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2018年停车场产业分析

2018年我国停车场建设行业现状、市场需求及发展趋势分析，缺口巨大万亿市场将爆发

停车场是供停放车辆使用的场地。停车场可分为暖式车库、冷室车库、车棚和露天停车场四类。停车场的主要任务是保管停放车辆，收取停车费。停车场是城市交通基础设施的重要组成部分，机动车总是在“停”与“行”两种状态之间转化，“行”状态需要道路条件，“停”状态则要求停车场来保证。

一、停车场产业结构分散

中国产业信息研究网发布《2018-2023年中国停车场行业市场调查与发展战略研究咨询报告》数据显示：截至2017年底，全国机动车保有量达3.10亿辆；机动车驾驶人达3.85亿人，其中汽车驾驶人3.42亿人，汽车保有量达2.17亿辆，其中7个城市汽车保有量超过300万辆。与2016年相比，2017年全国汽车保有量增加2304万辆，增长11.85%。从分布情况看，全国有53个城市的汽车保有量超过百万辆，24个城市超200万辆，7个城市超300万辆，分别是北京、成都、重庆、上海、苏州、深圳、郑州。

目前，国内停车场结构分散，配套类停车场占比超过80%，包括居住类、办公类、商业类，而商业类又包括商场、超市、餐饮娱乐等；公共服务类停车场占比不足15%，包括医院、公园、

学校、博物馆、展馆等多类；路侧类停车场占比不足5%。停车场行业由于进入壁垒较低、竞争对手较多、市场趋于成熟、产品或服务同质化严重，导致现有停车场企业竞争较为激烈

图表：停车场行业各细分市场占总市场的结构比例

二、停车场市场缺口巨大

我国大城市小汽车与停车位的平均比例约为1：0.8，中小城市约为1：0.5，与发达国家1：1.3相比，我国停车位比例严重偏低，全国车位缺口超过5000万个。从全国主要城市来看，截至2014年底，北京市停车位缺口量已经超过250万个；深圳、上海、广州、南京等城市的停车位缺口均超过150万个，停车难已经成为困扰一线城市交通规划发展的普遍问题。2015年我国汽车停车场行业市场规模为10.13万亿元，到2017年达到12.24

万亿元。2015-2017年我国停车场行业市场规模年复合增长率为7.5%。

图表：2012-2018年中国停车场移动端百度搜索指数

三、停车场市场潜力巨大

随着中国近年来城市经济的繁荣，城市化进程的加快，停车难问题日益凸显。汽车保有量攀升，停车位需求增长。据统计数据显示，截至2017年6月，国内停车位需求量达2.7亿个。预计到2018年停车位需求将近3亿个。而我国停车位的建设进展却依然缓慢，汽车保有量的不断提升也给我国停车场的建设提出了更多要求。

如今，停车已成为一个产业，它不仅仅只包括停车设备制造、销售，它还牵涉到规划设计、投资、生产、安装、维保、管理等多个方向。随着各地有关停车政策的出台和停车位需求量及已建

数量的不断增大，对有条件的企业应当把经营范围从停车场业推向停车产业，把投资——生产——管理三方面结合起来。

四、停车场行业分类

停车场建设行业分类

公共停车场

公共停车场是根据城市规划建造以及公共建筑配套专供社会车辆停放的（露天或室内）收费营业性停车场，称公共停车场。而公共停车场又分为路内、路外

两种。

专用停车场专用停车场是指投资者在路外建造的停车场地，专供本单位、本居住小区车辆停放的场所。它的设置原则大多按建筑配置停车泊位和本单位的车种需要进行设置。一般不对外开放，属非经营性的专用停车场，具体分为居住地、工作地、货运车专用停车场三种。

道路停车场设置道路停车场的基本规定：允许停车范围有限，规定停放时间有限。只能在非交通高峰时段，又不影响交通畅通的路段（一般设在未贯通的断头路段）设置，必须随着市政工程建设和动态交通的变化而调整，因此，政府部门的措施是设置慎重，范围只会逐步减少，

不会任意扩大。

五、停车场结构分析

从产品结构看，目前传统停车场建设规模仍占接近90%的市场份额，新型的机械式停车场的建设虽一片火热，但整体市场占比仅10%左右。但随着机械式停车场建设进程的不断加快，未来仍将对传统停车场产生较大威胁，市场占比也将进一步提升。

中国停车场产结构（%）

从新建立体停车场的发展状况看，2010-2017年我国新建立体停车场项目呈逐年上升趋势，截止到2017年年底，2017年新建立体停车场2459个，同比增长11%。按照目前我国停车位发展趋势和各城市立体停车规划来看，未来我国立体停车库有较大的建设空间。

2010-2017年中国机械式停车新增车库项目数量情况

2010-2017年中国机械式停车新增泊位数量变化趋势

七、行业市场需求预测

根据预测，中国汽车保有量到 2020 年预计将会达到 2.8 亿辆，2025 年达到 3.6 亿辆，而汽车保有量的峰值将会是6亿辆。汽车保有量攀升，停车位需求增长。

中国汽车保有量预测

八、发展趋势

停车场建设行业发展趋势

产业规模迎来持

续增长消费升级带来的生活方式转变中，最重要的一项就是出行。我国民用汽车保有量尤其是私人汽车拥有量的不断攀升，产生了大量的停车需求，停车产业将迎来新的发展机遇。停车产业化的发展，正逐步让停车资产恢复其应有的价

值，同时也将会带动整个产业链上中下游企业的发展，停车产业规模将迎来持续增长。

停车设施的“立体

化”机械式车库从空间入手，解决城市空间难扩容的痛点，优势明显。机械式车库在很大程度上节约了土地空间，可以充分利用“边角余料”建设停车场，提高了单位土地面积的使用效率。以日本为例，日本在20世纪60年代初开始开发并使用机械式停车设备，目前日本机械式停车场已超出了单纯用于停车的功能，机械式停车场已经与城市环境融为一体，成为具有较强的实用性、观赏性和经济开发价值的城市建筑。

停车场运营专业

化随着停车价格的逐渐放开和停车产业化，将会有越来越多的停车场由粗放式的经营模式转变为精细化、专业化的运营模式。专业化的停车场运营管理公司近几年快速发展，在2016年停车场管理服务招标项目的中标企业中，专业的停车场管理公司的占比为22.7%，且该占比近年来逐年上涨。2017年11月28日，华平投资集团对外宣布，向阳光海天停车管理集团投资共计15亿元，这也是国内首次、最大的对停车行业的一笔股权投资。

停车产业智慧化“互联网＋停车”打开了停车产业创新发展的

新思路，促进停车产业的智慧化、信息化对于实现停车设施存量的高效共享和提高停车产业的运行效率有着至关重要的作用，对推进智慧交通国家战略具有深远意义。“互联网＋停车场”将成为停车产业发展的主要方向。

停车设施建设审批流程高效化审批流程的明确、简化以及公开透明是加快停车设施建设的重要环节。国内各城市纷纷出台措施简化停车设施建设审批流程。总体来看，国内很多城市都鼓励各职能部门建立统一协调工作机制，将停车设施建设审批纳入各部门绿色通道，以简化审批程序，促进停车设施建设

审批流程高效化。

随着中国近年来城市经济的繁荣，城市化进程的加快，停车难问题日益凸显。而我国停车位的建设进展却依然缓慢，汽车保有量的不断提升也给我国停车场的建设提出了更多要求。

2018-2019大数据行业薪酬增长率报告

2018-2019年大数据行业薪酬增长率调查报告
版权所有：薪酬网-数据部 https://www.sodocs.net/doc/c117884025.html,

序言
薪酬网（https://www.sodocs.net/doc/c117884025.html,)针对各类型企业的薪酬增值情况做了连续多年的跟踪调研，全面调研了中国地区的一线，二线，三线城市，薪酬网人力资源数据中心为企业提供涵盖薪酬调查、行业研究、绩效结构、补贴福利等各方面的专业指导建议，提供切实可行的人力资源管理方案，帮助企业战略地规划人员架构，建立适合其发展的管理机制，自成立以来已赢得数万企业的认可及好评。
对于业内企业所支付的薪酬水平来说，由于薪酬水平市场信息不透明所产生的资源浪费有两种情况：企业薪水相对于市场水平过高，薪酬水平成为企业的负担；企业薪酬水平过低，又失去对外部人才的吸引力和对内部员工的激励作用，进而造成人才短缺和流失。这两种情况都会使企业运行效率的下降，从而失去企业在市场上的竞争优势。
薪酬调查不仅使企业管理者的决策有了客观的数据支持，同时了解行业内其他企业的调薪水平、范围，项目等信息，提高了企业自身的运行效率；了解竞争对手或人才来源群体的整体收入情况；了解工资动态与发展潮流… … 总的来讲，企业依据市场水平建立自身的薪酬战略体系。通过薪酬调查将内部与外部的薪酬水平联系在一起并加以比较。在市场经济不断发展与深化的今天，企业内部的薪酬水平市场化将是大势所趋。而要想理性地确定企业自己的薪酬水平，借助于薪酬调查结果也将是不可缺少的一种方法。
中国薪酬网--数据部

目录
一、调研企业样本分析-----------------------------------------1 1. 公司性质分布 2. 公司营业额分布 3. 公司人数分布 4. 公司发展阶段分布 5. 公司地区分布 6. 各主要城市
二、薪酬增长率分析-------------------------------------------4 1. 2018总体 2. 2019预测 3. 华北地区薪酬增长率 4. 华东地区薪酬增长率 5. 华南地区薪酬增长率 6. 华中地区薪酬增长率 7. 不同企业性质薪酬增长率 8. 不同层级薪酬增长率 9. 各部门薪酬增长率 10. 不同学历薪酬增长率
三、调研概述------------------------------------------------10 1.薪酬调研简介 2.数据有效时间及薪酬口径 3.关于薪酬网

2018年杭州房地产行业分析报告

2018年杭州房地产行业分析报告 2018年11月

目录一、楼市稳中略降，中签率逐步上升 (5) 1、中签率上行，购房者更为理性 (7) 2、主城区楼市优于外围区域 (8) 二、房企推盘加速，二手房或具调整压力 (9) 1、新房价格稳定，严限价下开发商加大预售申请 (9) 2、二手房房价稳中有松，或具一定调整压力 (10) 三、库存缓慢回升，中长期基本面扎实 (12) 1、库存缓慢回升，去化周期维持较低水平 (12) 2、多产业齐头并进，经济发展高速 (12) 3、人口持续净流入，城市基本面扎实 (13) 四、土地市场回归理性，多家房企首次入杭 (14) 1、开发商拿地更趋理性，土地市场有所降温 (14) 2、传统主城区土地供应较少，余杭、萧山仍为供地主力 (15) 3、土地购置集中度回升，多家房企首次入杭 (17) 4、开发商加大开工，加快周转 (18) 五、主要楼盘调研情况 (19) 1、中城汇MIDTOWN (19) 2、金地玖峯汇 (20) 3、金地滨江万科悦虹湾 (21) 4、时代滨江.翡翠之星 (22)

楼市稳中略降，中签率逐步上行：2016年调控以来，2017年、2018年前10月全市商品房成交同比分别下降22.1%和17.8%。但由于限价导致价格倒挂，新房市场仍维持较高景气度，超80%新盘需要摇号。随着调控深入及预期变化，下半年来杭州楼市热度亦有所降温，三季度新盘中签率由上半年的不到25%上升至40%。分区域来看，主城区表现优于外围板块，9月拱墅区、滨江区、西湖区等传统主城区平均中签率仅30.7%、23.1%、4%，远低于临安区（61.2%）、富阳区（46.9%）等外围区域。房企推盘加速，库存缓慢回升：限价未松、资金偏紧叠加市场降温预期影响，下半年以来入市楼盘明显增加，三季度全市月均批准预售面积达129.1万平，处于2015年以来最高水平。供应量增加及去化率下行，全市库存缓慢回升，2018年10月末全市商品房可售面积981.7万平，较6月底上升11.4%，连续6个月攀升。考虑入市项目获取时间大多为地价高企的16、17年，限价背景下盈利空间有限，供给端持续放量带动库存大幅攀升可能性较小。二手房或具调整压力，中长期基本面扎实：短期受新房限价及摇号机制影响，二手房价格稳中略松。2018年9月二手房带看量3.7万次，较2018年3月高点下降58.9%；9月末链家二手房挂牌量升至2.3万套，同比提升273.5%，市场预期正逐步转变。中长期来看，杭州依托高科技产业、金融业、智能制造业等多类产业，2018年前三季度GDP增速7.3%，叠加较快的收入增速及持续的人口净流入，基本面依旧扎实。土地市场回归理性，多家房企首次布局：受限价及楼市热度下降

2018年汽车内饰件行业分析报告

2018年汽车内饰件行业分析报告 2018年11月

目录一、汽车内外饰简介 (6) 1、汽车内饰件 (7) （1）汽车内饰简介 (7) （2）汽车内饰工艺 (8) ①搪塑成型 (8) ②PU（聚氨酯）喷涂 (9) ③模内转印（IMD） (10) ④模内嵌膜（INS） (11) ⑤水辅注塑 (11) ⑥低压注塑 (12) （3）汽车内饰原材料 (13) 2、汽车外饰件 (15) （1）汽车外饰简介 (15) （2）汽车外饰工艺 (16) ①外饰件成型工艺 (16) A.注塑成型 (16) B.吸塑成型 (17) C.吹塑成型 (17) D.挤出成型 (17) ②外饰件表面工艺 (18) A.喷涂 (18) B.电镀 (18) C.热烫印 (19) （3）汽车外饰原材料 (19) 二、汽车内外饰市场空间 (20) 1、汽车内饰件市场空间 (20)

（1）内饰件的单车配套价值约为4000元 (20) （2）国内内饰件市场空间超1000亿 (20) （3）全球内饰件市场空间约4000亿 (21) 2、汽车外饰件市场空间 (22) （1）外饰件的单车配套价值约为2500元 (22) （2）国内外饰件市场空间超700亿 (22) （3）全球外饰件市场空间约2500亿 (23) 三、汽车内外饰行业格局 (23) 1、行业格局散乱，集中度较低 (23) （1）产品差异化 (24) （2）技术要求多样 (24) （3）模具开发费用大 (25) （4）单件价值量低 (25) 2、行业整合进行时，集中度正在提升 (28) 3、全球内外饰巨头梳理 (29) （1）安道拓：全球汽车座椅龙头 (29) （2）麦格纳：全球最大的汽车零部件供应商之一 (30) （3）李尔：全球最大的内饰系统供应商之一 (32) （4）佛吉亚：背靠PSA的全球大型零部件供应商 (33) （5）安通林：全球最大的内外饰件供应商之一 (34) 四、内外饰行业国际对比 (35) 1、中国内外饰行业市场格局 (35) （1）国内内外饰行业呈现一超多强格局 (35) （2）内外饰件行业进入壁垒较低，同类产品竞争激烈 (36) （3）做精单一产品的细分龙头亦有望脱颖而出 (37) 2、内外饰行业国内外对比 (38) （1）规模对比 (38)

2018年大数据的10大趋势

2018年大数据的10大趋势 2018年大数据的10大趋势都有哪些呢？近日的2017年中国大数据技术大会（BDTC）上，《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告出炉，该《预测》指出2018年大数据的最佳拍档概念分别是机器人和人工智能、云计算、智能计算或认知计算、数据科学、移动互联网。此外，也指出了2018年大数据的10大趋势。 1、人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点 2、数据科学带动多学科融合 3、数据学科虽然兴起，但是学科进展缓慢 4、推动数据立法，重视个人数据隐私 5、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 6、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题

7、基于海量知识的智能是主流智能模式 8、大数据的安全持续令人担忧 9、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 10、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术从以上的预测中，可以看出2018年，人工智能作为大数据的应用场景，二者将更加密不可分。大数据学科虽然发展起来，但是进展较缓慢，因此通过培训参与大数据工作的人仍然会比较多，成为现在大数据行业的主力军！另一方面，在大数据发展的同时，其安全问题也将越来越受关注，同时带动信息安全工程师岗位的需求增加！那么未来大数据学习和工作方向是什么呢？ Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师爬虫工程师数据分析师等数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师所以，你有没有Get到一些信息呢？在2018年只要抓住了大数据、信息安全等机遇，掌握了该项技能，2018年至于今后，你定会有一份引以为傲的工作。北大青鸟兰州优越校

2018-2020年房地产行业分析报告

2018-2020年房地产行业分析报告 2017年12月

目录一、小周期延长：供给端调控导致小周期延长，需求侧投资逻辑向供给侧转换 (7) （一）我国房地产小周期规律：我国房地产呈现3年小周期规律，但传统经验判断方式有所失效 (7) （二）本轮房地产小周期的反常：需求周期和供给周期的双双延长综合推动本轮小周期延长 (12) 1、需求周期：需求端的调控因城施策和货币周期淡化推动了需求周期的延长 (12) 2、供给周期：房企销售与拿地的动态平衡的破坏导致了供给周期的延长 (15) （三）供给端调控是本轮房地产小周期延长以及基本面反常的根本原因 (18) 1、从深层次来看，本轮小周期延长来自于政府增加了供给端的政策调控 (18) 2、全国建设供地缩减作为供给端调控将在更大周期尺度上导致周期行为的淡化 (21) （四）供给端调控下房地产的基本面及投资逻辑将由需求侧逻辑转向供给侧逻辑 (22) 二、总量稳定：行业总量稳定，投资、销量、价格等指标平稳，基本面韧性强 (26) （一）按照小周期延长规律及供给侧投资逻辑，基本面将表现为总量稳定、韧性较强 (26) 1、房地产低库存将导致量价、投资等基本面指标表现更为稳定 (27) 2、政策自由度的提升也将赋予政府对基本面具有更强的把控能力 (28) （二）投资预测：预计17-18年商品房投资增速分别为+7.5%和+6.0%，其中住宅拉动、商办拖累 (29) 1、投资结构分化，住宅补库存推动住宅投资较强、而商办去库存致使商办投资拖累 (29) 2、传统投资预测逻辑：从需求端出发、以销售为领先指标，预测路径：销售->拿地 ->开工->施工->投资 (31) 3、销售和拿地、销售和新开工、新开工和施工的传导机制，导致传统投资预测逻辑

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

2018年汽车行业市场调研分析报告

2018年汽车行业市场调研分析报告报告编号：3

目录第一节乘用车：增速下行、行业分化 (4) 一、优惠政策退出、关税下降，行业承压 (4) 二、自主品牌强者恒强，豪华车渗透率提高 (7) 第二节新能源：补贴退去，主流车企优势明显 (13) 一、过渡期内，销售超预期，新车高端化明显 (13) 二、政策护航，行业景气度无忧 (16) 三、后补贴时代，竞争加剧 (18) 第三节商用车：重卡持续高增长，关注新能源客车龙头 (21) 一、重卡：持续高增长，全年销量有望破百万 (21) 二、新能源客车：行业分化，关注龙头 (25) 第四节零部件：关注上汽、吉利、大众产业链 (28) 一、当前零部件估值存在下行风险 (28) 二、关注上汽、吉利、大众产业链 (30) 第五节风险提示 (34)

图表目录图表1：我国乘用车年销量（辆）、增速 (4) 图表2：我国乘用车月销量增速 (4) 图表3：我国汽车进口量（辆） (5) 图表4：我国汽车产品进口金额（亿美元） (6) 图表5：2018年中国品牌乘用车前十家生产企业销售情况（万辆） (7) 图表6：上汽通用五菱中宝骏品牌占比逐年提升 (7) 图表7：自主品牌分车型渗透率情况 (8) 图表8：国内豪华品牌销量（万辆） (9) 图表9：2017年中国复购用户汽车品牌国别选择 (10) 图表10：2017年中国复购用户购车价格区间变化 (10) 图表11：豪华品牌分层销量占比 (11) 图表12：BBA国内销量（万辆） (12) 图表13：2018年豪华品牌新车上市计划 (13) 图表14：新能源汽车月度销量（辆） (14) 图表15：2018年新车产品力提升明显 (14) 图表16：电动车续航和带电量明显提升 (15) 图表17：18年4月结构升级明显 (16) 图表18：热销电动车新能源积分情况 (17) 图表19：限牌城市销售占比持续下降 (18) 图表20：2017及20181Q新能源整车上市公司业绩 (18) 图表21：造车新势力融资及车型情况 (19) 图表22：国内外主力新能源汽车对比 (20) 图表23：2017年全球新能源汽车销量排名 (20) 图表24：2018年1-4月新能源汽车车企销售排名 (21) 图表25：我国重卡月度销量（辆） (21) 图表26：重卡分种类销量（辆） (22) 图表27：2016年超载标准后单车运力下降20%左右 (23) 图表28：国三柴油机主要技术路线比较 (23) 图表29：多地禁行国三车辆 (23) 图表30：2016年重卡按排放标准保有量构成（万辆） (24) 图表31：重卡销量预测（万辆） (25) 图表32：2017年新能源客车补贴方案 (25) 图表33：2018年新能源客车补贴调整方案 (26) 图表34：2017年新能源客车销量结构 (26) 图表35：2018年1-4月新能源客车销量结构 (27) 图表36：中国汽车销量（万辆） (28) 图表37：WIND汽车行业单季度ROE（%） (29) 图表38：上汽乘用车销量（万辆） (30) 图表39：吉利汽车销量（万辆） (30) 图表40：乘用车月零售销量（辆） (31) 图表41：乘用车累计零售销量（辆） (32) 图表42：大众集团主要新车（含换代）投放计划 (33) 图表43：今年上半年一汽大众四家新工厂建成并投产 (34)

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer

2018年汽车行业广州车展分析

2018年汽车行业广州车展分析一、豪华品牌：横纵双维度扩充产品线，核心车型稳健更新 (3) 二、合资品牌：丰田轿车产品线更新，大众强产品周期持续验证 (5) 三、自主品牌：长续航纯电车型集中发布，A级MPV市场竞争或加剧 (6) 四、造车新势力：行业竞争有望加剧，新势力进入交卷高峰期 (8)

新能源车型集中发布，造车新势力陆续交卷。上汽、广汽、长安、长城以及比亚迪等自主品牌在本届车展上集中发布了一系列主力纯电动车型，同以往自主的A00小车相比，本届自主品牌的新能源车型NEDC续航里程均超过300km，其中唐EV600和广汽Aion S甚至超过了500km。我们认为2019年的补贴政策仍旧会以“扶优扶强”为主要目标，高续航里程的产品有望获得更多补贴增厚公司业绩，推荐行业龙头比亚迪，上汽集团。此外造车新势力们也在车展中陆续交卷，合众、小鹏和电咖共带来了4款新作品。随着新能源补贴大限2020年临近以及特斯拉上海工厂敲定，留给造车新势力的时间窗口已经十分有限，2019年有望成为造车新势力的集中交卷期。后续随着新能源补贴退出，合资大厂新能源车型集中涌入，行业竞争将会加剧，新能源汽车行业将加速出清，集中度有望快速提升，届时国内的造车新势力将会面临更大的考验。跨界SUV有望成为下一个造型趋势。本届车展中，长安CS85和柯迪亚克GT均为亮眼的跨界型SUV新品，跨界的造型风格由宝马X6首先尝试，其个性鲜明，优劣势均十分突出。一方面流线的车身造型有效的提升了整车的颜值，非常吸引眼球；另一方面由于B柱之后是一个遛背的造型，导致第二排的头部空间被压缩，乘坐舒适性降低。我们认为跨界车身形式在颜值方面的较高表现有望吸引年轻消费者的注意，在当前SUV的一片红海中，高颜值的车身形式有望助力产品脱颖而出，跨界风格或将成为SUV的下一个造型趋势。自主A级MPV市场竞争或将加剧。当前自主A级MPV市场的参与

2018年房地产行业资管新规影响专题研究报告

2018年房地产行业资管新规影响专题研究报告报告编号：OLX-WEI-020 完成日期：2018.9.04

目录第一节资管新规将结构性影响地产融资 (7) 第二节资管新规纵向观察 (11) 第三节房地产行业信托融资渠道分析 (13) 一、房地产行业对于信托资金的依赖程度 (13) 二、资管新规对通道类信托业务的影响 (16) 三、投向地产的通道类信托资金规模及利润空间 (17) 第四节房地产行业券商融资渠道分析 (20) 一、券商资管计划主要是通道业务 (20) 二、房地产领域是券商资管业务的重要投向之一 (22) 三、新政影响：房企债配置有望加大，周转率有望提升 (23) 四、测算：受影响规模约1.1万亿元 (25) 第五节房地产行业私募基金融资渠道分析 (27) 一、资管新规对私募基金的影响 (29) 1、目前私募基金立法缺失，资管新规并不直接监管 (29) 2、消除多层嵌套抑制通道，私募基金资金端受影响 (29) 3、投资者门槛、产品分级和杠杆比受限，私募基金资金端受影响 (30) 4、非标资产不得期限错配，私募基金资金池运作被禁 (30) 二、私募产品支持债转股为资管新规重点鼓励方向 (30) 三、私募股权基金成为房企融资突破口 (31) 1、私募股权基金融资趋势 (31) 2、类REITs优势分析 (32) 3、类REITs利好存量资产盘活 (33) 第六节房地产行业保险融资渠道分析 (34) 一、保险资管计划分析 (34) 二、不动产投资分析 (35) 三、新政影响：ABS有望发展，利好持有型地产 (37)

四、测算：受影响规模约0.3万亿元 (38) 第七节房地产行业非主流融资渠道分析 (39) 一、AMC (39) 1、不良资管介入房地产有天然的便利性 (39) 2、AMC借不良作为掩护，实质为变相融资 (40) 3、不良资产管理已经受制于监管，资管新规影响不大 (42) 二、民间借贷、担保公司等 (43) 附录 (44) 一、ABS发行规模 (44) 二、租赁住房资产证券化分析 (45) 1、2017年租赁住房资产证券化破冰 (45) 2、类REITs及CMBS发行提速 (46) 3、公募REITs展开探索，进入现金流融资时代 (46)

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

2018年新能源汽车行业分析报告

2018年新能源汽车行业分析报告 2018年9月

目录一、行业管理 (4) 1、行业主管部门和监管体制 (4) 2、行业主要法律法规和政策 (5) 二、新能源汽车行业概况 (7) 1、全球新能源汽车市场概况 (7) 2、我国新能源汽车市场概况 (9) 三、新能源汽车市场竞争格局与市场化程度 (11) 四、行业主要企业及其市场份额 (13) 1、郑州宇通客车股份有限公司 (13) 2、中通客车控股股份有限公司 (14) 3、比亚迪股份有限公司 (14) 4、厦门金龙旅行车有限公司 (14) 5、北汽福田汽车股份有限公司 (15) 6、东风汽车股份有限公司 (15) 五、行业市场供求状况及变动原因 (15) 六、行业利润水平的变动趋势及变动原因 (17) 七、影响行业发展的因素 (18) 1、有利因素 (18) （1）宏观经济运行良好，居民收入保持较快增长 (18) （2）国家相关政策支持 (18) （3）我国发展新能源汽车产业具有资源优势 (20)

2、不利因素 (20) （1）配套设施有待完善 (20) （2）未来新能源汽车补贴将逐步退坡 (21) 八、进入行业的主要壁垒 (21) 1、生产资质壁垒 (21) 2、资金壁垒 (22) 3、技术壁垒 (23) 4、规模壁垒 (23) 九、行业技术水平及技术特点 (24) 十、行业经营模式及特征 (25) 1、行业经营模式 (25) 2、周期性 (27) 3、季节性 (27) 4、地域性 (28) 十一、上下游行业的关联性及对本行业的影响 (28) 1、与上游行业的关联性 (29) （1）与动力电池行业的关联性 (29) （2）与驱动电机行业的关联性 (30) （3）与其他零部件行业的关联性 (31) 2、与下游行业的关联性 (31) （1）与公共交通系统的关联性 (31) （2）与充电设施的关联性 (33)

2018年大数据垂直化应用行业分析报告

2018年大数据垂直化应用行业分析报告 2018年6月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及产业政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）国家工商总局 (5) 2、主要法律法规 (6) 3、相关产业政策 (7) （1）《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 (7) （2）《促进大数据发展行动纲要》 (7) （3）《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (8) （4）《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》 (8) 二、大数据行业概述 (9) 1、大数据行业的定义 (9) 2、大数据行业的市场规模 (11) 3、中国大数据行业的发展现状与未来发展趋势 (12) （1）手机网民数量不断攀升，移动端数据价值凸显 (12) （2）APP数量持续激增，移动开发者群体不断扩大 (14) （3）国内专业SDK服务商较少，未来仍有较大发展空间 (14) （4）大数据在移动互联网营销中的运用逐渐成熟，移动营销行业前景可观 (15) （5）大数据应用逐渐加深，“大数据+”成为发展重点 (16) 三、行业竞争状况 (17) 1、行业竞争的主要特点 (17) （1）市场参与者多，市场竞争激烈 (17) （2）变现手段不断丰富，经营模式不断创新 (18) （3）跨界经营频繁，数据实力成竞争基础 (18)

2、行业主要企业 (19) （1）BAT主要推送产品 (19) ①友盟推送 (19) ②阿里云移动推送（Alibaba Cloud Mobile Push或Agoo） (19) ③信鸽推送 (20) ④百度云推送 (20) （2）手机厂商主要推送产品 (20) ①小米推送 (20) ②华为推送 (20) （3）其他第三方推送产品 (21) ①极光推送 (21) ②云巴推送 (21) （4）移动互联网营销主要企业 (21) ①品友互动信息技术有限公司 (21) ②有米科技股份有限公司 (22) ③北京力美传媒科技股份有限公司 (22) ④广州汇量网络科技股份有限公司 (22) ⑤利欧集团股份有限公司 (22) 3、行业经营模式及盈利模式 (23) 4、进入行业的主要壁垒 (24) （1）技术壁垒 (24) （2）资源壁垒 (24) （3）资金壁垒 (24) （4）品牌壁垒 (25) 四、影响行业发展的因素 (25) 1、有利因素 (25) （1）国家政策大力支持 (25) （2）市场规模迅速提升 (26)

2018年中国汽车产业发展情况分析报告

目录一、产销增速远超GDP，自主品牌继续主导市场结构变化 (4) 1.市场规模稳居世界第一 (4) 2.国际地位进一步提升 (5) 3.自主品牌乘用车市场份额再度提升 (6) 4.自主品牌继续主导乘用车市场结构变化 (7) 二、一系列管理政策出台或正式实施，注重对企业的引导和监管 (10) 1.《节能与新能源汽车技术路线图》 (11) 2.乘用车油耗四阶段和国五、国六排放标准 (11) 3.新能源汽车购车补贴退坡及碳配额和双积分 (13) 4.小排量购置税优惠政策和汽车销售管理办法 (15) 5.汽车准入和退出政策 (16) 三、自主品牌迎来第二个高速增长期，市场份额、性能品质、品牌价值全面提升 (17) 1.多家车企自主品牌销量达百万级，明星车型跻身乘用车各细分市场 (18) 2.强力布局自主研发，平台建设成果显著 (19) 3.从量变到质变，自主品牌开始全面向上 (21) 四、政策明确、目标清晰，智能网联汽车发展大大提速 (24) 1.路线图和实施方案为智能网联汽车发展提供基本遵循 (24) 2.标准体系规划和单项标准研制取得重要成果 (26) 3.跨行业企业间合作和智能网联汽车示范区建设方兴未艾 (27) 4.长安无人驾驶汽车2000公里测试和上汽RX5热销具有里程碑意义 (29) 五、新能源汽车发展向成长期转型，面临补贴退坡及国际巨头发力双重挑战 (30) 1.产销增速比上年减缓，产销规模继续位列世界第一 (31) 2.市场仍有赖多种政策的推动和拉动，政策性市场特征依旧 (32) 3.产业发展面临补贴政策退坡、竞争加剧、地方保护及电池安全等诸多挑战 (34)

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告一、行业所处生命周期 (3) 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） (3) 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） (3) 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） (3) 二、行业上下游的关系 (4) 三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）行业自律性组织 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (6) 四、影响行业发展的因素 (7) 1、有利因素 (7) （1）大数据上升为国家战略，符合战略性新兴产业发展方向 (7) （2）信息技术不断升级推动行业持续发展 (8) （3）基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8) 2、不利因素 (9) （1）数据资源短缺，技术水平不足 (9) （2）前期投资大，回报周期较长 (9) （3）高端技术人才缺乏 (9) 五、行业规模与发展趋势 (10) 六、行业风险 (12) 1、市场竞争风险 (12) 2、数据安全风险 (12) 七、行业竞争格局 (13)

1、大数据行业竞争格局 (13) 2、行业壁垒 (13) （1）人才和技术壁垒 (13) （2）资金壁垒 (14)

一、行业所处生命周期随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年）该阶段，随着大数据库等技术的进步，数据挖掘概念开始普及，越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门，但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限，一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可，业务尚不足以推动技术的快速进步。 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） 2008 年金融危机以后，国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复，获得市场竞争优势，对商业智能（BI）以及商业分析（BA）的需求出现快速提升，主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。同时，一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距，企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年）到了2012 年以后，由于企业信息化及互联网应用的日益完善，对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富，大数据的概念迅速为各类人群所接受。在企业领域，包括营销、风险管控、预测、客户挖

2018年宝马汽车行业分析报告

2018年宝马汽车行业分析报告 2018年11月

目录一、全球运动型豪华车龙头 (4) 1、宝马汽车处于行业全球领先地位 (5) 2、宝马汽车经营状况 (5) 二、匡特家族：低调、富有 (7) 三、过去一百年：定位、站稳、创新、做强 (10) 1、第一辆车诞生背景：从飞机到汽车 (11) 2、第二次世界大战：分崩离析 (13) 3、经营不善：匡特家族收购宝马 (15) 4、扩张发展：收购罗孚，陷入被动 (17) 5、金融危机：营收下滑 (19) 四、均衡布局：进入中国，赢在中国 (22) 1、均衡布局：抵御区域风险的重要发展战略 (22) 2、进军中国：合资成立华晨宝马 (24) （1）成立合资公司，华晨宝马 (24) （2）华晨宝马业绩状况 (25) （3）提升股比，加大投资 (26) 3、赢在中国：中国市场只会越来越重要 (27) 五、下个一百年：向高科技公司转型 (28) 1、电气化 (29) 2、自动化 (32) 3、共享化 (34) 4、互联化 (36) 六、附录 (38) 1、宝马发展历程、车型、销量 (38) 2、国际重点车企财务对比 (51)

百年宝马，运动]型豪华车龙头。宝马自1916年创立，历经百年，目前已成为全球运动型豪华车龙头企业，旗下拥有宝马、MINI、劳斯莱斯三个品牌。2017年公司豪华车销量（不含MINI）超200万辆，仅次于奔驰品牌。2017年营收987亿欧元，全球汽车厂商排名前十，净利润86亿欧元，排名前五。匡特家族目前持股46.77%，为实际控制人。找准定位，站稳脚跟。公司1916年创立之初，主营飞机领域，到1928年转型拓展下线第一辆汽车，二战后资产被分割，发展停滞，直到1947年恢复摩托车生产，之后恢复汽车生产，但资金缺乏，叠加定位失策，面临破产，得益匡特家族介入并控股宝马汽车，带来资金，开发新车型宝马1500，定位于奔驰和大众之间的中型四缸轿车，以运动豪华大力营销，获得成功。创新发展，做大做强。宝马汽车1994年以8亿英镑收购罗孚汽车，获得MINI、路虎、名爵、罗孚品牌，拓展小型车、越野车、跑车等领域，持续亏损的罗孚汽车截至1998年底给宝马带来亏损超过30亿美元。2000年宝马将罗孚汽车拆分，保留MINI 品牌，1998年通过并购获得劳斯莱斯品牌，至此，宝马汽车拥有宝马、MINI、劳斯莱斯三大品牌。均衡布局，进入中国，赢在中国。宝马较为强调全球市场均衡发展的战略，2017年德国产量贡献分别为46%，海外产量贡献超50%，其中，美国、中国分别贡献产量15%、16%。2003年在中国成立合资公司华晨宝马，先后引进宝马5系、3系、X1、2系、1系、X3等车型，

2018年房地产ROE分析报告

2018年房地产ROE分析报告 2018年1月

目录一、开宗明义：房地产企业估值的核心因素——ROE (5) 1、历史地产估值领先于ROE变化大致1到2年 (6) 二、追本溯源：我国房企ROE的变迁之路 (8) 1、2009年以前：资源的红利时代 (8) 2、2009年至2014年：高杠杆叠加高周转之路 (9) 3、2014年至2017年：效率和利润的周期 (10) 4、历史集中度提升下龙头与行业ROE变化 (12) 5、是什么拉开了龙头和行业的ROE水平差距 (13) 三、他山之石：美国房企的集中度和ROE变化经验 (14) 1、美国龙头房企ROE变化：危机前靠利润 (16) 2、美国龙头房企ROE变化：危机后靠周转 (17) 3、美国龙头房企ROE变化：杠杆持续回落 (18) 4、美国龙头房企ROE和估值分析：随ROE波动的估值溢价效应 (19) 四、站在当下：未来房企ROE变化判断 (20) 1、利润率：集中度提升能否改善房企的盈利质量 (20) （1）“房住不炒”背景下房价上行弹性减弱 (20) （2）集中度提升也无法阻止土地成本的持续上移 (22) （3）品牌溢价、建安和成本管控是龙头企业相对可以改善的部分 (25) 2、权益乘数：还能继续加杠杆吗 (26) （1）行业杠杆已经在历史最高水平 (27) （2）再融资监管和融资成本上移影响企业加杠杆诉求 (27) （3）龙头房企相对具备更大的加杠杆空间和融资成本优势 (29) 3、周转率：拿地到销售是否还能更快 (29) 五、展望未来：集中度与ROE的关系 (32) 1、集中度提升无法改变什么 (33) （1）即使龙头房企也无法在周期拐点中独善其身 (33)

2018年汽车车灯行业深度分析报告

２０１８年汽车车灯行业深度分析报告

投资摘要关键结论与投资建议 1）车灯是细分零部件行业里面最优质的赛道。 2）2018年是LED前大灯在中低端车型中全面渗透的元年。 3）前大灯LED化是车灯行业确定性趋势，未来趋势在于激光大灯。 4）推荐零部件细分最优质赛道的自主龙头企业：星宇股份、华域汽车。核心假设或逻辑我们坚持认为车灯行业是汽车零部件中较为优质的细分板块，主要逻辑在于以下三点：第一，起点高-单车价值量高汽车零部件中超过车灯单车价值量的部件只有动力总成（发动机变速箱6000-10000均价）和座椅总成（2000均价），车灯总成（1600左右），车机系统（1500左右），轮胎（1000左右），玻璃（600左右）。以60%卤素、30%氙气、10%LED假设下，单车全套车灯的价值量大约在1600元左右，对应国内现有的前装空间在500亿左右。第二，弹性大-技术升级带来的价值量大幅提升车灯是汽车车身上重要的外观件，车灯的形态和设计对汽车消费者有重大影响，在汽车电子化、个性化的趋势当中，车灯在整车中的成本占比也越来越高。以前大灯为例：“卤素-氙气-LED-激光-”的技术路径下，单只大灯的均价大致从：“200元-400元-1000元-1万元以上-”，价值量持续快速提升。第三，持续长-空间广，产品持续升级车灯目前经历了从卤素-氙气-LED的产品升级，未来更智能的矩阵式ADB大灯、激光大灯是发展方向，升级过程中，单车价值量持续提升（大灯LED化过程，全套车灯从1600元到3000元）。汽车车灯在前照大灯、后尾灯、氛围灯等各领域，均存在较大的技术升级空间，光、电等前沿领域在汽车车灯上的应用相对具备较大的空间。总结而言，能和车灯的单车价值量相匹敌的其余零部件细分行业中比较的话，1）车灯比动力总成更通用（不会在新能源趋势下萎缩）；2）车灯比座椅、轮胎总成有更强更确定性的升级趋势（座椅和轮胎相对产品形态和价值量稳定）。我们认为，车灯是细分零部件行业里面最优质的赛道。股价变化的催化因素第一，激光大灯/OLED的量产进度。第二，主流光源企业的成本下降速度。核心假设或逻辑的主要风险第一，LED车灯降价风险。第二，激光大灯的稳定性问题。