互联网医院迎来拐点信息化需求进一步提升-2020(1).pdf
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1、泓域咨询MACRO/ 集装箱房项目投资建议与可行性分析研究集装箱房项目投资建议与可行性分析研究规划设计 / 投资分析 摘要该集装箱房项目计划总投资8489.08万元,其中:固定资产投资6374.83万元,占项目总投资的75.09%;流动资金2114.25万元,占项目总投资的24.91%。达产年营业收入21116.00万元,总成本费用16868.56万元,税金及附加175.37万元,利润总额4247.44万元,利税总额5008.66万元,税后净利润3185.58万元,达产年纳税总额1823.08万元;达产年投资利润率50.03%,投资利税率59.00%,投资回报率37.53%,全部投资回收期4.
2、16年,提供就业职位367个。坚持“实事求是”原则。项目承办单位的管理决策层要以求实、科学的态度,严格按国家建设项目经济评价方法与参数(第三版)的要求,在全面完成调查研究基础上,进行细致的论证和比较,做到技术先进、可靠、经济合理,为投资决策提供可靠的依据,同时,以客观公正立场、科学严谨的态度对项目的经济效益做出科学的评价。项目基本情况、背景、必要性分析、产业研究、项目建设内容分析、项目选址分析、土建工程研究、工艺原则、项目环境保护分析、项目安全规范管理、风险应对说明、项目节能可行性分析、项目实施计划、项目投资计划方案、项目经营效益分析、项目评价结论等。集装箱房项目投资建议与可行性分析研究目录第
3、一章 项目基本情况第二章 背景、必要性分析第三章 产业研究第四章 项目建设内容分析第五章 项目选址分析第六章 土建工程研究第七章 工艺原则第八章 项目环境保护分析第九章 项目安全规范管理第十章 风险应对说明第十一章 项目节能可行性分析第十二章 项目实施计划第十三章 项目投资计划方案第十四章 项目经营效益分析第十五章 项目招投标方案第十六章 项目评价结论第一章 项目基本情况一、项目承办单位基本情况(一)公司名称xxx公司(二)公司简介公司在发展中始终坚持以创新为源动力,不断投入巨资引入先进研发设备,更新思想观念,依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势,不断加大新产品的研发力度,以实现公司
4、的永续经营和品牌发展。公司坚持以科技创新为动力,建立了基础设施较为先进的技术中心,建成了较为完善的科技创新体系。通过自主研发、技术合作和引进消化吸收等多种途径,不断推动产品技术升级。公司主导产品质量和生产工艺居国内领先水平,具有显著的竞争优势。顺应经济新常态,需要公司积极转变发展方式,实现内涵式增长。为此,公司要求各级单位通过创新驱动、结构优化、产业升级、提升产品和服务质量、提高效率和效益等路径,努力实现“做实、做强、做大、做好、做长”的发展理念。公司根据自身发展的需要,拟在项目建设地建设项目,同时,为公司后期产品的研制开发预留发展余地,项目建成投产后,不仅大幅度提升项目承办单位项目产品产业化
5、水平,为新产品研发打下良好基础,有力促进公司经济效益和社会效益的提高,将带动区域内相关行业发展,形成配套的产业集群,为当地经济发展做出应有的贡献。公司基于业务优化提升客户体验与满意度,通过关键业务优化改善产业相关流程;并结合大数据等技术实现智能化管理,推动业务体系提升。公司建立完整的质量控制体系,贯穿于公司采购、研发、生产、仓储、销售等各环节,并制定了产品开发控制程序、产品审核程序、产品检测控制程序、等质量控制制度。公司一直注重科研投入,具有较强的自主研发能力,经过多年的产品研发、技术积累和创新,逐步建立了一套高效的研发体系,掌握了一系列相关产品的核心技术。公司核心技术均为自主研发取得,支撑公
6、司取得了多项专利和著作权。公司秉承“科技创新、诚信为本”的企业核心价值观,培养出一支成熟的售后服务、技术支持等方面的专业人才队伍,建立了完善的售后服务体系。快速的售后服务,有效地提高了客户的满意度,提升了客户对公司的认知度和信任度。(三)公司经济效益分析上一年度,xxx实业发展公司实现营业收入18970.93万元,同比增长12.87%(2163.87万元)。其中,主营业业务集装箱房生产及销售收入为16375.32万元,占营业总收入的86.32%。上年度主要经济指标序号项目第一季度第二季度第三季度第四季度合计1营业收入3983.905311.864932.444742.7318970.932主营
7、业务收入3438.824585.094257.584093.8316375.322.1集装箱房(A)1134.811513.081405.001350.965403.862.2集装箱房(B)790.931054.57979.24941.583766.322.3集装箱房(C)584.60779.47723.79695.952783.802.4集装箱房(D)412.66550.21510.91491.261965.042.5集装箱房(E)275.11366.81340.61327.511310.032.6集装箱房(F)171.94229.25212.88204.69818.772.7集装箱房(.)
8、68.7891.7085.1581.88327.513其他业务收入545.08726.77674.86648.902595.61根据初步统计测算,公司实现利润总额3621.27万元,较去年同期相比增长452.51万元,增长率14.28%;实现净利润2715.95万元,较去年同期相比增长368.37万元,增长率15.69%。上年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元18970.93完成主营业务收入万元16375.32主营业务收入占比86.32%营业收入增长率(同比)12.87%营业收入增长量(同比)万元2163.87利润总额万元3621.27利润总额增长率14.28%利润总额增长量万元452
9、.51净利润万元2715.95净利润增长率15.69%净利润增长量万元368.37投资利润率55.04%投资回报率41.28%财务内部收益率27.49%企业总资产万元17783.22流动资产总额占比万元28.46%流动资产总额万元5060.76资产负债率49.19%二、项目建设符合性(一)产业发展政策符合性由xxx公司承办的“集装箱房项目”主要从事集装箱房项目投资经营,其不属于国家发展改革委产业结构调整指导目录(2011年本)(2013年修正)有关条款限制类及淘汰类项目。(二)项目选址与用地规划相容性集装箱房项目选址于xx产业示范园区,项目所占用地为规划工业用地,符合用地规划要求,此外,项目建
10、设前后,未改变项目建设区域环境功能区划;在落实该项目提出的各项污染防治措施后,可确保污染物达标排放,满足xx产业示范园区环境保护规划要求。因此,建设项目符合项目建设区域用地规划、产业规划、环境保护规划等规划要求。(三)“三线一单”符合性1、生态保护红线:集装箱房项目用地性质为建设用地,不在主导生态功能区范围内,且不在当地饮用水水源区、风景区、自然保护区等生态保护区内,符合生态保护红线要求。2、环境质量底线:该项目建设区域环境质量不低于项目所在地环境功能区划要求,有一定的环境容量,符合环境质量底线要求。3、资源利用上线:项目营运过程消耗一定的电能、水,资源消耗量相对于区域资源利用总量较少,符合资
11、源利用上线要求。4、环境准入负面清单:该项目所在地无环境准入负面清单,项目采取环境保护措施后,废气、废水、噪声均可达标排放,固体废物能够得到合理处置,不会产生二次污染。三、项目概况(一)项目名称集装箱房项目(二)项目选址xx产业示范园区(三)项目用地规模项目总用地面积26266.46平方米(折合约39.38亩)。(四)项目用地控制指标该工程规划建筑系数73.21%,建筑容积率1.28,建设区域绿化覆盖率6.08%,固定资产投资强度161.88万元/亩。(五)土建工程指标项目净用地面积26266.46平方米,建筑物基底占地面积19229.68平方米,总建筑面积33621.07平方米,其中:规划建
12、设主体工程20551.87平方米,项目规划绿化面积2043.70平方米。(六)设备选型方案项目计划购置设备共计101台(套),设备购置费1984.71万元。(七)节能分析1、项目年用电量1369715.24千瓦时,折合168.34吨标准煤。2、项目年总用水量11222.41立方米,折合0.96吨标准煤。3、unications Predictions 2020 企业级边缘人工智能: 机遇诞生的沃土 如果智能手机和其他设备使用的边缘人工智 能处理器如此强大,为何不将他们用于企业 级应用程序呢?事实上,这早已出现在一 些用例之中,如某些自动飞行无人机。配 备智能手机系统级芯片应用程序处理器的 无人
13、机,能够实时完全在设备内部执行导 航避障功能,而无需连接至任何网络。23 然而,针对智能手机或平板电脑进行优化的芯 片并非许多企业级或工业级应用程序的最佳选 择。这种情况与芯片制造商在上世纪80年代面 临的中央处理器状况类似。当时的中央处理器 具有强大的计算能力和高度的灵活性,性能出 色,是个人电脑这一多用途工具的绝佳选择。 但是,将同样的中央处理器用于诸如自动调温 器等设备中,只为增加一点点智能,却根本毫 无意义。那时,中央处理器体积太大,无法装 入自动调温器狭小的空间中,同时功耗远远高 于现在的水平,成本更是达到每个约200美元, 对于总成本仅需20美元以下的设备而言太过 高昂。为解决这此
14、不足,一个完整的产业应运 而生,生产出具备电脑中央处理器部分功能, 但体积更小、成本更低、功耗更少的芯片。 且慢。如前所述,智能手机系统级芯片的边 缘人工智能部分仅占总芯片区域约5%,在总 成本中仅占据3.50美元,同时功耗较整个系 统级芯片低约95%。那能否仅制造具备内存 等少量其他必要功能的边缘人工智能部分, 从而使成本更低、耗电更少且体积更小呢? 一些企业已经这样做了,还有更多企业会参与 进来。例如,英特尔和谷歌目前正在向开发者 销售内部开发的独立边缘人工智能芯片。英伟 达是领先的图形处理器制造商,生产通常用于 数据中心人工智能加速的图形处理器体积 大,耗电达数百瓦,成本亦高达数千美元。
15、如 今,该公司销售的是定制化人工智能专用芯片 (非图形处理器),适用于体积更小、成本更 低、功耗更少的边缘设备。24高通领先的 智能手机及其他消费级设备外购市场内置边缘 人工智能处理核心的系统级芯片制造商业 已发布两款独立的边缘人工智能芯片,性能较 其制造的系统级芯片更为强大,但成本更低、 体积更小、耗电更少。25华为亦是如此。26 总体上,共有50家不同公司据称正在研发各种类 型的人工智能加速器。27除从事专用集成电路芯片 的企业外,现场可编程门阵列制造商亦提供边缘 人工智能芯片版本,用于数据中心以外的领域。28 2019年市场上的独立边缘人工智能芯片均 面向开发者,他们基本是一次购买一片,
16、每 片价格约为80美元。购买数量达到数千或数 百万片时,设备制造商的采购成本会远低于 此有些低至1美元(甚至更低),有些为 数十美元。现在,以智能手机边缘人工智能芯 片为例,我们假设平均成本约为3.50美元。 上世纪80年代,中央处 理器具有强大的计算能 力和高度的灵活性,性 能出色,是个人电脑这一 多用途工具的绝佳选择。 2020科技、传媒和电信行业预测 11 Bringing AI to the device: Edge AI chips come into their own 除价格相对较贵外,独立的边缘人工智能处 理器具有体积小的优势。部分处理器甚至小 到可以装入U盘之中,最大的亦可安
17、装于信 用卡大小的主板上。这些处理器功耗相对较 低,仅为1-10瓦。相比之下,一个性能十分强 大、拥有16个图形处理器和两个中央处理器 的数据中心组件成本高达40万美元,重达350 磅(约160公斤),功耗达到10,000瓦。29 随着这些芯片的应用,边缘人工智能可为企业 开创更多新的机遇,尤其在物联网应用程序 领域。利用边缘人工智能芯片,企业可极大 增强自身能力,能够深入分析(而不仅仅是 收集)来自联网设备的数据,并将分析结果 转换为行动,同时避免将大量数据发送至云 端产生的高昂成本、复杂问题和安全挑战。 人工智能芯片能够助力解决的问题包括: 数据安全和隐私。数据的收集、储存和向云端转 移会
18、不可避免地使企业面临网络安全和隐私方面 的威胁,即使在企业十分重视数据保护的情况下 亦是如此。随着时间的推移,这种极为重要的风 险愈发需要企业高度重视予以解决。各国政府正 不断推出个人身份信息的相关法规,消费者对企 业收集的信息亦愈加警惕有80%的消费者表 示并不认为企业正在尽力采取措施保护消费者的 隐私。30部分设备(如智能音箱)正逐步应用于 病人隐私监管更为严格的医院等环境之中。31 通过在内部实现大量数据的处理, 边缘人工智能芯 片可有效减少个人或企业数据被拦截或滥用的风 险。 例如, 具备机器学习处理功能的安全摄像头可进 行视频分析, 确定具有相关意义的视频片段, 并仅将 这些片段发送
19、至云端, 从而降低隐私风险。 机器学习 芯片亦能够识别更为广泛的语音指令, 从而减少需 要在云端进行分析的音频量。 准确度更高的语音识 别还能带来额外的助益, 使智能音箱能够更准确地检 测到 “唤醒词” , 从而避免听取不相关的对话内容。 低联网要求。要将数据发送至云端处理,设备 必须联网。而在某些情况下,设备联网并不现 实。以无人机为例。基于无人机的运行环境, 设备可能会难以保持联网状态,同时联网及将 数据上传至云端还会降低电池寿命。在澳大利 亚新南威尔士,人们利用内置人工智能的无 人机在沙滩上巡逻,以确保游泳者的安全。 这些无人机能够识别被卷入激流的游泳者, 或在他们受到鲨鱼及鳄鱼攻击前向
20、其发出危 险警告这均在未联网的情况下完成。32 (超)大数据。物联网设备能够产生大量的数 据。例如,空客A-350喷气式飞机配备了超过 6,000个感应器,每飞行一天便能产生2.5太字节 的数据。33全球范围内的摄像头每天产生的数据高 达2,500拍字节。34若将这些数据全部发送至云端 进行存储和分析,不仅成本高昂,操作也极为复 杂。将机器学习处理器装在端点(感应器抑或摄 像头)便能解决这一问题。例如,摄像头可配备 视觉处理器这是一种低功率系统级芯片处理 器,专用于对数字图像进行分析或预处理。内置 边缘人工智能芯片的设备能够实时分析数据,并 仅向云端传输具有相关性的数据作进一步分析, 同时忽略
21、其他数据,从而降低存储和带宽成本。 人工智能与设备加速融合:边缘人工智能芯片大放异彩 12 Technology, Media, and Telecommunications Predictions 2020 功率限制。低功率机器学习芯片甚至能使电池容 量小的设备在不过度消耗功率的情况下执行人工 智能计算。例如,ARM芯片正逐渐应用于呼吸器 中以进行数据分析,如吸气肺容量和药物进入肺 部的流动等。呼吸器自身便能完成这种人工智能 分析,并将结果发送至智能手机应用,帮助医疗 保健专业人员为哮喘病患者制定定制化的护理方 案。35除当前可用的低功率边缘人工智能神经网 络处理器外,科技 公司亦在开发“微
22、型化机器学 习”设备上的深度学习,大小形同微控制器 单元(类似于前述的系统级芯片,但体积更小, 结构较为简单,功耗更低,仅消耗数毫瓦甚至微 瓦电量)。例如,谷歌正在为TensorFlow Lite开 发另一版本,以使微控制器能够进行数据分析, 将需要发送至芯片外的数据压缩至数个字节。36 训练与推理的区别,以及对以数据中心为基础的人工智能的意义 边缘人工智能芯片所实现的人工智能更准确的名称是深度机器学习。它由两个部分构成。第一部分 是训练。训练需要重复不断地分析大量历史数据,从这些数据中检测不同的模式,并针对这种类型 的模式检测生成算法。第二部分是推理。在推理中,经过训练过程产生的算法(常通过
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