以互联网 科技 公司领衔的造车新势力前赴后继抬起的中国智能驾驶 汽车 产业链正日渐成熟。

但是，已进场的未必能笑到最后，获得市场话语权要有所创新，智能驾驶安全上路还要付出诸多努力。

不要被造车泡沫吓退

随着蔚来、小鹏、理想“造车三兄弟”相继站稳脚跟，人们对互联网造车的质疑越来越多地转向了鼓励，却未减轻对造车泡沫的担忧。

造车热潮中，游侠、拜腾、赛麟等行业探路者折戟沉沙，留下的荒废园区与半成品厂房虽然刺眼，却让智能 汽车 理念在公众心中得以普及。

“我们大家都应该相信市场的力量，一窝蜂冲进来没关系，最后老百姓会用事实来投票，投出最终的胜出者。”在周鸿祎看来，泡沫显然是存在的，但没有泡沫就没有企业创新的动力和资本，更没有人才的涌入。

2000年前后，那场互联网泡沫后的 科技 产业涅槃为周鸿祎这套理论提供了支撑。

和现今上市就意味着造富神话不同，当新浪、搜狐、网易等中国互联网企业相继登陆纳斯达克时，美国互联网泡沫的破裂让中国的互联网企业遭遇严重的生存危机。

挤碎泡沫后，全球互联网产业迎来了一次深度行业洗牌，苹果、谷歌、亚马逊等互联网 科技 巨头公司崛起，国内也建立了以百度、阿里巴巴、腾讯等为代表的互联网生态，全行业进入蓬勃向上的创新周期。

除了新的购车消费群体对互联网营销与服务模式并不排斥，互联网造车新势力不断崛起的根本原因，是智能驾驶 汽车 需要强大的数字化技术支撑。

汽车 行业资深媒体人陈小兵说：“智能驾驶 汽车 的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列 科技 与 汽车 驾驶的有效结合，这是智能 汽车 技术竞争力的关键，直接影响消费体验。”

在周鸿祎看来，如果没有互联网的帮助，造车行业只是按照传统造车的思路，把发动机换成了电动机，把油箱换成了电池，只是在传统基础上改良，不可能成为一个颠覆式的创新。

周鸿祎认为，IT产业在过去十几年的所有准备都可能在智能驾驶 汽车 产业链中爆发。

虽然造车赛道已经略显拥挤，周鸿祎认为参与造车的公司还是太少，智能驾驶 汽车 领域需要足够的竞争与创新，才能让普通用户也享受到高端车才有的驾驶体验。

全世界到底能够容得下多少家车厂还需要市场检验，但可以肯定的是，一旦入局，就意味着浴血激战。

企业跨界造车殊途同归

如果把互联网造车简单分类，有百度、小米这样的独立造车派，也有华为、腾讯、阿里等以向传统车企技术输出为主要特征的联手派。

周鸿祎的选择可以归纳为后者，他选择了一直活在互联网造车光环下被网民忽视的哪吒 汽车 ，周鸿祎将其称为“基因互补”。

无论是亲自躬身下场还是组队合作，技术创新上的进步依然是网上最热的“梗”。

6月17日，百度Apollo携手ARCFOX极狐发布新一代量产共享无人车Apollo Moon，双方预计，未来3年将落地1000台共享无人车。

值得注意的是，作为一款可规模化运营的无人车，Apollo Moon成本为48万元，仅为行业L4级自动驾驶车型平均成本的三分之一，为共享无人车真正走向大规模商业提供了更大的可能。

事实上，赋能互联网理念，拓展智能生态，增加用户数量及黏度，是企业跨界造车的核心商业模式。无论选择哪条路径，几乎所有造车者都要背负巨额的成本压力，更要顺应新的创新方向。

预计到2025年，中国的智能 汽车 渗透率达82%，数量将达到2800万辆；到2030年，渗透率将达到95%，约为3800万辆。

海量的数字意味着人与人、人与路、人与车、人与平台将建立起全方位的联系。当一切皆可编程，万物皆可互联，数据驱动业务成为 汽车 行业创新的主要特征，坊间“传统车企正在沦为华为等企业的计算机外设”的议论也就有了道理。

当造车新势力借力传统车企的供应链与造车技术及 科技 手段不断丰富 汽车 功能，迥异于传统 汽车 的驾驶体验便成为他们吸引消费者的利器。

不仅如此，360打出的“ 科技 平权”大旗，提出“为人民造车”，为没有买第一辆车的消费者造车的构想也有望因技术的更多应用而成为现实。

周鸿祎认为，过去只有上百万的豪车才会有这么多的IT能力，互联网造车可以让普通老百姓一样能够享受这些智能座舱和智能驾驶能力。

个人生物特征信息安全至关重要

当 汽车 由人 *** 控的交通工具升级为同电脑、手机一样的智能工具，一旦受到网络袭击，后果不堪设想。

周鸿祎认为，只要和外部有联系，漏洞永远会有，所以智能 汽车 网络安全模拟攻击测试和 汽车 碰撞测试一样重要。

除了加强车辆安全防护技术，立法加强个人信息和重要数据保护，规范 汽车 数据处理的呼声也很高， 汽车 行业及用户信息安全需要一个全方位安全屏障。

国家互联网信息办公室会同有关部门起草的《 汽车 数据安全管理若干规定（征求意见稿）》，首次明确 汽车 相关的重要数据范围、首次提出数据处理报告义务等。

清华大学车辆与运载学院首任院长杨殿阁在接受媒体采访时介绍，该管理文件对智能 汽车 的研发、设计、制造、使用、管理各环节所涉及到的数据收集、传输、存储、管理、使用、转让等方面都进行了规定。

杨殿阁表示，此前，我国有关智能 汽车 数据的管理基本属于空白。企业可以在该管理规定指导下开展智能 汽车 相关技术的研发，对我国智能 汽车 产业的 健康 发展非常有帮助。

从用户的角度看，因智能手机与用户深度捆绑而引发的消费者安全感缺失已被带入智能出行领域，用户信息搜集与泄露间的矛盾无法回避。

该管理规定的第十条提出，仅当为了方便用户使用、增加车辆电子和信息系统安全性等目的，方可收集驾驶人指纹、声纹、人脸、心律等生物特征数据，同时应当提供生物特征的替代方式。

杨殿阁指出，这是在提醒车企，智能 汽车 功能的研发尽量少使用用户个人生物状态信息，这类信息非常敏感且重要。

智能 汽车 很多功能的实现离不开个人生物特征信息，只有收集了这些信息才能更好地实现智能驾驶功能。

杨殿阁强调，用户完全有权力拒绝使用这些功能、不提供这些信息。也就是说，用户可以不提供这类信息，但车企必须提供相应的服务。

谈起该管理规定，陈小兵认为它切实关照到了消费者所需。比如，车企在相关功能的设置和数据采集中，要让用户实时了解个人数据正在被采集，并且可以随时用最简单方便的方式关掉。

和智能手机不同，智能 汽车 在行驶中会实时采集道路环境数据。因此，在个人信息安全外，智能驾驶 汽车 有可能引发的 社会 安全问题不容忽视，就此，该管理规定在相关章节提出了数据本地化的要求。

区块链技术有广泛的应用领域，以下是一些主要的行业应用：1 加密货币：比特币、以太币等数字货币的发行与交易。2 金融：用于交易结算、证券交易、银行贷款、交易融资等业务。3 物流和供应链管理: 用于优化物流过程和减少物流成本。4 物联网：与物联网相关的数据、应用和通信，保证数据的安全和一致性。5 版权管理: 用于版权信息的打包、存储、管理和交易。6 选举: 用于公开、透明、安全的虚拟选举。7 公共服务：政府的文件和数据集的管理，例如出生证明、死亡证明等。8 医疗：用于管理医疗档案和提供更好的医疗服务。9 慈善事业：用于捐赠和筹款。10 游戏：游戏虚拟货币的发行管理。

---