智慧停车 c 产业研究 院） 此外，即使是停车位充足的地区，由于寻找停车位、不合理出入口设置等问题也 常导致停车场周边道路拥堵。根据 ETCP 智慧停车产业研究院调研，30%的道路拥堵问 题是由停车造成，日常 48%的车辆须在车场排队，尤其是城市商区、公共场馆、医院 等周边，由于缺乏车位信息查询入口，车主长时间寻找停车位或反向寻找停放的车辆、 出口人工缴费等在浪费车主时间和燃料的同时，对城市静态交通的运营和管理也增 理水平和停车效率，已经成为缓解城市车位的供需矛盾，解决居民停车难、找车难问 题的关键途径。 根据清华同衡规划院静态交通规划设计研究所的统计 【1】：运用智慧停车技术，可 以使交通拥堵减少 30%，无效交通流减少 15%，寻找车位时间缩短 6 分钟~14 分钟。 如表 2 所示，发展智慧停车可以为车主、停车场业主和运营方、政府、以及相关企业 各方带来新的价值点，实现多方共赢，是各大城市缓解停车难问题的努力方向。 表 供必要的安全保障。车位导航 应用改变车主在传统停车场耗时耗力寻找车位的状况，优化车主停车流程，同时，也 有助于提高停车场车位使用率，实现停车资源的调度优化。 反向寻车：在大型的公共停车场内，由于停车场的空间比较大，车主往返所需要 的时间比较长，环境及指示标志、诱导牌分布不合理等原因不易辨别方向，容易在停 车场内迷失方向，寻找不到自己的车辆。智慧停车服务可以结合车主提供的车位信息 和车

共享信息”的智慧城市体系构架 智慧城市顶层设计方法论 智慧城市 问题导向 数据为中心 发现问题 解决问题 以人为核心 全面感知 众包——发现看得见的问题 数据开放——发现看不见的问题 与利益相关方一起寻找解决办法 城市数据集成与动态分析平台 城市数据运营 7 原则 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题 城市的问题归根结底是城市里生活的人的问题。所以要更好地发现 问题，首先是要以人为核心出发。 (Open Data)— 更好地发现看不见的问题 同衡案例：北京文化遗产 APP 智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  与利益相关方一起寻找解决办法 城市问题往往涉及复杂的利益相关方，而各方的诉求各 不相同。一个可行的寻找解决方案的途径是将所有的利 益相关方联系起来，对涉及的问题进行充分地讨论，对 各自的利益诉求进行表述，在考虑了各方需求后得出解 决方案。 国际案例：旧金山 一经推出便受到了各方、特别是通过其解决了社区问 题的公众的好评。越来越多的社区问题呗放在 ImproveSF 上寻求 解决方案。 智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  与利益相关方一起寻找解决办法 同衡案例：乌镇公众参与与协商平台 关注“乌镇发布”公众号，在菜单里找到“乌镇规划公众参与”功 能，可以看到我院编制的整个乌镇概念性总体规划内容，包 括图纸和说明，每个人都可以在任何图文内容上发表自己的

中医临床信息内容和组织的信息建模、形式化知识表示、临床自然语言处理、科研数据的抽取 与转换和非结构化信息处理；由海量数据分析与数据挖掘而产生的对计算性能的挑战，以及 由于各类数据挖掘和机器学习算法的可用性、有效性及效率的不同，需要寻找适合中医学特点的 知识发现框架并对知识建模；其中涉及的相关技术还包括分布式科研数据采集与共享网络架构、 海量病历数据的存储技术、异构数据整合、数据服务发布，中医科研数据共享中的数据安全等。 智慧的城市在中国突破 段，把城市 功能定位和发展方向变成一个真正可以实施、可以量化和可以衡量的实施目标，用市场化的 手段来吸引投资企业，使得投资企业发展可以配合和获益于城市整体发展，在符合城市大的 功能定位基础上，寻找最富有竞争力的布局策略和最有市场回报的网点选址，双方共同建设 完美的城市。 目前，IBM正在为东北某重工业城市新区建设、珠三角、长三角的物流园区和工商企业新设 选址等提供了科学决策的端到端的系统解决方案。 持续获得利润能力。 此平台的成功实施和推广将形成品牌效应和集聚效应，辐射和影响长三角，带动区域软件 产业的发展。该平台可以直接为园区中的企业提供数据中心的服务。企业可以就近通过软件 服务创新孵化平台寻找可供使用的IT资源，进行项目的孵化。同时， 统一标准的平台降低了IT 维护成本，提高了对需求的响应速度，为软件园区的可持续发展提供可能。此平台还可以直接 支持各种应用，为企业用户提供服务。这种服务不仅包括外包服务和商业服务，也包括

右》） 2）服饰时尚行业市场竞争格局现状 服饰时尚市场竞争呈现“头部集中+细分深耕”的双轨态势，线上渠道、本土品牌创新和可持续消费是未来关键战场。企业 需在供应链效率、文化认同感和差异化定位中寻找突破口。市场竞争格局现状呈现： 行业集中度提升，头部企业优势凸显：服装行业整体处于存量优化阶段，2023年头部企业经营压力虽大，但市场份额进一 步向龙头企业集中。快时尚领域国际品牌加速调整（如Z ，服饰时尚品牌需要进行一次组织能力的系统化升级，并结合数据 驱动决策（如库存预警系统）、深化人群研究（精准捕捉消费动机）、布局全球化设计资源、通过内容营销提升转化率，同时在 成本控制与品牌溢价间寻找平衡点。服饰时尚行业由于参与者众多、市场集中度高，市场竞争十分激烈。无论是“求生存”还 是进一步冲击中高端市场的“求发展”目标，都要求服饰时尚企业进行全价值链甚至全产业链化经营，从技术实力、产品力、 建立多元化的供应商合作关系，与供应商建立长期稳定的合 作伙伴关系，并制定灵活的合作协议。旨在通过合理分配订 单和资源，实现生产能力的快速扩展和收缩，以适应季节性 需求变化。 ②多渠道采购 寻找并发展可靠的多渠道采购策略，包括与不同供应商、制 造商、代工厂等建立合作关系，以降低风险并确保供应的可 靠性。同时，建立供应商评估和管理体系，定期评估供应商的 绩效，提高供应链的可靠性和稳定性。

安纳州和明尼苏达州成为电力受限的芝加哥市场的 有吸引力的替代选择。这些地区提供丰富的土地、 可再生能源选择以及靠近成熟的生态系统。早期投 资者的成功验证了这些市场的潜力，鼓励了进一步 的开发，随着行业继续寻找可靠的电力和可扩展的 基础设施。 2,010 898 0.63% 1,100 450 1.03% 1,600 172 1.77% 2,050 507 1.29% 810 794 3.41% Research, Green Street 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 库存（兆瓦） 委派 计划 与其他主要数据中心市场面临的挑战类似， 凤凰市场需要寻找更多电力接入以支持持续 扩张。 极端沙漠高温和水资源匮乏对高密度、人工智 能驱动的部署提出了重大挑战，因为传统的冷 却系统严重依赖水资源，可能无法满足冷却需 求。 凤凰市场为数据中心设备和劳动力服务提供10

不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好 1）Apple Intelligence 推动苹 果用户换机，2）交互能力提升推动轻量级 AR 开始普及，3）隐私保护需求 推动办公用 PC AI 化等三大机会。 具备记忆、推理、规划、执行能力的 AI 大模型时代的最佳硬件形态是投资人最关心的话题之 一。我们认为随着大模型能力的不断提升，新的硬件形态会被不断解锁。建议投资人沿着： 1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难点两条思路，寻找硬件的落地机 会。 文本生成 代码生成 图像生成 视频生成 语音生成 蛋白质生成 搜索 电商零售 办公 金融法律 医药 教育 汽车 增效 降本 营销文案、客服 营销图片

支持，包括有利的政策及监管待遇，这使其在与外国同行的竞争中占据优势。受国家主导的产业政策影响 的投资者也发挥了作用。中国庞大的市场规模和潜力在一些《中国制造 2025》所涉领域营造出了类似硅谷 的投资环境，资本注入的动力是寻找下一个大赢家。 41 然而，这种资源分配并非基于“纯粹”的市场力量， 而是这种动态如何激励私人资本的一个实例。尽管具有非市场力量的特征，《中国制造 2025》中的许多目 标看起来已经实现，中国在关键领域的自力更生水平也有所提升。