车位金融属性：收入逐年增加 互联网投资 用户流量及订单流水：百城百万级高频粘 性用户 高净值用户增值：覆盖城市 80% 以上高净 值车主用户 CONTENTS 06 财务分析  盈利预测  估值预期 盈利预测 • 公司给出近期 3 年收入和利润预测情况如下： • 根据 2019 年的业务规划，公司整体发展持 续 攀升，预计达成 60 个县级市，车位数超过 10 万个； 2020 年预计达成 150 个县级市，车位数超过 50 万个。 年份 年营业收入（万元） 年净利润（万元） 2019 16000 3200 2020 35000 7000 2021 60000 12000 估值预期 • 假定中卡 2021 年实现 IPO 挂牌上市，预测 2021 年营业收入 6 亿元，净利润 1.2 亿，以当前的海康卫视、 ETCP 、 阳光海天等平均 PE 为乐观值，物联网智慧交通的上市公司平均 10% ） 中性（ 100% ） 保守 （下浮 10% ） 100 132 120 108 中性 60 79.2 72 64.8 保守 30 39.6 36 32.4 预期估值测算 • 近期 3 年收入和利润预测： 2019-2021 年公司营业收入分别为 1.6 亿、 3.5 亿、 6 亿，公司净利润分别为 0.32 亿、 0.7 亿、 1.2 亿。 CONTENTS

间..................21 （二）深化专业审判，以过硬司法能力应对产业技术挑战...................... 22 （三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期..................23 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力.......................... 23 1 一、司法观察背景 党的二十大报告与“十四五”规划纲要明确指出，要“推动制 法保护，依法规制不正当竞争行为，维护公平竞争市场环境。 （2）强化涉数据案件的审判指引作用，健全数据侵权责任 与纠纷解决体系。为妥善应对数据领域的新型纠纷，并为市场发 展提供更为清晰、稳定的规则预期，建议从个案审理的针对性与 司法指引的系统化两个维度，稳步推进相关工作。在个案审理层 面，应针对数据侵权案件的技术性特点，继续探索并健全“技术 调查官+专家辅助人+司法鉴定”的多元化技术事实查明体系。 行地、侵权行为地以及数据存储地、处理地等因素，合理认定案 件与我国内地法域的“适当联系”。同时，充分尊重当事人依法 作出的管辖选择协议，审慎运用平行管辖、不方便法院等原则， 妥善化解管辖权冲突，为市场主体提供稳定、可预期的司法环境。 在微观层面，通过司法实践积极发挥规则明确与价值引领作用， 审慎处理“重要数据”的识别与保护边界问题。对于业内通行的 技术性指引文件，在国家层面出台明确的法律或行政规定前，司 法

值得一提的是，项目组关注到，企业投入 AI 招聘实践的心态也发生明显转变，过去好奇尝新不再，转而更趋理 性务实，开始关注使用后的实际价值甚至希望能精准量化。数据显示，受访企业中对于 AI 赋能带来的转变 认为“基本达到预期”占多数，而鲜有选择在此程度之上的。可见，距离真正“打动”HR 的 AI 招聘，仍有深度发 掘的空间。 案例简介：该企业是丹麦最大的工业企业，也是世界范围内工业制造领域的佼佼者，在全球 100 多个国家设有 AI + 招聘 = 精准触达、及时回应、俘获“芳心” 企业招聘管理中 AI 赋能效果 尚未评估 24.6% 尚未评估不理想，没有达到预期 5.3% 非常满意，超出预期 5.3% 完全符合预期 7.0% 还行，基本达到预期 57.9% 21 CHAPTER 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 微信招聘平台，精准触达候选人：面对大量的蓝领招聘需求，传统的招聘网站普遍存在周期长、不符合目标人 有效性的重要趋势。 本次调研数据显示，从过去观望或无感，到如今“走起来”乃至于“跑起来”，启用 AI 赋能薪酬管理的队伍 日益壮大，占据本次受访企业超 8 成。整体效果上看，基本达到预期、完全符合预期、超出预期为代表的正向 反馈超过 9 成。 28 CHAPTER 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 案例简介：该企业是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，提供包括运营商网络、企业解决方案、终

通道健康发展等方面 的建议，旨在通过完善市场机制、强化送受端协同，推动西北成为全国新能源的“调节池” 与“供应池”。 研究发现，首先，西北地区已建成多条特高压外送通道，但实际输送能力未达预期， 部分受端电网接纳能力不足，导致通道利用率偏低；其次，西北地区送端省份新能源发电 波动性与省内调节能力不足并存，跨省交易面临价格机制不完善、输电成本分摊争议等问 题；再次，中东部地区对绿电需 火互济”等创新交易品种，充分发挥青海水电、陕西火电等容量优势，支援西北五省（区） 电力保供。跨区互济方面，随着西北地区新能源电力外送规模越来越大，出现了包括部 分输电通道利用率不高、新能源在外送电比例未达预期、部分直流通道落地价格高于受 | 4 | 提升区域电力互济能力 促进新能源高比例发展 端省份省内价格的倒挂现象等新的问题。因此本研究的侧重点为西北地区跨区互济和送受 端协调发展。 本研究围 3.1.2 新能源占跨区域输电比例不高 西北地区现阶段存在新能源占比偏低问题。2024 年，西北电网新能源外送电量达 1005 亿千瓦时，占全年外送电量比重约为 25.12%，远未达到 50% 的预期。现阶段仅有 青豫直流为清洁能源为主的通道，其余多数输电通道煤电占比均超过 50%，难以满足受 端省份对于新能源电力的旺盛需求，也难以适应“双碳”目标的发展要求。 国务院印发的《2030 年前

”的三集中特 征。 其二，结构性分化加速。新能源渗透率历史性突破 40%，电动化不可逆。从内部 结构看，PHEV（含 EREV）成为近两年主驱动力，反映主流消费群体在充电设施改善 有限与里程预期偏稳的现实下做出的务实选择；传统燃油车加速边缘化，零售端份额 持续被侵蚀。品牌格局方面，自主品牌市场份额升至约 65%，合资阵营在新能源转型 节奏、产品竞争力与价格体系稳定性方面普遍承压。 其 新能源销量及增长率对比 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 17 — 这场结构性衰退，对不同品牌阵营造成了非对称性影响。对于在新能源领域布局 领先的自主品牌而言，这是战略发展的预期结果；而对于那些新能源转型进程相对滞 后、燃油车业务占比较高的合资品牌而言，则是对其业务根基的削弱。 2. 价格竞争的核心领域 市场的快速萎缩，叠加部分企业庞大的燃油车产能，使得燃油车领域成为 PPM）、整车直行率 （FTT）、市场投诉率等，并与预设目标进行对比，评估改进效果。  A (Act/处理): 如果效果显著，则将新的工艺或标准固化到 PLM 和 MES 系统 中。如果未达预期，则返回“计划”阶段，利用新采集的数据进行新一轮的分 析和规划。这使得质量改进从一个静态的项目管理活动，转变为一个持续迭 代、自我优化的数据驱动流程。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书

以前所未来有的速度创新 传统 IT 模式已成为创新掣肘，这类模式需要投入大量时间与资金为新增应用或服务配置资源， 导致产品上市周期延长、创新预算吃紧及财务风险加剧。例如，当基于本地基础设施的项目未 能达成预期时，企业仍需持续承担为该项目采购的硬件维护成本。 亚马逊云科技通过 Amazon Marketplace 等数字化服务，使企业能够更加便捷地获取并试用前 沿技术。我们还能帮助您通过部署及扩展分析 可扩展性、灵活性以及开展实验和创新所需时间等因素。 要初步了解您在亚马逊云科技上可望改善这些指标的程度，您可以参考由亚马逊云科技委托 市场调研机构 Known 最新发布的研究报告中的以下关键绩效指标 (KPI)： 要准确量化预期获得的敏捷性价值，关键在于分析部署频率、数字化项目周期或交付周期以 及该等指标对业务的实际影响。与此同时，还需考虑创新水平提升、客户满意度改善及竞争 优势增强等定性因素。 价值支柱 5 改善可持续性

和汽车制造 业央企有更多公开分享的 HRSSC 建设运营成熟 经验。 适合 HRSSC 的企业通常有 4 个特点，即员工规模大、业务单元多、倚重人力资本、 集团统一管控。 员工规模大 企业现有和预期的员工服务需求在 5000 人以上，使平均服务每个员工的成本较 低 集团统一管控 各业务单元共同服务于集团战略，并非独立发展，因而具备提供统一服务的条件 业务单元多 企业包含多个业务单元，员 67% 当地基础设施情况 税务等政策法规因素 当地租金成本 当地用工成本 当地符合要求的人才供给 当地现有和预期的员工服务需求量 靠近集团总部 调研结果显示，靠近集团总部被最多的 HR 认为是影响 HRSSC 办 公 地点选址的主要因素，其次的影响因素是当地现有和预期的员工服 务需求量，接下来才是影响到可行性与综合成本的相关因素。 HRSSC 的办公地点靠近集团总部有利于更好地支持管理者，靠

..........................................................................................109 6.2 预期效益与回报.............................................................................................. 外，还需要评估系统在面对网络攻击时的防御能力，确保集成 DeepSeek 后不会引入新的安全漏洞。 第四，评估现有系统的可扩展性和灵活性。医疗健康领域的技 术发展迅速，未来的需求可能会超出当前的预期。因此，现有系统 是否能够支持模块化扩展、是否具备灵活的 API 接口以及是否能够 快速响应新的业务需求，均是评估的重点。以下列出了可扩展性评 估的关键点：  系统是否支持模块化设计，允许新增功能或服务？ 最后，模型的优化是一个迭代过程，需要不断地训练、测试、 调整参数、再训练。通过监控模型在验证集上的表现，可以及时发 现模型存在的问题，并作出相应的调整。这一过程可能需要多次循 环，直至模型性能达到预期目标。 总结来说，模型选择与优化是一个系统性工程，涉及到模型架 构的选择、参数的精细调整、正则化技术的应用、数据增强以及通 过交叉验证等方法进行性能评估。这些步骤的有机结合，确保了 DeepSeek

作为传统医疗信息化的升级，通过对5G、云计算、大数 据及人工智能等新一代信息技术的应用，中国生命科学 与医疗行业正在向智能化方向转型。 发展智慧医疗的动力来自多个宏观因素的影响。首先， 智慧医疗预期能帮助解决中国长期存在的医疗资源分布 不均的问题。根据国家卫健委数据，2023年我国三级 医院数量仅占全国医院的10%，却承担了全国62%的医 院门诊量。三级医院的门诊量承载量在过去十年持续增 长， ，大众 的自我健康管理意识也逐渐崛起。 最后，人口结构的转变也催生了许多新的需求，如老龄 化加速使得慢性病管理、康复护理等新医疗需求增长。 根据联合国标准，中国在2022年进入深度老龄化社会， 并预期在2035年进入超高龄社会。少子化和老龄化衍生 出许多新的医疗需求，亟须新的疾病管理模式和长照护 理模式，传统单一医疗模式已无法有效应对人口架构转 型带来的医疗健康需求变化。 一、智慧医疗行业背景 对于医务人员而言，适应新的设备和软件并掌握相关技 术知识是需要额外的培训和学习时间，与现有的医疗工 作流程或产生冲突，影响工作效率和服务质量。不充分 的培训和学习会让医务人员对智慧医疗持有抵触心里， 无法达到预期效果。 医患人员对智慧医疗的适应性仍有待提升 3.2 21 智慧医疗涉及人工智能、大数据、云计算等先进技术， 研发和维护这些技术需要大量资金，如何在有限价格调 整的同时将数智技术建设成本有效吸收掉是一大挑战。

�%的受访者表示才刚刚开始推进AI与岗位 的融合。 未来的发展趋势将更为显著。从全球范围来看，41%的受访者预计，在未来18个月内，半数岗位 将要求员工具备一定的AI应用能力。在中国，受访者的预期比例略低，但仍具重要意义：37%的 受访者预测，四分之一的岗位将受到AI影响。IDC认为，这一趋势表明，AI正快速接近一个拐点： 届时，它将从小众的增强工具转变为全球大多数岗位职能中的核心组成部分。 在东盟、欧洲、非洲与北美地区，大多数劳动者预计自身岗位将发生一定程度的变革，多数人认 为AI普及“有可能”催生新职责。然而，在中国与中东等地区，更多员工认为自己“极有可能”经 历重大岗位变化。尽管不同地区对变革程度的预期存在差异，但几乎所有人都认为自身岗位无法 完全不受影响，体现了一种共识：AI将成为造就新机遇、新职责与新型工作方式的催化剂。这些既 有共性又有差异的观点，反映出当地经济状况、数字基础设施与人才准备度如何共同塑造AI影响的 中国与中东地区的受访者同样对变革抱有强烈预期，选择“极有可能”受影响的比例略高于其他 地区。在所有地区，认为岗位“不太可能”发生重大变化的员工比例均很低，说明员工对AI将影响 其工作职责的普遍预期。不过，不同地区对变革的确定性与强度预期存在差异：尽管多数人将AI视 为岗位变革的驱动力，但部分地区（尤其是东盟与中东）仍有相当比例的受访者持中立态度，既 不预期也不排除变革的可能性。 总体而言，调